엔비디아 젠슨 황의 CES 발표: AI와 GPU의 미래를 열다

CES 2025에서 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 혁신적인 GPU 기술과 인공지능(AI)의 미래에 대한 비전을 공유하며 관객들을 놀라게 했습니다. 그는 엔비디아가 AI 혁신의 선두에 서기 위해 걸어온 30년의 여정을 돌아보고, 향후 AI와 GPU가 우리의 삶에 어떻게 영향을 미칠지 구체적으로 설명했습니다. 이번 블로그에서는 그의 발표를 요약하고, 핵심 메시지와 기술 발전이 우리의 삶과 산업에 미칠 영향을 살펴봅니다.

 

CES 2025에서 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 AI와 GPU의 혁신적 융합을 중심으로 한 미래 비전을 발표하며 전 세계의 주목을 받았습니다. 그는 엔비디아가 지난 30년 동안 GPU 기술을 통해 컴퓨터 그래픽스와 게이밍 산업을 변화시켰고, 이후 AI와의 결합을 통해 새로운 패러다임을 만들어내고 있음을 설명했습니다.

 

특히 이번 발표에서는 AI가 단순한 기술적 도구를 넘어, 우리가 세상을 이해하고 재창조하는 방식에 근본적인 변화를 가져오고 있다는 점이 강조되었습니다. 엔비디아의 기술은 AI의 학습과 활용을 위한 데이터를 생성하고 처리하는 데 핵심적인 역할을 하고 있으며, 이는 로봇 공학, 자율주행, 산업 디지털화와 같은 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.

 

젠슨 황은 발표를 통해 AI의 발전을 뒷받침하는 엔비디아의 RTX Blackwell 시리즈 GPU, Nemo 플랫폼, Cosmos 물리 AI 모델, 그리고 디지털 트윈 기술 기반의 Omniverse를 소개하며, 이 기술들이 우리의 삶과 산업에 어떤 변화를 가져올지 구체적으로 설명했습니다. 이번 발표는 단순한 기술 소개를 넘어, 엔비디아가 어떻게 AI 시대의 선두주자로 자리 잡고 있는지를 보여주는 중요한 순간이었습니다.

 

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1. 토큰: AI의 건축 블록

젠슨 황은 발표의 시작에서 AI의 기본 단위인 "토큰"의 중요성을 강조했습니다. 토큰은 텍스트, 이미지, 비디오를 생성하고, 로봇의 움직임을 가르치며, 숫자 데이터를 해석해 미래를 예측하는 데 사용됩니다. 토큰은 단순한 데이터가 아닌, AI의 학습과 예측을 가능하게 하는 핵심 요소입니다.

 

그는 "토큰이 없다면 오늘날의 AI는 존재할 수 없었다"며 AI 기술이 우리의 생활, 의료, 산업, 그리고 창작에까지 깊숙이 스며들었다고 말했습니다.

 

젠슨 황은 CES 2025 발표의 첫 시작에서 **토큰(Token)**의 개념을 강조하며 AI 혁신의 핵심이자 새로운 지평을 여는 기술적 기반임을 설명했습니다. 토큰은 단순히 데이터를 처리하는 기본 단위가 아니라, AI의 학습과 예측을 가능하게 만드는 건축 블록으로, 인간의 언어, 이미지를 포함한 다양한 데이터를 디지털화하여 AI가 이를 이해하고 활용할 수 있도록 돕습니다.

 

그는 "토큰은 단순한 변환 도구를 넘어선다"고 말하며, AI 기술이 텍스트, 이미지, 동영상과 같은 다양한 데이터를 지식으로 변환하고, 이를 바탕으로 더 나아가 생산적이고 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있도록 한다고 강조했습니다.

예를 들어, 텍스트 데이터를 이해하고 분석한 AI가 이를 바탕으로 이미지를 생성하거나, 복잡한 환경을 안전하게 탐색하며 동작할 수 있도록 도와주는 데 활용되는 것이 바로 토큰 기술입니다.

 

젠슨 황은 이러한 토큰이 "미래를 예측하고, 인간의 상상력을 실현하며, 과거에 잃어버린 것들을 복원하는 데까지 도움을 줄 수 있다"고 설명했습니다. 실제로 의료 데이터에서 유망한 신약 후보 물질을 찾거나, 디지털 음성 복원을 통해 잃어버린 목소리를 되찾는 등 다양한 사례가 소개되었습니다.

