최근 젠슨 황 NVIDIA 창업자 겸 CEO는 올인 서밋 2026에서 만연한 'AI 종말론'을 직접 비판하며 '과학적 근거 없는 무책임한 주장'이라고 규정했다. 그는 지난 몇 년간 반박된 AI 예측 사례를 열거하며, 일부 기술 기업과 연구자들의 공개 발언이 '공포를 조장하고 대중을 오도한다'고 지적했다.

황의 비판 대상은 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이의 최근 블로그 글로, 이 글은 여러 주요 연구실과 공동으로 AI 안전 위험을 경고하며 '문명 멸종 가능성'까지 확률화했다. 황은 “이건 허구다. 이 사람들은 고학력 연구자라 불리며 실험실에서 일한다. 이런 용어와 예측을 결합하는 건 위험하고 해서는 안 되며, 무책임하다”고 말했다.

서밋 중 도널드 트럼프 전 대통령이 갑작스럽게 전화 연결해 “이 전체 논란은 사기다”라고 단언하며 데이터센터 건설을 강력 지지했고, AI를 “향후 20~25년의 석유”라고 표현했다.

양자의 공동 발언은 현재 치열한 AI 규제 및 안전 논쟁에 새로운 변수를 추가했다.

“모든 이 예측은 틀렸다”: 황, 종말론적 예측 하나하나 반박

황은 지난 몇 년간 가장 널리 퍼진 AI 공포 예측들을 직접 지목해 현실과 비교했다:

• “일부는 방사선과 의사가 5년 내 완전히 AI에 의해 대체될 것이라 예측했지만, 사실은 오히려 더 많은 방사선과 의사가 필요하다.”

• “몇몇은 6~12개월 내 코딩의 90%가 AI로 생성될 것이라 했으나 틀렸다. 또 다른 이들은 6~9개월 내 신입 직무의 50%가 사라질 것이라 했으나 역시 틀렸다.”

• 그는 GPT-2와 Llama 3도 한때 '공개하기엔 너무 위험하다'고 여겨졌으며, '내년에 백색 노동직의 절반이 사라진다'는 예측들도 모두 빗나갔다고 언급했다.

황의 결론은 명확했다. “이 예측들은 과학이나 연구에 기반하지 않는다. 과학과 연구에 기반한 모든 증거는 정반대 방향을 가리킨다. 이건 불확실성에 대한 두려움일 뿐이다.”

그는 또한 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이의 최근 블로그 글에 대해, 안전 관련 부분은 진지하게 검토할 가치가 있다고 했으나, 미래에 대한 '과학적 예측'은 '명백히 과학적 근거가 부족'하며, “과학자가 말한다고 해서 반드시 과학적인 것은 아니며, 그렇게 말하는 건 무책임하다”고 강조했다.

RSI는 '검은 마법'이 아니다: 황, 자기 재귀적 개선(RSI)의 공학적 논리 설명

최근 시장에서 논의되는 자기 재귀적 개선(RSI) 기술에 대해 황은 기술적 판단을 제시했다.

“RSI는 체계적인 아이디어의 결합이다”고 그는 말했다. “맥락 학습, 역량 축적, 성찰 메커니즘, 강화 학습, 합성 데이터 생성까지 — 모두 문제 해결 능력을 지속적으로 향상시키는 매우 타당한 아이디어들이다.”

그는 LoRA 같은 저순위 적응 방법을 통해 기본 모델 재학습 없이도 모델 역량을 향상시킬 수 있으며, 시간이 지나면 축적된 경험을 바탕으로 기본 모델을 재학습함으로써 전체 프로세스가 공학적으로 완전히 통제 가능하다고 추가 설명했다.

황 씨는 일부 사람들이 'RSI'라는 용어를 의도적으로 '무기화'해 기술이 '통제를 벗어나 폭주할 것'이라는 인상을 주려 한다고 주장한다. 그의 반박 논리는 간단하다. '기업 내부에서 RSI를 수행할 수는 있지만, 제품을 출시할 때는 반드시 평가하고 테스트하며 회귀 문제 없음을 보장해야 한다. 기본적인 엔지니어링 관리 절차는 이미 존재한다.'

트럼프 발언: 데이터센터는 '다음 20년간의 석유'

서밋이 엔비디아의 전략적 분석 단계로 넘어가자, 트럼프가 갑작스럽게 황 씨에게 전화를 걸었고, 실시간 오디오 시스템을 통해 수천 명의 참석자에게 직접 연설했다.

트럼프는 “이 전체 논의는 사기다. 데이터센터는 훌륭하며, 사람과 주(州)를 부유하게 만든다. 이는 향후 20~25년간의 ‘석유’이며, 인터넷보다 훨씬 크다.”고 밝혔다.

그는 또한 데이터센터 건설에 반대하는 일부 목소리를 ‘미국의 성공을 원하지 않는 자들을 위한 것’이라고 비판하며, “로봇이 세상을 지배하지 않으며, AI도 세상을 장악하지 않는다. 이 모든 것은 사기다.”라고 단호히 선언했다.

트럼프는 현재 약 20조 달러 규모의 투자가 미국으로 유입되고 있으며, 이는 이전 행정부 시절 1조 달러 미만이었던 것과 대조된다고 언급했다.

통화 종료 후 황 씨는 트럼프가 “이 사기를 꿰뚫어 봤다”고 평가하며, 여론 조사에서 반대 여론이 우세함에도 불구하고 자신의 입장을 고수한 것을 “용기 있는 행동”이라 평가했다.

엔비디아의 전략 논리: 얼마나 위로 올라갈 것인가, 얼마나 아래로 내려갈 것인가

자본 배분 및 생태계 전략 측면에서 황 씨는 엔비디아의 핵심 원칙을 “가능한 한 최대한 위로 올라가되, 동시에 가능한 한 낮게 유지하라”고 설명했다.

그는 엔비디아의 목표가 생태계 전체의 성공을 돕는 것이지, 그 일부를 차지하는 것이 아니라고 강조했다. “엔비디아가 cuDNN을 개발하지 않았다면 모든 프레임워크는 존재하지 않았을 것이다. 메가트론 코어(Megatron Core)를 개발하지 않았다면 대규모 훈련도 불가능했을 것이다. 우리는 필수 기술을 창출한 후, 백화제방(百花齊放)을 이끈다.”

후깅페이스(Hugging Face) 인수 후 엔비디아의 오픈소스 분야 포지셔닝은 점차 명확해졌다. 황 씨는 현재 엔비디아가 세계 최초의 ‘생각하는 자율주행차’ 알파마요(Alpamayo)와 단백질 합성 모델 프로테이나 컴플렉사(Proteina Complexa) 등 5개 수직 분야에서 선도적인 오픈소스 모델을 보유하고 있다고 밝혔다.

그는 엔비디아의 이러한 분야 진출이 “고객의 필요에 기반하며, 고객 스스로 역량을 갖추지 못했기 때문”이라며, 경쟁사를 적극적으로 교란시키려는 의도는 아니라고 강조했다.

