[CES 2026 특집] EP.01 부록 엔비디아의 '큰 그림'은 파트너를 보면 완성된다

 

CES 2026 특집 · EP.01 부록

엔비디아의 '큰 그림'은
파트너를 보면 완성된다

지멘스부터 벤츠까지, '물리적 AI' 연합군 해부.
왜 하필 이 기업들인가? 비즈니스 전략적 필연을 분석한다.

2026년 1월 Fero's Room CES 2026 특집

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01

왜 하필 '이 기업들'인가

본문에서 젠슨 황의 핵심 메시지를 다뤘어요. 하지만 한 가지 질문이 남죠.

"왜 하필 이 기업들인가?"

이 부록은 그 질문에 답합니다. 엔비디아가 지멘스, 벤츠, 캐터필러, 보스턴 다이내믹스와 손잡은 이유는 단순한 기술적 시너지가 아니에요. 이건 비즈니스 전략적 필연입니다.

물리적 AI의 도전 과제: '실패 비용'의 문제

먼저 이해해야 할 게 있어요. 물리적 AI는 디지털 AI와 근본적으로 다른 도전 과제를 안고 있거든요.

챗봇이 잘못된 답변을 내놓으면? 수정하면 돼요. 하지만 자율주행차나 산업용 로봇의 오류는 인명 피해나 막대한 자산 손실로 직결됩니다. 물리적 AI는 높은 지능뿐만 아니라, 완벽에 가까운 안전성과 신뢰성을 담보해야 해요.

그래서 엔비디아는 시뮬레이션과 엣지 컴퓨팅을 결합한 새로운 아키텍처를 제시했고, 이를 실현할 수 있는 각 산업의 절대 강자들과 손을 잡은 거예요.

핵심 프레임워크

3-컴퓨터 법칙 — 물리적 AI 구축을 위한 필수 파이프라인: 학습(Train) → 시뮬레이션(Simulate) → 실행(Execute)

단계	역할	핵심 질문
1. Train (학습)	슈퍼컴퓨터가 AI의 '뇌'를 만든다	누가 가장 강력한 연산 능력을 제공하는가?
2. Simulate (시뮬레이션)	AI가 가상 세계에서 무한히 연습한다	누가 가장 정교한 가상 환경을 구축하는가?
3. Execute (실행)	훈련된 AI가 현실에서 판단하고 움직인다	누가 가장 큰 현실 세계 시장을 갖고 있는가?

엔비디아는 1단계(Train)를 직접 장악하고, 2~3단계는 각 산업의 '절대 강자'들과 연합해요. 이 파트너들이 바로 지멘스, 벤츠, 캐터필러, 그리고 로보틱스 생태계입니다.

지금부터 각 파트너가 이 파이프라인에서 어떤 역할을 수행하며, 왜 엔비디아에게 '이 기업이어야만 했는지' 비즈니스 관점에서 해부할게요.

02

3-컴퓨터 법칙: 파이프라인의 해부

파트너십을 이해하려면 먼저 엔비디아의 '3-컴퓨터 법칙'을 깊이 들여다봐야 해요. 이 세 가지 컴퓨터는 데이터의 흐름을 통해 하나의 거대한 루프(Loop)를 형성하며, 물리적 AI의 진화를 가속화하는 핵심 메커니즘으로 작동합니다.

1️⃣

제1 컴퓨터: 학습 (NVIDIA DGX)

AI 모델을 학습시키는 거대한 '뇌'. 수십억~수천억 파라미터의 파운데이션 모델을 훈련시킵니다. 인터넷 텍스트뿐 아니라 3D 공간 정보, 로봇 관절 데이터, 물리 법칙이 학습의 주재료가 됩니다.

2️⃣

제2 컴퓨터: 시뮬레이션 (Omniverse + Cosmos)

엔비디아 전략의 가장 독보적인 차별화 포인트. 현실에서 직접 훈련시키면 위험하고 비싸니까, 가상 세계에서 수백만 번의 시행착오를 겪게 합니다. 현실에서 발생할 사고 상황이나 희귀한 엣지 케이스를 무한대로 생성해서 AI의 견고성을 높여요.

