Huang Show와 Blackwell Ultra 공개
중국 기업 DeepSeek가 R1 생성형 인공지능(GenAI) 모델을 출시한 이후, 반도체 거대 기업 Nvidia는 상당한 시장 변동을 겪으며 약 1조 달러의 가치를 잃었습니다. R1은 OpenAI와 같은 업계 선두 주자들의 모델과 비슷한 성능을 자랑하면서도 훨씬 적은 컴퓨팅 파워로 이를 달성했기 때문에, AI 칩 수요 감소에 대한 우려를 불러일으켰습니다. AI 칩은 Nvidia의 주요 수입원입니다.
그러나 실리콘 밸리의 중심부에서 열린 Nvidia의 연례 개발자 컨퍼런스에서, 회사는 이러한 우려를 불식시키기 위한 전략을 제시했습니다. Nvidia의 프레젠테이션은 ‘DeepSeek 모멘트’가 역설적으로 자사의 고급 제품에 대한 더 큰 수요를 촉진할 것이라는 비전을 보여주었습니다. 이 야심 찬 전략의 중심에는 이스라엘 요크님에 위치한 회사의 역동적인 R&D 센터가 있습니다.
컨퍼런스의 하이라이트는 Nvidia의 카리스마 넘치는 창립자이자 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)의 기조연설이었습니다. 시그니처 블랙 가죽 재킷을 입은 황은 15,000명의 참석자들에게 활력을 불어넣으며 록 콘서트를 연상시키는 분위기를 조성했습니다. 그는 Nvidia의 AI 미래 비전을 능숙하게 설명하며, 거의 2시간 30분 동안 대본 없이 열정적인 프레젠테이션으로 청중을 사로잡았습니다.
황은 DeepSeek를 직접적으로 언급하지 않았지만, 그의 메시지는 암묵적으로 분명했습니다. R1과 같은 모델의 등장은 Nvidia의 AI 지배력 쇠퇴를 의미하는 것이 아니라는 것입니다. 대신, 그는 진화하는 AI 환경의 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 요구 사항을 강조했습니다.
황은 “AI의 컴퓨팅 요구 사항은 더욱 강력해지고 빠르게 가속화되고 있습니다.”라고 선언했습니다. 그는 자율적인 작업 실행이 가능한 ‘사고 모델’과 AI 에이전트의 엄청난 컴퓨팅 요구 사항을 강조하며, 이러한 요구 사항이 “작년 이맘때 예상했던 것보다 100배 더 큽니다.”라고 말했습니다. 이러한 고급 모델은 이전 모델과 달리 문제 해결, 다양한 접근 방식 탐색, 최적의 솔루션 선택 및 결과 검증의 다단계 프로세스에 참여합니다. 황은 이러한 반복적인 프로세스가 생성된 콘텐츠(토큰)의 급증으로 이어져 훨씬 더 많은 처리 능력을 요구한다고 설명했습니다.
이러한 증가하는 수요를 해결하기 위해 Nvidia는 올해 하반기에 출시될 예정인 차세대 AI 프로세서 Blackwell Ultra를 공개했습니다. 황은 Blackwell Ultra를 훈련 단계에서 DeepSeek의 R1이 보여준 효율성 향상에 효과적으로 대응하면서, 런타임 동안 이러한 사고 모델의 엄청난 컴퓨팅 요구 사항을 해결할 수 있는 솔루션으로 제시했습니다.
Blackwell Ultra의 성능은 놀랍습니다. Nvidia에 따르면, 각각 72개의 Blackwell Ultra 프로세서를 탑재한 5개의 서버 랙만으로도 현재 세계에서 가장 강력한 35개 슈퍼컴퓨터 중 하나로 꼽히는 Israel-1 슈퍼컴퓨터와 동등한 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있습니다. 특히, 이러한 서버 랙에 중요한 통신 칩은 Nvidia의 요크님 R&D 센터에서 개발되어 센터의 중추적인 역할을 강조합니다.
Dynamo와 협업 처리의 힘
Blackwell Ultra를 보완하기 위해 Nvidia는 사고 모델에서 추론(AI의 실시간 작동)을 관리하기 위해 특별히 설계된 오픈 소스 소프트웨어 환경인 Dynamo를 도입했습니다. 이스라엘에서 개발된 Dynamo는 최대 1,000개의 AI 프로세서가 단일 프롬프트에서 협업할 수 있도록 지원하여 DeepSeek의 R1과 같은 모델의 성능을 최대 30배까지 향상시킵니다. 이 혁신적인 접근 방식은 Nvidia가 원시 처리 능력 제공뿐만 아니라 AI 시스템의 효율성과 협업 기능을 최적화하는 데 전념하고 있음을 보여줍니다.
데이터 센터 통신 혁신: 실리콘 포토닉스 돌파구
황의 프레젠테이션의 상당 부분은 Nvidia의 통신 칩 솔루션 발전에 초점을 맞췄으며, 이 역시 요크님 R&D 센터가 주도하는 또 다른 영역입니다. 이 분야에서 가장 획기적인 발표는 데이터 센터 내 통신 인프라를 혁신할 실리콘 포토닉스 칩 개발이었습니다.
