젠슨황 APEC 연설 요약

젠슨황 연설

AI는 도구가 아니라 일을 하는 소프트웨어다. 범용 컴퓨팅에서 가속 컴퓨팅으로의 전환이 진행 중이며, GPU·CUDA 생태계와 AI 팩토리가 핵심 인프라다. 한국은 소프트웨어·과학기술·제조 역량으로 물리적 AI와 로보틱스에 유리하다.

300x250

핵심 내용

• APEC 특별 연설. 한국의 연결력과 조직력 강조.
• 가속 컴퓨팅과 CUDA가 무어의 법칙 둔화를 대체. GPU 단독이 아닌 CUDA X 라이브러리가 경쟁력의 핵심.
• AI는 새로운 컴퓨팅 플랫폼. 학습된 모델이 일을 수행. 컴퓨팅 스택 전 계층이 재구성 중.
• 챗봇은 일부에 불과. 과학·로보틱스 등 다양한 도메인 AI가 동시 전개.
• AI는 공장이 필요. GPU 기반 AI 슈퍼컴퓨터가 지능 토큰을 생산. 각국에 AI 팩토리 확산 전망.
• 선순환 구조 진입. 품질 향상 → 사용자 증가 → 수익성 확보 → CAPEX 확대 → 더 나은 AI.
• 최신 시스템 소개. Grace Blackwell. 랙 단위 GPU 슈퍼컴퓨터. 고전력 고집적 설계.

한국 관련 발표

• 한국은 세 가지 조건 보유. 소프트웨어 역량. 깊은 기술·과학력. 제조 역량.
• 로보틱스와 물리적 AI가 한국의 기회. 공장 전체의 디지털 트윈과 로봇화가 방향.
• 파트너십 확대.
  • 네이버: 한국 내 GPU 6만대 추가. 한국어 LLM 경험 축적.
  • 삼성: HBM 등 메모리와 칩 제조 협력 심화. 5만대 규모 AI 팩토리와 디지털 트윈 추진.
  • SK그룹: HBM과 공장 디지털 트윈. 5만대 규모 AI 팩토리 구축.
  • 현대차: 자율주행 협력. 공장 디지털 트윈 전환. 5만대 GPU 도입 계획.
• 추가 계획. 한국 내 25만대 GPU 추가 구축 발표. 한국을 세계 최상위 AI 인프라 허브 중 하나로 육성.
• 생태계 조성 병행. 대학·연구소·스타트업과 협력해 연구와 산업 적용 확산.

 

메시지

• AI는 산업혁명급 전환.
• 한국은 AI Nation으로 도약할 조건을 갖췄다.
• 엔비디아는 인프라와 생태계 구축을 통해 한국과 장기 협력 의지.

본 내용:

