젠선 황: 무어의 법칙을 깨고 신제품을 출시하는 로보틱스 시대
엔비디아의 공동 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jen-Hsun Huang)이 컴퓨텍스 2024(컴퓨텍스 타이페이 2024)에서 기조연설을 통해 인공지능 시대가 새로운 글로벌 산업 혁명을 어떻게 촉진하고 있는지에 대해 공유했습니다.
JinseFinanceWen / AI 미래는 북쪽을 가리킨다 저자 Hao Boyang
60만 H100을 보유한 사람으로서, AI 세계에서 오픈소스 고지를 점령한 주커버그는 AI의 미래를 어떻게 바라볼까요?
아마 이미 답을 알고 있을지도 모릅니다. 그는 최근 가장 강력한 오픈소스 빅 모델인 라마 3.1을 출시한 후 AI 산업에 대한 다양한 견해를 집중적으로 인터뷰한 바 있습니다.
그러나 오늘 시그라프에서 본 주커버그는 진정한 주커버그일지도 모릅니다. 그는 젠선 황과의 대담에서 자신의 오픈소스에도 이기적인 면이 있다고 밝히며 욕설을 퍼붓고 폐쇄형 소스 공급업체의 오만함을 격렬하게 비난했습니다. 그는 또한 자신의 과거를 깊이 반성하며 힙하지도, 멋진 제품도 부족했던 자신의 과거를 반성했습니다.
이것은 아마도 우리가 본 메타의 미래 중 가장 포괄적인 모습일 것입니다. 한 시간 동안 진행된 이 대화에서 그들은 제품에서 산업으로, 오픈 소스에 대한 신념에서 컴퓨팅 플랫폼의 반복에 이르기까지 다양한 이야기를 나눴습니다. 기본적으로 산업으로서의 AI의 미래에 대해 이야기했습니다.
제품 측면의 AI 미래에 대해 주커버그는 AI가 소셜 미디어 플랫폼의 작동 방식을 혁신하고 있으며, 미래의 Facebook과 Instagram은 다양한 유형의 콘텐츠와 시스템을 통합하여 사용자에게 더욱 개인화되고 풍부한 경험을 제공할 수 있게 될 것입니다. 특히 추천 시스템의 혁신에 대해 언급하며, 향후 콘텐츠는 사용자의 관심사에 따라 추천될 뿐만 아니라 AI 도구를 통해 실시간으로 생성되거나 합성될 것이라고 예측했습니다.
그는 또한 스마트 바디가 차세대 AI 제품이라고 단언했습니다. 그는 "모든 기업이 이메일 주소, 웹사이트, 하나 이상의 소셜 미디어 계정을 가지고 있는 것처럼 미래에는 모든 기업이 고객과 상호 작용하는 AI 지능형 바디를 갖게 될 것"이라며 "지능형 바디의 가능성은 방대하기 때문에 지금 기본 모델의 발전이 더디더라도 앞으로 5년은 더 걸릴 것"이라고 전망했습니다. 업계가 지금까지 구축된 모든 것을 가장 효과적으로 활용하는 방법을 본질적으로 파악할 수 있는 시간입니다.
주커버그는 AI 산업과 관련해서는 개방형 생태계에 대한 강력한 지지를 표명했습니다. 저커버그는 메타 같은 기업이 폐쇄적인 생태계에 갇히지 않기 위해서라도 스스로 오픈소스를 해야 한다는 개인적인 신념을 드러냈습니다. 그리고 개방형 생태계만이 사용자 플라이휠을 사용하여 제품을 더 빠르게 반복할 수 있는 기술 표준을 형성할 수 있습니다. 그리고 이러한 오픈 소스 생태계에서는 몇몇 대형 범용 모델이 지배하는 것이 아니라 특정 작업과 도메인에 특화된 수많은 AI 모델이 등장할 것이라고 그는 전망합니다.
차세대 컴퓨팅 플랫폼에 대해 주커버그는 스마트 안경과 혼합 현실 기기의 전망에 주목했습니다. 예상치 못한 AI의 급속한 성장으로 인해 이제 Za의 메타 유니버스는 더 이상 가상현실일 필요가 없습니다. 오히려 AI + 안경이면 충분합니다. 레이밴과의 파트너십은 이러한 새로운 인식의 가시적인 표현입니다.
대화 내내 황과 자 두 사람은 서로를 놀리고 농담을 주고받으며 화기애애한 분위기를 연출했습니다. "말을 잘 못 한다"는 황젠쉰과 저커버그는 함께 앉아 서로를 놀려대며 가족 농사일을 하는 모습까지 연출했습니다. 사람이 변한다는 것을 느낄 수밖에 없었습니다.
메타의 로드맵을 알고 싶다면 이 10,000단어에 달하는 대화를 읽어볼 가치가 있습니다. A-B 대화의 기술을 살펴보려면 이 대화도 읽어볼 가치가 있습니다.
이번 인터뷰는 다음과 같습니다.
Jen-Hsun Huang: 믿어지세요? 현대 컴퓨팅의 선구자이자 원동력 중 한 명입니다. 제가 그를 시그라프에 초대했습니다. 마크, 앉으세요. 여기 오게 되어 반갑습니다. 어서 오세요 와주셔서 감사합니다. 5시간 정도 비행하셨다고 들었는데요.
주커버그: 네, 물론이죠.
Jen-Hsun Huang: 여기는 시그라프입니다, 아시죠? 이곳에 있는 사람들의 90%가 박사 학위 소지자입니다. 시그라프에서 정말 놀라운 점은 컴퓨터 그래픽, 이미지 처리, 인공 지능 및 로봇 공학에 대한 통합 쇼케이스라는 점입니다. 지난 수년간 디즈니, 픽사, 어도비, 에픽게임즈, 그리고 물론 엔비디아 같은 회사들이 이곳에서 놀라운 것들을 많이 선보이고 공개해 왔습니다. 저희는 이곳에서 많은 일을 해왔습니다. 올해는 AI와 시뮬레이션의 교차점에 관한 20개의 논문을 소개했습니다.
우리는 미분 물리학에서 더 크고 빠른 시뮬레이션을 만들기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 우리는 AI로 합성 데이터 생성을 위한 시뮬레이션 환경을 만듭니다. 이 두 분야는 정말 융합하고 있습니다. 저는 우리가 여기서 하는 일이 매우 자랑스럽습니다. 메타, 여러분은 AI 분야에서 놀라운 일을 하고 있습니다. 한 가지 흥미로운 점은 언론에서 메타가 지난 몇 년 동안 AI에 어떻게 손을 댔는지에 대해 쓴다는 점입니다. FAIR는 많은 작업을 해왔습니다. 우리 모두 파이토치를 사용하고 있습니다. 파이토치는 메타에서 시작된 것입니다.
컴퓨터 비전, 언어 모델링 작업, 실시간 번역의 선구적인 작업. 가장 먼저 묻고 싶은 질문은 현재 메타의 제너레이티브 AI의 발전 상황을 어떻게 보시나요? 그리고 운영을 개선하거나 새로운 기능을 도입하기 위해 어떻게 적용하고 계신가요?
Zuckerberg: 네, 설명할 것이 많습니다.
먼저, 이 자리에 오게 되어 반갑습니다. 메타는 8년 연속으로 시그라프에 참가해왔고, 여러분과 비교하면 아직 초보에 불과합니다. 하지만 2018년인 것 같아요... (중략)
Jen-Hsun Huang: 옷차림이 적절하시네요(주커버그의 검은 셔츠와 자신의 셔츠가 충돌하는 것을 언급하며).
추천 시스템과 창의적 역량
주커버그: (웃음) 여기가 당신의 자리입니다.
(2018년에) VR 및 혼합 현실 헤드셋의 초기 손 추적 작업을 선보였습니다. 당시 메타가 디지털 피플을 코딩하고 디코딩하는 데 있어 이룬 진전에 대해 논의했던 것 같습니다. 저희는 소비자용 헤드셋에서 이런 종류의 사실적인 디지털 신체를 구현하고 싶었고, 점점 더 그 목표에 가까워지고 있습니다. 또한 디스플레이 시스템에 대해서도 많은 작업을 해왔습니다. 혼합 현실 헤드셋을 매우 얇고 가볍게 만들 수 있도록 설계된 미래형 프로토타입을 개발 중입니다. 광학 스택과 통합 시스템인 디스플레이 시스템 측면에서는 이미 상당히 발전했습니다. 이 두 가지를 가장 먼저 선보입니다.
그래서 올해는 메타 유니버스 관련 콘텐츠뿐만 아니라 모든 AI 부분에 대해 이야기할 수 있게 되어 기쁩니다. 말씀하신 것처럼 처음 시작할 때만 해도 AI 연구 센터는 Facebook이었지만, 지금은 메타가 되었고, 리얼리티 랩을 시작하기 전부터 이 분야에 대한 연구를 계속해왔습니다. 제너레이티브 AI와 관련된 모든 콘텐츠는 흥미로운 혁명이죠. 궁극적으로 우리가 만드는 모든 제품이 흥미로운 방식으로 달라질 것이라고 생각합니다.
