2025. 9. 26. NVIDIA: OpenAI, Future of Compute, and the American Dream | BG2 w/ Bill Gurley and Brad Gerstner

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NVIDIA: OpenAI, Future of Compute, and the American Dream | BG2 w/ Bill Gurley and Brad Gerstner

1. 시작 및 핵심 주제

• OpenAI의 미래: 빌 걸리(Bill Gurley)는 OpenAI가 차세대 '멀티 트릴리언 달러 하이퍼스케일 기업'이 될 것이라 예측함. 젠슨 황(Jensen Huang) 역시 이에 동의하며, OpenAI가 소비자 및 기업 서비스를 갖춘 차세대 하이퍼스케일러가 될 가능성이 매우 높다고 말함.
• 추론의 10억 배 성장: 약 1년 반 전, 사전 훈련이 침체기라는 인식이 있을 때 젠슨 황은 추론이 100배, 1000배가 아닌 10억 배 성장할 것이라고 강조했었음.

2. 3가지 스케일링 법칙 (Scaling Laws)

젠슨 황은 자신이 당시(1년 반 전) 상황을 과소평가했으며, 이제는 3가지 스케일링 법칙이 있다고 설명함.

1. 사전 훈련 (Pre-training): 데이터를 학습하는 단계.
2. 사후 훈련 (Post-training): AI가 기술을 올바르게 수행할 때까지 '연습'하는 단계. 강화 학습과 추론이 통합된 복잡한 과정.
3. 추론 (Inference): 과거의 '원샷' 방식이 아닌, '생각'하는 방식. 즉, 답하기 전에 리서치를 수행하고, 사실(ground truth)을 확인하고, 더 학습하는 과정을 거침.

3. 성장에 대한 확신

젠슨 황은 작년보다 올해 더 큰 확신을 가지고 있음.

• 이유:
  • 에이전트 시스템의 등장.
  • AI가 더 이상 단일 언어 모델이 아닌, 여러 언어 모델이 동시에 실행되는 '시스템'이 됨.
  • 모델들이 도구를 사용하고, 리서치를 수행함.
  • 모든 것이 멀티모달이며, 엄청난 양의 비디오가 생성되고 있음.

4. OpenAI "Stargate" 파트너십

OpenAI와의 대규모 신규 파트너십(Stargate)에 대한 상세 내용.

• Nvidia의 투자: 젠슨 황은 OpenAI의 잠재력(차세대 하이퍼스케일러)을 볼 때, 지금 투자할 기회를 얻은 것은 "가장 현명한 투자 중 하나"이며 "환상적"이라고 평가함.
• 파트너십 상세:
  1. Microsoft Azure: 기존의 Azure 빌드아웃 파트너십은 환상적으로 진행 중이며, 향후 몇 년간 수천억 달러 규모의 작업이 남아있음.
  2. OCI (Oracle Cloud Infrastructure): OCI, OpenAI, SoftBank와 협력하여 약 5~7 기가와트(GW) 규모의 OCI 빌드아웃을 진행 중.
  3. Core Weave: OpenAI 관련 맥락에서 언급됨.
  4. 신규 파트너십 (자체 구축): OpenAI가 사상 처음으로 자체 AI 인프라(칩, 소프트웨어, 시스템, AI 팩토리 레벨)를 구축하는 것을 Nvidia가 직접 파트너로서 돕는 것.
• 파트너십 배경 (2가지 지수 함수):
  • 이 모든 프로젝트는 OpenAI가 겪고 있는 '두 가지 지수 함수적 성장'을 지원하기 위함이며, 기존 프로젝트에 추가되는 것임. 1. 사용량(고객)의 지수 함수적 성장: AI 성능과 사용 사례가 개선되며 고객이 기하급수적으로 증가. 1. 사용당 계산량의 지수 함수적 성장: AI가 단순 '원샷 추론'에서 '생각하는 추론'(Reasoning)으로 바뀌면서 사용당 계산 요구량이 폭발적으로 증가.
• 관계의 변화: OpenAI가 Meta(마크 저커버그), Google(순다르 피차이), X(일론 머스크)처럼 Nvidia와 직접적인 구매 및 작업 관계를 구축하길 원함. Microsoft(사티아 나델라), Oracle(래리 엘리슨) 등 모든 관련자가 이를 인지하고 지지하고 있음.

