THE THINKING MACHINE

[류재훈]

THE THINKING MACHINE

   엔비디아의 첫 번째 칩 아키텍처는 수학자 ‘브레즈 파스칼’의 이름을 따서 파스칼로 명명되었다. 8개의 칩으로 배열은 GDX-1의 중심으로 이뤄졌다. 무게는 61kg, 가격 12.9만 달러, 전력 소비량은 빨래 건조기와 맞먹었다. 이 GDX-1을 최초로 선물을 받은 사람은 일론 머스크였다. 젠슨은 유려한 필체로 “일론과 오픈AI팀에게! 컴퓨팅과 인류의 미래를 위해, 세계 최초의 DGX-1을 여러분께 바칩니다.” 다음은 스탠퍼드 대학교 ‘페리페이’ 연구실에 전달했다. 이제 컴퓨터는 뒤집게 와 손도끼를 구별할 수 있게 되었다. 기계가 인간을 넘어서는 시대가 된 것이다. 이 칩은 암호 화폐 채굴에 최적화된 칩이다. 무차별 계산을 통해 암호 화폐 채굴에 사용된 것이다. 비트코인은 2017년 1천 달러에서, 중반에는 투기 열풍으로 변하여 채굴에서 발생하는 열이 지붕의 눈을 녹일 정도였다. 엔비디아의 주가도 비트코인과 나란히 움직였다.

AI 시대는 엔비디아 없이는 불가능하다. 일반인에 엔비디아가 만드는 제품이 무엇인지 물으면, 뭔지 모른다고 답한다. 좀 아는 사람조차 비디오 게임의 “그래픽 카트”라고 답한다. 혹자는 “암호 화폐 채굴 장비”라고 답한다. 그러나 엔비디아는 AI 기업이다. AI는 조용히 있지만 모든 곳에 스며들고 있다. 사람의 얼굴을 인식하고 알고리즘을 상품으로 추천하며 소셜미디어 리드를 구성하고 휴대전화의 음성 품질을 개선하는 등 일상의 많은 부분을 담당하게 되었다.

‘야콥 우수코라이트’는 컴퓨터 언어학이라는 분야를 위해 태어난 사람이다. ‘야곱’과 ‘일이야’는 구글의 ‘아사시 바스나와’와 팀을 꾸렸고 세 사람은 셀프 어탠션 메커니즘을 기반으로 영어-독일어 번역기를 개발했다. 젠슨 황의 관심사는 규모였다. 그는 AI를 창발적인 기계 초지능으로 보지 않았고 생물학에 비유하는 것에도 무관심했다. 그에게 AI는 소프트웨어이고, 엔비디아가 판매하는 하드웨어에서 실행되는 프로그램일 뿐이다. 엔비디아의 속도 처리는 25배 향상되었어 그래픽 카드가 1주일 걸렸던 알렉스 넷 훈련이 신형 컴퓨터 DGX-2에서 단 18분 만에 완료되었다.

엔비디아가 성공한 원인은 회로의 성능이 또 뛰어나서가 아니었다. 핵심은 소프트웨어였다. 더 이상 성능 향상을 위해 트랜지스터를 더 많이 집적하는 고전적인 방법이 통하지 않았다. 무어의 법칙은 이미 끝난 상태였다. 나머지 성능 향상은 ‘빌 댈리’, ‘이안 벅’, 그리고 엔비디아 과학자들이 수학적 마법을 이행해 행렬 곱셈을 가속한 덕분이었다. 2022년까지 10년 동안 엔비디아는 단일 칩의 AI 추론 성능을 1,000배나 향상했다.

오픈AI는 2020년에 GPT-3를 공개했다. 이 모델은 1테라바이트 이상의 텍스트 데이터, 즉 1,000억 단어에 해당하는 방대한 데이터를 학습했다. 그 학습 데이터의 세부 사항은 비밀 유지 서약서의 두터운 장벽 속에 숨겨져 있다. 학생들은 챗GPT를 이용해 에세이를 쓸 수 있다는 사실을 깨달았고, 숙제라는 건 사실상 사라졌다. 변호사들은 법률문제를 요약하는 데 사용했고, 구직자들은 자기소개서를 작성할 때 활용했으며, 시민은 시의회에 교통표지판을 설치해 달라는 요청서를 작성하는 데 사용했다. 이것은 진짜 마법이었다. 오픈AI는 GPT-4를 학습시키는 데 1억 달러 이상을 투자했다. 이 모델은 여러 개의 신경망이 각각 다른 역할을 맡도록 설계되었다. GPT-4가 대학 학기 말 리포트 5,000단어짜리를 작성하는 데 10달러밖에 들지 않는다는 뜻이다. 대학생을 고용하는 것보다 저렴했다. 월 20달러의 요금제에 구독자는 200만 명으로 늘어났다.

