지포스 25주년 행사로 본 친근한 회장님들

경주 APEC  행사에 참석한 엔비디아 젠슨황이 지포스 25주년 행사에 참석하여 한 내용 들이 큰 이슈가 되고 있는데 행사에 대해서 알아보자.

지포스 행사 사진

 

1. 지포스 25주년 행사 의미
목적: 엔비디아의 GPU 브랜드 지포스(GeForce) 출시 25주년 기념
주요 참석자: 젠슨 황(NVIDIA CEO), 한국 대기업 대표(이재용, 정의선 등)
행사 특징: 게임과 기술 산업의 융합을 상징
비공식적 치맥 회동 후 무대 등장 → “리더도 인간적 친근감” 강조
지포스 GPU의 역사와 발전, 미래 기술 비전 공유


상징적 의미
1) GPU → 게임 → AI → 산업용 기술 생태계 연결
2) 한국 시장 중요성 강조
한국은 GPU 보급과 e-Sports 환경이 뛰어나며, 엔비디아 AI·GPU 전략에 핵심 지역
3) 문화와 기술 융합
치맥·PC게임·e-Sports 등 대중 친화적 방식으로 기술 메시지 전달
4) 혁신·미래 지향적 이미지 강화
단순 행사보다 “미래 기술 협력과 산업 전략”을 상징

왜 이 장면이 크게 주목받았을까?

 

1) 글로벌·국내 리더들의 이례적 만남
 젠슨 황 CEO가 한국을 특별히 방문했고, 15년 만의 방한이란 점이 강조되고 있습니다.
 국내 대표 대기업 삼성전자·현대차 그룹의 회장급 인사들이 게임 행사에 깜짝 등장했다는 점이 이례적입니다.
 이들의 만남은 단순한 사진용 공식 행사보다 비공식적인 치맥 회동을 거쳐 무대까지 올라간 흐름이라 ‘캐주얼하지만 의미   있는 리더십 이벤트’로 받아들여졌습니다.

 

2) 기술·산업·문화가 만나는 상징성
 이 행사는 GeForce(엔비디아의 GPU 브랜드)의 한국 출시 25주년 기념이었고, 젠슨 황 CEO는 한국이 그 시발점이었다고 

 강조했습니다.
 삼성전자·현대차그룹이 게임·GPU·AI·자동차·반도체라는 서로 다른 산업 축을 대표하고 있고, 이들이 한 무대에 오르면서 

 “게임 → GPU → AI → 자동차”로 이어지는 기술 생태계의 연결고리를 시각적으로 보여줬습니다.
 특히 정의선 회장이 “차 안에서도 게임을 할 수 있도록 만들겠다”는 언급을 하면서, 단순한 ‘게임 행사’가 아니라 미래

 모빌리티·AI 시대의 산업으로도 확장된다는 메시지를 던졌습니다.

3) ‘치맥(치킨 + 맥주)’이라는 친숙하고 거리감 없는 방식
공식적인 만찬이나 포멀한 회동이 아니라, 서울 강남구의 치킨집에서 ‘치맥 회동’을 했다는 점이 화제가 됐습니다.
리더들이 유쾌한 분위기에서 만나는 장면이 미디어·대중에 “리더들도 사람이다”라는 공감과 친근감을 주었습니다.
또한 젠슨 황 CEO가 “한국의 치킨은 세계 최고”라는 언급을 하면서 문화적 코드까지 담아냈습니다.

4) ‘우정’ + ‘파트너십’ + 미래 비전
이재용 회장이 “젠슨 황은 친구다”라고 표현한 부분이 눈에 띕니다. 단순 사업파트너가 아니라 인간적 관계가 강조됐습니다.
젠슨 황 CEO도 “한국은 우리의 비전의 중심이었다”라며 한국 시장·한국 게이머에 대한 감사를 표현했습니다.
그리고 정의선 회장의 “미래에는 엔비디아 칩이 자동차·로보틱스에 들어올 것이다”라는 미래 지향적 발언도 포함되어, 이 만남이 단발적 홍보가 아니라 산업 융합과 협력의 신호탄이라는 해석이 많습니다.