통신 칩과 스위치는 데이터 센터의 숨은 영웅으로, 컴퓨팅 성능에 필수적인 프로세서 간의 빠른 데이터 교환을 가능하게 합니다. 현재 AI 인프라에서 가장 큰 병목 현상 중 하나는 AI 칩을 네트워크 스위치에 연결하는 광 신호를 전기 신호로 변환하고 그 반대로 변환하는 광 트랜시버입니다. 이러한 트랜시버는 에너지 집약적이어서 데이터 센터 전체 전력 소비량의 10%를 차지합니다.
400,000개의 AI 칩을 수용하는 대규모 시설에서 무려 240만 개의 광 트랜시버가 40메가와트의 막대한 에너지를 소비합니다. Nvidia의 실리콘 포토닉스 솔루션은 이러한 별도의 트랜시버가 필요 없도록 하여 빛-전기 변환을 미디어 스위치에 직접 통합합니다. 이 혁신은 에너지 효율성을 3.5배 향상시키고, 잠재적인 고장 지점을 줄여 네트워크 안정성을 10배 향상시키며, 데이터 센터 구축 시간을 30% 단축합니다. 이 혁신은 Nvidia가 Mellanox를 인수하고 이후 Nvidia의 이스라엘 R&D 운영의 핵심으로 전환하기 전부터 5년 이상 전념한 연구의 정점입니다.
에이전틱 AI와 로봇 공학의 미래
하드웨어 및 인프라 외에도 Nvidia는 AI 모델의 발전도 선보였습니다. 이스라엘 R&D 센터의 상당한 기여로 개발된 AI 에이전트 개발을 위해 특별히 설계된 Nvidia AI 모델인 Agentic AI가 강조되었습니다. 이 모델은 이미 Microsoft, Salesforce, Amdocs와 같은 업계 거물들이 활용하고 있습니다.
또한 황은 휴머노이드 로봇 공학을 위한 오픈 소스 파운데이션 모델인 Isaac GR00T N1을 소개했습니다. 이 모델은 초기 훈련 단계를 완료했으며 현재 로봇 애플리케이션을 개발하는 회사에서 사용할 수 있습니다. 이는 Nvidia가 기존 컴퓨팅을 넘어 물리적 상호 작용 및 자동화 영역으로 AI의 경계를 넓히려는 노력을 보여줍니다.
요크님: Nvidia AI 전략의 엔진
황의 일련의 발표에서 반복되는 주제는 Nvidia의 요크님 센터의 중요하고 필수적인 역할이었습니다. 2019년 69억 달러에 Mellanox를 인수한 이후, Nvidia는 전략적으로 이스라엘 R&D 운영을 전환하여 현재 전 세계 인력의 약 15%를 고용하고 있으며, 칩 개발 전략의 초석으로 삼았습니다.
이러한 전략적 강조는 황의 기조연설 마지막 부분에 제시된 슬라이드에서 시각적으로 강화되었으며, Nvidia의 향후 3년 로드맵을 설명했습니다. 회사는 AI 칩, CPU, 그리고 두 가지 종류의 통신 칩(서버 내 통신용과 서버 간 네트워킹용)을 가장 중요한 4가지 핵심 프로세서 유형으로 식별했습니다. 놀랍게도, 이 4가지 중요한 제품 라인 중 3가지의 개발은 주로 요크님 R&D 센터에서 주도하고 있습니다.
Nvidia 이스라엘은 중요한 R&D 허브로서의 역할을 넘어섰습니다. 회사의 주력 제품을 형성하는 중추적인 세력이 되었습니다. 황의 프레젠테이션은 Nvidia 이스라엘이 최근 회사가 경험한 1조 달러의 시장 가치를 회복하기 위한 그의 전략의 핵심임을 분명히 보여주었습니다. 여러 면에서, 그것은 그의 전반적인 전략의 핵심을 나타냅니다.
황의 전략적 베팅은 사고 모델과 AI 에이전트의 부상으로 인해 컴퓨팅 성능과 하드웨어 및 서버 효율성을 최적화하는 솔루션에 대한 수요가 급증할 것이라는 예측에 달려 있습니다. 그는 요크님 팀이 이러한 중요한 솔루션을 제공할 수 있는 능력에 대한 확신을 두고 있습니다. 기술적인 관점에서 볼 때, 센터는 이미 Nvidia의 69억 달러 Mellanox 인수를 여러 번 정당화하는 수많은 혁신을 제공함으로써 성공을 입증했습니다.
황의 시장 평가와 전략적 비전의 궁극적인 성공은 아직 미지수입니다. 그의 예측이 정확하고 Nvidia가 성장 궤도를 재개한다면, 요크님의 엔지니어와 경영진은 당연히 그 공로의 상당 부분을 인정받을 것입니다. 반대로, AI 시장이 예상치 못한 방식으로 진화한다면, Nvidia는 어려운 시기에 직면할 수 있으며, 지난 몇 년간의 놀라운 성공을 가릴 수도 있습니다.
Nvidia의 도박과 잠재적 보상의 미래는 이스라엘 혁신 강국의 어깨에 크게 달려 있습니다.