 

또한 그는 토큰을 활용한 혁신적인 가능성으로, AI가 단순히 데이터를 소비하는 데 그치지 않고, 데이터를 바탕으로 세상을 이해하고 새로운 현실을 창조하는 도구로 자리잡고 있다고 언급했습니다. 이는 단순히 기술적 진보를 넘어, AI가 우리의 삶에 실질적인 가치를 가져다주는 핵심 매개체임을 의미합니다.

 

 

 

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2. GPU의 발전: GeForce에서 Blackwell로

1993년 엔비디아의 첫 컴퓨터 MV1부터 시작해, 1999년 세계 최초의 프로그래머블 GPU, 그리고 2012년 CUDA를 통해 AI 기술을 본격적으로 지원하기까지의 여정을 공유했습니다. 이번 CES에서 엔비디아는 차세대 GPU RTX Blackwell 시리즈를 공개했습니다.

RTX 5090은 전 세대의 두 배에 달하는 성능을 자랑하며, 125 셰이더 테라플롭과 380 레이 트레이싱 테라플롭을 제공합니다. 젠슨 황은 "AI와 GPU는 서로를 혁신하는 기술"이라며, GPU가 AI 기술의 대중화를 가능하게 했고, 이제 AI가 GPU의 새로운 가능성을 열고 있다고 말했습니다.

 

젠슨 황은 엔비디아의 GPU 기술 발전사를 통해, AI와 GPU의 관계가 어떻게 발전해왔는지를 상세히 설명했습니다. 1993년 첫 컴퓨터 MV1을 시작으로, 1999년 세계 최초의 프로그래머블 GPU를 출시하면서 컴퓨터 그래픽스와 게이밍의 패러다임을 바꿨습니다. 이후 2006년에는 **CUDA(CUDA를 활용한 GPU의 프로그래밍 가능성)**를 개발해 AI 기술의 기틀을 마련했습니다.

 

그는 특히 2012년을 중요한 전환점으로 언급하며, 당시 알렉스 크리제브스키와 일야 서츠케버, 그리고 제프리 힌튼의 연구팀이 CUDA와 GPU를 활용해 AlexNet을 처리하며 딥러닝 혁신을 일으켰던 사례를 들었습니다. 이는 AI가 컴퓨터 그래픽스를 넘어 다양한 산업과 기술로 확장될 수 있는 가능성을 열어준 사건으로 평가됩니다.

 

이번 CES에서 공개된 RTX Blackwell 시리즈는 이러한 GPU 발전의 최신 단계로, AI와 GPU의 융합이 얼마나 놀라운 결과를 가져왔는지 보여줍니다.

RTX 5090을 포함한 새로운 Blackwell 아키텍처 GPU는 전 세대의 성능을 뛰어넘는 92억 개의 트랜지스터와 **4,000 TOPS(초당 테라 연산)**를 지원하며, AI 워크로드와 컴퓨터 그래픽 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.

이는 단순히 성능 개선을 넘어서, GPU가 AI 혁신을 가능하게 했던 과거와 달리 이제는 AI가 GPU 기술의 한계를 극복하며 새로운 가능성을 열고 있음을 의미합니다.

 

젠슨 황은 발표 중 "AI와 GPU는 서로를 혁신하는 관계"라고 설명하며, AI 기술이 GPU를 통해 더 많은 사람들에게 다가갈 수 있었고, 이제 AI가 GPU의 새로운 활용 사례와 가능성을 열고 있다고 덧붙였습니다. RTX Blackwell 시리즈는 이를 상징하는 대표적인 결과물입니다.

 

 

 

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3. 물리 AI: Nvidia Cosmos

AI의 다음 단계는 물리 AI입니다. 이는 단순히 텍스트와 이미지를 생성하는 것을 넘어, 실제 물리적 세계를 이해하고 예측하는 AI를 개발하는 것을 목표로 합니다.

엔비디아는 이를 위해 세계 최초의 물리 AI 기초 모델인 Nvidia Cosmos를 발표했습니다. Cosmos는 2천만 시간 이상의 비디오 데이터를 학습해 물리적 역학, 공간 관계, 객체 영속성 등을 이해합니다. 이를 통해 로봇 공학, 자율주행 차량, 그리고 산업 자동화에 필수적인 데이터를 생성할 수 있습니다.

 

젠슨 황은 **AI의 새로운 단계인 물리 AI(Physical AI)**에 대해 깊이 설명하며, AI가 이제 가상 데이터를 넘어 물리적 세계를 이해하고 예측하는 영역으로 확장되고 있다고 강조했습니다. 물리 AI는 단순히 텍스트나 이미지를 처리하는 데 그치지 않고, 물리적 환경의 역학과 법칙을 학습하여 현실에서 발생하는 사건들을 예측하고 시뮬레이션할 수 있습니다.

