저자: JensenHuang · 외국인
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젠슨 황은 AI 안전 우려와 'AI가 세상을 끝낸다'는 예측을 과장된 공포로 규정하며 반박. 엔비디아 매출 97% 성장, 수요 가속을 강조. 오픈소스 모델 필요성과 중국의 오픈소스 기여를 언급하고, 중국 리소그래피는 2030년 무렵 가능하다고 봄. 'AGI 도달·초지능 이미 존재' 주장. 자산 가격 방향에 대한 직접 예측 발언은 없음.
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서론: 비전과 소개
비전은 큰 단어지만 나에게는 무엇보다 중요합니다. 우리는 주간 쇼를 멈췄고, 이제 이 쇼를 하는 사람은 세 명뿐입니다. 트럼프 대통령, 예수님, 그리고 젠슨입니다. 세계 1위 팟캐스트입니다. 젠슨 황은 엔비디아의 창업자이자 회장이자 CEO입니다.
엔비디아와 AI 팩토리
알든 모르든, 그의 결정은 여러분의 미래를 형성합니다. 엔비디아는 이 시장에서 가장 중요한 주식이고, 젠슨은 아마 역사상 최고의 CEO일 겁니다. 매출은 전년 대비 97% 늘었습니다. 수요는 높을 뿐 아니라 실제로 가속하고 있습니다. 엔비디아는 완전한 AI 팩토리인 유일한 컴퓨팅 플랫폼입니다. GPU는 미래를 더 일찍 볼 수 있게 해 주는 타임머신과 같습니다. 미래를 보고 예측할 수 있다면, 그 미래를 최선의 모습으로 만들 기회도 더 커집니다.
출연 인사와 분위기
젠슨 황을 환영합니다. 일어나서 인사를 해야겠네요. 자, 일어납시다. 우리의 아이입니다. 여러분, 'GPU 예수'입니다. 여러분을 사랑합니다. 감사합니다. 저도 여러분을 사랑합니다. 세계 1위 팟캐스트를 사랑합니다. 의심할 여지 없이요. 와, 새 재킷 좋네요. 옛날 재킷은 경매에 내놓으셨나요? 여러분에게 에너지가 필요한 것 같았어요. 네, 이 재킷이 맞습니다. 진지한 이야기를 하지만 에너지를 가지고 이야기해야죠.
다리오의 에세이 논쟁
좋아요, 주말에 나온 이 에세이부터 시작하죠. 정확히 어떤 에세이요? 다리오의 에세이부터 시작하죠. 헤밍웨이가 관여했다고요? 누군가 팽그램으로 그를 추적했나요? AI가 얼마나 도움을 줬는지는 모르겠지만 놀라운 일이었습니다. 그리고 많은 사람들이 프론티어 랩들이 이 에세이를 중심으로 모여든 것에 놀랐을 겁니다. 젠슨, 무슨 일이 있었는지, 어떻게 읽었고 어떻게 해석했는지 말씀해 주세요. 그 세부 내용은 이어서 다루죠. 그럼 먼저 일반적인 생각을 나눠 볼까요.
젠슨: 우선 많은 일이 있었죠. 네. 먼저 안전에 관한 부분이 있는데, 이는 매우 진지하게 받아들여야 합니다. 안전이 가장 중요한 건 분명하죠. 보안과 리더십은 잘못된 선택이 아닙니다. 빠르게 혁신할 수 있고, 빠르게 행동할 수 있어야 해요. 미국은 안전하게 하면서도 선도할 수 있습니다. 제가 보기에 이건 잘못된 선택이지만, 안전이 중요한 건 확실하죠. 그리고 제가 생각하기에 그가 말하려던 내부 통제 문제가 있습니다. 내부고발자 코신의 상황은 매우 심각하죠. 내부고발자가 나서면 정말 진지하게 받아들여야 합니다. 코신이 우려를 표명한 건 큰 용기였다고 봅니다. 그런데도 일부 문제는 다소 뒤섞여 있었어요. 노출 자체는 정상이라고 생각합니다. 다만 미래에 대한 과학적 예측은 덜 정상적인데, 명백히 과학에 기반하지 않기 때문입니다. 과학자들이 그렇게 말했지만 분명 과학적 근거는 없었습니다. 그래서 저는 이에 동의하지 않아요. 물론 노출에 관한 부분에는 다룰 게 많다고 봅니다. 일시 정지, 속도 조절 — 회사가 통제력을 잃고 있다고 느끼면 이런 조치들이 모두 자발적으로 취할 수 있는 단계인가요?
내부 통제와 연구에서 엔지니어링으로의 전환
코신이 무언가를 봤다면, 정확히 무엇인지는 모르지만, 회사가 통제를 벗어나고 있다는 걸 봤다면 어쩌면 연구에서 엔지니어링으로의 전환이었을지도 모릅니다. 아시다시피 이런 연구소들은 연구에서 엔지니어링으로 옮겨 가고 있어요. 뛰어난 인재, 뛰어난 엔지니어링이죠. 하지만 물론 엔지니어링은 연구와 다릅니다. 이 전환이 어색할 수도 있죠. 그가 무엇을 봤는지는 모르고, 결국 그만이 알겠죠. 하지만 통제력 부족의 문제라면 그건 또 다른 주제입니다.
규제 문제
정부는 이 문제를 어떻게 다뤄야 할까요? 갑자기 모든 것을 한꺼번에 아우르는 규제가 나타나곤 하죠. 이걸 어떻게든 풀어주실 수 있나요? 이번 주 팟캐스트에서 이 게임을 해 봤는데 어려웠어요. 예를 들어 우리 엄마가 전화해서 "이봐, 문명의 종말이라는 이 얘기는 뭐야?"라고 물으면 어떻게 설명해야 할지 모르겠어요. 그러니 아주 똑똑한 사람들이 이를 수치화하려 할 때, 그게 많은 사람을 걱정시키는 것 같아요. 사람들은 묻습니다. "그게 무슨 뜻이지? 멸종 확률 10%?" 평범한 사람에게 이게 어떻게 가능한지 설명할 방법을 아무도 모릅니다.
젠슨: 글쎄요, 우선 우리가 이렇게 하면 안 됩니다. 허구에 기반한 거니까요. 그리고 이들은 고도로 교육받은 사람들이에요. 연구자라고 불리죠. 당연히 연구실에서 일합니다. 그러니 이 단어들을 조합하고, 그리고, 그리고, 그리고 하면서 내놓는 이 예측은 충격적이고 걱정스럽지만, 이렇게 하면 안 됩니다. 무책임한 일이에요.
이제 실제 사실로 돌아가 봅시다. 사실은 이렇습니다. 5년 안에 방사선과가 인공지능으로 완전히 대체되고 세상에 방사선과 의사가 한 명도 남지 않을 거라는 예측이 있었어요. 실제로는 정반대로 되었죠. 오늘날 세상은 그 어느 때보다 더 많은 방사선과 의사를 필요로 합니다. AI가 방사선과를 완전히 장악한 건 맞지만, 그건 훌륭한 일이에요. 자동화된 영상 판독이니까요. 훌륭하죠. 6~12개월 안에, 아마 작년에, 6~12개월 안에 코드의 90%가 이미 AI로 생성될 거라는 예측도 있었어요. 틀렸죠. 작년에 예측된 대로 6~9개월 안에 초기 일자리의 50%가 사라질 거라는 예측도 사실이 아니었어요. 또 뭐가 틀렸는지 볼까요? 이 예측들이 모두 틀렸다는 거죠. 맞아요. GPT-2가 너무 위험해서 공개할 수 없다는 말에 동의하시나요? Llama 3가 너무 위험해서 공개할 수 없다는 말에도요.
