출처: 세쿼이아 캐피털

작성: 율리야, PANews

편집자 주: 과거에는 데이터 센터가 단순히 사람이 검색할 파일을 저장하는 곳이었지만, 이제 컴퓨팅은 생성 단계로 나아가고 있습니다. 모든 단어, 이미지, 비디오가 실시간으로 생성되고 요청자의 맥락에 따라 고도로 맞춤화되고 있습니다. 이러한 세계적인 흐름 속에서 세쿼이아 캐피털의 파트너인 콘스탄틴 뷸러는 엔비디아의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황과 심도 있는 대화를 통해 컴퓨팅 기술의 중요한 변화에 대해 논의했습니다. 황은 자동화가 실업을 초래하는 것이 아니라 오히려 노동 수요를 전반적으로 증가시키고 전문 직종의 위상을 높일 것이라고 믿습니다 . 인공지능 때문에 사람들이 일자리를 잃는 것이 아니라, 인공지능을 능숙하게 활용하는 사람들이 그 자리를 대체할 수 있다는 것입니다.

AI 팩토리와 컴퓨팅 모델의 세대적 도약: 검색에서 생성으로

콘스탄틴: 젠슨 황, 오늘 와주셔서 정말 감사합니다. 우리는 지금 산업혁명을 규모와 속도 면에서 능가할지도 모르는 거대한 AI 혁명의 한가운데에 있습니다. 황 CEO께서는 현재 일어나고 있는 일이 인류 역사상 가장 큰 규모의 인프라 구축이라고 말씀하셨습니다. 이 구축의 중심에는 AI 팩토리가 있고, 이 모든 것을 가능하게 하는 기업이 바로 엔비디아입니다. AI 팩토리란 무엇이며, 왜 향후 10년 동안 모든 기업에게 가장 가치 있는 투자 대상인지 설명해 주시겠습니까?

젠슨 황: 인공지능을 이해하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 일반 대중에게 가장 친숙한 방식은 아마도 웹 브라우저를 통해 챗봇과 상호작용하는 것일 겁니다. 질문을 하면 챗봇이 답장을 보내주는 방식이죠. 인공지능을 오랫동안 사용해 온 사람이라도 지난 2~3년 동안 그 기능이 놀라울 정도로 발전했다는 것을 알게 될 겁니다.

2년 전, 사람들은 ChatGPT에 대해 알게 되었습니다. 기본적으로 ChatGPT는 사용자가 입력한 정보를 이해할 수 있는 컴퓨터 소프트웨어입니다. 정보를 감지하고 이해하여 다른 콘텐츠를 변환하거나 생성할 수 있습니다. 예를 들어, PDF 파일을 입력하고 내용을 요약해 달라고 요청할 수 있는데, 이는 텍스트를 텍스트로 변환하는 것입니다. 또한, 이야기를 바탕으로 이미지를 생성해 달라고 요청할 수도 있는데, 이는 텍스트를 이미지로 변환하는 것입니다. 사진을 입력하고 장면을 설명해 달라고 요청할 수도 있는데, 이는 이미지를 텍스트로 변환하는 것입니다. 이러한 기능은 2년 전만 해도 생성형 인공지능(Generative AI)이라고 불렸습니다.

하지만 단순히 이해하고 생성하는 것을 넘어, 사고하는 능력은 훨씬 더 가치가 있습니다. 생성형 AI의 기반은 내적으로 사고하고, 단계적으로 추론하며, 문제를 해결하는 능력을 부여합니다. 나아가, 이제는 브라우저, 스프레드시트, 포토샵, 오토캐드와 같은 디지털 도구를 사용하는 제어 명령을 생성할 수 있을 뿐 아니라, 미래에는 기계 시스템(즉, 로봇 공학 및 자율주행 자동차)을 제어하는 ​​데까지 활용될 수 있습니다.

2년 전만 해도 사람들은 ChatGPT를 재밌어했습니다. 시와 노래를 지을 수는 있었지만, 가끔씩 장황하게 이야기하곤 했죠. 2년이 지난 지금, 우리는 능동적인 시스템을 접하게 되었습니다. 인공지능은 더 이상 단순히 정보를 이해하는 데 그치지 않고, 추론하고 유용한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 인공지능은 유용한 작업을 할 수 있기 때문에 실질적인 비즈니스 가치를 창출합니다. 허풍만 떠는 친구에게는 돈을 지불하지 않지만, 실제로 일을 해내는 사람에게는 기꺼이 돈을 지불합니다. 이제 사람들은 시간 단위로 인공지능을 고용하고, 시간당 20달러에서 30달러를 지불합니다. 이것이 바로 인공지능이 인류 역사상 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어 사업이 된 이유입니다.

