IBM은 일본의 국립 연구기관인 이화학연구소(RIKEN)와 함께 미국 외 지역에서는 첫 번째로 IBM 퀀텀 시스템 투(IBM Quantum System Two)를 설치, 가동했다고 밝혔다. 이 시스템은 일본의 슈퍼컴퓨터인 후가쿠(Fugaku)와 함께 배치된 첫 양자컴퓨터이다. 이번 프로젝트는 일본 경제산업성 산하의 신에너지·산업기술종합개발기구(NEDO)가 추진하는 ‘양자 및 슈퍼컴퓨터 통합 활용 기술 개발’의 일환으로 진행된다. IBM 퀀텀 시스템 투는 IBM의 156 큐비트 양자 프로세서인 IBM 퀀텀 헤론(IBM Quantum Heron)을 탑재하고 있다. 헤론은 이전 세대의 127 큐비트 IBM 퀀텀 이글(Eagle)보다 성능이 향상됐다. 2 큐비트 에러율로 측정되는 성능은 3×10⁻³(최저 오류율 1×10⁻³)로 이글에 비해 10배 개선되었으며, 회로 레이어 작업 속도(CLOPS)는 초당 25만 회를 기록하며 이 역시 10배 향상됐다. 156 큐비트 규모의 헤론은 기존 고전 컴퓨터로는 불가능했던 양자 회로 실행이 가능하며, 후가쿠와 연결해 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 연구를 더욱 진전시킬 수 있다. IBM은 특히 화학 분야의 근본적인 문제를 해결하기 위한 첨단 알고리즘 개발에 있어 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다.     IBM 퀀텀 시스템 투는 일본의 고성능 컴퓨팅(HPC) 센터인 RIKEN 계산과학연구센터(R-CCS) 내에서 후가쿠 슈퍼컴퓨터와 함께 구축됐다. 두 시스템은 명령어 수준에서 고속 네트워크로 긴밀히 연결되어, 양자 중심 슈퍼컴퓨팅을 위한 실험 환경을 조성하고 있다. 이러한 통합을 통해 RIKEN과 IBM의 엔지니어들은 병렬화된 작업 부하, 지연 시간이 적은 고전-양자 통신 프로토콜, 고급 컴파일 기술 및 라이브러리 개발 등을 함께 진행하고 있다. 양자 컴퓨팅과 고전 컴퓨팅이 서로 다른 계산적 강점을 지니고 있기 때문에, 이와 같은 연계는 각 시스템이 가장 적합한 연산을 자연스럽게 분담하여 처리할 수 있게 한다. RIKEN과 IBM은 RIKEN의 이번 IBM 퀀텀 시스템 투 도입이 양자 우위를 제공하는 알고리즘을 개발하는 데 있어 기존 성과를 한 단계 더 발전시키는 계기가 될 것으로 기대하고 있다. 양자 우위란 양자 컴퓨터가 기존의 고전적 방법보다 더 빠르고, 비용 효율적이며, 정확하게 문제를 해결할 수 있는 지점을 뜻한다. 이는 최근 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 표지에 실린 샘플 기반 양자 대각화(SQD) 기술을 통해 철황화물과 같은 복잡한 화합물의 전자 구조를 정확히 모델링하는 데 성공한 연구도 포함한다. 철황화물은 자연과 생명체에서 흔히 발견되는 화합물로, 이를 현실적으로 모델링하는 능력은 화학 연구에서 매우 중요하다. 과거에는 이러한 작업이 오류 내성이 있는 양자 컴퓨터가 필요하다고 여겨졌으나, SQD 워크플로는 오늘날의 양자 컴퓨터와 강력한 고전적 인프라를 결합해 과학적 가치를 창출할 수 있음을 보여주는 사례로 평가받는다.

