CES 2025: NVIDIA 젠슨 황 CEO, “AI가 놀라운 속도로 진보하고 있다”

NVIDIA 창립자 겸 설립자인 젠슨 황(Jensen Huang)은 90분 간의 키노트로 CES 2025의 시작을 알렸습니다. 이번 키노트에서는 게이밍과 자율주행 차량(AV), 로보틱스와 에이전틱 AI(agentic AI)의 발전에 기여할 신제품 소식이 포함됐죠.

미국 라스베이거스의 미켈롭 울트라 아레나에 6천 명 넘게 운집한 관중 앞에 선 젠슨 황 CEO는 “AI가 놀라운 속도로 진보하고 있다”고 말했습니다.

“AI의 발달은 이미지와 단어, 소리를 이해하는 인식형 AI(perception AI)와 함께 시작됐습니다. 뒤이어 텍스트와 이미지와 소리를 만드는 생성형 AI가 등장했죠.” 젠슨 황은 이제 우리가 “처리와 추론, 계획과 행동이 가능한 물리 AI(physical AI)”의 시대로 들어서고 있다고 밝혔습니다.

젠슨 황은 이 변화의 중심에 NVIDIA GPU와 플랫폼이 있으며, 이로써 게이밍과 로보틱스, 자율주행 차량 업계 전반의 혁신이 가능하다고 전했습니다.

NVIDIA의 혁신적인 신제품들이 AI의 새 시대를 어떻게 견인할 것인지 선보인 이번 키노트에는 다음과 같은 획기적인 발표들이 포함됐습니다.

NVIDIA Cosmos 플랫폼은 로봇과 자율주행 차량, 비전 AI를 위해 새롭게 개발된 모델과 영상 데이터 프로세싱 파이프라인을 통해 물리 AI를 발전시킬 것입니다.
새로 출시될 NVIDIA Blackwell 기반 GeForce RTX 50 시리즈 GPU는 놀랍도록 사실적인 비주얼과 전례 없는 성능을 제공합니다.
이번 CES에 소개된 RTX PC용 AI 파운데이션 모델에는 디지털 휴먼과 팟캐스트, 이미지, 동영상 제작을 도울 NVIDIA NIM 마이크로서비스와 AI Blueprint가 포함됐습니다.
NVIDIA Project DIGITS는 주머니에 들어가는 소형 크기의 패키지로 개발자의 데스크톱에 NVIDIA Grace Blackwell의 강력한 성능을 제공합니다.
NVIDIA는 토요타(Toyota)와 협업하면서 NVIDIA DriveOS 기반의 NVIDIA DRIVE AGX 차내 컴퓨터로 안전한 차세대 차량 개발에 힘쓰고 있습니다.

젠슨 황은 30년에 걸친 NVIDIA의 여정을 돌아보는 것으로 키노트를 시작했습니다. 1999년, NVIDIA는 프로그래머블 GPU(programmable GPU)를 개발했습니다. 그로부터 지금까지 현대적 AI가 컴퓨팅의 작동 방식을 근본적으로 바꿔놨죠. “당시 GPU의 테크놀로지 스택 레이어 하나하나가 고작 12년만에 놀라운 혁신을 경험한 겁니다.”

GeForce RTX 50 시리즈의 그래픽 혁명

“GeForce는 AI가 대중에게 다가가는 계기였고, 이제 AI는 GeForce의 본진이 되고 있습니다.”

이러한 평가와 함께 젠슨 황은 지금껏 개발된 제품 중 가장 강력한 GeForce RTX GPU인 NVIDIA GeForce RTX 5090 GPU를 소개했습니다. GeForce RTX 5090은 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 초당 3,352조 개(TOPS)의 연산을 제공합니다.

“바로 이것이 우리가 처음 선보이는 Blackwell 아키텍처의 GeForce RTX 50 시리즈입니다.” 젠슨 황은 검게 처리된 GPU를 높이 들어 보이며, 이 제품이 첨단 AI를 활용해 혁신적인 그래픽을 구현하는 방법을 설명했습니다. “이 GPU는 문자 그대로 야수라 할 만합니다.”

또한, GeForce RTX 5090의 “기계적 디자인조차 기적에 가깝다”면서, 해당 그래픽 카드에 냉각 팬 두 개가 장착돼 있다고 언급했습니다.

GeForce RTX 5090 시리즈를 변형한 제품들도 출시를 앞두고 있습니다. GeForce RTX 5090과 GeForce RTX 5080 데스크톱 GPU가 1월 30일에 공개됩니다. GeForce RTX 5070 Ti와 GeForce RTX 5070 데스크톱은 2월부터 만나볼 수 있습니다. 랩톱 GPU는 3월 출시 예정입니다.

