NVIDIA GTC 2026 키노트 - Jensen Huang의 AI 팩토리 시대 비전
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NVIDIA GTC 2026 키노트 - Jensen Huang의 AI 팩토리 시대 비전
레이아웃, 주요 콘텐츠 및 시각적 요소를 포함한 각 슬라이드 페이지의 상세 보기.
NVIDIA GTC 로고와 산업별 아이콘이 있는 오프닝 슬라이드: Automotive, Financial Services, Healthcare, Industrial, Media, Quantum, Retail, Robotics, Telco
어두운 배경에 중앙에 GTC 로고, 아래에 9개의 아이콘 카드 배치
NVIDIA, Palantir, Dell Technologies의 전략적 파트너십 슬라이드, 엔터프라이즈 고객(Accenture, CenterPoint Energy, Hertz, Lowe's, Teton Ridge) 및 Palantir 플랫폼 도구와의 협업을 보여줍니다.
상단에 하트가 있는 세 개의 로고, 중간 섹션에 파트너 로고, Palantir 도구 그리드, 하단에 NVIDIA AI Platform 스택
8개 카테고리에 걸친 AI 네이티브 기업의 포괄적인 생태계 맵: AI for Auto, Customer Support, Engineering, Healthcare, Robotics, Search, Software Development, plus DL/Inference Frameworks, Agent Frameworks, Frontier Model Builders, Model to Production
카테고리별로 구성된 회사 로고가 있는 그리드 레이아웃, 하단에 NVIDIA AI Platform 스택
산악 지형 위를 나는 비행기를 보여주는 영화 같은 항공 렌더링, NVIDIA Omniverse 시뮬레이션 기능 시연
둥근 프레임이 있는 풀 블리드 시네마틱 이미지
추론 컴퓨팅 성장률을 보여주는 타임라인: 2023 (ChatGPT), 2024 (o1 - 10X models/context, 10X tokens), 2025 (Claude Code - 100X models/context, 100X tokens)
각 시대를 나타내는 세 개의 원형 아이콘이 있는 가로 타임라인
모든 지역/산업으로 확장되는 NVIDIA 풀 스택. Blackwell+Rubin 파이프라인이 $0.5T에서 $1T+로 성장. GTC DC 2025 이후의 새로운 고객: Anthropic, MetaSL, Multiple OSS, xAI, Gemini, OpenAI. CUDA 배포: 60% Cloud/AI Natives, 40% Hyperscalers + NCP/SCC/Sovereign AI/Industrial/Enterprise
두 개의 차트 레이아웃: 파이프라인 성장을 위한 막대 차트, CUDA 배포를 위한 원형 차트
GB NVL72 'Inference King': 경쟁사 대비 50배 더 높은 성능/와트, 35배 더 낮은 토큰 비용. SemiAnalysis의 InferenceX 벤치마크는 DeepSeek R1 0528 FP4 1K/1K 사용
두 개의 나란히 있는 차트: 와트당 토큰 수 vs 상호 작용성, 성능 vs 토큰 비용
출력 속도 벤치마크 (2026년 3월 3일): Baseten 185, Fireworks 170, Lightning AI 99 tokens/sec. 모든 주요 추론 엔드포인트는 NVIDIA에서 실행됩니다. Kimi K2.5 Reasoning 모델
출력 속도별로 추론 제공업체를 순위 매기는 가로 막대 차트
핵심 논제: 추론은 워크로드이고, 토큰은 새로운 상품이며, 컴퓨팅은 수익입니다. 시각적 흐름: Electricity → AI Factory → Tokens → AI Agents
손으로 그린 그림이 있는 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 다이어그램
Vera Rubin POD 사양: AI FLOPS 60,000 PF, Memory Bandwidth 92 TB/s, All-to-All Bandwidth 260 TB/s, Scale-Out Radix 131,072. 칩에서 랙으로의 진행 상황을 보여줍니다.
