# NVIDIA CEO 젠슨 황의 CES 2025 키노트

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- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2025-01-08T10:21:01+09:00
- Updated: 2025-01-08T10:21:01+09:00
- Original source: [youtube.com](https://www.youtube.com/watch?v=k82RwXqZHY8)
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## Summary

NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 CES 2025에서 GeForce RTX, Blackwell, Agentic AI, AI PCs, Physical AI, 자율주행차, 로봇 등의 혁신적인 기술을 발표했습니다. NVIDIA는 AI와 로봇 기술을 융합하여 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하고, 이를 통해 모든 산업에서 혁신을 촉진하고자 하며, 특히 RTX 50 시리즈와 NVIDIA Cosmos, Isaac Groot 플랫폼을 통해 AI와 로봇의 발전을 가속화하고 있습니다. NVIDIA는 AI와 로봇 기술이 모든 산업과 일상으로 확장될 것을 강조하며, AI 컴퓨팅의 대중화와 산업 디지털화를 위한 오픈 소스 플랫폼과 기술 스택을 제공할 계획입니다.

## Topic Body

- 영상 스크립트를 이용한 전체 발표 요약   
- 핵심 발표 : GeForce RTX, Blackwell, Agentic AI, AI PCs, Physical AI, Autonomous Vehicles, Robotics  
  
### 인트로 영상 : "토큰은 AI의 기반"  
- **토큰의 역할**:  
  - 토큰은 AI가 데이터를 이해하고 처리하는 기본 단위로, AI 시스템이 단어, 이미지, 동영상 등을 변환하고 창조할 수 있게 함  
  - 단어를 지식으로 변환하며, 새로운 정보와 기술을 생성  
  - 예술과 기술 발전에서 중요한 동력으로 작용하며, 인간과 AI의 협업 가능성을 넓힘  
  
- **토큰의 실제 활용**:  
  - 이미지를 분석하고 새로운 이미지를 생성  
  - 텍스트를 영상으로 변환하여 창의적인 콘텐츠 제작  
  - 로봇의 움직임을 학습하고 더 정밀한 동작을 가능하게 함  
  - 자연 재해, 질병 등 위협을 예측하고 이에 대한 해결책을 제시  
  - 숫자와 데이터를 통해 환경을 더 잘 이해하고, 의사결정을 지원  
  
### CES에서 NVIDIA: 혁신의 여정  
#### NVIDIA의 주요 발전  
##### 초기 혁신  
- **1993년**:  
  - NV1의 출시로 PC에서 게임 콘솔 기능을 가능하게 함  
  - 당시 혁신적인 프로그래밍 아키텍처인 UDA(Unified Device Architecture) 도입  
- **1999년**:  
  - 프로그래머블 GPU의 발명으로 컴퓨터 그래픽 산업을 혁신  
  - 이를 통해 영화, 게임, 애니메이션 등의 시각적 품질을 비약적으로 향상  
- **2006년**:  
  - CUDA(Compute Unified Device Architecture) 도입으로 GPU를 활용한 다양한 알고리즘 실행 가능  
  
##### AI 주요 이정표  
- **2012년**:  
  - CUDA를 활용한 AlexNet이 딥러닝 연구를 가속화하며 AI 발전의 토대를 마련  
- **2018년**:  
  - Google의 Transformer 아키텍처를 기반으로 BERT 출시  
  - Transformer는 자연어 처리와 다중모달 AI를 통해 AI의 가능성을 대폭 확장  
  
##### 생성형 AI의 진화  
- 이미지와 소리 데이터를 이해하는 단계를 넘어, 텍스트와 동영상 생성으로 발전  
- 멀티모달 기능:  
  - 텍스트, 이미지, 소리뿐만 아니라 아미노산, 물리학 데이터 등 복잡한 정보도 처리 가능  
  
### RTX Blackwell: GPU의 미래  
#### RTX 50 시리즈 공개  
- **성능 주요 사항**:  
  - 920억 트랜지스터, 4페타플롭의 AI 연산 성능  
  - 이전 세대 대비 3배 향상된 성능  
  - 최신 DLSS 기술로 프레임 생성 최적화  
  - 실시간 레이트레이싱(ray tracing) 지원으로 더욱 정교한 그래픽 구현  
  
