젠슨 황이 CES 2026에서 던진 5가지 통찰: AI의 미래는 당신의 생각과 다르다

인공지능(AI)은 더 이상 미래 기술이 아닙니다. 이미 우리 삶의 모든 영역을 빠르게 재편하고 있는 현재 진행형 혁명입니다. 매일같이 새로운 모델과 기술이 쏟아져 나오지만, 정작 이 거대한 변화의 본질과 방향을 꿰뚫어 보기는 쉽지 않습니다. 바로 이 지점에서 우리는 NVIDIA의 CEO, 젠슨 황의 목소리에 귀를 기울여야 합니다.

최근 열린 CES 2026 키노트에서 젠슨 황은 단순한 신제품 발표를 넘어, AI가 만들어갈 미래에 대한 근본적인 통찰을 공유했습니다. 많은 이들이 AI를 하나의 애플리케이션이나 더 똑똑한 챗봇 정도로 생각할 때, 그는 우리가 상상하지 못했던 거대한 패러다임 전환을 이야기했습니다. 그의 발표는 AI 혁명의 진짜 모습이 무엇인지, 그리고 앞으로 우리가 어디에 집중해야 하는지를 명확히 보여주었습니다.

이 글에서는 젠슨 황의 키노트에서 가장 핵심적인 5가지 통찰을 뽑아 누구나 이해하기 쉽게 정리했습니다. 단순한 기술 트렌드를 넘어, 우리 산업과 일상을 재정의할 거대한 변화의 물결을 미리 만나보시죠.

 

 

1. AI 혁명은 사실 '두 개의 혁명'이 동시에 일어나고 있다

젠슨 황은 현재 컴퓨터 산업이 10~15년 주기로 겪는 단순한 플랫폼 전환이 아닌, 역사상 유례없는 '두 개의 동시적 플랫폼 전환'을 겪고 있다고 진단했습니다. 여기서 그는 대부분의 사람들이 놓치고 있는 더 큰 그림을 제시합니다.

첫 번째 전환은 AI 자체가 새로운 플랫폼이 되는 것입니다. 과거 우리는 메인프레임에서 PC로, PC에서 인터넷으로 플랫폼을 옮겨가며 새로운 애플리케이션을 만들었습니다. 이제는 AI라는 거대한 플랫폼 위에 완전히 새로운 애플리케이션을 구축하는 시대로 진입했다는 것입니다.

두 번째 전환은 훨씬 더 근본적입니다. 바로 컴퓨팅 스택 전체가 재창조되고 있다는 점입니다. 젠슨 황은 소프트웨어를 만드는 방식 자체가 바뀌었다고 강조합니다. "당신은 더 이상 소프트웨어를 프로그래밍하지 않습니다. 당신은 소프트웨어를 훈련시킵니다." 이는 마치 정해진 레시피(컴파일된 코드)를 따르던 요리사가, 이제는 재료의 맛을 보고 즉석에서 새로운 요리를 창조하는 마스터 셰프(문맥을 이해하는 생성형 AI)가 되는 것에 비유할 수 있습니다.

그는 이 거대한 현대화의 경제적 규모를 구체적인 숫자로 제시했습니다. 지난 10년간 구축된 컴퓨팅 인프라 중 약 10조 달러 규모가 지금 현대화되고 있으며, R&D 예산의 일부를 AI로 전환하고 있는 전체 산업의 가치는 100조 달러에 달한다고 언급하며 그 파급력을 강조했습니다. 이처럼 컴퓨팅의 근본 구조가 바뀌는 거대한 전환 속에서, AI가 맡게 될 역할 또한 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어 훨씬 더 능동적으로 변모하고 있습니다.

 

2. 차세대 AI는 더 똑똑해지는 것을 넘어 '직접 행동'한다

AI의 다음 단계는 단순히 더 나은 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어, 복잡한 문제를 해결하기 위해 **직접 행동하는 '에이전트 시스템(Agentic Systems)'**의 등장입니다.