금융 생태계 측면에서는 블랙스톤(Blackstone)과 골드만삭스(Goldman Sachs) 등 기관과 협력해 클로버리프(Cloverleaf) 프로젝트를 통해 AI 인프라 구축에 대한 금융 지원을 제공하고, 호주·동남아시아 등 지역 클라우드 파트너 네트워크를 지속 확장 중이라고 밝혔다.

‘특정 분야에서는 초지능이 이미 도래했다’: 황 씨의 기술적 판단

서밋 종료 직전, 황 씨는 현재 AI 발전 단계에 대한 자신의 견해를 제시했다.

사회자가 “우리는 이미 AGI 시대에 진입했는가?”라고 묻자, 황 씨는 “그렇다고 생각한다.”고 답했다.

이어 그는 정의 프레임워크를 제시했다. “자율주행차를 볼 때, 나는 그것이 계란말이를 만들어 주길 바라지 않는다. 단지 운전만 잘하면 된다. 이 좁은 영역에서는 초지능이며, 사고율은 인간의 10분의 1 수준이다. 단백질 합성 및 가상 스크리닝 분야에서도 이미 도달했다.”

황 씨는 마지막으로 “드라마를 줄이길 바란다. 무엇보다 중요한 건, 전미가 하나되어 함께 나아가는 것이다. 이것이 우리가 성공하는 길이다.”라고 호소했다.

완전한 대본(약간 편집됨)은 다음과 같습니다:

젠슨 황: 종말론은 사기이며, 초지능 시대가 이미 도래함. AI의 미래(트럼프 대통령 전화 연결)

올인 팟캐스트 | 올인 서밋 2026 | 2026년 9월 15일

문자 기록

진행자 00:00

어떤 이들은 이를 ‘선견지명’이라 부르는데, 저에겐 무거운 용어입니다. 왜냐하면 저는 선견지명이 매우 중요하다고 믿기 때문입니다. 우리는 이번 주 정기 프로그램을 중단하고 이 특별 방송을 진행했습니다. 그 이유는 단 세 사람—트럼프 대통령, 예수, 젠슨—때문입니다. 세계 최고의 팟캐스트에 젠슨 황을 진심으로 환영합니다. 그는 엔비디아(NVIDIA)의 창립자이자 의장, CEO입니다. 여러분이 인지하든 못 하든, 그가 내리는 모든 결정이 여러분의 미래를 형성하고 있습니다. 엔비디아는 현재 시장에서 가장 중요한 주식이며, 젠슨은 역사상 최고의 기업가라 불릴 수 있습니다. 회사 매출은 전년 대비 97% 급증했고, 수요는 강력할 뿐 아니라 오히려 가속화되고 있습니다. 엔비디아는 유일한 완전한 엔드투엔드 AI 공장 컴퓨팅 플랫폼입니다. GPU는 시간여행기와 같아, 미래를 더 빨리 볼 수 있게 해줍니다. 우리가 미래를 보고 예측할 수 있다면, 그 미래를 최선의 형태로 만들 가능성이 훨씬 커집니다.

젠슨 황을 환영합니다! 그가 등장하자마자 청중은 기립 박수를 보냈습니다. 여사님들, 신사분들, ‘GPU 예수’가 도착했습니다. 모두 당신을 사랑합니다. 감사합니다. 저도 여러분 모두를 사랑합니다. 세계 최고의 팟캐스트를 사랑하고, 새로 입으신 재킷도 정말 멋집니다.

젠슨 황 01:28

여러분 모두 에너지가 필요하다고 생각합니다. 오늘 진지한 주제를 다룰 것임을 알지만, 그런 주제는 에너지를 가지고 논의해야 합니다.

진행자 01:39

먼저 이번 주말에 나온 기사를 살펴보죠. 어느 기사입니까?

진행자 차마스 01:45

다리오의 기사에 대해 이야기해 봅시다. 실제로 헤밍웨이 스타일이네요. 누군가 팡그램(Pangram)으로 검사해 봤나요? 이 글이 얼마나 AI 도움을 받았는지도 모르겠지만, 분명 인상 깊은 기사입니다. 많은 이들을 놀라게 한 건, 주요 연구실들이 이 기사에 동조하며 지지했다는 점입니다. 젠슨 씨, 이 상황을 정리해 주실 수 있나요? 과연 무슨 일이 있었고, 어떻게 해석하시나요? 자세한 내용도 들어가겠지만, 우선 전체적인 견해를 말씀해 주세요.

젠슨 황 02:14

그 기사는 여러 주제를 다룹니다. 먼저 안전 문제 부분은 반드시 심각하게 받아들여야 합니다. 안전은 최우선 과제이며, 이는 명백합니다. 안전과 리더십은 서로 배타적인 선택이 아닙니다—미국은 빠르게 혁신하고 실행하면서도 안전을 확보할 수 있습니다. 이 둘을 대립시키는 것은 잘못된 이분법이지만, 안전 자체는 분명 극도로 중요합니다.

기사는 또한 내부 통제 문제에도 언급했는데, 이는 다리오가 지칭하는 바라고 생각합니다. 분명히, 고발자 콕슨(Coxson)이 매우 심각한 사안을 폭로했습니다. 누군가 고발할 때는 반드시 진지하게 대처해야 합니다. 콕슨은 자신의 우려를 목소리 내는 데 큰 용기를 보였다고 생각합니다. 그렇더라도 일부 우려는 혼동되어 전달되고 있습니다.

저는 고발 행위 자체는 옳다고 봅니다. 그러나 기사 속 미래에 대한 과학적 예측은 과학적 근거가 부족해 신뢰하기 어렵습니다. 이 기사를 쓴 사람은 과학자이지만, 내용은 분명 과학적 기반이 결여되어 있으며, 저는 그 주장에 동의하지 않습니다.

기사에서 개발을 일시 중단하거나 느리게 하자는 주장은 자발적으로 시행할 수 있는 사항입니다—만약 해당 기업이 통제력을 잃었다고 느낀다면 말입니다. 콕슨이 통제력 상실 징후를 목격했다면—물론 그가 정확히 무엇을 본지는 알 수 없지만—연구에서 공학으로의 전환 과정과 관련됐을 수도 있습니다. 알려진 바에 따르면, 이러한 연구실들은 연구 기관에서 공학 조직으로 전환 중이며, 뛰어난 인재와 우수한 공학 역량을 갖추고 있지만, 공학은 연구와 다릅니다. 그러한 전환 과정에는 어쩔 수 없이 몇 가지 삐걱거림이 따릅니다. 그가 실제로 무엇을 봤는지는 알 수 없고, 궁극적으로는 오직 그 자신만이 압니다.

하지만 문제가 진짜로 통제력 부족에서 비롯된다면, 이는 또 다른 주제입니다. 정부는 어떻게 대응해야 할까요? ‘규제’라는 용어가 갑자기 모든 문제를 포괄하게 되었고, 모든 것이 한 블로그 포스트에 담겨 버렸습니다.

진행자 차마스 04:35

이 부분을 명확히 해주실 수 있나요? 예를 들어, '문명의 죽음'이라는 용어는 제 어머니께도 어떻게 설명해야 할지 모르겠습니다. 매우 똑똑한 사람들이 '10% 멸종 확률'처럼 이런 개념을 수치화할 때, 많은 이들이 불안을 느끼는 이유가 바로 이 때문입니다. 일반인에게 이것이 무슨 뜻인지, 혹은 어떻게 실현될 수 있는지 설명하는 방법을 아는 사람이 아무도 없습니다.