5) 미디어·대중의 관심 포인트
고위 경영진 3인이 게임 행사에서 치맥 회동 뒤 무대에 올라 ‘위치’가 뒤바뀐 듯한 장면이 시각적으로 강렬했습니다.
IT·게임 팬들 뿐 아니라 산업·경제 미디어에서도 이 장면을 “K‑테크 삼총사” 수준으로 이슈화하고 있습니다.
이런 만남이 국내외 투자자·산업 관계자들에게도 상징적인 메시지였고, SNS·온라인 커뮤니티에서도 화제가 됐습니다.

그러면 이 지포스(GeForce)란 무엇인가?
1) 정의: 엔비디아(NVIDIA)에서 만든 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치) 브랜드
   

주 용도:

게임 그래픽 처리: 고해상도·고프레임 게임 환경 구현
3D 그래픽·영상 편집: 전문가용 그래픽 작업
AI·딥러닝 연산: 최근에는 GPU가 AI 계산에 필수

주요 특징:
고성능 그래픽 처리
레이 트레이싱(Ray Tracing) 지원 → 현실적인 빛과 그림자 구현
DLSS(Deep Learning Super Sampling) → AI 기반 프레임 향상 기술

2) 지포스 제품의 종류 (대표 라인업)
(1) GeForce RTX 시리즈 (최근 주력)
      RTX 4090, 4080, 4070, 4060 등
      특징: 레이 트레이싱 + AI 기반 성능 최적화(DLSS)
(2) GeForce GTX 시리즈 (과거 인기)
      GTX 10xx, 16xx 시리즈 등
      특징: RTX 이전 세대, 레이 트레이싱 미지원
(3) GeForce MX 시리즈 (노트북용 저전력)
      예: MX450
      특징: 가벼운 게임·영상 작업용, 전력 효율 우수
최근 엔비디아는 RTX 시리즈를 중심으로, AI 및 차세대 그래픽 환경을 강조하는 추세입니다.

3) 지포스(Geforce)의 역사와 히스토리
 1999 GeForce 256 출시 세계 최초 GPU라 불림,    하드웨어 T&L 지원
2000~2006 GeForce 2~7 시리즈 그래픽 성능 급상승, DirectX 지원 확대
2006 GeForce 8 시리즈 통합 셰이더(Shader) 도입, CUDA 기반 GPGPU 시작
2010~2013 GeForce 400~600 시리즈 Fermi/Kepler 아키텍처, 게임 성능 대폭 향상
2016 GeForce GTX 10 시리즈 Pascal 아키텍처, VR 지원 강화
2018 GeForce RTX 20 시리즈 Turing 아키텍처, 레이 트레이싱 + DLSS 적용
2022 GeForce RTX 40 시리즈 Ada Lovelace  아키텍처, AI 기반 초고속 성능
2025 25주년 한국 Gforce Gamer Festival,  산업·문화적 상징 행사

그러면 “지포스 제품, PC게임, PC방, e-sports”가 엔비디아의 AI 역사에서 왜 중요한지, 그리고 앞으로 어떻게 발전시킬 수 있는지를 알아보면,

1) 지포스 제품(GPU)과 AI
GPU = AI 연산 엔진
엔비디아가 처음 지포스를 개발한 목적은 그래픽 처리였지만, GPU는 병렬 연산 능력이 뛰어나 AI 연산에 최적.
딥러닝 학습과 추론에서 CPU보다 10~100배 빠른 속도를 발휘.

