[CES 2025] 놀라운 속도로 발전하는 AI, 엔비디아 젠슨 황 키노트 전문 요약

엔비디아 CES 2025

CES 2025에서 '놀라운 속도'로 발전하는 AI, 엔비디아 CEO

(CES 2025: AI Advancing at ‘Incredible Pace’)

- 젠슨 황, 엔비디아 코스모스(Cosmos), 블랙웰 RTX50 시리즈 GPU 및 PC용 AI 도구 공개

 

엔비디아의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황은 게임, 자율주행차, 로보틱스, 에이전트 AI를 발전시킬 신제품을 소개하는 90여분의 키노트로 CES 2025의 시작을 알렸다.

그는 라스베가스의 미켈롭 울트라 아레나(Michelob Ultra Arena)를 가득 메운 청중 앞에서 AI는 "놀라운 속도로 발전하고 있다.(advancing at an incredible pace)"고 말했다.

"AI는 이미지, 단어, 소리를 이해하는 인식 AI에서 시작되었습니다. 그 다음에는 텍스트, 이미지, 소리를 생성하는 생성 AI로 발전했습니다.(It started with perception AI — understanding images, words, and sounds. Then generative AI — creating text, images and sound,)"라고 젠슨 황은 말했다. 이제 우리는 "진행, 추론, 계획, 행동할 수 있는 물리 AI(physical AI), 즉 물리적 AI의 시대로 접어들고 있습니다.(physical AI, AI that can proceed, reason, plan and act.)"라고 말했다.

이러한 변화의 중심에는 엔비디아 GPU와 플랫폼이 있으며, 게임, 로보틱스, 자율주행차(AV) 등 산업 전반에 걸친 혁신을 가능하게 한다고 황은 설명했다.

젠슨 황의 키노트에서는 다음과 같은 몇가지 획기적인 발표를 통해 엔비디아의 최신 혁신이 어떻게 새로운 AI 시대를 구현하고 있는지 보여주었다.

• 최근 발표된 엔비디아 코스모스 플랫폼(NVIDIA Cosmos platform)은 로봇, 자율주행차 및 비전 AI를 위한 새로운 모델과 비디오 데이터 처리 파이프라인을 통해 물리적 AI(physical AI)를 발전시킨다.
• 새로운 엔비디아 블랙웰 기반 지포스 RTX50 시리즈 GPU(NVIDIA Blackwell-based GeForce RTX 50 Series GPUs)는 놀라운 시각적 사실감과 전례 없는 성능 향상을 제공한다.
• CES에서 소개된 RTX PC용 AI기반 파운데이션 모델에는 디지털 휴먼, 팟캐스트, 이미지 및 비디오 제작을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스(NVIDIA NIM microservices)와 AI 블루프린트(AI Blueprints)가 탑재되어 있다.
• 새로운 엔비디아 프로젝트 디지츠(new NVIDIA Project DIGITS)는 주머니에 쏙 들어가는 컴팩트한 패키지로 엔비디아 그레이스 블랙웰(NVIDIA Grace Blackwell)의 성능을 개발자 데스크톱에 제공한다.
• 엔비디아는 도요타와 협력(NVIDIA is partnering with Toyota)하여 엔비디아 드라이브OS를 구동하는 엔비디아 드라이브 AGX(NVIDIA DRIVE AGX 차량용 컴퓨터(NVIDIA DRIVE AGX in-vehicle computer running NVIDIA DriveOS)를 사용해 안전한 차세대 차량을 개발하고 있다.

젠슨 황은 엔비디아의 지난 30년간의 여정을 되돌아보는 것으로 이야기를 시작했다. 1999년, 엔비디아는 프로그래머블 GPU를 발명했다. 그 이후로 현대의 AI는 컴퓨팅의 작동 방식을 근본적으로 바꿔놓았다고 그는 말했다. "기술 스택의 모든 계층이 단 12년 만에 놀라운 변화를 겪었습니다.(Every single layer of the technology stack has been transformed, an incredible transformation, in just 12 years.)"