우리가 이미 보유하고 있는 대규모 제품군을 대략적으로 살펴보는 것부터 시작하겠습니다. 메시징과 추천 시스템, 인스타그램과 페이스북 같은 것들 말입니다. 저희는 친구와의 연결에서 시작하여 오늘날의 복잡한 시스템으로 발전해 왔습니다. 정렬 메커니즘은 항상 중요했습니다. 친구만 팔로우하더라도 사촌이 아기를 낳는 등 정말 중요한 일을 하는 경우 해당 메시지가 목록의 맨 위에 표시되기를 원할 것이기 때문입니다. 스트림 어딘가에 묻어두면 열 받게 되겠죠.
그러나 지난 몇 년 동안 사용자들의 관심은 세상에 존재하는 공개 콘텐츠의 종류에 더 많은 관심을 기울이는 방향으로 진화해 왔습니다. 추천 시스템이 매우 중요해진 이유는 친구로부터 수백, 수천 개의 잠재적인 게시물이 아닌 수백만 개의 콘텐츠가 존재하기 때문입니다. 이는 매우 흥미로운 추천 문제가 됩니다. 그리고 제너레이티브 AI를 통해 현재 인스타그램에서 볼 수 있는 대부분의 콘텐츠가 사용자의 관심사와 팔로우 여부에 따라 외부에서 추천되는 시대가 매우 빠르게 도래할 것이라고 생각합니다. 하지만 앞으로는 이러한 콘텐츠의 상당 부분도 이러한 AI 도구를 통해 만들어질 것이라고 생각합니다. 그 중 일부는 크리에이터가 이러한 도구를 사용하여 만드는 새로운 콘텐츠가 될 것입니다. 그리고 다른 일부는 즉석에서 만들어지거나 기존 콘텐츠에서 통합 및 합성된 콘텐츠가 될 것이라고 생각합니다. 이것은 핵심 비즈니스가 어떻게 진화하고 있는지를 보여주는 한 가지 예일 뿐입니다. 그리고 20년 동안 계속 진화하고 있습니다.
Jen-Hsun Huang: 전 세계에서 가장 큰 컴퓨팅 시스템 중 하나가 추천 시스템이라는 사실을 아는 사람은 거의 없습니다.
Zuckerberg: 네, 완전히 다른 길입니다. 사람들이 이야기하는 핫한 제너레이티브 AI는 아니지만, 추천 시스템도 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 것 같아요. (제너레이티브 AI는) 점점 더 많은 일반 모델을 계속 구축하는 비슷한 상황입니다.
Jen-Hsun Huang: 비정형 데이터를 기능에 포함시키는 것이죠.
Zuckerberg: 네, 그리고 그 중요한 측면 중 하나는 품질을 향상시킨다는 것입니다. 과거에는 각 콘텐츠 유형에 따라 다른 모델이 있었습니다. 최근의 예를 들면, 짧은 동영상을 랭킹하고 추천하는 모델과 긴 동영상을 랭킹하고 추천하는 모델이 있었습니다. 그런 다음 시스템이 모든 콘텐츠를 온라인에 표시할 수 있도록 하기 위해 약간의 제품 작업이 필요했습니다. 하지만 모든 도메인을 포괄하는 보다 일반적인 추천 모델을 만들 수 있다면 결과는 더 좋아질 것입니다. 그 이유 중 하나는 콘텐츠의 경제성과 유동성 때문이라고 생각합니다. 활용할 수 있는 콘텐츠 풀이 넓을수록 다른 풀에서 가져올 때와 같은 이상한 비효율성에 부딪힐 일이 줄어듭니다.
황진선: 네, 모델이 더 커지고 일반화될수록 더 좋아집니다.
Zuckerberg: 그래서 저는 페이스북이나 인스타그램 전체가 다양한 유형의 콘텐츠와 시스템을 통합하는 통합된 AI 모델처럼 서로 다른 시간대에 서로 다른 목표를 가지고 있습니다. 그 중 일부는 사용자가 오늘 보고 싶은 흥미로운 콘텐츠를 보여주는 것이기 때문입니다. 하지만 또 다른 일부는 사용자가 아는 사람이나 팔로우할 만한 계정을 추천하여 시간이 지남에 따라 소셜 네트워크를 구축하는 데 도움을 줍니다. 그리고 이러한 멀티모달 모델은 종종 더 나은 친구를 제공합니다.
Jen-Hsun Huang: 오랜 기간 동안 이러한 대규모 추천 시스템을 실행하기 위해 GPU 인프라를 구축해 왔습니다.
Zuckerberg: 사실, GPU에 관해서는 조금 더디게 진행되어 왔습니다. (웃음)
Jen-Hsun Huang: 그렇습니다. 항상 친절을 베풀려고 노력하시죠.
Zuckerberg: 네, 아주 친절하죠.
Jen-Hsun Huang: 사실, 항상 호의를 베풀어야 합니다. 당신은 내 손님입니다. 무대에 오르기 전에 무대 뒤에서 실수 등을 인정하는 것에 대해 언급했었죠? 그래서... (웃음) 굳이 그렇게 솔직하게 얘기할 필요는 없었겠죠?
주커버그: (웃음) 그건 제가 아주 잘 시도한 부분이라고 생각합니다.
황젠선: (웃음) 네, 맞아요. 하지만 일단 연기를 시작하면 모든 것을 다 바치잖아요. 맞아요.
제너레이티브 AI의 정말 멋진 점 중 하나는 요즘 WhatsApp을 사용할 때 마치 WhatsApp으로 작업하는 것 같은 느낌이 든다는 점입니다. 앉아서 타이핑을 하면 입력하는 대로 이미지가 생성되는 이매진 기능이 정말 마음에 들어요. 다시 돌아가서 텍스트를 변경하면 다른 이미지가 생성되죠. 예를 들어 해질녘에 골든 리트리버, 골든 푸들, 베르네 산개 세 마리의 개에게 둘러싸여 위스키 한 잔을 즐기는 중국인 노인의 모습을 상상해 볼 수 있죠. 이를 바탕으로 꽤 좋은 이미지를 만들어냅니다.
Zuckerberg: 네, 그 방향으로 가고 있습니다.
Jen-Hsun Huang: 이제 실제로 제 사진을 업로드하여 저기로 들어갈 수 있습니다. (저 노인이) 저예요.
모델이 지금 반복을 멈춘다고 해도우리는 앞으로 5년
스마트 바디의 제품 잠재력을 최대한 발휘하려면
Zuckerberg: 저는 요즘 딸들과 많은 시간을 보내고 있습니다. 딸들이 인어로 변하는 상상을 하며 딸들과 많은 시간을 보냈습니다. 아주 재미있어요. 한편으로는 제너레이티브 AI가 우리가 오랫동안 사용해온 모든 워크플로우와 제품을 크게 업그레이드할 것이라고 생각합니다. 하지만 다른 한편으로는 새로운 것을 많이 만들어낼 수 있습니다.
따라서 MetaAI는 다양한 작업을 도와주는 AI 비서의 개념뿐만 아니라 창의성에 초점을 맞춘 AI가 될 것입니다. 말씀하신 것처럼요. 매우 다재다능하기 때문에 그것에만 국한할 필요는 없습니다. 어떤 질문에도 답할 수 있습니다.
시간이 지나면서 라마 3급 모델에서 라마 4급 이상으로 넘어가면 챗봇처럼 프롬프트를 주면 단순히 응답하고, 다시 프롬프트를 주면 또 응답하는 방식이 훨씬 덜해질 것이라고 생각합니다. 그렇게 왔다 갔다 하는 식이죠. 저는 챗봇이 매우 빠르게 발전하여 사용자가 의도를 제시하고 실제로 여러 시간 프레임에서 이를 처리할 수 있는 수준으로 발전할 것이라고 생각합니다. 이전 대화를 바탕으로 사용자의 의도를 미리 판단할 수도 있겠죠. 하지만 결국에는 AI가 몇 주 또는 몇 달이 걸리는 계산 작업을 시작하고 세상에 어떤 일이 발생하면 사용자에게 다시 돌아와 처리 결과를 알려줄 수 있게 될 것이라고 생각합니다. 저는 그것이 매우 강력할 것이라고 생각합니다.
