1980년 베를린 장벽 인근의 천막에서 출발한 Tempodrom은 여러 차례 자리를 옮긴 끝에 2001년 안할터 반호프 근처에 정착했습니다. 이후 이 상설 공연장은 콘서트와 갈라, 정치 행사를 품어 왔죠.
오늘 이곳에서는 전혀 다른 종류의 무대가 펼쳐집니다.
GTC 베를린은 사흘간 열리며, 멀지 않은 STATION-Berlin에서는 에이전틱 AI와 로보틱스, 피지컬 AI, 오픈 모델, 가속 컴퓨팅을 다루는 100개가 넘는 세션이 진행됩니다. 이곳에는 기자와 애널리스트, 파트너가 메인 이벤트를 보기 위해 모였습니다. NVIDIA 창립자 겸 CEO 젠슨 황의 키노트죠.
무대에 오른 젠슨 황
젠슨 황 CEO는 질문 하나로 말문을 열었습니다. L’Oréal과 Revolut, Spotify, Merck, Vodafone, Zara, Porsche, Nestlé, HSBC의 공통점은 무엇일까요? 모두 유럽 기업이고, 모두 NVIDIA와 AI를 함께하고 있다는 것이 그의 답이었습니다.
이번 키노트는 파리와 런던, 스톡홀름, 더블린을 도는 일주일간의 유럽 일정 끝에 열렸습니다. 그사이 NVIDIA는 유럽 기술 생태계에 100억 달러 가까이 투자하기로 하고 1만 2,000곳이 넘는 파트너와 협력해 왔죠. “컴퓨터 산업이 수십 년간 발전해 온 끝에, 우리는 이제 새로운 산업혁명의 초입에 서 있습니다”라고 젠슨 황 CEO는 말했습니다.
그는 AI를 5층 케이크에 빗대 설명했습니다. 에너지가 AI 팩토리를 이루는 첨단 컴퓨터를 돌리고, 그 위에서 작동하는 모델이 토큰과 디지털 지능을 만들어 내며, 그것이 다시 모든 애플리케이션에 녹아든다는 것이죠.
“AI 모델이 등장하기 한참 전에 인프라가 먼저 있어야 합니다”라며 그는 인터넷에 네트워킹이, 전기에 전력망이 먼저 필요했던 것과 마찬가지라고 짚었습니다.
“이 AI 경제의 일원이 되려면 AI를 소비하는 데 그쳐서는 안 됩니다. AI를 생산해야 합니다”라며 “우리는 그 모든 것을 이곳 유럽에서 할 수 있고, 사실 이미 시작했습니다”라고 젠슨 황 CEO는 말했습니다.
새로운 형태를 갖춘 AI 팩토리
젠슨 황 CEO는 하드웨어와 시스템 소프트웨어, CUDA-X 라이브러리, 모델을 아우르는 NVIDIA의 풀스택 AI 팩토리를 AI 인프라를 짓고 운영하는 포괄적인 플랫폼으로 소개했습니다.
“이것이 AI 팩토리를 만드는 데 필요한 기술의 폭을 보여 줍니다”라며 “오늘날 NVIDIA가 만드는 것이 바로 이것이고, 유럽이 AI 생태계와 AI 경제의 일원이 되도록 우리가 뒷받침할 수 있는 토대입니다”라고 그는 말했습니다.
그는 본격 양산에 들어간 Vera Rubin이 NVIDIA 컴퓨팅 플랫폼을 모델과 대규모 언어 모델 너머로 넓혀 AI 에이전트 전체를 처리하게 한다고 설명했습니다. 최신 랙 스케일 하드웨어 제품도 여럿 선보였고요.
이어 젠슨 황 CEO는 NVIDIA DSX POD를 발표했습니다. 파트너가 모듈형 컨테이너 안에 완성한 NVIDIA Vera Rubin AI 팩토리를 출하 전에 통합·검증해 내보내는 레퍼런스 디자인이죠. DSX POD를 쓰면 부지의 유틸리티만 준비되면 현장 배포 기간을 6개월에서 단 14일로 줄일 수 있습니다.
“세계 공급망의 완전한 변화입니다”라며 “사람들이 데이터센터를 설치하고 짓는 방식을 바꿀 것이고, 그 결과 속도가 올라가길 바랍니다”라고 그는 말했습니다.
NVIDIA DSX AI 팩토리 플랫폼은 냉각용 물 소비를 최대 100%까지 줄이면서도 같은 AI 산출물을 최대 30% 적은 전력으로 만들어 냅니다.
새로운 컴퓨팅 플랫폼이 된 에이전트 — 그리고 공학 문제가 된 안전
젠슨 황 CEO는 에이전트가 생각하고 추론하고 반복하며 도구를 쓴다고 설명했습니다. 쓸모가 커질수록 토큰 소비도 함께 늘어난다는 것이죠.