 

GeForce RTX 50 시리즈를 통한 그래픽의 혁신 (Revolutionizing Graphics With GeForce RTX 50 Series)

"지포스(GeForce)는 AI가 대중에게 다가갈 수 있게 해주었으며, 이제 AI는 다시 GeForce로 돌아오고 있습니다.(GeForce enabled AI to reach the masses, and now AI is coming home to GeForce,)"라고 젠슨 황은 말했다.

이와 함께 그는 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 초당 3,352조 횟수의 AI 연산(TOPS)을 수행하는 역대 가장 강력한 지포스 RTX GPU인 엔비디아 지포스 RTX5090 GPU(NVIDIA GeForce RTX 5090 GPU)를 소개했다.

젠슨황은 검은색으로 칠해진 GPU를 높이 들어 보이며 "여기 새로운 GeForce RTX 50시리즈, 블랙웰 아키텍처가 있습니다.(Here it is — our brand-new GeForce RTX 50 series, Blackwell architecture,)"라고 말하며 이 제품이 어떻게 첨단 AI를 활용하여 획기적인 그래픽을 구현할 수 있는지에 대해 언급했다. "GPU는 그야말로 괴물입니다.(The GPU is just a beast.)"

젠슨황은 그래픽 카드에 두 개의 냉각 팬이 장착되어 있다는 점을 언급하며 "기계적 설계조차도 기적입니다.(Even the mechanical design is a miracle,)"라고 말했다.

더 다양한 GPU 시리즈가 출시될 예정이다.

• 지포스 RTX 5090 / 지포스 RTX 5080 데스크톱 GPU(GeForce RTX 5080 desktop GPUs): 1월 30일 출시 예정
• 지포스 RTX 5070 Ti(GeForce RTX 5070 Ti) / 지포스 RTX 5070 데스크톱: 2월부터 출시 예정.
• 노트북 GPU는 3월 출시 예정.

 DLSS(Deep Learning Super Sampling) 4 ^[각주:1]는 멀티 프레임 세대를 도입하여 전체 DLSS 기술 제품군과 함께 작동하여 성능을 최대 8배까지 향상시킨다. 엔비디아는 또한 PC 지연 시간을 최대 75%까지 줄일 수 있는 엔비디아 리플렉스2(NVIDIA Reflex 2)를 공개했다.

최신 세대의 DLSS는 계산할 때마다 3개의 프레임을 추가로 생성할 수 있다고 젠슨 황은 설명했다. "결과적으로 AI가 훨씬 적은 계산을 수행하기 때문에 놀라울 정도로 높은 성능으로 렌더링할 수 있습니다.(As a result, we’re able to render at incredibly high performance, because AI does a lot less computation.)"

RTX 뉴럴 셰이더(RTX Neural Shaders)는 소규모 신경망을 사용하여 실시간 게임플레이에서 텍스처, 머티리얼, 라이팅을 개선한다. RTX 뉴럴 페이스(RTX Neural Faces)와 RTX 헤어(RTX Hair)는 실시간 얼굴 및 헤어 렌더링을 발전시켜 생성 AI를 사용해 역대 가장 사실적인 디지털 캐릭터를 애니메이션화 한다. RTX 메가 지오메트리(RTX Mega Geometry)는 3D 그래픽에서 광선추적 알고리즘을 적용한 삼각형 수(ray-traced triangles)^[각주:2]를 최대 100배까지 늘려 더욱 세밀한 디테일을 제공한다.

 

코스모스로 물리적 AI의 발전 (Advancing Physical AI With Cosmos)

젠슨 황은 그래픽의 발전 외에도 로봇 공항 및 산업용 AI의 게임 체인저라고 설명하며 엔비디아 코스모스 월드 파운데이션 모델 플랫폼(NVIDIA Cosmos world foundation model platform)을 소개했다.

