젠슨 황 엔비디아 CEO는 GTC 2025 기조연설에서 인공지능(AI) 분야의 혁신과 컴퓨팅의 미래에 대한 엔비디아의 비전을 제시했습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 AI 하드웨어(Blackwell Ultra, Vera Rubin), AI 소프트웨어 및 플랫폼(Dynamo, cuOpt, Omniverse, Cosmos), AI 응용 분야(GR00T N1을 활용한 로봇 공학, GM과의 파트너십 및 Halos를 통한 자율 주행), 그리고 퀀텀 컴퓨팅(퀀텀 데이, 연구 센터)과 관련된 주요 발표들을 강조했습니다. AI 기술의 지속적인 발전과 다양한 산업 분야에 걸친 AI의 광범위한 적용 가능성을 강조하며, 컴퓨팅의 미래를 엔비디아가 어떻게 주도해 나갈 것인지 보여주었습니다.
GTC 2025 - AI의 슈퍼볼
엔비디아의 GTC는 AI 및 가속 컴퓨팅 분야에서 가장 중요한 행사 중 하나로 자리매김했습니다. 젠슨 황 CEO는 GTC 2025를 "AI의 슈퍼볼"이라고 칭하며, 이 행사의 중요성을 강조했습니다. 이번 연설에서는 AI의 다양한 영역에서의 발전과 퀀텀 컴퓨팅 분야로의 첫 발걸음이 다루어졌습니다.
젠슨 황이 제시하는 인공지능의 진화
황 CEO는 AI의 발전 단계를 네 가지 주요 흐름으로 나누어 설명했습니다. AI 기술이 어떻게 진화해 왔으며, 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지를 이해하는 데 중요한 틀을 제공합니다.
- 지각 AI (Perception AI): 약 10년 전에 시작된 이 단계는 음성 인식 및 컴퓨터 비전과 같은 기본적인 AI 기능에 초점을 맞췄습니다. 이는 엔비디아가 AI 분야에 진출한 초기 단계를 보여주며, 이후 발전의 토대가 되었습니다.
- 생성 AI (Generative AI): 지난 5년간 주된 관심사였던 생성 AI는 텍스트 및 이미지 생성과 같은 예측 패턴을 기반으로 콘텐츠를 만드는 데 집중했습니다. 이 단계는 AI가 단순히 정보를 인식하는 것을 넘어 새로운 콘텐츠를 창조하는 능력을 보여주며, 많은 산업에 혁신적인 변화를 가져왔습니다.
- 에이전트 AI (Agentic AI): 현재 단계인 에이전트 AI는 디지털 환경에서 자율적으로 추론하고 계획하며 작업을 수행하는 AI를 특징으로 합니다. 이러한 시스템은 상황을 이해하고, 질문의 의미를 파악하여 응답을 생성할 수 있으며, 이는 컴퓨팅 방식의 근본적인 변화를 의미합니다.
- 물리적 AI (Physical AI): 젠슨황은 다음 단계로 물리적 AI를 제시했는데, 마찰, 관성, 인과 관계, 물체 영속성과 같은 물리적 세계를 이해하고 상호 작용할 수 있는 AI를 의미합니다. 물리적 AI는 로봇 공학 분야의 발전을 크게 촉진할 것으로 기대됩니다.
각 AI 단계가 발전함에 따라 컴퓨팅 자원에 대한 요구 또한 증가하고 있습니다. 황 CEO는 에이전트 AI 단계에서 컴퓨팅이 예상보다 100배 더 많은 토큰과 리소스를 필요로 한다고 언급하며, AI 산업의 엄청난 컴퓨팅 과제를 강조했습니다. 이는 엔비디아가 AI 발전에 필요한 강력한 하드웨어 개발에 지속적으로 투자하는 이유를 설명해 줍니다.
차세대 AI 하드웨어: 컴퓨팅 미래의 동력
엔비디아는 GTC 2025에서 미래 컴퓨팅을 위한 핵심 동력인 차세대 GPU 아키텍처를 공개했습니다.
- Blackwell Ultra 및 Vera Rubin 아키텍처: 엔비디아는 Blackwell Ultra(GB300 NVL72)와 Vera Rubin에 대한 세부 정보를 발표했습니다. Blackwell Ultra는 2025년 하반기에 출시될 예정이며, 이전 Blackwell 칩 대비 1.5배 향상된 AI 성능을 제공합니다. Vera Rubin은 2026년 말에 출시될 것으로 예상되며, Rubin Ultra는 2027년에 출시될 예정입니다. 엔비디아는 매년 새로운 제품 라인을 출시할 계획을 밝혔으며, AI 인프라 구축에 대한 연간 리듬을 따를 것임을 시사했습니다. 이러한 꾸준한 하드웨어 업그레이드 주기는 기업들이 AI 인프라 투자를 계획하고 최신 기술 발전을 따라갈 수 있도록 합니다.
