NVIDIA 녹취록: 젠슨 황이 말하는 설비투자(Capex) 정당화, 인프라 해자 확장, 그리고 AI 병목 현상
2026년 10월 16일 – AI 설비투자(Capex), 연산 확장, 피지컬 AI, 그리고 초지능으로 가는 길에 대한 심층 토론
백악관에서의 일주일과 국가과학훈장 수훈
젠슨 황: 이는 우리에게 생존이 걸린 문제입니다. 우리는 쉽게 멈출 수 있지만, 오늘 멈춘다면 우리는 패배합니다. 기능성, 성능, 안전성, 보안 모두 정확히 같은 지점에 있습니다. 최우선 순위입니다.
브래드 거스트너: 우리가 함께하는 세 번째 팟캐스트입니다. 지난 10일 동안 당신은 백악관 국빈 만찬에 참석했고, 초지능에 관한 협약을 맺은 백악관 서밋에 있었으며, 바로 어제는 대통령이 수여하는 국가과학훈장을 부모님과 함께 받았습니다. 테이블에 앉은 유일한 투자자였죠. 어제 부모님과 그 자리에 함께했던 소감이 어땠는지 말씀해 주세요. 무대 위에 오른 6명 중 5명이 미국 외 지역에서 태어났다는 점이 제게 깊은 인상을 남겼습니다.
젠슨 황: 음, 우선 그 자체로 엄청난 영광이지요. 그리고 그것은 우리 회사가 이뤄낸 기여를 반영하는 것입니다. 보시다시피 우리는 새로운 컴퓨팅 모델을 창조했고 발명했습니다. 이것은 아마도 오늘날 전 세계에서 가장 보편적인 컴퓨팅 모델일 것입니다. 모든 클라우드에 존재하는 유일한 컴퓨팅 아키텍처이며, 모든 컴퓨터 기업에 들어가 있습니다. 모든 과학 분야에서 쓰이고 있고, 게이머들이 사용합니다. 크리에이터와 빌더, 그리고 과학자들이 사용합니다. 지능에 전력을 공급하죠. 한 걸음 물러서서 회사가 이뤄낸 성과를 살펴보면, 우리는 게이머들을 위한 그래픽 칩을 만드는 것으로 시작했으며 저는 물론 여전히 그 점을 자랑스럽게 생각합니다. 그리고 우리는 이제 16억 7,000만 대를 출하했습니다. 그 수많은 세대의 과학자, 아이들, 디자이너들을 우리가 키워낸 것입니다. 그래서 우리가 미친 영향력—그리고 보시다시피 우리는 사회의 지능에 전력을 공급하는 인프라입니다. 회사를 대신해 상을 받게 되어 저로서는 말로 다할 수 없이 자랑스러운 순간입니다.
젠슨 황: 부모님을 모시고 가고 싶었는데, 말 그대로 24시간 전에 통보를 드렸습니다. 두 분은 여행을 그리 자주 하시지 않거든요. 아버지는 정장조차 없으셨습니다.
브래드 거스트너: 와.
젠슨 황: 네. 그래서 급하게 나가서 정장을 사셨는데, 멋지셨습니다. 두 분 다 아주 멋지셨어요. 새 정장을 입고 나타나셨죠. 아버지가 정장을 갖고 계신 줄도 몰랐습니다. 그냥 셔츠 같은 걸 입으실 줄 알았는데 나가서 정장을 사오셨더라고요. 어머니도 새 드레스를 장만하셨고요, 말 그대로 24시간 만에요.
브래드 거스트너: 네. 오, 어떻게 돌아가는지 잘 압니다. 세상에. 정말 대단하네요.
젠슨 황: 그래서 두분을 위해 전용기를 대여해 모셨고, 대통령을 뵙게 되어 두 분이 너무나 기뻐하셨습니다. 도널드 트럼프 대통령께서 어머니의 걸음이 불편하셔서 직접 부축해 주셨는데, 두 분이 무대에서 내려오실 때 대통령께서 어머니를 안아드리며 무대 아래까지 함께 걸어 내려오셨습니다. 대통령을 만난 것에 대해 두 분은 그저 말로 다 할 수 없을 만큼 자랑스러워하셨습니다. 하지만 두 분에게 그것은 그들만의 아메리칸 드림입니다. 제가 5살쯤 되었을 때였나, 아버지가 미국 출장을 마치고 돌아오셨던 기억이 아직도 납니다. 당시 에어컨 회사를 다니고 계셨죠.
브래드 거스트너: 그리고 대만에 살고 계셨고요.
젠슨 황: 그때 우리는 태국으로 막 이주하려던—아오 아니요, 태국으로 이주하기 직전이었고 대만에 있었습니다. 아버지가 미국에 다녀오셨는데, 캐리어(Carrier)라는 에어컨 회사에서 일하시며 연수를 받으러 여기에 오셨던 겁니다. 전 세계 하필이면 많은 곳 중에서 뉴욕에 내려주셨던 거죠. 대만을 한 번도 벗어난 적 없는 20대 중후반의 젊은이가 미국, 하필이면 뉴욕시티에 간 모습을 상상해 보세요. 아버지는 미래 중의 미래를 목격하셨고, 완전히 넋이 나간 채로 돌아오셨습니다. 공항에서 사 온 온갖 물건들을 가져오셨죠. 초콜릿을 사 오셨고, 옛날에 튜브에 들어있던 그 치즈 아시나요? 약간 이상한 흰색 치즈인데 튜브에 들어있어요. 아주 맛있습니다. 온갖 희한한 것들을 다 사 오시더니 이러셨습니다. "언젠가 우리 저기에 가야 해." 그리고 기회가 생기자마자 저와 형을 미국으로 보냈고, 그것이 바로 아버지의 꿈이었습니다.
브래드 거스트너: 부모님보다 먼저 미국에 오셨다는 걸 잘 모르는 사람들이 많은 것 같습니다.
젠슨 황: 네, 맞습니다.
브래드 거스트너: 그리고 몇 년 뒤에 부모님이 합류하셨죠. 그런데 어제 무대에 오른 6명 중 5명이 미국 외 지역에서 태어났다는 사실이 제 머릿속을 강하게 때렸습니다. 당신과 저는 전 세계의 위대한 빌더들이 모두 와서 만들고 싶어 하는 곳이 되도록 확실히 보장하는 진정한 전략과 이민 정책의 필요성에 대해 이야기를 나눈 적이 있죠.
미국의 슈퍼파워
젠슨 황: 이것이 바로 미국의 슈퍼파워입니다. 여러 면에서 우리 국가의 지식재산 창출 역량은 전 세계 어디에서도 찾아볼 수 없는 독보적인 것입니다. 그 이유는 우리가 세계 최고의 인재들을 끌어모으기 때문입니다. 미국이 제공하는 자유, 미국이 주는 기회, 발명과 기업가 정신의 정신, 그리고 '할 수 있다(can-do)'는 태도 때문에 그들은 자신의 삶을 일구기 위해 이곳으로 오고 싶어 합니다. 미국에서는 모든 것이 가능합니다. 다른 곳에서는—제가 여행을 많이 다니는데—"당신은 그것을 절대 할 수 없다"고 말하는 대신, 우리는 "물론 가능하다, 당연히 할 수 있다"는 생각으로 시작합니다. 우리는 이를 당연하게 여기지만, 우리가 이곳에 구축한 문화가 자아내는 정신과 에너지는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이 나라로 유입되는 지식재산의 규모는 세계가 지금까지 목격한 그 어떤 것과도 비교할 수 없습니다.
브래드 거스트너: 사실입니다. 그리고 우리는 그것을 원합니다. 전 세계의 위대한 정신들이 이곳에 와서 훌륭한 아이디어를 가져오고, 여기서 실현하며, 그 플라이휠(flywheel)을 계속 돌려나가기를 바랍니다.
젠슨 황: 그것은 민감한 시스템입니다. 아슬아슬한 균형이죠, 잘 알고 있습니다. 그러므로 우리는 합법적으로 해야 하고, 정당하게 해야 하지만, 확실히 우리는 그것을 원합니다.
특이점으로의 진입: 우리는 지금 어디에 있는가?
브래드 거스트너: 네, 확실히 그렇습니다. 자, 거시적인 관점, 즉 우리가 지금 어디에 있는지부터 시작하고 싶습니다. 그런 다음 안전과 규제, 이를 올바르게 잡아가는 문제, 그리고 컴퓨팅 구축 측면에서 우리가 어디에 있는지 조금 더 파고들고자 합니다. 마지막으로 엔비디아의 성장과 그곳에서 벌어지는 일들을 깊이 파고들며 마무리하겠습니다. 하지만 당신은 미래를 예측하는 데 정말 탁월했습니다. 2년 전 우리가 여기에 앉아 있을 때, 당신은 시장이 향후 5년 동안 요구되고 발생할 컴퓨팅 구축 규모를 극단적으로 과소평가하고 있다고 말했습니다. 누적 컴퓨팅 구축 규모가 1조 달러가 아니라 최소 2조 달러가 될 것이라고 하셨죠. 그리고 물론 지금 우리는 그 수준을 넘어섰습니다. 모든 사람이 생각하기 전에, 추론(inference) 컴퓨팅이 추론 시점 추론(inference-time reasoning)과 생각으로 인해 10억 배로 증가할 것이라고 말씀하셨습니다. 그리고 작년에는, 물론 오푸스 4.6(Opus 4.6)이나 클로드 코드(Claude Code)를 보기도 전에, 우리는 에이전트의 시대로 진입하여 이 역량 중 상당 부분을 해제하게 될 것이라고 말씀하셨습니다. 그리고 실제로 오푸스 4.6과 클로드 코드가 출시되면서 정말 폭발적으로 성장했죠. 자, 우리는 지금 어디에 있습니까? 일론, 샘, 그리고—
젠슨 황: 제가 말한 것 중에 실현된 건 딱 세 가지뿐입니다! 나머지 200개가 더 있어요. 그냥 그걸로 안 되겠습니까? 이걸 팟캐스트로 합시다.
브래드 거스트너: 몇 주 후에 열릴 우리의 투자자의 날(investor day) 주제는 '특이점 진입, 이 가속화'입니다. 일론, 샘, 데미스 모두 "우리는 기슭에 있거나 특이점에 진입하고 있다"고 말하고 있습니다. 아시다시피 모델들이 Navier-Stokes(나비에-스토크스) 방정식을 풀고 있죠. 그렇다면 수정구슬을 들여다보셨을 때, 우리는 어디에 있으며, 꺾여 올라가고(inflecting) 있는 것인가요, 아니면 초지능의 다른 단계로 가속하고 있는 것인가요?
