엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 미국 새너제이에서 열린 GTC 2025에서 새로운 서비스와 하드웨어, 기술 시연, AI의 발전상을 공개했다.

GTC 2025에 AI의 미래가 있다. 단지 기술뿐만 아니라, AI의 발전을 견인하는 사람과 아이디어가 모여 새로운 기회와 참신한 솔루션, 전에 없던 사고방식을 만들어낸다. 이 모든 것을 경험할 수 있는 곳이 바로 글로벌 AI 콘퍼런스인 GTC다.

GTC에서 새로운 뉴스를 접하고, 토론을 듣고, 로봇을 보고, 놀라운 것들에 대해 고찰할 수 있다. 기조연설부터 마지막 세션까지, 미국 새너제이에서 전해지는 실시간 소식들을 확인할 수 있다. 

GTC 무대에 오른 위대한 연구자 빌 달리와 얀 르쿤

17일(현지시간) 새너제이 시빅(San Jose Civic) 대강당에서 엔비디아 수석 과학자 빌 달리(Bill Dally)와 메타(Meta) 수석 AI 과학자 겸 뉴욕대 교수 얀 르쿤(Yann LeCun)이 무대에 올랐다. AI 연구의 거장인 두 인물은 이곳에서 AI의 미래에 대한 비전을 공유했다. 

빌 달리는 얀 르쿤에게 범용 인공지능(artificial general intelligence, AGI)과 AI가 과학 연구에 미치는 영향과 함께, 그의 월드 모델 연구 근황과 혁신의 촉진에 필요한 조건 등에 대한 생각을 물었다. 

얀 르쿤은 AGI가 3년에서 5년 내로 실용화될 것이라 내다봤다. 그러면서 AGI를 고급 머신 지능(advanced machine intelligence)이라고 부르기를 선호한다고 밝혔다. 얀 르쿤은 “인간의 지능은 고도로 전문화돼 있으므로, 그것에 ‘범용’이라는 명칭을 붙이는 것은 부적절하다”는 점을 이유로 들었다. 

얀 르쿤은 다양한 AI 어시스턴트의 개발을 지원할 오픈소스 프로젝트의 중요성을 강조하기도 했다. 

그는 “우리에게는 극도로 다양한 어시스턴트가 필요하다. 우리는 모든 언어를 구사하고, 모든 문화와 가치 체계, 관심 분야를 이해해야 한다. 따라서 다양한 어시스턴트를 누구나 구축할 수 있게 도와주는 플랫폼이 필요하며, 지금으로서는 이를 달성할 수 있는 방법이 오픈소스 플랫폼 뿐”이라고 말했다. 

또한, 얀 르쿤은 메타에서 물리 환경을 이해하고 추론하며 계획 가능한 월드 모델을 개발한 경험을 공유했다. 

그는 “우리에게 필요한 건 우리가 생각한 세계의 상태와 행위를 가지고 그 세계의 다음 상태를 예측할 수 있는 예측기다. 그런 시스템이 있다면 특정 결과로 이어질 일련의 행위들을 계획할 수 있다”고 말했다. 

빌 달리는 이러한 월드 모델의 구축에는 엔비디아 GPU에 기반한 상당한 AI 인프라가 필요할 것이라고 언급했다. 

얀 르쿤은 “AI 인프라를 계속해서 만들어야 한다. 우리가 가진 모든 연산 능력을 있는 대로 동원해야 하는 날이 올 것”이라고 덧붙였다.

GTC 기조연설 주요 내용

다음은 엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)이 기조연설에서 언급한 주요 내용이다. 

l  우리는 1조 달러 규모의 컴퓨팅 변곡점에 와 있다. 추론 AI와 에이전틱 AI(Agentic)의 부상으로 AI 컴퓨팅 수요는 급증하고 있다. AI 워크로드의 규모와 복잡성은 전세계의 데이터센터 투자를 변화시킨다.

l  엔비디아 블랙웰(Blackwell)은 본격적인 생산에 돌입했으며, 호퍼(Hopper) 대비 40배 강력한 성능을 제공한다. 블랙웰 아키텍처는 AI 모델의 훈련과 추론을 크게 강화하므로 보다 효율적이고 확장성 있는 AI 애플리케이션이 가능해진다. 엔비디아 블랙웰 AI 팩토리 플랫폼의 차세대 혁명인 블랙웰 울트라(Ultra)는 올해 하반기 시스템들에 출시될 예정이다.

