진행자: 제 일 자체를 마시는 느낌이네요. 진행자: 잔을 들고 나오면서 Jensen이 저한테 그러더라고요. “이거 스트리밍 중인 거 알죠?” 진행자: “에이, 뭐 어때요. 늦었잖아요.” Jensen Huang: 음… 그러니까, 첫 번째 원칙은 “해를 끼치지 말 것”입니다. 진행자: 해를 끼치지 말 것. Jensen Huang: 네, 네. Jensen Huang: 그리고 내가 얼마나 축복받았는지 알아야 하고요. 진행자: 맞아요. 진행자: 우선 오늘 정말 말 그대로 ‘엄청나게 긴 하루’를 함께해 주셔서 다들 감사합니다. 오늘 아침 일찍 시작했고, 연사들이 계속해서 연사들이 계속해서 연사들이 계속해서 나왔고, 그리고 약 2시간 반 쉬었다가, 사람들이 다시 돌아와서 Jensen을 보러 왔습니다. 진행자: 그러니까… 진행자: 저는 새벽 1시부터 일어나 있었고요. 진행자: 그리고 이 분, 이 분은 2주 일정의 꼬리 끝에 있습니다. 아시아에서 4~5개 도시를 돌았고요. Jensen Huang: 하루 전엔 대만에 있었고, 어젯밤엔 휴스턴에 있었고, 지금은 여기 있죠. 진행자: 근데 그는 2주 동안 집을 비웠고, 지금 우리 앞엔 ‘그의 개인 침대’냐 ‘호텔 침대’냐가 걸려 있습니다. 그래서… 진행자: 오늘은 재밌게 하고, 그리고 얼른 보내드릴게요. 진행자: 그런데 뭐… 소개가 길 필요는 없지만, 그래도 와줘서 고마워요. 진짜 감사합니다. Jensen Huang: 파트너십도 감사하고, 여러분 정말 자랑스럽습니다. 진행자: 그럼 그 얘기부터 시작해 봅시다. 우리 파트너십이 있고, 당신이 “AI factory”라는 개념을 소개했고, 우리가 이걸 같이 하고 있잖아요. 진행자: 솔직히 엔터프라이즈 쪽에서는, 우리 둘 다 바라는 속도만큼 빨리 되진 않는 것 같아요. 진행자: 그래서 먼저, “AI factory”가 당신에게는 뭐인지부터 얘기해볼까요? 당신이 말하는 AI factory는 뭔가요? Jensen Huang: 우선, 우리는 60년 만에 처음으로 컴퓨팅을 다시 발명(reinvent)하고 있다는 걸 기억해야 합니다. Jensen Huang: 예전에는 ‘명시적 프로그래밍(explicit programming)’이었죠. 우리가 프로그램을 쓰고, 변수들이 API를 통해 전달되는 방식이 아주 명시적이었어요. Jensen Huang: 그런데 이제는 ‘암묵적 프로그래밍(implicit programming)’으로 가고 있습니다. 이제는 컴퓨터에게 “내 의도가 뭐다”라고 말하면, 컴퓨터가 알아서 가서… 문제를 어떻게 풀지 찾아냅니다. Jensen Huang: 즉, 명시적에서 암묵적으로. 그리고 범용 컴퓨팅(general purpose computing)이라는 ‘계산’에서 인공지능(artificial intelligence)으로. Jensen Huang: 전체 컴퓨팅 스택이 완전히 재발명되고 있습니다. Jensen Huang: 사람들이 ‘컴퓨팅’이라고 하면 처리 계층(processing layer)만 떠올리는데, 우리가 있는 곳이 그 층이긴 하지만, 컴퓨팅에는 처리뿐 아니라 저장(storage), 네트워킹(networking), 보안(security)도 있고요. 지금 이 모든 게 동시에 재발명되고 있어요. Jensen Huang: 그래서 첫 번째는, AI를 사람들에게 “유용한 수준”까지 끌어올려야 합니다. 이건 잠깐 뒤에 더 얘기할게요. Jensen Huang: 그리고 지금까지는… 프롬프트를 주면 뭔가 답을 해주는 ‘챗봇’이 흥미롭고 신기하긴 했지만, 유용하진 않았습니다. 진행자: 전 가끔 십자말 풀이할 때 도움 받긴 해요. Jensen Huang: 네. 그런데 그건 대부분 ‘외워둔 것’과 ‘일반화한 것’에 대해서만 잘합니다. Jensen Huang: 그러니까, 조금만 거슬러 올라가도… 정말 불과 3년 전이잖아요. chat bot이 등장했을 때, 우리가 “세상에, 단어를 이렇게 생성해? Shakespeare도 만들어?”라고 했죠. Jensen Huang: 그런데 그건 다, 외워둔 것과 일반화에 기반한 것이었어요. Jensen Huang: 하지만 우리는 ‘지능(intelligence)’이란 게 문제를 푸는 것이라는 걸 알고 있습니다. 문제를 푸는 건 부분적으로는 “내가 무엇을 모르는지 아는 것”이고, 부분적으로는 “처음 보는 문제를 어떻게 풀지 추론(reasoning)하는 것”입니다. Jensen Huang: 그리고 그 문제를 내가 쉽게 풀 수 있는 요소들로 분해해서, 그 조합으로 “처음 보는 문제”도 풀어내는 거죠. Jensen Huang: 또 하나는 전략, 즉 우리가 ‘계획(plan)’이라고 부르는 걸 세워서 어떤 과업(task)을 수행하는 것입니다. Jensen Huang: 도움을 요청하고, 도구(tools)를 쓰고, 리서치(research)를 하고… 이런 것들이 다 기본입니다. Jensen Huang: 그래서 요즘 “agentic AI(에이전트형 AI)”라는 표현에서 듣는 것들 있죠? 도구 사용(tool use), 리서치, 검색(retrieval), 검색증강생성(RAG, retrieval augmented generation) — 사실에 기반해 ground 되는 것 — 그리고 메모리(memory). Jensen Huang: 여러분이 agentic AI 맥락에서 듣는 게 바로 이런 것들이고요. Jensen Huang: 중요한 건, 범용 컴퓨팅(명시적 프로그래밍)… 우리가 Fortran으로 쓰고, C로 쓰고, C++로 쓰던 것에서… 진행자: 맞죠. Jensen Huang: …이런 식으로 진화하려면, 이런 능력들이 필요하다는 겁니다. Jensen Huang: (웃음) 그건 좋은 기술이에요, Chuck. 좋은 기술이에요. 그건 정말 좋은 거예요. 진행자: 제 “백업 직업”이죠. Jensen Huang: 좋은 거예요, 좋은 거예요. Jensen Huang: 그런 건 여전히 가치가 남는 기술이에요. 진행자: 알아요. Jensen Huang: 정말로, 가치가 남아요. 진행자: 여기저기서 제안도 많이 받아요. Jensen Huang: 공룡은 영원히 가치 있죠. 진행자: 방금, 당신이 나보다 나이 많다는 걸 확정했네요. 진행자: 알아요. 