그는 에이전트를 다섯 가지 요소로 이뤄진 존재로 설명했습니다. 모델, 그 작업과 메모리를 조율하는 하네스, 하네스를 격리하는 샌드박스, 지식, 그리고 도구입니다. 이렇게 보면 에이전트는 질문에 답하는 모델 그 이상인데요. 지식을 끌어다 쓰고 도구를 통해 행동할 수 있죠.
“가장 중요한 것은 에이전트의 보안을 확실히 하는 일입니다”라고 그는 말했습니다. 자율 에이전트는 파일과 자원, 네트워크, 도구에 접근할 수 있는 만큼 권한은 최소로 두고 모니터링해야 한다는 뜻입니다.
NVIDIA의 답은 새로 선보인 안전한 AI 에이전트를 위한 NVIDIA OpenShell 레퍼런스 아키텍처입니다. 에이전트와 그것이 영향을 줄 수 있는 시스템 사이에 자리하는, 커널 수준 샌드박싱을 갖춘 오픈 소스 정책 제어 런타임 NVIDIA OpenShell을 토대로 삼은 풀스택 설계죠.
그만큼 권한과 정책 집행, 모니터링도 상황에 따라 유연하게 바뀌어야 합니다. “에이전트가 실행될 때마다 권한은 매번 달라집니다”라고 젠슨 황 CEO는 말했습니다.
전문성을 경쟁력으로 바꾸는 오픈 모델
젠슨 황 CEO는 NVIDIA의 오픈 모델을 각자의 필요에 맞춘 AI를 만드는 출발점으로 제시했습니다.
NVIDIA의 프런티어급 오픈 모델은 산업 전반에서 쓸 수 있습니다. 언어를 위한 Nemotron, 월드 파운데이션 모델을 위한 Cosmos, 휴머노이드 로보틱스를 위한 GR00T, 자율주행차를 위한 Alpamayo, 양자-고전 컴퓨팅을 위한 Ising, 그리고 물리 AI를 위한 Earth-2가 있죠.
“우리가 곧 프런티어입니다”라며 “그래서 이 모든 분야에서 여러분께 모든 모델을 제공하고, 지금도 계속 작업하고 있습니다. 10년째 해 왔고, 앞으로도 계속할 것입니다”라고 그는 말했습니다.
NVIDIA는 모델과 데이터, 그것을 재현할 스크립트까지 제공합니다. 덕분에 기업은 특정 용도에 맞춰 자사 데이터로 모델을 포스트트레이닝해, 독자 데이터를 그가 말한 ‘소버린 인텔리전스’로 바꿔 낼 수 있죠.
“Nemotron처럼 대단히 뛰어난 오픈 모델에서 출발해, 자사 데이터로 여러분의 용도에 맞게 포스트트레이닝하면 당연히 초지능에 이를 수 있습니다”라며 “대단히 합리적인 선택이고, 필요한 기술은 오늘 이미 다 있습니다”라고 젠슨 황 CEO는 말했습니다.
에이전트에 지식 계층을 더하는 NVIDIA
이어 젠슨 황 CEO는 NVIDIA Agent Knowledge Foundation을 소개했습니다. 문서 속 비정형 정보든 데이터베이스 속 정형 데이터든, 에이전트를 기업 데이터에 연결하는 모델과 라이브러리 모음이죠.
그는 문서를 파싱하고 질의를 임베딩하며 관련 정보를 재순위화하는 Nemotron 도구들과 함께, 정형 데이터로 예측을 수행하는 새로운 NVIDIA Kumo 모델을 강조했습니다.
“결국 이 에이전트를 슈퍼 에이전트로 만드는 것은 회사의 지식에 접근할 수 있게 해 주는 일입니다”라고 그는 말했습니다.
NVIDIA CUDA-X — 에이전트를 위한 가속 도구
젠슨 황 CEO는 NVIDIA CUDA-X를 과학과 공학, 연구, 창작 전반에서 쓰이는 가속 라이브러리 모음으로 소개했습니다.
NVIDIA 가속 컴퓨팅 플랫폼 위에서 1,100만 명이 넘는 개발자가 개발하고 있습니다.
그는 이들 라이브러리가 시뮬레이터와 솔버, 데이터 처리 엔진을 가속할 수 있다고 말했습니다. 에이전트가 쓸모 있는 일을 하기 위해 끌어다 쓸 법한 도구들이죠.
“CUDA-X 도구가 에이전트에게 일에 필요한 연장을 쥐여 줍니다”라고 그는 말했습니다.
