구글 제미나이 무료 버전 200% 활용법!｜너무 쉬운 AI 작곡｜GTC2025 최종 요약 (1)
구글 제미나이 무료 버전 200% 활용법: 쉬운 AI 작곡부터 NVIDIA GTC 2025 핵심 분석까지! [김덕진의 AI아]
본 영상에서는 김덕진 AI 소장이 무료 버전 구글 제미나이의 다양한 활용법과 NVIDIA의 GTC 2025 행사 내용을 심층적으로 분석합니다. 특히 AI를 활용한 쉬운 작곡 방법과 더불어, GTC에서 발표된 Agentic AI, Physical AI 등 미래 AI 기술의 발전 방향 및 NVIDIA GPU의 중요성을 강조하며 AI 시대의 핵심 트렌드를 제시합니다.
주요 시사점:
- 구글 제미나이 무료 버전의 강력한 기능: 숨겨진 다양한 기능을 활용하여 일상 및 창작 활동에 유용하게 사용할 수 있습니다. 특히 AI 작곡 기능을 통해 누구나 쉽게 음악 창작에 참여할 수 있습니다.
- AI 에이전트의 등장: Manus와 같은 AI 에이전트는 사용자의 명령을 이해하고 스스로 다양한 작업을 수행하여 생산성을 혁신적으로 향상시킬 잠재력을 보여줍니다.
- 물리적 AI의 현실화: 로봇 기술과 AI의 결합은 현실 세계에서 다양한 작업을 수행할 수 있는 물리적 AI 시대를 열고 있으며, 이는 게임, 자율주행, 로봇 공학 등 다양한 분야에 큰 영향을 미칠 것입니다.
- AI 추론 능력의 중요성과 NVIDIA GPU: 복잡한 문제를 해결하기 위한 AI의 추론 능력은 더욱 중요해지고 있으며, 이를 위해서는 고성능 NVIDIA GPU가 필수적입니다. 이는 향후 AI 기술 발전에 있어 NVIDIA의 핵심적인 역할을 강조합니다.
- NVIDIA GTC의 의미: GTC는 단순한 개발자 컨퍼런스를 넘어 AI 기술의 현재와 미래를 조망하는 중요한 행사로 자리매김했으며, AI 분야의 슈퍼볼과 같은 위상을 갖습니다.
해야 할 일:
- 구글 제미나이 무료 버전 탐색: 구글 제미나이의 다양한 기능, 특히 AI 작곡 기능을 직접 사용해보고 활용 가능성을 모색해 봅니다.
- AI 에이전트 기술 이해: Manus와 같은 AI 에이전트 기술의 발전 동향을 주시하고, 향후 개인 및 업무 생산성 향상에 어떻게 활용할 수 있을지 생각해봅니다.
- 물리적 AI 기술 관심 갖기: 로봇과 AI가 결합된 물리적 AI 기술의 발전과 우리 생활에 미칠 영향을 주목합니다.
- NVIDIA GTC 주요 내용 확인: NVIDIA GTC 행사에서 발표된 Agentic AI, Physical AI 관련 기술 및 젠슨 황 CEO의 키노트 내용을 찾아보고 AI 기술의 미래를 전망해봅니다.
세부 내용 정리:
(00:04) 김덕진의 AI아 시작: 김덕진 소장은 시청자들에게 감사 인사를 전하며 NVIDIA GTC 행사와 구글 AI 도구의 숨겨진 기능에 대해 이야기할 것임을 예고합니다.
(09:52) 구글 AI 도구 활용법 예고: 무료로 사용할 수 있는 구글 AI 도구들의 유용한 기능들을 소개할 예정임을 밝힙니다.
(10:31) 주간 김덕진: NVIDIA GTC 2025 소개: 김덕진 소장은 라디오 방송 출연 경험을 언급하며 NVIDIA GTC 2025 행사의 중요성을 강조하고, 최근 NVIDIA가 주목하는 핵심 분야에 대해 설명할 것임을 밝힙니다.