젠슨황 엔비디아창업자 겸 CEO가 APEC 정상회의행사의 마지막날 스페셜세션 무대에올라 약 21분간 AI(인공지능)을주제로 한 특별 연설을펼쳤다. 젠슨황은 하루전인 30일 밤이재용 삼성회장, 정의선현대기아차 회장과가진 치맥회동 이야기로연설을 시작했다. 다음은 젠슨황의특별 연설의전문이다. 여러분 모두만나 뵙게되어 반갑습니다. 정말반갑습니다. 깐부 치킨정말 훌륭하네요. 친구들과 함께치맥을 하며즐거운 시간을보냈습니다. 한국을 즐기는최고의 방법이었습니다. 오늘 여러분앞에서 말씀드릴기회를 주셔서감사합니다. 먼저, 이번 APEC의 놀라운성공에 대해축하드립니다. 이 행사는한국이 얼마나강력한 연결력과통합의 능력을가지고 있는지를보여줍니다. 그리고 무엇보다최태원(Tony Che) 회장님과 조직위원회의 훌륭한 노고에 감사드립니다. 이번 행사는역사적인 APEC이 되었습니다. 이제 산업이야기를 해볼까요. NVIDIA가 속한컴퓨터 산업은지금 근본적인전환기에 있습니다. 컴퓨터는 모든산업에 영향을미치기 때문에, 지금변화는 단순한기술 변화가아니라 인류전체의 도구가바뀌는 순간입니다. 오늘날 거의모든 산업이하나의 거대한플랫폼 전환(Platform Shift)— 우리가인공지능(AI)’이라부르는 변화에의해 영향을받고 있습니다. 우리의 여정은 30년전으로 거슬러올라갑니다. 그때 우리는새로운 방식의컴퓨팅을 발명하고자 했습니다. 우리가 창조한그 접근법이바로 ‘가속컴퓨팅(Accelerated Computing)’입니다. 우리는 오래전에깨달았습니다. 기존의 컴퓨터로는 풀 수 없는문제를 해결하기위해서는 전혀새로운 컴퓨팅모델이 필요하다는 사실을요. 그것은 또하나의 이점이있습니다. 무어의 법칙(Moore’s Law)이 한계에다다랐을 때, 이것이컴퓨터 산업이앞으로 나아갈새로운 길이될 수있다는 점입니다. 33년이 지난지금도 우리는매 세대의반도체 공정기술을 통해더 많은트랜지스터를 만들어낼수 있습니다. 하지만 트랜지스터의 성능과 전력 효율향상 속도는크게 둔화되었습니다. 그럼에도 우리는가속 컴퓨팅(accelerated computing) 덕분에, 우리가 상상할수 있는한계까지 계속컴퓨팅의 확장을이어갈 수있게 되었습니다. 바로 지금우리는 플랫폼의전환(platform shift)을 목격하고있습니다. 이 플랫폼전환이 바로 GPU를만들고, 우리가 ‘쿠다(CUDA)’라고 부르는 모델을발명하게 된이유였습니다. 그러나 GPU만으로는 그저하나의 칩(CHIP)에불과합니다. 이 새로운컴퓨팅 접근법에는 엄청난 양의 알고리즘과 소프트웨어 개발이 필요합니다. 우리는 그것을‘CUDA X 라이브러리’라고부릅니다. 많은 사람들이이것에 대해말하지 않지만, 이것이야말로 엔비디아의 보물입니다. 이 라이브러리 덕분에 우리는 가속컴퓨팅을 실제산업 현장에적용할 수있습니다. 예를 들어삼성과 함께진행하는 반도체리소그래피(ComputationalLithography) 작업, 또는 딥러닝과로보틱스 분야에서한국의 여러기업들과 진행하는협업, 양자물리학(Quantum Physics), 양자컴퓨팅(Quantum Computing), 분자역학(Molecular Dynamics), 유체역학(Fluid Dynamics), 로보틱스, 그리고 물론인공지능(AI)까지 — 모두이 CUDA X 라이브러리 덕분에가능해졌습니다. 이 라이브러리들은 우리 회사에 새로운시장을 열어주었으며, 바로이 라이브러리들이야 말로 엔비디아의 컴퓨팅접근 방식이전 세계다양한 산업분야에서 활용될 수있게 한핵심 이유입니다. 하지만 이모든 것은매우 겸손한시작(humble beginning)에서 출발했습니다. 그래서 오늘저는 여러분께엔비디아의 기술이무엇을 할수 있는지보여드리기 위해짧은 영상하나를 준비했습니다. 오늘로부터 정확히 33년이지났습니다. 사실 저는한국에 오기시작한 지 30년이되었고, 엔비디아(NVIDIA)가 한국에진출한 지도그 즈음이었습니다. 우리는 함께비디오 게임산업(video game industry)을 만들어냈습니다. 제가 지포스(GPU: GeForce)를 한국에처음 소개한것은 25년 전이었습니다. 그리고 어젯밤, 우리는한국의 e스포츠 게이머들과 PC 게이머들과 함께 ‘지포스 25주년(25 years of GeForce)’을기념하는 멋진축하 행사를가졌습니다. 