저자: 용웨, 월스트리트 차이나

최근 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황이 All-In Summit 2026에서 정면으로 포격을 가하며 현재 떠들썩한 'AI 종말론'을 "과학적 근거가 없는 무책임한 발언"으로 규정했다. 그는 지난 수년간 반증된 AI 예언들을 하나하나 열거하며 일부 기술 기업과 연구원들의 공개 발언이 "공포를 조장하고 대중을 오도한다"고 직격했다.

젠슨 황이 비판의 대상으로 삼은 것은 최근 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이가 발표해 광범위한 논란을 불러일으킨 블로그 글이다. 해당 글은 여러 최전선 연구소들과 함께 AI 안전 위험에 대해 경고하며 심지어 '문명 수준의 멸종' 확률까지 수치화했다. 젠슨 황은 "이것은 지어낸 이야기입니다. 이들은 고등 교육을 받았고, 연구원이라 불리며, 연구소에서 일합니다. 이런 단어들의 조합에 이런 예측을 더하니 공포를 유발합니다. 이렇게 해서는 안 됩니다. 무책임한 일입니다."라고 말했다.

서밋이 진행 중이던 때, 미국 대통령 트럼프가 갑자기 현장에 전화를 걸어 "이 모든 것은 사기극"이라고 직언하며 데이터 센터 건설을 확고히 지지하겠다고 밝혔고, AI를 "향후 20~25년간의 석유"라고 표현했다.

두 사람의 공동 발언은 현재 AI 규제와 안전을 둘러싼 격렬한 논쟁에 새로운 변수를 주입했다.

"이 예측들은 모두 틀렸다": 젠슨 황, 종말 예언 하나하나 정리

젠슨 황은 무대 위에서 지난 몇 년간 가장 널리 퍼진 AI 공포 예측을 직접 언급하며 하나하나 현실과 대조했다.

"누군가는 5년 안에 방사선과 의사가 AI로 완전히 대체될 것이라고 예측했지만, 결과는 정반대였습니다. 우리는 그 어느 때보다 더 많은 방사선과 의사가 필요합니다."
"누군가는 6~12개월 안에 코드의 90%가 AI로 생성될 것이라고 예측했습니다. 틀렸습니다. 누군가는 6~9개월 안에 초급 직위의 50%가 사라질 것이라고 예측했습니다. 이것도 틀렸습니다."
그는 또한 GPT-2와 Llama 3가 '너무 위험해서 공개할 수 없다'고 여겨졌던 점, '내년에는 사무직 일자리의 절반이 사라질 것'이라는 예측 등이 모두 빗나갔다고 언급했다.

젠슨 황의 결론은 단호했다. "이 예측들은 과학에 기반하지 않았고, 연구에 기반하지 않았습니다. 과학과 연구에 기반한 모든 증거는 반대 방향을 가리킵니다. 이것은 미지의 영역에 대한 두려움입니다."

그는 동시에 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이가 최근 발표한 관련 블로그 글에 대해, 안전과 관련된 부분은 진지하게 다룰 가치가 있지만 미래에 대한 '과학적 예측' 부분은 "명백히 과학적 근거가 부족하며", "과학자가 말했지만 과학이 아닌 것은 무책임한 일"이라고 말했다.

RSI는 '흑마법'이 아니다: 젠슨 황, 재귀적 자기 개선의 엔지니어링 논리 설명

최근 시장에서 뜨거운 논쟁이 되고 있는 재귀적 자기 개선(RSI) 기술에 대해 젠슨 황은 자신의 기술적 판단을 내놓았다.

"RSI는 일련의 시스템적 접근 방식의 조합입니다."라고 그는 말했다. "맥락 학습, 기술 축적, 반성 메커니즘부터 강화 학습 및 합성 데이터 생성에 이르기까지, 이는 AI가 문제 해결에서 지속적으로 발전할 수 있게 하는 매우 합리적인 아이디어입니다."

그는 LoRA와 같은 저랭크 적응 방법을 통해 기초 모델을 재훈련하지 않고도 모델 성능을 향상시킬 수 있으며, 시간이 지남에 따라 축적된 경험으로 기초 모델을 재훈련하는 전체 프로세스는 엔지니어링적으로 완전히 통제 가능하다고 추가로 설명했다.

젠슨 황은 'RSI'라는 용어가 현재 일부 사람들에 의해 '악용'되어 기술이 '통제 불능으로 나선형을 그릴' 것이라는 인상을 의도적으로 만들어내고 있다고 생각한다. 그의 반박 논리는 간단하다. "회사 내부에서 RSI를 할 수 있습니다. 하지만 제품을 출시할 때는 반드시 평가하고, 테스트하고, 회귀 문제가 없는지 확인해야 합니다. 기본적인 엔지니어링 통제 프로세스가 바로 거기에 있습니다."

트럼프 현장 전화 통화: 데이터 센터는 '향후 20년간의 석유'

정상회담이 엔비디아의 전략 분석 부분으로 진행되던 중, 트럼프가 갑자기 젠슨 황에게 전화를 걸어 현장 확성 시스템으로 연결되었고, 수천 명의 청중에게 생중계로 연설했다.

트럼프는 "이 모든 것은 사기극입니다. 데이터 센터는 위대합니다. 사람들을 부유하게 하고, 주들을 부유하게 만듭니다. 그것은 향후 20년, 25년간의 석유이며, 인터넷보다 훨씬 더 큽니다."라고 말했다.

그는 동시에 데이터 센터 건설에 반대하는 일부 목소리를 "미국의 성공을 바라지 않는 사람들을 위해 일하는 것"이라고 비판하며, "로봇이 세상을 지배하지 않을 것이고, AI가 세상을 장악하지 않을 것입니다. 이 모든 것은 사기극입니다."라고 명확히 언급했다.

트럼프는 또한 미국에 현재 약 20조 달러의 투자가 유입되고 있으며, 이를 이전 정부 시절의 1조 달러 미만과 대조했다.

젠슨 황은 통화 종료 후 트럼프가 "이 사기극을 간파했다", 여론조사에서 반대 의견이 지배적인 상황에서도 자신의 입장을 고수한 것은 "용기가 필요한 일"이라고 말했다.

엔비디아의 전략적 논리: 위로는 얼마나 멀리, 아래로는 얼마나 낮게

자본 배분과 생태계 전략에 관해 젠슨 황은 엔비디아의 핵심 원칙을 설명했다. "가능한 한 위로 올라가되, 가능한 한 낮은 층에 머무르는 것입니다."

그는 엔비디아의 목표는 전체 생태계의 성공을 돕는 것이지, 그중 한 조각을 가져가는 것이 아니라고 설명했다. "엔비디아가 cuDNN을 만들지 않았다면 어떤 프레임워크도 존재하지 않았을 것입니다. 우리가 Megatron Core를 만들지 않았다면 대규모 훈련은 일어나지 않았을 것입니다. 우리는 필요한 기술을 발명하고, 그런 다음 수많은 꽃들이 피어나도록 내버려 둡니다."

허깅 페이스 인수 이후, 엔비디아의 오픈소스 분야 구축은 더욱 명확해졌다. 젠슨 황은 엔비디아가 현재 자율주행, 바이오 의약 등 5개 수직 분야에서 최첨단 오픈소스 모델을 보유하고 있으며, 여기에는 세계 최초의 '생각하는 자율주행 자동차' 알파마요와 단백질 합성 모델 프로테이나 콤플렉사 등이 포함된다고 언급했다.

