기술과 꿈의 연결: 가능성을 탐험하다

이 컨텐츠는 CES 2025에서의 키노트 발표로, 기술과 인류의 교차점에서 가능한 무한한 가능성을 탐구합니다. NVIDIA의 CEO인 젠슨 황이 기술의 발전이 어떻게 우리의 삶과 산업을 혁신하는지를 설명하며, 특히 인공지능의 힘이 급변하는 현대 사회에서 어떻게 활용되고 있는지를 강조합니다. AI와 컴퓨터 그래픽스의 융합을 통해 보다 향상된 성능과 아름다움을 성취하는 과정을 보여줍니다. 또한, 강력한 AI 모델의 설계와 훈련에 대한 스케일링 법칙을 통해, 현대 데이터 센터에서의 중요성을 설명하고 있습니다. 이 발표는 기술발전을 통해 문제를 해결하고 기회를 창출하는 방법에 대한 통찰을 제공합니다.

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1. 🌐 CES 2025: 기술과 인류의 교차점에서의 가능성 탐색 [01:04:03] (1분)

• CES는 단순히 다음 기술을 소개하는 것이 아니라 그 가능성을 탐험하는 행사이다.
• 기술과 인류의 만남은 새로운 기회를 창출하는 다양한 문제 해결을 가능하게 한다.
• 기술의 발전은 인류가 삶을 더 스마트하게, 건강하게, 다이나믹하게 만드는 방식을 제공한다.
• CES는 도전 과제에 대담한 해결책을 제시하는 출발점이자, 지속가능한 발전과 혁신의 장으로 기능한다.
• 인간의 독창성과 기술의 만남으로 무한한 가능성을 선보이며, 각종 첨단 기술과 사회적 연결을 통해 놀라운 잠재력을 보여준다.

1.1. CES 2025와 기술의 중요성 [01:04:03]

• CES 2025는 단순히 미래의 기술을 보여주는 자리가 아니라, 가능성을 탐구하는 자리이다 .
• 기술과 인간의 만남은 모든 것을 가능하게 만들며, 기술은 문제를 해결할 뿐만 아니라, 이를 기회로 전환시킨다 .
• 기술은 우리의 사고 방식을 개선하고, 건강한 삶을 지원하며, 상상하지 못했던 방식으로 세상을 경험할 수 있게 한다 .
• CES는 단순한 기술 이벤트가 아니라, 연결, 해결, 발견을 위한 장이다 .

1.2. 기술의 진화와 사회적 유대[ [01:04:38]

• 기술은 발전을 넘어 자율적인 미래로 우리를 인도하고, 더 나은 의료 서비스와 연결된 삶을 제공한다 .
• 오늘날의 문제들은 대담한 해결책을 요구하고, CES는 이러한 해결책들이 형성되기 시작하는 곳이다 .
• 기술의 발전과 지속 가능성은 증가하는 세계 인구를 지원하기 위한 새로운 도약을 위한 토대가 된다 .
• 기술의 각 부분은 인간의 창의력과 기술적 힘이 만나 이룰 수 있는 비범한 가능성을 보여준다 .

 

2. 🚀 NVIDIA와 혁신의 비전 [01:05:42] (5분)

• CES 2025의 개막을 알리는 연설에서 Gary Shapiro는 Nvidia가 복잡한 혁신을 선보이는 대표적인 기업이라고 강조한다.
• Nvidia는 AI 및 가속 컴퓨팅 분야에서 많은 혁신을 이루며, 의료, 자동차, 엔터테인먼트등 다양한 산업에 변화를 주도하고 있다.
• Jensen Wong은 Fortune과 The Economist에서 세계 최고의 CEO로 선정되었으며, Time에서 가장 영향력 있는 100인으로 꼽혔다.
• 그의 성공은 우연히 이루어진 것이 아니며, 초기에는 힘든 경험을 통해 근면함, 겸손함, 환대의 가치를 배웠다고 언급한다.
• 향후 몇 분 내에 Jensen Wong이 미래에 대한 확고한 비전을 공유할 예정이다.

2.1. CES 2025 환영사 [01:05:42]

• CES 2025에서 행사가 시작되며, 주최자인 Gary Shapiro가 개회를 선언합니다.
• Consumer Technology Association의 CEO이자 부회장인 Gary Shapiro는 CES를 주관하며, 중요한 기업 중 하나가 기조연설을 시작한다고 발표합니다.
• NVIDIA와 설립자이자 CEO인 Jensen Wong은 CES에서 혁신의 상징으로 소개되며, 기술과 아이디어의 힘으로 산업과 사회를 변화시키고 있습니다.

