엔비디아가 한국의 산업 발전사를 조명한 영상을 공개해 화제다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의 참석차 방한한 직후, 해당 영상을 엔비디아 공식 유튜브 채널에 게재했다. 이는 황 CEO가 APEC CEO 서밋 특별 연설에서 소개한 것으로, 엔비디아와 한국의 인연을 강조하며 한국의 산업화 과정과 미래 성장 가능성을 조명한 헌정영상이다.
지난달 31일 엔비디아가 한국 정부와 국내 4개 기업에 총 26만장의 최신 그래픽처리장치(GPU) 블랙웰을 공급한다는 소식을 알린 직후, 엔비디아 유튜브 공식 계정에 ‘한국의 새로운 산업혁명’이라는 제목의 3분 16초짜리 영상을 공개했다.
한국어 내레이션에 영어 자막이 달린 이 영상은 “대한민국, 한강의 기적을 일궈낸 나라. 여러분의 결단력과 희생으로 단순한 재건을 넘어 역사상 가장 빠른 산업화를 이뤘다”는 설명으로 시작한다.
영상은 1957년 완공된 괴산댐부터 제일제당 설탕 공장, LG 창업주가 설립한 금성사, 현대차 창립 첫해 공장, 삼성이 처음 개발한 반도체 등 한국의 산업 역사를 보여주는 다양한 사진·영상 자료들로 구성됐다. 특히 한국에서 큰 성공을 거둔 게임 ‘스타크래프트’ 덕분에 엔비디아 지포스가 성장했다면서 한국과 엔비디아의 특별한 인연을 소개했다.
상은 “AI 혁명이 도래한 가운데 한국이 반도체에 이어 AI 인프라를 구축하고 있다”면서 “삼성, 현대, SK에서부터 네이버와 LG에 이르기까지 디지털 트윈, 스마트 로봇, 스마트 팩토리 등 산업 혁명에서 AI 혁명으로 한국은 새로운 미래를 만들어 가고 있다”고 한국을 치켜세웠다. 마지막으로 “(엔비디아가 한국과) 함께 할 수 있게 돼 영광으로 생각한다”면서 영상을 마무리했다.
해당 영상은 올라온 지 약 이틀 만에 40만회에 달하는 조회 수를 기록했다. 기술기업 공식 계정에 올라오는 영상치고는 높은 조회수다.
실제로 엔비디아는 이번 젠슨 황 CEO 방한 기간 ‘피지컬 AI’ 부문에서 많은 협력을 발표했다. 삼성전자, SK그룹, 현대차는 엔비디아의 기술을 도입해 첨단 AI 공장을 만들기로 했다. 삼성전자는 엔비디아와 협력해 휴머노이드 로보틱스를 개발하기로 했고 황 CEO는 삼성 파운드리가 엔비디아의 로봇용 반도체를 위탁생산하고 있다고 공개하기도 했다.
현대차는 엔비디아의 반도체와 기술을 도입해 자율주행차 개발 계획을 밝혔다. 이에외도 LG전자, 두산그룹도 엔비디아와 협력 관계를 통해 피지컬 AI 부문에서 협력하고 있다고 밝혔다
영상에서 추출한 전체 스크립트(자막) 텍스트입니다
[00:00:00] 압도적 재미 쇼 저는 개인적으로 좀 오늘 가장 기대가 되면서도 한편으로 또 두렵기도 합니다 ai 시대를 우리가 살아가고 있는데 AI에
[00:00:13] 대해서와는게 하나도 없어 나는 저도요 이거는 진짜 뭔가 세상에 뒤쳐지는듯한 느낌을 받고 있거든요 그래서 오늘 잘 배워야 그렇습니다 오늘 그래서
[00:00:23] 기초적인 부분을 탄탄하게 하고 가도록 하겠습니다 지금 함께 하시죠
[00:00:35] ai
[00:00:39] 아 많은 분들이 지금 댓글에서 하정우 수석을 불렀어야지라고 하는데 저희가 공부를 해야 가능해요 인터뷰를 할 만한 지금 아무것도 가진게 없어요
[00:00:49] 제가 예 네채워야 됩니다 자 오늘 어 저희를 꽉 채워 주실 대한민국 최고의 전문가 두 분을 모셨습니다 먼저 인하대 친소재
[00:01:02] 공학과 교수님을 모셨습니다 최린호 교수님 박수로 맞이합니다 후 예 안녕하세요 최호입니다 네 반갑습니다 네 반갑습니다 뵙겠습니다 예 뵙겠습니다 네.이 성함은
[00:01:16] 이게 본명인가요 예 저희 아버님께서 그 성당에 열심히 나가라고 그 가톨릭 이름을 갖다가 세례명을 그냥 이름을 줘주셨습니다 잘 못 지키고
[00:01:26] 있습니다 그 말씀을 아 그렇군요 약간 조금 네 안 좋게 살아가시나 보군요 우리 교수님은 매물쇼를 좀 알고 나오셨는지 일단 잠깐
[00:01:37] 좀 걱정이 됩니다 너무 점작게 보여서요 예 너무 잘 알고 있습니다 예 붉음쇼부터 제가 계속 봤는데이 말을 해야 될지를 굉장히
[00:01:46] 고민을 했습니다 그렇게 자랑스러운 일은 아닌 거 같아 가지고 아 왜요 아 정확하게 파악하고 계시네요 아 파악하고 계시네요 예 예
[00:01:56] 예 예 알겠습니다 예 예 아 정확하게 파악하고 계시네 고맙습니다 부끄럽습니다 네 부끄럽습니다 예 네 부끄러워하는 것도 정확하게 파악하고 계십니다
[00:02:08] 고맙습니다 자 그리고 HS 아카데미 대표님이라고 하는데요 hs 뭐 하는 데인지 몰라요 네 이효석 대표님 박수로 맞이합니다 네 안녕하세요 이효호석입니다
[00:02:23] 네 저는 그 이요석 아카데미라는 유튜브 채널을 운영하고 있고요 또 HS 아카데미라고 투자 교육을 하고 있는 그런 회사를 작년에 창업해
[00:02:33] 가지고 원래는 이제 애널리스트였을 때 한번 나온 적이 있었고요 매블쇼에 나오셨어요 네 한번 나온 적이 있었습니다 아 그래요 다 몰라
[00:02:40] 기억 좀 해 아 아 제가 아 제가 임팩트가 좀 없어 가지고 제님 어 그다음부터는 부르지 말라고 하셨다고 제가 예
[00:02:49] 뭔 말인지 모르다들도 듣겠다 그래서 제가 오늘은 조금 더 편하게 멋있게 한번 좀 말씀드려 보도록 하겠습니다 네네 아니 근데 제가
[00:02:56] 최근에 뭐 AI에 대해서 좀 이해도를 높이고자 이렇게 뭐 이것저것 서치하니까 우리 대표님이 많이 나오더라고요 아 제가 AI 얘기를 좀
[00:03:05] 많이 하는 편입니다 투자의 관점에서 그고 AI가 말씀하신 대로 투자 여러가지 연결이 되지만 우리의 삶에도 직접적인 연관이 있거든요 왜냐면 일자리의
[00:03:15] 문제로 직접적으로 연이 되기 때문에요 그래서 어 잘 알아야 되는 내용이라고 저는 생각하고 있습니다 단 오늘 기대가 큰데요 일단 뭐
[00:03:23] 본격적인 내용에 앞서서 지금 AI 시대가 열리고 있다 뭐 이런 얘기를 하지 않습니까 맞습니다 이게 어느 정도의 변화인지가 좀 궁금하거든요
[00:03:35] 그 체감 예를 들어서 스마트폰에 등장 PC에 등장 뭐 인터넷에 등장과 좀 비교를 해서 어느 정도인지 우리 두 분의 각각의
[00:03:47] 언어로 일단 좀 듣고 출발하고 싶어요 음 어려운 질문이니까 먼저 아 어렵네요 질문님 네 제가 그 어떻게 쉽게 설명해 드릴
[00:03:55] 수 있을까 어 생각이 좀 들었는데요 이번에 이제 GPU를 26만 장을 도입하기로 했다는게 굉장히 이슈가 많이 됐죠 예 그거를 어떻게
[00:04:04] 비유할 수 있을까요 그렇습니다 고속도로를 까는 걸 한번 생각해 볼까요 고속도로를 깔 때 그런 고민을 했을 겁니다 아 지금 뭐
[00:04:10] 전 우리나라에 있는 차 몇 대도 되지도 않는데 고속도로를 4차선을 깔 필요가 있을까 음 이런 고민을 했을 겁니다 그런데 깔게
[00:04:18] 되면 어떤 일이 생기냐면 물류가 물건이 이동하 비용이 엄청나게 낮아지게 되죠 그니까 원래는 옮기려고 생각지도 않았던 걸 옮기게 되고요 그러면서
[00:04:27] 산업이 일어나게 되는 거거든요 비슷하게 인터넷도 한번 생각해 보세요 우리가 이제 김대중 정부 시절에 초고석 인터넷만 깐다고 얘기했을 때 반대했죠
[00:04:37] 야 거의 그렇게까지 해야 되잖아 굳이 굳이 그렇게 근데 이제 잘 생각해 보시면 그때도 똑같은 얘기였어요 아니 너 문자 하루에
[00:04:44] 몇통 보내냐 음 그 뭐 보내 30원만 있으면 되는데 그거 뭐 무슨 의미가 있어라고 생각을 하지만 이게 비용이 드라마틱하게 낮아지죠
[00:04:53] 공짜가 되는 거잖아요 카톡이 나오면은 사람들이 뭐 어떤 변화가 있냐면 제가 자주 비유를 드리는 게 어 그 전에는 30원 낼
[00:05:00] 때는 크크크 이런 문제를 보낼 수가 없잖아요 왜냐면 크크크 너무 아깝잖아 크크크 보냈는데 30원 쓴다고 이건 너무 아깝잖아요 근데 지금
[00:05:08] 이게 무료가 되면 사람들이 엄청나게 많은 크크크를 보내는 거죠 음 근데 이런게 중요하다는 거예요 그럼 GPU는 어떤 의미가 있냐면 저는
[00:05:17] GPU는 계산을 많이 하게 해주는 거거든요 그리고 지능을 공짜로 만들어 주는 겁니다 지능을요 그니까 물건의 이동을 공짜로 만들어 준게 고속도로고
[00:05:28] 그 인터넷 망 때문에 연결 데이터가 의동하는데 비용이 낮아졌잖아요 그러면서 그러면서 판교가 생긴 거거든요 그러면서 네이버가 생긴 거고요 그러면서 카카오가
[00:05:37] 생긴 거예요 그럼 지금 이번에 GPU가 들어오는 거는 지능을 공짜로 만들어 주 오는 거다 그래서 지능이 없는 사람도 그걸 공짜로
[00:05:45] 쓸 수 있는 세상이 온다 엄청난 변화라고 생각을 하면 되는 거죠 그러니까 기존에 있었던 말씀하셨던 그런 변화들보다 훨씬 더 큰
[00:05:52] 편 변화가 오는 거고요 그것이 우리나라에서 인프라가 깔린다는 거는 매우 중요한 역사적으로 기억될 만한 엄청난 사건이라고 저는 생각하고 아 그러면
[00:06:01] 어찌 됐든 우리 대표님은 뭐 PC의 탄생 인터넷의 탄생 스마트폰의 탄생보다도 AI 시대가 훨씬 더 우리 삶에 더 큰 영향을
[00:06:14] 끼친다는 거죠 비교할 수가 없다 각도는 이런 각도 이런 각도 그러면 이런 각도겠 야 그러니까 야 그래서 정신 차야 된다는
[00:06:21] 거야 알았지 근데 하나도 모르잖아 우리 교수님은요 야 중요합니다 네 우선 이게 체감하지 못한다는 거는 지금이 새벽이기 때문입니다 이게 해가
[00:06:30] 떠 가지고 진정 밝아져야지 알 수 있거든요 우선 한 가지가 말씀드리고 갈게 저는 사실 반도체 전문가입니다 네 ai라를 반도체를 만든다
[00:06:39] 보니까 아마 초대해 주셨는데 제가 옆에서 말하는이 부분 입장에서 AI에 대해서 말씀을 드리도록 하겠습니다 자 AI를 갖다가 왜 할까요 ai를
[00:06:49] 우리가 인간 인류가 왜 도입을 할까 예 예 음 음 시간이 없으 제가 빨리 말씀드릴게요 답답하시죠 인간이 하기 싫은 일
[00:07:00] 어려운 일 그러고 힘든 일을 시키기 위해서 AI를 만드는 겁니다 음 그래서 지금까지 그런 것들을 시도를 해 왔는데 못 했어요
[00:07:08] 내가 내가 하는게 낫지였어요 음 음근데 lm채pt가 나오면서 어 이게 어느 정도 되네라는 상황이 된 거예요 기본적으로 내가 뭐 지금
[00:07:19] 저도 많이 쓰거든요 혹시 대학에서 시험 문제 낼 때 제가 사실은 채찍 비트를 시킵니다 시험 문제 내라고 이런 것들이 가능해진
[00:07:26] 겁니다 텍스트로서 그것이 이제 그러면서 그런 언어로 된 부분들 랭귀지로 된 부분들을 갖다가 해결하면서 여기까지 오면서 아 이것이 돈이 될
[00:07:36] 수도 있겠다 그래서 실제로 사람들이 돈을 내고 있죠 네 지금 성장 그러면 기업이 넘버원의 기업이 버린 거죠 네 네.근데 이게
[00:07:46] 산업과 연결피라 기서이 산업이 어떻게 변해갈지 그거는 모르는 상황이에요 이게 얼마나 커질지를 아 얼마나 커질지도 가음하기 어려울 정도로 엄청난 변화다
[00:08:01] 아 자 여러분 그러니까 AI 반드시 우리가 따라가야 됩니다 이거는 야 스마트폰의 등장은 비교가 안 된다는 거야 스마트폰 등장해갖고 우리
[00:08:10] 삶이 다 바뀌었잖아 진짜 어마어마했잖아 그건 비교도 안 되나 근데 그렇게까지 와닿지 않 그렇게까지 와닿지 않으면 한대 맞으면 와닿습니다 자
[00:08:19] 그러면 이제부터 어 두 분의 어 준비된 프로그램으로 저희는 따라가도록 하겠습니다 자 저희를 이끌어 주십시오 누가 이끌어 주시겠습니까 아 그
[00:08:32] 제가 좀 말씀을 좀 드려 볼게요 얼마 전에 이제 젠슨왕이 어 삼성동에 있는 깜부 치킨에 와서 어마어마한 쇼를 하고 갔죠
[00:08:39] 네 사실 이거는 저는 쇼라고 생각하거든요 굳이 이렇게까지 할 필요가 있었나 근데 많은 사람들이 알아야 되는 거예요 gpu가 얼마나 중요한
[00:08:48] 건지 투자자들이나 아니면 전문가들은 알고 있지만 최용님은 알고 계시니나요 gpu가 왜 중요한 거고 왜 그렇게 26만 장 26만 장 준다는데
[00:08:58] 주는게 아니에요 우리가 10조원 이상 돈 주고 사는 거예요 그러니까 그 우리가 돈 내고 사는 건데 우리가 돈내는 사람의 갑이
[00:09:05] 아니고 팔아준다고 와 고맙습니다 이걸 저한테 팔아 주시다니 이런 경우가 있냐는 거죠 아주 헷갈리는 거 GPU라는 것이 그만큼 중요하다는 겁니다
[00:09:14] gpu라는 것이 결국에는 고속도로 깔고 인터넷만 깔기 위한 가장 기본적인 건데 그게 없어서 어떤 나라도 써먹지 못하고 있는 상황이라고 보시면
[00:09:25] 돼요 근데 지금 어제도 이제 그 어 트럼프 대통령이 이거 미국 말고 딴 나라는 주지 마라고 얘기할 정도거든요 그러니까 이것만
[00:09:34] 있으면 AI를 만들 수 있고 AI를 만들 수 있느냐 없느냐로 어마어마한 격차가 벌어질 거기 때문에 GPU를 확보하느냐 못 하느냐가 너무너무
[00:09:44] 중요했다라는 거예요 그런데 어 참고로 M비디아의 젠슨항이 오고 나서 그 토요일 날 M비디아 공식 홈페이지에 영상이 하나 뜨는데요 한 5분짜리
[00:09:54] 영상이거든요 근데 저는 그거 보고 깜짝 놀랬어요 어 엔비디아에서 왜 대한민국 홍보 영상을 만들었지 아예 그 대한민한 나라라는 M비디아에서 홍보해
[00:10:06] 주는 거예요 그리고 엔비디아가 26만 장의 GPU를 팔고 나서 엔비디아는 대한민국을 성공시켜야 됩니다 왜냐하면 대한민국이 최초로 GPU를 제대로 써먹을 수
[00:10:19] 있는 나라는 걸 증명해야 되거든요 아 그게 잘된다는 거 잘 돌아간다라는 걸 증명해야 되거든요 아 그니까 너네 GPU 쓰니까 대한민국처럼
[00:10:27] 될 수 있는 거 봤지 음가 마나 중요한지 요거를 보여주고 싶어 한다 그런데 이제 그동안에는 GPU를 써먹을 수 있는 나라가
[00:10:35] 거의 없었던 거예요 근데 미국과 중국에서만 마치 이제 드래곤볼에 보면은 어 베지터랑 이제 손호공이 하늘 위해서 싸우잖아요 그럼 밑에서는 이제
[00:10:44] 안 보이잖아요 그러니까 미국하고 중국이 GPU로 뭘 하고 있는지 안 모르는 거예요 도대체 GPU가 있으면 뭐가 되는 건데 어지금도만 장씩
[00:10:54] 현대차든 여기서 야 이로 뭐할까 이러고 있는 거예요 지금 뭘 해야 될지도 아직 이제 모르는 상황인 거죠 그래서 이거는 이제
[00:11:01] 신주 단지처럼 보물 단체 가져오면 데이터 센터 만들고 그 관련된 산업이 엄청나게 커질 겁니다 아 발생되는 거 엄청데 제가 지금
[00:11:09] 딱 걸리는게 뭐냐면 GPU에 대한 개념이 없으니까 일단 거기서 막혀 버려요 gpu의 개념을 일단 우리에게 정립을 시키고 설명 들어가 줘야죠
[00:11:22] 속 내가 이거 알면 내가 설명 진짜 잘할 거 같은데 개념을 일단 GPU는 이번 처음에 개발된 건데 그래픽 프로세스 유닛이거든요
[00:11:31] 그러니까 그래픽 그 우리가 게임 같은 거 화면 컴퓨터 화면에 각 화소에 어떤 색깔을 띄울지를 갖다 결정하는 거예요 이거는 복잡한
[00:11:39] 계산이 아니에요 각 화소가 너무 많잖아요 수백만 개인데 여기에 무슨 색깔을 띄야 될지를 다음 색깔 뭐 다음 색깔 뭐를 계산하는
[00:11:46] 거예요 많은 계산하는들 얘기를 하면은 초등학생 뭐몇만 명 몇 천명 이걸 계산해가지고 올리고 있는 거예요 아 더하기 빼기 자체는 아주