전 선사시대 사람이고. Jensen Huang: 겉보기엔 아닌데, 사실이죠. 진행자: 좋아요, 방금 그거 꽤 괜찮았어요. 아마 이 방에서 제가 제일 나이 많은 사람일 겁니다. 진행자: 자, 그럼… 진행자: Jason, 그러니까…(웃음) …이런 관점에서 보면… 진행자: 그러니까 지금 상황이 이겁니다. 제가 Chuck에게 가서 “우린 컴퓨팅을 재발명해야 하고, Cisco가 큰 역할을 해야 합니다”라고 말했어요. 진행자: 그래서 우리는 새로운 전체 컴퓨팅 스택, Vera Rubin을 내놓고 있고, Cisco가 우리와 함께 그걸 시장에 내놓는 데 같이 움직일 겁니다. 진행자: 컴퓨팅 계층이 있고요. 그런데 네트워킹 계층도 있습니다. 진행자: Cisco는 우리가 가진 AI 네트워킹 기술을 통합하되, Cisco Nexus의 컨트롤 플레인(control plane)에 넣어서, 여러분 관점에서는 AI의 성능을 가져가면서도 Cisco가 제공하는 제어가능성(controllability), 보안, 관리가능성(manageability)을 얻을 수 있게 하려는 거죠. 진행자: 보안도 같은 방식으로 할 겁니다. 진행자: 그래서 이 각 ‘기둥(pillars)’을 다 재발명해야, 엔터프라이즈 컴퓨팅이 이걸 활용할 수 있어요. 진행자: 그런데… 결국, 그리고 나중에 다시 돌아오겠지만… “왜 3년 전엔 엔터프라이즈 AI가 준비가 안 돼 있었는가”, 그리고 “왜 지금은 선택지가 없이 가능한 한 빨리 참여해야 하는가”가 핵심입니다. 진행자: 뒤처지면 안 됩니다. Jensen Huang: 네. 진행자: AI를 가장 먼저 쓰는 회사가 될 필요는 없어요. 하지만 마지막 회사가 되면 안 됩니다. 진행자: 그러면, 지금 엔터프라이즈라면… 당신은 첫 번째, 두 번째, 세 번째로 뭘 하라고 권하시나요? 준비를 시작하려면요. Jensen Huang: 저는 ROI 같은 질문을 많이 받습니다. Jensen Huang: 그런데 저는 그쪽으로는… 안 가겠습니다. Jensen Huang: 이유는, 모든 기술 도입에서 초반에는 새로운 도구/기술의 ROI를 스프레드시트에 넣기 어렵기 때문입니다. Jensen Huang: 대신 제가 하라고 권하는 건 이거예요. 우리 회사의 본질(essence)이 뭐냐를 찾아보세요. Jensen Huang: 우리 회사가 하는 일 중에서 “가장 임팩트가 큰 일”이 뭔지. Jensen Huang: 주변부(peripheral)로 장난치지 말고, 핵심을 보세요. Jensen Huang: 우리 회사에서는 “천 송이 꽃이 피게 하라(let a thousand flowers bloom)”라는 식으로 했습니다. Jensen Huang: 우리 회사의 AI 프로젝트 수는… 솔직히 통제가 안 될 정도예요. 그런데, 그게 좋습니다. Jensen Huang: 방금 제가 뭐라고 했죠? “통제가 안 될 정도인데, 좋다.” Jensen Huang: 혁신은 항상 통제 속에서만 나오지 않습니다. Jensen Huang: 통제하고 싶으면, 우선 치료(therapy)를 받아야 하고요. Jensen Huang: 둘째로, 통제는 환상입니다. 여러분은 통제하고 있지 않아요. Jensen Huang: 회사가 성공하려면 통제할 수 없습니다. Jensen Huang: 영향을 주는(influence) 거지, 통제(control)하는 게 아닙니다. Jensen Huang: 그래서 첫째, 너무 많은 사람들이, 너무 많은 회사들이 “명시적으로, 구체적으로, ROI를 입증해 달라”고 합니다. Jensen Huang: 그런데, 초반에 “할 가치가 있는 일”의 가치를 보여주는 건 어렵습니다. Jensen Huang: 제가 말하고 싶은 건, 천 송이 꽃을 피게 하세요. Jensen Huang: 사람들이 안전하게(safely) 실험하게 하세요. Jensen Huang: 우리도 회사에서 온갖 걸 실험합니다. Anthropic도 쓰고, Codeex도 쓰고, Gemini도 쓰고, 그냥 다 씁니다. Jensen Huang: 그리고 우리 조직의 누군가가 “이 AI를 써보고 싶다”고 하면, 제 첫 답은 “예스(yes)”입니다. Jensen Huang: 그리고 나서 “왜?”라고 묻죠. Jensen Huang: “왜, 그다음 예스”가 아니라, “예스, 그다음 왜”예요. Jensen Huang: 그 이유는, 제가 회사에서 원하는 게 제가 아이들에게 원하는 것과 같기 때문입니다. Jensen Huang: 인생을 탐험해라. 뭔가 해보고 싶다 하면, 답은 예스. Jensen Huang: 그리고 나서 “왜 그러고 싶니?”라고 물어보죠. Jensen Huang: “그걸 하면 재무적으로 성공한다는 걸 증명해봐. 언젠가 행복해진다는 걸 증명해봐. 증명하기 전까지는 못 해”라고, 집에서는 안 하잖아요. Jensen Huang: 그런데 직장에서는 그렇게 합니다. 진행자: 무슨 말인지 알아요. Jensen Huang: 제겐 말이 안 됩니다. Jensen Huang: 그래서 AI든, 과거의 인터넷이든, 과거의 클라우드든… “천 송이 꽃이 피게 하라”가 맞습니다. Jensen Huang: 그리고 어느 시점에는, 여러분의 판단으로 “정원을 가꾸기(curate)” 시작해야 합니다. Jensen Huang: 천 송이 꽃이 피면 정원이 지저분해지거든요. Jensen Huang: 하지만 어느 순간부터는 가장 좋은 접근, 가장 좋은 플랫폼이 뭔지 고르기 시작해야 합니다. Jensen Huang: 그래야 “화살 하나에 나무를 다 싣는다(put all your wood behind one arrow)” 같은 집중을 할 수 있죠. Jensen Huang: 그런데 너무 일찍 화살 하나에 올인하면 안 됩니다. Jensen Huang: 화살을 잘못 고를 수 있거든요. Jensen Huang: 그래서: 꽃을 피게 하고, 어느 시점에 가꾸고. Jensen Huang: 저는 아직 가꾸기를 시작하진 않았습니다. Jensen Huang: 관점만 잡자면, 지금 저는 곳곳에 천 송이 꽃이 피어 있어요. Jensen Huang: 하지만 저는 모두가 시도해보도록 격려합니다. Jensen Huang: 다만, 저는 우리 회사에서 “가장 중요한 게 무엇인지”는 정확히 압니다. Jensen Huang: 당연하죠. Jensen Huang: 우리 회사의 본질은 무엇이고, 가장 중요한 일은 무엇인지. Jensen Huang: 그리고 그 일에 AI를 써서 혁명(revolutionize)시키는 데 역량과 전문성을 집중시킵니다. Jensen Huang: 우리 경우에는 칩 설계(chip design), 소프트웨어 엔지니어링(software engineering), 시스템 엔지니어링(system engineering)이죠. Jensen Huang: 여러분도 봤을 겁니다. 