l  엔비디아는 1년 주기로 AI 인프라를 확장할 것이다. 매년 새로운 GPU와 CPU, 가속 컴퓨팅의 신기능들을 개발할 것이다. AI 데이터센터의 성능과 효율성 향상을 위해 고안된 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) 아키텍처가 출시를 앞두고 있다.

l  포토닉스와 AI 최적화 스토리지를 포함한 AI 인프라는 업계에 혁명을 일으킬 것이다. 첨단 네트워킹과 스토리지 솔루션은 대규모 데이터센터 내 AI 확장성과 효율성, 에너지 소비를 개선할 것이다.

l  로보틱스와 산업용 물리 AI는 50조 달러 규모의 기회이다. AI 기반 로보틱스와 자동화가 제조, 물류, 의료 등 산업을 혁신할 것이며, 엔비디아 아이작(Isaac)과 코스모스(Cosmos) 플랫폼이 발전을 주도할 것이다. 

자세히 살펴보기: 엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황의 GTC 기조연설

엔비디아에 오신 것을 환영합니다

젠슨 황 CEO는 웅장한 모습의 로비가 반겨주는 ‘엔비디아 본사’로 청중을 이끌며 기조연설의 막을 올렸다. 그는 25년 전 엔비디아의 출발점이었던 GPU로 이야기를 시작했다. 지난 10여 년간 AI의 성장을 조명하면서 문제 해결을 추론하고 계획을 세우며, 행동할 수 있는 에이전틱 AI의 출현을 다뤘다. 

변곡점에 선 AI

이어서 젠슨 황 CEO는 ‘단계별로 차근차근’ 추론할 수 있는 AI의 개발을 개략적으로 살펴보고, 추론과 강화 학습의 수요가 AI 컴퓨팅의 수요를 견인하는 현상을 논했다. AI가 ‘변곡점’을 지나는 가운데 4대 클라우드 서비스 제공업체의 GPU 수요가 급증하고 있다. 그는 데이터센터 확장의 가치가 1조 달러에 달할 것으로 예상했다. 

엔비디아 쿠다 생태계

젠슨 황 CEO는 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) GPU 가속 라이브러리와 마이크로서비스가 산업 전반에 활용되고 있으며, 미래에는 모든 회사가 실물 공장과 AI 팩토리라는 두 개의 공장을 갖게 될 것이라고 전망했다. 그는 다양한 도전 국면에서 엔비디아가 수행했던 역할을 예시로 보여주며, 엔비디아가 결정 최적화 플랫폼인 cuOpt를 오픈소스로 전환할 것이라고 밝혔다. 그에 따르면 쿠다의 설치 기반은 이제 ‘어디에나’ 있다. 젠슨 황 CEO는 “우리는 가속 컴퓨팅의 전환점에 도달했으며, 이는 쿠다 덕분에 가능했다”고 말했다. 

엔비디아와 제너럴 모터스(GM)의 AI 협업

젠슨 황 CEO는 AI에 인프라가 필요하다고 설명했다. AI는 이제 ‘전세계’ 로보틱스와 자율주행차, 공장과 무선 네트워크 분야로 뻗어 나가고 있다. 젠슨 황 CEO는 AI가 가장 먼저 진출한 산업으로 자율주행차를 꼽는다. 데이터센터에서나 차량 본체에서나, 그는 “엔비디아가 거의 모든 자율주행차 기업이 사용하는 기술을 구축한다”고 말했다. 이어서 그는 이 여정의 다음 단계를 발표했다. 미국 최대 자동차 제조사 제너럴 모터스(General Motors, GM)은 엔비디아 AI와 시뮬레이션, 가속 컴퓨팅을 도입해 차세대 차량과 공장, 로봇을 개발할 계획이다. 이와 함께 젠슨 황 CEO는 엔비디아 헤일로스(Halos)를 공개했다. 이는 엔비디아의 자동차 하드웨어와 소프트웨어 안전 솔루션을 최첨단 자율주행차 안전 AI 기술과 결합한 종합 안전 시스템이다. 

데이터센터와 추론

다음으로 젠슨 황 CEO는 데이터센터에 대해 이야기했다. 그는 엔비디아 블랙웰 플랫폼이 본격적인 생산에 돌입했다고 전하면서, 다양한 업계 파트너사가 제공할 광범위한 시스템을 공유했다. 이에 대해 그는 “이게 어찌 아름답지 않을 수 있는가“라고 덧붙였다. 

