Cristiano Amon: 저는 이렇게 봅니다. AI에서 가장 특별한 건, 사실은 인간입니다. 그리고 말씀하신 것처럼, 웨어러블(wearables)에서 그런 변화가 실제로 일어나는 걸 보기 시작했고요. 저는 그게 다음 모바일 혁명(next mobile revolution)이 될 거라고 생각합니다. 왜냐하면, 지금 컴퓨터가 우리가 무엇을 보는지, 무엇을 듣는지를 이해하듯이, 네트워크도 결국 그걸 이해할 수 있게 될 거라고 보기 때문입니다. 진행자: 안녕하세요 여러분, 제 이름은 Ismir이고 Humane가 만드는 AI 팟캐스트 ‘End of Limits’에 다시 오신 걸 환영합니다. 오늘 제 게스트는 Qualcomm의 CEO인 Cristiana Ammon입니다. 오늘 함께해 주셔서 정말 감사합니다, Cristiana. Cristiano Amon: 아, 네. 여기 오게 되어 정말 기쁩니다. 정말 행복하게 와 있습니다. 진행자: 감사합니다. 음, Qualcomm은 모바일 통신(mobile communications)과 컴퓨팅(computation) 영역에서 세계적으로 선도적인 회사 중 하나입니다. 아마 들어보지 못하셨을 수도 있어요. 그런데 휴대폰을 쓰시거나, 자동차를 타신다면, 여러분은 아마도 Qualcomm의 제품을 이미 쓰고 계시거나, 최소한 Qualcomm의 IP를 쓰고 계실 가능성이 큽니다. 그리고 오늘 Cristiano가 여기 나와서, Qualcomm이 어떻게 다음 세대 기술(next generation of technology)을 뒷받침하고 있는지 이야기해 주실 겁니다. 어쩌면 시작은 여기서 하는 게 좋을 것 같아요. 왜냐하면 오늘 Humane 사무실에 와 계시잖아요. 그래서… 말씀해 주세요, 말씀해 주세요. 왜 오늘 여기 오셨나요? Cristiano Amon: 네. 음, 오늘은 아주 특별한 날입니다. 저는 오늘 굉장히 흥미로운 발표를 하고 있다고 생각합니다. 하지만, 음, 보세요… 저희가 여기 있는 이유는 Humane와의 이 파트너십(partnership)을 정말 사랑하기 때문입니다. Humane는, 음, AI의 미래가 어디로 가는지—그리고 그걸 아주 일찍—이해했다고 저는 생각합니다. 또 AI가 데이터센터(data center)에서도, 엣지(edge)에서도 모두 존재해야 한다는 중요성을 일찍 이해했고, 새로운 일을 기꺼이 하려는(willing to do new things) 회사입니다. 그래서 저희는 지금 하고 있는 일에 매우 신이 나 있습니다. 예를 들면, 이 ‘미래를 바꿀’ 개인 컴퓨팅(personal computing)을 어떻게 만들 것인지, 컴퓨터 비전(computer vision)을 어떻게 할 것인지 같은 것들이요. 그리고 오늘의 발표는, 우리가 **AI 가속(AI acceleration)**을 무엇으로 할지에 관한 내용입니다. 진행자: 정말, 정말 흥미롭습니다. 그러면 시청자분들을 위해서, 우리가 이야기하는 ‘엣지에서의 AI(AI on the edge)’와 ‘클라우드(AI in the cloud)’, 그리고 ‘하이브리드(hybrid)’가 각각 무엇을 의미하는지 조금 더 확장해서(expand) 설명해 주실 수 있을까요? Cristiano Amon: 네. 흥미로운 건, 요즘 정말 많은 논쟁(discussions)이 있다는 겁니다. “AI는 데이터센터에 있다”, “그렇지만 AI는 엣지에서 해야 한다” 같은 이야기들이요. 그런데 저는, 음, 조금 더 줌아웃(zoom out)해서 보고 싶습니다. 개인용 컴퓨팅이 시작된 이후로, 컴퓨팅의 미래는 처음부터 엣지와 데이터센터가 함께였습니다. 사실 초기부터 그랬습니다. 오늘만 봐도, 우리의 스마트폰은 ‘떼려야 뗄 수 없는(inseparable)’ 기기이고, 세계에서 가장 클라우드에 잘 연결된(cloud-connected) 기기입니다. 실제로 비행기 모드(airplane mode)로 바꾸고 폰을 써 보시면, 아주 답답하고(frustrated) 불편할 겁니다. 그런데 동시에, 스마트폰은 클라우드에 연결돼 있으면서도, 기기 자체에 엄청난 컴퓨팅 능력(computing capabilities)을 갖고 있고, 많은 일을 기기에서(on the device) 수행합니다. AI도 다르지 않을 겁니다. 저는 AI가 컴퓨팅 전반을 바꾸고 있다고 생각합니다. 컴퓨팅 아키텍처(architectures)를 바꾸고, OS를 바꾸고, 애플리케이션을 바꿉니다. 그리고 이 변화는 데이터센터에서도, 엣지에서도 동시에 일어날 겁니다. ‘하이브리드’는 그 둘이 함께 일하는 것입니다. 엣지에서 AI가 돌고, 데이터센터에서도 AI가 돌면서 같이 일하는 거죠. 