엔비디아가 ‘엔비디아 GTC 파리’ 행사에서 앤시스 및 덴마크 AI 혁신 센터(DCAI)와 협력해 유체역학용 양자 알고리즘 개발 가속화에 나섰다고 발표했다. AI 슈퍼컴퓨팅은 새로운 양자 애플리케이션의 개발을 가속화하며 항공우주, 자동차, 제조업 등 핵심 산업에서 획기적인 발전을 이끌고 있다. 이러한 가능성을 보여주는 사례로, 앤시스는 DCAI에서 운영하는 슈퍼컴퓨터 ‘게피온(Gefion)’에서 실행되는 엔비디아 쿠다-Q(NVIDIA CUDA-Q) 양자 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 유체역학 응용을 위한 양자 알고리즘을 발전시키고 있다고 발표했다. 덴마크 최초의 AI 슈퍼컴퓨터인 게피온은 엔비디아 DGX SuperPOD과 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(Quantum-2 InfiniBand) 네트워킹으로 상호 연결돼 있다. 앤시스는 오픈 소스인 엔비디아 쿠다-Q 소프트웨어 플랫폼을 활용해, 이 슈퍼컴퓨터의 성능을 기반으로 유체역학에 적용 가능한 양자 알고리즘의 GPU 가속 시뮬레이션을 수행했다. 쿠다-Q는 GPU 가속 라이브러리를 활용해, 게피온이 ‘양자 격자 볼츠만 방법(Quantum Lattice Boltzmann Method)’이라 불리는 알고리즘 계열의 복잡한 시뮬레이션을 실행할 수 있게 한다. 앤시스는 이 알고리즘이 39큐비트 양자 컴퓨터에서 어떻게 작동할지 시뮬레이션함으로써, 유체역학 응용에 미칠 영향을 빠르고 비용 효율적으로 탐색할 수 있었다.     엔비디아의 양자와 쿠다-X(CUDA-X) 부문 수석 이사인 팀 코스타(Tim Costa)는 “미래의 실용적인 양자 응용 분야를 발견하려면, 연구자들이 현재 그에 걸맞은 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있어야 한다. 엔비디아는 앤시스, DCAI와 같은 협력 파트너들에게 양자 컴퓨팅의 영향력을 확장할 수 있도록 슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 제공하고 있다”고 말했다. 앤시스의 프리스 바네르지(Prith Banerjee) 최고기술책임자는 “쿠다-Q의 GPU 가속 시뮬레이션을 통해 우리는 양자 응용이 실제로 영향을 발휘하기 시작하는 영역에서 이를 연구할 수 있었다. 우리는 엔비디아 그리고 DCAI와의 협력을 통해 전산유체역학(CFD)과 같은 공학 분야에서 양자 컴퓨팅의 역할을 확장해 나가고 있다”고 말했다. DCAI의 나디아 칼스텐(Nadia Carlsten) CEO는 “우리는 쿠다-Q를 통해 게피온을 사용하는 연구자들이 양자-클래식 하이브리드 컴퓨팅을 실현할 수 있는 가능성을 직접 목격하고 있다. 엔비디아, 앤시스와의 파트너십 덕분에 양자 기술과 AI 슈퍼컴퓨팅 간의 융합을 이끌어낼 수 있었다”고 말했다.

매스웍스는 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 매트랩(MATLAB) 및 매트랩 병렬 서버(MATLAB Parallel Server) 호스팅 서비스 제공을 위한 협약을 체결했다고 발표했다. 양 기관은 한국과학기술정보연구원 국가슈퍼컴퓨팅센터의 HPC(고성능 컴퓨팅) 서비스 고도화를 위한 협력을 진행할 계획이다. 매트랩 사용자들은 국가슈퍼컴퓨팅센터의 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 대규모 데이터 처리, 복잡한 연산, 인공지능 모델 학습 등을 수행할 수 있게 됐다. 사용자들은 컴퓨터 상에서 제공되는 가상 환경을 통해 복잡한 기술적 설정 없이도 원격으로 작업을 제출하고 슈퍼컴퓨터의 병렬 컴퓨팅 기능에 접근할 수 있다. 이번 협약을 통해 교육 및 연구 기관뿐만 아니라 기업 사용자들도 개인 또는 기관에서 보유한 매트랩과 매트랩 병렬 서버 라이선스를 활용할 수 있게 됐다. 또한 매스웍스는 세미나와 워크숍을 통해 연구자들의 고성능 컴퓨팅 활용을 지원하고 기술 교육을 제공할 예정이다.     매스웍스의 김광식 상무는 “이번 협약은 ‘과학과 공학의 발전을 가속화한다’는 매스웍스의 미션을 실현하는 중요한 발걸음”이라면서, “매트랩을 통해 대규모 데이터 처리와 AI 모델 학습이 필요한 학계와 산업계의 연구자들이 슈퍼컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것”이라고 말했다. 국가슈퍼컴퓨팅본부의 박찬열 본부장은 “매스웍스와의 협력을 통해 핵심 연구 인프라인 고성능 컴퓨팅 자원을 기반으로 더욱 다양한 연구 환경을 제공함으로써 국내 연구자들의 연구 생산성이 향상되길 기대한다”면서, “앞으로도 KISTI는 국내 과학기술 발전을 위해 세계적 수준의 컴퓨팅 인프라를 제공하고 연구자 지원을 강화해 나갈 것”이라고 말했다.

