[칼럼] AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래

 

“AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” – 젠슨 황

 

AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래

NVIDIA는 2024년과 2025년 GTC에서 AI 기술을 통해 산업 전반에 걸친 변화를 이끌어가고 있다. 젠슨 황은 기조연설에서 기술 혁신이 사회적, 경제적 구조를 재편하는 "변화의 파도"라고 강조하며, NVIDIA가 그 중심에서 미래를 설계하고 있음을 확신시켰다. NVIDIA는 두 해 동안 AI 혁신을 가속화하며 다양한 제품과 플랫폼을 선보였다. 2024년에는 GB200 AI 플랫폼과 Blackwell B200 GPU를 통해 성능 향상에 초점을 맞췄다면, 2025년에는 Blackwell Ultra NVL72 등 차세대 하드웨어와 지속 가능성을 강조하며 더 큰 비전을 제시했다.

 

비교 항목	2024년	2025년
주요 GPU	Blackwell B200 GPU 출시, GB200 AI 플랫폼 발표	Blackwell Ultra NVL72 GPU 출시 예정, Grace Blackwell Superchip 공개
AI 플랫폼	GB200 플랫폼으로 LLM 성능 및 효율성 강화	AI Factories로 대규모 모델 훈련 및 배포 지원
Omniverse	Omniverse Cloud API를 통해 디지털 트윈 및 협업 환경 개선	Omniverse Cloud API 확장 및 산업 디지털 트윈 도구 제공
자율주행	NVIDIA DRIVE로 자율주행 차량 및 로봇 택배 기술 강화	GM2 플랫폼 및 HALO 시스템으로 자율주행 차량 개발 가속화
데이터 센터	Blackwell 기반 DGX SuperPOD 발표	지속 가능한 데이터 센터 확장 계획

표.2024년과 2025년 NVIDIA의 주요 발표 비교

NVidia 기업성장맵 (GTC 2024, 2025) (Map by 류용효)

 

인공지능 혁명의 변곡점에서

인류는 늘 기술의 발전과 함께 새로운 시대를 맞이해왔다. 산업혁명이 증기기관과 전기를 통해 생산 방식을 혁신했던 것처럼, 디지털 혁명은 인터넷과 스마트폰을 통해 세상을 연결했다. 그리고 지금, 우리는 또 하나의 거대한 변곡점에 서 있다. 바로 AI 혁명이다. 2025년 3월, 엔비디아(NVIDIA)의 GTC(GPU Technology Conference)에서 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 기조연설을 통해 AI가 변화의 중요한 시점에 도달했음을 선언했다. 그는 AI가 단순한 도구를 넘어, ‘스스로 사고하고 결정하는 존재’로 발전하고 있으며, 이 거대한 변화가 기업, 산업, 그리고 인간의 삶 전반에 걸쳐 영향을 미칠 것이라고 강조했다. 이번 GTC 2025에서 가장 주목받은 키워드는 에이전트 AI(Agentic AI)와 추론 AI(Reasoning AI) 였다. 기존의 AI가 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데 주력했다면, 이제 AI는 자율적으로 목표를 설정하고, 스스로 문제를 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, AI 산업 전반의 패러다임을 뒤흔드는 파도와 같다. 이러한 흐름 속에서 엔비디아는 Blackwell GPU라는 차세대 칩을 공개하며, 인공지능 모델의 효율성을 비약적으로 향상시키는 새로운 하드웨어 시대를 열었다. 또한 Omniverse Cloud API, AI Factories 등의 개념을 통해 AI가 단순한 연구 도구가 아니라, 실제 산업을 자동화하고 혁신하는 핵심 인프라로 자리 잡아가고 있음을 보여주었다. 그렇다면 우리는 이러한 변화의 바람 속에서 어떤 선택을 해야 할까? AI 혁명의 파도를 넘는 기업과 뒤처지는 기업의 차이는 무엇일까? 엔비디아의 발표를 중심으로, AI 산업이 어디로 흘러가고 있는지, 그리고 그 변화 속에서 우리는 무엇을 준비해야 하는지를 하나씩 짚어보자.