이걸 가장 쉽게 설명하자면, AI가 우리와 상호작용(interaction)하는 방식을 떠올려 보면 됩니다. 지금의 대규모 언어 모델(large language models), 대규모 비주얼 모델(large visual models)은 인간의 언어를 이해하고, 우리가 말하는 것과 쓰는 것과 보는 것을 이해합니다. 그리고 만약 그게 컴퓨터의 사용자 인터페이스(user interface)라면, 그 인터페이스는 우리가 있는 곳에 있어야 합니다. 즉 엣지에 있어야 합니다. 이게 엣지에서 일어나는 것을 이해하는 좋은 예라고 생각합니다. 그런데 그 외에도 더 많은 이유가 있습니다. 프라이버시(privacy) 같은 이유도 있고, 아주 빠른 응답(very fast response)과 저지연(low latency)이 필요한 경우도 있고요. 그리고 컴퓨팅을 오프로딩(offload)하는 방식—엣지에서 일부 계산을 하고, 더 복잡한 계산은 클라우드로 보내는 방식—도 있을 겁니다. 진행자: 맞아요. 그리고 로컬 데이터센터(local data centers)는, 상대적으로 낮은 지연(relative low latency)을 유지하면서도 여전히 클라우드에 있는 상태를 가능하게 해서, 컴퓨터 자체의 공간(space)을 너무 많이 잡아먹지 않게 하는 그 교환(exchange)에서 매우 중요한 부분이라고 생각합니다. 그럼 Qualcomm이 데이터센터로 확장(expansion)하는 이야기를 조금 해주세요. Cristiano Amon: 네. 그러니까, 저희는 이 엣지와 하이브리드 관점 위에서, 폰 영역에서, 자동차 영역에서, PC 영역에서—그리고 이제 데이터센터로—가고 있습니다. 데이터센터로 가는 건 저희에게 꽤 자연스러운 확장이었는데, 이유는 저희가 이제 AI의 다음 단계(next phase of AI)로 가고 있다고 믿기 때문입니다. AI의 다음 단계에서는, 우리는 ‘AI를 만드는 단계(creation of AI)’에서 ‘AI를 실제로 프로덕션(production)에 넣는 단계’로 이동할 겁니다. 지금까지 데이터센터의 많은 용량(capacity)은 트레이닝(training)을 위해 구축되어 왔죠. 그런데 앞으로는 ‘만드는 것’에서 ‘실제로 서비스에 배치하는 것’으로 갑니다. 그리고 많은 전망(projections)이 있습니다. 데이터센터 용량 관점에서, **추론(inferencing)**이 트레이닝을 추월할 거라는 전망이요. 그게 일어나면, 기업들은 AI 컴퓨팅 비즈니스를 두고 경쟁(compete)하게 될 겁니다. 그리고 Humane 같은 아주 혁신적인 신규 진입자(new entrance)들도 생기고요. 저희는 여기서 새로운 아키텍처(new architectures)가 매우 중요하다고 봅니다. 전력 소모(power consumption)와 총소유비용(TCO, total cost of ownership)에서 훨씬 더 효율적(efficient)인 아키텍처가 차이를 만들 겁니다. 그리고 저희의 모바일 DNA는, 엔지니어링 관점에서, 정말 강력한 자산입니다. 모바일 기기는 정말 어렵습니다. 많은 컴퓨팅 파워를 넣어야 하지만, 배터리는 하루 종일 가야 하고, 주머니에 들어가야 하고, 뜨거워지면 안 됩니다. 저희는 그 사고방식을 데이터센터로 확장(scale)할 수 있다고 생각합니다. 그러면 효율 측면에서 매우 파괴적인(disruptive) 기술을 만들 수 있습니다. 그리고 그건 Humane가 특히 데이터센터에서 파괴적인 비즈니스 모델을 갖고 가려는 것과도 완벽하게 맞습니다. 그래서 자연스러운 조합(natural combination)이었습니다. 진행자: 제가 말씀하신 이유들 덕분에, 휴대폰에서 왜 전력 효율(power efficiency)이 중요한지 이해가 됩니다. 하지만 데이터센터처럼 거대한 곳으로 확장해도, 여전히 전력 효율이 여러분의 머릿속에서(top of mind) 가장 중요한 것처럼 느껴집니다. 왜 그런지 조금 더 풀어주세요. Cristiano Amon: 네. 저는 두 가지 이유라고 봅니다. 첫 번째는, ‘주어진 전력(power)으로 효율(efficiency)을 어떻게 높이느냐’입니다. 지금 데이터센터는 엄청난 전력을 소비(consuming)하고 있고요. 그래서 만약 그 전력으로 더 많은 계산(computation), 또는 추론 관점에서는 더 많은 토큰(tokens)을 만들어낼 수 있다면, 그게 경쟁력 있는 데이터센터와 그렇지 않은 데이터센터를 가르는 차이가 될 겁니다. 두 번째는 에너지 소비 자체뿐 아니라, 그 능력을 제공하는 전체 비용(total cost)입니다. AI가 스케일(scale)로 들어가면, AI 경쟁(competition on AI)이 생깁니다. 