상류 산업의 관점에서 볼 때, 우리는 근본 원칙으로 돌아가야 합니다. 오늘날 우리가 알고 있는 컴퓨터 산업의 기본 개념은 약 64년 전에 정립되었습니다 . 당시 IBM은 System/360을 출시했고, 이로 인해 IBM은 당시 세계에서 가장 가치 있는 기업이 되었습니다.

지난 60년간 컴퓨팅은 본질적으로 사전 기록 및 검색에 관한 것이었습니다. 기사를 쓰고, 사진을 찍고, 비디오를 녹화하여 하드 드라이브에 파일로 저장한 다음, 필요할 때 하드 드라이브에서 불러오는 방식이었죠. 데이터 센터라고 불리는 이유도 바로 이 때문입니다. 데이터 센터는 단순히 데이터를 저장할 뿐, 복잡한 컴퓨팅 작업은 거의 하지 않습니다.

하지만 시대가 변했습니다. AI 시대에는 새로운 배경 정보(맥락)와 새로운 요청이 주어질 때마다 AI가 실시간으로 이해하고 추론하여 완전히 새로운 결과를 생성합니다. 예를 들어, 제가 지금 하고 있는 말은 대본을 그대로 읽는 것이 아니라 청중 각자의 다양한 배경 정보를 바탕으로 실시간으로 생성되는 것입니다. 이것이 바로 우리가 지능이라고 부르는 것입니다.

미래에는 모든 픽셀, 모든 소리, 모든 영상, 심지어 모든 광고와 뉴스 항목까지 모두 미리 녹화된 것을 가져오는 것이 아니라 완전히 새롭게 생성되어 사용자에게 맞춤화될 것입니다. 이는 미래에 수많은 생성기가 필요하다는 것을 의미하며, 우리가 구축하고 있는 것이 바로 그 생성기, 즉 AI 공장입니다.

지구를 감싸는 지능형 네트워크이자 디지털 시대의 창조자

콘스탄틴: 이 발전기는 얼마나 클까요?

젠슨 황: 현재 우리는 전 세계 약 10억 명에게 정보와 지능형 생성 기능을 제공하고 있습니다. AI가 에이전트 형태로 발전하면서 독립적으로 작동할 수 있게 되었고, 심지어 에이전트끼리 소통하고 협업할 수도 있게 되었습니다. 엔비디아 내부에도 수백, 아니 수천 개의 에이전트가 서로 소통하며 문제를 해결하고 있을 가능성이 높습니다(물론 모든 에이전트는 안전한 샌드박스와 가이드라인 내에서 작동합니다).

이는 미래에는 인간뿐만 아니라 수천억 개의 지능형 에이전트가 밤낮으로 끊임없이 인터넷을 사용할 것이라는 의미입니다. 기업용 에이전트, 자율주행 자동차, 로봇, 심지어 모든 건물 내부의 시스템까지 서로 소통하게 될 것입니다. 모든 지시와 생각은 실시간으로 생성될 것입니다.

마치 지구 전체를 감싸는 누에고치처럼 촘촘한 컴퓨팅 네트워크가 있는 것 같습니다. 과장된 표현처럼 들리겠지만, 실제로 역사상 두 번이나 이런 일이 있었습니다.

• 최초의 사례는 300년 전 독일의 지멘스가 기계를 발명했을 때였습니다. 이 기계에 불을 붙이면 숨겨진 강력한 힘, 즉 전기가 출력됩니다. 오늘날 전력망은 지구 전체를 아우르고 있습니다.

• 두 번째는 인터넷인데, 이는 35년 전 미국에서 시작되어 현재는 전 세계적인 통신망을 아우르고 있습니다.