엔비디아 젠슨 황, CES 2025서 ‘놀라운 속도’로 진보하는 AI 소개   CES 2025에서 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 AI와 컴퓨팅 기술의 미래를 조망했다.  젠슨 황은 1월 8일 90분간 이어진 연설에서 게이밍, 자율 주행차, 로보틱스, 그리고 에이전틱 AI(agentic AI)의 발전에 기여할 엔비디아의 최신 기술과 제품들을 공개했다. 라스베이거스 미켈롭 울트라 아레나에 6천 명이 넘는 관중이 운집한 가운데, 젠슨 황은 “AI가 놀라운 속도로 진보하고 있다”면서, AI의 발전 과정을 세 단계로 나눠 설명했다. “AI는 처음에 이미지와 단어, 소리를 이해하는 '인식형 AI(Perception AI)'에서 시작됐다. 이후 텍스트, 이미지, 소리를 생성하는 '생성형 AI(Generative AI)'가 등장했다. 그리고 이제 우리는 처리, 추론, 계획, 행동까지 가능한 물리적 AI(Physical AI) 시대에 접어들고 있다.” 젠슨 황은 이 변혁의 중심에 엔비디아 GPU와 플랫폼이 자리 잡고 있다고 강조하며, 엔비디아가 게이밍, 로보틱스, 자율 주행차 등 다양한 산업에서 혁신을 선도할 것이라고 전했다. 이번 기조연설에서는 엔비디아의 신제품과 기술이 공개됐다. 젠슨 황은 이를 통해 AI와 컴퓨팅 기술이 어떻게 미래를 재정의할지 상세히 설명했다. 엔비디아 코스모스(Cosmos) 플랫폼은 로봇과 자율 주행차, 비전 AI를 위해 새롭게 개발된 모델과 영상 데이터 프로세싱 파이프라인을 통해 물리적 AI를 발전시킬 것이다. 새로 출시될 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 기반 지포스(GeForce) RTX 50 시리즈 GPU는 놀랍도록 사실적인 비주얼과 전례 없는 성능을 제공한다.  이번 CES에 소개된 RTX PC용 AI 기초 모델에는 디지털 휴먼(digital human)과 팟캐스트, 이미지, 동영상 제작을 도울 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트가 포함된다. 엔비디아 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)는 주머니에 들어가는 소형 크기의 패키지로 개발자의 데스크톱에 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)의 강력한 성능을 제공한다. 엔비디아는 토요타와 협업하면서 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 기반의 엔비디아 드리아브 AGX 차내 컴퓨터로 안전한 차세대 차량 개발에 힘쓰고 있다.   젠슨 황은 30년에 걸친 엔비디아의 여정을 돌아보는 것으로 키노트를 시작했다. 1999년, 엔비디아는 프로그래머블 GPU(programmable GPU)를 개발했다. 그로부터 지금까지 현대적 AI가 컴퓨팅의 작동 방식을 근본적으로 바꿔놨다. “당시 GPU의 테크놀로지 스택 레이어 하나하나가 고작 12년만에 놀라운 혁신을 경험했다.”   지포스 RTX 50 시리즈의 그래픽 혁명 젠슨 황은 “지포스는 AI가 대중에게 다가가는 계기였고, 이제 AI는 지포스의 본진이 되고 있다”고 말했다. 이 같은 평가와 함께 젠슨 황은 지금껏 개발된 제품 중 가장 강력한 지포스 RTX GPU인 엔비디아 지포스 RTX 5090 GPU 를 소개했다. 지포스 RTX 5090은 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 초당 3,352조 개(TOPS)의 연산을 제공한다.  