우리는 Synopsys, Cadence, Siemens와 파트너십을 맺었고, 오늘도 그렇게 했죠. Jensen Huang: 그래서 우리의 기술을 그들의 툴에 넣고, 그들이 원하는 만큼, 필요한 만큼 기술을 주입(infuse)할 수 있도록 하려는 겁니다. Jensen Huang: 그들이 뭘 원하든, 뭘 필요로 하든, 저는 제공할 겁니다. Jensen Huang: 그래야 우리가 설계하는 것을 설계하는 “도구 자체”를 혁명적으로 바꿀 수 있으니까요. Jensen Huang: 우리는 Synopsys를 곳곳에서 쓰고, Cadence도 곳곳에서 쓰고, Siemens도 곳곳에서 쓰고, 다 씁니다. Jensen Huang: 그래서 저는 그들에게 1,000%라도, 그들이 원하는 건 뭐든지 다 주겠어요. Jensen Huang: 그래야 제가 차세대를 만들 수 있는 도구를 확보하니까요. Jensen Huang: 이게 제가 “가장 중요한 것”을 어떻게 대하는지, 제 태도를 보여줍니다. Jensen Huang: AI가 하는 일을 생각해보세요. Jensen Huang: AI는 ‘지능의 비용’을 낮춥니다. 혹은, 지능의 풍요(abundance of intelligence)를 ‘자릿수(order of magnitude)’로 만들어냅니다. Jensen Huang: 다른 말로 하면, 예전엔 1년 걸리던 일이 이제 하루 걸릴 수 있고, 예전엔 1년 걸리던 일이 이제 1시간 걸릴 수 있고, 실시간(real time)으로도 될 수 있다는 겁니다. Jensen Huang: 왜냐하면 우리는 ‘풍요의 세계(abundance)’에 있기 때문입니다. Jensen Huang: 무어의 법칙(Moore’s law) 말이죠. 세상에, 그건 느렸어요. 달팽이 같았죠. Jensen Huang: 무어의 법칙은 18개월마다 2배, 5년마다 10배, 10년마다 100배였어요. Jensen Huang: 그런데 지금은 어디까지 왔죠? 10년마다 100만 배입니다. Jensen Huang: 지난 10년 동안 AI는 너무 멀리 발전해서, 엔지니어들이 “야, 그냥 전 세계 모든 데이터로 AI 모델을 학습시키면 되잖아?”라고 말할 정도가 됐어요. Jensen Huang: 그 말은 “내 디스크 드라이브에서 데이터 좀 모으자”가 아니라, “전 세계 데이터를 내려받아서 AI 모델을 학습시키자”는 뜻입니다. Jensen Huang: 그게 풍요의 정의입니다. Jensen Huang: 풍요라는 건, 엄청 큰 문제를 보고 “그냥 다 하자”라고 말하는 거예요. Jensen Huang: “질병의 한 분야를 치료하는 게 아니라, 암만 하는 게 아니라… 인간의 고통 전체를 다 하자.” Jensen Huang: 그게 풍요입니다. Jensen Huang: 요즘 저는 엔지니어링 문제를 볼 때, 제 기술/도구/우주선(spaceship)이 ‘무한히 빠르다’고 가정합니다. Jensen Huang: 뉴욕까지 얼마나 걸릴까요? 1초면 가요. Jensen Huang: 그럼 “뉴욕을 1초 만에 갈 수 있다면” 뭘 다르게 할까요? Jensen Huang: 예전엔 1년 걸리던 게 지금 실시간이라면 뭘 다르게 할까요? Jensen Huang: 예전엔 무거웠던 게 지금은 반중력(anti-gravity)이라면? Jensen Huang: 그러면 모든 걸 그런 태도로 접근하게 됩니다. Jensen Huang: 그 태도로 접근하는 게 바로 “AI 감각(AI sensibility)”을 적용하는 겁니다. Jensen Huang: 이해 되나요? Jensen Huang: 예를 들어, 우리가 같이 일하는 회사들 중에는 그래프 애널리틱스(graph analytics) — 의존성과 관계, 이런 그래프들이 있죠 — 노드와 엣지가 너무 많습니다. Jensen Huang: 수조(trillions) 개의 노드/엣지가 있을 수도 있어요. Jensen Huang: 예전엔 그래프를 작은 조각으로 처리했습니다. Jensen Huang: 요즘은 그냥 “그래프 전체를 줘요. 얼마나 커요? 상관없어요.” Jensen Huang: 그 감각이 지금 모든 곳에 적용되고 있습니다. Jensen Huang: 그 감각을 적용하지 않는다면, 잘못하고 있는 겁니다. Jensen Huang: 속도가 중요하냐? 전혀요. 광속(speed of light)입니다. Jensen Huang: 질량이 중요하냐? 0무게, 0중력입니다. Jensen Huang: 과거에 엄청 어려웠던 게 지금 “상관없어”가 되어야 하는데, 그 논리를 적용하지 않으면, 지금 제대로 하고 있는 게 아닙니다. Jensen Huang: 그 논리, 그 감각을 회사에서 가장 어려운 문제에 적용해보세요. Jensen Huang: 그러면 그게 ‘핵심 지표’를 움직이게 됩니다. Jensen Huang: 그리고 지금 다들 그렇게 생각합니다. Jensen Huang: 만약 여러분이 그렇게 생각하지 않는다면, 경쟁사가 그렇게 생각하는 걸 상상해보세요. Jensen Huang: 혹은 막 창업하려는 회사가 그렇게 생각하는 걸 상상해보세요. Jensen Huang: 모든 게 바뀝니다. Jensen Huang: 그래서 저는 이렇게 하라고 합니다. Jensen Huang: 회사에서 가장 임팩트 큰 일이 어디인지 찾고, 거기에 “무한(infinity)”을 적용하고, “0”을 적용하고, “광속”을 적용하세요. Jensen Huang: 그리고 Chuck에게 “그걸 어떻게 현실로 만들지” 물어보세요. 진행자: 아니, 그걸 어떻게 현실로 만드는지 얘기해봅시다. Jensen Huang: 그냥 저한테 전화하세요. 제가… 진행자: 전화할게요. Jensen Huang: 같이 하죠. 