이제 우리는 에너지와 통신에 이어 세 번째 네트워크, 즉 지능형 네트워크의 시대로 접어들었습니다. 엔비디아의 현재 핵심 사업은 바로 이 새로운 시대의 발전기(다이너모)를 구축하는 것입니다. 300년 전의 발전기는 물, 바람, 석탄의 물리적 운동(원자)을 입력받아 전자를 출력했습니다. 반면 엔비디아의 기계는 전자(전기 에너지)를 입력받아 디지털 데이터를 출력합니다. 이러한 디지털 데이터는 다양한 조합을 통해 언어, 수학, 단백질과 인체 생물학의 언어, 물리 법칙과 기후 예측의 언어, 나아가 3D 세계, 로봇, 자율 주행의 언어가 될 수 있습니다.

300년이라는 시간적 간격을 두고 개발된 이 두 기계는 놀라울 정도로 유사합니다. 원자가 들어가면 전자가 나오고, 전자가 들어가면 디지털 데이터가 나옵니다. 이 디지털 데이터를 우리는 토큰, 즉 지능이라고 부릅니다. 우리는 공장에서 이러한 지능형 토큰을 대량 생산하는데, 이것이 바로 AI 공장의 의미입니다.

콘스탄틴: 우리는 여러 혁명이 한데 모이는 시점에 있습니다. 에너지 전환과 글로벌 통신 네트워크의 라우터부터 H100이나 최신 베라 루빈 아키텍처와 같은 스마트 혁명의 중심에 있는 GPU와 AI 팩토리까지, 필요한 모든 것을 통합하는 것이 핵심입니다.

젠슨 황: 네, 저희 컴퓨팅 장치는 "랙"이라고 부릅니다. 랙 하나에는 72개의 칩이 들어갑니다. 올해 저희는 이 부품을 약 800만 개 생산할 계획입니다. 랙 하나는 무게가 2톤이고 가격은 400만 달러이며, 150만 개의 부품이 들어 있습니다. 세계에서 가장 비싼 장비이지만, 휴대폰을 생산하는 것처럼 대량 생산하여 전 세계 데이터 센터로 배송하고 있습니다. 이 장비들은 엄청나게 크기 때문에 옮기는 것은 확실히 육체적으로 힘든 작업입니다.

인공지능 시대 참여를 위한 5단 케이크 투자 논리

콘스탄틴: 정말 흥미로운 그림이네요. 대기업이든 개인이든, 우리는 어떻게 이 혁명에 참여할 수 있을까요?

젠슨 황: AI 산업에 투자하는 것을 5단 케이크에 비유해 볼 수 있습니다. 500억 달러 규모의 AI 공장은 3,000억~4,000억 달러 상당의 지능을 창출할 수 있으며, 투자 수익률은 놀라울 정도입니다. 그렇다면 이 5단 케이크는 어떤 구조로 이루어져 있을까요?

첫 번째 단계는 에너지, 즉 가장 기본적인 요소인 발전기입니다. 이는 에너지 산업에 있어 수십 년 만에 가장 큰 성장 기회를 제공합니다. 지속 가능한 에너지(원자력, 풍력, 태양열, 수소 등)는 컴퓨팅을 지원하기 위해 막대한 투자를 받게 될 것입니다. 에너지를 생산할 수 있는 곳이라면 어디든 투자가 이루어질 것입니다. 이것이 바로 지멘스, 미쓰비시, GE 버노바와 같은 기업들이 현재 뛰어난 성과를 내고 있는 이유입니다.

두 번째 계층은 칩 및 컴퓨팅 설비(칩/컴퓨터)입니다. 여기에는 칩, 컴퓨터, 네트워크 장비, 스위치, 실리콘 포토닉스 기술 등이 포함됩니다.

세 번째 계층은 인프라입니다. 여기에는 토지, 전기, 건물, 자금, 그리고 데이터 센터의 일상적인 운영이 포함됩니다. 현재 이러한 자원은 극심한 부족 상태에 있습니다.

네 번째 계층은 모델 계층입니다. 이는 클라우드 인프라를 기반으로 구축된 대규모 모델입니다. 이 분야는 인류 역사상 가장 시장 주도적이고 투자 집약적인 영역입니다. 잘 알려진 사례로는 OpenAI와 Anthropic이 있습니다. 하지만 AI는 자연어뿐만 아니라 구조화된 모든 것을 학습할 수 있다는 점을 기억해야 합니다. 우리는 물리 법칙을 학습하고 있습니다. 예를 들어, 제가 의자에 자신 있게 앉을 수 있었던 것은 의자가 무너질 확률이 47%였기 때문이 아니라 물리 법칙을 100% 믿었기 때문입니다. AI도 마찬가지로 단백질의 의미, 유전자의 중요성, 세포의 기능을 학습할 수 있습니다. 물리적 세계의 산업 규모는 무려 80조 달러에 달하며, 현재는 상대적으로 덜 논의되지만 매우 중요한 미개척 분야입니다.