Jen-Hsun Huang: 그래서 저는 잘 모르겠습니다. 아시다시피 오늘날의 AI는 기본적으로 턴 기반입니다. 문장을 말하면 인공지능이 다시 문장을 말하죠. <하지만 분명히 우리가 생각할 때, 어떤 과제가 주어지거나 문제에 직면했을 때, 우리는 여러 가지 선택을 고려하거나 옵션 트리, 의사 결정 트리를 생각해 내고 의사 결정 트리를 따라 가면 어떨지, 그리고 우리가 내릴 수있는 각 결정의 다른 결과가 무엇인지 마음 속으로 시뮬레이션 할 것입니다. 그래서 계획 중입니다. AI의 미래도 비슷한 일을 할 것입니다. 크리에이터 AI에 대한 비전에 대해 말씀해주셨을 때 매우 흥미로웠고, 솔직히 훌륭한 아이디어라고 생각합니다. 그 비전을 실현할 수 있는 크리에이터 AI와 AI 스튜디오에 대해 조금 더 자세히 설명해 주세요.
주커버그: 네. 그렇습니다. 사실 이전에도 이에 대해 논의한 적이 있지만, 오늘은 좀 더 광범위하게 소개하고자 합니다. 우리의 비전은 하나의 AI 모델만 있을 수는 없을 것 같다는 것이죠? 이는 업계의 다른 회사들이 가지고 있지 않은 부분이며, 그들은 중앙 집중식 인텔리전스 시스템을 구축하고 있는 것 같습니다. 저희는 사용자가 사용할 수 있는 MetaAI 어시스턴트를 제공하지만, 저희의 비전은 저희 제품을 사용하는 모든 사람이 스스로 지능을 구축할 수 있도록 지원하는 데 더 중점을 두고 있습니다.
플랫폼의 수백만 크리에이터든 수억 개의 소규모 비즈니스든, 저희의 궁극적인 목표는 모든 콘텐츠를 통합하고 고객과의 소통, 판매, 고객 지원을 위한 모든 서비스를 구축할 수 있는 비즈니스 인텔리전스를 신속하게 구축하는 것입니다. 따라서 저희는 이러한 인텔리전스 시스템을 빠르게 구축하고 운영할 수 있도록 돕기 위해 AI Studio라고 부르는 기능을 지속적으로 출시하고 있습니다. 기본적으로 각 크리에이터가 자신의 커뮤니티와 상호 작용할 수 있는 일종의 지능형 기관 또는 비서 역할을 할 수 있는 자신만의 AI 버전을 구축할 수 있는 도구 세트입니다.
여기에는 근본적인 문제가 있습니다. 하루 중 시간이 충분하지 않다는 것이죠? 크리에이터라면 커뮤니티와 더 많은 소통을 하고 싶을 것입니다. 하지만 그렇게 하기에는 시간이 제한되어 있습니다. 마찬가지로 커뮤니티도 여러분과 소통하기를 원합니다. 하지만 어렵죠. 이를 수행할 수 있는 시간이 제한되어 있기 때문입니다. 따라서 차선책은 사람들이 여러분의 자료를 기반으로 여러분을 대변하도록 훈련시켜 여러분이 원하는 방식으로 표현할 수 있는 지능적인 몸을 만들 수 있도록 하는 것입니다.
이것은 마치 예술 작품이나 게시하는 콘텐츠처럼 매우 창의적인 노력이라고 생각합니다. 물론 크리에이터와 직접 소통하는 것은 아니지만, 소셜 플랫폼에 콘텐츠를 게시하는 크리에이터와 같은 사람들이 지성을 활용할 수 있는 흥미로운 방법이 될 것이라고 생각합니다. 마찬가지로 사람들은 다양한 목적을 위해 자신만의 인텔리전스를 만들 것이라고 생각합니다. 일부는 미세 조정하고 훈련시키고자 하는 맞춤형 유틸리티가 될 것입니다.
어떤 것은 오락용일 것입니다. 사람들이 만드는 것 중 일부는 그냥 재미로 만들기도 하고, 일부는 약간 우스꽝스럽거나 우리가 예측할 수 없는 유머러스한 내용을 담고 있을 수도 있습니다.
사용자가 MetaAI를 비서로 구축하지는 않겠지만, 사람들은 이를 보고 상호 작용하는 데 상당한 관심을 갖고 있다고 생각합니다. 그리고 우리가 보는 흥미로운 적용 시나리오 중 하나는 사람들이 이러한 인텔리전스를 지원용으로 사용하는 것입니다. 이것은 제가 조금 놀랐던 부분인데, 메타AI의 가장 인기 있는 용도 중 하나는 사람들이 기본적으로 직면하게 될 복잡한 사회적 상황을 시뮬레이션하는 데 사용하고 있다는 것입니다. "매니저에게 승진이나 승급을 받을 수 있는 방법을 물어보고 싶어요", "친구와 다투고 있어요", "여자친구와 문제가 있어요"와 같은 전문적인 상황이든, 기본적으로 완전히 편견 없는 공간에서 해당 상황을 시뮬레이션하여 어떻게 진행되고, 어떻게 대화를 이어가고, 피드백을 받을 수 있는지 확인할 수 있습니다.
많은 사람들이 MetaAI나 ChatGPT 또는 모두가 사용하고 있는 다른 도구와 같은 유형의 인텔리전스와 상호작용하는 것이 아니라 자신만의 것을 만들고 싶어 합니다.
이것이 바로 AI Studio의 큰 방향입니다. 하지만 이 모든 것은 우리의 더 큰 관점의 일부입니다. 우리는 사람들이 상호 작용할 수 있는 하나의 거대한 AI가 있어야 한다고 생각하지 않습니다. 다양한 AI가 존재한다면 세상은 더 재미있고 흥미로운 곳이 될 것이라고 생각합니다.
Jen-Hsun Huang: 아티스트가 자신만의 스타일이 있다면 자신의 스타일과 모든 포트폴리오를 가져와서 모델 중 하나를 미세 조정할 수 있고, 이제 그것이 AI 모델이 된다는 것은 꽤 멋진 일이라고 생각해요. 이 모델을 사용해보고 팁을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 제가 가진 예술 스타일과 비슷한 것을 만들어 달라고 할 수도 있고, 그림이나 스케치를 영감으로 주면 무언가를 생성해 줄 수도 있습니다. 그러면 다른 사용자들도 이러한 기능을 얻기 위해 제 AI를 찾아올 것입니다. 앞으로는 모든 레스토랑, 모든 웹사이트에 이러한 AI가 있을 것입니다.
Zuckerberg:예, 저는 미래에는 모든 기업이 이메일 주소, 웹사이트, 하나 이상의 소셜 미디어 계정을 가지고 있는 것처럼, 모든 비즈니스에 AI가 있을 것이라고 생각합니다. 처럼, 미래에는 모든 비즈니스가 고객과 상호작용하는 AI 인텔리전스를 갖추게 될 것이라고 생각합니다.
Jen-Hsun Huang: 오른쪽.
Zuckerberg: 이런 일들은 역사적으로 어려운 일이라고 생각합니다. 예를 들어 어떤 회사를 생각해보면 고객 지원 부서와 영업 부서는 완전히 별개의 조직입니다. 그리고 CEO는 그들이 그렇게 운영되기를 원하지 않습니다. 다만 서로 다른 기술이 필요할 뿐입니다. CEO가 되면 이 모든 것을 처리해야 합니다.
일반적으로 조직을 구축할 때 조직은 분리되어 있습니다. 각각 다른 일에 최적화되어 있기 때문입니다. 하지만 이상적으로는 통합된 존재여야 한다고 생각하죠? 소비자는 물건을 구매할 때 한 경로로 가고 이미 구매한 제품에 문제가 생겼을 때 다른 경로로 가고 싶지 않고, 궁금한 점을 해결하고 비즈니스와 다른 방식으로 상호 작용할 수 있는 한 곳을 원하죠. 이는 크리에이터에게도 마찬가지라고 생각합니다.
Jen-Hsun Huang: 저는 개별 소비자, 특히 불만 사항과 같은 상호작용을 통해 회사가 더 나아질 수 있다고 생각합니다.
Zuckerberg: 네, 맞습니다.
Jen-Hsun Huang: 고객과의 이러한 모든 AI 상호작용을 통해 AI는 해당 기관의 지식을 파악할 수 있으며, 이는 분석 시스템으로 이동하여 후속 AI를 향상시킬 수 있습니다.
주커버그: 네. 맞습니다. 지금 말씀하시는 버전은 훨씬 더 통합된 버전이라고 생각하며, 아직은 상당히 초기 알파 단계에 있습니다. 그러나 AI Studio를 통해 사람들은 자신만의 UGC 인텔리전스 및 기타 콘텐츠를 제작할 수 있게 되어 크리에이터가 제작할 수 있는 이 플라이휠에 뛰어들 수 있게 되었습니다. 저는 그 점이 매우 기대됩니다.
Jen-Hsun Hwang: AI Studio를 사용하여 이미지와 이미지 세트를 미세 조정할 수 있나요?
Zuckerberg: 예, 그 방향으로 나아가고 있습니다.