정말 놀라운밤이었습니다. 그래서 저는여러분을 위해짧은 영상을하나 준비했습니다. 하지만이 영상을보실 때기억해야 할한 가지가있습니다. 이 영상속의 어떤장면도 애니메이션(animation)이 아닙니다. 모든것은 시뮬레이션(simulation)입니다. 제가 보여드릴모든 것은수학(Mathematics), 그리고 그것을가능하게 만드는컴퓨터 알고리즘(Computer Algorithms)입니다. 자, 이제 영상을보시죠. (영상 시청후) 이 산업은정말 놀랍습니다. 기술이 지금까지얼마나 멀리발전해왔는지, 그리고 방금여러분이 본것이 얼마나근본적으로 새로운컴퓨팅 방식인지를 생각해보면 경이롭습니다. 그중 하나가가속 컴퓨팅(accelerated computing)이고, 여러분이 지금보고 있는또 다른것은 바로인공지능(Artificial Intelligence)입니다. 인공지능은 물론모든 산업에영향을 미치고있습니다. 대부분의 사람들은인공지능을 ‘챗봇(chatbot)’으로생각합니다 — 그렇게생각하는 것도당연합니다. ChatGPT가 인공지능을 혁신시켰고,AI를 모든사람의 손안에넣었기 때문입니다. 하지만인공지능은 그보다훨씬 더많은 것을의미합니다. 지금부터 저는인공지능이 여러분에게 어떤 의미인지, 그리고 우리가속한 산업에서그것이 어떤의미를 가지는지말씀드리겠습니다. 그래서 여러분이앞으로 AI와 어떻게함께 나아갈수 있을지감을 잡게되길 바랍니다. 먼저, 인공지능은 완전히새로운 컴퓨팅플랫폼입니다. 과거의 소프트웨어는 사람이 직접 코드를작성하는 수작업형(hand-coded) 방식이었습니다. 하지만 이제소프트웨어는 컴퓨터스스로 학습하는방식으로 만들어집니다. 우리는 컴퓨터를훈련(training) 시킵니다. 우리가 원하는작업을 수행할수 있도록모델(Model)을 학습시키는 것입니다. 인공지능은 GPU 위에서 작동합니다. 반면에 사람이직접 코드를작성한 소프트웨어는 CPU 위에서실행됩니다. 이제 에너지칩, 인프라, 시스템 소프트웨어, AI 모델, 애플리케이션 등 컴퓨팅의 모든계층이 완전히재구성되고 있습니다. 생각해 보십시오— 컴퓨터 산업은지난 60년 동안거의 동일한구조를 유지해왔습니다. 그런데 이제 AI와가속 컴퓨팅덕분에, 컴퓨팅 스택의모든 계층이근본적으로 바뀌고있습니다. 지금까지 만들어진컴퓨터들, 즉 수조달러어치의 기존시스템들이 이제는새로운 컴퓨팅플랫폼으로 전환되어야 하는 시대가 된것입니다. AI에 대해두 번째로알아야 할점은, ‘트랜스포머(Transformers)’ 모델이엄청난 성공을거두었지만 그것이 AI의전부는 아니라는것입니다. AI에는 언어(Language)를 다루는모델도 있지만, 우리가다루고자 하는정보의 종류는그것보다 훨씬다양합니다. 예를 들어, 화학(Chemistry), 단백질(Proteins), 물리학(Physics), 양자물리(Quantum Physics), 그리고 다양한과학 분야를위한 AI가 있습니다. 또 로보틱스(Robotics)처럼 물리적세계를 이해하는 AI도존재합니다. AI는 정말로다양하고 방대합니다. 세상의모든 분야를포괄하기 위해필요한 알고리즘의 수는 헤아릴 수없을 정도입니다. ChatGPT와 같은챗봇은 그중하나일 뿐입니다. 그러나 놀라운점은 — 이수많은 AI 모델들이 함께존재함으로써, 우리는 수많은산업과 응용분야를 혁신할수 있다는것입니다. 그렇기 때문에지금 AI가 전세계 거의모든 산업에영향을 미치고있는 것입니다. 세상에 ‘지능(intelligence)’이불필요한 산업은존재하지 않습니다. 이것이아주 중요한관찰입니다. 과거의 기술, 과거의소프트웨어는 인간이사용하는 도구(tool)였습니다. 엑셀(Excel)은 도구입니다. 웹브라우저(Web Browser)는 도구입니다. 파워포인트(PowerPoint)도 도구입니다. 이것들은모두 인간이사용하는 매우중요한 도구들입니다. 그것(인공지능)은 인간이사용하는 자동차와다를 바없습니다. 또는 인간이사용하는 도구인드라이버(screwdriver)와 망치(hammer)와도 다르지않습니다. 하지만 AI는 ‘도구’가아니라 ‘일(work)’을 수행합니다. 