2.2. Jensen Wong의 리더십과 NVIDIA의 혁신 [01:06:29]

• 젠슨 황은 지난 30년 동안 NVIDIA를 의료, 자동차, 엔터테인먼트를 포함한 다양한 산업에서 변화를 주도하는 혁신적인 기업으로 성장시켰습니다.
• 그의 리더십 덕분에 NVIDIA는 AI 및 가속 컴퓨팅 분야에서 첨단 챗봇, 소프트웨어 정의 차량용 로봇, 대규모 가상 세계 등을 구현하는데 성공했습니다.
• Fortune, The Economist, 그리고 Time Magazine은 젠슨 황을 세계 최고 CEO로 선정하여 그의 업적을 인정했습니다.

2.3. 젠슨 황의 성장 배경과 초기 경험 [01:07:29]

• 젠슨 황의 성공은 사전에 예정된 것이 아니었으며, 그는 경력이 시작되기 전 Denny's에서 식기 세척 및 버스 보이로 일했습니다.
• 그가 배운 중요한 교훈으로는 끈기, 겸손, 그리고 환대의 가치가 있으며, 이는 NVIDIA의 초기 도전에 굴하지 않고 성공을 거두는 데 도움을 줬습니다.

2.4. 미래를 향한 비전 [01:07:55]

• 젠슨 황은 미래에 대한 흔들리지 않는 비전을 가지고 있으며, 곧 그의 관점을 청취할 수 있는 기회가 주어질 것입니다.
• CES 참가자들에게 행사의 시작을 위해 휴대전화의 알림을 끌 것을 요청하며, 이벤트의 시작을 알립니다.

 

3. 🤖 인공지능의 발전과 토큰의 역할 [01:10:53] (37분)

• 토큰은 AI의 기초 구성 요소로 새로운 가능성을 창출하고, 단어를 지식으로 변환하며 이미지를 생동감 있게 만든다.
• 이러한 토큰은 로봇의 움직임을 학습하게 하고, 다양한 성과를 축하하는 새로운 방식을 제안하며, 우리의 안심을 돕는 기여를 한다.
• AI는 이미지, 텍스트, 소리를 이해하고 생성하는 능력을 발휘하며, 이는 생물학적 데이터와 물리적 데이터를 처리할 수 있는 능력으로 확장되었다.
• 이를 통해 AI는 다양한 모달리티에서 정보를 학습하고 번역하며, 여러 응용프로그램에서 활용 가능성이 무한하다.
• NVIDIA의 Blackwell 아키텍처는 AI와 컴퓨터 그래픽스의 융합을 통해 4배의 성능 향상을 이루어내며, 다양한 데이터 센터에서 패러다임 변화를 주도한다.

3.1. 토큰의 역할과 가능성 [01:10:53] (4분)

• 토큰은 AI의 기본 요소로, 새로운 가능성이 열리는 세계로의 첫 걸음이다.
• 이들은 단어를 지식으로 변환하고, 이미지에 생명을 불어넣는다.
• 토큰을 통해 아이디어가 비디오로 전환되고, 특정 환경을 안전하게 탐색할 수 있게 돕는다.
• 또한, 토큰은 로봇에게 움직임을 가르치고, 우리의 승리를 기념하는 새로운 방법을 제안한다.
• 토큰은 숫자에 의미를 부여하여 세상을 더 잘 이해하고, 주변의 위험을 예측하며, 우리 내부의 위협에 대한 치료법을 찾는 데 도움을 준다.

3.2. Nvidia의 발전 과정 [01:15:26] (3분)

• Nvidia의 여정은 1993년에 시작되었으며, NV1을 통해 일반 컴퓨터가 할 수 없는 작업을 수행할 수 있도록 하였다.
• UDA(통합 장치 아키텍처)는 Nvidia의 프로그래밍 아키텍처로, 최초의 UDA 응용 프로그램은 세가의 가상 격투기였다.
• 1999년, 프로그래머블 GPU가 개발되어 현대 컴퓨터 그래픽의 발전을 가능케 하였고, 그로부터 20년 이상의 놀라운 발전이 있었다.
• 현재, 세가의 가상 격투기는 완전한 영화적 경험을 제공하는 수준까지 발전하였다.
• CUDA는 GPU의 프로그래머블성을 설명하기 위해 개발되었으며, 설명하는 데 약 6년이 걸렸다.

