NVIDIA CEO 젠슨 황이 최근 힐튼 밸리 포럼에서 AI가 가져올 산업혁명의 전모를 상세히 설명했습니다. 그는 AI를 단순한 기술이 아닌 전력과 같은 새로운 산업혁명의 동력으로 정의하며, ‘AI 팩토리’라는 개념을 통해 미래 경제의 청사진을 제시했습니다.

젠슨 황 인터뷰 영상

출처: Hillen Valley Forum - Jensen Huang Interview

AI 팩토리: 새로운 산업혁명의 핵심

젠슨 황은 AI를 3개 계층으로 나누어 설명했습니다:

기술 계층 (Technology Layer)

  • 새로운 소프트웨어: 과거와 완전히 다른 방식으로 구축되며, 기존 소프트웨어가 할 수 없었던 일들을 수행
  • 혁신적 능력: 인간이 타이핑으로 만들던 소프트웨어에서 기계가 생산하는 소프트웨어로 패러다임 전환

산업 계층 (Industrial Layer)

“AI 팩토리는 매일 한 가지 일만 합니다. 바로 토큰 생산입니다.”

  • AI 팩토리의 정의: 전력을 투입하면 토큰이 나오는 거대한 슈퍼컴퓨터
  • 토큰의 활용: 숫자, 단어, 단백질, 이미지, 비디오, 3D 구조 등 모든 형태의 지능으로 변환 가능
  • 규모의 경제: 1기가와트 AI 팩토리 건설비용 600억 달러 (보잉 연간 매출과 동일)

인프라 계층 (Infrastructure Layer)

  • 산업 전반 혁신: 의료, 교육, 금융, 엔지니어링, 제조업 등 모든 산업에 AI 토큰 적용
  • 전방위적 변화: 전력이 모든 산업을 바꾼 것처럼 AI도 동일한 파급효과 예상

Physical AI: 다음 단계의 혁명

젠슨 황은 AI 발전을 4단계로 구분했습니다:

  1. Perception AI (2012~): 컴퓨터 비전, 세상을 인식하는 AI
  2. Generative AI (2019~): 범용 번역기 역할, 언어를 이미지로 변환 등
  3. Reasoning AI (현재): 문제 해결과 추론 능력을 갖춘 에이전트 AI
  4. Physical AI (미래): 물리 법칙을 이해하는 AI

Physical AI의 핵심 능력

  • 물리 법칙 이해: 마찰, 관성, 인과관계 등
  • 상식적 추론: 물체 영속성(object permanence) 개념 이해
  • 로봇공학 적용: Physical AI + 물리적 객체 = 로봇

“공을 테이블 너머로 굴리면 사라집니다. AI는 그것이 사라졌다고 생각하지만, 당신의 개는 테이블 반대편에 있다는 것을 알고 있습니다.”

미래 일자리에 대한 현실적 전망

젠슨 황은 일자리 변화에 대해 균형 잡힌 시각을 제시했습니다:

일자리 변화의 3가지 원칙

  1. 새로운 일자리 창출
  2. 일부 일자리 소실
  3. 모든 일자리 변화

새롭게 창출되는 일자리 분야

AI 기술 개발 분야

  • 샌프란시스코 부활: AI 덕분에 샌프란시스코가 다시 활기를 되찾음
  • 새로운 소프트웨어 개발: 기계학습 기반 소프트웨어, GPU 컴파일러, AI 안전 기술 등

AI 팩토리 건설 분야

  • 건설업 호황: 600억 달러 규모 AI 팩토리 건설로 대규모 건설 일자리 창출
  • 전문 기술직: 목수, 철강 작업자, 석공, 기계/전기 엔지니어, 배관공
  • IT 인프라: 저전압 시설, 네트워킹 전문가
  • 운영 관리: 3년 주기 건설-운영 사이클

“다음 컴퓨팅 플랫폼 전환에서 가장 중요한 병목은 기술직(tradecraft)이 될 것입니다. 우리나라는 기술직이 존경받는 일이며 중요한 일임을 인정해야 합니다.”

기존 업무의 AI 보강

  • 생산성 향상: NVIDIA에서 모든 소프트웨어 엔지니어가 AI 어시스턴트 활용
  • 고용 증가: 생산성 향상으로 더 많은 제품 개발 가능, 결과적으로 더 많은 채용

제조업 리쇼어링과 디지털 트윈

첨단 제조업의 본질

“제조업은 저비용 노동력에 관한 것이 아닙니다. 첨단 제조업은 소프트웨어입니다.”

  • 소프트웨어 중심: 전체 공장이 소프트웨어로 구동되는 거대한 로봇
  • 기술 집약적: 많은 인력이 필요하지만 대부분 기술 중심 업무

디지털 트윈의 중요성

  • NVIDIA 사례: 200억 달러 R&D로 개발하는 칩을 디지털 트윈에서 완벽하게 설계
  • 완벽한 시뮬레이션: 실제 생산 전 수개월간 디지털 환경에서 완벽하게 테스트
  • 미래 비전: 모든 공장, 인간, 자동차, 건물, 도시가 디지털 트윈을 갖게 될 것

로봇 시대의 타임라인

자율주행차 vs 로봇

  • 자율주행차: 10년 소요 (Waymo 등 현재 상용화)
  • 로봇: 5년 내 대량생산 예상

로봇이 더 빠른 이유

  • 제한된 환경: 자율주행차처럼 모든 도로 상황을 다룰 필요 없음
  • 특화된 용도: 특정 환경과 작업에 최적화 가능
  • 기존 인프라 활용: 자동차 회사들이 로봇 제조에 유리한 위치

미국의 AI 경쟁력 확보 전략

핵심 자산과 도전

  • 인적 자원: 전 세계 AI 연구자의 50%가 중국인이라는 현실 인정 필요
  • 에너지: AI 팩토리 운영을 위한 충분한 전력 확보 필수
  • 적용 능력: 기술 발명국이 아닌 기술 적용국이 승리 (미국의 강점)

성공을 위한 조건

  1. 두려움 없는 도입: 새 기술에 대한 적극적 수용
  2. 인력 재교육: 기존 인력의 AI 활용 능력 향상
  3. 광범위한 채택: 개인과 기업 차원의 AI 도구 적극 활용

핵심 메시지: 변화에 대한 준비

젠슨 황의 가장 중요한 메시지는 다음과 같습니다:

“AI가 당신의 일자리를 빼앗는 것이 아닙니다. AI를 사용하는 회사와 사람이 당신의 일자리를 빼앗을 것입니다.”

이는 개인과 기업 모두에게 AI 도구를 적극적으로 학습하고 활용해야 한다는 명확한 메시지를 전달합니다. AI 산업혁명은 선택이 아닌 필수이며, 준비된 자만이 새로운 기회를 잡을 수 있다는 것이 젠슨 황의 핵심 통찰입니다.

참고