그는 엔비디아가 이러한 분야에 진출하는 논리는 "고객이 필요로 하지만, 고객 스스로는 아직 할 능력이 없기 때문"이며, 경쟁사를 의도적으로 무너뜨리려는 것이 아니라고 강조했다.

금융 생태계 측면에서 젠슨 황은 엔비디아가 블랙스톤, 골드만삭스 등 기관과 협력하여 클로버리프와 같은 프로젝트를 통해 AI 인프라 구축에 자금 지원을 제공하고 있으며, 호주, 동남아시아 등 지역에서 지역 클라우드 파트너 네트워크를 지속적으로 확장하고 있다고 언급했다.

"일부 분야에서는 이미 초지능이 도래했다": 젠슨 황의 기술적 판단

서밋 말미에 젠슨 황은 현재 AI 발전 단계에 대한 자신의 판단을 내놓았다.

진행자가 "우리가 이미 AGI의 순간에 도달했는가"라고 묻자, 젠슨 황은 "저는 우리가 도달했다고 생각합니다."라고 답했다.

그는 이어 자신의 정의 프레임워크를 덧붙였다. "자율주행 자동차를 보십시오. 저는 그 차가 저에게 오믈렛을 만들어 주길 바라지 않습니다. 그냥 운전만 하면 됩니다. 이 좁은 영역에서 그것은 초지능입니다. 사고율이 인간의 10분의 1에 불과합니다. 단백질 합성, 가상 스크리닝, 우리는 이미 거기에 도달했습니다."

젠슨 황은 마지막으로 촉구했다. "저는 우리가 과장된 표현을 자제할 수 있기를 바랍니다. 가장 중요한 것은, 우리가 미국 전체가 함께 나아가도록 해야 한다는 것입니다. 이것이 우리가 성공하는 방식입니다."

인터뷰 전문 (일부 생략)은 다음과 같습니다:

젠슨 황: 종말론은 사기극, 초지능은 이미 도래, AI의 미래 (트럼프 대통령 전화 연결)

All-In Podcast | All-In Summit 2026 | 2026년 9월 15일

대화 기록

진행자 00:00

어떤 분들은 이것을 '통찰력'이라고 부릅니다. 저에게는 매우 무거운 의미를 지닌 단어입니다. 저는 통찰력이 가장 중요하다고 믿기 때문입니다. 우리는 이를 위해 주간 정규 프로그램을 중단했습니다. 그리고 우리가 이렇게 하게 만드는 사람은 단 세 명뿐입니다: 트럼프 대통령, 예수, 그리고 젠슨입니다. 세계 최고의 팟캐스트가 진심으로 그를 환영합니다. 바로 엔비디아의 창립자, 회장 겸 CEO인 젠슨 황입니다. 여러분이 인식하든 못 하든, 그의 모든 결정이 여러분의 미래를 형성하고 있습니다. 엔비디아는 이 시장에서 가장 중요한 주식이며, 젠슨은 역사상 가장 뛰어난 기업가라고 할 수 있습니다. 회사 매출은 전년 동기 대비 97% 폭발적으로 성장했으며, 수요는 이미 강력할 뿐만 아니라 실제로 계속 가속화되고 있습니다. 엔비디아는 유일한 완전한 풀스택 AI 공장 컴퓨팅 플랫폼입니다. GPU는 타임머신과 같습니다. 더 일찍 미래를 볼 수 있게 해줍니다. 우리가 미래를 보고 예측할 수 있다면, 그 미래를 최상의 모습으로 만들 수 있는 더 큰 기회를 갖게 됩니다.

젠슨 황을 환영합니다! 그의 등장에 전 청중이 기립 박수를 보냈습니다. 신사숙녀 여러분, 'GPU 예수'가 왔습니다. 모두가 당신을 사랑합니다. 감사합니다, 저도 여러분을 사랑합니다. 우리는 세계 최고의 팟캐스트를 좋아하고, 당신의 이 새 재킷도 좋아합니다.

젠슨 황 01:28

여러분에게 약간의 활력이 필요할 것 같습니다. 오늘 우리가 다룰 주제들이 모두 진지하다는 것을 알고 있지만, 우리는 활기차게 이야기해야 합니다.

진행자 01:39

이번 주말의 그 기사부터 시작해 보죠. 어떤 기사요?

진행자 Chamath 01:45

다리오의 그 기사부터 시작합시다. 이 기사는 사실 헤밍웨이 스타일이 꽤 납니다. 혹시 팬그램으로 검사해 본 사람 있나요? 그 안에 AI가 얼마나 도움을 줬는지조차 모르겠지만, 확실히 꽤 놀라운 기사입니다. 많은 사람들을 놀라게 한 것은 최전선 연구소들이 이 기사를 지지하며 주변에 모여들었다는 점입니다. 젠슨, 우리가 이것을 정리하는 데 도움을 줄 수 있나요? 도대체 무슨 일이 일어난 건지, 당신은 어떻게 해석하는지? 나중에 세부 내용을 더 깊이 파고들기 전에, 먼저 당신의 전반적인 견해를 말해주세요.

젠슨 황 02:14

그 기사는 매우 많은 내용을 다루고 있습니다. 우선, 그중에는 안전에 관한 부분이 있습니다. 이것은 우리가 매우 진지하게 다뤄야 합니다. 안전은 가장 중요한 사항이며, 이것은 명백합니다. 안전과 리더십 사이에 반드시 선택해야 하는 것은 아닙니다. 여러분은 빠르게 혁신하고, 빠르게 실행할 수 있으며, 미국이 선두를 달리면서 동시에 안전을 확보할 수 있습니다. 저는 이 두 가지를 대립시키는 것은 거짓된 문제라고 생각하지만, 안전 자체는 당연히 매우 중요합니다.

기사에는 내부 통제 문제도 포함되어 있는데, 내 생각에 다리오가 바로 이것을 말한 것이다. 분명히, 콕슨이라는 제보자가 폭로한 일은 매우 심각하다——누군가 제보하기만 하면 반드시 진지하게 받아들여야 한다. 나는 콕슨이 자신의 우려를 공개적으로 밝힌 데에 큰 용기를 냈다고 생각한다. 그럼에도 불구하고, 그 우려들 중 일부 문제는 혼동되어 있다.

제보 자체는 옳다고 생각합니다. 하지만 기사 속 미래에 대한 과학적 예측은 과학적 근거 위에 세워진 것이 아니기 때문에 설득력이 떨어집니다. 이 글을 쓴 사람은 과학자이지만, 내용은 분명히 과학적 근거가 부족하며, 이 점에 동의하지 않습니다.

기사에서 언급된 개발 중단 및 속도 조절은 그들이 자발적으로 할 수 있는 일입니다. 만약 회사가 통제 불능 상태라고 느낀다면 말이죠. 콕슨이 통제 불능의 징후를 목격했다면——물론 우리는 그가 구체적으로 무엇을 보았는지 모릅니다——아마도 연구에서 엔지니어링으로의 전환과 관련이 있을 수 있습니다. 잘 알려진 대로, 이 연구소들은 연구 기관에서 엔지니어링 조직으로 전환 중이며, 뛰어난 인재와 탁월한 엔지니어링 능력을 보유하고 있지만, 엔지니어링은 연구와 다르기 때문에 이 전환 과정에서 어려움이 있을 수 있습니다. 우리는 그가 정확히 무엇을 보았는지 알 수 없으며, 결국 그만이 알고 있을 것입니다.

하지만 문제가 정말 통제 부족에 있다면, 그것은 또 다른 의제입니다. 정부는 어떻게 대응해야 할까요? 규제라는 단어가 모든 문제를 한꺼번에 덮어버립니다. 하나의 블로그 글에 모든 것이 다 들어 있습니다.