젠슨 황은 “바로 이것이 우리가 처음 선보이는 블랙웰 아키텍처의 지포스 RTX 50 시리즈”라며 소개를 시작했다. 젠슨 황은 검게 처리된 GPU를 높이 들어 보이며, 이 제품이 첨단 AI를 활용해 혁신적인 그래픽을 구현하는 방법을 설명했다. 그는 “이 GPU는 문자 그대로 야수라 할 만하다. 지포스 RTX 5090의 기계적 디자인조차 기적에 가깝다”며, 해당 그래픽 카드에 냉각 팬 두 개가 장착돼 있다고 언급했다.  이번 기조연설에서는 지포스 RTX 5090 시리즈를 변형한 제품들의 출시 소식도 알렸다. 지포스 RTX 5090과 지포스 RTX 5080 데스크톱 GPU가 오는 1월 30일에 공개된다. 지포스 RTX 5070 Ti와 지포스 RTX 5070 데스크톱은 오는 2월부터 만나볼 수 있다. 랩톱 GPU는 올 3월 출시 예정이다.  DLSS 4 는 DLSS 테크놀로지를 활용한 제품군 일체와 함께 작동하는 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 도입해 성능을 최대 8배까지 끌어올린다. 또한 엔비디아는 PC의 레이턴시(latency)를 75%까지 줄여주는 엔비디아 리플렉스(Reflex) 2 도 공개했다.  최신 DLSS의 경우, 우리가 계산하는 프레임마다 세 개의 프레임을 추가로 생성할 수 있다. 젠슨 황은 “그 결과 AI가 담당하는 계산이 크게 줄어들기 때문에 렌더링 성능이 크게 향상된다”고 말했다. RTX 뉴럴 셰 이더(RTX Neural Shaders)는 소형 신경망을 사용해 실시간 게이밍의 텍스처와 머티리얼, 빛을 개선한다. RTX 뉴럴 페이스(RTX Neural Faces)와 RTX 헤어(RTX Hair)는 생성형 AI로 얼굴과 머리카락의 실시간 렌더링을 개선해 더없이 사실적인 디지털 캐릭터를 만들어낸다. RTX 메가 지오메트리(RTX Mega Geometry)는 레이 트레이싱된 트라이앵글(triangle)의 개수를 100배까지 늘려 디테일을 강화한다.    코스모스로 진보하는 물리적 AI 젠슨 황은 그래픽의 발전상과 더불어 엔비디아 코스모스 월드 파운데이션 모델(world foundation model) 플랫폼을 소개하며, 이것이 로보틱스와 산업 AI를 크게 혁신할 것이라고 내다봤다.  그는 AI의 차세대 개척지는 물리적 AI가 될 것이라면서 이 순간을 대규모 언어 모델이 생성형 AI의 혁신에 미쳤던 거대한 영향에 비유하고 “챗GPT(ChatGPT) 같은 혁신의 순간이 로보틱스 분야 전반에 다가온 셈”이라고 설명했다.  젠슨 황은 거대 언어 모델(large language model)과 마찬가지로 월드 파운데이션 모델 또한 로봇과 AV 개발 촉진에 중요한 역할을 하지만, 이를 자체적으로 훈련할 수 있는 전문 지식과 자원을 모든 개발자가 갖추고 있는 것은 아니라고 진단했다.  엔비디아 코스모스는 생성형 모델과 토크나이저(tokenizer), 영상 프로세싱 파이프라인을 통합해 AV와 로봇 등의 물리적 AI 시스템을 강화한다.  엔비디아 코스모스의 목표는 AI 모델에 예측과 멀티버스 시뮬레이션 기능을 지원해 발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적의 행위를 선택할 수 있도록 하는 것이다.   젠슨 황의 설명에 따르면 코스모스 모델은 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 월드를 동영상 형태로 생성한다. 