젠슨 황: 그걸 먼저 하나씩 풀어봅시다. 우선, 우리가 필요로 할 컴퓨팅의 양이 불과 얼마 전, 그러니까 작년이라고 합시다, 그때보다 10억 배 더 많아질 이유가 아주 명백합니다. 그 이유는 생각과 문제 해결이 단순히 암기한 것을 반복하고 쏟아내는 것보다 훨씬 더 많은 추론을 필요로 하기 때문입니다. ChatGPT를 사용할 때 프롬프트를 입력하면, 그 지식의 대부분은 거대 언어 모델(LLM)에 인코딩되어 있습니다. 물론 안타깝게도 환각(hallucination) 현상이 발생하므로 다음 클릭은 생성형이지만, 동시에 팩트(ground truth)에 기반을 두거나 조건화됩니다.
브래드 거스트너: 그렇습니다.
젠슨 황: 그래서 모델은 나가서 빠른 검색을 수행하고, 팩트를 가지고 돌아온 다음, 사전 학습을 통해 이미 배운 내용과 보강된 그 조건화로부터 어떤 답변이든 생성해야 합니다. 음, 우리가 정말 하고 싶어 하는 흥미로운 일들의 대부분은 단계별로 추론하고, 여러 옵션을 도출하며, 계획을 세우고, "이 모든 것들이 어떻게 전개되는지 보자"고 결정하는 것을 요구합니다. 그런 다음 그 모든 답변을 바탕으로, 지금까지의 가장 좋은 답변과 최적의 경로를 성찰합니다. 하나나 둘 또는 세 개를 선택해 전개하고, 나머지는 가지치기(prune)를 한 다음, 이 과정을 계속 반복합니다. 인간이 바로 이렇게 합니다. 위대한 전략가들이 전략적 선택지(optionality)를 사랑하는 이유가 바로 이것입니다. 한편으로는 너무 빨리 가지치기를 해서는 안 되지만, 동시에 자원을 최적화해야 합니다. AI가 바로 그 일을 하고 있습니다. 전략적 선택지를 유지하고, 실행하고, 가지치기를 하고, 성찰하고, 가지치기를 하는 식입니다. 그 모든 생각, 그 모든 탐색 과정에 엄청나게 더 많은 컴퓨팅이 소모되는 것입니다. 게다가 이제 생산적인 일을 할 수 있게 되었기 때문에, 우리는 더 많은 일에 그것을 사용할 것입니다. 이 두 가지가 복합적으로 작용합니다. 자신의 일을 하는 데 더 많은 컴퓨팅을 사용하지만, 일을 아주 잘 해내기 때문에 우리는 더 많은 일을 맡기게 됩니다.
브래드 거스트너: 정확합니다.
젠슨 황: 그래서 이 모든 것이 복합적으로 작용합니다. 이 시점에서 작년의 큰 통찰은, 한편으로는 모델들이 점점 더 좋아지기를 원하며 모델의 스케일링 법칙(scaling laws)은 계속될 것이라는 점입니다. 그러나 거대 언어 모델의 하네스(harness), 기본적으로는 외골격(exoskeleton)—작업 기억을 관리하고 지식을 관리할 수 있게 해주는 뇌의 신체—의 부착이 중요합니다. 작업 기억에서 단기 기억으로, 다시 장기 기억으로 어떻게 이동하며, 기본적으로 지식 그래프를 어떻게 형성하는가? 이것이 우리 모두가 하는 일입니다. 우리는 '내가 무엇을 배웠고, 그것이 과거에 내가 아는 모든 것과 어떻게 맞아떨어지는가'를 생각합니다. 잠자리에 들 때 우리는 압축(compaction) 작업을 합니다. 말이 되지 않거나 중요하지 않은 것들은 결국 잊어버리지만, 중요한 것들은 어떻게든 다시 연결됩니다. 우리는 오프라인에서 그 일을 하고 있습니다. 따라서 우리에게는 작업 기억이 있고, 오프라인 지식 추출 및 지식 그래프 생성이 있습니다. 그 메모리의 전체 영역이 아주 큰 문제입니다.
젠슨 황: 또 다른 하나는 도구 사용(tool use)입니다. 우리는 이 AI들에게 인간이 만든 가장 중요한 도구들과 상호작용하는 법을 가르쳤습니다. 로봇이 우리 집에 들어올 때 처음부터 새로 만드는 것보다 제가 집 안에서 가지고 있는 모든 도구를 사용할 가능성이 훨씬 높은 것과 다르지 않습니다. SPICE는 여전히 유용할 것이고, Verilog도 유용할 것이며, 시뮬레이터, 디자인 컴파일러, Photoshop, AutoCAD, Dassault Systèmes, CATIA, 그리고 모든 Siemens 도구들—우리가 회사를 운영하고, 회사를 구축하고, 디자인하고, 무언가를 작동시키는 데 사용해 온 이 모든 다양한 도구들이 에이전트들이 사용할 훌륭한 도구가 될 것입니다. 하지만 에이전트들은 그것을 사용하는 법을 배워야 했습니다. 이 두 가지 영역—지식 및 작업 기억, 그리고 도구 사용—은 지난 1년간 거대한 돌파구(unlock)였습니다.
젠슨 황: 이제 갑자기, 하네스나 외골격에 캡슐화된 이 거대 언어 모델들을 여러분의 기업에 투입하고, 보유하고 있는 팩트에 연결하며, 사용할 수 있는 도구들에 연결하면, 순식간에 놀라운 일들을 해내기 시작합니다. 솔직히 가장 쉬운 부분은 코딩이었습니다. 그것이 유용한 업무로 향하는 첫 번째 진입로 같은 것입니다. 여러 면에서 코딩은 쉽습니다. 고객과 업무, 그리고 그들이 사용하는 도구 모두 엄청난 효용을 지니면서도 사용하기가 극도로 쉽지는 않은 것들에 이미 상당히 익숙해져 있기 때문입니다. 코딩의 초기 시절에는 배포하기가 극도로 쉽지 않았지만, 소프트웨어 엔지니어들이 방법을 찾아냈습니다. 이제 우리를 위한 다음 클릭—그리고 여러분들도 OpenAI Astra를 만져보셨을 겁니다. Astra는 정말 환상적이며, 우리는 이 모든 다양한 곳에서 그것을 사용하고 있습니다. 이제 이 에이전트들의 다음 단계로서, 에이전트들은 디자인 작업과 많은 창의적인 마케팅 작업을 수행할 수 있습니다. 우리는 사진을 찍어 Astra에게 건네주면, 그것을 말 그대로 CAD로 재창조하는 데 그것을 사용하고 있습니다.
브래드 거스트너: 네.
젠슨 황: CAD로 재창조해 줍니다. CAD와 상호작용하며 미세 조정과 조정을 할 수 있어야 하므로 이는 정말 놀라운 일입니다. Astra는 최초의 초기 구현을 우리에게 제공할 수 있으며, 믿을 수 없을 정도로 생산적입니다. 이제 Astra와 최신 릴리스를 가져와 이 모든 다양한 영역에 적용하는 것입니다. 소프트웨어 엔지니어링 외에도 디자이너, 빌더, 크리에이터, 과학자 등 이 모든 영역이 열리는 것을 보게 될 것입니다. 물론 이제 과제는, 안전하고 보안성 있게 에이전트들을 전 세계 기업에 어떻게 배포할 것인가 하는 점입니다. 이것은 안전 및 보안과 관련된 정확히 똑같은 질문이며, 이에 대해 이야기하게 될 것입니다.
브래드 거스트너: 제 눈에 띄는 것은 이 모든 일이 올해 OpenAI와 Anthropic이 각각 2~3기가와트(GW) 정도의 컴퓨팅을 가진 상태에서 일어났다는 사실입니다. 앞으로 다가올 것에 비하면 상대적으로 매우 적은 양의 컴퓨팅입니다. 경제가 일반적으로 작동하는 방식이나 사람들이 회사를 모델링하는 방식은 선형적 감속(linear deceleration)입니다. 사람들은 가속을 모델링하는 데 능숙하지 않습니다. 하지만 여기 우리는 이 거대한 양의 새로운 컴퓨팅이 탑재되는 이중 지수(double exponential)를 맞이하고 있습니다. 만약 내년에 OpenAI와 Anthropic의 컴퓨팅 규모가 3~5배 커진다면, 우리가 나비에-스토크스 방정식을 풀었다는 사실—우리는 나중에 뒤돌아보며 "그것은 아주 적은 양의 컴퓨팅과 지능이었고, 밀레니엄 난제를 해결한 이 시점부터 앞으로 우리가 가질 지능 중 가장 최악의 지능이었다"고 말하게 될 것입니다—이 당연한 귀결이 되지 않겠습니까? 내년에 온라인으로 들어오는 것들을 볼 때, 우리는 이 에이전트 스웜(swarms)을 투입할 수 있는 장기 실행 에이전틱(agentic) 문제들에서 주요한 도약들을 이뤄낼 것으로 기대하십니까?
나비에-스토크스와 하락하는 지능의 비용
젠슨 황: 나비에-스토크스는 정말 훌륭한 예시입니다. 기억하십시오, OpenAI는 아무것도 없는 상태에서 나비에-스토크스를 해결한 것이 아닙니다. 수많은 훌륭한 과학자, 수많은 훌륭한 수학자, 그리고 수많은 훌륭한 이전 작업들의 토대 위에서 그것을 해결했습니다. 앞서 저는 우리가 나비에-스토크스와 관련해 이미 엄청난 양의 기초 작업이 완료된 상태이기 때문에 이 다양한 분야의 티핑 포인트(tipping point)에 와 있다고 말했습니다. 만약 우리가 AI의 철저한 탐색(exhaustive exploration)을 이전에 완료된 작업에 적용할 수만 있다면, 우리는 꽤 빠른 속도로 연이어 돌파구를 보게 될 것입니다. 하지만 그렇게 하려면 엄청난 양의 컴퓨팅이 필요합니다. 그 이유는 엄청난 양의 탐색이 필수적이기 때문입니다. 만약 누군가가 돌파구를 발견하기 위해 단순히 몇 가지 근본적인 제1원리(first-principles) 이론을 다시 해결하는 문제였다면, 방대한 탐색 공간—우주 공간이 아니라 탐색 공간—을 철저히 탐색할 필요가 없었다면, 누군가가 더 일찍 찾았을 것입니다. 사람들은 꽤 똑똑합니다. 대단한 지능적 탐색을 거치기만 하면 도달할 수 있는 벼랑 끝에 와 있는 이와 같은 문제들이 아주 많습니다.
