GTC 2025: 칩 그 이상의 것, Jensen Huang이 30분 만에 Physical AI에서 여러 가지 새로운 성과를 공개, 모두 오픈 소스
3월 18일 베이징 시간, AI 산업 행사로 격상된 NVIDIA GTC 2025가 시작됐지만, 블록버스터 제품이 부족해지면서 첫날 오프라인 포럼과 전시회는 엔비디아 주가 하락세를 반전시키지 못했습니다.심지어 감소하기도 했습니다. 그래서 이미 많은 주목을 받았던 '기조연설'에 더욱 많은 관심과 기대가 모아지고 있다.
물론 엔비디아 주가의 변동은 딥시크(DeepSeek)로 인한 '컴퓨팅 파워 수요 감소'에 대한 추측 때문만은 아니며, 미국 증시 조정의 영향도 어느 정도 받고 있다. 하지만 그 이유가 무엇이든, 회사의 조타수인 황런쉰은 가능한 한 빨리 투자자의 신뢰를 회복해야 합니다. 그래서 우리는 그가 거의 3시간 동안의 연설에서 다음과 같이 말하는 것을 보았습니다.
* 스케일링 법칙이 여러 번 언급되었습니다.
* 오픈 소스 운동에 참여하여 Llama 모델을 기반으로 구축된 NVIDIA Llama Nemotron 추론 모델을 출시했습니다.
* 그는 블랙웰이 본격적으로 생산에 들어간 것을 칭찬하면서, "생산 능력이 놀라운 속도로 늘어나고 있으며, 고객 수요도 인상적이다"고 말했습니다.
* 추론 모델의 등장으로 인해 AI 분야의 "계산 노력"이 크게 증가했다는 점을 명확하게 강조합니다.
* …
하지만 황의 열정적인 연설은 별 효과가 없는 듯했다.본 기사 작성 시점을 기준으로 엔비디아의 주가는 여전히 하락세를 보이고 있습니다.
어떤 의미에서 이는 유출된 하드웨어 및 아키텍처 업데이트가 시장에서 큰 호응을 얻지 못했다는 것을 보여줍니다. Blackwell Ultra와 Vera Rubin 외에도황런쉰이 지난 30분 동안 공유한 Physical AI는 투자자와 업계와 심도 있게 공유하기에 적합한 또 다른 "좋은 이야기"가 될 수 있습니다.
30분 만에 Physical AI의 새로운 성과가 폭발적으로 증가
엔비디아는 2025년 1월 초에 개최된 CES 2025에서 세계 기본 모델인 코스모스를 출시했습니다.황런쉰은 "AI의 다음 전선은 물리학이다"라고 외쳤습니다.이는 Physical AI를 단번에 AI의 주요 단계로 끌어올렸습니다. 소위 물리적 AI는 로봇, 자율주행 자동차, 스마트 공간과 같은 자율 시스템이 현실 세계의 복잡한 작업을 인지, 이해 및 수행할 수 있도록 하는 것을 말합니다.
3월 19일 이른 아침, 기조연설이 끝나갈 무렵, 작은 로봇 블루가 등장하여 끊임없는 환호와 함께 분위기가 최고조에 달했습니다. 두 당사자 간의 상호작용은 또한 우리에게 물리적 AI의 개요를 제공합니다.
무대 위의 블루와 젠쉰 황
황런쉰은 30분도 채 되지 않아 일련의 블록버스터 뉴스를 집중적으로 공개했습니다.
첫 번째는 오픈소스 Physical AI 데이터 세트를 출시하는 것입니다.수천 시간 분량의 멀티 카메라 비디오, 로봇 훈련을 위한 32만 개 이상의 궤적, 최대 1,000개의 일반 장면 설명(OpenUSD) 등 15TB의 데이터를 개발자에게 제공하는 이 솔루션은 다양성, 규모, 지리적 적용 범위 면에서 탁월하며, 특히 보안 연구 분야에 유용할 것으로 예상되는데, 그 이유는 이상치를 식별하고 모델 일반화 성능을 평가할 수 있기 때문입니다. NVIDIA가 공식적으로 이 데이터 세트는 시간이 지남에 따라 계속 확장될 것이며 세계에서 가장 큰 통합 오픈소스 Physical AI 데이터 세트가 될 수 있다고 언급한 점도 언급할 가치가 있습니다.
