이 영상은 엔비디아(Nvidia) CEO 젠슨 황(Jensen Huang)과의 인터뷰로, 엔비디아의 설립 배경, 기술 혁신의 역사, 핵심 기술인 가속 컴퓨팅의 발전, 그리고 인공지능 시대에서의 엔비디아의 역할과 미래 비전에 대해 다룹니다.
주요 내용 상세 정리
- 엔비디아의 정의와 초기 비전:
- 엔비디아는 "소프트웨어를 처리하는 기술 회사"로, 자사 없이는 거의 불가능한 애플리케이션 및 과학 분야의 문제 해결을 가능하게 한다고 정의함. 에너지 소비가 많은 작업을 에너지 효율적으로 만들거나, 고비용 기술을 저렴하게 만드는 것을 목표로 함.
- 약 30년 전 '가속 컴퓨팅'이라는 개념을 개척했으며, 이것이 현재 본격적으로 성장하고 있다고 설명함.
- 30년 전 PC 혁명 초기에 설립되었으며, 당시 CPU와 범용 소프트웨어가 컴퓨팅의 미래라는 주류 의견과 달리, 엔비디아는 특정 애플리케이션은 '가속' 없이는 불가능하거나 대중화되기 어렵다고 믿었음.
- 게임 산업을 통한 성장과 AI로의 확장:
- 초기에는 가속 컴퓨팅을 위한 애플리케이션이 많지 않았으나, 컴퓨터 그래픽과 비디오 게임의 조합을 선택한 것이 '홈런'이었다고 평가함. 비디오 게임은 세계 최대 규모의 엔터테인먼트 산업으로 성장하며 30년간 엔비디아 기술 발전의 원동력이 되었다고 함.
- 현재 전 세계 게이머는 10억 명 이상이며, 미래에는 80억 명 모두가 게이머가 될 것이라고 예측하며 게임 산업의 지속적인 중요성을 강조함.
- 점차적으로 수행할 수 있는 작업의 범위를 확장하여 오늘날 인공지능 분야에 이르게 되었다고 설명함.
- 엔비디아 기술의 다양한 적용 분야:
- 분자 역학 시뮬레이션, 기후 과학 연구, 재료 과학, 양자 컴퓨팅 연구에 사용되는 세계에서 가장 강력하고 에너지 효율적인 슈퍼컴퓨터.
- 제조 라인의 로봇, 자율 주행 자동차, 닌텐도 스위치 등 다양한 시스템에 엔비디아 기술이 탑재되어 있음.
- 최근 가장 주목받는 시스템 중 하나로 Microsoft Azure 데이터 센터에서 ChatGPT를 구동하는 시스템을 언급하며, OpenAI와의 초기 협력부터 현재까지의 작업을 자랑스럽게 생각한다고 밝힘.
- 끊임없는 자기 혁신과 위기 극복:
- 지난 30년간 약 7번의 자기 혁신을 거치며 성공 또는 완전한 실패의 갈림길에 섰다고 회고함.
- 기술 산업은 매우 빠르게 변화하며, PC 혁명, 인터넷 혁명, 클라우드 컴퓨팅 혁명, 모바일 클라우드 혁명, 그리고 현재 AI 혁명에 이르기까지 각 기술 전환기마다 이전의 위대한 기업들이 다음 세대에도 위대함을 유지하기는 매우 어렵다고 설명함.
- 엔비디아는 각 기술 혁명마다 스스로를 재창조해야 했으며, 회사의 핵심에는 뛰어난 기술력과 기술자들이 있다고 강조함. 민첩성이 기업 생존에 매우 중요하다고 역설함.
- 실수로부터의 배움과 회복탄력성:
- 모든 회사가 실수를 하며, 자신도 많은 실수를 저질렀고 일부는 회사를 위험에 빠뜨리기도 했다고 솔직하게 인정함.
- 새로운 것을 발명할 때는 자신이 무엇을 하고 있는지 정확히 알기 어려우며, 동시에 거대 기업들은 기존 산업 질서가 파괴되는 것을 원치 않는다고 어려움을 토로함.
