🎩 엔비디아와 젠슨 황이 꿈꾸는 AI 미래는 무엇일까?

구독자 안녕?😊

지난주 엔비디아의 최대 연례행사인 GTC가 있었어. 예전이라면 사람들은 젠슨 황의 한마디에 열광하고 시장은 뜨겁게 반응하면서 주가가 상승곡선을 그리곤 했는데, 최근엔 그렇지 않더라고. 이번 GTC 이후에도 엔비디아 주가는 큰 변화 없이 횡보 중이야.

사실 엔비디아와 AI 관련해서 기사들은 나오고 있는데, 지금과 비교해서 앞으로 뭐가 달라진다는 건지도 잘 모르겠고, 새롭게 등장하는 용어들도 많아서 헷갈리기만 해. 그래서 오늘 마부뉴스에서는 도대체 엔비디아가 꿈꾸는 미래가 무엇인 건지 다양한 그래프를 통해 살펴보려고 해.

* 본문 그래프 이미지를 클릭하면, 해당 그래프의 출처 사이트로 이동할 수 있어!

알아두면 (언젠가) 쓸모 있을 AI 인물사

오늘은 영상 전반에 걸쳐서 등장할 수많은 사람들과 기업들을 한 번 정리하고 시작하려고 해. AI의 역사를 곁들이면서 말이지.

이야기의 시작은 페이페이 리부터야. 지난 팔란티어 편에서 '딥러닝의 대모'로 불리는 페이페이 리 이야기를 간단히 했었는데, 기억나? 페이페이 리에게 '딥러닝의 대모'라는 별명이 붙게 된 이유 중 하나는 바로 '이미지넷'이라는 프로젝트였어.

때는 2006년, 스탠퍼드 대학교에서 컴퓨터 비전 연구실을 이끌던 페이페이 리가 컴퓨터 비전을 더 발전시키겠다는 마음으로 1,000만 건이 넘는 이미지 데이터를 무료로 제공해. 이 프로젝트가 바로 이미지넷이었지. 이미지넷에서는 단순히 데이터만 제공해 주는 게 아니라 이 이미지를 컴퓨터가 잘 분류해 내는지를 경쟁하는 대회도 운영했어.

세월이 흘러 2012년, 이미지넷 대회에서 세상을 놀라게 한 SuperVision이라는 팀이 등장해. SuperVision이 도대체 무얼 했길래 세상이 떠들썩했는지, 그래프를 통해 살펴볼게.

출처 : IMAGENET 홈페이지

보통 다른 팀들은 분류를 잘 해내더라도 프로그램 오답률이 20%에서 30%였어. 그런데 SuperVision(녹색)은 단 15.3%의 오답률을 기록한 거지. 너무나 급격한 성능 발전에 많은 사람들이 놀랐어.

이 팀을 이끈 사람은 바로 AI의 대부 제프리 힌턴. 제프리 힌턴은 본인 연구실 소속의 알렉스 크리제브스키, 일리야 수츠케버와 팀을 이루었는데, 이들은 다른 팀들과 달리 딥러닝이라는 방식을 사용했어. 그리고 딥러닝을 프로그래밍하는 데에는 엔비디아의 GPU와 CUDA 소프트웨어를 활용했지. CPU와 비교해서 GPU는 수많은 연산을 병렬로 수행하는 데 매우 탁월한 성능을 보여줬어. 그것을 SuperVision이 대회에서 증명해 낸 거야.

이들이 만든 AlexNet이 압도적인 실력으로 우승하자, 딥러닝은 컴퓨터 비전과 AI 영역에서 주류로 떠오르게 돼. 뿐만 아니라 엔비디아의 GPU와 CUDA 생태계가 날개를 펴기 시작했지.

이 세 사람은 이듬해에 바로 AI 스타트업 DNN리서치를 만들어. 그리고 이 스타트업을 발 빠르게 구글이 먹어버리지. 구글이 당시 AI에서 가장 핫한 연구진을 가져가버리자, 뒤처질 수 없었던 페이스북도 부랴부랴 움직였어. 페이스북의 AI를 책임지고 연구할 연구소 FAIR를 세우고 또 다른 AI 석학인 얀 르쿤을 소장으로 앉힌 거야. 페이스북은 얀 르쿤을 모셔오기 위해 그가 거주하고 있는 뉴욕 시에 연구소를 만들어줄 정도로 지극 정성이었어. 참고로 얀 르쿤은 과거 1987년부터 88년까지 제프리 힌턴 연구실에서 공부한 제자이기도 해.