3️⃣

제3 컴퓨터: 실행 (Jetson Thor / DRIVE Thor)

실제 로봇/차량에 탑재되어 실시간 추론을 수행하는 온디바이스 AI. 통신 지연이 허용되지 않는 현장에서 클라우드 없이도 판단하고 행동합니다. 젯슨 토르는 2,070 TFLOPS 연산 능력과 128GB 메모리로 LLM을 엣지에서 직접 구동해요.

구분	제1 컴퓨터 (Training)	제2 컴퓨터 (Simulation)	제3 컴퓨터 (Execution)
핵심 하드웨어	DGX / H100, B200 클러스터	OVX / RTX Server	Jetson Thor / DRIVE Thor
핵심 소프트웨어	AI Enterprise, NeMo	Omniverse, Cosmos, Isaac Sim	Isaac, Metropolis, DriveOS
주요 기능	파운데이션 모델 학습	합성 데이터 생성, 가상 검증	실시간 추론, 제어, 행동
비즈니스 모델	인프라 판매 및 클라우드 서비스	소프트웨어 라이선스 및 구독	칩셋 판매 및 임베디드 라이선스
전략적 가치	AI 지능의 원천	현실과 가상의 가교	물리적 구현체

💡 CEO 인사이트

로봇이나 자율주행에 투자한다면, 학습-시뮬레이션-실행 인프라를 모두 갖췄는지 점검하세요. 하나라도 빠지면 물리적 AI는 작동하지 않아요. 이것이 엔비디아가 파트너십을 통해 구축하려는 '완전한 파이프라인'의 본질입니다.

03

시뮬레이션의 지배자: 지멘스(Siemens)

왜 지멘스인가

물리적 AI의 성패는 시뮬레이션 단계에 달려있어요. 현실에서 로봇이나 자율주행차를 직접 학습시키는 건 막대한 비용과 예측 불가능한 위험을 수반하거든요.

그렇다면 질문은 이거예요: "누가 가장 정교한 가상 세계를 만들 수 있는가?"

답은 지멘스입니다. 지멘스의 'Xcelerator'는 전 세계 제조업체가 사용하는 설계·시뮬레이션 소프트웨어 묶음이에요. 쉽게 말해, 공장을 짓기 전에 컴퓨터로 먼저 돌려보는 도구죠. 보잉의 항공기, BMW의 생산라인, 화이자의 제약 공정이 모두 이 소프트웨어 위에서 설계됩니다.

핵심 개념

IT/OT 융합 — 지멘스(공장 자동화 OT의 절대 강자)와 엔비디아(그래픽·AI 연산 IT의 최강자)의 결합은 물리적 공장과 디지털 기술의 완벽한 융합을 의미한다

파트너십의 구조: 서로가 서로의 영업사원

엔비디아의 실시간 3D 협업 플랫폼 '옴니버스(Omniverse)'와 지멘스의 Xcelerator가 결합하면 '산업용 디지털 트윈'이 완성돼요. 개별 제품 설계를 넘어, 공장 전체, 물류 시스템, 나아가 도시 전체를 가상 공간에 복제할 수 있어요.

🤝 상호 이득 구조

엔비디아가 얻는 것

지멘스의 고객 기반(전 세계 제조업체)에 대한 접근권. 칩과 소프트웨어 판매 채널 확보.

지멘스가 얻는 것

엔비디아 GPU로 Xcelerator 시뮬레이션 속도 10배 이상 향상. 경쟁사 대비 압도적 성능 우위.

더 흥미로운 건 상호 의존 구조예요. 엔비디아는 지멘스의 EDA(전자설계자동화) 툴로 차세대 칩을 설계하고, 지멘스는 엔비디아의 GPU로 Xcelerator 성능을 높여요. 서로가 서로의 가장 중요한 고객이자 공급자가 되는 거죠. 이 관계는 경쟁자들이 쉽게 넘볼 수 없는 전략적 해자(moat)를 형성합니다.