젠슨 황 04:56

이런 말을 하면 안 됩니다. 왜냐하면 이는 근거 없이 만들어낸 허구이기 때문입니다. 이 사람들은 고학력자이며 연구자라고 불리고, 실험실에서 일합니다. 하지만 이런 용어와 예측을 한데 엮는 것은 충격적이며 무책임하며, 결코 해서는 안 될 일입니다.

젠슨 황 05:23

다시 현실적인 사실로 돌아가겠습니다. 과거에는 방사선의학 분야가 5년 안에 인공지능에 의해 완전히 대체되어 전 세계에 방사선의학 전문의가 남지 않을 것이라는 예측이 있었습니다. 그러나 실제 상황은 정반대였습니다—우리는 지금까지보다 더 많은 방사선의학 전문의를 필요로 하고 있습니다. 다만 인공지능은 방사선의학 분야에 이미 완전히 침투해 영상 판독을 자동화했고, 이는 긍정적인 변화입니다.

작년에만 해도, 향후 6~12개월 내에 코드의 90%가 인공지능에 의해 생성될 것이라는 예측이 있었으나, 이는 틀렸습니다. 작년에는 또, 신입 직무의 50%가 6~9개월 내에 사라질 것이라는 예측도 있었지만, 이 역시 틀렸습니다. GPT-2는 공개하기에 너무 위험하다, Llama 3는 공개하기에 너무 위험하다는 주장도 있었습니다… 또, 내년에 백색 노동자의 절반이 사라질 것이라거나 '고용 종말'이 올 것이라는 예측들도 있었습니다. 모두 틀린 예측이었습니다. 우리는 이런 터무니없는 예측에 대해 책임을 물어야 합니다. 누군가는 반드시 이에 대해 책임을 져야 하며, 우리는 이를 철저히 기록해야 합니다. 물론 실제로 이를 기록하고 있는 사람들도 있고, 나중에 우리를 상기시켜 줄 것입니다—이러한 예측들은 미국이 AI 경쟁에서 승리한다는 관념과 모순됩니다.

진행자 차마스 06:56

간단히 말해, 일부 사람들은 '전문가를 믿자'고 주장하며 코로나19 팬데믹을 비유로 들곤 합니다. 당시에도 연구자들과 고학력자들이 다른 이들보다 해당 사안을 불균형적으로 이해한 채 발언했으나, 결국 사실에 의해 반박되었습니다. 이제 '전문가를 믿자' 진영과 '이러한 예측들의 실제 역사적 기록을 살펴보고 보다 체계적으로 사고하자' 진영 간의 갈등이 벌어지고 있습니다.

이 현상 뒤에는 무엇이 있을까요? 상업적 이익입니까, 정치적 이익입니까? 왜 이런 일을 하는 것이라고 생각하십니까?

젠슨 황 07:44

첫째, 이들은 역사상 가장 영향력 있는 기업들 중 하나입니다. 최고 수준의 엔지니어와 뛰어난 연구자들을 보유하고 있으며, 정말 놀라운 성과를 내고 있습니다. 한편으로는 저는 이 기업들과 긴밀한 협력 관계를 맺고 있지만, 다른 한편으로는 이런 대화를 공개적으로 나누어야 한다는 점이 유감스럽습니다. 저는 이러한 기업들이 과거 우리가 기업을 설립하던 방식대로——조용히——운영되기를 바랍니다.

발언자 3 08:11

젠슨 씨, 귀사에서는 누군가 회사 전체를 대표해 발언하는 것을 허용하지 않으시죠? 특히 그 사람이 컨디션이 좋지 않거나 감정적으로 흥분한 상태라면, 귀하나 회사를 대신해 트윗을 게시할 수는 없겠죠?

젠슨 황 08:31

맞습니다. 직원들이 우리 회사에 입사할 때, 우리는 이곳에서 일하는 데 따른 행동 강령을 명확히 알려줍니다. 여러분이 NVIDIA의 문화에 동의한다면——모두가 알고 있듯, NVIDIA의 문화는 직원 만족도가 매우 높습니다——직원들은 회사의 안정성을 높이 평가하며, 우리의 핵심 가치가 일관되게 유지된다는 점을 인정합니다: 직원 가족을 돌보는 것, 평생의 일에 성취감을 느낄 수 있도록 조건을 마련해 주는 것, 의미 있는 일을 하는 것, 낮은 프로필을 유지하는 것, 그리고 모든 구성원의 성공에 기여하는 것. 이러한 핵심 가치가 뜻이 맞는 인재들을 끌어모읍니다.

하지만 우리 회사에 입사하면, 받아들이지 않는 것도 있습니다. 예를 들어, 회사 내에서 정치적 논의를 허용하지 않습니다. 인종, 종교, 정치 등 관련 주제에 대해서는 직원들에게 회사 밖에서 논의하라고 명확히 안내합니다. NVIDIA는 탈정치적 기업이며, 양당을 모두 지지합니다. 우리는 미국의 성공을 바라며, 어떤 정부가 집권하든 미국이 성공하도록 최선을 다할 것입니다.

차마스 09:51

그렇다면 구체적으로 AI 규제 문제에 대해 말씀드리면, 오늘 아침 사티아가 방문했는데, 그의 입장은 이렇습니다: 개발을 심각하게 저해할 수 있는 규제를 논의하기 전에, 먼저 견고한 기반을 마련하는 것이 어떨까? 평가를 정확히 수행하고 표준화하는 것이 우선이지 않겠느냐는 것입니다. 귀하의 입장은 무엇입니까?

젠슨 황 10:00

공학적 역량을 충실히 발휘하세요. 연구 성과를 더 예측 가능하게 실무에 적용하여 공포를 유발하지 않도록 하세요. 외부에 공개할 준비가 되기 전까지는 내부에서만 진행하세요.

데미스는 FINRA(금융업계 규제 기관)와 유사한 규제 프레임워크를 제안했습니다. 다리오의 의도는 불분명합니다; 그는 어떤 형태의 다국적 통제 메커니즘에 대해 언급합니다. 당신의 입장은 무엇입니까?

젠슨 황 10:33

규제는 실제 존재하는 문제를 해결해야 합니다. 따라서 핵심 질문은, 우리가 실제로 직면한 실재 문제들이 무엇인지입니다. 현재 발생한 모든 실제 문제를 검토해 보면, 모두 실험실에서 비롯된 것입니다. 이유는 —— 그들을 보호하기 위해 —— 최첨단 문제 해결을 시도하면서 가장 강력한 컴퓨팅 파워를 보유하기 때문입니다. 따라서 최첨단 실험실이 가장 큰 위험 원천이 될 것이라고 추론하는 것이 타당합니다. 고등학생은 충분한 컴퓨팅 파워가 없어 문제를 일으킬 가능성이 거의 없고, 스타트업 역시 마찬가지로 파워 부족으로 인해 원인일 가능성은 낮습니다. 사실 지구상에서 충분한 컴퓨팅 파워를 가진 주체는 최첨단 실험실뿐입니다.

