NVIDIA GTC 2025: 게임 체인저인가, AI 과장 광고의 정점인가?
젠슨 황의 비전: AI의 다음 시대
NVIDIA CEO 젠슨 황은 특유의 가죽 재킷을 입고 GTC 2025 무대에 올라 현재의 AI 상황을 훨씬 뛰어넘는 비전을 제시했습니다. 그는 업계의 발전 과정을 세 단계로 나누어 설명했습니다.
- 생성형 AI – 현재 가장 중요한 패러다임.
- 에이전트 AI – 최소한의 인간 개입으로 작동할 수 있는 자율적인 의사 결정 모델.
- 물리적 AI – AI를 로봇 공학 및 실제 응용 분야에 통합하는 차세대 기술.
황 CEO는 대부분의 업계가 AI 확장을 근본적으로 오해하고 있다고 강조했습니다. 일반적인 믿음과는 달리, 확장은 새로운 아키텍처 혁신, 고급 제조 공정 및 향상된 모델 효율성 덕분에 정체되는 것이 아니라 가속화되고 있습니다.
하드웨어 발표: 블랙웰과 그 너머
Grace Blackwell, 본격 생산 시작
NVIDIA는 TSMC의 4nm 공정을 기반으로 최대 2,080억 개의 트랜지스터를 탑재한 차세대 Grace Blackwell 아키텍처인 GB200 및 B200 칩을 공식 출시했습니다. 이 칩은 데이터 센터 성능을 재정의할 것으로 예상됩니다.
- Lenovo, Dell, Microsoft, AWS, Meta 및 Google의 데모 랙.
- 블랙웰 슈퍼컴퓨터 공개, 풀 사이즈 자동차 20대에 해당하는 처리 능력 통합.
- 특정 워크로드에서 Hopper 대비 25배 성능 향상, 추론 모델에서 40배 향상.
장기 칩 로드맵
- 2025년 하반기: Blackwell Ultra 칩 및 새로운 이더넷 기반 연결로 전환.
- 2026년 하반기: 통합 실리콘 포토닉스 칩 출시.
- 2027년 하반기: Rubin Ultra 플랫폼 데뷔.
- 2028년: 물리학자 리처드 파인만의 이름을 딴 Feynman 아키텍처 도입, 컴퓨팅 효율성 및 AI 가속을 재정의할 가능성.
AI 소프트웨어 및 개인 컴퓨팅 확장
Dynamo: "AI 운영 체제"
NVIDIA는 대규모 컴퓨팅 공장을 위한 AI 운영 체제로 설계된 오픈 소스 소프트웨어 제품군인 Dynamo를 소개했습니다. Dynamo는 LLM에서 토큰 생성을 최적화하여 확장 시 병목 현상을 해결하는 데 도움이 되는 분산 추론 서비스에 중점을 둡니다.
AI 개인 컴퓨팅 구체화
- DGX Spark 및 DGX Station: Grace Blackwell로 구동되는 새로운 개인 AI 컴퓨팅 워크스테이션.
- 지금 선주문 가능, 2025년 하반기에 배송 예정.
로봇 공학 및 물리적 AI: NVIDIA의 자동화에 대한 큰 투자
Isaac GR00T N1: 오픈 소스 인간형 로봇 공학
NVIDIA는 세계 최초의 오픈 소스 인간형 로봇 기능 모델인 Isaac GR00T N1과 로봇 공학 개발 가속화를 목표로 하는 시뮬레이션 프레임워크를 소개했습니다.
Project Blue: Google 및 Disney Research와의 협업 로봇 공학
Google 및 Disney Research와의 공동 노력인 Project Blue는 NVIDIA의 GR00T N1 범용 기반 모델과 2025년 말에 출시될 예정인 Newton Physics Engine을 통합하여 인간형 로봇 공학을 발전시키는 것을 목표로 합니다.
전략적 파트너십: NVIDIA의 영향력 확대
자동차
- General Motors는 NVIDIA의 AI를 자율 주행 스택 및 공장 자동화에 통합하여 2030년까지 Super Cruise 운전 지원 기술에서 연간 20억 달러의 수익을 목표로 합니다.
- Toyota 및 Hyundai도 Tesla의 자율 주행 시스템과 직접 경쟁하기 위해 NVIDIA의 AI 스택을 활용하기 위한 논의를 진행 중입니다.
통신
- Cisco, T-Mobile, Mitre 및 Booz Allen과 협력하여 AI 기반 6G 무선 기술 개발.
의료
- GE HealthCare 협력으로 진단 영상에 AI 통합.
