Nvidia CEO인 젠슨 황이 유튜브 채널 Cleo Abram과 진행하여 2025년 1월 27일 공개된 인터뷰 내용을 리뷰해봤습니다.
GPU 혁명의 시작: 90년대 게임에서 출발한 병렬 컴퓨팅
NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 회사의 설립 초기에 가졌던 핵심 통찰력을 공유했습니다. "90년대 초반 회사를 처음 시작했을 때, 우리는 소프트웨어 프로그램 내에서 단지 몇 줄의 코드, 아마도 코드의 10%가 처리 작업의 99%를 수행하며, 그 99%의 처리는 병렬로 수행될 수 있다는 것을 관찰했습니다."
"완벽한 컴퓨터는 순차 처리와 병렬 처리를 모두 할 수 있는 것입니다. 이것이 바로 중요한 발견이었고, 우리는 일반 컴퓨터가 해결할 수 없는 컴퓨터 문제를 해결하기 위한 회사를 설립했습니다. 그것이 바로 NVIDIA의 시작입니다."
NVIDIA가 게임 시장에 초점을 맞춘 이유는 전략적이었습니다. 젠슨 황은 비디오 게임이 "역대 최대 엔터테인먼트 시장이 될 가능성"을 가졌다고 내다보았습니다. 이 거대한 시장은 복잡한 병렬 처리 기술을 개발하는 데 필요한 R&D 예산을 지원할 수 있었고, 결국 "기술과 시장, 그리고 더 나은 기술 사이의 플라이휠"을 만들었습니다.
타임머신으로서의 GPU: 연구자들에게 시간을 선물하다
젠슨 황은 GPU를 단순한 프로세서가 아닌 "타임머신"으로 표현합니다. 이는 수사적 비유가 아닌, 실제 연구자들의 경험에 기반한 설명입니다.
"GPU는 타임머신과 같습니다. 왜냐하면 그것이 미래를 더 빨리 볼 수 있게 해주기 때문입니다. 한 양자 화학 과학자가 제게 말한 가장 놀라운 것 중 하나는 '젠슨, NVIDIA의 작업 덕분에 내 평생의 연구를 내 생애 내에 완료할 수 있게 되었다'는 것이었습니다. 그것이 바로 시간 여행입니다."
이 말은 단순한 과장이 아닙니다. GPU의 병렬 처리 능력은 이전에는 수십 년이 걸렸을 계산을 몇 시간 또는 몇 분으로 단축시켰습니다. 그러나 초기에는 연구자들이 GPU의 이 잠재력을 활용하기 위해 그들의 과학적 문제를 "그래픽 문제인 것처럼 속여야" 했습니다. 이는 GPU가 원래 그래픽 렌더링을 위해 설계되었기 때문이었습니다.
CUDA: 병렬 컴퓨팅의 민주화
이 문제를 해결하기 위해 NVIDIA는 혁신적인 솔루션을 개발했습니다. CUDA는 프로그래머들이 C와 같은 친숙한 프로그래밍 언어를 사용하여 GPU에 직접 지시할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.
"CUDA는 부분적으로 연구자들의 발견, 부분적으로 내부 영감, 부분적으로 문제 해결이었습니다. 많은 흥미로운 아이디어들이 그 '수프'에서 나옵니다. 일부는 열망과 영감이고, 일부는 단지 절박함입니다."
CUDA의 개발에 영향을 준 첫 번째 외부 아이디어는 매사추세츠 종합병원의 연구자들이 CT 재구성을 위해 그래픽 프로세서를 사용한 의료 영상 작업이었습니다. 동시에, NVIDIA 내부에서는 비디오 게임의 가상 세계를 더 아름답고 역동적으로 만들기 위해 물리 시뮬레이션의 필요성이 대두되고 있었습니다.
CUDA를 개발한 궁극적인 이유에 대해 젠슨 황은 확신에 찬 어조로 설명합니다:
"CUDA가 성공할 것이라고 확신했고 전체 회사가 이를 지원한 근본적인 이유는 비디오 게임 시장이 너무 크기 때문에 우리의 GPU가 세계에서 가장 높은 볼륨으로 생산되는 병렬 프로세서가 될 것이기 때문이었습니다. 그래서 이 아키텍처는 많은 사람들에게 도달할 수 있는 좋은 기회를 가지고 있었습니다."
CUDA의 창출은 "만약 우리가 더 많은 사람들이 더 많은 컴퓨팅 파워를 사용할 수 있는 방법을 만든다면, 그들이 놀라운 것들을 만들어 낼지도 모른다"는 낙관적인 비전이었습니다. 젠슨 황의 표현대로 "만약 당신이 그것을 만들지 않는다면, 그들은 올 수 없습니다. 그것이 우리가 세상을 바라보는 방식입니다."
AlexNet: AI 혁명의 촉매제
2012년, AI 역사에서 중요한 변곡점이 찾아왔습니다. 토론토 대학의 일리야 수츠케버, 알렉스 크리제프스키, 제프리 힌튼 연구팀이 ImageNet 대회에 AlexNet이라는 딥 뉴럴 네트워크를 제출했습니다. 이 네트워크는 NVIDIA GPU를 사용해 훈련되었으며, 경쟁자들을 압도적인 차이로 이겼습니다.
"우리가 AlexNet을 봤을 때, 우리는 스스로에게 물었습니다. '이것이 어디까지 갈 수 있을까? 만약 컴퓨터 비전에서 이렇게 할 수 있다면, 어디까지 갈 수 있을까?' 그리고 만약 우리가 생각하는 한계까지 갈 수 있다면, 그것이 컴퓨터 산업에 어떤 의미를 가질까?"