DLSS 4는 DLSS 테크놀로지를 활용한 제품군 일체와 함께 작동하는 Multi Frame Generation을 도입해 성능을 최대 8배까지 끌어올립니다. 또한, NVIDIA는 PC의 레이턴시를 75%까지 줄여주는 NVIDIA Reflex 2도 공개했습니다.

젠슨 황은 최신 DLSS의 경우, 우리가 계산하는 프레임마다 세 개의 프레임을 추가로 생성할 수 있다고 전했습니다. “그 결과, AI가 담당하는 계산이 크게 줄어들기 때문에 렌더링 성능이 크게 향상됩니다.”

RTX Neural Shaders는 소형 신경망을 사용해 실시간 게이밍의 텍스처와 머티리얼, 빛을 개선합니다. RTX Neural Faces와 RTX Hair는 생성형 AI로 얼굴과 머리카락의 실시간 렌더링을 개선해 더없이 사실적인 디지털 캐릭터를 만들어낸죠. RTX Mega Geometry는 레이 트레이싱된 트라이앵글(triangle)의 개수를 100배까지 늘려 디테일을 강화합니다.

Cosmos로 진보하는 물리 AI

젠슨 황은 그래픽의 발전상과 더불어 NVIDIA Cosmos WFM(world foundation model) 플랫폼을 소개하며, 이것이 로보틱스와 산업 AI를 크게 혁신할 것이라고 내다봤습니다.

그는 AI의 차세대 개척지는 물리 AI가 될 것이라면서, 이 순간을 거대 언어 모델이 생성형 AI의 혁신에 미쳤던 거대한 영향에 비유했습니다.

“ChatGPT 같은 혁신의 순간이 로보틱스 분야 전반에 다가온 셈입니다.”

젠슨 황은 거대 언어 모델과 마찬가지로 WFM 또한 로봇과 AV 개발 촉진에 중요한 역할을 하지만, 이를 자체적으로 훈련할 수 있는 전문 지식과 자원을 모든 개발자가 갖추고 있는 것은 아니라고 진단했습니다.

NVIDIA Cosmos는 생성형 모델과 토크나이저(tokenizer), 영상 프로세싱 파이프라인을 통합해 AV와 로봇 등의 물리 AI 시스템을 강화합니다.

Cosmos의 목표는 AI 모델에 예측과 멀티버스 시뮬레이션 기능을 지원해 발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적의 행위를 선택할 수 있도록 하는 것입니다.

젠슨 황의 설명에 따르면, Cosmos 모델은 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 월드를 동영상 형태로 생성합니다. “Cosmos의 생성 작업은 실제 환경과 빛, 대상 영속성(object permanence) 등 AV와 로보틱스라는 고유한 활용 사례에 필요한 조건들을 최우선으로 고려합니다.”

1X와 애자일 로봇(Agile Robots), 어질리티(Agility), 피규어 AI(Figure AI), 포어텔릭스(Foretellix), 푸리에(Fourier), 갤봇(Galbot), 힐봇(Hillbot), 인트봇(IntBot), 뉴라 로보틱스(Neura Robotics), 스킬드 AI(Skild AI), 버추얼 인시전(Virtual Incision), 와비(Waabi), 샤오펑(XPENG) 등 로보틱스와 자동차 분야의 선도적인 기업들과 차량 공유 업체 우버(Uber)가 Cosmos를 최초 도입했습니다.

또한 현대 자동차 그룹은 NVIDIA AI와 Omniverse를 기반으로 더욱 안전하고 스마트한 차량을 개발하고, 제조를 강화하며, 최첨단 로보틱스의 활용성을 높입니다.

Cosmos는 오픈 라이선스로 GitHub에서 이용할 수 있습니다.

AI 기초 모델로 개발자 지원

로보틱스와 자율주행 차량 외에도 NVIDIA는 AI 기초 모델을 통해 개발자와 크리에이터를 지원합니다.

젠슨 황은 디지털 휴먼과 콘텐츠 제작, 생산성과 개발성을 극대화하는 RTX PC용 AI 기초 모델을 소개했죠.

젠슨 황은 “모든 클라우드에서 NVIDIA GPU를 사용할 수 있기 때문에 이 AI 기초 모델들 또한 모든 클라우드에서 실행이 가능합니다. 모든 OEM에서 사용이 가능하므로 이 모델들을 가져다 여러분의 소프트웨어 패키지에 통합하고, AI 에이전트를 생성하며, 고객이 소프트웨어 실행을 원하는 어디에나 배포할 수 있습니다”고 말했습니다.

