추론 혁명의 항해
Nvidia의 CEO 젠슨 황은 캘리포니아 산호세에서 열린 연례 소프트웨어 개발자 컨퍼런스에서 인공 지능 산업 내의 중대한 변화 속에서 Nvidia의 강력한 위치를 주장했습니다. 그는 AI 모델의 training 단계에서 inference 단계로의 지속적인 전환을 강조했는데, 여기서 기업들은 이러한 모델에서 상세하고 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 점점 더 집중하고 있습니다.
투자자 우려 및 시장 역학 해결
젠슨 황의 발표는 검은색 가죽 재킷과 청바지 차림으로 진행되었으며, 고위험 AI 칩 시장에서 Nvidia의 지배적인 위치를 방어하는 역할을 했습니다. 최근 중국의 DeepSeek와 같은 경쟁업체가 잠재적으로 더 적은 AI 칩으로 비슷한 챗봇 성능을 달성했다는 보고로 인해 촉발된 투자자들의 우려는 Nvidia의 겉보기에는 난공불락의 선두에 그림자를 드리웠습니다.
황의 자신감 넘치는 연설에도 불구하고 시장은 어느 정도 회의적인 반응을 보였습니다. Nvidia의 주가는 3.4% 하락했으며, 이는 1.6% 하락한 칩 지수의 전반적인 하락세를 반영했습니다. 이러한 반응은 시장이 예상되는 뉴스의 상당 부분을 이미 가격에 반영했을 수 있음을 시사하며, Nvidia의 장기 전략에 대한 ‘관망’ 접근 방식을 반영합니다.
오해 해소 및 컴퓨팅 요구 사항 강조
황은 AI의 진화하는 컴퓨팅 요구 사항에 대한 광범위한 오해가 있다고 인식하고 이에 정면으로 맞섰습니다. 그는 “거의 전 세계가 잘못 이해했다”고 과감하게 말하며, 특히 ‘에이전트 AI’ 영역에서 고급 AI 애플리케이션에 필요한 컴퓨팅 성능이 기하급수적으로 증가하고 있음을 강조했습니다.
최소한의 인간 개입으로 일상적인 작업을 수행할 수 있는 자율 에이전트가 특징인 에이전트 AI는 훨씬 더 큰 처리 능력을 요구합니다. 황은 에이전트 AI 및 추론에 대한 컴퓨팅 요구 사항이 “작년 이맘때 필요하다고 생각했던 것보다 쉽게 100배 더 많다”고 추정했습니다. 이러한 극적인 증가는 고성능 컴퓨팅 솔루션에 대한 지속적이고 과소평가되었을 수 있는 수요를 강조합니다.
훈련 대 추론의 이분법
Nvidia의 현재 과제의 핵심 요소는 AI 시장의 진화하는 역학 관계에 있습니다. 업계는 챗봇과 같은 AI 모델에 지능을 부여하는 데 방대한 데이터 세트가 사용되는 training에 대한 주요 초점에서 inference로 전환하고 있습니다. 추론은 훈련된 모델이 획득한 지식을 활용하여 사용자에게 특정 답변과 솔루션을 제공하는 단계입니다.
이러한 변화는 Nvidia에 잠재적인 역풍을 일으킬 수 있습니다. Nvidia의 가장 수익성이 높은 칩은 전통적으로 계산 집약적인 훈련 단계에 최적화되어 왔기 때문입니다. Nvidia는 지난 10년 동안 강력한 소프트웨어 도구 및 개발자 지원 생태계를 구축했지만, 작년에 총 1,305억 달러의 매출을 올린 대부분은 수만 달러에 달하는 데이터 센터 칩이었습니다.
모멘텀 유지: 3년간의 급증과 그 이후
Nvidia의 주가는 지난 3년 동안 4배 이상 상승하는 급등세를 보였습니다. 이러한 놀라운 성장은 ChatGPT, Claude 및 기타 수많은 정교한 AI 시스템의 출현을 지원하는 데 있어 회사의 중추적인 역할에 의해 촉진되었습니다. 이 회사의 하드웨어는 최첨단 AI 개발의 대명사가 되었습니다.
그러나 이러한 모멘텀을 유지하려면 추론 중심 시장의 변화하는 요구에 적응해야 합니다. Nvidia의 칩을 기반으로 구축된 AI 산업의 장기적인 비전은 여전히 매력적이지만, 단기 투자자 기대치는 추론 혁명이 제시하는 즉각적인 과제와 기회에 더 민감합니다.
차세대 칩 공개: Blackwell Ultra 및 그 이후
황은 컨퍼런스를 AI 환경 변화 속에서 Nvidia의 입지를 공고히 하기 위해 설계된 일련의 새로운 칩 출시를 발표하는 플랫폼으로 활용했습니다. 이러한 발표 중에는 올해 하반기에 출시될 예정인 Blackwell Ultra GPU 칩의 공개가 있었습니다.