실험실과 공장, 엔지니어링 현장으로 들어간 에이전트
영상에서는 NVIDIA Agent Toolkit이 회사의 지식과 모델, 도구를 하나로 모으는 모습을 산업별 사례 세 가지로 보여 줬습니다.
Lila Sciences에서는 에이전트가 B세포 림프종 치료 후보를 설계하도록 돕습니다. 가상 실험으로 자동화 실험실의 작업 방향을 잡아 주죠.
Siemens의 에를랑엔 공장에서는 에이전트가 신제품의 양산 준비를 돕습니다. 변경 사항이 실제 생산 라인에 닿기 전에 디지털 트윈에서 계획을 시험해 보는 식입니다.
Dassault Systèmes에서는 엔지니어링 에이전트가 차량 설계를 다듬습니다. 시뮬레이션으로 문제를 찾아내 설계를 개선하죠.
“그리고 [이 모든] 지식과 도구는 여러분의 것입니다”라며 “여러분의 전문성이고, 이제 이 모든 것을 할 수 있습니다”라고 젠슨 황 CEO는 영상이 끝난 뒤 말했습니다.
분산 AI 인프라가 되는 통신사
젠슨 황 CEO는 AI가 통신을 바꾸고 있다고 말했습니다. 주파수 효율을 높이고 기지국을 분산 AI 인프라로 바꿔 놓는다는 것이죠.
그는 10만 개 사이트와 약 100기가와트 규모의 분산 데이터센터를 언급하며, 8년 가까운 작업 끝에 NVIDIA가 Nokia와 함께 T-Mobile 네트워크에서 첫 상용 통화에 성공했다고 밝혔습니다.
“이제 CUDA가 전화를 겁니다”라며 “AI는 우리가 통신을 다루는 방식에 혁명을 일으킬 것입니다. 주파수 효율을 엄청나게 끌어올릴 겁니다”라고 그는 말했습니다.
치료실로 들어온 AI
헬스케어·생명과학 리더들이 NVIDIA 기술 위에서 신약 개발을 앞당기고 환자 진료의 폭을 넓히고 있습니다.
예를 들어 NVIDIA와 Siemens Healthineers는 AI 기반 방사선 치료를 개발하고 있습니다.
Nemotron 에이전트가 치료 계획을 조율하고, Isaac for Healthcare 플랫폼과 Omniverse 라이브러리가 장비와 환자 해부 구조의 디지털 트윈을 만들어 종양 조준을 시뮬레이션하죠. 여기에 IGX Thor를 갖춘 Holoscan이 실시간 영상과 센서 데이터를 이어 줘, 환자가 움직이는 동안에도 실시간으로 조사를 조정할 수 있게 합니다.
젠슨 황 CEO는 적응형 방사선 치료를 피지컬 AI 응용으로 설명했습니다. 치료 중에도 환자의 몸과 종양이 달라지는 만큼, 시스템이 그 변화를 좇으며 방사선 조준을 조정해야 한다는 것이죠.
“종양의 모양이 바뀝니다. 치료를 받는 동안 신체도 변합니다”라며 “이 적응형 방사선 치료 로봇은 변하는 환경을 인지하고 종양이 어디 있는지 파악해 완벽하게 분할한 뒤, 그에 맞춰 방사선을 조사해야 합니다”라고 그는 말했습니다.
앞으로의 길: NVIDIA 자동차 생태계에 합류하는 모빌리티 리더들
젠슨 황 CEO는 NVIDIA Hyperion 컴퓨팅 플랫폼이 더 많은 차량 플릿에 설계 단계부터 들어가고 있다고 말했습니다. 자율주행 소프트웨어가 로보택시를 차량 호출 서비스와 이어 준다는 설명이죠.
Lucid와 협력하는 Bolt를 비롯해 Mercedes-Benz와 Volkswagen Commercial Vehicles, Einride가 NVIDIA Hyperion 컴퓨팅 플랫폼 위에서 선별된 자율주행 활용 사례를 선보이며, 레벨 3·4 차량은 물론 미래 로보택시 플릿에 적용할 가능성을 보여 주고 있습니다.
여기에 더해 Volvo Cars는 안전한 자율주행을 위해 Hyperion과 NVIDIA Alpamayo Stack 소프트웨어를 도입합니다. NVIDIA는 개발자가 자율주행차를 대규모로 개발·검증·배포하도록 돕는 새로운 AI·안전 기술도 함께 선보였습니다.
Volkswagen의 밴과 JLR, Volvo, Mercedes-Benz의 차세대 차량이 Hyperion과 호환될 것이라고 젠슨 황 CEO는 발표하며 “Hyperion에 오신 것을 환영합니다”라고 말했습니다.
