황인훈, 졸업생들에게: 0억 달러 시장에 과감히 뛰어들기를, 자신의 GPU를 찾길 바란다
젠슨 황 테크플로우 CEO의 최신 졸업식 연설이 화제가 되고 있다.
"비전통을 믿고, 미지의 영역을 탐구하라."
이는 그가 캘리포니아공과대학 2024년 졸업생들에게 전한 조언이자, 동시에 테크플로우의 성장 역사와 그의 창업 여정을 담은 이야기이기도 하다.
물론 그는 테크플로우의 시각에서 축소된 형태의 컴퓨팅 과학 발전사를 설명하기도 했다.
현대 컴퓨터는 가장 중요한 지식 도구이며, 모든 과학 분야와 산업의 기반이다. 여러분이 이 산업에 들어서게 된다면 현재 일어나고 있는 변화들을 이해하는 것이 중요하다.
일반적으로 알려진 바와 같이, 젠슨 황은 박사 학위를 소지하지 않았으며, 미국으로 이민 온 후 오리건주립대학교에서 학사를 마치고, 1990년 스탠퍼드대학교 전기공학 석사 학위를 취득했다. 이후 1993년 테크플로우를 설립했고, 1999년 게임 분야를 위해 GPU를 발명했다.
캘리포니아공과대학에서 졸업식 연설을 하게 된 이유에 대해 젠슨 황은 솔직하게 말한다:
저는 인재를 뽑으러 왔습니다. 저는 좋은 상사입니다.
연설 핵심 요점
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직관에 반하는 교훈들: 기술적·사업적 도전에 직면했을 때 지식적 정직성과 겸손함을 유지하고, 필요할 경우 전략적 후퇴를 감행하는 것
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인공지능(AI)은 제가 아는 유일한 여러 개의 지수 함수를 동시에 따르며 발전하는 기술이다
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현대 컴퓨팅은 IBM System 360에서 비롯되며, 당시의 주요 아이디어, 아키텍처 및 전략은 오늘날까지 컴퓨터 산업을 주도하고 있다
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캘리포니아공과대학에서 카버 미드(Carver Mead)가 수행한 칩 설계 방법론과 교과서에 관한 선구적인 연구는 IC 설계를 혁신시켰다. 이를 통해 우리 세대는 초대형 칩을 설계할 수 있었고, 궁극적으로 CPU를 설계할 수 있게 되었다
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나르드 스케일링(NARD scaling), 트랜지스터 스케일링, 명령어 수준 병렬화의 한계로 인해 CPU 성능 향상 속도가 둔화되었다. CPU 성능 향상 속도가 느려지는 동안 계산 수요는 계속해서 지수적으로 증가하고 있다. 계산 수요와 컴퓨터 능력 사이의 지수적 격차가 해결되지 않으면, 결국 컴퓨팅의 에너지 소비와 비용, 인플레이션으로 인해 모든 산업이 위축될 것이다
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AI의 다음 물결은 로보틱스가 될 것이다. 현재는 '0달러 시장'이지만, 미래에는 수십억 달러 규모로 성장할 것이며, 초기의 GPU 가속 컴퓨팅 시절의 테크플로우와 같다.
……
다음은 젠슨 황의 연설 전문:
존경하는 로젠바움 총장님, 사랑하는 교수님들, 귀빈 여러분, 자랑스러운 부모님들, 그리고 무엇보다 캘리포니아공과대학 2024년 졸업생 여러분:
오늘은 여러분에게 정말 기쁜 날입니다. 조금 더 신나 보이셔도 됩니다. 여러분은 세계적인 과학자 리처드 파인만, 라이너스 폴링, 그리고 우리 산업에 큰 영향을 준 카버 미드를 배출한 캘리포니아공과대학을 졸업합니다. 참으로 대단한 일입니다.
오늘은 자부심과 기쁨으로 가득 찬 날입니다. 이는 단지 여러분의 꿈이 이루어진 것뿐만 아니라, 여러분의 부모님과 가족들이 오랜 세월 희생한 결과이기도 합니다. 지금 이 순간, 그들에게 감사와 축하의 마음을 전하며, 사랑한다고 말해주십시오. 이 점을 잊지 마십시오. 왜냐하면 앞으로 집에서 얼마나 오래 살게 될지 모를 테니까요.