젠슨 황은 AI의 다음 영역은 물리적 AI(physical AI)라고 설명했다. 그는 이 순간을 대규모 언어 모델이 생성 AI(generative AI)에 미치는 혁신적 영향에 비유했다. "일반 로보틱스 분야에서도 곧 ChatGPT의 순간이 다가올 것입니다.(The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner,)"라고 그는 설명했다.

대규모 언어 모델(LLM)과 마찬가지로 월드 파운데이션 모델(world foundation model)은 로봇과 자율주행차(AV) 개발을 발전시키는 데 필수적이지만, 모든 개발자가 자체적으로 학습할 수 있는 전문 지식과 자원을 갖추고 있는 것은 아니라고 젠슨 황은 말했다.

코스모스(Cosmos)는 생성 모델, 토크나이저(tokenizer), 비디오 처리 파이프라인을 통합하여 자율주행차(AV) 및 로봇과 같은 물리적 AI(physical AI) 시스템을 구동한다. 코스모스(Cosmos)는 AI 모델에 예측력과 멀티버스 시뮬레이션(multiverse simulation) 기능을 제공하여, 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적의 행동을 선택할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.

코스모스(Cosmos) 모델은 텍스트, 이미지 또는 비디오 프롬프트를 수집하여 가상 세계 상태를 비디오로 생성한다고 젠슨 황은 설명했다. "코스모스 생성은 실제 환경, 조명, 물체 영속성과 같은 자율주행차(AV) 및 로보틱스 사용 사례의 고유한 요구사항을 우선적으로 고려합니다.(Cosmos generations prioritize the unique requirements of AV and robotics use cases like real-world environments, lighting and object permanence.)"

1X, 애자일 로봇(Agile Robots), 어질리티(Agility), 피규어 AI(Figure AI), 포어텔릭스(Foretellix), 푸리에(Fourier), 갤봇(Galbot), 힐봇(Hilbot), 인트봇(IntBot), 뉴라 로보틱스(Neura Robotics), 스킬드 AI(Skild AI), 버추얼 인시전(Virtual Incision), 와비(Waabi), 엑스펭(XPENG) 등 선도적인 로봇 및 자동차 기업과 차량 공유 업체인 우버가 코스모스를 최초로 도입한 업체 중 하나이다.

• 1X 테크놀로지 : 가정용 휴머노이드 로봇(네오, Neo) 개발. 노르웨이 스타트업.
• 애자일 로봇 (Agile Robots) : 연구/교육 및 산업용 협동 로봇(Yu5 등) 및 교육플랫폼(Aini, 아이니) 제공. 독일 항공 우주센터 우주항공센터로봇연구소(DLR/RMC)에서 스핀오프.
• 어질리티 로보틱스 (Agility Robotics, Inc.) : 휴머노이드 로봇(디지트, Digit) 개발. 자동화 솔루션 제공. 미국 오리건주립대학 스핀오프.
• 피규어 AI (Figure AI) : 휴머노이드 로봇(피규어, Figure) OpenAI와 협업 개발. 미국 스타트업.
• 포어텔릭스 (Foretellix) : 자율주행 및 운전자보조시스템(ADAS)용 안전 기반 확인/검증 솔루션 (Foretify™ Platform) 제공. 이스라엘 스타트업 (본사 텔아비브)
• 푸리에 (Fourier Intelligence:傅利叶智能) : 제조용 휴머노이드 로봇(GR) 개발. 중국 스타트업 (본사 상하이)
• 겔봇 (Galbot, 银河通用机器人) : 상업용/산업용/가정용 휴머노이드 로봇 개발 및 제조. 중국 스타트업.
• 힐봇(Hillbot) : 로봇 학습용 3D AI 시뮬레이션 도구 및 휴머노이드 로봇 개발. 임베디드 AI 스타트업 (본사 샌디에고)
• 인트봇 (IntBot) : 인간-로봇 경험이 중요한 소매업/의료/교육 등 분야의 인터랙티브 휴머노이드 로봇 개발. (본사 서니베일)
• 뉴라 로보틱스 (Neura Robotics GmbH) : 휴머노이드 협동 로봇(4NE) 개발. 독일 스타트업 (본사 매칭엔)
• 스킬드 AI (Skild AI) : 로봇을 위한 AI 및 범용 로봇 개발. 미국 스타트업 (본사 샌디에이고)
• 버추얼 인시전 (Virtual Incision) : AI 기반 소형 수술용 로봇 개발(미라, MIRA) 및 제조. 미국 네브라스카대학 스핀오프
• 와비 (Waabi) : 생성 AI기반 자율 주행 솔루션, 주행 시뮬레이션 S/W(와비 월드, Waabi World).장 거리 트럭 운송 분야 대상 시작. 캐나다 스타트업 (본사 토론토)
• 샤오펑 모터스 (XPENG) : 중국 전기차 제조 업체 (본사 광저우)

