CES 2025: NVIDIA는 AI 기술 혁신을 촉진하기 위해 3가지 핵심을 어떻게 사용합니까?

AI의 급속한 성장은 전례 없는 속도로 세상을 변화시키고 있으며, NVIDIA는 의심할 여지 없이 이 흐름의 중추적인 동인입니다! 막 끝난 CES 2025에서 NVIDIA의 여러 발표는 하드웨어 성능의 혁신이든 AI 애플리케이션의 대중화이든 다시 한번 업계 방향을 주도했으며 AI 기술의 미래 개발에 강력한 추진력을 불어넣었습니다.
오늘은 CES에서 NVIDIA가 발표한 최신 소식 중 일부와 이러한 업데이트가 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 집중적으로 살펴보겠습니다!

CES란 무엇인가?

CES(Consumer Electronics Show)는 매년 미국 라스베가스에서 개최되는 세계에서 가장 영향력 있는 기술 전시회 중 하나입니다. 이번 전시회는 기술계의 올림픽과도 같습니다. 전 세계의 거대 기술 기업과 스타트업 기업이 한자리에 모여 최신 제품과 기술을 선보이고 미래 기술이 어떤 모습일지 대략적으로 보여줍니다.

CES가 왜 그렇게 중요한가요?

기술 동향에 대한 동향 지표
CES는 기술산업의 예고편과도 같다. 매년 전시되는 제품과 기술에는 앞으로 몇 년간의 발전 방향이 담겨 있다. 예를 들어 스마트폰, 4K TV, 자율주행차, 가상현실 기기 등 과거 CES에서 선보인 기술들이 이후 주류가 됐다.

AI 분야에서 NVIDIA의 핵심 위치

AI 기술의 인프라에 있어서 NVIDIA는 AI를 위한 고속도로를 건설하는 엔지니어와 같으며 NVIDIA의 그래픽 카드(GPU)는 AI를 빠르게 발전시킬 수 있는 엔진입니다!
최고의 하드웨어 성능과 완벽한 소프트웨어 생태계를 갖춘 NVIDIA는 AI 기술 적용을 촉진하는 핵심 세력이 되었습니다. 방금 끝난 CES 2025에서 NVIDIA는 빠르게 움직이는 AI 경주용 자동차에 더욱 강력한 엔진을 장착하여 기술 혁신을 기하급수적으로 향상시키는 세 가지 새로운 그래픽 카드를 출시했습니다.

성능과 가격의 완벽한 균형: AI가 일반 사람들의 집에 곧 상륙할 예정입니다.

NVIDIA가 CES에서 출시한 신제품은 성능 면에서 더욱 획기적인 발전을 이루었을 뿐만 아니라, 더욱 놀랍게도 가격도 대폭 인하되었습니다. 그래픽 카드 중 하나를 예로 들면, 컴퓨팅 성능은 15% 증가했지만 가격은 이전 세대보다 200달러 저렴합니다!

이 변화는 무엇을 의미합니까? AI 기술을 운용하려면 극도로 강력한 컴퓨팅 파워가 필요하고, 그래픽 카드는 모든 AI 훈련을 지원하는 핵심이기 때문이다. 과거에는 고가의 장비로 인해 실리콘밸리 기술 대기업만이 AI를 감당할 수 있었지만, NVIDIA가 CES에서 발표함으로써 앞으로는 하드웨어에 대한 문턱이 크게 낮아져 더 많은 사람들이 기회를 가질 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다. AI 애플리케이션에 참여하기 위해

디자이너, 연구원, 심지어 스타트업 팀까지 AI를 통해 저렴한 비용으로 강력한 컴퓨팅 성능을 확보하고 아이디어 실현을 가속화할 수 있습니다.

소프트웨어 및 하드웨어 통합: NVIDIA는 AI의 임계값을 어떻게 낮추나요?

AI의 한계점을 낮추는 NVIDIA의 핵심은 하드웨어 성능을 향상시키는 것뿐만 아니라 하드웨어와 소프트웨어를 원활하게 통합하여 완전한 생태계를 만들어 궁극적으로 비용을 크게 줄이는 데 있습니다.