3.3. AI의 발전과 변화의 시대 [01:18:46] (2분)

• 2012년, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Jeff Hinton이 CUDA를 발견하고 AlexNet을 처리함으로써 AI의 역사적인 전환점이 마련되었다.
• AI는 점점 더 빠른 속도로 발전하고 있으며, 시작은 인식 AI에서 오늘날의 생성 AI로 확장되었다.
• 현재는 유전자 AI의 시대가 도래하였으며, 이들은 인식, 추론, 계획, 행동이 가능하다.
• 2018년, Google's Transformer인 BERT의 출현이 AI의 세계에 혁신적인 변화를 가져왔다.
• Transformers는 인공지능뿐만 아니라 컴퓨팅 전반의 판도를 완전히 바꾸어 놓았다.

3.4. 정보 이해의 다양성과 AI 응용 [01:21:02] (1분)

• 현재는 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 정보를 이해할 수 있으며, 아미노산과 물리학까지도 포함된다.
• 우리는 이 정보를 이해하고, 번역하며, 생성할 수 있다.
• AI 응용 분야는 끝이 없는 가능성을 가지고 있다.
• AI 응용 프로그램은 학습한 입력의 형태와 번역된 정보의 형태, 생성된 정보의 형태에 대한 세 가지 기본 질문을 제기할 수 있다.
• 기계 학습은 모든 응용 프로그램의 구축 방식과 컴퓨팅 방법을 변화시켰으며, 새로운 가능성을 열어줄 것이다.

3.5. AI와 GeForce의 혁신적 연결 [01:22:06] (4분)

• GeForce는 AI가 대중에게 도달할 수 있도록 함으로써 AI의 기초가 되었으며, AI는 현재 GeForce에 돌아오고 있다.
• 실시간 컴퓨터 그래픽스는 AI 없이는 불가능하였고, 광선을 추적하는 기술은 빛의 시뮬레이션이다.
• AI는 놀라운 지오메트리를 처리하며, 이는 인공지능없이는 불가능했음을 강조한다.
• DLSS는 AI가 픽셀을 예측하고 생성해 고해상도의 영상 처리 성능을 획기적으로 향상시킨다.
• AI는 훈련 후 예측 과정을 통해 연산을 줄이며, GeForce의 성능 혁신을 촉진한다.

3.6. RTX Blackwell: 차세대 GPU의 혁신 [01:26:42] (7분)

• RTX Blackwell는 92억 개의 트랜지스터와 4,000 TOPS, 그리고 AI 처리 능력이 세 배 향상된 것을 특징으로 한다.
• 새로운 아키텍처는 380 Ray Tracing Teraflops와 125 Shader Teraflops를 제공하여 아름다운 이미지 생성이 가능하다.
• AI와 컴퓨터 그래픽 작업을 혼합할 수 있는 기능이 있으며, 프로그래머블 셰이더가 신경망을 처리할 수 있다.
• RTX Blackwell은 성능이 4090의 두 배로 향상된 5090 모델을 포함한 다양한 제품군을 출시할 예정이다.
• AI의 도움으로 에너지 효율성을 극대화하였고, 미래 컴퓨터 그래픽의 방향은 신경 렌더링에 있을 것으로 보인다.

3.7. 인공지능의 스케일링 법칙과 발전 [01:34:36] (5분)

• 인공지능산업은 스케일링 법칙에 따라 훈련 데이터와 모델 크기, 그리고 계산 자원이 증가할수록 더 효과적이고 유능한 모델이 생긴다고 한다.
• 인터넷이 매년 생성하는 데이터 양이 증가하고 있으며, 인류는 앞으로 수년 내에 이제까지 생성한 모든 데이터 양 이상의 데이터를 생산할 것으로 추정된다.
• 포스트 훈련 스케일링 법칙은 인간의 피드백을 활용한 강화 학습 기술로, 이를 통해 AI는 문제 해결 능력을 지속적으로 개선할 수 있다.
• 테스트 타임 스케일링은 AI가 답변을 생성할 때 계산 자원을 효율적으로 분배하여 문제를 여러 단계로 나누어 해결하는 방식을 의미한다.
• 이러한 스케일링 법칙들은 ChatGPT, 0.1, 0.3 및 Gemini Pro 등 다양한 AI 시스템에서 획기적인 성과를 거두도록 이끌고 있으며, 이는 NVIDIA컴퓨팅의 수요를 증가시키고 있다.