젠슨 황 11:36

현재 상황을 살펴보면, 그들은 정말 어려운 선구적 연구를 수행하고 있습니다. 연구에서 공학으로 전환하는 과정에 있습니다. 이들을 이해할 수 있습니다 —— 동시에 기업을 설립하고, 조직 문화를 조성하며, 기술을 발전시키고, 공학 시스템을 구축하며, 제품을 개발하는 등 여러 작업이 병행되고 있습니다.

젠슨 황 12:00

따라서 ‘화재 경보’ 상황처럼 느껴질 수 있지만, 한 실험실에서 발생한 네 차례 사건과 다른 실험실에서 발생한 주요 사고를 분석할 때, 우선 해야 할 일은 공학적 관점에서 근본 원인을 파악하는 것입니다: 도대체 무엇이 일어났는가? 우리는 다르게 무엇을 했어야 했는가? 기술적·방법론적·절차적 조치 중 어떤 것을 도입하여 재발을 방지할 것인가? 저는 이 모든 사례에서 해당 실험실 내부에서 통제 가능한 조치만으로도 향후 예방이 가능하다고 확신합니다.

저는 그 네 차례 사건이 다시는 발생하지 않을 것이라 믿습니다. 근본 원인을 이미 파악했고 문제를 해결했으며, 이제 샌드박스, 런타임 환경, 모니터링 시스템, 지속적 감시 시스템 등 훨씬 우수한 기술을 갖추었다고 믿습니다.

젠슨 황 13:05

또 다른 가능성 —— 즉, 이 사건들을 분석한 후 ‘무엇이 일어났는지 모르겠다’, ‘통제할 수 없다’, ‘사회적 도움이 필요하다’고 결론 내리는 경우 —— 역시 매우 희박합니다. 만약 그렇다면 엔지니어를 파견해 지원해야 하지만, 그런 일은 일어나지 않을 것입니다. 그들은 매우 유능한 인재를 보유하고 있으며, 이 문제들은 이미 통제되고 있습니다.

발표자 4 13:46

우리는 진공 상태에서 운영되지 않습니다. 어제 밤 GLM 개발자들이 재귀적 자기개선 실험에 30억 달러를 투자할 계획이라고 말씀하셨습니다.

젠슨 씨에게 배경 정보를 제공해 주실 수 있나요? 발표 내용은 —— 짐포닷컴 창업자가 방금 50억 달러를 조달했으며, 그 자금의 주요 투자 방향 중 하나가 재귀적 자기개선, 즉 AI를 활용해 다음 세대 AI를 훈련시키고 이 과정을 최대한 자동화하는 것입니다.

젠슨 황 14:08

네, 이는 새로운 유행어입니다. 그러나 누구나 알고 있어야 할 점은 RSI(재귀적 자기개선)가 체계적 사고의 조합이라는 사실입니다. 이는 맥락 학습에서 시작해 기술 학습, 반성, 강화 학습, 합성 데이터 생성까지 포함하며, 모두 AI가 문제 해결과 함께 지속적으로 개선될 수 있도록 하는 타당한 개념들입니다.

젠슨 황 14:31

또한 LoRA(Low-Rank Adaptation) 같은 방법을 사용할 수 있는데, 이는 기본 가중치 업데이트를 요구하지 않습니다. LoRA, 합성 데이터 생성, 강화 학습을 통해 기본 모델을 재훈련하지 않고도 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 시간이 지나면 축적된 모든 경험을 바탕으로 기본 모델을 재훈련할 수 있습니다.

젠슨 황 14:53

따라서 다양한 과제, 특히 AI 자체 개발 과정 전반에 걸쳐 기술을 활용해 생산성을 향상시키는 것은 매우 타당합니다. 이는 논리적인 아이디어이며, 아마도 모든 관련 기관이 어느 정도는 이미 실천하고 있을 것입니다. 다만 지금 이 용어가 ‘기술 무기화’를 위한 수단으로 사용되며, 마치 모든 것이 통제를 벗어날 것처럼 인식되도록 하려는 의도가 있습니다.

하지만 당신은 그렇게 믿지 않으시죠? 물론 아닙니다. 그 이유는 간단합니다. 회사 내부에서는 하루 종일 RSI를 수행할 수 있지만, 제품을 출시하려면 반드시 평가해야 합니다. 재시험을 하지 않습니까? 기능 저하가 없는지 확인하지 않습니까? 이러한 기본 통제 절차는 실험실이 연구 기관에서 공학 조직으로 전환함에 따라 더욱 강화될 것입니다. 더 나은 통제는 방법, 지식, 관행, 도구, 기술의 축적을 통해 이루어지며, 이를 통해 검증 및 테스트 수준이 향상되어 RSI가 안전하게 내부에서 진전되고 고품질 제품이 안전하게 외부로 출시될 수 있습니다.

오픈 소스에 대해

차마스 16:09

오픈 소스에 대해 이야기해 봅시다. 허깅페이스 인수는 가장 중요한 거래 중 하나가 될 것입니다—저는 이것을 단순한 '거래'라고 부르고 싶지도 않습니다. 그 의미가 훨씬 더 깊기 때문입니다. 오픈 소스 모델, 클로즈드 소스 모델, 오픈 웨이트에 대한 귀하의 첫 번째 원칙적 이해와, 이들이 생태계 내에서 시간이 지남에 따라 어떻게 진화해야 할지 설명해 주실 수 있나요?

젠슨 황 16:28

세상은 클로즈드 소스 모델과 오픈 소스 모델 모두를 필요로 합니다. 이번 주말 저는 최대한 많은 클로즈드 소스 모델을 사용해 보았는데, 총 네 개였습니다. 이들은 매우 뛰어난 성능을 보였습니다—선도적인 수준이며, 탁월한 사용자 경험을 제공하고, 작문 및 활용이 가능하며, 놀라운 결과를 내며, 계속해서 개선되고 있습니다. 제가 클로즈드 소스 모델에 비유하는 것은—

젠슨 황 16:49

병입된 물과 같습니다. 물은 무료입니다. 모두가 아시는지는 모르겠지만, 물은 무료입니다. 오늘 아침 저는 무료 물을 많이 사용해 샤워를 했습니다. 우리는 적절한 장소에 적절한 물을 사용합니다. 전기나 우리가 매일 사용하는 다양한 상품들과 다를 바 없습니다—둘 다 필요합니다.

오픈 소스 측면에서는 주권, 프라이버시 또는 독점 기술 고려 등 다양한 이유로 필요할 수 있습니다. 사실을 살펴보면, 지난 6개월간 AI 기반 스타트업으로 유입된 벤처 자본은 4,000억 달러에 달했으며, 이 중 80%가 오픈 소스 모델을 사용했습니다. 오픈 소스 모델이 없다면 그들의 꿈을 실현할 수 있을까요? 그들의 꿈은 선도 연구실의 꿈과 다르기 때문입니다. 미국에는 혁신할 수 있는 방법이 너무 많습니다—이는 우리 핵심 강점 중 하나이며, 훌륭한 아이디어가 끊임없이 등장합니다.

