1. AI 혁명의 중심, GTC
엔비디아의 GTC(GPU Technology Conference)는 인공지능(AI) 및 컴퓨팅 기술 분야에서 가장 중요한 행사 중 하나로 자리매김했으며, 2025년 역시 예외는 아니었습니다. 특히 젠슨 황 CEO의 기조연설은 엔비디아의 미래 비전과 혁신적인 기술들을 엿볼 수 있는 핵심 세션으로 큰 기대를 모았습니다 . GTC 2025는 단순한 기술 발표회를 넘어, AI 산업의 현재와 미래를 조망하고 새로운 협력과 기회를 창출하는 플랫폼으로서의 역할을 다시 한번 강조했습니다. 젠슨 황의 이번 기조연설은 AI 기술이 지각(perception) 단계를 넘어 생성형 AI(generative AI)를 거쳐 추론 능력(reasoning)을 갖춘 에이전트 AI(agentic AI)로, 그리고 물리적 세계를 이해하는 물리 AI(physical AI)로 진화하는 중요한 변곡점임을 선언했습니다 . 이러한 AI의 발전은 새로운 시장 기회를 창출하고 있으며, GTC는 이러한 변화를 이끄는 핵심 동력이 되고 있음을 시사합니다.
2. 핵심 하드웨어 혁신: 차세대 AI 역량 강화
2.1. 블랙웰 울트라 및 루빈 AI 칩 아키텍처
젠슨 황 CEO는 기조연설에서 엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처인 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra)와 루빈(Rubin) AI 칩을 공개하며 AI 컴퓨팅의 미래를 제시했습니다 . 블랙웰 울트라는 2025년 하반기에 출시될 예정이며, 루빈 AI 칩은 2026년 말에, 그리고 루빈 울트라는 2027년에 출시될 것으로 예상됩니다 . 특히 블랙웰 울트라 GPU 시리즈는 역대 가장 강력한 AI 하드웨어로 소개되었으며 , 엔비디아 RTX Pro 6000 블랙웰 워크스테이션 에디션은 엔비디아가 선보이는 가장 빠른 GPU임을 강조했습니다 . 이전 호퍼(Hopper) 아키텍처 대비 상당한 성능 향상과 에너지 효율 증대를 특징으로 하는 블랙웰 아키텍처는 , 향후 AI 학습 및 추론 워크로드 처리 능력에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 이처럼 엔비디아가 짧은 간격으로 새로운 아키텍처를 지속적으로 발표하는 것은 AI 시장의 빠른 변화와 경쟁 심화에 발맞춰 기술 혁신에 박차를 가하고 있음을 보여줍니다. 이는 엔비디아가 AI 분야에서 기술적 우위를 유지하고 시장을 선도하려는 전략적 의도로 해석될 수 있습니다.
2.2. 그레이스 블랙웰 데이터센터 하드웨어
기조연설에서는 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) 데이터센터 하드웨어의 본격적인 생산 단계 진입 소식도 함께 발표되었습니다 . 이는 엔비디아가 GPU뿐만 아니라 CPU까지 통합한 고성능 컴퓨팅 솔루션을 제공함으로써 대규모 AI 인프라 구축에 주력하고 있음을 시사합니다. 그레이스 블랙웰의 양산은 엔비디아가 AI 인프라를 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공하겠다는 약속을 이행하고 있음을 보여주며, 데이터센터의 성능 및 효율성 향상에 기여할 것으로 예상됩니다.
2.3. NVLink 하드웨어 및 익스트림 스케일업
블랙웰 아키텍처를 활용한 NVLink 하드웨어는 단일 랙에서 1 엑사플롭스(exaflops) 성능을 제공할 수 있음을 시연하며 , 엔비디아가 AI 시스템의 극적인 성능 향상에 집중하고 있음을 강조했습니다. 젠슨 황 CEO는 "우리의 목표는 스케일업(scale up)하는 것"이라며, 엔비디아가 전례 없는 수준의 컴퓨팅 파워를 구축하는 데 주력하고 있다고 밝혔습니다 . 특히 그레이스 블랙웰 NVLink72 랙은 AI 공장(AI factory) 개념을 구현하기 위한 핵심 요소로 소개되며, 대규모 AI 인프라 구축에 대한 엔비디아의 비전을 구체화했습니다 . 이처럼 막대한 컴퓨팅 성능을 단일 랙에 집적하는 능력은 데이터센터 설계, 전력 소비, 전반적인 효율성에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상되며, 대규모 AI 모델 개발 및 운영에 필수적인 요소가 될 것입니다.