이 AI 에이전트들은 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 스스로 추론하고, 필요한 도구를 사용하며, 리서치를 수행하고, 목표 달성을 위한 계획을 수립할 수 있습니다. 젠슨 황은 NVIDIA 내부에서 소프트웨어 프로그래밍 방식을 혁신한 'Cursor'라는 에이전트 모델을 대표적인 예로 들었습니다.

더 나아가 그는 '멀티-모델(multi-model)'이라는 혁신적인 개념을 소개했습니다. 그는 이 아이디어를 선도한 기업으로 아라빈드 스리람(Aravind Sriram)의 **퍼플렉시티(Perplexity)**를 언급하며, 하나의 메인 AI 에이전트가 "문제를 해결하기 위해 세상의 모든 위대한 AI들을 불러 모으는" 방식이라고 설명했습니다. 이는 마치 인간 관리자가 각 분야 전문가에게 업무를 위임하듯, 문제의 각 부분을 해결하기 위해 전문화된 여러 AI 모델들을 호출하여 협업하는 구조입니다. 이는 AI가 인간의 지시를 기다리는 수동적인 도구에서, 스스로 문제를 해결하는 능동적인 협업자 또는 자율적인 작업자로 진화하고 있음을 의미하는 혁명적인 변화입니다.

 

3. AI 경쟁의 진정한 승자는 '오픈 소스'가 될 것이다

독점 기술의 대명사처럼 여겨지는 NVIDIA가 오픈 소스를 외치는 것은 언뜻 모순처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 그 이면에는 치밀한 전략이 숨어있습니다. 젠슨 황은 키노트에서 오픈 모델의 중요성을 그 어느 때보다 강조했습니다.

그는 오픈 모델이 이미 독점적인 선두 모델들과의 격차를 빠르게 좁히며 "최전선에 도달했다(reached the frontier)"고 선언했습니다. NVIDIA의 핵심 사업이 독점 하드웨어를 판매하는 것임을 고려할 때, 이들의 공격적인 개방형 소프트웨어 전략은 명확합니다. 강력한 오픈 모델들을 누구나 쉽게 커스터마이징하고 실행할 수 있는 최고의 플랫폼으로 자사의 하드웨어를 확고히 자리매김하려는 것입니다.

"지능의 디지털 형태인 인공지능이 어떻게 누군가를 뒤처지게 할 수 있겠습니까? 그래서 오픈 모델은 작년에 인공지능을 진정으로 혁신했습니다."

이에 따라 NVIDIA는 단순히 AlphaMio 같은 모델 자체를 공개하는 것을 넘어, 훈련에 사용된 데이터와 NeMo 같은 소프트웨어 라이브러리까지 모두 공개하며 "완전히 개방된 방식(completely in the open)"으로 최첨단 AI 모델을 구축하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 전 세계의 혁신을 가속화하고, 모든 기업과 국가가 AI 혁명에 동참할 수 있는 강력한 기반을 마련해 줄 것입니다.

 

4. 우리는 컴퓨터 안에서 AI를 위한 '현실'을 창조하고 있다

AI가 디지털 세계를 넘어 물리 세계를 이해하고 상호작용하는 '물리 AI(Physical AI)'의 시대가 눈앞에 다가왔습니다. 젠슨 황은 "물리 AI를 위한 챗GPT의 순간이 거의 임박했지만, 그 도전 과제는 명확합니다. 물리적 세계는 다양하고 예측 불가능하다는 것입니다."라고 말했습니다.

여기에는 거대한 장벽이 존재합니다. 로봇이나 자율주행차가 중력, 인과관계 등 물리 법칙에 대한 상식을 배우게 하려면 방대한 양의 현실 세계 데이터가 필요합니다. 하지만 이 데이터를 수집하는 것은 시간과 비용이 엄청나게 많이 들고, 현실적으로 거의 불가능에 가깝습니다.

