엔비디아 트랜스크립트: 잉여현금흐름 50% 주주 환원 및 에이전트 AI를 위한 맞춤형 Vera CPU의 부상
2026년 6월 24일 - 엔비디아 GTC 타이베이 2026 재무 분석가 Q&A
자본 환원 프로그램과 에이전트 컴퓨팅 패턴
진행자: 그럼, 창립자이자 CEO인 젠슨 황을 모시겠습니다.
젠슨 황: 나갑니다. 잠시만 기다려 주세요. 다자하오(Dajia hao), 만나서 반갑습니다. 이번 주에 발표한 모든 제품 보셨나요? 놀랍지 않습니까. 시작하기 전에 매우 흥미로운 발표가 하나 있습니다. 비밀은 아닙니다. 모두에게 말해도 좋습니다. 제 개인적인 이야기는 아닙니다. 실적 발표 때 읽어드릴 내용이기도 합니다. 우리는 800억 달러 규모의 자사주 매입 프로그램을 발표한 바 있습니다. 기억하시나요? 그리고 배당금을 25배 늘렸던 것도요. 배당금 정책은 정기적으로 검토하겠다고 말씀드렸습니다. 오늘 매우 흥미로운 소식을 전합니다. 올해와 내년, 그리고 그 이후에도 잉여현금흐름(FCF)의 50% 이상을 주주들에게 환원할 계획입니다. 무한한 미래를 향해서 말이죠.
젠슨 황: 간단히 계산해 봐도 엄청난 금액입니다. 우리는 시간이 지남에 따라 자사주 매입과 배당금을 늘려갈 계획입니다. 이것이 우리의 발표 내용입니다. 질문이 있으시면 기꺼이 답변해 드리겠습니다. 어제 우리는 매우 흥미로운 소식을 발표했습니다. 제가 지난 2년간 강조해 온 핵심 아이디어는 AI의 컴퓨팅 패턴이 '에이전트(agentic)'라는 점입니다. 에이전트가 곧 현대의 애플리케이션입니다. 에이전트는 추론할 수 있고, 도구를 사용할 수 있으며, 장기 기억에 접근할 수 있습니다. 장기 기억은 구조화될 수도, 비구조화될 수도 있습니다. 에이전트는 PC나 클라우드, 설계 도구, 소프트웨어 프로그래밍 도구, 데이터베이스 검색 및 처리, 심지어 칩 설계 도구 등 모든 도구를 활용할 수 있습니다. 과거에 애플리케이션이 어디서나 실행되었듯, 에이전트라는 이 컴퓨팅 패턴도 클라우드, PC, 워크스테이션, 자동차, 심지어 휴머노이드 로봇에 이르기까지 어디서나 실행될 것입니다.
젠슨 황: 저는 GTC 기조연설을 통해 지난 2년, 혹은 그 이상 이 순간을 준비하며 조각들을 맞춰왔습니다. 이 컴퓨팅 방식은 분산형이자 분리형(disaggregated)입니다. 즉, 에이전트 컴퓨팅 패턴의 각 워크로드가 데이터 센터의 서로 다른 부분에서 실행된다는 의미입니다.
에이전트 워크로드를 위한 Vera Rubin 및 Grace Blackwell 설계
젠슨 황: 우리가 Vera Rubin을 만든 이유가 바로 여기에 있습니다. Hopper는 사전 학습(pre-training)을 위해 만들어졌고, Grace Blackwell은 추론(inference) 기능을 추가했습니다. Grace Blackwell은 사전 학습, 사후 학습, 추론을 모두 고려해 설계되었습니다. NVLink 72 덕분에 우리는 세계에서 가장 낮은 비용으로 토큰을 생성할 수 있게 되었습니다. 20% 절감이 아니라 20배 효율을 높인 것입니다. 이제 엔비디아는 토큰을 생성하는 가장 저렴한 수단입니다. 목표는 저비용 데이터 센터를 구축하는 것이 아니라, 낮은 비용으로 제품을 생산하는 것입니다. 엔비디아의 Grace Blackwell은 세계에서 가장 낮은 비용으로 토큰을 생성합니다. 그 결과로 NVLink 스케일업 스위치를 발명했습니다. NVLink, InfiniBand, AI용 이더넷을 통해 우리는 이제 세계 최대의 네트워킹 기업이기도 합니다. Vera Rubin은 사전 학습, 사후 학습, 추론뿐만 아니라, 어제 보여드린 에이전트 컴퓨팅 패턴을 실행하기 위해 설계되었습니다. 이 패턴은 분리되어 있고 분산되어 있습니다. 즉, 워크로드의 서로 다른 부분이 Vera Rubin의 서로 다른 부분에서 실행되는 것입니다.
