🚀 2025 AI 혁명의 최전선: 엔비디아 GTC에서 공개된 미래 기술 로드맵

GTC 2025에서 엔비디아 CEO 젠슨 황이 밝힌 AI 혁명의 미래를 살펴봅니다. 이번 기사에서는 에이전트 AI와 물리적 AI의 등장, 지포스 5090의 혁신, 인퍼런스 최적화, 그리고 엔비디아의 미래 전략까지 기술 전문가라면 반드시 알아야 할 내용을 정리했습니다. 특히 실무적으로 적용 가능한 CUDA 생태계와 AI 팩토리 구축 전략은 기술 비즈니스의 새로운 방향을 제시합니다.

 

GTC March 2025 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang

 

🌟 생성 AI를 넘어서는 에이전트 AI와 물리적 AI의 등장

GTC 2025의 젠슨 황 기조연설은 AI 진화의 다음 단계를 명확히 제시했습니다. 지난 10년간 인공지능은 인지 AI에서 생성 AI로 발전했지만, 이제 우리는 그 너머의 세계로 진입하고 있습니다.1

에이전트 AI: 자율적 문제 해결의 시작

에이전트 AI(Agentic AI)는 단순히 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어 상황을 인식하고, 이해하며, 문제 해결을 위한 추론과 계획을 수립할 수 있는 인공지능입니다. 이 AI는 다양한 정보를 종합적으로 이해하고, 웹사이트에 접속하여 학습한 내용을 바탕으로 독립적으로 작업을 수행합니다.1

"에이전트 AI는 행동 능력을 갖춘 인공지능으로, 상황을 인식하고 이해하며 문제 해결을 위한 추론 및 계획을 할 수 있습니다."

 

특히 주목할 점은 에이전트 AI의 추론 능력입니다. 기존의 ChatGPT와 같은 생성 AI는 복잡한 질문에 제대로 답하지 못하는 경우가 많았지만, 에이전트 AI는 단계별 추론을 통해 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 결혼식 테이블 배치 문제에서 전통적인 LLM은 500토큰 이하로 신속하게 답변하지만 실수를 범하는 반면, 추론 AI는 8,000토큰 이상을 사용하여 문제를 정확하게 해결합니다.

물리적 AI: 현실 세계에 대한 이해

물리적 AI의 발전으로 AI는 마찰, 관성, 원인과 결과와 같은 현실 세계의 물리적 속성을 이해할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 로봇 기술의 혁신을 앞당기고 있습니다.1

젠슨 황은 향후 로봇이 인간 노동력 부족 문제를 해결할 중요한 열쇠가 될 것이라 강조했습니다. 2030년까지 세계적으로 최소 5천만 명의 인력이 부족할 것으로 예상되는 상황에서, NVIDIA의 Groot N1과 같은 인간형 로봇 기초 모델과 Newton 물리 엔진은 로봇의 실제 환경 적응력을 크게 향상시킬 것입니다.

💻 지포스 5090: AI 기반 그래픽의 혁신

지포스 5090은 엔비디아의 25년 개발 역사를 바탕으로 한 혁신적인 제품으로, 이전 모델인 4090에 비해 놀라운 발전을 이루었습니다.

혁신적 하드웨어 성능

• 부피 30% 감소: 4090 대비 30% 더 작아진 폼팩터1
• 에너지 효율 30% 향상: 더 적은 전력으로 더 높은 성능 제공1
• AI 기반 렌더링: 픽셀당 15개의 픽셀을 AI로 추론하여 실시간 경로 추적 구현1

특히 눈여겨볼 점은 AI가 컴퓨터 그래픽스의 혁신을 이끌고 있다는 사실입니다. 지포스가 CUDA를 통해 AI의 발전을 가능하게 했고, 이제 AI가 다시 컴퓨터 그래픽스를 혁신하는 선순환이 일어나고 있습니다.1

이러한 발전은 게임 개발자뿐만 아니라 실시간 시각화가 필요한 모든 분야의 전문가에게 중요한 의미를 갖습니다. 건축 시각화, 제품 디자인, 영화 제작에 이르기까지 실시간 고품질 렌더링의 가능성이 열렸기 때문입니다.

