팔란티어, 엔비디아와 AI 파트너십 강화: 소버린 AI는 공급망 관리를 어떻게 변모시키고 있는가?

엔비디아의 AI 시스템은 단독 GPU에서 완전한 랙 레벨 제품으로 발전했으며, 이에 따라 공급망의 복잡성도 커졌습니다. 베라 루빈(Vera Rubin) 랙 하나에는 웨이퍼, 메모리, 네트워킹, 전력, 열 관리 및 기계 조립품을 포함해 약 130만 개의 부품이 들어있으며, 수천 개의 공급업체 및 제조 파트너 간의 조율이 필요합니다.

단 하나의 고리에서만 부족이 발생해도 전체 시스템의 생산 및 납품에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, GPU 생산량이 충분하다고 해서 랙이 예정대로 출하될 수 있는 것은 아닙니다. HBM, 스위치 칩, 광학 부품, 전력 모듈, 액체 냉각 장비 등 어떤 항목에서든 부족이 발생하면 새로운 제한 요인이 될 수 있습니다.

팔란티어와 엔비디아가 개발한 시스템은 여러 부서와 공급업체에 분산된 데이터를 단일 환경으로 통합하고, 팔란티어 온톨로지(Palantir Ontology)를 사용해 부품, 공급업체, 공장, 주문, 납품 일정 간의 관계를 모델링합니다. 그 결과 AI 모델은 데이터를 읽을 뿐만 아니라 특정 자재의 조정이 하류 생산에 어떤 영향을 미치는지도 이해할 수 있습니다.

엔비디아는 자재 배분부터 시작하기로 결정했습니다. 공급이 부족해지면 시스템은 다양한 구성, 고객 주문, 생산 계획을 비교해 잠재적인 납품 병목 현상을 사전에 파악하고 다양한 배분 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다. AI는 추천 제공, 트레이드오프 설명, 위험 표시를 담당하며, 최종 결정은 여전히 공급망 팀이 내립니다.

엔비디아 자체 공급망을 초기 적용 시나리오로 사용하는 것은 벤치마크 역할도 합니다. 이 시스템이 베라 루빈 랙의 복잡한 생산 프로세스를 처리할 수 있다면, 양사는 향후 다른 대규모 제조업체에 이 시스템을 홍보할 때 더욱 구체적인 운영 사례를 제시할 수 있을 것입니다.

이 아키텍처에서 팔란티어 파운드리(Palantir Foundry)는 조달, 재고, 생산, 물류 및 기타 단계의 데이터를 통합하는 역할을 담당하며, 온톨로지(Ontology)는 이 데이터를 실제 비즈니스 관계를 반영하는 모델로 변환한다. 이를 기반으로 AIP는 AI 모델을 기업 워크플로와 연결하여, 권한 승인 및 감사 메커니즘에 따라 모델이 생성한 추천 사항을 실제 업무에 사용할 수 있도록 지원한다.

엔비디아 네모트론(Nvidia Nemotron) 오픈 모델은 추론 및 계획 기능을 제공한다. 기업은 자체 공급망 데이터를 사용해 이 모델을 사후 학습시킬 수 있어, 범용 모델이 제공하는 답변에 전적으로 의존하는 대신 특정 공급업체 네트워크, 생산 규칙, 위험 기준을 이해하도록 할 수 있다.

엔비디아 cuOpt 소프트웨어는 주로 최적화 및 시나리오 시뮬레이션을 담당한다. 부품 공급이 부족할 때 시스템은 다양한 배분 옵션을 계산하고 생산 계획 조정, 공급업체 변경, 특정 주문 우선 처리 등이 미칠 잠재적 영향을 비교할 수 있다. 이어 네모트론 모델은 이러한 계산 결과를 이해하기 쉬운 추천 사항으로 변환하고 다양한 선택지의 장단점을 정리해 제시할 수 있다.

또한 팔란티어 오토파일럿(Palantir Autopilot)은 엔비디아 NeMo 오토모델(NeMo AutoModel) 및 NeMo RL과 결합하여 실제 생산 결과를 모델에 다시 피드백한다. 자재 배분이 궁극적으로 배송 효율성을 개선하거나 예상치 못한 문제로 이어질 경우, 시스템은 그 결과에 따라 후속 추천 사항을 조정하여 지속적으로 업데이트되는 학습 프로세스를 구축할 수 있다.

완전 자동화된 의사결정과 달리 이 시스템은 사람의 검토 단계를 유지한다. AI가 정보 정리와 옵션 비교 속도를 향상시킬 수는 있지만, 최종 결정권은 여전히 공급망 전문가가 갖는다. 이는 고객 우선순위, 핵심 자재, 장기적인 공급업체 관계가 관련된 시나리오에서 특히 중요하다.

기업은 제품 구조, 조달 가격, 공급업체 목록, 생산 능력 일정, 고객 수요 등 공급망 내에 막대한 양의 민감 데이터를 축적한다. 이러한 정보를 외부 공공 모델에 직접 전송할 경우 데이터 유출, 지적 재산권 침해, 규제 관련 위험이 발생할 수 있다.

팔란티어와 엔비디아는 기업이 개별 요구사항에 맞춰 배포 방식을 선택할 수 있도록 소버린 AI를 강조하고 있다. 해당 시스템은 델 및 시스코 장비를 통해 온프레미스로 구동되거나, 랙스페이스 및 네비우스와 같은 클라우드 또는 호스팅 환경에 배포될 수 있다. 기업은 데이터 민감도, 규제 준수 요건, 기존 IT 아키텍처에 따라 모델과 데이터가 위치할 장소를 결정할 수 있다.

이번 배포는 델과 시스코의 지원을 받아 엔비디아의 레퍼런스 아키텍처와 팔란티어의 소버린 AI 운영체제 레퍼런스 아키텍처를 활용한다. 목표는 고정된 획일적인 공급망 소프트웨어를 구축하는 것이 아니라, 다양한 산업과 운영 규칙에 따라 조정 가능한 인프라를 제공하는 것이다.

상업적 관점에서 이번 협력은 팔란티어 AIP의 적용 범위를 확장한다. 팔란티어는 그동안 주로 정부, 국방, 대기업 대상 데이터 통합 프로젝트에 집중해 왔으나, 이제 엔비디아의 모델과 인프라를 통해 제조업 및 AI 데이터센터 공급망으로 영역을 넓힐 수 있게 되었다. 엔비디아 역시 팔란티어의 소프트웨어를 활용해 네모트론을 기초 모델 단계에서 실제 기업 의사결정 시나리오로 확장하고 있다.

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