팟캐스트 출처: Lex Fridman 팟캐스트
인터뷰 대상: 젠슨 황, 엔비디아 창립자 겸 CEO
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2시간 26분 동안 진행된 이 심층적인 대화에서 젠슨 황은 인공 일반 지능(AGI), 인공지능 의 확장 법칙, 지능형 에이전트, 엔비디아 의 경쟁 우위, TSMC와 그 공급망, 10조 달러 시총 가능성, 엔비디아 경영 방식, 그리고 죽음과 승계에 대한 견해를 밝혔습니다. 대화 전체가 매우 유익했으며, 특히 AGI에 대한 그의 주장, 즉 "저는 우리가 이미 AGI를 달성했다고 믿습니다."라는 발언이 가장 인상적이었습니다.
더 나은 가독성을 위해 원문의 의미는 유지하면서 다음 내용을 편집했습니다.
AGI 일정
렉스 프리드먼:
인공 일반 지능(AGI)의 실현 시기에 대한 질문은 AGI를 어떻게 정의하느냐에 따라 달라집니다. 다소 황당하지만 매우 구체적인 정의를 하나 들어보겠습니다. 만약 인공지능 시스템이 이미 당신의 업무, 즉 회사를 설립하고, 키우고, 확장하고, 10억 달러 이상의 가치를 지닌 성공적인 기술 기업을 운영하는 일을 사실상 대신할 수 있다면, 우리는 언제쯤 그런 시스템을 보게 될까요? 5년, 10년, 15년, 아니면 20년?
제가 말하는 시스템은 혁신, 고객 발굴, 판매, 관리, 지능형 에이전트와 인간으로 구성된 팀 구축 등과 같이 매우 복잡한 작업을 수행할 수 있는 시스템입니다.
황 런순:
좋은 회사인가요, 아니면 그냥 회사일 뿐인가요?
렉스 프리드먼:
단순히 일반적인 의미의 "회사를 설립하는 것"이 아닙니다. 10억 달러 이상의 가치를 지닌 회사여야 합니다. 이 모든 조건을 충족시키는 것이 얼마나 어려운지 잘 아시잖아요.
황 런순:
저는 지금 이 순간, 우리가 인공 일반 지능(AGI)을 달성했다고 믿습니다.
렉스 프리드먼:
지금 인공지능 시스템이 그런 회사를 운영하는 게 정말 가능하다고 생각하세요?
황 런순:
가능성이 있습니다. 왜냐하면 당신은 그것이 "10억 달러의 가치가 있다"고 말했지만, 영원히 존재해야 한다고는 말하지 않았기 때문입니다.
예를 들어, 클로드(Claude)와 같은 시스템은 순식간에 수십억 명의 사람들이 50센트를 내고 사용하려는 웹 서비스나 재미있는 소규모 애플리케이션을 만들어낼 수 있지만, 얼마 지나지 않아 사라지는 경우도 있습니다. 인터넷 시대에 우리는 그런 기업들을 많이 봐왔고, 그 웹사이트들 중 상당수는 오늘날 오픈클로(OpenClaw)와 같은 시스템이 만들 수 있는 것보다 훨씬 복잡하지도 않았습니다.
렉스 프리드먼:
다시 말해, 바이러스처럼 빠르게 확산되는 현상을 이용해 감염을 조기에 발생시키고, 그로 인해 발생하는 트래픽을 수익화하는 방식입니다.
황 런순:
네. 다만 정확히 어떤 회사가 될지는 몰랐어요. 당시에는 어떤 회사가 될지도 예측할 수 없었죠.
인공지능 확장의 법칙: "지능은 계속해서 확장될 것이다."
렉스 프리드먼:
당신은 항상 연장 법안을 강력하게 지지해 오셨습니다. 지금도 여전히 그렇게 생각하시나요?
황 런순:
물론 저는 그렇게 믿습니다. 사실, 우리는 이제 하나의 확장된 법률뿐만 아니라 훨씬 더 많은 확장된 법률을 가지고 있습니다.
렉스 프리드먼:
네 가지 유형, 즉 사전 학습, 사후 학습, 테스트 시점 확장, 에이전트 확장에 대해 언급하셨는데, 이 문제와 관련하여 가장 큰 걱정거리는 무엇인가요?