로보틱스 연구자를 위한 레퍼런스 휴머노이드
이어 젠슨 황 CEO는 Isaac GR00T 기반의 레퍼런스 휴머노이드 Agile ONE SN을 발표했습니다. 31자유도의 몸체를 갖췄고 내년 출시 예정이며, 연구자의 환경 구축 시간을 몇 주에서 며칠로 줄이도록 설계됐죠.
이 플랫폼은 모듈형입니다. 연구자는 전체 워크플로우를 그대로 쓸 수도, 필요한 구성 요소만 골라 쓸 수도 있습니다.
“아주 좋은 출발점입니다”라고 그는 말했습니다.
이 제품은 NVIDIA의 개방형 피지컬 AI 스택 위에 서 있습니다. 데이터 수집을 맡는 Isaac Capture, 로봇 지능을 담당하는 GR00T 모델, 시뮬레이션 기반 학습을 위한 Isaac Lab, 런타임인 Isaac OS, 그리고 NVIDIA의 공개 피지컬 AI 데이터셋이죠. Agility Robotics와 Figure, KUKA, NEURA Robotics를 비롯한 파트너들이 이미 같은 플랫폼 위에서 개발하고 있습니다.
새로운 기계를 만난 개인용 AI
젠슨 황 CEO는 지난주 출시된 RTX Spark 노트북 이야기로 키노트를 마무리했습니다. RTX 그래픽과 NVIDIA의 풀스택 AI 플랫폼을 얇고 고급스러운 Windows PC에 담아 가속 창작과 몰입형 게이밍, 강력한 로컬 AI를 제공하는 제품이죠.
그는 이 제품의 1페타플롭 성능과 128GB 메모리를 2016년 OpenAI에 전달했던 DGX-1과 견주며, 크기 차이를 마지막 한마디로 터뜨렸습니다.
“2016년에 저는 1페타플롭과 128GB를 OpenAI라는 작은 회사에 전달했습니다”라며 젠슨 황 CEO는 청중 앞에 작은 기기를 들어 보였습니다. “이것도 1페타플롭에 128GB입니다. 다른 점이라면, 이건 이렇게 한 손에 들 수 있는데 DGX-1은 두 사람이 들고 계단을 올라가야 했다는 점입니다.”
이어 그는 에이전트가 Hugging Face의 Microduck을 학습시키는 영상을 보여 줬습니다. 에이전트가 코스를 꾸리고 Isaac Sim에서 로봇을 시뮬레이션한 뒤 학습 작업을 클라우드로 보내고, 학습된 정책을 다시 RTX Spark로 가져와 평가한 다음 실제 로봇에 배포하는 과정이었죠.
네 마리의 Microduck이 무대 위 젠슨 황 CEO 옆에 자리를 잡고 신호에 맞춰 앉고 일어서고 낮잠까지 잤습니다. 그는 이들이 RTX Spark에서 만들어졌고 클라우드에서 학습했으며 시뮬레이션에서 기술을 익혔다고 설명했습니다.
“너희는 RTX Spark에서 만들어졌고, 클라우드의 수많은 NVIDIA 슈퍼컴퓨터에서 학습했으며, 바로 여기 RTX Spark와 디지털 트윈에서 기술을 익혔단다”라고 젠슨 황 CEO는 Microduck들에게 말했습니다.
마지막 총정리
Microduck들이 주위에 모인 가운데 젠슨 황 CEO는 키노트를 정리했습니다. 유럽은 AI 경제를 짓고 있고, AI 팩토리는 에이전트를 돌리는 방향으로 진화하고 있으며, 피지컬 AI가 다음 프런티어라는 것이었죠.
“이것이 전부입니다”라며 “누구나 에이전트를 만들 수 있습니다. 유럽의 모든 기업이 AI 기업이 될 것이고, 이곳 유럽에 번창하는 AI 경제가 들어설 것입니다”라고 그는 말했습니다.
마지막으로 젠슨 황 CEO는 깜짝 선물을 하나 더 준비했습니다. 키노트의 주제를 코믹하게 되짚는 유로비전풍 피날레 공연이었죠.
가사는 OpenShell의 가드레일에서 출발해 — “자격 증명은 없다. 접근은 기각” “BlueField 위의 Sentry는 결코 퇴근하지 않는다” — 피지컬 AI로 내달렸습니다. 로봇 학습을 두고는 “학자금 대출 없는 로봇들의 대학”이라고 노래했죠.
결정적인 한 방은 이것이었습니다. “fungible은 fun 없이는 쓸 수 없다.” 색소폰 솔로에 이어 “We are Europa” 후렴이 뜨겁게 이어졌습니다.
“함께 유럽의 AI 경제를 만들고 AI를 일하게 합시다”라며 젠슨 황 CEO는 강연을 마무리했습니다. “좋은 GTC 보내시기 바랍니다.”
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