5. 월스트리트와의 시각차

• 월스트리트의 비관론: 브래드 거스너(Brad Gerstner)는 월스트리트 애널리스트 25명의 컨센서스가 Nvidia의 성장이 2027년부터 연 8%로 정체될 것으로 예측한다고 지적함.
• 젠슨 황의 반응: "우리는 그것에 편안함(comfortable)"이라며, "정기적으로 숫자를 이기는(beating) 데 문제없다"고 응수함.
• 신념의 괴리: 브래드는 샘 알트먼, 젠슨 황, 순다르 피차이, 사티아 나델라 같은 테크 리더들의 발언과 월스트리트의 믿음 사이에 "거대한 괴리(massive divergence of belief)"가 존재한다고 강조함.

6. Nvidia의 미래: 젠슨 황의 3가지 포인트

젠슨 황은 월스트리트의 예측이 '일관성 없지 않다'며, Nvidia의 미래를 설명하는 3가지 포인트를 제시함.

1. 범용 컴퓨팅의 종말:
   • 가장 중요한 '물리학의 법칙' 포인트. 범용 컴퓨팅은 끝났으며, 미래는 가속 컴퓨팅(accelerated computing)과 AI 컴퓨팅임.
   • 전 세계 수조 달러 규모의 컴퓨팅 인프라가 가속 컴퓨팅으로 교체되어야 함. (Intel과의 파트너십도 이 맥락에서 언급).
2. 하이퍼스케일의 AI 전환:
   • AI의 첫 번째 사용 사례는 이미 모든 곳(검색, 추천 엔진, 쇼핑)에 있음.
   • 기존 하이퍼스케일 인프라(Meta, Google, ByteDance, Amazon)가 CPU 기반 추천 엔진에서 GPU 기반 AI로 전환 중이며, 이 자체로 이미 수천억 달러 규모의 시장임.
3. 새로운 AI 애플리케이션 (GDP 증강):
   • 모터가 육체노동을 대체했듯, AI 팩토리는 '토큰'을 생성하여 인간 지능을 증강시킬 것.
   • 인간 지능은 세계 GDP의 약 55~65%, 즉 약 50조 달러 규모임.
   • 예시: 10만 달러 연봉 직원에게 1만 달러 AI를 붙여 생산성을 2~3배 높일 수 있다면? (Nvidia는 이미 모든 엔지니어, 칩 디자이너에게 100% AI를 적용해 생산성, 속도, 고용을 늘리고 있음).
   • 이 '증강'(가령 10조 달러)은 AI가 '생각'하며 지속적으로 토큰을 생성해야 하므로, 이를 실행할 AI 인프라(팩토리)가 필요함 (가령 50% 마진 가정 시, 연 5조 달러의 인프라/Capex 시장).
   • 젠슨 황은 현재 관련 시장을 연 4,000억 달러로 추산하며, 이는 TAM(전체 시장 규모)이 4~5배 증가할 여지가 있음을 시사함.
   • 사례 (Alibaba): 알리바바의 에디 우(Eddie Woo)는 10년 내 데이터센터 전력을 10배 늘릴 것이라 말함. 또한 토큰 생성량이 몇 달마다 2배씩 증가하고 있음 (Nvidia 매출은 전력과 거의 비례함).

7. GDP 성장 가속

• AI 기술은 "수십억 명의 동료"를 제공하여, 노동/자본 투입 대비 산출량(GDP)을 늘려 세계 GDP 성장을 가속화할 것임.
• AI 자체가 OpenAI 같은 새로운 급성장 산업을 만들고, 인프라, 에너지(원자력, 가스 터빈) 등 하위 산업의 르네상스를 이끌고 있음.