3.8. 인공지능과 컴퓨팅 성능의 혁신 [01:39:48] (6분)

• Blackwell 시스템은 현재 완전한 생산 단계에 있으며, 15개 컴퓨터 제조사로부터 다양한 시스템이 운영되고 있다.
• 이 시스템은 약 200가지 다른 구성으로 제조되며, 주요 기능으로는 액체 냉각, 공기 냉각 및 다양한 GPU연결 방식을 포함한다.
• Blackwell 시스템은 44개 공장에서 생산되고 있으며, AI의 확산과 새로운 컴퓨팅 모델 채택이 증가하고 있음을 보여준다.
• Blackwell은 이전 세대에 비해 전력당 성능이 4배, 가격당 성능이 3배 향상되어, 데이터 센터에서의 수익성을 크게 높인다.
• 이 시스템은 과거의 모든 인터넷 트래픽과 동일한 정도의 메모리 대역폭을 가질 정도로 강력하며, 130조 개의 트랜지스터와 2,592 개의 CPU 코어를 포함하고 있다.

3.9. AI의 발전과 운용 필요성 [01:46:41] (1분)

• AI 모델을 훈련하기 위해서는 막대한 연산량이 필요하다.
• 미래에는 AI가 서로 소통하고 내부적으로 성찰하며 처리하는 방식으로 발전할 것이라 추정된다.
• 현재의 토큰 생성 속도는 초당 20~30개로, 이는 인간의 읽기 속도와 유사한 수준이다.
• 그러나 새로운 모델에서는 AI가 스스로 사고하고 소통함에 따라 토큰 처리 속도가 급증할 것으로 예상된다.
• 이런 발전을 위해서는 토큰 생성 속도를 높이고 비용을 감소시켜야 한다.

 

4. 🧠 에이전틱 AI와 물리적 AI의 발전 [01:48:36] (51분)

• 에이전틱 AI는 고객과의 상호작용 및 정보 검색을 포함한 여러 모델로 구성되어, 문제를 단계적으로 분석하고 해결책을 제시한다.
• 미래의 AI 응답 방식은 단순한 질문과 답변을 넘어 다양한 모델이 백그라운드에서 작동하며, 이는 계산 요구량을 대폭 증가시킬 것이다.
• Nvidia Nims와 같은 AI 마이크로서비스의 묶음들이 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 돕고, 이를 통해 다양한 도메인 전문 AI 모델이 개발될 수 있다.
• Nvidia Nemo는 디지털 직원 온보딩 시스템으로, AI 에이전트를 기업 특유의 언어와 과정으로 훈련시키기 위한 라이브러리를 제공한다.
• Nvidia Cosmos는 물리적 세계를 이해하는 세계 기반 모델로, AI와 로봇 시스템의 발전을 가속화하기 위해 고안되었다. 이 모델은 2천만 시간의 비디오를 기반으로 훈련되며, 다양한 환경의 데이터 생성을 지원한다.

4.1. 에이전틱 AI와 테스트 시간 확장 [01:48:36] (1분)

• 에이전틱 AI는 모델의 AI 시스템으로, 고객과의 상호작용 및 정보 검색을 포함한다.
• 시맨틱 AI 시스템은 인터넷 탐색, PDF 파일 연구 등 다양한 도구와 생성적 AI를 활용할 수 있다.
• 문제를 단계별로 나누고 다양한 모델을 통해 반복적으로 처리한다.
• AI는 미래에 질문에 대해 여러 모델이 동시에 작동하여 응답할 것이다.
• 테스트 시간 확장으로 인해 계산량이 급증할 것이며, 이는 더 좋은 답변을 제공하기 위해 필요하다.

4.2. ️ AI 라이브러리 및 에코시스템 구축 [01:49:43] (1분)

• Nvidia는 소프트웨어 개발자와 협력하여 CUDA와 같은 기술을 통합하여 새로운 기능을 가능하게 하려고 한다.
• AI 라이브러리를 통해 향후 CUDA 가속 라이브러리 위에 다양한 AI 기능을 구현할 계획이다.
• Nvidia Nims는 복잡한 CUDA 소프트웨어를 최적화하여 AI 마이크로서비스로 패키징한 제품이다.
• 다양한 AI 모델이 제공되며, 이는 비전, 언어 이해, 음성, 애니메이션, 디지털 생물학 등에 활용된다.
• Nvidia의 GPU는 모든 클라우드와 OEM에서 사용할 수 있어 고객이 원하는 소프트웨어 패키지에 AI 에이전트를 통합할 수 있다.

