엔비디아, 구글과 손잡고 AI 판도 재편…옴니버스로 '피지컬 AI' 혁신
엔비디아가 인공지능(AI) 추론, 기상 예측, 피지컬 AI 기반 산업 자동화 기술을 종합적으로 혁신하고 있다. 오픈소스 소프트웨어와 협력 이니셔티브를 통해 반도체 강자로서의 입지를 공고히 하는 동시에 AI 시대에서도 지속적인 경쟁력을 확보하기 위한 초읽기에 들어갔다. 엔비디아는 18일(현지 시간) 미국 새너제이에서 열린 GTC 2025에서 '다이나모', '어스-2', '옴니버스' 등의 AI 기술을 발표하고 알파벳과의 협력 이니셔티브를 공개했다. 지난 17일부터 닷새간 진행되는 이번 행사는 회사가 발전시킨 주요 기술과 업계 협력 사례를 공개하기 위해 마련됐다. 엔비디아는 '다이나모'를 통해 AI 추론 최적화를 실현하고 '어스-2'로 초정밀 기상 예측 솔루션을 선보였다. 더불어 알파벳·구글과 협력해 물리 AI 기반 로봇·신약 개발·전력망 최적화 등 다양한 산업 분야에서 AI 자동화를 추진하며 세부 기술력을 한층 고도화하고 있다. '다이나모'로 AI 추론 성능 극대화…'어스-2'로 기상 예측 혁신 엔비디아는 GTC 2025에서 '다이나모'와 '어스-2' 플랫폼을 공개했다. 각각 AI 모델의 성능 향상과 기상 예측 정밀도를 높이는 데 초점을 맞추고 있지만 두 기술 모두 엔비디아 GPU의 가속 성능을 극대화해 기존보다 효율적이면서도 신속한 모델 운영을 지원한다. '다이나모'는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터에서 AI 추론을 최적화하는 소프트웨어다. 다수의 GPU를 활용해 AI 모델이 더 많은 데이터를 빠르게 처리하도록 돕는다. 특히 언어 모델의 추론을 각 단계별로 다른 GPU에 분산하는 '분리 서빙' 방식을 채택해 처리량을 극대화하고 비용을 절감할 수 있다. 기존 AI 추론 방식에는 모델이 한 번 계산한 데이터를 다시 연산하는 비효율이 존재했다. 이에 '다이나모'는 '스마트 라우터' 기능을 도입해 이미 연산된 정보를 특정 GPU에 저장하고 필요할 때 재사용할 수 있도록 한다. 이로써 대규모 AI 팩토리에서 토큰 수익을 극대화하고 GPU 활용도를 높일 수 있게 됐다. 특히 엔비디아 최신 GPU 아키텍처인 '호퍼' 기반 시스템에서 '다이나모'를 활용할 경우 동일한 수의 GPU에서 AI 모델의 처리량을 두 배 이상 증가시킬 수 있다. 또 'GB200 NVL72' 랙에서 딥시크 'R1' 모델을 실행할 때는 GPU당 생성되는 토큰 수가 30배 이상 증가하는 것으로 나타났다. 엔비디아는 AI 추론뿐만 아니라 기상 예측 기술도 혁신하고 있다. '다이나모'와 동시에 공개된 '어스-2 기상 분석용 블루프린트'는 AI 기반 고해상도 기상 예측 솔루션이다. 기후 변화로 인한 재해 위험이 증가하는 가운데 보다 정확하고 빠른 기상 예측이 가능하도록 지원한다. '어스-2 블루프린트'에는 AI 기상 모델 '포캐스트넷'과 고해상도 데이터 변환 모델 '코디프'가 포함됐다. 이들은 기존 CPU 기반 기상 예측보다 최대 500배 빠른 연산 속도를 제공한다. 또 GPU 기반 AI 기상 분석을 통해 보다 세밀한 지역별 기상 예측이 가능하며 예측 정확도도 향상됐다. 엔비디아는 이번 블루프린트를 통해 다양한 기업과 연구 기관이 기상 분석과 재해 대응에 AI를 활용할 수 있도록 돕고 있다. 실제로 아랍에미리트 국립기상센터(UAE NCM), 기상 리스크 관리 기업 JBA 리스크 매니지먼트, 위성 데이터 분석 기업 스파이어 글로벌 등이 어스-2 블루프린트를 도입해 자체 AI 예측 모델을 구축하고 있다. 특히 스파이어 글로벌은 엔비디아 GPU를 활용해 기존 물리 기반 기상 모델보다 1천배 빠른 예측 시스템을 개발했다. 