8. 공급 과잉(Glut) / 버블(Bubble) 우려

• Zuckerberg의 관점: 브래드는 저커버그가 '존재론적 위험' 때문에, $10B 초과 지출(overspend) 위험을 감수하더라도 투자를 멈출 수 없다고 한 발언을 인용 (죄수의 딜레마와 유사).
• $1T 매출 경로: 브래드가 2026년 AI 매출 1,000억 달러에서 2030년 1조 달러로 가는 경로에 대해 질문함.
• 젠슨 황의 반박: "이미 거기에 도달했다."
  • 하이퍼스케일러들(TikTok, YouTube Shorts, Meta 맞춤형 콘텐츠)은 이미 CPU에서 AI로 전환했으며, 그들의 전체 매출 기반이 AI 주도형임.
  • GPU 기반 검색(Search)은 "완전 신상(brand spanking new)"으로, 이제 막 시작하는 분야임.
• 공급 과잉 확률:
  • 젠슨 황은 공급 과잉 확률이 "극히 낮다(extremely low)"고 단언함.
  • 조건: (1) 모든 범용 컴퓨팅이 가속/AI 컴퓨팅으로 전환되고, (2) 모든 추천 엔진과 콘텐츠 생성이 AI 기반으로 전환될 때까지. 이 전환은 몇 년이 더 걸릴 것.
• 수요와 공급:
  • Nvidia는 공급망의 끝에 있으며 수요에 반응함. 공급망은 필요시 2배 증설 준비가 되어있음.
  • 문제는 고객사들(CSP, 하이퍼스케일러)이 수요를 '과소 예측(under-forecasted)'하여, Nvidia가 항상 '긴급 대응 모드(scramble mode)'에 있다는 것.
  • 사티아 나델라처럼 신중했던 하이퍼스케일러들도 '두 번째 지수 함수'(Reasoning)의 등장으로 모두 투자를 가속하고 있음.
• 신규 시장 (데이터 처리):
  • 젠슨 황이 가장 좋아하는 애플리케이션. 정형/비정형 데이터 처리.
  • 현재 Databricks, Snowflake, Oracle(SQL) 등 대부분이 CPU 기반. 이 "거대하고 막대한 시장(gigantic massive market)"이 AI 데이터 처리로 이동할 것.

9. 순환 매출(Circular Revenue) / 자금 선회(Round-tripping) 우려

• 문제 제기: 브래드가 CNBC, 블룸버그 등에서 제기하는 '순환 매출' 우려(Nvidia가 고객사인 OpenAI에 투자하는 것)에 대해 질문함.
• 젠슨 황의 해명 (별개의 사안):
  1. 고객 자금 (OpenAI): OpenAI의 10 GW($4,000억 달러) 구축은 그들의 (지수 함수적으로 증가하는) 매출, 자본(equity), 부채로 자금을 조달해야 함. Nvidia는 그들의 성장을 지원하기 위해 긴밀히 협력함.
  2. Nvidia 투자 (Nvidia): 이 투자는 (매출과) "아무 관련이 없음(not tied to anything)". 이는 차세대 멀티 트릴리언 하이퍼스케일러에 투자할 "환상적인 기회"임. 오히려 초기에 더 많이 투자하지 못한 것을 후회함.
• 브래드의 부연:
  • OpenAI는 Nvidia 칩을 사용할 의무가 없음.
  • ChatGPT 15억 월간 사용자, 엔터프라이즈 및 주권 국가들의 '존재론적' 수요 등 실질적인 경제 기반(underlying economic substance)이 존재함.

10. 연간 출시 주기 (Hopper, Blackwell, Rubin...)

Nvidia가 Hopper, Grace Blackwell, Vera Rubin, Ultra, Fineman으로 이어지는 연간 출시 주기로 전환한 이유.

• 이유 (Why?):
  1. 2가지 지수 함수: 토큰 생성률과 고객 사용량이 지수 함수적으로 증가함 (OpenAI 주간 활성 사용자 8억 명).
  2. 무어의 법칙의 죽음: 트랜지스터 비용과 전력 소모가 더 이상 개선되지 않음.
  3. 비용 문제: Nvidia가 매년 성능을 폭발적으로 향상시키지 않으면, 토큰 생성 비용이 계속 증가할 것임.
• 방법 (How?): "극단적 공동 설계 (Extreme Co-design)"
  • 무어의 법칙(상자 '안' 혁신)이 끝났기에 '상자 밖(outside the box)'에서 혁신함.
  • 모델, 알고리즘, 시스템, 칩을 동시에 최적화.
  • 데이터센터 레벨에서 CPU, GPU, 네트워킹 칩(MVLink, Spectrum X), 스위치, NIC, 그리고 모든 소프트웨어 스택을 '동시에(all at the same time)' 변경함.
  • 결과: Hopper에서 Blackwell로 1년 만에 30배 성능 향상 (MVLink 72). 이는 무어의 법칙으로는 불가능.
• Nvidia 내부 AI: 이 모든 속도, 속력, 규모는 Nvidia 내부의 AI 없이는 불가능했음.