- 성능 향상: Blackwell Ultra는 이전 세대인 Hopper 아키텍처보다 40배 더 강력한 성능을 제공한다고 합니다. 이러한 성능 향상은 더욱 복잡한 AI 모델을 가능하게 하고, 학습 및 추론 시간을 단축시키는 데 중요한 역할을 합니다.
- 메모리 용량: Blackwell Ultra는 288GB의 메모리 용량을 탑재하여, 메모리 집약적인 AI 모델의 학습 및 실행에 필수적인 기능을 제공합니다.
- 가용성 및 채택: 아마존 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 Azure, Oracle과 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체와 Cisco, Dell, HPE, Lenovo, Supermicro와 같은 서버 제조업체들이 Blackwell Ultra를 채택할 것으로 예상됩니다. 이는 엔비디아의 새로운 하드웨어에 대한 높은 수요와 업계의 신뢰를 보여줍니다.
| 제품명 | 아키텍처 | 예상 출시 시기 | 주요 특징/개선 사항 |
| Blackwell Ultra | Blackwell | 2025년 하반기 | 이전 Blackwell 대비 1.5배 AI 성능 향상, 288GB 메모리 |
| Vera Rubin | Rubin | 2026년 말 | Blackwell Ultra를 잇는 차세대 GPU |
| Rubin Ultra | Rubin | 2027년 하반기 | 576개의 GPU 탑재 |
- DGX 개인용 AI 슈퍼컴퓨터: 엔비디아는 DGX Spark와 DGX Station이라는 새로운 데스크톱 AI 슈퍼컴퓨터를 발표했습니다. Blackwell 하드웨어로 구동되는 이 슈퍼컴퓨터는 AI 개발자, 연구원, 데이터 과학자들이 대규모 모델을 데스크톱에서 프로토타입 제작, 미세 조정 및 추론을 실행할 수 있도록 설계되었습니다. DGX Spark는 GB10 Grace Blackwell Superchip을 탑재하여 초당 최대 1,000조 번의 연산을 수행할 수 있어 AI 모델 미세 조정에 이상적입니다. 이는 개인 연구자 및 소규모 팀이 대규모 데이터 센터 인프라 없이도 대형 AI 모델을 다룰 수 있도록 하여 AI 개발의 접근성을 높이고 혁신을 가속화합니다.
AI로 혁신하는 로봇 공학
엔비디아는 로봇 공학 분야에서 AI의 혁신적인 역할을 강조하며, 관련 기술과 플랫폼을 발표했습니다.
- Isaac GR00T N1 파운데이션 모델: 엔비디아는 인간형 로봇의 일반화된 추론 및 기술 개발을 지원하는 세계 최초의 개방형, 완전 맞춤형 파운데이션 모델인 Isaac GR00T N1을 공개했습니다. 개방형 및 맞춤형 파운데이션 모델은 다양한 산업 분야에서 인간형 로봇의 개발 및 배포를 크게 가속화할 수 있습니다.
- Cosmos 월드 파운데이션 모델: Cosmos 모델은 Omniverse와 협력하여 로봇 훈련을 위한 비용 효율적인 사실적인 비디오를 생성할 수 있는 물리적 AI 모델입니다. 이는 실제 데이터 수집의 한계를 극복하고 로봇 훈련 프로세스를 더욱 빠르고 확장 가능하게 만듭니다.
- Newton 오픈 소스 물리 엔진: 구글 DeepMind 및 디즈니 연구소와 협력하여 개발된 Newton은 로봇 시뮬레이션을 위한 사실적인 물리 엔진을 제공합니다. 정확한 물리 시뮬레이션은 로봇이 물리적 세계와 효과적으로 상호 작용하도록 훈련하는 데 필수적입니다.
- 로봇 공학 분야 협력: Agility Robotics 및 Boston Dynamics와 같은 주요 로봇 공학 회사들이 엔비디아의 로봇 공학 플랫폼을 채택했습니다. 이는 엔비디아 기술의 잠재력과 신뢰성을 입증합니다.
자율 주행의 미래를 이끌다
엔비디아는 자율 주행 기술 분야에서도 중요한 진전을 보였습니다.
- 제너럴 모터스(GM)와의 협력: 엔비디아는 차세대 차량, 공장 및 로봇을 위한 AI 개발을 위해 GM과 파트너십을 체결했습니다. 이 협력은 제조, 기업 운영 및 차량 내 시스템을 위한 AI를 포함한 광범위한 영역을 포괄합니다. 이는 자율 주행 시장에서 엔비디아의 영향력이 커지고 있음을 보여줍니다.
- NVIDIA Halos 안전 시스템: Halos는 자율 주행 차량의 안전에 초점을 맞춘 AI 솔루션입니다. 엔비디아는 자율 주행 소프트웨어의 모든 코드 라인이 제3자에 의해 안전 평가를 받을 것이라고 강조하며, 안전과 투명성에 대한 약속을 강조했습니다. 이는 자율 주행 기술에 대한 대중의 신뢰를 구축하고 채택을 가속화하는 데 중요한 요소입니다.
