/생성형 AI(구글 제미나이)의 도움을 받아 제작한 그래픽입니다.하이브리드 멀티클라우드 기업 뉴타닉스는 17일 기업용 인공지능(AI)을 보다 쉽게 구축·운영할 수 있도록 돕는 '뉴타닉스 에이전틱 AI(NAI)'를 공개했다. AI를 개별 모델이 아닌 '여러 개의 자율 AI가 협업하는 구조'로 보고 이를 통합 관리하는 플랫폼을 제공하는 것이 뉴타닉스의 핵심 전략이다.에이전틱 AI는 여러 AI 에이전트(특정 업무를 스스로 수행하는 소프트웨어)가 서로 역할을 나눠 일하는 방식이다. 예를 들어 고객 문의를 처리할 때 하나의 AI가 답변을 만드는 것이 아니라 데이터 조회·분석·응답 생성 등을 각각 다른 AI가 맡아 협업하는 구조다. 문제는 이런 에이전트가 수백~수천 개로 늘어나면 이를 안정적으로 운영하는 인프라가 매우 복잡해진다는 점이다.NAI는 이 복잡성을 줄이기 위해 인프라부터 개발 도구까지 한 번에 제공하는 '풀스택(전체 기술 구성을 통합 제공하는 방식)' 구조로 설계됐다. 가상머신을 만드는 소프트웨어인 하이퍼바이저(AHV), 컨테이너 기반 앱 운영 기술인 쿠버네티스(Kubernetes), 그리고 네트워크 제어 기능을 하나의 플랫폼으로 묶었다.개발 측면에서는 '에이전트 빌더'를 통해 기업이 자체 AI를 쉽게 만들 수 있도록 했다. 여기에 엔비디아의 AI 소프트웨어를 결합해 이미 학습된 AI 모델을 서비스 형태로 제공하는 서비스형모델(MaaS)도 지원한다. 이는 기업이 직접 모델을 처음부터 만들지 않고 필요한 기능만 가져다 쓸 수 있는 방식이다.또 'AI 게이트웨이' 기능을 통해 여러 AI 모델과 데이터 접근을 통합 제어한다. 이는 다양한 AI가 기업 내부 데이터에 접근할 때 보안 정책을 일관되게 적용하는 역할을 한다.인프라 측면에서는 그래픽처리장치(GPU) 자원을 자동으로 배분해 성능을 최적화한다. GPU는 기업의 AI 연산을 담당하는 핵심 장치다. 이를 효율적으로 쓰지 못하면 비용이 급증한다. 뉴타닉스는 자원 배치를 자동화해 성능은 유지하면서도 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 데이터 처리 구조도 강화했다. AI는 대량의 데이터를 빠르게 읽고 써야 한다. 뉴타닉스는 이를 위해 통합 스토리지를 제공해 데이터 접근 속도를 높였다. 지연 시간(명령을 내린 뒤 결과가 나오기까지 걸리는 시간)을 줄여 AI 응답 속도를 개선하는 방식이다.토마스 코넬리(Thomas Cornely) 뉴타닉스 제품 관리 부문 수석 부사장은 "실제 운영 환경의 에이전트 기반 AI 인프라는 수천 개의 AI 서비스, 에이전트, 동시 접속 사용자 및 개발자가 발생하는 대규모 트래픽과 빠른 변화 속도를 처리할 수 있어야 한다"며 "뉴타닉스 에이전틱 AI는 AHV 하이퍼바이저, 플로우 가상 네트워킹, 뉴타닉스 쿠버네티스 플랫폼, 뉴타닉스 엔터프라이즈 AI를 확장해 기업의 AI 팩토리에 클라우드 운영 모델을 제공한다"고 말했다.
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