AI 최소 지식! (젠슨 황이 한국을 선택한 이유?) [코너별 다시보기]

간략한 요약

이 팟캐스트는 AI 시대의 변화와 GPU의 중요성, 그리고 한국이 AI 강국이 될 수 있는 기회에 대해 논의합니다. 전문가들은 AI가 스마트폰 등장보다 더 큰 영향을 미칠 것이며, GPU 확보와 데이터 센터 구축, 인재 양성이 중요하다고 강조합니다.

AI 시대의 변화와 GPU의 중요성
한국이 AI 강국이 될 수 있는 기회
데이터 센터 구축 및 전력 공급의 중요성
AI 인재 양성의 필요성

압도적인 재미 [0:02]

AI 시대에 대한 기대와 두려움이 공존하며, 기초적인 부분부터 탄탄하게 배워나가야 할 필요성이 제기됩니다. 대한민국 최고의 전문가 두 분을 모시고 AI에 대해 알아봅니다. 인하대 신소재공학과 최린호 교수와 HS 아카데미 이효석 대표가 출연합니다.

AI 시대의 변화 [3:25]

AI 시대의 변화는 스마트폰 등장보다 훨씬 더 큰 영향을 미칠 것이라고 합니다. GPU 26만 장 도입은 고속도로를 까는 것과 같으며, 지능을 공짜로 만들어주는 효과가 있습니다. 이는 기존의 변화들보다 훨씬 더 큰 변화를 가져올 것이며, 한국에서 인프라가 깔린다는 것은 역사적으로 기억될 만한 엄청난 사건입니다.

AI 도입의 이유 [6:44]

인간이 하기 싫은 일, 어려운 일, 힘든 일을 시키기 위해 AI를 도입합니다. 과거에는 AI가 기대에 미치지 못했지만, LM 채pt가 등장하면서 가능성이 보이기 시작했습니다. 텍스트 기반의 문제를 해결하면서 돈이 될 가능성이 커졌고, 기업들은 AI를 통해 성장을 추구하고 있습니다.

젠슨 황과 GPU [8:31]

젠슨 황이 한국에 와서 GPU의 중요성을 알리고 쇼를 한 것은 GPU가 그만큼 중요하다는 것을 의미합니다. GPU는 고속도로와 인터넷망을 깔기 위한 기본적인 것이며, GPU 확보 여부가 AI 경쟁력을 좌우합니다. 엔비디아는 대한민국을 AI 성공 사례로 만들어 GPU 판매를 확대하려 합니다.

GPU의 개념 [11:08]

GPU는 그래픽 처리 장치로, 게임 화면의 각 화소에 어떤 색깔을 띄울지를 결정하는 역할을 합니다. CPU가 어려운 문제를 푸는 대학 교수라면, GPU는 쉬운 산수를 빠르게 계산하는 초등학생 만 명과 같습니다. AI는 이러한 GPU의 병렬 연산 능력을 활용하여 딥러닝 모델을 만들고 있습니다.

피지컬 AI [13:58]

젠슨 황이 한국에 온 것은 피지컬 AI를 만들기 위해서입니다. 피지컬 AI는 AI가 뇌라면 몸뚱아리를 찾는 것과 같습니다. 자율주행 자동차, AI 공장, 휴머노이드 등이 피지컬 AI의 예시입니다. 엔비디아는 피지컬 AI의 운영체제와 반도체를 만들고 싶어하며, 한국을 통해 AI가 돈을 벌 수 있다는 것을 증명하려 합니다.

한국이 선택된 이유 [17:25]

중국과의 디커플링 시도와 미국의 공급망 분리 정책으로 인해 한국이 젠슨 황의 선택을 받았습니다. 한국은 제조 강국이며, 소프트웨어 개발 능력과 똑똑한 국민들을 보유하고 있습니다. AI를 위해서는 데이터 학습이 필요한데, 한국은 데이터, 하드웨어, 소프트웨어, 인력, 투자 여건을 모두 갖추고 있습니다.

AI 팩토리와 천재 [20:21]

AI 팩토리는 AI 모델을 만들어내는 곳으로, 엄청나게 많은 GPU가 필요합니다. AI 성공을 위해서는 천재들이 필요하며, 이들은 기계와 소통하고 GPU를 잘 활용하는 능력을 갖추고 있습니다. 천재들은 AI 모델을 정확하게 만들고, 우리가 묻는 것에 대한 대답을 정확하게 해주는 역할을 합니다.

SK하이닉스의 역할 [24:24]

SK하이닉스는 AI 가속기에 필요한 HBM(고대역폭 메모리)을 생산합니다. HBM은 계산할 데이터들을 저장하는 큰 창고 역할을 하며, SK하이닉스는 HBM 스펙을 정확하게 맞춰 생산하는 유일한 회사였습니다. 엔비디아는 삼성전자와 협력하여 HBM 공급망을 다변화하려 합니다.

퓨리오사AI [27:38]

퓨리오사AI는 AI 모델을 사용하는 추론 칩을 만드는 회사입니다. 추론 칩은 학습된 모델을 활용하여 질문에 대한 답을 효율적으로 제공하는 역할을 합니다.

AI 인재 유치 [28:31]

GPU 부족으로 인해 해외로 유출되었던 AI 인재들이 한국으로 돌아올 수 있는 기회가 생겼습니다. GPU가 대학과 정부에 보급되면 경쟁력이 올라가고, 천재들이 남아있고 싶어하는 유인이 될 것입니다.

데이터 센터와 전력 [31:39]

AI 팩토리를 가동하기 위해서는 엄청난 전력이 필요하며, GPU 한 장당 냉장고 40대 분량의 전력을 소비합니다. 26만 장의 GPU를 돌리려면 원자력 발전소 한 개 정도가 필요합니다. 데이터 센터를 어디에 둘 것인지, 어떻게 전기를 생산해서 공급할 것인지에 대한 고민이 필요합니다.

미국의 데이터 센터 투자 [33:18]

미국에서는 데이터 센터 건설 투자가 상업용 부동산 투자액을 넘어설 정도로 데이터 센터 건설 열풍이 불고 있습니다. MS와 같은 회사는 100만 장 이상의 GPU를 보유하고 있으며, 더 나은 LM 모델과 피지컬 AI 모델을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

AGI와 샘 알트만 [34:42]

궁극적인 목표는 사람처럼 활동하는 AGI(범용인공지능)를 만드는 것입니다. 오픈AI의 샘 알트만은 700조 원을 모아 10기가와트 규모의 데이터 센터를 건설하여 AI를 만들 계획입니다. 이를 위해서는 원자력 발전소 10여 개를 건설해야 하며, 2030년까지 완료하는 것을 목표로 하고 있습니다.