최근 개최된 NVIDIA GTC 2026은 현대 거대언어모델(LLM) 운영의 중추로서 빠르게 자리 잡고 있는 특화 툴셋, SGLang의 위상을 확인하는 자리였다. AI 기술 생태계를 관찰하는 학생들에게 이번 흐름은 단순한 모델 개발 단계를 넘어, 실제 환경에서 모델이 효율적으로 작동하도록 돕는 복잡한 인프라 최적화 단계로의 전환을 의미한다. 특히 LinkedIn이나 TikTok 같은 대규모 서비스에서 모델이 안정적으로 기능하도록 만드는 기술적 토대의 중요성이 더욱 커지고 있다.

이번 논의의 핵심은 Miles 프레임워크의 도입이었다. 이는 AI 개발 과정에서 흔히 발생하는 모델 학습 방식과 실제 배포 후 성능 사이의 간극을 해결하는 데 기여한다. 두 단계를 더욱 긴밀하게 연결함으로써 SGLang은 강화학습 워크플로우를 더욱 강력하게 지원하며, 이는 스스로 추론하고 과업을 수행하는 차세대 에이전트 AI 시스템 구축에 필수적이다.

무엇보다 기조연설에서 SGLang이 언급된 것은 이 기술이 AI 스택의 중요한 오픈소스 레이어로 부상했음을 시사한다. 프로덕션 환경을 다루는 팀들이 이러한 인프라 솔루션으로 결집함에 따라, AI 생태계는 실험적인 연구 단계에서 벗어나 대규모 사용자를 수용할 수 있는 산업 수준의 시스템으로 성숙해가고 있다.

최근 개최된 NVIDIA GTC 2026은 현대 거대언어모델(LLM) 운영의 중추로서 빠르게 자리 잡고 있는 특화 툴셋, SGLang의 위상을 확인하는 자리였다. AI 기술 생태계를 관찰하는 학생들에게 이번 흐름은 단순한 모델 개발 단계를 넘어, 실제 환경에서 모델이 효율적으로 작동하도록 돕는 복잡한 인프라 최적화 단계로의 전환을 의미한다. 특히 LinkedIn이나 TikTok 같은 대규모 서비스에서 모델이 안정적으로 기능하도록 만드는 기술적 토대의 중요성이 더욱 커지고 있다.

이번 논의의 핵심은 Miles 프레임워크의 도입이었다. 이는 AI 개발 과정에서 흔히 발생하는 모델 학습 방식과 실제 배포 후 성능 사이의 간극을 해결하는 데 기여한다. 두 단계를 더욱 긴밀하게 연결함으로써 SGLang은 강화학습 워크플로우를 더욱 강력하게 지원하며, 이는 스스로 추론하고 과업을 수행하는 차세대 에이전트 AI 시스템 구축에 필수적이다.

무엇보다 기조연설에서 SGLang이 언급된 것은 이 기술이 AI 스택의 중요한 오픈소스 레이어로 부상했음을 시사한다. 프로덕션 환경을 다루는 팀들이 이러한 인프라 솔루션으로 결집함에 따라, AI 생태계는 실험적인 연구 단계에서 벗어나 대규모 사용자를 수용할 수 있는 산업 수준의 시스템으로 성숙해가고 있다.