그리고 추론 토큰을 가능한 한 낮은 비용으로 제공할 수 있는 회사가 더 수익성이 높고, 더 경쟁력이 있을 겁니다. 그래서 제게는 이게 피할 수 없는(inevitable) 결론으로 보입니다. 우리는 더 효율적인 AI를 만들어야 합니다. 진행자: 네, 정말 그렇죠. 규모에 도달한 AI 창업자들에게 “뭐가 가장 걱정이냐, 뭐가 잠을 못 자게 하냐”라고 물어보면, 다들 항상 추론 비용(inferencing cost)이라고 말합니다. “이걸 어떻게 감당하냐”라고요. 그래서 지금 말씀은 굉장히 공감됩니다. 그런데 하이브리드 이야기로 다시 돌아가서, 앞으로 이런 효율적인 하이브리드 AI 사용을 가능하게 할 ‘근본적인 아키텍처 원칙’은 뭐라고 보시나요? Cristiano Amon: 네. 흥미로운 점은, 가능한 한 많은 계산을 센서 데이터(sensor data)에 더 가까운 곳에서 수행하는 능력입니다. 예를 들어, Humane와 컴퓨터 비전(computer vision)에서 하는 일을 보면, 카메라가 이미지를 보고(see) 이미지에 주석을 달고(annotate), 그리고 큰 비주얼 모델(large visual model)을 학습하고, 데이터를 처리(process)하고, 그 데이터가 무엇을 의미하는지 이해한 뒤, 그 결과를 클라우드로 보내는 능력이 중요합니다. 이건 효율 측면에서 믿기 어려울 정도로(incredible) 좋습니다. 생각해 보세요. 만약 Kindle, Saudi Arabia 전역에 카메라를 배치하고, 고해상도(high definition) 데이터 스트림을 동시에 전부 클라우드로 보내면, 저장(storage)과 네트워크 사용량(consumption) 관점에서 엄청나게 비효율적일 겁니다. 이게 하이브리드가 실제로 어떻게 작동하는지를 보여주는 완벽한 예입니다. 모델을 배포하고, 그 모델이 이미지에서 매우 특정한 작업(specific task)을 수행해서, 사건(event)이 무엇인지 결정을 내립니다. 그리고 행동(action)을 해야 할 때만, 그 정보를 클라우드로 전달(communicate)합니다. 그렇게 하면 네트워크 전송 대역폭(bandwidth)도 아끼고, 저장도 줄이고, 응답 시간(response time)도 좋아집니다. 그리고 지금은 에너지(energy)와 데이터센터 공간(space) 자체가 병목(bottleneck)인 상황이니까요. 진행자: 그렇다면, 앞으로 10년 정도를 봤을 때, 이런 기기들이 더 “역량이 커질 수 있도록” 만들어 줄 반도체 설계의 돌파구(breakthrough)가 있을까요? Cristiano Amon: 네, 있다고 생각합니다. 사실 10년까지 갈 것도 없고, 앞으로 몇 년 안에도 가능하다고 봅니다. 저희가 해오던 일이고, 지금 Humane와의 파트너십에도 포함된 내용입니다. 핵심은 데이터센터 아키텍처(architecture)를 바꾸는 겁니다. 작업을 더 세분화(disaggregation)하고, 각 작업에 가장 맞는(perfect) 컴퓨팅을 만드는 것이죠. 여기서 저는 휴대폰과 조금 평행(parallel)한 비유를 들고 싶습니다. 예를 들어, 휴대폰을 설계하기 시작하던 초기에는, PC에서의 컴퓨팅 패러다임이 있었죠. PC에서는 CPU가 모든 걸 합니다. 필요한 계산이 있으면 모두 CPU로 보냅니다. 하지만 CPU는 어떤 작업에는 효율적이지 않습니다. 그래서 휴대폰에서는 필요 때문에(out of necessity) 계산을 분리(disaggregate)하기 시작했습니다. 비디오를 처리하려면 비디오 엔진(video engine), 이미지를 처리하려면 이미지 신호 프로세서(image signal processor), 신호를 처리하려면 신호 프로세서(signal processor) 같은 식입니다. 이것이 우리가 말하는 이기종 컴퓨팅(heterogeneous computing)입니다. 가장 효율적인 방식으로 일을 처리할 수 있기 때문입니다. 데이터센터에서도 비슷한 흐름이 나타났습니다. 작업을 분리하고, 서로 다른 일을 하는 특화 클러스터(cluster)를 두기 시작했죠. 그리고 우리가 지금 하는 건, 그걸 더 밀어붙이는 겁니다. 더 세분화하고, 모바일에서 배운 점을 가져오고, 메모리 아키텍처(memory architectures)도 바꿔서 효율의 돌파구(breakthrough)를 만들고 있습니다. 이게 데이터센터 확장에서 우리가 하고 있는 일의 본질(essence)이라고 할 수 있습니다. 진행자: 흥미롭네요. 좀 더 일반적으로 기기(device)를 보면, 반도체가 기기를 구성(build up)하는 건 분명하지만, 기기 자체도 시간이 지나면서 변화한다고 보시나요? 