젠슨 황 CEO는 블랙웰이 어떻게 극단의 스케일업을 지원하는지도 설명했다. 그는 “우리가 이 정도의 스케일업을 바랐던 이유는 극단의 문제를 풀기 위해서다. 그 문제란 바로 추론이다”라고 말했다. 

젠슨 황 CEO의 설명에 따르면 추론은 토큰 생성을 의미하며, 이는 기업들에게 매우 중요한 과제가 될 것이다. 이러한 토큰을 생성하는 AI 팩토리는 극도의 효율과 성능을 갖춰 구축돼야 한다. 최신 추론 모델들이 날로 복잡해지는 문제들을 사고하고 해결할 수 있게 되면서 토큰의 수요는 계속 증가할 것이다. 

이어서 그는 대규모 추론을 가속하기 위한 엔비디아 다이나모(Dynamo)를 발표했다. 이는 AI 팩토리에 속한 AI 추론 모델의 가속화와 스케일링을 위한 오픈소스 소프트웨어다. 젠슨 황 CEO는 “다이나모가 본질적으로 AI 팩토리의 운영 체제이다”라고 말했다. 

엔비디아 블랙웰 울트라

젠슨 황 CEO는 블랙웰이 어떻게 추론 성능의 ‘거대한 도약’을 이루는지 설명했다. 그는 “에너지 효율이 가장 높은 아키텍처를 최대한 많이 확보해야 한다”고 말했다. 그러면서 어떻게 블랙웰이 이전 세대보다 더 적은 에너지를 소비하고도 더 많은 작업을 수행하는지 보여줬다. 또한, 그는 “블랙웰은 더 많이 살수록 더 많이 아끼는 셈이다. 사실은 그 이상이다. 더 많이 살수록 더 많이 만들 수 있다”고 말하며 청중의 웃음을 끌어내기도 했다.

뒤이은 영상에서 젠슨 황 CEO는 새롭게 발표된 엔비디아 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)가 1기가와트 AI 팩토리의 계획을 돕는 방법을 소개했다. 엔지니어들은 옴니버스 블루프린트를 통해 차세대 인텔리전스 제조 데이터센터를 디지털 트윈으로 설계, 테스트, 최적화할 수 있다. 

다음으로 그는 올해 하반기 출시를 앞두고 있는 차세대 엔비디아 블랙웰 AI 팩토리 플랫폼인 엔비디아 블랙웰 울트라를 발표했다. 엔비디아 블랙웰 울트라는 추론 도중에 추가로 컴퓨팅을 할당해 정확도를 개선하는 테스트 타임 스케일링(test-time scaling, TTS) 추론과 훈련을 강화한다. 이를 통해 세계 모든 조직들은 AI 추론과 에이전틱 AI, 물리 AI 등의 애플리케이션을 가속화할 수 있다. 

엔비디아 베라 루빈

젠슨 황 CEO는 천문학자 베라 루빈에게 경의를 표하면서, 향후 수 년간 데이터센터 성능 강화를 책임질 로드맵을 소개했다. 이와 더불어 혁신으로 가득한 차세대 엔비디아 루빈 울트라 GPU와 엔비디아 베라 CPU 아키텍처의 세부 사항을 공유했다. 그는 “기본적으로 섀시를 제외한 모든 게 완전히 새롭다”고 말했다. 베라 루빈 NVL 144를 비롯해 루빈 울트라를 기반으로 구축된 시스템은 내년 하반기에 출시될 전망이다. 더불어 2027년 하반기에는 루빈 울트라 기반 시스템을 만나볼 수 있게 된다. 젠슨 황 CEO는 “루빈이 비용을 어마어마하게 절감하는 모습을 보게 될 것”이라고 예고했다. 