황 런순:
돌이켜보면, 초기에는 사전 학습 확장이 데이터 한계에 부딪힐 것이라는 우려가 있었습니다. 고품질 데이터는 한정되어 있고, 아무리 큰 모델이라도 결국에는 한계에 부딪히게 마련입니다. 일리야는 심지어 "사전 학습은 끝났다"는 식의 발언을 하여 업계 전반에 공황을 일으켰고, 많은 사람들이 AI가 한계에 도달했다고 느꼈습니다.
하지만 이는 명백히 사실이 아닙니다. 학습 데이터는 앞으로도 계속 증가할 것이며, 그중 상당 부분은 합성 데이터에서 나올 것입니다. 많은 사람들이 "합성 데이터"라는 용어에 혼란스러워하지만, 인간이 전달하고, 수정하고, 개선하고, 전파하는 정보 대량 본질적으로 "합성"된 것입니다. 이제 AI는 실제 정보를 기반으로 방대한 양의 증강 데이터를 생성할 수 있으므로, 미래의 학습은 더 이상 데이터 자체에 의해 제한되지 않고, 해시레이트 에 의해 점점 더 제한될 것입니다.
황 런순:
두 번째 확장성 법칙은 테스트 시간 확장성입니다. 많은 사람들이 제게 학습은 어렵지만 추론은 쉬울 것이라고, 미래의 추론 칩은 작고 저렴하며 상용화하기 쉬울 것이라고 말하곤 했습니다. 하지만 저는 이것이 항상 비논리적이라고 생각했습니다. 왜냐하면 추론은 사고 과정이고, 사고는 읽기보다 훨씬 어렵기 때문입니다.
사전 학습은 암기, 일반화, 패턴 찾기에 가깝고, 테스트 시점의 추론은 새로운 문제 대면 때 문제를 분해하고, 계획하고, 탐색하고, 다양한 경로를 시도하는 과정입니다. 이러한 사고 과정이 어떻게 가벼운 연산이 될 수 있을까요? 결과적으로 우리의 예상은 맞았습니다. 테스트 시점의 확장성은 엄청난 연산 해시레이트 입니다.
황 런순:
다음은 에이전트 확장입니다. 이제 우리는 방대한 언어 모델을 가진 에이전트를 갖게 되었지만, 테스트 과정에서 이 에이전트는 연구를 수행하고, 데이터베이스를 조회하고, 도구를 사용하며, 가장 중요한 것은 훨씬 더 많은 하위 에이전트를 생성할 것입니다.
이는 NVIDIA의 규모 확장과 유사합니다. 제 자신의 규모를 키우는 것은 어렵지만, NVIDIA의 규모는 직원 수를 늘림으로써 확장할 수 있습니다. AI도 마찬가지입니다. 다음 확장 법칙은 AI를 배가시키는 것입니다.
이러한 에이전트들은 지속적으로 더 많은 데이터와 경험을 생성할 것이며, 그중 일부는 저장되어 사전 학습, 사후 학습 및 테스트에 다시 입력되어 추가적인 확장에 활용되어 지속적인 순환을 형성할 것입니다. 궁극적으로 지능은 계속 확장될 것이며, 그 한계는 궁극적으로 해시레이트 에 의해 결정될 것입니다.
미래의 인공지능은 무엇이 될까요? 디지털 직원, 도구 사용자, 아니면 "재창조된 컴퓨터"가 될까요?
렉스 프리드먼:
하지만 진정한 과제는 하드웨어 아키텍처의 발전 주기가 모델의 발전 주기보다 훨씬 느리기 때문에 미래에 인공지능이 어떤 방향으로 발전할지 미리 예측해야 한다는 점입니다.
황 런순:
네. AI 모델 아키텍처는 대략 6개월마다 바뀌는 반면, 시스템 및 하드웨어 아키텍처는 약 3년에 한 번 정도만 바뀝니다. 따라서 2~3년 후의 방향을 예측해야 합니다.
저희 성공의 일부는 자체 연구에서 비롯되었고, 나머지 부분은 업계 전체와의 협력에서 비롯되었습니다. 저희는 아마도 전 세계에서 거의 모든 AI 기업과 협력하는 유일한 회사일 것이며, 덕분에 업계의 진정한 동향을 끊임없이 파악할 수 있습니다.