11. 경쟁 해자 (Competitive Moat)

• 브래드의 분석: Nvidia의 연간 주기, 3년 단위 공급망 가시성 확보, 막대한 자본/개발 규모가 경쟁사의 진입을 거의 불가능하게 만들고 있음.
• 젠슨 황의 동의: 해자가 강화됨.
  1. 극한의 규모: 수천억 달러 규모의 AI 인프라 구축을 위해, 1년 전에 막대한 양의 웨이퍼, DRAM 발주를 시작해야 함. 이 규모는 감당하기 어려움.
  2. 극한의 공동 설계: 웨이퍼 비용이 상승함에 따라, '극단적 공동 설계' 없이는 성능 향상(X-factor)이 불가능. 경쟁이 더 어려워짐.
  3. 'AI 팩토리 시스템': Nvidia는 단일 ASIC이 아닌, 6~8개의 칩이 유기적으로 공동 설계된 "AI 팩토리 시스템"을 구축함.
  4. 고객사의 신뢰 (규모의 위험): 고객사들은 50만 개 GPU가 함께 작동하는 '기적'에 베팅함. 그들은 Nvidia의 '아키텍처'가 검증되었기에, 막 테이프아웃(tape out)한 새로운 칩에 대해 500억 달러 규모의 PO(주문서)를 낼 수 있음.
  5. 공급망의 신뢰: 공급망 파트너들은 Nvidia가 전 세계 고객에게 전달할 것을 믿기에 수천억 달러 규모의 부품을 '선제적 구축(pre-build)'함.

12. GPU 대 ASIC (e.g., Google TPU)

• Google의 선견지명: 젠슨 황은 초기에 Google(TPU)과 Nvidia(GPU)만이 이 산업을 '창조'했으며, 이는 스타트업의 올바른 방식(시장이 작을 때 100% 점유)이라고 평가함.
• 신규 ASIC의 도전:
  • 지금처럼 "매력적인(juicy) 시장"이 된 후 진입하는 것은 매우 어려움.
  • 시장이 '귀엽고 단순한(adorable and simple)' GPU에서 "거대하고 복잡한(giant and complex)" AI 팩토리 시스템으로 진화했기 때문.
• Nvidia의 전략 (AI 팩토리):
  • Nvidia의 관점은 'GPU'가 아닌 '전체 AI 인프라'임.
  • 이 인프라는 다양하고 끊임없이 변화함 (예: Transformer 아키텍처).
  • Nvidia는 이 팩토리 내의 특수 워크로드(컨텍스트 처리, 확산 모델, 비디오 생성, KV 캐시 처리)를 위해 CPX, AI 데이터 프로세서 등 전문화된 칩을 계속 발표하고 있음.
  • CUDA: 고객사들이 이런 다양한 아키텍처를 실험하고 반복할 수 있도록 하는 CUDA의 프로그래밍 용이성이 핵심.
• 칩의 3가지 카테고리:
  1. 아키텍처 (Architectural): (예: Nvidia GPU, x86, ARM) 풍부한 생태계와 IP를 가지며 소유자가 직접 구축.
  2. ASIC (Application-Specific): (예: LSI Logic) 비디오 트랜스코더, 스마트 NIC 등 시장 규모가 크지 않은 곳에 적합. 계약업체가 50~60%의 높은 마진을 받음.
  3. 고객 소유 툴링 (COT, Customer-Owned Tooling): (예: Apple 스마트폰 칩) 볼륨이 막대한 경우, 높은 ASIC 마진을 지불하는 대신 직접 툴링. Google TPU도 결국 이 방향으로 갈 것.
• 최적의 균형: 클라크(Clark)는 '최적의 균형'에 대해 질문함. 젠슨 황은 Google이 Nvidia GPU의 "큰 고객"임을 강조하며, 이는 이진법적(binary)이지 않다고 답함. (Google TPU는 현재 7세대(TPU7)에 이를 정도로 특별한 케이스).