- **제품 라인업**:  
  - RTX 5070부터 RTX 5090까지 다양한 모델 제공  
  - RTX 5090은 RTX 4090 대비 두 배의 성능을 제공하며, 고사양 게임과 그래픽 작업에 최적화  
  
- **GeForce와 AI의 융합**:  
  - GeForce가 AI 기술을 대중화했으며, 이제 AI 기술이 다시 GeForce를 혁신  
  - Ray Tracing과 DLSS(Deep Learning Super Sampling) 기술을 통해 더 높은 에너지 효율성과 그래픽 품질을 실현  
  
### 에이전트 AI: 디지털 워크포스의 등장  
  
#### 에이전트 AI의 개념  
- **정의**: AI 에이전트는 특정 업무를 수행하도록 설계된 도메인 전문 태스크 전문가  
- **작동 방식**:  
  - 사용자와 상호작용하며 복잡한 문제를 해결  
  - 문제를 세부적으로 분해하고 데이터를 검색하거나 도구를 활용해 결과 생성  
  
#### NVIDIA의 에이전트 AI 구성 요소  
1. **NVIDIA NIMS**:  
   - AI 마이크로서비스 형태로 제공  
   - 복잡한 AI 소프트웨어와 모델을 컨테이너화하여 쉽게 배포 가능  
   - **주요 활용 분야**:  
     - 시각, 언어 이해, 음성, 디지털 생물학, 물리적 AI  
  
2. **NVIDIA Nemo**:  
   - 디지털 에이전트를 회사의 요구에 맞게 훈련 및 관리  
   - **특징**:  
     - 기업의 언어, 프로세스, 정책을 반영해 AI 에이전트 커스터마이징  
     - 에이전트 성능 평가 및 피드백 제공  
     - 가드레일 설정으로 허용되지 않는 행동이나 정보를 제어  
  
3. **에이전트 블루프린트**:  
   - 다양한 태스크를 수행하는 에이전트 템플릿 제공  
   - 오픈 소스로 제공되어 수정 및 확장 가능  
  
#### 에이전트 AI의 활용 사례  
1. **지식 작업자와 학생**:  
   - 복잡한 문서를 이해하고 대화형 포드캐스트 생성  
   - 학술 논문, 강의 자료, 재무 보고서를 분석하고 요약  
  
2. **소프트웨어 개발자**:  
   - 보안 취약점을 지속적으로 스캔하고 해결책 제안  
   - 개발 속도를 높이고 코드 품질 향상  
  
3. **가상 실험실**:  
   - 연구자가 수십억 개의 화합물을 스크리닝하여 약물 후보를 빠르게 탐색  
   - 물리적 실험의 한계를 극복  
  
4. **산업 데이터 분석**:  
   - 수백 대의 카메라에서 데이터를 분석하고 교통 혼잡 및 위험을 모니터링  
   - 프로세스를 최적화하거나 작업자와 로봇을 재배치  
  
#### 에이전트 AI의 미래  
- AI 에이전트는 디지털 워크포스로 자리 잡으며 인간과 협업  
- 엔터프라이즈 환경에서 에이전트의 역할이 점점 중요해질 전망:  
  - 업무 자동화, 비용 절감, 효율성 증대  
- 에이전트 AI가 기업 IT 부서의 핵심 도구로 자리 잡고, 기업은 이를 관리하며 AI HR 역할 수행  
  
### AI 혁신을 위한 새로운 도구  
  
#### NVIDIA Cosmos: 물리적 AI를 위한 세계 모델 플랫폼  
- **정의**: Cosmos는 물리적 세계의 데이터를 이해하고 시뮬레이션하는 **World Foundation Model** 플랫폼  
- **목적**:  
  - 물리적 세계에서 발생하는 데이터와 현상을 AI 모델이 학습하고 활용하도록 지원  
  - 로봇, 자율주행차, 산업용 AI 등 다양한 물리적 AI 응용 분야에서 사용  
  