이것이 바로 AI가인류 역사상가장 거대한기술 산업—즉‘도구 산업(tool industry)’, 우리가 알고있는 IT 산업전체를 바꿀수 있는이유입니다. 기존의 IT 산업은 수조달러 규모였지만, AI 산업은전 세계 100조달러 규모의산업을 포괄하며, 그산업들을 더생산적으로 만들고, 세계 GDP 성장에기여할 수있습니다. 그리고 또하나 중요한점이 있습니다. 기존의소프트웨어와 달리, 인공지능은 ‘공장(factory)’이필요합니다. AI는 인류역사상 에너지를변환(Transform Energy)하고 지속적으로 계산을 수행해야 하는첫 번째기술입니다. 엔비디아는 이러한목적을 위해 GPU 기반 AI 슈퍼컴퓨터(AI Supercomputer)를 구축합니다. 이것이 바로모두가 사용할‘지능(intelligence)’을생산하는 공장입니다. AI가생성하는 각토큰(token)은 그시점의 맥락(Context)과 사용자가던지는 질문(Question)에 따라계산됩니다. 즉, 앞으로 세상에는엄청난 수의 AI 공장(AI Factories)이 생겨날것입니다. AI는 모든애플리케이션과 모든산업에 통합될것이기 때문에, AI 인프라스트럭처(AI Infrastructure)는 전세계 모든나라에서 구축될것입니다. 전기(Electricity),인터넷(Internet)이 그러했듯이, 이제는인공지능(AI)도 마찬가지로 각 나라가 자국내에 AI 공장을 세우는시대가 될것입니다. 이것이 바로오늘 우리가이 자리에서이 이야기를나누는 이유이며, 이기술이 모든국가에게 막대한영향을 미치는이유입니다. AI는 하나의산업혁명(Industrial Revolution)입니다. 그것은 컴퓨팅과소프트웨어의 구조(software stack)를 완전히바꿉니다. AI는 도구가아니라 ‘일을하는 소프트웨어’입니다. AI는 거대한산업들을 직접적으로 다루며, 그리고‘공장(factory)’을필요로 합니다. 지난 몇년 동안우리는 놀라운진보(Extraordinary Progress)를 목격했습니다. 그것을가능하게 하는시스템이 바로이것입니다. 이것은 최신엔비디아 시스템,‘Grace Blackwell’입니다. 이것은 거대한 GPU 한대입니다. 무게는 2톤, 150만 개의부품으로 구성되어있으며, 1만 2,000와트(120킬로와트)의 전력을사용합니다. 그리고 이장비는 믿을수 없을만큼 빠른속도로 토큰(token)— 즉,지능(intelligence)을 생성합니다. 이것이 바로오늘날의 GPU입니다. 많은 사람들은여전히 엔비디아의 GPU를게임용 그래픽카드 정도로생각하지만, 이 GPU들은 사실상한 랙(rack) 안에 들어있는 거대한슈퍼컴퓨터입니다. 아마도 사람들이저에게 가장자주 묻는질문은 이것일겁니다. “올해는 무엇이달라졌나요?” 여러분도 보셨겠지만, AI가빠르게 성장하는것처럼, 엔비디아 역시빠르게 성장하고있습니다. 하지만 지난 6개월동안의 성장속도는 그이전과는 비교할수 없을정도로 가속화되었습니다. 그 이유가있습니다. 지난 몇년간 AI는 놀라운발전을 이루었습니다. 이제우리는 한번도 훈련된적이 없는문제들까지도 스스로추론하고(reason), 사고하고(think), 해결할 수있게 되었기때문입니다. AI는 이제‘세 가지스케일링 법칙(three scaling laws)’을갖게 되었습니다. 우리는 아이를가르치듯이 AI에게 정보를기억하고 암기하는법을 가르칩니다. 또한‘사후 학습(post-training)’ 단계를통해 AI가 새로운기술을 수행하는법, 추론(reasoning)하는 법, 생각(thinking)하는 법을배우도록 훈련합니다. 그리고 추론(inference) 단계에 이르면, 오늘날의 AI는단순히 암기된답을 내놓는것이 아니라‘생각하며’ 대답합니다. 무엇보다도, AI의 답변품질은 지난 1년동안 놀라울정도로 향상되었습니다. 그결과, 더 많은사람들이 AI를 사용하게되었습니다. 답이 좋아지면더 많은문제가 해결되고, 더많은 문제가해결되면 더많은 사람들이사용하게 됩니다. 사람들이더 많이사용할수록 AI를 구동하기 위한 연산량(computation)은 계속해서늘어납니다. 즉, AI를 훈련(teach)시키는 과정에서도 AI를사용(use)하는 과정에서도 필요한 계산량은 매우방대합니다. 하지만 중요한점은 이것입니다. 