그는 “코스모스의 생성 작업은 실제 환경과 빛, 대상 영속성(object permanence) 등 AV와 로보틱스라는 고유한 활용 사례에 필요한 조건들을 최우선으로 고려한다”고 말했다. 1X와 애자일 로봇(Agile Robots), 어질리티(Agility), 피규어 AI(Figure AI), 포어텔릭스(Foretellix), 푸리에(Fourier), 갤봇(Galbot), 힐봇(Hillbot), 인트봇(IntBot), 뉴라 로보틱스(Neura Robotics), 스킬드 AI(Skild AI), 버추얼 인시전(Virtual Incision), 와비(Waabi), 샤오펑(XPENG) 등 로보틱스와 자동차 분야의 선도적인 기업들과 차량 공유 업체 우버(Uber)가 코스모스를 최초 도입했다.  또한 현대자동차 그룹은 엔비디아 AI와 옴니버스(Omniverse) 를 기반으로 더 안전하고 스마트한 차량을 개발하고, 제조를 강화하며, 최첨단 로보틱스의 활용성을 높인다. 코스모스는 오픈 라이선스로 깃허브(GitHub)에서 이용할 수 있다.    AI 기초 모델로 개발자 지원 엔비디아는 로보틱스와 자율 주행차 외에도 AI 기초 모델을 통해 개발자와 크리에이터를 지원한다.  젠슨 황은 디지털 휴먼과 콘텐츠 제작, 생산성과 개발성을 극대화하는 RTX PC용 AI 파운데이션 모델을 소개했다.  그는 “모든 클라우드에서 엔비디아 GPU를 사용할 수 있기 때문에 이 AI 기초 모델들 또한 모든 클라우드에서 실행이 가능하다. 모든 OEM에서 사용이 가능하므로 이 모델들을 가져다 여러분의 소프트웨어 패키지에 통합하고, AI 에이전트를 생성하며, 고객이 소프트웨어 실행을 원하는 어디에나 배포할 수 있다”고 전했다.  이 기초 모델들은 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되며, 신형 지포스 RTX 50 시리즈 GPU로 가속된다. 신형 지포스 RTX 50은 모델의 신속 실행에 필요한 기능을 갖추고 있으며, FP4 컴퓨팅 지원을 추가해 AI 추론을 2배까지 향상시킨다. 또한 생성형 AI 모델이 전 세대 하드웨어에 비해 더 적은 메모리 공간에서 로컬로 실행되도록 지원한다.   젠슨 황은 이처럼 새로운 툴이 크리에이터에게 어떤 잠재력을 갖는지 짚었다. 그는 “우리는 우리의 생태계가 활용할 수 있는 다양한 블루프린트를 만들고 있다. 이 모든 게 오픈 소스로 제공되므로 여러분이 블루프린트를 가져다 직접 수정해 사용할 수 있다”고 말했다.  엔비디아는 업계 최고의 PC 제조업체와 시스템 개발자들이 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 탑재하고 NIM을 지원하는 RTX AI PC를 내놓을 예정이다. 젠슨 황은 “AI PC들이 여러분 가까이로 찾아갈 예정”이라고 말했다. 엔비디아는 이처럼 개인 컴퓨팅에 AI 기능을 더하는 툴들을 제공하는 한편, 안전과 인텔리전스가 가장 중요하게 손꼽히는 자율 주행차 산업에서도 AI 기반 솔루션을 발전시키고 있다.   자율 주행 차량의 혁신 젠슨 황 CEO는 엔비디아 AGX 토르(Thor) 시스템 온 칩(SoC)을 기반으로 구축된 엔비디아 드라이브 하이페리온 AV(Hyperion AV) 플랫폼의 출시를 알렸다. 이 플랫폼은 생성형 AI 모델용으로 고안돼 기능 안전성과 자율 주행 기능을 강화한다.  젠슨 황은 “자율 주행차의 혁명이 찾아왔다. 자율 주행차 제작에는 로봇을 만들 때와 마찬가지로 세 대의 컴퓨터가 필요하다. AI 모델 훈련을 위한 엔비디아 DGX, 시험 주행과 합성 데이터 생성을 위한 옴니버스, 차내 슈퍼컴퓨터인 드라이브 AGX가 필요하다”고 말했다.  