13. 분리(Disaggregation) & "가격 제로" 주장

• 분리 (Disaggregation): Nvidia는 미래 AI 팩토리가 '분리될' 것을 알기에, AI 워크로드 오케스트레이션 툴인 "Dynamo"를 발표하고 오픈소스화함.
• MV Fusion: Intel(및 ARM)과 파트너십. Nvidia의 AI 생태계와 Intel의 (전 세계 대부분의) 엔터프라이즈 설치 기반을 '융합(fused)'함. 양사 모두에 윈윈(win-win).
• "경쟁사 칩 가격이 0이라도 Nvidia를 산다"는 주장의 논리:
  • 토지, 전력, 건물(Land, power, and shell) 비용이 이미 $15B(약 20조 원)임.
  • 1. 매출 관점 (기회비용): 고객사는 '전력'에 제한됨. 2GW의 한정된 전력을 확보했다고 가정.
    • Nvidia의 '극단적 공동 설계'가 (경쟁사 칩 대비) 2배의 '와트당 토큰(tokens per watt)'을 제공한다면, 고객은 동일 전력으로 2배의 매출을 올릴 수 있음.
    • (Blackwell은 Hopper 대비 30배) 경쟁사가 칩을 15% 할인(Nvidia와 경쟁사의 마진 차이)해 주거나 심지어 공짜로 주더라도, 그 2GW에서 2배(혹은 30배)의 매출을 포기하는 기회비용이 "터무니없이 높기(insanely high)" 때문에 Nvidia를 선택.
  • 결론: 이 성능 향상 궤적은 Rubin, Ultra, Fineman에서도 (매년 6-7개 칩 시스템 동시 개발) 계속될 것이므로, 경쟁사가 단일 ASIC으로 이 시스템 최적화를 따라잡는 것은 매우 어려움.

14. 10조 달러 기업

• 브래드의 질문: 5년 내 Nvidia 매출이 2025년 대비 2~3배 커질 것인가?
• 젠슨 황의 답변:
  • "우리의 기회는... (월가) 컨센서스보다 훨씬 큽니다."
  • "Nvidia가 아마도 최초의 10조 달러 기업이 될 것이라 생각합니다."
  • 10년 전만 해도 1조 달러 기업은 불가능하다고 했지만 지금은 10개나 있으며, 세계는 더 커졌음.
  • 사람들은 Nvidia를 '칩 회사'로 오해하지만, Nvidia는 "AI 인프라 파트너"임 (OpenAI와의 파트너십이 증거).
  • Nvidia는 칩, 부품, 네트워킹, CPU만, GPU만 등 고객이 원하는 어떤 방식으로든 판매함. "그저 우리에게서 무언가 조금이라도 사주기만 하면 됩니다.".

15. 빌더(Builder)로서의 일론 머스크

• 일론 머스크는 Colossus 1(H100/H200 클러스터)과 Colossus 2(50만 GB, 수백만 H100급)를 구축 중.
• 젠슨 황의 평가:
  • "일론이 1GW에 가장 먼저 도달해도 놀라지 않을 것."
  • AI 슈퍼컴퓨터는 기술, 조달, 금융, 토지/전력/건물 확보 등 "인류 역사상 가장 복잡한 시스템 문제"임.
  • 일론의 강점: 이 모든 시스템(금융 포함)이 "한 사람의 머릿속에서(in one head)" 상호작용하고 상호의존성을 파악함. 그는 "그 자체가 거대한 슈퍼컴퓨터".
  • "의지(will)와 기술(skill)이 만났을 때, 믿을 수 없는 일이 일어남."

16. 주권 AI (Sovereign AI) 및 글로벌 경쟁

• AI의 본질: 브래드는 각국 정부가 AI를 핵무기처럼 '존재론적'으로 본다고 언급.
• 젠슨 황의 정의: "원자폭탄은 아무도 필요 없지만, AI는 모두가 필요합니다."
• 이유:
  • AI는 '현대의 컴퓨팅(modern computing)'임. 컴퓨팅은 민주화되어야 하며, 어떤 나라도 "곤봉과 불"의 시대로 돌아갈 순 없음.
  • 모든 국가는 자국의 역사, 문화, 가치를 AI에 인코딩해야 함.
• 젠슨 황의 권고:
  • OpenAI, Gemini, Grock, Anthropic 등 글로벌 모델을 사용해야 함.
  • 동시에, 언어 모델뿐 아니라 산업, 제조, 국가 안보 모델을 위해 자체적인 주권 AI 역량과 인프라를 구축해야 함.