- 과거의 실수로부터 배운 교훈을 기억하되, 과거에 얽매이지 않고 다음 단계에 집중하는 회복탄력성이 중요하다고 강조함.
- 컴퓨팅 플랫폼 회사로서의 야망과 AI의 발견:
- 엔비디아의 목표는 항상 '컴퓨팅 플랫폼 회사'가 되는 것이었으며, 컴퓨터 그래픽과 비디오 게임은 첫 번째 시장 조합이었을 뿐이라고 밝힘.
- 비디오 게임에서 디자인 분야로 확장하여 현재 거의 모든 2D/3D 디지털 디자인(제품, 영화 등)에 엔비디아 기술이 사용된다고 함. 이후 지진파 처리, 입자 시뮬레이션, 분자 역학 시뮬레이션, 유체 역학 등 과학 컴퓨팅 및 물리 시뮬레이션 분야로 확장하여 현재 거의 모든 과학 분야에 관여하고 있다고 함.
- 이러한 과정을 통해 더욱 범용적인 가속 컴퓨팅 기술을 개발했고, 어느 날 AI가 엔비디아를 '발견'했다고 표현함.
- 새로운 컴퓨팅 아키텍처가 성공하는 근본적인 이유가 있으며, 특정 시점에 긍정적 피드백 시스템이 작동하여 다양한 고객과 애플리케이션으로 확산된다고 설명함 (클라우드, PC, 모바일 클라우드의 예시).
- AI 혁명과 엔비디아의 역할:
- 알렉스넷(AlexNet)의 등장이 단순한 신경망의 발전이 아니라 소프트웨어를 만드는 완전히 새로운 방식(소프트웨어 2.0)임을 간파하고 회사 전체를 AI에 집중시킨 것이 중요한 결정이었다고 밝힘. (데이터가 소프트웨어를 작성하는 방식)
- 지난 10여 년간 AI가 모든 것을 바꿀 수 있다는 믿음으로 회사의 모든 부분을 AI에 맞게 변화시켰다고 함 (AI 중심 칩 설계, AI 연구 조직 설립, AI 슈퍼컴퓨터 개발 등).
- 세계 최초의 AI 슈퍼컴퓨터를 직접 OpenAI에 전달했으며, 현재 OpenAI는 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다고 언급함.
- AI 엔진으로서의 엔비디아와 기술 민주화:
- 10여 년 전의 결정 덕분에 현재 엔비디아는 '세계의 AI 엔진'이 되었으며, 모든 클라우드, 모든 국가, 모든 과학 분야에 엔비디아 기술이 사용되고 있다고 자부함. 35,000개 기업이 엔비디아 AI 컴퓨터를 사용하여 AI 분야를 발전시키고 있다고 함.
- OpenAI의 비전과 헌신을 높이 평가하며 그들의 성과에 자부심을 느낀다고 말함.
- A100과 같은 엔비디아 제품이 AI 시대의 필수품이 되었으며, 더 많은 기업들이 AI 슈퍼컴퓨터를 통해 혁신을 이루기를 바란다고 함. ("더 있습니다. 와서 가져가세요. 모두가 승리해야 합니다.")
- 미래의 스타트업은 소수의 인력과 대규모 AI 슈퍼컴퓨터의 결합(당신과 AI)으로 구축될 것이며, 이는 이미 시작된 변화라고 강조함. 대규모 언어 모델(LLM)은 AI 산업의 분수령이 되는 사건이며, 아이폰 모멘트와 유사하지만 훨씬 더 광범위한 산업에 영향을 미칠 것이라고 예측함.
- 생성형 AI의 비용과 접근성:
- 생성형 AI가 여전히 매우 비싸다는 지적에 대해, 실제로는 그렇지 않다고 반박함. CPU 기반 10억 달러 규모의 데이터 센터를 엔비디아 기술로 1억 달러 규모로 축소했으며, 이를 여러 회사가 공유하면 비용은 훨씬 낮아진다고 설명함.