드라이브 하이페리온은 최초의 엔드-투-엔드(end-to-end) AV 플랫폼으로, 첨단 SoC와 센서, 차세대 차량용 안전 시스템, 센서 제품군과 액티브 세이프티(active safety)와 레벨 2 자율 주행 스택을 통합했다. 이 플랫폼은 메르세데츠 벤츠(Mercedes-Benz)와 JLR, 볼보자동차(Volvo Cars) 등 자동차 안전성 분야를 선도하는 기업들에 채택됐다.  젠슨 황은 자율 주행차의 발전에서 합성 데이터가 중요한 역할을 수행한다고 강조했다. 합성 데이터는 실세계 데이터에 한계가 존재하는 상황에서 자율 주행차 제조 단계에서의 훈련에 필수적이라고 설명했다.  엔비디아 옴니버스 AI 모델과 코스모스를 기반으로 한 이 같은 접근 방식은 “훈련 데이터의 양을 어마어마하게 늘리는 합성 주행 시나리오를 생성”한다.  엔비디아와 코스모스를 사용하는 엔비디아의 AI 데이터 공장은 “수백 개의 주행을 수십억 마일에 달하는 유효 주행으로 확장”함으로써 안전하고 진일보한 자율 주행에 필요한 데이터세트를 획기적으로 늘릴 수 있다.  젠슨 황은 “자율 주행차 훈련에 쓰일 방대한 데이터를 보유하게 될 것”이라고 덧붙였다.  세계 최대 자동차 제조사인 토요타는 안전 인증을 획득한 엔비디아 드라이브OS 운영 체제와 엔비디아 드라이브 AGX 오린(Orin)을 기반으로 차세대 차량을 생산할 것이라고 밝혔다.  젠슨 황은 “컴퓨터 그래픽이 놀라운 속도로 혁신을 이룩했듯 향후 몇 년 동안 AV 발전 속도 또한 엄청나게 빨라질 것으로 예상된다. 이 차량들은 기능 안전성과 진일보한 주행 지원 능력을 제공할 전망”이라고 말했다.    에이전트 AI와 디지털 제조 엔비디아와 협력사들은 효율적인 조사와 영상 검색, 요약을 통해 대용량 영상과 이미지를 분석할 수 있는 PDF 투 팟캐스트(PDF-to-podcast) 등 에이전틱 AI용 AI 블루프린트들을 출시했다. 이를 통해 개발자들이 어디서나 AI 에이전트를 구축, 테스트, 실행할 수 있도록 지원해왔다.  개발자는 AI 블루프린트를 활용해 맞춤형 에이전트를 배포하고 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화할 수 있다. 이 새로운 범주의 협력사 블루프린트는 엔비디아 NIM 마이크로서비스나 엔비디아 네모(NeMo) 등의 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 크루AI(CrewAI), 데일리(Daily), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases) 등 선도적인 제공자들의 플랫폼을 통합한다.  이와 더불어 젠슨 황은 라마 네모트론(Llama Nemotron)도 새롭게 발표했다.  개발자는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 고객 지원과 사기 탐지, 공급망 최적화 작업용 AI 에이전트를 구축할 수 있다.  엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되는 이 모델들은 가속 시스템 일체에서 AI 에이전트를 가속한다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 영상 콘텐츠 관리를 간소화해 미디어 업계의 효율성과 시청자 참여도를 높인다. 엔비디아의 신기술은 디지털 분야의 애플리케이션을 넘어 AI가 로보틱스로 물리적 세계를 혁신할 길을 열어주고 있다. 