자랑스러운 아버지로서, 제 아이들이 집에 머무는 것을 매우 좋아했습니다. 매일 볼 수 있었으니까요. 하지만 이제 아이들이 독립했고, 그로 인해 약간 슬프기도 합니다. 그러니 부모님과 함께 시간을 보내는 것을 잊지 마십시오.
여러분이 여기까지 온 여정은 여러분의 성품, 결의, 그리고 꿈을 위한 희생 정신을 입증합니다. 그러므로 자부심을 가져야 합니다. 인생에서 여러분은 이러한 희생과 고통을 견디는 능력이 계속 요구될 것입니다.
테크플로우의 두 명의 수석 과학자 모두 캘리포니아공과대학 출신입니다. 제가 오늘 여기 서 있는 이유 중 하나는 바로 인재를 찾기 위해서입니다. 그래서 말씀드리고 싶습니다. 테크플로우는 훌륭한 회사이며, 저는 누구에게나 인정받는 아주 좋은 상사입니다. 테크플로우에 오세요!
여러분과 저 사이에는 공통점이 있습니다: 과학과 공학에 대한 열정입니다. 우리 사이엔 약 40년의 나이 차가 있지만, 우리는 모두 경력의 정점에 서 있습니다. 테크플로우와 저를 오랫동안 지켜봐온 분이라면 제가 무슨 말을 하는지 아실 겁니다. 다만 여러분은 앞으로 넘어야 할 높은 산들이 무수히 많다는 점에서 다릅니다. 저는 오늘 제 정점이 아니기를 바랍니다.
작년, 저는 국립대만대학교 졸업식에서 연설했고, 테크플로우의 여정과 졸업생들에게 도움이 될 만한 경험들을 공유했습니다. 솔직히 말해 저는 조언을 주는 것을 좋아하지 않습니다. 특히 다른 사람의 자녀에게는 더욱 그렇죠. 따라서 오늘 제 조언은 제가 좋아하는 이야기들과 제 삶의 일부 경험 속에 은유되어 있을 것입니다.
저는 현재 존재하는 기술 기업 CEO 중 가장 오랫동안 재직한 사람이라고 생각합니다. 31년간 파산도 없었고, 지루함도 없었으며, 해고당한 적도 없습니다. 저는 무에서 시작해 오늘의 성과를 이루는 과정을 통해 많은 인생 경험을 누릴 수 있었습니다.
저는 세가(SEGA) 게임기 프로젝트라는 공개적이었던 실패 사례와 지식적 정직성과 겸손함에 대해 이야기했습니다. 리처드 파인만도 이를 매우 중요하게 여겼고 자주 언급했지요. 지식적 정직성과 겸손함이 우리 회사를 구했고, 후퇴, 즉 전략적 후퇴가 우리의 최고 전략 중 하나였습니다. 이 모든 것은 제가 졸업식에서 자주 언급하는 직관에 반하는 교훈들입니다.
그러나 저는 졸업생들에게 인공지능에 접근하길 권합니다. 이것은 우리 시대 가장 중요한 기술입니다. 나중에 자세히 설명하겠습니다만, 여러분도 이미 AI에 대해 잘 알고 계실 것입니다. AI를 떠올리지 않고, 그 안에 몰입하지 않고, 그에 대해 논의하지 않는 것은 거의 불가능하니까요. 저는 여러분 모두가 AI를 사용하고 실험하며, 때로는 놀라운, 마법 같은 결과를 얻기도 하고, 실망스러운 결과도 얻을 거라 생각합니다. 그러나 반드시 즐겨야 하며 참여해야 합니다. 왜냐하면 이 기술은 너무나 빠르게 진보하고 있기 때문입니다.
제가 아는 유일한 여러 지수 함수를 동시에 따르며 발전하는 기술이기 때문입니다. 기술 변화 속도가 매우 매우 빠릅니다. 그래서 저는 국립대만대학교 학생들에게 걷지 말고 뛰라고 조언했습니다. AI 혁명에 참여하라고 말이죠. 그런데 일 년 후 보면 변화의 속도는 믿기 어려울 정도입니다.
