2022년 말 오픈AI가 출시한 ChatGPT는 언론...

2022년 말 오픈AI가 출시한 ChatGPT는 언론의 엄청난 관심을 불러일으켰다. 이 챗봇은 요청에 따라 시를 쓰고, 요리법을 알려주고, 노래 가사를 즉석에서 지어내는 능력을 보여주며 대중의 마음을 사로잡았다

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P293

ChatGPT는 역사상 가장 빨리 성장한 소비자 앱이 되었으며, 불과 2개월 만에 월간 활성 이용자MAU 1억 명을 돌파했다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P293

젠슨은 AI를 가리켜 합리적인 정확도로 미래를 예측할 수 있는 ‘범용 함수 근사기계universal function approximator’라 불렀다. 이 평가는 컴퓨터 비전, 음성 인식, 추천 시스템 등의 ‘하이테크’ 분야가 아닌 문법 교정, 재무 데이터 분석 등의 ‘로우테크’ 분야에도 적용될 수 있다. 그는 결국 "체계가 있는 거의 모든 것에 AI가 적용될 것"이라고 확신했다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P296

2024 회계연도의 1분기 데이터센터 부문 매출은 전년도 같은 분기 대비 427퍼센트 증가하며 226억 달러를 기록했는데, 주로 인공지능 칩 수요가 견인한 결과였다

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P296

"AI 시장이 커질수록 더 많은 솔루션이 필요해질 것이고, 우리는 그 목표와 기대를 더 빨리 충족시킬 것입니다." 엔비디아의 CFO 콜렛 크레스는 말했다.3

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P297

LLM은 엄청난 양의 데이터를 학습한다. LLM은 방...

LLM은 엄청난 양의 데이터를 학습한다. LLM은 방대한 학습 데이터를 처리해 신경망이라는 간결한 구조로 압축하지만, 이 신경망은 단순히 단어를 표현하는 것이 아니라 임베딩이라는 기발한 형식으로 단어의 의미를 표현한다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P10

아직은 여러분의 ‘로봇 에이전트’가 내 ‘로봇 에이전트’와 대화하는 단계는 아니지만, 곧 이런 시대는 분명히 올 것이다.

-알라딘 eBook <제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가> (제리 카플란 지음, 정미진 옮김) 중에서 - P27

[마이리뷰] 엔비디아 레볼루션

[전자책] 엔비디아 레볼루션 - 젠슨 황과 거대 테크기업의 탄생
태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수 / 서삼독 / 2025년 4월

그러나 숨은 문제가 하나 있었다. "그런데 이해해주셔야 할 부분이 있어요. 우리는 데이터를 기반으로 결정을 내려야 하거든요."

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P281

엔비디아 리서치 팀은 숨은 의미를 이해하고 중요한 것을 배웠다. 자유롭게 의견을 내는 거야 괜찮지만, 중요한 결정을 내릴 때는 GPU 하드웨어 팀처럼 시간과 자원 투입을 정당화하기 위한 객관적 근거가 필요했다

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P281

뤼브케는 떠올렸다. "그건 엔비디아에 결정적인 순간이었어요. 거대한 무언가가 시작되고 있었죠. 그 데모가 나오자 GPU에서 레이 트레이싱을 수행할 수 없다는 낭설은 싹 사라졌어요."

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P283

엔비디아는 여전히 매우 빠른 주기로 새로운 칩과 보드를 출시하면서, 이제는 엔비디아 리서치나 다른 연구조직을 보강해 ‘문샷’을 동시에 추구하고 있다

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P289

클레이튼 크리스텐슨이 《혁신기업의 딜레마》에서 정체 상태, 즉 기업이 현재 수익을 창출하는 핵심 사업에만 집중하고 싶은 필연적인 욕구로 인해 수년 이상 상업적으로 실현될 가능성이 낮은, 좀 더 모험적인 혁신에 대한 투자를 소홀히 할 위험을 경고했다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P289

지속적인 혁신을 위해서는 엔비디아의 운영 방식을 더 유연하게 해야 했다. 이는 젊은 시절의 젠슨이라면 거부했을지도 모를, 어느 정도 위험을 감수하는 결정까지 해야 함을 의미했다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P290

"어느 정도 위험을 감수하고 스스로를 곤란하게 만드는 일을 두려워한다면 혁신은 불가능합니다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P290

우리가 최적화하는 유일한 목표는 이것입니다. ‘이게 엄청나게 멋진 일인가? 사람들이 이걸 좋아할까?’"