NVIDIA는 이제 효율적인 제조 공장과 같습니다. 고성능 제품을 보유할 뿐만 아니라 생산 도구를 최적화하고 모든 프로세스를 개선하여 운영 잠재력을 극대화합니다.

예를 들어,NVIDIA의 CUDA 플랫폼(CUDA, 전체 이름 Compute Unified Device Architecture 통합 컴퓨팅 아키텍처)이는 개발자가 하드웨어의 잠재력을 최대한 활용하도록 특별히 설계된 공장의 지능형 생산 라인과 같습니다. 과거에는 AI 모델을 학습할 때 프로그래밍 설계가 부족하여 컴퓨팅 효율성이 크게 저하되어 컴퓨팅 리소스가 많이 낭비될 수 있었습니다. CUDA는 개발자가 효율적인 프로그래밍을 신속하게 완료할 수 있도록 도와주는 전문적인 프로세스 최적화 도구와 같습니다. 이를 통해 컴퓨팅 성능의 모든 부분을 완전히 활용하여 교육 시간을 더욱 단축하고 비용을 절감할 수 있습니다.

그리고 또 하나의 핵심 기술——텐서RT , 최종 제품을 "무중력"으로 만드는 디자이너로 간주 될 수 있습니다.
AI 애플리케이션을 실제 장치(예: 휴대폰, 스마트 홈)에 배포하기 전에 하드웨어 리소스가 제한된 환경에서 원활하게 실행될 수 있도록 최적화해야 하는 경우가 많습니다. TensorRT는 자동으로 원래의 "거대한 모델"을 적절한 버전으로 간소화하여 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 하드웨어에 대한 수요도 줄여줍니다. 이렇게 하면 장비 비용이 자연스럽게 절감됩니다.

또한 NVIDIA는 하드웨어 생산에 중점을 두고 있습니다.공급망심층적인 최적화도 이루어졌습니다. 그들은 보다 정교한 칩 프로세스 기술을 사용하여 각 그래픽 카드의 성능을 더욱 밀도있게 만듭니다. 즉, 보다 강력한 제품을 만들기 위해 더 적은 재료를 사용한다는 의미입니다.
동시에 대량 생산과 글로벌 판매 레이아웃을 통해 제조 및 물류 비용을 더욱 절감했습니다.
이러한 세부 사항이 축적되면 NVIDIA는 더 강력한 성능을 제공하지만 가격은 더 저렴한 제품을 출시할 수 있습니다.

간단한 비유를 하자면 엔비디아는 '자동차 제조사'일 뿐만 아니라 '도로 건설자'이기도 합니다.
그들은 하드웨어를 사용하여 강력한 기본 성능을 제공하고, 소프트웨어를 사용하여 응용 프로그램의 높은 임계값 문제를 해결한 다음, 효율적인 생산 및 최적화 기술을 사용하여 비용을 절감함으로써 궁극적으로 AI 기술이 실험실에서 일상 생활로 옮겨져 누구나 사용할 수 있는 기술이 되도록 합니다. 도구.

NVIDIA는 AI 기술을 어떻게 발전시키나요?

1. AI 연구 발전 촉진

AI의 성장 과정은 인재를 양성하는 것과 같아서 많은 연습과 테스트가 필요합니다.
과거에는 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 몇 주, 심지어 몇 달이 걸릴 수 있었지만 NVIDIA의 고성능 GPU가 지속적으로 업데이트되면서 이 프로세스가 크게 압축되었습니다. NVIDIA의 GPU는 AI 모델이 빠르게 근육을 키우고 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 체육관 장비로 생각할 수 있습니다. 이는 CPU 성능이 향상되면 연구자들이 오랜 계산을 기다리기보다는 새로운 아이디어를 시도하고 미지의 영역을 탐구하는 데 더 많은 시간을 갖게 된다는 것을 의미합니다. 이러한 효율성 향상은 학계에 도움이 될 뿐만 아니라 전체 산업의 기술 진보 속도를 두 배로 높입니다.

