'AI 시대의 스티브 잡스' 젠슨 황: 엔비디아를 이끈 비전과 리더십

엔비디아(NVIDIA)의 CEO, 젠슨 황(Jensen Huang)은 단순한 기업가를 넘어, 인공지능(AI) 시대를 열고 이끄는 비저너리로 평가받고 있습니다. 그의 리더십 아래 엔비디아는 세계를 주름잡는 그래픽 카드 제조업체에서 벗어나 AI 혁신의 핵심 동력으로써 고가의 GPU를 공급하는 기업으로 자리매김했습니다. 오늘은 'AI 시대의 스티브 잡스'라 불리는 젠슨 황의 비전과 리더십에 대해 이야기해보겠습니다.

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A. 앤비디아 개론

1. 게이머를 넘어 AI 시대를 내다본 혜안

1993년, 젠슨 황은 크리스 말라코프스키, 커티스 프리엠과 함께 엔비디아를 공동 창업했습니다. 당시 엔비디아는 PC 게임 시장의 3D 그래픽 혁명을 이끌며 빠르게 성장했습니다. 하지만 젠슨 황은 여기서 멈추지 않았습니다. 그는 GPU(그래픽 처리 장치)의 방대한 병렬 처리 능력이 그래픽 렌더링을 넘어 과학 계산, 그리고 궁극적으로 AI에 엄청난 잠재력을 가지고 있음을 일찍이 간파했습니다.

2000년대 중반, 엔비디아가 GPU의 범용 컴퓨팅(GPGPU) 기술을 개발하고 CUDA(쿠다) 플랫폼을 선보였을 때, 많은 이들이 그 중요성을 깨닫지 못했습니다. 그러나 젠슨 황은 꾸준히 연구 개발에 투자하며 학계와 연구자들을 지원했습니다. 이는 훗날 딥러닝이 GPU의 병렬 처리 능력에 힘입어 폭발적으로 성장하는 기반이 되었습니다. 그의 선견지명이 없었다면 오늘날 엔비디아가 AI 시장을 선도하는 위치에 오르기 어려웠을 것입니다.

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2. '가속 컴퓨팅'이라는 명확한 비전 제시

젠슨 황은 엔비디아의 정체성을 **'가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)'**으로 정의했습니다. 이는 단순히 빠른 컴퓨터를 만드는 것이 아니라, GPU를 통해 CPU만으로는 해결하기 어려운 복잡한 문제를 훨씬 빠르게 처리하는 것을 목표로 합니다.

이러한 비전은 AI, 데이터 과학, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 다양한 분야에서 엔비디아가 핵심적인 역할을 수행하는 동기가 되었습니다. 그는 GPU가 단순한 그래픽 카드가 아니라, 미래 컴퓨팅의 '엔진'임을 설파하며 시장을 설득했고, 실제로 엔비디아의 기술은 자율주행, 로봇 공학, 헬스케어 등 거의 모든 산업 분야에 스며들고 있습니다.

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3. 끊임없는 혁신과 투자

젠슨 황의 리더십 아래 엔비디아는 혁신을 멈추지 않았습니다. CUDA 플랫폼을 꾸준히 발전시키고, AI 칩인 '텐서 코어(Tensor Core)'를 개발하며 AI 연산에 최적화된 하드웨어와 소프트웨어 생태계를 구축했습니다. 또한, 소프트웨어와 서비스의 중요성을 강조하며 AI 개발자들이 엔비디아 플랫폼 위에서 쉽게 혁신할 수 있도록 지원했습니다.

최근에는 AI 인프라 구축의 핵심인 데이터센터 GPU 시장을 거의 독점하며 AI 시대의 '골드 러시'에서 곡괭이를 파는 역할을 톡톡히 하고 있습니다. 이러한 지속적인 투자와 혁신은 젠슨 황의 강력한 비전과 실행력이 있었기에 가능했습니다.

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4. 독특한 리더십 스타일과 대중과의 소통

젠슨 황은 특유의 검은색 가죽 재킷과 진솔한 소통 방식으로도 유명합니다. 그는 기술 컨퍼런스에서 직접 나서서 신기술을 발표하고, 복잡한 내용을 대중이 이해하기 쉽게 설명하는 데 능숙합니다. 그의 발표는 단순한 제품 소개를 넘어, 미래 기술에 대한 강력한 비전을 제시하며 사람들에게 영감을 불어넣습니다.