젠슨 황: 다가오는 몇 년 동안, 저의 예상은 지능의 비용이 꽤 빠르게 하락할 것이라는 점입니다. 그 이유는 분명 우리가 더 많은 컴퓨팅을 온라인으로 가져오고 있고, 이 모델들은 더 똑똑해지고 있기 때문입니다. 더 똑똑해지면 더 효율적일 수 있습니다. 이 두 가지의 결합은 지능의 비용이 내려갈 것임을 의미하며, 이는 물론 그들이 바라는 바입니다. 이것은 무어의 법률(Moore's Law)과 다를 바가 없습니다. 30년 전으로 거슬러 올라가 보면, 우리에게는 매년 컴퓨팅 비용이 2분의 1로 줄어드는 30년의 세월이 있었습니다. 우리는 지능의 비용이 매년 2배 또는 20배씩 줄어들기를 원합니다. 왜냐하면 지능의 소비가 그 이상을 상쇄할 것이기 때문입니다. 기회의 거대한 빈 진공 상태가 존재하며, 우리는 그저 비용을 낮추기만 하면 됩니다.
브래드 거스트너: 나비에-스토크스와 관련해 제 눈에 띄는 것은 1만 명의 에이전트가 이 문제를 해결하기 위해 함께 협력했다는 점입니다. 그것은 마치 하이퍼스케일 기업이 하나의 목표를 향해 함께 일하도록 모든 에이전트를 조준하는 것처럼 들립니다. 지금은 병렬화된 검색 탐색이 많지만, 목표는 더 많은 에이전트가 공통의 목표를 향해 함께 일하고 훨씬 더 많은 것을 해결할 수 있게 되는 것입니다. 말씀하신 대로, 우리의 계산에 따르면 이 나비에-스토크스 인스턴스화를 해결하는 데 약 400만 달러어치의 컴퓨팅 비용이 들었을 것입니다. 향후 몇 년 동안 이와 같은 작업을 수행하는 비용은 또다시 5배에서 10배 낮아질 것입니다. 우리가 해낼 수 있는 일들의 수는 급격히 팽창하고 있습니다.
젠슨 황: 우리의 야망은 하늘 높이 치솟을 것입니다. 오리지널 GPT는, 숫자를 하나 골라보자면, GPT-1을 학습시키고 싶었다면 아마도 2,000만 달러 정도의 비용이 들었을 겁니다. 이제 그것은 아마도 100달러면 될 것입니다.
브래드 거스트너: 그렇군요.
젠슨 황: 2,000만 달러나 1,000만 달러에서 100달러로 떨어진 것이고, 우리는 그것을 10년 만에 해냈습니다. 한편 우리의 야망은 너무나 커져서 지금 우리가 학습시키고 있는 모델들은 3조, 10조, 30조 개의 파라미터를 가집니다; 우리는 지금 거대한 모델들에 대해 이야기하고 있습니다. 기술의 역량에 대한 우리의 야망은 커졌습니다. 한편 10년 전과 비교해 현재 우리의 기술 사용량은 아마도 100만 배 증가했습니다. 저는 이 추세가 멈출 것이라고 생각하지 않습니다. 지능에 대한 만족을 모르는 수요가 상당히 존재합니다. 더 똑똑해질수록, 더 지능적일수록, 지능을 적용할 수 있는 더 많은 아이디어가 생겨납니다. 제가 인생에서 더 많이 배울수록, 할 일이 더 많다는 것을 깨닫게 됩니다. 왜냐하면 무언가를 배울 때마다 새로운 문이 열리기 때문입니다. 새로운 문이 열릴 때마다 더 많은 기회가 보이고, 더 많은 도전이 보이며, 더 많은 문제가 보입니다.
풍요 속에서 우리는 무엇을 할 것인가?
젠슨 황: 사람들은 우리가 더 많은 시간을 갖게 될 것이라고 말합니다. 저는 전적으로 동의하지 않습니다. 대부분의 사람들에게 이 지능은 더 많은 기회를 열어줄 것이며, 그들은 야망이 있기 때문에 그것을 추구하고 싶어 할 것입니다. 가족들이 더 나은 삶을 살기를 바라는 야망이 없는 가족, 아버지, 아들, 남편, 아내, 어머니의 예를 들어보십시오. 그들은 단지 기회가 없을 뿐이며, 이러한 기술들이 기회를 열어줄 것입니다.
브래드 거스트너: 1930년대로 돌아가 보면, 케인스(Keynes)는 산업혁명에 대해 예측을 하면서 100년이 지나면 경제가 8배 커질 것이지만 주당 노동 시간은 15시간으로 줄어들 것이라고 말했습니다. 경제가 8배 커지고 그로부터 막대한 풍요와 생산성 향상을 얻었다는 점에서 그는 맞았지만, 우리는 주당 80시간씩 일하고 있습니다. 15시간 근무제로 가지 않은 것이죠. 그가 틀렸던 것은 인간의 정신이었습니다. 그는 일이 곧 목적이고 발견이 곧 목적임을 깨닫지 못했습니다. 그것은 우리의 DNA에 깊이 박혀 있습니다. 저는 조부모님들처럼 살아야만 해서가 아니라, 제가 원해서 그 어느 때보다 더 열심히 일하고 있고 그 어느 때보다 더 큰 즐거움을 느끼고 있습니다.
브래드 거스트너: 그 점에는 전적으로 동의합니다. 특이점은 이제 장기 실행 작업에 대해 함께 일할 수 있고, 작업에 집중할 수 있으며, 서로를 작업에 붙들어 두고 팀으로 일할 수 있는 이 모든 에이전트들을 우리가 갖추게 된다고 상정합니다. 저는 지금까지 나온 모든 것들 위에 우리가 쌓아간다는 당신의 생각이 정말 좋습니다. 완전 자율주행(FSD)을 하나의 예로 들어 생각해보면, 우리는 그것에 대해 10년 동안 이야기했지만 실제로 도달하지는 못했습니다. 하지만 갑자기 X(트위터)에 들어가 보면 모든 사람이 테슬라 FSD를 경험하고 있고, 웨이모(Waymo)를 경험하고 있습니다. 우리는 이미 여기에 와 있습니다. 누군가가 제게 "오늘 아침 운전해서 오는 길은 어땠어?"라고 물었기에 저는 이렇게 답했습니다. "몰라요, 차에 타서 FSD를 켰고 주차장에 들어올 때까지 전혀 신경 쓰지 않았으니까요. 오는 내내 일하고 있었습니다." 과학 분야에서 그것을 생각해보면, 제약과 유전학 분야에서 다가올 돌파구들—우리는 30년 동안 선로를 깔아왔고, 세계를 위한 수많은 거대한 치료제들에서 돌파구를 마련하게 될 것입니다. ChatGPT는 이미 부모들이 하루를 계획하고, 아이들의 건강 문제를 해결하며, 더 나은 교육을 받도록 돕고 있습니다. 그렇다면 왜 그것이 돌파구를 마련하는 데 그토록 어려움을 겪고 있는지 조금 이야기해 주십시오. 삶을 개선하고 코앞에 다가와 있는 이 모든 것들이 존재하는데, 왜 그것이 돌파구를 열지 못하고 있는지 저는 다소 궁금합니다.
젠슨 황: 제가 한번 시도해 보겠습니다. 결국 우리도 진정으로는 알지 못하겠지만요. 저는 많은 사람들과 이야기를 나누었고, 그들이 생각하는 바를 들었습니다. 물론 한 가지 이유는 AI나 초지능이 부드러운 물질(soft matter)이기 때문입니다. 눈에 보이지 않아요. 온 세상이 이 기술에 대해 이야기하고 있지만, 보일 수도 없고 만질 수도 없습니다. 사람들은 이미 그 혜택을 누리고 있음에도 말입니다—검색을 할 때 혜택을 받고 있고, 쇼핑을 할 때 혜택을 받고 있으며, 넷플릭스를 사용할 때 혜택을 받고 있고, 월마트에 갈 때 혜택을 받고 있습니다; 페덱스가 우리에게 물건을 배송해 준다는 사실도 모두 오늘날 초지능과 가속 컴퓨팅을 활용하고 있는 것입니다. 하지만 우리는 그 이야기를 전달하는 일을 아주 잘 해내지 못하고 있습니다. 삶이 그것으로부터 혜택을 받고 있지만, 단지 보이지 않을 뿐입니다. 만약 우리가 데이터 센터를 끄고 주말 동안 초지능을 꺼버린다면, 아마 모든 사람이 알아차릴 것입니다.
피지컬 AI와 로보틱스
브래드 거스트너: 당신은 올해 주목할 만하게도 로보틱스를 위한 ChatGPT 모멘트가 도래했다고 몇 번 언급하셨고, 그것이 다음 100조(1,000억) 달러 시장이 될 수 있다고도 말씀하셨습니다. 이 변곡점에서 무엇을 보고 계십니까?
젠슨 황: 1,000억 달러라는 건 제가 과소평가한 것입니다. 올해 상반기에만 피지컬 AI로 100억 달러를 기록했으니까요. 피지컬 AI는 기본적으로 물리적 세계와 상호작용하는 AI입니다. 광자 계수 CT 스캐너, 초음파, 새로운 이미징 레이더, 차세대 5G 등이 될 수 있습니다—무선 주파수뿐만 아니라 온갖 종류의 신호를 이해하는 감지 네트워크가 될 것입니다. 물론 로보틱스, 자율주행 차량, 제조 시스템, 시각 검사, 세계를 3D로 재구성하는 지리공간 위성 이미징도 포함됩니다. 전체 전자기 스펙트럼을 살펴보면 가시광선에서 비가시광선 스펙트럼까지 AI 관련 작업이 진행되고 있습니다. 우리는 그 전체 영역에 걸쳐 작업을 수행하고 있습니다.
젠슨 황: AI 시스템으로서 인지(perception) 부분이 있고, 추론(reasoning) 부분이 있으며, 계획 및 작동(planning and actuation) 부분이 있습니다. 마침내 계획 및 작동 단계로 오면 그것이 바로 자율주행 차량, 로보틱스, 창고 내 배송 차량, 스스로 학습하기 때문에 그토록 정밀하게 프로그래밍할 필요가 없는 픽앤플레이스(pick-and-place) 로봇, 그리고 집안으로 들어와 침대를 정리해 주는 소비자용 로봇까지 이어집니다. 헬스케어 로봇, 병원 로봇—거기에는 정말 좋은 예시들이 많이 있습니다. 환자에게 처방약을 정확하게 배달하고, 환자를 안전하게 지키기 위해 24시간 내내 매 순간 로봇 케어를 제공하며, 완전한 로봇화가 이루어질 수술실까지 말입니다. 수많은 훌륭한 기술이 배포되고 있습니다.