[00:11:58] 간단해 그런데 이거를 엄청나게 많이 계산을 해야 돼 간단한 계산이지만 그런 것들이 어마어마하게 많다는 거예요 그렇죠 그렇죠 그렇게 CPU와 다르게
[00:12:09] 우리는 그 화면만을 위해서 만들어졌어가 GPU예요 근데 그걸 갖다가 젠스이 보다 보니까 아 잠깐만요.이 원고는 되게 쉽게 써 있더라고요 말을
[00:12:18] 어렵게 하시네 요렇게 비유가 돼 있더라고 예 cpu 알지 cp죠 어 CPU는 아주 어려운 문제를 풀 줄 아는 대학 교수
[00:12:30] 한 명이야 대학 교수 한 명이야 어려운 CP 어 대학 교수 한 명 어 됐지 네 아주 어려운 문제를 풀은
[00:12:36] 대학교 근데 GPU는 GPU 아주 풀기 쉬운 산수야 뭐 예를 들어 1+ 1 근데 그런 것들을 어마어마하게 많이 풀어야 돼
[00:12:47] 그래서 1 + 1을 계산할 수 있는 초등학생 만 명 초등학생 만 명 고게 GPU 어 요렇게 돼 있던데 맞습니다
[00:12:56] 그렇게 하면 뭐 알아듣기 쉬운 비유죠 예 이거 잘해 나눴던데 옛날에 그 게임하려고 용사에 그 그래픽 카드가지 맞습니다 예 그게
[00:13:05] 그니까 병렬 연산이라 그러는데 똑같이 쉬운 것들을 되게 많이 하는 거죠 근데 이게 이게 인공지능을 할 때 그런 계산을들을 많이
[00:13:14] 해야 돼요 그런 계산들 그런 곱셈인데 사실은 더셈은 아니고 곱셈인데 요걸 행렬 곱셈을 굉장히 많이 해야 됩니다 그러다 보니까 젠슨
[00:13:21] 상황이 보기에 아 이걸 인공지능했으면 되겠다라고 그래 가지고 인공지능을 회사한테 준 거죠 어든지 좀 더론 더복해야겠지 이걸 더 크게 만들어죠
[00:13:31] 그래서 개발했고 그걸로 LM을 만들어낸 거예요 그거 그 NBI의 그 GPU 카드를 이용해 가지고 그랬더니 시장이 엄청나게 커지면서 MB 주가가
[00:13:41] M비디아의 지표가 너무 많이 팔려가고 엄청나게 올라간 거죠 음 그 인공진을 갖다 말하기 위해서 네 그래서 이번에 와서 엔비디아에서 젠스왕이
[00:13:51] 우리나라에 와서 한 것은 그양만이 산타크로스가 아니에요 26만장 갖고 와가지고 너희들한테 선물 줄게가 아니고 피지컬 AI를 해다오라고 가져온 거예요 자
[00:14:01] 피지컬 AI 또 새로운 단어 나왔죠 피지컬 AI 이거는 뭐 그 뭐 그 AI가 뇌라고 한다면은 몸뚱아리를 찾고 있는 거죠
[00:14:10] 정신이 이제 만들어졌어요 대충 요거 몸뚱아리 어디 만들까 만들어야 되잖아요 만들 수 있는 나라가 이제 많이 없는 거죠 아 뇌를
[00:14:19] 활용할 수 있는 몸뚱아리가 피지컬 AI예요 아 예를 들어서 뭐 로봇이 될 수도 있고 자율주행 자동차가 될 수 있고 뭐
[00:14:26] 예를 들면 그런 거겠군요 쉽게 생각하시면은 아까도 제가 말씀드렸지만 우리가 하기 싫고 힘든 거를 시키려고 AI를 만드는데 lm이라는 것은 랭귀지를
[00:14:35] 가지고 한 거예요 근데 이런 것들이 아니고 하기 싫은 일 많잖아요 그 뭐 운전도 하기 싫고 공장에서 일하는 것도 하기
[00:14:42] 싫고 뭐 수건 계시는 것도 하기 싫고 뭐 이런 하기 싫은 거를 할 수 있게끔 해 주는 거예요 할 수
[00:14:49] 있게끔 근데 그렇게 하려면은 언어는 언어를 갖다 나눠 가지고 텍스트로 나눠 가지고 계속 훈련을 시키면 됩니다 음 근데이 피지컬 AI는
[00:15:00] 이거는 언어가 아니잖아요 그니까 내가 얘가 수건인지 다른 빨렌지를 구별을 해내야 되고인지를 해야 되고 그다음에 내가 수건만을 골라야 되고 고를
[00:15:08] 때이 손이 어떻게 나가 가지고 어떻게 접어야 되는지를 알아야 되고 이런 것들은 텍스트를 갖다가 훈련시키는 거랑 다른 거죠 아 근데
[00:15:16] 만약 이게 잘된다면은 내가 그냥 가서 수건 개 그러면은 로버트든지 뭐든지 수건 개는 기계든지가 그냥 아무 나와의 교리 없이 자율적으로
[00:15:26] 해낼 수가 있는 거예요 그러니까 아까 얘기한 자율주행 그리고 자율주행 AI 공장 공장들 공장이 정된 거 그리고 수원글계는 휴먼노이드 이런
[00:15:36] 것들이 다 가능해지게 되는 거죠 아 그래서 그 몸통을 잘 만들어서 한국에 온 건가요 젠슨이 그렇죠 그래서 셋을 만나 세
[00:15:44] 명이 만났잖아요 젠슨 그다음에 정희선대자동차 현대자동차장 그분이 갖고 있는 거는 자동차 회사하고 보스턴 다이나믹스라는 로보트 회사입니다 음 자율주행 예 몸통
[00:15:56] 그리고 그걸 하려면은 사실은 좀 어렵습니다 그게 하여튼 그렇게 그 로봇을 갖다 로봇이 아니죠 피지컬 AI를 하기 위해서 필요한 것들은
[00:16:05] 우선 아까 얘기한 말을 가지고 만든 랭귀지를 가지고 만든 LLM 파운데이션 모델과는 다른 이런 어떤 행동이라든지 인지라든지 행동에서 나오는 모델이
[00:16:15] 필요해요 음 그걸 갖다 훈련을 시켜야 되는 거예요 말을 훈련을 시키든지 그럼 그 모델이 있고 그걸 훈련시키기 위해서는 우리가 후건을
[00:16:23] 잔뜩 싸놓고 뭐 팬티랑 섞어 놓은 다음에 골라가지고 해라라고 실제 생활에서 실제 환경에서 하는 건 너무너무 힘들고 너무너무 오랜 시간이
[00:16:31] 걸려요 수없이 많은 학생이 필요하죠 네 그러니까 실제가 아닌 시뮬레이션을 통해 가지고 디지털 트윈을 만들어서 그 안에서 굉장히 빠르게 굉장히
[00:16:41] 학습을 할 수 있도록 만든 시스템이 또 필요합니다 아 그렇게 되고 그렇게 해서 개발이 된 그 모델을 갖다가 실제 로봇에다가는
[00:16:50] 칩의 형태로 집어넣어 줘야 되잖아요 그 칩의 형태로 집어넣는 거 그 세 가지를 아주 열심히 하는 회사가 바로 엔비디아입니다 엔비디아
[00:16:57] 음디아는 뭐가 되고 싶냐면은 우리가 그 PC 시대에 윈텔이라고 불렀거든요 윈도우와 인텔의 결합 그래서 마이크로소프트하고 인텔이라는 회사가 엄청나게 주식이 높았잖아요
[00:17:10] 그렇 것처럼 운영 체제 피지컬 A의 운영 체제와 피지컬 A의 반도체 이걸 하고 싶어 하는 회사예요 이걸로서 AI가 거품이 아니고
[00:17:19] 엄청나게 돈을 버는 것이다라는 걸 증명하고 싶어 하는 회사 아 그래서 그 증명을 위해서 한국을 선택한 것이고요 네 여기서 좀
[00:17:25] 중요한 포인트는 이런 거예요 작년 말까지만 해도 삼성전자 주가 진짜 안 좋았잖아요 그래서 다들 힘들어 하셨잖아요 근데 삼성전자 주가가 왜
[00:17:32] 이렇게 요새는 올라가냐 옛날에는 못했던게 오래 잘하게 된 거냐 그게 아니고요 어 옛날에도 그러니까 지금도 역시 마찬가지고요 중국이 몸뚱아리 만드는
[00:17:42] 제조업에서는 압도적인 경쟁을 가지고 있습니다 아 중국이 제도체국이요 아 중국이요 네 압도적 제조 강국이죠 도적 압도적 제조업 강국 네 그래서
[00:17:52] 우리나라에 있는 기업들 상대도 안 될 정도로 제조 단가가 너무 낮아요 그래서 어 만약에 중국이 어 여전히 전 세계를 어
[00:18:02] 돌아다닐 수 있는 상황이었다 그러면은 젠순왕이 여기 안 왔을 거예요 근데 중국이랑 우리나라를 디커플링하고 그러니까 중국이랑 끝 끊어내려고 하는 그런
[00:18:11] 시도들이 있기 때문에 제슨항도 GPU를 중국에다 팔고 싶은데 트럼프가 못 주게 하는 거예요 중국애들이 GPU 가져가면은 큰일 난다 더빨끝다 이런
[00:18:24] 위기 의식 때문에 이분하고 있거든요 그니까 젠슨 입장에서는 한국이 마지막 선택지였던 거죠 음한한국 마지막다 근데 제가 이제 최근에 보면은 미국의
[00:18:36] 상황이 상당히 좀 심각해요 이게 예를 들어서 팔란티어의 CTO라는 분이 있는데요 그분이 얼마 전에 했던 얘기가 굉장히 충격적이거든요 뭐라고 얘기를
[00:18:46] 했냐면은 미국이 지금 수년 동안 수십년 동안 쌓았던 무기들 있잖아요.이 무기가 미국이랑 중국이 전쟁이 나면 2 3주 안에 다 떨어진다
[00:18:57] 음 음 근데 그걸 만들려면 2 3주가 더 걸린다 음 그 얘기는 무슨 얘기죠 전쟁 나면 무게 계속 줄어들어서 미국이
[00:19:04] 진단 얘기예요 근데 여기에 조건이 하나 있습니다 단 중국이 히토르를 준다면이에요 근데 안 주면 무기 못 만들어요 그럼진다는 얘기예요 그러니까
[00:19:14] 미국에선 지금 아주 다급하게 공급망을 분리하려고 해요 그러니까 중국이뭐 몸뚱아리 잘 만드는 거 알겠지만 몸뚱아리 잘 만드는 누군가가 또 있어야
[00:19:23] 되는 거야 그 좋은 파트너가 우리나라 선택한 거라고 보시는게 맞다는 거죠 아 알아들었어요 gpu 개념 좀 일단 알겠습니다 젠슨왕이 왜
[00:19:35] 한국을 선택했는지 이야기를 좀 해 그런 면에서는 뭐 대만이나 일본은 못 갔겠네요 그렇죠 그렇죠 우리는 이제 제조 강국이죠 제조 강국이고요
[00:19:44] 소프트웨어도 잘하니까 그렇죠 그리고 똑똑한 똑똑한 국민들이 있죠 소비자들이 제일 깐깐하고 꼭 똑똑한 국민들이 있죠 네 네 젠스왕이 방문해서 계속
[00:19:54] 그 얘기를 했어요 한국은 디지털 A 아 피지컬 AI를 선도할 완벽한 국가다 예 왜 그러냐면은 우리는 제조가 없기만이 AI를 하기
[00:20:03] 위해서는 데이터가 필요합니다 데이터를 계속 학습시켜야 돼요 그 데이터를 갖고 있는 나라가 몇 나라가 없습니다 우리나라 중국 정도인데 중국는 할
[00:20:11] 수 없는 것이고 그니까 우리나라가 있고 그다음에 하드웨어가 필요하거든요 그리고 소프트웨어가 필요하고 그럴 만한 인력과 그다음에 투자를 할 만한 회사들이
[00:20:19] 존재한다라는 것 때문에 선택을 한 거죠 ai의 그 핵심은 뭐 채치피트라든지 그런 것들은 수없이 많은 데이터를 학습시키는 거 요게 핵심이니까
[00:20:30] GPU가 필요한 거고 맞습니다 그 모델 정도 좀 그림 잡힌다 그래서 AI를 만드는 걸 AI 팩토리라 그래요 인텔리전스 인텔리전스를 만든다
[00:20:38] 그래서 AI 팩토리라 그러는데 그 AI 팩토리를 위해서는 엄청나게 많은 지유가 필요합니다 아 AI 팩토리라고 해요 그럼 AI 팩토리는 그냥
[00:20:47] 뇌 보면 돼요 뇌 그 모델을 만들어내는 곳이라고 생각하면 되죠 모델을 우수한 계산을 통해가지 토큰이라고 부르는데 계산을 통해서 그 모델을
[00:20:58] 만들어내는 곳이에요 그 모델을 만들어야지 그걸 어디도 여기도 쓰고 저기도 쓰고 할 수 있으니까 네 그거 하는 회사가 어디예요 우리나라에서는
[00:21:05] 모델을 만드는 회사 AI 팩토리 ai 팩토리 이제 해야죠 아 이제 할 거예요 얼마 그리고 이거 잘 생각해 보시면 2000년
[00:21:13] 그 인터넷 혁명이 일어났을 때 그 전까지 네이버한 회사가 이렇게 크지 않았어요 판교에 있는 대부분의 회사들이 2000년에 태어난 거예요 그게
[00:21:22] 왜 태어났냐면 그 ADS에 깔아서 그런 거예요 ads 깔아서
[00:21:30] 네버카들이 있는는 그니까 이게 지금이 뉴스를 보면 지금 제일 가슴이 떨리는 애들은 진짜 천재들이 가슴이 떨릴 겁니다 천재들이 대박이다 이거
[00:21:42] 우리 지금 할 일이 진짜 많아졌다 할 일이 너무 많은 거예요 ai가 성공하기 위해서 제일 필요한게 뭐냐 그러면은 천재들이에요 천들이
[00:21:49] 얼마나 천재들이냐면 얼마 전에 메타의 CEO 저커버그가 한 사람의 천재를 채용하기 위해서 연봉을 얼마 줬는지 아세요 1300억을 줬습니다 한 명
[00:21:59] 연봉을 그 정도로 인재에 대한 갈증이 심해요 아니 그 제가 그것도 참 개념이 안 잡히는데 천재가 필요하다고 했잖아요 그럼 가령
[00:22:08] 그 천재는 왜 필요한 거예요 어떻게 활용이 되는 거예요 그게 안서 이거는 이렇게 설명드리면 될 거 같아요 그러니까 어 기계하고
[00:22:18] 말이 잘 통하는 애들이라고 설명을 드릴게요 기계어를 잘하는 어 그러니까 GPU를 잘 쓰는 애들이 있어요 gpu를 잘 쓰기 위해서는 또
[00:22:26] 코딩을 해야 되거든요 근데 코딩을 잘하는 애들은 진짜 천재 중에 천재 중에 천재인 거예요 그러니까 1,300억을 줘도 아깝지 않을 정도로
[00:22:33] 너무너무 천재인 거죠 그러니까 그런 천재들이 아니 그니까 예를 들면 어떤 발상이야 그 발상이 천재의 발상이라고 하면 거기서음 그러니까이 AI를
[00:22:43] 만드는게 이제 딥뉴럴 네트워크 그러니까 사람의 뇌가 작동하는 걸 모방해 가지고 만든 거예요 그래 가지고 시냅스나 뭐 뉴론이라고 돼 있는데
[00:22:51] 사람 머리는 그것들이 어떻게 작동하는지를 정확히 알지는 못합니다 근데 비슷한 모양을 만들어 놓고 그렇게 해 봤더니 정말로 비슷한 결과가 나오기
[00:23:00] 시작한 거예요 그렇지만 그 결과가 완벽하진 않아요 근데 틀리죠 근데이 틀린게 왜 틀렸는지를 수학적으로 풀고 다시 한번 뒤로 돌리면은 더
[00:23:08] 가까워지고 맞아질지를 찾아낼 수 있는 그런 사람들이죠 이제 수학에서도 굉장히 강하고 그 구조를 갖다가 정확히는 모르지만 그것들을 갖다 찾아낼 수
[00:23:17] 있는 그런게 천재죠 네 그 천재가 있으면 뭔 결과가 나오는 거예요 그니까 만들어낸 결과물예 모델이 점점 정확해지는 거죠 실제로 우리가
[00:23:29] 마 물어보는 거에 대한 대답을 더 정확하게 해주고 그리고 아까 피지컬 AI라고 했을 때는 뭘 시키면은 그걸 정확하게 수행을 할
[00:23:37] 수가 있고이 모델이 점점점 우리가 우리와 비슷한 거죠 우리가 갖고 누고 있는 것과 비슷하게 되는 거죠 그러니까 이게 뭐 다
[00:23:45] 잘 이해가 안 되시면 이해하시려고 하지 마시고 사실 천재인 거예요 그냥 우리가 뭘 하려고 하는지 그들은 지금도 어마어마한 계산을 하고
[00:23:52] 싶어 해요 근데 혹시 최용님 지금 계산하고 싶은 거 있으세요 저는 계산하고 내가 오늘 몇 번 애드립을 쳤나 요런거나 계산하지
[00:24:01] 그니까 이것만 계산하면 이것만 어만 그니까 수조번만 계산하면 이게 나올 텐데라는게 그들은 있는 거예요 수조번을 계산해야 되는데 그런게 있어요 없잖아요
[00:24:13] 그 이해할 수가 없다니까요 수조번 수천 조번을 계산하면 아 답이 나오는 문제가 있는 거야 그들은 그들이 풀고 싶은 문제 어
[00:24:22] 그러면은 SK 하이닉스 지금 난리잖아요 요거는 왜 난리해요 ai 때문에 뭐 난리라고 하더라고 소 그런 소문이 있어 sk 하이니스가 AI
[00:24:35] 때문에 난리라는 그런 풍문이 돌아요 근데 AI랑 SK 하이네스는 무슨 관계예요 엔비디아가 아까 우리가한테 갖다 준 26만 장 예 cpu라고도
[00:24:47] AI 가속기라고도 부르는데 AI를 하기 위해서 공장에 넣어야 되는 기계예요 그 생각하면 돼요 그걸 뭘로 구성되 있냐면은 엔비디아가 설계를 하고
[00:24:55] TSMC가 만드는 GPU 칩이라는게 있어요 그게 있고 고옆에 HB 그 하 SK 하스 만드는 HBM 이렇게 생각하시면 돼요 hbm HBM예
[00:25:04] 굉장히 큰 창고라고 생각하면 돼요 왜냐면 계산할게 너무 많아요 너무 많은데 이걸 갖다 창고에 작은 창고에 담아둘 수 없잖아요 엄청나게
[00:25:14] 큰 창고에 담아 가지고 빨리빨리 줘야 돼 계산하게 음 그거를 하스가 만듭니다 다른 회사는 잘못 만들어요 아 그러면은 HBM은 저장
[00:25:22] 장소 반도체 반도체예요 맞습니다 맞습니다 아 반도체예요 반도체입니다 아 요걸 SK 하이닉스가 만들어요 예을 갖다가 여러 층을 쌓 가지고 디램이란
[00:25:30] 메모리를 여러 층을 쌓아 가지고 만드는 엄청나게 큰 창고라고 생각하시면 돼요 저장으로예 왜냐면 워낙에 많은 계산을 해야 되기 때문에 그걸