젠슨 황: AI 수익의 핵심인 토큰 생성은 가장 무거운 작업입니다. 이것이 바로 GPU를 최대한 많이 확보해야 하는 이유입니다. 결국 판매하는 것은 토큰이기 때문입니다. 이해가 되시나요? 다른 모든 것을 파는 것이 아닙니다. 고객들은 우리에게서 많은 네트워킹 장비를 사려 하지만, 그게 목표는 아닙니다. 스토리지를 많이 사겠지만 그것도 목표는 아니죠. 목표는 가능한 한 많은 토큰을 생성하는 것입니다. 1기가와트 규모의 데이터 센터에 GPU를 얼마나 넣을 수 있는지를 고민하는 이유가 바로 수익을 극대화하기 위해서입니다.
젠슨 황: 중간 과정은 모두 '사고(thinking)'이며, 이는 매우 무거운 컴퓨팅 작업입니다. 사고란 문맥을 읽고, 문서를 파악하고, 추론하고, 계획을 세우고, 도구를 실행하는 명령을 생성하는 것입니다. 도구의 피드백이 돌아오면 그것이 최선의 결과인지, 정답인지 확인합니다. 다시 사고하고, 계획을 조정하고, 도구를 다시 사용합니다. 이 과정이 끊임없이 반복됩니다. AI가 기다리지 않도록 도구 사용이 매우 빨라야 하는 이유입니다. 우리는 Adobe와 같은 소프트웨어 산업 전반과 협력해 애플리케이션을 가속화하고 있습니다. Adobe는 어제 발표를 통해 수십 년 만에 처음으로 Photoshop과 Premiere의 아키텍처를 완전히 재설계했습니다. Cadence, Synopsys, Ansys, Siemens 등 모든 것을 가속화하고 있습니다. 에이전트는 참을성이 없기 때문입니다. 1기가와트 규모의 데이터 센터가 에이전트를 기다리게 할 수는 없습니다. CPU는 단순히 저렴하게 빌릴 수 있는 수준을 넘어, 반응 속도가 매우 빨라야 합니다. 그래서 단일 스레드 성능이 매우 중요합니다. 멀티 스레드나 멀티 코어가 아니라, 하나의 CPU가 하나의 AI를 위해 하나의 작업을 수행하는 능력이 중요합니다. 분리형 구조이기 때문에 CPU를 어떻게 설계하고 어디에 배치할지, 그리고 Vera Rubin 아키텍처에 어떻게 통합할지를 고민했습니다.
젠슨 황: Vera Rubin은 메모리 시스템을 위한 세계 최고의 데이터 프로세서로 설계되었습니다. AI는 장기 기억과 단기 기억을 모두 가져야 합니다. 메모리는 데이터이며, 데이터 센터 전역에서 데이터를 이동하려면 막대한 대역폭이 필요합니다. Vera가 최초의 ConnectX-8을 탑재한 이유입니다. Vera는 최고의 IO 대역폭과 CPU 간 대역폭을 갖추고 있습니다. 데이터 처리 시 CPU들이 서로 소통해야 하기 때문입니다. 칩렛(chiplet) 비용 없이 하나의 거대한 다이에 통합했습니다. 4개나 6개의 작은 다이로 나눌 수도 있었겠지만, 다이를 넘나들 때마다 칩렛 비용(chiplet tax)이 발생합니다. 우리는 그런 비용을 원치 않습니다. 그 결과 CPU 간 대역폭이 3.5배 더 높습니다. 칩 내부의 단면 대역폭과 IO 대역폭 모두 세계 최고 수준입니다. 15% 개선이 아니라 수배(X factors) 이상의 차이입니다.
