[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 시스코 AI 서밋에 이 인물이 빠지면 섭섭하다. 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 CEO가 참여해 척 노빈스(Chuck Robbins) 시스코(Cisco) CEO와 대담을 나눴다. 1월 중순 스위스에서 열린 다보스 포럼에 참석해 AI는 인류 역사상 최대 인프라라고 강조한 데 이어 이번에는 60년 만에 기존 컴퓨팅 패러다임 자체를 바꾸고 있다고 목소리를 높였다.

🎯 핵심 주제 3가지

1. 60년 만의 컴퓨팅 재발명 - 명시적 프로그래밍(explicit programming)에서 암묵적 프로그래밍(implicit programming)으로 전환. 이제 컴퓨터에게 의도만 말하면 문제 해결 방법을 스스로 찾아냄. 프로세싱, 스토리지, 네트워킹, 보안 등 전체 컴퓨팅 스택 재발명 진행 중
2. ROI가 아닌 의미 추구 - 엔터프라이즈 AI 도입 시 ROI 계산하지 말고 회사의 본질적인 핵심 업무 공략. "천 송이 꽃이 피게" 하는 전략으로 전사적 실험 장려. 통제 불능 상태여도 괜찮음 - 혁신은 항상 통제 가능한 게 아님
3. 질문이 가장 가치 있는 IP - 답변은 상품(commodity)이지만 질문은 회사의 전략과 방향성을 드러냄. 온프렘(on-prem) AI 구축을 통해 대화와 질문 보호 필요. "AI를 루프 안에" 두어 조직의 지식과 경험 축적

💡 주요 메시지

AI 도입 전략

• 첫 번째 회사가 아니라 마지막 회사가 되지 마라 - AI 활용에서 선두가 될 필요는 없지만 뒤처지면 경쟁력 상실
• 90일 단위로 실행 - 한 분기 안에 성과를 볼 수 있는 프로젝트로 시작
• 실험에서 배우고 문서화하고 공유 - 성공하지 못해도 배운 것을 전파하면 전염됨
• 어느 날 깨닫게 됨 - "우리 회사는 AI 회사가 되었네"

기술 우선 회사로의 전환

• 디즈니는 넷플릭스가, 메르세데스는 테슬라가, 월마트는 아마존이 되고 싶어함
• 원자(atoms)가 아닌 전자(electrons)를 다루는 회사로 전환
• CD-ROM에서 전자로 전환했을 때 기업 가치 1000배 폭발
• 도메인은 애플리케이션, 기술이 여러분의 슈퍼파워

도메인 전문성의 새로운 가치

• 코딩은 타이핑, 타이핑은 상품(commodity)
• 히브리어로만 프로그래밍할 줄 아는 사람도 AI 시대에는 도메인 전문가
• 처음으로 컴퓨터를 자신의 언어로 프로그래밍 가능
• 지식, 직관, 도메인 전문성이 진짜 가치
• 대학 졸업한 프로그래머는 코딩은 잘해도 고객이 무엇을 원하는지, 어떤 문제를 해결해야 하는지 모름

온프렘 구축의 중요성

• 컴퓨터를 직접 만들어보라 - PC가 어디에나 있어도, 기술이 성숙해도
• 자동차 산업에 있다면 우버만 쓰지 말고 후드를 열고 오일을 교환해보라
• 촉각적(tactile) 이해 필수 - 이 기술은 미래에 너무 중요
• 전부 임대 vs 전부 소유가 아님 - 일부는 임대, 일부는 소유
• 주권, 독점 정보, 전략적 대화는 온프렘에

질문의 가치

• 가장 가치 있는 IP는 답이 아니라 질문
• 질문은 무엇이 중요한지 식별하는 것
• 치료사 만날 때 질문이 온라인에 있기를 원치 않는 것과 같은 원리
• 엔비디아도 슈퍼 AI 시스템을 로컬에 구축
• 많은 불확실성, 대화, 질문은 비공개 유지 필요

AI와 조직의 미래

• "인간을 루프 안에" 아니라 "AI를 루프 안에"
• 회사가 매일 더 나아지고 더 가치 있고 더 지식이 많아지길 원함
• 절대 뒤로 가지 않고, 평평해지지 않고, 처음부터 시작하지 않음
• AI가 조직의 삶의 경험 포착
• 미래의 모든 직원은 많은 AI들을 루프 안에 가짐
• 그 AI들이 회사의 지적 재산이 됨

