0310 젠슨황, 경주 에이팩 특별 연설 전문 및 해설

[태이자 이재운1045]

0310 젠슨 황이 그리는 우리 시대의 미래

ㅡ AI의 미래, 인류의 미래

0310 젠슨 황은 대만에서 태어나 인터넷 게임보드 지포스를 만든 인물이다.

- 한국 도시마다 설치된 대형 PC방들에는 젊은이들이 모여 온라인 게임에 열중했다. 일반 PC로는 동영상으로 돌아가는 게임을 할 수 없고, 그러기 위해 엔비디아가 게임용 가속기인 그래픽카드를 개발하는데, 0350 시절인 1999년 10월에 출시된 지포스 256을 시작으로 현재까지 쓰인다. 말하자면 게임 왕국인 우리나라, 그리고 전세계 온라인 게임 이용자들은 거의 다 지포스를 써왔다. 2009년 1월부터는 노트북으로도 게임을 할 수 있는 지포스가 나왔다.  

- 지포스 RTX4090. 현존하는 최고의 그래픽카드다. 노트북에도 들어간다. 초기 출고가는 1599달러인데, 한 개에 무려 400만원 정도 나가기도 한다. 가격 변동이 매우 심하다. 메모리 속도 21Gbps, 메모리 대역폭(처리 능력) 1008GB/s다. 여기에 들어가는 GDDR6X 메모리는 미국 마이크론이 만든다. 한편 삼성과 SK는 마이크론 D램보다 뛰어난 GDDR7을 개발 중이다. 다만 AI 가속에는 쓸 수가 없어 하이닉스의 HBM이 나오고, 이 HBM을 이용한 GPU, 블랙웰이 등장한 것이다. 이제 삼성전자도 HBM을 만들면서 AI 시대를 이끄는 고성능칩의 대명사가 되었다. 또한 AMD에서는, 미중 무역전쟁을 고려하여 삼성전자가 독점생산하는 GDDR 제품을 이용한 중국 수출용 AI칩을 만들고 있다.

엔비디아 사업 초기, 우리나라 용산전자상가가 젠슨황의 주요 일터였다. 그런 그가 오늘날 기술혁신의 정점에 서 있다. 그가 만든 GPU가 아니었으면 오늘날의 챗GPT나 제미나이나 그록 같은 혁신 AI는 아직 나오지 않았을 것이다. DDR로는 그 수준을 따라갈 수가 없다.

이처럼 젠슨황이 만든 GPU, 그리고 블랙웰은 지금 전세계 인텔리전스 시장을 사이클론처럼 몰아붙이고 있다.

젠슨황은 누가 봐도 진공관을 만든 0955 존 플레밍처럼 인텔리전스 시장, 즉 계산과 예측 시장의 주인공이다. 또 진공관을 대체하는 트랜지스터를 발명하고, 이어 트랜지스터 두 개를 합치는 기술로 인텔리전스 시장을 휩쓴 1010 윌리엄 쇼클리처럼 중요한 인물이다. 또 인텔을 세운 0460 고든 무어와 0360 로버트 노이스는, 이 트랜지스터 2만 9000개로 구성한 인텔8088을 만들고, 이 칩이 IBM PC의 CPU로 채택되면서 이후 PC 시장을 지배하면서 세상에 툭 튀어나온 영웅들이다. 인텔8088이 만든 세상의 변화, 그리고 인텔리전스의 폭발은 어마어마했다. 또한 비슷한 시기에 0710 스티브 잡스가 인류 최초의 PC인 애플컴퓨터를 생산하고, 이어 아무 데서나 인터넷을 이용하여 인텔리전스에 접근할 수 있는 아이폰을 내놓으면서 가장 유명한 혁신가 반열에 올랐다.

그런 끝에 0310 젠슨 황의 GPU가 인텔리전스 시장의 주요 도구가 되면서 0120 샘 올트먼이 이 GPU를 이용한 AI 챗GPT를 만들면서 세상은 크게 뒤집혔다. 인류 역사에서 가장 큰 인텔리전스 전환점이 된 것이다.

지금은 테슬라의 그록, 구글이 제미나이 등 숱한 AI 인텔리전스 제품이 나왔지만 그 근본에는 바로 0310 젠슨황의 GPU가 있다.

지금 이 순간 인텔리전스 시장의 주인공은 젠슨황임이 틀림없다. 그가 만든 GPU, GPU의 30배 성능, 25배의 에너지 효율을 보이는 블랙웰은 이 시대의 진정한 산업혁명이라고 할 수 있다. 또한 그가 만들고 있는 ‘Grace Blackwell(GB200)’은 블랙웰보다 30배 이상의 성능을 목표로 하는데, 이는 모든 것을 뛰어넘는 수퍼컴 그 자체로서, 이는 산업혁명이라는 말로는 표현할 수 없는 천지개벽(天地開闢) 또는 경천동지(驚天動地) 정도의 기술 충격을 가져올 것이다.

다만 GPU 시대는 양자컴퓨터가 실용화되는 시점에서 벼락을 맞는 듯한 충격을 받을 수는 있다. 이건 가정이며, 언제일지 알 수 없으며, 누구에 의해 일어날지 예측이 안되는 것이지만, 실용 양자컴이 나오는 순간 모든 수퍼컴과 GPU도 무색해질 수 있다.