이 시스템은 위성 데이터를 분석해 최대 45일간의 기후 변화를 예측할 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "어느 때보다도 극심한 기상 이변과 자연재해가 인류의 생명, 재산을 위협하고 있다"며 "'어스-2용 옴니버스 블루프린트'는 전 세계 산업들을 도와 기후 변화와 기상 관련 재난의 대비, 피해 완화에 기여할 것"이라고 말했다. 알파벳과 함께 '물리 AI' 혁신 맞손…'옴니버스'로 산업 자동화 확대 엔비디아는 물리 분야에서도 AI 혁신을 주도하고 있다. 알파벳·구글과 협력해 물리 AI(Physical AI) 개발을 강화하고 산업용 AI 운영체제 '옴니버스'를 통해 산업 자동화를 가속하고 있다. 실제로 엔비디아는 이번 행사에서 알파벳과 함께 'AI 발전을 위한 공동 이니셔티브'를 발표했다. 이번 협력으로 엔비디아의 AI 가속 기술과 알파벳의 인공지능·로보틱스 연구가 결합돼 의료·제조·에너지·스포츠 등 산업 전반에서 AI 혁신을 가속화할 전망이다. 알파벳의 계열사인 구글 클라우드는 엔비디아의 최신 AI 인프라 'GB300 NVL72 랙 스케일 솔루션'과 'RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션'을 가장 먼저 도입한다. AI 연구와 생산 시스템을 위한 인프라 최적화를 목표로, 생성형 AI의 투명성을 높이기 위해 구글 딥마인드의 AI 워터마킹 기술 '신스ID'도 도입하기로 했다. 알파벳의 로봇 연구 조직인 인트린직은 엔비디아의 '아이작 매니퓰레이터 파운데이션 모델'을 활용해 AI 기반 로봇 자동화 기술을 개발하고 있다. 이를 통해 산업용 로봇이 보다 정교한 작업을 수행할 수 있도록 지원하며 제조업체들이 AI 기반 로봇을 보다 쉽게 적용할 수 있도록 한다. 엔비디아는 물리 AI의 확장을 위해 '옴니버스 물리 AI 운영체제' 역시 전면 업그레이드했다. 옴니버스는 현실 데이터를 디지털 환경과 연결하는 산업용 AI 운영체제로, 제조업·물류·데이터센터·전력망 관리 등 다양한 분야에서 AI 최적화를 지원한다. 특히 이번 GTC 2025에서는 ▲AI 기반 로봇 공장 ▲물류 자동화 ▲데이터센터 디지털 트윈 ▲대규모 합성 데이터 생성을 포함한 4개의 새로운 '옴니버스 블루프린트'를 공개했다. 이를 통해 공장 자동화와 물류 시스템의 효율성을 높이고, AI 로봇의 학습 속도를 더욱 향상시킬 수 있도록 했다. 폭스콘, GM, 현대자동차, 메르세데스-벤츠 등 글로벌 제조 기업들은 이미 '옴니버스'를 도입해 생산라인과 물류 시스템을 최적화하고 있다. 현대차는 보스턴 다이내믹스의 '아틀라스' 로봇을 생산 공정에 적용해 테스트하고 있으며 메르세데스-벤츠는 '아폴로' 휴머노이드 로봇을 활용해 차량 조립 작업을 혁신하고 있다. 또 데이터센터 운영 효율을 높이기 위해 옴니버스를 활용한 디지털 트윈 시스템도 공개됐다. AI 팩토리 디지털 트윈을 통해 공장의 냉각·전력 시스템을 설계하고 시뮬레이션할 수 있어 AI 기반 데이터센터의 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있다. 엔비디아는 클라우드 환경에서도 옴니버스 사용을 확대하고 있다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드, 구글 클라우드에서도 옴니버스를 지원해 개발자들이 보다 쉽게 AI 모델을 학습하고 배포할 수 있도록 하고 있다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "우리는 알파벳과 AI 인프라 및 소프트웨어 구축부터 대규모 산업에서의 AI 활용을 촉진하는 데까지 오랜 기간 협력해 왔다"며 "신약 개발에서 로보틱스에 이르기까지 구글과 엔비디아의 연구진과 엔지니어들이 협력해 어려운 과제들을 해결해 나가는 모습을 보면 매우 뿌듯하다”고 말했다.