아, 그랬죠. 내년에 사무직 일자리의 절반이 사라질 거라는 얘기도 들었어요. 종말론이죠, 네. 우리는 책임감 있게 행동해야 하고, 쏟아진 모든 어리석은 예측에 책임을 져야 합니다. 맞아요. 누군가는 책임을 져야 하죠. 네. 그러니 이 모든 것을 계속 추적해야 하고, 물론 사람들이 그렇게 하면서 이런 예측들이 결국 미국이 AI 경쟁에서 이기는 것과 양립할 수 없다는 걸 상기시켜야 합니다.
전문가 신뢰와 예측의 기원
요컨대 어떤 사람들은 "전문가를 믿어라"라고 말합니다. 그리고 코로나 사례를 비유로 들었죠. 그것도 연구자였던, 교육받은 사람들이 비대칭적인 이해를 가지고 있다가 나중에 사실이 아닌 것으로 밝혀진 말을 했던 사례에서 시작됐어요. 그래서 지금 "전문가를 믿어라" 운동과, 음, 그냥 이 예측들의 실제 역사를 살펴보고 더 체계적으로 생각해 보자는 입장 사이에 전쟁 같은 게 벌어지고 있는 거죠.
이건 어디서 나오는 걸까요? 만들어지는 바로 그 곳에서 나오기 때문입니다. 예를 들어 심리적 요인은 무엇이라고 보시나요, 아니면 실제 동기는 무엇일까요? 사업적 동기일 수도 있고, 정치적 동기일 수도 있죠. 왜 이렇게 하는지 짐작하시나요, 아니면 어떻게 생각하시나요?
젠슨: 우선 말씀드리자면, 이들은 역사상 가장 영향력 있는 회사들 중 일부입니다. 뛰어난 엔지니어, 뛰어난 연구자들이고, 정말 환상적인 일을 하고 있어요. 한편으로 저는 회사로서 이들 회사들과 매우 긴밀히 일합니다. 다른 한편으로 우리는 이런 대화를 공개적으로 해서는 안 됩니다. 그건 정말 유감스러운 일이고요. 그리고 제 생각에 이 회사들은 실제로 예전에 회사를 세우던 방식, 즉 조용히 만들어져야 합니다. 맞아요.
직원의 발언과 회사 문화
그러니까, 잠깐만요. 젠슨, 조직 안의 누구도 회사 전체를 대신해 말하게 하지 않으시잖아요, 특히 주말에 안 좋은 일이 있어서 스캔들을 안고 떠날 때는요. 그들이 여러분을 대신해서, 그리고 조직을 대신해서 트윗을 올리는 건 허용되지 않나요? 아니요, 그들이 우리 회사에 와서 일하기로 했을 때 이미 그렇게 정한 거니까요. 그리고 우리는 이렇게 행동하라고 말했습니다. 우리 회사에서 일하면서 이런 식으로 행동해야 한다고요. 그리고 여러분이 우리 회사 문화를 좋아한다면, 아시다시피 엔비디아의 문화와 직원들은 엄청나게 행복합니다. 네. 그들은 회사가 일관적이고, 우리가 안정적이고, 우리의 핵심 가치가 가족을 돌보고 그들이 삶의 과업을 할 수 있는 환경을 만드는 것이라는 점을 좋아해요. 우리가 의미 있는 일을 하고 있다는 점도요. 우리는 가능한 한 조용하게 일을 합니다. 그리고 우리는 다른 이들의 성공에 기여하는데, 그게 우리가 정말 자랑스러워하는 부분이에요. 그래서 사람들은 그런 핵심 가치에 끌립니다. 하지만 우리 회사에 와서 일할 때 환영받지 못하는 것들도 있어요. 예를 들어 회사 안에서의 정치적 토론은 환영하지 않습니다. 그건 집에 두고 오세요. 회사 밖에서는 정치 얘기를 해도 됩니다. 우리는 그렇습니다. 회사는 초당적이에요. 우리는 양당 모두에 속하고, 미국이 성공하기를 바랍니다. 그리고 어떤 정부가 집권하든 미국이 성공하도록 우리가 할 수 있는 모든 것을 하려고 합니다. 그래서 인종, 종교, 정치 같은 대화는 회사 밖에서 하라고 사람들에게 말합니다. 여긴 그런 곳이 아니니까요.
규제 방식과 표준화
AI 규제에 대해 더 좁게 말하자면, 사티아가 오늘 아침 여기 왔는데, 과정을 늦출 수 있는 규제 얘기 전에 기본부터 제대로 하자고 했어요. 측정 체계를 세우고, 표준화를 확립하는 건 어떨까요? 엔지니어링 부분에 대해서는 무엇을 강조하시나요?
젠슨: 엔지니어링을 바로잡는 것, 물론이죠. 공포를 퍼뜨리지 않도록 연구를 더 예측 가능하게 실행하는 것. 준비가 될 때까지 모든 것을 내부에 두는 것. 올바른 반응은 무엇이라고 생각하세요? 데미스는 FINRA와 비슷한 기구를 만들자고 제안했어요. 데미스가 이 일종의 통제력을 가진 초국가적 구조에서 정확히 무엇을 원하는지는 분명하지 않습니다. 이에 대해 어떻게 생각하세요? 지금 우리에게 무엇이 필요하다고 보세요?
젠슨: 규제는 실제 문제를 해결해야 합니다. 질문은 지금까지 우리가 실제로 마주한 문제는 무엇이냐는 거죠. 맞아요. 실제 사실을 보면, 지금까지의 모든 문제는 연구실에서 나왔습니다. 그리고 그 이유는 — 그들을 변호하자면 — 그들이 가장 큰 컴퓨팅 파워를 가지고 있기 때문이라는 점을 짚을 만합니다. 맞아요. 그리고 그 이유는 그들이 자신들의 능력의 한계에서 문제를 풀려고 하기 때문입니다. 그러니 가장 큰 위험이 선도적인 연구소에서 나오는 건 논리적이죠. 고등학생이 뭔가를 할 가능성은 낮아요. 컴퓨팅 자원이 충분하지 않을 테니까요. 네. 스타트업이 원인이 될 가능성도 낮습니다. 그들 역시 충분한 용량이 없으니까요. 사실 지구 전체를 보면, 선도적인 연구소를 제외하고는 아무도 충분한 컴퓨팅 자원을 가지고 있지 않습니다. 그러니 이제 질문은, 실제 사건들을 보면 그들이 획기적인 일을 하고 있다는 거죠. 정말 매우 어렵습니다. 그들은 연구에서 엔지니어링으로 넘어가고 있어요. 제가 상상하기로는, 그들은 분명히 세계에서 가장 중요한 기술과 기업 몇 가지를 만들고 있죠. 회사, 문화, 기술, 엔지니어링, 제품을 동시에 구축하고 있으니까요. 그래서 상황이 다소 위태롭다는 건 이해할 수 있어요. 하지만 한 연구소에서 네 건의 사고, 다른 곳에서 큰 사고 하나가 있었다면, 가장 먼저 해야 할 일은 엔지니어링 관점에서 문제의 근본 원인을 찾는 겁니다. 무슨 일이 있었을까? 우리가 다르게 할 수 있었던 건 무엇이었을까? 그리고 이런 일이 다시 일어나지 않도록, 기술이든 방법이든 절차든, 무엇을 구현하고 제도화할 것인가요. 저는 장담할 수 있어요. 각 사건마다 그들은 미래에 이를 막을 능력이 있다는 것을요. 대안은, 만약 그럴 능력이 없다면, 그리고 저는 확신합니다 그들에게 능력이 있다고… 이 네 건의 사고가 다시는 일어나지 않을 거라고 확신해요. 음, 근본 원인을 찾아서 고쳤을 거라고 확신합니다. 샌드박스, 런타임 환경, 모니터, 지속적인 감시를 위한 훨씬 더 나은 기술을 지금 갖고 있을 거라고 확신하고요. 대안도 가능성이 낮아요. 그들이 "보세요, 이런 사고들이 있었습니다. 모든 것을 분석한 후에 우리가 아무것도 이해하지 못했다는 결론에 이르렀고, 어떻게 통제해야 할지 모른다는 것을 인정하며 대중에게 도움을 요청합니다"라고 말하는 거죠. 네. 그렇다면, 엔지니어가 있는 여러 회사들이 전문가를 보내야 하겠죠. 가능하다면 조언을 해 줘야 하겠지만, 그럴 필요가 있을지는 의문이에요. 그들에게 훌륭한 전문가들이 있다고 생각하고, 그들이 잘 처리할 거라고 봅니다.