 

이를 위해 엔비디아는 세계 최초의 물리 AI 기초 모델, Nvidia Cosmos를 발표했습니다. Cosmos는 2천만 시간 이상의 비디오 데이터를 학습하여 중력, 마찰, 관성 등 물리적 법칙을 이해하고, 이를 기반으로 현실 세계에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 생성할 수 있습니다.
예를 들어, 로봇이 물건을 집거나 환경을 안전하게 탐색하는 행동을 배우기 위해 필요한 데이터를 Cosmos가 생성해 제공합니다. 이는 로봇 공학, 자율주행, 산업 자동화와 같은 분야에서 AI가 실제 물리적 환경과 상호작용할 수 있도록 돕는 중요한 기술입니다.

 

젠슨 황은 Cosmos가 제공하는 주요 기능으로 다음을 언급했습니다:

• 합성 데이터 생성: 실제로 수집하기 어려운 데이터를 물리적으로 현실적인 방식으로 생성.
• 물리 기반 시뮬레이션: AI가 현실의 물리적 조건을 이해하고 반응할 수 있도록 훈련.
• 다중 시나리오 예측: 여러 가능성을 시뮬레이션하여 최적의 결과를 도출.

그는 또한 Cosmos가 Nvidia Omniverse와 결합할 때의 강력한 시너지를 강조했습니다. Omniverse는 물리적 진실성을 기반으로 한 디지털 트윈 시뮬레이션 도구로, Cosmos와 결합하여 AI 모델이 물리적으로 정확하고 현실적인 데이터를 생성하고 학습할 수 있게 합니다. 이는 제조업, 물류, 의료, 그리고 자율주행과 같은 분야에서 새로운 혁신을 가능하게 할 것입니다.

 

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4. AI 에이전트와 디지털 직원

젠슨 황은 "AI 에이전트"라는 개념을 소개하며, 이를 기업의 디지털 직원으로 비유했습니다. 엔비디아의 Nemo 플랫폼은 AI 에이전트를 기업 환경에 맞게 학습시키고 관리할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 기업은 AI 에이전트를 직원처럼 온보딩하고 훈련하며, 업무를 안전하고 효과적으로 수행하도록 지원할 수 있습니다.

 

젠슨 황은 AI가 이제 인간의 동료로서 역할을 할 수 있는 새로운 형태인 AI 에이전트를 소개했습니다. 그는 이 AI 에이전트를 **"디지털 직원"**이라고 표현하며, 기업과 산업 전반에서 이들이 혁신적인 변화를 가져올 것이라고 전망했습니다. 엔비디아는 이를 가능하게 하기 위해 Nemo 플랫폼을 개발했습니다.

 

Nemo 플랫폼은 기업이 AI 에이전트를 효과적으로 관리하고, 특정 업무나 산업 환경에 맞게 학습시킬 수 있는 도구를 제공합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 단순한 도구를 넘어, 인간 직원처럼 기업의 비즈니스 프로세스를 학습하고 최적화하며, 업무를 수행할 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:

• 온보딩 및 학습: AI 에이전트를 기업의 고유한 언어, 프로세스, 업무 방식에 맞게 학습.
• 가드레일 설정: AI 에이전트가 처리할 수 있는 데이터와 작업 범위를 정의해 안전성과 효율성을 보장.
• 업무 수행 및 피드백: 실제 작업 환경에서 AI 에이전트가 성과를 평가받고 개선점을 학습.

젠슨 황은 기업이 미래에는 IT 부서가 AI 에이전트의 HR 역할을 맡아 이들을 관리하고 최적화하는 새로운 조직 구조를 가질 것이라고 예측했습니다. 그는 이를 "AI와 인간이 협력하여 일하는 디지털 노동력의 시대"라고 표현하며, AI 에이전트가 정보 분석, 프로세스 최적화, 고객 지원, 그리고 산업 자동화에서 중요한 역할을 할 것이라고 설명했습니다.

 

 

 

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5. 로봇 공학과 자율주행: Isaac와 Thor

젠슨 황은 로봇 공학과 자율주행의 미래를 설명하며, "일반 로봇 공학의 ChatGPT 순간이 다가오고 있다"고 강조했습니다.

