엔비디아, ‘로봇 두뇌’를 개발자 키트로 출시

월요일, 엔비디아는 3,499달러의 개발자 키트로 최신 로봇 모듈인 Jetson AGX Thor를 출시했습니다. 이 칩들은 고객이 로봇을 제작할 수 있도록 의도되었습니다.

회사는 이 장치를 “로봇 두뇌”라고 설명합니다. 엔비디아는 지난주 프로토타입용 첫 번째 개발자 키트가 다음 달부터 배송될 것이라고 밝혔습니다.

설계를 finalized한 후, 엔비디아는 Thor T5000 생산 모듈을 생산 로봇용으로 판매할 계획입니다. 1,000개 이상의 주문 건당 각 Thor 모듈의 가격은 2,999달러입니다.

로봇공학은 엔비디아의 최대 성장 기회입니다

제너슨 황 CEO는 로봇공사를 AI 외부에서 회사의 가장 중요한 확장 영역이라고 불렀으며, AI는 2년 동안 매출을 3배 이상 증가시켰습니다. 

Jetson Thor는 엔비디아의 AI 칩과 게임 하드웨어 뒤에 있는 현재 세대인 Blackwell GPU를 사용합니다. 엔비디아는 Jetson Thor가 이전 세대의 7.5배 성능을 제공한다고 말합니다. 그 속도는 생성형 AI, 특히 LLM과 세계를 읽고 반응하는 시각 시스템을 실행하는 데 의도되어 있으며, 이는 휴머노이드 로봇에 필수적입니다. 이 모듈에는 대규모 AI 워크로드를 처리하기 위한 128GB의 메모리가 포함되어 있습니다.

회사는 Agility Robotics, Boston Dynamics, Meta, Amazon과 같은 기업들이 오늘 Jetson 칩을 사용하고 있다고 말합니다. 엔비디아는 Field AI를 포함한 로봇공학 스타트업에도 투자했습니다.

그럼에도 불구하고, 로봇공학은 매출의 약 1%를 차지하지만 성장 중입니다. 엔비디아는 최근 보고 라인을 재구성하여 자동차와 로봇공사를 함께 그룹화했습니다. 해당 부서는 5월에 분기 매출 5억 6,700만 달러를 기록하여 전년 대비 72% 증가했습니다.

엔비디아에 따르면, Jetson Thor는 특히 중국 자동차 제조사를 대상으로 고급 운전자 지원 및 자율 주행 시스템에도 타겟팅되어 있습니다. 회사의 자동차 칩은 Drive AGX로 판매됩니다. 이들은 로봇 칩과 유사하지만 Drive OS라는 차량용 운영 체제를 사용합니다.

엔비디아는 AI 변환으로 인해 계속 성장합니다

2년 전에 시작된 생성형 AI 물결은 엔비디아의 사업을 재편했습니다. 그 이후로 매출은 3배, 이익은 4배 증가했습니다. 수요일에 발표될 회계 2분기 보고서는 엔비디아가 게임 칩 제조사에서 기술 산업의 중심으로 전환하면서 2년 간의 급속한 성장을 표시할 것입니다.

지난달, 엔비디아 4조 달러의 시가총액에 도달하여 그러한 가치 있는 시가총액을 가진 첫 번째 회사가 되었고, 주가는 계속 상승하고 있습니다. 2022년 OpenAI가 ChatGPT를 출시하여 현재 AI 붐의 시작을 가져온 이후, 엔비디아의 주가는 12배 상승했습니다. 주가는 올해 33% 상승했으며 금요일 종가는 177.99달러였습니다. 그 이후로 주가는 계속 성장해 왔습니다.

엔비디아의 규모를 고려하면 확장은 여전히 크지만, 속도는 둔화되었습니다. 2023년과 2024년을 통해 5개 분기의 3자리 수 성장 이후, 올해 1분기 전년 대비 매출 성장은 69%로 완만해졌습니다. 다가오는 분기에 대해 LSEG가 추적한 분석가들은 매출이 53% 증가하여 459억 달러에 이를 것으로 예상합니다.

엔비디아의 로드맵 핵심은 블랙웰로, 개별 그래픽 프로세서와 72개의 GPU를 하나로 묶는 완전한 시스템으로 구성된 제품군입니다. 감코 인베스터스의 라이타 마키노는 엔비디아 지분을 보유하고 있으며, 블랙웰에 대한 강력한 수요는 주요 고객들이 기존 전략을 고수하고 있음을 시사한다고 말했습니다. 

엔비디아는 5월 새로운 제품 계열의 매출이 270억 달러에 달했으며, 이는 데이터 센터 수익의 약 70%에 해당하며 전분기 110억 달러에서 급증했다고 밝혔습니다. 블랙웰 시스템이 출시됨에 따라 업계 전문가들은 더 높은 컴퓨팅 성능이 오픈AI와 앤트로픽과 같은 조직이 더 강력한 AI 모델을 훈련하는 데 도움이 될 것으로 예상합니다. 

이번 달 발표된 오픈AI의 GPT-5는 블랙웰이 아닌 엔비디아의 이전 세대 호퍼 칩으로 훈련되었습니다.