이제 AI가만들어내는 토큰(token)— 즉지능(intelligence)이너무나 뛰어나기때문에, 고객들이 그것에기꺼이 비용을지불하기 시작했다는 것입니다. 이제 토큰이‘수익성 있는토큰(profitable tokens)’이되었습니다. 올해, AI는 드디어수익성이 생겼습니다. 그리고무언가가 수익성이생기면, 우리는 그것을더 많이생산하고 싶어집니다. 마치 반도체칩이나 웨이퍼(wafers), DRAM을 생산할때와 같습니다. 칩생산이 수익성이있다면, 당연히 더많은 공장을지어 더많은 칩을생산하려고 할것입니다. 지금 AI도 마찬가지입니다. AI가수익성이 생겼기때문에, 우리는 더많은 AI를 만들어내는 ‘공장(AIfactories)’을 세우려는단계에 들어섰습니다. 이제 우리는이른바 ‘선순환(virtous cycle)’, ‘AI의 선순환 구조’를달성했습니다. AI 시스템이 좋아지면→ 더 많은사람들이 사용하고→ 사용자가 늘면→ 더 많은수익이 발생하고→ 그 수익으로더 많은공장을 세워→ 더 좋은 AI를만들고 → 그결과 더많은 사람이사용하는 구조입니다. AI의 선순환구조(virtuous cycle of AI)가 도래한것입니다. 이것이 바로지금 전세계에서 기업들의설비 투자(CAPEX)가 폭발적으로 증가하고 있는 이유입니다. 현재 일어나고있는 두가지 근본적인변화가 있습니다. 첫째는, 제가 앞서말씀드렸듯이 범용컴퓨팅(General-PurposeComputing)에서 가속컴퓨팅(Accelerated Computing)으로의 전환(Transition)입니다. 무어의 법칙(Moore’s Law)은 이제완전히 한계에다다랐습니다. 그래서 우리는새로운 계산방식을 필요로하게 되었습니다. 그리고 그토대가 바로엔비디아의 가속컴퓨팅입니다. 둘째로, 그 위에 AI가‘선순환 구조’를달성했습니다. 바로 이것이, 지금기업들이 이전보다훨씬 빠르게 CAPEX(자본 투자)를늘리고 있는이유입니다. 이 변화는한국에서도 똑같이일어날 것입니다. 그리고저는 이것이한국에게 매우특별한 시기(an extraordinary time)라고 생각합니다. 왜냐하면, 플랫폼이 전환되는시기는 모든기술 산업과모든 산업국가에게 결정적인시기이기 때문입니다. 그러나 한국에게는 그보다 더 특별한이유가 있습니다. 전세계에서도 드물게, AI 시대에성공하기 위한세 가지핵심적이고 필수적인조건을 한국은모두 갖추고있기 때문입니다. 첫째로,소프트웨어(software)가 필요합니다. 소프트웨어 전문성(softwareexpertise)은 한국이풍부하게 보유하고 있는 능력중 하나입니다. 둘째로, 깊은 수준의기술력과 과학역량(deep technical andscience capability), 셋째로, 제조 역량(manufacturing capability)입니다. 이 세가지 —소프트웨어, 인공지능기술, 제조 역량—을 결합하면한국은 로보틱스(Robotics)분야에서 진정한기회를 얻을수 있습니다. 이것이 바로다음 세대의물리적 인공지능(Physical AI)입니다. 엔비디아는 이미전 세계곳곳에서 로보틱스분야의 다양한프로젝트를 진행하고있습니다. 이것은 우리가 Figure사와 함께진행하고 있는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robotics) 프로젝트입니다. 또한 우리는 Caterpillar와 협력하여, 그들이로보틱스 산업기업으로 전환할수 있도록돕고 있습니다. 이것은 Agility사의 물류로봇(Logistics Robots)이고, 이것은 Johnson & Johnson의 외과수술용 로봇(Surgical Robots)입니다. 이처럼 기술은이제 로봇시스템이 실제산업 현장전반에 걸쳐확산되는 수준에도달했습니다. 이제 우리는전체 공장(factory) 자체가 로봇으로작동하는 시대를보고 있습니다. 엔비디아는 현재자사 AI 슈퍼컴퓨터를 위한공장을 미국내에 건설중입니다. 우리는 전세계의 기술기업들과 협력하여로봇형 공장(Robotic Factory)을 만들고있습니다. 그 전체공장 자체가하나의 거대한로봇(Giant Robot)이며, 그 안에서로봇들은 인간과협력하며 작업을수행합니다. 이 로봇공장들은 자율주행차(Self-Driving Cars)와 같은로봇형 제품들(Robotic Products)을 생산하게될 것입니다. 