NVIDIA CEO 젠슨 황, "AI 칩 성능, 무어의 법칙보다 빠르게 발전 중"

NVIDIA의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 최근 TechCrunch와의 인터뷰에서 NVIDIA의 AI 칩 성능이 무어의 법칙(Moore’s Law)을 넘어서는 속도로 발전하고 있다고 밝혔습니다. 그는 CES 2025에서 1만 명 규모의 청중 앞에서 기조연설을 한 다음 날 이러한 발언을 하며, NVIDIA가 AI 칩 성능 향상에 있어 선두를 달리고 있음을 강조했습니다.

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무어의 법칙이란?

무어의 법칙은 1965년 인텔의 공동 창업자 고든 무어(Gordon Moore)에 의해 제안된 이론으로, 반도체 칩 위의 트랜지스터 수가 매년 두 배로 증가해 성능이 크게 향상된다는 내용을 담고 있습니다. 이 법칙은 수십 년간 컴퓨팅 기술 발전의 기준이 되었지만, 최근 들어 성장이 둔화되고 있다는 평가를 받고 있습니다.

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NVIDIA, "AI 칩 성능 30배 이상 향상"

NVIDIA는 최신 데이터 센터 슈퍼칩 GB200 NVL72가 이전 세대의 H100 칩보다 AI 추론 작업에서 최대 30~40배 더 빠르다고 주장합니다. 젠슨 황은 "NVIDIA는 아키텍처, 칩, 시스템, 라이브러리, 알고리즘을 동시에 개발하기 때문에 무어의 법칙보다 더 빠르게 혁신할 수 있다"고 설명했습니다.

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AI와 무어의 법칙: 새로운 혁신의 기준

최근 AI의 발전이 정체되었다는 의견이 나오고 있지만, 황은 이를 정면으로 반박하며 AI 분야에서 세 가지 새로운 확장 법칙이 작용하고 있다고 말합니다.

1. 사전 학습(Pre-training): 대규모 데이터에서 패턴을 학습하는 초기 단계.
2. 사후 학습(Post-training): 인간 피드백 등으로 모델을 세부 조정.
3. 테스트 시간 계산(Test-time compute): 추론 단계에서 모델이 더 긴 시간 동안 "생각"할 수 있도록 계산.

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AI 비용 절감과 미래 전망

현재 AI 추론 모델의 비용이 높다는 우려가 있지만, 젠슨 황은 "AI 칩 성능이 향상되면 비용은 자연스럽게 감소할 것"이라고 전망합니다. 실제로 OpenAI의 고성능 모델 o3는 테스트당 약 $20의 비용이 들었지만, NVIDIA의 새로운 칩 성능 덕분에 향후 이러한 비용은 크게 낮아질 것으로 예상됩니다.

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결론: NVIDIA, AI 칩 성능의 새로운 기준 제시

젠슨 황은 NVIDIA AI 칩 성능이 지난 10년간 1,000배 향상되었으며, 앞으로도 무어의 법칙 이상의 발전 속도를 유지할 것이라고 자신했습니다. 이는 AI 기술과 시장 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보이며, NVIDIA가 AI 혁신의 중심에 서 있음을 보여줍니다.