또한 현대자동차 그룹(Hyundai Motor Group)은 더 안전하고 스마트한 차량 제조를 가속화하며, 최첨단 로보틱스를 도입하기 위해 엔비디아 AI 및 옴니버스(Omniverse)를 채택하고 있다.

코스모스는 오픈 라이선스이며 깃허브(https://github.com/NVIDIA/Cosmos)에서 사용할 수 있다.

 

AI 파운데이션 모델로 개발자 역량 강화 (Empowering Developers With AI Foundation Models)

로보틱스 및 자율 주행 차량을 넘어, 엔비디아는 AI 파운데이션 모델을 통해 개발자와 크리에이터의 역량을 강화하고 있다.

젠슨 황은 디지털 휴먼, 콘텐츠 제작, 생산성 및 개발을 강화하는 RTX PC를 위한 AI 파운데이션 모델을 소개했다.

"이러한 AI 모델은 이제 모든 단일 클라우드에서 엔비디아 GPU를 사용할 수 있기 때문에 모든 단일 클라우드에서 실행됩니다.(These AI models run in every single cloud because NVIDIA GPUs are now available in every single cloud,)"라고 말했다. "모든 단일 OEM에서 사용할 수 있으므로 말 그대로 이러한 모델을 가져와 소프트웨어 패키지에 통합하고 AI 에이전트를 생성하며 고객이 소프트웨어를 실행하고자 하는 모든 곳에 배포할 수 있습니다.(It’s available in every single OEM, so you could literally take these models, integrate them into your software packages, create AI agents and deploy them wherever the customers want to run the software.)"

엔비디아 NIM 마이크로서비스(NVIDIA NIM microservices)로 제공되는 이러한 모델은, 새로운 지포스 RTX 50 시리즈 GPU(GeForce RTX 50 Series GPUs)를 통해 가속화된다. 이 GPU는 FP4컴퓨팅 지원을 추가하여 AI 추론을 최대 2배까지 향상시키고, 이전 세대 하드웨어에 비해 더 작은 메모리 공간에서 생성 AI 모델을 로컬로 실행할 수 있도록 하는 등, 신속한 실행에 필요한 기능을 갖추고 있다.

또 젠슨 황은 크리에이터를 위한 새로운 도구의 잠재력에 대해 설명했다. "저희는 생태계가 활용할 수 있는 수많은 청사진을 만들고 있습니다. 이 모든 것은 완전히 오픈 소스이므로 누구나 가져가서 청사진을 수정할 수 있습니다.(We’re creating a whole bunch of blueprints that our ecosystem could take advantage of. All of this is completely open source, so you could take it and modify the blueprints.)"

최고의 PC 제조업체와 시스템 빌더들이 지포스 RTX 50시리즈 GPU(GeForce RTX 50 Series GPUs)를 탑재한 NIM-레디 RTX AI PC(NIM-ready RTX AI PCs)를 출시하고 있다. 젠슨 황은 "AI PC가 여러분 가까이, 가정으로 다가오고 있습니다."라고 말했다.