시스코-엔비디아 파트너십

• 베라 루빈(Vera Rubin) - 새로운 전체 컴퓨팅 스택
• 시스코 넥서스(Nexus)에 AI 네트워킹 기술 통합
• AI 성능 + 시스코의 제어 가능성, 보안, 관리 가능성
• 시스코의 전문성: 네트워킹과 보안 - 현대 컴퓨팅의 필수 기둥
• 컴퓨팅 부분은 상품, 시스코가 아는 것이 깊이 가치 있음

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]

다음은 대담 전문

AI 팩토리 - 인텔리전스를 위한 인프라

척 로빈스: 젠슨이 여기 와인 한 잔 가지고 나왔을 때 저한테 상기시켜줬어요. "지금 스트리밍 중인 거 알지?" 하고요.

젠슨 황: 뭐 어때요. 늦었으니까.

척 로빈스: 첫 번째 원칙은, 해를 끼치지 마라.

젠슨 황: 해를 끼치지 마라, 맞아요.

척 로빈스: 그리고 여러분이 얼마나 축복받았는지 인식하세요. 먼저, 엄청나게 긴 하루 동안 여기 계셔주셔서 감사합니다. 오늘 아침 일찍 시작해서 연사 분들이 계속 이어졌고, 두 시간 반 정도 쉬었다가 다시 여러분을 보러 오셨습니다.

젠슨 황: 저는 새벽 1시부터 깨어 있었어요.

척 로빈스: 이 분은 2주간의 출장 끝자락에 있고 아시아 네다섯 개 도시를 다녀오셨습니다.

젠슨 황: 하루 전에는 타이완에 있었어요. 어젯밤엔 휴스턴에 있었고요. 지금 여기 있네요.

척 로빈스: 2주간 집을 떠나 계셨고, 우리는 지금 그분과 그분의 개인 침대 사이에 서 있는 거죠. 호텔 침대 말고요. 그래서 우리는 즐겁게 시간을 보내고, 빨리 그분을 보내드리겠습니다. 소개는 필요 없겠지만, 와주셔서 정말 감사합니다.

젠슨 황: 파트너십에 감사드리고, 여러분이 정말 자랑스럽습니다.

척 로빈스: 그것부터 시작해 보죠. 우리는 파트너십을 맺어왔고, 당신은 AI 팩토리라는 전체 개념을 도입했습니다. 우리가 함께 이것을 작업하고 있죠. 엔터프라이즈 공간에서는 아마 우리 둘 다 원하는 만큼 빠르게 진행되지 않고 있을 겁니다. 하지만 먼저 이야기해볼까요. 당신에게 AI 팩토리란 무엇인가요?

젠슨 황: 우선, 우리는 60년 만에 처음으로 컴퓨팅을 재발명하고 있다는 걸 기억해야 합니다. 예전에는 명시적 프로그래밍(explicit programming)이었죠. 우리가 프로그램을 작성하고 변수를 API를 통해 전달했습니다. 매우 명시적이었어요. 이제는 암묵적 프로그래밍(implicit programming)으로 바뀌었습니다. 이제는 컴퓨터에게 여러분의 의도가 무엇인지 말하면, 컴퓨터가 나가서 문제를 어떻게 해결할지 알아냅니다.

그러니까 명시적에서 암묵적으로, 범용 컴퓨팅, 기본적으로 계산에서 인공지능으로, 전체 컴퓨팅 스택이 재발명되었습니다.

사람들은 컴퓨팅에 대해 이야기할 때 프로세싱 레이어, 즉 우리가 있는 곳을 말하는데, 컴퓨팅이 무엇인지 기억하세요. 컴퓨팅이 있고, 프로세싱이 있지만, 스토리지, 네트워킹, 보안도 있습니다. 이 모든 것이 지금 재발명되고 있습니다.

첫 번째 부분은, 우리가 AI를 사람들에게 유용한 수준으로 개발해야 한다는 것입니다. 지금까지 챗봇은, 프롬프트를 주면 무엇을 말해줄지 알아내는 것이죠. 흥미롭고 호기심을 자극하지만 유용하지는 않습니다.