상단에 칩, 중간에 서버 트레이, 하단에 전체 랙이 있는 하드웨어 쇼케이스
Jensen Huang이 추론 경제 차트를 가득 찬 청중에게 발표하는 라이브 기조 연설 무대 사진
광각 무대 사진
처리량(TPS/MW) 대 상호 작용성(TPS/User)을 보여주는 프레임워크, 가격 등급: Free (Qwen 3, $0), Medium (Kimi K2.5, $3), High (GPT MoE 2T, $6), Premium (GPT MoE 2T 400K, $45), Ultra ($150)
하단에 등급 레이블이 있는 산점도
Free 및 Medium 등급에서 기준 처리량을 보여주는 Hopper 성능 곡선
단일 Hopper 곡선이 있는 선 차트
Hopper 대비 35배 향상을 보여주는 Blackwell NVL72 곡선 추가, High 등급($6)까지 확장
두 개의 곡선이 있는 선 차트, Blackwell은 녹색
Premium 등급($45)까지 확장된 Blackwell 곡선, 400 TPS/User에서 지속적인 성능을 보여줌
확장된 Blackwell 곡선이 있는 동일한 차트
Rubin NVL72 곡선 추가: 50 TPS에서 Blackwell 대비 2배, 100 TPS에서 2배, 200 TPS에서 3배, 400 TPS에서 10배
세 곡선 비교 차트
기가와트당 수익 비교: 티어별 Blackwell vs Rubin. 총 연간 수익이 Rubin으로 300억 달러에서 1,500억 달러(5배)로 급증
Blackwell (청록색) 및 Rubin (녹색) 막대가 쌓인 막대 차트
Hopper → Blackwell → Rubin 성능 진행 상황을 보여주는 동일한 세 곡선 차트
세 개의 곡선이 있는 성능 차트
Rubin + LPX 곡선은 Ultra 티어($150, 1000+ TPS/User)까지 확장되어 모든 티어에서 Hopper 대비 35배 유지
노란색-녹색의 LPX 확장이 있는 4곡선 차트
에이전트 아키텍처 다이어그램: 중앙에 NemoClaw가 있고 Multi-Modal Prompt, Files, Computer Use, Tools (CLI/MCP), OpenShell, Sub-Agents, Skills, LLM, Memory에 연결됩니다. Nemotron/NeMo/Dynamo/NIM 및 cuDF/cuVS/vGPU/cuOPT/AI-Q로 구동됩니다.
측면 패널에 빛나는 녹색 테두리가 있는 원형 아키텍처 다이어그램
NVIDIA는 세계 최대의 오픈 소스 AI 기여자입니다(Alibaba Cloud를 능가하는 400개 이상의 리포지토리). BioNeMo, Earth-2, Nemotron, Cosmos, GR00T, Alpamayo 모델을 선보입니다.
양쪽에 모델 카드들이 있는 중앙 차트
사실적인 지구 렌더링을 사용한 Earth-2 기후/날씨 AI 모델 쇼케이스
왼쪽에는 모델 카드, 오른쪽에는 큰 지구본이 있는 분할 화면
Nemotron 3 Super, NemotronVL, Nemotron VoiceChat, Cosmos Predict/Reason, GR00T N, Alpamayo 전반에 걸쳐 12개의 벤치마크 결과. 모두 최고 수준 또는 SOTA 성능을 보여줍니다.
벤치마크 결과 테이블의 4x3 그리드
리더보드: claude-sonnet-4.6 (86.9%), claude-opus-4.6 (86.3%), gpt-5.4 (86.0%), nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b (85.6%) - 최고의 오픈 모델
가로 막대 차트 리더보드
GB200 NVL72에서 5배의 효율성과 최고의 추론 정확도. Peak Throughput, MMLU Pro, HumanEval/MBPP, GSM8K, Global MMLU에서 GLM 및 Kimi K2와 비교
두 개의 차트 비교: 처리량 막대 및 정확도 막대
Nemotron 도입을 보여주는 글로벌 맵: 미국, EuroLLM, Linagora (프랑스), Bielik.ai (폴란드), SOOFI, Dicta (이스라엘), TII (UAE), HUMAIN, BharatGen/Gnani.ai/Sarvam AI (인도), Viettel, NAVER/Trillion Labs, Institute of Science Tokyo, AI Singapore, Indosat, WideLabs (브라질)
레이블이 지정된 핀이 있는 야간 조명 세계 지도