즉, 로봇이 로봇을지휘하고, 로봇이 로봇제품을 만드는세상이 되는것입니다. 이것이 바로인공지능의 미래(Futureof Artificial Intelligence)입니다. 그리고 저는이 분야야말로 한국에게 엄청난 기회라고생각합니다. 한국은 이미그 모든요소를 갖추고있습니다. 깊은 기술력, 소프트웨어 역량,인공지능 역량, 그리고 세계적인제조·산업 기반(industrial base)을 가지고있습니다. 이번 주우리는 여러주요 파트너십의 확장(Extensionof Partnerships)을 발표하고 있습니다. 저는 오랫동안한국과 협력해왔고, 정말많은 친구들을두고 있습니다. 예를들어 네이버(Naver)는 우리와협력한 가장초기의 파트너중 하나였습니다. 우리는 함께세계에서 세번째로 큰대형 언어모델(Large Language Model)을 만들었습니다. 그 모델은한국어 기반이었으며, 네이버는한국에서 슈퍼컴퓨터를 구축한 우리의 첫고객 중하나였습니다. 이번 주우리는 네이버와엔비디아가 한국내 GPU 인프라를 6만 개(60,000 GPUs) 추가 확장할것이라고 발표했습니다. 우리는 또한삼성과의 협력(manufacturing partnership)을 강화하고있습니다. 삼성은 엔비디아가 AI 슈퍼컴퓨터 메모리 기술을 발명하는과정에서 가장먼저 협력한파트너였습니다. 우리는 한국에서 HPM 메모리를제조하고 있으며, 물론반도체 칩제조(chip manufacturing)도 삼성과함께 하고있습니다. 이제 우리는한 단계더 나아가, AI를함께 발전시키고, AI 팩토리(AI Factory)를 함께구축하고, 공장의 디지털트윈(Digital Twin)을 함께만들 것입니다. 즉, 파트너십을 대폭확장하여 삼성과함께 5만 개(50,000 GPUs) 규모의 AI 팩토리를 건설하고, SK그룹(SK Group)과는 HPM 메모리뿐 아니라공장 내디지털 트윈구축에서도 협력할것입니다. 그리고 우리는 SK그룹(SK Group)과 함께 5만개(50,000) GPU 규모의 AI 팩토리를 구축할것입니다. 이 팩토리들은 SK의 AI 공장(AI factories)을 위한것입니다. 또한 현대자동차(Hyundai)와는 자율주행차(Autonomous Vehicles)개발을 위해협력하고 있으며, 현대의 공장은앞으로 디지털트윈(Digital Twin)으로 전환될것입니다. 그 공장내부는 로봇형공장(Robotic Factory)으로 변화하여, 로봇들이서로 협력하며로봇형 자동차(Robotic Cars)를 조립하게될 것입니다. 현대 역시자사 AI 팩토리 구축을위해 5만 개의 GPU를도입할 예정입니다. 이번 주우리는 또하나의 큰계획을 발표했습니다. 한국내에 25만(250,000) 개의 GPU를 추가로구축할 예정입니다. 이로써 한국은전 세계에서가장 큰 GPU 및 AI 인프라국가 중하나가 될것입니다. 그리고 마지막으로, 정말중요한 점이있습니다. 우리는 AI 인프라스트럭처(AI Infrastructure)만 구축하는것이 아니라, 한국의 AI 생태계(Ecosystem) 자체를 함께만들어가야 합니다. 그래서 우리는한국의 AI 연구자들(AI researchers), 한국의 대학들(Korean universities)— 예를들어 KIST와 같은훌륭한 연구기관, 그리고 혁신적인스타트업들(Startups)과 협력하고있습니다. 그들이 AI로부터 실질적인혜택을 누릴수 있는환경(Environment)을 만들기위해서입니다. 이를 통해 AI 스타트업, 정부, 교육기관, 그리고 기존대기업들이 함께협력하는 풍부한 AI 생태계가한국에 형성될것입니다. 지금은 정말특별한 순간(an extraordinary time)입니다. 저는 엔비디아를 따뜻하게 맞이해준 모든분들께 깊이감사드립니다. 지난 30년 동안우리는 함께걸어왔습니다. 그리고 오늘, 우리는새로운 여정(New Journey)의 출발점에서 있습니다. 여러분은제가 엔비디아를 만들어온 여정의 일부였습니다. 이제 저는한국이 ‘AI 국가(AI Nation)’로성장하는 여정의일부가 될수 있음에깊은 영광과감사를 느낍니다. 여러분의 AI 프런티어(AI Frontier)를 향한도전을 진심으로응원합니다. 정말 감사합니다.