이런 의미에서 아래의 젠슨 황 연설문을 씹어먹듯이 읽기 바란다. 1120 토머스 제퍼슨이 쓴 미국의 독립선언문, 0230 최남선이 쓴 한국의 기미 독립선언서, G06 스티븐 랭턴(Stephen Langton)이 써서 입헌주의 시대를 연 영국의 마그나카르타(대헌장), 민주주의의 이상을 정확하게 정의한 0510 에비이브러험 링컨의 게티즈버그 연설, 프랑스혁명 뒤에 나온 인간과 시민의 권리 선언, 20세기를 뒤흔들고 오늘날 한국 민주당을 점령한 0220 칼 마르크스의 공산당선언처럼 인류사의 한 장을 여는 선언문이나 다름 없다.

먼저 0310 젠슨황의 바이오클락을 연구해보자.

바이오코드 0310은 새로운 시작을 하는 사람이고, 새로운 씨앗을 뿌리는 사람이고, 새로운 세계를 여는 사람이다. 즉 봄을 상징한다. 그런데 이 봄을 여름으로 돌려 성장시키고, 가을로 돌려 잘 익게 하고, 겨울로 돌려 풍성하게 거둬야 하는데, 젠슨 황에게 그런 능력은 보이지 않는다. 즉 0310의 단점은 여름이 없고, 가을이 없고, 겨울이 없다는 것이다. G05, G06, G07로 이어지는 2025년, 2026년, 2027년 사이에 어쩌면 여름 코드를 가진 혁신가가 나와 엔비디아를 뛰어넘는 AI 가속기를 만들어낼 것이며, 그 다음에는 G08, G09, G10이 나와 또 한 번 혁신할 것이다. 그렇다고 엔비디아가 망한다는 뜻은 아니며, 여전히 실력자로 존재할 것이다. 마치 애플이 0155 팀 쿡 때문에 AI 경쟁에서 뒤떨어졌지만 여전히 매출은 유지하고 있는 것처럼.

어느 누구도 모든 시대를 다 독점하지는 못한다. 0710으로서 0420 시절인 1976년 4월에 최초로 애플컴퓨터를 시연하고, 0435 시절인 7월에 실제 판매를 시작했다. 그리고 1년 뒤인 G05 시절에 마침내 세상을 뒤집는 애플2가 출시되면서 애플사는 세상을 놀라게 했다. 그로부터 G06, G07 시기는 그의 인생에서 가장 빛나는 시기가 되었다.

하지만 누구도, 그 누구도 오랜 시간 왕좌에 앉아 있을 수는 없다. 단 한 사람의 예외도 없다.

예를 들어 0310 존 스컬리는 펩시콜라 부회장으로 있던 중에 0710 스티브 잡스의 권유로 애플 CEO를 맡는다. 하지만 존 스컬리는 이후 주주들의 압박으로 스티브 잡스를 해고하는 진영에 서서 막상 자기를 불러준 스티브 잡스를 배신한다. 물론 잡스가 해고된 1985년은 G01 시절이다. 잡스에게 매우 스트레스가 많고 두뇌 판단 기능이 떨어지는 해다.

이에 비해 0310 존 스컬리 1985년이 힘이 나는 해다. 0310을 밀어주는 G01의 해니 좀 우쭐할 수도 있고, 이 문제를 가벼이 여길 수도 있다.

0310 존 스컬리는 먼 미래를 위해 씨앗을 뿌리고, 거름을 주는 정도다. 펩시콜라가 그에게 맞는 회사다. 그러나 어떤 회사의 여름, 가을, 겨울을 지휘할 수 있는 능력을 가진 인물이 아니다.

0310 존 스컬리는 머리는 엄청나게 좋았는데 남 앞에 서거나 특히 군중 앞에 서는 것을 무서워했다고 한다. 스티브 잡스를 애플에서 내보낸 뒤에도 그는 혁신을 주도하지 못하던 그는 결국 G09 시절인 1993년에 회사를 떠나고 만다. 떠나야 할 때 떠난 것이다.

0310에는 코로나 유행 중에 의협회장을 맡았던 임현택이 있는데, 숱한 코미디 짓을 하다가 쫓겨나다시피 물러났다. 그의 너줄한 헛소리는 당시 온 뉴스에 도배되어 의사도 저렇게 무식할 수 있느냐는 여론까지 나왔다. 그는 완전히 잊혀졌다.

1050 영조 이금에게 대들다 뒤주에 갇혀 죽은 사도세자 이선도 0310이다. 그냥 떠도는 말을 듣고는 아버지인 왕에게 마구 덤비다가 그렇게 죽었다.

또 0310 장사우청은 중국 출신 최고의 반도체 전문가로 노벨물리학상 수상이 거의 확실하다는 말이 나올만큼 이 분야 실력자였다. 하지만 그는 미중 반도체 전쟁이 벌어진 1055 시절인 2018년 12월 1일에 자살했다. 봄 코드는 가을 시기를 안전하게 넘기는 면역을 가져야만 한다.

이처럼 0310의 장점과 단점을 가려 젠슨 황이 앞으로 어떻게 나아갈지 계산하고 예측하는 것도 수퍼컴이나 양자역학 만큼이나 중요한 일이다.

어쨌든 지금은 그의 시간이므로 이 시대를 보는 0310의 눈을 빌려보자.

0310 젠슨황 엔비디아 창업자 겸 CEO가 0550 시절에 열린 APEC 정상회의 행사의 마지막 날 스페셜 세션 무대에 올라 약 21분간 AI(인공지능)를 주제로 특별 연설을 펼쳤다. 젠슨황은 하루 전인 30일 밤 0830 이재용 삼성회장, 1050 정의선 현대기아차 회장과 가진 치맥 회동 이야기로 연설을 시작했다. 1205 최태원 회장은 에이팩 CEO 서밋 의장이라 시간을 맞추지 못했다.