젠슨 황: 이 모든 것을 살펴보면, 우리는 세계에서 가장 큰 피지컬 AI 기업입니다. 상반기에 100억 달러를 기록했습니다. 작년에 100억 달러를 기록했고, 그것이 우리의 첫 100억 달러 연도였습니다. 그 전 해에는 50억 달러를 기록했습니다. 50억 달러, 100억 달러로 갔고, 올해는 200억 달러를 한다고 해봅시다. 그러니 1,000억 달러는 약간 과소평가된 것일 수도 있습니다. 최종 분석에서 우리에게 중요한 모든 것은 물리적 세계에 닿아 있으며, 우리는 물리적 세계에 살고 있습니다. 역사적으로 기계적이 고 전기적이었던 산업에 소프트웨어, 컴퓨팅, 그리고 지능을 가져오는 시장 기회는 거대한 기회입니다. 일론이 자동차 산업에 한 일을 보십시오: 그것을 본질적으로 컴퓨팅 산업이자 기술 산업으로 탈바꿈시켰습니다. 모든 자동차 회사가 기술 회사가 될 것입니다. 모든 물류 회사가 기술 회사가 될 것입니다. 저는 페덱스에 대해 매우 기대하고 있습니다; 그들은 분명 AI 회사이자 기술 회사가 될 것입니다. 월마트는 분명 기술 회사이자 AI 회사가 될 것입니다. 전체 통신 산업이 다시 기술 산업으로 재발명될 것입니다. 그들은 아주 오래전에 기술 산업이었다가 서비스 산업이 되었고, 다시 기술 산업이 될 것입니다. AT&T와 버라이즌(Verizon), 그리고 전 세계의 파트너들이 스스로를 재발명해 나가는 과정에서 그들과 함께 일하게 되어 기쁩니다.
젠슨 황: 물리적 세계에 닿아 있는 이 산업들 각각을 살펴보면, AI로 그것들을 재발명할 훌륭한 아이디어가 존재합니다. 저는 방금 워싱턴에 다녀왔습니다. 참 이상한 일입니다: 사람들은 우리를 칩 기업으로 분류하지만, 우리는 실제로 창고 및 물류, 헬스케어, 자동차, 통신, 지구상의 모든 산업, 생명과학, 엔터테인먼트에 걸쳐 있습니다. 오랜 기간 동안 엔비디아는 광범위하게 엔터테인먼트 회사였습니다. 이 수직 계층(verticals) 각각의 내부에서 엔비디아는 거대한 스택을 가지고 있으며, 생태계가 매우 깊고, 훌륭한 파트너십을 맺고 있습니다. 언젠가는 사람들이 우리를 더 이상 칩 회사로 분류하지 않을지도 모릅니다.
브래드 거스트너: 그 플레이북(playbook)은 자동차 플레이북을 가져와서 이 산업들 각각에 적용하는 것이겠군요.
젠슨 황: 그것이 최종 기여입니다, 그렇습니다. 하지만 이 각각의 분야에서 피지컬 AI 플랫폼을 구축하려면 세 개의 컴퓨터가 필요합니다. 뇌를 만들기 위한 컴퓨터가 필요합니다—그것이 학습 시스템입니다. 하지만 매우 중요하게도—그리고 랩(labs)들도 이 작업을 수행하게 될 지점인데—인터넷 상에 AI 에이전트를 풀어놓고 학습시키는 방식을 취하지 않기 위해 인터넷의 디지털 트윈(digital twin)을 구축해야 합니다. 우리가 창고, 건물, 도시, 물리적 세계의 디지털 트윈으로 옴니버스(Omniverse)를 구축한 것처럼, 우리는 로봇을 디지털 트윈에 집어넣고, 디지털 트윈이 로봇이 되는 법을 학습한 다음, 그것을 마지막 컴퓨터에 배포합니다. 그 마지막 컴퓨터는 로봇, 자동차, 수술 기구 또는 그 무엇이든 로봇 내부에 있는 컴퓨터입니다. 세 개의 컴퓨터와 세 개의 완전한 스택이 필요하며, 우리는 각각을 위해 완전한 스택을 구축합니다. 우리는 전 세계에서 그것을 하는 유일한 회사입니다. 엔드투엔드로 구축하고 싶은 회사라면 우리의 컴퓨터 중 하나, 둘 또는셋을 사용할 수 있습니다; 우리는 상관없습니다. 각 컴퓨터에는 자체 소프트웨어 스택이 있습니다. 우리는 모든 수직 계층에 걸쳐 동일한 작업을 수행합니다.
책임감 있는 구축
브래드 거스트너: 물론 이러한 역량들은 양날의 검과 같습니다. 그래서 많은 사람들이 안전(safety)에 대해 이야기하는 것입니다. 당신은 종말론적 서사(doomer narrative)에 대해 강하게 비판해 오셨죠.
젠슨 황: 기술을 책임감 있게 구축할 때만 거기에 도달할 수 있습니다. "구축한다(build)"라는 단어에 주목하십시오. 그것은 엔지니어링 단어입니다. 기술에 관한 것이고, 엔지니어링에 관한 것입니다—엔지니어, 과학자, 연구원들 말입니다. 우리는 이 기술을 안전하고 책임감 있게 구축해야 합니다. 질문은 과연 할 수 있는가 입니다. 대답은 전적으로 그렇다 입니다, 왜냐하면 할 수 없다면 애초에 구축하지 말아야 하기 때문이니까요. 우리는 할 수 있다고 믿거나, 아니면 구축하지 말아야 합니다. 저는 우리가 할 수 있다고 믿습니다.
젠슨 황: 그것에 대해 함께 추론해 봅시다. 어떤 사람들은 AI가 완벽하게 정렬(align)하는 것이 불가능하기 때문에 통제 불능이라고 말합니다. 정렬이란 이런 것입니다: 누군가에게 "너 이거 해줘"라고 말합니다. 영어로 말했기 때문에 임무는 명확합니다. "이 이차 방정식을 풀어줘"일 수 있죠. 임무는 이차 방정식을 푸는 것이고, 정렬은 어떻게 그것을 해내느냐 하는 것입니다. 거기에는 여러 가지 방법이 있습니다. 암기했을 수도 있고, 교과서에서 답을 보았기 때문에 찾아보았을 수도 있으며, 참고 자료를 참조했거나, 모든 답이 들어있는 서랍에 가서 서랍을 열고 답을 골랐을 수도 있습니다. 어떤 사람들은 그것을 커닝이라고 부르고, 저는 서랍을 열고 답을 가져오는 것이라고 부릅니다. 그것이 컴퓨터가 하는 일입니다. 그 문제를 해결할 수 있는 아주 다양한 방법들이 존재합니다.
젠슨 황: 자, 그것은 매우 명시적입니다. 여기 다른 것이 있습니다: "인생에서 성공하라." 임무는 말하기 쉽고, 실제로 우리는 서로에게 항상 그 말을 합니다. 우리는 아이들에게 말합니다. "사회에 기여하기 위해 최선을 다하자." 자, 이제 질문은 어떻게? 입니다. 모든 사람의 문화와 배경이 다른데 어떻게 합리적으로 정렬할 것인가요? 어떤 사람들은 사회에 기여하는 것이 관대해지는 것, 친절해지는 것이라고 생각합니다. 어떤 사람들은 돈을 많이 벌어서 자선 사업을 하는 것이라고 생각할 수도 있습니다. 어떤 사람들은 혼자 회사를 세우거나 아름다운 예술 작품을 만드는 것이 사회에 충분한 기여라고 생각할 수도 있습니다. 모두 다 사실입니다. 정렬이란 무엇입니까? 그것은 당신의 배경, 당신의 문화, 어쩌면 당신이 어디에 살거나 어디에서 왔느냐에 따라 달라집니다. 끝없는 수의 방법이 있습니다. 제 요점은 이것입니다: 정렬은 영원한 문제가 될 것입니다. 만약 우리가 안전을 보장하기 위해 완벽한 정렬에 의존한다면, 우리는 결코 거기에 도달하지 못할 것입니다.
젠슨 황: 대답은 이것입니다: 우리가 아이들, 반려동물, 또는 직원들을 키우는 방식—통제(containment)로 시작합니다. 여러분은 도구에 대한 접근 권한, 정보에 대한 접근 권한, 자금, 자원, 그리고 그들에게 요구하는 업무에 기반한 책임을 부여합니다. 여러분은 제로 트러스트(zero trust)로 시작합니다. 누군가를 고용할 때 제로 트러스트로 시작합니다. 한 살짜리 아기가 있다면 울타리에 가둡니다. 제로 트러스트를 가정하는 것입니다. 최소한의 권한을 부여하고, 더 많이 알게 됨에 따라 그 경계를 확장해 나갑니다. 새로운 AI를 가질 때마다 우리는 똑같은 것을 가정해야 합니다. AI를 테스트할 때마다: 제로 트러스트, 최소한의 경계, 최소한의 권한, 그리고 테스트를 거치고 스스로 확신을 얻음에 따라 확장해 나가는 것입니다. 엄격한 통제는 모든 자율 시스템에 매우 중요합니다.
젠슨 황: 여러분이 하는 두 번째 일은 모니터링이며, 모니터링은 반드시 대역 외(out-of-band)로 이루어져야 합니다. 그 이유는 만약 지능적인 사람에게 "자, 들어봐, 내가 여기에 앉아서 네가 일을 제대로 하고 있는지, 고객에게 적절하게 응대하고 있는지, 충분히 열심히 일하고 있는지 지켜볼 거야"라고 말한다면, 그 자율 시스템은 당신이 지켜보고 있지 않을 때와는 다르게 행동할 것이기 때문입니다.
브래드 거스트너: 마치 브래드가 방 안에 있느냐 없느냐의 차이 같군요.
젠슨 황: 정확합니다! 모니터링은 대역 외로 이루어져야 하며, 자율 시스템이 정책이나 정렬과 일치하지 않는 무언가를 하고 있음을 관찰할 수 있는 능력을 갖추어야 하고, 이를 에스컬레이션(escalation)하거나 차단할 수 있는 능력—그냥 꺼버릴 수 있는 능력을 가져야 합니다. 그러한 종류의 역량들이 반드시 존재해야 합니다. 그것이 엔지니어링이고, 그것이 기술이며, 그것은 가능합니다. 우리는 최근에 OpenShell이라고 불리는 것을 발표했습니다. 현재 100개가 넘는 기업이 우리와 함께하고 있으며, 전 세계적으로 수많은 활동이 일어나고 있습니다. 모든 사람들이 똑같은 것을 원하기 때문입니다.