Blackwell Ultra는 이전 세대 Blackwell 칩에 비해 향상된 메모리 용량을 자랑합니다. 이 증가된 메모리는 더 크고 복잡한 AI 모델을 지원하여 고급 AI 애플리케이션의 증가하는 요구를 충족시킵니다.
이중 초점: 응답성 및 속도
황은 Nvidia의 칩이 AI 성능의 두 가지 중요한 측면인 responsiveness와 speed를 해결하도록 설계되었다고 강조했습니다. 칩은 AI 시스템이 방대한 수의 사용자 쿼리에 지능적인 응답을 제공하는 동시에 최소한의 지연 시간으로 이러한 응답을 제공할 수 있도록 해야 합니다.
황은 Nvidia의 기술이 두 영역 모두에서 탁월한 위치에 있다고 주장했습니다. 그는 웹 검색에 비유하며 “질문에 답하는 데 너무 오래 걸리면 고객은 다시 돌아오지 않을 것”이라고 말했습니다. 이 비유는 AI 기반 애플리케이션에서 사용자 참여와 만족도를 유지하는 데 있어 속도와 효율성의 중요성을 강조합니다.
미래를 위한 로드맵: Vera Rubin 및 Feynman
Blackwell Ultra를 넘어 황은 곧 출시될 Vera Rubin 시스템에 대한 세부 정보를 공개하며 Nvidia의 미래 칩 로드맵을 엿볼 수 있게 했습니다. 2026년 하반기에 출시될 예정인 Vera Rubin은 Blackwell을 계승하여 더 빠른 속도와 향상된 기능을 제공하도록 설계되었습니다.
더 나아가 황은 Rubin 칩 다음으로 Feynman 칩이 2028년에 출시될 예정이라고 발표했습니다. 이 다세대 로드맵은 지속적인 혁신에 대한 Nvidia의 의지와 빠르게 진화하는 AI 하드웨어 시장에서 기술적 우위를 유지하려는 결의를 보여줍니다.
산업 과제 및 Blackwell의 출시 해결
이러한 새로운 칩의 공개는 Blackwell의 시장 진입이 처음에 예상했던 것보다 느린 시점에 이루어졌습니다. 보고된 바에 따르면 설계 결함으로 인해 제조 문제가 발생하여 지연이 발생했습니다. 이러한 상황은 Nvidia 칩으로 가득 찬 거대한 데이터 센터에 계속해서 확장되는 데이터 세트를 공급하는 전통적인 접근 방식이 수익 감소를 보이기 시작하면서 더 광범위한 산업 문제를 반영합니다.
이러한 어려움에도 불구하고 Nvidia는 지난달 Blackwell에 대한 주문이 “놀랍다”고 보고했으며, 이는 초기 차질에도 불구하고 새로운 칩에 대한 강력한 수요를 시사합니다.
생태계 확장: DGX 워크스테이션 및 소프트웨어 혁신
핵심 칩 발표 외에도 황은 Blackwell 칩을 기반으로 하는 강력한 새 개인용 컴퓨터인 DGX 워크스테이션을 소개했습니다. Dell, Lenovo, HP와 같은 주요 회사에서 제조할 이 워크스테이션은 Apple의 일부 고급 Mac 제품에 대한 도전입니다.
황은 이러한 장치 중 하나의 마더보드를 자랑스럽게 보여주며 “이것이 PC가 어떻게 생겨야 하는지 보여준다”고 선언했습니다. 이러한 움직임은 데이터 센터를 넘어 전문 워크스테이션 영역으로 고성능 컴퓨팅 시장에서 입지를 확장하려는 Nvidia의 야망을 나타냅니다.
Dynamo: General Motors와의 추론 및 협업 가속화
소프트웨어 측면에서 황은 AI 애플리케이션의 추론 프로세스를 가속화하도록 설계된 새로운 소프트웨어 도구인 Dynamo의 출시를 발표했습니다. Dynamo는 무료로 제공되어 더 광범위한 채택을 촉진하고 해당 분야의 혁신을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
또한 황은 General Motors와의 중요한 파트너십을 공개하여 자율 주행 차량을 구동하기 위해 Nvidia를 선택했습니다. 이 협력은 자동차 산업에서 Nvidia의 영향력이 커지고 자율 주행 기술 발전에 대한 의지를 강조합니다. 이것은 주목할만한 승리이며 Nvidia의 애플리케이션이 얼마나 다양한지 보여줍니다.
앞으로 나아갈 길
Nvidia는 AI의 미래에 큰 기대를 걸고 있으며 지속적인 혁신이 핵심입니다. 그들은 추론으로의 전환에 적응해야 할 필요성을 인식하고 있으며 이미 두 가지를 모두 수행할 수 있는 칩을 개발하고 있습니다. 성공의 역사와 연구 개발에 대한 헌신으로 Nvidia는 앞으로도 수년간 AI 산업의 주요 업체로 남을 가능성이 높습니다. 주요 기술 및 자동차 회사와의 파트너십은 Nvidia가 어디로 향하고 있는지 보여줍니다.