#### Cosmos의 핵심 기능  
1. **Auto-regressive 모델**:  
   - 실시간 응용을 위한 데이터 처리 및 생성  
   - 물리적 세계의 연속적인 상태 변화를 예측하고 시뮬레이션 가능  
  
2. **Diffusion 기반 모델**:  
   - 고품질 이미지 및 비디오 데이터를 생성  
   - 물리적으로 기반한 데이터 생성으로 현실적인 시뮬레이션 가능  
  
3. **고급 토크나이저**:  
   - 물리적 세계의 데이터를 정밀히 분석하여 AI 학습에 적합한 토큰 생성  
   - 데이터의 물리적, 역학적 의미를 반영  
  
4. **AI 가속 데이터 파이프라인**:  
   - 방대한 물리적 데이터를 효율적으로 처리하고 관리  
   - CUDA 및 AI 기술을 활용하여 데이터 처리 속도 향상  
  
#### Cosmos의 적용 사례  
1. **로봇 훈련**:  
   - 물리적 데이터를 기반으로 로봇의 행동과 동작을 학습  
   - 물리적 세계에서의 역학적 이해를 통해 로봇의 실시간 적응력 강화  
  
2. **자율주행차 시뮬레이션**:  
   - 주행 환경, 날씨, 교통 상황 등의 다양한 시나리오 생성  
   - AI 모델이 안전하고 효율적인 자율주행을 학습하도록 지원  
  
3. **산업용 AI 테스트 및 검증**:  
   - 공장, 창고, 물류 센터 등의 디지털 트윈 환경 생성  
   - 작업 프로세스를 최적화하고 AI 기반 자동화 개선  
  
4. **비디오 생성 및 데이터 캡셔닝**:  
   - 물리적 세계를 기반으로 한 동영상 생성 및 설명 제공  
   - AI 훈련에 필요한 고품질 멀티모달 데이터셋 구축  
  
#### Cosmos와 Omniverse의 연계  
- **Omniverse와의 결합**:  
  - Omniverse는 물리적으로 정확한 시뮬레이션 환경을 제공  
  - Cosmos는 Omniverse 데이터를 기반으로 AI 생성 결과를 물리적 진실에 가깝게 만듦  
  
- **결합의 이점**:  
  - 물리적으로 기반한 멀티버스 시뮬레이션 생성  
  - AI가 현실과 유사한 조건에서 학습하고 행동하도록 돕는 환경 제공  
  
#### Cosmos의 데이터 활용  
- **데이터 생성 및 학습**:  
  - 2,000만 시간의 물리적 세계 데이터를 기반으로 훈련  
  - 자연현상, 인간 행동, 역학적 움직임을 이해하는 데 초점  
  
- **응용 분야**:  
  - 로봇의 모션 학습  
  - 자율 시스템의 동작 예측  
  - AI 모델의 멀티모달 학습을 위한 데이터셋 제공  
  
#### Cosmos의 장점  
1. **물리적 데이터의 직관적 이해**:  
   - 중력, 마찰, 관성 등 물리적 세계의 핵심 개념을 학습  
   - 물체 영속성, 원인과 결과 등의 논리를 이해  
  
2. **효율적 데이터 생성**:  
   - 시뮬레이션 환경에서 대량의 데이터를 생성해 학습 비용 절감  
   - 복잡한 물리적 시나리오를 빠르게 생성하고 분석  
  
3. **오픈 플랫폼**:  
   - Cosmos는 GitHub에서 오픈 라이선스로 제공  
   - 다양한 산업과 연구 분야에서 자유롭게 활용 가능  
  
#### 미래 전망  
- **물리적 AI의 기반**:  
  - Cosmos는 물리적 AI를 위한 필수 플랫폼으로 자리잡을 전망  
  - 로봇과 자율 시스템 개발의 속도를 가속화  
  
- **산업적 혁신**:  
  - 제조업, 물류, 의료 등에서 AI 기반 자동화와 최적화를 지원  
  - Omniverse와의 연계를 통해 디지털 트윈 기술의 정교함을 더욱 강화  
  