엔비디아 포토닉스

젠슨 황 CEO는 고객들이 점점 더 큰 시스템으로 규모를 키울 수 있도록 지원하는 방안도 논의했다. 그 핵심은 전기 신호 대신 빛으로 데이터를 전송하는 네트워킹 기술인 포토닉스를 가속 컴퓨팅 인프라에 긴밀히 통합하는 것이다. 엔비디아 스펙트럼-X(Spectrum-X)와 엔비디아 퀀텀-X(Quantum-X) 실리콘 포토닉스 네트워킹 스위치는 전자 회로와 광통신을 융합한다. 그러면서 AI 팩토리가 에너지 소비와 운영 비용을 절감하며 사이트 전반에 걸친 수백만 개의 GPU에 연결하도록 한다. 젠슨 황 CEO는 이를 두고 “정말 굉장한 기술이다”라고 평했다. 엔비디아 포토닉스 스위치는 광학 혁신과 4배 적은 레이저를 통합해 기존 기법 대비 3.5배 높은 전력 효율, 63배 개선된 신호 무결성, 10배 우수한 네트워크 탄력성, 1.3배 빠른 배포 속도를 제공한다. 

DGX 스파크와 DGX 스테이션

엔비디아는 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 플랫폼으로 구동되는 DGX 개인용 AI 슈퍼컴퓨터를 내놨다. 이는 AI 개발자와 연구자, 데이터 과학자와 학생들이 데스크톱에서 대형 모델의 프로토타이핑과 미세 조정, 추론을 진행할 수 있도록 하기 위한 것이다. 젠슨 황 CEO는 이를 완벽한 크리스마스 선물이라 부르며, 기존의 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)였던 DGX 스파크(Spark)와 더불어 DGX 스테이션(Station)을 발표했다. DGX 스테이션은 엔비디아 블랙웰 울트라 플랫폼으로 구동되는 고성능 엔비디아 그레이스 블랙웰 데스크톱 슈퍼컴퓨터이다. 이는 그레이스 블랙웰 아키텍처의 강력한 성능을 데스크톱으로 가져온다. 사용자는 이들 모델을 로컬에서 실행하거나, 엔비디아 DGX 클라우드를 비롯한 가속 클라우드 또는 데이터센터 인프라에 배포할 수 있다. 젠슨 황 CEO는 “이것이야말로 AI 시대의 컴퓨터이다”라고 말했다. 

에이전틱 AI

에이전틱 AI의 미래에 대한 논의로 넘어가며, 젠슨 황 CEO는 추론 기능을 제공하는 개방형 라마 네모트론(Llama Nemotron) 모델 제품군을 발표했다. 이는 개발자와 기업이 복잡한 작업 해결을 위해 개인 또는 팀으로 작업 가능한 고급 AI 에이전트를 제작할 수 있도록 비즈니스 지원 기반을 제공한다. 라마 모델을 기반으로 구축된 엔비디아 라마 네모트론 추론 제품군은 온디맨드 AI 추론 기능을 제공한다. 해당 제품군은 사후 훈련 과정을 거쳐 다단계 수학, 코딩, 추론, 복잡한 의사 결정 기능 등을 강화시켰다. 

물리 AI와 로보틱스

젠슨 황 CEO는 로봇이 향후 10조 달러 규모의 산업이 될 것이라고 설명하며, 10년이 지나면 전세계적으로 최소 5천만 명의 근로자가 부족할 것이라고 말했다. 이러한 상황에서 엔비디아는 차세대 로봇의 훈련, 배포, 시뮬레이션, 테스트를 위한 완벽한 기술 제품군을 제공하고 있다.

젠슨 황 CEO는 한 영상을 통해 일반화된 휴머노이드 추론과 기술을 위한 세계 최초의 개방형 완전형 맞춤 파운데이션 모델인 엔비디아 아이작 GR00T N1의 출시를 발표했다. 

또한, 엔비디아는 새로운 엔비디아 코스모스 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model, WFM)의 주요 출시를 발표했다. 이는 물리 AI 개발을 위한 개방형 완전 맞춤형 추론 모델을 도입해 개발자에게 월드 생성에 대한 뛰어난 제어력을 제공한다. 

젠슨 황 CEO는 “옴니버스를 사용해 코스모스를 조건화하고 코스모스를 통해 무한한 수의 환경을 생성함으로써, 실제 세계를 반영하면서도 우리가 제어할 수 있는 데이터를 체계적으로 무한히 생성할 수 있다"고 말했다. 

그는 또한 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 디즈니 리서치(Disney Research)와 함께 개발 중인 로봇 시뮬레이션용 뉴턴(Newton) 오픈소스 물리 엔진을 소개한 다음, 무대 바닥에서 소리를 내며 등장한 작은 로봇 '블루(Blue)'를 맞이했다. 

젠슨 황이 강조한 3가지

젠슨 황 CEO는 몇 가지 주요 주제를 강조하며 기조연설을 마무리했다. 

