검색을 넘어서: NVIDIA, 생성 컴퓨팅 시대에 대한 코스를 설정하다

NVIDIA (NVDA ) CEO 젠슨 황은 2025년 3월 GTC 키노트에서 인공지능 컴퓨팅 기능에 대한 혁신적인 발전을 발표했으며, 이를 “$1 조 컴퓨팅 전환점”이라고 불렀다. 키노트는 블랙웰 GPU 아키텍처의 생산 준비 완료, 향후 아키텍처에 대한 다년간의 로드맵, 인공지능 네트워킹에서 주요한 돌파구, 새로운 엔터프라이즈 인공지능 솔루션, 로봇공학 및 물리적 인공지능에서 상당한 발전을 발표했다.

토큰 경제와 인공지능 공장

황의 비전의 핵심은 “토큰”을 인공지능의 기본 빌딩 블록으로서의 개념과 “인공지능 공장”의 등장이다. 인공지능 공장은 생성 컴퓨팅을 위해 특별히 설계된 데이터 센터이다.

“이것이 지능이 만들어지는 방식입니다. 새로운 종류의 공장, 토큰의 생성자, 인공지능의 빌딩 블록입니다. 토큰은 새로운 전선을 열었습니다.” 황은 청중에게 말했다. 그는 토큰이 “이미지를 과학 데이터로 변환하여 외계 대기를 차트화할 수 있다”고 강조했다. “물리학의 법칙을 해독할 수 있다”고도 말했다. “병이 발병하기 전에 볼 수 있다”고도 말했다.

이 비전은 전통적인 “검색 컴퓨팅”에서 “생성 컴퓨팅”으로의 전환을 나타낸다. 여기서 인공지능은 контек스트를 이해하고 답을 생성하는 대신에 미리 저장된 데이터를 가져오는 것이다. 황에 따르면, 이 전환은 새로운 종류의 데이터 센터 아키텍처가 필요하다. 여기서 “컴퓨터는 파일을 검색하는 것이 아니라 토큰을 생성하는 것이 된다”고 한다.

블랙웰 아키텍처, 대규모 성능 향상

NVIDIA 블랙웰 GPU 아키텍처는 현재 “전체 생산” 단계에 있으며, 회사는 이 아키텍처가 동일한 전력 조건에서 호퍼의 40배 성능을 제공한다고 주장한다. 이 아키텍처는 FP4 정밀도 지원을 포함하며, 이는 상당한 에너지 효율성 개선을 의미한다.

“동일한 전력에서 블랙웰은 25배입니다.” 황은 새로운 플랫폼의 극적인 효율성 개선을 강조했다.

블랙웰 아키텍처는 또한 NVLink 72와 같은 기술을 통해 극단적인 스케일업을 지원하며, 이는 대규모의 통일된 GPU 시스템을 생성할 수 있다. 황은 블랙웰의 성능이 이전 세대의 GPU를 인공지능 워크로드에서 상당히 덜 원하는 것으로 만들 것이라고 예측했다.

(출처: NVIDIA)

예측 가능한 인공지능 인프라 로드맵

NVIDIA는 인공지능 인프라 혁신에 대한 정기적인 연간 로드맵을 제시했으며, 이는 고객이 투자를 더 확실히 계획할 수 있도록 한다:

• 블랙웰 울트라 (2025년 하반기): 블랙웰 플랫폼의 업그레이드 버전으로, 플롭스, 메모리, 대역폭이 증가했다.
• 베라 루빈 (2026년 하반기): 새로운 아키텍처로, 성능이 두 배인 CPU, 새로운 GPU, 다음 세대의 NVLink 및 메모리 기술을 특징으로 한다.
• 루빈 울트라 (2027년 하반기): 극단적인 스케일업 아키텍처로, 랙당 15 엑사플롭스의 컴퓨팅 성능을 목표로 한다.

인공지능 민주화: 네트워킹에서 모델까지

인공지능의 광범위한 채택을 실현하기 위해, NVIDIA는 네트워킹, 하드웨어, 소프트웨어를 아우르는 포괄적인 솔루션을 발표했다. 인프라 수준에서, 회사는 수백만 개의 GPU를 인공지능 공장에 연결하는挑戰에 대처하기 위해 실리콘 포토닉스 기술에 상당한 투자를 하고 있다. 첫 번째 공동 패키징 광학(CPO) 실리콘 포토닉 시스템은 1.6 테라비트당 초의 CPO로, 마이크 링 공진기 모듈레이터(MRM) 기술을 기반으로 하며, 전통적인 트랜시버에 비해 상당한 전력 절감과 밀도를 제공한다. 이는 대규모의 GPU 간에 더 효율적인 연결을 가능하게 한다.

