이 영상은 스트라이프(Stripe) 공동 창업자 패트릭 콜리슨(Patrick Collison)이 엔비디아(NVIDIA) CEO 젠슨 황(Jensen Huang)과 진행한 대담입니다. 젠슨 황의 리더십 철학, 일과 삶의 균형에 대한 생각, 엔비디아의 혁신 방식, AI의 미래, 그리고 기업 문화와 성공 요인 등에 대해 깊이 있는 대화를 나눕니다.
주요 내용 상세 정리
- 젠슨 황의 기조연설 및 스트라이프에 대한 칭찬:
- 젠슨 황은 패트릭 콜리슨과 존 콜리슨 형제의 기조연설을 "듀엣" 같았다며 칭찬하고, 스트라이프가 회사의 목적, 영감, 노력, 생태계, 플랫폼, 그리고 세계 경제에 대한 기여를 완벽하게 설명했다고 평가함.
- "소프트웨어 정의 금융 서비스"라는 아이디어에 대해, 금융 결제가 코드가 핵심이라는 것을 초기에 간파한 점이 훌륭했다고 언급함. 이 아이디어는 과거 젠슨 황이 패트릭에게 "돈을 위한 소프트웨어 정의 네트워킹 같다"고 말한 것에서 비롯되었다고 패트릭이 밝힘.
- 고통과 괴로움의 가치:
- 젠슨 황은 스탠퍼드 GSB 행사에서 "여러분에게 충분한 고통과 괴로움을 기원합니다"라고 말한 것에 대해 설명함. 열정은 종종 행복과 연결되지만, 위대한 것을 성취하려면 고통, 어려움, 노력이 필수적이라고 강조함.
- 매일 즐겁거나 행복하지 않을 수 있지만, 회사를 사랑하는 마음은 변치 않으며, 어려운 과정을 통해 성취를 진정으로 감사하게 된다고 말함. 위대한 것은 쉽게 이루어지지 않으므로, 위대함을 기원하는 것은 곧 고통과 괴로움을 기원하는 것과 같다고 설명함.
- 이민 경험과 초기 직업들:
- 1973년 9세에 이민 와서 낯선 환경에 적응해야 했으며, 부유하지 않은 환경에서 부모님은 열심히 일하는 모습을 통해 삶의 교훈을 가르쳐 주셨다고 회고함.
- 켄터키의 오네이다 침례교 학교(Oneida Baptist Institute) 기숙사 생활을 하며 다양한 허드렛일을 했으며, 특히 가장 어린 나이였기 때문에 다른 아이들이 담배 농장 일을 나간 후 모든 화장실을 청소하는 일을 했다고 함. 이 일을 "기쁘게" 했다고 표현함.
- 데니스(Denny's)에서 접시닦이, 버스보이, 웨이터로 일했으며, 어떤 일이든 최선을 다하려고 노력했다고 함. "세상에서 가장 뛰어난 화장실 청소부였다고 확신한다"고 말함.
- 엔비디아의 리더십 팀과 정보 공유 철학:
- 엔비디아의 리더십 팀은 60명 이상이며, 모두 젠슨 황에게 직접 보고한다고 밝힘 (일반적인 경영 방식과는 다름).
- 이러한 구조의 이유는 회사 내 계층을 줄이고 정보 접근성을 높이기 위함이라고 설명함. 특정 정보에 대한 특권적 접근이 업무 기여도를 결정해서는 안 된다고 믿으며, 거의 모든 정보를 모든 사람에게 동시에 공유한다고 함.
- 회사의 도전 과제, 문제 해결 방식, 방향성, 새로운 시도, 성공과 실패 사례 등 모든 정보를 공유함으로써 직원들에게 권한을 부여하고 문제 해결에 함께 참여하도록 한다고 강조함.
- CEO 직속 보고자가 60명이면 회사 내 약 7개의 계층이 제거될 수 있다고 설명함.
- 피드백 방식과 1대1 미팅에 대한 비판:
- 1대1 미팅 대신 모든 사람 앞에서 직접 피드백을 제공한다고 함. 피드백은 학습이며, 특정 개인의 실수나 어리석음에서 비롯된 학습 기회를 모든 사람이 공유해야 한다고 믿음.