[00:25:41] 이제 저장고가 필요한데 그 저장을 하는 게 HBM 아 그거를 SK 하이닉스가 만들어요 예 SK 와 이거 알았으면 이거 나
[00:25:49] 주식 샀겠다 아 아쉽네 hbm은 그러면은 우리나라에서는 삼성은 못 만들어요 어 메모리를 만드는 삼사가 있죠 비램을 만드는 우리나라의 삼성과 SK
[00:26:01] 하이닉스 그리고 미국의 마이크론이 있는데 그 HBM의 스펙을 정확하게 여태까지 만치면서 만들었던 회사는 SK 하이닉스밖에 없었어요 근데 최근에 삼성이 발표한게
[00:26:10] 우리도 고객사에 납품을 하고 있다라고 그랬거든요 그 고객사는 아마 M비D일 거라고 추청을 하고 있고 그래서 지금은 아마 HBM이 들어가고 있지
[00:26:18] 않을까 삼성껏도 이렇게 추정을 하고 있습니다 그러면은 젠슨왕은 SK를 안 만나고 왜 이재용을 만났어요?이 이 보니까 어 그 최태현 회장이
[00:26:30] 경주에 계속 있었어야 돼 가지고 CEO 그 CEO 포럼을 하기 때문에 의장이셔 가지고 그래서 못 가니까 미안하다고 얘기를 했다고 하던데
[00:26:37] 네 그건 알고 있는데 그것도 그렇고 삼성과는 엔비디아라는 굉장히 협업을 하고 싶어합니다 엔비디아는 왜냐면은 아까 말씀드렸대로 그걸 설계를 한 다음에
[00:26:47] 만드는 거는 TSMC라는 파운더리 그 파운더리에서는 로직 칩을 만들고 그 디램 가고 같이 붙여서 만드는 그런 공장이라고 생각하시면 돼요 아
[00:26:57] 그게 TSMC TSMC만 하고 있습니다 지금은 TSMC만해요 예 tsmc만 하고 있어요 근데 그거랑 똑같은 걸 할 수 있는게 삼성이에요 그
[00:27:06] 회사가 근데 삼성이 그걸 잘 못고 있었어 여태까지 그러니까 NBD가 생각할 때는 얘도 독점 tsmc 독점 hbm도 SK 하향이스 독점
[00:27:17] 음 그러니까 요걸 갖다가 삼성이 좀 세컨 밴드로서 좀 해 주면은 참 얘네들 부려 먹기가 좋을 텐데라는 생각을 당연히 할
[00:27:24] 수밖에 없죠 아 좀 나눠서 아 분산을 좀 해야 아 엔비디아 입장에서 뭐 유리할 수 있겠군요 더 많이 만들 수
[00:27:31] 있고 그다음에 단가도 좀 컨트롤할 수 있고 이렇게 되죠 아 아 음 알겠습니다 그 아 퓨리오사에 대한 질문도 좀 올라오는데
[00:27:42] 퓨리오사이 우리나라 회사죠 네 퓨리오사 네 설명 설명을 아 그이이 그 모델을 갖다가 만든 다음에 그 모델을 쓰는 것을 출론이라
[00:27:51] 그래요 그러니까 모델을 만들었어 근데 내가 뭘어면 그걸 답을 해줘야 되잖아요 그럼 그걸 그 질문을 집어넣으면은 답이 나오게끔요 모델을 가지고
[00:27:59] 있어야 되는데 그렇게 하는 것들은 그 학습을 시킨 거보다 훨씬 덜 전기를 먹고 그다음에 효율적으로 쓰면 더 좋습니다 그러니까 모델을
[00:28:09] 만드는 거가 있고 러닝하는 학습하는게 있고 추론하는게 있다고 생각하면 돼요 모델을 만드는 건 학습 그 모델을 사용하는 건 추론요 추론
[00:28:16] 쪽에 칩을 갖다가 만드는 회사죠 그 좀 더 전기를 덜 먹고 효율적으로 이거는 작습을 엄청 시켜야 되는게 아니니까 물어봐서 대답하면
[00:28:24] 주면 되니까 그 칩을 만드는 회사죠 퓨리온사는 뭐 하는 회사인지 아직까지 잘 모르겠네요 네 아 저 하나만 여쭤 볼게요 아까
[00:28:32] 전에 천재 얘기하셨으니까이 GPU가 부족해서 우리나라 인재가 밖으로 나간다 이런 얘기 들어본 적이 있는데 그럼 이제 안 나가게 들어올 수
[00:28:41] 있겠죠 네 이제 천재들이 하고 싶은 거는 돈을 많이 받고 싶은 것도 있지만 내가 천재라는 걸 인정받고 싶은 것도 있거든요
[00:28:50] 왜냐면 나는 풀고 싶은 문제가 있다라는 거 자체가 천재인 거예요 뭐 수조번 계산하면은 답이 나온다는 거 아는 거 자체가 천재인
[00:28:57] 거잖아요 근데 그 천재라는 거를 계산을 하면 될 것 같다는 거 알았는데 계산할 수 있는 방법이 없는 거죠 gpu가 없어서
[00:29:04] 그럼 GPU가 있으면 남아서 뭔가를 해 볼 수 있겠죠 그러니까 예를 들어서 우리나라 대학에 GPU가 들어간다 그러면 대학교의 경쟁력도 올라가는
[00:29:12] 거예요 정부의 GPU가 들어간다 그럼 정부의 경쟁력도 올라가는 거예요 그 왜냐면 더 좋은 아이들이 좋은 천재들이 남아 있고 싶어하는 유인을
[00:29:21] 준다는 거죠 물론 연봉이 높아야지 있겠죠 근데 우리나라는 뭐 여전히 뭐 의대를 더 많이 가고 공대는 안 간다 이런 얘기들이
[00:29:27] 있지만 그래도 GPU가 들어온다라는 건 상당히 큰 변화 그리고 엄청나게 큰 기회를 제공해 주는 거다 지금부터 정말 가슴이 떨리는 이야기들이
[00:29:37] 나올 거다 이렇게 생각을 하는 거죠 음 아 좀 어렵긴 한데 어느 정도는 제가 좀 이해가 되고 있습니다 천재라는 개념도
[00:29:49] 이제 아 요런 사람을 천재라고 하는구나 하는 것도 이제는 이해를 하고 있습니다 예를 들어서 예를 드는 거예요 좀 엉성합니다만 제가
[00:29:58] 지금 처음 생각하는 거니까 예를 들어서 암 사람이 암에 걸리기 직전에 얼굴 데이터가 예를 들어면 한 1억 개가 세상에 있다고
[00:30:09] 쳐 이거를 이제 막 계산을 한번 해 보면 어 요러면은 암 걸린다 예를 들면 그런 이제 시그널을 찾고 싶은 천재가
[00:30:18] 있을 수 있는 거 요런 요런 거를 이제 디자인할 줄 아는게 천재라는 거잖아요 그죠 풀고 싶은 문제가 수도 없이 많은
[00:30:24] 거죠 네 그 해야 되는 문제들이 많잖아요 예를 들어서 기후 문제도 그렇고요 행융화 에너지를 만든다든지 뭐 그런 문제들 있잖아요 그런
[00:30:34] 문제를 풀고 싶은 거죠 그래서 앞으로는 AI가 연구를 더 잘할 수 있다 이런 이야기도 나오고 있으니깐요 기대할 수 있는 것이
[00:30:41] 굉장히 많지 않을까 생각합니다 네 알겠습니다 끝으로 뭐 하실 말씀 있으면 아무거나 좀 해 주세요 지금 시나리오를 안 흘러가네요 제가
[00:30:49] 보니까 아 시나리오 아니요 오늘 좋았어요 아 제 시나리오 제가 항상 이렇게 했는데 시나리오 따로 있었어요 예예 이렇게 갈 것
[00:30:55] 같다고 생각했는데 그런 대로 안가 가지고 그렇습니까 어디에서 습 우선은 저는 아무것도 한게 없습니다 저희가 생각보다 수준이 나아서 꼬인 거죠
[00:31:04] 아니 표정들이 말을 하면은 아 알아들어야 되는데 그 단어가 나올 때마다 표정이 너무 안 좋아셔 가지고이 정도는 아시겠지 하고 코는
[00:31:13] 그 시뮬레이션을 덜했네 그러니까요 이게 피지컬 A를 해야 되는 이유가 GPU가 9전이어 가지고 아 그거는 시뮬레이션을 다 더했어야 됩니다 아까
[00:31:22] 무슨 트윈이라고요 아 디지털 트윈 디지털 트윈을 안 하고 오셨어 아 실제로 실험을 많이 해 봤어야 잘못했어 아 디지털 트위을
[00:31:29] 못 했습니다 그걸 많이 해 갖고 왔어야게 되는데 말이죠 저희가 해야 할 얘기 중에 이제 파력 생산 뭐 이런 얘기도
[00:31:36] 있는데 그런 것까지 가기 너무 어려울 것 같아요 오늘은 아니 데이터 센터 얘기 막 계속 나오고 예 맞습니다 그거 뭐
[00:31:42] 에너지원을 어떻게 끌어오느냐이 얘기 계속 하는데 그건 뭐예요 아까 말씀대로 그 AI 팩토리 그러니까 모델을 만들기 위해서 GP로 엄청 돌려야
[00:31:50] 되는데 그 주기로 한 GP 환장이어 냉장고 20대라고 생각 아 40대라고 생각하시면 돼요 그 26만 장을 준다는 얘기는 냉장고 1천만
[00:31:58] 대를 주는 거예요 그걸 돌릴 수 있는 전력이 있어야 되는 거죠 아 전게 아니고 많 예 시켜야 돼요 너무 뜨거우면
[00:32:06] 또 반도체가 잘 안 돌거든요 시키는데 또 한 그 절반 정도 써야 되기 때문에 26만 장을 돌리려면은 원자력 발전소 한
[00:32:12] 개 정도가 필요합니다 실제로 아 한 개가 필요해요 그 아 그 전기를 일단 많이 먹군요 데이스터 센터라는게 이제 거기서 계속
[00:32:21] 뭔가 학습을 하고 있는 건데 계속 계속 계산해야 되니까 계속 계산을 해 아 그 전기를 너무 많이 먹는데 그래서 그걸
[00:32:28] 어디다 둘 거냐죠 어떻게 전기를 생산해서 공급해 줄 거냐 특히 우리나라 같은 경우에는 전력 생산은 남쪽에서 이루어지고 전력 소비는 북쪽에서
[00:32:37] 이루어지기 때문에 전력 맞는 만든 걸 가지고 오려면은 다 송수진 송수전 탑을 세워 가지고 가져와야 됩니다 송전탑을 세워 가지고 그니까
[00:32:45] 그래서 그 어떻게 유치하고 얻다 놀 것인지 이런 것도 굉장히 고민이죠 아 그런게 굉장히 이슈군요 그럼 26만 점이 한국에 들어오더라도
[00:32:53] 이제 그런 부분에 대한 이제 고민을 좀 해야겠군요 아 그래서 이제 전력을 어떻게 하게 되는 거구나 뭔지 결국은 또 이제
[00:33:03] 우리 그 얘기 자체는 우리나라한테는 어마어마한 기회가 온다는 거죠 전력망을 깔아야 되는 거예요 근데 그 전까지는 굳이 뭐 뭐 있는데
[00:33:12] 뭐 하러 까냐 이렇게 됐었잖아요 그걸 까는데 또 돈이 들어가고 필요한 일들이 많은 거죠 기면 미국에서 상업용 부동산이 공실이 나서
[00:33:23] 난리가 다 이런 얘기 나왔었잖아요 뭐 미국이 망한다 이런 얘기가 나왔던 적 있었거든요 예 표장님 모르 처음 들어보는 얘기신 거
[00:33:30] 같은데 근데 그런 일이 있었습니다 근데 요즘에는 그런 얘기가 쏙 들어갔어요 왜냐하면 지금 데이터는 어 데이터 센터의 건설 투자액이 상업용
[00:33:38] 부동산 투자액을 넘어섰어요 그만큼 미국에선 데이터 센터 짓는다고 열풍이에요 그러니까 그 데이터 센터 짓는다는 이야기가 지금 어느 정도냐면은 정말 옛날에
[00:33:48] 그 서부 개척할 때 금로 다니는 것처럼 난리도 아니에요 정말로 정말 어마어마한 규모의 데이터 센터를 짓고 있는 거예요 아 그럼
[00:33:55] 우리나라가 이제 뭐 결국 그 약속대로 온다면 이제 30만 장 오는 건데 미국은 그 몇 얼마 있어요 한 회사가 MS
[00:34:03] 같은 회사 한 회사가 100만 장가 정도 갖고 있어요 100만 장이요 걔네들 뭐 계산하고 있는지 알려진게 있어요 바로 그 LM
[00:34:10] 모델하고 피지컬 AI 모델 같은 모델을 만드는 거예요 더 좋게 만들어야죠 더 아직까지도 시키는 걸 잘 못 하니까 더 잘하게
[00:34:18] 만들기 위해서는 모델을 더 잘 만들어야죠 아 그 뭔가 우리가 모르는 모델이 계속해서 지금 만들어지는 과정이겠군요 그니까 모르는 모델이 아니고
[00:34:25] 더 잘 작동하 서버시지 않았는 알고 있습니다 pt가 말을 더 잘하게 만드는 거죠.이 왜 이렇게 말을 못 알아듣지 말을 알아듣게
[00:34:33] 만들려면 뭘 해야 될까요 이런 계산인 거죠 요걸 좀 더 계산하면은 말을 알아들을 거 같은데 어 대답을이 잘할 것 같은데
[00:34:40] 그걸 지금 계속 지금 하고 있다는 거군요 궁극적인 목표는 뭐냐 agi 그래서 아 그 어 보편적인 그니까 사람처럼 활동하는 그런
[00:34:49] AI 그걸 만드는게 목표예요 그래서 스타게이트 프로젝트라 그래 가지고 오픈 AI에 샘 알트마이라는 사람이 얼마 전지 갔다 한 700조 정도를
[00:34:59] 자기가 모아서 쓰겠다 그래서 10GB 정도의 데이터 센터를 만들어 가지고 AI를 만들 수 있게끔 하겠다라는 거예요 10기가면은 어느 정도냐면은 아까
[00:35:07] 얘기했지만 원제약 발전수 한 10열개 정도를 지어야 됩니다 어 그 정도 전기를 지어야 되기 때문에 전기가 공급돼야 되는데 그게 언제까지
[00:35:14] 이루어지냐 2030년까지 하겠다는 거예요 음 그니까 이걸 하려면은 발전소를 빨리빨리 저 줘야 돼요 그런데 원자력 발전소는 힘들죠 장한 만 5년이에요
[00:35:24] 그기 때문에 어떻게든 전력을 공급해야되기 때문에 그래서 LNG 가지고 하고 그다음에 수소 연료 발전하고 그다음에 태양광하고 놓고 이런 식으로 해서
[00:35:35] 공 전력을 최대한 빠르게 만들어 낼 수밖에 없습니다 그 오픈 AI 그 샘 올만인가 그 아저씨는 뭐 하는 사람이에요 그러니까
[00:35:42] 바 그 모델을 만든 사람입니다 아 그 사람이 모델을 만드는 사람이야 아 그 사람 대박이겠네 앞으로 그니까 재밌는 얘기를 하나
[00:35:48] 해 드는데 괜찮아 그 사람이 대박이겠어 그디아가 사실은 제가 약간 좀 재밌는 모델이에요 그 사업 모델이에요 왜냐면 그래픽카드를 만들었죠 이게
[00:35:58] 소비자 소비제를 만든 사람들이 아니잖아요 근데 게임이란 산업이 엄청나게 폭발하면서 그래픽 카드가 엄청나게면서 회사가 커졌어요 그다음에 이걸 보다 보니까 이걸
[00:36:07] 인공지능 쓸 수 있을 것 같아 세월트만 살짝 줬어 그리고 뭐 MS 저기도 주고 구글도 주고 줬어 얘네들이 인공지능을 만들었네
[00:36:14] 그다음에 엄청나게 팔게 됐잖아요 그러니까 이다음에 뭘 어떻게 하겠어요 피지컬 AI다 피지컬 AI를 만들면은 나는 더부자가 된다 삼성 오고 현대
[00:36:26] 오고 자 연구 좀 해 봐라 피카를 하기 해 봐라 그러면 더 올라 아 젠슨왕이 그럼 우리나라에 와서 그렇게 했던
[00:36:34] 것은 더 많은 수요를 창출해 내기 위한 거군요 그게 답이라고 생각하고 있어요 아네 재밌어요 아주 재밌겠네 네 그니까 피지컬 AI가
[00:36:48] 대단해 것이고 그것을 갖다 하도록 주고 가는 거예요 해라 좀 해라 아 물론 여기만 주진 않죠 미국도 주고 테슬라도 주고
[00:36:56] 어디도 주고 여러 주겠죠 그게 M비대 모델이에요 아 됐다 이제 됐어 아유 일단 한 달은 편하게 지낼 수 있겠네.요 정도
[00:37:06] 알면은 네 고맙습니다 혹시 우리 대표님은 못 하신 말씀 있나요 어 아니요 뭐 뭐 말씀 많이 드린 거 같고요 어
[00:37:15] 아까 제가 서두에 말씀드린 것처럼 고속도로 놓는 거 그리고 인터넷만 까는 것과 같은 정도의 효과가 있다 그리고 이것은 이제 끝이
[00:37:23] 아니고 이제 시작이다 우리나라는이 AI 인프라 3대 강국으로 갈 수 있는 시작이 된 거예요 그리고 이것은 굉장히 역사적인 사건으로 기록될
[00:37:33] 겁니다 단 우리나라가이 기회를 잘 살린다면 이런게 있는 거죠 그래서 뭐 여러 가지 정부에서도 할 일이 많고 기업에서도 할 일이
[00:37:41] 많고 그리고 또 인재들이 할 일이 많을 텐데 그 일을 잘 할 수 있는 그런 판이 열렸으면 좋겠고요 그래서 어
[00:37:48] 더 많은 네이버가 생기고 카카오가 생기고 그러면서 한 10년 후에쯤에는 와 그날 그 얘기했던 기업들이 이렇게 나와서 이렇게 주가도 많이
[00:37:56] 오르고 좋은 일이 생겼네 대한민국이 그때부터 진짜 많이 좋아졌네라는 이야기가 들렸으면 좋겠습니다 맞아 아 뭐 한 5 뭐 한 10년
[00:38:07] 뭐 그 정도면은 지금이 굴치의 회사들을 완전히 그 넘어서는 뭔가의 회사가 있겠군요 근데 그것도 신생 회사일 가능성이 높겠네요 그렇죠 그러네
[00:38:18] 알겠습니다 자 아 저 생각했던 거보다는 오늘 방송 잘 빠졌어.이 정도면 잘 빠진 거야 어 더 이상 안 돼.이 네
[00:38:28] 자 두 분과는 여기서 인사를 나누겠습니다 함께 두 분 대단히 고맙습니다 니다
유튜브 분석 전문가
사용자설정 Gem
알겠습니다. 요청하신 8가지 추가 작업을 모두 실행합니다. 7번(번역)은 영어로, 나머지(1, 2, 3, 4, 5, 6, 8)는 모두 한글로 생성해 드립니다.