척 로빈스: 가끔 크로스워드 퍼즐 완성하는 데 도움이 되긴 하죠.

젠슨 황: 네, 하지만 그것도 암기하고 일반화한 것들에 대해서만 가능합니다. 처음으로 돌아가 보면, 말 그대로 불과 3년 전에 챗GPT가 등장했을 때를 말이죠. 우리는 "오 맙소사, 이 모든 단어들을 생성할 수 있네, 셰익스피어를 만들어낼 수 있네"라고 생각했습니다. 하지만 그것은 모두 암기하고 일반화한 것들에 기반한 것이었습니다.

그런데 우리는 지능이 문제 해결에 관한 것이라는 걸 압니다. 그리고 문제 해결은 부분적으로는 여러분이 모르는 것을 아는 것에 관한 것이고, 부분적으로는 이전에 본 적이 없는 문제를 해결하는 방법에 대한 추론에 관한 것입니다. 그것을 여러분이 매우 쉽게 해결할 수 있는 요소들로 분해하여, 그 조합으로 여러분이 이전에 본 적이 없는 문제를 해결할 수 있도록 하는 것이죠.

그리고 전략을 세우는 것, 우리가 계획(plan)이라고 부르는 것, 작업을 수행하고, 도움을 요청하고, 도구를 사용하고, 연구를 하는 등등. 이것들은 이제 여러분이 들어보셨을 에이전틱 AI(agentic AI)의 용어로 모두 근본적인 것들입니다. 그렇죠? 도구 사용(tool use), 연구, 검색 증강 생성(retrieval augmented generation) - 이것은 사실에 근거한 것이죠 - 메모리. 이것들은 여러분 모두가 에이전틱 AI에 대해 이야기하는 맥락에서 듣기 시작하고 있는 것들입니다.

하지만 중요한 것은, 명시적 프로그래밍인 범용 컴퓨팅에서 진화하기 위해서는 - 우리는 포트란(Fortran)으로 작성했고, C로 작성했고, C++로 작성했죠.

척 로빈스: 코볼(COBOL)로도요.

젠슨 황: 맞아요.

척 로빈스: 좋은 거죠. 좋은 거예요, 젠슨. 그게 제 대비책이에요.

젠슨 황: 좋은 거죠. 좋은 거예요. 그건 계속 가치 있는 기술 중 하나죠.

척 로빈스: 알아요. 계속 가치가 있다는 거 알아요. 제안 많이 받았어요.

젠슨 황: 공룡은 영원히 가치가 있죠.

척 로빈스: 우리가 방금 당신이 저보다 나이가 많다는 걸 확인했잖아요.

젠슨 황: 알아요. 그리고 저는... 저는 선사시대 사람이에요.

척 로빈스: 그렇게 보이진 않지만, 사실이에요.

젠슨 황: 네, 그건 꽤 좋았네요. 저는 아마... 이 방에서 가장 나이 많은 사람일 거예요.

척 로빈스: 그래서 생각해보면...

젠슨 황: 그래서 여기 우리가 있습니다. 저는 척에게 가서 말했죠. "저기, 우리는 컴퓨팅을 재발명해야 하고, 시스코가 그것의 큰 부분이 되어야 합니다." 그래서 우리는 베라 루빈(Vera Rubin)이라는 완전히 새로운 컴퓨팅 스택을 내놓고 있고, 시스코가 우리와 함께 시장에 내놓을 겁니다. 그래서 컴퓨팅 레이어가 있지만, 네트워킹 레이어도 있습니다.

그리고 시스코는 우리의 AI 네트워킹 기술을 통합하되, 시스코 넥서스(Nexus) 플레인 컨트롤 플레인에 넣을 것입니다. 그래서 여러분의 관점에서는 AI의 모든 성능을 얻지만, 시스코의 제어 가능성과 보안, 관리 가능성 안에서 얻게 되는 거죠. 보안도 똑같이 할 겁니다.