2.4. 향후 하드웨어 로드맵
엔비디아는 블랙웰 울트라 NVL72, 베라 루빈 NVL 144, 루빈 울트라 NVL576 등 향후 하드웨어 로드맵을 발표하며 지속적인 기술 혁신에 대한 의지를 드러냈습니다 . 이는 엔비디아가 단기적인 성과뿐만 아니라 장기적인 기술 리더십 확보에도 주력하고 있음을 보여주는 중요한 행보입니다. 이러한 상세한 로드맵 공개는 고객과 파트너에게 미래 기술 발전에 대한 예측 가능성을 제공하여 장기적인 투자 및 계획 수립에 도움을 줄 수 있습니다.
표 1: 엔비디아 차세대 GPU 아키텍처 로드맵
| 아키텍처 이름 | 발표 시점 (GTC 2025) | 예상 출시 시점 | 주요 특징/타겟 애플리케이션 (현재 정보 기반) |
| 블랙웰 울트라 | 2025년 3월 | 2025년 하반기 | 고성능 AI 컴퓨팅 |
| 루빈 AI 칩 | 2025년 3월 | 2026년 말 | 차세대 AI 워크로드 |
| 루빈 울트라 | 2025년 3월 | 2027년 | 최고 성능 AI 컴퓨팅 |
3. 인공지능 기술 발전: 생성형 AI에서 에이전트 및 물리 AI로
3.1. AI의 진화
젠슨 황 CEO는 AI가 지능을 갖춘 에이전트로 진화하고 있으며, 물리적 세계를 이해하는 단계에 이르렀다고 강조했습니다 . 그는 AI가 단순한 인식 기능을 넘어 답변을 생성하고, 복잡한 문제를 단계별로 해결하는 추론 능력을 갖추게 되었다고 설명했습니다 . 이러한 에이전트 AI의 기반에는 물론 추론 능력이 있으며, 그 다음 단계로 엔비디아는 물리 AI를 통해 로봇 기술의 혁신을 예고했습니다 . 물리 AI는 마찰, 관성, 인과관계, 물체 영속성과 같은 물리적 세계의 개념을 이해하는 AI를 의미하며 , 이는 로봇이 실제 환경에서 더욱 효과적으로 작동할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 엔비디아는 이러한 각 단계의 AI 발전이 새로운 시장 기회를 열어줄 것이라고 전망하며, GTC에 더 많은 새로운 파트너들을 유치할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다 . 엔비디아가 AI의 진화를 이처럼 단계적으로 제시하는 것은 순수하게 생성적인 작업을 넘어 더욱 복잡하고 현실 세계와 상호작용하는 AI 애플리케이션으로 전략적 전환을 시도하고 있음을 보여줍니다. 이는 로봇 공학 및 자율 시스템과 같은 분야의 과제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있음을 시사합니다.
3.2. 합성 데이터 생성의 역할
젠슨 황 CEO는 AI 모델 학습에 있어 합성 데이터 생성의 중요성을 강조하며, 이는 인간의 개입 없이 AI가 스스로 학습할 수 있는 혁신적인 방법이라고 설명했습니다 . AI는 디지털 경험을 통해 학습하며, 인간의 시연으로는 학습 속도를 따라갈 수 없기 때문에 합성 데이터 생성이 필수적이라는 것입니다 . 특히 로봇 및 자율 주행 시스템 개발에 있어 현실 세계의 데이터를 수집하고 레이블링하는 것은 많은 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라 안전상의 위험도 따를 수 있습니다. 따라서 AI가 생성한 현실과 유사한 합성 데이터를 활용하여 모델을 학습시키는 것은 이러한 문제를 해결하고 개발 속도를 가속화할 수 있는 중요한 돌파구로 여겨집니다.
3.3. 엔비디아 다이나모: AI 공장의 운영체제
엔비디아는 AI 공장(AI factory)의 복잡한 워크로드와 리소스 할당을 관리하기 위한 오픈소스 소프트웨어인 엔비디아 다이나모(NVIDIA Dynamo)를 발표했습니다 . 이는 AI 개발 및 배포가 대규모 산업 프로세스로 전환됨에 따라 이러한 환경을 효율적으로 관리하기 위한 특화된 소프트웨어의 필요성을 보여줍니다. 전통적인 공장에서 기계와 워크플로우를 관리하기 위한 운영체제가 필요하듯이, 대규모 컴퓨팅 자원과 복잡한 AI 파이프라인을 갖춘 AI 공장 역시 다이나모와 같은 전문 소프트웨어를 통해 효율적인 운영과 리소스 활용이 가능해질 것으로 기대됩니다.