NVIDIA의 해결책은 바로 **합성 데이터 생성(synthetic data generation)**입니다. 이는 젠슨 황의 표현을 빌리자면, "컴퓨팅을 데이터로 전환하는(turns compute into data)" 혁신적인 아이디어입니다. '월드 파운데이션 모델(World Foundation Model)'인 Kosmos는 간단한 텍스트 프롬프트나 시뮬레이션만으로 물리적으로 타당하고 현실적인 영상 시나리오를 무한히 생성해낼 수 있습니다. 이제 우리는 가상 세계에서 로봇과 자율주행차를 거의 무한대에 가까운 '롱테일' 시나리오에 대해 훈련시킬 수 있습니다. 그리고 바로 이 막대한 양의 합성 데이터를 생성하고 처리하는 데 필요한 엄청난 연산 능력이, NVIDIA가 하드웨어를 근본부터 재설계해야만 했던 이유이기도 합니다.

5. 무어의 법칙은 끝났고, 그래서 우리는 '모든 것'을 재설계했다

AI 모델의 크기가 매년 10배씩 커지는 등 AI 연산에 대한 수요는 기하급수적으로 증가하고 있지만, 반도체 칩의 성능이 2년마다 2배씩 증가한다는 '무어의 법칙'은 사실상 끝났습니다. 이 엄청난 격차를 어떻게 따라잡을 수 있을까요?

젠슨 황이 제시한 해답은 **'극단적 공동 설계(extreme co-design)'**입니다. 필요한 성능 도약을 이루기 위해, NVIDIA는 "새로운 세대에서는 한두 개 이상의 칩을 바꾸지 않는다"는 자신들의 내부 규칙마저 깨고, Vera Rubin 플랫폼을 위해 무려 6개의 각기 다른 칩을 동시에 재설계했습니다. Vera CPU, Rubin GPU, NVLink 스위치, 네트워킹 칩까지, 모든 부품이 처음부터 완벽하게 함께 작동하도록 설계된 것입니다.

"...업계가 계속 발전하려면 공격적이고 극단적인 공동 설계, 즉 기본적으로 전체 스택에 걸쳐 모든 칩에서 동시에 혁신을 이루지 않고서는 그런 속도를 따라잡는 것이 불가능합니다..."

그 결과는 놀랍습니다. 새로운 Vera Rubin 플랫폼은 이전 세대 시스템의 4분의 1만으로도 차세대 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 더욱 놀라운 것은 에너지 효율입니다. 이 시스템은 100% 액체 냉각 방식을 사용하며, 데이터센터의 값비싼 냉각기가 필요 없는 **45°C의 '뜨거운 물'**로 시스템을 식힙니다. 이는 단순히 칩 하나를 개선하는 차원을 넘어, 시스템 전체를 하나의 유기체로 보고 재창조한 공학적 위업이라 할 수 있습니다.

결론

젠슨 황의 CES 2026 키노트는 AI의 미래가 단순히 더 큰 모델을 만드는 경쟁이 아님을 분명히 보여주었습니다. 이는 컴퓨팅 방식의 근본적인 재창조이자, AI가 수동적 도구에서 능동적 행위자로, 닫힌 기술에서 열린 생태계로, 디지털 세계에서 물리적 현실로 확장되는 거대한 패러다임의 전환입니다. 그는 이 모든 조각들이 어떻게 서로 맞물려 하나의 완전한 비전을 형성하는지를 보여주었습니다.

두 개의 혁명이 동시에 일어나고, AI 에이전트가 스스로 행동하며, 오픈 소스가 혁신을 주도하고, 가상 현실에서 AI를 훈련시키며, 모든 것을 재설계하여 물리 법칙의 한계를 뛰어넘는 시대. 우리는 지금 그 시작점에 서 있습니다.

이러한 거대한 변화의 물결 속에서, 당신의 산업과 일상은 어떻게 재창조될 준비를 하고 있습니까?