왼쪽부터 0850 이재용, 1050 정의선, 0310 젠슨황,

물론 이 치맥회동 이벤트는 0310에게 딱 어울리는 것이다. 창밖으로 사람들이 구경하는 데서 0850 이재용, 1050 정의선과 팔짱을 끼면서 러브샷하는 것은 봄이나 여름 코드가 아니고는 힘든 제안인데, 그는 세 사람 중 가장 나이가 많고, 이 모임을 주도하는 입장에서 기꺼이 러브샷을 했다. 또 0310코드가 흐르는 방향인 G04의 특징대로, 한국에 GB200 즉 GPU보다 30배나 더 성능이 좋은 블랙웰 26만 장을 공급하겠다고 선언하고, 그밖에도 G04다운 장미빛 비전을 여러 가지 내놓았다.

- 0310 젠슨황, 경주 에이팩 특별 연설 전문

- 해설에는 *** 표시를 앞에 달고, 어휘 초록색으로 표기하고, 인물의 경우 바이오클락을 이름 앞에 표기하고, 이 사실을 분명히 하기 위해 뒤에 내 이름을 적었다

여러분 모두 만나 뵙게 되어 반갑습니다. 정말 반갑습니다.

깐부 치킨 정말 훌륭하네요.

친구들과 함께 치맥을 하며 즐거운 시간을 보냈습니다. 한국을 즐기는 최고의 방법이었습니다.

오늘 여러분 앞에서 말씀드릴 기회를 주셔서 감사합니다.

먼저, 이번 APEC의 놀라운 성공에 대해 축하드립니다.

이 행사는 한국이 얼마나 강력한 연결력과 통합의 능력을 가지고 있는지를 보여줍니다. 그리고 무엇보다 1205 최태원(Tony Che) 회장님과 조직위원회의 훌륭한 노고에 감사드립니다. 이번 행사는 역사적인 APEC이 되었습니다.

이제 산업 이야기를 해볼까요.

NVIDIA가 속한 컴퓨터 산업은 지금 근본적인 전환기에 있습니다.

컴퓨터는 모든 산업에 영향을 미치기 때문에, 지금 변화는 단순한 기술 변화가 아니라 인류 전체의 도구가 바뀌는 순간입니다.

오늘날 거의 모든 산업이 하나의 거대한 플랫폼 전환(Platform Shift ; 우리가 인공지능(AI)이라 부르는 변화)에 의해 영향을 받고 있습니다.

우리의 여정은 30년 전으로 거슬러 올라갑니다.

그때 우리는 새로운 방식의 컴퓨팅을 발명하고자 했습니다.

우리가 창조한 그 접근법이 바로 ‘가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)’입니다.

우리는 오래 전에 깨달았습니다.

기존의 컴퓨터로는 풀 수 없는 문제를 해결하기 위해서는 전혀 새로운 컴퓨팅 모델이 필요하다는 사실을요.

그것은 또 하나의 이점이 있습니다. 0460 고든 무어의 법칙(Moore’s Law ; 고든 무어(Gordon Moore)가 1965년에 발표한 관찰 결과에 기반한 예측으로, 반도체 집적 회로(IC)의 칩에 들어가는 트랜지스터의 수가 약 2년(또는 18개월마다 두 배로 증가한다는 주장)이 한계에 다다랐을 때, 이것이 컴퓨터 산업이 앞으로 나아갈 새로운 길이 될 수 있다는 점입니다.

33년이 지난 지금도 우리는 매 세대의 반도체 공정 기술을 통해 더 많은 트랜지스터를 만들어낼 수 있습니다. 하지만 트랜지스터의 성능과 전력 효율 향상 속도는 크게 둔화되었습니다.

그럼에도 우리는 가속 컴퓨팅(accelerated computing) 덕분에, 우리가 상상할 수 있는 한계까지 계속 컴퓨팅의 확장을 이어갈 수 있게 되었습니다.

바로 지금 우리는 플랫폼의 전환(platform shift)을 목격하고 있습니다.

이 플랫폼 전환이 바로 GPU를 만들고, 우리가 ‘쿠다(CUDA ; Compute Unified Device Architecture의 약자로, 엔비디아가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델, GPU 수천 개의 코어를 동시에 움직이는 병렬 처리 알고리즘. 모든 AI 관련 제품의 기본 부품이 되었다. AI 가속기 원리의 시작이다)’라고 부르는 모델을 발명하게 된 이유였습니다.

이 새로운 컴퓨팅 접근법에는 엄청난 양의 알고리즘과 소프트웨어 개발이 필요합니다. 우리는 그것을 ‘CUDA X 라이브러리’라고 부릅니다.

많은 사람들이 이것에 대해 말하지 않지만, 이것이야말로 엔비디아의 보물입니다.

이 ‘쿠다 X 라이브러리’ 덕분에 우리는 가속 컴퓨팅을 실제 산업 현장에 적용할 수 있습니다.