그래서 오늘 저는 여러분이 졸업하는 이 순간, 제가 보고 있는 중요한 변화들을 제 시각에서 공유하고자 합니다. 이처럼 특별한 일들이 일어나고 있으며, 여러분은 이를 직관적으로 이해할 필요가 있습니다. 이것이 여러분에게 중요할 뿐 아니라 전체 산업에도 중요하기 때문입니다. 앞에 놓인 기회를 최대한 활용하시기 바랍니다.
가속 컴퓨팅이 임계점에 도달했다
컴퓨터 산업은 기초부터, 문자 그대로 볼트와 너트에서부터 변하고 있습니다. 모든 것이 변하고 있습니다. 곧 모든 산업도 변화할 것입니다. 그 이유는 명확합니다. 컴퓨터는 오늘날 가장 중요한 지식 도구이며, 모든 산업과 과학 분야의 기반이기 때문입니다. 우리가 컴퓨터의 본질을 이렇게 깊이 바꾼다면, 당연히 모든 산업에 영향을 미칠 것입니다.
여러분이 이 산업에 들어선다면 현재 일어나는 일들을 이해하는 것이 중요합니다. 현대 컴퓨팅은 IBM System 360에서 비롯됩니다. 그것이 제가 배운 아키텍처 매뉴얼입니다. 배워야 할 매뉴얼은 아닙니다. 그 이후 더 많은 문서와 더 나은 컴퓨터 및 아키텍처 설명이 등장했으니까요.
하지만 IBM System 360은 당시 매우 중요했으며, 실제로 그 핵심 아이디어, 아키텍처, 전략은 오늘날까지 컴퓨터 산업을 주도하고 있습니다. 그것은 제가 태어난 지 일 년 후에 출시되었습니다.
80년대 저는 VLSI 엔지니어 1세대 중 한 명이었고, 미드와 코노웨이(Mead & Conway)의 획기적인 교과서를 통해 칩 설계를 배웠습니다. 여기서 아직 그 책을 가르치는지 모르겠습니다. 아마 VLSI 시스템 입문 강의일 텐데요. 칼텍의 카버 미드가 수행한 칩 설계 방법론과 교과서에 관한 선구적 연구는 IC 설계를 혁신했습니다. 덕분에 우리 세대는 초대형 칩을 설계할 수 있었고, 궁극적으로 CPU를 설계할 수 있게 되었습니다.
CPU는 컴퓨팅 수요를 지수적으로 증가시켰습니다. 성능과 놀라운 기술 발전, 즉所谓 무어의 법칙은 정보기술 혁명을 이끌었습니다. 우리 세대가 목격한 산업혁명은 세상에 없던 무형의, 쉽게 복제 가능한 것을 대량 생산하는 것이었습니다. 즉, 소프트웨어의 대량 생산이었습니다. 이는 3조 달러 가치의 산업을 만들어냈습니다.
제가 여러분 자리에 앉아 있을 때 IT 산업은 작았습니다. 소프트웨어 판매로 수익을 내는 것은 공상에 불과했습니다. 그러나 오늘날, 이는 우리 산업이 생산하는 가장 중요한 상품이자 기술, 제품 창조 중 하나입니다.
그러나 나르드 스케일링, 트랜지스터 스케일링, 명령어 수준 병렬화의 한계로 인해 CPU 성능 향상 속도가 느려졌습니다. CPU 성능 향상 속도가 둔화되는 동안, 컴퓨팅 수요는 계속해서 지수적으로 증가하고 있습니다. 컴퓨팅 수요와 컴퓨터 능력 사이의 지수적 격차가 해결되지 않으면, 컴퓨팅의 에너지 소비와 비용, 인플레이션이 결국 모든 산업을 위축시킬 것입니다.
말하자면, 우리는 매우 뚜렷한 컴퓨팅 인플레이션의 징후를 목격하고 있습니다. 테크플로우 CUDA의 20년간 개발을 통해, 테크플로우는 가속 컴퓨팅이라는 돌파구를 제공했습니다. 그래서 제가 여기 온 것입니다. 왜냐하면 수십 년 후의 컴퓨팅 팽창을 목격하면서, 산업계는 마침내 가속 컴퓨팅의 놀라운 효율성을 인식하게 되었기 때문입니다.