렉스 프리드먼:
그럼 당신은 미래를 예측하는 건가요?
황 런순:
사실 더 간단합니다. 그냥 논리적으로 생각하면 됩니다.
대규모 언어 모델이 궁극적으로 "디지털 직원"이 되려면 어떤 자질을 갖춰야 할까요?
그것은 실제 증거인 파일 시스템에 접근해야 합니다.
그것은 연구를 수행할 수 있어야 합니다. 왜냐하면 과거, 현재, 미래에 대한 모든 것을 알기 전까지는 유용하게 사용할 수 없기 때문입니다.
또한 도구를 사용할 수 있는 능력도 필요합니다.
황 런순:
어떤 사람들은 인공지능이 소프트웨어를 완전히 없애버리고 도구를 불필요하게 만들 것이라고 말합니다. 저는 그 말이 터무니없다고 생각합니다.
가상 실험을 해봅시다. 만약 10년 안에 아주 강력한 인간형 로봇이 만들어져 제 집에 온다면, 그 로봇은 제가 이미 가지고 있는 도구를 사용해서 작업을 완료할 가능성이 더 높을까요, 아니면 손을 순식간에 4.5kg짜리 망치로, 다음 순간에는 수술용 칼로 바꾸고, 심지어 손가락에서 마이크로파를 뿜어내 물을 끓일 가능성도 더 높을까요? 당연히 전자레인지를 사용할 가능성이 훨씬 높겠죠.
처음 사용 방법을 몰라도 괜찮아요. 인터넷에서 사용 설명서를 찾아보면 금방 익힐 수 있을 거예요.
그러므로 인공지능의 미래를 여는 핵심은 도구를 없애는 것이 아니라, 도구를 사용하는 방법, 파일에 접근하는 방법, 연구를 수행하는 방법, 그리고 외부 시스템과의 입출력을 형성하는 방법을 배우는 데 있습니다. 이러한 논리를 따라가다 보면, 우리는 사실상 컴퓨터를 재창조해 왔다는 것을 알게 될 것입니다.
황 런순:
2년 전 GTC에서 제가 그린 에이전트 시스템의 아키텍처 다이어그램을 다시 보시면, 오늘날의 OpenClaw와 거의 똑같다는 것을 알 수 있을 겁니다.
이 문제가 지금 불거진 이유는 모델 기능이 일정 수준에 도달했고, 관련 생태계 프로젝트들이 성숙했기 때문입니다. 저는 OpenClaw가 지능형 에이전트 시스템에 있어서 ChatGPT가 생성형 AI에 있어서만큼이나 중요한 위치를 차지한다고 생각합니다.
NVIDIA 장비를 사용하는 방법은 무엇인가요?
렉스 프리드먼:
오늘날 NVIDIA는 칩, 시스템, 네트워킹, 데이터 센터, 소프트웨어 및 생태계를 아우르는 플랫폼 기업입니다. 이러한 회사를 어떻게 운영하시나요?
황 런순:
컴퓨터를 설계할 때 "컴퓨터 운영 체제"가 필요한 것처럼, 회사를 설계할 때는 먼저 그 회사가 무엇을 생산할 것인지 파악해야 합니다.
저는 여러 회사의 조직도를 봤는데, 대부분 비슷하더라고요. 그런데 그게 이해가 안 돼요. 회사의 구조는 주변 환경을 반영하고 궁극적으로 생산하는 제품에 적합해야 하잖아요.
황 런순:
저는 실제로 60명이 넘는 직원들에게 직접 보고합니다. 거의 모든 직원이 엔지니어링 분야에 발을 담그고 있는데, 메모리, CPU, 광학, GPU, 아키텍처, 알고리즘, 설계 등 다양한 분야에서 일하고 있습니다.
저는 일대일 관리를 하지 않습니다. 왜냐하면 그건 불가능하기 때문입니다. 만약 60명의 직원을 직접 관리하면서 업무를 완수하고 싶다면, 일대일 관리 방식에만 의존할 수는 없습니다.
렉스 프리드먼:
특정 사안을 논의할 때 다른 모든 사람들도 함께 참석하는 건가요?
