저자: 위즈덤투스채널진행자 · 한국인
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AMD가 공간지능 AI 연구소 월드랩(페이페이 리)을 약 82억 달러 전액 주식으로 인수한 배경을 설명. 월드랩은 공개 매출이 없는 소규모 회사이며, 이미지넷과 딥러닝의 역사, 마블·아틀라스 등 3D 공간 모델의 기술적 의미를 소개. AMD는 차세대 AI 칩 설계를 위해 미래 워크로드를 미리 이해하려는 전략으로 해석됨. 인수 영향은 주식 희석이 1% 미만으로 시장 반응은 제한적이었고, 효과는 몇 년 단위로 나타날 것이라 단기 재료보다는 장기 관점이 적합하다고 봄.
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왼쪽이 AMD의 리사 수, 오른쪽이 월드랩의 페이 리입니다. 그런데 옷을 잘 보시면 이상한 점이 있습니다. 리사 수의 재킷에는 월드랩의 로고가 있고, 페이 리의 재킷에는 AMD의 로고가 박혀 있습니다. 서로 상대 회사의 옷을 바꿔 입고 계약서에 사인을 한 겁니다. 지난 9월 28일 AMD가 페이 리의 AI 연구소 월드랩을 인수한다고 발표했습니다. 약 82억 달러, 전액 AMD 주식으로 치르는 거래입니다. AMD 역사에서 자일링스 다음으로 큰 인수건이 됩니다. 그런데 월드랩은 공개된 매출이 없습니다. 직원도 추산하면 70명 정도밖에 안 되는 작은 회사인데 인수 대금이 82억 달러가 된 겁니다. 이 인수 스토리를 알아보기 위해 뉴저지의 작은 세탁소에서 시작해 보겠습니다.
페이 리는 베이징에서 태어났고, 열다섯 살에 부모님을 따라 뉴저지로 이민을 왔습니다. 공부를 잘해서 아이비리그 프린스턴에 입학할 무렵 어머니의 건강이 나빠지면서 가족은 생계를 위해 세탁소를 열었는데, 그 가게를 실제로 꾸린 것이 페이 리였습니다. 학교를 다니는 동안에도 주말에는 세탁소에서 일했고, 칼텍 박사 과정 중반까지 약 7년간 운영했습니다. 이미 세탁소의 CEO였던 셈입니다.
이 사람이 AI의 역사에 이름을 남긴 것은 2007년입니다. 당시 컴퓨터는 사진을 인식하는 능력이 없었고, 개발자들은 더 똑똑한 알고리즘을 만드는 데 집중하고 있었습니다. 그런데 페이 리는 부족한 것은 알고리즘이 아니라 데이터라고 생각했습니다. 아이가 세상을 수없이 보면서 사물을 배우듯, 컴퓨터에게도 사진을 엄청나게 보여 줘야 한다는 것이었습니다.
그래서 아마존의 온라인 작업 플랫폼을 이용해 파트타이머들을 모아 사진마다 이름표를 붙였습니다. 그렇게 100만 장이 넘는 사진을 2만 개의 범주로 정리한 것이 바로 '이미지넷'입니다. 페이 리는 스탠퍼드 대학 교수로 있으면서 2010년부터 매년 이미지넷 사진 인식 대회를 열었습니다. 그리고 2012년 대회에서 토론토 대학의 제프리 힌턴 교수 팀의 '알렉스넷'이 오답률 15.3%로 우승했습니다. 2등은 26% 정도였습니다.
이 2등과의 격차가 크게 벌어진 시점, 바로 이때가 딥러닝 시대의 출발점입니다. 우승 팀의 멤버는 알렉스 크리제프스키, 일리야 수츠케버 등 인공지능의 발전을 앞당긴 사람들이었습니다. 이것이 페이 리가 'AI의 대모'라고 불리는 이유입니다.
여기 재미있는 디테일이 하나 있습니다. 이 대회에서 1위를 한 알렉스넷을 학습시킨 것은 엔비디아의 게임용 그래픽 카드 GTX 580 두 장이었습니다. 한 장에 500달러짜리였습니다. 페이 리의 표현에 따르면 현대 AI는 이미지넷, 신경망 알고리즘, 그리고 GPU 이 셋이 만나서 시작됐습니다.