이제는 폰만 쓰는 게 아니라 웨어러블 기술(wearable technology)도 훨씬 더 많이 쓰이기 시작했잖아요. Cristiano Amon: 정말 좋은 질문입니다. 솔직히 저는 이 질문을 굉장히 좋아합니다. 우리는 자주 “모바일의 미래가 뭐냐”, “폰이 피처폰(feature phone)에서 스마트폰(smartphone)으로 바뀌었던 것처럼 또 바뀌냐”는 질문을 받습니다. 그런데 기기의 변화는 대개 사용자 인터페이스(user interface)와 깊이 연결돼 있습니다. 기억을 조금 더듬어 보면(memory lane), 개인용 컴퓨터가 시작했을 때—처음 PC를 썼을 때—우리는 키보드로 컴퓨터와 상호작용(interact)했습니다. 지금도 여전히 그렇죠. 그리고 OS와 애플리케이션은 그에 맞춰 설계됐습니다. 그러다 어떤 일이 일어났습니다. 마우스(mouse)가 등장했고, 갑자기 컴퓨터가 바뀌었습니다. 디스플레이가 바뀌고, OS가 바뀌고, 애플리케이션이 바뀌고, 우리는 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface)를 갖게 됐죠. 그다음에는 PC를 계속 쓰면서도, 그 PC가 손바닥(palm of your hand)에 들어갈 정도로 작아져서 들고 다닐 수 있게 됐습니다. 그게 스마트폰이었고, 핵심은 터치할 수 있는 화면(screen you can touch)이었습니다. 그래서 앱은 터치를 기준으로 설계됐습니다. 저는 우리가 지금 그 지점에 있다고 생각합니다. 이제 우리는 다음의 큰 사용자 인터페이스 변화로 갑니다. AI 모델은 우리가 보는 것을 볼 수 있고, 우리가 듣는 것을 들을 수 있습니다. 그러면 그에 더 자연스러운 기기 형태는 무엇일까요? 지금 우리가 보기 시작한 것은, 만약 AI 에이전트(AI agent)가 우리의 곁에 있으면서, 우리가 말하는 것·듣는 것·보는 것에 실시간(real time)으로 반응하려면, 그 기기는 우리의 감각(senses)에 더 가까워야 한다는 겁니다. 그 한 예가 안경(glasses)입니다. 안경은 눈에 가깝고, 카메라는 우리가 보는 방향과 같은 방향으로 향합니다. 그리고 입과 귀에도 더 가깝죠. 그래서 말씀하신 것처럼 웨어러블에서도 그 변화가 보이기 시작했습니다. 웨어러블은 이제 단순히 폰의 기능을 확장하는 기기에서, AI 에이전트와 연결되는 방식으로 이동하고 있습니다. 그리고 저는 이것이 다음 모바일 혁명이 될 거라고 생각합니다. 그리고 지금 이 시점에서 우리는 확신(conviction)을 갖고 있습니다. 우리는 노트북을 계속 쓰듯이, 폰도 계속 쓸 겁니다. 하지만 동시에, 새로운 유스케이스(use cases)가 개발되면서 점점 더 좋아지는 웨어러블 기기를 갖게 될 것이고, 그게 우리의 다음 모바일 플랫폼(next mobile platform)이 될 겁니다. 진행자: 그러면 우리가 기술과 상호작용하는 방식은, 예전처럼 ‘터치하고 클릭하는 것’이 덜해지고, ‘보고 말하는 것’이 더 많아지겠네요. Cristiano Amon: 네, 맞습니다. 지금 제가 당신과 상호작용하고 있는 방식과 똑같이요. 진행자: 네. Cristiano Amon: 네. 진행자: 그거 좋네요. 미래에는 아마 AI 면접관(AI interviewer)도 있을 것 같고요. 그럼 미래 이야기로 계속 가보겠습니다. Qualcomm은 분명히 3G, 4G, 5G 기술로 잘 알려져 있죠. 그 미래를 생각할 때, 단순히 “5G가 조금 더 빨라지는 것” 같은 것보다 더 급진적인(radical) 무언가가 있나요? 혹시 더 흥분되는(excited) 게 있나요? Cristiano Amon: 아, 물론입니다. 저희는 지금 6G를 개발하고 있습니다. 그리고 6G는 방금 이야기한 모든 것과 정말 많이 관련이 있어요. 무선(wireless)의 세대는 매번 해결해야 할 문제가 있었습니다. 2G는 “지구상의 모든 사람이 들고 다닐 수 있는 전화기를 갖게 할 수 있나?”라는 문제였습니다. 그게 2G였죠. 3G는 그 디지털 무선폰을 인터넷(internet)에 연결하는 것이었습니다. 4G는 브로드밴드(broadband)를 가져와서 그걸 ‘컴퓨터’로 만든 것이었고요. 그리고 5G는 Wi-Fi에서처럼, 누구나 휴대폰에서 사실상 ‘무제한 데이터 속도/무제한 데이터 서비스(unlimited data rate/service)’를 누릴 수 있게 하고, 미션 크리티컬(mission-critical) 서비스까지 가능하게 한 것입니다. 그렇다면 6G의 역할(role)은 무엇일까요? 6G의 역할은 ‘AI의 세계를 위한 셀룰러 연결성(cellular connectivity)이 무엇이냐’입니다. 