- 다른 사람의 실수와 당혹스러움으로부터 배우는 것이 최선이며, 이것이 바로 사례 연구를 하는 이유라고 설명함.
- 1대1 미팅이나 비공개 피드백은 다른 사람들의 학습 기회를 박탈한다고 비판함.
- 해고보다 개선을 선호하는 철학:
- 사람을 포기하기보다는 개선시키고 싶어 하며, 해고를 거의 하지 않는다고 밝힘. 과거 화장실 청소부에서 현재 CEO가 된 자신의 경험을 바탕으로, 대부분의 사람은 배울 수 있다고 믿음.
- 주변의 60명의 똑똑한 사람들로부터 끊임없이 배우고 있으며, 사람들을 포기하지 않고 "고문하여 위대하게(torture them into greatness)" 만드는 것을 선호한다고 농담처럼 말함. 위대함은 포기 직전에 갑자기 찾아올 수 있다고 믿음.
- 일과 삶의 균형:
- 자신의 일과 삶의 균형은 매우 훌륭하다고 생각하며, 일어나는 순간부터 잠들 때까지, 주 7일 일한다고 밝힘. 일하지 않을 때도 일에 대해 생각하며, 영화를 보면서도 일 생각을 한다고 함.
- 그의 '일'은 단순히 문제를 해결하는 것이 아니라, 회사의 미래를 상상하고, 더 나은 방법을 고민하며, 때로는 공상하고 꿈꾸는 것을 포함한다고 설명함.
- 하루 일과와 미팅 방식:
- 예전에는 새벽 5시에 일어났지만, 요즘은 반려견 때문에 6시에 일어난다고 함. 침대에서 6시까지 독서를 하며 GPU에 대해 생각한다고 함.
- 회사에 도착하면 거의 하루 종일 미팅을 하지만, 정기적인 운영 미팅은 피하려고 노력함. CEO는 다른 사람이 할 수 없거나 하지 않는 일에 집중하는 '대타' 역할을 해야 한다고 믿음.
- 보고 미팅을 싫어하며, 주로 문제 해결 미팅, 아이디어 회의, 브레인스토밍 회의, 창작 회의 등에 참여한다고 함. 아웃룩(Outlook)이 자신의 삶을 관리하는 것을 피하고, 의도적으로 하고 싶은 일과 작업할 것을 결정하며 목적 있는 삶을 살려고 노력한다고 함.
- 0달러 시장(Zero Billion Dollar Markets) 공략:
- 아무도 시도하지 않았고, 매우 어렵지만, 성공하면 큰 기여를 할 수 있는 "0달러 시장"을 만드는 것을 선호한다고 밝힘. 기존 시장의 점유율을 뺏는 것보다 새로운 것을 창조하는 것을 더 중요하게 생각함. 스트라이프도 기존에 없던 가치를 창조했다고 평가함.
- 인터넷 GDP 성장과 미래 가치:
- 스트라이프의 미션 "인터넷의 GDP를 성장시킨다"에서 가장 중요한 부분은 '성장시킨다'는 동사라고 강조함. 이미 존재하는 거래나 사업이 아니라, 존재하지 않는 거래와 사업을 생각해야 한다고 말함.
- 세계 GDP는 현재 100조 달러이지만, 200조 또는 1000조 달러가 될 수 있으며, 향후 수십 년간 창출될 가치는 물리적인 것에 의해 제한되지 않을 것이라고 전망함.
- 0달러 시장 진출 결정 방식:
- 0달러 시장 진출 결정은 직관에서 시작되지만, 스프레드시트보다는 '추론'을 통해 이루어진다고 설명함. 스프레드시트는 원하는 대로 조작할 수 있기 때문에 선호하지 않으며, 말을 통한 추론 과정을 더 중요하게 생각한다고 함.
- 어려운 일, 시간이 오래 걸리는 일을 선호하며, 이는 덜 헌신적인 사람들을 걸러내고, 몇 년간 실패하더라도 아무도 눈치채지 못할 수 있기 때문이라고 농담처럼 말함.