14년이 지나 이미지넷의 주인공이 세운 회사 월드랩이 AMD에 인수됩니다. 이미지넷이 AI에게 '보는 눈'을 줬다면, 월드랩이 풀려고 하는 것은 그다음 단계입니다. 평면 이미지를 3차원 공간으로 바꿔 가상 공간에 만들어 주는 '이해하는 능력', 바로 공간지능입니다.
페이 리는 지금의 거대언어모델(LLM)을 '어둠 속의 글쟁이'라고 표현합니다. 말은 유창하지만 겪어 본 것은 없고, 아는 것은 많지만 땅에 발을 딛고 있지 않다는 겁니다. 사람은 별다른 훈련 없이도 많은 행동을 합니다. 어린아이들은 넘어지지 않고 한 발로 균형을 잡거나 빨래를 갭니다. 이것은 수만 시간의 훈련이 필요한 일이 아닙니다. 사람에게는 당연한 일이지만, 현실 세계를 AI에게 가르치는 일은 아직 어렵습니다. 페이 리에 따르면 최신 멀티모달 모델도 거리, 방향, 크기를 가늠하는 문제에서는 아직 어린이 수준이라고 합니다.
월드랩이 작년 11월 출시한 '마블'은 사진 몇 장이나 문장 하나로 직접 걸어 다닐 수 있는 3D 공간을 만듭니다. 그리고 인수 발표 4주 전인 9월 1일에는 차세대 모델 '아틀라스'를 공개했습니다. 아틀라스의 원리가 흥미롭습니다. ChatGPT가 다음 단어를 예측하듯, 아틀라스는 그다음 시점을 예측합니다. 그래서 사진 두세 장만 넣으면 다른 각도에서 그 공간이 어떻게 보일지 그려내고, 3D 구조까지 복원합니다.
이것은 로봇 이야기로 이어집니다. 언어 모델은 인터넷에 글이 넘쳐나서 학습 재료가 충분했습니다. 하지만 로봇은 그렇지 않습니다. 로봇을 실제 집이나 공장에 보내 수천 번씩 부딪혀 가며 배우게 하기에는 비용과 시간이 너무 많이 듭니다. 그런데 월드랩은 휴대폰으로 찍은 영상 몇 개만으로 넓은 공간을 3D로 복원하고, 그 안을 움직이는 로봇의 카메라에 무엇이 보일지를 만들어 냅니다. 현실을 가상 공간으로 옮기고, 로봇은 그 안에서 연습하는 겁니다. 페이 리의 유명한 말이 있습니다. "우주는 언어로 이루어져 있지 않다. 실재하는 것으로 이루어져 있다."
리사 수의 말을 빌려 보겠습니다. 다음 세대 AI를 위한 컴퓨팅 플랫폼을 만들려면 모델이 어떻게 진화하는지 미리 깊이 이해해야 합니다. 쉽게 말해 반도체는 설계부터 양산까지 몇 년이 걸립니다. 지금 설계하는 칩이 몇 년 뒤의 AI를 돌려야 하는 겁니다. AI는 발전 속도가 너무 빠르고, 추론, 로봇, 시뮬레이션, 피지컬 AI 등으로 영역이 넓어지면서 컴퓨팅 수요도 다양해지고 있습니다. 글자를 다루는 모델과 3D 공간을 다루는 모델이 요구하는 칩의 사양이 다를 수 있습니다.
그래서 미래의 작업량을 가장 먼저 만들어 보는 팀을 회사 안에 두겠다는 것이 AMD의 전략입니다. 페이 리 쪽 사정도 타이밍이 맞았습니다. 하드웨어 없이는 디지털 세계에 갇혀 있을 수밖에 없고, 앞으로 해야 할 일이 3D 쪽인데 계산량이 어마어마한 분야라 연구소 혼자서는 컴퓨팅 자원을 확보하는 것부터가 문제였습니다. 두 사람은 원래 가까운 사이이기도 했습니다. 리사 수는 월드랩의 초기 투자자였고, 작년부터 AMD GPU로 모델을 학습하고 구동하는 기술 협력을 해 왔습니다. 올해 1월 CES에서는 페이 리가 AMD의 기조연설 무대에 오르기도 했습니다.