첫째, 블랙웰(Blackwell)이 본격적으로 생산되고 있다는 점이다. 그는 “고객 수요가 엄청나게 증가하고 있다. AI 분야가 중요한 전환점에 놓여 있기 때문에, 추론 AI와 추론 AI 시스템 그리고 에이전트 시스템의 훈련에 필요한 수요로 인해 AI에서 수행해야 하는 계산의 양이 훨씬 더 많아졌다”고 말했다. 

둘째, 블랙웰 NVL72와 다이나모의 조합은 엔비디아 호퍼의 AI 팩토리 성능보다 40배 뛰어난 성능을 제공한다고 말했다. 그는 추론 기능은 향후 10년 동안 AI를 확장하는 데 있어 가장 중요한 워크로드 중 하나가 될 것이라고 강조했다. 

셋째, 엔비디아는 전 세계가 AI 인프라를 계획할 수 있도록 '연간 로드맵'을 가지고 있다는 점이다. 엔비디아는 클라우드, 엔터프라이즈, 로봇 분야 각각에 대한 세 가지 AI 인프라를 구축하고 있다. 

GTC 기조연설 카운트다운

올해 엔비디아 GTC 기조연설이 열린 SAP 센터에는 개발자, 연구원, 비즈니스 리더 등 수많은 참석자들이 한 자리에 모였다. 

젠슨 황 CEO가 무대에 오르기 훨씬 전부터 무대는 관중들의 기대감으로 가득 찼다. 대형 스크린에서는 팟캐스트 ‘어콰이어드(Acquired)’의 진행자인 벤 길버트(Ben Gilbert)와 데이비드 로젠탈(David Rosenthal)의 프리쇼가 미리 진행되고 있었기 때문이다. 이들은 ‘어콰이어드와 함께하는 엔비디아 GTC 라이브(Live at NVIDIA GTC With Acquired)’ 쇼를 준비해 GTC 현장에서 만난 업계 인사들의 지난 놀라운 여정과 흥미로운 인사이트를 공유했다. 

그리고 현지 시간으로 오전 10시, 젠슨 황 CEO가 무대에 올라 GTC의 시작을 알렸다. 늦게 도착한 관중들도 서둘러 자리에 앉으며 행사장에 모인 모든 관중들은 그의 등장에 집중했다. 

또한, GTC 기조연설은 온라인에서도 실시간으로 중계돼 현장을 가지 못한 수많은 이들도 함께할 수 있었다. 

AI 예술의 현재: 창작과정에 AI와 로봇 활용하기

GTC에 전시된 아티스트 브랙퍼스트(BREAKFAST)의 ‘소비(Consumption)’ 

수천 년 동안 예술가들은 과일과 채소 염료, 대리석 블록, 아크릴 물감, 카메라, 렌더링 소프트웨어, 3D 프린터 등 가능한 모든 매체를 활용해 작품을 만들어 왔다. 이제 이들은 AI와 로보틱스를 활용해 사람들이 기술에 반응하고 상호 작용하는 방식을 반영하는 몰입형 경험을 선보인다. 

엔비디아의 AI 전략 크리에이티브 부문 이사인 헤더 셸(Heather Schoell)이 진행한 GTC 패널 토론에서는 4명의 아티스트가 창작 과정에서 AI와 로봇을 활용한 내용을 공유했다. 

소비자 AI 기업 지니(Zenie)의 창립자이자 스탠포드 대학에서 박사후 연구원으로 스탠포드 대학 로보틱스 센터에서 예술과 로보틱스 분야를 이끌고 있는, 패널 토론자 케이티 쿠안(Catie Cuan)은 “예술에 로보틱스를 통합하는 것은 인간과 도구를 사용해 온 오랜 역사적 맥락에서 보았을 때 매우 논리적인 선상에 있는 현상”이라고 말했다. 

전직 전문 무용가였던 쿠안은 로봇 팔과 함께 8시간 동안 듀엣 공연을 하고 로봇이 움직이면서 소리를 연주하는 교향곡을 만들었다. 

또 다른 패널 토론자인 알렉산더 레벤(Alexander Reben)은 오픈AI(OpenAI)와 일정 기간 동안 함께 머물며 프로젝트를 진행한 첫 번째 아티스트였다. 그는 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM) 시각적 생성형 AI 모델, NeRF를 사용해 3D 조형물을 제작했다. 