• Isaac Groot: 로봇 학습을 위한 데이터를 생성하고 학습시키는 플랫폼.
• Thor: 엔비디아의 새로운 로봇 컴퓨터로, 자율주행 차량 및 로봇의 센서 데이터를 처리하고 AI를 실행하는 데 사용됩니다.

젠슨 황은 **로봇 공학(Robotics)**과 자율주행(Autonomous Driving) 기술이 AI와 결합하여 폭발적인 성장을 이어가고 있다고 강조했습니다. 그는 특히 로봇 공학과 자율주행 기술을 개발하기 위해 필요한 세 가지 컴퓨터 시스템을 소개하며, 엔비디아가 이를 지원하기 위한 혁신적인 솔루션을 제공하고 있음을 설명했습니다.

엔비디아의 3대 컴퓨터 시스템

1. DGX (AI 훈련 컴퓨터)
   DGX는 AI 모델을 훈련하기 위한 고성능 슈퍼컴퓨터입니다. 자율주행 차량과 로봇이 학습해야 할 데이터를 처리하고, 모델을 학습시키는 데 사용됩니다.
2. Omniverse (디지털 트윈 시뮬레이션)
   Omniverse는 디지털 트윈 환경에서 자율주행 차량과 로봇을 테스트하고, 합성 데이터를 생성하여 AI 학습을 강화합니다. 이를 통해 현실에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 가상으로 재현하고 검증할 수 있습니다.
3. AGX (엣지 컴퓨터)
   AGX는 자율주행 차량이나 로봇에 내장되어 실제 환경에서 AI 모델이 작동하도록 지원합니다. 이는 차량, 공장 로봇, 무인 이동 장치 등 다양한 환경에서 사용됩니다.

Isaac 플랫폼과 Thor: 로봇 공학의 미래

Isaac Groot 플랫폼은 로봇 개발자들에게 필요한 데이터를 생성하고 학습시키는 강력한 도구로, 특히 인간형 로봇(Humanoid Robots) 개발을 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
Isaac Groot의 주요 기능:

• 텔레오퍼레이션(Teleoperation): Apple Vision Pro와 같은 장치를 사용해 로봇을 원격 조작하고 데이터를 수집.
• 합성 데이터 생성: 인간의 몇 가지 동작 데이터를 기반으로 수백만 개의 움직임 데이터를 생성.
• 정확한 시뮬레이션: Omniverse와 Cosmos를 활용해 물리적으로 정확한 환경에서 로봇의 움직임을 테스트.

또한, 엔비디아는 Thor라는 차세대 로봇 컴퓨터를 공개했습니다. Thor는 AI와 센서 데이터를 통합하여 자율주행과 로봇 작업을 위한 강력한 처리 능력을 제공합니다.

• Orin의 20배 성능: Thor는 기존 Orin 플랫폼 대비 20배 더 높은 성능을 제공하며, 고해상도 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더 데이터를 처리해 정교한 AI 작동을 가능하게 합니다.
• 범용 로봇 컴퓨터: Thor는 자율주행 차량뿐 아니라 인간형 로봇, 자동 이동 장치(AMR) 등 다양한 로봇 응용 분야에 적합합니다.

젠슨 황은 "Thor는 AI의 힘으로 모든 로봇을 연결하고, 자율성과 안전성을 높이는 핵심 역할을 할 것"이라고 강조했습니다.

 

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6. 산업 디지털화와 자율주행

엔비디아는 산업 디지털화와 자율주행 기술을 위해 Omniverse와 Cosmos를 통합한 새로운 플랫폼을 발표했습니다.

• Omniverse: 디지털 트윈을 생성하고 시뮬레이션을 통해 데이터를 검증.
• Cosmos: 대규모 합성 데이터를 생성하여 자율주행 차량과 로봇의 학습을 지원.

젠슨 황은 **산업 디지털화(Industrial Digitalization)**와 자율주행 기술이 엔비디아의 Omniverse와 Cosmos 플랫폼을 통해 새로운 차원으로 진화하고 있다고 밝혔습니다. 그는 특히 제조업, 물류, 자율주행 차량과 같은 대규모 산업에서 디지털 트윈 기술이 가져올 변화를 강조했습니다.

Omniverse와 Cosmos의 역할

Omniverse는 디지털 트윈 환경을 구축해 실제 환경을 가상으로 복제하고 시뮬레이션할 수 있는 강력한 도구입니다. 여기에 Cosmos가 결합되면 물리적 환경을 정확히 이해하고, 현실 세계에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 예측 및 생성할 수 있습니다.