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P290

[마이리뷰] 엔비디아 레볼루션

[전자책] 엔비디아 레볼루션 - 젠슨 황과 거대 테크기업의 탄생
태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수 / 서삼독 / 2025년 4월

젠슨은 당연히 GPU를 더 많이 판매하고 싶어 했다. 하지만 그러기 위해서는 GPU 침투를 촉진할 ‘킬러 앱’을 찾아야 했다. 딥러닝이 그 킬러 앱이 될 가능성이 있었지만, 그러려면 누군가는 반려동물을 식별하는 용도를 넘어 이 기술의 확실한 활용성을 보여줘야 했다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P260

카탄자로는 말했다. "알렉스 크리제브스키와 일리야 수츠케버가 발표한 AlexNet 논문은 정말로 세계를 뒤흔들었습니다. 사람들이 종종 기억하지 못하는 사실 하나가 바로 이 논문이 기본적으로 시스템에 관한 논문이었다는 거예요. 인공지능을 어떻게 구현할지에 대한 멋지고 새로운 수학적 개념에 관한 것이 아니었거든요

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P263

그들이 한 일은 가속화 컴퓨팅을 활용해 특정 과제에 적용할 데이터집합과 모델의 규모를 극적으로 확장한 거죠. 그리고 그 결과가 대단한 성과로 이어졌습니다."18

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P263

"딥러닝이 엄청나게 커질 거예요." 젠슨은 2013년 경영진 회의에서 이렇게 말했다. "우리는 여기에 모든 것을 걸어야 합니다."

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P263

기술적 탁월함, 최대한의 노력, 무엇보다도 회사에 대한 전적인 헌신을 중요하게 여기는 기업문화를 만들어냈다. 엔비디아는 젠슨의 집요하면서도 폭넓은 사고방식을 그대로 반영한 회사가 되었다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P264

하지만 역시 진정한 과제는 AI에 최적화된 맞춤형 하드웨어 회로를 만드는 일이었다

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P265

곧 AI의 중심축은 스탠퍼드, 토론토, 칼텍과 같은 대학교에서 스타트업이나 거대 테크기업으로 옮겨갈 것이다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P268

[마이리뷰] 엔비디아 레볼루션

[전자책] 엔비디아 레볼루션 - 젠슨 황과 거대 테크기업의 탄생
태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수 / 서삼독 / 2025년 4월

커크는 그때의 일을 이렇게 말했다. "우리는 빌을 영입하기 위해 아주 오래, 천천히 움직였죠. 일단 낚싯바늘을 꿰고, 굉장히 천천히 줄을 감아올리는 거예요. 그는 엔비디아의 미래에 꼭 필요한 퍼즐 조각이었어요. 빌은 병렬 컴퓨팅의 대가거든요

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P254

앤드류 응의 연구팀은 딥러닝 신경망에 유튜브에서 추출한 1,000만 개의 정적 이미지를 무작위로 섞어 학습시키고 어떤 패턴이 신경망이 ‘기억’할 수 있을 정도로 자주 등장하는지 신경망 스스로 결정하도록 했다. 이 모델에 고양이 동영상을 끝없이 노출한 끝에 결국 모델은 인간의 개입 없이도 합성한 고양이 얼굴 이미지를 독립적으로 만들어내었다. 그러자 이후부터는 훈련 데이터집합에 없던 이미지에서도 고양이를 식별할 수 있게 됐다.5

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P257

댈리처럼 컴퓨터공학계에서 잔뼈가 굵은 사람들에게 이 연구는 아주 중요한 전환점이라고 말했다. "딥러닝이 제대로 작동하려면 세 가지가 필요합니다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P257

첫째, 핵심 알고리즘은 1980년대부터 있던 것입니다. 트랜스포머transformer 모델 같은 개선이 있기는 했지만 대부분의 알고리즘은 대체로 수십 년 전부터 존재했습니다

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P257

둘째, 데이터집합입니다. 아주 많은 데이터가 필요하죠. 라벨링된 데이터집합이라는 아주 흥미로운 개념이 2000년대 초반에 등장하기 시작했습니다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P257

댈리는 엔비디아 직원이자 캘리포니아 대학교 버클리(UC 버클리)에서 전기공학과 컴퓨터공학 박사학위를 받은 브라이언 카탄자로에게 지시해서 응 교수의 연구팀이 딥러닝 작업에 GPU를 쓸 수 있게 했다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P259

댈리와 카탄자로는 딥러닝 관련 연산작업을 GPU가 더 효율적으로 처리할 수 있는 더 작고 더 복잡도가 낮은 연산으로 나눌 수 있다고 확신했다. 그리고 몇 가지 테스트를 개발해 이 주장을 최소한 이론적으로는 확실히 증명했다.

-알라딘 eBook <엔비디아 레볼루션> (태 킴 지음, 김정민 옮김, 김상균 감수) 중에서 - P259