더 높은 대역폭(high bandwidth), 더 높은 속도(higher speed), 더 낮은 지연(lower latency)을 제공하는 것뿐 아니라, 네트워크 자체가 **센싱 네트워크(sensing network)**가 될 겁니다. 네트워크는 우리 주변의 모든 것을 감지(sense)하게 될 거예요. 지금 컴퓨터가 우리가 보는 것과 듣는 것을 이해하듯이, 네트워크도 그것을 이해할 수 있게 될 겁니다. 그리고 그 센서 데이터(sensor data)는 물리적 세계(physical world)에 대한 모델을 학습(train)시키고, AI를 계속 진화(evolve)시키는 데 쓰이게 될 겁니다. 진행자: 그러면 그게 실생활에서 구체적으로(practically) 어떤 의미가 되나요? 지금은 대규모 언어 모델(large language models) 얘기만 하다가, 이제는 멀티모달(multimodal) 모델 이야기를 하시는 것 같은데요. 그게 우리 일상을 어떻게 바꿀까요? Cristiano Amon: 예를 들어 6G 제품(product)이 무엇인지 하나 들어보겠습니다. 방금 이야기한 스마트 안경(smart glasses) 같은 것이죠. 6G 스마트 안경은 먼저 셀룰러(cellular)로 연결됩니다. 음, 그러니까 셀룰러에 연결되어 있고, 당신 주변의 컨텍스트(context)가 이해됩니다. 네트워크가 당신 주변의 모든 컨택트(contacts)를 갖고 있고, 그 정보가 에이전트(agent)에게 전달되어, 에이전트가 당신과 상호작용(interact)하면서 그것을 이해하게 됩니다. 그래서 큰 차이는 “단지 연결성(connectivity)”이 아닙니다. 당신 주변에서 일어나는 모든 것, 당신의 주변 환경(surroundings), 주변 사람들, 기타 등등이 핵심이 됩니다. 카메라가 보는 것뿐 아니라, 네트워크가 모든 것을 보게 되는 거죠. 진행자: 기술적인 로드맵(technical road maps)을 넘어, Qualcomm이 AI로 열고자 하는 ‘인간 경험(human experience)’은 무엇인가요? Cristiano Amon: 흥미로운 질문입니다. 저는 첫 번째로 이렇게 말하고 싶습니다. Qualcomm은, 특히 우리가 많은 산업에서 일하고 있다는 점에서, ‘인간이 있는 곳(where the humans are)’에서 일하는 회사입니다. 가끔 데이터센터는 에너지와 인프라가 있는 곳으로 가는 측면이 있지만, 저희가 PC·폰·자동차에서 하는 일의 대부분은 인간이 있는 곳에서 일어납니다. 그래서 AI의 역할 중 하나는 “인간의 잠재력(human potential)을 증강(augment)할 수 있느냐”라고 봅니다. 예를 들어 스마트폰은, Qualcomm 입장에서 자랑스러운 점이 하나 있는데, 인터넷을 민주화(democratize)했다는 것입니다. 많은 나라를 보면, 브라질(Brazil)이나 인도(India) 같은 나라에서는 인터넷이 사실상 모바일 인터넷으로 발전했습니다. 디지털 격차(digital divide)를 줄이고, 사람들에게 컴퓨팅과 인터넷에 대한 접근(access)을 제공한 것이죠. 저는 AI와 개인용 AI 기기(personal AI devices), 그리고 에이전틱(agentic) 경험이 정보와 지식(knowledge)에서도 같은 일을 할 잠재력이 있다고 봅니다. 지식을 민주화하고, 새로운 일을 할 수 있는 능력을 민주화하는 겁니다. 결국 인간의 잠재력을 증강하게 될 것입니다. 하지만 소비자(consumer) 측면만이 아닙니다. 기업(enterprise) 측면에서도, 특히 엣지에서의 AI를 통해, 회사들이 AI로 디지털 전환(digital transform)을 하면서 근본적으로 바뀔 수 있다고 믿습니다. 지난 수십 년 동안 기업들은 많은 데이터를 클라우드로 옮겼습니다. 하지만 이제는 그들의 자산(assets)이 지능화(intelligent)될 수 있고, 연결(connected)될 수 있습니다. 저는 이것이 기업의 다음 디지털 전환 물결(next wave of digital transformation)이 될 거라고 생각합니다. 그래서 모든 것이 연결되고, 모두가 연결되는 것이죠. 그리고 지금 AI에서 겪는 문제—무언가를 시키기 전에 먼저 엄청난 컨텍스트를 AI에게 제공해야 하는 문제—가 사라질 수 있습니다. 그 문제는 결국 시간을 빼앗기(takes away the time) 때문입니다. 진행자: 네, 그 설명은 제가 하려던 것보다 훨씬 더 좋네요. 저는 5G 기기와 6G 기기의 차이가 바로 그 지점이라고 생각합니다. 진행자: 좋습니다. 진행자: 사용자가 제공하지 않아도, 컨텍스트가 자동으로 주어지는 거죠. 