17. 미국 정치와 AI (트럼프 행정부)

• AISR (데이비드 색스, 쉬람): 젠슨 황은 이들이 백악관에 있는 것이 "매우 운 좋은 일"이라며 극찬함. 특히 쉬람(Shriram)을 "워싱턴 DC에서 CUDA를 아는 유일한 사람"이라 칭하며, 이 중대한 시기에 기술을 이해하는 명확한 인물이 필요하다고 강조.
• 산업-정부 관계:
  • 젠슨 황은 트럼프 행정부(텍사스 주지사 애벗, 내무장관 버검, 상무장관 루트닉)가 친성장, 친에너지, 규제 철폐 기조인 것을 칭찬함.
  • "만약 지금 행정부가 친에너지가 아니었다면 어땠을지 상상도 하기 싫다"고 말함.
  • 트럼프 대통령은 리더들에게 '열린 문'을 가지고 있으며, 성장을 신봉함 (경제력 = 군사력 = 안보).
  • 트럼프는 미국이 AI 레이스에서 승리하길 원하며, 미국 기술 산업(국가적 보물)이 전 세계로 퍼져나가길 원함.
• 수출 라이선스:
  • 브래드는 데이비드 색스가 미국 AI 스택의 전 세계 확산을 위해 수출 라이선스 가속화를 주장한다고 언급.
  • 이는 이전 행정부의 '작은 마당, 높은 울타리(small yard tall fence)' 정책과 대비됨 (젠슨 황은 이를 '미국 주변에 울타리를 치는 것'이었다고 비판).
  • 젠슨 황은 루트닉 상무장관이 이 문제 해결에 "전적으로 나섰다(all over it)"며 가속화를 체감한다고 답함.

18. 중국 (China)

• 배경: Nvidia는 불과 몇 년 전까지 중국 시장 점유율 95%를 차지했음.
• 미국 정책 실패:
  • 젠슨 황은 미국이 Nvidia를 중국에서 퇴출시킨 것은 "일방적 무장 해제(unilaterally disarmed)"였다고 재차 비판함.
  • 이는 Huawei가 중국 내 독점적 이익을 바탕으로 가속화하도록 만들었고, Huawei는 이제 전 세계에 데이터센터를 구축하며 Nvidia 추월 계획을 발표하고 있음.
• 현 상황: 미국은 H20 칩에 15% 수출세를 부과했으나, 이제 중국 측이 (미국의 성명에 모욕감을 느껴) Nvidia의 판매를 불허하는 듯한 움직임이 있음.
• 젠슨 황의 중국관:
  • 강력한 경쟁자: 중국은 세계 최고 수준의 기업가와 STEM 학교, 헝그리 정신(996 문화)을 가졌으며, 빠르고, '규제가 적은(under-regulated)'(분산된 경제 시스템 덕분에) 강력한 경쟁자임.
  • 미국의 3대 착각: (1) "그들은 AI 칩을 못 만들 것이다" (말도 안 됨), (2) "중국은 제조를 못 한다" (제조가 그들의 특기), (3) "그들은 수년 뒤처졌다" ("나노초(nanoseconds) 뒤처졌다").
• 젠슨 황의 희망 / 전략:
  • 중국 지도자들이 말하듯, 중국 역시 '개방 시장'을 원하고 외국인 투자를 유치하며 글로벌 경쟁에 참여하길 원한다고 믿음 (이것이 중국의 이익에 부합).
  • 미국은 '국가적 보물(national treasure)'인 기술 산업이 전 세계에서 경쟁하도록 허용해야 함. 이를 통해 미국 기술을 전파하고 경제적, 지정학적 영향력을 극대화해야 함.
  • 회의론자들에게: ("Jensen은 그냥 칩 팔고 싶을 뿐") "내가 미국의 성장을 원한다는 사실이 나를 틀리게 만들진 않는다." 중국이 경쟁력이 없다는 등 과거의 '가정'들은 사실(facts)이 틀린 것으로 증명됨.
  • 미국의 AI 레이스 승리를 원하며, Nvidia가 중국에서 경쟁하는 것(글로벌 기업인 ByteDance, Alibaba 등 고객 확보, 엔지니어 활용)이 미국이 이길 확률을 높인다고 믿음.
  • (수출 통제된) H20 칩은 Blackwell보다 안 좋을 뿐, "여전히 매우 훌륭한(really quite spectacular)" 칩임.
  • 결론: 인내심을 갖고 "궁극적으로 지혜가 승리할 것(wisdom will prevail)"이라 믿음. Nvidia가 중국 시장에서 경쟁하는 것이 미국과 중국 양국 모두의 최선의 이익(best interest)에 부합함.
  • (단, 투자자들에게는 Nvidia의 공식 가이던스에는 '중국 매출이 포함되지 않음(no China)'을 항상 강조함. 중국 외에도 성장 기회는 많음. 하지만 중국 시장은 여전히 '매우 중요함').

