젠슨황이 바라보는 AI
그동안 SW는 사람이 기술한 알고리즘을 컴퓨터가 수행하는, 미리 녹화된 형태였다.
AI는 이런 구조를 뒤바꿨다. 이제 컴퓨터는 사진을 보고, 글을 읽고, 소리를 듣고, 맥락을 이해할 수 있다.
이제 저장된 명령어를 불러오는 것이 아니라, 사용자의 요구에 따라 대화의 맥락과 의도를 추론하고
실시간으로 ‘지능’을 생성할 수 있게 되었다.
AI는 하나의 응용 프로그램이나 모델이 아닌, 5단계의 구조로 이루어져 있는 필수적인 기반 시설이다.
원자재들은 AI를 통해 지능으로 변환된다.
에너지
토큰은 에너지가 연산으로 변환된 결과이다. 생성되는 지능의 양은 에너지 양에 의해 결정된다.
칩
칩은 생산된 에너지를 연산 파워로 변환한다. 칩의 발전은 AI의 확장속도와 가격 경쟁력을 결정한다.
인프라
인프라란 지능을 생산하기 위해 수만 개의 프로세서를 하나의 기계로 통합하는 시스템이다.
모델
AI 모델은 다양한 종류의 정보를 이해한다. 언어 모델은 그저 하나의 카테고리일 뿐이다.
응용 프로그램
동일한 기술 스택을 사용해도 결과물이 다르다. 경제적 가치는 결국 응용 프로그램에서 나온다.
AI는 최근 몇 년 사이에 중요한 임계점을 넘어섰다.
AI를 통해 만들어진 응용 프로그램들이 실제로 경제적인 가치를 창출하기 시작했다.
AI는 경제 전반에 걸쳐서 생산성을 향상시키고 있다.
AI가 일상적인 업무를 더 많이 담당하면, 사람들은 더 필요한 영역에 집중할 수 있다.
생산성은 생산 능력을 창출하고, 생산 능력은 성장을 창출한다.
인프라를 구성하는 각 계층이 서로를 강화시킨다.
시작은 Transformer 기반의 LLM이었지만, AI는 훨씬 더 많은 것을 의미한다.
AI는 에너지 생산 및 소비 방식부터, 업무 방식이나 경제 성장 방식에 이르기까지
산업의 구조를 전반적으로 바꾸고 있다.
아직 인프라의 대부분이 구축되지 않았고, 대부분의 노동자들은 아직 훈련되지 않았다.
아직 대부분의 기회들은 오지 않았지만, 방향은 명확하다.
이런 거대한 인프라 구축은 이제 겨우 시작되었으며, AI는 현대 산업의 근간이 될 것이다.
인프라를 얼마나 빨리 만들고, 얼마나 폭넓게 참여하고, 얼마나 책임감있게 사용하는지가
이 시대의 모습을 결정할 것이다.
AI를 인프라로 바라보는 젠슨황의 최근 아티클.
AI가 전체 산업 구조를 개편하는 이 시점에서, 우리에게 필요한 것은 ‘CS 학위’가 아니다.
이 인프라에 기여할 수 있는 부분이 무엇이 있는지,
이 인프라를 통해 생산성을 어떻게 높일지를 고민하는 것이 필요한 시점이다.
미래에 대한 불확실함으로 가득한 개발자와 개발자가 아닌 사람 모두에게
AI라는 거대한 파도가 몰아치는 이 시점에서
어떤 마음가짐이 필요한지를 알려주는 글인 것 같다.