그래서 이 기둥들 각각이 재발명되어야 엔터프라이즈 컴퓨팅이 이를 활용할 수 있습니다. 하지만 궁극적으로, 우리가 돌아올 주제지만, 왜 엔터프라이즈 AI가 3년 전에는 준비되지 않았고, 왜 여러분이 가능한 한 빨리 참여할 수밖에 없는지 말이죠. 뒤처지지 마세요. 제 생각에는 여러분이 AI를 활용하는 첫 번째 회사가 될 필요는 없지만, 마지막이 되어서는 안 됩니다.

척 로빈스: 네. 그래서 오늘날 엔터프라이즈라면, 준비를 시작하기 위해 취해야 할 첫 번째, 두 번째, 세 번째 단계에 대한 당신의 추천은 무엇인가요?

젠슨 황: ROI 같은 질문을 받는데요, 저는 그쪽으로 가지 않을 겁니다. 그 이유는 처음에 모든 기술 배포에서 새로운 도구, 새로운 기술의 ROI를 스프레드시트에 넣기가 어렵기 때문입니다.

하지만 제가 할 일은 우리 회사의 본질이 무엇인지 찾아내는 것입니다. 우리 회사에서 하는 가장 영향력 있는 일이 무엇인가? 주변적인 것들로 시간 낭비하지 마세요.

우리 회사에서는 그냥 천 송이 꽃이 피도록 내버려뒀습니다. 우리 회사의 다양한 AI 프로젝트 수는 통제 불능이고, 그게 좋습니다. 제가 방금 뭐라고 했는지 주목하세요. 통제 불능이고 좋다고 했습니다. 혁신은 항상 통제 가능한 게 아닙니다. 통제하고 싶다면, 우선 치료를 받으세요.

사람들은 통제하고 싶어합니다. 하지만 저는 말하고 싶습니다. 가장 중요한 것으로 가세요. 우리 회사의 핵심은 무엇인가? 그리고 그 핵심을 가장 먼저 공격하세요. 우리 회사에서 칩 설계를 한다면, AI가 그것을 도울 수 있습니까? 우리 회사에서 소프트웨어를 작성한다면, AI가 그것을 도울 수 있습니까?

우리 회사에서 고객 서비스를 한다면 - 고객 서비스는 우리 회사의 본질입니다 - AI가 우리가 고객과 더 나은 관계를 갖도록 도울 수 있습니까? 칩을 설계하든, 약을 발견하든, 제약 회사이든, 금융 서비스 회사이든 간에, 여러분 회사의 본질이 무엇이든 간에요.

그리고 이것이 제가 믿는 것입니다. 그것을 찾아내고, AI가 그것을 도울 수 있는지 물어보세요. ROI를 계산하려고 하지 마세요. 그것이 여러분 회사의 본질이기 때문입니다. ROI가 무엇인지 알고 싶다면, 그냥 하지 마세요. 알겠어요? 그냥 하지 마세요. 왜냐하면 그것이 여러분 회사의 본질이고, 그것을 하는 방법을 개선하고, 그것을 하는 비용을 줄이고, 더 빨리 하고, 더 나은 품질로 하는 것이라면, 그것은 본질입니다.

이것이 제가 믿는 첫 번째입니다. ROI를 추구하지 마세요. 의미를 추구하세요. 그리고 두 번째는, 여러분의 회사 모든 곳에서 AI 프로젝트가 꽃피게 하세요.

이것이 제가 믿는 두 가지입니다. 가장 중요한 것으로 가세요. 하지만 여러분 회사 어디서나 꽃이 피게 하세요. 왜냐하면 이런 일이 일어날 것이기 때문입니다. 실험에서 무언가를 배울 겁니다. 아마도 실험에서 성공하지 못할 수도 있지만, 무언가를 배웁니다. 그리고 전염됩니다.

여러분이 어디서 무언가를 배우든, 그것을 문서화하고 공유하세요. 사람들이 그것을 보고 "오, 우리도 비슷한 것을 시도해볼 수 있겠네"라고 생각합니다. 그리고 그들이 그것을 시도하고 개선합니다. 그리고 더 많은 사람들이 그것을 시도합니다.

다음에 알게 될 것은, 어느 날 일어나서 "우리 회사는 AI 회사가 되었네"라고 생각하게 될 겁니다. 맞습니까? 여러분은 어느 날 일어나서 그것을 깨달을 겁니다. 하지만 만약 여러분이 프로젝트를 승인하고, 큰 것을 승인하고, ROI를 계산하고, 다음 단계를 계획한다면, 여러분은 절대 거기에 도달하지 못할 겁니다.