- 칩 설계 비용(A100의 경우 20~30억 달러), 테이프 아웃 비용(수천만~1억 달러)과 비교할 때, LLM 훈련 비용(1000만~2000만 달러)은 매우 저렴하다고 강조함.
- 이를 통해 모든 산업(단백질, 화학, 로봇 공학, 과학, 금융 등)과 국가에서 자체적인 파운데이션 모델을 구축할 수 있으며, 스웨덴의 Berzelius 슈퍼컴퓨터 사례를 언급하며 기술 접근성이 매우 높아졌다고 주장함.
- AI 발전에 대한 우려와 기회:
- AI의 빠른 발전과 잠재적 위험(딥페이크 등)에 대한 우려에 대해, 가장 먼저 해야 할 일은 기술을 활용하여 자신의 역량을 강화하는 것이라고 조언함.
- ChatGPT는 기술 격차를 해소하고 모든 사람이 프로그래머가 될 수 있는 시대를 열었다고 평가함. 과거에는 특정 프로그래밍 언어를 배워야 했지만, 이제는 일상 언어로 컴퓨터에 지시를 내릴 수 있게 되었다고 함.
- AI는 처음으로 기술을 사용하는 것뿐만 아니라 기술을 '활용'하고 '프로그래밍'할 수 있도록 만들었으며, 모든 분야의 전문가가 이를 통해 생산성을 높이고 사회 발전에 기여할 수 있다고 강조함.
- 경쟁 환경과 엔비디아의 차별점:
- 고객이 경쟁자가 될 수 있는 환경(구글 TPU, 아마존 자체 칩 등)에서 앞서 나가는 방법에 대해, 단순히 잘하는 것뿐만 아니라 '매우 다르게' 한다고 설명함.
- 모든 데이터 센터는 지속 가능한 컴퓨팅을 위해 가능한 모든 워크로드를 가속해야 하며, 엔비디아는 범용 가속 컴퓨팅 플랫폼을 제공하여 다양한 작업(기후 과학 시뮬레이션, 로봇 공학, LLM, 게임 등)을 처리할 수 있도록 한다고 함.
- ASIC은 특정 작업에 특화되어 있지만, 엔비디아 플랫폼은 유연성과 다양성을 통해 데이터 센터의 활용률을 높여 총소유비용을 낮춘다고 주장함.
- 엔비디아는 모든 클라우드에서 사용 가능하며, 온프레미스, 하이브리드 클라우드, 엣지까지 단일 아키텍처를 제공하여 고객에게 선택의 폭을 넓혀준다고 함.
- 게이머들에 대한 답변과 RTX 기술:
- 게이밍 핵심 사업에만 집중했으면 하는 게이머들의 바람에 대해, 물리 시뮬레이션과 AI 연구가 없었다면 최근의 지포스 RTX 혁신은 불가능했을 것이라고 답변함.
- 25년간 유지되어 온 기존 GPU 및 프로그래머블 셰이더 방식을 넘어, 레이 트레이싱과 생성형 AI를 결합한 새로운 컴퓨터 그래픽 방식을 발명했다고 함 (하나의 픽셀을 계산하고 나머지 7개는 AI가 상상).
- 이를 통해 레이 트레이싱 성능을 5배 향상시키거나 에너지 소비를 1/5로 줄였으며, 이는 향후 25년간 비디오 게임 분야의 놀라운 발전을 이끌 것이라고 자신함.
- 반도체 부족 사태 극복과 미래 전망:
- 반도체 부족 사태는 공급과 수요의 불균형이 동시에 여러 시장에서 발생하는 복잡한 상황이었으나, 회사는 잘 헤쳐 나왔다고 평가함. 재무 성과는 기술적 기여만큼 좋지 않았지만, 회사 역사상 최고의 작업들을 수행했다고 자부함 (A100을 대체하는 H100 출시, AI 슈퍼컴퓨팅 및 RTX 레이 트레이싱 발전 등).