19. 이민 (H-1B)

• H-1B 비자 수수료 $100,000: 젠슨 황은 이를 "훌륭한 시작(a great start)"이라고 평가함.
• 핵심 원칙 (아메리칸 드림): 미국의 유일무이한 브랜드는 "아메리칸 드림"이며, 젠슨 황 본인이 그 증거임.
• 문제점: '불법(illegal)' 이민 문제를 다루면서, '합법(legal)' 이민으로 대표되는 아메리칸 드림의 근간을 보호해야 하는 딜레마.
• "$100k 정책"의 의미: 이 정책이 "아마도 너무 높게(a little too high)" 설정되었을 수 있지만, 최소한 "H-1B의 남용(abuse)을 제거"하는 '시작점'으로서는 좋다고 평가함.
• 과정으로서의 의미: 트럼프 대통령은 "훌륭한 경청자(good listener)"이며, 현재의 잘못된 상태에서 올바른 답으로 나아가기 위한 "괜찮은 시작(fine start)"으로 봄.
• 의도치 않은 결과: 브래드는 이 정책이 (1) 자금력 있는 대기업에만 유리하고, (2) 미국 외 투자(스타트업의 해외 이전)를 가속화할 수 있다고 지적. 젠슨 황도 이에 동의함.
• 인재 파이프라인 문제:
  • 젠슨 황은 행정부가 합법 이민과 인재 유치의 중요성을 "혼동하고 있지 않다"고 확신함.
  • 브래드의 우려: 3년 전 미국행을 원했던 중국 최고 AI 인재 비율이 90%에서 현재 10~15%로 급감했다는 연구자료 인용.
  • 젠슨 황의 공감: "확실히 더 큰 우려를 체감함." 이는 "실존적 위기(existential crisis)"이자 "미래 문제의 초기 지표(early indicators)"라고 경고. 최고의 인재들이 미국에 오고 머물고 싶어 하는가'는 핵심 "KPI"임.
• "China Hawks (대중국 강경파)":
  • 젠슨 황은 이 명칭이 '명예의 배지'처럼 쓰이지만, 실제로는 "수치의 배지(badge of shame)"라고 강하게 비판함.
  • 그들이 국가를 위한다고 생각하지만, (중국계 학생들을 불편하게 만들어) 아메리칸 드림이라는 파이프라인을 파괴하는 것은 "애국적이지 않다(not patriotic)"고 비판함.
• 필요한 태도: 미국은 "위대한 국가의 자신감(confidence)"을 갖고 "붙어보자(Bring it on)"는 태도를 가져야 함 (젠슨 황은 트럼프 대통령이 이런 태도를 가졌다고 평가).

20. 중국과의 협상 및 디커플링

• 젠슨 황은 트럼프 대통령이 중국과 "빅딜(big deal)"을 성사하길 희망함.
• 트럼프 대통령은 중국에 대해 존중을 담아 이야기하며, (이전 행정부와 달리) "디커플링(decouple)"이라는 단어를 단 한 번도 사용하지 않았음.
• 젠슨 황은 "다음 세기 가장 중요한 두 관계를 디커플링할 수는 없다"고 강조.
• 무역의 목표는 '공정 무역'과 '미국 재산업화'이지, (미어샤이머(Mearsheimer) 관점처럼) 타국을 적대하고 패배시켜야 하는 것이 아님.
• Nvidia가 Intel과 파트너십을 맺은 것처럼, 미래는 '너 죽고 나 살자(us or them)'가 아닌 '너도 살고 나도 사는(us and them)' 방식이어야 함. 미래는 훨씬 더 크기 때문. (물론 "붙어보자(Bring it on)" 정신은 유지).

21. 아메리칸 드림과 "인베스트 아메리카"

• 아메리칸 드림의 핵심은 에이브러햄 링컨이 말한 "일어설 권리(the right to rise)"임.
• 문제: 풍요의 시대가 10조 달러 기업을 만들지만, 동시에 너무 많은 사람이 뒤처지고 소외감을 느껴 자본주의 시스템 자체를 공격하게 됨.
• 해결책 (Invest America): 젠슨 황과 브래드 거스너가 함께 추진한 아이디어. 모든 신생아에게 출생 시 $1,000가 담긴 투자 계좌를 지급하여 "미래 미국의 주주"로 만듦.
• 입법 통과: 이 법안은 "위대하고 아름다운 법안(the big beautiful bill)"에 포함되어 통과되었으며, 2026년부터 시작됨.
• Nvidia 역시 직원 자녀뿐 아니라 '학교 입양' 등을 통해 이 프로그램에 기여할 것임.