Jen-Hsun Huang: 알았어요. 그러면 제가 작성한 모든 내용을 불러와서 RAG(검색 증강 생성)로 사용할 수 있나요?
Zuckerberg: 네, 기본적으로 그렇습니다.
황전선: 네, 맞아요. 제가 돌아올 때마다 메모리를 다시 로드합니다. 그래서 지난번에 중단했던 부분을 기억하고 아무 일도 없었던 것처럼 대화를 계속합니다.
Zuckerberg: 네. 그렇죠. 시간이 지남에 따라 개선되는 모든 제품과 마찬가지로 훈련에 사용되는 도구도 개선됩니다. 단순히 사용자가 원하는 말만 하는 것이 아닙니다. 보통 크리에이터와 회사에는 피하고 싶은 주제가 있다고 생각합니다.
Jen-Hsun Huang: 맞습니다. 그래서 점점 더 좋아지고 있습니다.
주커버그: 네. 그렇죠. 이상적인 버전은 단순한 텍스트 그 이상이라고 생각하죠? 아바타를 코딩하고 디코딩하는 작업과 어느 정도 얽혀 있습니다. <강력>영상 채팅처럼 지능과 상호 작용할 수 있기를 바라며, 시간이 지나면 그 지점에 도달할 수 있을 거라고 생각합니다. 이런 일들이 그리 멀지 않았다고 생각하며, 이 플라이휠은 매우 빠르게 돌아가고 있습니다. 정말 흥미진진하네요. 새로 만들어야 할 것들이 많으니까요.
저는 지금 당장 기본 모델의 진전이 멈춘다고 해도, 그럴 것 같지는 않지만, 업계가 지금까지 구축된 모든 것을 최대한 활용하는 방법을 기본적으로 알아내는 데 5년 정도는 더 걸릴 것이라고 생각합니다. 하지만 실제로는 기본 모델링과 기초 연구의 진전이 가속화되고 있다고 생각합니다. 그래서 지금은 매우 거친 시기입니다.
Jen-Hsun Huang: 여러분의 비전이 바로 이 모든 것을 가능하게 한 것입니다. 정말 감사합니다. 아시다시피 우리는 CEO이고 연약한 꽃입니다. 많은 지원이 필요하죠. (웃음)
주커버그: 그렇습니다. 우리는 지금 꽤 회복력이 있습니다. 저희는 업계에서 가장 오래 근무한 두 창업자라고 생각합니다. 그렇죠?
Jen-Hsun Huang: 네, 맞습니다. 맞아요.
Zuckerberg: 그리고 머리가 희어지고 있군요. 제 머리는 그냥 길어졌어요. (웃음)
Jen-Hsun Huang: 그리고 제 머리는 점점 희어지고 있습니다. 당신 머리는 곱슬머리로 변하고 있군요. 무슨 일인가요?
Zuckerberg: 항상 곱슬머리였어요. 그래서 머리를 짧게 유지합니다.
Jen-Hsun Huang: 맞아요. 성공하는 데 이렇게 오래 걸릴 줄 알았다면 ......
주커버그: 아마 애초에 시작하지 않았을 겁니다. (웃음)
Jen-Hsun Huang: 아니요, 저도 아마 당신처럼 대학을 중퇴했을 겁니다. 일찍 시작했겠죠. (웃음)
Zuckerberg: 그게 우리 성격의 좋은 차이죠. (웃음)
Jen-Hsun Huang: 12년이나 앞서 계십니다. 꽤 대단하네요.
Zuckerberg: 꽤 잘하고 계세요.
Jen-Hsun Huang: 저는 계속할 겁니다. (웃음)
모든 사람이 AI를 사용하고 모든 비즈니스가 AI를 사용한다는 비전이 마음에 듭니다. 저는 모든 엔지니어와 모든 소프트웨어 개발자가 AI를 갖기를 바랍니다.
Zuckerberg: 네, 그렇습니다. 저희는 많은 AI를 보유하고 있습니다.
Jen-Hsun Huang: 제가 당신의 비전에 대해 높이 평가하는 것 중 하나는 모든 사람과 모든 회사가 자체 AI를 만들 수 있어야 한다고 믿는다는 것입니다.
실제로 오픈소스로 공개하셨죠. Llama 2.1을 오픈소스화했을 때 정말 대단하다고 생각했습니다.
그건 그렇고, 작년 AI 분야에서 가장 큰 이벤트는 아마도 Llama 2였다고 생각합니다.주커버그: 저는 원래 (지난해 AI 분야에서 가장 큰 이벤트는) H100이라고 생각했는데요(웃음)
황젠선: 치킨이 먼저였어요. strong> 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐는 질문이네요. 맞습니다. 둘 중 어떤 것이 먼저였나요?
Zuckerberg: H100. 사실 라마 2는 H100이 아닙니다.(웃음)
Jen-Hsun Huang: 네, A100입니다. > 네, A100입니다.(웃음)
Jen-Hsun Huang: 네, 감사합니다. 제가 이것을 가장 큰 사건이라고 말하는 이유는 라마 2.1이 출시되었을 때 모든 회사, 모든 비즈니스, 모든 산업이 활성화되었기 때문입니다. 갑자기 모든 의료 회사가 AI를 개발하고, 크든 작든 모든 회사, 스타트업이 AI를 구축하고, 모든 연구자들이 AI에 대해 뭔가를 할 수 있는 출발점이 생겼기 때문에 모든 연구자들이 다시 AI에 뛰어들 수 있었죠. 이제 3.1 버전이 출시되었으므로, 저희는 Llama 3.1을 배포하고 전 세계 기업에 도입하기 위해 총력을 기울이고 있습니다. 흥분은 말로 표현할 수 없을 정도입니다. 다양한 애플리케이션을 구동할 수 있을 것으로 생각합니다.
오픈소스 철학에 대해 말씀해 주세요. 이 철학은 어디에서 시작되었나요? 현재 AI 개발을 위한 프레임워크인 PyTorch를 오픈소스화하셨죠. 그리고 지금은 라마 3.1을 오픈소스화하여 이를 중심으로 전체 생태계를 구축했습니다. 정말 대단한 일이라고 생각합니다. 하지만 이 모든 것이 어디에서 비롯된 것일까요?
Zuckerberg: 네, 많은 역사가 있습니다. 저희는 오랜 시간 동안 많은 오픈소스 작업을 해왔습니다. <솔직히 말해서 다른 기술 회사들이 분산 컴퓨팅 인프라와 데이터 센터 등을 구축하기 시작한 것도 그 중 하나라고 생각합니다. 그래서 그런 것들을 구축했을 때는 더 이상 경쟁 우위가 없었습니다. 그래서 저희는 오픈소스를 활용하면 어떨까 생각했습니다. 그러면 주변의 생태계로부터 혜택을 받을 수 있을 것입니다. 그래서 저희는 그런 프로젝트를 많이 진행하고 있습니다.
가장 큰 사례 중 하나는 아마도 서버 설계, 네트워크 설계, 궁극적으로는 데이터센터 설계를 모두 공개하고 모든 것을 공개한 Open Compute 프로젝트가 아닐까 생각합니다. 이를 일종의 업계 표준으로 만들어 전체 공급망이 이를 중심으로 조직화되어 모두가 비용을 절감할 수 있는 이점을 얻게 되었습니다. 따라서 이러한 설계를 공개하고 개방함으로써 기본적으로 수십억 달러를 절약할 수 있었습니다.
Jen-Hsun Huang: 또한 오픈 컴퓨트 프로젝트를 통해 한 데이터센터를 위해 설계한 것이 갑자기 다른 데이터센터에서도 작동하는 NVIDIA HGX를 만들 수 있었습니다.
Zuckerberg: 맞습니다. 환상적이죠. 저희는 정말 좋은 경험을 했습니다. 그 후 React, PyTorch 등과 같은 여러 인프라 도구에 적용했습니다. 그래서 라마가 등장했을 때쯤에는 저희도 긍정적인 성향을 가지고 있었다고 해도 과언이 아닙니다.
특히 AI 모델에 대해서는 몇 가지 측면에서 바라볼 수 있습니다. 첫째, 지난 20년 동안 기업에서 무언가를 만들 때 가장 어려웠던 점 중 하나는 경쟁사의 모바일 플랫폼을 통해 앱을 배포해야 한다는 사실입니다. 한편으로 모바일 플랫폼은 업계 전체에 큰 도움이 되었으며, 이는 매우 좋은 일입니다. 반면에 경쟁사를 통해 제품을 제공해야 한다는 것은 어려운 일이죠?