병렬 처리에 특화된 GPU로 시간이 많이 걸리는 알고리즘을 오프로드함으로써, 일반적으로 10배, 100배, 때로는 1,000배의 가속을 달성할 수 있어 비용, 에너지를 절약할 수 있습니다. 우리는 이제 컴퓨터 그래픽, 레이 트레이싱뿐 아니라 유전자 염기서열 분석, 과학 컴퓨팅, 천문학, 양자 회로 시뮬레이션, SQL 데이터 처리, 심지어 판다스(Pandas) 기반의 데이터 과학까지 다양한 분야를 가속화하고 있습니다.
가속 컴퓨팅은 임계점에 도달했습니다. 이것이 우리가 컴퓨터 산업에 기여한 첫 번째 위대한 업적이며, 사회에 기여한 첫 번째 위대한 업적입니다. 가속 컴퓨팅은 이제 지속 가능한 컴퓨팅을 위한 길을 제시하고 있습니다.
딥러닝에 성공적으로 베팅했다
계산 수요가 계속 증가함에 따라 비용은 지속적으로 하락할 것입니다. 가속 컴퓨팅이 시간, 비용, 에너지에서 100배의 절감 효과를 가져온다면, 이는 다른 분야에서 새로운 발전을 촉발할 수밖에 없습니다. 우리는 그것이 무엇인지 알지 못했습니다. 그때까지는 딥러닝이 우리의 인식 속에 들어오기 전까지 말이죠.
완전히 새로운 컴퓨팅 세계가 등장했습니다. 제프 힌튼(Jeff Hinton), 알렉스 크리제브스키(Alex Krzyzewski), 일야 서츠크버(Ilya Sutskever)는 테크플로우 CUDA GPU를 사용해 AlexNet을 훈련시키고 2012년 이미지넷 챌린지를 우승함으로써 컴퓨터 비전 분야를 충격에 빠뜨렸습니다. 이는 딥러닝의 대폭발이 시작된 중요한 순간이며, 인공지능 혁명의 시작을 알리는 결정적 사건이었습니다.
AlexNet 이후 우리가 내린 결정은 회사를 바꾸었고, 아마 다른 모든 것을 바꿨을지도 모릅니다. 우리는 딥러닝의 가능성을 보았고, 원리적으로 믿었습니다. 딥러닝의 확장성에 대한 자체 분석을 통해 믿게 되었습니다. 우리는 이 방법이 다른 유용한 기능들도 학습할 수 있다고 믿었습니다. 아마도 딥러닝은 보편적인 함수 학습기일지도 모릅니다. 기본 원리로 표현하기 어려운 문제들이 얼마나 많습니까?
따라서 우리가 이를 인식했을 때, 이 기술은 반드시 주목해야 한다고 판단했습니다. 왜냐하면 그 한계는 모델과 데이터 규모에 의해서만 제한될 뿐이기 때문입니다. 그러나 당시에도 도전이 있었습니다. 지금은 2012년, 막 2012년이 지난 시점입니다. 대규모 GPU 클러스터를 구축하지 않고 딥러닝의 한계를 어떻게 탐색할 수 있을까요?
당시 저희는 여전히 비교적 작은 회사였고, 이런 대규모 GPU 클러스터를 구축하는 데 수억 달러가 들었을 것입니다. 그러나 만약 우리가 그렇게 하지 않는다면, 확장했을 때 효과가 있을지 보장할 수 없습니다. 그러나 당시 아무도 딥러닝이 얼마나 멀리까지 확장될 수 있는지 몰랐습니다. 우리가 그것을 만들지 않는다면, 우리는 결코 알 수 없습니다. 이것은 "만약 당신이 그것을 지으면, 그들이 올 것인가?"라는 질문 중 하나였습니다. 우리의 논리는, 우리가 그것을 짓지 않는다면, 그들은 결코 오지 않을 것이라는 것이었습니다.
따라서 우리는 우리의 원리에 기반한 믿음과 분석에 따라 헌신했습니다. 우리는 이것이 매우 효과적일 것이라고 믿었고, 회사가 어떤 것을 믿는다면 행동에 옮겨야 한다고 생각했습니다. 그래서 우리는 딥러닝에 몰두했고, 이후 10년 동안 체계적으로 모든 것을 다시 만들었습니다. GPU 자체부터 시작해, 모든 컴퓨팅 계층을 다시 발명했습니다. 오늘날의 현대 GPU는 우리가 처음 발명했던 과거의 GPU와 매우 다릅니다.