- CUDA의 탄생과 위기:
- CUDA는 '가속 컴퓨팅'이라는 개념에서 비롯되었으며, 애플리케이션의 특정 커널(대부분의 실행 시간을 차지하는 작은 코드 부분)을 극도로 가속하는 아이디어임.
- 초기 CUDA는 엄청난 재앙이었으며, 칩 비용을 크게 증가시켰지만 해당 애플리케이션이 없어 고객들이 가치를 인정하지 않았고, 이로 인해 엔비디아의 이익률이 급감하고 시가 총액이 10억 달러 수준으로 떨어졌다고 회고함.
- 그럼에도 불구하고 CUDA를 포기하지 않았던 이유는 가속 컴퓨팅이 기존 컴퓨터가 해결할 수 없는 문제를 해결할 수 있다는 깊은 믿음 때문이었다고 설명함. 이사회와 분석가들의 압박에도 불구하고 자신의 추론을 믿었다고 함. CUDA가 성공하기까지 약 10년이 걸렸다고 함.
- CUDA 없이는 엔비디아가 AI 분야에서 성공하는 것은 불가능했을 것이며, CUDA는 현대 컴퓨팅에서 가장 중요한 발명 중 하나라고 평가함. 무어의 법칙이 끝난 지금, 모든 소프트웨어를 가속하지 않으면 엄청난 컴퓨팅 인플레이션에 직면할 것이라고 경고함.
- 비전 신뢰와 재검토의 기준:
- 확고한 신념과 고집 사이의 경계는 모호하지만, 매일 자신의 핵심 신념을 점검한다고 함. 전략을 뒷받침하는 첫 번째 원칙들을 되새기고, 외부 조건 변화, 경쟁자의 문제 해결 여부 등을 끊임없이 자문해야 한다고 조언함.
- 단순히 '원한다'는 것은 고집일 뿐이며, 추론이 가능해야 한다고 강조함. 또한, 영리해야 하며, 엔비디아는 CUDA를 통해 소규모 애플리케이션(CT 재구성, 지진파 처리, 분자 역학 등)에서 수익을 창출하며 시간을 벌었다고 함.
- GPU와 AI의 미래:
- 향후 5년간 GPU의 총 연산 능력 증가 배수를 묻는 질문에 직접적인 답변 대신 추론을 통해 설명함.
- 전 세계 데이터 센터의 가치는 약 1조 달러이며, 범용 컴퓨팅의 한계로 인해 이 모든 것이 가속 컴퓨팅으로 대체될 것이라고 예측함. 만약 컴퓨터 산업이 연 20% 성장한다면, 향후 몇 년간 약 2조 달러 규모의 컴퓨터를 가속 컴퓨팅으로 교체해야 한다고 함.
- 현재 우리는 역사상 처음으로 '토큰(부동 소수점 숫자)'을 대량 생산하고 있으며, 이 토큰은 지능(AI)이기 때문에 가치가 있다고 설명함. 이 토큰은 영어, 프랑스어, 단백질, 화학 물질, 그래픽, 이미지, 비디오, 로봇 움직임 등 모든 것으로 변환될 수 있다고 함.
- 이러한 토큰 생산은 'AI 공장'이라는 새로운 유형의 데이터 센터에서 이루어질 것이며, 이는 과거 산업 혁명에서 원자(물)가 들어가 전기(전자)가 나왔던 것처럼, 현재는 전자(전기)가 들어가 부동 소수점 숫자(지능)가 나오는 새로운 산업 혁명이라고 규정함.
- 과거 전기의 가치를 이해하지 못했던 것처럼 현재 많은 사람들이 토큰의 가치를 이해하지 못하지만, 10년 안에 이는 완전히 정상적인 것이 될 것이라고 예측함. 이 토큰들은 새로운 제품과 서비스를 만들고, 100조 달러 규모 산업의 생산성을 향상시킬 것이며, 이를 거래하기 위해 스트라이프와 같은 서비스가 필요할 것이라고 강조함.