(11:12) AI 에이전트 Manus 시연: 중국에서 개발된 AI 에이전트 Manus를 소개하고, 김덕진 소장의 정보를 기반으로 자동으로 홈페이지를 제작하는 과정을 시연합니다. 텍스트 명령만으로 웹사이트 구조 설계, 정보 수집, 콘텐츠 생성, 채봇 개발 및 배포까지 이루어지는 놀라운 기능을 보여줍니다. 하지만 이미지 오류 등 아직 완벽하지 않은 부분도 언급합니다. 핵심 개념: AI 에이전트 - 사용자의 명령을 이해하고 자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템.
(20:32) AI 에이전트의 미래 전망: Manus 시연을 통해 AI 에이전트 기술이 현재 어느 수준까지 발전했는지 보여주며, 향후 비즈니스 및 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있음을 시사합니다.
(21:17) Manus 크레딧 활용 계획: Manus 사용에 제한적인 크레딧이 있어 시청자들의 아이디어를 받아 추가적인 실험을 진행할 계획을 밝힙니다.
(22:37) AI 코딩 및 창작 가능성: AI를 활용한 코딩 방식의 변화와 더불어 Manus를 이용한 OS 개발 등 다양한 창작 가능성에 대한 아이디어를 제시합니다.
(23:13) AI 강의 트렌드 변화: AI 강의 요청 내용이 단순 활용법에서 전략 및 기업 변화 방향으로 확장되고 있음을 언급하며, AI가 개인의 생각 확장 도구로서의 의미를 강조합니다.
(24:37) AI 활용 영어 회화 앱 제작 시연 예고: 남아있는 Manus 크레딧을 활용하여 AI 기반 영어 회화 앱을 실시간으로 제작하는 시연을 진행할 것을 예고합니다.
(25:55) AI 영어 회화 앱 제작 시연: 시청자의 요청에 따라 한국인이 영어 회화를 공부할 수 있는 재미있는 웹 기반 앱 제작을 Manus에게 명령하고, 실제 코딩 및 기능 설계 과정을 실시간으로 보여줍니다. AI가 IT 전문 용어, 비즈니스 용어, 지역별 발음, 영국/미국식 영어 표현까지 고려한 앱 개발 계획을 수립하는 과정을 보여줍니다.
(30:09) 앱 제작 진행 상황 및 기대감: Manus가 앱 개발 작업을 진행하는 상황을 보여주며, 라이브 방송 종료 전에 앱이 완성될 수 있을지에 대한 기대감을 나타냅니다.
(30:50) NVIDIA GTC 2025 소개: 본격적으로 NVIDIA GTC 행사에 대해 소개하며, 많은 사람들이 NVIDIA 주식에 관심을 갖는 만큼 GTC의 내용과 젠슨 황 CEO의 전략을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.
(32:47) GTC는 AI 분야의 슈퍼볼: GTC는 개발자 행사이지만 AI 기술 전반을 아우르는 대규모 컨퍼런스로 성장했으며, AI 분야의 최신 기술과 미래 비전을 엿볼 수 있는 중요한 행사임을 설명합니다. 2025년 행사에는 2만 5천 명 이상이 오프라인으로 참석하고 30만 명이 온라인으로 등록할 정도로 규모가 커졌습니다.
(36:22) 젠슨 황 키노트의 의미: 젠슨 황 CEO의 키노트는 AI 기술의 방향성을 제시하는 중요한 발표로, 스크립트 없이 자신의 생각을 솔직하게 전달하는 특징이 있습니다.
(39:54) GTC 2025 핵심 키워드: 이번 GTC에서는 에이전트 AI와 물리적 AI를 중심으로 NVIDIA의 기술 혁신과 로드맵이 제시되었으며, Blackwell GPU 아키텍처 이후의 주요 발표가 있었습니다.
(40:35) AI 역사와 발전 단계: 알렉스넷부터 제너레이티브 AI, 그리고 에이전트 AI와 물리적 AI에 이르기까지 AI 기술의 발전 단계를 하나의 도표로 설명하며 NVIDIA의 역할과 중요성을 강조합니다. 핵심 개념: 알렉스넷 - GPU를 활용한 딥러닝 연구의 시초가 된 중요한 사례. 핵심 개념: 제너레이티브 AI - 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI. 핵심 개념: 물리적 AI - 현실 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 AI (예: 로봇).