4.3. AI 에이전트의 온보딩과 평가 시스템 [01:51:26] (2분)

• Nvidia Nemo는 디지털 직원 온보딩 및 교육 평가 시스템으로 기능한다.
• 미래에는 AI 에이전트가 디지털 인력으로서 직원들과 협력하여 회사의 업무를 수행할 것이다.
• 이 AI 에이전트는 직원처럼 온보딩을 통해 회사에 통합되며, 관련 언어 유형에 맞춰 훈련된다.
• 각 회사의 고유한 어휘, 비즈니스 프로세스에 맞춰 예시를 제공하여 결과물을 생성하도록 한다.
• IT 부서는 미래에 AI 에이전트의 HR 역할을 하며, 이들을 유지 관리하고 개선하는 책임을 맡게 된다.

4.4. LLaMA 모델과 AI 에이전트의 혁신 [01:53:26] (14분)

• LLaMA 3.1 모델은 약 350,000에서 650,000번 다운로드되었으며, 약 60,000개의 다른 모델로 파생되었다.
• LLaMA 모델은 기업에서의 AI 활용을 위해 더 나은 파인튜닝이 가능하도록 조정되어 네 가지 주요 모델로 발전하였다.
• AI 에이전트는 지식 근로자와 학생들을 위한 도메인 전문 작업의 전문성과 상호작용 데이터 활용 기능을 갖춘다.
• Nvidia 모형 배포를 통해 AI 모델이 인프라에서 효율적으로 활용될 수 있도록 최적화되어 있으며, 다양한 응용 프로그램에 적합한 여러 모델이 개발 중이다.
• AI 기술이 심화됨에 따라, 로봇 산업과 유사한 기회가 다가오고 있으며, 이는 향후 수조 달러 규모의 시장으로 발전할 가능성이 있다.

4.5. Nvidia Cosmos: 물리적 AI의 다음 단계 02:07:39 (8분)

• Nvidia Cosmos는 물리적 세계를 이해하기 위해 설계된 세계적인 재단 모델 개발 플랫폼이다.
• 이 플랫폼은 자동회귀 모델, 확산 기반 모델, 그리고 Nvidia CUDA AI 가속 데이터 파이프라인을 포함한다.
• Cosmos는 텍스트, 이미지, 비디오 프롬프트를 소화하고, 이를 바탕으로 가상 세계 상태를 비디오 형태로 생성한다.
• Cosmos는 강화 학습과 모델 성능 테스트에 필요한 세계를 생성할 수 있으며, 이를 통해 모델 정책 개선이 가능하다.
• 이 플랫폼은 자체 데이터로 학습할 수 있도록 CUDA 가속 데이터 처리 파이프라인을 제공하며, GitHub에서 오픈 라이센스로 사용할 수 있다.

4.6. 산업 디지털화의 혁신 사례 [02:15:44] (4분)

• NVIDIA는 Keon 및 Accenture와 파트너십을 통해 $1조 규모의 창고 및 유통 센터 시장에 물리적 AI를 도입하고 있다.
• 창고 관리 솔루션은 디지털 트윈 내에서 자동화된 로봇의 작업을 할당하여 최적화 작업을 수행한다.
• Mega는 NVIDIAOmniverse의 청사진으로 산업 디지털 트윈을 구축하고 로봇 fleets를 테스트하는 데 활용된다.
• 작업 사항을 디지털 트윈 환경 내에서 인식하고 계획하여 행동하는 로봇의 영향을 시뮬레이션할 수 있으며, 이를 통해 운영 KPI를 측정하고 무한한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있다.
• 미래의 모든 공장은 디지털 트윈을 가지며, 이 디지털 트윈은 실제 공장과 동일하게 작동할 것으로 추정된다.