구글의 제프리 힌턴, 페이스북의 얀 르쿤 그리고 요슈아 벤지오까지, 이들은 딥러닝 연구에서 때로는 선의의 경쟁을, 또 때로는 협업하면서 AI 연구를 진행해. 요슈아 벤지오는 90년대 AT&T Bell 연구소에서 얀 르쿤과 함께 공부했다는 인연이 있는데, 참고로 이재용 삼성전자 회장이 요슈아 벤지오에게 종종 자문을 구한다고 하더라고. 삼성전자는 2017년에 요슈아 벤지오가 있는 캐나다 몬트리올에 AI 연구소를 설립하기도 했어. 그리고 이 세 사람은 2018년 딥러닝 연구에 기여한 업적으로 컴퓨터과학계의 노벨상인 튜링상을 공동 수상하게 돼.

(좌) 제프리 힌턴 (중) 요슈아 벤지오 (우) 얀 르쿤

이렇게 좋은 일만 있으면 참으로 좋겠지만 AI 기술이 발전해 오면서 이들 사이에서도 점점 입장 차이가 생기기 시작해. 일단 제프리 힌턴은 2023년 구글을 퇴사하면서 수십 년의 AI 연구를 후회한다고 밝혔어. 최근의 AI 기술 발전이 너무 빠르다면서, 이 속도라면 근 미래에 AI 가 인간의 통제권을 빼앗을 거라 경고했지. 요슈아 벤지오와 일리야 수츠케버 역시 AI의 위험성에 공감하는 입장이야.

반면 얀 르쿤과 페이페이 리는 달라. AI를 잘 활용한다면 충분히 인간을 이롭게 할 수 있다는 입장이야. 특히 얀 르쿤은 현재 가장 뛰어난 LLM도 고양이만 못하다고 비판하기도 했어. 얀 르쿤은 동물보다도 못한 AI에 대한 우려는 과장되었다면서 규제보다는 기술 개발이 필요하다고 목소리를 높이고 있지.

오늘 이야기할 새롭게 등장할 AI의 모습, 그리고 엔비디아와 젠슨 황의 큰 그림을 이해하려면 얀 르쿤과 페이페이 리의 입장을 조금 더 살펴봐야 해.

언어모델의 한계를 뛰어넘을 월드모델

얀 르쿤은 왜 지금의 AI에 대한 우려가 과장되었다고 생각할까? 그건 바로 지금의 모델이 Large Language Model, 언어모델이기 때문이야. 얀 르쿤은 LLM 가지고는 인간 수준의 AI 구현은 어렵다고 단언해. 왜냐하면 인간과 동물은 현실 세계와 끊임없이 상호작용을 하는데 그 과정에서 얻는 지식 대부분이 비언어적이라는 거지.

하지만 LLM은 언어를 대량으로 학습해. 언어를 학습한 LLM은 끽해봐야 인간의 지능 일부를 흉내 내는 것일 뿐 이렇게 해서는 AGI에 도달하지 못한다고 주장하는 거야. 그러다 보니 얀 르쿤은 지금 우리 사회가 갖고 있는 AI에 대한 우려도 기우에 그칠 거라고 생각하고 있어. 일단 얀 르쿤이 트윗에 올렸던 내용을 가지고 한 번 비교해 볼게.

출처 : 얀 르쿤 X

현재 인터넷에서 공개적으로 이용할 수 있는 고품질의 텍스트는 약 10조 개의 토큰 정도로 알려져 있어. 여기서 말하는 토큰은 언어모델이 텍스트를 이해하고 생성해 내는 기본 단위를 의미해. 이 10조 개의 토큰을 우리가 읽는다고 치면 얼마나 시간이 걸릴까? 우리 인간이 하루 8시간, 분당 250개의 단어를 읽는다고 치면 17만 년이 넘게 걸려. 엄청나지? 토큰 하나당 2바이트로 계산하면 LLM이 처리할 수 있는 텍스트 데이터량은 20조 바이트.

이번엔 4살짜리 꼬마 어린이가 처리하는 시각 정보량을 계산해 볼게. 4살 어린이의 인생 전체에서 깨어 있는 시간은 1만 6,000시간 정도로 알려져 있어. 그리고 우리 눈에는 각각 100만 개의 시신경 섬유가 존재하고, 이 섬유는 초당 약 10바이트의 데이터를 전송해. 계산해 보면 4살 꼬마 아이가 처리해 온 시각 정보량은 1,152조 바이트. LLM의 텍스트 데이터의 50배 차이가 나.