같이 합시다. 진행자: 진행자: 당신은 ‘5층 케이크(five layer cake)’ 비유를 하잖아요. 다들 인프라, 모델, 앱 얘기하는데… 어떻게 접근하라는 건지, 그걸 좀 얘기해 주세요. Jensen Huang: 첫째, 성공하는 사람들은 “지금 무슨 일이 벌어지고 있나”를 추론합니다. Jensen Huang: 거의 15년 전쯤, 어떤 알고리즘이 엔지니어 2명으로 컴퓨터 비전(computer vision) 문제를 풀었습니다. Jensen Huang: 컴퓨터 비전은 지능의 첫 부분, 즉 ‘지각(perception)’이죠. Jensen Huang: 지능은 지각, 추론(reasoning), 계획(planning)입니다. Jensen Huang: 지각: 내가 뭘 보고 있지? 무슨 일이 일어나지? 내 컨텍스트는 뭐지? Jensen Huang: 추론: 그걸 내 목표와 비교해서 어떻게 판단하지? Jensen Huang: 그리고 셋째: 그걸 달성하기 위한 계획을 세우는 것. Jensen Huang: 예를 들어 전투기(jet fighter) 문제도, 지각 → 위치 파악(localization) → 행동(action) 같은 흐름이죠. Jensen Huang: 그래서 지능은 그 세 가지입니다. Jensen Huang: 두 번째와 세 번째는 지각 없이는 불가능합니다. Jensen Huang: 컨텍스트를 이해하지 못하면, 뭘 해야 할지 알 수 없습니다. Jensen Huang: 그런데 컨텍스트는 멀티모달(multimodal)입니다. Jensen Huang: 어떤 때는 PDF이고, 어떤 때는 스프레드시트(spreadsheet)이고, 어떤 때는 정보이고, 어떤 때는 감각과 냄새(senses and smells)일 수도 있죠. Jensen Huang: “우린 지금 어디 있지? 뭘 하고 있지? 청중이 누구지?” 같은 것들. Jensen Huang: 분위기 읽기(reading the room) 같은 것들요. Jensen Huang: 이게 지각입니다. Jensen Huang: 그리고 약 13~14년 전, 우리는 컴퓨터 비전에서 엄청 큰 도약을 했습니다. Jensen Huang: 지각 문제의 첫 계층을 푸는 일이었죠. Jensen Huang: 엄청 어려웠습니다. Jensen Huang: AlexNet 같은 것들요. Jensen Huang: 그때 우리가 본 첫 돌파는… 마치 영화 “First Contact(퍼스트 컨택트)” 같은 느낌이었어요. Jensen Huang: 우리에게 AI와의 첫 접촉(first contact)이었죠. Jensen Huang: 그래서 우리는 “오케이, 그럼 이게 무슨 뜻이지?”라고 생각했습니다. Jensen Huang: “어떻게 2명의 엔지니어가 우리가 30년 동안 다 같이 해온 알고리즘을 이겨버릴 수 있지?” Jensen Huang: 어제도 Ilya Sutskever랑 얘기했고, Alex Krizhevsky랑도 얘기했는데… Jensen Huang: “어떻게 GPU 몇 개로, 두 젊은 친구가 이 문제를 풀었을까? 이게 무슨 뜻일까?” Jensen Huang: 그래서 우리는 다 분해해서 생각했고, 10년 전쯤 저는 결론을 내렸습니다. Jensen Huang: “세상에서 풀 수 있는 대부분의 어려운 문제는, 사실 이런 방식으로 풀 수 있다.” Jensen Huang: 왜냐하면 세상에서 가장 어려운 문제들, 가장 가치 있는 문제들에는 ‘원리적인(principled) 알고리즘’이 없기 때문입니다. Jensen Huang: F=ma 같은 공식이 없어요. Jensen Huang: Maxwell 방정식도 없고, Schrödinger 방정식도 없고, Ohm의 법칙도 없고… Jensen Huang: 그냥 그런 게 존재하지 않습니다. Jensen Huang: 열역학 제2법칙 같은 것도 없어요. Jensen Huang: 대부분의 가치 있는 것들은 그렇게 딱 떨어지지 않습니다. Jensen Huang: 우리가 직관(intuition), 지혜(wisdom)라고 부르는 것들, 그리고 여러분이 알듯이 Chuck, 당신과 제가 받는 질문들… 답이 뭔지 아세요? Jensen Huang: “상황에 따라 다릅니다(it depends).” Jensen Huang: 그게 우리가 푸는 문제들이죠. Jensen Huang: 만약 답이 3이면 최고고, 3.14면 환상적이겠죠. Jensen Huang: 그런데 인생의 대부분의 어려운 문제, 가치 있는 문제는 “상황에 따라 다르다”입니다. Jensen Huang: 왜냐하면 컨텍스트에 달려 있기 때문입니다. Jensen Huang: 그래서 12~13년 전쯤, 컴퓨터 비전이 풀렸고, 우리는 이것이 딥러닝(deep learning) 때문에 확장 가능하다고 추론했습니다. Jensen Huang: 모델을 더 크고 더 크게 만들 수 있고요. Jensen Huang: 그런데 딱 하나의 문제만 남았습니다. “그 모델을 어떻게 학습시키지?” Jensen Huang: 그리고 큰 돌파는 자기지도학습(self-supervised learning) 또는 비지도학습(unsupervised learning)이었습니다. Jensen Huang: AI가 스스로 가서 배우는 거죠. Jensen Huang: 그리고 보세요. 오늘날 우리는 라벨링(labeling)에 제한받지 않습니다. 전혀요. Jensen Huang: 그 돌파가 물꼬를 텄고, 우리는 모델을 수억 파라미터에서 수십억, 수조(trillions)까지 키웠습니다. Jensen Huang: 우리가 코딩할 수 있는 지식의 양, 알고리즘적으로 배울 수 있는 스킬의 수가 폭발적으로 커졌죠. Jensen Huang: 하지만 기본 접근은 같았습니다. Jensen Huang: 그리고 우리는 “컴퓨팅 전체를 재발명할 것”이라고 결론 내렸습니다. Jensen Huang: 이 대화의 시작이었죠. Jensen Huang: 명시적 프로그래밍에서, ‘소프트웨어가 학습되는’ 새로운 컴퓨팅 방식으로요. Jensen Huang: 이제 한 걸음 더 물러서서 보면, 그게 컴퓨팅 스택 전체에 무슨 뜻일까요? Jensen Huang: 소프트웨어를 어떻게 개발하나요? Jensen Huang: 회사의 엔지니어링 조직은 어떻게 되나요? Jensen Huang: 제품을 정의하는 제품 마케팅 팀은 어떻게 되나요? Jensen Huang: 제품을 코딩해 넣는 엔지니어링 팀은요? Jensen Huang: 제품을 평가하는 QA 팀은요? Jensen Huang: 제품이란 게 언젠가 무엇이 되나요? Jensen Huang: 제품을 어떻게 배포하고, 어떻게 최신 상태로 유지하나요? Jensen Huang: 만약 머신러닝 기반이라면, 어떻게 영원히 계속 새로고침(refresh)하나요? Jensen Huang: 소프트웨어를 어떻게 패치(patch)하죠? Jensen Huang: …이 “어떻게(how)” 질문을 저는 수천 개는 했을 겁니다. Jensen Huang: 그리고 저는, 우리 회사는, 결론을 내렸습니다. 