🔧 컴퓨팅 패러다임의 전환: 가속화된 컴퓨팅과 CUDA 생태계

CUDA: AI 혁명의 기반

CUDA는 단순한 소프트웨어가 아닌, 다양한 라이브러리와 통합되어 AI와 소프트웨어 생태계를 지원하는 기반 기술입니다. 2006년 이후 200만 명이 넘는 개발자가 CUDA를 사용하고 있으며, 900개 이상의 CUDAx 라이브러리와 AI 모델을 통해 과학을 가속화하고 산업을 재편하고 있습니다.

CUDA의 주요 라이브러리:

• CU Numerica: NumPy 사용자를 위한 가속 라이브러리로, 리소스를 적게 소모하면서 신속한 결과 제공
• CUDF: 구조화된 데이터를 위한 데이터 프레임으로, Spark와 Pandas의 가속화 지원
• Arial: 5G 라디오로 GPU를 변환하는 라이브러리
• Coopr: 공급망 관리를 최적화하는 라이브러리

이러한 라이브러리들은 단순히 속도만 향상시키는 것이 아니라, 전체 산업의 작업 방식을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 반도체 제조 공정에서 컴퓨테이셔널 리소그래피는 KooLitho 라이브러리를 통해 혁신적으로 발전하고 있습니다.

블랙웰 아키텍처: 가속 컴퓨팅의 미래

NVIDIA Blackwell은 첫 CUDA GPU에 비해 50,000배 빠른 성능을 제공하며, 이러한 성장은 시뮬레이션과 실시간 디지털 트윈의 경계를 허물고 있습니다. 블랙웰 아키텍처는 컴퓨터 아키텍처의 근본적인 전환을 나타내며, 본격 생산에 들어갔습니다.

블랙웰 아키텍처의 주요 특징:

• 분산 컴퓨팅 최적화: 여러 컴퓨터가 효율적으로 협업하기 위한 구조
• NVLink 스위치: 모든 GPU가 동시에 통신할 수 있게 하여 시스템 성능 극대화
• 액체 냉각 방식: 컴퓨터 노드를 집적하게 하는 고효율 냉각 시스템
• 570TB/s 메모리 대역폭: 대규모 데이터 처리를 위한 초고속 메모리
• 1엑사플롭스 성능: 전례 없는 계산 성능

🏭 AI 팩토리: 토큰 생성과 인퍼런스 최적화

인퍼런스: AI의 생산 공장

젠슨 황은 인퍼런스를 "토큰 생성을 위한 공장"으로 비유했습니다. 이 공장은 수익과 이익을 창출하는 핵심으로, 극도의 효율성과 성능이 요구됩니다.

인퍼런스 과정에서는 지연(latency)과 처리량(throughput) 사이의 기본적인 긴장 관계가 존재합니다. 고객 서비스의 품질을 최대한 향상시키면서도 데이터 센터의 수익을 극대화하기 위한 생산량을 높여야 하는 과제가 있습니다.

NVIDIA Dynamo: AI 공장의 운영 체제

NVIDIA Dynamo는 AI 공장을 위한 전용 운영 체제로, 전통적인 기업 IT 환경과는 다르게 설계되었습니다. 오픈 소스 소프트웨어로 제공되는 Dynamo는 에너지 혁명의 시초인 다이너모에서 영감을 받았으며, 변화의 시작을 의미합니다.