예를 들어 삼성과 함께 진행하는 반도체 리소그래피(Computational Lithography ; 반도체 회로의 선폭이 빛의 파장보다 작아지는 초미세 공정(Sub-wavelength Lithography)으로 진입하면서, 빛의 회절 및 간섭 현상 때문에 마스크에 설계된 패턴이 실제 웨이퍼 위에서는 왜곡되거나 뭉개지는 현상(근접 효과)이 발생하는데, 이러한 설계 회로 패턴을 최대한 오차 없이 정확하게 찍어내기 위해, 컴퓨터 시뮬레이션과 알고리즘을 사용하여 마스크 이미지를 미리 보정하고 최적화하는 기술) 작업, 또는 딥러닝(깊은 인공 신경망(Deep Neural Network)을 사용하여 대량의 데이터에서 스스로 복잡한 패턴과 특징을 학습하는 알고리즘)과 로보틱스 분야(Robotics는 로봇의 설계, 제작, 운영, 활용에 대한 모든 것을 다루는 학제 간 연구 및 응용 분야)에서 한국의 여러 기업들과 진행하는 협업, 양자물리학(Quantum Physics), 양자컴퓨팅(Quantum Computing), 분자역학(Molecular Dynamics ; 컴퓨터 시뮬레이션 기법 중 하나로, 물질을 이루는 원자나 분자들의 움직임을 고전 역학(Classical Mechanics)의 법칙을 이용하여 예측하고 연구하는 방법), 유체역학(Fluid Dynamics ; 액체와 기체를 통틀어 일컫는 유체(Fluid)의 정지 상태 또는 운동 상태에서의 움직임과 그 성질을 연구하는 학문), 로보틱스, 그리고 물론 인공지능(AI)까지 — 모두 이 'CUDA X 라이브러리' 덕분에 가능해졌습니다.

이 라이브러리들은 우리 회사에 새로운 시장을 열어주었으며, 바로 이 라이브러리들이야말로 엔비디아의 컴퓨팅 접근 방식이 전 세계 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있게 한 핵심 이유입니다.

하지만 이 모든 것은 매우 겸손한 시작(humble beginning)에서 출발했습니다.

그래서 오늘 저는 여러분께 엔비디아의 기술이 무엇을 할 수 있는지 보여드리기 위해 짧은 영상 하나를 준비했습니다.

https://blogs.nvidia.com/blog/korea-ai-apec-ceo-summit/

Korea Joins AI Industrial Revolution: NVIDIA CEO Jensen Huang Unveils Historic Partnership at APEC Summit

오늘로부터 정확히 33년이 지났습니다.

사실 저는 한국에 오기 시작한 지 30년이 되었고, 엔비디아(NVIDIA)가 한국에 진출한 지도 그 즈음이었습니다.

우리는 함께 비디오 게임 산업(video game industry)을 만들어냈습니다.

제가 지포스(GPU: GeForce)를 한국에 처음 소개한 것은 25년 전이었습니다.

그리고 어젯밤, 우리는 한국의 e스포츠 게이머들과 PC 게이머들과 함께 ‘지포스 25주년(25 years of GeForce)’을 기념하는 멋진 축하 행사를 가졌습니다.

정말 놀라운 밤이었습니다.

그래서 저는 여러분을 위해 짧은 영상을 하나 준비했습니다. 하지만 이 영상을 보실 때 기억해야 할 한 가지가 있습니다.

이 영상 속의 어떤 장면도 애니메이션(animation)이 아닙니다. 모든 것은 시뮬레이션(simulation)입니다.

제가 보여드릴 모든 것은 수학(Mathematics), 그리고 그것을 가능하게 만드는 컴퓨터 알고리즘(Computer Algorithms)입니다.

자, 이제 영상을 보시죠.

https://www.youtube.com/watch?v=sdjeSBye9sY

이 산업은 정말 놀랍습니다.

기술이 지금까지 얼마나 멀리 발전해왔는지, 그리고 방금 여러분이 본 것이 얼마나 근본적으로 새로운 컴퓨팅 방식인지를 생각해보면 경이롭습니다.

그중 하나가 가속 컴퓨팅(accelerated computing)이고, 여러분이 지금 보고 있는 또 다른 것은 바로 인공지능(Artificial Intelligence)입니다.

인공지능은 물론 모든 산업에 영향을 미치고 있습니다. 대부분의 사람들은 인공지능을 ‘챗봇(chatbot)’으로 생각합니다. 그렇게 생각하는 것도 당연합니다.

ChatGPT가 인공지능을 혁신시키고, AI를 모든 사람의 손에 쥐어주었기 때문입니다. 하지만 인공지능은 그보다 훨씬 더 많은 것을 의미합니다.

지금부터 저는 인공지능이 여러분에게 어떤 의미인지, 그리고 우리가 속한 산업에서 그것이 어떤 의미를 가지는지 말씀드리겠습니다.

그래서 여러분이 앞으로 AI와 어떻게 함께 나아갈 수 있을지 감을 잡게 되길 바랍니다.

먼저, 인공지능은 완전히 새로운 컴퓨팅 플랫폼입니다.

과거의 소프트웨어는 사람이 직접 코드를 작성하는 수작업형(hand-coded) 방식이었습니다.

하지만 이제 소프트웨어는 컴퓨터 스스로 학습하는 방식으로 만들어집니다.

우리는 컴퓨터를 훈련(training) 시킵니다. 우리가 원하는 작업을 수행할 수 있도록 모델(Model)을 학습시키는 것입니다.

인공지능은 GPU 위에서 작동합니다.

반면에 사람이 직접 코드를 작성한 소프트웨어는 CPU 위에서 실행됩니다.

이제 에너지 칩, 인프라, 시스템 소프트웨어, AI 모델, 애플리케이션 등 컴퓨팅의 모든 계층이 완전히 재구성되고 있습니다.

생각해 보십시오.

컴퓨터 산업은 지난 60년 동안 거의 동일한 구조를 유지해 왔습니다.

그런데 이제 AI와 가속 컴퓨팅 덕분에, 컴퓨팅 스택의 모든 계층이 근본적으로 바뀌고 있습니다.

지금까지 만들어진 컴퓨터들, 즉 수조 달러어치의 기존 시스템들이 이제는 새로운 컴퓨팅 플랫폼으로 전환되어야 하는 시대가 된 것입니다.

AI에 대해 두 번째로 알아야 할 점은, ‘트랜스포머(Transformers)’ 모델이 엄청난 성공을 거두었지만 그것이 AI의 전부는 아니라는 것입니다.