이건 모든 걸 바꿀 거다. Jensen Huang: 그래서 우리는 그 핵심 믿음에 기반해 회사 전체를 피벗(pivot)했습니다. Jensen Huang: Chuck이 말하는 걸 단순화하면 이겁니다. Jensen Huang: 우리는 모든 게 “사전 녹음(pre-recorded)”된 세계에서 왔습니다. Jensen Huang: Chuck이 작업하던 소프트웨어는… 진행자: 정말 좋은 stuff죠. Jensen Huang: …아주 오랫동안 돌았죠. 진행자: 참고로, 정말로 좋은 stuff였습니다. Jensen Huang: 그리고 그건… 히브리어로도 설명됐다고 하더라고요. 진행자: 사실입니다. Jensen Huang: 또 하나의 스킬이죠. 이 방에서 히브리어 COBOL을 아는 사람은 아마 Chuck뿐일 거예요. Jensen Huang: 어쨌든, 어쨌든. Jensen Huang: 그건 사전 녹음입니다. Jensen Huang: 우리가 알고리즘을 설계하고, 생각을 기술하고, 그에 맞는 데이터를 넣고… 모든 게 사전 녹음이죠. Jensen Huang: 왜 사전 녹음이었냐면, 예전엔 CD-ROM으로 배포됐기 때문입니다. Jensen Huang: 맞죠? Jensen Huang: 그런데 소프트웨어는 이제 뭐냐? Jensen Huang: 이제는 컨텍스트 기반입니다. Jensen Huang: 컨텍스트가 매번 다르고, 사용하는 사람도 매번 다르고, 프롬프트도 매번 다르고, 우리가 제공하는 priors(사전정보)와 컨텍스트가 매번 다릅니다. Jensen Huang: 그래서 소프트웨어의 “각 인스턴스”가 매번 다릅니다. Jensen Huang: 그게 과거에 필요한 계산이 ‘사전 녹음’(retrieval-based)이었던 이유입니다. Jensen Huang: 예전엔 그냥 소프트웨어 파일, 이미지 파일을 가져오기만 하면 됐죠. Jensen Huang: 여러분이 휴대폰을 쓸 때, 뭔가 누르면 파일을 가져와서 보여줍니다. Jensen Huang: 그런데 미래에는, 모든 게 생성형(generative)일 겁니다. Jensen Huang: 지금 이 대화도 마찬가지죠. Jensen Huang: 이 대화는 한 번도 일어난 적이 없습니다. Jensen Huang: 개념은 전에도 있었고, priors도 전부터 있었지만, 이 순서의 “각 단어”는 한 번도 나온 적이 없습니다. Jensen Huang: 이유는… 당연히, 우리가 지금 와인 4잔째니까요. 진행자: 히브리어와 COBOL이 이렇게 나오다니. Jensen Huang: 콜드브루는요. COBOL, 히브리어는 아니죠. 진행자: 다행히 여긴 캠퍼스가 아니고. 진행자: 아니면 스트리밍 중도 아니고요. Jensen Huang: 네, 네. Jensen Huang: 좋아요, 좋아요. Jensen Huang: 그러니까, 제가 말하는 걸 이해하시죠? Jensen Huang: 그래서 결과적으로… 진행자: 당신 말 이해는 되나요? Jensen Huang: (웃음) Chuck이 오늘 지금까지 저한테 준 건 와인 4잔뿐입니다. 진행자: 공정하게 말하면, 제가 준 건 한 잔이고요. 나머지 세 잔은 본인이 뷔페에서 가져갔잖아요. Jensen Huang: 저는 음식만 보고 있었어요. “너무 배고프다…” 하면서요. Jensen Huang: 음식이 제게서 약 40피트 떨어져 있었는데, 너무 가까운 듯 멀었어요. 진행자: 사진 찍느라 그랬죠. Jensen Huang: 맞아요. 너무 가까웠어요. 너무 가까웠는데, 한 번 음식 쪽으로 몸을 기울였더니 다시 밀려났어요. 진행자: 당신 팀이 미리 말해줬거든요. “와인 3잔 들어가면 최적(optimal)이고, 4잔이면 믿을 수 없을 정도로 좋다”라고. 진행자: “네 번째 잔까지 들어가면, 믿을 수 없을 정도로 좋다”라고요. Jensen Huang: 지금은 최적이 아닙니다. Jensen Huang: 어쨌든, 어쨌든. Jensen Huang: 자, AI가 뭐냐. Jensen Huang: 우리 지혜를 좀 남기고 가야죠. 진행자: 와인 한 잔 더 줄까요? Jensen Huang: 이건… 진행자: 이건 Dave Chappelle 같은 토크가 아니잖아요. Jensen Huang: 좋아요, 그럼 다른 얘기 하나 더 합시다. 진행자: 에너지. 진행자: 칩. Jensen Huang: 에너지 좋네요. Jensen Huang: 에너지, 칩, 인프라—하드웨어와 소프트웨어 모두. Jensen Huang: 그리고 AI 모델. Jensen Huang: 그런데 AI에서 가장 중요한 건 애플리케이션(applications)입니다. Jensen Huang: 모든 나라, 모든 회사… 그 아래 계층은 다 인프라 스트럭처(infrastructural) stuff예요. Jensen Huang: 중요한 건 “적용(apply)하는 것”입니다. Jensen Huang: 제발, 적용하세요. Jensen Huang: AI를 쓰는 회사는 위험에 빠지지 않습니다. Jensen Huang: 위험한 건 AI를 안 쓰는 회사예요. Jensen Huang: 여러분은 AI 때문에 일자리를 잃지 않습니다. Jensen Huang: 여러분은 “AI를 쓰는 사람”에게 일자리를 잃습니다. Jensen Huang: 그러니까, 시작하세요. Jensen Huang: 그게 가장 중요합니다. 진행자: 네. Jensen Huang: 그리고 가능한 한 빨리 Chuck에게 전화하세요. 