1. 엔비디아 GTC 2026
매년 3월, 실리콘밸리에서는 AI 업계가 가장 주목하는 행사가 열립니다. 바로 연례 개발자 컨퍼런스 엔비디아 GTC (GPU Technology Conference)입니다.
올해는 산호세 SAP 센터에 190개국에서 온 3만여 명이 몰렸고, 젠슨황 CEO는 약 2시간에 걸친 키노트에서 칩, 소프트웨어, 모델, 에이전트까지 AI의 전 스택을 다뤘습니다.
이번 엔비디아 GTC 2026에서도 중요한 이슈가 있었는데요.
먼저 이번 GTC의 핵심 주제를 요약하면서, 테크뷰 관점에서 가장 중요하면서도 기존에 소개해드렸던 OpenClaw의 몰트봇을 좀 더 상세히 다루려고 합니다.
핵심 사항들은 AI 추론(Inference), AI 팩토리, OpenClaw, 피지컬 AI입니다. 이 중 테크뷰에서 집중한 사항들만 정리하려고 합니다.
2. 엔비디아 GTC 키노트 3대장
(1) 추론의 시대
많은 분들이 ChatGPT나 Claude 통해 AI를 경험해보셨을 텐데요. 지금까지 AI 산업의 핵심은 이런 모델을 학습(Training) 시키는 데 있었습니다. 거대한 데이터를 집어넣고, AI가 언어와 세상을 이해하도록 훈련시키는 과정입니다.
그런데 GTC 2026에서 잰슨황은 이 국면이 완전히 바뀌었다고 선언했습니다.
“AI에게 언제, 왜, 어떻게를 묻는 것이 아니라, 만들고, 실행하고, 도구를 사용하라고 시키는 것이다. AI는 이제 생산적인 일을 할 수 있다. 우리는 추론의 변곡점에 있다.”
추론(Inference)이란 학습된 AI 모델이 실제로 질문에 답하고, 코드를 작성하고, 문서를 분석하는 등 실제 작업을 수행하는 단계입니다.
ChatGPT가 생성형 AI 시대를 열었고, 추론 능력을 가진 O1 모델이 등장했으며, Claude Code가 자율적으로 일할 수 있는 최초의 에이전트 모델이 되면서 추론 단계의 연산 수요가 학습 대비 약 10만 배 폭증했습니다.
상단의 슬라이드는 그 성장세를 숫자로 보여줍니다.
엔비디아의 데이터센터 수주 규모가 2025~2026년 0.5조 달러에서 2025~2027년 1조 달러 이상으로 2배를 훌쩍 넘길 것으로 예상했습니다.
2025년 이후 새롭게 고객으로 합류한 이름들이 눈에 띕니다. Anthropic, xAI, Gemini, OpenAI 등 기존의 AI 모델을 직접 만드는 회사들, 그리고 다수의 오픈소스 프로젝트까지 생태계 안으로 들어왔습니다.
오른쪽 파이차트도 중요한 메시지를 담고 있습니다.
엔비디아 수요의 60%는 하이퍼스케일러(AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등 대형 클라우드)가 차지하고, 나머지 40%는 NCP, 소버린 AI, 개별 산업 및 기업 고객입니다. 즉, 이제는 빅테크만이 아니라 일반 기업과 각국 정부까지 AI 인프라를 직접 구축하는 시대로 접어든 것입니다.
(2) AI 팩토리 — 데이터센터 공장
추론의 시대가 오면서 데이터센터의 역할도 근본적으로 달라집니다. 잰슨황은 이를 AI 팩토리 (AI Factory)라는 개념으로 설명했습니다.
엔비디아 블로그에서는 정확하게 이렇게 이야기 했습니다. “당신의 데이터센터는 한때 파일을 저장하는 곳이었습니다. 이제는 토큰을 생산하는 공장입니다.”
출처 : NVIDIA GTC 2026: Live Updates on What’s Next in AI
여기서 토큰이란 AI가 언어를 처리하는 최소 단위입니다. 예를 들어 AI가 이메일 한 통을 작성하거나, 계약서를 검토하거나, 코드를 짤 때마다 수백~수천 개의 토큰이 소비됩니다. 잰슨황은 이 토큰을 AI 팩토리의 핵심 생산물로 정의하면서, 전력 1와트당 얼마나 많은 토큰을 생산할 수 있느냐가 AI 팩토리 경쟁력의 핵심 지표가 된다고 강조했습니다.
GTC 2026의 핵심 메시지는 단순합니다.
AI는 이제 산업적 생산 시스템이고, 토큰이 그 산출물이며, 하드웨어 및 소프트웨어, 데이터, 에이전트를 포함한 기업의 전체 스택이 이 사실을 중심으로 재설계될 필요가 있다는 것입니다.
