엔비디아 GTC 2025, 의미, 젠슨황 인터뷰

 

 

엔비디아 GTC 2025 키노트 –  젠슨 황 CEO

 

블랙웰 아키텍처 & AI 컴퓨팅 혁명  

- 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 본격 생산 시작, 동일 전력 대비 호퍼(Hopper) 대비 25배 성능 향상  

- 블랙웰 MV-Link 72 및 다이너모(Dynamo) 적용 시 AI 추론 성능이 호퍼 대비 40배 증가  

- 아키텍처 변화: 통합형 MV-Link에서 분산형 MV-Link로 전환, 공냉식에서 수냉식으로 전환  

 

 

AI 팩토리 인프라 및 로드맵  

- 엔비디아는 미래 데이터센터를 "AI 팩토리"로 재정의 – 토큰 생성 전용 시설  

- 명확한 다년간 로드맵 발표:  

  - 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) (2025년 하반기): FLOPs 1.5배 증가, 새로운 어텐션 연산, 네트워크 대역폭 2배 증가  

  - 베라 루빈(Vera Rubin) (2026년 하반기): 새로운 CPU, GPU, 네트워킹, MV-Link 144  

  - 루빈 울트라(Rubin Ultra) (2027년 하반기): MV-Link 576, 15 엑사FLOPs, 4,600TB/s 대역폭  

 

 

실리콘 포토닉스(Silicon Photonics) 혁신  

- 세계 최초 공동 패키징 광 실리콘 포토닉 시스템(1.6Tbps CPO)  

- 마이크로링 공진 변조기(MRM) 기술 적용  

- 기존 트랜시버 대비 전력 소모 대폭 절감  

- 수백만 개의 GPU를 연결하는 대규모 데이터센터에서 수십 메가와트의 전력 절약 가능  

 

 

엔터프라이즈 AI 인프라  

- 신규 DGX 스테이션 및 DGX 스파크 시스템(20 페타FLOPs) 발표  

- Dell, HP, Lenovo 등과 협력하여 기업용 AI 시스템 제공  

- NIMS (NVIDIA Inference Microservices) 발표 – 기업용 AI 추론 모델 탑재  

 

 

로보틱스 및 물리적 AI  

- 아이작 그루트 N1(Isaac Groot N1): 휴머노이드 로봇을 위한 파운데이션 모델(오픈소스 제공)  

- 뉴턴(Newton): NVIDIA, DeepMind, 디즈니 리서치가 공동 개발하는 새로운 물리 엔진  

- 젠슨 황: 물리적 AI가 "가장 거대한 산업이 될 것"이라고 강조  

 

 

AI 추론의 새로운 도전 과제  

- 기존 예상보다 100배 더 많은 연산력이 필요  

- 예시: 전통적인 LLM이 439개의 토큰을 사용해 오답을 생성한 반면, AI 추론 모델은 8,600개 이상의 토큰을 사용해 정답 도출  

- 추론(inference)이 컴퓨팅 성능 및 기업 수익성에 직접 영향을 미치는 핵심 과제로 부각  

 

 

NVIDIA 다이너모(Dynamo): AI 팩토리 운영체제  

- GPU 간 작업 분배 및 최적화 관리  

- 파이프라인, 텐서, 전문가 병렬 처리 기능 제공  

- 토큰 생성(prefill) 및 디코딩(decode) 단계 성능 최적화  

- 오픈소스 제공으로 광범위한 채택 유도  

 

 

"Scale-Up Before Scale-Out" 철학  

- 한 개의 블랙웰 랙(rack)으로 1 엑사FLOPs 제공 (과거에는 여러 개의 랙 필요)  

- 그레이스 블랙웰 MV-Link 72 랙: 60만 개의 부품, 5천 개의 케이블(총 2마일 길이)  

- 데이터센터 아키텍처를 근본적으로 변화시켜 전력당 연산량 극대화  

 

 

AI 발전을 가로막는 3가지 핵심 과제  

1. 데이터 문제: 고품질 데이터 확보  

2. 훈련 문제: 인간 개입 없이 학습 가능하게 하는 방법  

3. 확장 문제: 리소스를 늘려 AI 성능을 지속적으로 개선하는 방법  

 

 

비즈니스 및 산업적 영향  

- 주요 기업과의 협력 발표:  

  - GM: 차세대 자율주행차 AI 플랫폼으로 엔비디아 채택  

  - T-Mobile, Cisco, NVIDIA, Cerebras: AI 기반 통신망 혁신  

  - 기업 AI 파트너십: Accenture, SAP, BlackRock, ServiceNow, Capital One 등  

 

 

검색에서 생성으로의 컴퓨팅 패러다임 변화  

- 기존 검색(retrieval) 기반 컴퓨팅에서 생성(generative) 기반 컴퓨팅으로 전환  

- 프로세서부터 스토리지까지 컴퓨팅 스택 전면 개편  

- 미래의 스토리지는 검색이 아닌 의미(semantics) 기반 시스템으로 변화  

 

 

AI 팩토리 경제학  

- AI 인프라에서 가장 중요한 요소는 전력  

- 데이터센터의 성능은 "토큰/초/메가와트" 단위로 측정  

- 에너지 효율성이 곧 수익성으로 직결  

 

 

로봇 혁명과 미래 전망  

- 젠슨 황: "이제 로봇의 시대가 왔다"고 선언  

- 2030년까지 5천만 명의 노동력 부족 예상  

- 물리적 AI가 모든 산업에서 자율 시스템을 구현하는 핵심 기술이 될 것  

 

 

젠슨 황은 엔비디아가 AI 혁신을 위한 인프라 제공자로서 핵심적인 역할을 수행할 것임을 강조하며, AI 시스템의 연산 요구가 폭발적으로 증가하는 상황에서 이를 해결할 명확한 기술 로드맵을 제시함.

