Nvidia CorpNVDA
Recorded

Nvidia Corp GTC 2026 Keynote

Review the key takeaways and the transcript of this earnings call.

Period 2026Duration2 hr 16 minParticipants5

Transcript

Preview the first five paragraphs, organized by speaker.

Moderator

무대에 엔비디아 창업자 겸 CEO, 젠슨 황을 모시겠습니다.

Jensen HuangFounder, President, and CEO

GTC에 오신 것을 환영합니다. 먼저, 이번 행사는 기술 컨퍼런스라는 점을 다시 한번 말씀드리고 싶습니다. 이른 아침부터 이렇게 많은 분들이 줄을 서 주시고, 또 이 안을 가득 채워 주셔서 정말 반갑습니다. GTC에서는 기술에 대해 이야기하고, 플랫폼에 대해서도 이야기하겠습니다. 엔비디아에는 세 가지 플랫폼이 있습니다. 여러분은 저희가 대부분 그중 하나만 이야기한다고 생각하실 텐데요. CUDA-X와 관련된 것입니다. 또 하나는 저희 시스템 플랫폼이고, 이제 AI 팩토리(AI Factories)라는 새로운 플랫폼도 있습니다. 이 세 가지를 모두 말씀드릴 것이고, 무엇보다도 생태계에 대해 이야기하겠습니다. 시작하기 전에, 사전 프로그램을 진행해 주신 진행자 분들께 감사드립니다. 정말 훌륭하게 해주셨다고 생각합니다. 컨빅션(Conviction)의 사라 궈, 세쿼이아 캐피털의 알프레드 린, 그리고 엔비디아의 첫 번째 벤처 투자자이기도 합니다. 또 엔비디아의 첫 주요 기관 투자자인 개빈 베이커도 함께해 주셨습니다.

Jensen HuangFounder, President, and CEO

이 세 분은 기술에 대해서도, 지금 벌어지고 있는 일들에 대해서도 깊이 이해하고 계시고, 물론 기술 생태계 전반에 걸친 매우 폭넓은 네트워크도 갖고 계십니다. 그리고 오늘 함께해 주신, 제가 직접 선정해 초대한 모든 VIP 분들께도 감사드립니다. 올스타 팀입니다. 여러분 모두께 감사드립니다. 또 이 자리에 함께해 주신 모든 기업들께도 감사드립니다. 아시다시피 엔비디아는 플랫폼 기업입니다. 저희는 기술이 있고, 플랫폼이 있고, 풍부한 생태계를 갖고 있습니다. 오늘 이 자리에는 아마도 100조 달러 규모 산업의 100%가 와 있는 것 같습니다. 450개 기업이 이번 행사를 후원해 주셨습니다. 감사드립니다. 기술 세션 1,000개, 연사 2,000명입니다.

Jensen HuangFounder, President, and CEO

이번 컨퍼런스는 인공지능이라는 5단 케이크의 모든 레이어를 전부 다룰 예정입니다. 토지, 전력, 그리고 셸, 즉 인프라에서부터, 칩, 플랫폼, 모델, 그리고 물론 가장 중요하고 궁극적으로 이 산업이 본격적으로 도약하게 만드는 것은 바로 모든 애플리케이션입니다. 모든 것은 여기서 시작됐습니다. 올해는 CUDA 20주년입니다. 저희는 20년 동안 CUDA를 개발해 왔습니다. 20년 동안 이 아키텍처에 전념해 왔습니다. 이 혁신적인 발명인 SIMT, 즉 단일 명령·다중 스레드 덕분에 스칼라 코드를 작성하면 다중 스레드 애플리케이션으로 확장될 수 있었습니다. SIMD보다 훨씬, 훨씬 프로그래밍하기가 쉽습니다. 최근에는 타일을 추가해, 사람들이 텐서 코어와 오늘날 인공지능의 기반이 되는 수학적 구조를 프로그래밍할 수 있도록 지원했습니다. 수천 개의 도구와 컴파일러, 프레임워크, 라이브러리가 있습니다.

Jensen HuangFounder, President, and CEO

오픈소스에는 공개 프로젝트가 수십만 개 있습니다. CUDA는 말 그대로 모든 생태계에 통합돼 있습니다. 이 차트는 기본적으로 엔비디아의 전략 100%를 설명합니다. 여러분은 제가 처음부터 이 슬라이드에 대해 이야기하는 것을 계속 봐 오셨습니다. 궁극적으로 달성하기 가장 어려운 단 하나는 맨 아래에 있는 설치 기반입니다. CUDA를 구동하는 전 세계 수억 개의 GPU와 컴퓨팅 시스템을 구축하기까지 20년이 걸렸습니다. 저희는 모든 클라우드에 있습니다. 모든 컴퓨터 회사에 들어가 있습니다. 거의 모든 산업을 지원하고 있습니다. CUDA의 설치 기반이 플라이휠이 가속되는 이유입니다. 설치 기반이 개발자들을 끌어들이고, 개발자들은 새로운 알고리즘을 만들어 돌파구를 만들어냅니다. 예를 들면 딥러닝이 그렇습니다. 그 밖에도 아주 많습니다.

FULL TRANSCRIPT

Continue the full translated transcript in StockNow.

Log in to unlock every statement, the English original, and speaker-by-speaker history.

Log in for the full transcript

Explore more earnings calls.

View earnings calendar