다섯 번째 계층은 애플리케이션 계층입니다. 이 계층에서는 기반 기술을 바탕으로 수많은 스타트업들이 금융 서비스, 법률, 회계, 운송 및 물류와 같은 산업을 재편하고 있습니다. 작년에 벤처 캐피털은 이 최상위 계층에 1,000억 달러를 투자했는데, 이는 인류 역사상 가장 큰 규모의 벤처 캐피털 투자입니다.

미래는 엄청나게 광대할 것입니다. 우리는 이제 막 시작점에 서 있을 뿐입니다. 올해에만 이 생태계에 약 1조 달러가 투자되고 있습니다. 하지만 저는 AI가 연간 20조 달러 규모의 거대한 생태계로 성장할 것이라고 예측합니다. 지능은 얼마나 중요할까요? 누가 지능을 필요로 할까요? 얼마나 많은 지능이 필요할까요? 이러한 질문들에 대한 답을 찾으면 어디에 투자해야 할지 알게 될 것입니다.

인공지능은 당신의 일자리를 빼앗으려는 것이 아니라, 당신의 삶을 발전시키는 데 도움을 주기 위해 존재하는 것입니다.

콘스탄틴: 이것은 수조 달러 규모의 시장 기회일 뿐만 아니라 하드웨어와 애플리케이션 분야에서 엄청난 성장을 가져올 것이며, 인류를 위해 수많은 실질적인 일자리를 창출할 것입니다.

젠슨 황: 전적으로 동감합니다. 이 점을 강조해야 합니다. 모든 국가와 문화는 AI에 대해 각기 다른 태도를 가지고 있습니다. 하지만 저는 모든 분들께 할리우드 SF 영화의 줄거리에 현혹되지 말라고 진심으로 당부드립니다. "터미네이터가 온다", "기술적 특이점이 도래했다", "AI가 인류를 멸망시킬 확률이 20%다"와 같은 말에 현혹되지 마세요. 완전히 허무맹랑한 소리입니다.

심지어 "우리는 AI가 어떻게 작동하는지 전혀 모른다. 너무 신비롭고, 어쩌면 내일 당장 사라져 버릴지도 모른다"라고 위협하는 사람들도 있다. 이는 완전히 터무니없는 소리다. AI는 그저 컴퓨터와 소프트웨어일 뿐이며, 엔지니어들은 당연히 그 작동 원리를 알고 있다. 그렇지 않다면 어떻게 매년 더 안전하고 똑똑하게 만들 수 있겠는가?

현대 인공지능은 허상을 크게 줄였습니다. 인공지능이 생성하는 지식은 정확하고 맥락을 인지하며, 이해하지 못하는 부분이 있으면 정보를 검색하기도 합니다. 답변을 하기 전에 여러 선택지를 비교하며 자신의 행동을 되돌아보기도 합니다. 오늘날의 자동차가 100년 전보다 훨씬 안전해진 것처럼, 기술 업계는 인공지능을 극도로 안전하게 만들기 위해 모든 노력을 기울이고 있습니다.

그러니 확실한 것에 집중하세요. 한 가지는 확실합니다. 인공지능 때문에 당신이 일자리를 잃지는 않겠지만, 인공지능을 사용하는 사람에게 당신의 일자리를 빼앗길 것은 분명합니다.

인간에게 초능력을 부여할 수 있는 기술이니, 마음껏 활용하세요! 사랑하는 가족, 자녀, 회사, 또는 국가에 인공지능을 받아들이라고 외치세요.

콘스탄틴: 하지만 일에 관해서라면, 모두가 정말 불안해하죠.

젠슨 황: 저는 누군가 일자리에 대해 공포감을 조성하는 소리를 들을 때마다 화가 납니다. 올해 우리는 에너지, 반도체, 인프라, 모델 레이어, 애플리케이션 레이어를 포함한 이 생태계에 1조 달러를 투자했으며, 이 모든 분야에서 이전보다 훨씬 더 많은 일자리가 창출되고 있습니다.