이러한 도구는 개인용 컴퓨팅에 AI기능을 제공하는 한편, 엔비디아는 안전과 인텔리전스가 가장 중요한 자동차 산업에서도 AI 기반 솔루션을 발전시키고 있다.

 

자율주행 차량의 혁신 (Innovations in Autonomous Vehicles)

젠슨 황 CEO는 새로운 엔비디아 AGX 토르(NVIDIA AGX Thor) 시스템온칩(SoC)을 기반으로 구축된 엔비디아 드라이브 하이페리온 자율주행 플랫폼(NVIDIA DRIVE Hyperion AV platform)을 발표했다. 이는 생성 AI 모델용으로 설계되어 최첨단의 기능적 안전 및 자율 주행 기능을 제공한다.

"자율주행차 혁명이 시작되었습니다.(The autonomous vehicle revolution is here,"라고 젠슨 황은 말했다. "모든 로봇과 마찬가지로 자율 주행 차량을 제작하려면 3 대의 컴퓨터가 필요합니다: AI 모델을 학습하는 엔비디아 DGX(NVIDIA DGX), 테스트 주행 및 합성 데이터 생성을 위한 옴니버스(Omniverse), 그리고 차량 내 슈퍼 컴퓨터인 드라이브 AGX(DRIVE AGX) 가 그것입니다.(Building autonomous vehicles, like all robots, requires three computers: NVIDIA DGX to train AI models, Omniverse to test drive and generate synthetic data, and DRIVE AGX, a supercomputer in the car.)"

• 엔비디아 DGX (NVIDIA DGX) : AI 모델 학습
• 옴니버스 (Omniverse) : 테스트 주행 및 합성 데이터 생성
• 드라이브AGX (DRIVE AGX) : 차량 내 슈퍼컴퓨터

드라이브 하이페리온(DRIVE Hyperion)은 최초의 종합 자율주행 플랫폼(end-to-end AV platform)으로 차세대 차량을 위한 첨단 SoC, 센서, 안전 시스템을 통합하며, 종합 센서 시스템(sensor suite)과 능동형 안전 및 레벨 2 주행 스택을 제공합니다. 메르세데스 벤츠(Mercedes-Benz), 재규어랜드로버(JLR), 볼보자동차(Volvo)와 같은 자동차 안전 분야의 선도 기업들이 이를 채택하고 있다.

젠슨 황은 자율주행차 발전에 있어 합성 데이터(synthetic data)의 중요한 역할을 강조했다. 실제 데이터는 제한적이기 때문에 합성 데이터는 자율주행차 데이터 팩토리를 훈련하는 데 필수적이라고 설명했다.

엔비디아가 옴니버스(Omniverse) AI 모델과 코스모스(Cosmos)에 의해 구동되는 이 접근 방식은 "훈련 데이터를 비약적으로 향상시키는 합성 주행 시나리오를 생성합니다.(generates synthetic driving scenarios that enhance training data by orders of magnitude.)"

옴니버스(Omniverse)와 코스모스(Cosmos)를 사용하는 엔비디아의 AI 데이터 팩토리(AI data factory)는 "수백 번의 주행을 수십억 마일의 효과적인 주행 거리로 확장(hundreds of drives into billions of effective miles,)" 할 수 있다고 젠슨 황은 말했습니다. 이는 안전하고 진보된 자율 주행에 필요한 데이터 세터를 획기적으로 증가시킨다.

"우리는 자율 주행 차량을 위한 방대한 양의 훈련 데이터를 확보하게 될 것입니다.(We are going to have mountains of training data for autonomous vehicles,)"라고 그는 덧붙였다.

세계 최대 자동차 제조업체인 도요타(Toyota)는 안전 인증을 받은 엔비디아 드라이브OS(NVIDIA DriveOS) 운영체제가 구동되는 엔비디아 드라이브 AGX 오린(NVIDIA DRIVE AGX Orin) 플랫폼을 기반으로 차세대 차량을 개발할 예정이라고 젠슨 황은 말했다.