오픈 소스 모델이 바로 이 모든 것을 가능하게 합니다—모든 기업, 모든 산업, 모든 연구자, 모든 교사, 모든 학생, 모든 스타트업이 참여할 수 있도록 합니다. AI 경쟁에서 승리한다는 것은 몇 개의 기술 기업이 이기는 것이 아니라, 미국의 모든 개인이 이기는 것입니다. 그들 중 일부는 클로즈드 소스 모델을 사용하고, 많은 이들은 오픈 소스 모델을 사용할 것입니다.

소스의 중요성

소스가 중요한지 여부에 대한 질문입니다. 세계 오픈 소스 기여의 상당 부분은 중국에서 나옵니다. 중국은 청화대학 등 정상급 대학을 통해 과학·공학 분야에서 대규모로 양성된 엔지니어 인력을 보유하고 있습니다.

젠슨 황 19:03

우리는 리눅스, 쿠버네티스 및 다양한 소프트웨어를 다운로드합니다. 이들 중 상당수는 중국인 개발자들이 기여했습니다. 그러나 일단 다운로드하면 그 소프트웨어는 당신의 것입니다. 우리는 이를 포크하여 개선하고, 우리 것으로 만듭니다. 중국에서 개발된 모델을 다운로드하더라도, 우수한 중국 연구자들이 만들었다는 점을 인정하지만, 이제 그 모델은 당신의 것이며, 당신은 원하는 대로 사용할 수 있습니다.

그렇다면 경쟁의 핵심은 무엇일까요? 경쟁은 누구나 이 기술을 가장 잘 활용할 수 있는가에 달려 있습니다. 지난 산업혁명의 발명가들—맥스웰, 볼타, 앙페르—모두 미국인이 아니었습니다. 그 산업혁명은 유럽에서 시작되었지만, 우리는 전 세계 어느 곳보다 훨씬 더 잘 활용했습니다. 그 결과를 보면 알 수 있습니다. 이번에도 마찬가지가 되도록 해야 합니다.

젠슨 황 20:42

만약 이 'AI 종말론' 주장이 사실이라면, 우리는 이를 논의하고 행동해야 합니다. 설령 사실이라 하더라도, 무력한 소수 집단이 공포에 떠는 것보다 문제 해결에 더 많은 시간을 써야 합니다. 잘 구축하는 것이 우리의 책임입니다.

젠슨 황 21:01

역사상 이렇게 많은 사람들이, 이렇게 확고하게, 이렇게 틀린 주장을 한 적이 있었던가요? 그리고 이러한 주장은 근거가 없으며 명백한 거짓이고, 논리적으로도 성립하지 않으며, 과학적 근거나 연구 지원이 전혀 없습니다. 과학과 연구에 기반한 모든 증거는 오히려 반대 방향을 가리킵니다. 이는 단지 미지에 대한 두려움일 뿐입니다—인류는 아직 그곳에 도달한 적도, 그 모습을 본 적도 없으므로 두려워하며, 쉽게 모두에게 위험하다고 말하기 쉬운 것입니다.

젠슨 황 21:29

아마도 이는 개인적 경험과도 관련이 있을 수 있습니다. 예를 들어 말씀드리겠습니다. 제가 처음 졸업했을 때, 저는 엔지니어였고, 당시 소프트웨어가 널리 퍼지기 전이었기에 타이핑을 거의 하지 않았습니다—소프트웨어를 실행할 수 있는 컴퓨터를 먼저 만들어야 했고, 그 후에야 소프트웨어가 가능해졌습니다.

상상해 보세요. 이 세대의 엔지니어들이 엔지니어링 분야에 진입하면 하루 종일 타이핑만 한다는 걸요? 실제로 여러분은 직장에서 노트북과 의자를 받고 아침부터 밤까지 타이핑만 하죠. 하지만 타이핑 이전에도 엔지니어링은 존재했죠? 따라서 엔지니어링이라는 거대한 산을 오르는 일 중 대부분은 이미 타이핑이 아님을 상상할 수 있습니다. 예전엔 타이핑하지 않던 바쁜 엔지니어들이 있었고, 앞으로도 타이핑을 떠난 후 훌륭한 엔지니어링을 해낼 것입니다.

제가 말하는 '타이핑'은 코드 작성입니다. 심지어 엔비디아에서도 소프트웨어 엔지니어들과 대화할 때 저는 자주 '여러분은 그냥 타이핑하고 계신 거예요'라고 말합니다. 물론 이건 늘 농담으로 한 말이죠. 또 제 가장 좋아하는 키는 백스페이스 키라고 말하곤 하는데, 최고의 소프트웨어는 가장 작은 소프트웨어이기 때문입니다—백스페이스 키를 더 자주 사용하시길 바랍니다.

트럼프 대통령과의 실시간 통화

진행자 22:50

엔비디아를 차근차근 살펴보겠습니다. 가장 아래부터 시작해보죠—아, 이건 계획되지 않았지만 누가 도착했는지는 다 아시죠.

젠슨 황 23:09

대통령님! 네, 말씀드리고 싶은데요, 대통령님의 전화가 없었다면 지금 베스티즈와 함께 무대 위에 있었을 겁니다. 관객석에는 색스, 제이슨, 차마스, 데이비드가 있고, 저는 수천 명의 청중 앞에 앉아 있습니다. 그런데 막상 이야기하던 주제가 바로 대통령님이셨습니다. 잘하셨습니다, 대통령님! 이런 모든 것을 꿰뚫는 통찰력이 정말 뛰어나십니다. 모두가 진심으로 감사드립니다.

자, 청중에게 인사 좀 해 주세요? 제이슨, 스피커로 연결해 주세요. POTUS(대통령)를 스피커에 연결하려면 어떻게 해야 하나요? 마이크 쪽으로 휴대폰을 향하게 하세요—잠시만 기다려 주세요, 대통령님. 마이크 설정을 해 드리겠습니다.

대통령님, 지금 전 세계가 대통령님의 목소리를 듣고 계십니다.

트럼프 대통령 24:33

인생의 흥미로운 점은 이렇습니다—젠슨은 10년간 아무도 따라 할 수 없는 세상에서 가장 복잡한 칩을 개발할 수 있지만, 스피커에 연결하는 법은 여전히 모르는 겁니다. 마치 음모 같죠.

많은 주들도 매우 기뻐하고 있습니다—원래 아무것도 얻지 못했던 지역들이 이제 여러 기업들의 선호를 받고 있죠. 현재 핀란드에서는 데이터센터 건설이 진행 중이고, 구글도 핀란드에 큰 데이터센터를 짓고 싶어 합니다. 하지만 저는 그게 마음에 들지 않습니다. 왜냐하면 미국 내에서는 건축 허가를 받지 못하기 때문입니다. 제가 말씀드리지만, 이 전체 상황은 사기입니다. 데이터센터는 좋은 것이며, 사람들을 부유하게 하고 주들을 부유하게 만듭니다. 이는 향후 2~30년간의 '석유'이며, 인터넷보다 크고, AI는 그보다 훨씬 큽니다. 영향력도 훨씬 광범위하죠. 그런데 이런 긍정적 변화를 원치 않는 이들 역시 이를 돕고 있습니다. 이들은 정치적 동기를 가질 수도 있습니다. 우리는 그런 일이 일어나게 두지 않을 것입니다. 이것은 사기입니다.

