BMS, NVIDIA ‘Vera Rubin’ 기반 AI 팩토리 구축 · 신약 개발부터 광고·그래픽까지 AI 확산

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글로벌 제약회사 브리스톨 마이어스 스퀴브(Bristol Myers Squibb·BMS)가 NVIDIA의 차세대 컴퓨팅 플랫폼 ‘Vera Rubin’을 기반으로 대규모 인공지능 인프라를 구축한다.

BMS가 도입하는 두 번째 NVIDIA DGX SuperPOD는 8대의 ‘DGX Vera Rubin NVL72’ 시스템으로 구성된다. 각 시스템에는 NVIDIA Vera CPU와 Rubin GPU가 탑재되며, 기존 인프라보다 전력당 최대 10배 높은 성능을 제공한다는 것이 NVIDIA의 설명이다.

BMS는 이 시스템을 일부 AI 전문가에게만 제공하지 않고 연구개발 부문의 과학자들이 폭넓게 이용할 수 있도록 할 계획이다. 연구진은 이를 통해 생물학적 예측과 AI 모델 학습, 신약 후보 물질 탐색, 에이전트 기반 연구 작업 등을 수행하게 된다.

NVIDIA는 해당 시스템을 생명과학 업계 최고 수준의 AI 클러스터라고 소개했다. 다만 이는 NVIDIA가 자사 발표에서 내놓은 평가이며, 독립적인 기관이 성능 순위를 검증한 결과는 아니다.

여러 시점의 이미지 이해하는 ‘RayRoPE’

Apple 연구진은 여러 방향에서 촬영된 이미지를 처리하는 멀티뷰 트랜스포머의 위치 인코딩 기술 ‘RayRoPE’를 발표했다.

일반적인 이미지 모델은 각각의 이미지 조각이 화면의 어느 위치에 있는지를 좌표로 기록한다. 하지만 같은 사물을 여러 각도에서 촬영하면 이미지마다 위치와 방향이 달라지기 때문에 단순한 2차원 좌표만으로는 장면의 입체적인 구조를 파악하기 어렵다.

RayRoPE는 이미지의 각 패치를 카메라에서 뻗어나가는 광선과 연결해 표현한다. 여기에 토큰별 깊이를 예측해 패치가 실제 3차원 공간에서 어느 지점에 있는지를 추정한다.

연구진은 RayRoPE를 새로운 시점의 이미지 생성, 스테레오 깊이 추정, 3D 가우시안 스플래팅 재구성 작업에 적용했다. 논문에 따르면 일부 평가에서는 기존 위치 인코딩 방식보다 향상된 결과를 기록했다. 따라서 RayRoPE는 Apple이 공개한 완성형 서비스라기보다, 멀티뷰 이미지와 3D 장면 이해를 개선하기 위한 연구 기술로 보는 것이 정확하다.

Meta, 사용자의 관심과 광고 상품 연결

Meta는 광고 추천 성능을 높이기 위한 ‘계층적 관심 표현(Hierarchical Interest Representation·HIR)’ 기술을 연구하고 있다.

HIR은 사용자와 광고, 광고주, 상품, 서비스 등을 하나의 거대한 그래프로 연결한 뒤 이들의 관계를 통합된 임베딩으로 학습하는 구조다. 사용자가 클릭하거나 구매하는 등의 행동뿐 아니라 광고에 포함된 글과 이미지, 영상 정보도 함께 분석한다.

기존 광고 추천 시스템은 구매나 가입처럼 최종 전환 단계에 가까워질수록 학습에 활용할 수 있는 사용자 행동 데이터가 부족해지는 문제가 있다. Meta는 HIR을 통해 부족한 행동 신호를 사용자의 장기적인 관심사와 상품의 의미 정보로 보완하려 한다.

HIR은 편향을 고려한 어텐션과 자체 지도 방식의 교차 시점 증류 기술을 활용하며, 수십억 건 규모의 실제 광고 상호작용 데이터를 기반으로 학습됐다. 다만 현재 공개된 내용은 연구 방향과 시스템 구조에 관한 것으로, 모든 Meta 광고에 완전히 적용됐거나 광고 수익 개선 효과가 외부에서 검증됐다는 의미는 아니다.

OpenAI, 주 정부 법률에서 연방 기준 만드는 ‘역연방주의’ 제안

AI 기술의 발전과 함께 안전 규제를 둘러싼 논의도 이어지고 있다.

OpenAI는 미국 각 주가 비슷한 형태의 AI 안전 법률을 먼저 마련하고, 이를 바탕으로 연방정부가 통일된 국가 기준을 만드는 ‘역연방주의(reverse federalism)’ 접근법을 제시했다.

일반적인 연방주의가 연방정부의 기준을 주 정부가 따르는 방식이라면, 역연방주의는 여러 주가 공통된 규제 방향을 먼저 형성하고 이를 국가 기준으로 발전시키는 방식이다.

OpenAI는 캘리포니아와 뉴욕, 일리노이주가 추진한 첨단 AI 안전 법률에서 공통된 기준이 형성되고 있다고 평가했다. 주요 내용에는 AI 모델 위험 평가 공개, 중대한 안전사고 보고, 독립적인 감사와 책임 체계 등이 포함된다.

다만 이 구상은 이미 확정된 미국 정부 정책이 아니라 OpenAI가 제안한 정책적 입장이다. OpenAI는 첨단 모델의 시험과 국가안보 관련 평가는 전문 인력과 자원을 갖춘 연방정부가 주도해야 한다고 주장했다.

NVIDIA, SIGGRAPH서 실시간 그래픽과 물리 AI 공개

NVIDIA는 미국 로스앤젤레스에서 열린 컴퓨터 그래픽 학술행사 SIGGRAPH 2026에서 신경망 렌더링과 실시간 시뮬레이션, 에이전트 AI, 물리 AI 관련 기술을 공개했다.

NVIDIA는 창작 도구와 산업 설계, 로봇, 자율주행 시스템 등에 적용할 수 있는 신경망 렌더링과 월드 모델 기술을 소개했다. 특히 창작자의 의도를 유지하면서 영상 프레임의 일관성을 높이고, 4K 콘텐츠를 실시간으로 렌더링하는 기술을 주요 연구 과제로 제시했다.

실시간 동작 생성 모델 ‘MotionBricks’도 공개됐다. MotionBricks는 35만 개가 넘는 동작 클립으로 학습됐으며 게임 엔진 수준의 속도로 캐릭터 움직임을 생성한다. 같은 동작 모델을 가상 캐릭터뿐 아니라 휴머노이드 로봇 제어에도 활용할 수 있다는 것이 NVIDIA의 설명이다.

이번 발표들은 AI 경쟁이 단순히 더 큰 언어모델을 개발하는 단계에서 벗어나고 있음을 보여준다. 제약회사는 신약 개발을 위한 전용 AI 인프라를 구축하고 있으며, Apple과 Meta는 각각 3D 장면 이해와 광고 추천에 특화된 기술을 연구하고 있다.

이와 동시에 OpenAI는 안전 규제 체계를 제안하고, NVIDIA는 그래픽과 시뮬레이션을 로봇 등 현실 세계의 시스템으로 확장하고 있다. AI 산업이 범용 모델 중심의 경쟁에서 생명과학, 광고, 그래픽, 로봇과 같은 산업별 특화 기술 중심으로 이동하는 모습이다.

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