AI에는 언어(Language)를 다루는 모델도 있지만, 우리가 다루고자 하는 정보의 종류는 그것보다 훨씬 다양합니다.

예를 들어, 화학(Chemistry), 단백질(Proteins), 물리학(Physics), 양자물리(Quantum Physics), 그리고 다양한 과학 분야를 위한 AI가 있습니다.

또 로보틱스(Robotics)처럼 물리적 세계를 이해하는 AI도 존재합니다.

AI는 정말로 다양하고 방대합니다. 세상의 모든 분야를 포괄하기 위해 필요한 알고리즘의 수는 헤아릴 수 없을 정도입니다. ChatGPT와 같은 챗봇은 그중 하나일 뿐입니다.

그러나 놀라운 점은, 이 수많은 AI 모델들이 함께 존재함으로써, 우리는 수많은 산업과 응용 분야를 혁신할 수 있다는 것입니다.

그렇기 때문에 지금 AI가 전 세계 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있는 것입니다.

세상에 ‘지능(intelligence)’이 불필요한 산업은 존재하지 않습니다. 이것이 아주 중요한 관찰입니다. 과거의 기술, 과거의 소프트웨어는 인간이 사용하는 도구(tool)였습니다.

엑셀(Excel)은 도구입니다. 웹 브라우저(Web Browser)는 도구입니다. 파워포인트(PowerPoint)도 도구입니다. 이것들은 모두 인간이 사용하는 매우 중요한 도구들입니다.

*** 컴퓨터 및 IT 업계에서 'Intelligence'라는 단어는 단순히 ‘사물이나 현상을 이해하고 대응하는 지적 능력’이라는 의미의 '지능(知能)‘의 뜻을 넘어, "데이터를 수집하고 분석하는 집중과정(Concentration, Attention, 삼매)을 통해 의미 있는 통찰(Insight, 비파사나)을 얻고, 이를 기반으로 예측하고 의사결정하는 능력"이라는 광범위한 개념으로 사용된다. 즉 바이오코드처럼 그때의 바이오클락으로 시절, 사회 현상을 이해하고, 개인과 집단의 바이오클락 연구로 집중, 통찰하여 예측, 결정, 행동하는 것이다. 이런 의미에서 사피엔스AI란 ’인류에 필요한 Intelligence를 논리, 연산, 예측 모델로 구현하는 프로그램‘이라는 뜻이 된다. / 이재운

인공지능은 인간이 사용하는 자동차와 다를 바 없습니다.

또는 인간이 사용하는 도구인 드라이버(screwdriver)와 망치(hammer)와도 다르지 않습니다.

하지만 AI는 ‘도구’가 아니라 ‘일(work)’을 수행합니다. 이것이 바로 AI가 인류 역사상 가장 거대한 기술 산업이던 도구 산업(tool industry), 그리고 우리가 알고 있는 IT 산업전체를 바꿀 수 있는 이유입니다.

기존의 IT 산업은 수조 달러 규모였지만, AI 산업은 전 세계 100조 달러 규모(우리 돈 13경 5000조 원)의 산업을 포괄하며, 그 산업들을 더 생산적으로 만들고, 세계 GDP 성장에 기여할 수 있습니다.

그리고 또 하나 중요한 점이 있습니다. 기존의 소프트웨어와 달리, 인공지능은 ‘공장(factory)’이 필요합니다. AI는 인류 역사상 에너지를 변환(Transform Energy)하고 지속적으로 계산을 수행해야 하는 첫 번째 기술입니다.

엔비디아는 이러한 목적을 위해 GPU 기반 AI 슈퍼컴퓨터(AI Supercomputer)를 구축합니다. 이것이 바로 모두가 사용할 ‘지능(intelligence)’을 생산하는 공장입니다. AI가 생성하는 각 토큰(token)은 그 시점의 맥락(Context)과 사용자가 던지는 질문(Question)에 따라 계산됩니다.

즉, 앞으로 세상에는 엄청난 수의 AI 공장(AI Factories)이 생겨날 것입니다. AI는 모든 애플리케이션과 모든 산업에 통합될 것이기 때문에, AI 인프라스트럭처(AI Infrastructure)는 전 세계 모든 나라에서 구축될 것입니다.

전기(Electricity), 인터넷(Internet)이 그러했듯이, 이제는 인공지능(AI)도 마찬가지로 각 나라가 자국 내에 AI 공장을 세우는 시대가 될 것입니다.

이것이 바로 오늘 우리가 이 자리에서 이 이야기를 나누는 이유이며, 이 기술이 모든 국가에게 막대한 영향을 미치는 이유입니다.

AI는 또 하나의 산업혁명(Industrial Revolution)입니다. 그것은 컴퓨팅과 소프트웨어의 구조(software stack)를 완전히 바꿉니다.

AI는 도구가 아니라 ‘일을 하는 소프트웨어’입니다. AI는 거대한 산업들을 직접적으로 다루며,

그리고 ‘공장(factory)’을 필요로 합니다.

지난 몇 년 동안 우리는 놀라운 진보(Extraordinary Progress)를 목격했습니다. 그것을 가능하게 하는 시스템이 바로 이것입니다. 이것은 최신 엔비디아 시스템,‘Grace Blackwell’입니다. 이것은 ‘거대한 GPU’ 한 대입니다.

무게는 2톤, 150만 개의 부품으로 구성되어 있으며, 1만 2,000와트(120킬로와트)의 전력을 사용합니다.

그리고 이 장비는 믿을 수 없을 만큼 빠른 속도로 토큰(token), 즉 지능(intelligence)을 생성합니다.

