NVIDIA 젠슨황 CES 2025 키노트 요약

 

엔비디아의 CEO 젠슨황은 CES 2025 기조연설을 통해 AI 기술이 전 세계적으로 가져올 새로운 가능성을 생생하게 제시했다. Blackwell이라는 이름의 차세대 GPU 마이크로아키텍처를 핵심으로, 자율 학습 AI, 물리 세계와 가상 세계의 융합, 그리고 대중화를 위한 혁신적 프로젝트들을 조명하면서 AI가 모든 산업분야를 어떻게 변화시킬지 구체적으로 설명했다. 이번 글에서는 발표된 핵심 내용을 정리하고, 다가올 AI 시대를 준비하기 위한 주요 포인트를 살펴본다.

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엔비디아 GPU와 AI 발전의 역사

엔비디아는 1999년에 프로그래머블 GPU를 선보이면서 3D 그래픽 처리 분야를 한 단계 진화시켰다. 이후 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 도입함으로써 GPU를 단순한 그래픽 연산 장치가 아닌 범용 계산용 플랫폼으로 재탄생시켰다. 이로 인해 연구자들은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 AI 모델을 쉽게 구축할 수 있게 되었다.

• AlexNet 시대
  딥러닝 기술의 부흥을 본격적으로 일으킨 사례다. 대형 이미지 데이터셋 학습에 성공함으로써 뉴럴 네트워크가 뛰어난 성능을 보여줄 수 있음을 입증했다.
• Transformer 모델
  구글에서 발표한 BERT를 비롯해 이후 대형 AI 모델들이 자연어 처리 전반에 혁신을 가져왔으며, 멀티모달 AI 모델의 발전에 기폭제 역할을 했다.

이러한 흐름 속에서 엔비디아는 AI 연구의 발전을 위해 하드웨어 및 소프트웨어를 동반 성장시켜 왔다. 2025년 CES 기조연설에서 공개된 Blackwell 아키텍처는 이러한 여정의 또 다른 전환점이 될 전망이다.

 

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Blackwell 아키텍처와 GeForce RTX 50 시리즈

Blackwell은 엔비디아가 공개한 차세대 GPU 마이크로아키텍처로, AI 연산과 그래픽 성능 모두에서 대대적인 향상을 보여준다. 이를 기반으로 출시되는 GeForce RTX 50 시리즈는 총 92억 개의 트랜지스터를 탑재하고 있으며, 전례 없는 수준의 성능을 예고하고 있다.

• AI 연산 성능: 4 TFLOPS
• 레이 트레이싱 성능: 380 TFLOPS
• 셰이더 성능: 125 TFLOPS

기존과 달리 모든 셰이더 코어와 텐서 코어가 뉴럴 네트워크 연산을 지원해 Neural Texture Compression과 Neural Material Shading 같은 첨단 기법으로 텍스처 품질 및 압축 효율을 높인다. 또한 DLSS 최신 버전은 디노이징, 초해상도, 프레임 예측을 결합해 실제로 한 프레임만 렌더링하고 나머지 세 프레임은 AI가 생성하므로 게임 및 그래픽 애플리케이션에서 뛰어난 퍼포먼스를 기대할 수 있다.

• 라인업 및 가격
  • RTX 5070: 기존 RTX 4090급 성능을 제공하며, 2024년 출시가 예정되어 있다.
  • RTX 5090: RTX 4090의 후속 모델로, 최상위 성능을 목표로 한다.
  • 노트북용 RTX 5070: 1,299달러부터 시작하며, 549달러 수준에서도 4090급 성능을 제공하는 모델이 계획되어 있다.

이러한 구성은 데스크톱뿐 아니라 노트북 환경에서도 뛰어난 전력 효율을 바탕으로 AI 기반 렌더링을 실현한다.

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AI 혁신을 가속화하는 Test-Time Scaling

CES 2025에서는 Test-Time Scaling이라는 개념이 관심을 받았다. 이는 뉴럴 네트워크가 사전훈련된 상태에서 추가적인 자원을 투입해 더욱 정교한 결과물을 산출하는 방식을 가리킨다. RLHF(인간 피드백 강화 학습)와 Synthetic Data Generation을 활용해 모델의 성능이 꾸준히 개선되는 것이 특징이다.

• 멀티모달 데이터 증가
  이미지, 텍스트, 오디오 등 각기 다른 형식의 데이터가 한 모델 내에서 통합 처리된다.
• 자율 학습과 실시간 연산
  모델이 문제 해결 과정에서 스스로 학습 리소스를 더 할당함으로써 점차 발전한다.

Blackwell 아키텍처는 이러한 무거운 작업을 처리하기 위해 72개의 GPU 클러스터를 통합하며, 총 1.4 ExaFLOPS 수준의 AI 성능을 제공한다. 전력당 성능 또한 전 세대 대비 4배나 높아졌고, 14TB의 HBM(High-Bandwidth Memory)과 1.2PB/s에 달하는 메모리 대역폭을 확보했다. 이는 대규모 AI 모델을 학습하고 추론하는 데 있어 탁월한 성능을 보장한다.