1. HTML 파일로 변환
다음은 분석 리포트 전체를 시각화한 HTML 파일입니다. 이 코드를 .html 파일로 저장하여 브라우저에서 열면 깔끔하게 정리된 보고서를 확인하실 수 있습니다.
HTML
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<title>AI 최소 지식! (젠슨 황이 한국을 선택한 이유?) - YouTube 영상 분석 리포트</title>
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<h1 class="text-4xl font-bold mb-4">YouTube 영상 분석 리포트</h1>
<p class="text-xl opacity-90">AI 최소 지식! (젠슨 황이 한국을 선택한 이유?) 완전 분석</p>
</div>
</div>
</div>
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영상 기본 정보
</h2>
</div>
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<div class="flex items-start">
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<div>
<div class="font-semibold text-gray-700">영상 제목</div>
<div class="text-lg text-gray-900">AI 최소 지식! (젠슨 황이 한국을 선택한 이유?) [코너별 다시보기]</div>
</div>
</div>
<div class="flex items-center">
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<div>
<span class="font-semibold text-gray-700">채널명:</span>
<span class="ml-2 text-gray-900">[팟빵] 매불쇼</span>
</div>
</div>
</div>
<div class="space-y-4">
<div class="flex items-center">
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<div>
<span class="font-semibold text-gray-700">영상 길이:</span>
<span class="ml-2 text-gray-900">38분 45초</span>
</div>
</div>
<div class="flex items-center">
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<div>
<span class="font-semibold text-gray-700">게시일:</span>
<span class="ml-2 text-gray-900">2025-11-04</span>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="mb-12">
<div class="section-header">
<h2 class="text-2xl font-bold text-gray-800 flex items-center">
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한 줄 핵심 요약
</h2>
</div>
<div class="bg-gradient-to-r from-yellow-50 to-orange-50 rounded-xl card-shadow p-8 border-l-4 border-yellow-400">
<p class="text-lg text-gray-800 leading-relaxed">
엔비디아 젠슨 황 CEO가 대규모 GPU 공급 파트너로 한국을 선택한 이유와 이것이 AI 시대에 한국에 가져올 거대한 기회에 대해 전문가들이 알기 쉽게 설명하는 영상입니다.
</p>
</div>
</section>
<section class="mb-12">
<div class="section-header">
<h2 class="text-2xl font-bold text-gray-800 flex items-center">
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상세 분석 및 요약
</h2>
</div>
<div class="space-y-6">
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-8">
<div class="flex items-start mb-4">
<i class="fas fa-star text-blue-500 mt-1 mr-3"></i>
<h3 class="text-xl font-semibold text-gray-800">서론: AI 시대의 도래와 GPU의 중요성</h3>
</div>
<p class="text-gray-700 leading-relaxed mb-4">
영상은 AI 시대가 스마트폰이나 인터넷의 등장보다 훨씬 더 큰 변화를 가져올 것이라는 전망으로 시작합니다. 이 변화의 핵심에는 '지능을 공짜로 만드는' GPU가 있으며, 이는 과거 고속도로나 초고속 인터넷망이 물류와 데이터 비용을 극적으로 낮춰 새로운 산업(예: 네이버, 카카오)을 탄생시킨 것과 비견됩니다.
</p>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-8">
<div class="flex items-start mb-4">
<i class="fas fa-users text-green-500 mt-1 mr-3"></i>
<h3 class="text-xl font-semibold text-gray-800">본론 1: 젠슨 황은 왜 한국을 선택했는가?</h3>
</div>
<p class="text-gray-700 leading-relaxed mb-4">
엔비디아의 젠슨 황이 한국에 26만 장이라는 막대한 양의 GPU를 공급하기로 한 것은 단순한 판매가 아닌, 한국을 '피지컬 AI'의 핵심 파트너로 선택한 전략적 행보입니다. '피지컬 AI'란 AI라는 뇌를 탑재할 로봇, 자율주행차, AI 공장 등 '몸뚱아리'를 의미합니다. 미국이 중국의 제조업을 견제(디커플링)하면서, 중국을 대체할 제조 강국이 필요해졌습니다. 한국은 로봇(현대차, 보스턴 다이나믹스)과 반도체(삼성, SK하이닉스) 등 압도적인 제조 역량과 함께, AI 학습에 필수적인 데이터, 소프트웨어 인력, 투자 여력을 모두 갖춘 완벽한 파트너입니다.
</p>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-8">
<div class="flex items-start mb-4">
<i class="fas fa-rocket text-purple-500 mt-1 mr-3"></i>
<h3 class="text-xl font-semibold text-gray-800">본론 2 & 결론: AI 산업의 핵심과 한국의 기회</h3>
</div>
<p class="text-gray-700 leading-relaxed">
AI의 핵심 부품인 GPU는 '초등학생 만 명'에, SK하이닉스가 주목받는 이유인 HBM은 '거대한 창고'에 비유됩니다. AI 시대에는 '수조 번의 계산'이 필요한 문제를 정의하는 '천재' 엔지니어의 가치가 폭등합니다. 막대한 GPU 인프라(AI 팩토리)는 원자력 발전소 1기 분량의 막대한 전력 소모라는 과제를 안겨주지만, 결론적으로 2000년대 초고속 인터넷망이 네이버와 카카오를 탄생시켰듯, 한국에 새로운 10년을 이끌 신생 기업들에게 엄청난 기회의 장을 열어줄 역사적인 사건입니다.
</p>
</div>
</div>
</section>
<section class="mb-12">
<div class="section-header">
<h2 class="text-2xl font-bold text-gray-800 flex items-center">
<i class="fas fa-tags text-orange-600 mr-3"></i>
주요 키워드 및 태그
</h2>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-8">
<div class="flex flex-wrap justify-center">
<span class="tag">#AI</span>
<span class="tag">#GPU</span>
<span class="tag">#젠슨황</span>
<span class="tag">#엔비디아</span>
<span class="tag">#피지컬AI</span>
<span class="tag">#HBM</span>
<span class="tag">#SK하이닉스</span>
<span class="tag">#삼성전자</span>
</div>
</div>
</section>
<section class="mb-12">
<div class="section-header">
<h2 class="text-2xl font-bold text-gray-800 flex items-center">
<i class="fas fa-clock text-indigo-600 mr-3"></i>
타임라인별 하이라이트 ✨
</h2>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-8">
<div class="space-y-6">
<div class="timeline-item">
<div class="flex items-start justify-between">
<div class="flex-1">
<div class="font-semibold text-blue-600 mb-1">[00:00:00] 도입부</div>
<p class="text-gray-700">AI 시대가 스마트폰, 인터넷의 등장보다 더 큰 변화임을 선언</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="timeline-item">
<div class="flex items-start justify-between">
<div class="flex-1">
<div class="font-semibold text-blue-600 mb-1 flex items-center">
[00:04:04] 💡 핵심 비유 (고속도로/인터넷) <i class="fas fa-lightbulb highlight-icon ml-2"></i>
</div>
<p class="text-gray-700">GPU 인프라가 '지능'을 공짜로 만들어, 고속도로/인터넷망이 그랬듯 새로운 산업을 창출할 것이라 비유</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="timeline-item">
<div class="flex items-start justify-between">
<div class="flex-1">
<div class="font-semibold text-blue-600 mb-1 flex items-center">
[00:11:09] 💡 핵심 개념 1 (GPU vs CPU) <i class="fas fa-lightbulb highlight-icon ml-2"></i>
</div>
<p class="text-gray-700">GPU는 '초등학생 만 명'(쉬운 계산 병렬 처리), CPU는 '대학 교수 한 명'(어려운 계산 순차 처리)으로 비유</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="timeline-item">
<div class="flex items-start justify-between">
<div class="flex-1">
<div class="font-semibold text-blue-600 mb-1 flex items-center">
[00:13:51] 💡 핵심 개념 2 (피지컬 AI) <i class="fas fa-lightbulb highlight-icon ml-2"></i>
</div>
<p class="text-gray-700">AI라는 '뇌'를 탑재할 '몸뚱아리'(로봇, 자율주행차, 공장)의 필요성</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="timeline-item">
<div class="flex items-start justify-between">
<div class="flex-1">
<div class="font-semibold text-blue-600 mb-1 flex items-center">
[00:17:25] 🌎 한국이 선택된 이유 <i class="fas fa-map-marker-alt highlight-icon ml-2"></i>
</div>
<p class="text-gray-700">미국의 중국 디커플링 정책 속에서, 한국은 제조(로봇/반도체), 데이터, 인력, 자본을 모두 갖춘 유일한 대안</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="timeline-item">
<div class="flex items-start justify-between">
<div class="flex-1">
<div class="font-semibold text-blue-600 mb-1 flex items-center">
[00:37:15] 🔚 결론 및 마무리 <i class="fas fa-flag highlight-icon ml-2"></i>
</div>
<p class="text-gray-700">GPU 인프라는 한국에 2000년대 인터넷망 구축과 같은 역사적 기회이며, 새로운 네이버/카카오가 탄생할 토대가 됨</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="mb-12">
<div class="section-header">
<h2 class="text-2xl font-bold text-gray-800 flex items-center">
<i class="fas fa-palette text-pink-600 mr-3"></i>
영상 분위기 및 스타일 분석
</h2>
</div>
<div class="grid md:grid-cols-2 gap-6">
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-6">
<div class="flex items-center mb-4">
<i class="fas fa-volume-up text-blue-500 mr-3"></i>
<h3 class="text-lg font-semibold text-gray-800">톤앤매너</h3>
</div>
<p class="text-gray-700"><b>정보 전달형 + 친근한 대화형.</b> 전문가들이 AI라는 어려운 주제를 비유를 섞어 가며 설명하지만, 진행자들이 청취자 입장에서 계속 막히는 부분을 질문하며 풀어가는 '매불쇼' 특유의 대중적이고 유쾌한 분위기가 혼재되어 있습니다.</p>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-6">
<div class="flex items-center mb-4">
<i class="fas fa-play-circle text-red-500 mr-3"></i>
<h3 class="text-lg font-semibold text-gray-800">전달 방식</h3>
</div>
<p class="text-gray-700"><b>전문가 대담/토크쇼 형식.</b> 2명의 전문가(최린호 교수, 이효석 대표)가 진행자들의 질문에 답하며 AI와 반도체 지식을 설명하는 방식입니다.</p>
</div>
</div>
</section>
<section class="mb-12">
<div class="section-header">
<h2 class="text-2xl font-bold text-gray-800 flex items-center">
<i class="fas fa-bullseye text-red-600 mr-3"></i>
이 영상을 시청하면 좋을 대상
</h2>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-8">
<div class="grid md:grid-cols-3 gap-6">
<div class="text-center p-4 bg-blue-50 rounded-lg">
<i class="fas fa-user text-blue-600 text-3xl mb-3"></i>
<h3 class="font-semibold text-gray-800 mb-2">AI 입문자</h3>
<p class="text-sm text-gray-600">AI와 엔비디아가 왜 중요한지 전혀 감을 잡지 못하는 분</p>
</div>
<div class="text-center p-4 bg-green-50 rounded-lg">
<i class="fas fa-chart-line text-green-600 text-3xl mb-3"></i>
<h3 class="font-semibold text-gray-800 mb-2">주식 투자자</h3>
<p class="text-sm text-gray-600">젠슨 황 방한이 한국 경제(삼성, 하이닉스)에 어떤 의미인지 궁금한 분</p>
</div>
<div class="text-center p-4 bg-purple-50 rounded-lg">
<i class="fas fa-graduation-cap text-purple-600 text-3xl mb-3"></i>
<h3 class="font-semibold text-gray-800 mb-2">직장인 및 학생</h3>
<p class="text-sm text-gray-600">AI, 반도체 등 미래 산업 트렌드의 큰 그림을 이해하고 싶은 분</p>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="mb-12">
<div class="section-header">
<h2 class="text-2xl font-bold text-gray-800 flex items-center">
<i class="fas fa-check-circle text-green-600 mr-3"></i>
핵심 실행 포인트
</h2>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-8">
<div class="space-y-6">
<div class="flex items-start">
<div class="bg-green-100 rounded-full p-2 mr-4 mt-1">
<i class="fas fa-eye text-green-600"></i>
</div>
<div>
<h3 class="font-semibold text-gray-800 mb-2">AI를 '먼 나라 이야기'로 보지 말 것</h3>
<p class="text-gray-700">AI는 스마트폰 이상으로 일자리와 산업을 바꿀 것이므로, 지금 당장 최소한의 개념이라도 이해하려 노력해야 합니다.</p>
</div>
</div>
<div class="flex items-start">
<div class="bg-blue-100 rounded-full p-2 mr-4 mt-1">
<i class="fas fa-industry text-blue-600"></i>
</div>
<div>
<h3 class="font-semibold text-gray-800 mb-2">'제조업'의 가치를 재인식할 것</h3>
<p class="text-gray-700">AI 소프트웨어도 결국 '피지컬 AI'라는 하드웨어(몸뚱아리)를 통해 구현되며, 한국의 제조 역량이 AI 시대의 핵심 경쟁력임을 인지해야 합니다.</p>
</div>
</div>
<div class="flex items-start">
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<i class="fas fa-search-plus text-purple-600"></i>
</div>
<div>
<h3 class="font-semibold text-gray-800 mb-2">새로운 기회에 주목할 것</h3>
<p class="text-gray-700">2000년대 인터넷망이 네이버/카카오를 탄생시켰듯, AI 팩토리(GPU 인프라)는 새로운 천재들과 스타트업에게 거대한 기회의 장을 열어줄 것입니다.</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="mb-12">
<div class="section-header">
<h2 class="text-2xl font-bold text-gray-800 flex items-center">
<i class="fas fa-flag-checkered text-indigo-600 mr-3"></i>
마무리 요약
</h2>
</div>
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<p class="text-lg text-gray-800 leading-relaxed">
이 영상은 엔비디아의 젠슨 황이 한국을 AI 시대의 핵심 파트너로 선택한 이유가 단순한 반도체(HBM) 때문만이 아니라, 로봇과 자동차 등 AI의 '몸통'을 만들 수 있는 압도적인 '제조 강국'으로서의 역량 때문임을 명쾌하게 설명합니다. GPU 인프라 구축은 막대한 전력 소모라는 과제를 안겨주지만, 동시에 2000년대 인터넷 혁명에 버금가는 새로운 기회를 한국 땅에 펼쳐놓을 역사적 사건임을 강조합니다.
</p>
</div>
</section>
<section class="mb-12">
<div class="section-header">
<h2 class="text-2xl font-bold text-gray-800 flex items-center">
<i class="fas fa-question-circle text-orange-600 mr-3"></i>
영상 시청 후 생각해 볼 질문
</h2>
</div>
<div class="space-y-6">
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-6">
<div class="flex items-start">
<div class="bg-orange-100 rounded-full p-2 mr-4 mt-1 flex-shrink-0">
<span class="text-orange-600 font-bold text-sm">1</span>
</div>
<p class="text-gray-700">영상에서 GPU 인프라를 '고속도로'나 '인터넷망'에 비유했는데, '지능이 공짜가 되는' 시대에 당신의 직업이나 산업은 어떤 새로운 기회와 위협을 맞이할 것이라 예상하시나요?</p>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-6">
<div class="flex items-start">
<div class="bg-blue-100 rounded-full p-2 mr-4 mt-1 flex-shrink-0">
<span class="text-blue-600 font-bold text-sm">2</span>
</div>
<p class="text-gray-700">AI 시대에 필요한 '천재'는 '기계가 풀 수 있는 거대한 문제를 정의하는 사람'이라고 합니다. 당신이 만약 막대한 GPU 자원을 쓸 수 있다면, 어떤 문제를 풀고 싶으신가요?</p>
</div>
</div>
<div class="bg-white rounded-xl card-shadow p-6">
<div class="flex items-start">
<div class="bg-green-100 rounded-full p-2 mr-4 mt-1 flex-shrink-0">
<span class="text-green-600 font-bold text-sm">3</span>
</div>
<p class="text-gray-700">AI가 인간이 하기 싫은 일, 어려운 일을 대신해줄 것이라고 합니다. AI가 당신의 업무나 일상에서 가장 먼저 대체해 주었으면 하는 일은 무엇이며, 그 이유는 무엇인가요?</p>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="mb-8">
<div class="bg-gray-100 rounded-xl p-6 border-l-4 border-gray-400">
<div class="flex items-start">
<i class="fas fa-info-circle text-gray-500 mt-1 mr-3"></i>
<div>
<h3 class="font-semibold text-gray-700 mb-2">분석 참고사항</h3>
<p class="text-gray-600 text-sm">
이 분석은 영상의 음성 스크립트(자막)를 기반으로 생성되었으며, 시각적 정보나 배경음악 등 비언어적 정보는 일부만 반영될 수 있습니다.