그러면 AI가 기술뿐 아니라 잠재적으로 인류(humanity)까지 바꾸는 이 상황에서, Qualcomm이 어떤 역할을 하길 바라시나요? 회사가 어떤 레거시(legacy)를 갖길 원하시나요? Cristiano Amon: 음, 아주 깊은 질문입니다. 하지만 저는 우리가 무선(wireless)에서 해왔던 것과 같은 레거시를 AI에서도 갖길 바랍니다. 저는 Qualcomm에서 30년을 일할 수 있었던 특권(privilege)이 있습니다. 저는 1995년에 Qualcomm에 들어왔습니다. 첫 CDMMA 이전이었죠. 그리고 우리가 무선 기술로 모두를 연결되게 함으로써 사회를 바꾸는 데 작은 역할(small part)을 했다고 말할 수 있을 겁니다. AI에서도 같은 일을 하고 싶습니다. 그리고 앞서 말했듯이, 계속해서 사람들을 empower(가능하게 하고 역량을 키우고)하고 싶습니다. 진행자: 그리고 물론, 1995년 이후로 Qualcomm은 훨씬 더 글로벌한 회사가 됐습니다. 그러면 전략을 정렬(aligned)시키면서도, 사우디아라비아(Saudi Arabia) 같은 나라들과의 파트너십을 포함해, 아시아의 다른 많은 시장으로 들어가는 과정에서 우선순위를 어떻게 정하고, 어떻게 실행하나요? Cristiano Amon: 저는 이게 지금까지 나온 질문 중 가장 어려운 질문이라고 생각합니다. 회사가 정말 변신(transformation) 과정에 있기 때문입니다. 우리는 모바일 중심 회사에서 자동차(automotive)로, 인터퍼스널 컴퓨팅(interpersonal computing)으로, 산업(industrial)과 개인용 AI(personal AI)와 로보틱스(robotics)로, 그리고 데이터센터로—이 모든 것을 동시에 하고 있습니다. 우리는 동시에 모든 걸 하고 있습니다. 저는 우리가 조금 ‘서두르고(in a hurry)’ 있다고 생각합니다. 기술을 확장(expand)하고, 정말 많은 산업에서 관련성(relevant)을 가질 수 있는 엄청난 기회를 보기 때문입니다. 그래서 우선순위를 매기기 어렵습니다. 그 모든 기회가 다 똑같이 흥미롭거든요. 그래서… 우리는 그냥 계속 갈 겁니다. 진행자: 이해가 됩니다. 그리고 요즘 AI의 앱 레이어(app layer)에서는 “소프트웨어는 이제 누구나 만들 수 있는데, 어떻게 해자(moat)를 만들 것인가”를 많이 이야기합니다. Qualcomm은 지금까지 쌓아온 역사, 연구, IP 덕분에 어느 방향으로 피벗(pivot)하더라도 이미 출발점에서 앞서 있고, 가능한 한 많이 다각화(diversify)하는 게 합리적으로 보이기도 합니다. Cristiano Amon: 네, 동의합니다. 저희를 다른 반도체 동종 업체들과 비교해 보면, Qualcomm의 독특한 점은 우리가 아주 폭넓은 전력·성능 범위를 동시에 다룬다는 것입니다. 예를 들어 우리는 5 watts보다 작은 칩도 만듭니다. 어떤 경우에는 1 watt 수준의 칩을 안경(glass)이나 이어버드(earbud), 스마트 이어버드에 넣기도 합니다. 동시에 데이터센터에는 500 watts짜리 칩도 넣습니다. 그러니까 범위가 아주 넓습니다. 그리고 또 하나는, 저희가 정말 많은 산업에 존재할 수 있고, 각 산업의 페인포인트(pain points)를 이해한다는 겁니다. 그래서 그 모든 걸 동시에 계속하고 싶은 유혹이 큽니다. 진행자: 그런 변신을 리드(lead)하는 건 어떻게 생각하시나요? 그러니까, CEO로 오신 지 이제 5년 정도 되셨잖아요. 진행자: 네, 2021년부터였죠. 그 변신은 어땠나요? Cristiano Amon: 음… 저는 아무래도 주관적일 수밖에 없습니다. 하지만 저는 우리가 여정(journey) 중에 있다고 봅니다. 우리는 이제 막 여정의 초기 단계(initial steps)를 밟았을 뿐입니다. Qualcomm을, 무선에서 해온 일로만 알려진 회사가 아니라, 컴퓨팅(computing)과 AI에서도 무엇을 할 수 있는지로 인정받는 회사로 바꾸는 여정은 아직 끝나려면 멉니다. 그리고 앞서 말했듯이, 저희 기술이 변화를 도울 수 있다고 믿는 많은 산업에서 관련성(relevance)을 갖는 것이 목표입니다. 지금은 여러 일을 병렬(parallel)로 하고 있어서 매우 강도가 높고(intense), 하지만 동시에 흥미롭습니다. 그리고 기술 관점에서 보면, 아주 새로운 산업이고 아직 스케일을 키우는 중인 영역에서도 선도적인 기술 포지션을 구축할 수 있었다는 점에서, 우리는 올바른 길에 있다고 느낍니다. 그래서 우리는 계속 가야 합니다. 