핵심 산출물: 디지털 트윈 컴포저

2026년 중반 출시 예정인 '디지털 트윈 컴포저'는 이 파트너십의 핵심 산출물이에요.

🏭 가상 커미셔닝(Virtual Commissioning)이란?

• → 전통적으로 공장을 지을 때는 설비 설치 후 시운전하며 오류를 잡는 데 막대한 비용과 시간이 소요됐어요
• → 디지털 트윈 컴포저를 사용하면, 가상 공간에서 공장을 짓고 PLC 코드까지 완벽하게 테스트한 후 실제 공장에 적용하기만 하면 돼요
• → "원자가 움직이기 전에 비트가 먼저 움직인다"는 젠슨 황의 철학이 구현된 거예요
• → 복잡한 코딩 없이도 물리적 공장과 실시간 연동되는 디지털 트윈을 생성할 수 있어서, 중소 제조 기업들까지 산업용 메타버스로 끌어들일 수 있어요

📦 실제 사례: 펩시코(PepsiCo)

펩시코는 이 파트너십의 초기 수혜자예요. 옴니버스 기반 디지털 트윈을 활용해 전 세계 600개 이상의 유통 센터와 공장을 최적화하고 있어요. 생산 라인의 병목 현상을 시뮬레이션으로 미리 예측하고, AI 비전 검사 시스템을 가상 환경에서 훈련시킨 후 배포해요. 결과는? 에너지 효율 향상과 제품 불량률의 획기적 감소. 엔비디아 기술이 첨단 테크 기업뿐 아니라 식음료(F&B) 같은 전통 소비재 산업까지 혁신할 수 있음을 증명한 사례입니다.

"당신은 컴퓨터 안에서 설계되고, 컴퓨터 안에서 만들어지며, 중력을 다루기 훨씬 전에 컴퓨터 안에서 테스트되고 평가받게 될 것입니다."

— 젠슨 황, CES 2026 키노트

💡 CEO 인사이트

당신의 산업에서 '설계-시뮬레이션' 단계의 표준 소프트웨어가 무엇인지 파악하세요. 그 소프트웨어가 엔비디아와 통합되면, 경쟁사보다 먼저 물리적 AI를 도입할 수 있는 기회가 열려요. 반대로, 통합이 늦어지면 그만큼 뒤처집니다.

04

도로 위의 실행자: 메르세데스-벤츠

왜 벤츠인가

시뮬레이션에서 수만 시간의 훈련을 마친 AI가 현실 세계에서 능력을 '실행(Execute)'하는 가장 대표적인 분야는 자동차예요.

그렇다면 질문은 이거죠: "누구와 손잡아야 자율주행 시장 전체의 표준이 될 수 있는가?"

답은 메르세데스-벤츠입니다. 자동차 역사상 가장 오래된 브랜드이자, 프리미엄 시장의 상징. 벤츠가 채택한 기술은 곧 '업계 표준'으로 인식돼요. 엔비디아에게 벤츠는 단순한 고객이 아니라 레퍼런스 그 자체입니다.

파트너십의 구조: 단순 공급을 넘어선 동맹

벤츠와 엔비디아의 관계는 단순한 부품 공급 계약을 넘어서요. 양사는 수익 공유(Revenue Sharing) 모델을 포함한 깊은 관계를 맺고 있는 것으로 알려져 있어요.

🚗 기술적 통합 구조

• → 하드웨어: 벤츠 CLA는 엔비디아의 '드라이브 오린(DRIVE Orin)' 탑재, 향후 모델은 '드라이브 토르(DRIVE Thor)'로 업그레이드 예정
• → 소프트웨어: 벤츠의 자체 운영체제 MB.OS는 엔비디아의 Drive OS와 소프트웨어 스택 위에서 구동
• → 비유: 안드로이드 OS 위에 삼성 One UI가 올라가는 것과 유사한 구조 — 엔비디아가 기저 플랫폼을 장악

'추론하는' 자율주행의 의미

벤츠 CLA에 최초 탑재되는 엔비디아의 자율주행 모델 '알파마요(Alpamayo)'는 기존 자율주행과 근본적으로 달라요.