사이버 보안
- CrowdStrike와 협력하여 AI 기반 사이버 보안 솔루션 개발.
기업 및 금융
- EY가 NVIDIA와 협력하여 EY.AI Agentic 플랫폼 출시.
반도체 및 양자 컴퓨팅
- 미래 AI 워크로드를 위한 광 네트워크 칩을 공동 개발하기 위한 TSMC 파트너십.
- 양자 지원 AI 컴퓨팅 발전을 가속화하기 위한 양자 컴퓨팅 연구 허브.
시장 반응: 투자자를 위한 현실 점검?
NVIDIA의 주가는 GTC 2025 행사 첫날에 3.3% 하락하여 과대 평가 및 AI 기반 성장의 지속 가능성에 대한 우려를 반영했습니다. Tesla, Meta, Google, Amazon, Microsoft 및 Apple을 포함한 다른 기술 주식도 하락세를 보였습니다. TSMC ADR은 1.38% 하락했고 AMD는 1.03% 하락했습니다.
NVIDIA의 가치 평가는 정당화되는가?
NVIDIA는 AI 기반 열풍을 타고 있지만, 하늘 높이 치솟은 선행 주가수익비율은 우려를 불러일으킵니다. AI가 고급 GPU의 끝없는 확장을 필요로 한다는 가정은 효율성 혁신이 수요를 비용 효율적인 대안으로 전환할 경우 결함이 있을 수 있습니다.
떠오르는 경쟁: DeepSeek 및 중국의 AI 추진
DeepSeek의 파괴적인 모델 효율성
중국 AI 스타트업 DeepSeek는 최첨단 AI가 기존 모델보다 95% 적은 GPU에서 실행될 수 있음을 입증하고 있습니다. 오픈 소스 기술과 최적화된 추론 모델을 활용하여 DeepSeek는 NVIDIA의 고급 칩만이 최첨단 AI를 구동할 수 있다는 아이디어에 도전합니다.
중국의 국내 반도체 성장
Cambricon, Iluvatar CoreX 및 Biren Technology와 같은 회사는 강력한 정부 지원을 받아 국내 AI 칩 대안을 빠르게 개발하고 있습니다. 미국의 수출 제한으로 NVIDIA의 중국 접근이 제한됨에 따라 이들 회사는 시장 점유율을 확보하는 데 유리한 위치에 있습니다.
투자자 위험 및 시장 역학
NVIDIA의 시장 취약성
- 기술 대기업의 주문 축소? 기업이 하이브리드 AI 아키텍처를 선호하여 GPU 구매를 줄이면 NVIDIA의 성장 가정이 흔들릴 수 있습니다.
- 지정학적 위험: 미국-중국 긴장 및 반도체 수출 제한은 중국 시장에서 NVIDIA의 입지를 더욱 약화시킬 수 있습니다.
- 가격 압박: 대안 아키텍처를 개발하는 경쟁업체는 시간이 지남에 따라 NVIDIA의 가격 결정력을 약화시킬 수 있습니다.
잠재적인 시장 시나리오
- 가치 평가 수정: AI 컴퓨팅에 대한 업계 수요가 둔화되면 NVIDIA는 상당한 시가총액 감소를 볼 수 있습니다.
- GPU 시장의 파편화: NVIDIA가 고급 교육을 지배하고 비용 효율적인 대안이 추론 워크로드를 인수하는 이중 계층 시장이 나타날 수 있습니다.
- M&A 및 산업 통합: NVIDIA는 성장을 유지하기 위해 신흥 경쟁업체를 인수하거나 비즈니스 모델을 다각화해야 할 수 있습니다.
결론: AI와 NVIDIA를 위한 중요한 순간
NVIDIA는 여전히 AI 컴퓨팅 분야의 독보적인 리더이지만, 그 지배력은 새로운 위협에 직면하고 있습니다. DeepSeek의 효율적인 모델에서 중국의 반도체 독립 추진에 이르기까지 AI 하드웨어 시장은 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있습니다.
투자자에게 가장 큰 질문은 NVIDIA의 가치 평가가 현실을 반영하는지, 아니면 AI 과장 광고 사이클이 수정될 때가 되었는지입니다. 지정학적 위험, 경쟁적인 대안 및 변화하는 AI 인프라 요구 사항으로 인해 NVIDIA의 장기적인 성장은 결코 보장되지 않습니다.
NVIDIA는 AI 지배력의 정점에 있는 것일까요, 아니면 이것이 새로운 시대의 시작일까요?