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일본 RIKEN, Blackwell GPU 슈퍼컴퓨터 2대 출시 예정

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.18 17:46
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


일본의 선도적인 연구기관인 RIKEN은 SC25 컨퍼런스에서 NVIDIA Blackwell GPU로 구동되는 두 대의 새로운 슈퍼컴퓨터를 배치할 것이며, 2026년 봄부터 운영을 시작할 예정이라고 발표했습니다. 이 시스템들은 일본의 자주적 AI 전략을 지원하고, 과학 컴퓨팅 및 양자 연구 분야에서 일본을 선도국가로 자리매김하게 할 것입니다.


듀얼 시스템용 2,140개의 Blackwell GPU

첫 번째 시스템은 RIKEN의 과학을 위한 AI 이니셔티브의 일환으로 GB200 NVL4 플랫폼을 사용하는 1,600개의 NVIDIA Blackwell GPU를 탑재하며, NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 네트워킹으로 상호 연결됩니다. NVIDIA에 따르면, 이 시스템은 생명과학, 재료과학, 기후 및 날씨 예측, 제조 및 실험실 자동화 분야의 연구를 발전시킬 것입니다.

양자 컴퓨팅 전용인 두 번째 시스템은 동일한 플랫폼과 네트워킹 기술을 갖춘 540개의 Blackwell GPU를 배치할 예정입니다. 양자 중심 슈퍼컴퓨터는 양자 알고리즘, 하이브리드 시뮬레이션 및 양자-고전 컴퓨팅 방법의 연구를 가속화하는 것을 목표로 합니다.

RIKEN 계산과학센터의 소장인 마쓰오카 사토시(Satoshi Matsuoka)는 “NVIDIA GB200 NVL4 가속 컴퓨팅 플랫폼을 차세대 슈퍼컴퓨터와 통합하는 것은 일본의 과학 인프라에 있어 중추적인 발전을 의미합니다”라고 말했습니다. “우리의 파트너십은 AI, 양자 및 고성능 컴퓨팅을 위한 세계 최고 수준의 통합 플랫폼 중 하나를 구축하여, 연구자들이 기초과학부터 비즈니스와 사회를 위한 산업 응용에 이르기까지 다양한 분야에서 발견을 실현하고 가속화할 수 있도록 할 것입니다.”


Pathway to FugakuNEXT

두 개의 새로운 시스템은 세계적으로 유명한 Fugaku 슈퍼컴퓨터의 후속 모델로 계획된 FugakuNEXT를 위한 하드웨어, 소프트웨어 및 애플리케이션의 코드 서명 및 개발을 위한 프록시 머신으로 사용될 예정입니다. 8월에 발표된 FugakuNEXT는 RIKEN, Fujitsu 및 NVIDIA 간의 협력 프로젝트로 2030년까지 운영을 목표로 하고 있습니다.

2021년 3월에 전면 운영을 시작한 Fugaku는 2020년과 2021년 TOP500 슈퍼컴퓨터 순위에서 1위를 차지했습니다. 이 시스템은 현재 전 세계적으로 7위를 기록하고 있습니다.

NVIDIA의 하이퍼스케일 및 고성능 컴퓨팅 부문 부사장인 Ian Buck은 “RIKEN은 오랫동안 세계 최고의 과학 기관 중 하나였으며, 오늘날 컴퓨팅의 새로운 시대 최전선에 서 있습니다”라고 말했습니다. “우리는 함께 일본이 세계에서 가장 복잡한 과학 및 산업 과제를 해결하기 위한 혁신을 주도할 주권적 혁신의 기반을 구축하도록 돕고 있습니다.”

NVIDIA는 RIKEN과 협력하여 전통적인 과학 컴퓨팅을 위해 Tensor Core GPU 성능을 활용하는 부동 소수점 에뮬레이션 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 이 연구소는 또한 400개 이상의 GPU 가속 라이브러리 및 도구를 제공하는 NVIDIA CUDA-X를 사용할 계획입니다.

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Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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