22. 모두를 위한 AI (AI & Jobs)

AI가 가져올 변화 속에서 모두를 포용하는 방법.

1. 미국 재산업화 (Re-industrializing America):
   • 트럼프 행정부(루트닉 장관)가 집중하는 핵심. 공장 건설, 숙련 노동자 재교육 및 기술 향상.
   • 이는 단순히 "테니스화나 이쑤시개"를 만드는 저부가가치 제조업이 아님.
   • "공예(craft)"와 "손으로 만드는 것"의 가치를 재조명하고, "장엄하고 믿을 수 없는 것들"을 다시 만드는 것. (예: 스페이스X)
2. AI는 평등화 도구 (AI as Equalizer):
   • AI는 "가장 위대한 평등화 도구(the greatest equalizer)"임.
   • 과거엔 C++이나 Python을 배워야 했지만, 이젠 "인간 언어(human)"만 알면 되기에 "기술 격차(technology divide)"가 해소됨.
   • OpenAI 사용자 8억 명이 80억 명이 되어야 함.
3. AI와 일자리 (AI & Jobs):
   • 사람들은 '업무(Tasks)'(제거되거나 생성됨)와 '직업(Jobs)'(대체로 보호됨)을 혼동함.
   • Nvidia 사례: Nvidia는 모든 엔지니어가 AI를 지속적으로 사용하며, 동시에 더 많은 엔지니어와 직원을 고용하고 있음.
   • 이유 (비-제로섬): AI가 회사의 생산성과 수익성을 높이면 -> '더 많은 아이디어'를 추구할 수 있게 되고 -> 이 아이디어를 실행하기 위해 더 많은 사람을 고용함.
   • 'AI로 인한 대량 실업' 주장은 "우리에게 더 이상 아이디어가 없다"는 잘못된 전제에서 출발함.
   • 지능은 제로섬 게임이 아님. 주변에 천재가 많을수록 더 많은 아이디어와 해결할 문제가 생기고, 더 많은 일자리가 창출됨.
   • 향후 수십 년: 경제는 성장하고, 새 직업이 창출되며, 모든(every) 직업이 변화할 것임.

23. 미래 (레이 커즈와일 & 20,000년의 진보)

• 레이 커즈와일은 21세기에 100년이 아닌 20,000년의 진보가 있을 것이라 말함.
• 젠슨 황은 2030년보다 30년 뒤를 예측하는 것이 더 쉽다고 말함.
• 향후 5년:
  • AI와 로보틱스(메카트로닉스)의 융합이 해결될 것.
  • 모든 사람이 자신을 기억하고 코칭하는 "R2-D2"(반려 로봇)와 함께 자라게 될 것.
  • 모든 인간(80억 명)이 클라우드에 자신에게 미세조정(fine-tuned)된 개인 GPU/모델을 소유하게 될 것 (80억 GPU). 이는 자동차, 로봇 등 모든 곳에 탑재(embodied)됨.
• 디지털 트윈 (Digital Twins):
  • 생물학의 무한한 복잡성을 이해하게 될 것.
  • 아마존 쇼핑에 디지털 트윈이 있듯, 헬스케어에도 '개인 디지털 트윈'이 생겨 노화, 질병(심지어 내일 오후에 일어날 일)을 예측할 것.
• CEO들을 위한 조언:
  • AI라는 기차는 지수 함수적으로 가속하고 있음.
  • 이 기차가 어디로 갈지 예측하고 기다리는 것은 불가능함.
  • "유일하게 해야 할 일은 그저 (지금) 올라타는 것(get on it)입니다."
• 마무리:
  • 빌 게이츠가 2016년 "기계가 '멍청한 계산기'에서 '스스로 생각'하기 전까지는, 우리는 시작도 안 한 것"이라 말했음. 지금이 바로 그 순간임.
  • 브래드는 미국이 가진 리더십과 위험 자본 시스템에 감사하며, 이 리더들이 변화의 도전에 직면한 사람들을 "겁주지 않고 함께 이끌어갈(Bring them along)" 책임을 이해하고 있음에 감사함.