황 런순:
네. 열 방출이나 네트워킹에 대한 논의가 있더라도 모두가 귀를 기울입니다. 왜냐하면 특정 부분의 문제가 필연적으로 다른 부분, 즉 전원 공급 장치, 메모리, 네트워크에 영향을 미치기 때문입니다.
NVIDIA에서는 어떤 문제도 한 사람 혼자서 해결할 수 없습니다. 문제를 제시하면 모두가 함께 해결해 나갑니다. 이것이 바로 우리가 극단적인 협업 설계 방식을 고수하기 때문이며, 어쩌면 회사 전체가 항상 극단적인 협업 설계 방식을 실천해 왔다고 할 수 있습니다.
CUDA: 엔비디아의 가장 위험하면서도 중요한 단계
렉스 프리드먼:
돌이켜보면, 엔비디아의 가장 중요한 행보는 아마도 CUDA였을 것입니다. 거의 사활을 건 결정이었죠.
황 런순:
맞습니다. 생사를 건 전략적 결정에 가장 가까웠던 순간이었다고 할 수 있겠죠.
당시 우리는 CUDA를 개발했는데, 이는 GPU 가속이 가능한 애플리케이션의 범위를 크게 확장했습니다. 하지만 문제는 개발자를 어떻게 끌어들일 것인가였습니다. 컴퓨팅 플랫폼의 모든 것은 개발자를 중심으로 돌아가고, 개발자들이 가장 중요하게 생각하는 것은 기술의 매력뿐만 아니라 충분한 사용자 기반 규모이기 때문입니다.
황 런순:
저는 설치된 시스템의 수가 아키텍처를 정의한다고 항상 믿어왔습니다.
x86 아키텍처를 보세요. 가장 세련된 아키텍처는 아니었지만, 오늘날 가장 널리 사용되는 아키텍처가 되었습니다. 반대로, 매우 세련된 RISC 아키텍처들은 실패했습니다. 그 이유는 아키텍처를 진정으로 정의하는 것은 미적인 요소가 아니라 실제 사용 기반이기 때문입니다.
황 런순:
그래서 우리는 매우 어려운 결정을 내렸습니다. 사용자가 당장 사용하든 안 하든 상관없이 모든 PC에 CUDA를 GeForce에 탑재하기로 한 것입니다. 동시에 우리는 대학을 방문하고, 책을 쓰고, 강좌를 개설하여 연구원, 과학자, 학생들에게 CUDA를 보급했습니다.
문제는 CUDA 때문에 소비자용 GPU 가격이 폭등하여 회사의 총이익을 거의 다 잠식해 버렸다는 점입니다. 회사의 시총 한때 60억~70억 달러에서 15억 달러 정도로 급락했습니다. 하지만 우리는 여전히 지포스에 CUDA를 포함시키겠다고 고집했습니다.
저는 항상 NVIDIA는 GeForce가 세운 회사라고 말해왔습니다. 왜냐하면 GeForce가 CUDA를 모든 사람에게 보급했기 때문입니다.
엔비디아의 해자는 무엇일까요?
렉스 프리드먼:
그렇다면 엔비디아의 가장 큰 경쟁 우위는 정확히 무엇일까요?
황 런순:
저희의 가장 중요한 장점 중 하나는 컴퓨팅 플랫폼에 설치된 시스템 수입니다. 오늘날 저희에게 가장 중요한 자산은 CUDA 설치 시스템 수입니다.
황 런순:
20년 전만 해도 이런 설치 사례는 전혀 없었습니다. 설령 그때 누군가가 GUDA나 TUDA를 개발했더라도 상황이 자동으로 달라지지는 않았을 겁니다. 왜냐하면 CUDA의 성공은 단순히 기술적인 측면에만 국한된 것이 아니기 때문입니다. 물론 기술도 중요하지만, CUDA를 진정으로 성공으로 이끈 것은 단 세 명의 개발자나 좋은 아이디어가 아니라, 회사의 지속적인 투자와 역량 확장 노력이었습니다. CUDA의 성공은 세 명의 개인이 아니라, 43,000명의 직원과 수백만 명의 개발자들이 함께 노력한 결과입니다.
황 런순:
첫 번째 방어벽은 설치 용량입니다.