Dynamo의 핵심 기능:

• 에이전트 중심 설계: AI 공장에서 실행되는 애플리케이션은 대리인(agents)으로 구성
• 효율적인 자원 관리: GPU 자원을 동적으로 할당하고 최적화
• 추론 과정 최적화: 다양한 작업에 따라 GPU 사용량을 실시간으로 조정

Blackwell의 인퍼런스 성능 향상

Hopper 아키텍처가 사용자당 초당 약 100 토큰을 생성할 수 있다면, Blackwell은 이보다 40배 뛰어난 성능을 제공합니다. 이는 연간 수익이 전력 소비에 제한받는 AI 산업에서 중요한 경쟁 우위를 제공합니다.

🌐 미래의 기술 로드맵: GPU, 네트워킹, 엔터프라이즈 AI

MRM 기술과 실리콘 포토닉스

MRM(Micro Mirror) 기술은 레이저 신호를 0과 1로 변환하여 GPU 연결에 필요한 전력 소비를 크게 줄입니다. 이 혁신적인 기술은 데이터 센터에서 10~60 메가와트의 전력을 절약할 수 있게 해줍니다.

실리콘 포토닉 스위치는 512 포트 구성으로 제공되며, 2025년 하반기에 출시될 예정입니다. 이 기술은 다수의 GPU와 스위치 간의 연결을 쉽게 확장할 수 있는 기반을 마련합니다.

엔터프라이즈 AI의 확산

AI는 클라우드를 넘어 모든 기업으로 확산되고 있습니다. 젠슨 황은 미래에 전 세계 3000만 명의 소프트웨어 엔지니어가 AI의 지원을 받게 될 것이라고 예측했습니다.

엔터프라이즈 AI의 주요 변화:

• 데이터 접근 방식의 혁신: 검색에서 질문 기반 시스템으로 전환
• 디지털 인력의 증가: 10억 명의 지식 노동자와 100억 명의 디지털 노동자가 협업
• 스토리지 시스템의 재발명: 개념 기반 검색 시스템으로 진화

R1 모델과 NIMS 시스템

NVIDIA는 R1이라는 Reasoning 모델을 발표했으며, 이는 Llama 3보다 더 뛰어난 추론 능력을 제공합니다. 오픈 소스로 제공되는 이 모델은 모든 기업이 자체 AI 시스템을 구축하는 데 활용할 수 있습니다.

R1은 NIMS(NVIDIA Inference Microservices) 시스템의 일환으로, 다양한 하드웨어와 클라우드에서 실행할 수 있으며, 여러 AI 프레임워크와 통합이 가능합니다.

⚡ AI 혁명을 준비하는 기술 전문가를 위한 조언

젠슨 황의 GTC 2025 기조연설을 통해 명확해진 것은 AI가 컴퓨팅의 근본적인 패러다임을 변화시키고 있다는 점입니다. 이 변화의 물결에서 기술 전문가들은 어떻게 준비해야 할까요?

1. CUDA 생태계에 익숙해지기: CUDA와 관련 라이브러리는 AI 개발의 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 개발자라면 이 기술을 숙달하는 것이 필수적입니다.
2. 추론 중심의 AI 이해하기: 단순한 생성 모델을 넘어, 단계별 추론 능력을 갖춘 AI의 특성과 요구사항을 이해해야 합니다.
3. 하드웨어-소프트웨어 통합 관점 갖기: AI 시스템은 하드웨어와 소프트웨어가 긴밀하게 통합된 형태로 발전하고 있습니다. 두 영역을 아우르는 시각이 필요합니다.
4. 에너지 효율성 고려하기: AI 인프라의 수익성은 전력 소비와 직결됩니다. 에너지 효율적인 설계와 운영 방안을 항상 염두에 두어야 합니다.
5. 실제 비즈니스 문제 해결에 집중하기: 기술적 혁신을 넘어, 이러한 기술이 어떻게 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는지 고민해야 합니다.

여러분은 AI 혁명의 어떤 부분에서 기회를 찾고 계신가요? 새로운 기술 패러다임은 무한한 가능성을 제공하지만, 준비된 이들에게만 그 기회가 열릴 것입니다. 지금 바로 AI 기반 기술의 학습과 적용을 시작해보세요.