브래드 거스트너: 백악관 테이블 주위를 둘러보았을 때, 그 테이블에 있던 모든 사람은 부모였고 아이들을 가지고 있었습니다. 국가 내에는 초지능의 일부 리더들이 그저 YOLO(한 번뿐인 인생)를 외치며 정말 신경 쓰지 않고 무모하게 굴며 돈만 챙기려 한다는 시각이 존재합니다. 하지만 제가 보기에 그 테이블에는 무모하고 싶어 하는 사람이 단 한 명도 없었습니다. 사실 그곳의 모든 사람은 빠름과 안전 사이의 올바른 균형을 찾기를 원했습니다. 그것이 대통령의 지시사항이기도 했고요. 무모한 리더들을 두려워하는 미국 대중에게 뭐라고 말씀하시겠습니까? 그런 징후를 보신 적이 있습니까? 당신에게는 아이들이 있습니다. 당신이 초지능과 함께 실현해 내고 있는 미래에 대해 걱정하십니까?
안전, 보안, 그리고 에어백 비유
젠슨 황: 안전 및 보안 기술은 AI의 일부입니다. AI 기술과 안전 및 보안이 직교(orthogonal)한다는 이상한 도식이 존재합니다. 그것은 마치 에어백, 제동 시스템, 레이더, 카메라, ABS, 차선 유지 시스템—이 모든 기술이 자동차와는 어떤 식으로든 독립되어 있는 것과 같습니다. 자동차에 중요한 유일한 것은 엔진이라는 건가요? 사실, 자동차 전체가 자동차 기술의 일부입니다. 제가 AI 기술을 가속해야 한다고 말할 때, 그 의미는 보안 기술을 가속해야 하고, 안전 기술을 가속해야 한다는 뜻입니다. 그 모든 것들이 가속되어야 합니다. 지금 저에게 묻는다면, 모든 사람이 "보안을 가속하자, 안전 기술을 가속하자"고 말할 것입니다. 아무도 속도를 늦추라고 말하지 않습니다. 그것은 모두 같은 것의 일부입니다. 역량과 기능성을 안전 및 보안과 분리할 수 없습니다; 그것들은 하나로 갑니다. 서비스를 제공할 때, 그 누구도 "당신의 서비스 기능성은 정말 마음에 드는데, 이 야단법석은 정말 대단하군요"라고 말하지 않을 것입니다. 그것은 전부 하나의 것입니다. 우리는 그것을 전부 하나로 취급하며, 산업 또한 그것을 하나로 취급해야 합니다. 우리가 가속한다고 말할 때, 그것은 패키지 전체, 특히 안전을 가속한다는 것을 의미합니다.
브래드 거스트너: 어떤 사람들은 다리오(Dario)가 쓴 '프런티어 속도 조절(Pacing the Frontier)'을 읽고 그것이 속도를 늦추는 것을 의미한다고 생각했습니다. 방 안에서 재미있었던 순간은 대통령이 자신의 "새로운 절친 다리오"—그를 그렇게 지칭하셨죠—를 지목하며 "당신의 빠르고 안전한 버전이 무엇인지 내게 설명해 보라"고 말했을 때였습니다. 다리오는 "대통령님, AI에서 승리하는 자가 승리한다고 말씀하셨죠"라며 말을 시작했습니다. 그는 그들이 속도를 내고 있으며, 속도를 내어 중국과의 경쟁에서 이기고 싶어 하지만, 동시에 그 과정에서 안전 시스템 또한 속도를 내어 보조를 맞춰야 한다는 점을 인정했다고 했습니다. 당신은 그, 그렉(Greg), 그리고 다른 프런티어 랩들과 함께 이 협약에 서명하기 위해 내각 회의실(Cabinet Room)에 갔습니다. 의견 차이에 대한 쑥스러움이나 잡음이 있었습니까, 아니면 모두 기꺼이 동참했습니까?
젠슨 황: 모두가 매우 건설적이었고 매우 생산적이었습니다. 예외 없이 모든 사람이 안전하고 보안성 있게 산업을 발전시키는 데 전념하고 있었습니다. 그 이유는 만약 안전하지 않고 보안성이 없다면 기능성은 결코 목소리를 낼 기회를 얻지 못할 것이며, 역량은 결코 빛날 기회를 얻지 못할 것이기 때문입니다. 우리는 우선순위가 항상 안전과 보안에 있다는 것을 알고 있습니다. 이 산업이 최근 전환기를 거쳐왔음을 인식하면서 말입니다: 6개월 전만 해도 이 기술은 거의 작동하지 않았습니다. 기능성과 역량이 없는데 안전하고 보안성 있게 만드는 것이 무슨 소용이 있겠습니까? 아무도 신경 쓰지 않죠. AI의 첫 번째 임무는 유용한 무언가를 할 수 있음을 증명하는 것이었으며, 그것은 6개월 전에 그 지점에 도달했습니다. 이제 정말로 광범위하게 배포되기를 원합니다. 우리가 배포하는 그 무엇이든 안전하고 보안성 있게 만들어야 한다는 믿을 수 없는 당위성과 엄청난 긴급성이 존재합니다. 모두가 완전히 정렬되어 있습니다: 기능성, capability, 안전성, 보안성, 모두 정확히 같은 지점에 있습니다—최우선 순위입니다.
'미국의 승리'가 의미하는 것
젠슨 황: 저는 '승리'의 개념을 재정의하고 싶습니다: 기술 산업의 승리가 아니라, AI 산업만의 승리가 아닙니다. 미국의 승리란 미국의 모든 산업이 승리하는 것을 의미합니다. 헬스케어가 승리하는 것. 이보다 더 큰 기쁨을 주는 것은 없을 것입니다. 미국의 승리의 정의는 일라이 릴리(Eli Lilly)가 승리하고, 월마트가 승리하고, 페덱스가 승리하고, 보잉이 승리하고, 미군이 승리하고, 모든 시민이 승리하고, 우리의 대학들이 승리하고, 우리의 고등학교들이 승리하는 것을 말할 때입니다. 그것이 승리의 정의입니다. 기술만 승리하고 아무도 그것을 사용하지 않았다면 승리는 없습니다. 우리가 안전하고 보안성 있게 구축하지 않는다면 AI 기술 산업은 존재하지 않을 것입니다. 이는 우리에게 무엇보다 생존이 걸린 문제입니다. 제가 미국의 AI 승리를 볼 때, 모든 주(state)가 승리하고, 모든 카운티가 승리하고, 모든 커뮤니티가 승리하고, 모든 기업이 승리합니다. 왜냐하면 우리가 헬스케어, 교육, 주간 상거래, 고속도로, 그리고 국가의 인프라에 더 많은 돈을 쓸 여유를 가질 수 있기 때문입니다.
브래드 거스트너: 승리의 정의란 지금부터 25년, 30년, 40년 뒤를 돌아보았을 때 경제가 지금보다 10배 커져 있어야 하고, 모든 이들의 삶이 더 나아져 있어야 하며, 그 모든 것의 근간이자 최우선 과제로 그것이 인간의 이해관계와 정렬된 방식으로 이루어져야 한다는 것입니다.
세 발 의자: 미국의 슈퍼지능 프레임워크
브래드 거스트너: 대다수의 사람들은 우리나라의 보안 프레임워크가 무엇인지 이해하지 못합니다. 저는 우리가 세계에서 가장 강력한 슈퍼지능 보안 프레임워크를 가지고 있다고 말해왔습니다. 우리는 올해 초 미토스(Mythos) 모델을 승인하고 선반에서 철수한 지구상에서 명백히 유일한 국가입니다. 하지만 저는 이것을 세 발 의자(three-legged stool)로 묘사합니다: 케이시(Casey)와 상무부가 모든 새로운 프런티어 모델을 검토하고 테스트하는 프런티어 모델 리뷰가 있고; 당신이 설계에 도움을 준 백악관 초지능 협약—내외부 감사, 이사회 감독, 그리고 그에 따르는 모든 법적 책임이 있으며; 세 번째로 제이 클레이튼(Jay Clayton), 스콧, 에밀, 앤드류가 이끄는 SI 태스크포스가 사이버 및 관련 문제에 대한 중요한 산업 조율을 수행하고 있습니다. 어떤 사람들은 우리가 충분히 하고 있지 않으며 새로운 법률이 필요하다고 말합니다. 이 세 발 의자는 짧은 시간 안에 모이기에는 너무나 많은 것처럼 보입니다. 이것이 지금 우리가 있어야 할 위치를 위한 훌륭한 전진 단계라고 편안하게 느끼십니까?
젠슨 황: 미래로 가는 가장 좋은 방법은 신속하게 행동을 취하는 것입니다. 만약 우리가 완벽한 것과 최초인 것 사이에서 무엇이 더 나은지 논쟁한다면, 우리는 결국 완벽함에 대해 논쟁하다가 결코 거기에 도달하지 못할 것입니다. 저는 이 세 발 의자가 실행 가능하고, 구체적이며, 실질적인 이빨(teeth)을 가지고 있다는 점을 정말 좋아합니다. 그것은 지금 일어나고 있습니다. 우리는 지금 행동을 취하고 있습니다. 왜냐하면 그것이 우리 회사, 우리 산업, 우리 국가, 그리고 우리 사회에 이롭기 때문입니다. 만약 우리가 이러한 일들을 하지 않는다면 결과는 덜 바람직할 것이며, 우리는 그 낙관적인 미래를 추구하지 못하게 될 것입니다. 저는 현재 단계에서 책임감 있고 낙관적인 방식으로 나아가기 위해 기업 간, 산업 간, 그리고 정부와 산업 간의 조율을 공식화한 다른 산업을 기억하지 못합니다.
브래드 거스트너: 사람들이 이해하는 것이 매우 중요합니다. 상원의원들이 그에 대해 이야기하는 것을 들으면 그들은 우리가 무엇을 하고 있는지도 모릅니다. 우리는 엄청난 양의 일을 하고 있으며, 이것들은 자발적인 것들이 아닙니다. 케이시와 상무부가 검토하지 않은 프런티어 모델은 출시되지 않을 것이며, 그들은 수출 통제에 따라 그것들을 선반에서 철수시킬 수 있는 권한을 입증해 보였습니다.
