Ai Industry시리즈 · 빅테크 키노트 노트 1/6
CES 2025 엔비디아 키노트 — 토큰에서 피지컬 AI까지
CES 2025 젠슨 황의 키노트를 정리했다. 게이밍 GPU에서 시작해 에이전트 AI를 지나 물리 세계를 이해하는 모델까지, 2025년 1월에 예고된 것들의 기록이다.
CES 2025 에서 공개된 엔비디아 CEO 젠슨 황의 키노트를 정리한다. AI 기술의 발전과 함께 엔비디아의 기술들이 우리 미래를 어떻게 바꿀 수 있을지에 대한 비전을 제시한 자리였다. 마치 한 편의 SF 영화를 보는 듯한 발표였다.
2025년 1월 시점에 무엇이 예고되었는가 의 기록으로 읽어 주시면 좋겠다.
토큰에서 시작한 이야기
키노트는 인공지능의 핵심 요소인 ’토큰’을 비추며 시작한다. 토큰은 단순한 정보 단위를 넘어 지식을 만들고, 이미지에 생명을 불어넣고, 아이디어를 영상으로 구현하고, 로봇을 움직이게 하는 등 여러 분야에서 가능성의 문을 여는 존재로 소개됐다. 젠슨 황은 토큰이 세상을 더 잘 이해하고 위험을 예측하며 질병 치료법을 찾는 데 중요한 역할을 한다고 강조했다.
그리고 그 앞에 엔비디아의 30년이 놓인다. 1993년 NV1 으로 게임 콘솔의 기능을 PC 에 통합하려 한 것이 시작이었다. 1999년 프로그래머블 GPU 를 발명해 컴퓨터 그래픽의 현대화를 이끌었고, 2006년 CUDA 로 병렬 컴퓨팅의 문을 열었다. 2012년 AlexNet 이 CUDA 를 써서 딥러닝의 돌파구를 만들었고, 2018년 구글 BERT 를 시작으로 트랜스포머가 학습 방식을 통째로 바꿨다. 그리고 2020년대의 생성형 AI 와 에이전트 AI 로 이어진다.
이 여정을 지나며 AI 는 지각 AI, 생성 AI, 에이전트 AI 를 넘어 물리적 AI 의 영역까지 확장되고 있다. 키노트의 나머지는 이 확장의 각 단계에 하나씩 대응한다.
RTX 블랙웰 — 픽셀의 2%만 계산한다
GeForce 는 AI 발전의 원동력이었고, 이제는 AI 가 거꾸로 GeForce 의 성능을 끌어올린다. 그 대표가 DLSS(Deep Learning Super Sampling)다. 렌더링된 픽셀을 바탕으로 다른 픽셀을 생성하고 프레임을 예측해, 화질과 성능을 동시에 잡는다. 전체 픽셀의 2%만 계산하고 나머지는 AI 가 예측해 만든다.
새로운 GeForce RTX 50 시리즈 블랙웰 아키텍처의 사양은 이렇다.
- 920억 개 트랜지스터
- 4000 TOPS
- 4 Petaflops AI — 이전 세대 ADA 대비 3배
- 380 Ray Tracing Teraflops
- 1.8 TB/s G7 메모리 — 이전 세대보다 2배 빠르다
신경망 텍스처 압축, 신경망 소재 셰이딩 같은 새 기술이 들어갔다. 제품군은 RTX 5070 부터 RTX 5090 까지다. RTX 5070 은 549달러에 RTX 4090 성능을 낸다고 해 가성비 쪽으로 주목받았고, 노트북에서도 5070 은 1299달러에 4090 성능을, 5090 은 14.9mm 두께의 얇은 노트북에서 쓸 수 있다. 전력 효율은 이전 세대 대비 4배, 비용 효율은 3배 올랐다.
스케일링의 세 법칙과 AI 공장
키노트는 AI 스케일링의 세 가지 법칙을 제시했다.
- 데이터 스케일링 — 더 많은 학습 데이터, 더 큰 모델, 더 많은 컴퓨팅을 쓸수록 성능이 오른다
- 포스트 트레이닝 스케일링 — 강화학습, 인간 피드백 등으로 모델의 기술을 개선한다
- 테스트 타임 스케일링 — 모델을 쓸 때 컴퓨팅 리소스 할당을 조정해 더 정확한 답을 만든다
블랙웰은 이 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅을 대는 쪽이다. 블랙웰 기반 시스템은 45개 공장에서 생산되며, AI 토큰을 만들어 내는 ’AI 공장’의 핵심 역할을 한다. 와트당 성능은 이전 세대의 4배, 달러당 성능은 3배다.
규모를 보여 주는 숫자가 GB200 NVLink 72 다. 1.5톤, 60만 개 부품, 20대 차량, 120kW 전력 소모. 144개 다이로 구성된 이 거대한 칩이 1.4 엑사플롭스를 낸다.
에이전트 AI — 디지털 노동
에이전트 AI 는 테스트 타임 스케일링의 완벽한 예시로 제시됐다. 단순한 도구를 넘어 디지털 동료 역할을 하는 AI 다. 사용자와 상호작용하며 복잡한 작업을 처리하고 정보를 검색·생성한다.
