전통적인 공급망은 데이터 수집, 계획, 실행이 순차적으로 이루어지는 경직된 주기적 구조로 작동한다. 그러나 글로벌 변동성이 커지면서 이러한 정적 모델은 변화하는 상황을 따라잡는 데 한계를 보이고 있다. NVIDIA는 단순한 소프트웨어 판매자가 아닌, AI가 고립된 실험을 넘어 운영 의사결정의 핵심으로 이동할 수 있게 돕는 근본적인 인프라 계층으로 자리매김하고 있다. 특히 고성능 하드웨어와 CUDA 소프트웨어 생태계를 제공함으로써 기업들이 여러 복잡한 모델을 동시에 실행할 수 있는 환경을 구축했다.

이러한 변화는 수요 예측, 창고 자동화, 운송 경로 최적화가 실시간으로 업데이트되는 동시 워크로드의 등장을 가능케 했다. 주간 보고서를 기다리는 대신, 현장 상황 변화에 따라 재고 위치와 배송 경로를 즉각 조정할 수 있게 된 것이다. 실제로 이러한 전환은 신호를 수신하고 대응하기까지의 시간을 단축하며, 이는 예상치 못한 중단 상황에서 효율성을 유지하는 데 결정적인 역할을 한다.

나아가 물리적 자산의 가상 복제본인 디지털 트윈은 필수적인 계획 도구로 자리 잡고 있다. 기업들은 Omniverse와 같은 플랫폼을 통해 물리적 변화를 시도하기 전, 창고 흐름과 물류 시나리오를 극도로 정밀하게 시뮬레이션할 수 있다. 위험 없는 가상 환경에서의 테스트 과정은 자동화 설비와 장비의 성능을 최적화한다. 결과적으로 물류 분야 AI의 성공은 특정 알고리즘의 우열보다 연속적이고 상호 연결된 실행을 뒷받침할 수 있는 컴퓨팅 용량 확보에 달려 있다.

전통적인 공급망은 데이터 수집, 계획, 실행이 순차적으로 이루어지는 경직된 주기적 구조로 작동한다. 그러나 글로벌 변동성이 커지면서 이러한 정적 모델은 변화하는 상황을 따라잡는 데 한계를 보이고 있다. NVIDIA는 단순한 소프트웨어 판매자가 아닌, AI가 고립된 실험을 넘어 운영 의사결정의 핵심으로 이동할 수 있게 돕는 근본적인 인프라 계층으로 자리매김하고 있다. 특히 고성능 하드웨어와 CUDA 소프트웨어 생태계를 제공함으로써 기업들이 여러 복잡한 모델을 동시에 실행할 수 있는 환경을 구축했다.

이러한 변화는 수요 예측, 창고 자동화, 운송 경로 최적화가 실시간으로 업데이트되는 동시 워크로드의 등장을 가능케 했다. 주간 보고서를 기다리는 대신, 현장 상황 변화에 따라 재고 위치와 배송 경로를 즉각 조정할 수 있게 된 것이다. 실제로 이러한 전환은 신호를 수신하고 대응하기까지의 시간을 단축하며, 이는 예상치 못한 중단 상황에서 효율성을 유지하는 데 결정적인 역할을 한다.

나아가 물리적 자산의 가상 복제본인 디지털 트윈은 필수적인 계획 도구로 자리 잡고 있다. 기업들은 Omniverse와 같은 플랫폼을 통해 물리적 변화를 시도하기 전, 창고 흐름과 물류 시나리오를 극도로 정밀하게 시뮬레이션할 수 있다. 위험 없는 가상 환경에서의 테스트 과정은 자동화 설비와 장비의 성능을 최적화한다. 결과적으로 물류 분야 AI의 성공은 특정 알고리즘의 우열보다 연속적이고 상호 연결된 실행을 뒷받침할 수 있는 컴퓨팅 용량 확보에 달려 있다.