엔비디아와 AI 검색 엔진 기업 퍼플렉시티가 유럽과 중동 지역의 AI 모델 개발사 및 클라우드 기업과 협력해 ‘주권형 초거대언어모델(LLM)’을 고도화하고, 현지 산업의 기업용 AI 도입을 가속화한다고 발표했다.

이번 협약에 따라, 유럽과 중동 지역의 AI 모델 개발사와 컨소시엄은 엔비디아의 네모트론(Nemotron) 기술을 활용해 자사 언어 모델을 정교하게 튜닝할 예정이다. 엔비디아는 이 방식을 통해 비용을 절감하고, 에이전틱 AI를 포함한 다양한 기업 업무에서 정확도를 높일 수 있다고 설명했다.

협력 대상에는 바르셀로나 슈퍼컴퓨팅센터(BSC), 비엘릭 AI(Bielik.AI), 딕타(Dicta), H 컴퍼니(H Company), 도민(Domyn), 라이트온(LightOn), 스웨덴 국립 슈퍼컴퓨팅 아카데믹 인프라(NAISS) 및 스웨덴 국립도서관 산하 KB랩, 슬로바키아 정부, 기술혁신연구소(TII), 런던대학교, 류블랴나대학교, UTTER 등이 포함된다.

현지 언어·문화 반영한 AI 생태계 기반 마련

엔비디아는 성명을 통해 모델이 DGX 클라우드 렙톤 마켓플레이스를 통해 유럽 내 자사 클라우드 협력업체가 제공하는 서버에서 훈련 및 실행될 것이라고 밝혔다.
또한 “개방형 주권형 모델은 현지 언어와 문화를 반영하는 통합 지역 AI 생태계의 토대를 마련할 것”이라며, “유럽 내 기업은 주당 1억 5,000만 건 이상의 질문을 처리하는 AI 기반 응답 엔진인 퍼플렉시티를 통해 해당 모델을 실행할 수 있을 것”이라고 설명했다.

유럽 내 입지 다지는 엔비디아, 유통 채널 확장하는 퍼플렉시티

이번 협업은 유럽 내 주권형 AI 전략에서 엔비디아의 역할을 강화하는 동시에, 퍼플렉시티에는 지역 AI 확산 채널을 넓힐 기회로 작용한다.

기술 자문 업체 그레이하운드리서치의 수석 애널리스트 겸 CEO 산치트 비르 고기아는 “이번 협력은 기업에게 모델 선택권을 넓혀주는 동시에, GPU·클라우드 용량·AI 인프라 조달 방식에까지 영향을 미칠 것”이라고 분석했다.
고기아는 “엔비디아가 유럽 전역에 H100과 블랙웰 GPU 대규모 클러스터를 포함한 AI 팩토리를 구축하고 있어 공급이 증가하겠지만, 우선 접근권을 놓고 경쟁도 격화될 것”이라고 내다봤다.

엔비디아는 별도로 유럽 제조업체의 산업용 AI 수요를 지원하기 위해 독일에 AI 팩토리를 건설할 계획이라고 밝혔다.

GPU는 더 이상 백엔드 인프라가 아니다

고기아는 이어 CIO에게 GPU 예약과 가격은 이제 인프라 문제가 아니라 이사회 차원의 전략 변수로 떠올랐다고 평가했다.

또한 “기업은 버스트 권한, 예약 등급, 페일오버 경로 확보 등을 협상해 파트너십으로 인한 자원 충돌에 대비해야 한다”며, “이번 협력은 유럽의 AI 자립을 강화하는 동시에, 인프라 민족주의도 심화시키기 때문에, 수요 측 전략도 재조정돼야 한다”라고 강조했다.

에베레스트그룹의 수석 애널리스트 히만슈 마트레는 “이번 협력은 유럽 전역의 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원 수요를 더욱 자극할 가능성이 크다”라고 밝혔다. 마트레는 “기업이 지역 내에서 모델을 훈련하거나 튜닝하려는 움직임이 증가함에 따라, 특히 H100과 블랙웰 GPU 확보가 어려워지고, 스팟 마켓 가격 상승과 신규 배포 지연 현상이 나타날 수 있다”라고 전망했다.

데이터 컴플라이언스 이슈 대응도 필수 과제로

이번 발표는 AI 기업의 데이터 처리 투명성에 대한 유럽 내 규제가 강화되는 흐름 속에서 나왔다. EU AI 법안(AI Act)은 범용 모델이나 고위험 모델이 어떻게 훈련·튜닝·업데이트되는지 공개하도록 요구하고 있다.

그레이하운드리서치에 따르면, 프랑스, 독일, 북유럽 국가의 CIO 중 67%가 분기마다 AI 시스템 준수 여부를 감사하고 있으며, 이 중 54%는 ‘로컬 호스팅이 이뤄지더라도 데이터 출처의 비투명성’을 규제 사각지대로 인식하고 있는 것으로 나타났다.

고기아는 “모델을 유럽 내 데이터센터에 호스팅하는 것은 GDPR 및 각국의 데이터 주권 정책에 부합하지만, AI 법안 13조 및 53~55조의 의무에서는 면제되지 않는다”라고 지적했다. 해당 조항은 훈련 데이터에 대한 상세 요약, 모델 위험에 대한 기술 문서, 공공 감사 대응을 위한 구조화된 기록 유지를 요구한다.

마트레는 “CIO는 공급사에 훈련 데이터의 출처(합성 데이터 또는 비EU 데이터 포함), 모델 결과 생성 방식, 비EU 지역으로의 데이터 전송 가능성을 명확히 요구해야 한다”라고 강조했다.
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