중국 연구소와 재귀적 자기개선
우리는 진공 상태에서 일하지 않습니다. 데이비드, 어젯밤에 GLM 개발자인 중국 연구소가 재귀적 자기개선에 30억을 배정할 거라고 알려주셨죠. 그러니 젠슨에게 이 얘기를 미리 준비해 주실 수 있을까요? 그게 발표된 내용입니다. 그래서 zeku.com에서 창업자가 방금 50억 달러를 조달했고, 그들의 우선순위 중 하나는 다음 AI를 훈련시키는 AI를 만들고 이 과정을 최대한 자동화하려는 것이라고 말했어요. 음, 네, 제 말은… 새로운 유행어지만, 아시다시피 RSV는 아이디어 시스템의 결합입니다. 모든 것은 맥락적인 것에서 시작하죠. 기술에서 시작하고, 성찰에서 시작하고, 강화학습과 합성 데이터 생성에서 시작합니다. 그리고 이것들은 모두 시간이 지나면서 AI가 문제를 더 잘 풀게 만드는 매우 타당한 아이디어들이죠. 또한 저랭크 적응(low-rank adaptation)도 쓸 수 있어요. 가중치를 포함하지 않는 이 모든 것들을 말이죠. 실제로 스케일을 개선할 수 있는데, 그게 LoRA라고 부릅니다. 라우라, 이건 기본 모델 자체를 재훈련하지 않고도 합성 데이터를 생성하고 강화학습을 하는 방식으로 개선할 수 있어요. 시간이 지나면 이 모든 경험으로 기본 모델을 재훈련할 수도 있죠. 그러니 저는 이 기술을 AI 개발을 포함해 온갖 과업의 생산성을 높이는 데 쓰는 게 완벽하게 말이 된다고 생각해요. 매우 논리적인 아이디어라고 보고, 모두가 어느 정도는 이걸 쓰고 있을 거라고 확신합니다. 다만 이 문구가 지금 어떤 식으로든 기술을 무기화하는 데 쓰이고 있고, 아마 통제 불능이 될 것처럼 판을 깔려는 의도로 쓰이는 것 같아요. 그런 인상을 주려고 하는 거죠. 하지만 당신은 그게 현실이라고 믿지 않는군요.
아니요, 당연히 아닙니다. 회사 안에서는 이런 실험을 하루 종일 할 수 있지만, 제품을 출시할 때는 평가를 해야 하죠. 다시 테스트해서 퇴보(regression)가 없는지 확인해야 합니다. 기본적인 통제 과정이 그렇습니다. 연구에서 엔지니어링으로 넘어가는 이런 연구소들은 훨씬 더 나은 통제력을 갖게 될 겁니다.
네. 그리고 통제력이 높아지면 그 통제는 방법, 지식, 실무, 도구, 기술에서 나옵니다. 이 모든 것이 더 나은 통제, 검증, 평가로 이어지죠. 그래서 회사 안에서의 개발도, 회사 밖에서의 품질 좋은 제품 생산도 가능해집니다.
잠깐 오픈소스 이야기를 해보죠. 허깅페이스와의 인수 얘기를 나눌 때 제가 "이건 가장 중요한 인수 중 하나가 될 겁니다"라고 말했습니다. 딜이라고 부르고 싶지도 않아요. 그것보다 더 중요하니까요. 오픈소스와 클로즈드소스, 오픈 웨이트의 기본 원리를 설명해 주시고, 생태계가 시간이 지나면서 어떻게 발전해야 하는지 말씀해 주세요.
세상에는 클로즈드 모델과 오픈 모델이 둘 다 필요합니다. 저는 가능한 한 많은 클로즈드 모델을 사용합니다. 이번 주말에도 네 개를 썼어요. 아주 잘 작동하고, 수준도 높습니다. 훌륭한 경험이죠. 매일 더 좋아지고 있어요. 제가 클로즈드 모델을 생각하는 방식은 생수병 같은 겁니다.
여러분, 물은 공짜예요. 제가 말씀드린 적이 있는지 모르겠지만, 물은 공짜입니다. 여러분의 환상을 깨고 싶진 않지만, 물은 공짜예요. 오늘 아침에도 샤워하면서 물을 아주 많이 썼습니다. 그러니까 알맞은 물을 알맞은 곳에 쓰는 거죠. 이건 전기와 다를 게 없어요. 세상에서 우리가 쓰는 모든 종류의 재화와 다를 게 없습니다.
둘 다 필요합니다. 오픈 모델이 필요한 이유는 주권, 프라이버시, 기술 소유권을 고려해야 하기 때문입니다. 사실을 보세요. 지난 6개월 동안 AI 전문 기업에 4,000억 달러의 벤처캐피털 투자가 들어갔습니다. 그중 80%가 오픈 모델을 사용합니다. 오픈 모델이 없었다면 그들이 어떻게 꿈을 실현할 수 있었겠어요? 맞아요. 그들의 꿈은 다르니까요. 물론 최첨단 연구소들의 꿈과는 다르겠죠. 그리고 미국에는 혁신할 수 있는 방법이 정말 많습니다. 이것이 우리의 주요 강점 중 하나예요.
좋은 아이디어가 자연스럽게 흘러나오고, 오픈 모델이 그것을 가능하게 합니다. 오픈 모델은 모든 사람에게 힘을 줍니다. 우리가 AI 경쟁에서 이기려면, 몇몇 테크 기업만 이기는 게 아니에요. 미국의 모든 기업, 모든 산업, 모든 연구자, 모든 교사, 모든 학생, 모든 스타트업이 이겨야 합니다. 모두가 승자가 되어야 해요.
누군가는 클로즈드 모델을 쓸 겁니다. 많은 사람이 오픈 모델을 쓰겠죠. 스타트업은 1,000만 개나 있습니다. 그 분포가 중요할까요? 한 가지 묻겠습니다. 오픈 모델이 중국에서 나오든 미국에서 나오든 중요할까요? 우리는 오픈 모델에 기여하려고 최선을 다하고 있습니다. 하지만 지금 다운로드하는 대부분의 오픈소스 기여는 중국에서 나오고 있어요.