4. 로봇 공학 및 아이작 플랫폼: 휴머노이드 로봇의 시대
4.1. Isaac GR00T N1: 휴머노이드 로봇을 위한 기반 모델
엔비디아는 휴머노이드 로봇 개발을 지원하기 위한 오픈소스 기반 모델인 Isaac GR00T N1(Isaac GR00T N1)을 발표하며 로봇 공학 분야에 본격적으로 진출했음을 알렸습니다 . GR00T N1은 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용 모델로 , 휴머노이드 로봇 개발 생태계를 활성화하고 혁신을 가속화하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 엔비디아가 GR00T N1을 오픈소스로 공개한 것은 더 많은 개발자와 연구자들이 휴머노이드 로봇 개발에 참여하도록 장려하고, 이 분야의 기술 발전을 촉진하려는 전략으로 해석될 수 있습니다.
4.2. 코스모스 AI 모델과의 통합
로봇 학습을 위한 시뮬레이션 데이터를 개발하기 위해 업데이트된 코스모스 AI 모델이 아이작 GR00T N1과 결합될 예정입니다 . 코스모스 AI 모델은 비용 효율적인 사실적인 비디오를 생성하여 로봇 훈련에 활용될 수 있으며 , 이를 통해 개발자들은 실제 환경에서의 훈련에 따르는 비용과 위험을 줄이면서도 효과적으로 로봇을 학습시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.
4.3. 엔비디아 뉴턴: 로봇 공학을 위한 물리 시뮬레이션
엔비디아는 딥마인드(DeepMind) 및 디즈니 리서치(Disney Research)와의 협력을 통해 로봇의 현실적인 물리적 상호작용 훈련을 위한 GPU 가속 물리 엔진인 엔비디아 뉴턴(NVIDIA Newton)을 발표했습니다 . 이는 로봇이 실제 세계와 효과적으로 상호작용하기 위해서는 현실적인 물리 시뮬레이션이 필수적임을 강조합니다. 뉴턴을 통해 개발자들은 실제와 매우 유사한 가상 환경에서 로봇을 훈련시킬 수 있으며, 이는 로봇의 성능 향상과 개발 효율성 증대에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.
5. 자동차 및 자율 주행 이니셔티브: 제너럴 모터스와의 파트너십
5.1. 제너럴 모터스와의 파트너십
젠슨 황 CEO는 제너럴 모터스(GM)가 새로운 자율 주행 차량에 엔비디아 기술을 통합할 계획이며, 양사가 협력하여 옴니버스(Omniverse)와 코스모스를 사용하여 AI 제조 모델을 훈련시키기 위한 맞춤형 AI 시스템을 구축할 것이라고 발표했습니다 . 또한, 엔비디아는 GM과의 AI 분야 전반에 걸친 파트너십을 발표하며 "자율 주행차 시대가 도래했다"고 선언했습니다 . 이처럼 주요 자동차 제조업체와의 전략적 파트너십은 자율 주행 시장에서 엔비디아의 영향력이 확대되고 있음을 보여주며, AI를 제조 공정에 적용하는 새로운 가능성을 제시합니다. 이는 미래의 운송 및 산업 자동화에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
5.2. 헤일로스 시스템 소개
엔비디아는 특히 자율 주행을 위한 자동차 안전에 중점을 둔 AI 솔루션인 헤일로스(Halos) 시스템을 공개했습니다 . 젠슨 황 CEO는 모든 코드 라인에 대한 안전성 평가를 거친 최초의 기업이라고 주장하며 헤일로스의 안전성을 강조했습니다 . 자율 주행 기술의 광범위한 채택을 위해서는 안전성 확보가 가장 중요한 과제이며, 엔비디아의 헤일로스 시스템은 이러한 요구에 부응하기 위한 노력의 일환으로 볼 수 있습니다.
6. AI 공장 및 인프라 비전
6.1. "AI 공장" 개념
젠슨 황 CEO는 데이터센터가 파일을 검색하는 곳이 아니라 토큰을 생성하는 "AI 공장"으로 변화하고 있다고 강조했습니다 . 이는 과거의 검색 컴퓨팅 모델에서 벗어나 AI가 컨텍스트를 이해하고 질문에 대한 답변을 생성하는 생성 컴퓨팅 모델로의 전환을 의미합니다 . 이러한 변화는 데이터센터의 역할과 아키텍처에 근본적인 변화를 가져올 것이며, 생성형 AI 시대에 최적화된 인프라의 필요성을 강조합니다.