 

“AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나, 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것” – 젠슨 황

 

Blackwell, AI의 새로운 엔진

기술 혁신의 역사는 더 빠르고, 더 강력하며, 더 효율적인 도구를 만들려는 인간의 끝없는 도전과 함께 발전해왔다. AI 산업도 예외가 아니다. 과거에는 단순한 이미지 분석과 음성 인식이 AI의 주요 활용 분야였다면, 이제는 스스로 학습하고, 결정을 내리며, 복잡한 문제를 해결하는 AI가 요구되고 있다. 하지만 이런 고도화된 AI 모델을 운용하려면 엄청난 연산 능력이 필요하며, 이를 뒷받침할 강력한 하드웨어가 필수적이다. GTC 2025에서 젠슨 황이 가장 먼저 소개한 것은 Blackwell GPU였다. 그는 “AI의 미래를 가속하는 가장 강력한 엔진”이라며, Blackwell이 기존 Hopper 아키텍처를 넘어선 새로운 시대의 핵심 기술이라고 강조했다. 그렇다면 Blackwell GPU는 무엇이 다를까?

Blackwell GPU는 기존 Hopper 아키텍처 대비 연산 성능이 2배 이상 향상되었으며, 특히 대규모 AI 모델을 실행할 때의 전력 효율이 4배 증가했다. 이는 곧 더 적은 에너지로 더 강력한 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있다는 의미다. 젠슨 황은 연설에서 “Blackwell은 단순한 속도 개선이 아니라, AI 연구자들이 더 크고 복잡한 모델을 현실적으로 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼”이라고 설명했다. 이제 AI 연구자들은 엄청난 비용을 감수하지 않고도, 보다 정교한 생성 AI, 실시간 데이터 처리, 고도화된 시뮬레이션 등을 구현할 수 있게 되었다. 엔비디아는 Blackwell GPU와 함께 Omniverse Cloud API를 발표했다. 이는 단순한 클라우드 컴퓨팅 솔루션이 아니라, AI 모델 개발 및 실행을 위한 강력한 협업 플랫폼이다. Omniverse Cloud API는 데이터센터, AI 연구소, 기업의 IT 인프라를 하나의 거대한 AI 네트워크로 연결하여, 개발자들이 실시간으로 협업하고 AI 모델을 학습할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 자율주행, 산업 자동화, 로보틱스 같은 분야에서 AI의 혁신 속도를 극적으로 끌어올릴 것으로 기대된다. 젠슨 황은 “AI 개발은 더 이상 한 기업이나 연구소만의 일이 아니다. Omniverse Cloud API를 통해 전 세계의 AI 개발자들이 하나로 연결될 것”이라며, AI 연구의 새로운 생태계를 제시했다. 또 하나 주목할 점은 AI Factories(인공지능 공장) 개념이다. 젠슨 황은 AI를 ‘새로운 산업 혁명의 동력’으로 표현하며, AI Factories가 데이터를 가공하고 AI 모델을 대량으로 생산하는 핵심 인프라가 될 것이라고 설명했다. 이 개념을 이해하려면 기존 제조업과 비교해보면 쉽다.

·  과거에는 자동차나 전자제품을 생산하는 공장이 경제의 중심이었지만,

·  미래에는 AI를 학습하고, 최적화하고, 배포하는 ‘AI 공장’이 가장 중요한 인프라가 될 것이다.

젠슨 황은 AI Factories가 AI 기반 자율주행, 로봇, 데이터 분석, 금융 모델링 등 다양한 산업에서 필수적인 역할을 하게 될 것이라고 강조했다. Blackwell GPU, Omniverse Cloud API, AI Factories는 단순한 기술적 발전이 아니다. 이들은 AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나, 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것을 의미한다. 과거에도 GPU의 성능 향상이 AI 산업에 변화를 가져온 적이 있다.

·    2012년 알렉스넷(AlexNet)이 GPU 가속을 이용해 딥러닝의 가능성을 처음 보여줬고,

·    2017년 트랜스포머(Transformer) 모델이 등장하며 자연어처리 AI가 급격히 발전했다.