그는 “지금까지 말씀드린 지원 테크놀로지 일체를 바탕으로 우리는 향후 몇 년 동안 로보틱스 전반에서 엄청난 속도의 혁신과 놀라운 변화들을 만들어내게 될 것”이라고 말했다. 제조 분야의 합성 모션 생성을 위한 엔비디아 아이작(Isaac) GR00T 블루프린트는 기하급수적으로 많은 합성 모션 데이터를 생성해 모방 학습을 통한 휴머노이드 훈련에 도움을 줄 것이다. 젠슨 황은 엔비디아 옴니버스로 수백 만 개의 휴머노이드 훈련용 합성 모션을 생성해 로봇을 효율적으로 훈련시키는 것이 중요하다고 강조했다. 메가 블루프린트는 엑센츄어(Accenture)와 키온(KION) 같은 선진 업체들이 창고 자동화를 위해 채택한 로봇들의 대규모 시뮬레이션을 지원한다.  이러한 AI 툴을 바탕으로 엔비디아의 새로운 혁신, 일명 프로젝트 디지츠로 불리는 개인용 AI 슈퍼컴퓨터가 등장했다.                                                                                             엔비디아 프로젝트 디지츠 공개 젠슨 황은 개인 사용자와 개발자 모두에게 엔비디아 그레이스 블랙웰을 쥐여주게 될 엔비디아 프로젝트 디지츠 를 공개했다. 그는 “한 가지 더 보여드리고 싶은 게 있다. 약 10년 전에 시작된 이 놀라운 프로젝트가 아니었다면 이 같은 일은 절대로 불가능했을 것이다. 이는 우리 회사 내부에서 프로젝트 디지츠라 불리던 작업이다. 딥 러닝 GPU 인텔리전스 트레이닝 시스템(deep learning GPU intelligence training system)의 약어다”라며 소개를 시작했다. 그는 2016년 최초의 엔비디아 DGX 시스템이 오픈AI(OpenAI)에 제공되던 당시를 그리며 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨팅 개발을 향한 여정이 남긴 유산을 되새겼다. 그는 “그 덕분에 AI 컴퓨팅의 혁명이 가능했다는 건 분명한 사실”이라고 말했다. 새로 발표된 프로젝트 디지츠는 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 개발 미션을 더욱 발전시켰다. 젠슨 황은 “모든 소프트웨어 엔지니어, 모든 엔지니어, 모든 크리에이티브 아티스트, 오늘날 컴퓨터를 도구로 사용하는 모든 이들에게 AI 슈퍼컴퓨터가 필요해질 것”이라고 전했다. 젠슨 황은 10기가 그레이스 블랙웰 슈퍼칩으로 구동되는 프로젝트 디지츠가 엔비디아의 가장 작지만 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터라고 밝혔다. 젠슨 황은 “이것이 엔비디아의 최신 AI 슈퍼컴퓨터”라고 설명하며 프로젝트 디지츠를 선보였다. 그는 “이 제품은 엔비디아 AI 스택 전체를 구동한다. 엔비디아 소프트웨어 일체가 여기서 실행된다. DGX 클라우드 또한 마찬가지”라고 말했다.    소형이지만 강력한 프로젝트 디지츠는 오는 5월 출시를 앞두고 있다.    미래를 이끄는 엔비디아의 비전 젠슨 황은 연설을 마무리하며, 엔비디아가 30년간 혁신을 거듭해온 과정을 돌아보고,  “1999년 프로그래머블 GPU를 개발한 이후, 우리는 현대 AI가 컴퓨팅을 근본적으로 변화시키는 과정을 지켜봤다”고 말했다. CES 2025에서 공개된 엔비디아의 혁신들은 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어줄 것을 보여줬다. 젠슨 황의 말처럼, AI는 이미 우리의 일상 속 깊숙이 자리 잡았으며, 엔비디아는 그 중심에서 미래를 선도하고 있다.  