- LLM(대규모 언어 모델)의 발전과 한계:
- 현재 LLM이 특정 작업(예: 자연어-SQL 변환)에서 충분한 정확도에 도달하면 더 큰 모델이 불필요해질 수 있다는 질문에 대해, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 이해 분야에서 지난 수년간 정확도가 매년 두 배씩 향상되어 초인간적인 수준에 도달한 것처럼 LLM도 지속적으로 발전할 것이라고 믿는다고 답변함.
- 현재 LLM은 '원샷(one-shot)' 방식이지만, 인간의 사고는 반복적이며 계획과 전략 수립, 도구 사용, 데이터 검색, 다른 에이전트나 인간과의 상호작용 등을 포함한다고 지적함. 미래의 모델은 이러한 반복적인 계획 수립 능력을 갖추고, 특정 기술에 특화된 여러 하위 모델들을 활용하게 될 것이라고 예측함.
- 오픈소스 모델의 중요성 (라마 Llama):
- 지난 몇 년간 가장 중요한 AI 관련 사건으로 ChatGPT와 라마 2(Llama 2)를 꼽음.
- ChatGPT는 강화 학습, 인간 피드백, 인간 가치와의 정렬 기술을 통해 컴퓨팅을 민주화하고 모든 사람이 프로그래머가 될 수 있도록 했다고 평가함.
- 라마 2는 오픈소스화를 통해 거의 모든 산업(의료, 금융, 제조, 고객 서비스, 소매 등)이 생성형 AI 기술에 접근하고 연구 및 스타트업 활성화를 촉진하여 생성형 AI 자체를 민주화했다고 평가함. 라마 없이는 안전성, 연쇄적 사고(chain of thought), 추론 기술 등의 발전이 어려웠을 것이라고 함.
- AGI(일반인공지능) 달성 시점:
- AGI를 현재 사용되는 벤치마크(수학, 영어 이해, 추론, 의료 시험 등) 달성으로 정의한다면, 매우 단기간(아마도 5년 이내)에 우수한 결과를 얻을 것이라고 확신함. 현재 모델들은 6개월마다 오류율을 절반으로 줄이며 발전하고 있다고 함.
- 하지만 이것이 일반인이 생각하는 AGI의 기준에는 미치지 못할 것이며, 정의할 수 없는 방식으로 AGI를 달성하는 데는 얼마나 걸릴지 알 수 없다고 말함.
- AI 시대 기업의 대응 방안:
- AI를 적극적으로 활용하지 않는 기업은 잘못하고 있으며, AI 때문에 일자리를 잃는 것이 아니라 AI를 사용하는 사람에게 일자리를 잃게 될 것이라고 경고함. AI를 사용하지 않는 회사는 AI를 사용하는 다른 회사 때문에 사업을 접게 될 것이라고 단언함.
- 가능한 한 빨리 AI를 도입하여, 이전에는 비용이 너무 많이 들어 할 수 없었던 일들을 해야 한다고 조언함. 지능의 한계 비용이 거의 0에 가까워지면 이전에는 하지 않았을 많은 일을 하게 될 것이라고 함 (예: 검색, 질문).
- AI를 활용하여 생산성을 높이면 더 높은 수익, 더 많은 고용, 더 큰 사회 성장으로 이어진다고 강조함.
- 엔비디아 내부의 AI 활용:
- 엔비디아는 자체 AI 슈퍼컴퓨터에 투자한 최초의 기술 회사 중 하나이며, 현재 AI 없이는 칩을 설계할 수 없다고 밝힘. AI는 밤사이에 방대한 설계 공간을 탐색하며, 이를 통해 칩 성능을 향상시키고 에너지 소비를 줄인다고 함.
- 소프트웨어 개발에도 AI를 활용하며, 컴파일러 최적화, 버그 데이터베이스 분석(코드 문제점 및 관련 담당자 식별) 등에 사용한다고 함. 엔비디아 전체를 하나의 거대한 AI로 만들고 싶다고 포부를 밝힘.