·    그리고 지금, 2025년에는 Blackwell이 AI의 자율성과 창의성을 한 단계 끌어올리는 전환점이 될 것이다.

젠슨 황이 기조연설에서 Blackwell을 소개하며 한 마디가 특히 인상적이었다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” 이 말은 곧, 우리가 맞이할 AI의 미래가 이전과는 전혀 다른 차원이라는 것을 시사한다. 그리고 그 변화를 가속하는 엔진이 바로 Blackwell이다.

 

“이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다” - 젠슨 황

 

엔비디아가 던진 화두, 에이전트 AI와 추론 AI

AI 기술의 발전은 단순히 연산 능력을 향상시키는 것에 그치지 않는다. 더 중요한 것은 AI의 ‘사고 방식’이 바뀌고 있다는 점이다. 지금까지의 AI는 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 역할을 해왔다. 하지만 이제 AI는 스스로 목표를 설정하고, 상황에 맞게 판단하며, 능동적으로 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 에이전트 AI(Agentic AI)와 추론 AI(Reasoning AI)는 바로 이러한 변화의 핵심 개념이다. 그는 이 두 가지 개념이 AI를 단순한 도구에서 ‘자율적 지능’으로 변화시키는 결정적 요소라고 설명했다. 그렇다면 에이전트 AI와 추론 AI는 무엇이며, 어떤 변화를 가져올까?  에이전트 AI의 핵심은 AI가 인간의 지시 없이도 능동적으로 목표를 설정하고, 실행할 수 있도록 만드는 것이다. 기존의 AI는 주어진 데이터와 명령에 따라 최적의 결과를 도출하는 ‘수동적’ 존재였다. 하지만 에이전트 AI는 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결하는 ‘능동적’ 존재로 변하고 있다. 젠슨 황은 에이전트 AI를 활용하면, 인간이 직접 개입하지 않아도 AI가 알아서 문제를 해결하는 시대가 열린다고 강조했다.

추론 AI는 한 단계 더 나아가, AI가 단순한 패턴 인식을 넘어 논리적 사고를 수행할 수 있도록 만드는 기술이다. 기존 AI 모델은 데이터를 학습하고 특정 패턴을 기반으로 예측을 수행했지만, 그 과정에서 왜 이런 결론이 나왔는지 설명하지 못하는 경우가 많았다. 그러나 추론 AI는 AI가 논리적인 판단을 수행하고, 의사결정의 과정을 설명할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.

젠슨 황은 “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다”며, 추론 AI가 향후 AI 발전의 핵심이 될 것이라고 강조했다. 젠슨 황이 강조한 에이전트 AI와 추론 AI는 개별적인 개념이 아니라, 서로 결합될 때 가장 강력한 시너지를 발휘한다.

l 에이전트 AI는 AI가 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결할 수 있도록 한다.

l 추론 AI는 AI가 단순한 계산이 아니라, 논리적 사고를 통해 최적의 결정을 내릴 수 있도록 한다.

이 두 가지가 결합되면, AI는 단순한 보조 도구를 넘어서 ‘진정한 지능(Artificial General Intelligence, AGI)’에 가까워질 것이다. 이러한 AI의 발전은 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화의 파도를 일으킬 것이며, 기업들은 단순한 AI 도입을 넘어서 AI를 기업 전략의 중심으로 삼아야 하는 시점에 이르렀다.

 

“AI Factories를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다.” -젠슨 황

 