(루팡)

 

 

 

Citi, 엔비디아 매수 등급, 목표주가 163달러

 

"GTC 2025: NVIDIA는 여전히 왕좌를 지키고 있다"

 

“NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 오늘 GTC 기조연설을 진행했습니다. 세 가지 핵심 포인트가 눈에 띕니다.

 

NVIDIA는 TAM 전망에 대한 추가 정보를 제공했으며, 추론(Inference)과 훈련(Training) 모두 지속적으로 더 많은 연산 능력을 필요로 하기 때문에 2028년까지 연간 총 설비투자(CapEx)가 1조 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

 

블랙웰(Blackwell) 아키텍처는 단순히 정상 궤도로 돌아온 것이 아니라 기대치를 초과하는 성과를 보이고 있습니다. 미국 4대 하이퍼스케일러(대형 데이터센터 사업자)의 개별 다이(Die) 출하량이 2025년에 360만 개에 달할 것으로 예상되며, 이는 호퍼(Hopper) 아키텍처의 최고치 대비 2.8배 증가한 수준입니다.

 

NVIDIA는 추론(Inference) 분야에서 확실한 리더십을 유지하고 있으며, 공격적인 컴퓨팅 로드맵(B300, 루빈(Rubin), 루빈 울트라(Rubin Ultra)), 소프트웨어 리더십(예: 다이너모(Dynamo)), 그리고 네트워킹 혁신(CPO) 등을 통해 더욱 앞서나가고 있음을 강조했습니다.

 

결론적으로, 우리는 이번 기조연설을 통해 NVIDIA의 리더십이 더욱 확대되고 있음을 확인했습니다. 

 

NVIDIA의 추론(Inference) 부문 강화는 긍정적으로 평가하며, 회사 측에서도 추론이 이제 훈련만큼이나 많은 연산 능력을 필요로 한다고 언급했습니다. 매수 의견을 유지합니다.”

 

 

짐 크레이머 : 젠슨 황

✅젠슨황 CNBC 인터뷰 요약 (짐크레이머)

 

📌엔비디아 CEO 젠슨 황은 AI 인프라 구축이 1조 달러 규모의 산업으로 빠르게 성장할 것이라고 전망. 

 

현재까지 1,500억 달러 규모의 AI 인프라가 구축되었으며, 앞으로 더 많은 투자가 필요함.

 

AI 기술이 지난 1년 사이에 비약적으로 발전. 더 똑똑해지고 논리적 사고가 가능해졌으며, 다양한 산업에서 활용 중.

 

📌엔비디아의 AI 칩은 비싸지만, 비용 절감 및 수익 창출 효과가 매우 큼. 

 

빠른 처리 속도로 비용을 절감하고, AI가 생성하는 콘텐츠를 활용해 수익을 낼 수 있음.

 

GM, 디즈니, 시스코 등 대기업들이 엔비디아와의 협력을 미래 성장의 핵심 요소로 인식.

 

엔비디아는 '실리콘 포토닉스' 기술을 활용해 

 

수백만 개의 AI 프로세서를 연결하는 대규모 데이터 센터 인프라 구축 계획.

 

미국 정부의 관세 정책에 대비해 미국 내 제조업 확대 추진 중. 

 

📌TSMC 및 폭스콘과 협력하여 미국 내 칩 생산 준비 중.

 

📌중국 시장이 여전히 중요하지만, 단기적으로 관세 영향은 크지 않을 것으로 전망. 

 

AI는 이미 글로벌 기술이며, 다양한 산업에서 활용되고 있음.

 

 

 

 

✅Nvidia의 지리적 정치적 긴장 증가 속 미국 칩 제조에 대한 대규모 투자 계획

 

Nvidia는 향후 4년 동안 수백억 달러를 미국 칩 및 전자제품 제조에 투자할 계획이

 

📌이는 트럼프의 관세 위협에 대응하여 공급망을 아시아에서 전환하는 목적

 

CEO 젠슨 황은 회사가 최대 5천억 달러 상당의 전자제품을 조달할 목표를 가지고 있으며, 

 

이 중 수십억 달러가 미국에서 생산될 것으로 예상한다고 밝혔음.

 

📌또한 Nvidia의 최신 시스템이 현재 대만 반도체 제조 회사(TSMC)와 폭스콘과 같은 공급업체를 통해 미국에서 제조되고 있다고 언급

 

젠슨 황은 미국의 수출 통제에도 불구하고 중국의 화웨이로부터 커지는 경쟁 위협을 보고 있음.

 

Nvidia는 여전히 TSMC의 대만 시설에 크게 의존하고 있지만 자연 재해나 지리 정치적 긴장과 같은 위험을 완화하기 위해 미국 내 공급망을 다각화하는 작업을 진행

 

📌젠슨 황은 AI 산업에 대한 미국의 지원이 유익하다고 믿고 Arizona에서의 TSMC의 1천억 달러 투자를 공급망 탄력성을 위한 중요한 단계로 보고 있음.

 

Nvidia는 화웨이의 AI 칩과의 경쟁에 계속 직면하고 있으며, 젠슨 황은 이를 상당한 세력이라 언급

(그로쓰리서치)