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엔비디아 AI 연구실의 성장과 로보틱스·물리 AI 기술 개발 비전, 그리고 미래 산업 변화 전망을 살펴봅니다.작은 연구실에서 세계적 AI 기업으로2009년, 빌 댈리가 엔비디아 연구소에 합류했을 때 인원은 고작 10여 명. 당시 연구소의 주요 관심사는 ‘레이 트레이싱’이라는 그래픽 렌더링 기술이었습니다.하지만 지금, 이 연구소는 400명 이상이 근무하며 엔비디아를 4조 달러 가치의 AI 선도 기업으로 성장시키는 핵심 동력이 되었습니다.AI에서 로보틱스로현재 엔비디아는 AI 데이터센터를 넘어 로보틱스와 물리 AI 개발로 눈을 돌리고 있습니다.로봇의 ‘두뇌’를 만드는 핵심 기술 확보시뮬레이션 기반 물리 AI 연구초고속 3D 데이터 변환 기술 개발엔비디아 토론토 연구소 ‘옴니버스(Omniverse)’는 이미지..

Nvidia가 대만 스타트업 MetAI의 첫 투자자로 나서며 AI와 디지털 트윈 기술 혁신에 박차를 가하고 있습니다. MetAI는 CAD 파일을 AI와 3D 기술로 "SimReady" 디지털 트윈으로 빠르게 변환해, 제조 및 자동화 산업의 새로운 표준을 제시합니다. 이번 투자 라운드에서 MetAI는 $400만 시드 펀딩을 확보했습니다.MetAI: 디지털 트윈과 물리적 AI의 연결고리MetAI는 제조업, 반도체 팹, 스마트 창고, 자동화 산업에 특화된 디지털 트윈을 제공합니다.이를 통해 운영 효율성을 높이고, AI 훈련과 검증에 적합한 환경을 제공합니다.1. 디지털 트윈의 빠른 생성3D 환경으로의 변환: CAD 파일을 몇 분 만에 기능적인 3D 환경으로 전환.효율성 개선: 기존 수천 시간이 소요되던 시뮬레..

AI 기술이 세상을 바꾸고 있습니다.OpenAI는 AI 기술 발전과 글로벌 리더십 강화를 위해 미국 정부 및 동맹국과 협력할 수 있는 ‘AI 경제 청사진’을 발표했습니다. 이 문서는 인프라 투자, 국가 안보, 저작권 문제 등 다양한 분야에서 정책 방향을 제시하고 있습니다. 이번 블로그에서는 OpenAI의 제안 내용을 정리하고, 미국 AI 산업의 미래를 전망해 보겠습니다.1. OpenAI 경제 청사진의 주요 목표미국 AI 리더십 강화: AI 기술 혁신과 국가 안보를 보호하며 글로벌 시장에서 리더십 유지.인프라 투자: AI 발전을 위해 전력, 데이터 전송, 신재생 에너지(태양광, 풍력, 원자력) 확충 필요.규제 일관성 확보: 주별 상이한 AI 규제 문제 해결과 연방 차원의 통합 규제 제안.2. AI 산업 발..

최근 일론 머스크(Elon Musk)는 AI 모델 훈련을 위한 실제 데이터가 거의 고갈되었다고 밝혔습니다. 머스크는 스테그웰(Stagwell)의 회장 마크 펜(Mark Penn)과의 대화에서 “AI 훈련에 사용할 수 있는 인간 지식의 총합을 사실상 다 소모했다”며, “이는 작년에 이미 일어난 일”이라고 설명했습니다.이와 같은 의견은 OpenAI의 전 수석 과학자인 일리야 서츠케버(Ilya Sutskever)가 지난해 열린 머신러닝 컨퍼런스 NeurIPS에서 언급한 ‘데이터 정점(Peak Data)’ 개념과 일치합니다. 서츠케버는 훈련 데이터 부족으로 인해 현재의 AI 모델 개발 방식이 전환점을 맞을 것이라고 예측했습니다.합성 데이터: AI의 새로운 돌파구?머스크는 실제 데이터의 한계를 극복하기 위해 ‘합..

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.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 있..