AI Factories, AI 혁명을 생산하는 공장

이제 AI는 단순한 소프트웨어가 아니라, 하나의 ‘산업’으로 성장하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 개념 중 하나가 바로 AI Factories(인공지능 공장)이다. 그는 AI Factories를 가리켜 "미래 산업의 심장"이라고 표현했다. 그렇다면 AI Factories란 무엇이며, 왜 중요할까? 이 개념이 가져올 변화는 무엇일까? 기존의 데이터 센터는 단순한 컴퓨팅 인프라였다. 하지만 AI Factories는 데이터를 학습하고, AI 모델을 훈련하며, 새로운 AI 솔루션을 ‘생산’하는 역할을 한다. 즉, AI가 AI를 만들어내는 공장이다. 젠슨 황은 AI Factories를 자동차 산업에 비유하며 설명했다. “과거에는 사람이 손으로 자동차를 조립했지만, 지금은 로봇이 자동차를 생산한다. AI도 마찬가지다. 미래에는 사람이 AI를 개발하는 것이 아니라, AI Factories에서 AI가 스스로 AI를 만들어내게 될 것이다.” 즉, AI Factories는 단순한 데이터 센터가 아니라 AI 혁명을 대량 생산하는 공장이 된다. 젠슨 황은 GTC 2025에서 "AI Factories를 구동하는 핵심 연산 장치는 Blackwell GPU가 될 것"이라고 강조했다. AI Factories에서 생산되는 것은 반도체나 기계가 아니라, AI 자체다. 이 공장에서 에이전트 AI, 추론 AI, 자율주행 AI, 생성형 AI 등이 대량으로 생산된다. 즉, AI Factories는 단순한 데이터 센터를 넘어 새로운 AI 산업의 허브가 된다. 3. AI Factories가 바꿀 산업 지형도

AI Factories가 등장하면, 기업과 산업이 근본적으로 변화한다. 특히, 데이터를 기반으로 하는 모든 산업이 AI Factories를 도입할 가능성이 높다. 결국 AI Factories는 단순한 연구소가 아니라, 실제 AI 모델을 ‘대량 생산’하여 산업에 공급하는 핵심 인프라가 된다. 젠슨 황은 AI Factories의 등장이
단순한 기술 발전이 아니라 경제 패러다임의 변화라고 강조했다. 이제 기업들은 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어 AI Factories를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다.

 

“AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다.” - 젠슨 황

 

 

AI Adoption, AI가 기업을 재설계한다

AI 혁명은 더 이상 선택이 아니다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 메시지는 명확했다. "AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다." 이제 AI는 기업 운영의 한 요소가 아니라, 기업의 핵심 전략, 구조, 성장 엔진 자체로 변화하고 있다. 기업들은 어떻게 AI를 도입하고 있으며, AI 도입이 비즈니스에 미치는 영향은 무엇일까? 과거 AI 도입은 단순한 자동화 도구 활용이었다. 그러나 이제 AI Adoption은 기업의 핵심 역량을 AI 중심으로 전환하는 과정이다. AI Adoption은 이제 단순한 기술 도입이 아니라, 기업의 전략과 문화 자체를 AI 중심으로 변화시키는 과정이다. AI Adoption이 빠르게 진행될수록, 기업들은 직접 AI를 개발하는 것이 아니라, 필요한 AI 서비스를 구독하는 방식으로 활용하는 시대가 열리고 있다. AI Adoption이 가속화되면서 기업들은 완전히 새로운 방식으로 운영되고 있다. 특히, 의사결정 구조, 업무 방식, 조직 문화가 AI 중심으로 변화하고 있다. 이제 AI는 단순한 도구가 아니다. AI Adoption이 진행될수록, 기업의 핵심 전략과 비즈니스 모델 자체가 AI 중심으로 변화하고 있다.

 

✅ 기존 기업 vs. AI 중심 기업의 차이점  

기존 기업	AI 중심 기업
경험과 직관에 의존	AI 기반 데이터 분석으로 의사결정
반복적인 업무 중심	AI 자동화로 창의적 업무 집중
고객 서비스의 한계	AI 기반 개인화 서비스 제공
전통적 비즈니스 모델	AI 기반 새로운 비즈니스 창출

 

결국, AI Adoption을 성공적으로 수행하는 기업만이 미래 시장에서 생존하고 성장할 수 있을 것이다.

 

“AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” – 젠슨 황

 

Networking, AI 시대의 연결과 협업

AI가 기업의 핵심 전략이 되고, 산업 전체가 AI 기반으로 재편되는 과정에서 네트워킹(Networking)의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 과거 기업들은 독립적으로 성장하는 전략을 취했지만, 이제 AI 시대에서는 기업 간 협력, 데이터 공유, AI 연구 협업이 필수적이다.