"컴퓨터 그래픽이 놀라운 속도로 혁신되었던 것처럼, 앞으로 몇 년 동안 자율 주행 기술 개발 속도가 엄청나게 빨라질 것입니다.(Just as computer graphics was revolutionized at such an incredible pace, you’re going to see the pace of AV development increasing tremendously over the next several years,)" 라고 젠슨 황은 말했다. 이러한 차량은 기능적으로 안전한 첨단 운전 보조 기능을 제공할 것이다.

 

에이전틱 AI와 디지털 제조 (Agentic AI and Digital Manufacturing)

엔비디아와 파트너들은 효율적인 연구를 위한 PDF-팟캐스트(PDF-to-podcast), 대량의 비디오 및 이미지 분석을 위한 비디오 검색 및 요약 기능을 포함한 에이전틱 AI를 위한 AI 블루프린트(AI Blueprints for agentic AI)를 출시^[각주:3]했다. 이를 통해 개발자는 어디서나 AI 에이전트를 구축, 테스트 및 실행할 수 있도록 지원한다.

AI 블루프린트(AI Blueprints)는 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화하기 위한 맞춤형 에이전트를 배포할 수 있도록 개발자를 지원한다. 이 새로운 파트너 블루프린트 카테고리는 엔비디아 NIM 마이크로서비스(NVIDIA NIM microservices) 및 엔비디아 네모(NVIDIA NeMo)를 포함한 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼을 크루AI(CrewAI), 데일리(Daily), 랭체인(LangChian), 라마인덱스(LlamaIndex), 웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases) 같은 주요 플랫폼 제공업체의 자사 플랫폼에 통합한다.

또한 젠슨 황은 새로운 라마 네모트론(Llama Nemotron)을 발표했다.

개발자는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 사용해 고객 지원, 사기 탐지, 공급망 최적화와 같은 작업을 수행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되는 모델은 어떤 가속화된 시스템에서도 AI 에이전트를 강력하게 지원할 수 있다.

엔비디아 NIM 마이크로서비스는 미디어 산업에서 비디오 콘텐츠 관리 효율성을 높이고, 시청자 참여를 강화하며 작업 흐름을 간소화한다.

디지털 애플리케이션을 넘어, 엔비디아의 혁신은 로보틱스를 통해 물리적 세계를 혁신하는 AI의 길을 열고 있다.

"제가 언급한 모든 지원 기술을 통해, 앞으로 몇 년 내에 로보틱스 전반에서 매우 빠르고 놀라운 돌파구를 가능하게 할 것입니다.(All of the enabling technologies that I’ve been talking about are going to make it possible for us in the next several years to see very rapid breakthroughs, surprising breakthroughs, in general robotics.)"

제조분야에서는 엔비디아의 아이작 GR00T 블루프린트(NVIDIA Isaac GR00T Blueprint)가 합성 동작 데이터를 대규모로 생성하여 모방 학습을 통해 휴머노이트 로봇을 훈련할 수 있도록 개발자를 지원할 것이다.

젠슨 황은  엔비디아의 옴니버스(Omniverse)를 활용해 휴머노이드 학습을 위한 수백만 개의 합성 동작을 생성함으로써 로봇을 효율적으로 훈련하는 것이 중요하다고 강조했다.

메가 블루프린트(Mega blueprint)는 로봇 플릿의 대규모 시뮬레이션이 가능하며, 액센추어(Accenture) 및 키온(KINO)과 같은 선도 기업들이 창고 자동화를 위해 이를 채택하고 있다.

이러한 AI 도구들은 엔비디아의 최신 혁신인 개인용 AI 슈퍼컴퓨터, 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)를 위한 기반을 마련한다.