(44:16) GPU와 CPU의 차이: GPU는 병렬 처리 능력이 뛰어나 그래픽 처리 및 AI 연산에 효율적이며, CPU는 순차적인 작업 처리에 강점을 갖는다는 것을 페인트볼 발사 시연을 통해 쉽게 설명합니다. 핵심 개념: GPU (Graphics Processing Unit) - 그래픽 처리에 특화된 프로세서로, 병렬 연산 능력이 뛰어나 딥러닝 등 AI 분야에서 널리 활용됨.
(47:43) 알렉스넷과 GPU 활용의 시작: 알렉스넷 연구를 통해 AI 연구에 GPU가 CPU보다 더 효과적이라는 것이 밝혀졌으며, 이는 NVIDIA가 AI 분야에서 선두 기업으로 성장하는 계기가 되었습니다.
(48:13) GPU 제조사: GPU라는 용어는 NVIDIA의 마케팅 용어이며, 다른 회사들도 AI 연산을 위한 유사한 칩(예: 구글의 TPU)을 개발하고 있지만, 현재까지는 NVIDIA의 GPU 성능이 가장 뛰어나다고 설명합니다.
(50:40) AI 발전 단계별 NVIDIA의 역할: Perception AI (인지 AI), Generative AI (생성 AI), Agentic AI (자율 에이전트 AI), Physical AI (물리적 AI) 각 단계별 NVIDIA의 핵심적인 역할을 설명합니다. 핵심 개념: Perception AI - 이미지를 인식하거나 음성을 인식하는 등 인지 능력을 갖춘 AI. 핵심 개념: Agentic AI - 스스로 판단하고 행동하며 문제를 해결할 수 있는 AI.
(57:03) Physical AI 심층 설명: 물리적 AI는 현실 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 AI로, 자율주행 자동차, 로봇 등에 적용될 수 있습니다. NVIDIA는 게임 개발 경험을 바탕으로 현실과 유사한 시뮬레이션 환경을 구축하여 물리적 AI 기술 발전을 선도하고 있습니다.
(1:00:13) Apple Vision Pro 활용 예시: Apple Vision Pro와 같은 VR/AR 기기가 로봇 학습에 활용되는 사례를 소개하며, 인간의 동작을 모방하여 로봇을 학습시키는 기술을 설명합니다. 핵심 개념: 모방 학습 - 인간의 행동을 모방하여 로봇을 학습시키는 방법.
(1:01:56) 추론 능력의 중요성: AI가 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 추론 능력이 필수적이며, 이는 많은 컴퓨팅 자원을 요구합니다. 젠슨 황 CEO는 GTC에서 AI의 추론 능력 향상을 위해 NVIDIA GPU가 더욱 중요해질 것이라고 강조합니다. 핵심 개념: 추론 (Inference) - 학습된 AI 모델이 새로운 데이터에 대해 예측하거나 판단하는 과정.
(1:02:34) Halucination 문제와 추론 능력: 기존 AI 모델의 답변 오류(Halucination) 사례를 보여주며, 추론 능력을 갖춘 최신 모델은 질문을 단계별로 분석하여 더욱 정확한 답변을 제공할 수 있음을 설명합니다.
(1:06:15) 복잡한 문제 해결과 GPU 성능: 결혼식 자리 배치 문제와 같은 복잡한 문제 해결에 추론 능력을 활용한 AI 모델이 더 많은 컴퓨팅 자원(토큰)을 필요로 하며, 이는 NVIDIA GPU의 중요성을 다시 한번 강조하는 부분입니다.
(1:08:43) GTC 핵심 메시지: 젠슨 황 CEO는 GTC 2025에서 AI의 미래는 더욱 복잡한 추론 능력을 요구하며, 이를 위해 NVIDIA GPU의 성능 향상이 필수적이라고 강조했습니다.
(1:11:05) AI 발전 방향 요약: 기존 Generative AI에서 Agentic AI로, 더 나아가 Physical AI로 발전할 것이며, 각 단계별로 NVIDIA GPU의 역할이 더욱 중요해질 것임을 강조하며 마무리합니다.
(1:12:29) Manus와 NVIDIA GPU 사용 여부: Manus가 NVIDIA GPU를 사용하는지 여부에 대한 질문에 대해, 일부 활용 가능성은 있지만 정확한 아키텍처 분석이 필요하다고 답변합니다.