어떤 사람들은 전통적인 직책은 어떻게 되냐고 물을 수도 있습니다. 흔히 사람들이 "직업"과 "업무"를 혼동하는 경우가 많습니다.

예를 들어, 저는 CEO입니다. 제 일과는 주로 타이핑과 말하기로 이루어져 있습니다. 인공지능은 저보다 타이핑과 말하기를 훨씬 잘하고, 인간을 초월하는 수준이지만, CEO인 저는 오히려 예전보다 더 바빠졌습니다.

좀 더 심오한 예를 들어보겠습니다. 약 12년 전, 한 저명한 컴퓨터 과학자가 컴퓨터 비전 기술이 의료 영상을 끊임없이 분석하여 단 하나의 세부 사항도 놓치지 않을 것이며, 이미 인간의 능력을 초월하는 수준에 도달했다고 경고했습니다. 그는 인공지능으로 인해 가장 먼저 사라질 직업이 "영상의학과 의사"가 될 것이라고 주장하며, 영상의학과를 전공하지 말라고 조언했습니다.

그의 기술적 판단은 완전히 옳았습니다. 컴퓨터 비전은 이제 모든 방사선 시스템에 통합되었고, 방사선 전문의들은 인공지능을 활용하여 업무를 보조받고 있습니다. 그런데 그 결과는 어떨까요? 전 세계적으로 방사선 전문의에 대한 수요가 실제로 증가했습니다!

왜냐하면 영상의학 전문의의 역할은 단순히 영상을 판독하는 것뿐만 아니라 임상의와 함께 질병을 진단하는 것이기 때문입니다. 자동화 기술 덕분에 영상의학 전문의의 업무 효율성이 크게 향상되었고, 병원은 대기 환자 수를 늘릴 수 있게 되어 영상의학과의 수익성이 높아졌습니다. 수익 증가와 환자 수 증가를 경험한 병원은 결국 더 많은 영상의학 전문의를 고용하게 됩니다! 경고를 무시하고 영상의학을 공부하지 않은 사람들은 중요한 기회를 놓친 것입니다.

마찬가지로, 최근 일부 사람들은 AI가 코드를 작성할 수 있으므로 소프트웨어 프로그래밍의 90%가 쓸모없어졌고 더 이상 소프트웨어 엔지니어가 필요하지 않다고 주장합니다. 그러나 사실은 그 어느 때보다 많은 소프트웨어 엔지니어를 채용하고 있습니다! 이는 소프트웨어 엔지니어의 목적이 문제를 해결하고 혁신하는 것이지, 타자 속도 경쟁을 하는 것이 아니기 때문입니다. 코드를 작성하는 것은 단지 하나의 작업일 뿐이며, 문제 해결이 핵심 목표입니다.

인공지능(AI)은 일자리를 없애는 것이 아니라 오히려 그 가치를 높여줄 것입니다. 오늘날 배관공이라면 단순히 설계도를 따라 작업하는 데 그치겠지만, AI가 있다면 내일은 주방 디자이너가 될 수도 있을 겁니다. 가구 판매원이나 목수라면 과거에는 단순히 나무를 못으로 박는 일만 했지만, AI를 활용하면 완벽한 인테리어 디자인 계획을 제시하여 고객의 집을 놀랍도록 아름답게 꾸며줄 수 있을 것입니다. 제 전문 기술이 한 단계 더 발전한 셈이죠!

따라서 저는 인공지능이 인간의 실업을 초래할 것이라는 현재의 주장이 완전히 거짓이라고 생각합니다. 이는 단지 당국이 이익을 얻기 위해 사람들을 겁주려는 술책일 뿐입니다 . 제 경력 내내 컴퓨터 기술은 점점 더 복잡해졌습니다. 과거에는 인구의 2%만이 C++ 프로그래밍을 할 수 있었습니다(실리콘 밸리의 벤처 캐피털 업계에 계신 분들은 이 사실을 더 잘 아실지도 모르겠습니다). 하지만 이제 인공지능 덕분에 인간의 언어를 이해할 수만 있다면 프로그래밍을 할 수 있습니다. 우리는 처음으로 기술 격차를 완전히 해소했으며, 이제 모두를 이 새로운 시대로 이끌어야 합니다.