중국에는 엔지니어가 훨씬 많습니다. 큰 나라니까 모든 걸 대규모로 생산하죠. 그래서 과학과 수학을 가르치는 학생도 대규모로 양성합니다. 네. 이건 우리의 약점 중 하나예요. 칭화대 같은 놀라운 대학에서 대규모로 학생들을 훈련시키고 있습니다.
그들은 지금 오픈소스에 기여하고 있습니다. 우리는 리눅스를 씁니다. 쿠버네티스도 쓰고, 이 모든 소프트웨어를 씁니다. 그중 상당 부분에 중국 전문가들이 기여했어요. 일단 내려받으면 그건 여러분의 것입니다. 포크를 만들고, 개선하고, 우리 것으로 만들죠. 그러니까 이 중국 모델 중 하나를 내려받으면, 그것은 중국의 정말 뛰어난 연구자들이 만든 것이지만, 이제 여러분의 것입니다. 원하는 대로 쓰세요.
경쟁이냐고요? 네. 아주 적절한 지적이라고 생각합니다. 제 요점은 이 경쟁이 결국 누가 기술을 가장 잘 활용하느냐에 관한 것이라는 겁니다. 지난 산업혁명 때 발명가들은 맥스웰, 볼타, 앙페르 같은 사람들이었죠. 그들 중 미국인은 한 명도 없었어요. 전부 유럽인이었습니다. 맞죠?
지난 산업혁명은 유럽에서 시작됐습니다. 하지만 우리가 그것을 활용했어요. 세계의 어떤 나라보다 사회적으로 잘 활용했고, 그것이 우리에게 무엇을 가져다줬는지 보세요. 저는 다음 세대도 똑같은 과정을 겪기를 바랍니다. 네, 네.
그렇다면 왜 지금 공산주의자들은 자기들의 생각을 그렇게 성공적으로 전파하고 있을까요? 우선, 그들의 서사가 훨씬 실용적이에요. 훨씬 더 실용적인 서사죠. 중국에서는 아무도 이것이 끝나간다거나, 무슨 재앙이 온다거나, 그런 얘기를 하지 않습니다. 모든 게 사라진다는 얘기도 없어요. 그들은 훨씬 더 실용적으로 접근합니다. AI를 자기들의 경제와 사회를 발전시킬 기술로 보죠. 그리고 이것이 문명의 종말로 이어질 거라고 말하는 집단도 없습니다. 우리는 이 모든 걸 지어내고 있는 거죠.
가장 짜증 나는 건, 만약 이게 사실이라면, 정말로 사실이라면, 우리는 이것을 논의하고 뭔가 조치를 취해야 한다는 겁니다. 사실이라 해도 그렇습니다. 아무것도 할 수 없는 사람들을 겁주는 대신, 이걸 어떻게 해결할지에 더 많은 시간을 써야 해요. 우리의 임무는 이것을 올바르게 개발하는 것입니다.
역사상 이렇게 많은 사람들이 이토록 열정적으로 이렇게나 거짓된 주장을 한 적이 있었을까요? 그리고 이건 측정 가능한 사실이고, 실제로 명백히 거짓입니다. 논리적으로도 사실이 아니에요. 과학에 근거하지 않고, 연구에 근거하지도 않습니다. 과학과 연구에 근거한 모든 것은 정반대를 말하고 있어요. 미지의 경계에 있는 겁니다. 사람들이 가본 적도 없고, 본 적도 없으니, 두려워하는 거죠. 그래서 모두에게 그것을 두려워하라고 말하기가 쉬운 겁니다.
그건 개인의 삶의 경험일 수도 있어요, 데이비드. 제 예를 들어 드리죠. 제가 졸업했을 때, 저는 엔지니어였는데 타이핑을 많이 하지 않았습니다. 이유는 제가 소프트웨어가 대중화되기 전의 첫 세대에 속했기 때문입니다. 소프트웨어를 가능하게 하려면 컴퓨터를 직접 만들어야 했죠. 이 세대에서 엔지니어링 세계에 들어오는 모든 엔지니어가 온종일 타이핑에 시간을 쏟고 있다고 상상해 보세요. 말 그대로 그것이 그들이 하는 일입니다. 취직하면 노트북과 의자를 받고 타이핑을 시작하죠. 하루 종일 타이핑합니다. 일어나는 순간부터 타이핑을 하는 거예요.
엔지니어링은 타이핑보다 먼저 존재했습니다. 맞아요. 그러니 세상에 엔지니어링 작업이 산더미처럼 있는데, 그 대부분은 더 이상 타이핑을 필요로 하지 않는다고 상상해 보세요. 물론이죠. 우리는 타이핑 이전에도 바쁜 엔지니어들이 있었습니다. 타이핑 이후에도 많은 훌륭한 엔지니어링 작업을 할 거라고 생각해요. 네. 제가 "타이핑"이라고 할 때는 프로그래밍을 말하는 겁니다. 그렇죠.
엔비디아에서도 소프트웨어 엔지니어들이 저에게 얘기하면, 저는 그냥 타이핑하라고 말합니다. 농담으로 늘 그렇게 말하죠. 제가 제일 좋아하는 키는 백스페이스라고도 말합니다. 이유는 최고의 소프트웨어가 가장 적은 소프트웨어이기 때문입니다. 네. 백스페이스를 하나의 소프트웨어처럼 써 주셨으면 좋겠어요.
엔비디아 이야기를 해보죠. 엔비디아를 분석해 보겠습니다. 분석이란 단순히 세부 사항을 설명하는 것입니다. 여기에는 거대한 전략이 깔려 있으니까요. 가장 밑바닥부터 시작하죠.
아, 안 됩니다. 계획된 건 아니었지만, 누군지는 압니다. 아, 아니요. 대통령님. 아, 네, 선생님. 음, 말씀드릴 게 있습니다. 전화만 아니었다면 저는 "최고"들과 무대에 서 있었을 겁니다. 저는 "최고"들과 무대에 있습니다. "최고"들과 무대에 있어요. 색스와 함께요.
네. 그룹 전체를 아시죠. 네, 제이슨도 여기 있고, 채머스도 있고, 데이비드와 데이비드도 있습니다. 네, 저는 수천 명의 사람들 앞에 앉아 있어요. 그리고 우리는 얘기하고 있었는데, 알고 보니 대통령님 얘기를 하고 있었어요. 잘하셨습니다, 선생님. 잘하셨어요. 이 모든 걸 알아내셨다는 게, 여기에는 복잡한 부분이 많고 그것이 중요하다는 걸 알아내셨다는 게, 우리 모두 정말 감사하고 있습니다. 그에게 제 안부를 전해 주세요.
그럼, 청중에게 인사하시겠어요? 제이슨이 원해요, 제이슨이 대통령님을 연결하고 싶어 합니다. 심지어 제이슨도요. 스피커폰으로요. 어떻게 대통령님과 연결하죠? 스피커폰으로 연결할 수 있을까요? 확성기로요. 네. 마이크에 바로 연결해 주세요. 이제 방송 나갑니다. 잠깐만요, 선생님. 잠깐만요, 선생님. 마이크를 가져갑니다. 대통령님. 지금 전 지구와 이야기하고 계십니다. 인생의 멋진 점은, 젠슨이 10년 동안 아무도 복제할 수 없는 세계에서 가장 복잡한 컴퓨터 칩을 설계할 수 있지만, 저를 스피커폰으로 연결하는 방법은 알아내지 못한다는 거예요. 완전히요. 거의 음모 같아요.