진행자 Chamath 04:35

你能帮我们梳理一下吗？比如"文明性死亡"这个说法——我都不知道怎么向我妈解释。当非常聪明的人把这些概念量化，比如"10%的灭绝概率"，这可能才是让很多人感到不安的地方。没有人知道怎么向普通人解释这意味着什么，或者这怎么可能发生。

Jensen Huang 04:56

우리는 이렇게 말해서는 안 됩니다. 이것은 지어낸 이야기이기 때문입니다. 이들은 고등 교육을 받았고, 연구원이라 불리며, 연구소에서 일합니다. 하지만 이런 단어들과 이런 예측을 함께 놓는 것은 충격적이며, 무책임하고, 해서는 안 되는 일입니다.

Jensen Huang 05:23

让我们回到真实的事实上来看看。曾经有人预测，五年内放射科将被人工智能完全取代，世界上将不再有放射科医生。事实证明恰恰相反——我们比以往任何时候都需要更多的放射科医生。不过，AI确实已经完全渗透了放射科领域，它实现了扫描读取的自动化，这很好。

又有人预测，就在去年，六到十二个月内90%的代码将由AI生成——这被证明是错的。去年还有人预测，六到九个月内50%的初级岗位将消失——同样被证明是错的。说GPT-2太危险不能发布，说Llama 3太危险不能发布……我们听说过一半白领工作明年将消失，说会发生"就业末日"。所有这些预测都被证明是错的。我们必须对这些荒谬的预测负责，有人必须为此承担责任，我们应该把这些都记录下来。当然，人们确实在记录，也会提醒我们——这些预测与美国赢得AI竞赛是相互矛盾的。

主持人 Chamath 06:56

简单来说，有些人会说"相信专家"，并援引新冠疫情作为类比——同样是从研究人员、受过教育的人开始，他们对这件事有着其他人所不具备的不对等的认知，然后说出了一些最终被事实证明不正确的话。所以现在存在一场战争，"相信专家"运动和"让我们看看这些预测的实际历史记录、让我们更有条理地思考"这两派之间的战争。

你认为这背后是什么？是商业利益还是政治利益？你觉得他们为什么这么做？

Jensen Huang 07:44

먼저 말씀드리자면, 이들은 역사상 가장 중요한 회사들입니다. 그들은 최고의 엔지니어, 뛰어난 연구원들을 보유하고 있으며, 정말 대단한 일을 해냈습니다. 한편으로 저는 그들과 회사 파트너로서 매우 긴밀한 관계를 맺고 있습니다; 다른 한편으로 우리는 대중 앞에서 이런 대화를 해야만 한다는 것이 정말 유감입니다. 저는 이 회사들이 우리가 과거에 회사를 세웠던 방식대로 운영되어야 한다고 생각합니다——조용히 하는 것입니다.

说话人3 08:11

Jensen, 당신은 회사의 누구도 전체 조직을 대표하여 발언하는 것을 허용하지 않습니다, 특히 그들이 컨디션이 좋지 않거나 충동적일 때, 그들은 당신과 회사를 대표하여 마음대로 트윗할 수 없습니다, 맞습니까?

Jensen Huang 08:31

对，因为他们加入我们公司的时候，我们就告诉他们——这是你在我们公司工作的行为准则。如果你认同英伟达的文化——大家都知道，英伟达的文化和员工满意度极高——员工们喜欢公司的稳定性，喜欢我们的核心价值观始终如一：照顾好员工家庭，创造让他们完成一生心血之作的条件，做有意义的工作，尽量保持低调，并为每个人的成功做出贡献。这些核心价值观会吸引认同的人加入。

但当你来我们公司工作时，也有一些事情我们不欢迎。比如，我们不欢迎在公司内部进行政治讨论。关于种族、宗教、政治等话题，我们告诉员工，这些留到公司外面去谈。英伟达是一家去政治化的公司，我们是跨党派的，我们希望美国成功。无论哪届政府执政，我们都会尽一切努力帮助美国成功。

Chamath 09:51

그렇다면 AI 규제 문제에 대해, 더 구체적으로 말하자면, Satya가 오늘 아침에도 여기 있었는데, 그의 말은: 발전을 크게 저해할 수 있는 규제를 논의하기 전에, 왜 먼저 기초를 다지지 않습니까? 왜 먼저 평가를 제대로 하고, 표준화를 제대로 하지 않습니까? 당신의 입장은 무엇입니까?

Jensen Huang 10:00

把工程做好。把研究以更可预测的方式转化落地，这样就不会引发恐慌。在准备好对外发布之前，把它留在内部。

Demis提出了一个类似FINRA（金融监管机构）的监管框架。Dario想要什么并不清楚，他说的是某种跨国性的管控机制。你的立场是什么？

Jensen Huang 10:33

규제는 실제로 존재하는 문제를 해결해야 합니다. 그래서 문제는, 우리가 실제로 어떤 실제 문제를 겪고 있는가입니다? 실제로 발생한 모든 문제를 살펴보면, 현재 모든 문제는 연구소에서 비롯됩니다. 이유는——그들을 변호하자면——그들은 가장 많은 컴퓨팅 파워를 보유하고 있기 때문입니다, 왜냐하면 그들은 최전선 문제를 해결하려고 시도하고 있기 때문입니다. 따라서 합리적으로 추론하자면, 최전선 연구소가 가장 큰 위험의 원천이 될 것입니다. 고등학생이 문제를 일으킬 가능성은 거의 없습니다, 왜냐하면 그들은 충분한 컴퓨팅 파워를 전혀 가지고 있지 않기 때문입니다; 스타트업도 원인이 될 가능성은 거의 없습니다, 마찬가지로 충분한 컴퓨팅 파워가 없기 때문입니다. 사실, 최전선 연구소를 제외하고 지구상의 누구도 충분한 컴퓨팅 파워를 가지고 있지 않습니다.

Jensen Huang 11:36

지금 문제는, 실제로 일어나고 있는 일을 살펴보면——그들은 선구적인 작업을 하고 있으며, 정말 매우 어렵습니다. 그들은 연구에서 엔지니어링으로 전환하고 있습니다. 이해할 수 있습니다——그들은 동시에 회사를 건설하고, 문화를 구축하고, 기술을 추진하고, 엔지니어링 시스템을 구축하고, 제품을 개발하고 있으며, 모든 것이 동시에 진행되고 있습니다.

Jensen Huang 12:00

所以我能理解这有点像"头发着火"的状态，但尽管如此，某一家实验室的四起事件，另一家实验室的那个重大事件，首先要做的就是从工程角度去找出根本原因：发生了什么？我们本可以做什么不同的事？我们将要落地哪些措施——无论是技术、方法还是流程——来确保不再发生。我敢打赌，在每一个案例中，这些问题在未来都是可以在他们控制范围内加以预防的。

나는 그 네 가지 사건이 다시는 발생하지 않을 것이라고 믿습니다, 나는 그들이 근본 원인을 찾아 수정했다고 믿습니다, 나는 그들이 이제 더 나은 기술——샌드박스, 런타임 환경, 모니터, 지속적 모니터링 시스템 등——을 가지고 있다고 믿습니다, 이것들은 이전보다 훨씬 좋습니다.

