젠슨 황, 한국을 AI 인프라 구축 핵심 국가로 지목… 1조 달러 규모 투자 계획 밝혀

엔비디아 CEO 젠슨 황은 현재가 한국의 골든타임이라고 강조하며, 한국이 AI 인프라 구축에 있어 전 세계적으로 핵심적인 역할을 할 것이라고 밝혔다. 그는 한국의 반도체 사업과 산업 전반이 호황을 누리고 있으며, 새로운 기술을 채택하는 데 매우 능숙하다고 평가했다. 이러한 강점들이 한국을 AI 시대의 중요한 파트너로 만들 것이라는 점을 시사했다.

젠슨 황 CEO는 엔비디아가 SK그룹과 대규모 파트너십을 체결했다고 발표했다. 이 파트너십을 통해 두 회사는 5000억 달러 이상의 사업을 함께 진행할 예정이다. 황 CEO는 이 사업이 메모리 구매 및 소비뿐만 아니라, SK그룹이 기가와트(gigawatts) 규모의 AI 공장을 확장함에 따라 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨터 판매까지 포함될 것이라고 설명했다.

젠슨 황 CEO는 엔비디아가 네이버에 10억 달러를 투자할 계획이라고 밝혔다. 네이버는 한국의 선도적인 AI 클라우드 기업이며, 엔비디아는 이번 투자를 통해 네이버가 한국에서 최대 200메가와트(megawatts) 규모로 확장하고 전 세계로 사업을 확대하는 데 도움을 줄 예정이다. 이는 한국 내 AI 인프라 구축을 강화하려는 엔비디아의 전략적 움직임으로 풀이된다.

인터뷰어는 SK그룹과의 관계 확대로 엔비디아가 HBM(고대역폭 메모리) 로드맵에 더욱 직접적으로 관여하게 되었다고 언급했다. 이는 미래 세대 HBM 개발에 있어 두 회사 간의 협력이 한층 심화될 것임을 의미한다. HBM은 AI 칩의 성능을 결정하는 핵심 부품으로, 이러한 협력은 AI 기술 발전에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상된다.

젠슨 황 CEO는 엔비디아가 SK와 HBM2부터 시작하여 HBM3, HBM3E, HBM4, HBM4E, 그리고 그 이상의 차세대 HBM 메모리 로드맵에 걸쳐 긴밀히 협력하고 있다고 밝혔다. 그는 두 회사가 함께 작업하고 있는 메모리 로드맵이 전체적으로 계획되어 있음을 강조하며, 이는 고성능 AI 반도체 개발에 필수적인 HBM 기술의 지속적인 발전을 위한 공동 노력을 시사한다.

젠슨 황 CEO는 미래에는 AI 에이전트와 로봇이 컴퓨터를 사용할 것이라고 전망했다. 그는 현재 10억 명의 사람들이 컴퓨터를 사용하고 있지만, 앞으로는 1000억 개의 에이전트와 수십억 개의 로봇이 모두 컴퓨터를 활용하게 될 것이라고 예측했다. 이러한 변화는 컴퓨터 사용자의 수가 기하급수적으로 증가하며 새로운 컴퓨팅 수요를 창출할 것임을 의미한다.

젠슨 황 CEO는 반도체 산업이 앞으로 10년 동안 현재보다 10배 이상 커져야 할 것이라고 예상했다. 그는 이러한 성장이 AI 시대에 대비하고 필요한 공급망을 확보하기 위해 매우 중요하다고 강조했다. 한국을 비롯한 전 세계 파트너들과 협력하여 반도체 공급망을 확장하는 것이 AI의 미래를 준비하는 핵심 과제라고 덧붙였다.

젠슨 황 CEO는 현재 HBM(고대역폭 메모리), LPDDR(저전력 이중 데이터 전송률) 메모리 등 비트(bit) 수가 부족하여 공급이 제약되고 있다고 밝혔다. 그는 반도체 공급망의 거의 모든 부분에서 제약을 겪고 있으며, 심지어 데이터 센터를 건설할 부지와 전력, 건설 인력까지 부족한 상황이라고 언급했다. 이러한 제약들이 향후 10년 동안 AI 인프라 확장을 억제하는 요인이 될 것이라고 경고했다.

젠슨 황 CEO는 엔비디아가 앞으로 수년 동안 SK 하이닉스에서 메모리를 구매할 것이라고 밝혔다. 엔비디아는 많은 컴퓨터를 생산하며, 1조 달러 상당의 Vera Rubin 시스템과 같은 고성능 시스템을 구축하기 위해서는 대량의 시스템 메모리가 필요하다. 따라서 엔비디아는 SK 하이닉스와 대규모 구매 계약 및 구매 의향을 가지고 있다고 설명했다.

젠슨 황 CEO는 SK텔레콤이 AI 클라우드 구축을 시작했으며, 가까운 미래에 최대 2기가와트(GW) 규모의 AI 클라우드를 구축할 계획이라고 밝혔다. 엔비디아는 이 계약을 통해 SK텔레콤에 AI 슈퍼컴퓨터를 판매할 예정이다. 황 CEO는 이로써 엔비디아와 SK텔레콤이 0.5조 달러(5000억 달러) 이상의 사업을 함께 진행하게 될 것이라고 덧붙였다. 이는 한국의 AI 인프라 확장에 중요한 역할을 할 것으로 보인다.

젠슨 황 CEO는 AI 발전이 궁극적으로 뛰어난 AI 연구자들에게 달려 있다고 강조했다. 그는 미국과 중국 양국 모두 훌륭한 AI 연구자를 보유하고 있으며, 어떤 조건과 자원이 주어지더라도 놀라운 사람들은 훌륭한 해결책을 찾아낼 것이라고 말했다. 따라서 그는 중국과 미국이 각기 다른 조건, 자원, 제약 속에서도 AI를 계속 발전시킬 것이라고 예상했다.