⚔️ 기존 방식 vs 알파마요

기존 자율주행

규칙 기반: '신호등 빨강 → 정지'. 단순하고 예측 가능하지만, 복잡한 현실 상황에 대응 못함.

알파마요

추론 기반: 공사 표지판 + 작업자 수신호 + 녹색 신호... 상충하는 정보를 종합해 '인간 안전 우선' 판단을 내림.

기술적 혁신

추론 흔적(Reasoning Traces) — 알파마요는 주행 결정과 함께 "왜 그렇게 판단했는지" 논리적 설명을 생성한다. 사고 시 원인 규명이 용이하고, 규제 당국 검증에 결정적.

기존 딥러닝 자율주행 모델은 입력과 출력 사이의 과정이 불투명한 '블랙박스'였어요. 그러나 알파마요는 "전방에 공사 중인 콘이 감지됨. 안전 거리 확보를 위해 왼쪽 차선으로 0.5m 이동함. 반대편 차선에 차량이 없음을 확인함" 같은 추론 과정을 출력해요.

플랫폼 지배 전략: 모델은 공짜, 칩은 유료

엔비디아의 진정한 야망은 알파마요 모델과 1,700시간 분량의 훈련 데이터를 오픈소스로 공개한 결정에서 드러나요.

이건 구글의 안드로이드 전략과 똑같아요:

📱 플랫폼 지배의 공식

• → 구글: 안드로이드 OS 무료 배포 → 스마트폰 OS 시장 장악 → 광고·서비스 수익
• → 엔비디아: 자율주행 모델 무료 공개 → 모든 자동차 제조사가 엔비디아 칩(Thor) 채택 → 하드웨어 수익

자율주행 '소프트웨어'를 범용화(commoditize)해서, '하드웨어'를 필수재로 만드는 전략이에요. "모델은 공짜, 칩은 유료" — 이것이 '자율주행의 안드로이드'가 되겠다는 엔비디아의 공식입니다.

🎯 생태계 확장 효과

테슬라나 웨이모처럼 독자적인 슈퍼컴퓨터와 방대한 데이터를 구축하기 어려운 전통적인 자동차 제조사(Legacy OEM)들에게 강력한 무기를 제공하는 거예요. 우버(Uber), 루시드(Lucid), 재규어 랜드로버(JLR) 등이 이 생태계에 합류할 가능성이 높아요. 결국 모든 OEM이 엔비디아의 하드웨어(Thor)와 소프트웨어 스택에 의존하게 만드는 '락인(Lock-in)' 효과를 노리는 겁니다.

💡 CEO 인사이트

자율주행 기술을 직접 개발 중인 기업이라면 전략 재검토가 필요해요. 엔비디아가 모델과 훈련 데이터까지 공개한 상황에서, '자체 개발 vs 플랫폼 채택'의 ROI를 다시 계산해야 합니다. 직접 개발의 차별화 가치가 플랫폼 채택의 속도·비용 이점을 넘어서는지 냉정하게 평가하세요.

05

산업 현장의 실행자: 캐터필러(Caterpillar)

왜 캐터필러인가

엔비디아의 물리적 AI 전략은 잘 닦인 도로에만 머무르지 않아요. 기술은 광산, 건설 현장과 같은 가장 거친 산업 현장의 심장부로 향합니다.

그렇다면 질문은 이거죠: "누가 이 시장을 지배하고 있는가?"

답은 캐터필러입니다. 건설·채굴 장비 시장은 연간 2,000억 달러 규모예요. 캐터필러는 이 시장의 절대 1위 사업자죠. 엔비디아가 캐터필러와 손잡는다는 것은, 가장 큰 시장의 가장 큰 플레이어를 레퍼런스로 확보한다는 의미입니다.