Jensen Huang 13:05

또 다른 가능성도 가능성이 낮습니다——즉 그들이 이러한 사건들을 분석한 후 결론을 내리는 것입니다: 우리는 무슨 일이 일어났는지 모르고, 우리는 전혀 통제할 수 없으며, 사회의 도움을 요청해야 합니다. 만약 정말 그렇다면, 그래야 우리가 엔지니어를 보내 그들을 도와야 할 것입니다. 하지만 그렇지 않을 것 같습니다, 그들은 매우 뛰어난 인재를 보유하고 있으며, 이러한 문제들은 통제되고 있습니다.

说话人4 13:46

우리는 진공 상태에서 운영되는 것이 아닙니다. 어젯밤 당신이 나에게 말했듯이, GLM의 개발자——30억 달러를 투입하여 재귀적 자기 개선 실험을 할 것입니다.

Jensen에게 배경을 설명해 줄 수 있습니까? 바로 그 공지입니다——Zippo.com의 창립자가 방금 50억 달러를 모금했으며, 우선 방향 중 하나가 재귀적 자기 개선을 실현하는 것, 즉 AI를 사용하여 차세대 AI를 훈련시키고 이 과정을 가능한 한 자동화하는 것이라고 밝혔습니다.

Jensen Huang 14:08

네, 이것은 새로운 유행어입니다. 하지만 여러분이 알아야 할 것은, RSI(재귀적 자기 개선)는 실제로 일련의 시스템적 사고의 조합이라는 것입니다. 그것은 맥락 학습에서 시작하여, 기술 학습, 반성, 강화 학습 및 합성 데이터 생성을 포함합니다. 이것들은 모두 매우 합리적인 사고이며, AI가 문제 해결 과정에서 지속적으로 발전할 수 있게 합니다.

Jensen Huang 14:31

또한 LoRA(저랭크 적응)와 같은 방법을 사용할 수 있으며, 이것들은 기본 가중치를 업데이트할 필요가 없습니다. 실제로 가중치를 개선할 수 있으며, LoRA, 합성 데이터 생성 및 강화 학습을 통해 기본 모델을 재훈련하지 않고도 모델을 강화할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 축적된 모든 경험을 사용하여 기본 모델을 다시 훈련할 수 있습니다.

Jensen Huang 14:53

所以我认为，用技术来提升各类任务的生产力——包括构建AI本身——是非常合理的。这是个非常符合逻辑的想法，我相信所有人都在不同程度上这么做了。只是这个词现在被人用来将技术"武器化"，好像这一切会螺旋失控一样——他们就是想给人这种印象。

하지만 당신은 믿지 않습니까? 물론 믿지 않습니다. 이유는 무엇입니까? 매우 간단합니다, 당신은 회사 내부에서 하루 종일 RSI를 할 수 있습니다. 하지만 제품을 출시할 때는 반드시 그것을 평가해야 합니다. 다시 테스트하지 않습니까? 기능 저하가 없는지 확인하지 않습니까? 이러한 기본적인 통제 프로세스는, 이러한 연구소가 연구 기관에서 엔지니어링 조직으로 전환함에 따라 그들의 통제는 점점 더 좋아질 것입니다. 더 나은 통제는 방법, 지식, 실천, 도구 및 기술의 축적에서 비롯되며, 이것들은 더 나은 검증과 테스트를 실현하여 RSI가 내부적으로 안전하게 추진되고, 우수한 제품이 외부에 안전하게 출시되도록 보장할 것입니다.

오픈소스에 관하여

Chamath 16:09

오픈소스에 대해 이야기해 봅시다. Hugging Face의 인수는 가장 중요한 거래 중 하나가 될 것입니다 – 저는 이것을 "거래"라고 부르고 싶지도 않습니다, 그 의미가 훨씬 더 크기 때문입니다. 오픈소스 모델, 폐쇄형 모델, 그리고 오픈 웨이트에 대한 당신의 제일원리적 이해와, 이것들이 생태계에서 시간이 지남에 따라 어떻게 발전해야 하는지에 대해 말씀해 주시겠습니까?

Jensen Huang 16:28

세상에는 폐쇄형 모델과 오픈소스 모델이 모두 필요합니다. 이번 주말에 저는 폐쇄형 모델을 최대한 많이 사용해 보려고 했고, 네 개를 썼습니다. 그것들은 매우 뛰어난 성능을 보여줬습니다 – 최첨단 수준이고, 경험이 좋으며, 글을 쓰고, 사용할 수 있고, 효과가 놀라웠으며, 계속해서 발전하고 있습니다. 폐쇄형 모델에 대한 제 비유는 –

Jensen Huang 16:49

생수와 같습니다. 물은 공짜입니다, 여러분, 아시는지 모르겠지만, 물은 공짜입니다. 오늘 아침 저는 샤워를 하면서 많은 공짜 물을 사용했습니다. 여러분은 적절한 장소에서 적절한 물을 사용합니다. 이것은 전기와 다를 바 없고, 우리가 일상적으로 사용하는 다양한 상품과 다를 바 없습니다 – 여러분은 둘 다 필요합니다.

오픈소스 쪽에서는, 주권 고려, 프라이버시 고려, 또는 독점 기술 고려 때문에 그것이 필요할 수 있습니다. 사실을 봅시다: 지난 6개월 동안, 4000억 달러의 벤처 캐피털이 AI 네이티브 기업에 유입되었고, 그중 80%는 오픈소스 모델을 사용하고 있습니다. 오픈소스 모델이 없다면, 그들이 어떻게 자신들의 꿈을 실현할 수 있겠습니까? 그들의 꿈은 최첨단 연구소의 꿈과 다르기 때문입니다. 미국에는 너무나 많은 혁신 방식이 있으며, 이것은 우리의 핵심 강점 중 하나입니다, 좋은 아이디어가 끊임없이 솟아나고 있습니다.

오픈소스 모델은 이것을 가능하게 합니다 – 모든 기업, 모든 산업, 모든 연구자, 모든 교사, 모든 학생, 모든 스타트업이 참여할 수 있게 합니다. AI 경쟁에서 승리하는 것은 몇몇 기술 기업의 승리가 아니라, 미국에 있는 모든 사람의 승리입니다. 그들 중 일부는 폐쇄형 모델을 사용할 것이고, 많은 사람들은 오픈소스 모델을 사용할 것입니다.

출처가 중요한지에 대한 문제에 관해서입니다. 글로벌 오픈소스 기여 중 상당 부분은 중국에서 나옵니다. 그들은 더 많은 엔지니어를 보유하고 있으며, 최고의 대학(예: 칭화대학)을 통해 대량으로 이공계 인재를 양성합니다.

Jensen Huang 19:03

우리는 Linux를 다운로드하고, Kubernetes를 다운로드하며, 다양한 소프트웨어를 다운로드하는데, 그중 많은 것에 중국인들이 기여하고 있습니다. 하지만 일단 다운로드하면, 그것은 여러분의 것입니다. 우리는 그것을 포크하고, 개선하며, 우리 것으로 만듭니다. 여러분이 중국 모델을 다운로드할 때, 그것은 우연히 중국의 훌륭한 연구자들이 만든 것이지만, 이제 그것은 여러분의 것이며, 여러분은 그것으로 원하는 모든 것을 할 수 있습니다.

그렇다면, 경쟁의 핵심은 과연 무엇일까요? 경쟁은 실제로 누가 이 기술을 가장 잘 활용할 수 있는지에 있습니다. 지난 산업 혁명의 발명가들 – 맥스웰, 볼타, 앙페르 – 은 미국인이 아니었고, 그 산업 혁명은 유럽에서 시작되었지만, 우리는 세계 어느 곳보다 그것을 더 잘 활용했으며, 결과가 어땠는지 보십시오. 저는 이번에도 그렇게 될 것임을 확실히 하려고 합니다.

