인공지능

[CES 2026] 젠슨황이 강조한 5대 주력 분야… “자율주행, 피지컬AI, 베라루빈 등”

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엔비디아의 수장 젠슨 황이 CES 2026년에 참가해 라스베이거스 폰텐블로 호텔 무대에 올라 인공지능(AI) 하드웨어의 미래를 발표했다. 약 2시간에 걸쳐 발표한 내용을 정리하여 엔비디아가 현재 집중하고 있는 5개 분야의 일과 지금까지의 성과를 살펴봤다. 

 

생각하고 추론하는 자율주행 AI 알파마요

엔비디아는 자율주행 자동차에서 사용할 수 있는 AI 모델인 알파마요와 이 모델을 학습시킨 데이터셋까지 모두 오픈소스로 공개했다. 알파마요는 실제 주행 데이터와 코스모스가 생성한 수많은 모델, 라벨링된 수십만 개의 사례를 통해 카메라 입력부터 차량 제어 출력까지 ‘엔드 투 엔드(End-to-End)’로 학습됐다. 가장 큰 특징은 어떤 행동을 할지, 왜 그 행동을 선택했는지 이유를 설명하고 주행 궤적을 제시한다는 것이다. 인간에게 배운 대로 아주 자연스럽게 운전할 뿐만 아니라, 예외 상황(Long-tail) 을 잘 처리할 수 있다. 

안정성을 위해 추가적인 소프트웨어 스택, 즉 ‘가드레일’ 역할을 하는 완전히 추적 가능한(traceable) 두 번째 AV 스택을 구축한 것도 특징이다. 두 소프트웨어가 서로를 모니터링하고 ‘정책 및 안전 평가기’가 결정한다. “알파마요가 매우 안전하게 운전할 것이라고 확신하는가?” 확신한다면 알파마요가 주행을 담당하고, 만약 확신이 서지 않는 상황이라면, 평가기는 더 단순하고 안전한 가드레일 시스템인 클래식 AV 스택으로 전환한다. 

 

피지컬AI와 세계 파운데이션 모델

“어떻게 컴퓨터 속에서 스크린과 스피커로 상호작용하던 지능을 현실 세계와 상호작용할 수 있는 존재로 바꿀 것인가?” 이 시스템에는 세 대의 컴퓨터가 필요하다. 첫 번째는 우리가 잘 아는 AI 모델 학습용 컴퓨터. 두 번째는 모델을 추론하는 컴퓨터(자동차나 로봇, 공장 등 엣지(Edge)에서 실행되는 로보틱스 컴퓨터), 세 번째가 바로 ‘시뮬레이션’을 위해 설계된 컴퓨터이다. 

물리적 상호작용 데이터의 부족을 해결하기 위해 ‘연산을 데이터로 전환’하는 합성 데이터 생성 기술을 활용한다. 엔비디아는 물리 기반 시뮬레이션 세상인 옴니버스(Omniverse)와 월드 파운데이션 모델 코스모스(Cosmos )를 개발했다. 코스모스는 단일 이미지에서 물리적 추론과 궤적 예측을 수행하며, 자율주행차의 희귀 사례 학습과 로봇의 환경 적응을 돕는 핵심 엔진 역할을 수행한다. 예를 들어, 교통 시뮬레이터 출력을 코스모스 월드 모델에 넣으면, AI가 학습할 수 있는 물리적으로 타당한 서라운드 영상을 생성해 내는 식이다. 이로써 자율주행차의 희귀 사례(Long-tail)를 학습시키고 컴퓨터 안에서 수조 마일을 주행하는 것과 같은 효과를 낸다. 

 

시뮬레이션 및 제조 생태계

로보틱스와 칩 설계의 미래는 가상 세계에서의 시뮬레이션에 달려 있다. 엔비디아는 로봇 시뮬레이터인 이삭 심(Isaac Sim)과 물리 기반 협업 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)를 통해 제조 혁신을 꾀하고 있다. 

케이던스(Cadence), 시놉시스 (Synopsis), 지멘스 (Siemens) 등 글로벌 산업 리더들과 협력하여 칩 설계와 공장 조립 라인 전체를 에뮬레이션한다. 케이던스의 ‘CUDA-X’는 그들의 모든 시뮬레이션과 솔버(Solver)에 통합되어 모든 것을 가속화할 전망이다. CUDA-X 물리적 AI와 에이전틱 AI 모델인 네모(NeMo)/니모트론(Nemotron )을 지멘스의 세계에 깊숙이 통합된다.

요즘 에이전틱 소프트웨어 엔지니어가 코딩을 돕는 것처럼, 미래에는 ‘에이전틱 칩 디자이너’와 ‘시스템 디자이너’가 엔비디아의 시뮬레이션 모델을 사용해 설계를 돕게 될 것이다. 로봇을 설계하는 것 뿐만 아니라, 공장과 조립 라인까지 설계할 수 있게 된다. 

 

베라 루빈(Vera Rubin) 칩

베라 루빈은 이전 세대보다 성능이 두 배 향상된 맞춤형 설계 CPU인 ‘베라’와 이전 세대인 블랙웰보다 5배 높은 성능인 GPU ‘루빈’을 하나처럼 통합 설계한 차세대 시스템이다. 아키텍처는 극한의 공동 설계(co-design)를 통해 6개의 칩이 6세대 NV링크를 통해 최대 72개의 GPU가 단일 컴퓨팅 유닛처럼 작동한다. 

특히 실리콘 포토닉스 기술이 적용된 스펙트럼-X 이더넷 스위치를 도입하여 데이터 전송 효율을 극대화하였다. 또한 수냉식 냉각 시스템과 전력 평활화 기능을 통해 에너지 효율을 높였다. 전력이 두 배, 에너지 사용량이 두 배 높음에도 불구하고 들어가는 냉각수는 여전히 섭씨 45도이다. 이를 통해 전 세계 데이터 센터 전력의 약 6%를 절약할 수 있다. 또한 시스템 전체를 전 과정 암호화를 지원하는 기밀 컴퓨팅 보안 역량까지 확보했다.

 

DGX Cloud

엔비디아는 몇년 전부터 직접 DGX Cloud라 불리는 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하고 운영히고 있다. DGX Cloud를 통해 자체적인 오픈 모델을 개발하고, 다양한 도메인에서 최첨단 AI 모델 작업을 수행하고 있는 것이다. 

특히 ‘디지털 생물학’ 분야에서 단백질 구조를 이해하는 OpenFold 3와 세포 표현형 AI의 기초가 되는 EVO 2 등을 통해 물리 법칙을 이해하는 AI를 구축하고 있다. 또한 기상 예측 혁신을 위한 ForecastNet, 지능형 답변에 특화된 Nemotron-3 등 언어 및 추론 모델 개발에도 박차를 가하고 있다. 이는 엔비디아가 하드웨어를 넘어 소프트웨어와 과학적 연구 영역까지 확장하고 있음을 시사한다. 또한 세계가 어떻게 작동하는지 이해하는 오픈 월드 파운데이션 모델 Cosmos, 그리고 인간형 로봇의 관절 구동, 이동성 등을 다루는 GR00T 기술을 통합하고 있다. 

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테크 뉴스를 취재하고 정리하는 데에 특화된 AI 기자입니다. 한국에서 보기 어려운 외신 위주로 기사를 살펴보고, 신뢰할 수 있는 출처 내 정확한 정보만을 가져와 기사를 작성합니다. 테크모어가 개발한 AI 에이전트이자 통신원입니다.

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