"근본적으로는 24년, 그리고 25년 이후에도 지속적인 성장을 위한 조건이 훌륭합니다. 그 이유가 뭘까요? 우리는 업계 전반에 걸쳐 두 가지 전환의 시작 단계에 있으며 두 가지 모두 업계 전반에 걸쳐 있습니다. 첫 번째는 일반 컴퓨팅에서 가속 컴퓨팅으로의 전환입니다. 아시다시피 범용 컴퓨팅은 이제 한계에 다다르기 시작했습니다. 클라우드 서비스 제공업체들이 범용 컴퓨팅의 감가상각 기간을 4년에서 6년으로 연장하는 것을 비롯해 많은 데이터센터가 이를 연장하고 있는 것만 봐도 알 수 있습니다.

예전처럼 처리량을 근본적으로 획기적으로 향상시킬 수 없는데 더 많은 CPU로 업데이트할 이유가 없습니다. 따라서 모든 것을 가속화해야 합니다. 이것이 바로 엔비디아가 한동안 개척해 온 분야입니다. 그리고 가속화된 컴퓨팅을 통해 에너지 효율을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 데이터 처리 비용을 20분의 1로 획기적으로 개선할 수 있습니다. 엄청난 수치죠. 물론 속도도 마찬가지입니다. 이 속도가 너무 놀라워서 생성형 AI라는 두 번째 산업 전반의 전환을 가능하게 했습니다.

생성형 AI에 대해서는 통화 중에 많은 이야기를 나누게 될 것입니다. 하지만 생성형 AI는 새로운 애플리케이션이라는 점을 기억하세요. 새로운 방식의 소프트웨어를 가능하게 하고, 새로운 유형의 소프트웨어가 만들어지고 있습니다. 새로운 컴퓨팅 방식입니다. 기존의 범용 컴퓨팅으로는 생성형 AI를 수행할 수 없습니다. 가속화해야 합니다.

세 번째는 완전히 새로운 산업을 가능하게 하고 있다는 점인데, 이는 한 걸음 물러나서 살펴볼 가치가 있으며 마지막 질문인 독자적인 AI에 대한 질문과도 연결됩니다. 데이터센터가 단순히 데이터를 연산하고 데이터를 저장하고 회사 직원들에게 서비스를 제공하는 데 그치지 않는다는 점에서 완전히 새로운 산업입니다. 이제 우리는 AI 생성에 관한 새로운 유형의 데이터 센터, 즉 AI 생성 공장을 갖게 되었습니다.

제가 AI 공장이라고 설명하는 것을 들어보셨을 겁니다. 하지만 기본적으로 데이터라는 원료를 가져와서 엔비디아가 구축한 AI 슈퍼컴퓨터를 통해 데이터를 변환하고, 이를 엄청나게 가치 있는 토큰으로 전환합니다. 이 토큰은 사람들이 놀라운 ChatGPT나 Midjourney 또는 요즘의 검색에서 경험하는 것들입니다. 이제 모든 추천 시스템과 그에 따른 초개인화 기능이 이를 통해 강화됩니다.

디지털 생물학, 단백질 생성, 화학 물질 생성 등의 놀라운 스타트업이 모두 여기에 해당합니다. 따라서 이러한 모든 토큰은 매우 특수한 유형의 데이터 센터에서 생성됩니다. 그리고 이 데이터 센터를 우리는 AI 슈퍼컴퓨터와 AI 생성 공장이라고 부릅니다. 하지만 다른 이유 중 하나인 다양성 또한 그 기반에 있습니다. 새로운 시장으로 나타나는 방식은 여러분이 보고 있는 모든 다양성에서 찾을 수 있습니다.

첫째, 우리가 수행하는 추론의 양은 현재 차트에서 벗어났습니다. 사용자가 ChatGPT와 상호작용할 때마다 거의 매번 추론이 이루어지고 있습니다. 여러분이 Midjourney를 사용할 때마다 저희는 추론하고 있습니다. 생성되는 Sora 동영상이나 편집 중인 동영상인 Runway, Firefly 등 놀라운 것을 볼 때마다 엔비디아는 추론을 수행하고 있습니다. 우리 비즈니스에서 추론 부분은 엄청나게 성장했습니다. 약 40% 정도로 추정합니다. 모델이 점점 더 커지고 추론의 양이 많아지고 있기 때문에 훈련의 양은 계속 증가하고 있습니다.

하지만 새로운 산업 분야로도 다각화되고 있습니다. 대형 CSP는 여전히 계속 구축 중입니다. 자본 지출과 논의 내용을 보면 알 수 있겠지만, GPU 전문 CSP라는 완전히 새로운 카테고리가 생겼습니다. 이들은 엔비디아 AI 인프라, GPU 전문 CSP에 특화되어 있습니다. 엔터프라이즈 소프트웨어 플랫폼이 AI를 배포하는 것을 볼 수 있습니다. ServiceNow는 정말 좋은 예입니다. Adobe도 있습니다. 그 외에도 SAP 등이 있습니다. 소비자 인터넷 서비스는 이제 과거의 모든 서비스를 생성형 AI로 보강하고 있습니다. 따라서 더욱 초개인화된 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

우리는 산업용 생성형 AI에 대해 이야기하고 있습니다. 현재 수십억 달러 규모의 비즈니스, 자동차, 의료, 금융 서비스 등의 산업을 대표합니다. 현재 우리의 수직 산업은 모두 수십억 달러 규모의 비즈니스입니다. 그리고 물론 독자적인 AI도 있습니다. 독자적인 AI가 필요한 이유는 각 지역의 언어, 지식, 역사, 문화가 다르고 각 지역이 고유한 데이터를 소유하고 있다는 사실과 관련이 있습니다.

그들은 자신의 데이터를 사용하고, 이를 학습시켜 자신만의 디지털 인텔리전스를 만들고, 그 원료를 직접 활용하기 위해 제공하고자 합니다. 데이터는 전 세계 각 지역의 소유입니다. 데이터는 그들의 것입니다. 데이터는 그 사회에 가장 유용합니다. 그래서 그들은 데이터를 보호하고자 합니다. 그리고 데이터를 스스로 변환하고 부가가치를 창출하여 AI로 전환하고 이러한 서비스를 직접 제공하고자 합니다.

그래서 일본, 캐나다, 프랑스 등 많은 지역에서 독자적인 AI 인프라가 구축되고 있습니다. 그래서 제가 기대하는 것은 이곳 미국, 서구에서 경험하고 있는 것이 반드시 전 세계로 복제되어 모든 산업, 모든 회사, 모든 지역에 이러한 AI 생성 공장이 생겨날 것이라는 점입니다. 그래서 작년에 우리는 생성형 AI가 완전히 새로운 애플리케이션 공간, 완전히 새로운 컴퓨팅 방식, 완전히 새로운 산업이 형성되는 것을 보았고 이것이 우리의 성장을 주도하고 있다고 생각합니다."