- AI의 예상치 못한 적용 분야 (언어의 확장):
- AI의 가장 큰 놀라움은 '언어'라는 단어가 인간 언어뿐만 아니라 SQL, ABAP, 라이트닝, 베릴로그 등 모든 종류의 언어(심지어 생명의 언어, 로봇 움직임의 언어)를 포함한다는 점이라고 설명함.
- 특정 시퀀스(소리, 로봇 움직임 등)를 토큰화할 수 있다면 LLM이 이를 학습할 수 있으며, 이는 모든 도구 위에 코파일럿을 얹을 수 있다는 가능성을 의미한다고 함.
- 미래의 모델 형태 (단일 모델 vs 다중 모델):
- 일반적인 추론을 돕는 슈퍼 모델도 훌륭하겠지만, 각 회사는 매우 특정한 전문 지식을 가지고 있으므로 자체 모델을 훈련해야 할 것이라고 예측함.
- 특정 분야에서 99%와 99.3%의 차이는 생사를 가를 만큼 중요하며, 아무리 좋은 일반 모델이라도 각자의 필요에 맞게 미세 조정하고 완벽하게 만들어야 한다고 강조함.
- 가족 관계와 경쟁 (리사 수 Lisa Su):
- AMD CEO 리사 수가 자신의 1촌 조카뻘(first cousin once removed)이라는 사실을 인정하며, 그녀가 훌륭하고 비범하다고 칭찬함. AMD를 경쟁자가 아닌 가족이자 업계 파트너로 생각한다고 유머러스하게 답변함. 두 사람이 어떻게 GPU 업계의 리더가 되었는지는 자신도 모른다고 함.
- 실리콘밸리 문화의 변화:
- 90년대 초 엔비디아를 창업할 당시에는 대부분의 CEO가 정장을 입고 매우 성공한 모습이었으며, 젊은 창업가로서 위축감을 느꼈다고 회고함.
- 현재는 오히려 여드름이 없으면 회사를 시작할 자격이 없는 것처럼 느껴질 정도로 젊은 세대가 비범한 능력을 발휘하고 있으며, 이는 매우 큰 변화라고 평가함.
- 엔비디아의 성공 비결: 장인정신과 근속:
- 엔비디아는 애플, 마이크로소프트보다 훨씬 적은 직원 수(28,000명)로 높은 시가 총액을 달성했으며, 이는 "운영 효율성은 프로세스를 통해 달성할 수 있지만, 장인정신은 근속을 통해서만 달성할 수 있다"는 그의 철학을 반영한다고 설명함.
- 위대한 것은 단순한 운영 효율성만으로는 만들 수 없으며, 제품, 회사, 조직에 대한 애정 어린 관심이 필요하다고 강조함. 이러한 애정과 관심은 이메일이나 사업 프로세스로 전달할 수 없다고 말함.
- 스트라이프가 추구하는 '장인정신과 아름다움(Craft and Beauty)'에 공감하며, 고객이 직접적으로 요구하지 않더라도 이러한 가치를 경험하면 알게 된다고 믿는다고 함.
- 팀원들과 함께 일하며 회사의 마법(고통, 괴로움, 기쁨, 지식, 경험 등)을 말로 설명할 수 없는 방식으로 공유하고 축적하며, 이를 다음 단계로 발전시키고 싶기 때문에 새로운 사람들과 일하는 것을 선호하지 않는다고 밝힘. 이것이 바로 근속을 중요하게 생각하는 이유이며, 덕분에 소규모 팀이 위대한 일을 할 수 있다고 강조함. 엔비디아는 이러한 이유로 직원 수에 비해 훨씬 큰 영향력을 발휘한다고 자부함.
이 대담에서 젠슨 황은 엔비디아가 단순한 기술 회사를 넘어, 끊임없는 자기 혁신과 장기적인 비전에 대한 믿음, 그리고 직원들과의 깊은 유대감을 통해 성공을 이루어왔음을 보여줍니다. 그는 AI 시대의 도래에 대한 확신과 함께, 인간적인 가치와 장인정신의 중요성을 강조하며 미래 기술 리더십에 대한 독특한 통찰을 제공합니다.