엔비디아가 '슈퍼컴퓨팅 2024(SC24) 콘퍼런스에서 폭스콘이 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 통해 생산성을 확대하고 있다고 밝혔다. 세계 최대 전자제품 제조업체 중 하나인 폭스콘은 현재 본격적인 생산에 돌입한 블랙웰(Blackwell)의 수요를 충족하기 위해 엔비디아 옴니버스를 사용하고 있다. 엔비디아 옴니버스는 산업용 AI 시뮬레이션 애플리케이션 개발을 위한 플랫폼으로, 현재 미국, 멕시코, 대만의 생산 설비를 온라인으로 전환하는 데에 도움을 주고 있다. 폭스콘은 생산 설비와 장비 레이아웃을 가상으로 통합하는 데에 엔비디아 옴니버스를 사용하고, 자율 로봇 테스트와 시뮬레이션에는 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)을, 비전 AI를 위해서는 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis)를 활용하고 있다. 옴니버스는 산업 개발자가 실제 환경에서 비용이 많이 드는 변경 사항을 배포하기 전에 디지털 트윈에서 테스트와 최적화를 거쳐 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는다. 폭스콘은 멕시코 공장에서만 큰 폭의 비용 절감과 연간 30% 이상의 전략 사용량 감소를 기대하고 있다.     폭스콘의 공장 기획자들은 수요에 대응하기 위해 옴니버스와 엔비디아 AI를 사용해 물리 AI 기반 로봇 공장을 구축하고 있다. 옴니버스를 통해 디지털 트윈을 구축한 폭스콘은 지멘스의 팀센터 X(Teamcenter X)와 오토데스크 레빗(Revit)과 같은 주요 산업 애플리케이션의 생산 설비와 장비 정보를 가상으로 통합할 수 있도록 했다. 평면도 레이아웃은 디지털 트윈에서 먼저 최적화된다. 그리고 기획자는 메트로폴리스 시각 AI 에이전트를 통해 운영을 간소화하는 방법을 측정하고 식별하는데 도움이 되는 최적의 카메라 위치를 찾을 수 있다. 건설 과정에서 폭스콘 팀은 옴니버스 디지털 트윈을 데이터 소스로 사용해 장비의 정확한 레이아웃과 배치를 전달하고 검증한다. 옴니버스의 가상 통합은 실제 운영에서 비용이 많이 드는 변경 사항을 줄임으로써 공장 기획자에게 수백만 달러를 절약할 수 있는 상당한 이점을 제공한다는 것이 엔비디아의 설명이다. 공장의 디지털 트윈이 구축되면, 공장은 산업용 매니퓰레이터와 자율 주행 로봇을 비롯한 폭스콘의 자율 로봇을 위한 가상 훈련장이 된다. 폭스콘의 로봇 개발자는 실제 로봇에 배포하기 전에 엔비디아 아이작 심에서 AI 로봇 모델의 시뮬레이션과 테스트, 검증을 진행한다. 폭스콘은 옴니버스를 사용해 로봇 AI를 시뮬레이션한 후, 엔비디아 젯슨(Jetson) 기반 자율 주행 로봇에 배포할 수 있다. 그리고, 조립 라인에서는 아이작 매니퓰레이터(Manipulator) 라이브러리와 AI 모델을 사용해 자동 광학 검사, 물체 식별, 결함 감지, 경로 계획을 시뮬레이션할 수 있다. 또한, 생산설비 기획자는 옴니버스를 통해 실제 환경에 설치하기 전에 인텔리전트 카메라 배치를 테스트하고 최적화할 수 있다. 이를 통해 공장 현장을 파악하며 작업자의 안전을 지원하고 시각적 AI 에이전트 프레임워크의 기반을 마련한다. 폭스콘은 엔비디아 옴니버스와 AI를 사용해 전 세계에 걸쳐 정밀 생산 라인을 복제할 계획이다. 이를 통해 폭스콘은 통합 표준을 충족하는 고품질 생산설비를 신속하게 배포해 시장에서의 경쟁 우위와 적응력을 향상시킬 것으로 기대한다. 폭스콘의 신속한 복제 능력은 생산 전략을 신속하게 조정하고 리소스를 재할당해 변화하는 수요에 맞춰 연속성과 안정성을 제공한다. 이를 통해 전 세계적인 생산시설 구축을 가속화하고 공급망 중단에 대한 탄력성을 강화할 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다. 폭스콘의 멕시코 공장은 2025년 초에, 대만 공장은 12월에 생산을 시작할 예정이다.