저가 어렸을 때만 해도 Facebook의 첫 번째 버전은 웹에 있었고 개방적이었습니다. 그러다가 모바일로 전환되었고, 지금은 누구나 주머니에 컴퓨터를 가지고 있다는 점이 가장 큰 장점입니다. 멋진 일이죠. 하지만 단점은 우리가 할 수 있는 일이 훨씬 더 제한적이라는 것이었습니다. 그래서 컴퓨팅 시대의 매출을 보면 사람들이 모바일 기기 시대에만 초점을 맞추고 폐쇄적인 생태계가 (더 나은 결과를 가져온다고) 가정하는 거대한 원인 편향이 있다는 것을 알 수 있습니다. 왜냐하면 애플이 기본적으로 그것을 이기고 규칙을 정했기 때문입니다. 네, 기술적으로는 안드로이드 폰이 더 많지만 애플이 기본적으로 전체 시장을 장악하고 모든 이익을 가져가고 있으며, 기본적으로 안드로이드는 개발 측면에서 애플의 선두를 따르고 있습니다. 그래서 이번 세대에서는 애플이 확실히 이긴다고 생각합니다.
그러나 항상 그런 것은 아니었습니다.
지난 세대를 돌이켜보면 Apple은 일종의 폐쇄적인 모델(MacOS)로 혼란을 겪었습니다. 하지만 Microsoft는 완전히 개방적인 회사는 아니지만, Apple과 비교했을 때 Windows는 다양한 OEM과 다양한 소프트웨어 및 하드웨어에서 실행되는 훨씬 더 개방적인 생태계였습니다. 그리고 (당시에는) Windows가 선도적인 생태계였습니다. 기본적으로 개인용 컴퓨터 세대에서는 개방형 생태계가 승리했습니다.
다음 컴퓨팅 물결에서는 다시 개방형 생태계가 승리하고 지배적인 영역으로 돌아갈 수 있기를 희망하고 있습니다. 폐쇄형과 개방형 옵션은 항상 존재할 것입니다. 둘 다 존재 이유가 있다는 것을 알고 있습니다. 둘 다 장점이 있습니다. 저는 이 점에서 극단적으로 말하는 것이 아닙니다. 저희에게는 비공개 소스 제품도 있습니다. 우리가 공개하는 모든 것이 오픈소스는 아닙니다.
그러나 저는 업계 전체가 의존하는 컴퓨팅 플랫폼, 특히 소프트웨어가 개방되어 있다면 많은 가치가 있다고 생각합니다. 이것이 이 분야에 대한 제 철학을 형성했습니다. 라마와의 AI 프로젝트나 AR 및 VR 분야에서 진행하고 있는 작업은 기본적으로 다양한 하드웨어 회사와 협력하여 모든 종류의 장치를 만들 수 있도록 설계된 Android 또는 Windows와 유사한 혼합 현실용 개방형 운영 체제를 구축하고 있으며, 기본적으로 생태계를 이러한 수준의 개방성으로 되돌리는 것을 목표로 하고 있습니다. 저는 다음 세대에 대해 매우 낙관적이며 개방형 시스템이 승리할 것이라고 생각합니다.
저는 우리 스스로 (AI에) 접근할 수 있도록 하고 싶어요. 이렇게 말하면 좀 이기적이긴 하지만, 이 회사를 설립한 지 얼마 안 된 제가 앞으로 10~15년 동안의 목표 중 하나는 <강조>그동안 구축하려고 했던 많은 것들이 한계가 있었기 때문에 소셜 경험을 구축할 수 있는 기반이 될 것이기 때문에 기반 기술을 확실히 구축하고 싶다는 것입니다. 그리고 플랫폼 제공업체들이 한 가지 수준에서 말하는 것은 '아니요, 실제로는 구축할 수 없습니다'라는 말입니다. 저는 그냥 '아니, 됐어'라고 말할 겁니다. 다음 세대를 위해 우리는 그것을 완전히 아래로 구축할 것입니다.
황전선: 좋아요, 우리 라이브 스트림이 (주커버그가 Fword를 말했기 때문에)
Zuckerberg: strong>예, 죄송합니다. 죄송합니다. (웃음)
Jen-Hsun Huang: 저는 '삑'하고 놀랐어요. (웃음)
주커버그: 네. 맞아요. 처음 20분 동안은 꽤 잘 지냈는데, 폐쇄형 플랫폼에 대해 이야기하자마자 화가 났어요. (웃음)
Jen-Hsun Huang: 어떻게 구축하든 최고의 AI를 만들고 이를 전 세계에 서비스로 제공하는 데 전념하는 사람, 그게 바로 멋진 세상이라고 생각해요. 그리고 원한다면 여전히 자신만의 AI를 만들 수 있고, 그것은 모두 훌륭합니다. 하지만 AI를 사용할 수 있는 기능에 관해서는 많은 것들이 있습니다(저는 즉시 사용 가능한 것을 선호합니다). 저는 이 재킷을 직접 만들지 않으려고 합니다. 다른 사람이 이 재킷을 만들어 주는 것을 선호합니다. 무슨 말인지 아시겠죠?
주커버그: 네, 맞아요.
Jen-Hsun Huang: 가죽이 오픈소스화될 수 있다는 것은 저에게는 유용한 개념이 아닙니다. 하지만 훌륭한 서비스, 놀라운 서비스, 개방형 서비스를 만들 수 있다고 생각합니다.
Zuckerberg: 그렇습니다.
Jen-Hsun Huang: 그래서 우리는 기본적으로 모든 스펙트럼을 다뤘습니다. 405B 버전, 70B 버전, 합성 데이터를 생성하고 더 큰 모델로 작은 모델을 가르치는 데 사용할 수 있는 8B 버전이 있습니다. 더 큰 모델이 더 일반적이고 덜 취약하지만, 원하는 운영 도메인이나 운영 비용에 맞는 더 작은 모델을 구축할 수 있습니다. 원하는 운영 영역이나 운영 비용이 무엇이든 그에 맞는 더 작은 모델을 구축할 수 있습니다.
라마 가드라고 하는 경비대를 만들었는데, 라마 가드는 가드레일에 사용되는데 아주 훌륭합니다. 이제 모델을 구축하는 방식은 투명한 방식으로 구축되었습니다. 세계 최고 수준의 보안 팀과 세계 최고 수준의 윤리 팀이 있으며, 모든 사람이 올바르게 구축되었음을 알 수 있는 방식으로 구축할 수 있습니다. 저는 그 부분이 정말 마음에 듭니다.
Zuckerberg: 네, 아까 말씀드리려던 것을 마무리할게요. 우리가 (오픈소스 AI를) 구축하는 이유는 그것이 존재하기를 원하고 어떤 폐쇄적인 모델에 의해 고립되기를 원하지 않기 때문이라는 일관성이 있다고 생각합니다. 그리고 AI는 단순히 소프트웨어를 개발하는 것과는 달리 에코시스템의 지원을 받아야 합니다. 따라서 오픈소스를 공개하지 않으면 제대로 작동하지 않을 수도 있다고 해도 과언이 아닙니다.
생태계에 도움이 된다고 생각하지만, 우리가 이타적인 사람들이기 때문에 이런 일을 하는 것은 아닙니다. 강력한 생태계를 구축하고 얼마나 많은 사람들이 파이토치 생태계를 구축하는 데 참여하는지 확인함으로써 우리가 구축하는 것을 최대한 활용할 수 있다고 생각하기 때문에 하는 일입니다.
Jen-Hsun Huang: (많은) 엔지니어링 작업이 필요합니다. 비디오 처리 분야에만 수백 명의 직원이 PyTorch를 더 나은 성능, 확장성, 확장성 등을 개선하는 데 전념하고 있습니다.
주커버그: 네, 그리고 어떤 기술이 업계 표준이 되면 다른 기술도 이를 중심으로 혁신하게 되죠, 맞습니다. 따라서 모든 하드웨어와 시스템은 결국 그 기술을 잘 실행하도록 최적화되어 모두에게 이익이 되고, 우리가 구축하는 시스템과도 매우 호환됩니다. 그리고 이것은 (오픈소스가) 결국 어떻게 매우 효과적일 수 있는지를 보여주는 예라고 생각합니다.
주커버그:그래서 저는 비즈니스 전략으로서 오픈소스 전략이 좋은 선택이 될 것이라고 생각합니다. 사람들은 우리가 오픈소스를 얼마나 사랑하는지 충분히 깨닫지 못할 수도 있다고 생각합니다.
Jen-Hsun Huang: 우리는 이를 중심으로 생태계를 구축했습니다. 우리가 이걸 만들었죠.
Zuckerberg: 네, 찾았습니다. 우리 팀은 정말 대단했어요. 새로운 제품을 출시할 때마다 가장 먼저 제품을 출시하고 최적화하는 팀 중 하나가 바로 여러분입니다. 정말 감사합니다.
Jen-Hsun Huang: 뭐라고 말씀드릴까요? 저희에겐 훌륭한 엔지니어가 꽤 많습니다.
주커버그: (웃음) 그리고 여러분은 항상 이런 기회에 재빨리 뛰어들었죠.