Jensen Huang 20:42

답답한 점은, 만약 이러한 "AI 종말론" 주장이 사실이라면, 우리는 그것에 대해 논의하고 행동을 취해야 한다는 것입니다. 설사 사실이라 할지라도, 우리는 그것을 해결하는 데 더 많은 시간을 보내야지, 이에 대해 아무것도 할 수 없는 사람들을 겁에 질리게 하는 데 시간을 보내서는 안 됩니다. 그것을 잘 구축하는 것이 우리의 책임입니다.

Jensen Huang 21:01

역사상 이렇게 많은 사람들이 이렇게 확신에 차서 이렇게 사실이 아닌 어떤 것을 주장했던 순간이 있었을까요? 그리고 이러한 주장들은 경험적 증거가 있고, 명백한 거짓말이며, 논리적으로도 성립하지 않고, 과학적 근거도 없고, 연구 뒷받침도 없습니다. 과학과 연구에 기반한 모든 증거는 반대 방향을 가리키고 있습니다. 이것은 단지 미지의 경계에 대한 두려움일 뿐입니다 – 인류는 그곳에 도달한 적이 없고, 그곳이 어떤 모습인지 본 적이 없기 때문에, 우리는 두려워하고, 그래서 쉽게 모든 사람에게 그곳이 위험하다고 말합니다.

Jensen Huang 21:29

아마도 이것은 개인적인 경험과도 관련이 있을 것입니다. 예를 들어 하나 들어보겠습니다: 제가 갓 졸업했을 때, 저는 엔지니어였고, 타이핑을 많이 하지 않았습니다, 왜냐하면 저는 소프트웨어가 보편화되기 전의 첫 번째 세대 엔지니어였기 때문입니다 – 우리는 소프트웨어를 실행할 컴퓨터를 먼저 만들어야 소프트웨어가 가능해졌습니다.

상상할 수 있습니까, 지금 이 세대의 엔지니어들은, 공학 분야에 들어서서 모든 시간을 타이핑하며 보냅니다? 그것이 당신이 일할 때 하는 일입니다: 노트북을 받고, 의자를 받고, 타이핑을 시작합니다, 아침부터 저녁까지. 하지만 타이핑 이전에도 공학은 있었습니다, 그렇죠? 그래서 상상할 수 있습니까, 이 세상에는 정복해야 할 엄청난 양의 공학 작업이 있고, 그중 대부분은 더 이상 타이핑이 아닐 것이라는 것을? 우리에게는 타이핑을 하지 않는 바쁜 엔지니어들이 있었고, 저는 타이핑과 작별한 후에도 우리가 위대한 공학을 해낼 것이라고 믿습니다.

제가 타이핑이라고 말할 때, 저는 코드 작성을 의미합니다. 엔비디아에서조차, 소프트웨어 엔지니어가 저에게 말할 때, 저는 자주 말합니다: 당신은 그냥 타이핑하고 있는 거야. 저는 항상 이렇게 말합니다, 물론 농담으로요. 저는 그들에게 제가 가장 좋아하는 키는 백스페이스 키라고 말하기도 합니다, 왜냐하면 최고의 소프트웨어는 가장 작은 소프트웨어이기 때문입니다 – 저는 당신이 백스페이스 키를 더 많이 사용하길 바랍니다.

트럼프 대통령 실시간 연결

진행자 22:50

엔비디아를 분석해 봅시다. 가장 아래층부터 시작해서 – 아, 이것은 계획된 것이 아닙니다만, 누가 왔는지 우리는 압니다.

Jensen Huang 23:09

대통령 각하! 네, 말씀드리자면, 각하께서 전화를 주시지 않았다면, 저는 지금 Besties와 함께 무대에 서 있었을 것입니다. 아래에는 Sacks, Jason, Chamath, 그리고 David가 있고, 저는 수천 명의 사람들 앞에 앉아 있었습니다. 그런데 이야기를 하다 보니, 마침 각하에 관한 이야기가 나왔습니다. 잘하셨습니다, 각하. 이 모든 것을 꿰뚫어 보시려면 매우 뛰어난 통찰력이 필요하며, 우리 모두 매우 감사하게 생각합니다.

자, 현장 청중들에게 인사 한번 해 주시겠습니까? Jason, 자, 스피커폰으로 켜 주세요. POTUS(대통령)를 어떻게 스피커폰으로 켜죠? 마이크 쪽으로 – 각하, 잠시만 기다려 주십시오, 마이크를 설치하겠습니다.

각하, 지금 전 세계와 대화하고 계십니다.

트럼프 대통령 24:33

인생에서 재미있는 점은 바로 여기에 있습니다 – Jensen은 세계에서 가장 복잡한 칩을 개발할 수 있고, 아무도 10년 안에 모방할 수 없지만, 스피커폰 켜는 법은 도무지 모르는군요. 이것은 마치 음모처럼 보입니다.

국내의 많은 주들도 매우 기뻐할 것이라고 말할 수 있습니다 – 원래는 아무것도 받지 못했던 곳들이, 지금은 수많은 기업들의 선호를 받고 있습니다. 지금 그들이 핀란드에 데이터 센터를 짓고 있고, 구글도 핀란드에 큰 규모의 데이터 센터를 짓고 싶어 하지만, 저는 이것에 대해 기쁘지 않습니다, 왜냐하면 그들은 국내에서 건설 허가를 받지 못하고 있기 때문입니다. 말씀드리자면, 이 모든 것은 하나의 사기극입니다. 데이터 센터는 좋은 것입니다, 그것은 사람들을 부유하게 만들고, 주들을 부유하게 만듭니다. 그것은 향후 20-30년 동안의 '석유'이며, 인터넷보다 더 크고, AI는 더욱 그러하며, 훨씬 더 광범위한 영향을 미칩니다. 그런데 그들은 바로 이런 일이 일어나는 것을 원하지 않는 사람들을 도와주고 있습니다. 이 사람들은 정치적인 목적을 가졌을 수도 있습니다. 우리는 이런 일이 일어나도록 두지 않을 것입니다. 이것은 사기극입니다.

Jensen Huang 25:30

각하 말씀이 맞습니다, 우리는 이런 일이 일어나도록 두지 않을 것입니다. 로봇이 세상을 지배하지는 않을 것입니다, 그런 일은 일어나지 않습니다.

트럼프 대통령 25:46

제 삼촌은 MIT에서 가장 뛰어난 교수 중 한 명이셨고, 그곳에서 41, 42년 동안 가르치셨으며, 가장 똑똑한 사람 중 한 명으로 불리셨습니다. 그는 많은 놀라운 일들을 하셨고, Jensen도 그것에 대해 잘 알고 있습니다. 그래서 만약 여러분이 유전의 힘을 믿는다면, 저는 그런 유전자를 가지고 있습니다. 이것은 또한 제가 AI에 대해 이렇게 깊은 이해를 가지고 있는 이유를 설명해 줍니다 – 저는 AI를 이해할 뿐만 아니라, AI에 대해 상식적인 판단도 가지고 있습니다. 로봇은 세상을 장악하지 않을 것이고, AI는 세상을 장악하지 않을 것입니다, 이 모든 것은 사기극입니다.

트럼프 대통령 26:33

물론, 우리는 신중해야 하고, 일을 할 때는 분별력을 가져야 합니다. 하지만 이것이 우리가 앞으로 10년 동안 발전시키면서 동시에 그것을 파괴하려고 시도해야 한다는 것을 의미하지는 않습니다. 저는 여러분을 전적으로 지지합니다. 저는 당신도 나와 같은 생각일 줄 알았고, 과연 그랬습니다.

