NVIDIA, Dynamo 1.0으로 AI factory inference OS 상용 단계 진입

NVIDIA는 2026년 3월 16일 Dynamo 1.0을 발표하며 AI factory 운영의 병목이 이제 training만이 아니라 inference economics에도 있다는 점을 분명히 했다. NVIDIA는 Dynamo 1.0을 generative 및 agentic inference at scale을 위한 production-grade open-source foundation으로 규정했다. 단순 라이브러리가 아니라 cluster 차원에서 GPU와 memory를 조정하는 distributed 운영 계층이라는 설명이다.

회사는 Dynamo를 AI factory의 operating system에 비유했다. 복잡한 inference workload를 처리하기 위해 GPU, memory, storage 사이의 자원 흐름을 조정하고, agentic AI나 long prompt 상황에서는 관련 short-term memory를 이미 보유한 GPU로 요청을 라우팅해 불필요한 계산을 줄인다고 설명했다. 결국 핵심은 token당 비용을 낮추면서도 throughput을 높이는 것이다.

발표 내용

NVIDIA에 따르면 Dynamo 1.0은 NVIDIA Blackwell GPU의 inference 성능을 최대 7배까지 높일 수 있다. 또한 LangChain, llm-d, LMCache, SGLang, vLLM 같은 open-source framework와 native integration을 제공한다. KVBM, NIXL, Grove 같은 핵심 building block도 별도 모듈로 공개해 ecosystem 확장을 노린다.

Blackwell 기반 inference 성능 최대 7배 향상 주장

token cost 절감과 revenue opportunity 확대를 동시에 목표

LangChain, llm-d, LMCache, SGLang, vLLM과 통합

KVBM, NIXL, Grove를 standalone module로도 제공

이번 발표는 model 경쟁이 training benchmark에서 inference unit economics로 이동하고 있음을 잘 보여준다. 기업이 더 큰 모델을 만드는 것만으로는 충분하지 않고, 실제 서비스 단계에서 latency와 cost를 통제해야 수익성이 나온다. NVIDIA는 Blackwell hardware에 Dynamo software layer를 결합해 그 운영 표준을 장악하려 하고 있다. 만약 이 조합이 cloud provider와 AI native 기업에서 널리 채택된다면, inference stack의 주도권은 모델 공급자보다 infra 공급자 쪽으로 더 기울 수 있다.