[CES2025] 엔비디아 젠슨 황, “에이전틱 AI 다음은 피지컬 AI”

엔비디아 창업자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 2025년 CES 키노트 무대에서 AI 연산의 최전선과 미래 로보틱스 분야를 한꺼번에 아우르는 대형 발표를 진행했다. 이번 키노트는 초창기 GPU 혁신부터 최근 폭발적으로 성장하는 생성형 AI, 로보틱스, 차량용 자율주행, 산업용 디지털 트윈 등 엔비디아가 전방위로 펼쳐나갈 미래 전략을 집약한 것으로 평가된다.

토큰이 만드는 새로운 컴퓨팅 패러다임

젠슨 황은 발표 초반 AI 시대의 핵심 단위가 ‘토큰(Tokens)’이라고 강조했다. 텍스트·이미지·비디오·생체 정보 등 다양한 데이터가 토큰화되어 AI가 이를 해석하고 예측 및 생성하는 과정을 통해 이제는 무궁무진한 가능성이 열렸다는 것이다. 그는 “토큰이 과거에는 텍스트나 이미지에만 적용됐지만, 앞으로는 물리 세계를 이해하고 로봇이 움직이는 기준이 될 것”이라며, 토큰을 중심으로 한 AI 연산 패러다임 전환을 시사했다.

GPU 아키텍처의 새 장-블랙웰 아키텍처 신제품 공개

엔비디아가 이번 CES에서 가장 크게 발표한 하드웨어는 이미 서버용 GPU 설계로 발표된 바 있는 블랙웰이다. 젠슨 황은 이를 “4000TFLOPS, , 4PFOLPS, 920억개 이상의 트랜지스터, 1.8테라바이트/초(TB/s) 대역폭” 등의 수치로 설명했다.

블랙웰 아키텍처를 기반으로 한 GPU는 레이트레이싱, DLSS(딥러닝 슈퍼샘플링), 뉴럴 텍스처 압축 등 AI 가속 기능을 한껏 강화해, 고해상도 게이밍부터 AI 학습·추론에 이르기까지 획기적인 성능 향상을 제공한다고 밝혔다.

RTX 블랙웰 그래픽카드와 노트북

RTX 5070, 5080, 5090, 5090Ti 등 블랙웰 기반의 신규 라인업을 발표했다. RTX 블랙웰 시리즈는 기존 RTX 4090 대비 성능·와트당 효율에서 3~4배 성능 향상을 이뤘다. 가장 놀라운 점은 1599달러짜리 RTX4090과 유사한 성능을 내는 RTX 5070의 가격이 549달러에 불과하다는 것이다. 이외 RTX 6070Ti는 749달러, RT5080은 999달러, RTX5090은 1999달러로 가격을 책정했다.

노트북용 RTX 5070을 탑재한 노트북은 1299달러에 공급하기로 결정했다. 데스크톱용 GPU RTX 4090보다 저렴한 가격이다. 노트북용 제품은 “AI를 활용해 전력 효율과 성능을 최대화”할 것이라고 강조했다

특히 AI 연산을 크게 의존하기 때문에, 실제 픽셀 렌더링은 적게 하고 나머지를 AI가 예측·생성(DLSS)하는 방식으로 노트북에서도 데스크톱급 퍼포먼스를 낼 수 있다는 점이 핵심이다.

데이터센터용 블랙웰-세상에서 가장 거대한 한개의 칩

클라우드·데이터센터 영역에서도 블랙웰 GPU가 전면에 나섰다. 엔비디아는 “인공지능 시대가 도래하면서 연산량이 기하급수적으로 증가해, 고성능 GPU 클러스터가 사실상 ‘AI 공장(AI Factory)’ 역할을 한다”고 강조했다. 이른바 1.4 엑사플롭(ExaFLOPS)에 달하는 성능, 14페타바이트/s(1.2 페타바이트/s급 메모리 대역폭) 규모의 거대 시스템”이 블랙웰을 기반으로 구현된다는 설명이다.

NV Link: 블랙웰 GPU 수십~수백 개를 초고속 인터커넥트로 묶어 하나의 초거대 칩처럼 동작하게 하는 시스템

성능 지표: 전 세대 대비 4배 높은 와트당 성능, 3배 이상의 비용 효율 개선으로 초대형 AI 모델 학습·추론 수요를 맞춤 지원

에이전틱 AI(Agentic AI)-AI가 스스로 추론하고 다른 모델과 협업

젠슨 황은 차세대 AI 트렌드로 에이전틱 AI(Agentic AI)를 꼽았다. 이는 대형 언어모델(LLM)을 기반으로 여러 도구와 상호작용하고, 여러 모델이 협업해 복잡한 문제 해결 과정을 단계적으로 수행하는 AI를 의미한다.

멀티모달+에이전틱: 질문 하나를 던지면, 모델이 ‘검색·계산·추론·그래프 생성’ 등 여러 기능을 활용해 답을 만들어낸다. 이때 토큰 생성량, 즉 추론량이 폭증하기 때문에, 강력한 GPU 클러스터가 필수라는 게 엔비디아의 주장이다.

NVIDIA NeMo·Riva·Omniverse 등 기존 소프트웨어 스택도 에이전틱 AI를 손쉽게 구현할 수 있도록 통합한다.