두 번째는 실행 속도입니다. 오늘날의 복잡성을 고려할 때, 역사상 어떤 회사도 그런 시스템을 구축한 적이 없으며, 하물며 매년 한 번씩 구축하는 것은 더욱 불가능합니다.
개발자 입장에서 CUDA를 지원하면 6개월 안에 평균 10배의 성능 향상을 기대할 수 있습니다. 또한 CUDA 기반 오픈소스 패키지를 먼저 개발하면 수억 대의 컴퓨터, 주요 클라우드 서비스, 주요 컴퓨터 회사, 모든 산업 분야, 그리고 모든 국가에 즉시 접근할 수 있습니다.
게다가 개발자들은 NVIDIA가 CUDA를 지속적으로 유지 관리하고, 라이브러리를 최적화하며, 투자할 것이라고 믿습니다. 이러한 신뢰가 진입 장벽의 일부입니다.
황 런순:
두 번째 핵심 경쟁력은 바로 우리의 생태계입니다.
우리는 매우 복잡한 시스템을 수직적으로 통합하는 동시에, 구글 클라우드, 아마존, 애저, 새로운 클라우드 기업, 슈퍼컴퓨터, 엔터프라이즈 시스템, 엣지 컴퓨팅, 자동차, 로봇, 위성, 심지어 우주까지 모든 사람의 컴퓨터와 수평적으로 연결했습니다.
전 세계 거의 모든 산업을 아우르는 단일 아키텍처. 이 생태계의 광범위함 자체가 진입 장벽이 됩니다.
TSMC, HBM, ASML 및 전체 공급망
렉스 프리드먼:
공급망 때문에 밤잠을 설치시나요? 예를 들어 ASML, TSMC의 첨단 포장재, 그리고 SK 하이닉스의 HBM 같은 기업들이 있습니다.
황 런순:
우리는 줄곧 이 문제를 고민해 왔고, 줄곧 실행해 왔습니다. 그 어떤 회사도 이처럼 빠른 성장을 경험하면서 동시에 그 속도를 가속화해 온 적은 없습니다.
당사의 인공지능 컴퓨팅 분야 점유율 전 세계적으로 지속적으로 상승. 따라서 공급망, 즉 상류 및 하류 모두 당사에게 매우 중요합니다.
황 런순:
저는 파트너사 CEO들에게 현재 상황, 단기 성장 동력, 향후 계획, 그리고 우리가 나아갈 방향에 대해 설명하는 데 대량 시간을 할애합니다.
어떤 면에서 제가 공급망 CEO를 위해 하는 일은 NVIDIA 직원들을 위해 하는 일과 같습니다. 정보를 제공하고, 방향을 제시하고, 영감을 주는 것이죠.
황 런순:
예를 들어, 몇 년 전 저는 DRAM 업계 CEO들에게 HBM이 당시에는 슈퍼컴퓨팅에만 주로 사용되는 드문 유형의 메모리였지만, 미래에는 데이터 센터의 주류 메모리가 될 것이라고 설득한 적이 있습니다.
처음에는 터무니없는 소리처럼 들렸지만, 몇몇 사람들은 이를 믿고 HBM 생산 설비 구축에 투자하기 시작했습니다. 또한, 원래 휴대폰용으로 설계된 저전력 메모리를 데이터 센터 및 슈퍼컴퓨팅 환경에 적용하는 방안도 추진했습니다. 처음에는 많은 사람들이 이상하게 생각했지만, 이러한 방향은 결국 현실이 되었습니다.
렉스 프리드먼:
그러니까 당신은 NVIDIA뿐만 아니라 TSMC, ASML, 메모리, 패키징, 더 나아가 광범위한 산업 공급망까지 형성하고 있는 겁니다.
황 런순:
상류와 하류 모두.
렉스 프리드먼:
병목 현상이 발생할까 봐 걱정되시나요?
황 런순:
걱정하지 않아요. 이미 필요한 걸 말했고, 그들도 이해했고, 뭘 해줄 의향이 있는지도 알려줬어요. 그리고 그들이 해줄 거라고 믿어요.
렉스 프리드먼:
TSMC에서 당신에게 후임 자리를 제안했지만 거절했다는 이야기가 있는데, 사실인가요?
황 런순:
맞습니다. 정말 영광스러운 초대였습니다. TSMC는 역사상 가장 결단력 있는 기업 중 하나이고, 모리스 창은 제가 인생에서 가장 존경하는 기업가이자 친구 중 한 명입니다.