Jen-Hsun Huang: 그래서 저는 연장자이지만 행동이 빠릅니다. 그게 CEO가 해야 할 일이죠.
한 가지 중요한 것을 알고 있습니다. 라마가 정말 중요하다고 생각합니다. 모든 사람이 AI를 구축할 수 있도록 돕기 위해 AI 파운드리라는 개념을 만들었습니다. 많은 사람이 AI를 구축하고자 하는 열망을 가지고 있습니다. AI를 데이터 플라이휠에 넣으면 회사의 조직 지식이 인코딩되어 AI에 포함되기 때문에 AI를 보유하는 것이 중요합니다. 하지만 다른 곳에서 (서비스를 구매하여) AI 플라이휠, 즉 데이터 플라이휠을 도입하는 데 드는 비용을 감당할 수 없습니다. 따라서 오픈소스를 통해 이를 해결할 수 있습니다. 그러나 그들은 그것을 AI로 변환하는 방법을 잘 모릅니다. 그래서 우리는 AI 파운드리라는 것을 만들었습니다. 우리는 도구와 전문 지식, 라마의 기술을 제공하고 이를 AI 서비스로 전환하는 데 도움을 줄 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 그리고 그 작업이 끝나면 그들이 그것을 인수하고 소유하게 되며, 그 결과물을 NIMM이라고 부르는 신경망 미니어처 엔비디아 추론 마이크로서비스를 다운로드하여 가져가서 로컬 배포를 포함하여 원하는 곳에서 실행할 수 있습니다. NIMM을 실행할 수 있는 OEM부터 Accenture와 같은 GSI에 이르기까지 다양한 파트너 에코시스템을 보유하고 있으며, 이들과 협력하여 라마 기반 NIMM 및 파이프라인을 개발하도록 교육하고 협력하고 있습니다. 그리고 이제 전 세계의 조직이 이를 실현할 수 있도록 돕고 있습니다. 정말 흥미로운 일이죠. 이 모든 것이 사실 Llama의 오픈 소스에서 촉발되었습니다.
주커버그: 네,사람들이 큰 모델을 뽑아낼 수 있도록 돕는 능력은 정말 가치 있는 새로운 기능이 될 것이라고 생각합니다. 제품 측면에서 논의했듯이, 적어도 모든 사람이 상호 작용할 수 있는 핵심 AI 인텔리전스는 없을 것이라고 생각합니다. 같은 수준에서 모든 사람이 사용할 모델이 반드시 존재할 것이라고 생각하지도 않습니다.
Jen-Hsun Huang: 우리에게는 칩 AI, 칩 설계 AI가 있고, 소프트웨어 코딩 AI가 있습니다. 소프트웨어 코딩 AI는 Omniverse용 코드를 작성할 때 USD를 사용하기 때문에 USD를 이해할 수 있습니다. 베리로그(Verilog)를 이해하고 결함 데이터베이스를 이해하며 결함을 분류하고 올바른 엔지니어에게 보내는 방법을 알고 있는 소프트웨어 AI도 있습니다.
이러한 각 AI는 Llama를 기반으로 미세 조정됩니다. 우리는 이들을 미세 조정하고 보호 장치를 설정합니다. 칩 설계를 위한 AI라면 정치, 종교 등에 관한 질문을 하고 싶지 않을 것입니다. 그래서 우리는 그것을 제한하기 위해 가드를 설정할 것입니다. 따라서 모든 회사는 기본적으로 모든 기능에 대해 해당 기능을 위해 특별히 구축된 AI를 보유하게 될 것입니다. 이를 위해서는 도움이 필요합니다.
Zuckerberg: 네, 미래의 큰 질문 중 하나는 사람들이 자신의 필요에 따라 자체 모델을 훈련시키는 것이 아니라 더 크고 복잡한 모델을 얼마나 많이 사용하게 될 것인가 하는 점이라고 생각합니다. 적어도 앞으로는 매우 다양하고 많은 수의 모델이 등장할 것이라고 확신합니다.
Jen-Hsun Huang: 저희는 그 중 가장 큰 모델을 사용하고 있습니다. 그 이유는 엔지니어의 시간이 매우 소중하기 때문입니다. 아시다시피 405B는 GPU가 아무리 커도 완벽하게 적응할 수 있는 것은 아니기 때문에 현재 Llama 3.1의 성능을 405B 버전에 맞게 최적화하고 있습니다. 그렇기 때문에 NVLink 성능이 매우 중요합니다. 저희는 이 기술을 사용하여 NVLink라는 비차단 스위치를 통해 각 GPU를 연결했습니다.
예를 들어, HGX에는 이러한 스위치가 두 개 있습니다. 유니티는 이 모든 GPU가 함께 작동하여 매우 우수한 성능으로 405B를 실행할 수 있도록 합니다. 이렇게 하는 이유는 엔지니어의 시간이 매우 소중하기 때문입니다. 저희는 가능한 최고의 모델을 사용하고자 합니다. 비용이 몇 센트 절약되더라도 그게 무슨 상관이겠습니까? 최고의 품질로 고객에게 최고의 결과물을 보여주고 싶기 때문입니다.
Zuckerberg: 네, 405B는 GPT-4 모델 비용의 절반 정도라고 생각해요. 따라서 그 수준에서는 꽤 괜찮습니다. 하지만 사람들이 디바이스에서 더 작은 모델을 사용하거나 필요로 하고 있으며, 이를 간소화할 것이라고 생각합니다. 따라서 AI가 실행하는 완전히 다른 서비스 세트와 같습니다.
Jen-Hsun Huang: 우리가 칩 설계에 사용하고 있는 AI의 비용이 시간당 10달러에 불과하다고 가정해 봅시다. 그렇다면 그 AI를 지속적으로 사용하고 많은 엔지니어와 공유한다면 각 엔지니어는 비용이 많이 들지 않는 AI를 보유할 수 있습니다. 그 AI는 실제로 그렇게 많은 비용이 들지 않습니다. 그리고 우리는 엔지니어들에게 많은 돈을 지불하고 있습니다.
따라서 시간당 몇 달러만 투자하면 아직 AI에 접근하지 못한 사람들의 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다. 지금 바로 조치를 취하고 AI에 액세스하세요. 이것이 우리가 말하고자 하는 전부입니다.
다음 트렌드의 물결에 대해 이야기해 보겠습니다. 제가 여러분들이 하는 일에서 특히 좋아하는 것 중 하나는 컴퓨터 비전, 우리가 내부적으로 많이 사용하는 모델 중 하나가 Segment Everything입니다. 아시다시피, 우리는 지금 세계 모델을 더 잘 이해할 수 있도록 비디오로 AI 모델을 훈련하고 있습니다. 로봇 공학 및 산업 디지털화를 위한 적용 시나리오는 이러한 AI 모델을 옴니버스에 연결하여 물리적 세계를 더 잘 모델링하고 표현할 수 있도록 하는 것입니다. 로봇이 이러한 옴니버스 세계에서 더 잘 작동하도록 하는 것이죠. 레이밴 메타 안경이라는 애플리케이션을 통해 가상 세계에 AI를 도입하려는 비전이 정말 흥미롭네요. 이에 대해 조금 더 자세히 알려주세요.
주커버그: 좋아요, 여기서 살펴볼 것이 많습니다. 말씀하신 Segment Everything 모델은 실제로 시그라프에서 다음 버전인 Segment Everything 2를 선보였습니다. 이제 작동하고 더 빨라졌습니다. 이제 비디오도 처리할 수 있습니다. 제 카우아이 목장의 소들인 것 같아요. 마크의 송아지, 맛있는 송아지라는 이름이죠.
Jen-Hsun Huang:
맛있는 마크의 종아리. 다음에 마크가 우리 집에 오면 같이 필리 치즈스테이크를 만들어야 해요. 소를 바로 가져와요.주커버그: 그럼 당신이 치즈를 만들고 제가 수셰프가 되죠. 소가 정말 맛있어요.
Jen-Hsun Huang: 수셰프의 코멘트입니다.
Zuckerberg: 좋아요, 들어보세요. 밤이 끝나면 "야, 너 충분히 먹었지?"라고 말하죠. 그러면 저는 "글쎄요, 하나 더 먹을 수 있을 것 같아요."라고 대답하죠. 그러면 당신은 "정말요?"라고 묻죠.
Jen-Hsun Huang: 저는 확실히 "네, 좀 더 먹을게요. 좀 더 할 거예요. 배부르세요?" 보통 손님은 "네, 괜찮아요."라고 대답하죠.
주커버그: "치즈스테이크 하나 더 주세요, 옐로우."
Jen-Hsun Huang: 그래서 그가 얼마나 강박증이 있는지 보여주기 위해 저는 뒤돌아서서 치즈스테이크를 준비하고 있었습니다. 그러고는 "마크, 토마토 좀 썰어줘"라고 말했죠. 마크에게 칼을 건넸습니다.