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🚀 The Frontier of AI Revolution in 2025: Future Technology Roadmap Unveiled at NVIDIA GTC

This article explores the future of AI revolution as revealed by NVIDIA CEO Jensen Huang at GTC 2025. We've compiled essential information that every technology expert should know, from the emergence of agent AI and physical AI to the innovations of GeForce 5090, inference optimization, and NVIDIA's future strategy. In particular, the CUDA ecosystem and AI factory construction strategies that can be practically applied offer new directions for technology businesses.

🌟 Beyond Generative AI: The Emergence of Agent AI and Physical AI

Jensen Huang's keynote at GTC 2025 clearly presented the next stage of AI evolution. Over the past decade, artificial intelligence has evolved from cognitive AI to generative AI, but now we are entering the world beyond that.1

Agent AI: The Beginning of Autonomous Problem Solving

Agent AI goes beyond simply generating content to recognize situations, understand them, and establish reasoning and plans for problem solving. This AI comprehensively understands various information and independently performs tasks based on what it has learned by accessing websites.1

"Agent AI is artificial intelligence with the ability to act, capable of recognizing and understanding situations and reasoning and planning for problem solving."

A particularly noteworthy point is the reasoning ability of Agent AI. While existing generative AI like ChatGPT often failed to properly answer complex questions, Agent AI can solve these problems through step-by-step reasoning. For example, in a complex wedding table arrangement problem, traditional LLMs quickly respond with fewer than 500 tokens but make mistakes, while reasoning AI uses more than 8,000 tokens to solve the problem accurately.

Physical AI: Understanding the Real World

With the advancement of physical AI, AI can now understand physical properties of the real world such as friction, inertia, cause and effect. These developments are accelerating innovations in robotics.1

Jensen Huang emphasized that robots will be a key solution to the human labor shortage problem in the future. With a projected global shortage of at least 50 million workers by 2030, NVIDIA's humanoid robot foundation models like Groot N1 and the Newton physics engine will greatly enhance robots' adaptability to real environments.

💻 GeForce 5090: Innovation in AI-Based Graphics

GeForce 5090 is an innovative product based on NVIDIA's 25-year development history, making remarkable progress compared to the previous model, 4090.

Innovative Hardware Performance

• 30% Volume Reduction: 30% smaller form factor compared to 40901
• 30% Improved Energy Efficiency: Delivering higher performance with less power1
• AI-Based Rendering: Implementing real-time path tracing by inferring 15 pixels per pixel with AI1

A particularly notable point is that AI is driving innovation in computer graphics. GeForce enabled AI development through CUDA, and now AI is innovating computer graphics again, creating a virtuous cycle.1

These advancements are significant not only for game developers but for professionals in all fields requiring real-time visualization. This is because possibilities for real-time high-quality rendering have opened up across architectural visualization, product design, and film production.

🔧 Computing Paradigm Shift: Accelerated Computing and the CUDA Ecosystem

CUDA: The Foundation of the AI Revolution

CUDA is not just software but a foundational technology integrated with various libraries supporting the AI and software ecosystem. Since 2006, more than 2 million developers have been using CUDA, accelerating science and reshaping industries through more than 900 CUDAx libraries and AI models.

Key CUDA Libraries:

• CU Numerica: An acceleration library for NumPy users, providing quick results while consuming fewer resources
• CUDF: A data frame for structured data, supporting acceleration of Spark and Pandas
• Arial: A library that transforms GPUs into 5G radios
• Coopr: A library optimizing supply chain management

These libraries are not just improving speed but transforming how entire industries operate. For example, computational lithography in semiconductor manufacturing processes is being innovatively developed through the KooLitho library.

Blackwell Architecture: The Future of Accelerated Computing

NVIDIA Blackwell provides 50,000 times faster performance than the first CUDA GPU, and this growth is blurring the boundaries between simulation and real-time digital twins. The Blackwell architecture represents a fundamental shift in computer architecture and has entered full production.