인공지능 공장을 구축하는 동안, NVIDIA는同時적으로 개인과 소규모 팀에게 인공지능 컴퓨팅 파워를 제공하고 있다. 회사는 새로운 DGX 개인용 인공지능 슈퍼컴퓨터를 발표했으며, 이는 그레이스 블랙웰 플랫폼을 기반으로 한다. 이 라인은 DGX 스파크, 콤팩트 개발 플랫폼, DGX 스테이션, 고성능 데스크톱 워크스테이션을 포함하며, 이는 액체 냉각과 20 페타플롭스의 컴퓨팅 성능을 제공한다.

NVIDIA DGX 스파크 (출처: NVIDIA)

이러한 하드웨어 발전을 보완하여, NVIDIA는 이유 能力이 있는 오픈 라마 네모트론 모델 패밀리를 발표했으며, 이는 기업용으로 설계되어 있다. 이러한 모델은 NVIDIA NIM(NVIDIA 추론 마이크로 서비스)에 통합되어 있으며, 개발자가 다양한 플랫폼에서 로컬 워크스테이션에서 클라우드까지 배포할 수 있다. 이는 기업용 인공지능 채택을 위한 풀스택 솔루션을 나타낸다.

황은 이러한 이니셔티브가 다양한 산업의 주요 회사와의 광범위한 협력을 통해 강화되고 있다고 강조했다. 이러한 협력은 NVIDIA 모델, NIM, 라이브러리를 자신의 인공지능 전략에 통합하고 있다. 이 에코시스템 접근 방식은 채택을 가속화하는 동시에 다양한 기업의 요구와 사용 사례에 대한 유연성을 제공한다.

물리적 인공지능과 로봇공학: 5천억 달러의 기회

NVIDIA는 물리적 인공지능과 로봇공학을 “$5천억 달러의 기회”로 간주한다고 황은 말했다. 회사는 오픈소스 NVIDIA 아이작 GR00T N1을 발표했으며, 이는 “인간형 로봇을 위한 일반화된 기초 모델”이라고 설명했다.

중요한 업데이트가 NVIDIA 코스모스 월드 기초 모델에 적용되어 로봇 훈련을 위한 합성 데이터 생성을 위한 전례 없는 제어를 제공한다. 황은 “오므니버스를 사용하여 코스모스를 조건화하고, 코스모스를 사용하여 무한한 수의 환경을 생성할 수 있다. 이는 우리가 통제할 수 있으며 동시에 무한한 데이터를 생성할 수 있다”고 설명했다.

회사는 또한 구글 딥마인드와 디즈니 연구소와의 협력을 통해 개발된 새로운 오픈소스 물리 엔진 “뉴턴”을 발표했다. 이 엔진은 고신뢰도 로봇 시뮬레이션을 위한 것으로,剛체와 연체, 촉각 피드백, GPU 가속을 지원한다.

아이작 GR00T N1 (출처: NVIDIA)

에이전트 인공지능과 산업 변革

황은 “에이전트 인공지능”을 “agency”를 가진 인공지능으로 정의했으며, 이는 “컨텍스트를 인식하고 이해할 수 있다”고 말했다. “이유 能力이 있으며, 문제를 해결하기 위해 계획하고 행동할 수 있다”고도 말했다. “도구를 사용할 수 있으며, 멀티모달 정보에서 학습할 수 있다”고도 말했다.

이 능력은 계산 요구에 대한 급증을 초래한다: “에이전트 인공지능으로 인한 계산 요구는 더 탄력적이며 실제로 가속화된다. 우리는 지난해 이 시점에 필요한 계산량의 100배 이상을 필요로 한다”고 그는 추가했다.

결론

젠슨 황의 GTC 2025 키노트는 지능형 에이전트, 자율 로봇, 목적 지향적 인공지능 공장을 특징으로 하는 인공지능 기반 미래에 대한 포괄적인 비전을 제시했다. NVIDIA의 하드웨어 아키텍처, 네트워킹, 소프트웨어, 오픈소스 모델에 대한 발표는 회사의 다음 컴퓨팅 시대를 가속화하고 강화하기 위한 의지의 신호이다.

컴퓨팅이 검색 기반 모델에서 생성 모델로의 전환을 계속함에 따라, NVIDIA의 토큰을 인공지능의 핵심 통화로 간주하고 클라우드, 엔터프라이즈, 로봇공학 플랫폼을 걸쳐 확장하는 능력에 대한 집중은 기술의 미래에 대한 로드맵을 제공하며, 이는 전 세계 산업에 далеко 갈리는 의미를 가진다.