- **생성형 AI와의 융합**:  
  - Cosmos가 생성하는 물리적 데이터를 활용해 멀티모달 AI와 로봇 기술을 발전  
  - "미래를 예측하고 올바른 경로를 선택"할 수 있는 AI 시스템 구축  
  
### NVIDIA Isaac Groot: 로봇 개발을 위한 종합 플랫폼  
#### Isaac Groot 개요  
- **정의**: Isaac Groot는 인간형 로봇 및 일반 로봇 개발을 가속화하기 위한 NVIDIA의 로봇 학습 및 시뮬레이션 플랫폼  
- **목적**:  
  - 로봇의 복잡한 행동과 동작을 학습시키기 위해 대규모 데이터 생성 및 처리  
  - 물리적 환경에서의 로봇 성능을 최적화하고 안전한 테스트 환경 제공  
  
#### Isaac Groot의 주요 구성 요소  
1. **로봇 기반 모델 (Robot Foundation Models)**:  
   - 인간형 로봇을 포함한 일반 로봇의 초기 학습 및 동작 정의  
   - Omniverse와 Cosmos를 활용해 물리적 환경에서 작동 가능한 모델 생성  
  
2. **데이터 파이프라인 (Data Pipelines)**:  
   - 소규모 시뮬레이션 데이터를 대규모 학습 데이터로 증강  
   - AI 가속화 기술을 활용해 데이터를 빠르게 처리하고 학습에 활용  
  
3. **시뮬레이션 프레임워크 (Simulation Frameworks)**:  
   - 위험 없는 환경에서 로봇의 동작을 테스트  
   - Omniverse 기반 시뮬레이션으로 물리적 데이터의 정확성을 보장  
  
4. **Thor 로봇 프로세서**:  
   - 로봇의 두뇌 역할을 하는 고성능 AI 컴퓨팅 유닛  
   - 센서 데이터를 처리하고 실시간 동작을 제어  
  
#### Isaac Groot의 기능  
1. **Groot Teleop**:  
   - **설명**: Apple Vision Pro와 같은 장치를 사용해 인간이 로봇 디지털 트윈을 원격으로 조작  
   - **특징**:  
     - 로봇이 없어도 데이터 캡처 가능  
     - 물리적 손상이나 마모 없이 안전한 환경에서 동작 수집  
  
2. **Groot Mimic**:  
   - **설명**: 수집된 로봇 동작 데이터를 증강해 대규모 학습 데이터 생성  
   - **특징**:  
     - Teleop에서 캡처한 소규모 데이터를 수십만 개의 모션 데이터셋으로 확대  
  
3. **Groot Gen**:  
   - **설명**: Omniverse와 Cosmos를 활용해 데이터의 도메인 랜덤화 및 3D 업스케일링 수행  
   - **특징**:  
     - 다양한 환경과 조건을 반영한 데이터를 생성  
     - 현실적이고 물리적으로 기반한 시뮬레이션 데이터 제공  
  
4. **Isaac Sim**:  
   - **설명**: 소프트웨어-인-더-루프(Software-in-the-Loop) 테스트와 검증  
   - **특징**:  
     - 실제 로봇 배포 전에 시뮬레이션에서 성능 테스트  
  
#### Isaac Groot의 활용 사례  
1. **인간형 로봇 개발**:  
   - 인간의 움직임 데이터를 학습하고, 다양한 작업을 수행하도록 훈련  
   - 복잡한 작업을 반복적으로 수행하는 데이터 증강으로 학습 비용 절감  
  
2. **산업용 로봇**:  
   - 공장, 창고 등에서 물리적 환경에 적응 가능한 로봇 배치  
   - 작업 효율성을 높이고, 위험 작업을 대체할 수 있는 로봇 훈련  
  
3. **자율 로봇 테스트**:  
   - 자율 로봇의 동작을 대규모 시뮬레이션에서 테스트  
   - 다양한 환경 조건에서 안정성과 성능을 검증  
  
#### Isaac Groot의 장점  
1. **데이터 효율성**:  
   - 소규모 데이터를 기반으로 대규모 데이터셋 생성  
   - Omniverse와 Cosmos를 통해 현실에 기반한 고품질 데이터 제공  
  
2. **안전한 테스트 환경**:  
   - 위험 없는 시뮬레이션 환경에서 로봇 동작 학습 및 검증  
   - 물리적 환경에서 발생할 수 있는 오류를 시뮬레이션 단계에서 미리 확인  
  