진행자: 왜 그렇게 가능했다고 보시나요? Qualcomm의 성공 공식(formula)은 무엇인가요…? Cristiano Amon: 제 생각에 그 공식은 Qualcomm만의 독특한 점 하나에서 나옵니다. 우리는 아주, 아주 기술과 엔지니어링 중심(technology and engineering centered) 회사라는 겁니다. 진행자: 맞아요. 엔지니어(Engineer) 출신이시잖아요. Cristiano Amon: 네, 맞습니다. 예를 들어 미국에서만 봐도, 2025년은 아직 끝나지 않았지만, 2024년에는 미국 기업 전체—모든 규모, 그리고 Qualcomm보다 더 큰 기업들까지 포함해서—특허 출원(patent applications)에서 우리가 1위였습니다. 이런 혁신에 대한 열정(passion for innovation), 그리고 기술·엔지니어링에 대한 ‘진실(truth)’ 같은 문화가, Qualcomm이 새로운 핵심 역량(core competences)과 새로운 능력(capabilities)을 개발하고, 새로운 산업에 성공적으로 들어가는 데 도움을 줬다고 생각합니다. 그리고 CEO로서 저에게 가장 중요한 것이 무엇이냐고 묻는다면, 우리가 지금까지 성공할 수 있었던 이 문화를 결코 잃지 않도록 하는 것, 그리고 그 문화를 계속 쌓아 올리는 것이라고 답하겠습니다. 진행자: 하드웨어와 소프트웨어의 상호작용(interaction)은 어떻게 보시나요? 이상적인 협업(ideal collaboration)은 어떤 모습인가요? Cristiano Amon: 정말 좋은 질문입니다. 저희는 칩 회사이긴 하지만, 하드웨어를 많이 만들면서도, 오늘날 엔지니어링 인력의 절반 이상이 소프트웨어입니다. 저는 시스템(system)으로서 개발하는 능력이 매우 중요하다고 생각합니다. 그래서 가끔은 “우리는 칩 회사가 아니라 시스템 회사(system company)다”라고도 말합니다. 하드웨어와 소프트웨어를 동시에 진화(evolve)시키는 능력은 정말 중요합니다. 그리고 새로운 산업으로 들어갈수록, 소프트웨어는 새로운 역량을 개발하는 데 매우 중요한 영역이었습니다. 예를 들어 자동차(automotive)에서는, 우리는 지난달 뮌헨(Munich) IAA에서 ‘주행 보조(assisted driving) 및 자율주행(autonomy) 스택(stack)’을 출시했습니다. 이건 Qualcomm의 소프트웨어 제품입니다. 저희 하드웨어 위에서 돌아가는 주행 보조 소프트웨어죠. 그리고 BMW EX3에서 공개됐습니다. 저는 회사 내부에서 “이건 자랑스러워해야 한다. 우리는 소프트웨어-온리(software-only) 제품을 만들었고, 하드웨어 혁신과 함께 소프트웨어에서도 혁신을 할 수 있다는 걸 보여준다”라고 말했습니다. 진행자: 정말 흥미롭습니다. 그리고 AI는 하드웨어와 소프트웨어의 협업을 더 가능하게 하는 것 같아요. 하드웨어 반복(iteration)의 많은 부분이 이제는 모델을 통해 가능해져서, 직접 해보고 시도하는 대신 반복 시간이 훨씬 빨라졌고요. 저는 그 방향에서 하드웨어 쪽에도 굉장히 흥미로운 혁신이 많이 나올 것 같습니다. Cristiano Amon: 아, 맞습니다. 전적으로요. 그리고 사실, 이제 수년이 됐습니다. 저희는 칩을 설계(designing)할 때 AI를 사용해 왔습니다. 그뿐만 아니라, 칩이 동작(operate)하는 방식에도 AI가 들어가 있습니다. 예를 들어, 스마트폰과 다른 연결 기기를 무선 전파(radio waves)에 연결하는 저희 **5G 모뎀(modem)**에는 AI 엔진(AI engine)이 들어 있습니다. 이 AI 엔진 덕분에 저희는 기기의 커버리지(coverage area)를 개선할 수 있습니다. 때로는 신호가 아주 약할 때도 있는데, 그럴 때 AI가 추론(inference)으로 신호를 복구(recover)하고 “실제로 그 신호가 무엇인지”를 예측(predict)하도록 돕습니다. 그래서 약한 신호에서도 수신(reception)이 매우 좋아지고, 정보를 다시 가져올(retrieve) 수 있습니다. 진행자: 제가 의도하지 않게 좋은 질문을 던진 셈이네요. 그러니까 여러분은 AI 기기용 하드웨어를 만드는 회사이면서, 동시에 그 하드웨어를 만들기 위해 AI를 어떻게 쓰는지도 보여주고 있잖아요. 일종의 순환 참조(circular reference)인데, 양쪽 모두에 이득이 된다는 점이 정말 좋습니다. Cristiano Amon: 네, 맞습니다. 제가 하나 이야기해 드리고 싶은데요. 많은 분들이 아마 모르실 겁니다. 이 이야기는 제 나이를 조금 드러낼 수도 있지만, Qualcomm 초창기에는 인터넷도 초창기였고, 이메일도 초창기였습니다. 