* 데이터셋 다운로드 주소:
다음은 세계 최초의 오픈 소스, 완전 맞춤형 기본 모델인 NVIDIA Isaac GR00T N1입니다.인간의 추론 및 기타 기술을 모방하는 데 사용됩니다. GR00T N1 기본 모델은 인간 인지의 원리에서 영감을 받은 듀얼 시스템 아키텍처를 특징으로 합니다. "시스템 1"은 인간의 조건 반사 작용이나 직관을 반영하는 빠른 사고 행동 모델입니다. 시스템 2는 신중하고 체계적인 의사 결정을 위해 사용되는 느린 사고 모델입니다.
세 번째는 로봇 시뮬레이션을 위한 오픈소스 물리 엔진인 Newton을 출시하는 것입니다.NVIDIA, Google DeepMind, Disney Research가 공동으로 개발하는 이 솔루션은 NVIDIA CUDA-X 가속 라이브러리인 NVIDIA Warp를 기반으로 하며, 개발자에게 인공 지능, 로봇 공학, 머신 러닝(ML)을 시뮬레이션하는 GPU 가속 커널 프로그램을 쉽게 작성할 수 있는 방법을 제공합니다.
마지막으로, 코스모스 세계 기반 모델이 업데이트되어 오픈 소스이고 완벽하게 사용자 정의가 가능한 추론 모델이 도입되었습니다.물리적 AI 개발을 위해 특별히 설계되었습니다. 안에,Cosmos Transfer는 합성 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.세분화 맵, 깊이 맵, 라이더 스캔, 포즈 추정 맵, 궤적 맵과 같은 구조화된 비디오 입력을 수신하여 제어 가능한 사실적 비디오 출력을 생성합니다. 지능형 세계 생성을 위한 Cosmos Predict,다중 프레임 생성이 지원되어 시작 및 종료 입력 이미지가 주어지면 중간 동작이나 동작 궤적을 예측합니다. Cosmos Reason은 Physical AI 데이터 주석 및 구성의 효율성을 개선하는 데 사용됩니다.기존의 세계 기반 모델을 최적화하거나 완전히 새로운 시각적 언어 동작 모델을 구축합니다.
가속 컴퓨팅에서 가속 과학으로
NVIDIA는 Physical AI 외에도 과학 분야 AI 분야에서도 입지를 더욱 강화하고 있으며, 이는 앞으로 새로운 성장 포인트가 될 수 있습니다.
NVIDIA와 AI for Science의 관계는 아마도 가속 컴퓨팅과 고성능 컴퓨팅(HPC)의 강력한 조합으로 시작된 CUDA의 탄생으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 황인순은 이렇게 말했다.CUDA를 개발한 이래로 NVIDIA는 컴퓨팅 비용을 이전 비용의 백만분의 1로 줄였습니다.어떤 사람들에게 NVIDIA는 아주 작은 것까지 볼 수 있게 해주는 계산 현미경과 같습니다. 어떤 이들에게는 상상할 수 없을 만큼 먼 은하계를 탐험할 수 있는 망원경이기도 합니다. 그리고 많은 사람들에게 그것은 그들이 아직 시간이 있는 동안 자신의 삶의 일을 추구할 수 있게 해주는 타임머신입니다."
즉, CUDA와 NVIDIA GPU의 생태학적 결합을 통해 병렬 컴퓨팅 기능이 크게 향상되고 과학 연구 분야에서 고성능 컴퓨팅의 적용이 가속화되었습니다. 오늘날 AI는 과학 연구 산업에 강력한 추진력을 불어넣어 가속 컴퓨팅에서 가속 과학으로의 도약을 이루었습니다. NVIDIA는 이러한 기술 변화의 폭풍 중심에 서 있으며, 이 기회를 잡을 만큼 미래지향적이어야 합니다.
방금 끝난 GTC 2025 기조연설에서 황런쉰은 개발자들이 이제 CUDA-X와 최신 슈퍼칩 아키텍처를 사용하여 CPU와 GPU 리소스 간의 더욱 긴밀한 자동 통합 및 조정을 달성할 수 있다고 발표했습니다. 이를 통해 계산 엔지니어링 도구는 기존 가속 컴퓨팅 아키텍처를 사용할 때보다 11배 더 빠르고 5배 더 강력한 계산 성능을 갖게 됩니다.