젠슨 황 25:30

맞습니다, 대통령님. 그런 일은 결코 일어나지 않을 것입니다. 로봇이 세상을 지배하지는 않습니다.

트럼프 대통령 25:46

제 삼촌은 MIT의 최고 교수 중 한 분이었고, 41~42년간 강의하며 가장 똑똑한 사람 중 한 명으로 평가받았습니다. 그분은 놀라운 성과를 많이 이루셨고, 젠슨도 그 사실을 잘 알고 있습니다. 따라서 유전의 힘을 믿는다면, 저는 그런 유전자를 물려받았습니다. 그래서 제가 AI에 대해 깊은 이해를 갖게 된 이유이기도 합니다—단순히 AI를 이해하는 것을 넘어서, AI에 대한 상식적인 판단력을 갖추고 있습니다. 로봇이 세상을 장악하지 않을 것이며, AI도 세상을 장악하지 않을 것입니다. 이 모든 건 사기입니다.

트럼프 대통령 26:33

물론 우리는 신중하게 경계하면서 조심스럽게 행동해야 합니다. 그러나 그렇다고 해서 향후 10년간의 발전 과정에서 이를 파괴하려 해서는 안 됩니다. 저는 당신을 전폭적으로 지지합니다. 당신과 제가 같은 생각을 한다고 생각했는데, 실제로 그렇게 되었네요.

젠슨 황 26:52

네, 대통령님. 우리가 선도하려면 한 가지 말씀드리고 싶습니다—AI에서 승리하는 자가 모든 것을 얻습니다. 이는 인터넷보다 더 중요하며, AI에서 승리하는 자가 이 경쟁에서 승리합니다. 이런 방해 요소들을 용납해서는 안 되며, 특히 데이터센터는 더욱 그렇습니다—예전에는 쇠퇴하던 지역사회들이 데이터센터 덕분에 부유한 지역사회로 탈바꿈했습니다. 우리는 미국의 모든 산업, 모든 기업, 모든 주, 그리고 모든 국민이 이 AI 경쟁에서 승리할 수 있도록 해야 합니다.

트럼프 대통령 27:25

네, 저는 이 문제에 대해 강한 입장을 가지고 있으며, 실제로 행동할 능력도 있습니다. 그런 일은 절대 허용하지 않을 것입니다. 지금 회의실에 누가 있는지는 모르겠지만, 다음에 다시 뵙게 될 겁니다.

젠슨 황 27:38

선생님, 들으셨나요? 수천 명의 사람들이 선생님을 열렬히 박수 치고 계십니다!

발언자 5(트럼프 대통령) 27:49

젠슨은 훌륭한 일을 했고, 데이비드도 훌륭한 일을 했습니다. 모두에게 행운을 빕니다. 우리는 미래를 바라봐야 합니다. 이 나라는 지금까지 가장 번영한 시기이며, 20조 달러의 투자가 유입되고 있습니다. 반면 바이든 정부 4년 동안에는 1조 달러 barely 달성했고, 이는 단 한 해 성과에 불과합니다. 이 나라는 정말 전례가 없습니다. 우리는 이 흐름을 계속 이어갈 것입니다. 감사합니다.

젠슨 황 28:17

감사합니다, 대통령님. 안녕히 계세요.

젠슨 황 28:30

이런 일이 벌어질 줄 아셨나요? 처음엔 연출 효과인 줄 알았는데, ‘스피커로 연결해 주세요’라고 말했을 때야 진짜라는 걸 깨달았습니다. 그분이 선생님께 아무 때나 전화하시는 건가요?

발언자 6 28:58

우리가 오벌 오피스에서 자고 있을 때 전화하셨고, 누군가 우리를 깨웠습니다. 저녁 만찬 참석자 명단을 확인하시더니, ‘젠슨은 어때?’라고 물어보셨습니다. 제가 ‘아니요, 대통령님. 그분은 휴가 중인데, 이 휴가는 이미 5년간 미뤄진 상황입니다’라고 답하자, ‘그를 여기로 데려오라’고 하셨습니다.

그런데 왜 그분은 이 사기극을 바로 꿰뚫어 보셨을까요? 정말 놀라운 일입니다—이 문제에 대한 여론조사 지지도는 -80%입니다. 오벌 오피스에 앉은 누구라도 여론을 따르고 국민의 뜻을 따를 텐데, 데이터센터와 AI 금지가 지금 가장 인기 있는 선택지입니다.

젠슨 황 29:25

하지만 그분은 분명히 ‘사기다’라고 말씀하시며 직접 지적하셨습니다. 어떻게 그렇게 하셨을까요? 솔직히 말해 잘 모르겠습니다. 이미 많은 사람이 속았고, 이 문제는 매우 복잡합니다. 초기에는 두 가지 핵심 논거를 바탕으로 전개됐는데, 첫 번째는 국가안보였지만 최근 완전히 무너졌고, 이제는 더 이상 설득력이 없습니다. 현재는 ‘안전’이 새로운 핵심 논거가 되었습니다.

젠슨 황 29:51

AI가 안전하려면, 먼저 AI 개발 실험실을 통제 가능하게 하고 우수한 평가 체계를 갖추는 것이 최우선입니다. 제3자 평가 기관을 도입한다면 금융 감사와 유사합니다—감사관들이 우리보다 해당 업무에 더 능통할 필요는 없지만, 올바른 질문을 던질 수 있어야 합니다. 한 기관이 매수되거나 부당한 영향을 받는 것을 막기 위해 여러 독립적인 감사 또는 평가 주체를 두는 데 동의합니다. 이 문제를 해결할 방법은 많습니다.

가장 중요한 첫 단계는 기술을 제대로 개발하고 테스트를 철저히 수행하는 것입니다. 지금 개발되는 것이 얼마나 특별한지는 충분히 인정합니다—하지만 이들 역시 특별한 기업들이기에, 특별한 기준을 적용해야 하며, 이 기업들도 이를 기꺼이 받아들일 준비가 되어 있고, 저 역시 마찬가지입니다.

NVIDIA 전략 분석

발언자 3 30:57

오픈소스 주제로 다시 돌아가고 싶습니다. 약 1년 전만 해도 우리는 오픈소스를 별로 진지하게 여기지 않았고, 기술적으로 2년 또는 18개월 정도 뒤처져 있었습니다.

젠슨 황 31:17

(트럼프 대통령과의 통화 관련) 통화 중 한 가지 말을 하려다 말았는데, 이 말을 하면 곤란해질 수도 있습니다. 하지만 그는 분명히 다시 전화할 겁니다. 제가 그분께, 그리고 여기 계신 모든 분께 말씀드리고 싶은 건, AI가 많은 일자리를 창출하고 있다는 점입니다.

젠슨 황 31:35

그가 정치에 입문한 이래 가장 달성하고 싶어 했던 목표, 그리고 제가 처음 그를 만났을 때와 첫 통화에서 그가 언급했던 핵심은 바로 미국 내 일자리 창출, 미국 재산업화, 그리고 다음 산업혁명을 뒷받침할 충분한 에너지 확보입니다. 에너지 없이는 산업 성장이 불가능합니다. 따라서 그는 에너지 증대, 고용 증대, 공급망 재구축을 추진하고자 합니다.