우리는 계산, 상호 연결, 시스템, 네트워크 등 컴퓨팅의 거의 모든 측면을 계속해서 발명했습니다. 물론 소프트웨어도 포함됩니다. 우리는 수십억 달러를 투자했습니다. 미지의 영역에 수십억 달러를 투자했습니다. 10년 동안 수천 명의 엔지니어들이 딥러닝을 심화하고 확장시키기 위해 노력했지만, 이 기술을 어디까지 적용할 수 있을지 정확히 알지 못했습니다.
우리는 수십억 달러를 투자했습니다. 딥러닝과 인공지능의 한계를 탐색하기 위해 슈퍼컴퓨터를 설계하고 건설했습니다. 2016년, 우리는 첫 번째 인공지능 슈퍼컴퓨터인 DGX-1을 발표했습니다. 저는 첫 번째 컴퓨터를 샌프란시스코의 한 스타트업에 전달했는데, 아무도 모르는 스타트업이었고, 인공지능 분야에서 일하는 제 지인들이 만든 회사였습니다. 그 회사는 OpenAI라는 이름이었습니다.
2022년, AlexNet 등장 10년 후, 컴퓨팅 규모는 약 백만 배 증가했습니다. 백만 배 말입니다. 만약 여러분의 노트북 성능이 백만 배 향상된다면 어떤 느낌일지 상상해보십시오? 백만 배의 성능 증가 후, OpenAI는 ChatGPT를 출시했고, 인공지능은 대중화되었습니다.
이 10년 동안 테크플로우는 그래픽 회사(여러분 중 많은 분들이 GPU를 만드는 회사로 처음 알았을 수도 있습니다)에서 대규모 데이터센터 규모의 슈퍼컴퓨터를 구축하는 인공지능 회사로 탈바꿈했습니다. 우리는 회사를 완전히 바꿨습니다. 또한 컴퓨팅 기술 자체를 완전히 바꿨습니다. 오늘날 컴퓨팅의 근본적인 방식은 이미 근본적으로 변화했습니다.
컴퓨팅 스택은 이제 프로그래머가 작성한 명령어를 처리하는 CPU 대신, 슈퍼컴퓨터에서 훈련된 대규모 언어 모델을 처리하는 GPU를 사용합니다. 우리는 이제 인간이 작성할 수 없는 소프트웨어를 만들고 있습니다. 우리는 이제 10년 전에는 상상조차 할 수 없었던 일을 수행할 수 있는 소프트웨어를 만들고 있습니다. 컴퓨터는 이제 명령 중심이 아니라 의도 중심이 되었습니다. 컴퓨터에게 무엇을 원하는지 말하면, 컴퓨터가 그 방법을 스스로 찾아냅니다.
인간처럼, 인공지능 애플리케이션은 작업을 이해하고, 이유를 파악하며, 계획을 세우고, 대규모 언어 모델 팀을 조직하여 작업을 수행합니다. 미래의 애플리케이션은 우리가 일하는 방식과 매우 유사하게 작동하고 실행될 것입니다. 전문가 팀을 구성하고, 도구를 사용하며, 추론하고 계획을 세우며, 작업을 수행합니다. 소프트웨어 자체와 소프트웨어가 할 수 있는 일이 완전히 바뀌었습니다. 심지어 우리 산업 자체도 변화하고 전환하면서, 이전에는 존재하지 않았던 새로운 산업을 창출했습니다.
새로운 산업이 우리 눈앞에서 형성되고 있습니다. AI의 입력과 출력은 토큰(token)입니다. 이 방에 있는 모든 엔지니어라면 제가 무슨 말을 하는지 압니다. 이는 지능이 내재된 부동소수점 숫자입니다. 기업들은 이제 이전에는 존재하지 않았던 새로운 종류의 데이터센터를 구축하고 있으며, 이는 본질적으로 지능 토큰을 전문적으로 생산하는 것입니다. 즉, 인공지능 공장입니다. 니콜라 테슬라가 과거의 산업혁명에서 교류 발전기를 발명한 것처럼, 우리는 이제 AI 토큰 생성기를 갖게 되었고, 이는 새로운 산업혁명의 공장이 될 것입니다.