4.7. 자율주행차 혁명 02:20:05 (8분)

• 자율주행차(AV) 혁명이 도래했으며, 테슬라의 성공이 그 예로 들린다.
• 다양한 자동차 회사가 인공지능(AI)을 학습시키기 위한 시스템, 시뮬레이션 시스템 등의 솔루션을 통해 협력하고 있다.
• 토요타와 엔비디아 간에 차세대 자율주행차를 개발하기 위한 협력이 발표되었으며, 여러 다양한 자동차 회사들이 자율주행차 시장에 진입하고 있다.
• 매년 약 1억 대의 자율주행차가 생산될 것으로 예상되며, AV 산업이 매우 큰 규모로 성장할 것으로 추정된다.
• 엔비디아의 차세대 프로세서 'Thor'는 20배의 처리 능력을 가지고 있으며, 자율주행차와 로봇에 모두 활용될 수 있다.

4.8. 일반 로보틱스의 발전과 Nvidia Isaac Groot [02:28:39] (5분)

• 일반 로보틱스는 빠른 혁신과 예상치 못한 발전을 기대하게 하며, 이는 다양한 기반 기술들이 결합된 결과이다.
• 현재 존재하는 세 가지 로봇 유형은 정보 작업을 수행하는 에이전틱 로봇, 자율주행차, 그리고 휴머노이드 로봇이다.
• 이러한 세 가지 로봇 기술이 해결된다면, 이는 세계 최대의 기술 산업으로 부각될 것이다.
• 휴머노이드 로봇을 교육하기 위해서는 많은 모션 데이터가 필요하며, 이는 인공지능과 Omniverse를 통해 합성적으로 생성될 수 있다.
• Nvidia Isaac Groot는 로봇 개발자에게 로봇 기초 모델, 데이터 파이프라인, 시뮬레이션 프레임워크, 강력한 로봇 컴퓨터를 제공하여 일반 로보틱스를 가속화할 플랫폼이다.

4.9. AI 슈퍼컴퓨터의 혁신과 발전 [02:34:10] (6분)

• 프로젝트 Digits는 10년 전에 시작된 NVIDIA의 프로젝트로, AI 슈퍼컴퓨터인 DJX1을 개발했다. 이 슈퍼컴퓨터는 연구자와 스타트업들이 쉽게 접근할 수 있도록 만들어졌다.
• DJX1은 2016년에 OpenAI에 전달되었으며, 이를 통해 인공지능과 컴퓨팅 분야에서 혁신을 가져왔다.
• 현재 인공지능은 연구 및 스타트업 실험실을 넘어 모든 분야에 퍼져 있으며, 이는 새로운 컴퓨팅 및 소프트웨어 방식으로 자리잡고 있다.
• NVIDIA의 최신 AI 슈퍼컴퓨터인 Project DGX는 NVIDIA의 모든 AI 스택을 실행할 수 있으며, 무선으로 연결 가능한 클라우드 슈퍼컴퓨터이다.
• 이 컴퓨터는 GB 110이라는 비밀 칩을 사용하며, Mediatek와의 협업으로 개발된 CPU가 장착되어 있다.

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5. 🤖 기술과 산업의 발전 [02:40:24] (4분)

• 로봇 기술의 발전은 세계 산업의 활성화에 기여하고 있으며, 에이전틱 AI, 인간 또는 로봇, 그리고 자율주행차와 관련된 세 가지 로봇이 중요한 역할을 하고 있다.
• 지난 한 해는 놀라운 한 해였으며, 모든 파트너십에 대해 감사하다는 인사를 전하고 있다.
• 작년을 회상하고 다음 해를 기대하는 내용을 담은 짧은 비디오가 제작되었다.
• 비디오 시청을 부탁하며, 새해 인사와 함께 감사의 마음을 전하고 있다.

5.1. CES 2025에서의 기술과 혁신 [02:40:24]

• CES 2025의 주제는 기술과 인류의 교차점에서의 무한한 가능성을 탐구하는 것이다 .
• NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 이 발표에서 기술의 발전이 우리의 삶과 산업을 어떻게 혁신하는지를 설명한다 .
• 특히 인공지능과 컴퓨터 그래픽스의 융합을 통해 향상된 성능과 아름다움을 성취하는 과정을 강조하고 있다 .
• 강력한 AI 모델의 설계와 훈련에 대한 스케일링 법칙을 통해 현대 데이터 센터의 중요성을 설명한다 .
• 기술 발전을 통해 문제를 해결하고 기회를 창출하는 방법에 대한 통찰을 제공하고 있다 .

 

원본영상

https://youtu.be/MC7L_EWylb0