그리고 가장 행복한 그룹은 중국이고, 중국은 매우 행복합니다. 심지어 나라 안의 많은 주들도 행복하다고 말할 수 있어요. 아무것도 얻지 못했어야 하는데도 말이죠. 거기 있고 싶어 하는 사람들로 넘쳐나니까요. 그런데 지금 핀란드에서 무엇을 짓고 있는지 보세요. 짓고 싶어 합니다. 구글은 핀란드에 대형 센터를 짓고 싶어 하는데, 허가를 받지 못해서 제가 기쁘지 않아요. 제가 말씀드리는데, 이건 전부 사기입니다. 데이터센터는 훌륭해요. 사람들을 부유하게 만들고, 주를 부유하게 만들고, 향후 20~25년의 석유예요. 인터넷과 AI보다 더 큽니다. 훨씬 더요.
그런데 이것이 일어나기를 원하지 않는 많은 사람들의 손아귀에 놀아나고 있어요. 정치인일 수도 있고, 중국일 수도 있죠. 우리는 이런 일이 일어나게 두지 않을 겁니다. 이건 사기예요. 맞아요, 우리는 그렇게 되도록 두지 않을 겁니다, 선생님. 아니요, 우리는 이것이 일어나게 둘 겁니다. 로봇이 세상을 장악하지도 않을 거고, 그런 일은 일어나지 않을 겁니다.
제 삼촌은 아마 역대 최고였을 겁니다. 솔직히 말해서요. MIT에서 41, 42년 동안 교수를 지냈고, 가장 뛰어난 사람 중 한 명으로 알려져 있었어요. 41년 동안 정상에 있었죠. 경력의 절정에 있었고, 많은 일을 해냈습니다. 젠슨은 그걸 모두 알아요. 많은 일을 해냈죠. 그러니 제게는 약간의 유전적인, 어, 약간의 유전적 힘이 있습니다. 자원 이론을 믿는다면요. 저는 믿어요. 제게는 유전적 힘이 있어요. 로봇이 왜 그렇게 AI를 잘 아는지 말이죠. 음, 저는 AI를 알고 있어요. 저는 알고 있고, AI에 대한 상식도 있습니다. 어, 로봇이 장악하지는 않을 겁니다. 어, AI가 나머지 세계를 장악하지도 않을 거예요. 이 모든 건 사기입니다.
자, 이걸 염두에 두고, 우리는 조금 조심해야 합니다. 우리는, 음, 현명하게 행동해야 하죠. 하지만 그렇다고 향후 10년 동안 어떻게 산업을 파괴할지 고민하는 동안 산업을 멈춰 세울 수는 없습니다. 그러니 저는 끝까지 당신 편입니다. 저는 당신이 이것에 대해 어떻게 생각하는지도 몰랐어요. 저와 같은 생각일 거라고 짐작했죠. 그리고 우리가 리더가 되고 싶다면, 제가 늘 하는 말이 있습니다. AI에서 이기는 자가 모든 걸 얻는다는 겁니다. 그만큼 중요하다는 얘기죠. 이것은 인터넷보다 큽니다. AI에서 이기는 자가 이기고, 우리는 이것이 일어나도록 둘 수 없습니다. 그리고 이것은 데이터센터에 크게 적용됩니다. 쇠퇴하던 지역 사회가 있었는데, 이제 데이터센터가 들어서면서 부유한 지역 사회가 되었어요. 진짜로 부유한 지역 사회요. 우리는 미국에서 모든 사람이 AI 경쟁에서 이기도록 반드시 만들 겁니다. 모든 산업, 모든 기업, 모든 주, 모든 사람이요.
좋습니다. 이것에 대해 저는 강한 신념이 있고, 그것에 대해 무언가를 할 수 있는 위치에 있습니다. 우리는 이것이 일어나게 두지 않을 겁니다. 그래서 이 회의에 누가 있는지 저는 전혀 모릅니다. 대체 제가 누구와 이야기하고 있는지도 모르겠어요. 하지만... 들으셨어요? 들으셨어요? 들으셨어요? 수천 명이 대통령님께 박수를 보내고 있어요, 선생님. 제가 아는 건 여러분이 거기 계시면 사람들이 젠슨의 말을 듣는다는 것, 그리고 그가 놀라운 일을 했고 데이비드도 놀라운 일을 했다는 것입니다. 모두에게 행운을 빌고, 우리는 미래를 지켜 나갈 겁니다. 나라가 이보다 더 좋은 상태였던 적은 없습니다. 우리는 나라에 2조 달러의 투자를 끌어들이고 있어요, 졸린 조 바이든 아래 1조 달러 미만이었던 것과 비교하면요. 그건 4년 전 얘기였죠. 이건 1년 만에 이룬 겁니다. 그러니 나라가 이런 걸 본 적은 없었고, 우리는 계속 이렇게 해 나갈 겁니다.
그럼 여러분 모두 정말 감사합니다. 감사합니다, 대통령님. 대통령님. 나중에 다시 전화드리겠습니다. 감사합니다, 대통령님. 감사합니다. 음, 이건 뭔가 특별한 일이라고 생각했어요. 장난이라고 생각했습니다. 이게 일어나고 있다는 걸 알고 계셨나요? 장난인 줄 알았어요. 그게 뭐냐면... 아니, 정말 그랬어요. 처음엔 장난인 줄 알고 스피커폰에 연결하라고 했죠. 와. 그리고 그가 당신에게 전화를 걸면... 음, 어떻게... 어떻게... 그는 밤 어느 시간이든 당신에게 전화하죠, 맞죠? 우리가, 우리가 대통령님이 전화하셨을 때 오벌 오피스에 있었어요. 저는 자고 있었어요, 자고 있었죠. 침대에 있었어요. 자고 계셨는데, 그가 "깨워"라고 했어요. 그리고 저는 정말 미안했어요. 그가 "이 만찬에 누가 오지?"라고 물었거든요. 우리는 명단을 보고 있었고, 그가 "젠슨은 어때?"라고 하더군요. 제가 "아니요, 선생님, 그분은 휴가 중입니다. 5년 동안 미뤄야 했거든요"라고 대답했죠. 그러자 그가 "전화 연결해"라고 했어요. 무슨 휴가가 그래요?
그런데 왜 그가 이것을 사기라고 본다고 생각하세요? 이게... 이게 바로 제가 사람들에게 묻고 있던 것입니다. 이건 정말 대단한 일이에요. 이건... 지지율 마이너스 80입니다. 네. 그러니 오벌 오피스에 앉아 있는 다른 누구라도 인기 있는 쪽을 택할 거예요. 당신은 국민을 대표하죠. 이것이 모두가 원하는 거예요. 그들은 데이터센터를 폐쇄하고 싶어 하고, AI는 지금 유행하는 것 같아요. 하지만 그는 이것이 사기라고 말하죠. 그리고 그는 사물을 제 이름으로 부릅니다. 그는 어떻게 하는 걸까요? 제가 말씀드려야 할 것은, 저도 확실히 모른다는 겁니다. 그 이유는 많은 사람들이 그것에 끌리기 때문이에요. 그러니 사실은 이것이 전부 복잡하다는 겁니다. 우선, 역사를 보면, 자료를 보면, 모든 것은 두 가지에 기대고 있습니다.