</p>
</div>
</div>
</div>
</section>
</div>
<div class="gradient-bg text-white py-8">
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<p class="opacity-90">
<i class="fas fa-chart-line mr-2"></i>
YouTube 영상 분석 리포트 - AI 최소 지식! (젠슨 황이 한국을 선택한 이유?)
</p>
</div>
</div>
</body>
</html>
2. 전체 스크립트 추출
영상에서 추출한 전체 스크립트(자막) 텍스트입니다.
Plaintext
[00:00:00] 압도적 재미 쇼 저는 개인적으로 좀 오늘 가장 기대가 되면서도 한편으로 또 두렵기도 합니다 ai 시대를 우리가 살아가고 있는데 AI에
[00:00:13] 대해서와는게 하나도 없어 나는 저도요 이거는 진짜 뭔가 세상에 뒤쳐지는듯한 느낌을 받고 있거든요 그래서 오늘 잘 배워야 그렇습니다 오늘 그래서
[00:00:23] 기초적인 부분을 탄탄하게 하고 가도록 하겠습니다 지금 함께 하시죠
[00:00:35] ai
[00:00:39] 아 많은 분들이 지금 댓글에서 하정우 수석을 불렀어야지라고 하는데 저희가 공부를 해야 가능해요 인터뷰를 할 만한 지금 아무것도 가진게 없어요
[00:00:49] 제가 예 네채워야 됩니다 자 오늘 어 저희를 꽉 채워 주실 대한민국 최고의 전문가 두 분을 모셨습니다 먼저 인하대 친소재
[00:01:02] 공학과 교수님을 모셨습니다 최린호 교수님 박수로 맞이합니다 후 예 안녕하세요 최호입니다 네 반갑습니다 네 반갑습니다 뵙겠습니다 예 뵙겠습니다 네.이 성함은
[00:01:16] 이게 본명인가요 예 저희 아버님께서 그 성당에 열심히 나가라고 그 가톨릭 이름을 갖다가 세례명을 그냥 이름을 줘주셨습니다 잘 못 지키고
[00:01:26] 있습니다 그 말씀을 아 그렇군요 약간 조금 네 안 좋게 살아가시나 보군요 우리 교수님은 매물쇼를 좀 알고 나오셨는지 일단 잠깐
[00:01:37] 좀 걱정이 됩니다 너무 점작게 보여서요 예 너무 잘 알고 있습니다 예 붉음쇼부터 제가 계속 봤는데이 말을 해야 될지를 굉장히
[00:01:46] 고민을 했습니다 그렇게 자랑스러운 일은 아닌 거 같아 가지고 아 왜요 아 정확하게 파악하고 계시네요 아 파악하고 계시네요 예 예
[00:01:56] 예 예 알겠습니다 예 예 아 정확하게 파악하고 계시네 고맙습니다 부끄럽습니다 네 부끄럽습니다 예 네 부끄러워하는 것도 정확하게 파악하고 계십니다
[00:02:08] 고맙습니다 자 그리고 HS 아카데미 대표님이라고 하는데요 hs 뭐 하는 데인지 몰라요 네 이효석 대표님 박수로 맞이합니다 네 안녕하세요 이효호석입니다
[00:02:23] 네 저는 그 이요석 아카데미라는 유튜브 채널을 운영하고 있고요 또 HS 아카데미라고 투자 교육을 하고 있는 그런 회사를 작년에 창업해
[00:02:33] 가지고 원래는 이제 애널리스트였을 때 한번 나온 적이 있었고요 매블쇼에 나오셨어요 네 한번 나온 적이 있었습니다 아 그래요 다 몰라
[00:02:40] 기억 좀 해 아 아 제가 아 제가 임팩트가 좀 없어 가지고 제님 어 그다음부터는 부르지 말라고 하셨다고 제가 예
[00:02:49] 뭔 말인지 모르다들도 듣겠다 그래서 제가 오늘은 조금 더 편하게 멋있게 한번 좀 말씀드려 보도록 하겠습니다 네네 아니 근데 제가
[00:02:56] 최근에 뭐 AI에 대해서 좀 이해도를 높이고자 이렇게 뭐 이것저것 서치하니까 우리 대표님이 많이 나오더라고요 아 제가 AI 얘기를 좀
[00:03:05] 많이 하는 편입니다 투자의 관점에서 그고 AI가 말씀하신 대로 투자 여러가지 연결이 되지만 우리의 삶에도 직접적인 연관이 있거든요 왜냐면 일자리의
[00:03:15] 문제로 직접적으로 연이 되기 때문에요 그래서 어 잘 알아야 되는 내용이라고 저는 생각하고 있습니다 단 오늘 기대가 큰데요 일단 뭐
[00:03:23] 본격적인 내용에 앞서서 지금 AI 시대가 열리고 있다 뭐 이런 얘기를 하지 않습니까 맞습니다 이게 어느 정도의 변화인지가 좀 궁금하거든요
[00:03:35] 그 체감 예를 들어서 스마트폰에 등장 PC에 등장 뭐 인터넷에 등장과 좀 비교를 해서 어느 정도인지 우리 두 분의 각각의
[00:03:47] 언어로 일단 좀 듣고 출발하고 싶어요 음 어려운 질문이니까 먼저 아 어렵네요 질문님 네 제가 그 어떻게 쉽게 설명해 드릴
[00:03:55] 수 있을까 어 생각이 좀 들었는데요 이번에 이제 GPU를 26만 장을 도입하기로 했다는게 굉장히 이슈가 많이 됐죠 예 그거를 어떻게
[00:04:04] 비유할 수 있을까요 그렇습니다 고속도로를 까는 걸 한번 생각해 볼까요 고속도로를 깔 때 그런 고민을 했을 겁니다 아 지금 뭐
[00:04:10] 전 우리나라에 있는 차 몇 대도 되지도 않는데 고속도로를 4차선을 깔 필요가 있을까 음 이런 고민을 했을 겁니다 그런데 깔게
[00:04:18] 되면 어떤 일이 생기냐면 물류가 물건이 이동하 비용이 엄청나게 낮아지게 되죠 그니까 원래는 옮기려고 생각지도 않았던 걸 옮기게 되고요 그러면서
[00:04:27] 산업이 일어나게 되는 거거든요 비슷하게 인터넷도 한번 생각해 보세요 우리가 이제 김대중 정부 시절에 초고석 인터넷만 깐다고 얘기했을 때 반대했죠
[00:04:37] 야 거의 그렇게까지 해야 되잖아 굳이 굳이 그렇게 근데 이제 잘 생각해 보시면 그때도 똑같은 얘기였어요 아니 너 문자 하루에
[00:04:44] 몇통 보내냐 음 그 뭐 보내 30원만 있으면 되는데 그거 뭐 무슨 의미가 있어라고 생각을 하지만 이게 비용이 드라마틱하게 낮아지죠
[00:04:53] 공짜가 되는 거잖아요 카톡이 나오면은 사람들이 뭐 어떤 변화가 있냐면 제가 자주 비유를 드리는 게 어 그 전에는 30원 낼
[00:05:00] 때는 크크크 이런 문제를 보낼 수가 없잖아요 왜냐면 크크크 너무 아깝잖아 크크크 보냈는데 30원 쓴다고 이건 너무 아깝잖아요 근데 지금
[00:05:08] 이게 무료가 되면 사람들이 엄청나게 많은 크크크를 보내는 거죠 음 근데 이런게 중요하다는 거예요 그럼 GPU는 어떤 의미가 있냐면 저는
[00:05:17] GPU는 계산을 많이 하게 해주는 거거든요 그리고 지능을 공짜로 만들어 주는 겁니다 지능을요 그니까 물건의 이동을 공짜로 만들어 준게 고속도로고
[00:05:28] 그 인터넷 망 때문에 연결 데이터가 의동하는데 비용이 낮아졌잖아요 그러면서 그러면서 판교가 생긴 거거든요 그러면서 네이버가 생긴 거고요 그러면서 카카오가
[00:05:37] 생긴 거예요 그럼 지금 이번에 GPU가 들어오는 거는 지능을 공짜로 만들어 주 오는 거다 그래서 지능이 없는 사람도 그걸 공짜로
[00:05:45] 쓸 수 있는 세상이 온다 엄청난 변화라고 생각을 하면 되는 거죠 그러니까 기존에 있었던 말씀하셨던 그런 변화들보다 훨씬 더 큰
[00:05:52] 편 변화가 오는 거고요 그것이 우리나라에서 인프라가 깔린다는 거는 매우 중요한 역사적으로 기억될 만한 엄청난 사건이라고 저는 생각하고 아 그러면
[00:06:01] 어찌 됐든 우리 대표님은 뭐 PC의 탄생 인터넷의 탄생 스마트폰의 탄생보다도 AI 시대가 훨씬 더 우리 삶에 더 큰 영향을
[00:06:14] 끼친다는 거죠 비교할 수가 없다 각도는 이런 각도 이런 각도 그러면 이런 각도겠 야 그러니까 야 그래서 정신 차야 된다는
[00:06:21] 거야 알았지 근데 하나도 모르잖아 우리 교수님은요 야 중요합니다 네 우선 이게 체감하지 못한다는 거는 지금이 새벽이기 때문입니다 이게 해가
[00:06:30] 떠 가지고 진정 밝아져야지 알 수 있거든요 우선 한 가지가 말씀드리고 갈게 저는 사실 반도체 전문가입니다 네 ai라를 반도체를 만든다
[00:06:39] 보니까 아마 초대해 주셨는데 제가 옆에서 말하는이 부분 입장에서 AI에 대해서 말씀을 드리도록 하겠습니다 자 AI를 갖다가 왜 할까요 ai를
[00:06:49] 우리가 인간 인류가 왜 도입을 할까 예 예 음 음 시간이 없으 제가 빨리 말씀드릴게요 답답하시죠 인간이 하기 싫은 일
[00:07:00] 어려운 일 그러고 힘든 일을 시키기 위해서 AI를 만드는 겁니다 음 그래서 지금까지 그런 것들을 시도를 해 왔는데 못 했어요
[00:07:08] 내가 내가 하는게 낫지였어요 음 음근데 lm채pt가 나오면서 어 이게 어느 정도 되네라는 상황이 된 거예요 기본적으로 내가 뭐 지금
[00:07:19] 저도 많이 쓰거든요 혹시 대학에서 시험 문제 낼 때 제가 사실은 채찍 비트를 시킵니다 시험 문제 내라고 이런 것들이 가능해진
[00:07:26] 겁니다 텍스트로서 그것이 이제 그러면서 그런 언어로 된 부분들 랭귀지로 된 부분들을 갖다가 해결하면서 여기까지 오면서 아 이것이 돈이 될
[00:07:36] 수도 있겠다 그래서 실제로 사람들이 돈을 내고 있죠 네 지금 성장 그러면 기업이 넘버원의 기업이 버린 거죠 네 네.근데 이게
[00:07:46] 산업과 연결피라 기서이 산업이 어떻게 변해갈지 그거는 모르는 상황이에요 이게 얼마나 커질지를 아 얼마나 커질지도 가음하기 어려울 정도로 엄청난 변화다
[00:08:01] 아 자 여러분 그러니까 AI 반드시 우리가 따라가야 됩니다 이거는 야 스마트폰의 등장은 비교가 안 된다는 거야 스마트폰 등장해갖고 우리
[00:08:10] 삶이 다 바뀌었잖아 진짜 어마어마했잖아 그건 비교도 안 되나 근데 그렇게까지 와닿지 않 그렇게까지 와닿지 않으면 한대 맞으면 와닿습니다 자
[00:08:19] 그러면 이제부터 어 두 분의 어 준비된 프로그램으로 저희는 따라가도록 하겠습니다 자 저희를 이끌어 주십시오 누가 이끌어 주시겠습니까 아 그
[00:08:32] 제가 좀 말씀을 좀 드려 볼게요 얼마 전에 이제 젠슨왕이 어 삼성동에 있는 깜부 치킨에 와서 어마어마한 쇼를 하고 갔죠
[00:08:39] 네 사실 이거는 저는 쇼라고 생각하거든요 굳이 이렇게까지 할 필요가 있었나 근데 많은 사람들이 알아야 되는 거예요 gpu가 얼마나 중요한
[00:08:48] 건지 투자자들이나 아니면 전문가들은 알고 있지만 최용님은 알고 계시니나요 gpu가 왜 중요한 거고 왜 그렇게 26만 장 26만 장 준다는데
[00:08:58] 주는게 아니에요 우리가 10조원 이상 돈 주고 사는 거예요 그러니까 그 우리가 돈 내고 사는 건데 우리가 돈내는 사람의 갑이
[00:09:05] 아니고 팔아준다고 와 고맙습니다 이걸 저한테 팔아 주시다니 이런 경우가 있냐는 거죠 아주 헷갈리는 거 GPU라는 것이 그만큼 중요하다는 겁니다
[00:09:14] gpu라는 것이 결국에는 고속도로 깔고 인터넷만 깔기 위한 가장 기본적인 건데 그게 없어서 어떤 나라도 써먹지 못하고 있는 상황이라고 보시면
[00:09:25] 돼요 근데 지금 어제도 이제 그 어 트럼프 대통령이 이거 미국 말고 딴 나라는 주지 마라고 얘기할 정도거든요 그러니까 이것만
[00:09:34] 있으면 AI를 만들 수 있고 AI를 만들 수 있느냐 없느냐로 어마어마한 격차가 벌어질 거기 때문에 GPU를 확보하느냐 못 하느냐가 너무너무
[00:09:44] 중요했다라는 거예요 그런데 어 참고로 M비디아의 젠슨항이 오고 나서 그 토요일 날 M비디아 공식 홈페이지에 영상이 하나 뜨는데요 한 5분짜리
[00:09:54] 영상이거든요 근데 저는 그거 보고 깜짝 놀랬어요 어 엔비디아에서 왜 대한민국 홍보 영상을 만들었지 아예 그 대한민한 나라라는 M비디아에서 홍보해
[00:10:06] 주는 거예요 그리고 엔비디아가 26만 장의 GPU를 팔고 나서 엔비디아는 대한민국을 성공시켜야 됩니다 왜냐하면 대한민국이 최초로 GPU를 제대로 써먹을 수
[00:10:19] 있는 나라는 걸 증명해야 되거든요 아 그게 잘된다는 거 잘 돌아간다라는 걸 증명해야 되거든요 아 그니까 너네 GPU 쓰니까 대한민국처럼
[00:10:27] 될 수 있는 거 봤지 음가 마나 중요한지 요거를 보여주고 싶어 한다 그런데 이제 그동안에는 GPU를 써먹을 수 있는 나라가
[00:10:35] 거의 없었던 거예요 근데 미국과 중국에서만 마치 이제 드래곤볼에 보면은 어 베지터랑 이제 손호공이 하늘 위해서 싸우잖아요 그럼 밑에서는 이제
[00:10:44] 안 보이잖아요 그러니까 미국하고 중국이 GPU로 뭘 하고 있는지 안 모르는 거예요 도대체 GPU가 있으면 뭐가 되는 건데 어지금도만 장씩
[00:10:54] 현대차든 여기서 야 이로 뭐할까 이러고 있는 거예요 지금 뭘 해야 될지도 아직 이제 모르는 상황인 거죠 그래서 이거는 이제
[00:11:01] 신주 단지처럼 보물 단체 가져오면 데이터 센터 만들고 그 관련된 산업이 엄청나게 커질 겁니다 아 발생되는 거 엄청데 제가 지금
[00:11:09] 딱 걸리는게 뭐냐면 GPU에 대한 개념이 없으니까 일단 거기서 막혀 버려요 gpu의 개념을 일단 우리에게 정립을 시키고 설명 들어가 줘야죠
[00:11:22] 속 내가 이거 알면 내가 설명 진짜 잘할 거 같은데 개념을 일단 GPU는 이번 처음에 개발된 건데 그래픽 프로세스 유닛이거든요
[00:11:31] 그러니까 그래픽 그 우리가 게임 같은 거 화면 컴퓨터 화면에 각 화소에 어떤 색깔을 띄울지를 갖다 결정하는 거예요 이거는 복잡한
[00:11:39] 계산이 아니에요 각 화소가 너무 많잖아요 수백만 개인데 여기에 무슨 색깔을 띄야 될지를 다음 색깔 뭐 다음 색깔 뭐를 계산하는
[00:11:46] 거예요 많은 계산하는들 얘기를 하면은 초등학생 뭐몇만 명 몇 천명 이걸 계산해가지고 올리고 있는 거예요 아 더하기 빼기 자체는 아주
[00:11:58] 간단해 그런데 이거를 엄청나게 많이 계산을 해야 돼 간단한 계산이지만 그런 것들이 어마어마하게 많다는 거예요 그렇죠 그렇죠 그렇게 CPU와 다르게
[00:12:09] 우리는 그 화면만을 위해서 만들어졌어가 GPU예요 근데 그걸 갖다가 젠스이 보다 보니까 아 잠깐만요.이 원고는 되게 쉽게 써 있더라고요 말을
[00:12:18] 어렵게 하시네 요렇게 비유가 돼 있더라고 예 cpu 알지 cp죠 어 CPU는 아주 어려운 문제를 풀 줄 아는 대학 교수
[00:12:30] 한 명이야 대학 교수 한 명이야 어려운 CP 어 대학 교수 한 명 어 됐지 네 아주 어려운 문제를 풀은
[00:12:36] 대학교 근데 GPU는 GPU 아주 풀기 쉬운 산수야 뭐 예를 들어 1+ 1 근데 그런 것들을 어마어마하게 많이 풀어야 돼
[00:12:47] 그래서 1 + 1을 계산할 수 있는 초등학생 만 명 초등학생 만 명 고게 GPU 어 요렇게 돼 있던데 맞습니다
[00:12:56] 그렇게 하면 뭐 알아듣기 쉬운 비유죠 예 이거 잘해 나눴던데 옛날에 그 게임하려고 용사에 그 그래픽 카드가지 맞습니다 예 그게
[00:13:05] 그니까 병렬 연산이라 그러는데 똑같이 쉬운 것들을 되게 많이 하는 거죠 근데 이게 이게 인공지능을 할 때 그런 계산을들을 많이
[00:13:14] 해야 돼요 그런 계산들 그런 곱셈인데 사실은 더셈은 아니고 곱셈인데 요걸 행렬 곱셈을 굉장히 많이 해야 됩니다 그러다 보니까 젠슨
