엔비디아 GTC 2025 Q&A 세션 정리, 엔비디아의 전략

엔비디아 GTC 2025 Financial Analyst Q&A Session에서 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 AI 인프라 전략, 기업 IT 환경 재구축, 로봇 공학 생태계 구축 등 핵심 사업 방향을 심층적으로 설명하였습니다.
 

 
 

1. NVIDIA의 3대 AI 인프라 전략

 

(1) 클라우드 데이터 센터 혁신

 
젠슨 황은 추론 (Reasoning) 중심 AI로의 패러다임 전환을 강조했습니다. 기존의 "일회성 사전 학습 AI"에서 벗어나, 생성형 AI 발전으로 인해 복잡한 추론 작업이 급증하면서 컴퓨팅 수요가 기하급수적으로 증가했음을 지적했습니다. 이에 대한 해결책으로 '블랙웰 아키텍처(Blackwell)'를 제시했습니다:

• 5배 향상된 추론 성능: 대규모 언어 모델(LLM)의 복잡한 추론 작업 최적화
• 모듈형 시스템: DGX Spark, DGX Station 등 엔터프라이즈 환경에 적합한 유연한 확장성 제공
• AI 클라우드 투자 확대: 주요 클라우드 제공자들이 블랙웰 기반 인프라에 대한 투자를 지속적으로 확대 중

 
젠슨의 핵심 발언

"데이터 센터를 구축할 때 가속 컴퓨팅 시스템으로 채우지 않으면 잘못 짓는 것입니다. 모든 AI 클라우드 투자는 블랙웰 아키텍처를 기반으로 진행될 것입니다."
 

(2) 기업 IT 환경 재구축

컴퓨팅·네트워킹·스토리지의 통합 재설계가 핵심입니다. 젠슨은 전 세계 기업의 데이터 센터가 구식이며 AI 도입을 위해 IT 인프라 현대화가 필수라고 강조했습니다.


세부 전략

파트너십 강화:

  - Dell·HPE: 블랙웰 기반 모듈형 시스템 공급 체계 구축
  - 시스코: 네트워크 기술 통합을 통한 AI 워크로드 분산 처리 혁신
  - 글로벌 스토리지 기업: AI 최적화 스토리지 솔루션 포트폴리오 확장

모듈형 시스템 혁신:

  - DGX Spark: 대규모 분산 학습 최적화
  - DGX Station: 엔터프라이즈 현장 활용형 컴팩트 설계
 
젠슨의 경고

"AI가 컴퓨팅 스택 전체를 재창조했습니다. 기존 IT 인프라는 21세기 AI 시대에 전혀 적합하지 않습니다."

(3) 로봇 공학 생태계 구축

물리적 인과관계 이해와 대규모 비디오 데이터 처리에 초점을 맞춘 새로운 AI 인프라 필요성이 제기되었습니다.

주요 성과
 
자동차 산업 중심 성장: 50억 달러 규모 시장 형성
GM 협력 확대:
  -  자율주행차 기술
  -  공장 자동화 시스템
  -  공급망 최적화 솔루션
기술 혁신:
  -  팔콘(Falcon) 모델 기반 실시간 물리 시뮬레이션
  -  비디오 데이터 처리용 초대규모 신경망 구축

젠슨의 통찰

"로봇 자체보다 이를 제어하는 AI 시스템 개발이 핵심입니다. 물리적 상호작용 이해를 위한 새로운 AI 프레임워크가 필요합니다."
 

2. 시장 전략: AI 팩토리와 TAM 재정의

(1) 전통적 데이터 센터 예측의 한계

멜리어스 리서치의 벤 라이츠스 질문에 답변하며, 젠슨은 기존 데이터 센터 시장 예측(CAGR 20%)이 로봇·자율주행차용 AI 인프라 수요를 반영하지 못한다고 지적했습니다.

주요 반박 포인트로는 AI 팩토리 개념을 들 수 있습니다.

기존의 데이터 센터가 (1) 다목적 인프라, (2) 범용 컴퓨팅, (3) 수동 관리를 하는 시스템이었다면, AI 팩토리는 (1) 단일 기능 특화 시스템, (2)가속 컴퓨팅 집약, (3) 수동 관리 자율 운영 체계를 갖춘 개념입니다.

젠슨의 예측

"제조 인텔리전스(manufacturing intelligence)는 제조 에너지와 동급의 독립 산업이 될 것입니다. 120조 달러 글로벌 산업 생태계에서 AI 팩토리가 차지할 비중은 막대합니다."

(2) 소프트웨어 경쟁력: 다이노(Dynamo) 플랫폼

추론 최적화를 위한 종합 솔루션으로, 젠슨은 "세계 최고 난이도의 컴퓨팅 문제"라고 강조했습니다.

기술적 혁신
  - 분산 추론 처리: 10,000개 이상 GPU 클러스터 관리 자동화
  - 실시간 자원 할당: 워크로드 변화에 따른 동적 리소스 조정
  - 에너지 효율 최적화: 연산당 전력 소모량 40% 감소

CUDA 생태계 우위
  - 통합 소프트웨어 스택: GPU·CPU·NIC·스위치 전 계층 최적화
  - 경쟁사 대비 차별화: 단일 제품 수준 경쟁 vs 종합적 시스템 통합

젠슨의 평가

"추론을 위한 소프트웨어 스케일링은 이전과 비교 불가능한 복잡성을 갖습니다. 엔비디아 만의 종합적 접근이 경쟁 우위의 핵심입니다."
 

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젠슨 황은 이번 세션에서 엔비디아가 "종합 AI 인프라 설계자"로의 변모를 분명히 했습니다. 클라우드-엔터프라이즈-로봇 공학의 3대 AI 인프라 전략과 AI 팩토리 개념은 기업의 디지털 전환 방식을 근본적으로 재편할 잠재력을 보여주었습니다. 특히 소프트웨어 스택의 통합성과 생태계 구축 역량이 경쟁 우위의 핵심으로 부각되었으며, 이는 향후 5~10년간 AI 산업 발전 방향을 선도할 중요한 지표가 될 것입니다. 투자자들은 전통적인 TAM 분석의 한계를 인지하고, AI 팩토리가 창출할 새로운 시장 공간을 면밀히 모니터링해야 할 시점이라 생각됩니다.