- 좋은 일을 하는 데 집중하면 결과는 따라온다는 교훈을 얻었으며, 현재는 상황이 나아지고 있다고 진단함 (재고 감소, 생산 능력 및 유연성 증가, 차세대 노드로의 원활한 전환).
- 가격 하락에 대한 우려는 없으며, 엔비디아 제품은 독보적이고 AI에 대한 투자가 그 어느 때보다 중요한 시점이므로 성장과 차세대 컴퓨팅으로의 전환에 집중하고 있다고 밝힘.
- TSMC 의존도와 지정학적 위험 관리:
- 회사의 최우선 과제는 가능한 모든 영역에서 다양성과 중복성을 통해 회복탄력성을 확보하는 것이라고 강조함 (반도체 설계 도구, 칩 제조, 패키징, 메모리, 시스템 등). AI 슈퍼컴퓨터는 자동차처럼 복잡하고 수만 개의 부품으로 구성된다고 함.
- TSMC는 매우 중요한 회사이며 대체 불가능하지만, TSMC 스스로도 다양성과 중복성에 투자하고 있으며 최근 애리조나 팹 건설 결정은 매우 중요한 움직임이라고 평가함. 엔비디아도 애리조나 팹을 활용할 것이라고 밝힘.
- 중국 수출 통제 대응:
- 엔비디아 기술은 수출 통제 대상이며, 이는 기술의 중요성을 반영한다고 말함. 규제 준수를 위해 제품을 재설계하여 중국 내 상업 고객들에게 규제에 부합하는 제품을 공급하고 있다고 설명함. 중국 고객은 주로 소비자 기업 및 인터넷 기업이며, 규제 문제를 잘 해결해 나갈 수 있을 것이라고 자신함.
- 다음 혁신: 물리적 세계와 AI의 만남 (옴니버스 Omniverse):
- 다음의 큰 혁신은 AI가 물리적 세계와 만나는 지점이 될 것이라고 예측함. 현재 AI 경험은 대부분 디지털 정보와 관련된 것이지만, 차세대 AI는 100조 달러 규모의 물리적 산업(운송, 로봇 수술, 창고, 제조 공장, 에너지 플랜트 등)과 결합될 것이라고 함.
- 이를 위해 디지털 세계와 물리적 세계를 연결하는 새로운 유형의 소프트웨어 '옴니버스'를 개발했으며, 이것이 엄청난 성공을 거둘 것이라고 자신함. 현재 자동차, 물류 창고, 풍력 발전소 등 700개 이상의 고객사가 옴니버스를 시험 사용 중이라고 함. 옴니버스는 컴퓨터 그래픽, AI, 로봇 공학, 물리 시뮬레이션 등 엔비디아의 모든 기술이 집약된 플랫폼이라고 설명함.
- CEO로서의 장기적인 비전:
- 가장 오래 재임 중인 기술 CEO 중 한 명으로서, 은퇴 계획에 대해 아직 열정적이고 에너지 넘치며, 주변의 훌륭한 사람들로부터 영감을 받고 함께 위대한 일을 할 수 있다고 믿는다고 답변함.
- 자신이 회사와 동료들에게 기여하고 놀라운 공헌을 할 수 있는 환경을 만들 수 있다고 믿는 한 계속 일할 것이며, 이는 앞으로 3~40년, 어쩌면 그 이후까지도 이어질 수 있다고 유머러스하게 언급함.
이 인터뷰에서 젠슨 황은 엔비디아가 단순한 그래픽 카드 회사를 넘어, 가속 컴퓨팅이라는 핵심 기술을 바탕으로 끊임없이 스스로를 혁신하며 AI 시대를 선도하는 기업으로 성장해 온 과정을 설명합니다. 그는 기술의 민주화와 접근성 확대를 강조하며, AI가 물리적 세계와 결합하여 만들어낼 미래에 대한 강한 확신을 보여줍니다.