또한, 그는 직원들에게 '인생을 후회 없이 살라'는 메시지를 전하며, 실패를 두려워하지 않는 도전 정신을 강조합니다. 이러한 그의 리더십 스타일은 엔비디아의 혁신적인 기업 문화를 형성하는 데 큰 영향을 미쳤습니다.

 

B. 핵심기술

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1. GPGPU와 CUDA의 선견지명: 젠슨 황은 일찍이 GPU가 그래픽 렌더링을 넘어 일반적인 복잡한 계산에도 탁월하다는 통찰력을 가지고 있었습니다. 이를 바탕으로 엔비디아는 2006년 **CUDA(Compute Unified Device Architecture)**라는 프로그래밍 플랫폼을 개발했습니다. 이는 개발자들이 GPU를 활용해 다양한 병렬 처리 작업을 수행할 수 있도록 길을 연 결정적인 순간이었습니다.
2. AI(딥러닝)와의 만남: GPU의 AI에 대한 진정한 '아하! 모먼트'는 주로 2012년 이미지넷(ImageNet) 대회에서 발생합니다. 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수팀이 엔비디아의 GPU(GTX 580)를 사용하여 딥러닝 모델을 훈련시키고 압도적인 성능을 보이면서, GPU가 AI 학습에 얼마나 강력한지 전 세계에 입증되었습니다. 젠슨 황은 이 사건을 통해 GPU가 게임을 넘어 AI의 핵심이 될 것이라는 확신을 더욱 굳건히 했습니다.
3. 암호화폐 채굴과의 관계: 비트코인 등 암호화폐 채굴에 GPU가 사용된 것은 사실입니다. 특히 이더리움(Ethereum) 채굴은 GPU의 병렬 처리 능력을 적극적으로 활용했습니다. 하지만 젠슨 황이 직접적으로 채굴 현장을 보고 AI에 대한 영감을 받았다는 구체적인 일화는 대중적으로 알려져 있지 않습니다. 오히려 그는 비트코인 채굴이 ASIC(주문형 반도체) 위주로 이루어진다는 점을 언급하며, 엔비디아가 비트코인 채굴에 '전혀 관여하지 않는다'고 선을 그은 적도 있습니다. 다만, 이더리움처럼 GPU를 사용하는 가상화폐들이 GPU를 '분산형 슈퍼컴퓨터'로 활용하는 것에 대해서는 인지하고 있었습니다. 특히 2017년~2018년, 그리고 2020년~2021년의 가상화폐 시장 호황기에는 GPU의 품귀 현상과 가격 폭등이 심각하게 발생했습니다. 이는 주로 **이더리움(Ethereum)**과 같은 알트코인 채굴 때문이었습니다.

 

C. 엔비디아 GPU, AI 시대를 예견한 통찰력의 결과물인가, 우연한 기회인가?

혹, 사람들은 "엔비디아가 AI를 위해 준비했다기보다는, 성능 좋은 그래픽카드를 만들다 보니 병렬 처리에 유리한 성능을 갖추게 되었고, 이것이 대규모 학습에 필요한 AI에 최적의 하드웨어가 된 것 아닌가?"라는 의문이 들수 있다.

결론부터 말씀드리자면, 두 가지 관점 모두 일리가 있지만, 엔비디아가 단순한 우연을 넘어선 '전략적인 비전'을 가지고 있었다고 보는 것이 더 정확합니다. 즉, 물들어올때 노를 저어서 성공요인을 극대화 시키는 지도자의 리더십이 발휘되었다는 말인것이다.

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1. '우연한' 시작: GPU의 태생적 병렬 처리 능력

말씀하신 것처럼, GPU는 3D 그래픽 렌더링이라는 본래의 목적을 위해 개발되었습니다. 픽셀 하나하나의 색상을 동시에 계산하고 수많은 다각형을 처리해야 하는 그래픽 작업의 특성상, GPU는 처음부터 수천 개의 작은 연산을 동시에 처리하는 병렬 처리 능력을 갖추도록 설계되었습니다. 이는 CPU가 소수의 강력한 코어로 복잡한 직렬 연산을 빠르게 처리하는 것과는 대조적입니다.

이러한 GPU의 병렬 처리 능력은 AI, 특히 딥러닝의 핵심 요구 사항과 완벽하게 맞아떨어졌습니다. 딥러닝 모델은 수많은 매개변수를 가지고 있고, 방대한 데이터를 기반으로 수많은 행렬 곱셈과 같은 단순하지만 반복적인 연산을 병렬로 수행해야 합니다. GPU는 이 작업에 최적화된 하드웨어 구조를 가지고 있었죠. 이 부분만 본다면, GPU가 '우연히' AI에 적합한 하드웨어가 되었다고 볼 수 있습니다.