이 기초 모델들은 NVIDIA NIM 마이크로서비스로 제공되며, 신형 GeForce RTX 50 시리즈 GPU로 가속됩니다.

신형 GeForce RTX 50은 모델의 신속 실행에 필요한 기능을 갖추고 있으며, FP4 컴퓨팅 지원을 추가해 AI 추론을 2배까지 향상시키고, 생성형 AI 모델이 전 세대 하드웨어에 비해 더 적은 메모리 공간에서 로컬로 실행되게 해주죠.

젠슨 황은 이처럼 새로운 툴이 크리에이터에게 어떤 잠재력을 갖는지 짚었습니다. “우리는 우리의 생태계가 활용할 수 있는 다양한 블루프린트를 만들고 있습니다. 이 모든 게 오픈 소스로 제공되므로 여러분이 블루프린트를 가져다 직접 수정해 사용할 수 있습니다.”

업계 최고의 PC 제조업체와 시스템 개발자들은 GeForce RTX 50 시리즈 GPU를 탑재하고 NIM을 지원하는 RTX AI PC를 내놓을 예정입니다. “AI PC가 여러분 가까이로 찾아갑니다.”

NVIDIA는 이처럼 개인 컴퓨팅에 AI 기능을 더하는 툴들을 제공하는 한편, 안전과 인텔리전스가 가장 중요하게 손꼽히는 자율주행 차량 산업에서도 AI 기반 솔루션을 발전시키고 있습니다.

자율주행 차량의 혁신

젠슨 황은 NVIDIA AGX Thor 시스템 온 칩(SoC)을 기반으로 구축된 NVIDIA DRIVE Hyperion AV 플랫폼의 출시를 알렸습니다. 이 플랫폼은 생성형 AI 모델용으로 고안돼 기능 안전성과 자율주행 기능을 강화합니다.

젠슨 황은 “자율주행 차량의 혁명이 찾아왔습니다. 자율주행 차량 제작에는 로봇을 만들 때와 마찬가지로 세 가지 핵심 컴퓨터가 필요합니다. AI 모델 훈련을 위한 NVIDIA DGX, 시험 주행과 합성 데이터 생성을 위한 Omniverse, 차내 슈퍼컴퓨터인 DRIVE AGX가 있어야 하죠.”

최초의 엔드투엔드 AV 플랫폼인 DRIVE Hyperion은 첨단 SoC와 센서, 차세대 차량용 안전 시스템, 센서 제품군과 액티브 세이프티, 레벨 2 자율 주행 스택을 통합했습니다. 그리고 메르세데츠 벤츠(Mercedes-Benz)와 JLR, 볼보 자동차(Volvo Cars) 등 자동차 안전성 분야를 선도하는 기업들에 채택됐습니다.

젠슨 황은 자율주행 차량의 발전에서 합성 데이터가 중요한 역할을 수행한다고 강조하면서, 실세계 데이터에 한계가 존재하는 상황에서 합성 데이터는 자율주행 차량 제조 단계에서의 훈련에 필수적이라고 설명했습니다.

NVIDIA Omniverse AI 모델과 Cosmos를 기반으로 한 이 같은 접근 방식은 “훈련 데이터의 양을 어마어마하게 늘리는 합성 주행 시나리오를 생성”합니다.

Omniverse와 Cosmos를 사용하는 NVIDIA의 AI 데이터 공장은 “수백 개의 주행을 수십억 마일에 달하는 유효 주행으로 확장”함으로써 안전하고 진일보한 자율주행에 필요한 데이터세트를 획기적으로 늘릴 수 있습니다.

젠슨 황은 우리가 “자율주행 차량 훈련에 쓰일 방대한 데이터를 보유하게 될 것”이라고 덧붙였습니다.

또한, 세계 최대 자동차 제조사인 토요타가 안전 인증을 획득한 NVIDIA DriveOS 운영 체제와 NVIDIA DRIVE AGX Orin를 기반으로 차세대 차량을 생산할 것이라고 밝혔습니다.

“컴퓨터 그래픽이 놀라운 속도로 혁신을 이룩했듯, 향후 몇 년 동안 자율주행 차량의 발전 속도 또한 엄청나게 빨라질 겁니다. 이 차량들은 기능 안전성과 진일보한 주행 지원 능력을 제공할 전망입니다.”