NVIDIA Nemotron Coalition에 합류하는 글로벌 AI 리더: Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Mistral AI, Perplexity, Reflection, Sarvam, Thinking Machines
상단에 NVIDIA 로고와 하트, 아래 두 줄에 파트너 로고
Adobe, Atlassian, Cadence, Cisco, CrowdStrike, Dassault Systemes, Palantir, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, Synopsys의 12개 엔터프라이즈 에이전트 아키텍처 다이어그램. 또한 40개 이상의 추가 파트너 로고
하단에 파트너 로고 스트립이 있는 자세한 아키텍처 다이어그램의 4x3 그리드
12개의 추가 엔터프라이즈 에이전트: Abridge, CodeRabbit, Cohesity, Edison, IQVIA, Mastercard, Microsoft Security, PayPal, Perplexity, Xiaohongshu, Rockwell Automation, Schneider Electric
아키텍처 다이어그램의 4x3 그리드
페이지 20과 동일한 에이전트 아키텍처 다이어그램
원형 아키텍처 다이어그램
Boston Dynamics, Figure, Foxconn, Agility, 1X, LG Electronics, XPENG, Disney Research 등 30개 이상의 로봇이 전시된 Omniverse 렌더링 로봇 쇼룸. 산업용 및 휴머노이드 로봇과 차량
바닥에 로봇이 배치된 3D 렌더링 전시 홀
조립 작업을 수행하는 시뮬레이션(왼쪽, 파스텔 색상) 대 실제(오른쪽, 금속) 로봇 팔을 보여주는 분할 화면
둥근 프레임의 나란히 비교
NVIDIA Omniverse로 제작된 Disney의 겨울왕국 테마 마을의 실사 렌더링
풀 블리드 시네마틱 렌더
Jensen Huang 만화 캐릭터가 캠프파이어에서 다양한 로봇과 바닷가재 마스코트와 함께 마시멜로우를 굽는 기발한 Pixar 스타일의 CG 장면
풀 블리드 시네마틱 렌더
어두운 배경에 깔끔한 NVIDIA 로고 - 섹션 구분선
중앙에 로고
VR+LPX를 통한 기가와트당 수익: 총 연간 수익 $300억에서 $3,000억으로 (10배). 3색 누적 막대 그래프: 모든 가격대에서 Blackwell, Rubin, VR+LPX
세 가지 하드웨어 세대의 누적 막대 차트
칩 비교: Rubin GPU (288GB HBM4, 22 TB/s, 50 PFLOPs NVFP4, 3360억 트랜지스터) vs Groq 3 LPU (500MB SRAM, 150 TB/s 대역폭, 1.2 PFLOPs FP8, 980억 트랜지스터)
사양과 함께 나란히 있는 칩 사진
확장된 비교: 8개의 Groq 3 LPU = 4GB SRAM, 1,200 TB/s (Rubin 대비 55배), 9.6 PFLOPs, 7,840억 트랜지스터. '극한의 성능을 가진 프로세서들의 결합'
곱해진 Groq 칩과 나란히
Dynamo 추론 아키텍처: Vera Rubin NVL72는 Prefill+Decode Attention을 처리하고, Groq 3 LPX는 Decode FFN을 처리합니다. KV 캐시 공유, 활성화 함수는 양방향으로 교환됩니다.
세 가지 구성 요소가 있는 기술 아키텍처 다이어그램
Groq 3 LPX 랙: 315 PFLOPS AI 추론, 128GB SRAM, 40 PB/s 대역폭, 256개 칩, 640 TB/s 스케일업. 2H26에 사용 가능. 8개의 LPU, FPGA, 호스트 CPU, BF4를 갖춘 랙 및 노드 세부 정보 표시
오른쪽에 사양 목록이 있는 제품 사진, 아래에 자세한 노드 다이어그램
AI Labs: Anthropic, Cursor, Meta, OpenAI, Perplexity, Black Forest Labs, Cohere, Harvey, Mistral AI, OpenEvidence, Runway, Thinking Machines. Cloud: AWS, Google Cloud, Azure, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale. OEMs: Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, etc.