엔비디아는 에이전트 개발을 위해 세 가지를 내놓았다.
- NVIDIA Nemo — 기업별로 맞춤화 가능한 AI 에이전트 라이브러리. 회사의 특화된 언어·용어·업무 프로세스에 적응하게 돕는다. 문서 분석과 요약, 고객 지원, 작업 자동화가 주된 역할이다
- NVIDIA NIM (AI 마이크로서비스) — AI 모델과 도구를 컨테이너로 묶는다. 비전, 언어 이해, 스피치, 디지털 생물학 등 다양한 모델을 제공하며 클라우드와 온프레미스 양쪽에 쉽게 배포된다
- 오픈소스 블루프린트 — 다양한 에이전트 개발의 기반
활용처로는 지식 근로자 지원(복잡한 문서를 분석해 학습 자료 생성), 산업 AI(공정 개선·물류 최적화·자동화), 헬스케어와 연구(대규모 데이터 분석)가 꼽혔다. 전망은 한 문장으로 요약된다 — 에이전트 AI 가 디지털 동료로 자리 잡고, IT 부서는 AI 에이전트를 관리하고 최적화하는 ’AI HR 부서’로 바뀐다.
메타의 Llama 를 기반으로 한 NVIDIA Llama Nemotron 모델도 함께 공개됐다. ServiceNow, SAP, Siemens, Cadence, Synopsis 등과의 파트너십으로 생태계를 넓히고 있다.
PC 쪽으로는 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)를 적극 활용할 계획을 밝혔다. WSL2 는 CUDA 를 완벽히 지원하므로, 이를 통해 윈도우 PC 에서도 엔비디아의 AI 기술을 쉽게 쓸 수 있게 된다.
피지컬 AI — 물리 법칙을 배운 모델
엔비디아는 세상을 이해하는 월드 파운데이션 모델 NVIDIA Cosmos 를 발표했다. 2000만 시간 분량의 비디오를 학습해 물리적 역학, 기하학적 공간 관계, 인과 관계를 이해한다.
피지컬 AI 는 AI 가 물리 세계의 데이터를 이해·예측·처리하는 기술이다. 기존 언어 모델과 달리 중력이나 마찰 같은 물리 세계의 규칙을 학습한다는 점이 다르다.
Cosmos 는 텍스트·이미지·비디오 입력을 받아 물리 세계의 상태를 시뮬레이션으로 만든다. CUDA 로 가속되는 자동화 데이터 파이프라인으로 대규모 데이터를 처리하고, Omniverse 와 연계해 현실에 가까운 가상 환경에서 AI 를 훈련시킨다. 합성 데이터 생성, 로보틱스 모델 구축, 멀티버스 시뮬레이션에 쓸 수 있으며 오픈 라이선스로 제공된다.
활용처는 로봇 공학(동작 시뮬레이션 및 정책 모델 훈련), 자율주행(다양한 도로 시나리오 생성), 산업 디지털화(공장·창고의 디지털 트윈)다.
로봇과 자율주행 — 컴퓨터 세 대
엔비디아는 로봇 시스템을 만드는 데 컴퓨터 세 대가 필요하다고 정리했다.
- DGX — AI 모델을 훈련하는 컴퓨터
- Omniverse 와 Cosmos — 시뮬레이션 및 데이터 생성 플랫폼
- AGX Thor — 차량 안에 들어가는 AI 컴퓨터
차세대 자율주행 컴퓨터 Thor 는 이전 세대 Orin 보다 처리 능력이 20배 높다. 센서 데이터를 처리해 실시간으로 경로를 예측하고 차량을 제어하며, ASIL D 인증으로 자동차 안전성을 보장한다. Toyota, Tesla, Mercedes, Rivian 등 자동차 제조사들과 협력하고 있고, 물류 자동화 쪽으로는 Kion·Accenture 와 함께 디지털 트윈 기술을 도입한다.
휴머노이드 쪽에는 NVIDIA Isaac Groot 플랫폼이 있다. 합성 동작 생성으로 인간의 데모 데이터를 활용해 로봇을 훈련시킨다. 로봇이 인간의 움직임을 모방하고 여러 작업을 수행할 수 있게 하는 기술이다.
책상 위의 슈퍼컴퓨터, Project Digits
마지막으로 나온 것은 소형 AI 슈퍼컴퓨터 Project Digits 다. DGX 를 축소한 버전으로, 연구소뿐 아니라 개인 책상에도 놓을 수 있다. 엔비디아의 AI 스택 전체를 실행하며, GB10 칩 기반으로 설계됐고 MediaTek 과 협력해 CPU 와 GPU 를 NVLink 로 연결했다.
로컬과 클라우드를 오가며 AI 모델 훈련·생성·테스트를 할 수 있고, 2025년 5월 출시 예정이다.
남는 인상
이번 키노트에서 엔비디아는 AI 가 우리 삶을 어떻게 바꿀 수 있을지에 대한 뚜렷한 비전을 제시했다. GeForce, 블랙웰, 에이전트 AI, 피지컬 AI, 로보틱스까지 — 엔비디아가 AI 기술로 미래를 만들어 가고 있다는 인상을 받았다. 앞으로 이 기술들이 만들어 갈 세상이 더 기대된다.