핵심 개념

클라우드 독립성(Cloud Independence) — 광산 깊은 곳이나 오지 건설 현장에서는 클라우드 서버와의 통신 지연이나 단절이 빈번. 캐터필러 장비는 클라우드가 아닌 기계 내부에서 모든 AI를 구동한다.

Cat AI Assistant: 장비에 탑재된 AI 전문가

캐터필러의 굴착기, 덤프트럭에 엔비디아의 젯슨 토르(Jetson Thor) 플랫폼이 탑재돼요. 이 위에서 'Cat AI Assistant'가 구동됩니다.

🤖 Cat AI Assistant 핵심 기능

• → 온디바이스 LLM: 40억 파라미터 규모의 경량화된 언어 모델(Qwen3 4B) 탑재
• → 실시간 응답: "유압 오일 교체 방법 알려줘" → 매뉴얼과 센서 데이터를 실시간 분석해 즉답
• → 진단 기능: "엔진 이상 소음 진단해줘" → 센서 데이터 기반 문제 분석
• → 효과: 숙련된 정비사를 조수석에 태우고 다니는 것과 같은 효과

E-Ceiling: 자연어로 안전 경계를 설정한다

물리적 AI의 가장 중요한 가치는 안전이에요. 캐터필러는 젯슨 토르의 실시간 추론 능력을 활용해 '전자 천장(E-Ceiling)' 기능을 구현했어요.

⚡ E-Ceiling 작동 방식

작업자가 "이 구역 상공 5미터 위로는 고압선이 있으니 붐대를 올리지 마"라고 음성으로 명령하면, AI는 이를 3D 공간 좌표 제약 조건으로 변환해서 기계의 유압 시스템을 물리적으로 제어해요. 작업자가 실수로 레버를 조작해도 기계는 설정된 한계 이상으로 움직이지 않아요. 숙련도가 낮은 작업자도 안전하게 장비를 운용할 수 있게 되고, 중대재해 발생률을 낮추는 데 기여합니다.

센서 퓨전과 라이다 통합

캐터필러의 자율주행 광산 트럭은 루미나(Luminar)의 라이다 센서와 엔비디아의 컴퓨팅 파워를 결합해 완벽한 인지 능력을 갖췄어요.

광산의 짙은 먼지와 어둠 속에서도 라이다와 카메라, 레이더 데이터를 실시간으로 융합(Sensor Fusion)해서 장애물을 감지해요. 젯슨 토르의 강력한 대역폭과 연산 능력은 초당 수 기가바이트의 센서 데이터를 지연 없이 처리해서 사고를 미연에 방지합니다.

"캐터필러의 장비는 '세상에서 가장 거대한 로봇'입니다."

— 젠슨 황, CES 2026 키노트

이 파트너십은 건설·채굴 현장의 본질을 바꿔요. 인간 노동력 중심의 위험하고 비효율적인 작업 환경에서, 지능을 가진 거대 로봇들이 서로 협업하는 공간으로. 24시간 내내 위험하고 반복적인 작업을 AI 로봇이 수행하고, 인간은 감독과 예외 상황 처리에 집중하는 미래입니다.

💡 CEO 인사이트

건설, 농업, 물류 등 '통신 인프라가 불안정한 현장'을 운영하는 기업이라면, 엣지 AI 도입 타이밍을 앞당겨 검토하세요. 캐터필러가 움직이면 업계 표준이 빠르게 재편돼요. 선제적으로 파일럿 프로젝트를 시작한 기업과 관망한 기업의 격차는 2~3년 후 돌이킬 수 없을 만큼 벌어질 겁니다.

06

로봇 혁명의 '자궁': 로보틱스 생태계

왜 직접 만들지 않는가

물리적 AI 퍼즐의 마지막 조각은 공장, 물류창고, 그리고 우리 일상까지 파고들 휴머노이드와 범용 로봇이에요.

여기서 엔비디아는 매우 독특한 전략적 위치를 선택해요. 로봇을 직접 제조하지 않습니다. 대신, 모든 로봇이 학습하고 태어나는 '자궁(Womb)'을 제공해요.