섬뜩한 사례는 AI 음성 복제 기술을 이용해, 도널드 트럼프와 조 바이든을 서로 싸우는 ‘오버워치’ 팀원으로 풍자한 사례가 있었다. 일부 사기꾼들은 가족이 납치된 것처럼 꾸며 사람들을 속였다. 홍콩에서는 자금 담당 직원이 전화회의에 참여한 동료들이 모두 ‘딥페이크 클론’임을 알아차리고 못 하고, 그 회사 자금 2,500만 달러를 사기당한 사건도 있었다. 주식시장은 전례 없는 생산성을 기대하며 급등했다. AI 생산자들은 상을 받기 시작했고, 2024년에 노벨 화학상을 받았고, 같은 해에 ‘제프리 힌턴’은 노벨 물리학상을 받았다. 젠슨 황은 미국 국립 공학 아카데미 회원으로 선출되었는데, 사람들이 이를 두고 ‘너무 늦게 주어진 영예’라고 평가했다. 엔비디아는 AI가 칩 시장의 90%를 장악했고, 이에 따라 월스트리트에서 높은 관심의 대상이 되었다. 이어서 ‘다이엔’을 보여줬다. 초현실적 디지털 아바타인 ‘아이엔’은 5개 국어를 구사했다. ‘다이엔’은 현실적이지만 불안전함이다. 콧등에 블랙헤드가 있고, 윗입술에는 솜털이 나고, 진짜 인간이 아니라는 단서는 그녀의 눈동자 흰자에 나타나는 반짝임이다. 다이엔은 인공지능 AI다.

AI가 언젠가 사람을 죽일 수도 있을까요? 묻자 ‘브라이언 카잔자로’가 답했다. “전기도 매년 사람을 죽이잖아요.” 언제가 AI가 자아를 가지게 되지 않을까? 젠슨 황은 이렇게 답했다. “생명체가 되려면 의식이 있어야 하죠. 자기의식에 대한 어떤 인식이 있어야 한다고요, 맞죠? 그러니까, 아니에요. 그런 일이 어떻게 가능한지 모르겠어요.” AI는 우리와 제로섬 게일을 하고 싶어 하지 않을 겁니다. 왜냐하면 이 우주에는 할 일이 훨씬 많기 때문이죠. 예로 “AI가 거대한 데이터센터를 짓고 싶어 한다고 가정해 보죠. AI가 인간이 사는 곳에 그걸 짓고 하진 않을 거예요. 오히려 다른 곳, 어쩌면 지하에 짓고 싶어 할 겁니다. 지하에 얼마나 많은 공간이 있는지 아세요?“

일반적인 구글 검색 한 번에 약 0, 33와트시 시의 전력이 필요했다. 생성형 AI 기능을 활성화하려면, 같은 구글 검색에 필요한 전력이 그보다 10배 정도로 많아졌다. 이는 전구 하나를 20분 정도 컬 수 있는 전력이다. GPT에 5,000단어짜리 리포트를 만들어 달라고 요청하면, 전자레인지 한 시간 동안 돌릴 수 있는 양의 전기를 사용해야 한다. 생성형 AI 붐에 대응하려면 10년 이내에 미국의 원자력 발전 용량을 2배로 늘려야 할 것으로 나타났다. 2021년 노벨 물리학상을 받은 ‘마나베 슈쿠로’는 대기 중에 있는 극소량의 이산화탄소가 열을 가둔다는 사실을 밝혀냈는데, 이건 무게 70톤짜리 IBM 컴퓨터를 사용해 원시적 지구온난화를 시뮬레이션해 만든 결과다. 또 지구가 따뜻해지면서 상층대기가 냉각되고, 열이 지표면 근처에 갇히면서 대기층이 팬케이크처럼 압축되리라 예측했다. 2020년대부터 실제로 하늘이 내려앉기 시작했다. 대규모 하이퍼스케일 데이터센터들의 연간 전력 요구량은 기가와트 단위에 이른다. 이는 원자력 발전소 한 기의 총량과 맞먹으며, 미니애폴리스 도시 전체를 가동할 수 있는 양의 규모이다.

중국이 대만 TSMC의 공장을 점령해 직접 마이크로칩을 생산하려고 할 수 있지 않을까. 이 가능성은 이라크가 쿠웨이트를 점령해 유전을 차지하는 것과는 다르다. 기계들은 정밀하고 취약하다. 원자 하나의 정밀도까지 요구된다. 공장 옆에 미사일이 폭발하면 어떤 일이 일어날까요? 그것은 관리자가 원격으로 소프트웨어를 비활성화시켜 기계를 벽돌처럼 쓸모없는 상태로 만들 수 있다고 필자는 주장한다.

2025.07.24.

생각하는 기계-3rd

스티븐 위트 지음

백우진 옮김

BHK 간행