NVIDIA와 ServiceNow, 기업용 새로운 자율 AI 에이전트 파트너십
Source: NVIDIA AI Blog
(번역할 텍스트를 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.)
엔터프라이즈 AI의 다음 단계
초기 에이전트 시스템은 가능한 것들을 보여주었습니다—단순 프롬프트를 넘어 복잡한 작업을 수행하는 것으로. 다음 단계는 이러한 기능을 엔터프라이즈 환경에 통합하는 것으로, 여기서 에이전트는 실제 워크플로우 전반에 걸쳐 컨텍스트, 제어, 일관성을 가지고 작동해야 합니다.
ServiceNow Knowledge 2026에서 NVIDIA 설립자이자 CEO Jensen Huang가 ServiceNow 회장 겸 CEO Bill McDermott와 함께 개막 키노트에서 이 진화를 논의했습니다.
전체 스택 협업
두 회사는 전체 스택에 걸쳐 파트너십을 확대하고 있습니다:
- 안전하고 도입이 쉬운 특화된 자율 AI 에이전트.
- NVIDIA 가속 컴퓨팅, 오픈 모델, 도메인‑특화 스킬, 그리고 보안 에이전트 실행 소프트웨어로 구동.
- ServiceNow Action Fabric(워크플로우 컨텍스트) 및 ServiceNow AI Control Tower(거버넌스)와 통합.
Project Arc 소개
Project Arc은 지식 근로자(개발자, IT 팀, 관리자 등)를 위해 설계된 장기 운영형, 자체 진화형 자율 데스크톱 에이전트입니다.
Project Arc의 차별점은?
- ServiceNow Action Fabric을 통한 ServiceNow AI Platform과의 네이티브 연결.
- 에이전트가 수행하는 모든 행동에 대해 거버넌스, 감사 가능성, 워크플로우 인텔리전스를 제공합니다.
- 로컬 파일 시스템, 터미널, 설치된 애플리케이션에 접근하여 전통적인 자동화로는 처리할 수 없는 복잡하고 다단계 작업을 수행합니다—기업이 규모 있게 AI를 배포하는 데 필요한 제어 기능을 갖추고 있습니다.
자율 에이전트를 위한 핵심 요구 사항
- 오픈 모델 및 도메인‑특화 스킬 – 각 조직의 요구에 맞게 맞춤 설정 가능.
- 강력한 보안 – 에이전트가 민감한 데이터나 시스템을 노출하지 않고 작동.
- 효율적인 토크노믹스 – 토큰 사용을 최적화하는 AI 팩토리로 구동.
토크노믹스에 대해 더 알아보기: AI Tokens Explained (NVIDIA Blog)
NVIDIA OpenShell을 이용한 보안 실행
Project Arc는 NVIDIA OpenShell 위에서 실행됩니다. 이는 오픈소스 보안 런타임으로, 자율 에이전트가 샌드박스화되고 정책에 따라 관리되는 환경에서 작동할 수 있게 합니다.
- 엔터프라이즈급 제어: 에이전트가 볼 수 있는 내용, 사용할 수 있는 도구, 각 행동이 어떻게 격리되는지를 정의합니다.
- 협업: ServiceNow는 OpenShell을 기반으로 구축하고 기여함으로써, 보안 에이전트 실행을 위한 공통 기반을 발전시키고 있습니다.
경영진 관점
“Project Arc는 NVIDIA와의 지속적인 협업의 다음 단계로, 데스크톱에 자율 실행을 도입합니다,” 라고 ServiceNow AI Platform의 Executive Vice President이자 General Manager인 Jon Sigler가 말했습니다.
“OpenShell의 런타임 레이어와 ServiceNow AI Control Tower를 결합하고 ServiceNow Action Fabric으로 구동함으로써, 우리는 엔터프라이즈 AI에 필요한 거버넌스와 보안을 제공하고 있습니다.”
오픈 모델 및 에이전트 스킬이 엔터프라이즈 AI를 확장한다
엔터프라이즈 AI는 조직마다 고유한 요구에 맞게 적응 가능해야 합니다. NVIDIA와 ServiceNow는 기업이 모델과 애플리케이션을 자체 도메인 및 데이터에 맞게 맞춤화할 수 있는 오픈 생태계를 구축하고 있습니다.
