Nvidia CEO Jensen Huang이 GTC 2025에서 차세대 Rubin GPU를 발표했습니다.

Nvidia의 설립자 Jensen Huang은 화요일에 회사의 인공지능 개발자 회의를 개시했으며, AI가 "변곡점"을 지나고 있다고 설명했다. "AI의 슈퍼볼"로 불리는 GTC 2025에서 Huang은 상위 4개 클라우드 서비스 제공업체의 GPU 수요가 급증하고 있으며, Nvidia의 데이터 센터 인프라 수익이 2028년까지 1조 달러에 도달할 것으로 예측했다. 또한 차세대 그래픽 아키텍처를 발표했다: Blackwell Ultra(2025년 하반기 예정), Vera Rubin AI 칩(2026년 말 출시 예정), Rubin Ultra(2027년 예정).

2시간 이상 지속된 연설에서 Huang은 지난 10년간 AI가 이룬 "놀라운 진전"을 설명했다. "10년 동안 AI는 인식과 '컴퓨터 비전'에서 생성형 AI로, 그리고 이제 추론 능력을 갖춘 에이전트형 AI로 발전했다"고 그는 말했다. Huang은 "AI는 맥락을 이해하고, 우리가 요청하는 것을 이해한다. 우리 요청의 의미를 이해한다. 이제는 답변을 생성한다. 컴퓨팅의 방식을 근본적으로 변화시켰다"고 강조했다. 다음 물결의 AI는 이미 일어나고 있다고 그는 말했다: 마찰, 관성, 인과관계, 대상 영속성 같은 개념을 이해할 수 있는 소위 "물리적 AI"에 의해 촉발된 로봇공학이다.

이 전환을 가능하게 하는 중요한 돌파구는 합성 데이터 생성(AI 또는 컴퓨터 생성 데이터를 모델 훈련에 사용)이다. "우리가 사용할 수 있는 데이터와 인간 시연은 제한적이다"고 Huang은 말했다. "지난 몇 년간의 큰 돌파구가 바로 강화학습이다." Nvidia의 기술은 AI가 단계별로 문제를 해결할 때 이러한 유형의 학습을 지원할 수 있다. 이를 위해 Huang은 휴머노이드 로봇 개발을 지원하도록 설계된 오픈소스 기초 모델인 Isaac GR00T N1을 발표했으며, 이는 시뮬레이션된 훈련 데이터 생성을 위해 업데이트된 Cosmos AI 모델과 함께 사용될 예정이다. 펜실베이니아 대학교의 전기 및 시스템 공학 교수인 Benjamin Lee는 실제 환경에서의 훈련이 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들지만, 오픈소스 플랫폼을 제공하면 접근성을 높일 수 있다고 지적했다: "더 많은 연구자가 이 합성 데이터로 시작할 수 있게 될 것이다 — 업계의 큰 기업뿐만 아니라 학계 연구자도."

Huang은 로봇 훈련용 비용 효율적인 사진 같은 영상을 생성하는 Cosmos 시리즈 AI 모델을 소개했으며, Nvidia의 Omniverse 물리 시뮬레이션 도구와 함께 작업하여 더욱 사실적인 훈련 환경을 구축한다. 미국 자동차 제조업체 General Motors는 Nvidia 기술을 새로운 자율주행 자동차 함대에 통합할 계획이며, 두 회사는 Omniverse와 Cosmos를 모두 사용하는 맞춤형 AI 시스템을 구축하여 AI 제조 모델을 훈련한다. Huang은 또한 자동차 안전(특히 자율주행)을 위한 AI 솔루션인 Halos 시스템을 공개했으며, "우리는 모든 코드 라인의 안전성을 평가한 세계 최초의 회사라고 생각한다"고 말했다. 이 회사는 Google DeepMind와 Disney Research와 함께 개발 중인 로봇 시뮬레이션용 오픈소스 물리 엔진인 Newton을 발표했다. Blue라는 이름의 작은 로봇이 무대에서 Huang과 함께했으며 그의 지시를 따랐다. 그는 "범용 로봇공학의 시대가 도래했다"고 결론지었다.