그 사이 월드랩의 몸값은 가파르게 올랐습니다. 2024년 첫 투자 때는 2억 달러 수준이었는데 넉 달 만에 10억 달러가 됐고, 올해 2월에는 50억 달러, 이번 인수 금액은 82억 달러입니다. 그런데 올해 2월 투자 라운드에는 AMD와 함께 엔비디아도 들어 있었습니다. 엔비디아가 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스를 인수한 흐름과 비슷하게 연결해 생각해 볼 수 있습니다. 엔비디아는 코스모스라는 자체 월드 모델도 이미 공개해 두었습니다. 두 회사가 똑같이 내세우는 단어가 있는데, 바로 '오픈'입니다. 엔비디아는 허깅페이스를 모든 생태계에 열린 플랫폼으로 남기겠다고 했고, 월드랩은 하드웨어, 소프트웨어, 누구나 쓸 수 있는 오픈 모델까지 갖춘 엔드투엔드 생태계를 만들겠다고 했습니다. 반도체 회사의 비즈니스 모델은 이렇게 몇 년 뒤를 내다보고 개발자 생태계를 공략하며 몸집을 키웁니다. 이런 것이 숫자로 계산되지 않는 기업의 미래 가치입니다.
작년 12월 타임(TIME)이 올해의 인물로 AI의 설계자들을 뽑았습니다. 표지는 1932년 철천 위에 점심을 먹는 노동자들을 찍은 유명한 사진을 패러디한 그림이었습니다. 철골 구조 위에 여덟 명이 나란히 앉아 있는데, 거의 대부분 우리가 아는 이름입니다. 저커버그, 리사 수, 일론 머스크, 젠슨 황, 사티아 나델라, 구글의 데미스 허사비스, 다리오 아모데이, 그리고 마지막에 앉은 인물이 페이 리입니다.
오늘 내용은 당장 돈이 되는 실시간 뉴스라기보다는, AMD가 이 기업을 인수해 얼마의 가치를 더 얻을 수 있느냐보다는 기업이 미래를 향해 나아가는 로드맵에 가깝습니다. 월드랩은 공개된 매출이 없고, AMD도 이번 인수가 실적에 미칠 영향을 따로 밝히지 않았습니다. 주식으로 치르니 기존 주주의 지분이 희석되기는 하지만, 시가총액 1조 달러 기업에 82억 달러면 1%도 채 안 되기 때문에 시장 반응도 크지 않았습니다. 오히려 타임 표지에 나란히 앉을 만한 인물, 'AI의 대모' 페이 리가 AMD 안으로 들어가 일을 이어 가기로 했다는 사실 자체가 상징적입니다. 공동 창업자 저스틴 존슨, 벤 뎀홀과 페이 리가 함께 팀을 이끌기로 한 것도 이 기업이 나아갈 방향을 보여 줍니다.
투자자 입장에서는 시간이라는 현실도 생각해 봐야 합니다. 페이 리의 표현으로는 지금 AI 모델은 언어가 가장 앞서 있고, 로봇은 중기, 과학은 더 먼 성과를 기대할 수 있다고 합니다. 이번 인수가 AMD 칩에 실제로 반영되는 것도 몇 년 단위일 겁니다. 그래서 단기 재료라기보다는, 언어 다음 무대가 정말 공간과 피지컬 AI가 되는지를 지켜보는 관점이 더 맞다고 생각합니다. 2012년에는 500달러짜리 그래픽 카드 두 장이 이미지넷을 만나 AI의 시대가 열렸습니다. 이번에는 공간을 이해하는 모델이 어떤 칩을 만나 또 다른 무언가를 만들어 낼지 저도 궁금합니다.
구독자 여러분은 다음 AI의 핵심이 '공간지능'이라는 말이 어떻게 들리시는지 댓글로 남겨 주시면 좋겠습니다. 행복한 부자 되세요. 감사합니다.
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