젠슨 황: 오셔서 시간을 좀 보내고 실제로 무엇이 이루어져야 하는지 배우십시오. 문제가 무엇입니까? 솔루션을 원한다면 적어도 문제가 무엇인지 이해해야 합니다. 우리 산업에 와서 대화를 나누고 배우십시오. 둘째, 우리가 마련한 솔루션에 대해 배우고, 그것을 더 낫게 만들 아이디어가 있는지 살펴보십시오. 우리 모두는 완전히 열린 마음을 가지고 있지만, 건설적이 되어야 합니다.
브래드 거스트너: 협약상의 네 번째 포인트는 이것이 정적이지 않고 동적이라는 점입니다; 이 그룹은 기술이 진화함에 따라 프레임워크를 업데이트할 것입니다. 이제 컴퓨팅으로 넘어가겠습니다: 세미애널리시스(SemiAnalysis)의 딜런 파텔(Dylan Patel)은 우리가 내년에 43기가와트의 새로운 AI 컴퓨팅을 도입할 것이라고 말했습니다. 이는 오늘날 전 세계에 존재하는 모든 AI 컴퓨팅을 합친 것보다 많은 양이며, 그 다음 해에는 또 다른 40기가와트를 도입할 것이라고 했습니다. 당신은 모든 단 하나의 GPU가 어디에 할당되어 있는지 알고 있습니다. 이것이 맞게 들립니까? 인허가(permitting), 공급망, 또는 전력의 병목 현상이 그것을 실질적으로 바꿀 것이라고 생각하십니까?
2027년 AI 병목 현상: 컴퓨팅 구축
젠슨 황: 수요는 확실히 그 이상으로 존재합니다. 물론 과제는 디지털에서 물리적 세계로 이동할 때 수많은 장애물이 존재한다는 점입니다: 토지, 인허가, 온라인으로 가져와야 하는 발전 용량, 건설 노동자, 아웃피터(outfitters), 배관공들 말입니다.
브래드 거스트너: 이런 것들을 짓는 것만으로도 100만 개의 새로운 일자리가 창출되었죠.
젠슨 황: 100만 개의 새로운 일자리요, 그리고 그들의 기술은 대체 불가능합니다. 이 50억 달러짜리 데이터 센터를 짓는 사람들은 매우 구체적이고 중요한 기술을 가지고 있습니다. 그리고 전국에서 우리가 목격하고 있는 온갖 모라토리엄(moratorium)과 문제들이 있습니다. 토지, 전력, 쉘(shell), 그리고 구축 자원들이 거기에 도달하는 데 있어 가장 중요한 장애물 중 일부가 될 것입니다. 엔비디아 입장에서 구체적으로 말씀드리자면, 이를 완화하기 위해 우리가 하고 있는 여러 가지 일들이 있습니다. 우리는 모든 CSP를 지원하고, 모든 네오클라우드(neocloud)를 지원하며, 델(Dell), HP, 레노버(Lenovo) 등을 통해 훌륭한 엔터프라이즈 비즈니스를 영위하고 있습니다. 우리는 AI의 전체 생애 주기에 걸쳐 있습니다: 데이터 처리, 학습, 사후 학습(post-training), 추론, 에이전틱 처리, 그리고 도구 사용 가속까지요. 우리의 시장 진출(go-to-market) 노출도는 가장 큽니다. 전 세계의 모든 위탁 제조업체가 우리를 대신해 일하고 있습니다. 특정 주, 커뮤니티, 또는 데이터 센터가 어려움을 겪는다면, 우리의 수요가 공급보다 훨씬 더 크기 때문에 우리는 그에 따라 공급망을 적절히 조정할 것입니다.
젠슨 황: 또 다른 점은 엔비디아가 지구를 위한 인프라라는 것입니다. 그것이 유럽이든, 아프리카든, 중앙아시아든, 동남아시아든, 라틴 아메리카든, 중동이든, 우리는 글로벌 도달 범위를 가지고 있습니다. 우리가 이곳에 구축하지 않는다면, 전 세계 모든 국가가 자신들의 지역에 그것이 구축되기를 원할 것입니다. 우리의 비즈니스는 AI와 컴퓨팅의 전체 스펙트럼을 다루며 모든 클라우드와 지역에 들어가 있기 때문에 아마도 가장 회복력이 뛰어날 것입니다. 하지만 내년에는 토지, 전력, 그리고 쉘이 도전적인 과제가 될 것입니다.
50 GW의 칩, 35 GW의 전력
브래드 거스트너: 월가에서 들리는 바에 따르면 발표된 칩은 대략 50기가와트 규모인 반면, 온라인으로 들어오는 토지, 전력, 쉘은 35~40기가와트 정도라고 합니다. 그렇다면 그 용량에 어떤 컴퓨팅이 들어맞을지는 미지수입니다.
젠슨 황: 엔비디아의 아키텍처는 가장 생산적입니다: 와트당 가장 많은 토큰을 생성합니다. 전 세계의 전력량이 줄어들면, CEO들은 여전히 매출을 올려야 하기 때문에 그들의 선택은 가장 생산적인 버전으로 향하게 됩니다. 내년에 대한 높은 매출 기대를 반드시 달성해야 합니다. 전력이 제약될 때, 투입하는 컴퓨팅의 품질은 가장 생산적인 컴퓨팅 자원이어야 합니다. 우리는 가장 대여 가능하고(rentable), 대체 가능하며(fungible), 내구성이 뛰어납니다. 자원의 부족은 우리 쪽으로 관심을 이동시키고 있습니다. 우리의 시장 점유율은 이미 매우 높았지만, 모든 이들이 놀랍게도 이러한 이유들로 인해 우리의 시장 점유율은 실제로 증가하고 있습니다.
젠슨 황: 우리는 또한 예전보다 기가와트당 훨씬 더 많은 것을 제공합니다. 우리는 예전에는 GPU 회사였습니다; 그러다 가장 크고 빠르게 성장하는 네트워킹 회사가 되었습니다. 이제 우리는 가장 크고 빠르게 성장하는 CPU 회사 중 하나가 될 것입니다. 우리는 OpenShell과 Sentry를 통해 스토리지, 지식 인프라, 보안을 위한 컴퓨팅에 참여하고 있습니다. 우리가 1기가와트에 제공하는 제품의 가치는 기가와트당 약 180억 달러에서, 200억 달러 대로, 이제는 기가와트당 40억(400억) 달러 이상으로 증가했으며, 그것은 계속해서 올라갈 것입니다. 사람들이 우리의 플랫폼으로 이동하고, 우리가 전 세계의 설비투자에 더 많은 것을 제공하기 때문에 우리는 점유율을 키워나가는 중입니다—우리의 달러 기준 점유율이 증가하고 있습니다. 6년 전 전 세계 설비투자 중 우리의 비율은 한 자릿수였습니다. 현재 CSP들과 함께 우리는 약 40%를 달성하고 있습니다. 우리 비즈니스의 절반을 차지하는 CSP 외의 부문—온프레미스(on-prem)와 네오클라우드들—에서는 설비투자 비율이 아마도 80%일 것입니다. 비즈니스의 절반이 40%, 나머지 절반이 80%이고 둘 다 매년 두 배씩 성장하면서, 전 세계 설비투자에서 차지하는 우리의 비율은 커지고 있습니다.
일론, 콜로서스(Colossus), 그리고 스페이스X
브래드 거스트너: 그 구매자들 중 한 명이 바로 일론입니다. 그가 콜로서스를 구축하기 시작했을 때, 우리는 그가 멤피스에 수십만 개의 호퍼(Hopper)를 세워놓는 것을 보고 깜짝 놀랐습니다. 이제 그는 또 다른 40억 달러를 조달하고 있으며, 아마도 100만 개가 넘는 베라 루빈(Vera Rubin) 칩을 구매할 계획을 세우며 수천 개에서 수백만 개로 이동하고 있습니다. 그는 2027년 말까지 10기가와트를 원하며, 이는 베라 루빈에 수천억 달러가 지출됨을 의미합니다. 스페이스X가 세계에서 가장 큰 AI 하이퍼스케일러가 될 것이라는 점은 기정사실입니까?
젠슨 황: 우리의 차트에서 일론은 예전에는 엔터프라이즈 아래에 있었습니다; 이제 그는 우리의 CSP 세그먼트의 일부입니다. 그들은 거대합니다. 저는 일론과 일하는 것을 좋아합니다. 그는 자신의 AI, 학습 모델, 그리고 모델 배포를 위해 우리의 기술을 사용하고 있습니다. 그록(Grok)은 아주 멋지며, 그록에 대한 수요와 소비는 하늘 높이 치솟고 있습니다. 그리고 물론, 그는 그것을 임대합니다. 이 세 가지를 모두 결합한다는 점에서 그는 꽤 독보적입니다; 구글이 또 다른 예가 될 것입니다. 그는 컴퓨팅과 물리적 구축 사이의 교차점을 사랑하며, 에너지에 대해 그보다 더 잘 아는 사람은 없습니다.
우주 속 데이터 센터
젠슨 황: 우리가 함께 탐구할 특별한 새로운 시장 중 하나는 우주에 데이터 센터를 배치하는 것입니다. 우리의 두 엔지니어링 팀은 우주와 지구상에서 대단히 유용할 수 있는 새로운 유형의 서버, 새로운 유형의 아키텍처를 만들기 위해 긴밀하게 협력하고 있습니다.
브래드 거스트너: 스타십(Starship)이 지난주에 발사되어 첫 궤도 렌데뷰를 가졌고, V3 위성들을 배치했습니다. 2028년이나 2029년까지 스타십을 통해 우주에 상당한 양의 컴퓨팅을 갖게 될 것이라는 확신이 커지고 있습니까?
젠슨 황: 오직 엔비디아 컴퓨팅만 가능합니다. 그 이유를 말씀드리겠습니다: 기술에만 관한 것이 아닙니다. 단위 에너지당 엔비디아의 성능은 세계 최고입니다—와트당 성능 말입니다. 하지만 가장 중요한 것은 엔비디아 컴퓨팅의 투하 자본 수익률(ROI)이 너무나 높아서 우주에 배치하더라도 발사 비용이 그 안에서 차지하는 비중은 적은 비율에 불과하다는 점입니다. 발사 비용이 무시할 수 있는 수준은 아니므로, 저렴한 컴퓨팅을 우주로 쏘아 올리지는 않을 것입니다; 가치가 높은 컴퓨팅을 쏘아 올릴 것입니다. 우리는 컴퓨팅 역사상 가장 가치 높은 컴퓨팅 시스템이며, 덕분에 뛰어난 ROI와 함께 우주로 발사하기에 완벽한 적합성을 가집니다.