지포스 GPU의 확장
초기: 게임용 그래픽 성능 강조
현재: AI 연산, 딥러닝, 데이터 센터, 자율주행 등 범용 연산으로 확장
의의: 게임 산업의 수요 덕분에 대규모 GPU 생산, 가격 경쟁력 확보 → AI 연구 기반 마련

2) PC게임과 AI
PC게임은 고성능 GPU 수요를 만들어낸 산업
매년 더 높은 그래픽·프레임 요구 → 엔비디아 GPU 성능 향상 압력
게임용 GPU의 발전이 AI 연산용 GPU 성능 향상으로 직결
예: 레이 트레이싱 기술 → 병렬 처리 최적화 → 딥러닝에도 활용 가능

AI 활용 예
DLSS (Deep Learning Super Sampling): AI로 게임 프레임 최적화
게임 내 NPC, 물리 연산, 시뮬레이션 → AI 적용

3) PC방과 GPU 생태계
PC방 = 고성능 GPU 보급 촉진
국내 PC방은 세계적으로 GPU 활용이 가장 활발한 곳 중 하나
소비자 체험 → GPU 기술 홍보·검증
엔비디아 전략 : PC방에서 최신 GPU, RTX 기능, AI 기반 기술 홍보 → 시장 데이터 확보
AI 관점 : GPU 활용 패턴, 성능 테스트, AI 학습용 환경 제공

4) e-Sports와 AI
e-Sports = GPU 성능과 AI 기술의 시범 무대
AI 기반 분석: 경기 전략, 선수 행동 분석
실시간 스트리밍, 고해상도 중계 → GPU 필요
AI 발전 기회 : 게임 플레이 최적화, AI 코치, 경기 예측, 실시간 해설
경쟁 환경 → AI 연산 최적화 요구 증가 → GPU 기술 발전 촉진

5) 엔비디아 AI 역사에서의 연계
요소 AI와의 연계 발전 방향
지포스 GPU 병렬연산 최적화, 딥러닝 가속 소비자용·연구용 병행, 효율 최적화
PC게임 고성능 연산 요구 → GPU 기술 고도화 게임 엔진 + AI 최적화, DLSS 등
PC방 GPU 보급과 사용자 체험 → 데이터 확보 AI 학습 환경, 실험장으로 활용
e-Sports 실시간 분석, 시뮬레이션 → AI 적용 AI 경기 전략, 실시간 그래픽 + 분석

6) 발전 전략
(1) 게임·GPU·AI 통합
게임 기능 → AI 학습용 시뮬레이션 활용
DLSS, 레이 트레이싱 → AI 기술 홍보 및 성능 테스트
(2) 데이터 중심 생태계 구축
PC방·e-Sports 데이터를 AI 학습용으로 활용
소비자 체험 + 연구 활용 병행
(3) 산업 간 융합
게임 → GPU → AI → 자율주행·로보틱스
엔터테인먼트 산업에서 나온 GPU 기술이 자율주행, 산업용 AI로 확장

지포스와 게임 산업은 AI 기술 발전의 ‘테스트베드’ 역할을 하고 있으며, PC방과 e-Sports는 현장 실험과 대규모 GPU 활용 환경을 제공해 엔비디아 AI 생태계를 성장시키는 핵심 요소인데,

엔비디아와 AI비전에 대해서 유추해보면,
엔비디아는 단순 GPU 회사가 아니라 AI 플랫폼 기업으로 진화하고 있음.

1) AI 컴퓨팅 리더
GPU → AI 연산 가속화
데이터 센터, 자율주행, 로보틱스 등 다양한 산업에서 AI 핵심 엔진 제공

2) 게임과 AI 연결
DLSS: AI로 그래픽 최적화
레이 트레이싱 + AI → 현실적 게임 환경
게임 산업이 AI 성능 테스트와 발전 기반 제공

3) 산업 융합
자동차: 자율주행 AI
헬스케어·연구: AI 기반 영상 분석, 시뮬레이션
로보틱스: AI 연산 기반 산업 자동화

4) AI 생태계 확장
소프트웨어 플랫폼 (CUDA, Omniverse 등) + 하드웨어(GPU) 결합
개발자·연구자·기업이 AI 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경 제공

25주년 행사에서 전달된 메시지로는,
“게임 산업에서 쌓은 GPU 기술과 AI 기술이 산업 전반으로 확장되고 있다”
“한국은 AI·GPU 기술의 전략적 요충지이며, 협력과 혁신의 중심”
“향후 자율주행, 로보틱스, AI 시뮬레이션 등 미래 기술에서 GPU와 AI가 핵심”

이다 라는 내용으로 정리될수 있겠다.