NVIDIA CEO 젠슨 황과 대담 (2025.01.27)

NVIDIA가 이끄는 AI 세계 (ChatGPT 만듬)

NVIDIA CEO 젠슨 황과 대담  (NVIDIA CEO Jensen Huang's Vision for the Future, 2025.01.27)

Cleo Abram이 2025.01.27.에 진행한 젠슨 황과의 대담을 요약정리해보고자 합니다. 전문은 https://singjupost.com/nvidia-ceo-jensen-huang-on-huge-conversations-podcast/?singlepage=1 에 있습니다. Youtube의 https://www.youtube.com/watch?v=7ARBJQn6QkM에 인터뷰 영상이 있습니다. AI시대에 가장 뜨거운 회사인 NVIDIA의 수장이 어떤 생각을 가지고 있는지 엿볼 수 있는 기회입니다. 기회가 되신다면 전문을 읽거나 들어보시는 것도 추천드립니다.

요약

첫 번째 주제: "현재의 컴퓨팅 혁명이 일어나게 된 주요 통찰은 무엇인가?"

젠슨 황은 90년대 초반, 소프트웨어 코드의 약 10%가 전체 처리의 99%를 담당하며 병렬 처리가 가능하다는 점을 발견했습니다. 또한 나머지 90%의 코드는 순차적으로 처리해야 한다는 것도 알게 되었습니다. 이 두 가지를 결합한 컴퓨터, 즉 순차 처리와 병렬 처리가 모두 가능한 컴퓨터가 이상적이라는 결론을 내렸고, 이를 바탕으로 기존 컴퓨터로는 불가능했던 문제를 해결하기 위해 NVIDIA를 설립했습니다. 이러한 통찰을 바탕으로 병렬 처리 성능을 극대화한 GPU를 개발했고, 이는 게임 산업을 시작으로 여러 분야에 혁명을 일으켰습니다.

두 번째 주제: "이러한 통찰이 현재 어떤 변화를 이끌어 냈는가?"

GPU는 게임 산업을 넘어 다양한 분야에서 활용되었고, 2000년대 초반 연구자들이 GPU를 더 쉽게 활용할 수 있도록 CUDA 플랫폼을 개발했습니다. CUDA는 GPU의 병렬 처리 능력을 프로그래머들이 익숙한 언어로 쉽게 활용할 수 있도록 도왔고, 이는 더 많은 사람들이 더 강력한 컴퓨팅 파워를 사용할 수 있도록 만들었습니다. 2012년 AlexNet의 등장은 이러한 흐름에 기름을 부었습니다. 딥러닝 알고리즘인 AlexNet은 GPU를 활용하여 이미지 인식 분야에서 놀라운 성과를 보여주었고, 이는 AI 시대의 서막을 알리는 신호탄이었습니다. NVIDIA는 이러한 변화를 예측하고 컴퓨팅 스택 전체를 재설계하며 AI 시대에 대비했습니다.

세 번째 주제: "앞으로 어떤 미래가 펼쳐질 것이라고 예상하는가?"

젠슨 황은 앞으로의 10년은 AI의 과학적 발전보다 AI의 응용에 초점이 맞춰질 것이라고 전망합니다. 즉, AI를 다양한 분야에 적용하여 실질적인 변화를 만들어내는 데 집중될 것입니다.

