엔비디아, 사내 4만 명에 OpenAI Codex 배포… 연구 워크플로 10배 단축

OpenAI가 엔비디아 사내에서 자사 코딩 에이전트 Codex가 활용되는 사례를 공개했다. GPT-5.5 기반의 Codex는 현재 엔비디아 직원 4만 명에게 제공되며, 복잡한 엔지니어링 작업과 머신러닝 실험을 처음부터 끝까지 자율적으로 수행하는 데 활용된다. Codex는 엔비디아의 GB200과 GB300 인프라 위에서 운영된다.

엔비디아 사내 코딩 에이전트 팀은 회사 전반의 엔지니어가 AI 도구를 실제 개발 워크플로에 잘 도입하도록 돕는 역할을 한다. 팀 소속 시니어 소프트웨어 엔지니어 데니스 한누슈(Dennis Hannusch)는 'GPT-5.5 기반 Codex는 다른 모델보다 훨씬 자율적이며 손이 덜 간다'며 '여러 차례 컴팩션이 일어나는 긴 세션에서도 최상위 정확도를 유지하고 맥락을 잘 관리한다'고 평가했다. 그는 Codex가 도구와 스킬을 전술적으로 잘 선택한다고도 덧붙였다.

한누슈는 Codex를 이용해 사내 플랫폼을 MVP 수준에서 운영 환경에 적합한 시스템으로 발전시켰다고 밝혔다. 확장성과 안정성도 함께 개선됐는데, 이는 이전 세대 모델로는 어려웠던 작업이라는 설명이다. 팀은 또 Riverside와 비슷한 사내용 팟캐스트 녹음 앱을 Codex로 단 몇 시간 만에 만들었다. 프라이버시 제약 때문에 외부 소프트웨어를 도입하려면 몇 주가 걸렸을 작업이다.

컴퓨터 조작 기능이 있는 Codex 데스크톱 앱을 이용해 시스템이 만들어지는 동안 영상·음성 녹음 기능을 직접 테스트하는 작업까지 자율적으로 수행됐다고 한누슈는 전했다. 그는 'Codex가 만들 만한 것의 기준 자체를 바꾸어 놓았다'고 말했다.

엔비디아 연구팀에서는 Codex가 연구 루프 상당 부분을 자동화했다. 연구 영역을 식별하고, 머신러닝 실험용 스크립트를 작성하며, 원격 머신에서 실험을 실행하는 단계까지 포함된다. 회사는 이 과정으로 종단 간 머신러닝 연구 워크플로 속도가 10배 빨라졌다고 밝혔다.

엔비디아 AI 연구원 쇼낙 조시(Shaunak Joshi)는 'GPT-5.5는 지식 노동의 창의적 파트너로서 큰 진전을 가져왔다'며 강화학습 등 분야의 대량의 논문 코퍼스를 모델에 입력해 연구 에이전트로 활용한다고 소개했다. 그는 'GPT-5.5는 경쟁 모델보다 훨씬 창의적으로 보였고, 사슬 전체에서 증거 조각을 추적해 주었으며, 개념들이 어떻게 연결되는지 시각화할 수 있는 지식 그래프까지 제안했다'고 덧붙였다.

Codex 앱은 SSH도 지원해, 원격 호스트의 로그인과 설정에 신경 쓰지 않고 노트북에서 대규모 머신러닝 작업을 곧바로 실행할 수 있다고 조시는 설명했다. 그는 '성능이 낮은 옛 코드베이스가 있다면 Codex가 기계 번역에 매우 능하다'며 '많은 팀원이 Python 저장소를 GPT-5.5에 보내 Rust로 다시 작성하도록 하고 있고, 그 결과 약 20배 더 효율적인 코드가 나오고 있다'고 전했다.

한누슈는 '지금 보고 있는 것은 아직 표면에 불과하다'며 '실제 시스템을 계속 만들면서 Codex가 어디까지 갈 수 있는지 보고 싶다'고 덧붙였다.