Jensen Huang 26:52

네, 각하. 우리가 선두에 서려면, 제가 한마디 하겠습니다: AI를 이기는 자가 모든 것을 이깁니다. 그것은 인터넷보다 더 중요하며, AI를 이기는 자가 이 경쟁에서 승리합니다. 우리는 이러한 발전을 저해하는 일이 일어나도록 내버려둘 수 없습니다, 특히 데이터 센터의 경우 – 한때 쇠퇴했던 많은 지역사회가, 지금은 데이터 센터 덕분에 부유한 지역사회로, 매우 부유한 지역사회로 변했습니다. 우리는 이 AI 경쟁에서 미국의 모든 산업, 모든 기업, 모든 주, 모든 사람이 승리할 수 있도록 해야 합니다.

트럼프 대통령 27:25

맞아요, 저는 이것에 대해 강한 입장을 가지고 있고, 그리고 무언가를 할 수 있는 능력도 있습니다. 우리는 그런 일들이 일어나도록 두지 않을 것입니다. 지금 회의실에 누가 있는지 모르겠지만, 우리는 다음에 다시 만납시다.

Jensen Huang 27:38

각하, 들리십니까, 수천 명의 사람들이 각하를 위해 박수를 치고 있습니다!

화자 5 (트럼프 대통령) 27:49

Jensen은 매우 훌륭하게 해냈고, David도 매우 훌륭하게 해냈습니다. 모두 행운을 빕니다, 우리는 미래를 바라봐야 합니다. 이 나라는 그 어느 때보다 번영한 적이 없었으며, 20조 달러의 투자가 국내로 유입되고 있고, 바이든의 4년은 1조 달러 미만에 불과했으며, 이것은 단지 1년 동안의 성과입니다. 이 나라는, 정말로 전례가 없습니다. 우리는 이 상태를 계속 유지할 것입니다. 감사합니다.

Jensen Huang 28:17

감사합니다, 대통령 각하. 안녕히 계십시오.

Jensen Huang 28:30

이런 일이 일어날 줄 아셨습니까? 처음에는 프로그램 효과인 줄 알았는데, "스피커폰 켜 주세요"라고 말했을 때, 진짜라는 것을 깨달았습니다. 그분이 이렇게 아무 때나 전화를 거시나요?

화자 6 28:58

그분이 Oval Office에서 전화를 걸었을 때 우리는 자고 있었고, 그분이 사람을 시켜 우리를 깨우게 하셨습니다. 그분은 누가 만찬에 올지 묻고 있었고, 명단을 한 번 훑은 다음 물으셨습니다: Jensen은 어디 있나? 제가 말씀드렸습니다: 아닙니다, 각하, 그는 휴가 중이고, 이 휴가는 이미 5년이나 연기된 것입니다. 그분이 말씀하셨습니다: 그를 불러오게.

그런데, 그분이 왜 이 사기극을 꿰뚫어 볼 수 있었다고 생각하십니까? 이 일은 정말로非凡합니다 – 이 안건에 대한 여론 지지도는 마이너스 80입니다. Oval Office에 앉아 있는 어떤 사람이라도, 당신은 민심을 따르고, 대중의 의지를 따를 것입니다. 그런데 데이터 센터와 AI를 금지하는 것이, 이 순간 가장 인기 있는 선택처럼 보였습니다.

Jensen Huang 29:25

하지만 그분은 이것이 사기극이라고 말했고, 바로 지적했습니다. 그분이 어떻게 그렇게 할 수 있었을까요? 솔직히 말씀드리면, 저는 잘 모르겠습니다. 많은 사람들이 이미 속아 넘어갔고, 이 일은 복잡하게 얽혀 있습니다. 처음에 이 일은 두 가지 지점에 기반을 두고 있었습니다: 첫 번째 지점은 국가 안보였지만, 최근에 완전히 뒤집혔고, 그 서사는 더 이상 성립하지 않습니다. 지금의 지점은 안전으로 바뀌었습니다.

Jensen Huang 29:51

만약 우리가 AI가 안전하기를 바란다면, 가장 중요한 첫 번째 과제는 AI를 개발하는 연구소가 통제 가능하고 우수한 평가 체계를 갖추도록 하는 것입니다. 제3자 평가 기관을 도입하고자 한다면, 이는 재무 감사와 다를 바가 없습니다. 감사관이 우리보다 업무에 더 정통할 필요는 없지만, 올바른 질문을 해야 합니다. 여러 독립적인 감사 기관이나 평가 기관이 있어야 한다는 점에 동의합니다. 이렇게 하면 어떤 기관이 매수되거나 부당한 영향을 받는 것을 방지할 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 방법은 다양합니다.

제가 생각하기에 가장 중요한 첫 번째 일은 기술을 잘 구축하고 테스트를 잘 하는 것입니다. 저는 현재 구축되고 있는 것들이 비범하다는 것을 완전히 인정합니다——하지만 이들 역시 비범한 회사들이며, 우리는 당연히 비범한 기준으로 그들을 요구해야 하고, 그들 스스로도 그러한 요구를 기꺼이 받아들이며, 저 또한 그렇습니다.

엔비디아 전략 분석

화자 3 30:57

오픈소스 이야기로 돌아가고 싶습니다. 약 1년 전만 해도 우리는 오픈소스를 그다지 진지하게 받아들이지 않았고, 2년 또는 18개월 뒤쳐져 있었습니다.

Jensen Huang 31:17

(트럼프 대통령과의 통화에 대해) 통화 중에 제가 거의 말할 뻔한 한 마디가 있습니다. 말하면 곤란해질 수도 있고, 그분이 분명 다시 전화를 걸어오실 겁니다. 하지만 그분과 이 자리에 계신 모든 분들께 말씀드리고 싶습니다: AI는 엄청난 일자리를 창출하고 있습니다.

Jensen Huang 31:35

그분이 정치를 시작한 이후 가장 하고 싶었던 일은, 제가 그분을 처음 만나 첫 통화를 했을 때 그분이 말씀하셨던 것인데——바로 미국에서 일자리를 창출하고, 미국을 재산업화하며, 미국이 다음 산업 혁명을 뒷받침할 충분한 에너지를 확보하도록 하는 것입니다. 에너지가 없으면 산업 성장도 없습니다. 그래서 그분은 에너지 성장, 일자리 성장, 공급망 재건을 원하십니다.

Jensen Huang 32:02

지금 우리가 하고 있는 이 모든 것을 보십시오, 바로 지금 이 순간, 실제로 일어나고 있습니다. 우리는 그 어느 때보다 더 많은 일자리를 창출하고 있으며, 소프트웨어 일자리를 창출하고 있습니다. 아까 말씀드린 것처럼, 4000억 달러의 벤처 캐피털이 최근 6개월 동안 AI 업계에 유입되었고, 이는 엄청난 일자리 창출과 함께 막대한 컴퓨팅 수요를 불러일으켰습니다——저는 당연히 기쁘게 생각합니다——이는 또한 데이터 센터에 대한 엄청난 수요를 가져왔으며, 이것이 우리가 반드시 논의해야 할 주제입니다.

최근 텍사스 주지사 Abbott과 대화를 나눴는데, 그는 업계가 소규모 커뮤니티에 더 주목할 것을 촉구하고 싶다고 말했습니다——전국 각지에 데이터 센터를 건설하는 과정에서 더 나은 청취자가 되어야 한다고요.