 

엔비디아, 프로젝트 디지츠 공개 (NVIDIA Unveils Project Digits)

젠슨 황은 개인사용자와 개발자 모두에게 엔비디아 그레이스 블랙웰(NVIDIA Grace Blackwell)을 쥐여주게 될 엔비디아 프로젝트 디지트(NVIDIA Project DIGITS)를 공개했다.

"여러분께 보여드리고 싶은 것이 하나 더 있습니다.(I have one more thing that I want to show you."라고 젠슨 황은 말했다. "우리가 약 10년 전에 시작한 이 놀라운 프로젝트 없이는 이러한 모든 것이 불가능했을 것입니다. 회사 내부에서는 이 프로젝트를 'DIGITS' 프로젝트라고 불렀습니다. 즉, 딥러닝 GPU 인텔리전스 트레이닝 시스템(Deep Learning GPU Intelligence Training System)입니다.(None of this would be possible if not for this incredible project that we started about a decade ago. Inside the company, it was called Project DIGITS — deep learning GPU intelligence training system.)"

젠슨 황은 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨팅 여정을 강조하며, 2016년에 첫 엔비디아 DGX 시스템을 OpenAI에 제공했던 이야기를 들려주었다. "이는 인공지능 컴퓨팅을 혁신적으로 변화시켰습니다.(And obviously, it revolutionized artificial intelligence computing.)"

새로운 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)는 이 미션을 한 단계 더 발전시킨다. "모든 소프트웨어 엔지니어, 모든 엔지니어, 모든 창의적인 아티스트  —  오늘날 컴퓨터를 도구로 사용하는 모든 사람은 AI 슈퍼컴퓨터를 필요로 할 것입니다.(Every software engineer, every engineer, every creative artist — everybody who uses computers today as a tool — will need an AI supercomputer.)"라고 젠슨 황은 강조했다.

젠슨 황은 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(GB10 Grace Blackwell Superchip)으로 구동되는 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)가 엔비디아의 가장 작지만 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터라고 밝혔다. "이것이 엔비디아의 최신 AI 슈퍼컴퓨터입니다.(This is NVIDIA’s latest AI supercomputer.)" 젠슨 황은 장치를 선보이며 말했다. "엔비디아 AI 스택 전체를 실행할 수 있으며, 엔비디아의 모든 소프트웨어가 이 위에서 구동됩니다. DGX 클라우드(DGX Cloud) 또한 이 장치에서 실행됩니다.(It runs the entire NVIDIA AI stack — all of NVIDIA software runs on this. DGX Cloud runs on this.)"

컴팩트하면서도 강력한 프로젝트 디지츠는 5월에 출시될 예정입니다.

 

혁신의 한 해

"놀라운 한 해 였습니다.(It’s been an incredible year.)"라고 젠슨 황은 키노트를 마무리하며 말했다. 그는 엔비디아의 주요 성과로 블랙웰(Blackwell) 시스템, 물리적 AI 파운데이션 모델(physical AI foundation models), 에이전틱 AI(agentic AI) 및 로보틱스 분야의 혁신을 강조했다.

"여러분 모두의 협력에 감사드립니다.(I want to thank all of you for your partnership.)"라고 젠슨 황은 덧붙였다.

 

* source : 엔비디아 블로그(EN)  /  (KO)

 

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1. DLSS 4 기술소개 (한국어): https://www.nvidia.com/ko-kr/geforce/technologies/dlss/ [본문으로]
2. 광선 추적된 삼각형(ray-traced triangles)은 3D 그래픽에서 삼각형으로 구성된 객체에 대해 광선 추적 알고리즘을 적용하여 빛의 반사, 굴절, 그림자 등을 사실적으로 계산한 결과를 의미한다. 이 기술은 특히 고품질 렌더링과 실시간 그래픽(예: 게임, 애니메이션, 시뮬레이션)에서 활용된다. [본문으로]
3. 기업의 업무 자동화를 위한 NVIDIA 에이전틱 Blueprint 출시 [본문으로]