주커버그: 네, 전 정밀한 칼질에 능합니다.
Jen-Hsun Huang: 그런 다음 토마토를 자릅니다. 하나하나 정확한 밀리미터 단위로 자릅니다. 그런데 정말 웃긴 건 모든 토마토가 카드 한 장처럼 슬라이스되어 쌓여 있을 거라고 생각했다는 거예요. 제가 돌아섰을 때 그는 다른 접시가 필요하다고 말했어요. 그가 이렇게 한 이유는 그가 자른 토마토 조각이 서로 닿을 수 없기 때문이었습니다. 한 조각의 토마토를 다른 조각과 분리하면 다시는 서로 닿지 않아야 합니다.
주커버그: 그래, 친구, 만지기를 원했다면 미리 말했어야지. 그러려면... 난 그냥 수셰프예요, 알았어요?
황젠선: 그래서 편견 없는 AI가 필요한 거죠.
주커버그: 네. 그렇죠. (웃음)
Jen-Hsun Huang: 정말 멋지네요. 좋아요, 소의 발자국을 식별하는 거군요... 소의 발자국을 추적하고 있네요.
Zuckerberg: 이것으로 만들 수 있는 흥미로운 특수효과가 많이 있습니다. 그리고 이 기술이 널리 개방될 것이기 때문에 업계에서 더 진지하게 응용될 것입니다. 과학자들은 산호초와 자연 서식지, 지형의 진화 등을 연구하는 데 이런 것들을 사용합니다. 하지만 비디오에서 이를 수행할 수 있고, 추적하고자 하는 것을 알려주고, B-롤 영상을 가지고 상호 작용할 수 있습니다. 정말 멋진 연구입니다.
Jen-Hsun Huang: 이 기능을 사용하는 시나리오를 예로 들어보겠습니다. 카메라로 가득 찬 창고가 있다고 가정해 보겠습니다. 창고에 있는 AI가 창고에서 일어나는 모든 일을 모니터링하고 있습니다. 상자들이 무너지거나 누군가 바닥에 물을 흘리거나 사고가 발생하려고 하면 AI가 상황을 인식하고 문자 메시지를 생성하여 관련자에게 전송하고 도움을 요청합니다. 이것이 한 가지 사용 방법입니다. 사고가 발생했을 때 모든 것을 녹화하는 대신, 모든 나노초 단위의 영상을 녹화한 다음 다시 돌아가서 그 순간을 검색하는 대신, 무엇을 보고 있는지 알고 있기 때문에 중요한 것만 녹화합니다. 따라서 비디오 이해 모델, 비디오 언어 모델은 이러한 모든 흥미로운 애플리케이션에 매우 강력합니다. 그럼 다음에는 또 어떤 작업을 할 건가요, 레이?
주커버그: 네, 그리고 모든 스마트 글래스요. 저는 차세대 컴퓨팅 플랫폼이라고 하면 혼합현실(XR), 헤드셋, 스마트 글래스로 나눌 수 있다고 생각합니다. 그리고 스마트 글래스는 지금 안경을 쓰는 거의 모든 사람들이 결국 스마트 글래스로 업그레이드할 것이기 때문에 사람들이 받아들이고 착용하기가 더 쉽다고 생각합니다. 전 세계 인구가 10억 명이 넘습니다. 따라서 꽤 큰 시장이 될 것입니다.
VR/MR 헤드셋은 게임이나 다른 용도로 흥미를 느끼는 사람들도 있고 아직은 그렇지 않은 사람들도 있다고 생각합니다. 제 요점은 이 세상에는 모두 존재할 것이라는 점입니다.
스마트 글래스는 다음 버전의 상주 컴퓨팅 플랫폼인 휴대폰과 비슷할 것이라고 생각합니다. 혼합 현실 헤드셋은 더 몰입감 있는 경험을 위해 앉아서 더 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 할 때 워크스테이션이나 게임 콘솔과 비슷합니다. 안경(크기)은 아주 작은 폼 팩터에 불과합니다. 휴대폰에서 컴퓨터와 같은 수준의 연산을 할 수 없는 것처럼 연산 능력에 많은 제약이 따르기 때문입니다.
Jen-Hsun Huang: 이러한 모든 발전적인 AI 혁신이 일어나고 있는 적절한 시기에 나온 것입니다.
Zuckerberg: 네, 그래서 우리는 기본적으로 스마트 글래스를 통해 두 가지 방향에서 접근해 왔습니다. <한편으로는 이상적인 홀로그램 증강현실(AR) 안경에 필요하다고 생각하는 기술을 개발해왔고, 이를 실현하기 위해 필요한 맞춤형 실리콘 칩과 맞춤형 디스플레이 스택에 대한 모든 작업을 하고 있습니다. 그리고 안경이죠? 헤드셋이 아닙니다. VR/MR 헤드셋과는 다릅니다. 일반 안경처럼 생겼습니다. 하지만 지금 쓰고 있는 안경보다 한 단계 업그레이드된 안경입니다. 안경이 아주 얇잖아요.
그러나 우리가 만들고 있는 레이밴 안경으로도 홀로그램 AR을 현실화하는 데 필요한 모든 기술을 지금 당장 완벽하게 구현할 수는 없습니다. 점점 더 가까워지고 있으며, 앞으로 몇 년 동안 더 가까워질 것이라고 생각합니다. 아직은 상당히 비싸지만 언젠가는 제품으로 출시할 예정입니다.
우리가 고려하고 있는 또 다른 각도는 보기 좋은 스마트 글래스부터 시작하는 것입니다. 세계 최고의 안경 제조업체 중 하나인 에실러룩소티카와 제휴하여 기본적으로 레이밴, 오클리, 올리버 피플스 등 여러분이 알고 있는 유명 브랜드를 모두 다루고 있습니다. 이 중 거의 모든 브랜드가 에실로룩소티카에 속해 있습니다.
Jen-Hsun Huang: (좋아요.) NVIDIA 안경은 (그만큼) 큰 브랜드입니다. (웃음)
주커버그 그들도 아마 그런 비유를 좋아할 것 같아요. 누가 그렇지 않을까요? 현재에 그런 안경을 원하지 않을 사람이 누가 있을까요?
Zuckerberg: 하지만 우리는 이제 2세대에 접어든 Ray-Ban 라인에서 그들과 함께 작업해 왔습니다.
우리의 목표는 폼 팩터를 정말 멋지게 보이는 것으로 제한하는 것입니다. 그리고 그 프레임 안에 최대한 많은 기술을 통합하는 것인데, 기술적으로 우리가 이상적으로 원하는 완벽한 통합을 달성할 수는 없겠지만 결국에는 멋진 안경이 될 것입니다. 지금까지는 카메라 센서가 장착되어 있어 사진과 동영상을 촬영할 수 있고, 인스타그램으로 실시간 라이브 스트리밍을 할 수 있으며, WhatsApp으로 영상 통화를 하고 상대방에게 실시간으로 영상을 전송할 수 있습니다. 마이크와 스피커가 함께 제공되는데, 스피커가 정말 훌륭합니다. 외이도 개방형 디자인이라 많은 사람들이 이어버드보다 더 편안하다고 합니다. 음악을 들으면서 마치 프라이빗한 경험을 하는 것 같아서 아주 좋습니다. 전화를 받을 수 있다는 점도 사람들이 좋아합니다.
그러나 저희는 센서의 조합이 AI와 대화하는 데 꼭 필요하다는 것을 알게 되었습니다. 말하자면 이것은 예상치 못한 발견이었습니다. 5년 전 저에게 홀로그램 AR과 AI 중 어떤 것을 먼저 구현할 것인지 물었다면 아마도 홀로그램 AR이라고 답했을 것입니다. 가상 현실과 혼합 현실 기술의 발전과 새로운 디스플레이 기술 스택을 구축하는 것 같습니다. 우리는 그 방향으로 계속 발전하고 있습니다. 그 후 대규모 언어 모델(LLM)에서 획기적인 발전이 있었고, 그 결과 고품질의 AI를 갖추게 되었으며, 홀로그램 증강 현실(AR)이 등장할 때까지 매우 빠른 속도로 발전하고 있습니다.
이것은 제가 예상하지 못했던 변화입니다. 다행히도 우리는 이러한 다양한 제품을 개발해 왔기 때문에 좋은 위치에 있지만, 궁극적으로는 다양한 가격대와 다양한 수준의 기술에서 다양한 잠재적 안경 제품이 나오게 될 것이라고 생각합니다. 따라서 현재 레이밴 메타에서 볼 수 있듯이 300달러대의 디스플레이가 없는 AI 안경은 수천, 수억 명의 사람들이 사용할 수 있는 매우 인기 있는 제품이 될 것입니다. 그 시점에 여러분은 고도로 상호 작용하는 AI와 대화하게 될 것입니다.