Chamath 32:45

이 주제에 대해 진지하게 이야기해 봅시다. 엔비디아가 정말 인상적인 점은, 그 구성 요소를 하나하나 분석해 보면, 여러분은 사실상 AI의 '은행'이 되어 전체 생태계를 가동시켜야 하며, 그것도 모든 수준에서 해내야 한다는 것입니다. 방금 Cloverleaf와 토지, 전력, 건설 일체형 협업을 했고, 블랙록, 골드만삭스 등과 함께 자금 조달 역량을 구축했습니다. 자본 배분 전략을 정리해 주시겠습니까? 더 넓은 생태계 참여자들이 들어와 다음 단계의 자본 투입을 함께 감당하려면 어떤 일이 일어나야 할까요?

Jensen Huang 33:32

우리는 새로운 산업 혁명을 겪고 있으며, 이는 모든 수준에서 사실입니다. 이 새로운 산업은 제조업을 필요로 합니다——전기, 인터넷 시대처럼 말이죠, 그리고 AI 시대도 예외가 아닙니다. 우리는 이제 AI로 무엇이든 찾을 수 있고, 무엇이든 물어보고 알 수 있습니다. 이것이 우리의 미래입니다——우리는 이더에 접속하여 알고 싶은 모든 것을 묻고, 그것이 우리에게 설명해 줄 것입니다.

Jensen Huang 34:04

하지만 이를 실현하려면 이 지능을 생산해야 합니다. 이것은 생산 과정이며, 이것이 바로 이러한 인프라를 반드시 구축해야 하는 이유입니다. 그리고 일단 인프라가 구축되면, 문제는 미국의 다른 수준의 건설이 어떻게 따라잡을 것인가로 바뀝니다.

이 산업은 단지 모델에 관한 것만이 아니고, 단지 칩에 관한 것만이 아니며, 더 많이 그 위의 애플리케이션 레이어에 관한 것이고, 인프라 레이어——데이터 센터 및 모든 부대 시설, 건설 공사, 전력 및 발전 시스템에 관한 것입니다. 저는 전체 생태계를 주시하며 병목 현상이 있는 곳을 찾습니다. 어떤 제약을 받는 부분에서 훌륭한 회사들이 건설 및 발전하고 있다면, 아마도 업스트림 공급망이 규모를 확장해야 할 필요가 있을 것입니다. 그래야 우리가 컴퓨팅 파워를 배치할 준비가 되었을 때 그들이 우리를 지원할 수 있기 때문입니다——토지, 전력, 건설 일체형으로 말이죠.

Jensen Huang 34:52

이것은 공급망을 업스트림으로 살펴보는 것과 다르지 않습니다. 아마 저는 대부분의 사람들보다 장기적인 공급망에 대해 더 많이 생각할 것입니다. 우리 회사 규모가 매우 크기 때문입니다. 우리가 성공하려면 수많은 회사들이 저를 지원해야 합니다. Corning의 Wendell이 저를 지원해야 하고, TSMC는 물론 지원해야 하며, 스토리지 회사들도 지원해야 합니다. 그래서 우리는 아주 일찍부터 이 모든 회사들과 협력하기 시작했고, 성장이 도래하기 훨씬 전에 성장에 대비했습니다. 지금 제가 하고 있는 일은 다운스트림으로 확장하는 것입니다.

Chamath 35:31

한 가지 법칙은, 시간이 지남에 따라 이윤이 위쪽으로 이동하는 경향이 있다는 것입니다. 애플리케이션 레이어로 이동하며, 그곳에서 더 오랫동안 초과 수익을 얻을 수 있습니다. 당신은 Hugging Face를 인수했고, 이제 추론 서비스 사업에 적극적으로 진출하고 있습니다. Open Router와 같은 제품이 합리적으로 보이고, Bedrock보다 더 나은 제품을 구축하는 것도 명백해 보입니다. 아마 당신도 이것을 고민하고 있을 것이라고 생각합니다. 그렇다면 자연스러운 결론은 무엇입니까? 반대편 사람들은 분명히 아래로 내려가는 것을 개의치 않아 하고, 당신은 최고의 대차대조표, 최고의 엔지니어, 그리고 검증된 실행 능력을 가지고 있습니다. 위로 확장하는 것에 대해 어떻게 생각하십니까?

Jensen Huang 36:18

엔비디아는 전 세계의 모든 모델을 실행하고 있으며, 이는 경이롭습니다. 약 1년 반 전만 해도 우리는 OpenAI의 모델만 실행했지만, 지금은 얼마나 많은 훌륭한 모델을 사용할 수 있는지 보십시오: Meta의 모델, Grok, Gemini, Anthropic도 우리 플랫폼에서 빠르게 확장하고 있습니다. 1년 반 전부터 지금까지, 수많은 최첨단 AI 모델이 공개되어 사용 가능해졌고, AI 연구소의 수는 계속 늘어나고 있습니다——"Ineffable", "Reflection", Physical Intelligence, 그 목록은 계속 이어집니다.

이 모든 연구소들이 엔비디아 위에서 구축되고 있습니다. 그 이유는——한 회사로서, 저는 그 이윤의 일부를 떼어 가기보다는 모든 사람이 성공하도록 돕는 것을 선호하기 때문입니다. 우리의 전략은 이것입니다: 가능한 한 높이 올라가되, 가능한 한 하부에 머무르는 것입니다. 엔비디아가 cuDNN을 만들지 않았다면, 그 모든 프레임워크는 존재하지 않았을 것입니다. 우리가 Megatron Core를 만들지 않았다면, 대규모 훈련은 불가능했을 것입니다. 우리는 필요한 모든 기술을 발명했고, 그런 다음 천 송이 꽃이 피어나도록 두었습니다. 이러한 자세 덕분에 우리는——솔직히 말해서——전 세계에서 유일한 선택지가 될 수 있었습니다.

Chamath 38:00

반론은, 초대규모 수준에서 더 많은 경쟁이 있는 것이 더 낫다는 것입니다. 당신은 Neo Cloud 분야에서 훌륭한 성과를 내고 있습니다. 예를 들어 당신이 저에게 소개해 준 회사, Nebulous는 훌륭하고, 아주 좋습니다. 하지만 우리에게는 이런 회사가 50개, 100개, 심지어 1000개가 필요하며, 이는 단지 시간 문제일 뿐입니다.

Jensen Huang 38:23

말하자면 다소 의외일 수 있지만, 저는 사실 경쟁심이 강하지 않습니다. 초대규모 클라우드 서비스 제공업체가 5개 더 많아져도 저는 전혀 상관하지 않습니다. 한 가지 현상을 눈치채셨습니까? 모든 Neo Cloud의 초기 고객은 바로 초대규모 클라우드 서비스 제공업체들이었습니다.

Jensen Huang 38:44

그 이유는, 초대규모 클라우드 서비스 제공업체들은 1년에 한 번 계획을 세우지만, 시장 역학은 지금 너무 빠르게 변화하고 있어서 그들은 거의 항상 판단을 잘못합니다. 반면 지역 클라우드 서비스 제공업체들은 더 유연하며, 자신의 주, 자신의 국가, 자신의 지역을 잘 알고 있어 시애틀이나 팔로알토에 앉아 있는 사람들보다 훨씬 예리하게 토지, 전력 및 건설 자원을 확보할 수 있습니다.