이 질문은 NVIDIA가 전체 컴퓨팅 스택을 재설계하는 결정을 내리게 만들었고, 결국 DGX와 같은 AI 특화 시스템이 탄생했습니다. 이는 단순한 제품 라인의 확장이 아닌, 컴퓨팅의 근본적인 재구성이었습니다.
AlexNet 이후, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 언어 이해와 같은 지능과 관련된 문제들이 하나씩 해결되기 시작했습니다. 젠슨 황은 "과거에는 해결책이 없었고, 해결책에 대한 절박한 열망만 있었던 이 놀라운 문제들이 갑자기 하나씩 해결되는 것을 보는 것은 정말 놀라운 일입니다"라고 그 경험을 표현합니다.
Omniverse와 Cosmos: 로봇을 위한 디지털 세계
젠슨 황은 최근 발표한 Omniverse와 Cosmos 플랫폼에 대한 특별한 열정을 보입니다. 이 기술들은 물리적 AI와 로봇공학의 미래를 위한 기반을 마련합니다.
"ChatGPT가 처음 나왔을 때, 그것은 놀라웠고 당신의 프롬프트에서 텍스트를 생성하는 능력을 가졌습니다. 그러나 너무 오래 이야기하거나 잘 알지 못하는 주제에 대해 말할 때 환각을 경험하는 경향이 있었습니다. 다음 세대에서는 PDF나 검색을 통해 컨텍스트에 의해 조건화될 수 있었고, 이것이 사실에 기반한 대답을 생성할 수 있게 했습니다."
Cosmos는 물리적 세계를 위한 이와 유사한 모델입니다:
"로봇이 물리적 세계에 대해 똑똑해지려면 중력, 마찰, 관성, 기하학적 및 공간적 인식과 같은 것들을 이해해야 합니다. 물체가 거기 있다가 내가 돌아볼 때도 여전히 있다는 것을 이해해야 합니다. 원인과 결과를 이해해야 합니다. 이런 종류의 물리적 상식이 세계 기초 모델에 포함되어야 합니다."
Omniverse는 물리적 시뮬레이션을 제공함으로써 이 AI 모델을 "현실에 기반"하게 만듭니다:
"Omniverse는 물리 시뮬레이션을 사용하는데, 수학은 뉴턴 물리학이고, 우리가 오랫동안 이해해온 물리학의 기본 법칙들이 Omniverse에 인코딩되어 있습니다. 시뮬레이터를 사용하여 Cosmos를 조건화함으로써, 우리는 이제 물리적 진실에 기반한 미래의 무한한 수의 이야기를 생성할 수 있습니다."
이 기술은 로봇이 실제 세계에서 학습하기 전에 디지털 환경에서 훨씬 더 빠르고 안전하게 학습할 수 있게 합니다. 예를 들어, 공장의 로봇이 모든 가능한 경로를 수동으로 학습하는 대신, 디지털 환경에서 다양한 상황(어두움, 장애물 등)에서 모든 경로를 시뮬레이션할 수 있습니다.
개인 AI 조수: R2-D2와 같은 미래
젠슨 황은 로봇공학의 미래가 단순한 자동화를 넘어선다고 믿습니다. 그는 개인화된 AI 조수에 대한 비전을 공유합니다:
"저는 제 자신의 R2-D2를 갖는 것에 대해 정말 기대하고 있습니다. 물론 R2-D2는 그저 캔 모양으로 돌아다니지는 않을 것입니다. 아마도 다른 물리적 형태를 가질 것이지만, 그것은 항상 R2입니다. 내 R2는 나와 함께 다닐 것입니다. 때로는 내 스마트 안경에, 때로는 내 휴대폰에, 때로는 내 PC에 있을 것입니다. 내 차에도 있고, 집에 돌아오면 R2의 물리적 버전도 있을 것입니다."
그는 "우리 모두가 평생 동안 우리 자신의 R2-D2를 가지고, 그것이 우리와 함께 성장하는 아이디어는 이제 확실한 일"이라고 강조합니다.
AI 튜터: 모두를 위한 개인 멘토
젠슨 황의 가장 현실적이고 즉각적인 조언은 "당장 AI 튜터를 구하라"는 것입니다:
"오늘날 학생이라면, 제가 가장 먼저 할 일은 AI를 배우는 것입니다. ChatGPT, Gemini Pro, Grok과 같은 AI와 어떻게 상호 작용하는지 배우는 것입니다. AI와 상호 작용하는 법을 배우는 것은 질문을 잘하는 사람이 되는 것과 크게 다르지 않습니다."
그는 각 분야의 전문가들에게 AI를 자신의 직업에 어떻게 활용할 수 있는지 고민할 것을 권장합니다:
"어떤 과학 분야나 전문 직업에 가든지 간에, '어떻게 AI를 사용하여 내 일을 더 잘할 수 있을까?'라고 자문해 보세요. 만약 변호사가 되고 싶다면, 어떻게 AI를 사용하여 더 나은 변호사가 될 수 있을까요? 만약 더 나은 의사가 되고 싶다면, 어떻게 AI를 사용하여 더 나은 의사가 될 수 있을까요?"
젠슨 황은 이 질문이 현 세대에게 필수적인 것이라고 강조합니다. 그가 속한 세대가 "컴퓨터를 어떻게 사용하여 우리 일을 더 잘할 수 있을까?"라는 질문을 하는 첫 세대였던 것처럼, 현재 세대는 "AI를 어떻게 사용하여 내 일을 더 잘할 수 있을까?"라는 질문을 해야 합니다.
젠슨 황은 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 강화시킬 것이라고 믿습니다. 그의 비전에서, 우리는 "초AI를 가지고 있기 때문에 초인간"이 될 것입니다. 이것은 단지 기술적 진보가 아니라, 인간 잠재력의 확장에 관한 것입니다.
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