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AIPromptSmarteasy 사용해 보기 – 나 교수와 글 읽기 – 유튜브 영상 스크립트 – NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at CES 2025

NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at CES 2025

이 텍스트는 NVIDIA의 CEO인 젠슨 황의 CES 키노트 연설 내용입니다. AI의 발전과 NVIDIA의 새로운 기술, 제품, 그리고 미래 비전을 소개하고 있습니다. 핵심 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

1. 토큰의 중요성:

AI의 기본 구성 요소인 토큰은 언어, 이미지, 아이디어를 디지털 정보로 변환하고, 로봇 제어, 질병 치료, 창작 활동 등 다양한 분야에 활용될 수 있는 무한한 가능성을 제시합니다.

2. NVIDIA의 역사와 AI 발전:

1993년 게임 콘솔용 그래픽 카드 개발부터 시작하여, 프로그래머블 GPU, CUDA, AI 발전 과정을 설명하며 NVIDIA의 혁신을 강조합니다.
딥 러닝, 생성형 AI, 에이전트 AI를 거쳐 물리적 AI까지 AI 발전 단계를 제시하고, NVIDIA가 이러한 발전을 주도해 왔음을 강조합니다.

3. 새로운 GPU 아키텍처: Blackwell:

RTX 40 시리즈의 후속작인 RTX 50 시리즈 Blackwell 아키텍처를 소개합니다. 향상된 성능, AI 기능, 에너지 효율성을 강조하며, 뉴럴 렌더링을 통해 컴퓨터 그래픽의 미래를 제시합니다.
노트북용 RTX 50 시리즈도 소개하며, AI를 활용한 성능 향상과 전력 효율성을 강조합니다.

4. AI 스케일링 법칙:

데이터, 모델 크기, 컴퓨팅 파워 증가에 따라 AI 성능이 향상되는 스케일링 법칙을 설명하고, 사전 훈련, 사후 훈련, 테스트 시간 스케일링과 같은 새로운 스케일링 법칙을 소개합니다.
이러한 스케일링 법칙은 엄청난 컴퓨팅 파워를 요구하며, 이는 NVIDIA의 Blackwell 칩에 대한 수요 증가로 이어짐을 설명합니다.

5. Grace Hopper Superchip:

Grace CPU와 Hopper GPU를 결합한 Grace Hopper Superchip을 소개하며, 엄청난 메모리 대역폭과 처리 능력을 강조합니다.

6. 새로운 AI 플랫폼 및 서비스:

NVIDIA AI Enterprise: 기업용 AI 플랫폼 및 서비스를 소개하며, AI 에이전트 구축 및 배포를 위한 다양한 도구와 리소스를 제공함을 강조합니다.
NVIDIA Nims: AI 마이크로서비스로, 복잡한 AI 소프트웨어와 모델을 컨테이너화하여 어디서든 실행 가능하도록 지원합니다.
NVIDIA Nemo: 디지털 직원 온보딩 및 교육, 평가 시스템으로, 기업이 AI 에이전트를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있도록 돕습니다.
NVIDIA Llama 2: 메타의 Llama 2 기반으로 기업용으로 미세 조정된 오픈 모델 제품군을 소개합니다.

7. 물리적 AI 및 NVIDIA Cosmos:

물리적 세계를 이해하도록 설계된 세계 기반 모델 개발 플랫폼인 NVIDIA Cosmos를 소개합니다.
2천만 시간의 비디오 데이터로 훈련된 Cosmos는 실제와 같은 가상 세계를 생성하고, 로봇 공학 및 산업용 AI 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.
Omniverse와 Cosmos의 결합을 통해 물리적으로 정확하고 현실적인 시뮬레이션과 합성 데이터 생성이 가능해집니다.

8. 로봇 공학 및 NVIDIA Isaac:

로봇 훈련을 위한 Isaac 플랫폼과 Isaac Groot 청사진을 소개합니다. 이는 적은 수의 데모를 통해 대량의 합성 모션 데이터를 생성하여 로봇 훈련을 가속화합니다.

9. Project Digits (DGX Cloud):

개인용 AI 슈퍼컴퓨터인 Project Digits를 소개하며, 모든 NVIDIA AI 소프트웨어를 실행할 수 있고 클라우드 슈퍼컴퓨터처럼 접근 가능함을 강조합니다.
Grace CPU와 Blackwell GPU를 결합한 GB100 칩을 탑재하여 강력한 성능을 제공합니다.