Jen-Hsun Huang:방금 보여주신 시각적 언어 이해 기술이 탑재될 것입니다. 실시간 번역 기능. 한 언어로 저에게 말할 수 있습니다. 저는 다른 언어로 듣습니다.
주커버그:물론 디스플레이가 있으면 좋겠지만 그렇게 되면 안경의 무게가 늘어나서 더 비싸질 것입니다. 그래서 많은 사람들이 홀로그램 디스플레이를 원할 것이라고 생각하지만, 궁극적으로는 초박형 안경과 같은 것을 원하는 사람들도 많을 것입니다.
Jen-Hsun Huang: 산업용 애플리케이션과 특정 작업장에는 (가상현실) 같은 기술이 필요합니다.
Zuckerberg: 소비자용 제품도 마찬가지입니다. 모두가 잠시 원격 근무를 했던 코로나19 팬데믹 기간 동안 이런 생각을 했습니다. 마치 하루 종일 Zoom을 사용하는 것 같았죠. 지금은 이러한 도구가 있다는 것이 매우 놀랍지만, 미래에는 가상 회의가 실현되는 날이 그리 멀지 않았습니다. 그때는 제가 물리적으로 존재하지 않고 여러분에게 보이는 것은 제 홀로그램뿐이지만, 마치 우리가 실제로 그곳에 있는 것처럼 느껴집니다. 우리는 함께 일하고 협업할 수 있습니다. 특히 AI와 함께 작업할 때는 이런 점이 더욱 중요하다고 생각합니다.
Jen-Hsun Huang: 저는 항상 착용하지 않아도 되는 디바이스를 가지고 생활할 수 있습니다.
Zuckerberg: 네, 하지만 언젠가는 실제 적용 단계에 도달할 수 있을 것 같아요. 안경도 얇은 테도 있고 두꺼운 테도 있고 다양한 스타일이 있는데, 안경 형태의 홀로그램 안경은 아직 멀었다고 생각하지만 가까운 미래에 스타일리시하고 약간 두꺼운 테의 안경이 나올 날도 그리 멀지 않았다고 생각해요.
Jen-Hsun Huang: 이 (작은 스마트) 선글라스는 이제 사람의 얼굴에 점점 더 밀착되고 있습니다. 눈에 보이네요.
주커버그: 네, 아주 유용한 스타일입니다. 믿거나 말거나, 저는 안경이 시장에 출시되기 전에 그 스타일에 영향을 미치기 위해 힙스터가 되려고 노력하고 있습니다. (웃음)
주커버그: 노력하는 모습이 보이네요. 당신의 힙스터 여정은 어떻게 진행되고 있나요? (웃음)
Jen-Hsun Huang: 아직은 초기 단계입니다. 하지만 앞으로 비즈니스의 큰 부분이 사람들이 착용할 수 있는 패션 아이웨어를 만드는 것이라면 그 부분에 더 집중해야 한다고 생각합니다.
Zuckerberg: 맞습니다. 전적으로 동의합니다. 매일 똑같은 옷을 입는 저를 버려야 합니다. (웃음) 하지만 그게 바로 안경의 특별한 점입니다. 사람들이 모두 똑같이 보이고 싶어 하지 않는다는 점에서 시계나 휴대폰과는 다르다고 생각해요.
Jen-Hsun Huang: 맞아요, 그래서 제 생각에는 플랫폼이고, 다양한 형태와 스타일에 대한 수요가 많을 것이므로 앞서 논의했던 주제인 개방형 생태계로 나아갈 것이라고 생각됩니다. 모든 사람이 다른 사람들이 디자인한 것과 비슷한 종류의 안경을 원하지는 않을 것이고, 이 안경은 그렇지 않을 것이라고 생각합니다.
주커버그: 네, 맞아요.
Jen-Hsun Huang: 마크, 우리는 지금 전체 컴퓨팅 스택이 재창조되는 시대에 살고 있습니다. Andre가 소프트웨어 1.0과 소프트웨어 2.0을 소프트웨어 3.0이라고 불렀지만, 이제 우리는 기본적으로 소프트웨어 3.0에 와 있습니다. 범용 컴퓨팅에서 생성적 신경망 처리로 전환하면서 우리가 개발할 수 있는 컴퓨팅 성능과 애플리케이션은 예전에는 상상할 수 없었던 놀라운 수준입니다. 이처럼 빠른 속도로 소비자, 기업, 산업, 과학계에 영향을 미치고 기후 기술부터 생명공학, 물리 과학에 이르기까지 모든 과학 분야에 걸쳐 영향을 미칠 수 있었던 기술은 제 기억에 없습니다. 우리가 접하는 모든 분야에서 제너레이티브 AI는 이러한 근본적인 변화의 중심에 있습니다.
그리고 제가 정말 기대되는 것 중 하나는 제너레이티브 AI가 사회에 미칠 심대한 영향 외에도 앞서 누군가 저에게 '젠슨 AI'가 있는지 물었는데, 이는 바로 여러분이 말씀하신 것과 같은 종류의 창의적인 AI로, 우리가 우리 자신의 AI를 구축하고 제가 작성한 모든 것을 탑재할 수 있다는 것입니다. 자체 AI를 구축하여 제가 작성한 모든 콘텐츠를 탑재하고 제가 질문에 답하는 방식으로 미세 조정하여 시간이 지나면 질문이나 아이디어 교환을 원하는 사람들에게 정말 훌륭한 비서이자 동반자가 될 수 있기를 바랍니다. 이 버전의 Jensen AI는 사용자를 판단하지 않고, 판단받을 염려도 없으니 원할 때 언제든 상호작용할 수 있습니다. 이 모든 것이 정말 놀라운 일이라고 생각합니다. 우리가 종종 많은 글을 쓰다가 서너 개의 주제를 주고 제가 원하는 기본 주제를 제 목소리로 쓰게 하고 그것을 출발점으로 삼는다는 것이 얼마나 놀라운 일인지요. 이제 우리가 할 수 있는 일이 정말 많고 여러분과 함께 일할 수 있어서 정말 좋습니다.
회사를 설립하는 것이 쉽지 않다는 것을 알고 있고, 데스크톱에서 모바일로, VR에서 AI로, 이 모든 디바이스로 회사를 옮기는 것은 정말 정말 이례적인 일입니다. 우리도 여러 번 전환을 해봤기 때문에 얼마나 어려운 일인지 잘 알고 있습니다. 우리 둘 다 지난 몇 년 동안 많은 좌절을 겪었지만 선구자이자 혁신가가 되기 위해 필요한 것이죠. 여러분을 지켜보는 것은 정말 즐거웠고, 다시 한 번 말씀드리지만 이전에 해오던 일을 계속하는 것이 전환이라고 할 수 있을지 모르겠지만, 새로운 콘텐츠도 추가했기 때문에 더 많은 챕터가 우리를 기다리고 있습니다. 여러분도 마찬가지일 거라고 생각하며, 여러분의 여정을 지켜보는 것이 즐거웠습니다.
모든 사람이 모든 것이 디바이스로 옮겨가고 컴퓨팅이 정말 저렴해질 것이라고 생각하던 시기를 겪었지만, 여러분은 실제로 병렬 처리가 가능한 대규모 시스템이 필요하다는 것을 깨닫고 이를 고수해 왔습니다.
Zuckerberg: 네, 한동안은 점점 더 작은 장치를 만들다가 한동안 컴퓨터를 멋지게 만들다가 덜 멋지게, 심지어는 매우 멋지지 않게 만들었지만 지금은 다시 멋지게 만들었습니다.
Jen-Hsun Huang: 우리는 그래픽 칩 GPU를 만들고 이제 GPU를 배포합니다. zuck의 데이터센터에 수천 대의 H100이 있습니다. 곧 60만 대에 도달할 것 같습니다.
Zuck: 우리는 프리미엄 고객입니다. 이것이 바로 컨퍼런스에서 젠슨과의 Q&A 세션을 가질 수 있는 비결이죠. (웃음)
"몇 주 후에 시그라프에서 이벤트가 있습니다."라고 말했을 때, 저는 "네, 그날은 스케줄이 없는 것 같고 덴버에 있지 않아서 재미있을 것 같고 오후에는 아무 일정이 없네요."라고 답했죠.
Jen-Hsun Huang: (그래서) 방금 나타나셨지만 중요한 것은 여러분들이 구축하고 있는 이 시스템은 거대한 시스템이고, 조율하기 매우 어렵고, 실행하기 매우 어렵고, 대부분의 사람들보다 늦게 GPU에 뛰어들었지만 그 누구보다 큰 규모로 운영되고 있다는 점입니다. 다른 누구보다 더 큰 규모로 운영하고 있으며, 여러분이 해온 일을 보면 정말 놀랍고, 여러분이 해온 일을 축하합니다.
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