NVIDIA의 AI 전략과 미래 전망: GTC 2025에서 밝혀진 핵심 메시지(2탄)

AI 패러다임의 변화: 'AI 공장' 개념의 등장

NVIDIA CEO 젠슨 황은 GTC 2025에서 AI의 급격한 진화를 강조하며, 기존 데이터센터가 단순한 정보 저장소를 넘어 ‘AI 공장’으로 변모하고 있음을 발표했다. 이는 기업들이 단순히 AI를 활용하는 것을 넘어, AI 모델을 학습·운영하는 핵심 인프라를 구축해야 하는 시대가 도래했음을 의미한다.

그는 향후 기업들이 두 가지 필수 시설을 갖추게 될 것이라고 예측했다.

1. 실제 제품 생산 공장 – 물리적 제품을 생산하는 기존 공장
2. AI 공장 – 데이터를 기반으로 콘텐츠, 인사이트, 예측을 생산하는 AI 기반 인프라이 개념을 뒷받침하기 위해, NVIDIA는 **‘Dynamo’**라는 새로운 AI 공장 운영체제를 발표했다. 이 플랫폼은 AI 워크로드를 최적화하고, 데이터센터를 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 설계되었다.

 

GTC 2025 젠슨황 수장의 연설 1탄을 꼭 먼저 읽고 2탄을 보면 nvidia의 앞으로 성장을 자세히 알 수 있겠죠? 무조건 읽어보세요!!

 

 

엔비디아 GTC 2025: 젠슨 황의 기조연설과 AI의 미래

 

 

AI 발전의 4단계와 현재 위치

젠슨 황은 AI 기술의 발전 단계를 다음과 같이 네 가지로 구분했다.

1. 지각 AI (Perception AI) – 이미지 및 음성 인식 (예: 얼굴 인식, 음성 비서)
2. 생성 AI (Generative AI) – 텍스트 및 이미지 생성 (예: ChatGPT, DALL-E)
3. 에이전틱 AI (Agentic AI) – 상황을 이해하고, 추론 및 행동을 계획할 수 있는 AI (현재 단계)
4. 물리적 AI (Physical AI) – 물리적 환경과 상호작용하는 로봇 AI

현재 시장은 생성 AI에서 에이전틱 AI로 전환하는 중이며, 이는 새로운 시장과 비즈니스 기회의 확장을 의미한다. 특히 에이전트 AI 및 물리적 AI의 발전은 NVIDIA가 더 큰 시장을 확보할 가능성을 높인다.

 

NVIDIA의 AI 전략과 미래 전망: GTC 2025에서 밝혀진 핵심 메시지(2탄)

 

AI 인프라 투자 급증과 NVIDIA의 시장 기회

AI 기술의 발전과 함께 AI 인프라에 대한 투자도 급증하고 있다. 젠슨 황이 공개한 주요 지표는 다음과 같다.

• 클라우드 서비스 공급자(CSP)의 AI 칩 주문량 증가
  • Blackwell 첫 해의 주문량이 이전 세대 Hopper의 최고점보다 증가
• 계산 요구량 100배 증가
  • 에이전틱 AI와 AI 추론 능력의 발전으로 연산 수요가 급격히 증가
• 데이터센터 투자 전망
  • 2030년까지 전 세계 데이터센터 구축에 약 1조 달러 투자 예상

이러한 대규모 자본 투자는 NVIDIA의 지속적인 매출 성장을 뒷받침할 핵심 요소로 작용할 것으로 보인다. 이는 스마트폰 초기 성장기의 애플과 삼성에 투자했던 것과 유사한 장기적 성장 스토리로 평가된다.

 

여기서 잠깐 NVIDIA의 주가 전망도 공부를 하고 가면 좋겠죠. 한번 읽어보세요!

엔비디아(NVDA) 4Q25 실적 분석: AI 열풍 계속

 

NVIDIA의 기술 로드맵: Blackwell 및 차세대 AI칩

NVIDIA는 향후 3년간 AI 인프라를 선도할 명확한 로드맵을 제시했다.