젠슨 황 32:02

우리가 지금 하고 있는 모든 일을 보십시오. 현재 실제로 진행 중입니다. 우리는 사상 최대 규모의 일자리를 창출하고 있으며, 특히 소프트웨어 분야 일자리가 늘고 있습니다. 앞서 언급했듯, 지난 6개월간 AI 산업으로 유입된 벤처캐피탈 자금은 4000억 달러에 달하며, 이는 막대한 수의 일자리 창출과 함께 컴퓨팅 파워에 대한 엄청난 수요를 낳았습니다—물론 저는 이를 매우 기쁘게 생각합니다—또한 데이터센터에 대한 수요도 급증했는데, 이는 반드시 논의해야 할 주제입니다.

저는 최근 텍사스주 애벗 주지사와 대화를 나누었는데, 그는 산업계가 소규모 지역사회에 더 주의를 기울여야 한다고 촉구했습니다. 전국적으로 데이터센터를 건설하는 과정에서 우리는 더 경청해야 합니다.

차마스 32:45

이 주제를 진정으로 깊이 다뤄봅시다. NVIDIA의 진정한 인상적인 점은, 그 구성 요소를 분석해보면 AI 생태계 전체를 구동하기 위해 실질적으로 ‘AI의 은행’이 되어야 하며, 이는 모든 레벨에서 이루어진다는 점입니다. 여러분은 최근 클로버리프와 토지·전력·건설 통합 협업을 시작했고, 블랙록·골드만삭스 등 기관들과 금융 역량 구축을 위한 파트너십도 체결했습니다. 자본 배분 전략을 간략히 설명해 주실 수 있나요? 다음 단계의 자본 투자를 공동으로 수행할 수 있도록 생태계 참여자들을 더욱 폭넓게 끌어들이기 위해 무엇이 필요할까요?

젠슨 황 33:32

우리는 새로운 산업혁명을 겪고 있으며, 이는 모든 레벨에서 사실입니다. 이 새로운 산업은 제조업을 필요로 합니다—전기 시대, 인터넷 시대와 마찬가지로, AI 시대 역시 예외가 아닙니다. 이제 우리는 AI를 활용해 원하는 것을 모두 찾고, 질문하며 이해할 수 있습니다. 이것이 우리의 미래입니다—에테르(무한 정보 공간)에 연결되어 궁금한 모든 것을 물으면, 그것이 우리에게 설명해 줄 것입니다.

젠슨 황 34:04

하지만 이를 실현하려면 이러한 지능을 생산해야 합니다. 이는 하나의 생산 과정이며, 따라서 이러한 인프라를 반드시 구축해야 하는 이유입니다. 인프라가 구축되면, 다음 질문은 ‘미국 내 다른 레벨의 건설 속도가 이를 따라갈 수 있을까?’입니다.

이 산업은 단순히 모델이나 칩에 국한되지 않으며, 오히려 그 위의 애플리케이션 레이어, 즉 인프라 레이어—데이터센터 및 모든 지원 시설, 건설, 전기 공급, 발전 시스템—에 더 큰 초점을 맞추고 있습니다. 저는 전체 생태계를 관찰하며 병목 현상을 찾아내고 있습니다. 특정 제약 영역에서 탁월한 기업들이 성장하고 있다면, 아마도 상류 공급망이 확장되어야 할 것입니다. 그러면 우리가 컴퓨팅 파워를 배치할 준비가 되었을 때, 토지·전력·통합 건설 등 모든 요소를 제때 지원해 줄 수 있습니다.

젠슨 황 34:52

이는 상류 공급망을 조망하는 것과 다르지 않습니다. 아마도 저는 대부분의 사람들보다 장기 공급망을 더 깊이 고민합니다. 왜냐하면 우리 회사는 매우 크기 때문입니다. 우리가 성공하려면 저를 지원해 줄 수많은 기업들이 반드시 필요합니다. 코닝의 웬델이 저를 지원해야 하고, TSMC 역시 반드시 지원해야 하며, 저장장치 기업들도 마찬가지입니다. 그래서 우리는 이러한 기업들과 초기부터 협업을 시작하여 성장이 시작되기 전에 준비해 왔습니다. 지금 제가 하는 일은 이 협업을 하류 방향으로 확장하는 것입니다.

차마스 35:31

수익은 시간이 지남에 따라 상류로 이동하는 경향이 있으며, 이는 오랜 기간 동안 초과 수익을 얻을 수 있는 애플리케이션 레이어로 이어집니다. 여러분은 후깅페이스를 인수했고, 현재 추론 서비스 사업에 적극 진출하고 있습니다. 오픈라우터 같은 제품은 타당해 보이며, 베드락보다 우수한 제품을 개발하는 것도 명백합니다. 아마 이런 점들을 이미 고민하고 계실 겁니다. 그렇다면 자연스러운 결론은 무엇일까요? 반대편의 기업들은 분명히 하류로 진출하는 데 주저하지 않고 있으며, 여러분은 최고의 재무 상태, 최정상급 엔지니어, 검증된 실행 역량을 갖추고 있습니다. 상류로의 확장을 어떻게 보시나요?

젠슨 황 36:18

NVIDIA는 전 세계 모든 모델을 구동하며, 이는 놀라운 일이다. 약 1년 반 전만 해도 우리는 OpenAI의 모델만 실행했으나, 지금은 메타, 그록, 제미니, 앤트로픽 등 훌륭한 모델이 쏟아지고 있다. 1년 반 사이에 최첨단 AI 모델이 급증했고, AI 연구실 수도 계속 늘고 있다—'인피너블', '리플렉션', 물리 지능 등 이름은 끝없이 이어진다.

이 모든 연구실이 NVIDIA 위에서 구축하는 이유는—기업으로서—저희는 이익의 일부를 차지하기보다 모두의 성공을 돕는 것을 더 선호하기 때문이다. 우리의 전략은: 최고까지 올라가되, 동시에 땅에 가장 가까이 머무르는 것이다. cuDNN을 개발하지 않았다면 그런 프레임워크는 존재하지 않았을 것이고, 메가트론 코어를 만들지 않았다면 대규모 학습도 불가능했을 것이다. 우리는 필요한 기술을 모두 발명한 후, 백화제방(百花齊放)을 허용했다. 이 입장 덕분에 우리는 솔직히 말해 전 세계 유일한 선택지가 되었다.

차마스 38:00

반론은 초대규모 클라우드 수준에서 경쟁이 더 많아지는 것이 좋다는 것이다. 네오 클라우드 분야에서 귀하가 소개해 주신 네뷸러스 같은 회사처럼 귀사는 잘하고 있다. 하지만 우리는 그런 기업 50개, 100개, 심지어 1000개가 필요하다. 단지 시간문제일 뿐이다.

젠슨 황 38:23

놀랍게도 저는 강한 경쟁심을 갖고 있지 않다. 초대규모 클라우드 제공업체가 다섯 곳 더 생겨도 전혀 신경 쓰지 않는다. 한 현상을 눈치 채셨는가? 네오 클라우드 초기 고객은 우연히도 모두 초대규모 클라우드 제공업체다.