젠슨 황은 이처럼 다양한 신기술과 제품을 소개하며, AI 시대를 선도하는 NVIDIA의 비전을 제시하고 있습니다. 그는 AI가 컴퓨팅의 미래를 혁신하고 있으며, NVIDIA가 이러한 혁신의 중심에 있음을 강조합니다.

저스틴) “AI가 컴퓨팅의 미래를 혁신하고 있으며” 이것 관련 좀 더 자세하게 설명해주세요.

젠슨 황은 키노트에서 AI가 컴퓨팅의 미래를 혁신하고 있다는 주장을 여러 근거를 통해 제시합니다. 단순히 새로운 애플리케이션 등장을 넘어 컴퓨팅 방식 자체를 근본적으로 바꾸고 있다는 점을 강조하는데, 핵심 내용은 다음과 같습니다.

1. 모든 계층의 변화:

과거에는 CPU에서 실행되는 명령어를 직접 코딩하여 소프트웨어를 만들었지만, 이제는 머신러닝이 새로운 네트워크를 생성하고 최적화하여 GPU에서 처리하고 AI를 생성합니다. 즉, 컴퓨팅의 모든 계층(하드웨어, 소프트웨어, 애플리케이션)이 머신러닝에 의해 변화하고 있습니다. 이는 단순히 특정 작업의 자동화를 넘어, 소프트웨어 개발 방식 자체를 변화시키는 패러다임 전환을 의미합니다.

2. 다양한 modality의 이해와 생성:

AI는 이제 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 정보를 이해하고 생성할 수 있습니다. 더 나아가 아미노산, 물리 법칙 등 더 복잡한 정보까지 이해하고 번역하며 생성할 수 있게 되었습니다. 이는 AI의 활용 범위를 넓히고, 새로운 가능성을 열어줍니다. 키노트에서는 입력 modality, 변환 modality, 생성 modality 라는 세 가지 질문을 통해 거의 모든 AI 애플리케이션을 이해할 수 있다고 설명합니다.

3. 뉴럴 렌더링:

AI와 컴퓨터 그래픽의 융합인 뉴럴 렌더링은 컴퓨터 그래픽 분야를 혁신하고 있습니다. 실시간으로 모든 픽셀을 레이 트레이싱하는 것은 과거에는 불가능했지만, AI를 통해 가능해졌습니다. NVIDIA는 프로그래머블 셰이딩과 레이 트레이싱 가속화 기술을 사용하여 아름다운 픽셀을 생성하고, AI를 통해 렌더링하지 않은 픽셀을 예측하고 생성합니다. DLSS와 같은 기술은 AI를 통해 프레임을 예측하고 생성하여 렌더링 성능을 크게 향상시킵니다.

4. 에이전트 AI의 등장:

AI는 인지, 추론, 계획, 행동까지 가능한 에이전트 AI로 진화하고 있습니다. 이는 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, 능동적으로 문제를 해결하고 의사 결정을 내리는 AI를 의미합니다. 키노트에서는 에이전트 AI가 차세대 로봇 산업이 될 것이며, 수조 달러 규모의 기회를 창출할 것으로 예측합니다.

5. 스케일링 법칙과 컴퓨팅 파워의 중요성:

AI, 특히 Transformer 모델은 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. 스케일링 법칙에 따라 모델의 크기와 데이터, 컴퓨팅 파워가 증가할수록 AI 성능이 향상됩니다. 따라서 고성능 컴퓨팅 기술은 AI 발전에 필수적이며, NVIDIA는 Blackwell과 같은 고성능 칩을 통해 이러한 수요를 충족하고 AI 혁신을 가속화하고 있습니다.

6. AI 기반 애플리케이션의 확산:

ChatGPT, Gemini, 자율 주행 자동차 등 AI 기반 애플리케이션이 빠르게 확산되고 있습니다. 젠슨 황은 미래에는 모든 애플리케이션이 AI를 기반으로 구축될 것이며, AI가 컴퓨팅 방식 자체를 바꿀 것이라고 예측합니다. 키노트에서 소개된 다양한 AI 플랫폼, 서비스, 그리고 에이전트 AI는 이러한 변화를 가속화할 것입니다.

결론적으로, 젠슨 황은 AI가 단순한 기술 발전을 넘어 컴퓨팅의 패러다임을 전환하고 있으며, 이러한 변화는 하드웨어부터 소프트웨어, 애플리케이션까지 모든 영역에 걸쳐 일어나고 있음을 강조합니다. NVIDIA는 고성능 컴퓨팅 기술과 다양한 AI 플랫폼을 통해 이러한 혁신을 주도하고, AI 시대의 미래를 열어가고 있습니다.