에너지, 전기를 생산하는 대규모 산업이 있었습니다. 이제 우리는 소프트웨어처럼 보이지 않는 무언가를 대량 생산하는 거대한 산업을 가지고 있습니다. 앞으로, 곧 다가올 미래에는 지능 토큰을 생산하고 제조하며, 인공지능 생성기를 운영하는 산업이 생길 것입니다. 새로운 컴퓨팅 모델이 등장했고, 새로운 산업이 등장했습니다. 이 모든 것은 우리가 첫 번째 원리에서 출발해 미래에 대한 믿음을 갖고 행동했기 때문입니다.
로보틱스가 다음 물결이다
인공지능의 다음 물결은 로보틱스입니다. 여기서 인공지능은 언어 모델 외에도 물리 세계에 대한 모델을 포함합니다. 우리는 수백 개의 기업과 협력하여 로봇, 로봇 차량, 피킹 암, 휴머노이드 로봇, 심지어 거대한 로봇 창고 전체를 제조하고 있습니다. 그러나 인공지능 공장 전략과 경험은 추론과 숙고를 통해 형성된 것과 달리, 우리의 로보틱스 여정은 일련의 좌절의 결과였습니다.
아시다시피, 테크플로우는 GPU를 발명했습니다. 이는 우리가 인공지능 공장을 발명하기 전의 일이었습니다. 우리가 컴퓨터 산업에 기여한 첫 번째 위대한 업적은 프로그래밍 가능한 셰이더를 통해 컴퓨터 그래픽을 재창조한 것입니다. 우리는 2000년에 GPU와 프로그래밍 가능한 셰이딩을 발명했습니다. GPU를 모든 컴퓨터에 통합하고자 했고, 그래서 GPU를 메인보드 칩셋과 통합하기 시작했습니다. 당시 AMD CPU용으로 매우 훌륭한 통합 그래픽 칩을 출시했습니다.
칩셋 사업은 즉각 성공했습니다. 아마 하룻밤 사이에 매출이 0에서 10억 달러로 증가했을 것입니다. 그러나 갑자기 AMD는 PC 내 모든 기술을 통제하고 싶어 했고, 우리는 독립성을 유지하고 싶어 했습니다. 그래서 AMD는 ATI를 인수했고, 더 이상 우리를 필요로 하지 않았습니다. 우리는 인텔로 방향을 전환했습니다. 아마 좋은 선택은 아니었겠지만, 우리는 인텔에 도움을 요청하고 인텔 CPU와 연결하는 라이선스를 협상했습니다.
애플(Apple)은 우리가 개발 중인 제품에 매우 흥분했고, 함께 새로운 컴퓨터를 개발해달라고 요청했습니다. 그것이 바로 첫 번째 맥북 에어(MacBook Air)였습니다. 그런데 인텔은 상황을 보고 더 이상 우리가 그런 일을 하기를 원하지 않겠다고 결정했고, 우리의 계약을 해지했습니다. 그래서 우리는 다시 방향을 틀었습니다. 이번에는 ARM으로부터 라이선스를 받아 저전력 SoC, 모바일 SoC를 개발했습니다. 세계 최초의 SoC였고, 본질적으로 하나의 컴퓨터, 완전한 운영체제를 갖춘 컴퓨터였습니다. 놀라운 일이었습니다.
우리의 칩에 구글(Google)이 매우 흥분했고, 새로운 장치를 개발해달라고 요청했습니다. 그 결과 안드로이드 모바일 기기가 탄생했습니다. 그런데 퀄컴(Qualcomm)은 우리가 그런 일을 하기를 원하지 않았고, 그래서 그들의 모뎀에 연결하지 못하게 했습니다. 모뎀 없이 모바일 기기를 만드는 것은 어렵습니다. LTE 모뎀 회사가 또 없었기 때문에, 우리는 모바일 기기 시장에서 철수해야 했습니다.