3. **유연성과 확장성**:  
   - 다양한 로봇 플랫폼과 통합 가능  
   - 산업, 연구, 자율 시스템 등 여러 분야에서 활용 가능  
  
#### Isaac Groot의 미래  
- **로봇 산업의 성장 지원**:  
  - Isaac Groot는 로봇 개발 비용을 절감하고 시간 단축을 가능하게 함  
  - 인간형 로봇, 물류 로봇, 서비스 로봇 등 다양한 분야에 적용 가능  
  
- **AI와 로봇의 결합 강화**:  
  - AI와 시뮬레이션 기술을 결합하여 일반 로봇 개발 가속화  
  - 물리적 세계와 디지털 트윈을 연결해 로봇의 현실 적응력 향상  
  
- **산업 전반의 자동화 촉진**:  
  - 제조업, 물류, 의료 등에서 로봇과 AI를 활용한 자동화 혁신  
  - Isaac Groot는 로봇 혁명의 중심에 있는 핵심 플랫폼으로 자리잡을 전망  
  
### NVIDIA의 비전: AI와 로봇의 미래  
  
NVIDIA는 AI와 로봇 기술을 융합하여 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 데 중점을 두고 있으며, 이를 통해 모든 산업에서 혁신을 촉진하고자 함  
  
#### NVIDIA의 세 가지 주요 로봇 비전  
1. **정보 기반 에이전트 (Agentic AI)**:  
   - **역할**:  
     - 데이터 분석, 사용자와의 상호작용, 복잡한 문제 해결  
     - 업무를 자동화하며 인간과 협업하여 생산성을 극대화  
   - **활용 사례**:  
     - 기업 내 정보 검색, 고객 지원, 생산성 도구 최적화  
  
2. **자율주행차 (Autonomous Vehicles)**:  
   - **역할**:  
     - 고도로 발전된 자율주행 기술을 통해 운전 안전성과 효율성 향상  
     - 도로와 도시 환경에 적합한 자율 시스템 개발  
   - **미래 전망**:  
     - 자율주행차는 단일 산업에서 다중 조 단위 규모로 성장할 가능성  
     - NVIDIA의 Thor 프로세서를 활용해 자율주행차의 센서 데이터를 실시간 처리  
  
3. **인간형 로봇 (Humanoid Robots)**:  
   - **역할**:  
     - 인간 환경에서 작업을 수행할 수 있는 다목적 로봇 개발  
     - 기존 환경에 적응하며 물리적 작업을 자동화  
   - **특징**:  
     - 인간의 모션 데이터를 학습하고, 이를 활용해 복잡한 작업 수행  
     - Omniverse 및 Cosmos 플랫폼으로 대규모 데이터 생성과 학습 지원  
  
#### 디지털 트윈: 현실과 가상의 연결  
- **정의**: 디지털 트윈은 실제 환경과 동일한 가상 시뮬레이션 환경  
- **역할**:  
  - AI 모델 훈련 및 테스트를 안전하게 수행할 수 있는 가상 공간 제공  
  - 산업 프로세스, 공장 운영, 자율 시스템의 최적화를 위한 시뮬레이션 환경  
  
- **특징**:  
  - Omniverse를 활용하여 물리적으로 정확한 디지털 트윈 생성  
  - Cosmos를 결합해 물리적 데이터를 기반으로 예측 가능한 시뮬레이션 제공  
  
- **산업적 활용**:  
  - **제조업**: 공장의 자동화 시스템 시뮬레이션 및 최적화  
  - **물류**: 창고 운영의 효율성 분석 및 로봇 동작 계획  
  
#### NVIDIA Thor: 로봇과 자율 시스템의 두뇌  
- **Thor 프로세서**:  
  - 자율주행차 및 로봇용 고성능 AI 컴퓨팅 유닛  
  - 여러 센서 데이터를 실시간으로 처리하여 로봇의 동작 제어  
  