2. AI 애플리케이션 성능 향상

이 단계에서 AI 적용에 대한 기대는 작업 완료를 훨씬 넘어서며, 특히 즉각적인 판단이 필요한 시나리오에서 신속하고 정확하게 대응할 수 있어야 합니다. 예를 들어 자율주행차는 많은 양을 처리해야 합니다. 도로 상황, 장애물, 신호등 등을 포함한 데이터를 밀리초 이내에 수집합니다. 반응이 너무 느리면 위험합니다.
NVIDIA의 GPU와 엣지 컴퓨팅 기술은 이러한 효율적인 대응의 핵심입니다. GPU를 사용하면 AI 모델이 매우 짧은 시간에 복잡한 작업을 완료할 수 있으며, 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리를 사용자(예: 자동차) 프로세서에 가깝게 배치하여 원격 전송 지연을 방지하고 실시간 성능을 보장합니다.

이 효율적인 아키텍처는 자율 주행을 더욱 안전하게 만들 뿐만 아니라 스마트 시티의 교통 제어, 의료 진단 시스템의 상태 분석 등 실시간 컴퓨팅이 필요한 다른 시나리오에도 적합합니다.

3. 생성적 AI 구현 촉진

ChatGPT나 MidJourney와 같은 생성 AI를 예로 들면, 엄청난 양의 언어나 이미지 데이터를 처리하고 매우 짧은 시간에 결과를 생성해야 합니다. 이 프로세스를 완료하려면 매우 빠른 속도와 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요하며 NVIDIA는 하드웨어 아키텍처를 최적화하여 이러한 계산을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.

예를 들어, 생성 AI를 사용하면 고품질 이미지를 생성하는 데 몇 분이 걸렸지만, 하드웨어 아키텍처 최적화를 통해 이제는 기본적으로 정교한 생성 이미지를 완성하는 데 몇 초 밖에 걸리지 않습니다. 생성 AI 사용 비용을 절감할 뿐만 아니라 사용 임계값도 낮춥니다.

AI와 NVIDIA의 다음 단계는 무엇입니까?

이번 CES 릴리스를 통해 NVIDIA의 개발 방향은 매우 명확해졌습니다.

더욱 강력한 하드웨어 기반
미래의 그래픽 카드는 지속적으로 성능을 향상시키는 동시에 비용을 절감하여 더 많은 사람들이 AI 기술 적용에 참여할 수 있도록 할 것입니다.
생태계의 추가 개선
NVIDIA는 모델 훈련부터 배포까지 자사 플랫폼에서 완료할 수 있는 완전한 AI 개발 환경을 구축하여 AI 기술 적용 프로세스를 크게 단순화하고 있습니다.
신흥 지역 탐색
AI의 잠재력은 현재의 응용에만 국한되지 않고 미래에는 의료, 교육, 환경 보호 및 기타 분야에서 더 큰 역할을 할 수도 있습니다. 예를 들어, AI 지원 의료 영상 분석은 의사가 질병을 보다 정확하게 진단하는 데 도움이 되기 시작했으며 이러한 기술의 구현은 효율적인 컴퓨팅에 달려 있습니다.

AI 시대를 이끄는 핵심 세력

CES 2025 디스플레이를 통해 NVIDIA가 하드웨어 제조의 역할을 넘어 AI 기술 발전의 중요한 엔진이 되었음을 알 수 있습니다. NVIDIA는 하드웨어 성능을 개선하고, 소프트웨어 생태계를 개선하고, 기술 장벽을 낮춤으로써 모두가 참여할 수 있는 AI 성장 플라이휠을 구축하고 있습니다.

하지만 기술의 발전은 속도의 경쟁일 뿐 아니라 인류 전체에게 더 폭넓은 혜택을 줄 수 있는 방법에 대한 고민도 필요합니다. 리소스를 공정하게 할당하는 방법부터 학습 데이터의 개인정보 보호에 주의를 기울이는 것까지 다양한 문제는 AI가 큰 편리함을 제공하더라도 이러한 강력한 도구를 보다 책임감 있게 사용하는 방법에 대해 더 깊이 생각해야 함을 상기시켜 줍니다.

NVIDIA의 기술과 제품은 이 시대의 변화에 강력한 기반을 제공했지만, 그것이 미래에 어떻게 발전할지는 궁극적으로 우리가 이러한 도구를 사용하여 더 스마트하면서도 더 포용적인 세상을 만드는 방법에 달려 있습니다.