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Agentic AI와 엔비디아 소프트웨어 스택

Agentic AI는 여러 AI 모델이 함께 협력하며 문제를 단계별로 해결하는 복합 프로세스를 의미한다. 이 과정에서 연산량이 급격히 늘어나지만, 엔비디아는 이를 처리할 수 있는 소프트웨어 스택을 고도로 최적화해 왔다.

• NVIDIA NIMs & NVIDIA NeMo
  사내 언어, 프로세스, 정책 등을 효율적으로 통합하고, 필요에 따라 쉽게 커스터마이징이 가능하도록 돕는다.
• 마이크로서비스 구조
  영상, 음성, 텍스트 등 AI 기능이 모듈 형태로 제공되어, 클라우드 및 온프레미스 환경 어디서든 유연하게 배포할 수 있다.
• AI 에이전트 온보딩 플랫폼
  기업이 자체 AI 에이전트를 빠르고 안전하게 학습 및 검증할 수 있도록 지원한다.

또한 엔비디아는 Llama 3.1 기반의 다양한 모델을 제공해, 소형 기기용 경량 모델부터 거대 연산용 모델까지 폭넓은 요구사항에 대응한다.

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물리 세계와 가상 세계를 잇는 새 생태계

WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 환경에서 엔비디아의 AI 소프트웨어 스택을 구동할 수 있게 되면서, 일반 PC에서도 고성능 AI 연산이 가능해지고 있다. 이것은 AI PC 시대의 본격적인 도래를 알리는 신호탄이다.

• Cosmos 모델
  센서나 행동 데이터를 입력받아 물리적으로 일관성 있는 영상을 생성하는 “월드 모델”을 제시한다.
• Omniverse와의 연동
  현실을 가상 공간에 충실히 반영할 수 있어 자율주행, 로보틱스 분야 등에서 사실적인 시뮬레이션이 가능하다.

엔비디아는 해당 기술들을 오픈 라이선스로 제공해 연구소, 스타트업, 대기업, 개인 모두가 자유롭게 활용할 수 있도록 했다. 물리 세계의 시뮬레이션이 필요한 로보틱스나 자율주행뿐 아니라, 다양한 산업 현장에서 이를 적용할 가능성이 열려 있다.

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DGX와 소형 AI 슈퍼컴퓨터, Digits

엔비디아의 DGX 시리즈는 2016년부터 연구소 및 기업에 공급되면서 AI 슈퍼컴퓨터의 개념을 알렸다. 이번 기조연설에서는 Digits라는 소형 AI 슈퍼컴퓨터 솔루션이 대중의 이목을 집중시켰다.

• DGX-1의 유산
  “바로 꺼내 쓸 수 있는 AI 슈퍼컴퓨터”라는 개념이 연구자와 기업에 큰 매력을 끌었다.
• Digits
  2024년 5월 출시 예정이며 Grace CPU, Blackwell GPU, GB110 칩 등을 활용한다. 책상 위에 올려둘 수 있을 정도로 작지만 클라우드 방식의 온프레미스 AI HPC 기능을 제공한다.

이 시스템은 로보틱스, 자율주행, 산업자동화 등 각종 분야에서 폭넓게 활용 가능하며, “물리적 AI”라는 개념을 한층 더 구체화한다. 오픈 라이선스로 제공되는 소프트웨어 스택을 통해 사용자들은 다양한 환경에서 인공지능 모델을 활용할 수 있다.

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미래를 여는 AI 혁신의 의미

CES 2025에서 엔비디아가 전한 메시지는 간단히 요약하면 “AI가 미래 산업의 동력이 된다”는 것이다. AI 연산에 최적화된 하드웨어부터 대규모 멀티모달 모델, 그리고 물리 세계와 가상 세계를 잇는 생태계에 이르기까지, 엔비디아는 하드웨어와 소프트웨어를 결합해 누구나 AI 기술을 쉽고 빠르게 도입할 수 있도록 돕고 있다.

• 게임과 콘텐츠 제작 분야
  차세대 DLSS와 레이트레이싱 기술이 결합돼 몰입감과 생산성이 크게 향상될 것으로 기대된다.
• 산업 및 로보틱스 분야
  자율주행, 물류 자동화, 제조업에서도 AI 기술을 기반으로 생산성 향상과 비용 절감 효과를 얻을 수 있다.
• 개인 사용자 환경
  AI PC 시대가 도래하면서, 일반 유저도 고성능 AI 연산을 활용해 창작, 분석, 엔터테인먼트를 구현할 수 있게 된다.

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참고 자료

• NVIDIA 공식 블로그
• NVIDIA Developer Site