핀터레스트가 엔비디아와 만든 새 AI 레이어, 무엇이 달라지나

핀터레스트의 이번 발표는 이용자가 당장 새 버튼 하나를 보게 되는 단일 기능 출시라기보다, 여러 AI 기능이 함께 쓸 수 있는 공용 인프라를 만든 일에 가깝다. 이미지와 언어를 동시에 이해해야 하는 제품을 만들 때마다 각 팀이 별도의 AI 운영 체계를 구축하지 않도록, 엔비디아와 공유 기반을 마련했다는 설명이다. 46

새 AI 레이어의 구성

핀터레스트의 비전-언어 모델(VLM) 운영 스택은 크게 세 요소로 이뤄진다.

• 엔비디아 블랙웰 B200 GPU: 이미지·텍스트 결합 AI 모델을 구동하는 가속 연산 기반이다. 4
• NVIDIA Dynamo: 멀티모달 AI 작업을 효율적으로 실행하고 요청을 배분하는 서빙 소프트웨어다. 24
• 핀터레스트 시각 임베딩: 이미지 내용을 수치 형태로 미리 계산해 둔 표현이다. 요청이 들어올 때마다 원본 이미지를 처음부터 다시 처리하는 대신, 이 표현을 모델에 제공할 수 있다. 26

핵심은 비주얼 검색, 대화형 어시스턴트, 안전 시스템을 각각 따로 만든 기술 프로젝트로 두지 않고, 공통 기반 위에서 개발·배포할 수 있게 하는 데 있다. 6

어떤 기능에 쓰이나

핀터레스트는 이 공용 레이어가 비주얼 검색, 콘텐츠 이해, AI 기반 탐색과 쇼핑, 대화형 Pinterest Assistant, 멀티모달 재정렬(reranking), 콘텐츠 안전, 신호 생성 등을 지원한다고 밝혔다. 46

이 기능들의 공통점은 사용자가 입력한 단어뿐 아니라 이미지에 담긴 내용까지 함께 해석한다는 것이다. 예컨대 이용자가 원하는 스타일이나 상품을 찾을 때, 텍스트 검색어와 이미지의 시각적 특징을 동시에 활용해 더 관련성 높은 결과를 찾고 추천을 다듬는 데 쓰일 수 있다.

핀터레스트는 월간 검색 800억 건 이상에서 AI 기반 탐색·쇼핑을 위한 신호를 만든다고 설명했다. 새 인프라는 이 신호들을 한층 시각적이고 대화형인 경험에 더 쉽게 활용하도록 설계됐다. 6

‘미리 계산한 이미지 표현’이 중요한 이유

비전-언어 모델은 텍스트만 처리하는 모델보다 운영 비용이 커질 수 있다. 큰 이미지 데이터를 함께 다뤄야 하고, 모델의 캐시 상태도 많이 유지해야 하기 때문이다. 핀터레스트는 기술 자료에서 PinCLIP 프로젝션 임베딩을 활용한다고 설명했다. 이는 시각 정보를 모델의 토큰 공간에 매핑하는 방식으로, 요청 때마다 원본 이미지를 전송·인코딩하는 대신 사전 계산된 시각 표현을 활용하게 한다. 210

핀터레스트는 이 접근법과 Dynamo 최적화를 통해 다음과 같은 성능 결과를 보고했다.

• Pinterest Assistant의 요청당 시각적 맥락 처리량 25배 확대 4
• 벤치마크에서 응답 시작 속도 약 85배 향상 13
• 벤치마크에서 종단 간 지연 시간 7.3배 개선 13

다만 이는 회사가 특정 아키텍처와 작업 구성에서 측정해 공개한 벤치마크 수치다. 따라서 모든 핀터레스트 검색이나 어시스턴트 대화에서 동일한 수준의 개선을 보장한다는 뜻으로 해석해서는 안 된다.

일회성 기능보다 ‘장기 플랫폼’에 가깝다

핀터레스트와 엔비디아는 추천 시스템과 생성형 AI를 아우르는 협력을 약 5년간 이어왔다고 밝혔다. 핀터레스트의 GPU 인프라에는 엔비디아 GPU 1만4,000개가 포함돼 있다. 4

이 정도 규모에서는 공용 서빙 레이어의 전략적 의미가 크다. 동일한 기술 기반을 쓰면 비주얼·대화형 AI 기능을 늘리면서도 인프라 운영 방식을 일관되게 유지하기가 쉬워진다. 엔비디아는 이 시스템을 Pinterest Assistant뿐 아니라 재정렬, 콘텐츠 안전, 신호 생성까지 뒷받침하는 플랫폼으로 제시했다. 4

인프라 발표 뒤 월요일 거래에서 핀터레스트 주가는 약 1.8% 올랐다고 Investing.com이 보도했다. 17

이용자 관점에서의 핵심

핀터레스트는 개별 기능마다 AI 시스템을 따로 만드는 방식에서 벗어나, 이미지와 언어를 함께 다루는 중앙화된 기반으로 이동하고 있다. 블랙웰 하드웨어가 연산을 맡고, Dynamo가 모델 운영과 요청 배분을 돕고, 시각 임베딩이 반복적인 이미지 처리를 줄인다. 이 조합은 비주얼 탐색, 쇼핑, 어시스턴트형 경험을 더 빠르게 운영하고 플랫폼 전반으로 확장하기 위한 설계다. 246