아키텍처성능 개선출시 시점

 

아키텍처성능	개선출시	시점
Blackwell	Hopper 대비 40배 빠른 성능, ISO 전력에서 25배 효율 향상	2024년
Blackwell Ultra	1.5배 높은 컴퓨팅 성능, 2배 많은 메모리 대역폭	2024년 하반기
Vera Rubin	Grace CPU 대비 2배 성능, 차세대 GPU 및 네트워킹 기술 적용	2025년
Vera Rubin Ultra	NVLink 576 기반, 15 엑사플롭스 성능 (현 세대 대비 15배 향상)	2027년

이러한 명확한 기술 로드맵은 기업들이 장기적인 AI 인프라 계획을 수립하는 데 큰 도움을 주며, NVIDIA에 대한 장기 계약 확보와 안정적인 수익 흐름을 보장하는 요소로 작용할 것이다.

 

전략적 협력 및 시장 확장

NVIDIA는 AI를 기반으로 다양한 산업과 협력하며 시장을 확장하고 있다.

• 자율주행: GM과 협력하여 차세대 자율주행차 개발
• 통신 인프라: T-Mobile, Cisco와 AI 기반 통신 인프라 구축
• 기업용 AI: Dell, HP, Lenovo 등과 협력해 AI 서버 및 솔루션 출시
• 로봇공학: DeepMind, 디즈니와 공동으로 ‘Newton’ 물리 엔진 개발 및 ‘Groot N1’ 로봇 오픈소스화

이를 통해 NVIDIA는 단순한 반도체 회사를 넘어 AI 인프라 전반을 제공하는 플랫폼 기업으로 자리 잡고 있으며, 이는 향후 총 주소 가능 시장(TAM)의 대폭적인 확대를 의미한다.

 

투자자들이 고려해야 할 요소

NVIDIA의 장기적인 성장 가능성은 높지만, 몇 가지 리스크 요인도 존재한다.

1. 고객 비용 부담 증가 – AI 연산 비용 증가로 인해 일부 기업들이 AI 투자를 줄일 가능성
2. 자본 집약적 사업 모델 – 반도체 생산 및 AI 인프라 구축에는 막대한 자본이 필요하며, 시장 변동성에 취약할 수 있음
3. 복잡한 공급망 관리 – 하나의 AI 랙에 600,000개 부품, 5,000개 케이블이 포함될 정도로 복잡한 생산 및 공급망을 관리해야 함
4. 경쟁 심화 – Google, AMD, Intel 등 경쟁사들도 AI 칩 개발에 적극적으로 투자 중

그러나 NVIDIA의 경쟁 우위는 단순한 하드웨어가 아닌, CUDA 생태계와 AI 소프트웨어 스택에 있다. 높은 전환 비용(switching cost)으로 인해 경쟁사들이 쉽게 따라잡기 어려운 구조적 강점을 가지고 있다.

 

NIVIDIA의 AI인프라 리더십과 장기 성장 스토리

NVIDIA는 단순한 GPU 제조사를 넘어 AI 시대의 핵심 인프라 제공자로 성공적인 변신을 이루고 있다.

1. AI 패러다임 변화에 맞춰 ‘AI 공장’ 개념을 도입
2. 에이전틱 AI와 물리적 AI로의 전환으로 새로운 시장 창출
3. 데이터센터 및 AI 인프라 투자의 급증
4. 명확한 기술 로드맵을 통해 장기 성장 기반 확보
5. 다양한 산업과의 협력 확대로 시장 지배력 강화

이러한 요소들은 NVIDIA가 향후 수년간 AI 혁명의 중심에 위치할 것임을 시사하며, 투자자들에게 장기적인 성장 기회를 제공한다. 단기적인 시장 변동성에도 불구하고, AI 인프라의 필수성을 고려할 때 NVIDIA의 미래는 여전히 밝다고 할 수 있다.