이렇게 정보량이 차이가 나니 텍스트 데이터 기반의 LLM으로는 절대 인간 수준의 AI는 될 수 없다는 게 얀 르쿤의 입장이야. 그래서 얀 르쿤은 언어를 넘어서 AI 시스템이 세상의 작동 방식을 배울 필요가 있다고 주장해. 어떻게? 바로 월드모델로.

출처 : World Models | Can agents learn inside of their own dreams?

2018년 구글에서 '월드모델'이라는 이름의 논문이 발표돼. 이 논문에서는 우리 인간이 세상을 인지하듯이 AI를 학습시켜 보자고 제안하지.

한 번 생각해 볼까? 단 한 번도 해보지 않은 자동차 게임을 해본다고 해볼게. 처음엔 조작 방법을 모르니까 이것도 눌러보고, 저것도 눌러볼 거야. 방향키를 조작하면 자동차가 움직이고, A 버튼을 누르면 가속이 되고, B 버튼을 누르면 브레이크가 되고... 이런 과정을 거치면서 우리 뇌는 내가 어떤 행동을 하면 게임 속 환경에 어떤 변화가 생기는지 인지하고 이해하게 될 거야. 그리고 이런 경험들이 모이면 자동차 게임에 대한 추상적 모델이 우리 뇌 속에 만들어지겠지.

이 방식을 AI에 적용한 게 바로 월드모델이야. AI가 시각적으로 본 정보를 AI의 뇌 속, 꿈속에서 학습시키는 거지. 다시 말하면 AI를 실제 세계에서 훈련하지 않고 메타버스 같은 가상의 환경에서 훈련시키는 거야. 구글 연구진은 이 모델로 실험을 돌려봤고, 그 결과는 압도적으로 월드모델이 높은 점수를 받았어.

출처 : World Labs

이 월드모델의 등장은 많은 사람들에게 깊은 영감을 주었어. 그리고 2024년 여기서 페이페이 리가 다시 등장해. 페이페이 리는 지난해 월드랩스라는 스타트업을 설립했는데, 결과물을 하나 내놓지 못했는데 무려 2억 3,000만 달러, 우리나라 돈으로 3,300억 원이 넘는 투자금이 모여.

페이페이 리가 월드랩스에서 하겠다는 것, 바로 월드모델이야. 현재 월드랩스 홈페이지에 들어가 보면 월드랩스에서 내놓은 서비스는 2D 이미지를 3D 이미지로 바꿔주는 기능 뿐이야. 애개? 싶기도 하고, 이게 뭐 대단한 기술 인가 싶지만 생각해 볼까? 단 한 장의 이미지만으로 가상의 3D 세상을 만들고, 이렇게 만들어진 3D 세상에 기본적인 물리 규칙이 적용된다면 어떨까? 이 공간에서 AI 다양한 학습을 진행한다면 추후 AR이나 VR 그리고 자율주행과 로봇에도 이 기술을 활용할 수 있게 되는 거야.

언어 그 이상의 학습이 필요하다고 주장한 얀 르쿤도 월드모델을 꾸준히 발전시키고 있어. 메타에서 공개한 모델 JEPA가 대표적이지. 뿐만 아니라 구글과 오픈AI도 마치 시뮬레이션 게임을 닮은 월드모델을 지난해부터 공개하고 있어.

엔비디아와 젠슨 황은 웃고 있다

이런 흐름을 흐뭇하게 지켜보는 이가 있으니 바로 젠슨 황이야. LLM 시대의 최대 수혜자를 뽑으라면 거의 모든 사람이 엔비디아를 이야기할 거야. 기업들은 더 좋은 성능의 모델을 만들어내기 위해 지금도 수많은 데이터들을 학습시키고 있고, 거기엔 엔비디아의 GPU이 사용되고 있어.

출처 : Trends in Training Dataset Sizes | Epoch AI

Epoch AI에서는 전 세계에서 출시된 주요 AI 모델들의 훈련 데이터양을 DB에 쌓아서 공개하고 있는데, 그래프를 그려보면 이렇게 나와. 성능을 높이기 위해 모델에 들어가는 데이터 양이 기하급수적으로 늘고 있지. 얀 르쿤이 지적한 ‘한계가 있는 텍스트’에서도 이 정도인데 월드모델에선 어떻게 될까? 월드모델은 이미지와 영상으로 학습을 하기 때문에 기존 언어모델보다 더 많은 GPU가 필요해.