[00:13:21] 상황이 보기에 아 이걸 인공지능했으면 되겠다라고 그래 가지고 인공지능을 회사한테 준 거죠 어든지 좀 더론 더복해야겠지 이걸 더 크게 만들어죠
[00:13:31] 그래서 개발했고 그걸로 LM을 만들어낸 거예요 그거 그 NBI의 그 GPU 카드를 이용해 가지고 그랬더니 시장이 엄청나게 커지면서 MB 주가가
[00:13:41] M비디아의 지표가 너무 많이 팔려가고 엄청나게 올라간 거죠 음 그 인공진을 갖다 말하기 위해서 네 그래서 이번에 와서 엔비디아에서 젠스왕이
[00:13:51] 우리나라에 와서 한 것은 그양만이 산타크로스가 아니에요 26만장 갖고 와가지고 너희들한테 선물 줄게가 아니고 피지컬 AI를 해다오라고 가져온 거예요 자
[00:14:01] 피지컬 AI 또 새로운 단어 나왔죠 피지컬 AI 이거는 뭐 그 뭐 그 AI가 뇌라고 한다면은 몸뚱아리를 찾고 있는 거죠
[00:14:10] 정신이 이제 만들어졌어요 대충 요거 몸뚱아리 어디 만들까 만들어야 되잖아요 만들 수 있는 나라가 이제 많이 없는 거죠 아 뇌를
[00:14:19] 활용할 수 있는 몸뚱아리가 피지컬 AI예요 아 예를 들어서 뭐 로봇이 될 수도 있고 자율주행 자동차가 될 수 있고 뭐
[00:14:26] 예를 들면 그런 거겠군요 쉽게 생각하시면은 아까도 제가 말씀드렸지만 우리가 하기 싫고 힘든 거를 시키려고 AI를 만드는데 lm이라는 것은 랭귀지를
[00:14:35] 가지고 한 거예요 근데 이런 것들이 아니고 하기 싫은 일 많잖아요 그 뭐 운전도 하기 싫고 공장에서 일하는 것도 하기
[00:14:42] 싫고 뭐 수건 계시는 것도 하기 싫고 뭐 이런 하기 싫은 거를 할 수 있게끔 해 주는 거예요 할 수
[00:14:49] 있게끔 근데 그렇게 하려면은 언어는 언어를 갖다 나눠 가지고 텍스트로 나눠 가지고 계속 훈련을 시키면 됩니다 음 근데이 피지컬 AI는
[00:15:00] 이거는 언어가 아니잖아요 그니까 내가 얘가 수건인지 다른 빨렌지를 구별을 해내야 되고인지를 해야 되고 그다음에 내가 수건만을 골라야 되고 고를
[00:15:08] 때이 손이 어떻게 나가 가지고 어떻게 접어야 되는지를 알아야 되고 이런 것들은 텍스트를 갖다가 훈련시키는 거랑 다른 거죠 아 근데
[00:15:16] 만약 이게 잘된다면은 내가 그냥 가서 수건 개 그러면은 로버트든지 뭐든지 수건 개는 기계든지가 그냥 아무 나와의 교리 없이 자율적으로
[00:15:26] 해낼 수가 있는 거예요 그러니까 아까 얘기한 자율주행 그리고 자율주행 AI 공장 공장들 공장이 정된 거 그리고 수원글계는 휴먼노이드 이런
[00:15:36] 것들이 다 가능해지게 되는 거죠 아 그래서 그 몸통을 잘 만들어서 한국에 온 건가요 젠슨이 그렇죠 그래서 셋을 만나 세
[00:15:44] 명이 만났잖아요 젠슨 그다음에 정희선대자동차 현대자동차장 그분이 갖고 있는 거는 자동차 회사하고 보스턴 다이나믹스라는 로보트 회사입니다 음 자율주행 예 몸통
[00:15:56] 그리고 그걸 하려면은 사실은 좀 어렵습니다 그게 하여튼 그렇게 그 로봇을 갖다 로봇이 아니죠 피지컬 AI를 하기 위해서 필요한 것들은
[00:16:05] 우선 아까 얘기한 말을 가지고 만든 랭귀지를 가지고 만든 LLM 파운데이션 모델과는 다른 이런 어떤 행동이라든지 인지라든지 행동에서 나오는 모델이
[00:16:15] 필요해요 음 그걸 갖다 훈련을 시켜야 되는 거예요 말을 훈련을 시키든지 그럼 그 모델이 있고 그걸 훈련시키기 위해서는 우리가 후건을
[00:16:23] 잔뜩 싸놓고 뭐 팬티랑 섞어 놓은 다음에 골라가지고 해라라고 실제 생활에서 실제 환경에서 하는 건 너무너무 힘들고 너무너무 오랜 시간이
[00:16:31] 걸려요 수없이 많은 학생이 필요하죠 네 그러니까 실제가 아닌 시뮬레이션을 통해 가지고 디지털 트윈을 만들어서 그 안에서 굉장히 빠르게 굉장히
[00:16:41] 학습을 할 수 있도록 만든 시스템이 또 필요합니다 아 그렇게 되고 그렇게 해서 개발이 된 그 모델을 갖다가 실제 로봇에다가는
[00:16:50] 칩의 형태로 집어넣어 줘야 되잖아요 그 칩의 형태로 집어넣는 거 그 세 가지를 아주 열심히 하는 회사가 바로 엔비디아입니다 엔비디아
[00:16:57] 음디아는 뭐가 되고 싶냐면은 우리가 그 PC 시대에 윈텔이라고 불렀거든요 윈도우와 인텔의 결합 그래서 마이크로소프트하고 인텔이라는 회사가 엄청나게 주식이 높았잖아요
[00:17:10] 그렇 것처럼 운영 체제 피지컬 A의 운영 체제와 피지컬 A의 반도체 이걸 하고 싶어 하는 회사예요 이걸로서 AI가 거품이 아니고
[00:17:19] 엄청나게 돈을 버는 것이다라는 걸 증명하고 싶어 하는 회사 아 그래서 그 증명을 위해서 한국을 선택한 것이고요 네 여기서 좀
[00:17:25] 중요한 포인트는 이런 거예요 작년 말까지만 해도 삼성전자 주가 진짜 안 좋았잖아요 그래서 다들 힘들어 하셨잖아요 근데 삼성전자 주가가 왜
[00:17:32] 이렇게 요새는 올라가냐 옛날에는 못했던게 오래 잘하게 된 거냐 그게 아니고요 어 옛날에도 그러니까 지금도 역시 마찬가지고요 중국이 몸뚱아리 만드는
[00:17:42] 제조업에서는 압도적인 경쟁을 가지고 있습니다 아 중국이 제도체국이요 아 중국이요 네 압도적 제조 강국이죠 도적 압도적 제조업 강국 네 그래서
[00:17:52] 우리나라에 있는 기업들 상대도 안 될 정도로 제조 단가가 너무 낮아요 그래서 어 만약에 중국이 어 여전히 전 세계를 어
[00:18:02] 돌아다닐 수 있는 상황이었다 그러면은 젠순왕이 여기 안 왔을 거예요 근데 중국이랑 우리나라를 디커플링하고 그러니까 중국이랑 끝 끊어내려고 하는 그런
[00:18:11] 시도들이 있기 때문에 제슨항도 GPU를 중국에다 팔고 싶은데 트럼프가 못 주게 하는 거예요 중국애들이 GPU 가져가면은 큰일 난다 더빨끝다 이런
[00:18:24] 위기 의식 때문에 이분하고 있거든요 그니까 젠슨 입장에서는 한국이 마지막 선택지였던 거죠 음한한국 마지막다 근데 제가 이제 최근에 보면은 미국의
[00:18:36] 상황이 상당히 좀 심각해요 이게 예를 들어서 팔란티어의 CTO라는 분이 있는데요 그분이 얼마 전에 했던 얘기가 굉장히 충격적이거든요 뭐라고 얘기를
[00:18:46] 했냐면은 미국이 지금 수년 동안 수십년 동안 쌓았던 무기들 있잖아요.이 무기가 미국이랑 중국이 전쟁이 나면 2 3주 안에 다 떨어진다
[00:18:57] 음 음 근데 그걸 만들려면 2 3주가 더 걸린다 음 그 얘기는 무슨 얘기죠 전쟁 나면 무게 계속 줄어들어서 미국이
[00:19:04] 진단 얘기예요 근데 여기에 조건이 하나 있습니다 단 중국이 히토르를 준다면이에요 근데 안 주면 무기 못 만들어요 그럼진다는 얘기예요 그러니까
[00:19:14] 미국에선 지금 아주 다급하게 공급망을 분리하려고 해요 그러니까 중국이뭐 몸뚱아리 잘 만드는 거 알겠지만 몸뚱아리 잘 만드는 누군가가 또 있어야
[00:19:23] 되는 거야 그 좋은 파트너가 우리나라 선택한 거라고 보시는게 맞다는 거죠 아 알아들었어요 gpu 개념 좀 일단 알겠습니다 젠슨왕이 왜
[00:19:35] 한국을 선택했는지 이야기를 좀 해 그런 면에서는 뭐 대만이나 일본은 못 갔겠네요 그렇죠 그렇죠 우리는 이제 제조 강국이죠 제조 강국이고요
[00:19:44] 소프트웨어도 잘하니까 그렇죠 그리고 똑똑한 똑똑한 국민들이 있죠 소비자들이 제일 깐깐하고 꼭 똑똑한 국민들이 있죠 네 네 젠스왕이 방문해서 계속
[00:19:54] 그 얘기를 했어요 한국은 디지털 A 아 피지컬 AI를 선도할 완벽한 국가다 예 왜 그러냐면은 우리는 제조가 없기만이 AI를 하기
[00:20:03] 위해서는 데이터가 필요합니다 데이터를 계속 학습시켜야 돼요 그 데이터를 갖고 있는 나라가 몇 나라가 없습니다 우리나라 중국 정도인데 중국는 할
[00:20:11] 수 없는 것이고 그니까 우리나라가 있고 그다음에 하드웨어가 필요하거든요 그리고 소프트웨어가 필요하고 그럴 만한 인력과 그다음에 투자를 할 만한 회사들이
[00:20:19] 존재한다라는 것 때문에 선택을 한 거죠 ai의 그 핵심은 뭐 채치피트라든지 그런 것들은 수없이 많은 데이터를 학습시키는 거 요게 핵심이니까
[00:20:30] GPU가 필요한 거고 맞습니다 그 모델 정도 좀 그림 잡힌다 그래서 AI를 만드는 걸 AI 팩토리라 그래요 인텔리전스 인텔리전스를 만든다
[00:20:38] 그래서 AI 팩토리라 그러는데 그 AI 팩토리를 위해서는 엄청나게 많은 지유가 필요합니다 아 AI 팩토리라고 해요 그럼 AI 팩토리는 그냥
[00:20:47] 뇌 보면 돼요 뇌 그 모델을 만들어내는 곳이라고 생각하면 되죠 모델을 우수한 계산을 통해가지 토큰이라고 부르는데 계산을 통해서 그 모델을
[00:20:58] 만들어내는 곳이에요 그 모델을 만들어야지 그걸 어디도 여기도 쓰고 저기도 쓰고 할 수 있으니까 네 그거 하는 회사가 어디예요 우리나라에서는
[00:21:05] 모델을 만드는 회사 AI 팩토리 ai 팩토리 이제 해야죠 아 이제 할 거예요 얼마 그리고 이거 잘 생각해 보시면 2000년
[00:21:13] 그 인터넷 혁명이 일어났을 때 그 전까지 네이버한 회사가 이렇게 크지 않았어요 판교에 있는 대부분의 회사들이 2000년에 태어난 거예요 그게
[00:21:22] 왜 태어났냐면 그 ADS에 깔아서 그런 거예요 ads 깔아서
[00:21:30] 네버카들이 있는는 그니까 이게 지금이 뉴스를 보면 지금 제일 가슴이 떨리는 애들은 진짜 천재들이 가슴이 떨릴 겁니다 천재들이 대박이다 이거
[00:21:42] 우리 지금 할 일이 진짜 많아졌다 할 일이 너무 많은 거예요 ai가 성공하기 위해서 제일 필요한게 뭐냐 그러면은 천재들이에요 천들이
[00:21:49] 얼마나 천재들이냐면 얼마 전에 메타의 CEO 저커버그가 한 사람의 천재를 채용하기 위해서 연봉을 얼마 줬는지 아세요 1300억을 줬습니다 한 명
[00:21:59] 연봉을 그 정도로 인재에 대한 갈증이 심해요 아니 그 제가 그것도 참 개념이 안 잡히는데 천재가 필요하다고 했잖아요 그럼 가령
[00:22:08] 그 천재는 왜 필요한 거예요 어떻게 활용이 되는 거예요 그게 안서 이거는 이렇게 설명드리면 될 거 같아요 그러니까 어 기계하고
[00:22:18] 말이 잘 통하는 애들이라고 설명을 드릴게요 기계어를 잘하는 어 그러니까 GPU를 잘 쓰는 애들이 있어요 gpu를 잘 쓰기 위해서는 또
[00:22:26] 코딩을 해야 되거든요 근데 코딩을 잘하는 애들은 진짜 천재 중에 천재 중에 천재인 거예요 그러니까 1,300억을 줘도 아깝지 않을 정도로
[00:22:33] 너무너무 천재인 거죠 그러니까 그런 천재들이 아니 그니까 예를 들면 어떤 발상이야 그 발상이 천재의 발상이라고 하면 거기서음 그러니까이 AI를
[00:22:43] 만드는게 이제 딥뉴럴 네트워크 그러니까 사람의 뇌가 작동하는 걸 모방해 가지고 만든 거예요 그래 가지고 시냅스나 뭐 뉴론이라고 돼 있는데
[00:22:51] 사람 머리는 그것들이 어떻게 작동하는지를 정확히 알지는 못합니다 근데 비슷한 모양을 만들어 놓고 그렇게 해 봤더니 정말로 비슷한 결과가 나오기
[00:23:00] 시작한 거예요 그렇지만 그 결과가 완벽하진 않아요 근데 틀리죠 근데이 틀린게 왜 틀렸는지를 수학적으로 풀고 다시 한번 뒤로 돌리면은 더
[00:23:08] 가까워지고 맞아질지를 찾아낼 수 있는 그런 사람들이죠 이제 수학에서도 굉장히 강하고 그 구조를 갖다가 정확히는 모르지만 그것들을 갖다 찾아낼 수
[00:23:17] 있는 그런게 천재죠 네 그 천재가 있으면 뭔 결과가 나오는 거예요 그니까 만들어낸 결과물예 모델이 점점 정확해지는 거죠 실제로 우리가
[00:23:29] 마 물어보는 거에 대한 대답을 더 정확하게 해주고 그리고 아까 피지컬 AI라고 했을 때는 뭘 시키면은 그걸 정확하게 수행을 할
[00:23:37] 수가 있고이 모델이 점점점 우리가 우리와 비슷한 거죠 우리가 갖고 누고 있는 것과 비슷하게 되는 거죠 그러니까 이게 뭐 다
[00:23:45] 잘 이해가 안 되시면 이해하시려고 하지 마시고 사실 천재인 거예요 그냥 우리가 뭘 하려고 하는지 그들은 지금도 어마어마한 계산을 하고
[00:23:52] 싶어 해요 근데 혹시 최용님 지금 계산하고 싶은 거 있으세요 저는 계산하고 내가 오늘 몇 번 애드립을 쳤나 요런거나 계산하지
[00:24:01] 그니까 이것만 계산하면 이것만 어만 그니까 수조번만 계산하면 이게 나올 텐데라는게 그들은 있는 거예요 수조번을 계산해야 되는데 그런게 있어요 없잖아요
[00:24:13] 그 이해할 수가 없다니까요 수조번 수천 조번을 계산하면 아 답이 나오는 문제가 있는 거야 그들은 그들이 풀고 싶은 문제 어
[00:24:22] 그러면은 SK 하이닉스 지금 난리잖아요 요거는 왜 난리해요 ai 때문에 뭐 난리라고 하더라고 소 그런 소문이 있어 sk 하이니스가 AI
[00:24:35] 때문에 난리라는 그런 풍문이 돌아요 근데 AI랑 SK 하이네스는 무슨 관계예요 엔비디아가 아까 우리가한테 갖다 준 26만 장 예 cpu라고도
[00:24:47] AI 가속기라고도 부르는데 AI를 하기 위해서 공장에 넣어야 되는 기계예요 그 생각하면 돼요 그걸 뭘로 구성되 있냐면은 엔비디아가 설계를 하고
[00:24:55] TSMC가 만드는 GPU 칩이라는게 있어요 그게 있고 고옆에 HB 그 하 SK 하스 만드는 HBM 이렇게 생각하시면 돼요 hbm HBM예
[00:25:04] 굉장히 큰 창고라고 생각하면 돼요 왜냐면 계산할게 너무 많아요 너무 많은데 이걸 갖다 창고에 작은 창고에 담아둘 수 없잖아요 엄청나게
[00:25:14] 큰 창고에 담아 가지고 빨리빨리 줘야 돼 계산하게 음 그거를 하스가 만듭니다 다른 회사는 잘못 만들어요 아 그러면은 HBM은 저장
[00:25:22] 장소 반도체 반도체예요 맞습니다 맞습니다 아 반도체예요 반도체입니다 아 요걸 SK 하이닉스가 만들어요 예을 갖다가 여러 층을 쌓 가지고 디램이란
[00:25:30] 메모리를 여러 층을 쌓아 가지고 만드는 엄청나게 큰 창고라고 생각하시면 돼요 저장으로예 왜냐면 워낙에 많은 계산을 해야 되기 때문에 그걸
[00:25:41] 이제 저장고가 필요한데 그 저장을 하는 게 HBM 아 그거를 SK 하이닉스가 만들어요 예 SK 와 이거 알았으면 이거 나
[00:25:49] 주식 샀겠다 아 아쉽네 hbm은 그러면은 우리나라에서는 삼성은 못 만들어요 어 메모리를 만드는 삼사가 있죠 비램을 만드는 우리나라의 삼성과 SK
[00:26:01] 하이닉스 그리고 미국의 마이크론이 있는데 그 HBM의 스펙을 정확하게 여태까지 만치면서 만들었던 회사는 SK 하이닉스밖에 없었어요 근데 최근에 삼성이 발표한게
[00:26:10] 우리도 고객사에 납품을 하고 있다라고 그랬거든요 그 고객사는 아마 M비D일 거라고 추청을 하고 있고 그래서 지금은 아마 HBM이 들어가고 있지
[00:26:18] 않을까 삼성껏도 이렇게 추정을 하고 있습니다 그러면은 젠슨왕은 SK를 안 만나고 왜 이재용을 만났어요?이 이 보니까 어 그 최태현 회장이