하지만 저는 그 제안을 거절했습니다. 제안이 충분히 권위적이지 않아서가 아니라, 제가 엔비디아에서 하고 있는 일이 그만큼 중요하다고 절실히 깨달았기 때문입니다. 저는 이미 엔비디아가 어떤 존재가 될지, 그리고 어떤 영향을 미칠지를 구상하고 있었습니다. 그리고 그것을 실현하는 것이 제 책임이었습니다.
렉스 프리드먼:
이제 여러분은 또 다른 방식으로 두 회사 모두를 동시에 도울 수 있습니다.
황 런순:
네, 이제 두 회사 모두 도울 수 있습니다.
엔비디아가 시총 10조 달러를 달성할 수 있을까요?
렉스 프리드먼:
미래에 엔비디아의 기업 가치가 10조 달러에 달할 거라고 생각하시나요? 아니면 다른 말로, 만약 그런 일이 실제로 일어난다면 세상은 어떤 모습일까요?
황 런순:
저는 엔비디아의 성장이 계속될 가능성이 매우 높으며, 제 생각에는 그것은 필연적이라고 믿습니다.
황 런순:
왜일까요? 근본적인 기술적 이유는 두 가지입니다.
첫째, 컴퓨팅은 검색 기반 컴퓨팅에서 생성 기반 컴퓨팅으로 전환되었습니다. 과거의 컴퓨터는 본질적으로 문서 검색 시스템과 더 유사했습니다. 즉, 사람들이 콘텐츠를 미리 작성하고, 녹음하고, 그리고, 네트워크와 파일에 저장한 다음, 추천 및 검색을 통해 사용자에게 제공하는 방식이었습니다.
하지만 이제 AI 컴퓨터는 맥락을 인지해야 하며, 실시간으로 토큰을 처리하고 생성해야 합니다. 다시 말해, 저장과 검색 중심의 세상에서 실시간 연산과 생성 중심의 세상으로 전환된 것입니다. 이전 세상에는 더 많은 저장 공간이 필요했지만, 새로운 세상에는 막대한 컴퓨팅 성능이 필요합니다.
황 런순:
둘째, 예전에는 컴퓨터가 창고와 같았지만, 지금은 공장과 더 비슷합니다.
창고 자체는 직접적인 수익을 창출하지 않지만, 공장은 다릅니다. 오늘날의 컴퓨터는 더 이상 단순히 물건을 저장하고 검색하는 용도가 아니라, 직접적으로 가치 있는 산출물을 만들어냅니다.
더욱이, 이러한 산출물, 즉 토큰들은 그 자체로 경제적 계층 구조를 형성하고 있습니다. 무료 토큰, 프리미엄 토큰, 그리고 다양한 등급의 토큰 서비스들이 존재하며, 이는 진정한 경제 시스템으로 발전할 것입니다.
공장 내 전기와 인공지능: 미래를 가로막는 가장 큰 장애물 중 하나
렉스 프리드먼:
에이전트가 어디에나 존재하게 된다면, 향후 주요 병목 현상은 무엇일까요?
황 런순:
전기는 문제이지만, 유일한 문제는 아닙니다. 그렇기 때문에 우리는 극단적인 협력 설계에 그토록 중점을 두는 것입니다. 이를 통해 와트당 초당 생산되는 토큰 수를 기하급수적으로 늘릴 수 있습니다.
지난 10년간 무어의 법칙에 따르면 컴퓨팅 성능은 약 100배 증가했지만, 우리는 시스템 크기와 기능을 백만 배나 늘렸습니다. 앞으로도 계속해서 그렇게 할 것입니다.
황 런순:
제가 항상 추진하고 싶었던 것 중 하나는 전력망에 실제로 대부분의 시간 동안 유휴 전력이 대량 있다는 사실을 더 많은 사람들이 이해하도록 하는 것입니다.
오늘날 문제는 데이터 센터 계약에서 극단적인 '99.9 ...
요구사항이 명확하게 정의되면, 이는 엔지니어링을 통해 해결할 수 있는 문제입니다.
프로그래밍의 미래에 대하여
렉스 프리드먼:
인공지능이 프로그래밍을 사라지게 할까요?