진행자: 당신이 전화하면, 제가 그에게 전화할게요. 알겠습니다. 진행자: 시간이 많지 않아서… Jensen Huang: 시간은 무한히 많아요. 진행자: 정말요? Jensen Huang: 얼마나요? 진행자: Chuck, Chuck은… 시계를 보고 뛰는 사람이죠. 진행자: 전 시계도 안 차요. 진행자: 봐요. 진행자: 봐요, Chuck. 제가 여기서 잡아드렸습니다. 진행자: 좋아요, 좋아요. Jensen Huang: 당신은 사람들을 ‘시간’ 위에서 만들어요. 진행자: 오, 그렇죠. Jensen Huang: 전 안 그래요. 진행자: 저는 가치(value)가 전달될 때까지 안 떠납니다. Jensen Huang: 보세요. 진행자: 밤새 걸리면 밤새 하죠. 여러분 모두를… 진행자: Jensen. Jensen Huang: 그래서 저 같은 사람은 시계가 필요해요. 진행자: 좋아요, 그럼… 진행자: 여러분이 “뭔가 배웠다”고 말할 때까지 여기서 못 나가게 할 거예요. 진행자: 네, 진행자: 여러분 모두를 가치가 전달될 때까지 ‘고문’하겠습니다. Jensen Huang: 제가 확인했는데 와인이 더 있더라고요. 진행자: 자, 그럼 “Physical AI”에 대해 탑오브마인드(top of mind)로 한 번 말씀해 주세요. Jensen Huang: 소프트웨어가 뭔지 기억하시죠? 소프트웨어는 도구(tool)입니다. Jensen Huang: 요즘 “도구 산업”인 소프트웨어 산업이 쇠퇴하고 AI가 이를 대체할 거라는 얘기가 있습니다. Jensen Huang: 그래서 소프트웨어 회사들 주가가 압박받고 있는 걸로도 알 수 있죠. Jensen Huang: “AI가 그들을 대체할 거다”라는 식으로요. Jensen Huang: 저는 그게 세상에서 가장 비논리적인 말이라고 생각합니다. Jensen Huang: 시간이 지나면 증명될 겁니다. Jensen Huang: 그럼 최고의 사고 실험(thought experiment)을 해봅시다. Jensen Huang: 우리가 궁극의 AI라고 합시다. Jensen Huang: Artificial general robotics. 궁극의 AI. 우리의 ‘물리적 버전’이죠. Jensen Huang: 당연히 어떤 문제든 풀 수 있겠죠. 인간형이니까요. 할 수 있는 게 많아요. Jensen Huang: 그런데 인간이나 로봇이라면, 드라이버를 쓰겠습니까, 새로운 드라이버를 발명하겠습니까? Jensen Huang: 저는 그냥 드라이버를 쓸 거예요. Jensen Huang: 망치를 쓰겠습니까, 새 망치를 발명하겠습니까? Jensen Huang: 전 그냥 쓸 겁니다. Jensen Huang: 전기톱을 쓰겠습니까, 새 전기톱을 발명하겠습니까? Jensen Huang: 그냥 쓰죠. Jensen Huang: 사실 이상적으로는 안 쓰는 게 최고지만요. Jensen Huang: 하지만 제가 말하는 바 이해하시죠? Jensen Huang: 인간이나 로봇, artificial general robotics라면 도구를 쓰지, 도구를 재발명(reinvent)하지 않습니다. Jensen Huang: 그럼 디지털 버전도 마찬가지죠. Jensen Huang: artificial general intelligence라면, ServiceNow나 SAP나 Cadence나 Synopsys 같은 도구를 쓰겠습니까, 아니면 계산기(calculator)를 새로 만들겠습니까? Jensen Huang: 당연히 계산기를 쓰죠. Jensen Huang: 그래서 AI의 최신 돌파가 뭔가요? Jensen Huang: “Tool use”입니다. Jensen Huang: 도구는 명시적으로(explicit) 설계돼 있기 때문입니다. Jensen Huang: 우리 세계에는 F=MA 같은 문제가 많습니다. Jensen Huang: 제발, 새로운 버전을 만들지 마세요. Jensen Huang: “FA가 MA 비슷하다”가 아니라, 그냥 MA입니다. Jensen Huang: V=IR도 마찬가지예요. Jensen Huang: “IR 비슷하다, 대충 IR, 통계적으로 IR”이 아니라, 그냥 IR입니다. Jensen Huang: 이해하시죠? Jensen Huang: 그래서 우리는 artificial general robotics, artificial general intelligence가 도구를 쓰기를 원합니다. Jensen Huang: 그게 큰 아이디어입니다. Jensen Huang: 그리고 다음 세대 physical AI에서는, AI가 물리 세계를 이해하고, 인과(causality)를 이해하게 될 겁니다. Jensen Huang: 제가 이걸 기울이면, 저게 다 쓰러진다. Jensen Huang: 도미노(domino) 개념을 이해하는 거죠. Jensen Huang: 도미노라는 개념 자체가 아주 깊고 심오합니다. Jensen Huang: 인과, 접촉(contact), 중력(gravity), 질량(mass) — 이게 다 도미노에 들어 있어요. Jensen Huang: 작은 도미노가 큰 도미노를 쓰러뜨리고, 더 큰 도미노를 쓰러뜨리고… 끝에는 한 톤짜리도 쓰러뜨릴 수 있죠. Jensen Huang: 아이는 이걸 어렵지 않게 이해합니다. Jensen Huang: 하지만 대형 언어 모델(large language model)은 전혀 모를 거예요. Jensen Huang: 그래서 우리는 새로운 종류의 physical AI를 만들어야 합니다. Jensen Huang: 그럼 기회(opportunity)는 뭐냐. Jensen Huang: 지금까지 Chuck과 제가 몸담았던 산업은 ‘도구’를 만드는 산업이었습니다. Jensen Huang: 우리는 평생 드라이버와 망치를 만들어온 거예요. Jensen Huang: 그런데 역사상 처음으로, 사람들이 ‘노동(labor)’이라고 부르는 것, 정확히는 ‘증강된 노동(augmented labor)’을 만들게 됩니다. Jensen Huang: 예를 들어볼게요. Jensen Huang: 자율주행차(self-driving car)가 뭐죠? 