이번 포스팅에서 다룬 내용은 엔비디아의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 2025년 CES(Consumer Electronics Show)에서 진행한 기조연설(Keynote)에서 공개된 혁신적인 기술과 비전입니다.
1. “스케일링? 그게 뭐길래 이렇게 난리야?”
AI 업계가 최근 가장 주목하는 키워드 중 하나가 바로 **‘스케일링(Scaling) 법칙’**입니다.
- 프리 트레이닝(Pre-training): 대규모 데이터를 바탕으로 모델을 ‘기초 학습’하는 단계.
- 포스트 트레이닝(Post-training): RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 등으로 모델을 ‘정교화’하고 특정 분야에 특화.
- 테스트 타임(Test-time) 스케일링: 서비스를 실제로 제공할 때, 문제 해결 과정(추론)에 더 많은 연산 자원을 투입해 품질을 끌어올리는 방법.
이 3가지 스케일링 법칙 덕분에, AI 모델의 성능은 지금도 폭발적으로 상승 중입니다.
2. “블랙웰(Blackwell) GPU가 대체 뭐가 대단해?”
엔비디아의 최신 GPU 아키텍처인 **‘블랙웰(Blackwell)’**은
- 전력 대비 성능(성능/전력) 4배,
- 비용 대비 성능(성능/가격) 3배향상을 이뤄냈습니다.
주요사양주요 사양주요사양
- NVLink 72 시스템
- GPU 72개(=144 다이) 연결 → 1.4 엑사플롭스(exaFLOPS) AI 연산 성능
- 총 14TB HBM 메모리
- 트랜지스터 수 약 130조(Trillion)
- 케이블 5,000여 개, 구리 배선 총 2마일(3.2km)
- 무게 1~2톤, 부품 60만 개 이상, 전력 소비 120kW
전 세계 45개 공장에서 200여 종의 구성이 제조·공급되고 있는데, 이를 통해 데이터센터에서 생성되는 ‘AI 토큰(추론 결과)’을 엄청난 속도로 처리할 수 있게 됩니다.
3. “엔터프라이즈 AI에 올인? 네모(NVIDIA NeMo)는 뭔가요?”
“엔비디아 AI 스택”은 더 이상 연구실 전용이 아닙니다. 누구나 쉽게 현업에서 활용할 수 있도록 다음과 같은 도구들을 제공합니다.
- NVIDIA NIM(NVIDIA AI Microservices)
- NVIDIA NeMo
- Llama Neotron 시리즈
4. “디지털 트윈에서 ‘미래 예측’까지, 이제는 물리 세계도 시뮬레이션한다!”
엔비디아가 새롭게 공개한 **‘코스모스(Cosmos)’**는 **‘월드 파운데이션 모델(World Foundation Model)’**이라는 야심 찬 프로젝트입니다.
- 20백만 시간(2,000만 시간) 분량의 동영상을 학습
- 물리적 세계의 인과관계(중력, 마찰, 관성 등)와 객체 영속성(Object Permanence) 등을 이해
- 필요에 따라 “Doctor Strange처럼” 가능한 시나리오를 무한히 생성하여, 자율주행·로봇·산업 자동화 등에 활용
Omniverse(물리 기반 시뮬레이션 플랫폼)와 연동하면,
- 실제와 똑같이 동작하는 디지털 트윈을 생성
- 여기에서 Cosmos가 생성한 여러 “물리적으로 그럴듯한” 시나리오를 테스트
- 대규모 학습 데이터를 생성하거나 안전성을 검증
5. “로봇은 3개의 컴퓨터가 합체한다?”
젠슨 황은 로보틱스 = 3대의 컴퓨터로 정의합니다.
- DGX: 대규모 AI 학습(Training)을 담당(데이터센터급 슈퍼컴)
- Omniverse + Cosmos: 현실을 그대로 옮긴 디지털 트윈 + 물리적 시뮬레이션
- AGX(Orin·Thor 등): 실제 로봇(또는 차량)에 탑재되는 엣지 프로세서
적용예시적용 예시적용예시
- 자율주행차(AV)
- “DGX로 AI 모델 학습” → “Omniverse에서 무수히 많은 가상 주행 시나리오 검증” → “자동차 내부(AGX)에서 실시간 실행”
6. “인간형 로봇 시대가 코앞이라고?”