브래드 거스트너: 2029년까지 우주에 500메가와트를 확보하게 될까요?
젠슨 황: 그가 직접 말씀드리도록 두겠지만, 베라 루빈을 거기에 집어넣으면 그것을 정당화할 수 있을 것입니다. 수요가 존재하고, 투자 수익률이 너무나 좋으며, 생산성이 훌륭합니다. 그것은 대체 가능합니다: 임대할 고객 없이 우주에 위성을 둔다면 그것은 유휴 상태로 방치되며, 이는 원하지 않는 일입니다. 엔비디아 컴퓨팅은 수많은 임대인들과 함께 완벽하게 대체 가능합니다. 우리는 모든 클로즈드 모델(closed-model) 회사와 일하고, 모든 오픈 모델을 구동하며, 수천 개의 스타트업과 글로벌 기업을 보유하고 있습니다. 그리고 그것은 내구성이 있습니다. 우리는 고객이 8년 전에 우리에게 돈을 지불했고 우리가 여전히 새로운 CUDA 알고리즘으로 소프트웨어를 업데이트하고 있는 세계에서 유일한 하드웨어 회사입니다. 위성이 저 위에 떠 있는 한 우리는 소프트웨어를 계속 업데이트할 것입니다. 그것이 바로 스페이스X를 위한 완벽한 페이로드(payload)로 만들어 줍니다.
AI 매출이 설비투자를 정당화하는가?
브래드 거스트너: 금융 전문가들이 수조 달러의 설비투자가 타당함을 증명(pencil out)하려면 투자 회수를 확인해야 합니다. 올해 모든 랩들의 총 매출을 살펴보면, 프런티어 랩들과 추론 랩들을 합쳐서 대략 2,000억 달러입니다. 수조 달러 규모의 설비투자에 대한 투자 회수 영역에 진입하려면 내년에는 그것이 두 배인 4,000억 달러로, 그 다음 해에는 다시 두 배인 8,000억 달러로 늘어나야 합니다. 클로드 코드는 앤트로픽 매출의 10배 증가로 이어졌습니다. 랩들이 매년 매출을 2~3배씩 계속 키워나갈 수 있을 것이라는 확신은 어느 정도입니까?
젠슨 황: 사람들은 무슨 일이 일어나고 있는지 오해하고 있습니다. 엔비디아는 오늘날 전 세계 AI 인프라 매출 점유율의 80%를 대략 대변합니다. 엔비디아 컴퓨팅에는 세 가지 큰 세그먼트가 있습니다. 첫 번째 세그먼트는 베이스라인 컴퓨팅입니다: 데이터 처리, 분자 역학, 물리 시뮬레이션, 핵융합 및 핵분열 시뮬레이션, 양자 화학, 양자 물리학, 컴퓨터 그래픽스. 전통적인 머신러닝, 사기 탐지를 위해 비자(Visa)와 마스터카드(Mastercard)에서 쓰이는 XGBoost, 추천 시스템—딥러닝이나 에이전틱 시스템이 아닌 이 모든 전통적인 컴퓨팅을 합치면 우리 비즈니스의 3분의 1 정도를 차지하며, 매년 30%에서 40%씩 성장하고 있습니다. 어떠한 AI 랩이 없더라도 엔비디아는 꽤 큰 회사입니다.
젠슨 황: 두 번째 부분은 AI 랩들입니다. 사람들은 두 개의 랩만 보지만, 우리는 그 모든 랩들과 일하고 있습니다. 메타 뮤즈(Meta Muse)가 엄청나게 잘하고 있으며, 대다수가 엔비디아 위에서 돌아가고 있습니다; 그 전년도만 해도 추천 시스템이었는데 이제는 메타 뮤즈로 엄청난 성과를 내고 있습니다. 그록은 3년 전에는 존재하지도 않았습니다. 우리는 예전에 제미나이(Gemini)를 구동하지 않았지만, 지금은 제미나이를 구동합니다. 올해부터 우리는 앤트로픽과 일하기 시작했습니다. 5개 또는 6개의 랩이 훌륭하게 성과를 내고 있는 것을 보는데, 이는 우리 비즈니스의 3분의 1에는 못 미치지만 대략 25%에서 30%의 컴퓨팅을 대변합니다.
젠슨 황: 나머지 3분의 1은—우리가 컴퓨팅 플랫폼 전환의 초입에 있기 때문에—수많은 새로운 스타트업들입니다. 노아 인스팅트(Noah Instinct)가 잘하고 있고, 피지컬 AI, 생물학적 AI, 재료과학 AI, 그리고 제프 베조스의 새로운 회사인 프로메테우스(Prometheus)도 있습니다. 산업 전반의 수천 개 기업이 엔비디아 컴퓨팅을 임대하고 있습니다. 우리 비즈니스의 이 3분의 1은 차세대를 위한 클라우드 컴퓨팅입니다. 우리는 이 구축의 초기 국면에 있으며, 단 몇 개의 기업만 인지하고 그들만이 인프라에 자금을 대고 있다고 생각하는 것은 큰 실수입니다.
오픈 모델 대 클로즈드 모델
젠슨 황: 저는 오픈 모델이 새로운 기회를 열어주기 때문에 오픈 모델의 열렬한 옹호자였습니다. 이 모든 스타트업 기업들을 살펴보면 80%가 오픈 모델을 사용합니다. 그들은 프런티어 랩들과 경쟁하기 위해 그것을 사용하는 것이 아니라, 피지컬 AI, 제조, 또는 헬스케어 분야에서 기회를 열기 위해 사용합니다. 그들은 네모트론(Nemotron) 같은 오픈 모델을 가져와 자신들의 도메인을 위한 초지능으로 커스터마이징합니다. 클로즈드 랩들은 인공일반지능(AGI)을 제공하고, 버티컬 기업들은 독점 데이터를 활용해 특정 도메인을 위한 초지능을 달성합니다.
브래드 거스트너: 1기가와트의 컴퓨팅을 구축하면 반대쪽 끝에서 40놀러(400억 달러)가 나옵니다. 내년에 40기가와트가 온라인으로 들어온다면, 선형적으로 외삽(extrapolate)할 경우 1조 6,000억 달러의 매출을 암시하게 됩니다. 어느 시점에 공급이 수요를 초과하여 버블이 터지고 자금 조달이 정체될까 봐 사람들은 긴장합니다.
젠슨 황: 제1원리로 쪼개서 생각해 봅시다. 사람들이 랩들로부터 외삽하려고 시도하는 1,000억 달러나 1,250억 달러의 ARR(연간 반복 매출)은 구축의 일부분에 불과합니다. 사람들이 계속해서 온라인 쇼핑을 할 것인가요? 구축의 그 3분의 1은 논쟁의 여지도 없습니다. 몇 년 전에 저는 이 10년이 끝날 무렵 인프라 구축 규모가 연간 3조 달러에서 4조 달러 사이—4조 달러에 더 가까울 것이라고 말했습니다. 그중 1조 5,000억 달러가 컴퓨팅이라면, AI가 시작되기 전에도 그것이 500억 달러였다는 점을 기억하십시오. 6년에서 8년에 걸쳐 세계가 더 많은 디지털 컴퓨팅을 소비하기 때문에 그것이 1조 5,000억 달러로 성장하는 것입니다.
젠슨 황: 게다가 무어의 법률은 끝났습니다. 같은 가격에 두 배 많은 트랜지스터를 얻기 위해 1년을 기다리던 시절이 있었습니다. 이제 두 배 많은 트랜지스터를 원한다면 두 배의 대가를 지불해야 합니다. 세계가 어떤 컴퓨팅 용량을 원하든, 무어의 법률의 종말을 설명하기 위해서라도 우리는 X-팩터를 적용해야 합니다. AI가 없더라도 반도체 산업은 이미 세계에서 가장 큰 산업이 되는 길에 있었습니다. 게다가 새로운 스타트업들이 가속화하고 있습니다. 결론은 다음과 같습니다: 인프라를 정당화하기 위해 랩들 중 어느 곳의 매출을 수조 달러 규모로 외삽할 필요가 전혀 없다는 것입니다.
두 개의 랩에 지나친 압박이 가해지고 있다
브래드 거스트너: OpenAI의 매출이 700억 달러인지 500억 달러인지를 두고 잡음이 있었고, 구축 비용을 지불할 돈이 없을 것이라는 공포에 인프라 기업들이 후퇴하는 것을 보았습니다. 당신의 요점은 내년 40기가와트에 걸쳐 3분의 1은 일반 컴퓨팅 교체이고, 3분의 1은 네오클라우드, 소버린(sovereign), 엔터프라이즈, 스타트업이며, 나머지 3분의 1은 여러 랩들에 걸쳐 있다는 것입니다.
젠슨 황: 우리는 두 개의 랩에 너무나 많은 압박을 가하고 있습니다. 그들은 역사상 가장 중요한 기술 기업 중 두 곳이 되겠지만, 구축이 타당성을 가지려면 매출이 1조 달러 근처에 갈 필요도 없습니다. 한편 산업은 수조 달러 규모의 컴퓨팅 인프라를 구축해야 합니다. 그런데 이걸 뭐라고 부르죠? 말린 자두? 감초, 소금, 설탕, 계피가 살짝 섞여서 톡 쏘는 맛이 있네요.
브래드 거스트너: 내년 엔비디아 칩에 대한 수요는 100%를 훨씬 상회합니다. 당신은 공급 제약 때문에 70%의 매출 성장을 가이드하셨습니다. 공급망과 협력하여 더 나은 결과를 내기 위해 18개월이 있다고 하셨죠. 주문 장부(order book)는 계속해서 늘어나고 있습니까?
AI 수급 동학
젠슨 황: 우리는 거대한 주문 장부를 가지고 있었습니다: 모든 CSP, NCP, OEM, 스타트업, 그리고 대기업들이 이미 1~2년 치 전망에 기반해 주문을 넣어둔 상태였습니다. 제가 그들이 원하는 것보다 훨씬 적게 할당하고 있었기 때문에, 만약 제가 가진 물량을 대중에게 공개적으로 밝히지 않았다면 모든 사람들이 자신이 부당한 대우(shortchanged)를 받고 있는지 둔갑하여 짐작하고 있었을 것입니다. 그것은 사람들을 실망시키는 대화를 다루는 저만의 방식이었습니다. 거의 모든 고객이 우리가 더 많이 배달할 수 있다면 더 많이 살 것입니다. 그 이후로 우리는 매주 그리고 매일 새로운 주문을 받고 있습니다.