디지털 운전사(digital chauffeur)입니다. Jensen Huang: 디지털 운전사의 가치는 얼마일까요? Jensen Huang: 엄청 큽니다. Jensen Huang: 그리고 그 가치는 차보다 훨씬 큽니다. Jensen Huang: 왜냐하면 디지털 운전사의 ‘수명(lifetime)’ 동안의 경제성(economics)이 차보다 훨씬 크기 때문입니다. Jensen Huang: 그래서 역사상 처음으로, 우리는 TAM(총주소시장)이 100배 더 큰 영역에 노출됩니다. Jensen Huang: 문자 그대로, 수학적으로(true, mathematically) 그렇습니다. Jensen Huang: IT 산업은 대략 1조 달러 규모죠. Jensen Huang: 그런데 세계 경제는 대략 100조 달러입니다. Jensen Huang: 역사상 처음으로, 우리는 그 전부에 노출됩니다. Jensen Huang: 그래서 오늘 이 방의 여러분 모두가, 이 기술을 적용해서 “기술 회사(technology company)”가 될 기회를 갖게 됩니다. Jensen Huang: 예를 몇 개 들어볼게요. Jensen Huang: 저는 Disney를 사랑하고, Disney와 일하는 것도 좋아합니다. Jensen Huang: 하지만 그들이 진짜로 되고 싶은 건 Netflix일 거라고 확신해요. Jensen Huang: Mercedes도 사랑합니다. Jensen Huang: 저는 Mercedes에 갔고, 그들이 진짜로 되고 싶은 건 Tesla일 거라고 확신합니다. Jensen Huang: Walmart도 사랑합니다. Jensen Huang: 그들이 진짜로 되고 싶은 건 Amazon일 거라고 확신합니다. 진행자: 이 방의 모든 분이 다 그런 마음이죠. Jensen Huang: 저는 우리가 모든 회사를 “기술 회사”로 바꾸도록 도울 기회가 있다고 믿습니다. Jensen Huang: Technology first. Jensen Huang: Technology first. Jensen Huang: 기술이 여러분의 초능력(superpower)이고, 도메인(domain)은 여러분의 ‘적용 분야(application)’가 됩니다. Jensen Huang: 반대로 “우린 이런 도메인 회사니까 기술을 찾자”가 아니라요. Jensen Huang: 그 이유는, 기술 우선인 회사는 원자(atoms)가 아니라 전자(electrons)를 다루기 때문입니다. Jensen Huang: 전자는 훨씬 많습니다. Jensen Huang: 원자는 질량(mass)에 제한받죠. Jensen Huang: 그래서 CD-ROM에서 전자(디지털)로 넘어가는 순간, 회사의 가치가 1,000배 폭증한 겁니다. Jensen Huang: 여러분도 우리처럼 “전자 회사(electron company)”, 즉 기술 회사가 되어야 합니다. Jensen Huang: 그리고 이렇게도 생각할 수 있어요. 진행자: 안 그러면 번지니까요(smears otherwise). Jensen Huang: 사실 꽤 똑똑해요. 진행자: 똑똑한 사람은 똑똑한 걸 하죠. Jensen Huang: 그래서 아름다운 건 이겁니다. Jensen Huang: 여러분 회사들에서는 “소프트웨어가 우리 강점이 아니다”라고 느낄 수 있죠. Jensen Huang: 그런데 여러분의 강점은 지식(knowledge), 직관(intuition), 도메인 전문성(domain expertise)입니다. Jensen Huang: 이제 역사상 처음으로, 여러분의 언어로 컴퓨터에 “정확히 무엇을 원하는지” 설명할 수 있습니다. Jensen Huang: 우리가 어디서 시작했죠? Jensen Huang: 명시적 프로그래밍에서 암묵적 프로그래밍으로. Jensen Huang: 역사상 처음으로, 여러분은 컴퓨터를 암묵적으로 프로그래밍할 수 있게 된 겁니다. Jensen Huang: 그냥 원하는 걸 말하세요. Jensen Huang: 무슨 뜻인지 말하세요. Jensen Huang: 그러면 컴퓨터가 코드를 쓸 겁니다. Jensen Huang: 왜냐하면 코딩(coding)은 결국 타이핑(typing)이고, 타이핑은 상품(commodity)이기 때문입니다. Jensen Huang: 이게 여러분에게 엄청난 기회입니다. Jensen Huang: 여러분 모두는 원자의 한계(atomic limitations) 위로 ‘부상(levitated)’할 수 있고, 예전 제한에서 벗어날 수 있습니다. Jensen Huang: 즉, “소프트웨어 엔지니어가 부족하다”는 제약에서요. Jensen Huang: 왜냐하면 타이핑은 상품이기 때문입니다. Jensen Huang: 대신 여러분이 가진 진짜 가치는 도메인 전문성입니다. Jensen Huang: 고객이 뭘 원하는지, 어떤 문제를 풀어야 하는지 이해하는 능력. Jensen Huang: 그게 궁극의 가치입니다. Jensen Huang: 의도(intent)를 이해하는 게 궁극의 가치예요. Jensen Huang: 대학을 졸업하면 코딩을 엄청 잘할 수는 있지만, 고객이 뭘 원하는지, 어떤 문제를 풀어야 하는지 모르는 경우가 많잖아요. Jensen Huang: 그런데 여러분은 그걸 압니다. Jensen Huang: 코딩은 쉽습니다. Jensen Huang: AI에게 시키면 됩니다. Jensen Huang: 그래서 그게 여러분의 초능력입니다. 진행자: 정말 기적이네요. Jensen Huang: 이건… 누군가 ‘진짜 인공지능’으로 작동하는 사람이거나… Jensen Huang: 아니면 “향상된 지능(enhanced intelligence)”일 수도 있죠. Jensen Huang: 여러분 모두와 함께 일하는 건 정말 큰 기쁨입니다. Jensen Huang: Cisco는 여러분도 알다시피, 컴퓨팅의 발명에서 매우 중요한 두 개 기둥에 극도로 깊은 전문성을 가지고 있습니다. Jensen Huang: Cisco 없이는 현대 컴퓨팅이 없습니다. Jensen Huang: 하나는 네트워킹이고, 다른 하나는 보안(security)입니다. Jensen Huang: 그리고 이 두 기둥 모두 AI 세계에서 재발명되고 있습니다. Jensen Huang: 우리가 아주 잘 아는 ‘컴퓨팅’ 부분은 어떤 면에서는 상품(commodity)인데, Jensen Huang: Cisco가 아는 것들은 매우 가치가 큽니다. Jensen Huang: 우리 둘이 함께라면, 여러분이 AI 세계에 들어가도록 기꺼이 도와드리겠습니다. Jensen Huang: 그리고 아까 누가 제게 물었는데, 반복할 가치가 있습니다. Jensen Huang: “클라우드를 그냥 빌려(rent) 쓰기만 하면 되나요? 