🤔 왜 이게 현명한 전략인가

• → 로봇 하드웨어 시장은 파편화되어 있어요 (수백 개 기업이 경쟁)
• → 어떤 폼팩터가 승리할지 아직 불확실해요 (휴머노이드? 4족 보행? 바퀴?)
• → 하드웨어 제조는 마진이 낮고 리스크가 높아요
• → 엔비디아의 선택: "누가 이기든, 우리 플랫폼에서 훈련받게 하자"

파트너 생태계: '현장 검증된' 기업들의 연합

엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 'Isaac Sim'을 활용하는 기업들을 보면 전략이 명확해져요.

기업	분야	현장 검증
보스턴 다이내믹스 (현대차)	4족 보행 로봇	공장·물류 현장 배치 완료
애질리티 로보틱스	휴머노이드	아마존 물류창고 도입
LG	서비스 로봇	호텔·병원 상용화
프랑카(Franka)	협동 로봇	제조업 현장
유니트리(Unitree)	휴머노이드/4족	다목적 로봇 플랫폼

공통점이 보이시나요? '이미 실제 현장에서 로봇을 굴리고 있는 기업'이라는 점이에요. 엔비디아는 실험실 수준의 스타트업이 아니라, 현장 검증된 기업들을 생태계로 묶었어요.

GR00T: 휴머노이드를 위한 파운데이션 모델

프로젝트 GR00T(Generalist Robot 00 Technology)는 휴머노이드 로봇 제어를 위한 멀티모달 AI 모델이에요. 인간의 뇌가 언어, 시각, 운동 감각을 통합적으로 처리하듯, GR00T는 텍스트 명령과 시각 입력을 받아 로봇의 전신 관절을 제어하는 행동 토큰(Action Token)을 생성해요.

핵심 혁신

GR00T-Dreams — 단 몇 번의 인간 시연 영상만 있으면, Omniverse 시뮬레이션 내에서 이를 변형·증강해 수천 시간 분량의 학습 데이터를 생성. 로봇이 새 작업을 배우는 속도를 인간 수준으로 단축.

코스모스: 로봇을 위한 ChatGPT 모멘트

엔비디아 전략의 핵심에는 '코스모스(Cosmos)'가 있어요. 이건 단순한 시뮬레이션 엔진이 아니에요.

ChatGPT가 인터넷의 모든 텍스트를 학습해서 '언어의 규칙'을 터득했듯, 코스모스는 수백만 시간의 영상을 학습해서 '중력, 마찰, 충돌 같은 물리 법칙'을 터득했어요. 이걸 '월드 파운데이션 모델'이라고 불러요.

1️⃣

Cosmos Predict (미래 상상)

로봇이 컵을 밀었을 때 컵이 바닥에 떨어져 깨질지, 아니면 미끄러질지를 실제로 행동하기 전에 '상상'해 볼 수 있게 함

2️⃣

Cosmos Reason (인과 추론)

"이것은 문이고, 손잡이가 오른쪽에 있으니 왼쪽으로 밀어야 열린다. 하지만 문이 무거워 보이니 체중을 실어야 한다" 같은 인과론적 추론 수행

3️⃣

Cosmos Transfer (Sim-to-Real)

시뮬레이션 데이터를 실사 수준으로 변환하거나, 현실 데이터를 시뮬레이션에 맞게 변환. 가상 훈련의 결과를 현실에서 위화감 없이 적용 가능

로봇이 넘어지지 않고 걷는 법을 코딩이 아니라 '경험'으로 배우는 것이에요. 젠슨 황이 이를 "로봇을 위한 ChatGPT 모멘트"라고 부른 이유입니다.

"로보틱스의 챗GPT 모멘텀이 도래했습니다."

— 젠슨 황, CES 2026 키노트

💡 CEO 인사이트

로봇 도입을 검토 중이라면, 개별 로봇 업체의 스펙이 아니라 '어떤 플랫폼 위에서 훈련된 로봇인가'를 봐야 해요. Isaac Sim 기반 로봇은 시뮬레이션에서 현실로의 전환(Sim-to-Real)이 빠르고, 새로운 환경에 대한 적응력이 높아요. 이것이 향후 유지보수 비용과 확장성을 결정합니다.