[00:26:30] 경주에 계속 있었어야 돼 가지고 CEO 그 CEO 포럼을 하기 때문에 의장이셔 가지고 그래서 못 가니까 미안하다고 얘기를 했다고 하던데
[00:26:37] 네 그건 알고 있는데 그것도 그렇고 삼성과는 엔비디아라는 굉장히 협업을 하고 싶어합니다 엔비디아는 왜냐면은 아까 말씀드렸대로 그걸 설계를 한 다음에
[00:26:47] 만드는 거는 TSMC라는 파운더리 그 파운더리에서는 로직 칩을 만들고 그 디램 가고 같이 붙여서 만드는 그런 공장이라고 생각하시면 돼요 아
[00:26:57] 그게 TSMC TSMC만 하고 있습니다 지금은 TSMC만해요 예 tsmc만 하고 있어요 근데 그거랑 똑같은 걸 할 수 있는게 삼성이에요 그
[00:27:06] 회사가 근데 삼성이 그걸 잘 못고 있었어 여태까지 그러니까 NBD가 생각할 때는 얘도 독점 tsmc 독점 hbm도 SK 하향이스 독점
[00:27:17] 음 그러니까 요걸 갖다가 삼성이 좀 세컨 밴드로서 좀 해 주면은 참 얘네들 부려 먹기가 좋을 텐데라는 생각을 당연히 할
[00:27:24] 수밖에 없죠 아 좀 나눠서 아 분산을 좀 해야 아 엔비디아 입장에서 뭐 유리할 수 있겠군요 더 많이 만들 수
[00:27:31] 있고 그다음에 단가도 좀 컨트롤할 수 있고 이렇게 되죠 아 아 음 알겠습니다 그 아 퓨리오사에 대한 질문도 좀 올라오는데
[00:27:42] 퓨리오사이 우리나라 회사죠 네 퓨리오사 네 설명 설명을 아 그이이 그 모델을 갖다가 만든 다음에 그 모델을 쓰는 것을 출론이라
[00:27:51] 그래요 그러니까 모델을 만들었어 근데 내가 뭘어면 그걸 답을 해줘야 되잖아요 그럼 그걸 그 질문을 집어넣으면은 답이 나오게끔요 모델을 가지고
[00:27:59] 있어야 되는데 그렇게 하는 것들은 그 학습을 시킨 거보다 훨씬 덜 전기를 먹고 그다음에 효율적으로 쓰면 더 좋습니다 그러니까 모델을
[00:28:09] 만드는 거가 있고 러닝하는 학습하는게 있고 추론하는게 있다고 생각하면 돼요 모델을 만드는 건 학습 그 모델을 사용하는 건 추론요 추론
[00:28:16] 쪽에 칩을 갖다가 만드는 회사죠 그 좀 더 전기를 덜 먹고 효율적으로 이거는 작습을 엄청 시켜야 되는게 아니니까 물어봐서 대답하면
[00:28:24] 주면 되니까 그 칩을 만드는 회사죠 퓨리온사는 뭐 하는 회사인지 아직까지 잘 모르겠네요 네 아 저 하나만 여쭤 볼게요 아까
[00:28:32] 전에 천재 얘기하셨으니까이 GPU가 부족해서 우리나라 인재가 밖으로 나간다 이런 얘기 들어본 적이 있는데 그럼 이제 안 나가게 들어올 수
[00:28:41] 있겠죠 네 이제 천재들이 하고 싶은 거는 돈을 많이 받고 싶은 것도 있지만 내가 천재라는 걸 인정받고 싶은 것도 있거든요
[00:28:50] 왜냐면 나는 풀고 싶은 문제가 있다라는 거 자체가 천재인 거예요 뭐 수조번 계산하면은 답이 나온다는 거 아는 거 자체가 천재인
[00:28:57] 거잖아요 근데 그 천재라는 거를 계산을 하면 될 것 같다는 거 알았는데 계산할 수 있는 방법이 없는 거죠 gpu가 없어서
[00:29:04] 그럼 GPU가 있으면 남아서 뭔가를 해 볼 수 있겠죠 그러니까 예를 들어서 우리나라 대학에 GPU가 들어간다 그러면 대학교의 경쟁력도 올라가는
[00:29:12] 거예요 정부의 GPU가 들어간다 그럼 정부의 경쟁력도 올라가는 거예요 그 왜냐면 더 좋은 아이들이 좋은 천재들이 남아 있고 싶어하는 유인을
[00:29:21] 준다는 거죠 물론 연봉이 높아야지 있겠죠 근데 우리나라는 뭐 여전히 뭐 의대를 더 많이 가고 공대는 안 간다 이런 얘기들이
[00:29:27] 있지만 그래도 GPU가 들어온다라는 건 상당히 큰 변화 그리고 엄청나게 큰 기회를 제공해 주는 거다 지금부터 정말 가슴이 떨리는 이야기들이
[00:29:37] 나올 거다 이렇게 생각을 하는 거죠 음 아 좀 어렵긴 한데 어느 정도는 제가 좀 이해가 되고 있습니다 천재라는 개념도
[00:29:49] 이제 아 요런 사람을 천재라고 하는구나 하는 것도 이제는 이해를 하고 있습니다 예를 들어서 예를 드는 거예요 좀 엉성합니다만 제가
[00:29:58] 지금 처음 생각하는 거니까 예를 들어서 암 사람이 암에 걸리기 직전에 얼굴 데이터가 예를 들어면 한 1억 개가 세상에 있다고
[00:30:09] 쳐 이거를 이제 막 계산을 한번 해 보면 어 요러면은 암 걸린다 예를 들면 그런 이제 시그널을 찾고 싶은 천재가
[00:30:18] 있을 수 있는 거 요런 요런 거를 이제 디자인할 줄 아는게 천재라는 거잖아요 그죠 풀고 싶은 문제가 수도 없이 많은
[00:30:24] 거죠 네 그 해야 되는 문제들이 많잖아요 예를 들어서 기후 문제도 그렇고요 행융화 에너지를 만든다든지 뭐 그런 문제들 있잖아요 그런
[00:30:34] 문제를 풀고 싶은 거죠 그래서 앞으로는 AI가 연구를 더 잘할 수 있다 이런 이야기도 나오고 있으니깐요 기대할 수 있는 것이
[00:30:41] 굉장히 많지 않을까 생각합니다 네 알겠습니다 끝으로 뭐 하실 말씀 있으면 아무거나 좀 해 주세요 지금 시나리오를 안 흘러가네요 제가
[00:30:49] 보니까 아 시나리오 아니요 오늘 좋았어요 아 제 시나리오 제가 항상 이렇게 했는데 시나리오 따로 있었어요 예예 이렇게 갈 것
[00:30:55] 같다고 생각했는데 그런 대로 안가 가지고 그렇습니까 어디에서 습 우선은 저는 아무것도 한게 없습니다 저희가 생각보다 수준이 나아서 꼬인 거죠
[00:31:04] 아니 표정들이 말을 하면은 아 알아들어야 되는데 그 단어가 나올 때마다 표정이 너무 안 좋아셔 가지고이 정도는 아시겠지 하고 코는
[00:31:13] 그 시뮬레이션을 덜했네 그러니까요 이게 피지컬 A를 해야 되는 이유가 GPU가 9전이어 가지고 아 그거는 시뮬레이션을 다 더했어야 됩니다 아까
[00:31:22] 무슨 트윈이라고요 아 디지털 트윈 디지털 트윈을 안 하고 오셨어 아 실제로 실험을 많이 해 봤어야 잘못했어 아 디지털 트위을
[00:31:29] 못 했습니다 그걸 많이 해 갖고 왔어야게 되는데 말이죠 저희가 해야 할 얘기 중에 이제 파력 생산 뭐 이런 얘기도
[00:31:36] 있는데 그런 것까지 가기 너무 어려울 것 같아요 오늘은 아니 데이터 센터 얘기 막 계속 나오고 예 맞습니다 그거 뭐
[00:31:42] 에너지원을 어떻게 끌어오느냐이 얘기 계속 하는데 그건 뭐예요 아까 말씀대로 그 AI 팩토리 그러니까 모델을 만들기 위해서 GP로 엄청 돌려야
[00:31:50] 되는데 그 주기로 한 GP 환장이어 냉장고 20대라고 생각 아 40대라고 생각하시면 돼요 그 26만 장을 준다는 얘기는 냉장고 1천만
[00:31:58] 대를 주는 거예요 그걸 돌릴 수 있는 전력이 있어야 되는 거죠 아 전게 아니고 많 예 시켜야 돼요 너무 뜨거우면
[00:32:06] 또 반도체가 잘 안 돌거든요 시키는데 또 한 그 절반 정도 써야 되기 때문에 26만 장을 돌리려면은 원자력 발전소 한
[00:32:12] 개 정도가 필요합니다 실제로 아 한 개가 필요해요 그 아 그 전기를 일단 많이 먹군요 데이스터 센터라는게 이제 거기서 계속
[00:32:21] 뭔가 학습을 하고 있는 건데 계속 계속 계산해야 되니까 계속 계산을 해 아 그 전기를 너무 많이 먹는데 그래서 그걸
[00:32:28] 어디다 둘 거냐죠 어떻게 전기를 생산해서 공급해 줄 거냐 특히 우리나라 같은 경우에는 전력 생산은 남쪽에서 이루어지고 전력 소비는 북쪽에서
[00:32:37] 이루어지기 때문에 전력 맞는 만든 걸 가지고 오려면은 다 송수진 송수전 탑을 세워 가지고 가져와야 됩니다 송전탑을 세워 가지고 그니까
[00:32:45] 그래서 그 어떻게 유치하고 얻다 놀 것인지 이런 것도 굉장히 고민이죠 아 그런게 굉장히 이슈군요 그럼 26만 점이 한국에 들어오더라도
[00:32:53] 이제 그런 부분에 대한 이제 고민을 좀 해야겠군요 아 그래서 이제 전력을 어떻게 하게 되는 거구나 뭔지 결국은 또 이제
[00:33:03] 우리 그 얘기 자체는 우리나라한테는 어마어마한 기회가 온다는 거죠 전력망을 깔아야 되는 거예요 근데 그 전까지는 굳이 뭐 뭐 있는데
[00:33:12] 뭐 하러 까냐 이렇게 됐었잖아요 그걸 까는데 또 돈이 들어가고 필요한 일들이 많은 거죠 기면 미국에서 상업용 부동산이 공실이 나서
[00:33:23] 난리가 다 이런 얘기 나왔었잖아요 뭐 미국이 망한다 이런 얘기가 나왔던 적 있었거든요 예 표장님 모르 처음 들어보는 얘기신 거
[00:33:30] 같은데 근데 그런 일이 있었습니다 근데 요즘에는 그런 얘기가 쏙 들어갔어요 왜냐하면 지금 데이터는 어 데이터 센터의 건설 투자액이 상업용
[00:33:38] 부동산 투자액을 넘어섰어요 그만큼 미국에선 데이터 센터 짓는다고 열풍이에요 그러니까 그 데이터 센터 짓는다는 이야기가 지금 어느 정도냐면은 정말 옛날에
[00:33:48] 그 서부 개척할 때 금로 다니는 것처럼 난리도 아니에요 정말로 정말 어마어마한 규모의 데이터 센터를 짓고 있는 거예요 아 그럼
[00:33:55] 우리나라가 이제 뭐 결국 그 약속대로 온다면 이제 30만 장 오는 건데 미국은 그 몇 얼마 있어요 한 회사가 MS
[00:34:03] 같은 회사 한 회사가 100만 장가 정도 갖고 있어요 100만 장이요 걔네들 뭐 계산하고 있는지 알려진게 있어요 바로 그 LM
[00:34:10] 모델하고 피지컬 AI 모델 같은 모델을 만드는 거예요 더 좋게 만들어야죠 더 아직까지도 시키는 걸 잘 못 하니까 더 잘하게
[00:34:18] 만들기 위해서는 모델을 더 잘 만들어야죠 아 그 뭔가 우리가 모르는 모델이 계속해서 지금 만들어지는 과정이겠군요 그니까 모르는 모델이 아니고
[00:34:25] 더 잘 작동하 서버시지 않았는 알고 있습니다 pt가 말을 더 잘하게 만드는 거죠.이 왜 이렇게 말을 못 알아듣지 말을 알아듣게
[00:34:33] 만들려면 뭘 해야 될까요 이런 계산인 거죠 요걸 좀 더 계산하면은 말을 알아들을 거 같은데 어 대답을이 잘할 것 같은데
[00:34:40] 그걸 지금 계속 지금 하고 있다는 거군요 궁극적인 목표는 뭐냐 agi 그래서 아 그 어 보편적인 그니까 사람처럼 활동하는 그런
[00:34:49] AI 그걸 만드는게 목표예요 그래서 스타게이트 프로젝트라 그래 가지고 오픈 AI에 샘 알트마이라는 사람이 얼마 전지 갔다 한 700조 정도를
[00:34:59] 자기가 모아서 쓰겠다 그래서 10GB 정도의 데이터 센터를 만들어 가지고 AI를 만들 수 있게끔 하겠다라는 거예요 10기가면은 어느 정도냐면은 아까
[00:35:07] 얘기했지만 원제약 발전수 한 10열개 정도를 지어야 됩니다 어 그 정도 전기를 지어야 되기 때문에 전기가 공급돼야 되는데 그게 언제까지
[00:35:14] 이루어지냐 2030년까지 하겠다는 거예요 음 그니까 이걸 하려면은 발전소를 빨리빨리 저 줘야 돼요 그런데 원자력 발전소는 힘들죠 장한 만 5년이에요
[00:35:24] 그기 때문에 어떻게든 전력을 공급해야되기 때문에 그래서 LNG 가지고 하고 그다음에 수소 연료 발전하고 그다음에 태양광하고 놓고 이런 식으로 해서
[00:35:35] 공 전력을 최대한 빠르게 만들어 낼 수밖에 없습니다 그 오픈 AI 그 샘 올만인가 그 아저씨는 뭐 하는 사람이에요 그러니까
[00:35:42] 바 그 모델을 만든 사람입니다 아 그 사람이 모델을 만드는 사람이야 아 그 사람 대박이겠네 앞으로 그니까 재밌는 얘기를 하나
[00:35:48] 해 드는데 괜찮아 그 사람이 대박이겠어 그디아가 사실은 제가 약간 좀 재밌는 모델이에요 그 사업 모델이에요 왜냐면 그래픽카드를 만들었죠 이게
[00:35:58] 소비자 소비제를 만든 사람들이 아니잖아요 근데 게임이란 산업이 엄청나게 폭발하면서 그래픽 카드가 엄청나게면서 회사가 커졌어요 그다음에 이걸 보다 보니까 이걸
[00:36:07] 인공지능 쓸 수 있을 것 같아 세월트만 살짝 줬어 그리고 뭐 MS 저기도 주고 구글도 주고 줬어 얘네들이 인공지능을 만들었네
[00:36:14] 그다음에 엄청나게 팔게 됐잖아요 그러니까 이다음에 뭘 어떻게 하겠어요 피지컬 AI다 피지컬 AI를 만들면은 나는 더부자가 된다 삼성 오고 현대
[00:36:26] 오고 자 연구 좀 해 봐라 피카를 하기 해 봐라 그러면 더 올라 아 젠슨왕이 그럼 우리나라에 와서 그렇게 했던
[00:36:34] 것은 더 많은 수요를 창출해 내기 위한 거군요 그게 답이라고 생각하고 있어요 아네 재밌어요 아주 재밌겠네 네 그니까 피지컬 AI가
[00:36:48] 대단해 것이고 그것을 갖다 하도록 주고 가는 거예요 해라 좀 해라 아 물론 여기만 주진 않죠 미국도 주고 테슬라도 주고
[00:36:56] 어디도 주고 여러 주겠죠 그게 M비대 모델이에요 아 됐다 이제 됐어 아유 일단 한 달은 편하게 지낼 수 있겠네.요 정도
[00:37:06] 알면은 네 고맙습니다 혹시 우리 대표님은 못 하신 말씀 있나요 어 아니요 뭐 뭐 말씀 많이 드린 거 같고요 어
[00:37:15] 아까 제가 서두에 말씀드린 것처럼 고속도로 놓는 거 그리고 인터넷만 까는 것과 같은 정도의 효과가 있다 그리고 이것은 이제 끝이
[00:37:23] 아니고 이제 시작이다 우리나라는이 AI 인프라 3대 강국으로 갈 수 있는 시작이 된 거예요 그리고 이것은 굉장히 역사적인 사건으로 기록될
[00:37:33] 겁니다 단 우리나라가이 기회를 잘 살린다면 이런게 있는 거죠 그래서 뭐 여러 가지 정부에서도 할 일이 많고 기업에서도 할 일이
[00:37:41] 많고 그리고 또 인재들이 할 일이 많을 텐데 그 일을 잘 할 수 있는 그런 판이 열렸으면 좋겠고요 그래서 어
[00:37:48] 더 많은 네이버가 생기고 카카오가 생기고 그러면서 한 10년 후에쯤에는 와 그날 그 얘기했던 기업들이 이렇게 나와서 이렇게 주가도 많이
[00:37:56] 오르고 좋은 일이 생겼네 대한민국이 그때부터 진짜 많이 좋아졌네라는 이야기가 들렸으면 좋겠습니다 맞아 아 뭐 한 5 뭐 한 10년
[00:38:07] 뭐 그 정도면은 지금이 굴치의 회사들을 완전히 그 넘어서는 뭔가의 회사가 있겠군요 근데 그것도 신생 회사일 가능성이 높겠네요 그렇죠 그러네
[00:38:18] 알겠습니다 자 아 저 생각했던 거보다는 오늘 방송 잘 빠졌어.이 정도면 잘 빠진 거야 어 더 이상 안 돼.이 네
[00:38:28] 자 두 분과는 여기서 인사를 나누겠습니다 함께 두 분 대단히 고맙습니다 니다
3. SEO 최적화 블로그 기사 생성
다음은 영상 분석 내용을 바탕으로 작성한 SEO 최적화 블로그 게시글 초안입니다.
제목(H1): "AI 시대, 젠슨 황은 왜 한국을 선택했나?" (GPU, 피지컬 AI, HBM 총정리)
서론: 'AI'라는 단어가 스마트폰이나 인터넷만큼, 아니 그 이상으로 우리 삶을 바꿀 것이라는 이야기가 들려옵니다. 하지만 여전히 AI가 무엇인지, GPU가 왜 중요한지 막연하게만 느껴지시나요? 최근 엔비디아의 CEO 젠슨 황이 한국을 방문해 26만 장이라는 엄청난 규모의 GPU 공급을 약속했습니다. 이것이 단순한 반도체 판매를 넘어, 한국의 미래에 어떤 의미를 갖는지 그 '최소 지식'을 알기 쉽게 정리해 드립니다.