6.2. 고속 네트워킹을 위한 실리콘 포토닉스
엔비디아는 AI 공장을 위한 스펙트럼-X 실리콘 포토닉스 이더넷 스위치(Spectrum-X Silicon Photonics Ethernet switch)를 발표했습니다 . 또한, 에너지 효율성을 향상시키고 대규모 GPU 클러스터로 확장할 수 있도록 엔비디아 네트워킹 제품에 최초로 공동 패키지 광학(CPO, Co-Packaged Optics) 실리콘 포토닉스 시스템을 도입한다고 밝혔습니다 . 이는 대규모 AI 모델과 분산 학습 워크로드의 확장에 필수적인 고대역폭 및 저지연 상호 연결의 중요성을 보여줍니다.
6.3. 기업 AI 도입 확대
엔비디아는 새로운 DGX 시스템 출시 및 다양한 산업 분야의 기업 파트너와의 협력을 통해 AI를 기업 환경에 통합하려는 노력을 지속하고 있습니다 . DGX 스테이션은 고속 네트워킹 기능을 갖춘 데스크톱 워크스테이션 PC로 소개되었으며 , 이는 더 많은 기업들이 고급 AI 기능을 활용할 수 있도록 지원하려는 엔비디아의 전략을 보여줍니다.
7. 전략적 시사점 및 미래 전망
엔비디아의 GTC 2025 발표는 AI 및 가속 컴퓨팅 시장에서 엔비디아의 지배적인 위치를 더욱 공고히 하는 동시에, 하드웨어 성능의 한계를 뛰어넘고 로봇 공학, 자율 주행과 같은 핵심 AI 분야의 발전을 주도하며, 차세대 AI 애플리케이션을 위한 인프라를 제공하려는 명확한 전략을 보여줍니다. 특히 차세대 GPU 아키텍처, 휴머노이드 로봇을 위한 기반 모델, 자동차 산업과의 파트너십 등은 다양한 산업 분야에 걸쳐 큰 파급력을 가질 것으로 예상됩니다. 젠슨 황 CEO가 제시한 AI 공장이라는 비전은 AI 개발 및 배포가 대규모 산업 프로세스로 전환될 것이라는 전망을 제시하며, 엔비디아가 이러한 미래를 주도하는 핵심적인 역할을 수행할 것임을 시사합니다.
8. 결론
2025년 GTC에서 젠슨 황 CEO의 기조연설은 엔비디아의 혁신적인 기술과 미래 비전을 명확하게 제시했습니다. 블랙웰 및 루빈 아키텍처와 같은 차세대 하드웨어, 아이작 GR00T N1을 비롯한 로봇 공학 기술, 그리고 자동차 산업과의 전략적 협력은 AI 기술의 미래를 긍정적으로 전망하게 합니다. 특히 AI가 생성형 AI를 넘어 에이전트 AI와 물리 AI로 진화하고 있다는 점을 강조하며, 엔비디아가 이러한 변화를 이끄는 핵심적인 역할을 수행할 것이라는 점을 분명히 했습니다. GTC 2025는 엔비디아가 단순한 하드웨어 공급업체를 넘어 AI 생태계를 구축하고 미래 컴퓨팅의 방향을 제시하는 리더로서의 입지를 확고히 했음을 보여주는 중요한 행사였습니다.
표 2: 주요 발표 내용 및 잠재적 영향
| 발표 내용 | 설명 | 잠재적 영향 |
| 블랙웰 울트라 및 루빈 AI 칩 아키텍처 | 차세대 GPU 아키텍처 공개, 성능 및 에너지 효율 향상 | AI 학습 및 추론 속도 향상, 더 복잡한 AI 모델 개발 가능성 증대 |
| Isaac GR00T N1 | 휴머노이드 로봇 개발을 위한 오픈소스 기반 모델 발표 | 로봇 공학 분야의 혁신 가속화, 다양한 산업 분야에서 휴머노이드 로봇 활용 가능성 증대 |
| 제너럴 모터스와의 파트너십 | 자율 주행차 및 AI 제조 모델 개발 협력 | 자율 주행 기술 발전 가속화, 자동차 제조 공정 효율성 증대 |
| 엔비디아 다이나모 | AI 공장의 워크로드 및 리소스 관리를 위한 오픈소스 소프트웨어 | 대규모 AI 인프라 운영 효율성 증대, AI 개발 및 배포 프로세스 간소화 |
| "AI 공장" 개념 제시 및 실리콘 포토닉스 도입 | 데이터센터를 토큰 생성의 핵심 기지로 전환, 고속 네트워킹 기술 도입 | 데이터센터 아키텍처 변화 촉진, 대규모 AI 모델 학습 및 운영을 위한 인프라 강화 |
| 헤일로스 시스템 | 자율 주행 안전을 위한 AI 솔루션 공개, 모든 코드 라인 안전성 평가 강조 | 자율 주행 기술의 안전성 및 신뢰성 향상, 자율 주행차 상용화 촉진 |