척 로빈스: 그래서 우리가 진행하고 있는 한 가지 이니셔티브가 있는데, 올해 말쯤에 발표할 겁니다. 우리는 사실 우리 고객사들에게 그들의 데이터를 분석해서 다음 90일 동안 AI로 공격할 수 있는 가장 높은 가치의 사용 사례들이 무엇인지 보여줄 겁니다. 당신이 방금 말한 것과 정확히 일치하네요.

젠슨 황: 네, 그리고 이것도 좋습니다. 90일은 좋은 목표입니다. 왜냐하면 여러분은 뭔가를 성취하고 싶고, 6개월은 너무 길기 때문입니다. 90일은 한 분기죠. 한 분기 안에 무언가를 보고 싶어하는 것은 합리적입니다.

척 로빈스: 그래서 분명히 많은 사람들이 이 방에 있고, 여기 있는 대부분의 사람들이 디즈니(Disney)나 월마트(Walmart) 같은 회사는 아닙니다. 여기 있는 대부분의 사람들은 이런 회사들을 돕는 IT 회사들이에요. 그 역학에 대해 어떻게 생각하시나요? 아시다시피 모두가 디지털 트랜스포메이션에 대해 이야기하고, 이제 모두가 AI 트랜스포메이션에 대해 이야기합니다. 당신은 그것을 어떻게 보시나요?

젠슨 황: 몇 가지 예를 들어볼게요. 저는 정말로 믿습니다. 제가 보기엔, 저는 디즈니를 사랑하고 디즈니와 일하는 걸 좋아하지만, 그들은 아마 넷플릭스(Netflix)가 되고 싶을 겁니다. 저는 메르세데스(Mercedes)를 사랑합니다. 저는 메르세데스를 타고 왔어요. 하지만 그들은 분명히 테슬라(Tesla)가 되고 싶을 겁니다. 저는 월마트를 사랑합니다. 하지만 그들은 분명히 아마존(Amazon)이 되고 싶을 겁니다. 지금까지 제가 3개 다 맞혔나요?

여러분 모두 그런 식입니다. 저는 우리가 모든 회사를 기술 회사로 변화시킬 수 있는 기회가 있다고 믿습니다. 기술 우선(Technology first). 기술이 여러분의 슈퍼파워이고 도메인이 여러분의 애플리케이션인 것 대 그 반대, 즉 도메인이 여러분의 정체성이고 여러분이 기술을 찾고 있는 것.

그 이유는, 기술 우선 회사들은 원자(atoms)가 아닌 전자(electrons)를 다루기 때문입니다. 그리고 전자는 훨씬 더 많습니다. 원자는 질량에 의해 제한됩니다. 그것이 바로 CD-ROM에서 전자로 전환하는 순간 회사의 가치가 1000배 폭발한 이유입니다.

여러분은 우리처럼 전자, 전자 회사, 전자 회사가 되어야 합니다. 그것은 기술 회사라고 말하는 또 다른 방법이죠. 그래서 저는 여러분에게 기회가 여기 있다고 생각합니다.

그것을 생각하는 또 다른 방법은 AI입니다. 그리고 우리가 조금 전에 말했듯이, 척조차도, 히브리어로만 프로그래밍할 줄 아는 척도요.

척 로빈스: 그건 재능이에요. 제가 선택한 도구는요.

젠슨 황: 오른쪽에서 왼쪽으로요.

척 로빈스: 아시다시피 그렇지 않으면 번지니까요.

젠슨 황: 사실 꽤 똑똑해요.

척 로빈스: 똑똑한 사람들은 똑똑한 일을 하죠.

젠슨 황: 네. 그래서 아름다운 것은, 아시다시피 세상의 프로그래밍 언어이고, 여러분 모든 회사에서 여러분은 "오 맙소사, 소프트웨어는 우리의 강점이 아니야"라고 느낍니다. 하지만 지식, 직관, 도메인 전문성이 여러분의 강점입니다.

