[스포츠서울 | 표권향 기자] 엔비디아 젠슨 황 CEO가 5일(현지 시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 전자 전시회 ‘CES 2026’에서 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 시대를 선언했다. 컴퓨팅 패러다임의 근본적인 변화로 인해 ‘추론 모델(Reasoning)’과 ‘테스트 타임 스케일링(생각하기)’이 주목받을 것이라고 강조했다.

젠슨 황 CEO는 기조연설을 통해 “챗GPT의 첫 O1 모델의 첫 추론(reasoning) 모델이 혁명적이었다”고 자신했다. 이는 사전학습(pre-train)만이 아니라, 강화학습(RL) 기반 사후학습(post-train)으로 기능을 배우고, 테스트 타임 스케일링을 추가했다. 모든 단계는 연산(Compute)이 필요하며, 컴퓨팅 스케일 법칙이 계속 확장됐다고 발표했다.

젠슨 황은 “컴퓨터 산업이 10~15년 주기로 리셋되며, 현재 우리는 메인프레임 → PC → 인터넷 → 클라우드 → 모바일을 이어 두 가지 플랫폼 시프트가 동시에 일어나는 지점에 있다”고 강조했다.

이에 따라 소프트웨아 개발 방식 및 하드웨어에서 두드러진 변화를 맞이했다고 전했다. 그는 “이제 소프트웨어를 ‘프로그래밍’하는 시대에서 ‘훈련(Train)’하는 시대로 바뀌었다. 이젠 CPU 중심에서 GPU 중심으로 가속 컴퓨팅이 표준”이라고 말했다.

생성형 모델의 일상화 시대가 열리면서 기존의 미리 녹화/컴파일된 애플리케이션 대신, AI가 문맥을 이해하고 매 순간 픽셀과 토큰을 처음부터 생성(Generate)하는 방식으로 변화했다. 이로 인한 경제적 가치는 약 10조 달러 규모의 기존 컴퓨팅 인프라가 생성됐다.

젠슨 황은 “AI 기반의 현대적 방식으로 현대화되고 있으며, 수백조 달러 규모의 산업 R&D 예산이 AI로 이동하고 있다”라고 언급했다.

젠슨 황은 2025년을 추론(Reasoning)과 에이전트 시스템이 폭발적으로 성장한 해로 되새겼다.

그는 추론 모델(Reasoning Models)에 대해 “챗GPT의 o1 모델처럼 ‘생각하는 과정(Test-time scaling)’을 거치는 모델이 등장했다. 이는 단순히 정답을 내놓는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하며 문제를 해결한다”고 말했다.

오픈 모델의 약진에 대해서는 “DeepSeek R1과 같은 모델이 등장하며 전 세계 모든 국가와 기업이 프런티어급 AI를 사용할 수 있게 됐다. 엔비디아는 이러한 흐름을 가속화하기 위해 자사의 모든 모델과 데이터, 라이브러리(Nemo, BioNeMo 등)를 오픈소스로 제공하고 있다”라고 전했다.

엔비디아의 특수 목적 모델로 ▲세계를 이해하는 파운데이션 모델(물리 법칙 이해) ‘Cosmos’ ▲하이브리드 트랜스포머 SSM 모델로 압도적인 속도와 추론 능력 보유한 ‘Nemotron 3’ ▲단백질 구조 및 디지털 바이오 연구용 ‘La Proteina / OpenFold 3’를 제시했다.

젠슨 황은 화면 속의 AI를 넘어, 실제 물리적 세계와 상호작용하는 ‘물리적 AI’를 핵심 과제로 꼽았다. AI가 이를 구현하기 위해 훈련용·추론용·시뮬레이션용 컴퓨터의 시스템이 필요하다고 설명했다. 이를 통해 AI 모델 학습부터 가상세계(Omniverse)까지 다룰 수 있는 장치의 가치를 강조했다.

이와 함께 세계 최초의 추론현 자율주행 AI인 알파마요(Alpamayo)‘를 소개했다. 가장 큰 특징은 단순히 핸들을 꺾는 것이 아니라, “왜 이런 주행 결정을 내렸는지”를 스스로 추론할 수 있다는 점이다. 또한 기존의 규칙 기반 안전 스택(Guardrail)과 최신 AI 스택이 동시에 돌아가면서 상호 보완하는 안전성도 확보했다.

제품은 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)와 협력, 올 1분기 미국을 시작으로 전 세계 도로에 투입할 계획이다.

이날 엔비디아 칩(Jetson)을 탑재한 소형 로봇들도 등장했다. 이는 Isaac Sim이라는 가상 환경에서 수만 번의 훈련을 거쳐 탄생했다. 지멘스(Siemens), 케이던스(Cadence), 시놉시스(Synopsys)와의 협력을 통해 칩 설계부터 공장 가동까지 모든 과정을 AI 에이전트가 돕는 ‘산업 혁명’을 선언했다.

이날 젠슨 황은 모델 규모에 대해 “10배/년, 토큰 생성 5배/년 같은 폭증”이라고 언급했다. 그는 “트랜지스터 증가율만으로는 못 따라간다”라며 “칩·시스템·스택 전체를 동시에 혁신(Extreme Co-design)이 필요하다”라고 강조했다.

AI 구동에 필요한 연산량이 폭발적으로 급증하고 있다는 근본 과제를 풀기 위해 설계한 ‘베라 루빈(Vera CPU)’는 HBM4 메모리를 탑재, Blackwell 대비 5배 향상된 AI 성능을 자랑한다. ‘NVLink 6’은| 초당 400Gbps 속도로 72개의 GPU를 하나의 거대한 칩처럼 연결한다. ‘Spectrum-X 800’는 실리콘 포토닉스 기술 적용, AI 네트워크 효율을 극대화했다. 마지막으로 ‘Bluefield-4 DPU’는| 데이터 센터의 보안 및 관리 오프로드를 담당한다.

젠슨 황은 엔비디아의 기술적 혁신에 대해 ▲익스트림 코디자인(Extreme Co-design) ▲NVFP4 텐서 코어 ▲액체 냉각 시스템 ▲KV 캐시 스토리지를 꼽았다.

그는 “무어의 법칙이 둔화됨에 따라 칩 하나만 개선하는 것이 아니라, CPU·GPU·네트워크·소프트웨어 스택 전체를 동시에 설계해 성능을 5배 이상 끌어올렸다. 더불어 정밀도를 동적으로 조절해 정확도는 유지하면서 연산 속도를 획기적으로 높였다”라고 말했다.

이어 “100% 수랭식 냉각(45ºC 온수 사용 가능)을 통해 전 세계 데이터 센터 전력의 약 6%를 절감할 수 있다. 또한 AI 에이전트가 사용자와의 과거 대화를 모두 기억할 수 있도록 돕는 새로운 방식의 ‘AI 작업 기억 장치’를 도입했다”라고 말했다.

젠슨 황은 엔비디아가 단순한 칩 제조사를 넘어 칩·인프라·모델·애플리케이션 전체를 아우르는 풀스택 AI 기업임을 다시 한번 증명했다. 그는 “모든 자동차, 로봇, 공장이 AI에 의해 움직이게 될 것”이라며 “엔비디아는 이를 위한 ‘지능의 용광로(AI Factory)’를 제공하겠다”고 밝혔다.

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