황은 결론지었다.CUDA-X는 이미 천문학, 입자 물리학, 양자 물리학, 자동차, 항공우주, 반도체 설계를 포함한 다양한 새로운 엔지니어링 분야에 가속 컴퓨팅을 도입하고 있습니다.
2018년 GTC 컨퍼런스에서NVIDIA는 의료 산업용 최초의 AI 플랫폼인 NVIDIA Clara를 공개했습니다.처음에는 의료 영상 분야에 중점을 두었으며, GPU 기반 AI 솔루션을 제공하여 의료 영상 데이터 처리를 가속화합니다. 2019년에 NVIDIA Clara는 DNA/RNA 시퀀스 분석 및 가속화된 유전 데이터 처리에 사용되는 새로운 게놈 컴퓨팅 플랫폼인 Clara Genomics를 포함하도록 더욱 확장되었습니다.
2019년 말, NVIDIA는 유전자 시퀀싱 소프트웨어 개발 회사인 Parabricks를 인수하고, 해당 회사의 GPU 가속 유전자 시퀀싱 도구를 NVIDIA Clara 플랫폼에 통합했습니다. NVIDIA 공식 문서에 따르면,파라브릭은 10분 만에 인간 유전체 전체의 30배를 분석할 수 있습니다.다른 방법은 30시간이 걸립니다.
2021년 GTC 컨퍼런스에서NVIDIA는 의료 기기를 위한 실시간 AI 컴퓨팅 플랫폼인 Clara Holoscan을 출시했습니다.목표는 의료 장비에 실시간 AI 컴퓨팅 기능을 갖춰 의료 영상 분석, 수술 지원, 원격 진료의 지능 수준을 향상시키는 것입니다.
엔비디아는 2022년 9월에 개최된 GTC 컨퍼런스에서 Clara를 더욱 확장하여 BioNeMo를 출시했습니다. 당시, 과학 분야를 위한 AI에 대한 NVIDIA의 청사진은 AI 가속 컴퓨팅에서 생성 AI로, 초기 의료 영상 AI 플랫폼에서 보다 심층적인 생명 과학 연구에 이르기까지 점점 더 명확해졌습니다. 구체적으로,BioNeMo는 초대규모 계산 규모에서 대규모 생물분자 언어 모델을 훈련하고 배포하기 위한 프레임워크입니다.사전 훈련된 언어 모델 4개가 포함되어 있습니다.
* 단백질 LLM ESM-1: 아미노산 서열을 처리하고 다양한 단백질 특성과 기능을 예측하는 데 사용할 수 있는 표현을 생성하여 과학자들이 단백질 구조를 이해하는 능력을 향상시킵니다.
* 단백질 모델링 도구 OpenFold의 오픈 소스 버전입니다.
* 생성 화학 모델 MegaMolBART: 반응 예측, 분자 최적화 및 신규 분자 생성에 사용할 수 있습니다.
* ProtT5: 뮌헨 공과대학의 RostLab이 NVIDIA와 협력하여 개발한 제품으로, ESM-1b와 같은 Meta AI의 단백질 LLM 기능을 시퀀스 생성으로 확장합니다.
의학 및 생명과학 연구 외에도NVIDIA는 GTC 2024에서 기후 디지털 트윈 클라우드 플랫폼 Earth-2도 출시했습니다.새롭게 출시된 생성적 AI 모델인 CorrDiff를 NVIDIA FourCastNet과 결합하면 1킬로미터 수준에서 글로벌 기후 시뮬레이션을 달성할 수 있습니다.
결론
모든 GTC 컨퍼런스는 오랫동안 새로운 제품과 기술을 "홍보"하는 것에서 업계 벤치마크로 업그레이드되어 왔습니다. 올해 컨퍼런스에서 우리는 황런쉰이 차세대 칩 아키텍처와 제품에 대해 기대하는 바를 확인했고, 로봇공학, 자율주행, 과학 컴퓨팅 분야에서 그가 활발하게 활동하고 있는 모습도 볼 수 있었습니다. 후자가 엔비디아의 주력 사업으로 빠르게 성장할 것으로 기대하기에는 분명 너무 이르지만, 현재 시장 분위기를 빠르게 반전시키고 전자에 대한 장애물을 제거하는 것도 매우 어려운 일입니다. 황 씨가 앞으로 또 어떤 '야생적인 묘기'를 선보일지 우리 모두 기대해 보자.