**‘아이작 그루트(Isaac Groot)’**는 인간형 로봇을 포함해 다양한 범용 로봇 개발을 돕는 플랫폼입니다.
- Apple Vision Pro 등으로 원격 제어(텔레옵) → 소수의 ‘인간 시연 데이터’ 확보
- Omniverse & Cosmos로 수십~수백 배의 ‘합성 데이터’ 생성
- 이를 통해 로봇의 정교한 동작(Policy) 학습 가능
이런 방식을 활용하면, 소수의 인간 시연만으로도 지능적 로봇 모션을 습득시키고, 무한히 많은 가상 환경에서 테스트할 수 있습니다.
7. “책상 위 슈퍼컴? 프로젝트 ‘Digits’가 온다!”
마지막으로 주목할 발표는 개인용 AI 슈퍼컴퓨터인 **프로젝트 ‘Digits’**입니다.
- GB110(Grace + Blackwell) SoC가 들어간 소형 기기
- 데스크톱 워크스테이션처럼 쓸 수도, “클라우드에 접속하듯” 무선·유선으로 연결해 쓸 수도 있음
- 출시 목표: 2025년 5월 전후
“DGX의 성능을 내 책상 위에”라는 컨셉으로, 많은 개발자와 연구자, 크리에이터들의 관심이 집중되고 있습니다.
8. 한눈에 보는 핵심 수치
- 블랙웰 GPU: 성능/전력 4배, 성능/가격 3배(이전 세대 대비)
- NVLink 72 시스템:
- GPU 72개, 1.4 엑사플롭스 AI 연산, 14TB 메모리
- 트랜지스터 130조, 케이블 5,000개(길이 3.2km), 1~2톤, 60만 개 부품, 120kW 소비
- Cosmos: 2,000만 시간의 동영상 데이터로 학습
- Thor(차량·로봇용 SoC): 기존 Orin 대비 20배 성능, ASIL-D 안전 기준 충족
- Project Digits: 2025년 중순 출시 예정
9. “앞으로의 AI, 어디까지 확장될까?”
AI 산업은 이미 소프트웨어를 넘어 하드웨어 혁신과 물리적 시뮬레이션, 그리고 인간형 로봇으로까지 확장되고 있습니다.
- 스케일링 법칙은 앞으로도 막대한 연산 자원을 필요로 하며, AI 성능을 기하급수적으로 끌어올릴 전망
- Omniverse+Cosmos를 통한 디지털 트윈과 합성 데이터 활용이 폭발적으로 늘어나, 로보틱스·자율주행·산업 자동화 전반이 혁신될 것
- Project Digits로 “개인용 AI 슈퍼컴” 시대가 열리면, 더욱 많은 개인·기업이 초거대 모델을 일상적으로 활용
결론적으로, 엔비디아가 제시한 비전은 “AI를 어디서든, 어떤 규모로든, 물리·디지털 경계를 뛰어넘어” 활용하도록 하는 것입니다.이를 통해 우리는 머지않아, AI 비서·AI 자율주행차·AI 로봇이 우리 곁에서 바로 지금처럼 쉬운 UX로 작동하는 미래를 마주하게 될 것입니다.
RTX 50 시리즈 모델 및 가격
| 모델명 | 출시 가격 (USD) | 한화 환산 가격 (약) |
|---|---|---|
| RTX 5090 | $1,999 | 약 290만 원 |
| RTX 5080 | $999 | 약 145만 원 |
| RTX 5070 Ti | $749 | 약 109만 원 |
| RTX 5070 | $549 | 약 80만 원 |
이러한 가격 책정은 이전 세대와 비교하여 성능 대비 경쟁력 있는 수준으로 평가됩니다.
주요 특징 및 성능
- 블랙웰 아키텍처: 새로운 아키텍처를 통해 AI 연산 능력과 전력 효율이 대폭 향상되었습니다.
- GDDR7 메모리: 더 빠르고 효율적인 GDDR7 메모리를 탑재하여 데이터 처리 속도가 개선되었습니다.
- DLSS 4 지원: AI 기반의 DLSS 4 기술을 통해 게임 성능과 그래픽 품질이 크게 향상되었습니다.
출시 일정
- RTX 5090과 RTX 5080: 1월 중 출시 예정
- RTX 5070 Ti와 RTX 5070: 2월 중 출시 예정
또한, RTX 50 시리즈가 탑재된 노트북은 3월부터 순차적으로 출시될 예정입니다.
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