처음 기반으로 삼은 것은 국가안보였습니다. 그리고 최근에는 그것이 모두 산산조각 났어요. 맞아요. 그래서 이 이야기는 더 이상 국가안보에 기반하지 않습니다. 이제는 안전에 기반합니다. 그러니 AI가 안전하기를 원한다면, 무엇보다 먼저 그것을 개발하는 연구소들이 모든 것을 통제하고 있는지 확인해야 합니다.
우리는 좋은 테스트 체계를 갖춰야 합니다. 독립적인 평가자가 참여할 수 있도록 해야 한다고 생각합니다. 이것은 재무 통제와 다르지 않습니다. 우리에게는 감사인이 있습니다. 감사인은 우리 사업을 우리만큼 잘 알 필요는 없고, 올바른 질문만 던지면 됩니다. 독립적인 감사인이나 평가인이 있는 것이 좋다고 누군가 말했는데, 그런 사람이 한 명이 아니라 여러 명 있어야 합니다.
저도 그 말에 동의합니다. 감사인과 평가인이 여러 명 있으면 어느 한 회사가 특정 기관에 종속되거나 어떤 식으로든 매수되는 일을 막을 수 있습니다. 그러니 이 문제를 해결하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 제 생각에 가장 중요한 것은 기술을 안전하게 개발하고, 그 기술의 테스트가 안전하게 이뤄지도록 하는 것입니다.
지금 만들어지고 있는 것이 놀라운 기술이라는 걸 저도 충분히 압니다. 그만큼 이 기업들은 놀라운 기업이고, 우리는 그들에게 그만큼 높은 기준을 요구해야 합니다. 그들도 원하고 저도 원합니다.
잠깐 오픈소스 얘기로 돌아가고 싶습니다. 1년 전만 해도 우리는 오픈소스를 제대로 진지하게 보지 않았습니다. 그때 오픈소스는 두 해, 18개월 정도 뒤처져 있었습니다.
트럼프 대통령과 대화할 때 어려운 점 중 하나는 말을 꺼내기가 쉽지 않다는 겁니다. 이 얘기는 아마 그 사람도 재미있어할 것이고, 나중에 저에게 다시 상기시킬 겁니다. 어쨌든 제가 그에게, 그리고 여러분 모두에게 말씀드리고 싶은 것은 인공지능이 엄청난 수의 일자리를 만들어내고 있다는 점입니다.
행정부 초기에 트럼프 대통령이 가장 원했던 것, 그리고 제가 처음 그와 통화하고 처음 만났을 때 논의했던 것은 미국에 일자리를 만드는 것이었습니다. 그는 미국의 재산업화를 원하고, 미국이 다음 산업혁명을 뒷받침할 에너지를 갖추기를 원합니다. 에너지 없이는 산업 성장도 없습니다. 그래서 그는 에너지가 성장하고, 일자리가 늘고, 공급망을 다시 국내로 가져오는 재산업화가 이뤄지기를 바랍니다.
지금 우리가 하고 있는 일들을 보십시오. 이 모든 일이 지금 이 순간에도 진행되고 있습니다. 우리는 그 어느 때보다 많은 일자리를 만들고 있습니다. 소프트웨어 산업에서도 일자리를 만들고 있습니다. 조금 전에도 이 얘기를 했는데, AI 산업에는 아무 이유 없이 4,000억 달러의 벤처 투자금이 쏟아졌습니다. 6개월 동안 말입니다. 그 덕분에 많은 일자리가 생겼습니다. 이것은 컴퓨팅 파워에 대한 엄청난 수요를 만들어냈고, 저는 그 점이 매우 기쁩니다. 그리고 데이터센터에 대한 높은 수요도 만들어냈습니다.
이 얘기도 꼭 해야 합니다. 방금 텍사스 주지사 애벗과 얘기를 나눴는데, 그는 미국 전역에 데이터센터를 지을 때 업계가 작은 지역사회에 공감하고 그들의 목소리를 더 잘 들어줬으면 한다고 말했습니다. 이 얘기를 잠깐 해보겠습니다.
엔비디아에 대해 놀라운 점은, 생태계를 움직이기 위해 여러분이 사실상 AI의 은행 역할을 해야 했다는 것입니다. 그것도 모든 층위에서 말이죠. 클로버리프와 함께 토지, 에너지, 건설 분야에서 이런 일을 했고, 블랙록, 골드만삭스 등과 함께 금융 기회를 만들어내는 훌륭한 일도 했습니다. 자본 배분 전략에 대해 얘기해주십시오. 더 넓은 생태계가 이 다음 단계에 참여하고 투자하려면 무엇이 필요할까요?
글쎄요, 아시다시피 우리는 지금 새로운 산업혁명을 만들고 있고, 그 모든 측면이 사실입니다. 이 새로운 산업은 전기, 인터넷, 그리고 지금의 AI처럼 제조업을 필요로 합니다. 우리는 모든 것을 먹이고, 무엇이든 찾을 수 있으며, 이제 AI를 통해 무엇이든 묻고 알 수 있습니다. 그렇지 않습니까?
이것이 우리의 미래입니다. 우리는 전파에 연결해서 그에게 무엇이든 물을 수 있고, 그는 그것을 우리에게 설명해줄 수 있습니다. 이것이 가능하려면 그가 지능을 만들어내야 합니다. 이것은 생산 과정이고, 그래서 이 인프라가 구축되어야 합니다. 하지만 인프라를 구축하고 나면 질문이 생깁니다. 미국 전역의 다른 모든 층위는 어떻게 되는가?
이 산업은 단순한 모델이 아닙니다. 단순한 칩도 아닙니다. 대부분은 그 위에 올라가는 애플리케이션입니다. 주로 인프라 층위, 데이터센터, 그리고 모든 인프라, 건설, 전력, 에너지 생산이 여기에 포함됩니다. 그래서 저는 전체 생태계를 보고 '병목'을 찾습니다. 훌륭한 기업들이 만들어지고 있는데 제약이 되는 곳이 있다면, 그것이 바로 제약입니다. 아마도 공급망을 확장해야 할 수도 있습니다. 컴퓨팅을 배치할 준비가 되었을 때 그들도 준비되어 있어야 하니까요. 토지, 에너지, 건설이 그렇습니다. 그래서 이것은 앞단 공급망 분석과 다르지 않습니다.
제가 장기 공급망에 대해 남들보다 더 많이 생각하는 편일 겁니다. 우리 회사가 아주 크고, 우리가 성공하려면 저를 받쳐줄 수많은 기업이 필요하니까요. 코닝, 루멘텀, 그리고 물론 TSMC, 메모리 제조사들도 그렇습니다. 그래서 이 혁명이 오기 한참 전에, 성장이 찾아오기 전부터 이 모든 기업과 함께 일하기 시작했습니다. 그래야 이것이 실제로 일어날 수 있었으니까요. 이제 저는... 공급망 아래쪽으로 내려가고 있습니다.
제가 관찰한 바로는, 장기적으로 이익은 위로, 즉 애플리케이션 층위까지 올라가는 경향이 있습니다. 거기서는 더 오랫동안 초과 이익을 얻을 수 있으니까요. 허깅페이스를 인수하셨죠. 이제 서비스 사업에 적극적으로 관여하고 있다고 말할 수 있습니다. 오픈 라우터 같은 제품이 아주 타당해 보이는 것도 자연스럽습니다. 베드락 같은 것을 만드는 더 나은 방법이 있다는 것도 꽤 분명해 보입니다. 아마 그것도 생각하고 계실 겁니다. 그렇다면 자연스러운 결론은 무엇입니까? 최상위에 있는 사람들이 아래로 내려오는 데 아무 문제가 없어 보이니까요.