07

결론: 엔비디아는 'AI 인프라' 그 자체다

전체 그림의 통합

지금까지 분석한 파트너십들은 '3-컴퓨터 법칙' 안에서 하나의 거대한 서사로 통합돼요.

단계	담당	파트너 역할
Train (학습)	엔비디아 (베라 루빈)	차세대 슈퍼컴퓨터가 AI의 '뇌'를 만든다
Simulate (시뮬레이션)	지멘스 + 로보틱스 생태계	옴니버스/아이작에서 코스모스의 물리 법칙에 따라 훈련
Execute (실행)	벤츠(도로) + 캐터필러(현장)	Thor/Jetson 칩으로 현실 세계에서 판단하고 행동

엔비디아는 이 전체 파이프라인을 장악함으로써, 단순한 반도체 부품 회사를 넘어 제조, 건설, 운송 등 인류 핵심 산업의 '운영체제(OS)'가 되려 해요.

젠슨 황의 궁극적 의도: 물리적 세계의 토큰화

젠슨 황의 궁극적인 목표는 디지털 세계의 데이터뿐만 아니라, 물리적 세계의 모든 움직임과 판단을 엔비디아의 연산 처리 대상(Token)으로 만드는 것이에요.

텍스트 생성 AI가 단어(Token)를 처리할 때마다 엔비디아 GPU가 사용되듯, 로봇 팔이 움직이고, 자율주행차가 핸들을 꺾고, 굴삭기가 땅을 파는 모든 물리적 행동이 엔비디아의 칩과 소프트웨어를 통해 계산되는 세상을 꿈꾸는 거죠.

이는 엔비디아의 시장 규모(TAM)를 IT 산업에서 전 산업으로 확장시키는 겁니다.

역사적 패턴

과거에도 같은 패턴이 있었어요:

90s

인터넷

모든 기업이 '인터넷'을 위해 비즈니스를 재설계해야 했다

10s

모바일

모든 기업이 '모바일'을 위해 비즈니스를 재설계해야 했다

20s

물리적 AI

모든 기업이 '물리적 AI'를 위해 비즈니스를 재설계해야 한다

그리고 물리적 AI의 운영체제를 엔비디아가 구축하고 있습니다.

✅ 당신의 산업은 준비되어 있는가?

이제 질문은 "이 변화가 일어날 것인가?"가 아니에요.
질문은 "당신은 이 변화에 어떻게 올라탈 것인가?"입니다.

우리 산업의 '설계-시뮬레이션' 표준 소프트웨어가 엔비디아와 통합되어 있는가?

우리 공급망의 주요 파트너들이 디지털 트윈을 도입하고 있는가?

현장 운영에 엣지 AI를 적용할 수 있는 영역이 있는가?

로봇/자동화 도입 시 '플랫폼 종속성'을 고려하고 있는가?

경쟁사 대비 물리적 AI 도입 타이밍에서 앞서 있는가, 뒤처져 있는가?

하나라도 '아니오'라면, 지금이 전략을 재검토할 시점입니다.

하나의 거대한 서사

지멘스, 벤츠, 캐터필러, 로보틱스 생태계...

이들은 개별적인 파트너십이 아니에요.
3-컴퓨터 법칙이라는 하나의 파이프라인 위에서
각자의 역할을 수행하는 연합군입니다.

엔비디아는 이제 단순한 반도체 회사가 아니에요.
'물리적 세계를 움직이는 거대한 운영체제'가 되고 있어요.

질문은 "이 변화가 일어날 것인가?"가 아닙니다.
"당신의 산업은 이 변화에 어떻게 올라탈 것인가?"입니다.

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Fero's Room

복잡한 세상을 꿰뚫는 시선

창업자, 경영자, 투자자가 알아야 할 것들을 Fero의 관점으로 정리합니다.
AI, 지정학, 경제, 리더십 — 의사결정에 필요한 전략 브리핑.

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