젠슨 황 38:44

그 이유는 초대규모 클라우드 제공업체가 연 1회 계획을 수립하지만, 시장 변화 속도가 너무 빨라 거의 항상 예측을 벗어나기 때문이다. 지역 클라우드 제공업체는 훨씬 민첩하며, 자국·자주·자역의 상황을 정확히 파악해 부지·전력·건설 자원을 시애틀이나 팔로알토에 있는 기업보다 훨씬 정확히 확보할 수 있다.

이제 우리는 전 세계적으로 분산된 대규모 네트워크를 갖추었으며, 다양한 지역 기업들이 우리를 위해 부지·전력·건설 자원을 확보하고 있다. 점점 더 많은 국가가 이 사안의 전략적 중요성을 인식해, ‘국내 기업에만 컴퓨팅 자원을 제공하겠다’고 선언하고 있다. NVIDIA 역시 해당 국가에 진출해 있으며, 현지 네오 클라우드 성장을 지원할 수 있다. 호주 피르무스나 동남아시아 IOH처럼, 호주에만 최근 2GW 규모 자산을 추가했고, 현재 GW 단위로 확장 중이다.

발표자 3 39:49

한 가지 분명한 점을 명확히 하고 싶다—귀하는 상향식 전략을 적극 추진하면서 오픈소스에도 집중하고 있다. 귀사의 네모트론은 탁월한 성능을 보이며, 제가 자주 사용한다. 허깅페이스, 풀사이드, 라군나 인수도 탄탄하다. 자율주행 분야의 오픈소스 기술 스택 역시 매우 혁신적이다. 귀사는 다섯 분야에서 선두를 달리며, 은메달에 만족하지 않고 언제나 금메달을 노린다. 그렇다면 오픈소스 모델 분야에서도 금메달을 향해 경쟁할 것인가? 최고의 오픈소스 모델을 출시할 것인가?

젠슨 황 40:32

두 번째 질문—오픈소스가 최신 폐쇄형 모델을 따라잡을 수 있을까? 그리고 그 일을 실현할 주체가 귀사일까?

논리는 이렇다, 제이슨: 우리는 이를 구축할 것이다. 첫째, 우리가 충분한 역량을 갖추었고, 둘째, 고객이 우리에게 이를 요구하기 때문이다. 예를 들어 알파마요는 ‘생각할 수 있는’ 세계 최초의 자율주행차다. 여기서 ‘생각’이란 추론을 통해 과거처럼 수십억 시간의 교통 데이터를 학습할 필요 없이, 유사한 상황(완전히 동일하지는 않지만 대체로 유사함)을 경험한 바를 바탕으로 판단한다는 의미다.

왜 알파마요가 필요한가? 간단하다. 수많은 자동차 기업이 이를 필요로 하며, 미래의 모든 자동차는 자율주행을 실현할 것이다. 게다가 모든 농기계, 트럭, 화물차도 필요하다—그 대부분은 자체 완전 기술 스택을 구축할 만큼 충분히 크지 않다. 따라서 나는 탁월한 기술 스택을 제공하고, 기업들은 마지막 마일을 담당해 실제 적용 사례에 맞게 조정하면 된다. 앞으로는 모든 이동체가 자동화될 것이다.

어떤 생물학적 모델을 구축하지 않았다면 이러한 기술은 세상에 존재하지 않았을 것이다. ESM2 단백질 언어 모델, ESM 폴드, 오픈폴드, 알파폴드와 동등한 구현체, 차세대 단백질과 결합 방식을 합성하는 혁신적 도구 '프로테이나 컴플렉스' 등도 우리가 개발했다. 이는 엘리 릴리, 마크 등이 필요로 했지만 스스로 구현할 역량이 없었기 때문이다.

따라서 저는 필요에 의해 행동할 뿐, 단순히 파괴를 위한 파괴는 하지 않는다. 매일 아침 누굴 파괴할지 고민하지 않는다. 오직 모두를 돕고 싶을 뿐이다.

경쟁 위협 및 테라팹

발표자 3 43:18

젠슨, 귀사 핵심 사업에 대한 새로운 경쟁 위협에 대해 어떻게 생각하시나요? 일론의 테라팹 발표—누구나 이용 가능한 100만 평방피트 규모 시설—에 대해서도 의견을 주시겠습니까?

젠슨 황 43:30

저는 일론과 함께 누군가 당신에게 가끔 전화를 걸기도 하는 사람과 특정 국가로 비행했습니다. 멋진 비행기였고, 일론은 이런 주제들을 즐겨 이야기하며 우리도 많이 논의했습니다. 실제로 누구나 이를 할 수 있으며, 그 역시 물론 가능합니다—즉, 칩 설계는 가능하지만 웨이퍼 제조까지 직접 할 필요는 없습니다. 우리는 공정 기술에 대한 심층적 이해를 갖추고 있는데, 이는 모든 측면에서 한계를 밀어붙이고 있기 때문이며, 거대한 규모로 운영되므로 당사는 세계 최상위 30위 수준(첨단 공정) 기술과 뛰어난 역량을 보유하고 있습니다.

자세히 설명해 주실 수 있나요? 이미 많이 말씀하셨습니다. 일론을 막을 수 있는 사람은 없으며, 이것이 바로 그의 놀라운 초능력입니다. 일단 결정하면 멈추기 어렵습니다.

일반 인공지능(AGI) 및 초지능

발언자 3 44:47

우리 중 다수는 현재 일반 인공지능(AGI) 시점—즉, 인간만큼 똑똑함—에 도달했다는 느낌을 받고 있습니다. 저는 이미 그 지점에 도달했다고 생각합니다.

젠슨 황 45:00

제이슨, 저도 그렇게 생각합니다. 그런데 초지능을 달성했나요? 특정 분야—예컨대 제 자율주행차—에 집중할 때, 계란말이를 만들어 주길 바라지 않으며, 단지 잘 운전하기만 하면 됩니다. 그리고 그 능력은 이미 인간을 능가했습니다. 사고율은 인간의 10분의 1 수준입니다. 단백질 합성, 단백질 가상 스크리닝 등에서도 초지능 수준에 도달했습니다.

인류 최전선에 서 있다는 느낌은 어떠신가요? 정말 좋아합니다. 여러분, 정말 좋아합니다. 여기 미래는 밝으며, 우리가 그곳에 도달하는 것을 기대하고 있습니다. 사실 많은 이들이 강제로 이 일을 하지는 않지만, 말씀드리건대, 너무 재미있어서 멈출 수 없습니다. 그래서 저는 반드시 그곳으로 가고 싶고, 여러분 모두가 함께 가기를 바랍니다. 인류 전체가 함께 위대한 성공을 이뤄낼 것입니다.

한편, 우리는 그들을 격려하고 응원해야 합니다. 그들은 매우 중요한 일을 하고 있으며, 성공을 진심으로 바랍니다. 또한 드라마를 조금 줄이기를 진심으로 바라며, 무엇보다 미국 국민 모두가 우리와 함께 해야 한다는 점을 강조합니다. 이것이 우리가 승리하는 길입니다.

여러분, 젠슨 황입니다. 감사합니다! 대단합니다!