[KtN 최기형기자]미국 새너제이에서 열린 GTC 2026 무대의 첫머리를 잡은 것은 신형 그래픽처리장치 이름이 아니었다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 이번 행사에서 ‘에이전트’를 앞에 세웠다. 질문을 던지면 답을 내놓는 챗봇을 넘어, 여러 AI가 동시에 움직이고 각자 맡은 일을 처리한 뒤 결과를 다시 이어 붙이는 방식이 기조연설의 중심에 놓였다. 엔비디아가 이번 행사에서 내놓은 설명은 단순했다. AI 산업의 다음 수요는 더 큰 모델 하나를 만드는 데서만 나오지 않는다. 이미 나온 모델을 실제 업무에 붙이고, 여러 AI를 함께 굴리고, 하루 종일 운영하는 과정에서 더 큰 계산 수요가 생긴다. 엔비디아는 그 장면을 겨냥해 칩과 소프트웨어, 운영도구를 한꺼번에 내놨다.

AI 산업은 지난 몇 년 동안 ‘더 큰 모델’이라는 한 문장으로 움직였다. 더 많은 데이터, 더 많은 그래픽처리장치, 더 긴 학습 시간, 더 비싼 설비투자가 성능 향상으로 이어졌다. 시장도 그 질서에 익숙했다. 대형 언어모델 경쟁은 누가 더 큰 모델을 먼저 내놓느냐, 누가 더 많은 칩을 쥐고 있느냐에 따라 갈렸다. 지난해부터는 분위기가 조금 달라졌다. 모델을 한 번 학습시킨 뒤 실제 서비스에 올려 놓고, 질문에 답을 내놓기까지 더 긴 추론 과정을 거치는 흐름이 커졌다. 학습용 데이터센터 다음에 추론용 데이터센터가 시장의 관심을 끌기 시작했다. GTC 2026에서 엔비디아가 한 일은 한 걸음 더 나아가는 일이었다. AI 하나의 성능을 높이는 문제에서 벗어나, 여러 AI가 함께 움직이는 구조 전체를 새 수요로 제시했다.

엔비디아가 붙인 이름은 ‘에이전틱 스케일링’이었다. 기사에서 굳이 낯선 용어를 반복할 필요는 없다. 말뜻은 비교적 선명하다. AI 한 개가 질문 하나를 받아 답 하나를 내놓는 방식으로는 앞으로의 업무 자동화를 설명하기 어렵다는 얘기다. 기업 현장에서는 이미 모델 하나로 끝나지 않는 일이 늘고 있다. 문서를 찾아 읽는 AI가 있고, 숫자를 검산하는 AI가 있고, 표를 그리는 AI가 있고, 코드를 실행하는 AI가 따로 붙는다. 고객 문의에 답하는 AI와 주문 내역을 조회하는 AI, 재고를 확인하는 AI, 환불 규정을 검토하는 AI가 분리돼 움직이기도 한다. 사람 한 명이 여러 부서에 전화를 돌리며 처리하던 일을 AI 여러 개가 나눠 맡는 구조다. 작업이 잘게 나뉠수록 계산량은 늘고, 응답 지연에 대한 부담도 커진다. 엔비디아는 바로 그 운영 현장을 시장 앞에 펼쳐 보였다.