본문: H2: AI 혁명의 엔진 'GPU', 고속도로가 깔리는 이유
우리는 2000년대 초고속 인터넷망이 깔리면서 네이버와 카카오 같은 거대 IT 기업이 탄생하는 것을 목격했습니다. 인터넷망이 '데이터'를 공짜에 가깝게 만들었기 때문입니다.
영상 속 전문가는 AI 시대의 'GPU'가 바로 이와 같다고 설명합니다. GPU는 원래 게임 그래픽을 처리하던 부품(CPU가 '대학 교수 1명'이라면 GPU는 '초등학생 1만 명')이었지만, AI의 방대한 병렬 계산에 특화되어 '지능'을 만드는 핵심 엔진이 되었습니다. 젠슨 황이 한국에 GPU라는 '새로운 고속도로'를 깔아주는 것은, 이 위에서 달릴 수많은 AI 서비스와 산업의 탄생을 예고하는 것입니다.
H2: 젠슨 황의 진짜 목표, '피지컬 AI'와 한국의 역할
젠슨 황이 한국을 선택한 이유는 단순히 HBM 반도체 때문만이 아닙니다. 그의 더 큰 그림은 바로 **'피지컬 AI(Physical AI)'**에 있습니다. 피지컬 AI란, AI라는 '뇌'를 탑재할 '몸뚱아리'를 의미합니다. 자율주행차, 공장 자동화 로봇, 휴머노이드 등이 모두 여기에 속합니다.
현재 미국은 중국의 압도적인 제조업을 견제(디커플링)하고 있습니다. 이 상황에서 AI의 '몸통'을 가장 잘 만들 수 있는 파트너가 필요했고, 그 완벽한 대안이 바로 '한국'이었습니다. 한국은 다음과 같은 3박자를 모두 갖추고 있습니다.
압도적 제조 역량: 현대차(로봇, 자율주행)와 삼성, SK하이닉스(반도체)
풍부한 데이터 및 인력: AI 학습에 필수적인 양질의 데이터와 뛰어난 소프트웨어 인재 투자 여력: 이 모든 것을 실행할 수 있는 기업들의 자본력
젠슨 황의 방한은 한국에게 "AI 뇌(GPU)를 줄 테니, 세계 최고 수준의 AI 몸통(로봇, 자동차)을 만들어 증명해 보이라"는 전략적 파트너십 제안인 것입니다.
H2: SK하이닉스와 삼성전자, 왜 주목받나? (feat. HBM)
AI의 핵심인 GPU가 '초등학생 1만 명'이라면, 이들에게 계산할 문제(데이터)를 끊임없이 빠르게 공급해주는 '거대한 창고'가 필요합니다. 이 창고가 바로 **HBM(고대역폭 메모리)**입니다.SK하이닉스는 이 HBM 분야에서 독보적인 기술력으로 엔비디아의 핵심 파트너가 되었습니다. 삼성전자 역시 이 시장에 본격적으로 뛰어들며 엔비디아의 공급망 다변화 파트너로 주목받고 있습니다. AI 시대가 본격화될수록 GPU와 HBM은 뗄 수 없는 관계이며, 한국 반도체 산업의 미래가 여기에 달려있습니다.
결론: 원전 1기가 필요한 시대, 한국의 기회
물론 과제도 있습니다. 26만 장의 GPU를 돌리기 위해선 원자력 발전소 1기 분량의 막대한 전력이 필요합니다. 데이터 센터 구축과 전력망 확보가 국가적 과제로 떠오른 이유입니다. 하지만 분명한 것은, 2000년의 인터넷망이 한국의 IT 10년을 이끌었듯, 지금 깔리는 'AI 고속도로'는 한국의 다음 10년을 이끌 새로운 '천재'들과 '제2의 네이버/카카오'를 탄생시킬 거대한 기회의 장이라는 사실입니다. AI라는 거대한 파도, 당신은 어떻게 준비하고 계시나요?
1. 트위터(X)용 (280자 이내)
🤯 "AI가 스마트폰보다 큰 변화라고? 아직도 감이 안 잡힌다면"
엔비디아 젠슨 황이 한국에 GPU 26만 장을 준 진짜 이유?
• 핵심은 '피지컬 AI': AI의 '뇌(GPU)'를 줄 테니, '몸통(로봇, 자율주행차)'을 만들라는 것! • 왜 한국?: 중국을 대체할 유일한 '제조 강국' • HBM: GPU 계산을 돕는 '거대 창고' (SK하이닉스, 삼성이 주목받는 이유)
2000년대 인터넷 혁명에 버금가는 기회가 한국에 오고 있습니다.
#AI #GPU #젠슨황 #엔비디아 #피지컬AI #HBM #매불쇼
2. 링크드인/페이스북용 (전문성 강조)
[산업 트렌드] 젠슨 황이 한국을 AI 파트너로 선택한 진짜 이유: '피지컬 AI'
최근 엔비디아 CEO 젠슨 황의 방한과 26만 장 GPU 공급 약속이 큰 화제였습니다. 하지만 많은 분들이 이것이 단순한 반도체 판매를 넘어 어떤 전략적 의미를 갖는지 궁금해하십니다.
매불쇼 전문가 대담에 따르면, 핵심은 '피지컬 AI'입니다.
AI의 '뇌'와 '몸통': AI가 소프트웨어(뇌)라면, 이를 구현할 로봇, 자율주행차, 스마트 팩토리 등 '몸통(하드웨어)'이 필요합니다. 이것이 바로 '피지컬 AI'입니다.
미-중 디커플링과 한국의 부상: 미국이 중국의 제조업을 견제하면서, AI의 '몸통'을 최고 수준으로 만들 수 있는 파트너가 필요해졌습니다. 한국은 반도체(삼성, SK하이닉스), 로봇(현대차) 등 압도적인 제조 역량과 데이터, 인력을 모두 갖춘 유일한 대안입니다.
GPU와 HBM의 관계: GPU가 '엔진'이라면 HBM(고대역폭 메모리)은 '연료 탱크'입니다. GPU가 방대한 계산을 하도록 데이터를 빠르게 공급하는 핵심 부품으로, SK하이닉스와 삼성전자가 이 시장을 주도하고 있습니다.
젠슨 황의 이번 행보는 2000년대 초고속 인터넷망 구축이 네이버와 카카오를 탄생시켰듯, 한국에 'AI 인프라'라는 새로운 기회의 장을 열어준 역사적 사건입니다.
이 거대한 변화의 흐름 속에서 우리는 무엇을 준비해야 할까요?
AI #비즈니스트렌드 #엔비디아 #젠슨황 #GPU #피지컬AI #HBM #SK하이닉스 #삼성전자 #제조업 #4차산업혁명
영상에 등장한 주요 전문 용어와 개념을 표로 정리했습니다.
용어
설명
GPU (Graphics Processing Unit)
원래 게임 그래픽용이었으나, 간단한 계산을 동시에 대량으로 처리(병렬 연산)하는 데 특화되어 AI 학습의 핵심 부품이 됨. '초등학생 만 명'에 비유됨.
CPU (Central Processing Unit)
복잡한 계산을 순차적으로 처리하는 컴퓨터의 핵심 뇌. '대학 교수 한 명'에 비유됨.
피지컬 AI (Physical AI)
AI라는 '뇌'가 탑재되는 '몸뚱아리'. 로봇, 자율주행차, AI 공장 등 물리적 세계에서 작동하는 AI를 의미.
HBM (High Bandwidth Memory)
고대역폭 메모리. GPU가 빠르게 계산할 수 있도록 데이터를 대량으로, 그리고 신속하게 공급하는 '거대한 창고' 역할의 고성능 반도체.
엔비디아 (NVIDIA)
젠슨 황이 CEO로 있는 회사. AI 학습에 필수적인 GPU를 사실상 독점적으로 설계 및 공급함.
AI 팩토리 (AI Factory)
AI 모델을 '생산'하는 곳. 막대한 양의 GPU와 데이터, 전력을 기반으로 AI 모델을 학습시키는 대규모 데이터 센터를 의미.
디지털 트윈 (Digital Twin)
현실 세계의 기계나 공장 등을 가상(디지털) 세계에 똑같이 구현하는 기술. AI가 실제 환경이 아닌 가상 환경에서 수없이 시뮬레이션하며 학습(예: 수건 개기)할 수 있게 함.
디커플링 (Decoupling)
(경제 용어) 탈동조화. 영상에서는 미국이 반도체 및 AI 산업 공급망에서 중국을 배제하려는 정책을 의미.
AGI (Artificial General Intelligence) 범용 인공지능. 특정 작업만 잘하는 현재 AI를 넘어, 인간처럼 생각하고 학습하며 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI.
영상의 내용을 잘 이해했는지 점검해 볼 수 있는 퀴즈입니다.
[퀴즈]
(객관식) 영상에서 AI 시대를 위한 'GPU' 인프라를 무엇에 비유했나요? A. 증기기관 B. 고속도로와 초고속 인터넷망 C. 원자력 발전소 D. 대학교
(객관식) 젠슨 황이 한국을 AI 파트너로 선택한 핵심 이유이며, AI의 '몸뚱아리'를 뜻하는 용어는 무엇인가요? A. 디지털 트윈 (Digital Twin) B. 피지컬 AI (Physical AI) C. HBM (High Bandwidth Memory) D. AGI (Artificial General Intelligence)
(주관식) GPU가 '초등학생 만 명'이라면, CPU는 무엇에 비유되었나요?
(주관식) SK하이닉스가 엔비디아에 공급하며 주목받은 HBM은, GPU가 원활히 계산할 수 있도록 돕는 '이것'의 역할을 한다고 설명되었습니다. '이것'은 무엇인가요?
(객관식) 영상에 따르면, AI 팩토리를 운영하기 위해 발생하는 가장 큰 현실적인 문제점은 무엇인가요? A. 천재 프로그래머의 부족 B. 막대한 전력 소모 문제 C. GPU의 높은 불량률 D. AI 모델의 편향성
[정답 및 해설]
B. 고속도로와 초고속 인터넷망 (해설: 고속도로가 물류 비용을, 인터넷망이 데이터 비용을 낮춰 신산업을 만들었듯, GPU는 '지능' 비용을 낮춰 새로운 AI 산업을 만들 것이라고 비유했습니다.)
B. 피지컬 AI (Physical AI) (해설: 젠슨 황은 AI라는 '뇌'를 탑재할 로봇, 자율주행차 등 '몸통'(피지컬 AI)을 만들 파트너로 한국을 선택했습니다.)
대학 교수 (또는 대학 교수 한 명) (해설: CPU는 복잡한 계산을 순차적으로 처리하는 '대학 교수 한 명', GPU는 간단한 계산을 병렬로 처리하는 '초등학생 만 명'에 비유되었습니다.)
(거대한) 창고 (해설: HBM은 GPU가 계산할 방대한 데이터를 저장하고 빠르게 공급하는 '거대한 창고' 역할의 메모리 반도체라고 설명되었습니다.)
B. 막대한 전력 소모 문제 (해설: GPU 26만 장은 원자력 발전소 1기 분량의 막대한 전력을 소모하며, 이를 공급하고 데이터 센터를 식히는 것이 큰 과제라고 언급되었습니다.)
(요청하신 대로 7번 항목은 영어로 제공합니다.)
[YouTube Video Analysis Report]
1. Basic Video Information
🎬 Video Title: AI Minimum Knowledge! (Why did Jensen Huang choose Korea?) [Replay by Corner]
📺 Channel Name: [Podbbang] Maebul Show
⏱️ Video Length: 38 minutes 45 seconds
📅 Publication Date: 2025-11-04
2. One-Line Core Summary
This video features experts easily explaining why NVIDIA CEO Jensen Huang chose South Korea as a major partner for large-scale GPU supply and the immense opportunity this presents for Korea in the AI era.
3. Detailed Analysis and Summary
[Introduction: The Advent of the AI Era and the Importance of GPUs] The video begins by forecasting that the AI era will bring about a much larger transformation than the emergence of smartphones or the internet. At the core of this change are GPUs, which "make intelligence free." This is compared to how highways and high-speed internet networks dramatically lowered logistics and data costs, giving birth to new industries (e.g., Naver, Kakao).
[Body 1: Why Did Jensen Huang Choose Korea?] Jensen Huang's decision to supply a massive 260,000 GPUs to Korea is not just a sale; it's a strategic move selecting Korea as a key partner for "Physical AI". "Physical AI" refers to the "bodies"—such as robots, autonomous vehicles, and AI factories—that will house the AI "brain". As the US seeks to decouple from and check China's manufacturing dominance, it needs a manufacturing powerhouse to replace China. South Korea is the perfect partner, possessing not only overwhelming manufacturing capabilities in robotics (Hyundai, Boston Dynamics) and semiconductors (Samsung, SK hynix) but also the data, software talent, and investment capacity essential for AI development.
[Body 2: Key Elements of the AI Industry (GPUs, HBM, Geniuses)] The GPU, a core component of AI, is compared to "10,000 elementary school students (processing simple calculations in parallel)," distinct from the CPU, which is like "one university professor (processing complex calculations sequentially)". SK hynix is in the spotlight because it has been the exclusive producer of HBM (High Bandwidth Memory), which acts as a "vast warehouse" for storing and supplying data to GPUs for rapid, large-scale calculations. Samsung Electronics is also entering this HBM market, and NVIDIA is keen to cooperate with Samsung to diversify its supply chain. In the AI era, the value of "genius" engineers—who can define massive problems that machines (GPUs) can solve and communicate with them to optimize models—is skyrocketing to astronomical levels (e.g., a $100M+ salary).
[Conclusion: Korea's Opportunity and Future] Massive GPU infrastructure (AI Factories) will accelerate the development of "digital twin" simulation training and AGI (Artificial General Intelligence). However, this brings the challenge of immense power consumption, equivalent to one nuclear power plant, making data center location and power grid construction a national priority. In conclusion, the establishment of GPU infrastructure is a historic event, much like the rollout of the high-speed internet in the 2000s that gave rise to Naver and Kakao. It will create a tremendous field of opportunity for new "geniuses" and startups in Korea.
4. Main Keywords and Tags
#AI #GPU #JensenHuang #NVIDIA #PhysicalAI #HBM #SKhynix #SamsungElectronics
5. Timeline Highlights ✨
[00:00:00] Introduction: Declares that the AI era is a bigger change than smartphones or the internet.
[00:04:04] 💡 Core Analogy (Highway/Internet): GPU infrastructure, by making "intelligence" free, will create new industries just as highways and the internet did.
[00:08:32] 📌 Meaning of Jensen Huang's Visit: Jensen Huang's 260,000 GPU deal is not a simple sale; it's a "show" signifying the selection of Korea as a partner.
[00:11:09] 💡 Core Concept 1 (GPU vs. CPU): A GPU is like "10,000 elementary school students" (parallel processing), while a CPU is "one university professor" (sequential processing).
[00:13:51] 💡 Core Concept 2 (Physical AI): The necessity of a "body" (robots, autonomous cars, factories) to house the
AI "brain".
[00:17:25] 🌎 Why Korea Was Chosen: Amidst US-China decoupling, Korea is the only alternative with manufacturing (robots/semiconductors), data, talent, and capital.
[00:21:42] 💡 Core Concept 3 (The Role of Genius): In the AI era, a "genius" is someone who defines massive problems for machines (GPUs) to solve and optimizes them.
[00:24:22] 📌 HBM and SK hynix: HBM is the "vast warehouse" (memory) for GPU computation, a field led by SK hynix.
[00:31:30] ⚠️ Data Centers and Power Problem: 260,000 GPUs consume massive amounts of power (equivalent to one nuclear plant), presenting a new challenge.
[00:37:15] 🔚 Conclusion & Wrap-up: GPU infrastructure is a historic opportunity for Korea, like the 2000s internet boom, and will be the foundation for the next Naver/Kakao.
6. Video Atmosphere and Style Analysis
Tone & Manner: Informative + Friendly Conversational. Experts use analogies (highways, elementary students) to explain the complex topic of AI, but the hosts continuously ask clarifying questions from the listener's perspective, creating the "Maebul Show's" unique, popular, and entertaining atmosphere.
Delivery Method: Expert Talk Show / Panel Discussion. Two experts (Prof. Rinho Choi, CEO Hyoseok Lee) explain AI and semiconductor knowledge by answering questions from the hosts.
7. Target Audience
AI Novices who have no grasp of why AI and NVIDIA are important.
Stock Investors who are curious about what Jensen Huang's visit and the GPU supply mean for the Korean economy (especially Samsung, SK hynix).
Professionals and Students who want to understand the big picture of future industry trends like AI, semiconductors, and robotics.
8. Actionable Takeaways
Don't view AI as a "distant story": AI will change jobs and industries more than the smartphone did. You must make an effort to understand at least the basic concepts (GPU, Physical AI) right now.
Re-recognize the value of "manufacturing": AI software is ultimately realized through "Physical AI" hardware (bodies). Korea's overwhelming manufacturing strength will be a core competency in the AI era.
Pay attention to new opportunities: Just as the internet network in the 2000s gave birth to Naver/Kakao, the AI Factory (GPU infrastructure) will open a massive field of opportunity for new geniuses and startups. Prepare to get on board with this change.
9. Concluding Summary
This video clearly explains that the reason NVIDIA's Jensen Huang chose South Korea as a key partner for the AI era is not just for semiconductors (HBM), but because of its capacity as a "manufacturing powerhouse" that can build the AI "bodies"—robots and cars. It emphasizes that while the GPU infrastructure brings the challenge of massive power consumption, it is also a historic event that will unfold an era of opportunity in Korea comparable to the internet revolution of the 2000s.
10. Questions to Consider After Watching
The video compares GPU infrastructure to "highways" or the "internet." In an era where "intelligence becomes free," what new opportunities and threats do you expect for your job or industry?
It's said that a "genius" in the AI era is "someone who defines massive problems for machines to solve". If you had access to vast GPU resources, what problem would you want to solve?
The video states that AI will do the difficult and undesirable jobs for humans. What is the first task in your work or daily life that you would want AI to take over, and why?
※ Analysis Disclaimer:
This analysis was generated based on the video's audio script (subtitles), and visual information or non-verbal cues (like background music) may only be partially reflected.
8. 인터랙티브 마인드맵 생성 다음은 영상의 핵심 구조를 한눈에 파악할 수 있는 인터랙티브 마인드맵 HTML 파일입니다. 이 코드를 .html 파일로 저장하고 브라우저에서 열면, 마우스로 확대/축소 및 이동이 가능한 마인드맵을 확인할 수 있습니다.