Key Features of Blackwell Architecture:

• Distributed Computing Optimization: A structure for efficient collaboration between multiple computers
• NVLink Switch: Maximizing system performance by allowing all GPUs to communicate simultaneously
• Liquid Cooling System: High-efficiency cooling system that integrates computer nodes
• 570TB/s Memory Bandwidth: Ultra-high-speed memory for large-scale data processing
• 1 Exaflops Performance: Unprecedented computational performance

🏭 AI Factory: Token Generation and Inference Optimization

Inference: AI's Production Factory

Jensen Huang described inference as a "factory for token generation." This factory is the core of generating revenue and profit, requiring extreme efficiency and performance.

In the inference process, there is a fundamental tension between latency and throughput. There is the challenge of maximizing customer service quality while increasing production to maximize data center revenue.

NVIDIA Dynamo: Operating System for AI Factories

NVIDIA Dynamo is a dedicated operating system for AI factories, designed differently from traditional enterprise IT environments. Provided as open-source software, Dynamo was inspired by the dynamo that initiated the energy revolution and signifies the beginning of change.

Core Functions of Dynamo:

• Agent-Centered Design: Applications running in AI factories are composed of agents
• Efficient Resource Management: Dynamically allocates and optimizes GPU resources
• Inference Process Optimization: Adjusts GPU usage in real-time according to various tasks

Blackwell's Inference Performance Improvement

While the Hopper architecture can generate about 100 tokens per second per user, Blackwell provides 40 times better performance. This provides an important competitive advantage in the AI industry where annual revenue is limited by power consumption.

🌐 Future Technology Roadmap: GPU, Networking, Enterprise AI

MRM Technology and Silicon Photonics

MRM (Micro Mirror) technology greatly reduces the power consumption required for GPU connections by converting laser signals to 0s and 1s. This innovative technology enables saving 10-60 megawatts of power in data centers.

Silicon photonic switches will be available in a 512-port configuration and are scheduled for release in the second half of 2025. This technology establishes a foundation for easily scaling connections between numerous GPUs and switches.

Spread of Enterprise AI

AI is spreading beyond the cloud to all businesses. Jensen Huang predicted that 30 million software engineers worldwide will receive AI support in the future.

Key Changes in Enterprise AI:

• Innovation in Data Access Method: Transition from search to question-based systems
• Increase in Digital Workforce: Collaboration between 1 billion knowledge workers and 10 billion digital workers
• Reinvention of Storage Systems: Evolution to concept-based search systems

R1 Model and NIMS System

NVIDIA announced a reasoning model called R1, which provides superior reasoning capabilities to Llama 3. This open-source model can be utilized by all companies to build their own AI systems.

R1 is part of the NIMS (NVIDIA Inference Microservices) system, can be run on various hardware and clouds, and can be integrated with various AI frameworks.

⚡ Advice for Technology Experts Preparing for the AI Revolution

What has become clear through Jensen Huang's GTC 2025 keynote is that AI is fundamentally changing the computing paradigm. How should technology experts prepare in this wave of change?

1. Become Familiar with the CUDA Ecosystem: CUDA and related libraries have established themselves as core tools for AI development. It is essential for developers to master this technology.
2. Understand Inference-Centered AI: Beyond simple generation models, you need to understand the characteristics and requirements of AI with step-by-step reasoning capabilities.
3. Adopt a Hardware-Software Integration Perspective: AI systems are evolving in a form where hardware and software are tightly integrated. A vision encompassing both domains is necessary.
4. Consider Energy Efficiency: The profitability of AI infrastructure is directly related to power consumption. Energy-efficient design and operation methods should always be kept in mind.
5. Focus on Solving Real Business Problems: Beyond technological innovation, consider how these technologies can solve real business problems.

Where are you looking for opportunities in the AI revolution? The new technology paradigm offers unlimited possibilities, but opportunities will only open to those who are prepared. Start learning and applying AI-based technologies right now.

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