• 로봇공학의 발전: 젠슨 황은 특히 로봇 공학 분야에 주목하며, Omniverse와 Cosmos를 통해 로봇 훈련 방식을 혁신하고 있다고 설명합니다. Omniverse는 로봇을 훈련시킬 수 있는 3D 가상 세계를 제공하고, Cosmos는 이 가상 세계를 현실과 유사하게 만들어 더욱 효과적인 훈련을 가능하게 합니다. 이러한 기술 덕분에 로봇은 현실 세계에서 훈련할 필요 없이 가상 세계에서 빠르고 안전하게 학습할 수 있으며, 이는 곧 로봇 공학의 비약적인 발전으로 이어질 것입니다.
• 물리적 AI의 시대: 그는 "움직이는 모든 것은 로봇이 될 것"이라고 말하며, 자율 주행 자동차, 스마트 빌딩, 자율 주행 잔디깎이 등 다양한 분야에서 로봇이 활용될 미래를 예측합니다. 젠슨 황은 개인용 로봇(R2-D2)의 등장을 예견하며, 로봇이 우리 삶에 자연스럽게 녹아들 것이라고 말합니다.
• AI 안전에 대한 과제: 젠슨 황은 AI의 발전과 함께 안전 문제 역시 중요하게 다뤄져야 한다고 강조합니다. 그는 편향성, 유해성, 환각, 신뢰성, 보안 등 AI와 관련된 다양한 위험 요소를 인지하고 있으며, 이를 해결하기 위한 노력이 필요하다고 말합니다. 특히, AI 시스템이 의도와 다르게 작동하여 발생하는 안전 문제를 해결하기 위해 엔지니어링 차원의 노력이 중요하며, 시스템 전체의 안전성을 확보하는 것이 중요하다고 강조합니다.
• 에너지 효율성: 젠슨 황은 에너지 효율성이 AI 발전의 중요한 요소라고 강조합니다. 그는 컴퓨팅 성능 향상과 함께 에너지 효율성을 개선하는 것이 중요하며, NVIDIA는 이러한 방향으로 기술 개발에 매진하고 있습니다. 2016년 첫 AI 슈퍼컴퓨터를 OpenAI에 전달한 이후 8년 만에 에너지 효율성을 10,000배 개선한 사례를 통해 이를 증명했습니다.
• AI 하드웨어 설계: 젠슨 황은 특정 AI 모델에 최적화된 칩을 설계하는 것보다 유연성을 유지하는 것이 중요하다고 생각합니다. 그는 트랜스포머와 같은 특정 AI 구조가 미래에도 계속해서 지배적일 것이라고 단정할 수 없으며, 유연한 아키텍처를 통해 미래의 새로운 기술 혁신에 대비해야 한다고 주장합니다.
• NVIDIA의 미래: 젠슨 황은 Omniverse와 Cosmos를 결합한 새로운 유형의 생성형 세계 생성 시스템(multiverse generation system)을 통해 로봇 공학과 물리적 시스템의 미래에 큰 영향을 미칠 것이라고 자신합니다. 또한, 휴머노이드 로봇, 디지털 생물학, 기후 과학 등 다양한 분야에 대한 연구 개발을 통해 미래를 만들어 나갈 것이라고 말합니다.
• AI 활용 능력: 젠슨 황은 개인이 AI를 어떻게 활용하는지가 중요하며, AI를 배우고 활용하는 능력을 키우는 것이 중요하다고 조언합니다. 그는 AI와 상호 작용하는 방법을 배우고, AI를 자신의 업무에 어떻게 활용할 수 있는지 고민하는 것이 중요하다고 강조합니다.

마지막으로, 젠슨 황은 NVIDIA가 "엄청난 영향력을 만들어냈다"는 평가를 받기를 희망한다고 말하며, 책임감을 가지고 기술 개발에 임하고 있음을 밝혔습니다.

단상

저도 앞으로의 10년은 AI 기술을 활용하는 시대가 될 거라고 생각합니다. 환각 현상을 적절한 수준으로 줄이고, 로봇 센서를 통해 현실 세계의 데이터를 제공하는 것이 이러한 흐름을 가속화할 것입니다. 젠슨 황은 10년 넘게 비전을 가지고 꾸준히 노력해 왔고, 마침내 그가 꿈꾸던 것을 이루었습니다. 컴퓨터의 작동 원리를 굳이 몰라도 잘 사용할 수 있는 것처럼, 저도 AI의 작동 원리보다는 AI와 상호작용하는 방법을 배우는 데 집중해야 할 것 같습니다.

영어공부 기록 (그냥 공부 기록용입니다.)

1단계 문법만 수정 (Gemini Experimental 1206)

I also think that the next 10 years will be the years of utilizing AI technologies. Reducing [hallucination] to an acceptable level and supplying data in [the] [physical] world by [the] sensors of the robot will accelerate that trend. The CEO has had the vision and worked hard for over 10 years and he [has] finally [achieved] what he has dreamed. Just like the computer which I can use without knowing how it actually works, I need to learn how to interact with the AI, not how AI works.

2단계 어색한 표현 수정 (Gemini Experimental 1206)

[I concur that the next decade will be defined by the application of AI technologies.] Reducing hallucination to an acceptable level and supplying data in the physical world by the sensors of the robot will accelerate that trend. The CEO has had the vision and [has been diligently working] for over 10 years, and he has finally achieved what he [envisioned]. [Similarly to how] I can use [a] computer without knowing how it actually works, I need to learn how to interact with [AI itself], not [necessarily focus on the intricacies of] how AI works.