*** 젠슨황이 한국에 팔겠다는 GPU 26만장은 Blackwell(GB200)로서 ’Grace Blackwell’은 아니다. 

블랙웰은, 약 100만장 갖고 있다고 추산되는 중국 GPU(H100으로 추정) 성능보다 LLM 추론 능력에서 30배에 이른다. / 이재운

이것이 바로 오늘날의 GPU입니다. 많은 사람들은 여전히 엔비디아의 GPU를 게임용 그래픽 카드 정도로 생각하지만, 이 GPU들은 사실상 한 랙(rack ; 서버, 스토리지, 네트워크 장비 등 다양한 하드웨어 장치를 효율적으로 수납, 정리, 관리하기 위해 사용되는 표준화된 프레임 또는 선반 구조물) 안에 들어 있는 거대한 슈퍼컴퓨터입니다.

아마도 사람들이 저에게 가장 자주 묻는 질문은 이것일 겁니다.

“올해는 무엇이 달라졌나요?”

여러분도 보셨겠지만, AI가 빠르게 성장하는 것처럼, 엔비디아 역시 빠르게 성장하고 있습니다.

하지만 지난 6개월 동안의 성장 속도는 그 이전과는 비교할 수 없을 정도로 가속화되었습니다.

그 이유가 있습니다. 지난 몇 년간 AI는 놀라운 발전을 이루었습니다. 이제 우리는 한 번도 훈련된 적이 없는 문제들까지도 스스로 추론하고(reason), 사고하고(think), 해결할 수(solve) 있게 되었기 때문입니다.

*** 어떤 문제나 사람이나 시대, 사건 따위를 추론하고(reason), 사고하고(think), 예측하고(Predict, Forecast), 해결하는(solve) 것이 바이오코드의 목표다. / 이재운

AI는 이제 ‘세 가지 스케일링 법칙(three scaling laws ; 추론, 사고, 해결을 가리킵니다.

*** 젠슨 황이 말한, 세 가지 스케일링 법칙(three scaling laws ; 추론, 사고, 해결에 있어서, 바이오코도는 ’예측‘을 더 추가한다. 추론은 다양한 가능성을 가리키지만 에측은 그 중에서도 ’가장 확실한 추론 하나‘를 가리키는 고도로 정밀한 Intelligence다. / 이재운

우리는 아이를 가르치듯이 AI에게 정보를 기억하고 암기하는 법을 가르칩니다. 또한 ‘사후 학습(post-training)’ 단계를 통해 AI가 새로운 기술을 수행하는 법, 추론(reasoning)하는 법, 생각(thinking)하는 법을 배우도록 훈련합니다.

그리고 추론(inference) 단계에 이르면, 오늘날의 AI는 단순히 암기된 답을 내놓는 것이 아니라 ‘생각하며’ 대답합니다.

무엇보다도, AI의 답변 품질은 지난 1년 동안 놀라울 정도로 향상되었습니다. 그 결과, 더 많은 사람들이 AI를 사용하게 되었습니다.

답이 좋아지면 더 많은 문제가 해결되고, 더 많은 문제가 해결되면 더 많은 사람들이 사용하게 됩니다. 사람들이 더 많이 사용할수록 AI를 구동하기 위한 연산량(computation)은 계속해서 늘어납니다.

*** 나는 이 과정을 가리켜 ‘brain republic’이라고 명명하여 네이버 카페를 따로 운영하고 있다. 난 AI보다 훨씬 더 뛰어난 HI(human Intelligence)인 중도지식인의 모든 두뇌를 합쳐 연산하고, 추론, 사고, 예측, 해결하는 방식을 추구한다. / 이재운

즉, AI를 훈련(teach)시키는 과정에서도 AI를 사용(use)하는 과정에서도 필요한 계산량은 매우 방대합니다.

하지만 중요한 점은 이것입니다. 이제 AI가 만들어내는 토큰(token), 즉 지능(intelligence)이 너무나 뛰어나기 때문에, 고객들이 기꺼이 비용을 지불하기 시작했다는 것입니다. 이제 토큰이 ‘수익성 있는 토큰(profitable tokens)’이 되었습니다.

올해, AI는 드디어 수익성이 생겼습니다. 그리고 무언가가 수익성이 생기면, 우리는 그것을 더 많이 생산하고 싶어집니다.

마치 반도체 칩이나 웨이퍼(wafers), DRAM을 생산할 때와 같습니다. 칩 생산이 수익성이 있다면, 당연히 더 많은 공장을 지어 더 많은 칩을 생산하려고 할 것입니다.

지금 AI도 마찬가지입니다. AI가 수익성이 생겼기 때문에, 우리는 더 많은 AI를 만들어내는 ‘공장(AI factories)’을 세우려는 단계에 들어섰습니다.

이제 우리는 이른바 ‘AI의 선순환(virtous cycle) 구조’를 달성했습니다. AI 시스템이 좋아지면 → 더 많은 사람들이 사용하고 → 사용자가 늘면 → 더 많은 수익이 발생하고 → 그 수익으로 더 많은 공장을 세워 → 더 좋은 AI를 만들고 → 그 결과 더 많은 사람이 더 효율적으로 사용하는 구조입니다.

AI의 선순환 구조(virtuous cycle of AI)가 도래한 것입니다. 이것이 바로 지금 전 세계에서 기업들의 설비 투자(CAPEX)가 폭발적으로 증가하고 있는 이유입니다.

현재 일어나고 있는 두 가지 근본적인 변화가 있습니다.

첫째는, 제가 앞서 말씀드렸듯이 범용 컴퓨팅(General-Purpose Computing)에서 가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)으로의 전환(Transition)입니다.