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2. '전략적인' 전환: 젠슨 황의 통찰력과 엔비디아의 투자

그러나 엔비디아의 성공은 단순히 GPU의 태생적 특성 덕분만은 아닙니다. 여기에는 젠슨 황 CEO의 탁월한 비전과 엔비디아의 과감한 전략적 투자가 결정적인 역할을 했습니다.

• GPGPU와 CUDA 플랫폼 개발 (2006년): 엔비디아는 이미 2000년대 중반부터 GPU를 그래픽 처리뿐만 아니라 일반적인 범용 컴퓨팅(GPGPU: General-Purpose computing on Graphics Processing Units)에도 활용할 수 있도록 하는 연구 개발에 착수했습니다. 이 결과로 탄생한 것이 **CUDA(Compute Unified Device Architecture)**라는 프로그래밍 플랫폼입니다. 이는 개발자들이 GPU의 병렬 처리 능력을 다양한 과학 계산, 시뮬레이션, 그리고 나중에는 AI 분야에서 활용할 수 있도록 길을 터주었습니다. 이는 GPU가 AI에 우연히 적합했더라도, 엔비디아가 이를 '범용 연산'에 활용하도록 미리 준비하지 않았다면 AI 혁명을 이끌 수 없었을 것입니다.
• 딥러닝 혁명의 포착 (2012년): 2012년 이미지넷(ImageNet) 대회에서 제프리 힌튼 교수팀이 엔비디아 GPU를 활용하여 딥러닝 모델의 성능을 획기적으로 향상시켰을 때, 젠슨 황은 이 사건의 중요성을 즉시 알아봤습니다. 그는 GPU가 AI의 '엔진'이 될 것임을 확신하고, 이후 엔비디아의 모든 자원과 개발 방향을 AI 컴퓨팅에 최적화하는 데 집중했습니다.
• AI 생태계 구축 노력: 엔비디아는 단순히 하드웨어(GPU)만 파는 데 그치지 않았습니다. CUDA를 기반으로 AI 개발에 필요한 다양한 라이브러리, 프레임워크 지원(TensorFlow, PyTorch 등), 개발자 도구 등을 적극적으로 제공하며 강력한 AI 소프트웨어 생태계를 구축했습니다. 이는 AI 개발자들이 엔비디아 GPU를 쉽게 활용하고, 더 나아가 엔비디아 플랫폼에 종속되도록 만들었습니다.

 

D.  잰슨 황, 실수는 하지만 바로 사과했다.

1. "양자 컴퓨터 상용화에 20년은 걸릴 것" 발언 및 사과 (2025년 GTC 행사) 가장 최근에 논란이 되었고, 그가 직접 공개적으로 사과한 사례입니다.
   • 발언 내용: 젠슨 황은 과거 "유용한 양자 컴퓨터가 나오는 데 20년은 걸릴 것"이라고 예측했습니다. 이는 양자 컴퓨터 관련 기업들의 주가에 부정적인 영향을 미쳤습니다.
   • 사과 및 해명: 2025년 엔비디아 연례 개발자 회의(GTC)에서 열린 '퀀텀 데이' 행사에서 그는 이 발언에 대해 사과했습니다. 그는 자신이 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼을 구축하는 데 20년이 걸렸기에 5년, 10년이라는 범위는 양자 컴퓨터의 복잡성을 고려할 때 너무 짧다고 생각했으며, 발언 다음 날 관련 기업들의 주가가 폭락한 것을 보고 '이 기업들이 상장사였느냐'고 놀랐다고 너스레를 떨며 사과했습니다. 동시에 양자컴퓨터 기업 CEO들을 초대하여 그들의 기술과 미래를 소개할 기회를 제공하기도 했습니다.
2. 삼성전자 HBM 관련 발언 (CES 2025)
   • 발언 내용: CES 2025 기조연설 후 기자들과의 Q&A 세션에서 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM(고대역폭 메모리)을 만드는지 모르겠다는 뉘앙스의 발언을 하여 국내 시장에 논란이 되었습니다. 또한, 삼성전자 HBM의 엔비디아 납품 테스트와 관련하여 "성공할 것", "수요일이 오는 것처럼 분명하다"고 언급했으나, 이후 삼성의 HBM이 발열 문제 등 하자가 심하다는 식의 보도가 나오면서 시장에 혼란을 주기도 했습니다.
   • 정정 및 해명: 논란이 확산되자 젠슨 황은 하루 만에 입장을 바꿔 삼성전자의 GDDR7 제품이 RTX 50 시리즈에 탑재된다고 언급하며 삼성과의 협력을 강조했습니다.
3. "더 이상 아이들에게 코딩을 가르칠 필요가 없다" 발언 (2024년 세계정부정상회의)
   • 발언 내용: 젠슨 황은 두바이에서 열린 세계정부정상회의에서 "더 이상 아이들에게 코딩을 가르칠 필요가 없다. 모든 걸 AI가 대신해 줄 것이니, 코딩 배울 시간에 다른 전문 지식을 익히는 게 낫다"고 주장했습니다. 그는 "인간이 바로 프로그래밍 언어다. AI가 모든 사람을 프로그래머로 만들어 줄 것"이라고 덧붙였습니다.
   • 논란: 이 발언은 기술 커뮤니티에서 큰 논란을 불러일으켰습니다. 많은 비판자들은 이 발언이 AI 의존도를 높여 엔비디아의 제품 판매를 늘리려는 의도라고 지적했으며, 여전히 코딩 교육의 중요성을 강조했습니다. 이 발언에 대해 직접적인 '사과'는 없었지만, 논란이 크게 불거졌던 사례입니다.