이제 여러분은 처음으로 컴퓨터에게 여러분이 원하는 것을 여러분의 언어로 정확히 설명할 수 있습니다. 우리가 어디서 시작했는지 기억하세요? 명시적 프로그래밍에서 암묵적 프로그래밍으로? 역사상 처음으로, 여러분은 컴퓨터를 암묵적으로 프로그래밍할 수 있습니다. 그냥 원하는 것을 말하세요. 의미하는 것을 말하면 컴퓨터가 코드를 작성할 겁니다.

왜냐하면 코딩은, 알고 보니 그냥 타이핑이기 때문입니다. 그리고 타이핑은, 알고 보니 상품(commodity)입니다. 그것이 여러분에게 큰 기회입니다.

여러분 모두는 이전에 제한되었던 원자적 한계 위로 끌어올려질 수 있습니다. 여러분 모두는 이 한계에서 벗어날 수 있습니다. "소프트웨어 엔지니어가 충분하지 않다"는 한계에서요. 왜냐하면 타이핑은 상품이기 때문입니다.

그리고 여러분 모두는 매우 가치 있는 무언가를 가지고 있습니다. 그것은 고객을 이해하고, 문제를 이해하는 도메인 전문성입니다. 그것이 궁극적인 가치입니다. 의도를 이해하는 것이 궁극적인 가치입니다.

아시다시피, 소프트웨어에서 대학을 졸업하면, 여러분은 슈퍼 프로그래머가 될 수 있지만, 고객이 무엇을 원하는지 전혀 모릅니다. 어떤 문제를 해결해야 할지 전혀 모릅니다. 하지만 그것이 여러분 모두가 아는 것입니다.

여러분은 고객이 무엇을 원하는지 압니다. 어떤 문제를 해결해야 할지 압니다. 코딩 부분은 쉽습니다. AI에게 하라고 하면 됩니다. 그것이 여러분의 슈퍼파워입니다. 그래서 척과 저는 여러분이 그것을 할 수 있도록 돕기 위해 여기 있습니다.

이 마무리는 제 안에 와인 다섯 잔이 들어간 상태에서 했습니다.

척 로빈스: 정말 기적이네요.

젠슨 황: 제가 말씀드리고 싶은 것은, 여러분 모두와 일하는 것이 정말 큰 기쁨이라는 것입니다. 시스코는 아시다시피 컴퓨팅 발명의 두 가지 매우 중요한 기둥에서 극도로, 극도로 전문성을 가지고 있습니다. 시스코 없이는 현대 컴퓨팅이 없습니다.

그 중 하나는 물론 네트워킹이고, 다른 하나는 보안입니다. 그리고 이 두 기둥 모두 AI 세계에서 재발명되었습니다. 그리고 우리가 매우 잘 아는 부분, 즉 컴퓨팅 부분은 많은 면에서 상품입니다. 그리고 시스코가 아는 것들은 깊이 가치가 있습니다.

우리 둘 사이에서, 우리는 여러분 모두가 AI의 세계에 참여하도록 기꺼이 도울 것입니다.

그리고 누군가 조금 전에 저에게 물었는데, 반복할 가치가 있다고 생각합니다. 누군가 조금 전에 저에게 물었습니다. 클라우드를 그냥 임대해야 할까요, 아니면 자신만의 컴퓨터를 구축하는 노력을 해야 할까요?

제가 말씀드릴 것은 이겁니다. 제 아이들에게 조언하는 것과 똑같이 조언하겠습니다. 컴퓨터를 만드세요. PC가 어디에나 있더라도, 성숙했더라도, 기술이 개발되었더라도, 제발 하나 만드세요.

왜 모든 구성 요소가 존재하는지 아세요. 자동차, 자동차 산업, 운송 산업 세계에 있다면, 우버(Uber)만 사용하지 마세요. 제발, 후드를 열어보세요. 오일을 교환하세요. 모든 구성 요소를 이해하세요. 제발, 어떻게 작동하는지 이해하세요. 이것은 중요합니다.

이 기술은 미래에 너무나 중요합니다. 여러분은 그것에 대한 어떤 촉각적, 촉각적 이해를 가져야 합니다. 후드를 열고, 오일을 교환하고, 무언가를 만드세요. 크게 만들 필요는 없습니다. 무언가를 만드세요.