핵심 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 링크 |
|---|---|---|
| NVIDIA Agent Skills | 기업 워크플로 전반에 걸쳐 목표 지향적인 기능을 제공하는 특화된 에이전트(예: ServiceNow AI Specialists). | — |
| NVIDIA AI‑Q Blueprint | 컨텍스트를 수집하고, 정보를 종합하며, 복잡한 의사결정을 지원하는 딥‑리서치 에이전트를 구축하기 위한 청사진. | AI‑Q Blueprint |
| NVIDIA Agent Toolkit | NVIDIA Nemotron을 포함한 오픈 모델 및 빌딩 블록 모음으로, 맞춤형 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. | Nemotron |
| NOWAI‑Bench | NVIDIA NeMo Gym 라이브러리와 통합된 엔터프라이즈 AI 에이전트를 위한 오픈 벤치마킹 스위트. | — |
| EnterpriseOps‑Gym | 업계에서 가장 도전적인 엔터프라이즈‑에이전트 벤치마크 중 하나; 현재 Nemotron 3 Super가 오픈‑소스 모델 중 #1에 랭크되어 있습니다. | EnterpriseOps‑Gym |
왜 이러한 요소가 중요한가
- 실제 성능: NOWAI‑Bench는 다단계 워크플로를 평가합니다—기업 AI 시스템이 가장 자주 부딪히는 시나리오입니다.
- 프로덕션 신뢰성: 개별 작업이 아닌 엔드‑투‑엔드 프로세스에 초점을 맞춤으로써, 팀은 실시간 환경에서도 예측 가능한 에이전트를 구축할 수 있습니다.
- 오픈 생태계: 모든 도구와 벤치마크가 공개되어 있어 AI 커뮤니티 전반에 걸친 협업과 빠른 반복을 촉진합니다.
핵심 요약: NVIDIA의 오픈 모델, 툴킷, 벤치마킹 스위트를 활용하면 ServiceNow(및 기타 기업)에서 비즈니스 요구에 맞춰 확장 가능한, 고도로 특화되고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.
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효율적인 AI 팩토리
AI 에이전트가 장기 실행되고 항상 켜져 있는 상태가 되면서, 수백만 개의 워크플로에 걸쳐 확장하려면 단순한 기능을 넘어 효율성이 필요합니다—이는 토큰 경제학을 기업 AI의 핵심으로 만듭니다.
NVIDIA AI 팩토리는 생산 AI를 위한 최저 비용·최고 효율 토큰 경제학을 제공하도록 설계되었습니다. NVIDIA Blackwell 플랫폼은 NVIDIA Hopper 대비 전력당 토큰 출력이 50배 이상이며, 백만 토큰당 비용이 약 35배 낮습니다. 수백만 개의 워크플로에 걸쳐 에이전트를 운영하는 기업에게 이 효율성은 파일럿 단계에서 대규모 생산 사용으로 전환되는 속도를 결정할 수 있습니다.
ServiceNow AI Control Tower는 NVIDIA Enterprise AI Factory 검증 설계와 통합되어, 대규모 AI 워크로드에 대한 거버넌스와 가시성을 확장합니다. 에이전트 가시성 기능이 추가되어 조직은 다음을 수행할 수 있습니다:
- 실시간으로 에이전트 행동 모니터링
- 배포부터 최적화까지 전체 수명 주기에 걸친 AI 시스템 관리
AI는 업무 수행 방식에 새로운 변화를 가져오고 있습니다. 이제 변화하고 있는 점은, 대규모 배포에 필요한 핵심 요소—능력 있는 에이전트, 내장된 가드레일, 검증된 성능—가 모두 하나로 모이고 있다는 것입니다.
가장 빠르게 움직이는 기업은 에이전트에게 다음을 제공하는 기업입니다:
- 행동을 수행할 인프라
- 결정을 내릴 컨텍스트
- 모든 행동을 책임질 수 있는 거버넌스
NVIDIA와 ServiceNow는 전 세계 기업을 위해 이를 현실로 만들고 있습니다.