두 명의 패널 토론자, 키네틱과 로보틱스 아티스트인 졸티(Zolty)와 오스트리아 린츠예술대학의 박사 연구원 엠마누엘 골롭(Emanuel Gollob)이 창작한 인터랙티브 아트 작품이 GTC 행사장 정문에 전시돼 있다. 

아티스트 브랙퍼스트는 데이터를 실시간으로 활용하는 대형 키네틱 아트 조형물을 제작해 로열 캐리비안(Royal Caribbean) 크루즈선과 라스베이거스의 퐁텐블로(Fontainebleau) 호텔에 전시하고 있다. GTC에 전시된 ‘소비’라는 작품은 엔비디아 RTX GPU로 구동되며 강우량, 저수지, 지하수 수위, 상수도 등 물 사용량에 대한 실시간 데이터에 따라 로봇의 아치 모양 구조물이 움직인다. 

골롭의 로봇 설치물인 '인공지능으로 아무것도 하지 않기(Doing Nothing With AI)'는 생성형 로봇 제어, 뇌파 측정, 강화 학습을 사용해 뇌파 헤드밴드를 착용한 참가자들이 아무것도 하지 않는 고요한 순간을 즐길 수 있도록 조작되는 작품이다.

(왼쪽부터) 레벤, 골롭, 브랙퍼스트, 쿠안, 셸 

생성형 AI 시대의 에너지 효율성에 대한 논의

이번 GTC에서는 AI, 에너지, 기후 문제에 대한 심도 있는 토론도 진행됐다. 엔비디아의 기업 지속가능성 담당 수석 이사인 조쉬 파커(Josh Parker)를 필두로 윌슨 센터(Wilson Center)의 로렌 리시(Lauren Risi), 컬럼비아 대학교의 데이비드 샌달로(David Sandalow), 딜로이트(Deloitte)의 버나드 로런츠(Bernhard Lorentz)가 함께했다. 

샌달로는 기후 변화의 세계에서 AI가 할 수 있는 일은 무궁무진 하며 기후 변화를 완화하기 위해 AI 도구를 어떻게 동원할 수 있을지 질문을 던졌다. 

업계 전문가들은 생성형 AI의 발전과 데이터센터의 확장으로 인해 에너지 효율성에 대한 우려가 커지고 있다고 언급했다. 

파커는 엔비디아 GPU는 지난 10년간 10만 배 향상된 에너지 효율성을 제공하고 있다며 엔비디아 GPU의 에너지 효율성 향상을 강조했다. 

BMW 그룹, 배터리 조립 공장을 위한 3D 협업 선보여

아바타 기술을 통해 BMW 그룹은 배터리 조립 작업장을 원격으로 관찰하고 필요한 질문을 할 수 있다. 

BMW 그룹은 이번 GTC에서 3D 앱스토어(3D AppStore)의 최신 업데이트를 발표했다. 

고급 시각화를 위한 BMW의 클라우드 스트리밍 서비스인 3D 앱스토어는 이제 전 세계에 위치한 여러 공장에서 자동차 제조업체의 배터리 조립 공정을 지원할 수 있게 됐다. 이를 통해 엔지니어, 설계자 등이 디지털 환경에서 협업하면서 작업할 수 있다. 

BMW 그룹의 3D 앱스토어 제품 소유자인 자비에르 프라이허 뢰펠홀츠 폰 콜베르크(Xaver Freiherr Loeffelholz von Colberg)는 “아바타를 통해 공장 현장을 살피고 그 자리에 함께 있는 것처럼 참여할 수 있으며, 기본적으로 현장에서 진행되는 일을 물어보면 AI가 어떤 작업이 이루어지고 있는지 자세히 설명해준다"고 말했다. 

BMW는 이번 GTC에서 자동차 설계와 제조의 미래를 엿볼 수 있는 2가지 세션도 더 준비했다.

AI의 언어이자 통화인 토큰 설명하기

엔비디아는 GTC 참석자들에게 AI의 언어이자 통화 역할을 하는 토큰에 대해 설명하는 자리도 마련했다. 

토큰이란 AI 모델이 훈련과 추론 과정에서 처리하는 데이터 단위로, 예측, 생성, 추론을 가능하게 한다. 토큰을 더 빠르게 처리할수록 AI 모델이 더 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 

여기에서 토큰과 토큰화, 그리고 기업이 토큰당 비용을 낮춰 수익을 높일 수 있는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있다.