황 런순:
아니요. 그렇게 하면 프로그램 구성이 바뀌게 됩니다.
프로그래밍의 미래는 연속적인 스펙트럼과 같을 것입니다. 때로는 명확한 결과를 얻기 위해 매우 정밀한 명세를 작성할 것이고, 때로는 의도적으로 명세를 간략하게 작성하여 인공지능이 함께 탐색하고 아이디어를 더욱 발전시키도록 할 것입니다.
그러므로 프로그래밍은 사라지지 않을 것입니다. 다만 "명세서 작성" 자체가 점점 더 프로그래밍과 유사해질 뿐입니다.
의식, 인류, 그리고 "지능의 상품화"에 대하여
렉스 프리드먼:
칩이 결국 인간과 같은 의식을 갖게 될 거라고 생각하시나요?
황 런순:
실제로 감자칩이 부족해질지는 모르겠습니다.
인공지능은 긴장감을 인식하고, 불안감을 이해하며, 다양한 정서 파악할 수 있지만, 이러한 감정을 실제로 "느낄" 수 있는지는 확신할 수 없습니다.
그러므로 저는 항상 '지능'과 '인간성'을 구분해야 한다고 생각해 왔습니다. 지능은 인지, 이해, 추론, 계획과 같은 능력을 포함하지만, 완전한 인간성과 동등한 것은 아닙니다.
황 런순:
저는 지능이 상품이라고까지 말한 적이 있습니다.
내 주변 사람들은 모두 나보다 똑똑하고, 교육 수준도 높고, 각자의 분야에서 지식도 풍부하다. 하지만 나는 여전히 그들 사이에서 조율자 역할을 하고 있다.
이는 인생에서 진정으로 중요한 것은 단순히 "지능"이라는 단어 하나로 설명할 수 없다는 것을 보여줍니다. 고통을 견뎌내는 능력, 결단력, 의지력, 연민, 관대함은 "지능"만으로는 결코 포괄할 수 없습니다.
지성의 민주화와 상품화에 불안해하지 마세요. 오히려 그것을 영감의 원천으로 삼아야 합니다.
사망, 상속 및 유산
렉스 프리드먼:
엔비디아의 성공과 수많은 사람들의 삶은 어느 정도 당신에게 달려 있습니다. 하지만 결국 당신도 한 사람일 뿐이고, 언젠가는 죽게 마련입니다. 당신은 자신의 죽음에 대해 생각해 본 적이 있습니까? 죽음을 두려워합니까?
황 런순:
난 정말 죽고 싶지 않아.
저는 훌륭한 삶, 훌륭한 가족, 그리고 매우 중요한 직업을 가지고 있습니다.
지금 제가 경험하고 있는 것은 단순히 "일생에 한 번뿐인" 경험이 아니라, "인간적인 차원에서 단 한 번뿐인" 경험입니다. 엔비디아는 역사상 가장 영향력 있는 기술 기업 중 하나이며, 우리가 하는 일은 매우 중요합니다. 저는 이 일을 매우 진지하게 생각합니다.
렉스 프리드먼:
그렇다면 당신은 그의 후임이 되는 것에 대해 어떻게 생각하십니까?
황 런순:
제가 자주 하는 말 중 하나는 "저는 승계 계획을 믿지 않습니다."입니다.
제가 죽지 않을 거라고 생각해서가 아니라, 만약 당신이 회사를 떠난 후의 미래를 진정으로 걱정한다면, 오늘날 가장 중요한 것은 승계 계획을 세우는 것이 아니라 지식, 정보, 통찰력, 기술, 그리고 경험을 지속적으로 전수하는 것이기 때문입니다.
황 런순:
그래서 저는 항상 팀원들 앞에서 즉석에서 논리적인 설명을 합니다.
모든 회의는 추론 회의입니다.
제가 회사 안팎에서 보내는 모든 시간은 본질적으로 가능한 한 빨리 다른 사람들에게 지식을 전달하려고 노력하는 데 사용됩니다.
내가 배운 건 뭐든지 책상 위에 잠깐도 머물지 않아. 완전히 이해하기도 전에 벌써 다른 사람들에게 알려주고 있지. "이거 꼭 배워둬, 정말 중요해."
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