그래서 우리는 지금 사실상 대규모 분산 네트워크를 보유하게 되었으며, 각지의 회사들이 우리를 위해 토지, 전력 및 건설 자원을 확보하고 있습니다. 점점 더 많은 국가들도 이것이 전략적 의미를 가진다는 것을 깨닫고 말합니다: 나는 내 컴퓨팅 자원을 내 국가의 회사에만 제공하겠다고. 그리고 엔비디아도 그 국가들에 있으며, 우리는 현지 Neo Cloud의 성장을 도울 수 있습니다. 호주의 Firmus든, 동남아시아의 IOH든, 우리는 방금 호주에 두 개의 기가와트급 자산을 추가했으며, 우리는 기가와트 단위로 규모를 확장하고 있습니다.

화자3 39:49

한 가지 분명한 점이 있습니다. 이것을 확실히 하고 싶습니다——당신은 위쪽으로 크게 나아가고 있으며, 오픈소스에 매우 집중하고 있습니다. 당신의 Nemotron은 매우 뛰어난 성능을 보여주며, 저는 자주 사용합니다. Hugging Face, Poolside, Laguna 같은 인수도 견고합니다. 자율주행 분야에서의 오픈소스 기술 스택도 매우 파괴적입니다. 당신은 다섯 분야에서 최첨단 모델을 보유하고 있으며, 결코 은메달에 만족하지 않고 항상 금메달을 향해 나아가는 것처럼 보입니다. 그렇다면 당신은 오픈소스 모델에서 금메달을 노리시겠습니까? 최고의 오픈소스 모델을 출시하시겠습니까?

Jensen Huang 40:32

두 번째 질문——오픈소스가 최첨단 폐쇄형 모델을 따라잡을 수 있는지, 그리고 당신이 그 따라잡기를 실현할 사람인지에 대한 질문입니다.

논리는 이렇습니다, Jason: 우리는 그것을 구축할 것입니다. 첫째는 우리가 그렇게 할 능력이 있기 때문이고, 둘째는 우리 고객이 우리에게 그것을 필요로 하기 때문입니다. Alpamayo를 예로 들어 보겠습니다.它是全球第一款会"思考"的自动驾驶汽车。 "思考"的意思是，通过推理，你不需要像过去那样用数十亿小时的路况数据来训练，因为你可以推理：我见过类似的情况，不完全一样，但大致相同。

왜 Alpamayo가 필요한가? 간단합니다. 수많은 자동차 기업이 그것을 필요로 하며, 미래의 모든 자동차는 자율주행이 가능해질 것입니다. 뿐만 아니라, 모든 농업 기계, 모든 트럭, 모든 화물차도 필요로 합니다——그리고 그들 중 대부분의 회사는 규모가 아직 전체 기술 스택을 자체적으로 구축할 만큼 크지 않습니다. 그래서 제가 훌륭한 기술 스택을 구축하고, 그들은 마지막 1마일을 담당하여 자신들의 사용 사례에 맞게 적용합니다. 미래에는 움직이는 모든 물체가 자동화될 수 있습니다.

우리가 특정 생물학 모델을 구축하지 않았다면, 세상에 그것들이 존재하지 않았을 수도 있습니다. ESM2 단백질 언어 모델은 우리가 만들었고, ESM Fold, OpenFold, AlphaFold의 등가 구현, 그리고 "Proteina Complex"——차세대 단백질과 그 결합 방식을 합성하는 도구, 이것은 획기적인 성과입니다. 우리는 이것들을 구축했습니다. 왜냐하면 일라이 릴리가 그것을 필요로 하고, Mark도 필요로 하며, 다른 사람들도 필요로 하지만, 그들 스스로는 아직 그 능력이 없기 때문입니다.

그래서 저는 모든 일을 필요에 의해 합니다. 저는 파괴를 위해 파괴하지 않습니다. 우리는 아침에 일어나서 누군가를 파괴할 생각을 하지 않습니다. 우리는 단지 모든 사람을 돕고 싶을 뿐입니다.

경쟁 위협과 Terafab

화자3 43:18

Jensen, 당신의 핵심 사업에 대한 새로운 경쟁 위협에 대해 어떻게 생각하십니까? Elon이 발표한 Terafab——100만 평방피트 규모의 시설로, 누구나 사용할 수 있는——에 대해 평가해 주시겠습니까?

Jensen Huang 43:30

저와 Elon이 함께 비행기를 타고 어느 나라로 가고 있었는데, 가끔 당신에게 전화하는 사람도 동행하고 있었습니다. 꽤 괜찮은 비행기였어요. Elon은 이런 주제에 대해 이야기하는 것을 좋아하고, 우리도 많은 대화를 나눴습니다. 확실히, 누구나 이 일을 할 수 있고, 그도 물론 할 수 있습니다. 즉, 칩을 설계할 수는 있지만 반드시 직접 웨이퍼 제조를 할 필요는 없다는 뜻입니다. 우리는 모든 면에서 한계를 돌파하고 있고, 또한 엄청난 규모로 운영하고 있기 때문에 공정 기술에 대해 매우 깊이 이해하고 있습니다. 회사 내부에는 세계 최고 수준의 30s 기술(첨단 공정)과 많은 놀라운 역량이 있습니다.

말씀해 주실 수 있나요? 이미 많은 이야기를 하셨습니다. 아무도 Elon이 어떤 일을 하는 것을 막을 수 없습니다. 그것이 바로 그의 놀라운 슈퍼 파워입니다. 일단 그가 무언가를 결정하면, 막기가 매우 어렵습니다.

AGI와 초지능

화자 3 44:47

우리 중 많은 사람들에게, 우리가 AGI의 순간에 있다는 느낌이 있습니다. 정의상으로는 어떤 인간과도 똑같이 똑똑하다는 뜻입니다. 저는 우리가 이미 그 지점에 도달했다고 생각합니다.

Jensen Huang 45:00

Jason, 저도 우리가 도달했다고 생각합니다. 우리가 이미 초지능에 도달했다고 생각하시나요? 특정 세부 분야에 집중할 때, 예를 들어 제 자율주행 자동차의 경우, 당신이 저를 위해 오믈렛을 만들어 줄 필요는 없고, 그저 차를 잘 운전하기만 하면 됩니다. 그 능력은 이미 인간을 초월했습니다. 사고율은 인간의 10분의 1에 불과합니다. 단백질 합성, 단백질 가상 스크리닝, 우리는 이미 초지능 수준에 도달했습니다.

인류의 최전선에 서 있다는 느낌이 어떤가요? 좋습니다. 신사숙녀 여러분, 좋습니다. 여기의 미래는 아름답고, 우리는 그곳에 도달하고 싶습니다. 아시다시피, 우리 중 많은 사람들이 꼭 해야만 하는 것은 아닙니다. 하지만 말씀드리자면, 이것은 너무 재미있어서 멈출 수가 없습니다. 그래서 저는 그곳에 가고 싶고, 여러분 모두가 저와 함께 그곳에 있기를 바랍니다. 우리는 전 인류로서 함께 큰 성공을 거둘 것입니다.

그와 동시에, 우리는 그들을 격려하고 응원해야 합니다. 그들은 매우 중요한 일을 하고 있으며, 저는 그들이 성공하기를 바랍니다. 또한 진심으로 드라마틱함을 줄일 수 있기를 바랍니다. 가장 중요한 것은, 우리 모든 미국인들이 함께 힘을 합쳐야 한다는 것입니다. 그것이 우리가 승리하는 방법입니다.

신사숙녀 여러분, Jensen Huang입니다. 감사합니다! 정말 환상적입니다!

미국 재무장관 베센트: 트럼프 행정부, 인공지능 모델 검토의 최전선에 있다

인기 기사