음, 거의 매년 주기로 이런 일이 일어났습니다. 우리가 무언가를 만들면 매우 성공했고, 큰 관심을 받았습니다. 그런데 일 년 후, 우리는 그 시장에서 쫓겨났습니다. 더 이상 돌아갈 시장이 없었기 때문에, 우리는 고객이 없는 곳에 무언가를 만들기로 결정했습니다. 왜냐하면 확실한 것은 고객도 없고, 경쟁자도 없으며, 아무도 관심을 가지지 않는다는 것이니까요.
그래서 우리는 고객이 없는 시장을 선택했습니다. 0달러 가치의 시장, 바로 로보틱스였습니다. 우리는 당시 아무도 이해하지 못했던 딥러닝 알고리즘을 처리할 수 있는 세계 최초의 로봇 컴퓨터를 만들었습니다. 이미 10년 이상 전의 일입니다. 10년 후, 제가 우리가 구축한 것과 다음 인공지능 물결의 기회에 대해 매우 기쁘게 생각하고 있습니다. 더욱 중요한 것은, 우리는 민첩성과 회복력의 문화를 육성했다는 점입니다.
반복되는 좌절 속에서 우리는 벗어나 다음 기회를 붙잡았습니다. 매번 우리는 기술을 습득하고 성격을 강화했습니다. 우리는 기업의 고유한 특성을 강화했습니다. 우리 회사는 정말로 방해받기 어렵고, 쉽게 좌절하지도 않습니다.
오늘날 우리가 겪는 어떤 좌절도 기회가 아닙니다. 아이러니하게도, 우리가 오늘 만드는 로봇 컴퓨터는 그래픽조차 필요하지 않습니다. 이것이 바로 우리가 출발했던 지점입니다. 그래서 우리가 오늘 서 있는 위치는 우리에게 무언가를 말해주고, 무언가를 가르쳐줍니다. 리처드 파인만이 말했듯이, 세상은 불확실하며, 공평하지 않을 수 있고, 어려운 카드를 줄 수 있습니다. 빨리 그것을 떨쳐버리세요. 분명히 당신은 책에 너무 집착하고 있습니다. 빨리 떨쳐버리세요. 자, 이게 똑똑하죠. 저는 웃었습니다. 그곳에 또 다른 기회가 있거나, 기회를 창조할 수 있습니다.
자신만의 GPU를 찾아라
또 다른 이야기를 들려드리겠습니다. 저는 예전에 매년 여름 국제 지사에서 한 달씩 일했습니다. 아이들이 십대였을 때, 우리는 일본에서 여름을 보냈습니다. 주말에 우리는 교토 긴카쿠지(은각사)를 방문했습니다. 아직 가보지 못하셨다면 꼭 가보셔야 합니다. 정교한 이끼 정원으로 유명하니까요.
우리가 방문한 날은 전형적인 교토의 여름날로, 무더웠고 습하며 끈적거렸습니다. 땅에서 열기가 올라왔습니다. 공기는 무겁고 고요했습니다. 우리는 다른 관광객들과 함께 정성스럽게 가꿔진 이끼 정원을 거닐었습니다. 저는 그 외로운 정원사를 눈여겨보았습니다. 기억하세요, 이끼 정원은 은각사이고, 이끼 정원은 거대합니다. 세계에서 가장 다양한 이끼 종을 가장 많이 수집하고 있습니다. 그리고 매우 정교하게 관리되고 있습니다.
저는 외로운 정원사가 대나무 집게로 조심스럽게 이끼를 집어 대나무 바구니에 담는 모습을 보았습니다. 대나무 집게인데, 정원사 혼자서 하는 일입니다. 바구니는 비어 있는 것처럼 보였습니다. 잠깐 동안 저는 그가 상상 속의 죽은 이끼를 상상 속의 바구니에 담고 있다고 생각했습니다. 그래서 저는 그에게 다가가 물었습니다. "뭐 하시는 겁니까?" 그는 영어로 답했습니다. "죽은 이끼를 따고 있습니다. 제 정원을 가꾸고 있지요."
저는 말했습니다. "하지만 정원이 너무 큽니다." 그는 대답했습니다. "제가 이 정원을 가꾼 지 25년이 되었습니다. 시간은 충분합니다." 음, 이것이 제가 삶에서 가장 깊은 교훈 중 하나였습니다. 그것은 저에게 무언가를 가르쳐주었습니다. 이 정원사는 자신의 장인정신
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