GTC 2025에서 젠슨 황은 이렇게 말했다. “AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” 그렇다면 AI 시대의 네트워킹은 어떻게 이루어지고 있으며, 어떤 기업들이 AI 협업을 통해 새로운 가치를 창출하고 있을까? AI Networking의 의미는 “AI는 연결을 필요로 한다”로 해석된다.

AI 혁명이 가속화될수록 기업들은 서로 연결될 필요가 있다.  즉, AI Networking이란 기업들이 AI를 더 빠르고, 더 효율적으로, 더 윤리적으로 활용하기 위해 서로 협력하는 과정을 의미한다.

AI Networking을 실현하는 방식은 다양하지만, 현재 가장 중요한 3가지 협력 모델을 살펴보자.

AI Farms를 통해 개별 기업이 AI 인프라를 구축하는 부담을 줄이고, 더 빠르게 AI를 도입할 수 있다. AI Alliance를 통해 기업들은 경쟁이 아닌 협력을 기반으로 AI 혁신을 가속화하고 있다.

즉, AI 데이터 공유는 이제 개인정보 보호를 유지하면서도, 기업들이 협력할 수 있는 새로운 방식으로 발전하고 있다.

AI Networking이 활성화됨에 따라, 기업들은 완전히 새로운 방식으로 연결되고 협력하고 있다.

AI 시대에는 한 산업 내에서 경쟁하는 것이 아니라, 다양한 산업과 연결되는 것이 핵심 전략이 된다. 결과적으로, AI Networking을 활용하는 기업들은 새로운 기회를 창출하고, 더 빠르게 AI 중심으로 전환하고 있다.

 

“AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다.” – 젠슨 황

 

AI 시대의 미래, 우리는 어디로 가는가?

AI 혁명은 이제 단순한 기술 발전을 넘어, 산업, 사회, 인간의 삶 자체를 근본적으로 변화시키고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황은 말했다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다.
우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다.” 그렇다면 AI의 미래는 어디로 향하고 있으며,
우리는 AI와 함께 어떤 세상을 만들어가야 할까? 에이전트 AI(Agentic AI)와 추론 AI(Reasoning AI)의 발전이다. 즉, AI가 단순한 ‘도구’가 아니라, 인간과 협력하는 ‘실제적인 파트너’가 되는 시대가 다가오고 있다. 기존의 AI는 패턴을 학습하는 방식이었다. 그러나 Reasoning AI는 스스로 논리적으로 사고하고, 추론하는 능력을 갖춘다. 즉, AI가 더 이상 단순한 자동화 도구가 아니라, 지능적인 사고를 할 수 있는 존재로 변화하고 있다. AI가 점점 더 지능적으로 발전하면서, 우리는 AI와의 관계를 어떻게 설정할 것인가? 라는 근본적인 질문을 마주하게 되었다. 이제 AI는 단순한 도구를 넘어, 인간과 협력하여 새로운 가치를 창출하는 존재로 변화하고 있다. AI가 고도화될수록, 우리는 AI의 윤리적 문제와 사회적 책임에 대한 고민을 깊이 해야 한다. 결과적으로, 각국이 AI 규제와 발전 전략을 다르게 설정하면서, AI 패권 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. AI는 단순한 기술이 아니라, 인류가 새로운 방식으로 사고하고, 일하고, 살아가는 방식을 바꾸는 거대한 전환점이 되고 있다.

 

“AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” -젠슨 황

  

변화의 바람을 넘어, AI와 함께 새로운 항해를 시작하다

AI 혁명은 거대한 바람이 아니라, 이제는 우리가 타고 항해해야 할 파도다.

과거에는 변화가 두려운 것이었다. 그러나 이제 AI와 함께라면, 우리는 변화 속에서도 새로운 기회를 창출할 수 있다. NVIDIA GTC 2025에서 젠슨 황이 던진 질문을 기억하자.

“AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?”

이제 우리는 AI와 함께 새로운 항해를 시작할 준비를 해야 한다

 

 

 

NVidia 기업성장맵 (GTC 2024, 2025) (Map by 류용효)