이 외에도 과거에는 GTX 970 VRAM 사양 논란 (2015년, 4GB VRAM이라고 광고했지만 실제로는 3.5GB만 효율적으로 사용 가능하여 집단 소송으로 이어짐) 등 엔비디아 제품과 관련된 논란이 있었고, 당시 젠슨 황이 직접적으로 사과하지는 않았지만 회사가 보상을 제공했습니다.

 

젠슨 황은 때때로 매우 과감하고 직설적인 발언으로 주목을 받는데, 이 때문에 논란이 발생하거나 의도치 않게 시장에 영향을 미치는 경우가 있습니다. 하지만 그는 논란이 발생했을 때 이를 회피하기보다는 직접 해명하거나 사과하는 모습을 보이기도 합니다.

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결론: 우연을 기회로 만든 비전과 실행력

결론적으로, GPU가 태생적으로 병렬 처리에 강하다는 것은 사실이지만, 그 잠재력을 AI라는 거대한 흐름과 연결시키고, 이를 현실화하기 위한 기술적, 사업적 준비를 미리 해둔 것은 엔비디아와 젠슨 황의 '선견지명'이자 '전략적인 선택'이었다고 보는 것이 더 정확합니다.

그들은 GPU의 강점을 활용하여 AI 시대의 핵심 인프라를 구축하겠다는 명확한 비전을 가지고 꾸준히 투자했기에, AI 혁명의 선두 주자가 될 수 있었습니다. 만약 이러한 비전과 준비가 없었다면, GPU는 여전히 주로 게임이나 그래픽 작업에만 사용되는 하드웨어에 머물렀을 수도 있었을 것이다.

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GPU의 AI 적합성이 '우연'으로 시작되어 '필연'의 결과가 된 엔비디아의 스토리에 대해 어떻게 생각하시나요? 여러분의 의견도 궁금합니다!

참고자료:

https://namu.wiki/w/%EC%A0%A0%EC%8A%A8%20%ED%99%A9

젠슨 황

https://blogs.nvidia.co.kr/blog/jensen_interview1/

엔비디아의 CEO, 젠슨 황이 전하는 인공지능의 현주소 – 인터뷰 (part.1/2) - NVIDIA Blog Korea

https://www.bbc.com/korean/articles/cj30kzxrmj2o

CES 2025 엔비디아: 젠슨 황 CEO, 차세대 GPU 공개 - BBC News 코리아

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2025/03/19/4RA4UZFFBFAZLEC6UTARXMULHA/

[르포] 젠슨 황 “AI 시대, 최대치로 스케일 업”...차세대 GPU 파인만 공개

https://www.chosun.com/international/international_general/2025/05/19/45FXDUJX45GRNKM73KAUBZSBMI/

젠슨 황 “AI라는 선물 준 대만에 슈퍼컴퓨터 구축…세계적 인프라 갖출 것”

https://www.joongang.co.kr/article/25328886

젠슨황, 두 달만에 무릎 꿇렸다…“치매도 고친다” 양자컴 진격 | 중앙일보