엔비디아는 이를 위해 차세대 컴퓨팅 플랫폼 Vera Rubin을 발표했고, Vera Rubin NVL72는 이전 세대 대비 40배의 성능 향상을 올릴 수 있다고 합니다.
(3) 여전히 중요한 에이전트 AI
테크뷰에서 에이전트 AI 대해서는 자주 소개해드렸습니다.
AI가 이제는, 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라, 코드를 작성하고, 도구를 호출하고, 데이터를 분석하고, 결과를 시뮬레이션하며, 지속적으로 스스로를 개선하는 자율적으로 실행하는 시스템으로 진화하고 있습니다.
엔비디아의 큰 그림은 단순히 학습을 지배하는 것이 아니라, 추론의 경제학과 에이전틱 AI를 둘러싼 인프라 전체를 소유하는 것입니다. 칩부터 소프트웨어, 모델, 보안, 에이전트 런타임까지 전 스택을 엔비디아가 제공하겠다는 선언입니다.
그리고 바로 이 에이전틱 AI의 핵심에 우리가 지난 글에서 소개했던 OpenClaw 몰트봇이 등장합니다. 다음 파트에서 자세히 다루겠습니다.
3. OpenClaw & NemoClaw
(1) 잰슨황이 집중한 OpenClaw
엔비디아 GTC 2026 키노트에서 에이전트 AI를 설명하면서 예상치 못한 이름을 꺼냈습니다. 바로 OpenClaw, 우리가 지난 글에서 소개했던 바로 그 프로젝트입니다.
지난 글 바로가기 : 몰트봇 Moltbot 사용 방법 및 비용, 중요 이슈 점검 (ft. 클로드봇)
잰슨황은 이에 대해 아래와 같이 직접 이야기 했습니다.
“OpenClaw은 AI의 새로운 프론티어를 모든 사람에게 열었고, 역사상 가장 빠르게 성장한 오픈소스 프로젝트가 됐다. Mac과 Windows가 개인 컴퓨터의 운영체제라면, OpenClaw은 개인 AI의 운영체제다. 이것이 우리가 기다려온 순간, 소프트웨어의 새로운 르네상스의 시작이다.”
세계 최대 AI 컨퍼런스의 메인 키노트에서, 전 세계 수만 명의 청중 앞에서 나온 발언입니다. OpenClaw의 개발자 Peter Steinberger가 혼자 만들어 올린 오픈소스 프로젝트가 이제 AI 산업의 중심축으로 공식 인정받은 셈입니다.
(2) 그런데, 보안이 문제였다
저희 테크뷰에서는 지난 2월, 몰트봇(OpenClaw)을 직접 분석한 글을 작성한 바 있습니다. 당시 저희가 가장 크게 강조했던 것이 바로 보안 문제였습니다.
개발자 본인조차 이렇게 경고했습니다.
“개인 컴퓨터에서 AI 에이전트를 실행하는 것은 위험하다. 현재 완벽하게 안전한 설정은 없다.”
OpenClaw는 이메일, 캘린더, 파일, 금융 앱까지 내 컴퓨터의 거의 모든 것에 접근할 수 있습니다. 자율적으로 일하기 위해 그만큼의 권한이 필요하기 때문입니다. 그래서 저희는 당시 글에서 메인 기기에는 설치하지 말 것, 격리된 환경에서만 테스트할 것을 강하게 권고했습니다.
그런데 GTC 2026에서 엔비디아가 바로 이 문제에 정면으로 답했습니다.
(3) 엔비디아의 답 : NemoClaw
NVIDIA NemoClaw 는 OpenClaw 에이전트 플랫폼을 위한 스택 입니다.
단 하나의 명령어로 NVIDIA Nemotron 모델과 OpenShell 런타임을 한 번에 설치할 수 있으며, 프라이버시와 보안 제어 기능을 추가해 자율 AI 에이전트를 보다 신뢰할 수 있고, 확장 가능하며, 누구나 접근 가능하게 만드는 것을 목표로 합니다.
쉽게 말하면, OpenClaw의 강력한 자율성은 그대로 유지하면서 보안 및 프라이버시 레이어를 씌운 기업용 버전입니다. 개발자가 직접 설치하고, 검증하고, 격리 환경을 구성해야 했던 기존 방식과 달리, NemoClaw는 이 모든 것을 자동으로 처리합니다.
위 슬라이드가 NemoClaw의 전체 구조를 한눈에 보여줍니다. 중앙에 NemoClaw가 위치하고, 여기서 주고받는 요소들을 살펴보면 이 시스템이 얼마나 정교한지 알 수 있습니다.