- **성능**:  
  - 기존 Orin 프로세서 대비 20배 높은 처리 성능  
  - 다양한 로봇과 자율 시스템에서 사용 가능한 범용 로봇 프로세서  
  
- **안전성**:  
  - Thor는 ISO 26262 기준의 ASIL-D 인증을 받은 첫 번째 프로그래머블 AI 컴퓨터  
  - 높은 수준의 기능적 안전성을 통해 자율 시스템의 신뢰성 확보  
  
#### NVIDIA의 산업 전략: 세 가지 컴퓨팅 시스템  
1. **DGX**: AI 훈련용 컴퓨터  
   - 대규모 데이터를 처리하고 AI 모델을 학습시키는 역할  
  
2. **AGX**: 엣지 컴퓨팅용 컴퓨터  
   - 자율주행차, 로봇 등 실시간 AI 적용 시스템에 사용  
  
3. **디지털 트윈 컴퓨터**:  
   - Omniverse와 Cosmos를 기반으로 AI 훈련과 테스트를 위한 시뮬레이션 제공  
   - AI 모델이 실제 환경에서 작동하기 전 안전성과 성능을 검증  
  
#### NVIDIA의 미래 비전  
1. **산업 전반의 디지털화**:  
   - 공장, 창고, 물류센터 등 모든 산업의 자동화 및 최적화  
   - Omniverse와 Cosmos를 통해 디지털 트윈 기술을 활용  
  
2. **AI와 로봇 융합**:  
   - 정보 기반 에이전트, 자율주행차, 인간형 로봇의 발전을 가속화  
   - 물리적 AI 기술로 새로운 응용 분야 개척  
  
3. **로봇 혁명의 중심**:  
   - 로봇과 AI 기술이 통합되어 새로운 조 단위 산업 창출  
   - 로봇 기술이 의료, 물류, 제조 등 다양한 산업의 핵심 요소로 자리 잡을 전망  
  
4. **산업 파트너십 확대**:  
   - Toyota, Mercedes, Tesla 등과 협력하여 자율주행 기술을 상용화  
   - Accenture, Keon 등과 협력해 제조업과 물류의 디지털화를 지원  
  
### 마무리  
- **2025년의 성과**:  
  - Blackwell GPU의 대량 생산과 다양한 산업에서의 활용  
  - 물리적 AI를 위한 최초의 세계 모델인 **NVIDIA Cosmos** 공개  
  - 에이전트 AI, 자율주행차, 인간형 로봇 등 세 가지 로봇 혁신 영역에서 중요한 진전  
  - NVIDIA Thor 프로세서의 양산 시작과 자율 시스템의 새로운 기준 설정  
- **AI 컴퓨팅의 대중화**:  
  - 모든 사용자와 기업이 AI를 활용할 수 있도록 기술을 개방  
  - 오픈 소스 플랫폼과 NVIDIA의 기술 스택을 통해 혁신을 가속화  
- **DGX Cloud 및 Project Digits**:  
  - AI 슈퍼컴퓨터를 더 작고 효율적으로 만들어 개인, 연구소, 스타트업에서도 활용 가능  
  - NVIDIA AI 소프트웨어 스택과 완벽히 통합된 소형 AI 슈퍼컴퓨터 출시 예정  
- **Omniverse와 Cosmos의 결합**:  
  - 물리적 시뮬레이션과 디지털 트윈 기술의 융합  
  - 산업 디지털화 및 로봇 기술 발전의 중심 역할 수행  
  
### 핵심 메시지  
- NVIDIA의 기술은 단순한 하드웨어를 넘어 **AI와 디지털 세계의 미래**를 설계  
- "모든 산업이 AI로 재편되고 있으며, NVIDIA는 이 변화를 이끄는 엔진 역할을 한다."  
- 로봇 혁명, AI 혁신, 그리고 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 새로운 플랫폼으로의 도약  
- NVIDIA는 "여러분 모두가 이 혁신의 여정에 함께하길 기대한다"고 발표를 마무리  
- 2025년 이후, AI와 로봇 기술이 모든 산업과 일상으로 확장될 것을 강조하며 긍정적이고 희망적인 비전을 제시

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