여러분이 실제로 그것에 미친 듯이 능하다는 것을 발견할 수도 있습니다. 그 기술이 필요하다는 것을 발견할 수도 있습니다. 세상이 전부 임대 대 전부 소유가 아니라는 것을 발견할 수도 있습니다.

일부는 임대하고 일부는 소유하고 싶을 수도 있습니다. 왜냐하면 여러분 회사의 일부는 온프렘(on-prem)으로 구축되어야 하기 때문입니다. 예를 들어, 주권과 독점 정보, 그리고 여러분은 편하지 않습니다. 여러분의 질문을 모두와 공유하는 것이 편하지 않습니다.

아시죠, 제가 결코... 이것은 개념적인 예입니다. 치료사를 만나러 갈 때, 질문이 온라인에 있기를 원하지 않는다는 것 아시죠?

제가 무슨 말을 하는지 아시죠? 제가 그냥... 이것은 상상하고 있는 거예요. 가설적으로, 저는 여러분이 가지고 있는 많은 질문들, 여러분이 가지고 있는 많은 대화들, 많은 대화, 많은 불확실성이 비공개로 유지되어야 한다고 생각합니다.

회사들도 마찬가지입니다. 저는 확신이 없습니다. 엔비디아의 모든 대화를 클라우드에 넣는 것에 대해 안전하지 않습니다. 그것이 우리가 로컬로 구축한 이유입니다. 우리는 슈퍼 AI 시스템을 로컬로 구축했습니다. 왜냐하면 저는 그 대화를 공유하는 것이 확신이 서지 않기 때문입니다.

왜냐하면 대화... 제... 알고 보니 저에게 가장 가치 있는 IP는 제 답변이 아닙니다. 제 질문입니다. 따라오고 계신가요? 제 질문이 저에게 가장 가치 있는 IP입니다. 제가 생각하고 있는 것이 제 질문입니다. 답변은 상품입니다.

만약 제가 단순히 무엇을 물어야 할지 안다면, 저는 무엇이 중요한지 식별하는 것입니다. 그리고 저는 사람들이 제가 무엇이 중요하다고 생각하는지 알기를 원하지 않습니다. 그리고 저는 그것이 작은 방에 있기를 원합니다. 저는 그것이 온프렘에 있기를 원합니다. 저는 그것이 저 혼자만의 것이기를 원합니다. 그리고 제 자신만의 AI를 만들고 싶습니다.

그리고 마지막으로 한 가지 생각, 이미 11시가 됐으니까요. 마지막 한 가지 생각. AI는 항상 인간을 루프 안에 두어야 한다는 아이디어가 있었습니다. 그것은 정확히 잘못된 아이디어입니다. 거꾸로입니다.

모든 회사는 AI를 루프 안에 두어야 합니다. 그 이유는 우리는 우리 회사가 매일 더 나아지고 더 가치 있고 더 지식이 많아지기를 원하기 때문입니다. 우리는 절대 뒤로 가고 싶지 않습니다. 절대 평평해지고 싶지 않습니다. 절대 처음부터 시작하고 싶지 않습니다.

즉, 우리가 AI를 루프 안에 둔다면, 그것은 우리의 삶의 경험을 포착할 것입니다. 미래의 모든 직원은 AI를 가질 것입니다. 많은 AI들을 루프 안에 가질 것입니다. 그리고 그 AI들은 회사의 지적 재산이 될 것입니다.

그것이 미래의 회사입니다. 그러므로, 저는 여러분 모두가 즉시 척에게 전화하는 것이 합리적이라고 생각합니다.

척 로빈스: 젠슨, 어쨌든, 그것이 제 마무리입니다. 2주간의 출장. 젠슨이 여기 날아와서 오랜만에 처음으로 자기 침대에서 자기 전에 우리와 마지막 저녁, 마지막 이브닝을 보냈습니다. 우리는 영원히 감사합니다. 여기 와주셔서 감사합니다. 정말 감사합니다.

젠슨 황: 정말 감사합니다. 감사합니다. 그리고 제 눈 구석에서, 이 모든 꼬치들이 있었어요.

척 로빈스: 누군가 아직 거기 있었네요.

젠슨 황: 프리토스(Fritos) 봉지는 어디 있어요?

척 로빈스: 좋아요, 갑시다. 감사합니다. 모두 감사합니다.