입력 측면에서는 텍스트 및 이미지, 음성을 아우르는 멀티모달 프롬프트, 정형 및 비정형 데이터를 모두 다루는 파일 처리, 직접 화면을 조작하는 Computer Use, 그리고 CLI 및 MCP 기반의 외부 도구들이 연동되어 연결됩니다. NemoClaw는 이 모든 입력을 받아 처리하고, 필요에 따라 서브 에이전트를 호출하거나 스킬을 실행하며 작업들을 완수해 나갑니다.
오른쪽에는 엔비디아의 AI 모델 스택이 연결됩니다. Nemotron, Nemo, Dynamo, NIM이 LLM 엔진 역할을 하고, AI-Q가 지식 검색과 추론을, cuOPT가 최적화 연산을 담당합니다. 왼쪽에는 cuDF, cuVS, vGPU 등 GPU 가속 연산 라이브러리가 붙어 있습니다.
그리고 이 모든 것의 핵심 보안 레이어가 바로 아래에 소개할 OpenShell입니다.
(4) OpenShell 기업용 에이전트
NemoClaw는 OpenShell을 설치해 오픈 모델과 격리된 샌드박스 환경을 제공한다고 밝혔습니다.
이를 통해 자율 에이전트에 리스크로 대두되었던 데이터 프라이버시와 보안을 강화합니다. 에이전트가 생산적으로 작동하는 데 필요한 접근 권한을 부여하면서도 중요한 정책을 기반으로 보안, 네트워크, 프라이버시 가이드라인을 설정하도록 강제하게 됩니다.
기존 OpenClaw의 가장 큰 불안 요소는 “AI가 어디까지 할 수 있는지 모른다”는 것이었습니다. 이메일을 임의로 발송하거나, 파일을 삭제하거나, 심지어 쇼핑몰에서 결제까지 해버릴 수 있었습니다.
OpenShell은 이에 대해 명확한 답을 제시합니다.
에이전트가 할 수 있는 것과 없는 것을 정책(Policy)으로 사전 정의하고, 외부 네트워크 접근은 프라이버시 라우터를 통해서만 허용하며, 모든 작업은 격리된 샌드박스 안에서 실행됩니다. 기업 입장에서는 직원들이 AI 에이전트를 자유롭게 활용하면서도, 민감한 데이터나 시스템에 대한 무분별한 접근을 차단할 수 있게 된 것입니다.
(5) 실제로 달라진 점
NemoClaw 어떤 코딩 에이전트와도 연동되며, 오픈 에이전트를 통해 사용자의 전용 시스템에서 로컬로 실행되는 Nemotron 등의 오픈 모델을 활용할 수 있다고 합니다.
정리하면 이렇습니다. 이전까지 OpenClaw(몰트봇)는 개인 개발자나 얼리어답터가 위험을 감수하며 쓰는 도구였습니다.
하지만 NemoClaw + OpenShell 등장으로 이제는 기업이 안심하고 도입할 수 있는 에이전트 플랫폼으로 격상됐습니다. 보안 정책을 IT 부서가 중앙에서 관리하고, 민감 데이터는 로컬에서만 처리하며, 필요한 경우에만 클라우드 모델을 활용하는 구조가 갖춰진 것입니다.
공식 출처 : NVIDIA Announces NemoClaw for the OpenClaw Community
4. AI 공장의 시대 우리의 미래
GTC 2026에서 잰슨황이 그린 미래는 명확합니다.
AI는 이제 대화하는 도구가 아니라 실제로 일하는 시스템이고, 데이터센터는 토큰을 찍어내는 공장이 되며, 에이전트는 우리의 업무 환경 깊숙이 들어왔습니다.
엔비디아는 그 인프라 전체를 칩부터 소프트웨어, 보안, 모델까지 하나의 스택으로 장악하겠다는 전략을 분명히 했습니다.
흥미로운 것은 그 중심에 개인 개발자 한 명이 만든 오픈소스 프로젝트가 있다는 점입니다.
OpenClaw 몰트봇이 “개인 AI의 운영체제”로 불리고, 엔비디아가 직접 나서 보안 문제를 해결하겠다고 선언한 것은 단순한 기술 발표가 아닙니다. 에이전틱 AI가 이제 실험실을 벗어나 현실 비즈니스로 들어오고 있다는 신호입니다.
테크뷰는 앞으로도 이런 변화를 가장 빠르게, 그리고 가장 알기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다.
최신 AI 트렌드를 단순히 소개하는 것을 넘어, “이것이 우리 비즈니스에 어떤 의미인가” 를 함께 고민하는 콘텐츠를 만들어가겠습니다. GTC에서 발표된 기술들이 실제 업무 현장에서 어떻게 쓰이게 될지, 어떤 기회와 리스크가 생기는지 고민해보겠습니다.
아래 테크뷰 홈페이지를 통해 활용 가능한 다양한 AI 솔루션도 체크해보세요.
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