젠슨 황: Grace가 이를 시도한 첫 번째 CPU였다면, Vera는 2세대입니다. Vera의 CPU 코어는 완전히 맞춤형입니다. 우리는 이 CPU가 세계 최고의 클록당 명령어 처리 횟수(IPC)를 갖길 원했습니다. 클록당 10개의 명령어를 동시에 가져오고, 디코딩하고, 실행합니다. 세계 어떤 CPU도 불가능한 일입니다. 그 결과 성능은 차원이 다릅니다. Vera는 인간을 위해 설계된 것이 아닙니다. 인간은 꽤 느리니까요. Vera는 참을성 없는 에이전트를 위해 설계되었습니다. 이 전체 시스템은 사전 학습이나 추론만을 위한 것이 아니라, 에이전트를 구동하기 위해 설계되었습니다. 이것이 미래입니다. 복잡한 시스템을 단순화한 것이지만, 이 컴퓨팅 패턴은 어디서나 반복될 것입니다. 클라우드에서 실행될 것이며, 그것이 바로 Vera Rubin의 존재 이유입니다.
Windows 및 샌드박스 에이전트와 함께하는 PC 생태계의 재창조
젠슨 황: 이 패턴은 소형 데스크톱 컴퓨터에서도 실행될 것입니다. 약 3년 전 사티아 나델라(Satya Nadella)에게 말했습니다. 미래에는 AI가 기기에서도 실행되어야 한다고 말이죠. 우리는 항상 우리와 함께하는 비서가 필요하기 때문입니다. 지금은 제 노트북이 방에 있습니다. 노트북과 대화하려면 방으로 돌아가야 하죠. 미래에는 노트북이 무언가 해야 할 때 WhatsApp으로 메시지를 보내면 됩니다. "R2-D2, 파워포인트 17번 슬라이드 이미지 크기가 잘못됐어. CX9가 아니라 CX10으로 바꿔줘." 그러면 R2-D2가 파워포인트를 열어 수정하고 PDF로 변환해 보내줄 것입니다. 상상이 가시나요? 간단합니다.
젠슨 황: AI가 단순한 도구가 아니라 하루 종일 함께하는 비서가 되는 미래입니다. 로컬에서 실행할 수 있다면 굳이 클라우드에 의존할 필요가 없습니다. TV나 세탁기, 냉장고를 빌려 쓰지 않듯, 매일 사용하는 비서 컴퓨터도 마찬가지입니다. 물론 강력한 클라우드와 연결될 수도 있습니다. 그것이 클라우드에서의 Vera Rubin이 할 일입니다. 이제 여러분은 비서의 혜택을 누릴 수 있습니다. 한 명의 비서만 필요한 것이 아닙니다. 다양한 종류의 비서를 둘 수 있으며, 이 비서들이 서로를 조율할 것입니다. 데스크톱과 노트북에서 실행될 것입니다. 그래서 마이크로소프트와 엔비디아는 완전히 새로운 컴퓨터 라인을 만들기로 했습니다. 텐서 프로세싱과 파라미터 압축을 지원하고, 에이전트를 안전하게 보호할 수 있는 샌드박스 기능을 갖춘 운영체제를 탑재한 세계 최초의 컴퓨터입니다. 에이전트에게 권한을 부여하세요. 노트북의 모든 파일에 접근하게 하는 대신, 특정 파일과 도구, 특정 사람들과만 소통하도록 제한하는 샌드박스 운영체제가 필요합니다. 과거의 워크스테이션, 데스크톱, 노트북을 넘어 전체 라인업을 구성했습니다. 마이크로소프트와 협력해 모든 것을 호환되게 만들었습니다.
젠슨 황: 지난 3년간 우리는 24시간 내내 작업했습니다. 이제 모든 것이 호환됩니다. 호환되지 않는 것이 있다면 알려주십시오. 중요한 모든 애플리케이션을 테스트하고 성능을 벤치마킹했습니다. 놀라운 경험이 될 것입니다. 이제 PC 산업 전체를 초대했습니다. 단 한 명도 빠짐없이 모두가 우리와 함께 컴퓨터를 재창조할 것입니다. 40년 만에 처음으로 PC가 재창조되는 것입니다. PC의 행동 방식이 바뀔 것입니다. 기존의 모든 기능을 더 잘 수행하는 것은 물론, 이제 여러분의 비서가 될 것입니다. 이것이 클라우드 데이터 센터에서 시작해 에이전트 컴퓨팅 패턴으로 이어지는 우리의 발표 내용입니다.