엔비디아 AI chip 로드맵, GTC 2025 발표, 자율주행, 공장 자동화, 관련주

1. AI 칩 로드맵

엔비디아는 2028년까지의 AI 칩 로드맵을 공개하며, 차세대 AI 가속기 및 CPU 개발 계획을 발표했습니다.

(1) AI 칩 출시 일정

 

출시	제품명	특징
2024년	블랙웰 (B100)	기존 H100(호퍼) 대비 68배 성능 향상, 비용 13% 수준
2025년	블랙웰 울트라	HBM 메모리 50% 증가 (192GB → 288GB)
2026년	루빈 (R100)	차세대 AI 칩, 기존 CPU ‘그레이스’ 대신 ‘베라(Vera)’ CPU 도입
2027년	루빈 울트라	성능 14배 증가, HBM4E 메모리 도입
2028년	파인먼 (Feynman)	새로운 아키텍처 도입, 세부 스펙 미공개

💡 포인트:

• ‘스케일 업’ 전략: 기존 AI 칩의 성능을 극대화하며 수직 확장(Scale-up)
• HBM(고대역폭 메모리) 용량 증가로 메모리 집약적인 AI 모델 학습 속도 개선
• SK 하이닉스 매출 증대 예상

2. 데이터센터 및 AI 팩토리 전략

젠슨 황 CEO는 “모든 것은 AI 팩토리(데이터센터)를 중심으로 움직일 것”이라며 AI 데이터센터 확장을 강조했습니다.

(1) 엔비디아의 데이터센터 전략

• 대형 AI 팩토리 건설: 초대형 데이터센터 구축 → AI 모델 학습 및 배포
• GPU 수요 증가: 2024년 블랙웰 360만 개 출하 → AI 데이터센터 확장에 기여
• 전력 소비 최적화: 실리콘 포토닉스 기술 적용

(2) 주요 협력사

• 클라우드 기업: 아마존, 마이크로소프트, 구글, 오라클
• 반도체 협력: TSMC와 함께 차세대 AI 네트워크 칩 개발

💡 포인트:

• AI 데이터센터의 성능을 극대화하는 스케일 업(Scale-up) 전략
• 기존 CPU 대신 AI 전용 프로세서(Vera)와 결합해 성능 최적화

3. AI 네트워킹 & 실리콘 포토닉스

AI 연산 성능 향상을 위해 엔비디아는 실리콘 포토닉스 기술을 활용한 네트워킹 혁신을 추진하고 있습니다.

(1) 실리콘 포토닉스란?

• 기존 반도체는 **전자(전자기파)**로 데이터 전송
• 실리콘 포토닉스는 **광자(빛)**를 활용 → 전력 소비 감소 & 데이터 전송 속도 증가

(2) 엔비디아의 네트워크 솔루션

제품	특징
스펙트럼-X	최초의 AI 최적화 네트워크 스위치, 초대형 데이터센터 확장 가능
NVLink 5.0	GPU 간 초고속 데이터 전송

💡 포인트:

• 데이터센터 내 AI 모델 학습 속도를 증가시키기 위해 광자 기반 네트워크 기술 도입
• TSMC와 협력하여 2024년 하반기 출시 예정

4. 휴머노이드 로봇 & 피지컬 AI

엔비디아는 AI 로봇 개발을 가속화하기 위해 아이작(Isaac) 플랫폼을 공개했습니다.

(1) 주요 기술 발표

프로젝트	내용
아이작 그루트 N1	AI 로봇 개발을 위한 오픈소스 플랫폼
디즈니 ‘오렌지’ 로봇	엔비디아 기술로 개발된 AI 로봇
제너럴 모터스 협력	자동차·공장·로봇 AI 활용 연구

💡 포인트:

• AI 기반 자율주행 로봇 & 공장 자동화
• AI + 로보틱스 = 피지컬 AI(Physical AI) 시장 창출

 

5. 엔비디아의 전략 & 결론

(1) 핵심 전략

• AI 칩의 성능 최적화 → 스케일 업(Scale-up) 전략
• AI 데이터센터 확장 → GPU·CPU 성능 극대화
• 실리콘 포토닉스 기반 네트워킹 → 전력 소비 최적화
• 휴머노이드 로봇 개발 → AI 산업 다변화

(2) 전망

• HBM 메모리 수요 증가 → 삼성·SK하이닉스 등 메모리 반도체 기업 수혜
• AI 데이터센터 확장 → 클라우드·반도체 산업 발전
• AI 로봇 & 자율주행 기술 발전 → 제조·물류 산업 자동화 가속

 

 

GTC 2025 개요 및 일정, 주요 발표 내용, 기술, 참여 기업, 기술 동향