물론 단순히 GPU 만으로 엔비디아가 만족하지 않을 거야. 그래서 젠슨 황은 월드모델을 활용할 수 있는 프로그램 코스모스를 지난 CES에서 이미 공개했어. 엔비디아의 월드모델 플랫폼 코스모스는

아주 손쉽게 월드모델을 만들어줘. 문장을 넣거나, 이미지를 넣어서 가상의 월드를 만들 수 있지. 아래 링크에 들어가 보면 데모를 이용해 볼 수 있어. 이렇게 만들어진 가상의 월드는 물리 법칙이 적용되어 있고 이 안에서 다양한 시뮬레이션을 돌려볼 수 있게 돼.

출처 : NVIDIA Cosmos

사실 다른 기업들은 이제 막 월드모델에 눈길을 주고 한 번 해볼까 하는 상황인데, 엔비디아는 월드모델을 만들 수 있는 코스모스를 매우 빠르게 발표했어. 왜 그랬을까? 바로 CUDA의 경험 때문이야.

2012년 제프리 힌튼의 SuperVision이 일으켰던 불꽃이 엔비디아의 GPU 판매량에 날개를 달아주었던 이유는 바로 CUDA였어. 사실 GPU를 만드는 건 엔비디아뿐만이 아니거든. AMD도 있어. 하지만 딥러닝 연구 생태계에 CUDA 소프트웨어는 이미 자리가 잡힌 상태였지. 이 생태계 위에서 많은 연구진들은 딥러닝에 뛰어들었고, 그러려면 엔비디아의 GPU를 사야 했던 거야. 이렇게 미리 선점한 생태계의 결과는 이렇게 나타나.

출처 : iot-analytics

데이터센터 GPU 시장은 2024년 기준 1,250억 달러로 성장했는데 그중 엔비디아가 무려 92%를 차지하고 있어. AMD는 4%, 화웨이가 2%, 인텔이 1%, 나머지가 1% 수준에 불과해. CUDA에서 생태계 선점 효과를 이미 맛본 엔비디아가 차세대 모델인 월드모델에서도 비슷한 전략을 취하는 거야. "우리가 잘 만들어둔 코스모스에서 연구하세요! 여기서 월드모델 만들어서 사업하세요!"라고 세일즈를 하는 거지.

그렇다면 코스모스가 지금 당장 필요한 산업군이 어디 있을까? 바로 자율주행을 성공시키고 싶은 자동차 시장이야. 자율주행을 위해선 AI가 다양한 상황에 대응할 수 있도록 많은 시도와 상황을 학습해야 해. 하지만 실제 도로에서 테스트하는 건 매우 위험할 수 있어. 게다가 그 공간을 확보하고 활용하기 위해선 많은 돈과 시간이 들 거고. 과거 자료긴 하지만 자율주행 차량의 안전성을 입증하기 위해선 500년이 걸린다는 연구 결과도 있을 정도야.

하지만 월드모델과 함께라면 어떨까? 가상으로 만들어진 월드에서 다양한 상황을 시뮬레이션해볼 수 있어. 그 수많은 테스트를 AI가 학습한다면 안전한 자율주행 자동차를 만드는 데까지 드는 시간을 엄청나게 단축시킬 거야. 그래서 지난주에 있었던 엔비디아 GTC 컨퍼런스에서 AI 자동차에 대한 내용들이 쏟아졌어.

엄청난 데이터가 필요한 월드모델… 안되면 남의 것도?

문장과 이미지만 넣고, '딸깍' 누르면, '뚝딱' 가상 세계를 만들어내는 코스모스. 이 모델은 기존의 텍스트 생성과 이미지 생성보다 고차원적인 일을 해내는 만큼 정말 엄청난 양의 데이터가 학습되었을 거야. 엔비디아는 총 2,000만 시간 분량의 동영상을 원시 데이터로 활용했다고 밝혔는데, 코스모스의 기술보고서를 살펴보면 총 1만 개의 H100 GPU를 석 달 돌려서 학습시켰다고 해.

여기서 말하는 2,000만 시간이 말이 2,000만 시간이지 정확히 감이 오지 않을 수 있어. 그래서 계산을 해봤어. 2,000만 시간을 년으로 바꿔보면 2283.1년이 나와. 그러니까 마케도니아 왕국과
이집트의 프톨레마이오스 2세가 싸우던 기원전 258년부터 지금까지의 시간인거지. 물론 2,000만 시간의 데이터 가운데 중복된 자료는 빼고, 또 쓸모없는 영상들을 빼더라도 역대 어느 모델들보다 데이터 양이 많은 거야.