젠슨 황 CEO는 중국이 매년 전 세계에서 가장 많은 AI 연구자를 배출하고 있을 것이라고 언급했다. 그는 지능형 제조(intelligent manufacturing)가 중요하다면, 중국은 가장 중요한 버전인 '연구자 제조'를 하고 있는 셈이라고 비유했다. 이러한 인재 양성 능력은 중국이 훌륭한 AI 기술을 생산할 수 있는 국가임을 의미하며, 엔비디아는 중국으로부터 계속 배우고 협력해야 한다고 강조했다.

젠슨 황 CEO는 샌프란시스코 실리콘 밸리 내 중국 출신 AI 연구자 수가 상당하다고 강조했다. 그는 이들이 실리콘 밸리에 있다는 것은 매우 행운이며, 이들과 계속해서 경쟁해야 한다고 언급했다. 이는 AI 기술 발전의 글로벌 경쟁 환경 속에서 인재의 중요성을 다시 한번 상기시키는 발언이다.

젠슨 황 CEO는 오픈 모델에 대한 잘못된 인식이 확산되고 있다는 점을 지적하며, 오픈 모델이 안전에 필수적이라는 점을 깨닫는 것이 중요하다고 강조했다. 그는 오픈 모델이 사이버 보안과 혁신, 특히 스타트업의 성장에 필수적이며, 기업 주권과 주권 유지에도 중요하다고 덧붙였다. 이는 오픈 모델의 긍정적인 측면을 부각하며 오해를 해소하려는 의도로 풀이된다.

젠슨 황 CEO는 미래에는 수많은 폐쇄형 모델이 사용될 것이라고 전망하며, 모든 기업과 개인에게 OpenAI, Claude, Cursor, Cognition, Perplexity 등 다양한 클라우드 기반 폐쇄형 모델을 사용할 것을 권장했다. 그는 폐쇄형 모델 사용이 더 쉽기 때문이라고 설명했다. 그러나 동시에, 기업이 특정 목적을 위해 자체적으로 AI를 구축해야 할 필요가 있을 때는 오픈 모델이 필수적이라고 강조했다. 즉, 필요한 경우에만 자체 구축하고, 그렇지 않을 경우에는 기성 모델을 활용하는 방식으로 폐쇄형과 오픈 모델이 조화롭게 사용될 것이라는 비전을 제시했다.

젠슨 황 CEO는 미래에는 폐쇄형 AI와 자체 AI를 구축할 수 있는 개방형 AI가 모두 광범위하게 활용될 것이라고 예측했다. 이는 다양한 AI 활용 시나리오에 맞춰 폐쇄형 및 개방형 모델이 공존하며 각자의 역할을 수행할 것이라는 그의 비전을 다시 한번 강조한다.

젠슨 황 CEO는 오픈 모델에 대한 일반적인 오해 중 하나는 직접 호스팅할 수 있다는 점 때문에 저렴하다고 생각하는 것이라고 지적했다. 그는 직접 컴퓨터를 구축하고 훈련하며 미세 조정, 유지보수, 보안 및 평가, 심지어 호스팅할 컴퓨터 구축까지 많은 전문 지식이 필요하므로, 사실 폐쇄형 모델이 더 저렴할 수 있다고 설명했다. 황 CEO는 오픈 모델이 필요한 진정한 이유는 제어(control)와 특정 사용 사례에 맞게 무언가를 조정해야 할 필요성 때문이라고 강조했다. 그는 폐쇄형과 오픈형 모델에 대한 많은 오해가 있으며, 사람들이 이 두 가지 모델 모두를 위한 세상이 있음을 이해하는 것이 중요하다고 덧붙였다.

젠슨 황 CEO는 가능한 한 개방형 웨이트(open weights)와 오픈 소스로 작업하는 것이 중요하다고 밝혔다. 엔비디아가 웨이트를 공개하고, 사람들이 오픈 소스로 공개된 데이터로부터 모델을 훈련하는 방법을 가르치는 이유는 사용자들이 엔비디아가 오픈 웨이트한 AI 모델을 완전히 재현할 수 있도록 하기 위함이다. 그는 이러한 개방성이 사용자들이 스스로 모델을 구축하고 이해하는 데 필수적이라고 설명했다.

젠슨 황 CEO는 세상이 폐쇄형 또는 오픈형 중 하나여야 한다는 생각은 완전히 잘못되었다고 단언했다. 그는 또한 오픈 모델이 어떠한 방식으로든 안전하지 않다는 생각 역시 근본적으로 잘못된 것이라고 비판했다. 황 CEO는 사람들이 이러한 오해를 풀고 오픈 모델의 진정한 가치를 이해하는 것이 중요하다고 강조했다.

젠슨 황 CEO는 하깅 페이스(Hugging Face) 해킹 사례를 언급하며 오픈 모델의 자가 방어 능력을 강조했다. 그는 하깅 페이스가 독점 모델이나 폐쇄형 모델에 접근할 수 없었음에도 불구하고, 오픈 모델인 GLM 5.2를 활용하여 어떤 일이 일어났는지 파악할 수 있었다고 설명했다. 이를 통해 하깅 페이스는 취약점이 어디에 있었는지, 침투 지점이 어디였는지 신속하게 식별하고 패치할 수 있었다. 황 CEO는 이 사례가 필요한 자가 방어와 AI 기술 다양성의 완벽한 예시이며, 오픈 모델과 자가 방어를 위한 오픈 기능이 정말 중요한 이유를 보여준다고 강조했다.