무어의 법칙(Moore’s Law)은 이제 완전히 한계에 다다랐습니다. 그래서 우리는 새로운 계산 방식을 필요로 하게 되었습니다.

*** 무어의 법칙은 산술급수의 법칙을 따랐지만 HBM과 GPU 이후 기하급수의 법칙으로 나아갈 것이다. / 이재운

그리고 그 토대가 바로 엔비디아의 가속 컴퓨팅입니다.

둘째로, 그 위에 AI가 ‘선순환 구조’를 달성했습니다.

바로 이것이, 지금 기업들이 이전보다 훨씬 빠르게 CAPEX(자본 투자)를 늘리고 있는 이유입니다.

이 변화는 한국에서도 똑같이 일어날 것입니다. 그리고 저는 이것이 한국에게 매우 특별한 시기(an extraordinary time)라고 생각합니다.

왜냐하면, 플랫폼이 전환되는 시기는 모든 기술 산업과 모든 산업 국가에게 결정적인 시기이기 때문입니다.

그러나 한국에게는 그보다 더 특별한 이유가 있습니다. 전 세계에서도 드물게, AI 시대에 성공하기 위한 세 가지 핵심적이고 필수적인 조건을 한국은 모두 갖추고 있기 때문입니다.

첫째로, 소프트웨어(software)가 필요합니다. 소프트웨어 전문성(software expertise)은 한국이 풍부하게 보유하고 있습니다.

둘째로, 깊은 수준의 기술력과 과학 역량(deep technical and science capability)을 갖고 있습니다.

셋째로, 뛰어난 제조 역량(manufacturing capability)을 갖고 있습니다.

이 세 가지, 즉 소프트웨어, 인공지능 기술, 제조 역량을 결합하면 한국은 로보틱스(Robotics ; 위 세 가지 중 어느 하나가 빠져도 로보틱스는 불가능하다. 지금 한국과 중국, 일본 밖에 갖고 있지 못한 능력이다. 미국은 제조 역량이 부족하다 / 이재운) 분야에서 진정한 기회를 얻을 수 있습니다.

*** 로보틱스(Robotics)의 세 가지 조건 중 어느 하나가 빠져도 로보틱스 산업은 불가능하다. 지금 한국과 중국, 일본 밖에 갖고 있지 못한 능력이다. 미국은 제조 역량이 부족하다 / 이재운

이것이 바로 다음 세대의 물리적 인공지능(Physical AI)입니다.

엔비디아는 이미 전 세계 곳곳에서 로보틱스 분야의 다양한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이것은 우리가 Figure사와 함께 진행하고 있는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robotics) 프로젝트입니다.

*** 젠슨 황은 휴머노이드 로봇을 "AI의 종착역"이자 "새로운 산업 혁명의 엔진"으로 규정하며, Figure AI에 전략적 투자와 기술 지원을 아끼지 않고 있다.

<Figure AI, Inc.>는 2022년에 0220 브렛 애드콕(Brett Adcock)이 설립한 미국의 첨단 로보틱스 스타트업입니다. 현대차 소유의 보스턴 다이내믹스, 테슬라, 구글 딥마인드 출신의 핵심 인력들이 모여 설립되어 탄탄한 기술력을 보유하고 있다. / 이재운

또한 우리는 Caterpillar(미국 일리노이주에 있는 건설용 중장비 회사)와 협력하여, 그들이 로보틱스 산업 기업으로 전환할 수 있도록 돕고 있습니다.

이것은 Agility사의 물류 로봇(Logistics Robots)이고, 이것은 Johnson & Johnson의 외과 수술용 로봇(Surgical Robots)입니다.

이처럼 기술은 이제 로봇 시스템이 실제 산업 현장 전반에 걸쳐 확산되는 수준에 도달했습니다.

이제 우리는 공장(factory)이 모두 로봇으로 작동하는 시대를 보고 있습니다.

엔비디아는 현재 우리만의 AI 슈퍼컴퓨터를 위한 공장을 미국에 건설 중입니다. 우리는 전 세계의 기술 기업들과 협력하여 로봇형 공장(Robotic Factory)을 만들고 있습니다.

그 전체 공장 자체가 하나의 거대한 로봇(Giant Robot)이며, 그 안에서 로봇들은 인간과 협력하며 작업을 합니다.

이 로봇 공장들은 자율주행차(Self-Driving Cars)와 같은 로봇형 제품들(Robotic Products)을 생산하게 될 것입니다.

즉, 로봇이 로봇을 지휘하고, 로봇이 로봇을 만드는 세상이 되는 것입니다. 이것이 바로 인공지능의 미래(Future of Artificial Intelligence)입니다.

*** 엔비디아가 로봇을 생산하기보다 로봇 개발 및 구동에 필요한 GPU, AI 모델(예: 아이작 GR00T), 시뮬레이션 환경(예: 옴니버스), 소프트웨어 생태계(CUDA) 등을 제공하는 플랫폼 기업의 역할을 하겠다는 뜻이다. 즉 인간의 몸처럼 움직일 수 있는 ‘피지컬 AI (Physical AI)’ 기술을 엔비디아가 이끌겠다는 의지로 보인다 / 이재운

그리고 저는 이 분야야말로 한국에게 엄청난 기회라고 생각합니다. 한국은 이미 그 모든 요소를 갖추고 있습니다. 깊은 기술력, 소프트웨어 역량, 인공지능 역량, 그리고 세계적인 제조·산업 기반(industrial base)을 가지고 있습니다.

이번 주 우리는 여러 주요 파트너십의 확장(Extension of Partnerships)을 발표하고 있습니다.