퀀텀 영역으로의 진입
엔비디아는 퀀텀 컴퓨팅 분야에도 관심을 넓히고 있습니다.
- GTC 2025 최초 퀀텀 데이: 엔비디아는 GTC 2025에서 퀀텀 컴퓨팅에 초점을 맞춘 특별 행사, 퀀텀 데이를 개최했습니다. 이 행사에는 D-Wave, IonQ, Rigetti와 같은 주요 퀀텀 컴퓨팅 기업의 리더들이 참여하여 퀀텀 컴퓨팅의 현재와 미래에 대해 논의했습니다. 이는 아직 실용적인 응용 분야가 멀리 있다고 여겨지는 퀀텀 컴퓨팅 분야에 대한 엔비디아의 관심과 참여를 보여줍니다.
- NVIDIA 가속 퀀텀 연구 센터: 엔비디아는 보스턴에 NVIDIA 가속 퀀텀 연구 센터를 설립했습니다. MIT와 협력하여 운영될 이 연구 센터는 퀀텀 컴퓨팅 연구 개발에 대한 엔비디아의 투자를 의미합니다.
젠슨황 CEO는 실용적인 퀀텀 컴퓨팅이 아직 수년이 걸릴 것이라고 언급했지만 , 엔비디아는 이 분야의 발전을 이해하고 잠재적으로 기여하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
산업 영향 및 분석
엔비디아의 발표는 다양한 산업 분야에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
- AI 연구 개발: 더 빠른 하드웨어와 접근 가능한 슈퍼컴퓨팅 능력은 AI 혁신 속도를 가속화할 것입니다. 강력한 도구의 가용성은 연구자들이 더욱 복잡한 AI 과제를 해결할 수 있도록 지원합니다.
- 로봇 공학: 파운데이션 모델과 시뮬레이션 도구는 다양한 응용 분야를 위한 정교한 로봇 개발의 장벽을 낮추고 속도를 높일 것입니다. 이는 제조, 물류, 의료와 같은 산업에서 로봇 채택을 크게 증가시킬 수 있습니다.
- 자율 주행: GM과의 파트너십과 안전 시스템에 대한 집중은 신뢰할 수 있는 자율 주행 기술의 배포를 가속화할 수 있습니다. 이는 운송 및 물류 산업에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력이 있습니다.
- 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅: 엔비디아의 고급 GPU 및 네트워킹 솔루션에 대한 수요는 데이터 센터 인프라의 지속적인 성장을 견인할 것입니다. AI의 증가하는 컴퓨팅 요구 사항은 데이터 센터 용량 및 효율성에 대한 지속적인 투자를 필요로 합니다.
- 퀀텀 컴퓨팅: 퀀텀 연구에 대한 엔비디아의 진출은 복잡한 문제 해결을 위한 AI와 퀀텀 기술의 잠재적인 미래 융합을 시사합니다. 이는 아직 초기 단계이지만, 신약 개발 및 재료 과학과 같은 분야에서 획기적인 발전을 이끌어낼 수 있습니다.
경쟁 환경을 살펴보면, 엔비디아는 AI 하드웨어 시장에서 선두 자리를 굳건히 하고 있으며, 소프트웨어, 플랫폼 및 파트너십을 통해 전체 AI 생태계에 걸쳐 영향력을 확대하고 있습니다. 포괄적인 솔루션 제품군을 제공함으로써 엔비디아는 강력한 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.
기조연설 발표에도 불구하고 초기 주가 하락이 있었지만 , 이는 광범위한 시장 불확실성 또는 높은 기대감 때문일 수 있습니다. 그러나 AI 투자에 대한 장기적인 전망은 여전히 긍정적입니다. 단기적인 변동이 있을 수 있지만, AI와 엔비디아의 근본적인 성장 동력은 여전히 강력합니다.
결론: AI 기반 미래에 대한 엔비디아의 비전
젠슨 황 CEO의 GTC 2025 기조연설은 AI 하드웨어, 소프트웨어 및 응용 분야의 괄목할 만한 발전과 엔비디아의 전략적 방향을 명확히 보여주었습니다. 특히 로봇 공학 및 자율 주행 분야에서의 적극적인 행보는 AI 기술의 실질적인 적용 가능성을 제시하며, 컴퓨팅의 미래를 엔비디아가 어떻게 그려나갈지 엿볼 수 있게 합니다. 또한 퀀텀 컴퓨팅 분야로의 조심스러운 발걸음은 장기적인 기술 혁신에 대한 엔비디아의 꾸준한 관심을 나타냅니다. 엔비디아는 이번 기조연설을 통해 AI 기반 미래를 향한 강력한 비전을 제시했으며, 공개된 기술들은 앞으로 다가올 혁신적인 변화를 예고하고 있습니다.