제품 사진 왼쪽, 3단 파트너 그리드 오른쪽
Cloud partners: Meta, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale, together.ai. OEMs: Cisco, Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, ASRock, ASUS, COMPAL, Foxconn, etc. 256 Vera CPUs, 300 TB/s LPDDR5X
제품 사진 왼쪽, 2단 파트너 그리드 오른쪽
Cloud: CoreWeave, Crusoe, CREN, Lambda, Mistral AI, Nebius, Oracle, Vultr. OEMs: AIC, Cloudian, DDN, Dell, HPE, Hitachi, IBM, MinIO, NetApp, Nutanix, etc. 5x Tokens/sec, 50 Tb/s, 16TB Shared Context/GPU
제품 사진 왼쪽, 2단 파트너 그리드 오른쪽
Complete system: 1GW AI Factory comparison X86+Hopper (600K GPUs, 1.2 ZFLOPS, 2M TPS) vs Vera Rubin (300K GPUs, 16 ZFLOPS, 700M TPS). Shows all 7 chips and 6 system form factors
상단에 비교 테이블, 두 줄에 칩/트레이 이미지, 하단에 랙
Three-generation roadmap: Blackwell (2024), Rubin (2026), Feynman (2028). Each with chip lineup, rack systems. Feynman introduces Die Stacking Custom HBM, LP40 NVLink, Rosa CPU, BlueField-5, NVLink 8 CPO
왼쪽에서 오른쪽으로 진행되는 스택형 하드웨어 렌더링
인프라 규모의 익스트림 공동 설계. 세 가지 레이어: 레퍼런스 디자인 (Rubin DSX, DSX Ecosystem, Omniverse DSX Blueprint), 라이브러리/API/소프트웨어 (DSX Max-Q, DSX Flex, DSX Exchange, DSX Sim), 칩/시스템/시설 (전력 → 액체 냉각)
하단에 AI 팩토리 렌더링이 있는 3단계 수평 아키텍처
액체 냉각 서버 랙이 줄지어 있는 대규모 AI 팩토리 데이터 센터의 실사 항공 뷰
풀 블리드 시네마틱 렌더
DSX Flex, DSX Max-Q, DSX Sim, DSX Exchange 파트너 목록. CoreWeave, Crusoe, Digital Realty, NSCALE, Red Hat, Dell, Cadence, Siemens, VAST, WEKA 등을 포함하여 카테고리당 40개 이상의 파트너.
하단에 팩토리 렌더가 있는 4분면 파트너 그리드
NVIDIA Space-1 발표: 위성 배포용으로 설계된 Vera Rubin 컴퓨팅 모듈
왼쪽에 칩 렌더, 오른쪽에 태양 전지판 위성 배열, 배경에 지구
GitHub 스타 기록 차트에서 openclaw/openclaw가 2026년에 facebook/react 및 torvalds/linux를 능가하는 것을 보여줍니다. 바닷가재 마스코트가 특징입니다.
마스코트 그림이 있는 스타 기록 차트
nemoclaw 설치 (curl -fsSL nvidia.com/nemoclaw.sh | bash) 및 온보딩 (nemoclaw onboard)을 보여주는 터미널 스크린샷
터미널 창 스크린샷 스택
일반 에이전트 아키텍처: 중앙에 위치한 에이전트와 Multi-Modal Prompt, 파일, 컴퓨터 사용, 도구 (CLI/MCP), 하위 에이전트, 스킬, LLM (다중 제공업체), 메모리 연결
손으로 그린 스타일의 원형 아키텍처 다이어그램
기존 IT 모델: 엔터프라이즈 IT 비용 → 소프트웨어/SaaS + GSI → 파일 → 데이터 센터
세로 흐름 다이어그램, 왼쪽만
새로운 모델: 엔터프라이즈 정보 작업자 → 소프트웨어/SaaS + GSI + AI Providers + AI Natives → 토큰 → AI Factories. 이전/이후 비교
두 열의 이전/이후 비교
어두운 배경의 NVIDIA 로고
가운데 정렬된 로고
역동적인 물 렌더링을 통해 산업용 수문 메커니즘을 보여주는 실사적인 물/파도 시뮬레이션 장면
풀 블리드 시네마틱 렌더
NVIDIA 브랜드 건물 및 이벤트 공간이 있는 San Jose의 GTC 2026 컨퍼런스 장소의 3D 렌더링 항공 뷰
GTC 로고 오버레이가 있는 시네마틱 도시 렌더
연사 라인업: Sarah Guo (3회 출연), Alfred Lin (2회, 2026 호스트 데뷔), Gavin Baker (2회, 2026 호스트 데뷔). Harrison Chase, Michael Dell, Anirudh Devgan 등 20명 이상의 추가 연사 포함.