저는 오랫동안 한국과 협력해왔고, 정말 많은 친구들을 두고 있습니다. 예를 들어 네이버(Naver)는 우리와 협력한 가장 초기의 파트너 중 하나였습니다.

우리는 함께 세계에서 세 번째로 큰 대형 언어모델(Large Language Model)을 만들었습니다.

그 모델은 한국어 기반이었으며, 네이버는 한국에서 슈퍼컴퓨터를 구축한 우리의 첫 고객 중 하나였습니다.

이번 주 우리는 네이버와 엔비디아가 한국 내 GPU 인프라를 6만 개(60,000 GPUs) 추가 확장할 것이라고 발표했습니다.

*** 네이버클라우드(네이버의 디지털 트윈 및 로보틱스 기술)와 엔비디아(3D 시뮬레이션 및 로보틱스 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)와 아이작 심(Isaac Sim)이 만나 반도체, 조선, 에너지, 바이오 분야의 피지컬 AI를 공동 개발하겠다는 뜻이다. 그래서 엔비디아가 네이버에 GPU 6만 장을 제공한다는 것이다 / 이재운

우리는 또한 삼성과의 협력(manufacturing partnership)을 강화하고 있습니다. 삼성은 엔비디아가 AI 슈퍼컴퓨터 메모리 기술을 발명하는 과정에서 가장 먼저 협력한 파트너였습니다.

우리는 한국에서 HBM 메모리를 제조하고 있으며, 물론 반도체 칩 제조(chip manufacturing)도 삼성과 함께 하고 있습니다.

이제 우리는 한 단계 더 나아가, AI를 함께 발전시키고, AI 팩토리(AI Factory)를 함께 구축하고, 공장의 디지털 트윈(Digital Twin)을 함께 만들 것입니다.

*** 디지털 트윈(Digital Twin) ; 디지털 쌍둥이. 현실 세계에 존재하는 물리적인 사물, 시스템, 또는 환경을 가상 세계에 똑같이 복제한 '쌍둥이(Twin)' 모델 / 이재운

즉, 파트너십을 대폭 확장하여 삼성과 함께 5만 개(50,000 GPUs) 규모의 AI 팩토리를 건설하고, SK그룹(SK Group)과는 HBM 메모리뿐 아니라 공장 내 디지털 트윈 구축에서도 협력할 것입니다.

그리고 우리는 SK그룹(SK Group)과 함께 5만 개(50,000) GPU 규모의 AI 팩토리를 구축할 것입니다. 이 팩토리들은 SK의 AI 공장(AI factories)을 위한 것입니다.

또한 현대자동차(Hyundai)와는 자율주행차(Autonomous Vehicles)개발을 위해 협력하고 있으며, 현대의 공장은 앞으로 디지털 트윈(Digital Twin)으로 전환될 것입니다.

그 공장 내부는 로봇형 공장(Robotic Factory)으로 변화하여, 로봇들이 서로 협력하며 로봇형 자동차(Robotic Cars)를 조립하게 될 것입니다.

현대 역시 자사 AI 팩토리 구축을 위해 5만 개의 GPU를 도입할 예정입니다.

이번 주 우리는 또 하나의 큰 계획을 발표했습니다. 한국 내에 26만 개의 GPU를 추가로 구축할 예정입니다.

이로써 한국은 전 세계에서 가장 큰 GPU 및 AI 인프라 국가 중 하나가 될 것입니다.

*** 한국은 미국, 중국 다음으로 GPU를 3번째 많이 보유한 나라가 된다. 대한민국 정부 5만개, 네이버 6만 개, 삼성 5만 개, SK 5만 개, 현대 5만 개다. 모두 26만 개다. 그러나 분명히 해야 할 것은 우리나라는 이미 사용 중인 GPU까지 포함 31만 장이지만 미국 보유량은 무려 2000만 장이라는 것이다. 이 점을 유의해야 한다. / 이재운

그리고 마지막으로, 정말 중요한 점이 있습니다.

우리는 AI 인프라스트럭처(AI Infrastructure)만 구축하는 것이 아니라, 한국의 AI 생태계(Ecosystem) 자체를 함께 만들어가야 합니다.

그래서 우리는 한국의 AI 연구자들(AI researchers), 한국의 대학들(Korean universities), 예를 들어 KIST와 같은 훌륭한 연구기관, 그리고 혁신적인 스타트업들(Startups)과 협력하고 있습니다.

그들이 AI로부터 실질적인 혜택을 누릴 수 있는 환경(Environment)을 만들기 위해서입니다. 이를 통해 AI 스타트업, 정부, 교육기관, 그리고 기존 대기업들이 함께 협력하는 풍부한 AI 생태계가 한국에 형성될 것입니다.

*** 그러기 위해 대학들에게 GPU를 따로 공급하지는 않고 아마도 정부 몫 5만 개를 대학이나 연구기관이 나눠쓸 것으로 보인다. / 이재운

지금은 정말 특별한 순간(an extraordinary time)입니다. 저는 엔비디아를 따뜻하게 맞이해 준 모든 분들께 깊이 감사드립니다. 지난 30년 동안 우리는 함께 걸어왔습니다.

그리고 오늘, 우리는 새로운 여정(New Journey)의 출발점에 서 있습니다. 여러분은 제가 엔비디아를 만들어온 여정의 일부였습니다.

이제 저는 한국이 ‘AI 국가(AI Nation)’로 성장하는 여정의 일부가 될 수 있음에 깊은 영광과 감사를 느낍니다. 여러분의 AI 프런티어(AI Frontier)를 향한 도전을 진심으로 응원합니다.

정말 감사합니다.