아니면 여기서 컴퓨터를 직접 만들(make) 노력까지 해야 하나요?” Jensen Huang: 제가 말해주고 싶은 건 이겁니다. Jensen Huang: 저는 제 아이들에게도 똑같이 말합니다. Jensen Huang: 컴퓨터를 만들어라(build a computer). Jensen Huang: PC가 어디에나 있고, 성숙했고, 기술이 다 개발돼 있어도… 제발, 하나 만들어보세요. Jensen Huang: 왜냐하면 구성 요소들이 어떻게 되어 있는지 알아야 하거든요. Jensen Huang: 자동차 산업, 운송 산업에 있다면, Uber만 쓰지 말고요. Jensen Huang: 제발 보닛을 열고(lift the hood), 엔진오일을 갈아보고(change the oil), 구성 요소를 이해하세요. Jensen Huang: 제발, 어떻게 돌아가는지 이해하세요. Jensen Huang: 이 기술은 미래에 너무 중요합니다. Jensen Huang: ‘손으로 만져보는(tactile) 이해’가 반드시 필요합니다. Jensen Huang: 보닛을 열고, 오일을 갈고, 뭔가를 만들어보세요. Jensen Huang: 큰 규모일 필요도 없습니다. Jensen Huang: 작은 걸 만들어보세요. Jensen Huang: 그러다 보면 “내가 사실 엄청 잘하네”를 발견할 수도 있습니다. Jensen Huang: “이 스킬이 필요하네”를 발견할 수도 있고요. Jensen Huang: 그리고 세상은 “전부 임대 vs 전부 소유”가 아닐 수도 있다는 것도 알게 됩니다. Jensen Huang: 어떤 건 빌리고, 어떤 건 소유하고. Jensen Huang: 회사의 일부는 온프레미스(on-prem)로 두어야 할 수도 있습니다. Jensen Huang: 예를 들어 주권(sovereignty)이나, 독점 정보(proprietary information) 같은 것들요. Jensen Huang: 그리고… 여러분이 모든 사람에게 질문을 공유하는 게 불편할 수도 있잖아요. Jensen Huang: 그래서 예를 하나 들어볼게요. 개념적 예입니다. Jensen Huang: 치료사(therapist)를 만나러 갈 때, 그 질문이 온라인에 올라가길 원하진 않죠. 진행자: 가정적으로(hypothetically)요. Jensen Huang: 네, 가정적으로. Jensen Huang: 저는 많은 질문, 많은 대화, 많은 불확실성은 비공개로 남아야 한다고 생각합니다. Jensen Huang: 회사도 마찬가지입니다. Jensen Huang: 저는 Nvidia의 모든 대화를 클라우드에 올리는 것에 자신이 없습니다. Jensen Huang: 그래서 우리는 로컬(local)로 구축합니다. Jensen Huang: 우리는 로컬로 슈퍼 AI 시스템을 만들었습니다. Jensen Huang: 저는 그 대화를 공유하는 데 자신이 없거든요. Jensen Huang: 그리고 사실, 제게 가장 가치 있는 IP는 “답(answers)”이 아닙니다. Jensen Huang: 제게 가장 가치 있는 IP는 “질문(questions)”입니다. Jensen Huang: 제가 무엇을 고민하는지가 질문이거든요. Jensen Huang: 답은 상품(commodity)입니다. Jensen Huang: 제가 무엇을 물어봐야 하는지 안다는 것, 제가 무엇이 중요한지 식별하는 것. Jensen Huang: 저는 사람들이 제가 무엇을 중요하다고 생각하는지 알길 원하지 않습니다. Jensen Huang: 그건 작은 방(small room) 안에 있어야 합니다. Jensen Huang: 온프레미스에 있어야 하고요. Jensen Huang: 저 혼자 있어야 합니다. Jensen Huang: 제가 제 AI를 만들 때요. Jensen Huang: 그리고 마지막 생각 하나. Jensen Huang: 벌써 밤 11시니까. Jensen Huang: 마지막 생각. Jensen Huang: “AI는 항상 human in the loop여야 한다”는 아이디어가 있었죠. Jensen Huang: 그건 정확히 반대입니다. Jensen Huang: 거꾸로예요. Jensen Huang: 모든 회사는 “AI in the loop”를 가져야 합니다. Jensen Huang: 이유는, 우리는 회사가 매일 더 좋아지고, 더 가치 있고, 더 지식이 많아지길 원하기 때문입니다. Jensen Huang: 우리는 절대로 뒤로 가고 싶지 않습니다. Jensen Huang: 평평해지고 싶지 않고, 다시 처음부터 시작하고 싶지도 않아요. Jensen Huang: 그러려면, AI in the loop가 우리의 삶의 경험을 포착(capture)해야 합니다. Jensen Huang: 미래에는 모든 직원이 AI, 수많은 AI를 loop 안에 두게 될 겁니다. Jensen Huang: 그리고 그 AI들은 회사의 지적재산(intellectual property)이 됩니다. Jensen Huang: 그게 미래의 회사입니다. Jensen Huang: 그래서, 여러분 모두는 당장 Chuck에게 전화하는 게 합리적입니다. 진행자: Jensen에게 전화하세요. Jensen Huang: 어쨌든, 제 마무리는 이렇습니다. 진행자: 자, 이제… Jensen은 2주 도로 위에서 살다가, 여기로 날아와서, 오랜만에 자기 침대에서 자기 전에 마지막 밤을 우리와 보냈습니다. 진행자: 우리는 정말 영원히 감사할 거예요. 진행자: 와줘서 감사합니다. Jensen Huang: 감사합니다. 정말 감사합니다. Jensen Huang: 그리고… 제 눈가에 꼬치들이 잔뜩 보였는데… 진행자: 누가… Jensen Huang: 아직 있길 바랍니다. 진행자: Fritos 한 봉지는 어디 있죠? 그거 약속했잖아요. 진행자: 좋아요, 가죠. 진행자: 감사합니다. 여러분 모두 감사합니다.