• 디지털 트윈: 실제 공장이나 물류 센터를 가상으로 재현하여 운영 효율성을 최적화.
• 합성 데이터 생성: 자율주행 차량이나 로봇 학습에 필요한 대규모 데이터를 생성.
• 다양한 시나리오 테스트: 물리적으로 정확한 환경에서 다양한 조건을 테스트해 문제를 사전에 예측 및 해결.

산업 디지털화의 실제 사례

젠슨 황은 엔비디아가 Keon(창고 자동화 솔루션 기업) 및 Accenture(디지털 제조 전문 기업)와 협력해 창고 관리 솔루션을 개선한 사례를 소개했습니다.
Keon의 창고 디지털 트윈을 통해:

1. 창고 내 로봇 운영 시뮬레이션을 실행.
2. 작업 효율성과 KPI(주요 성과 지표)를 측정 및 최적화.
3. 물리적 창고에서 변경 사항을 적용하기 전에 가상 환경에서 무제한으로 테스트.

젠슨 황은 이러한 기술이 "향후 모든 공장과 창고가 디지털 트윈을 통해 운영되고, 물리적 환경에서의 모든 결정이 사전에 검증될 것"이라고 전망했습니다.

자율주행 차량의 데이터 공장

엔비디아는 자율주행 기술 개발을 위해 AI 데이터 공장이라는 개념을 도입했습니다. Omniverse와 Cosmos를 활용하여 수천 건의 실제 주행 데이터를 수억 마일의 합성 데이터로 확장하고, 이를 통해 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다.

• Omnimap: 지도와 지리 데이터를 결합해 3D 환경 생성.
• Neural Reconstruction Engine: 차량 센서 데이터를 사용해 고해상도 시뮬레이션 환경 구축.
• Edify 3DS: AI 모델 학습에 필요한 자산을 자동 생성.

젠슨 황은 "이 기술을 통해 자율주행 차량이 안전하고 효율적으로 발전할 수 있으며, 합성 데이터를 활용하면 실제 도로 주행 데이터의 한계를 극복할 수 있다"고 강조했습니다.

 

 

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결론: AI와 GPU, 그리고 엔비디아의 미래

젠슨 황은 "AI는 새로운 컴퓨팅 방식이며, 모든 소프트웨어 개발자는 AI를 활용해야 한다"고 강조했습니다. CES 2025에서 발표된 엔비디아의 신기술들은 AI와 GPU가 결합하여 산업 전반에 걸쳐 변화를 가져올 가능성을 보여줍니다.

RTX Blackwell 시리즈, Cosmos, Nemo, 그리고 Isaac Groot와 같은 혁신적인 솔루션은 AI의 가능성을 극대화하며, 미래를 형성할 중요한 기술로 자리 잡을 것입니다.

 

CES 2025에서 젠슨 황은 AI와 GPU가 함께 만들어가고 있는 새로운 컴퓨팅 시대를 명확히 제시했습니다. 그는 AI가 단순한 애플리케이션 기술을 넘어, 컴퓨팅과 소프트웨어 개발의 근본적인 방식을 바꾸고 있다고 강조했습니다.

 

엔비디아는 AI와 GPU의 융합을 통해 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있습니다. RTX Blackwell 시리즈는 AI와 컴퓨터 그래픽의 경계를 허물며 강력한 성능을 제공하고, Cosmos 물리 AI 모델은 로봇 공학과 자율주행 같은 물리적 현실의 문제를 해결하는 데 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 또한, Omniverse 플랫폼은 디지털 트윈 기술을 활용해 산업 디지털화와 자율주행 차량의 발전을 가속화하고 있습니다.

 

젠슨 황은 "AI는 단순한 기술적 도구가 아니라, 우리가 직면한 복잡한 문제를 해결하고 새로운 가능성을 열어주는 강력한 도구"라고 강조하며, 엔비디아가 앞으로도 이 혁신을 이끄는 핵심 역할을 할 것이라고 자신했습니다.

 

이번 CES 발표는 엔비디아가 AI와 GPU를 통해 단순히 기술 혁신을 넘어서, 산업, 사회, 그리고 인간의 삶 자체를 변화시키는 가능성을 보여주는 중요한 계기가 되었습니다.

젠슨 황의 말처럼, "AI와 GPU의 융합은 우리가 꿈꾸던 미래를 현실로 바꿀 도구"이며, 그 중심에는 엔비디아가 있습니다. 앞으로의 AI 시대에서 엔비디아가 펼쳐나갈 새로운 혁신에 대해 더욱 기대해봅니다.