음. 그리고 여러분에게는 최고의 균형, 뛰어난 엔지니어들, 그리고 제품을 설계하고 출시하는 것까지 올바르게 해낸 입증된 경험이 있습니다. 그러니 위를 올려다보며 "우리도 아마 그걸 할 수 있을 것 같다"고 어떻게 생각하게 되는 것일까요? 엔비디아가 세상의 모든 모델을 출시하는 이유는, 우리가... 우리만 그러고 있다는 점입니다... 놀랍죠. 약 1년 반 전만 해도 우리가 출시한 것은 오픈AI뿐이었습니다. 맞습니다. 지금은 놀라운 모델들이 나와 있습니다. 메타 뮤즈도 이용할 수 있습니다. 그록도 있고, 이용할 수 있습니다. 그록 봇은 대단합니다. 그리고 지금은 제미나이도 출시하고 있습니다. 앤트로픽도 우리 플랫폼에서 확장되고 있습니다. 1년 반 전부터 이런 고급 AI 모델들이 줄줄이 등장했고, 지금은 공개되어 누구나 접근할 수 있습니다. 그래서 모델의 수가 늘고 있습니다. 여기서 이름을 밝히지 않을 많은 회사들도 고급 모델을 만들고 있습니다.
그리고 AI 연구소의 수도 늘고 있습니다. 네, 인에포러블, 리플렉션, 정말요? 목록은 계속 이어집니다. 피지컬 인텔리전스도 있고, 목록은 계속됩니다. 물론이죠? 그래서 이 연구소들이 모두 엔비디아 위에 솔루션을 구축하는 것입니다. 그 이유는, 회사로서 저는 제 몫을 챙기기보다 모두가 성공하도록 돕는 쪽을 택하기 때문입니다.
그래서 우리는 필요한 만큼 높이 올라가지만, 가능한 한 낮게 머뭅니다. 음. 우리의 전략입니다. 필요한 만큼 높이 올라가되 가능한 한 낮게 머무는 것. 그 이유는, 만약 우리가 이걸 하지 않았다면, 만약 엔비디아가 쿠DNN을 만들지 않았다면 어떤 프레임워크도 존재하지 않았을 것이기 때문입니다. 우리가 메가트론, 메가트론 코어를 만들지 않았다면 대규모 학습도 일어나지 않았을 것입니다. 교육 자체가 존재하지 않았을 겁니다. 그래서 우리는 가서 필요한 모든 기술을 발명하고, 필요한 만큼 만들어낸 다음, 수천 송이 꽃이 피도록 놔둡니다. 솔직히 말해서 이 위치 덕분에 우리는, 사실상 유일한 존재가 될 수 있습니다. 솔직히 말합시다.
저도 동의합니다. 반론을 말하자면, 하이퍼스케일러 수준에서 경쟁이 더 많으면 좋겠다는 것이겠죠. 그리고 제 생각에 여러분은 네오클라우드를 지원하는 훌륭한 일을 해왔습니다. 참고로 엔비디아의 훌륭한 제품을 저에게 소개해주셨죠. 완벽합니다. 그곳의 모든 것이 놀랍습니다. 하지만 우리는 이런 기업이 약 50개, 100개, 1,000개 필요합니다. 그들이 몇 개 가져가기만 해도... 네, 솔직히 저는 놀라울 만큼 경쟁력이 없는 편입니다. 정말요? 네. 이건 제 것이 아닙니다. 예를 들어 하이퍼스케일러가 다섯 개쯤 있다면 저는 기꺼이 만족할 겁니다. 다만 이유가 있습니다. 잘 들어보세요. 모든 네오클라우드, 즉 우리가 NCP라고 부르는 기업들의 초기 고객은 하이퍼스케일러였습니다. 정확합니다. 이유는 하이퍼스케일러가 1년에 한 번 계획을 세우는데, 지금 시장 역학은 너무 변동성이 커서 거의 항상 틀리기 때문입니다. 맞습니다. 그래서 민첩하게 빠르게 움직일 수 있는 이런 지역 클라우드들이 많이 있습니다. 그들은 자기 주, 자기 나라, 자기 지역을 알고 있고, 시애틀이나 팰로앨토에 앉아 있는 사람들이 보기 어려운 방식으로 토지, 에너지, 쉘을 제공합니다.
그래서 지금 우리에게는 사실상 토지, 에너지, 쉘을 짓고 제공하는 기업들의 대규모 분산 네트워크가 있습니다. 이제 각국은 이것이 전략적이라는 것을 이해하고 있습니다. 많은 나라가 "내 에너지를 내 기업에만 주겠다"고 말합니다. 맞습니다. 엔비디아도 이 나라에서 운영되고 있고, 우리는 이 나라의 네오클라우드가 성장하도록 도울 수 있습니다. 호주의 퍼마스든, 방금 거기서 많은 일을 했고 2기가와트를 더 들여온 것이든, 동남아시아에서 IOH 등이 몇 기가와트를 들여오고 있는 것이든 말입니다. 그래서 우리는 기가와트를 짓고 있습니다. 확장하고 있습니다. 꽤 좋습니다.
저는 한 가지 덧붙이고 싶습니다. 여러분이 꽤 높이 올라가서 오픈소스에 많이 집중하는 것은 이해가 갑니다. 분명히 엔비드론 모델은 뛰어난 성과를 보여주고 있습니다. 저도 자주 씁니다. 허깅페이스, 풀사이드, 그리고 라구나는 매우 탄탄한 제품으로, 지금 여러분이 인수하거나 임대하거나 뭐라고 부르든 그렇게 하고 있습니다. 그리고 자율주행을 위한 오픈소스 스택도 있는데, 이것 역시 매우 획기적입니다. 그래서 우리는 다섯 개 영역에서 프런티어 모델을 만드는 선두 주자입니다.
네. 그렇습니다. 은메달을 따려고 제품을 만드는 것이 아닌 것 같습니다. 금메달을 노리는 것처럼 보입니다. 그렇다면 금메달을 노리고 있고, 아마도 최고의 오픈소스 모델을 갖게 되는 것입니까? 그리고 이 질문의 두 번째 부분입니다. 오픈소스가 프런티어 모델을 따라잡을 수 있습니까? 그리고 그 일을 해낼 사람이 여러분입니까?
논리는 이렇습니다, 제이슨. 우리가 이것을 만들 것입니다. 첫째, 우리가 할 수 있기 때문이고, 우리에게 그 기술이 있기 때문입니다. 둘째, 고객들이 그것을 필요로 하기 때문입니다. 물론이죠. 예를 들어 알파마요는 세계 최초의 "사고하는" 자율주행차입니다. 그리고 "사고하고 추론한다"는 것은, 수십억 시간의 교통 데이터로 학습할 필요가 없다는 뜻입니다. 추론할 수 있기 때문입니다. 문제를 쪼개서 "아, 이건 본 적이 있어. 정확히 같지는 않지만 아주 비슷해"라고 생각할 수 있다는 겁니다. 맞습니다. 그래서 알파마요, 이게 왜 필요할까요? 글쎄요, 자동차 회사가 많이 있습니다. 세계의 모든 자동차가 자율주행이 될 겁니다. 하지만 그 너머로, 모든 농업기술 회사, 모든 트럭, 모든 밴이 있고, 그들 대부분은 이 전체 스택을 만들 만큼의 규모가 없습니다. 그래서 제가 그들을 위해 훌륭한 스택을 만들어줄 겁니다. 그들은 자기 응용 분야에 맞게 마지막 1마일을 조정하면 됩니다. 이제 앞으로 움직이는 모든 것은 자율주행이 될 수 있습니다.