내부 커뮤니케이션(internal communication)을 다루기 위해 필요한 기술이 있었고, 우리는 그걸 만들 필요가 있었습니다. 그래서 우리는 결국 회사의 일부로서 그것을 개발했고, ‘Ildora’라는 제품을 제공했습니다. 초기 인터넷 시절에는 한때 세계에서 가장 인기 있는 이메일 클라이언트(email client)였습니다. 내부의 필요(internal necessity) 때문에 만든 것이었죠. 오늘날도 마찬가지입니다. 우리는 스스로 여러 AI 도구를 개발했고, 그걸 ‘Q genie’라고 부릅니다. 이 도구는 엔지니어들이 AI로 제품을 개발하는 데 도움을 줍니다. 그리고 일부 그룹에서는 AI가 가능하게 한 10–20% 효율(효율성, efficiency) 향상을 확인했습니다. 이것은 우리가 ‘우리가 만든 걸 우리가 먼저 쓴다(eating our own dog food)’의 좋은 예입니다. 네. 진행자: 정말 좋네요. 특히 요즘 “AI를 구현(implement)했는데 결과가 어디 있느냐”를 두고 논쟁이 많은데, 이미 사내에서(inhouse) 결과가 나오고 있다는 건 이야기를 증명해 주는 것 같습니다. 진행자: 마무리로, 빠르게 몇 가지 질문을 드리고 싶습니다. 래피드-파이어(rapidfire)로요. 진행자: 그중 하나는, AI 시대에 무엇이 인간을 특별하게 만들까요? 우리에게 남는 고유함은 무엇일까요? Cristiano Amon: 저는 개인적으로 이렇게 봅니다. AI에서 가장 특별한 건 사실 인간입니다. AI를 만든 것도 인간이고, 트레이닝을 위한 데이터를 제공한 것도 인간입니다. 그래서 인간은 앞으로도 계속 중심(center)에 있을 겁니다. 그리고 우리는 AI를 “인간보다 더 잘하는 무언가”로 보기보다는, 인간이 가장 잘하는 일을 더 잘하도록 돕는 것으로 봅니다. 저는 인간을 대체(replace)하는 건 꽤 어려울 거라고 믿는 쪽입니다. 결국 인간이 AI를 유용하게 만들고, AI가 빛나게 만들 겁니다. 진행자: 좋습니다. 그렇다면 반대로, 아직 어떻게 풀어야 할지 계속 생각하는 문제는 뭔가요? 밤에 잠 못 이루게 하는 건요? Cristiano Amon: 아, 정말 많은 게 있습니다. 하지만 하나를 고르자면, 우리가 계산(computation)을 계속 늘려 가면서도, 그걸 매우 효율적인 방식으로 해내는 방법입니다. 컴퓨팅 수요는 앞으로도 어디에서나 계속 커질 것이 매우 분명합니다. 반도체(semi)만 봐도 우리는 지금 2 nanometer 칩을 만들고 있고, 그보다 더 아래로도 갈 겁니다. 그러면 어떻게 더 많은 성능(performance)을 실리콘(silicon) 안에 집어넣으면서도, 실리콘이 최소한의 전력(power)만 쓰게 만들 수 있을까요? AI는 ‘필요한 컴퓨팅’의 규모를 자릿수(order of magnitude)로 바꾸고 있습니다. 우리는 지금 ‘수백억(tens of billion) 파라미터(parameter) 모델’을 아주 작은 폰 안에서 돌리는 방법을 생각하고 있고, 그걸 더 작은 안경 프레임(frame) 안에서도 하려고 합니다. 그리고 우리는 그 문제를 해결해야 합니다. 솔직히 우리는 이렇게 느낍니다. 만약 우리가 이 문제를 못 풀면, 다른 회사도 못 풀 것이다. 그래서 이건 우리의 문제입니다. 우리가 풀어야 하는 문제입니다. 진행자: 네, 저도 그건 잠을 못 자게 할 것 같습니다. 마지막으로, 이렇게 빠르게 변하는 시장에서 커리어를 준비하려는 젊은 분들, 또는 이제 막 일터에 들어가는 분들에게 조언을 해주신다면요? Cristiano Amon: 저는, 음, 이 급변하는 시장을 ‘기존 강자(incumbent)’라는 관점에서 보면서 집중해 보라고 말하고 싶습니다. 지금의 잠재력과 기회는 제가 일을 시작했을 때와는 매우 다릅니다. 제가 일을 시작했을 때는 무선 혁명(wireless revolution) 시기였고, 휴대폰이 막 시작하던 때였습니다. 정말 놀라운 일이었죠. 하지만 오늘날 AI에서는, 모든 영역에서 매우 빠른 속도로 혁신이 일어날 수 있는 가능성이 있습니다. 그래서 저는 지금이야말로 “좋은 아이디어가 있다면, AI가 그걸 실제로 작동시키는 데 도움을 준다”고 말할 수 있는 시기라고 생각합니다. 정말 창의성과 혁신의 시대이고, 믿기 어려울 정도로(incredible) 좋은 시기입니다. 진행자: 그러니까, 좋은 아이디어를 갖고, 그걸 실제로 바로 해보라—일하러 가라—이 말씀이네요. Cristiano Amon: 네. 진행자: 좋습니다. 오늘 시간 내주셔서 정말 감사합니다, Cristiana. 정말 감사드립니다. Cristiano Amon: 감사합니다. 감사합니다. 저는 이 대화를 정말 즐겼습니다. 정말 즐거웠습니다.