디지털 직원을 온보딩하는 시대

황은 기업 IT 조직이 “AI 에이전트를 마치 신입 사원처럼 온보딩하고 훈련(파인튜닝)하며, 데이터를 접근 권한 부여와 윤리적 사용 기준도 세팅해야 한다”고 강조했다. 이 작업을 간소화·자동화하는 라이브러리가 ‘NVIDIA NEMO’, 마켓플레이스가 ‘NVIDIA AI Models’ 등이다.

피지컬 AI-Omniverse + Cosmos로 로봇·자율주행 훈련

젠슨 황은 이번 키노트에서 에이전틱 AI 이후 “AI가 단지 텍스트·이미지 생성에서 멈추지 않고, 물리 세계를 이해해 로봇이나 자율주행차가 움직일 수 있게 해주는 단계로 확장된다”고 선언했다. 이를 위한 핵심 툴체인이 바로 옴니버스와 코스모스다.

기존에도 존재했던 옴니버스는실제 물리 법칙에 기반해 3D 시뮬레이션을 구현하는 디지털 트윈 플랫폼이다. 엔비디아는 이를 통해 공장·물류창고·도시·로봇을 가상 복제해, AI가 학습하고 테스트할 수 있는 환경을 만든다.

새롭게 등장한 코스모스는 물리적 영상·동작·객체 이해에 특화된 세계(World) 파운데이션 모델이다. 기존에 있는 토큰의 시각화, 비디오 트레이닝 등의 훈련을 통해 옴니버스의 화면을 3D로 만든다. 2000만 시간 분량의 동적 영상으로 학습돼 물체의 중력·마찰·운동량·인과관계 등을 익힌 AI를 제공한다. 결과적으로 가상 시뮬레이션 환경에서 발생하는 무수한 ‘미래 시나리오’를 AI가 창출·예측하게 해 로보틱스, 자율주행 등에 사용한다.

자율주행차-3대 컴퓨터 전략 구체화

1. 데이터센터에서 AI 모델 학습
2. 옴니버스/코스모스를 통한 시뮬레이션·합성데이터 생성
3. 차 안에 탑재되는 ‘드라이브(Drive) AGX’ 컴퓨터로 실시간 추론

황은 “토요타, 테슬라, 웨이모를 포함한 주요 완성차 업체들이 엔비디아의 이러한 3대 컴퓨터 전략을 채택하고 있다”고 밝혔다. 그리고 새로 공개한 자동차용 프로세서 ‘드라이브 토르(Thor)’는 이전 세대 대비 20배 성능을 갖춰 복잡한 센서 입력(라이다·레이더·카메라)을 실시간 처리할 수 있다.

휴머노이드 로봇으로 향하는 아이작(Issac) 그룻 전략

엔비디아는 제조·물류 영역의 로봇뿐 아니라, 휴머노이드 로봇이 활동할 미래를 위해 “Isaac GROOT” 프로젝트를 발표했다.

아이작 그룻은 소수의 실제 인간 동작 시연 수백수천건을 텔레오퍼레이션 방식으로 수집하고, 그 데이터를 옴니버스+코스모스로 증폭시켜 수십만수백만가지 합성 동작을 만들어낸다. 로봇은 이 거대한 데이터로 작업 과정을 학습해 인간 수준의 정교함을 획득한다.

개인용 DGX? 책상 위 AI 슈퍼컴 ‘Project Digits’

마지막으로 젠슨 황은 폭발적 AI 수요를 연구소와 데이터센터만이 아닌 일반 개발자·소규모 기업도 활용할 수 있도록 한다며, 초소형 AI 슈퍼컴퓨터 프로토타입인 ‘Project Digits’를 공개했다.

과거 DGX 시스템이 랙 크기로 AI 개발실에 도입된 것과 달리, 프로젝트 디짓츠는 책상 위에 놓고, 클라우드처럼 쓸 수 있는 미니 DGX라는 개념으로 설계됐다. 내부에는 미디어텍이 제작한 Arm 기반 20코어 그레이스 CPU와 블랙웰 GPU가 탑재돼 있다. 크기는 맥 미니 수준이지만 엔비디아의 풀스택 AI를 구동 가능하다.

젠슨 황은 “윈도우 WSL2 및 엔비디아 소프트웨어 스택”을 호환해 “언제 어디서든 작은 AI 팜(AI Farm)처럼 쓸 수 있다”고 설명했다. 출시 시기는 2025년 상반기쯤으로 예고됐다.

“AI가 모든 소프트웨어의 표준이 될 것”

키노트 말미, 젠슨 황은 “AI는 단순한 애플리케이션이 아니라, 소프트웨어가 만들어지고 동작하는 근본 방식을 바꾸는 ‘새로운 컴퓨팅 모델’”이라고 재차 강조했다. CPU 중심의 기존 프로그래밍 패러다임을 넘어, “GPU와 AI 모델이 코드를 생성·최적화하고, 인간은 더 높은 레벨에서 작업을 구성하는 시대가 이미 시작됐다”는 것이다.

엔비디아가 CES 2025에서 선보인 혁신의 방향성은 명확하다. 에이전틱 AI, 물리 AI, 그리고 로보틱스·자율주행·디지털트윈 분야의 폭발적 확장이다. 블랙웰 GPU 아키텍처로 대표되는 하드웨어부터 옴니버스·코스모스·아이작·DGX에 이르는 소프트웨어 스택을 통해 AI가 곧 컴퓨팅의 본질이라고 주장했다. 특히 피지컬 AI의 여러 방법들을 통해 AI를 빠른 시간 내에 실제 세계에 도입시킨다는 비전을 제시한 것으로 보인다.글. 바이라인네트워크
<이종철 기자> jude@byline.network