에이전틱 AI와 디지털 제조

NVIDIA와 협력사들은 효율적인 조사와 영상 검색, 요약을 통해 대용량 영상과 이미지를 분석할 수 있는 PDF 투 팟캐스트(PDF-to-podcast) 등 에이전틱 AI용 AI Blueprint를 출시하고, 이를 통해 개발자들이 어디서나 AI 에이전트를 구축, 테스트, 실행할 수 있도록 지원해왔습니다.

개발자는 AI Blueprint를 활용해 맞춤형 에이전트를 배포하고 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이 새로운 범주의 파트너 블루프린트는 NVIDIA NIM 마이크로서비스나 NVIDIA NeMo 등의 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어와 크루AI(CrewAI), 데일리(Daily), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases) 등 선도적인 제공자들의 플랫폼을 통합합니다.

이와 더불어 젠슨 황은 Llama Nemotron도 새롭게 발표했습니다.

개발자는 NVIDIA NIM 마이크로서비스를 활용해 고객 지원과 사기 탐지, 공급망 최적화 작업용 AI 에이전트를 구축할 수 있다.

NVIDIA NIM 마이크로서비스로 제공되는 이 모델들은 가속 시스템 일체에서 AI 에이전트를 가속하는데요.

NVIDIA NIM 마이크로서비스는 영상 콘텐츠 관리를 간소화해 미디어 업계의 효율성과 시청자 참여도를 높입니다.

NVIDIA의 신기술은 디지털 분야의 애플리케이션을 넘어 AI가 로보틱스로 물리적 세계를 혁신할 길을 열어주고 있습니다.

“지금까지 말씀드린 지원 테크놀로지 일체를 바탕으로 우리는 향후 몇 년 동안 로보틱스 전반에서 엄청난 속도의 혁신과 놀라운 변화들을 만들어내게 될 겁니다.”

제조 분야의 합성 모션 생성을 위한 NVIDIA Isaac GR00T Blueprint는 기하급수적으로 많은 합성 모션 데이터를 생성해 모방 학습을 통한 휴머노이드 훈련에 도움을 줄 것입니다.

젠슨 황은 NVIDIA Omniverse로 수백 만 개의 휴머노이드 훈련용 합성 모션을 생성해 로봇을 효율적으로 학습시키는 것이 중요하다고 강조했습니다.

Mega Blueprint는 엑센츄어(Accenture), 키온(KION)과 같은 선진 업체들이 창고 자동화를 위해 채택한 로봇들의 대규모 시뮬레이션을 지원합니다.

이러한 AI 툴을 바탕으로 NVIDIA의 새로운 혁신, Project DIGITS로 불리는 개인용 AI 슈퍼컴퓨터가 등장했습니다.

NVIDIA Project Digits 공개

젠슨 황은 개인 사용자와 개발자 모두에게 NVIDIA Grace Blackwell을 쥐여주게 될 NVIDIA Project DIGITS를 공개했습니다.

젠슨 황은 “한 가지 더 보여드리고 싶은 게 있습니다. 약 10년 전에 시작된 이 놀라운 프로젝트가 아니었다면 이 같은 일은 절대로 불가능했을 겁니다. 우리 회사 내부에서 Project DIGITS(deep learning GPU intelligence training system)라 불리던 작업입니다”고 말했죠.

그는 2016년 최초의 NVIDIA DGX 시스템이 오픈AI(OpenAI)에 제공되던 당시를 그리며, NVIDIA의 AI 슈퍼컴퓨팅 개발을 향한 여정이 남긴 유산을 되새겼습니다. “그 덕분에 AI 컴퓨팅의 혁명이 가능했다는 건 분명한 사실입니다.”

새로 발표된 Project DIGITS는 NVIDIA의 슈퍼컴퓨팅 개발 미션을 더욱 발전시켰습니다. “모든 소프트웨어 엔지니어와 엔지니어, 모든 크리에이티브 아티스트처럼 오늘날 컴퓨터를 도구로 사용하는 모든 이들에게 AI 슈퍼컴퓨터가 필요해질 겁니다.”

젠슨 황은 10기가 Grace Blackwell 슈퍼칩으로 구동되는 Project DIGITS가 NVIDIA의 가장 작지만 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터라고 밝혔습니다. “이것이 NVIDIA의 최신 AI 슈퍼컴퓨터”라고 설명하면서 Project DIGITS를 선보였습니다. “이 제품은 NVIDIA AI 스택 전체를 구동합니다. NVIDIA 소프트웨어 일체가 여기서 실행되죠. DGX Cloud 또한 마찬가지입니다.”

소형이지만 강력한 Project DIGITS는 5월 출시를 앞두고 있습니다.