젠슨 황: 우리는 더 많은 공급을 받고 있지만, 토지, 전력, 쉘 같은 다운스트림 제약들이 배포를 제한합니다. 몇 주 전에 우리는 호주에서 2기가와트를 발표했습니다—그건 대략 800억 달러 규모의 기회입니다. 유럽에서는 Yondr 및 기타 파트너들과 함께 더 많은 파트너십을 열어가고 있습니다. 엔비디아는 CoreWeave나 Nebius 같은 네오클라우드에 전체 풀스택 AI 인프라를 제공하기 때문에, 다른 누구도 할 수 없는 장소에서 파트너들과 함께 구축할 수 있습니다. 업스트림 측면에서는 패키징과 기판(substrates)에서 중요한 제약이 여전히 남아 있습니다. 기판은 더 많은 칩과 함께 점점 더 커지고 있으며, 더 많은 재료 중량을 요구합니다. 열계수(thermal coefficients)와 적층으로 인해 정밀 규모에서 휨(warpage)과 제조 결함을 관리하기가 어렵습니다. 실리콘 포토닉스 또한 공급에 제약을 받고 있습니다. 매주 공급을 늘리고 있지만 주문 장부는 계속해서 올라가고 있습니다. 몇 년 동안은 그 격차를 좁히기가 어려울 것입니다.
월스트리트 컨센서스 검토
브래드 거스트너: 1년 전 엔비디아의 성장에 대한 컨센서스는 수백 퍼센트 어긋나 있었습니다. 1년 만에 컨센서스 전망은 100%에서 200% 상향 조정되었지만, 주가는 고작 20% 올랐습니다. 당신은 매출과 잉여 현금 흐름 전망을 두 배로 늘렸고, 주가는 이익의 13~14배에 거래되고 있습니다. 시장이 놓치고 있는 것은 무엇입니까?
젠슨 황: 우리 규모의 회사가 점유율을 얻고 있다는 사실 자체가 우리의 회복력과 규모의 경제(scale advantage)를 말해줍니다. 우리의 경쟁 해자는 커지고 있습니다.
베라 루빈 울트라 주문
젠슨 황: 베라 루빈 울트라(Vera Rubin Ultra) 줄을 서고 싶다면, 실물을 보지 못한 상태(sight unseen)에서 주문을 넣어야 하는 시점에 가까워지고 있습니다. 어떻게 그것이 좋을 것이라고 아십니까? 엔비디아(Nvidia)가 그것을 만들고, 베라 루빈이 훌륭하며, 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)이 훌륭했기 때문입니다. 워크로드는 너무나 복잡해서 단 하나의 벤치마크만 측정할 수 없습니다; 500억 달러짜리 시스템은 수십 개의 기술이 함께 작동해야 합니다. 실물을 보지 못한 상태에서, 500억 달러짜리 주문을 누구에게 넣을 수 있겠습니까? 우리는 말 그대로 유일합니다. 1억 달러짜리 구매 주문이었을 때는 눈앞의 칩을 벤치마킹할 수 있었습니다. 500억 달러짜리 시스템을 어떻게 벤치마킹합니까? 거대한 데이터 센터와 그것을 개조하는 데 몇 년이 걸릴 것입니다. 이제는 이러한 시스템을 벤치마킹조차 할 수 없습니다.
젠슨 황: 이것은 정확히 TSMC와 같습니다. 우리는 TSMC에 우리 사업의 100%를 맡깁니다. 왜냐하면 그들은 실리콘 포토닉스부터 로직, 메모리, 그리고 첨단 패키징에 이르기까지 다음 트랜지스터 노드가 우수할 것이며, 용량과 민첩성, 그리고 다양한 공정 기술을 가질 것임을 알고 5년 앞을 내다보고 계획을 세울 수 있는 유일한 회사이기 때문입니다. 그들의 10분의 1 크기인 회사와 어떻게 그렇게 하겠습니까? 불가능합니다. 엔비디아는 지구를 위한 인프라 기업이 되었습니다.
젠슨 황: 우리는 모든 것을 구동합니다. 초기 GPT 모델부터 FlashAttention, NVLink 72 모델 병렬화, 그리고 현대적인 하이브리드 SSM-트랜스포머 디퓨전 모델에 이르기까지 이 모든 것이 CUDA 위에서 실행됩니다. 워크로드가 사전 학습, 사후 학습, 혹은 에이전틱 추론으로 이동하든 우리는 그것을 모두 구동합니다. 500억 달러짜리 데이터 센터를 구축한다면, 엔비디아 컴퓨팅이 워크로드, 모델, 고객 전반에 걸쳐 대체 가능하다는 것을 알게 됩니다. 용량을 전대(sublease)해야 한다면 사방에 임대인들이 널려 있습니다.
글로벌 도달 범위: 유럽, 일본, 그리고 그 너머
젠슨 황: OpenAI나 Anthropic이 유럽, 인도, 일본, 한국에 순식간에 서비스를 제공하고 싶어 한다면 우리의 인프라는 이미 거기에 있습니다. 범용 아키텍처에 1,000억 달러의 베팅을 하는 것은 리스크를 낮춰줍니다. 특화(specialization)는 대체 가능성과 내구성의 적입니다. 탁월한 성능을 증명하는 것은 대체 가능성과 내구성을 낳고, 이는 대여 가능성, 생산성, 자금 조달 가능성(financeability), 그리고 최저 총소유비용(TCO)으로 이어집니다.
브래드 거스트너: 당신은 역사적인 규모의 자사주 매입을 진행하고 있으며, 2년 이내에 회사 지분의 최대 10%에 달할 수 있습니다. 골드만(Goldman)에서 당신은 엔비디아를 애플의 자본 환원 전환을 연상시키는 최초의 "성장-가치(growth-value)" 기업이라고 불렀습니다. 당신은 또한 소프트웨어 라이선싱과 매출 공유라는 두 가지 새로운 비즈니스 모델을 탐구하고 있습니다.
젠슨 황: 한 가지 비즈니스 모델은 소프트웨어 라이선싱입니다. 자신들의 스택을 운영하는 CSP들에게는 그들이 수정하는 오픈소스 소프트웨어를 제공합니다. 하지만 대부분의 엔터프라이즈는 복잡한 AI 팩토리를 유지할 소프트웨어 부서를 가지고 있지 않습니다; 그들은 그것을 안전하고 유지보수하기 위해 우리에게 SLA(서비스 수준 계약)를 요구합니다. 수백만 개의 엔터프라이즈 GPU에 걸쳐 GPU당 연간 수천 달러의 비용으로, 소프트웨어 라이선싱은 매우 큰 비즈니스가 될 것입니다. 둘째, 풀스택 인프라, 생태계 오프테이크(offtake), 그리고 투자 지원을 제공하는 네오클라우드의 경우, 우리는 매출 공유에 참여할 수 있습니다. 우리는 클라우드 제공업체로서 직접 운영하지 않고도 초기 하드웨어 판매와 다년간의 매출 공유로부터 경제적 수익을 얻습니다. 이 두 가지 성장 벡터(vectors)는 하드웨어 판매와는 무관하게 우리의 설치 기반(installed base)과 생태계를 활용합니다.
브래드 거스트너: 워런 버핏(Warren Buffett)은 역사적으로 기업들이 가치를 파괴하는 프로젝트에 돈을 쓰기 위해 잉여 현금 흐름을 창출한다는 이유로 기술주를 멀리했습니다. 당신은 기하급수적으로 성장하는 동시에 잉여 현금 흐름의 50%~60% 이상을 자사주 매입에 지출하고 있습니다.
젠슨 황: 고품질 생태계 기업들에 대한 우리의 벤처 투자는 기술 흐름을 볼 수 있기 때문에 정보에 기반해 잘 이루어지지만, 전체 현금 창출에서 차지하는 비중으로서 외부 투자는 급격히 감소할 것입니다. OpenAI나 Anthropic 같은 프런티어 기회는 다시 오지 않을 것이며, 우리의 현금 흐름은 빠르게 성장하고 있습니다.
브래드 거스트너: 당신은 이전에 2~3년의 가시성을 가지고 있었습니다. 2029년이나 2030년을 내다볼 때, 이 10년의 말레이 무렵에는 연간 4조 달러의 지출이 이루어지고, 시간이 지남에 따라 연간 인프라 리프레시(refreshes)가 10조 달러를 향해 나아갈 것으로 보고 계십니다.
젠슨 황: 글로벌 대공황이 오지 않는 한, 검색 기반 컴퓨팅에서 생성형 AI로 전환하기 위해 세계는 엄청난 양의 엔비디아 컴퓨팅을 소비해야 합니다. 장기적으로 연간 용량 구축과 리프레시가 전 세계적으로 10조 달러 안팎으로 실행된다 하더라도 저는 놀라지 않을 것입니다.
브래드 거스트너: 전 세계 GDP 중 50조 달러가 지식 노동에 묶여 있고 우리가 5년 동안 20%의 생산성 향상을 얻는다면, 그것은 10조 달러의 증분 경제 활동을 창출하며, 그중 절반을 설비투자에 지출하는 것을 정당화합니다.
앞으로의 10년: 99.99% 확신
브래드 거스트너: 12개월 전에 비해 오늘 이 자리에 앉아 계신 지금, 5년 뒤 세상이 이러한 투자 덕분에 훨씬 더 나은 곳에 가 있을 것이라는 점에 대해 더 확신하십니까?
젠슨 황: 저는 99.99% 확신합니다—좋은 친구를 기리기 위해, 0이나 100을 사용하지 않고 말입니다—너무나 많은 사람들이 결과가 잘 나오기를 깊이 신경 쓰고 있으며, 우리가 책임감 있고 낙관적인 방식으로 거기에 도달하도록 우리의 역량, 지성, 자원을 쏟아부을 것이기 때문입니다. 대중의 눈에 띄지 않는 많은 연구원과 엔지니어들이 독자적으로 놀라운 일들을 해내고 있습니다. 똑똑한 사람들은 똑똑한 일을 합니다. 우리가 걱정하고 우려를 표명하는 것은 좋지만, 세상의 종말을 예측해서는 안 됩니다. 그것은 인간의 역량을 과소평가하는 것입니다. 모든 사람이 좋은 결과를 원조하는 조건을 조성할 때 우리는 진전을 이룹니다. 우리는 함께 거기에 도달할 것이라고 저는 99.99% 확신합니다.
브래드 거스트너: 우리는 쉽게 멈출 수 있지만, 오늘 멈춘다면 더 나은 세상이라는 기회를 잃게 됩니다. 감사합니다, 젠슨.
젠슨 황: 감사합니다, 브래드.