상단에 큰 카드에 세 명의 주요 연사, 하단에 더 작은 연사 카드 그리드
ABB, Apple, Adobe, Anthropic, AWS, BYD, Cisco, CoreWeave, Disney Research, Meta, Microsoft, OpenAI, Samsung, Tesla, Uber, Walmart, Xiaomi 등을 포함한 250개 이상의 회사 로고
하단에 3D 장소 렌더가 있는 빽빽한 로고 그리드
원형 플라이휠 다이어그램: 획기적인 발전 → 개발자 → 설치 기반 → 생태계 → 다시 획기적인 발전
검은색 배경에 중앙에 배치된 원형 다이어그램
GeForce GTX 1080 그래픽 카드 제품 사진 - CUDA의 게임 뿌리에 대한 역사적 참조
검은색 배경에 중앙에 배치된 제품 사진
DLSS 5 On이 적용된 Hogwarts Legacy 게임 스크린샷, 3D-Guided Neural Rendering 품질을 보여줍니다.
전체 화면 게임 스크린샷
DLSS 5 3D-Guided Neural Rendering 발표와 함께 EA Sports FC 스크린샷
전체 화면 게임 스크린샷
$120B 규모의 구조화된 데이터 생태계 맵, cuDF가 CSP 엔진(AWS, GCP, Azure), 상용 OSS 플랫폼(Clickhouse, Cloudera, Databricks), 독점 엔진 및 OSS 엔진(DuckDB, Pandas, Polars, Spark)을 가속화하는 것을 보여줍니다.
cuDF가 하단에서 모든 레이어에 연결되는 네트워크 다이어그램
비정형 데이터 생태계: 기하급수적으로 증가하는 수백 제타바이트. cuVS는 엔터프라이즈 데이터베이스, CSP 엔진, OSS 엔진(Elasticsearch, FAISS, Milvus 등)에서 벡터 검색을 가속화합니다.
하단에 cuVS가 있는 네트워크 다이어그램
NVIDIA cuDF를 사용한 IBM watsonx.data: Order-to-Cash Data Mart 업데이트 3분 vs 15분, 83% 비용 절감 (CPU vs GPU). Nestle CIO Chris Wright의 인용문
상단에 인용문, 왼쪽에 아키텍처 다이어그램, 오른쪽에 막대 차트
Nestle 제조 시설의 항공 사진
전체 화면 사진
NVIDIA cuVS/cuDF를 사용한 Dell AI Data Platform: 엔터프라이즈 데이터 처리가 몇 시간에서 몇 분으로 단축 (10TB, 3배 더 빠름). NTT DATA CEO Abhijit Dubey의 인용문
상단에 인용문, 왼쪽에 Dell 아키텍처 다이어그램, 오른쪽에 벤치마크 차트
cuDF를 사용한 Google Cloud AI Hypercomputer: A/B 실험 플랫폼 45k CPU에서 1k GPU로, 76% 비용 절감. Snap CIO Saral Jain의 인용문
상단에 인용문, 왼쪽에 Google Cloud 아키텍처, 오른쪽에 절감 차트
전체 파트너십 개요: 고객 (baseten, CrowdStrike, GM, Puma, Salesforce, Snapchat 등), Google 서비스 (Vertex AI, GKE, BigQuery 등), NVIDIA AI Platform 스택
3단계 파트너십 레이아웃
전면적인 AWS 파트너십: 고객 (CrowdStrike, databricks, OpenAI, Perplexity, Palantir 등), AWS 서비스 (Braket, EKS, Nitro Enclaves, SageMaker AI, EC2 등)
3단계 파트너십 레이아웃
전면적인 Azure 파트너십: 고객 (Anthropic, BlackRock, BMW, Krones, Rockwell, Synopsys), Azure 서비스 (Foundry, Windows 365, Fabric, AKS, Copilot, Bing)
3단계 파트너십 레이아웃
전면적인 Oracle 파트너십: 고객 (Cohere, Fireworks AI, Neospace, Siemens, Uber, Zoom), OCI 서비스 (Superclusters, AI Database, Generative AI, Data Science, OKE)
3단계 파트너십 레이아웃
전면적인 CoreWeave 파트너십: 고객 (Canva, Cohere, Cursor, Mercado Libre, Mistral AI, Morgan Stanley, OpenAI, Runway), 서비스 (W&B Models/Training/Inference/Weave, CoreWeave Inference/Slurm/K8s/Compute/Storage/Mission Control)
3단계 파트너십 레이아웃
이 슬라이드 및 기본 프레젠테이션 콘텐츠에 대한 일반적인 질문.