출처 : Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI

학습 데이터셋을 분류해 보면 가장 많은 영역을 차지하는 건 자연 안에서 볼 수 있는 역학(Nature dynamics)이었어. 이를테면 바람의 흐름이라던지 낙엽이 떨어지는 모습, 또 물체 간의 충돌과 강물의 흐름같이 자연계에서 발생하는 다양한 상호작용이 전체 학습 영상의 20%를 차지했지. AI가 우리 실생활에서 확인할 수 있는 물리 법칙을 깨우칠 수 있도록 가장 많은 영상이 투입된 거로 보여.

뒤이어서 공간을 인식하고 탐색하는 영역과 손동작과 물체 조작이 각각 16%씩을 기록했어. 이러한 영상들은 로봇 공학에 유용하게 쓰일 거야. 그다음으로 운전 영상이 11%로 4위를 차지했는데, 이 영상들은 당연히 자율주행에 활용될 거고.

월드모델을 학습시키기 위해 엄청난 양의 데이터가 필요한데, 데이터를 찾기 어려우니 남의 것을 탐한 거야. 당연히 넷플릭스는 크롤링을 금지하고 있고 유튜브 역시 마찬가지야. 지난해 여름에 이 보도가 나왔는데 직후에 바로 엔비디아는 유튜브 콘텐츠 제작자들의 소유권을 침해했다는 이유로 집단소송까지 걸렸어.

트럼프가 지난 1월에 서명한 행정명령 14179의 제목은 'Removing Barriers to American Leadership in AI'. AI 시장에서 미국의 리더십을 세우는 데 걸림돌이 있다면 없애버리겠다는 거야. 이 행정명령이 떨어지고 난 뒤 AI 학계나 기업, 기관들은 각자 액션플랜을 제출해야 했어.

미국 빅테크들은 무엇을 요구했을까? 바로 저작권법이 걸림돌이 된다고 말했어. 자신들이 소유하지 않은 자료도 무제한으로 사용하게 해 달라는 거지. 왜? 미국이 AI에서 글로벌 1등의 자리를 견고히 하기 위해서! 다시 말하면 중국에게 1등 자리를 빼앗기지 않기 위해서 말이야. 빅테크들은 이야기해. "딥시크 쇼크 봤죠? 우리가 중국에게 뒤처지지 않으려면, 국가 안보차원에서라도 저작권 있는 자료들 풀어 줘야 합니다."라고 말이야. 구독자는 어떻게 생각해?

그나마 다행인 건 월드모델이 상용화되기까지는 아직 시간이 많이 남았다는 거야. 전문가들은 5년 이상을 보고 있더라고. 5년은 짧지 않은 시간이야. 그 사이 제도와 시스템을 갖춘다면 풀지 못한 숙제도 할 수 있고, 앞으로 발생할 문제도 충분히 대비할 수 있지 않을까?

구독자는 어떻게 생각해? 오늘 준비한 엔비디아와 월드모델 이야기는 여기까지야. 끝까지 읽어줘서 정말로 고마워.

이번 주 오그랲에선 'AI 에이전트'를 다뤄봤어.

최근 오픈AI, 구글, 메타 같은 빅테크뿐 아니라 우리나라의 삼성전자, LG 같은 기업들도 다들 AI 에이전트를 만들어내기 위해 노력 중이라는 소식 다들 한 번쯤 들어봤을 거야. 사용자가 입력만 하면 알아서 해결해 주는 AI 에이전트, 도대체 어떤 잠재력이 있길래 다들 열심인 걸까? 또 AI 에이전트가 불러일으킬 문제는 없는 걸까? 오그랲을 통해 한 번 살펴봐!

구독자, 새롭게 개편된 마부뉴스의 모습 어떤것 같아? 오늘 편지를 읽고 마부뉴스 제작진에게 하고 싶은 의견이 있다면 아래 링크를 통해 남겨줘. 남겨준 의견들 하나 하나 꼼꼼하게 읽어볼게!

이번 주 마부뉴스는 어땠나요?

좋았어요!😍 아쉬워요!😅

❤ 저희 인스타도 하고, 트위터도 해요!

🤖 새롭게 디스코드도 시작했어요!

📨 아직 구독하지 않으셨나요? 여기서 구독해주세요!

💌 이전 마부뉴스도 보고싶다면? 👉 https://premium.sbs.co.kr/corner/list/mabunews

📤 친구들에게 마부뉴스를 소개해주세요. 👉 http://bit.ly/mabuletter

📪 수신거부를 원하신다면 여기를 눌러주세요.

게시하기

웹에서 보기

마부뉴스
sbsdjmb@gmail.com
서울특별시 양천구 목동서로 161 SBS 방송센터 010-6524-5112
수신거부 Unsubscribe