우리가 일부 생물학 모델을 만들지 않았다면 세상에는 그것이 없었을 겁니다. 우리는 단백질 기반 언어 모델인 ESM 2를 만들었습니다. ESM 폴드, 오픈폴드, 알파폴드 2, 이 모든 공변(co-equivariant) 기술도 우리가 만들지 않았다면 존재하지 않았을 겁니다. 제가 가장 좋아하는 프로젝트 중 하나는 단백질 복합체, 즉 차세대 단백질 합성과 결합에 관한 것입니다. 이것들은 혁신적인 것들입니다. 우리가 만들었습니다. 그래서 우리는 그것을 만들 것입니다. 일라이 릴리도 필요로 하고, 머크도 필요로 하고, 다른 곳들도 필요로 하는데, 그들은 그걸 할 능력이 없거나 아직 그 단계에 이르지 못했기 때문입니다. 그래서 우리는 실질적으로 기여할 수 있습니다. 그러니 저는 모든 것을 필요에 의해 합니다. 누군가를 짓밟으려고 하는 것이 아닙니다. 우리는 누군가를 억압하겠다는 생각으로 아침에 일어나지 않습니다. 모두를 돕기 위해 일어날 뿐입니다.
젠슨, 당신의 핵심 사업에 대한 경쟁 위협에 대해 어떻게 생각하십니까? 의견을 말씀해 주시겠습니까? 귀엽네요. 네. 음, 그러니까 제가 알고 싶은 건 당신의 의견입니다. 일론이 발표한 1억 제곱피트 규모의 테라팹 시설에 대해 어떻게 생각하십니까? 그리고 누구든 해낼 수 있다면, 그건 그 사람뿐일 겁니다. 그와 저는 같은 나라로 함께 비행기를 탔습니다. 아름다운 비행기였습니다. 그리고 가끔 당신에게 전화하는 사람도 함께 있었습니다. 일론은 이런 종류의 이야기를 좋아해서, 우리는 그것에 대해 많은 시간을 이야기했습니다. 그건... 그렇게 작동하는 거죠. 칩은 설계하지만 제조는 하지 않는다는 거죠? 여러분의 칩이 거기서 제조될 수 있나요, 아니면... 우리는 제조 기술에 대해 많이 알고 있습니다. 우리는 모든 분야에서 한계를 밀어붙이고 있으니까요. 그리고 우리가 그렇게 큰 규모로 운영하기 때문에, 놀라운 메모리 기술을 갖고 있고, 이 분야에서 세계 최고의 회사입니다. 우리는 놀라운 것을 많이 가지고 있습니다. 그러니까 요점은, 당신이 이것에 대해 많이 이야기했다는 거죠. 우리는 그냥, 네, 이야기할 수는 있지만, 일로나는 멈출 수 없는 사람이고 그게 그의 초능력입니다. 그가 무언가를 하기로 결정하면 막기 어렵습니다.
그러면 중국이 자체 첨단 리소그래피 시스템에서 어디쯤 와 있는지에 대해 의견을 말씀해 주시겠습니까? 그들은 2030년까지 이것을 달성할 겁니다. 2030년이요. 네, 2030년은 코앞입니다. 네, 그리고 우리 대부분은 그때쯤 죽어 있겠죠. 그렇다면 중국에게 이것은 스위치가 켜졌고 이 모든 것이 즉시 본토 생산 능력으로 넘어간다는 뜻일까요? 있잖아요, 중국은 이렇게 생각해야 합니다. 그들은 정말로 대량생산의 달인입니다. 그리고 이건 시간문제입니다. 네. 그리고 저는, 그러니까, 수십 년 단위로 생각합니다. 저는 이 업계에 오랫동안 있었고, 엔비디아를 위해서는 다음 10년과 그 다음 10년에 무슨 일이 일어날지 생각해야 합니다.
2~3년은 그냥 한순간이고, 이건 아무것도 아니다. 그리고 그들의 생각에는 우리가 이미 거기에 와 있다. 이미 거기에 있다. 젠슨, 일론, 그리고 (구글 CEO) 순다르 등 우리는 달려야 한다. 미국은 달려야 한다. 그래, 스피드런. 우리는 스피드런을 조직해야 한다. 속도를 늦추는 건 확실히 잘못된 전략이다. 업계에 있는 대부분의 사람들에게는 우리가 AGI의 순간에 와 있다는 게 분명하다. 그 정의는 물론 어떤 인간보다도 똑똑한 것이다.
우리는 이미 거기 와 있다. 이미 도달했지 않나? 그리고 초지능이 그다음 이정표다. 여러분이 보고 있는 것, 고객 기반, 그리고 여기서의 역사를 생각하면 말이다. 젠슨, 우리는 이미 거기 와 있다고 생각한다. 초지능에 이미 도달했다고 생각하나? 그렇다, 그렇다. 내 자율주행차처럼 범위를 좁혀 보면, 나는 차가 나에게 오믈렛을 만들어 주길 바라지 않는다. 그냥 운전만 해주면 된다. 맞다. 이게 초지능이다. 초지능. 자율주행차는 사람보다 낫다. 그렇다, 그렇다. 오, 그렇다. 사고율이 10배 낮다. 맞다. 그렇다. 단백질 합성, 가상 단백질 스크리닝, 이미 거기 와 있다. 그렇다. 그렇다, 그렇다.
인류의 최전선에 서 있는 게 좋나? 좋다. 신사숙녀 여러분, 그리고 여러분, 이건 정말 대단하다. 미래는 훌륭하고, 우리는 거기에 도달하고 싶다. 밝고 빛나는 미래를 들어 보라. 많은 사람들은 일할 필요가 없지만, 이 일의 일부가 되지 않기엔 너무 재미있다고 말해야겠다. 정말 재미있다. 그렇지 않나? 그래서 나는 우리 모두가, 나도, 그곳에 있기를 원한다. 여러분 모두가 나와 함께 거기 있기를 바란다. 우리 모두 거기 있게 될 것이다. 함께 인류로서 엄청난 성공을 이뤄낼 것이다.
그동안 우리는 그들을 격려하고 앞으로 밀어줘야 한다. 여러분도 알다시피 그들은 아주 중요한 일을 하고 있고, 나는 그들이 성공하기를 바란다. 또 갈등의 수위를 낮출 수 있었으면 좋겠다. 그리고 무엇보다 미국 전체가 우리와 함께해야 한다. 우리가 그것을 이루는 방법은 이렇다. 신사숙녀 여러분, 젠슨 황을 소개합니다. 고맙습니다, 친구. 감사합니다. 고마워요. 고마워요. 고마워요. 정말 멋졌습니다. 인상적이었어요. 당신의 파티에서요. 인상적이었습니다. 정말 멋졌어요. 감사합니다, 여러분. 고마워요. 정말 좋았죠? 좋은 시간이었습니다.
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