주요 발표에는 Blackwell 대비 2배의 성능을 제공하는 Vera Rubin NVL72 시스템, NVIDIA Groq 3 LPX (315 PFLOPS 및 128GB SRAM을 갖춘 새로운 LPU 기반 추론 가속기), 7개의 칩과 5개의 랙 시스템을 갖춘 완전한 Vera Rubin 플랫폼, 2028년 Feynman 아키텍처 로드맵, NVIDIA Space-1 위성 컴퓨팅 모듈, 인프라 규모 배포를 위한 DSX AI 팩토리 플랫폼이 포함됩니다.
Vera Rubin은 50 및 100 TPS/User 모두에서 Blackwell NVL72 대비 2배의 처리량 향상을 제공하며, 200 TPS에서 3배, 400 TPS에서 10배로 확장됩니다. Vera Rubin을 사용하는 1GW AI 팩토리는 16 ZFLOPS (vs 1.2) 및 초당 7억 개의 토큰을 제공하면서 300K GPU만 사용합니다 (X86+Hopper의 600K 대비). 이는 기가와트당 1,500억 달러의 연간 수익 기회를 열어주며, Blackwell에서 5배 증가한 수치입니다.
NVIDIA와 Groq는 극한의 성능을 가진 두 개의 프로세서를 결합하고 있습니다. 컴퓨팅 집약적인 프리필 작업에는 Rubin GPU (288GB HBM4, 50 PFLOPs)를, 대역폭 집약적인 디코드 작업에는 Groq 3 LPU (150 TB/s SRAM 대역폭)를 사용합니다. NVIDIA Dynamo는 분할을 오케스트레이션하여 프리필을 Vera Rubin NVL72로 보내고 디코드 FFN을 Groq 3 LPX로 보내 Hopper 단독 대비 35배의 성능을 달성합니다.
NemoClaw는 특수 AI 에이전트 구축을 위한 오픈 에이전트 툴킷인 OpenClaw에 대한 NVIDIA의 참조 구현입니다. 멀티 모달 프롬프트 처리, 파일 처리, 컴퓨터 사용, OpenShell 샌드박스를 통한 CLI/MCP 도구, 하위 에이전트, 기술, LLM 통합 및 메모리를 제공합니다. Nemotron 3 Super (벤치마크에서 85.6%로 OpenClaw에 가장 적합한 오픈 모델)로 구동되며 GPU 가속 에이전트 기능을 위해 cuDF, cuVS, vGPU 및 cuOPT를 활용합니다.
NVIDIA는 모델 크기 및 상호 작용에 따라 5가지 추론 티어를 제시합니다. Free (Qwen 3, 235B, 32K 컨텍스트, $0), Medium (Kimi K2.5, 1T, 128K, $3), High (GPT MoE 2T, 128K, $6), Premium (GPT MoE 2T, 400K, $45) 및 Ultra (GPT MoE 2T, 400K, $150)입니다. Vera Rubin + LPX는 모든 티어에서 수익성 있는 서비스를 가능하게 하여 기가와트당 총 3,000억 달러의 연간 수익을 창출합니다.
Adobe, Atlassian, Cadence, Cisco, CrowdStrike, Dassault Systemes, Palantir, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, Synopsys, Abridge, CodeRabbit, Cohesity, Edison, IQVIA, Mastercard, Microsoft Security, PayPal, Perplexity, Xiaohongshu, Rockwell Automation 및 Schneider Electric 등 24개 이상의 주요 기업이 에이전트 아키텍처를 선보였습니다.
Vera Rubin NVL72 출시 파트너에는 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius 및 NScale이 포함됩니다. 또한 데크는 각 공급자의 특정 서비스 (예: Amazon SageMaker AI, Google Vertex AI, Azure Foundry, OCI Superclusters)와의 긴밀한 통합을 보여줍니다. OEM 파트너에는 Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, Foxconn 등이 있습니다.
NVIDIA는 'SaaS에서 Agent-as-a-Service로의 엔터프라이즈 IT 르네상스'를 설명합니다. 소프트웨어/SaaS 및 GSI를 통해 데이터 센터로 흐르는 엔터프라이즈 IT 비용의 기존 모델은 소프트웨어/SaaS, GSI, AI 공급자 및 AI 네이티브에 의해 지원되는 엔터프라이즈 정보 작업자로 전환되며, 이들 모두 AI 팩토리에서 토큰을 소비합니다. 이는 컴퓨팅이 수익이 되고 토큰이 새로운 상품이 되는 근본적인 변화를 나타냅니다.
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