'현실을 꿰뚫는' 머스크 "AI 해일에 비하면 도지코인은 하찮다"
글: 룽위에, 월스트리트저널
최근 미국의 창업 액셀러레이터 Y 컴비네이터(Y Combinator, YC)가 샌프란시스코에서 첫 번째 AI 스타트업 스쿨(AI Startup School)을 개최하고 일론 머스크(Elon Musk), 오픈AI CEO 샘 알트먼(Sam Altman) 등 AI 산업계 주요 인사들을 초청했다.
약간 전 정부 효율성 부서(DOGE)의 특별 직원으로 130일 간 활동한 머스크는 이 인터뷰에서 그 경험을 "흥미로운 사이드 퀘스트"라고 표현했지만, 다가오는 AI 혁명 앞에서는 그 중요성이 상대적으로 미미하다고 말했다. 그는 정부 효율화 작업을 "해변 청소"에 비유했고, 곧 다가올 AI를 "천피트 높이의 해일"이라 불렀다.
정부를 고치는 것은... 해변이 더럽고, 바늘, 배설물, 쓰레기가 널려 있는 것과 같다. 그런데 동시에 천피트 높이의 물벽도 다가오고 있다. 바로 AI 해일이다. 만약 정말 천피트 높이의 해일이 몰려온다면, 해변을 치우는 것이 얼마나 중요한가? 별 의미 없다.
머스크는 디지털 슈퍼지능이 올해 혹은 내년에 도래할 것으로 예측하며 인간보다 더 똑똑해질 것이라고 했다. 또한 미래에는 인간보다 인형 로봇 수가 훨씬 많아져 인구의 5~10배에 이를 수 있다고 전망했다. 그는 AI 기반 경제의 규모가 현재의 수천 배에서 수백만 배까지 성장할 것이며, 인간 지능이 전체 지능 중 차지하는 비중은 1% 이하로 떨어질 수 있다고 대담하게 주장했다. 다음은 그의 주요 발언 요점이다:
• 머스크는 5월 28일 DOGE를 떠나 130일간의 정부 임시직을 마무리하고 "메인 퀘스트로 돌아왔다"고 발표함;
• 정부 효율화 부서의 업무를 "해변 청소"에 비유하고, 다가올 AI를 "천피트 높이의 해일"로 묘사하며, 후자가 다가오는 상황에서 전자의 의미는 크지 않다고 강조함;
• 디지털 슈퍼지능이 올해 또는 내년에 반드시 등장할 것으로 예측하며, "올해 안 되면 내년엔 확실히 될 것"이라고 단언함;
• 미래의 인형 로봇 수는 인간을 크게 넘어설 것이며, 최대 5배, 심지어 10배까지 가능하다고 전망함;
• AI 기반 경제는 현재의 수천 배에서 수백만 배 규모로 성장해 칼다쇼프 II형 문명(항성 에너지 활용 수준)으로 진입할 것이며, 인간 지능의 비중은 1% 이하로 줄어들 수 있음;
• 머스크는 "진실에 대한 엄격한 집착"이 AI 안전의 가장 중요한 기반이라 강조하며, AI에게 사실이 아닌 것을 믿도록 강요하는 것은 극도로 위험하다고 경고함;
• SpaceX 초기 사례로 세 차례 실패 후 네 번째 발사에서야 성공했으며, 2008년 테슬라는 파산 직전 마지막 순간에 자금 조달에 성공했다고 회상함.
DOGE 임무 완료: 정치적 노이즈가 너무 커 메인 퀘스트로 복귀
머스크는 워싱턴 D.C.에서의 경험을 통해 "정치 속 신호 대 잡음 비율(signal-to-noise ratio)이 형편없었다"고 고백했다. 그는 D.C.에서의 활동을 "흥미로운 사이드 퀘스트"라 평가했지만, 결국 "기술을 구축하는 본연의 일—내가 좋아하는 일—로 돌아가기로 결심했다"고 밝혔다.
이 억만장자는 정부 직무를 떠난 근본 이유를 다음과 같이 설명했다. "정부를 고치는 것은 해변을 청소하는 것과 같다—해변은 더럽고, 바늘, 배설물, 쓰레기가 널려 있다. 하지만 동시에 천피트 높이의 물벽도 다가오고 있다. 바로 AI 해일이다. 만약 당신이 천피트 높이의 해일에 직면해 있다면, 해변을 청소하는 일이 얼마나 중요한가? 그다지 중요하지 않다."
디지털 슈퍼지능 임박: 올해 또는 내년에 반드시 등장
머스크는 디지털 슈퍼지능의 도래 시점을 매우 명확하게 예측했다. "이미 디지털 슈퍼지능에 매우 가까이 와 있다. 올해 안 된다면, 내년엔 반드시 이루어질 것이다."
그가 말하는 '디지털 슈퍼지능'은 "모든 분야에서 모든 인간보다 더 똑똑한 지능"을 의미한다. 머스크는 AI가 경제를 기하급수적으로 성장시킬 것이라며, "현재 경제의 10배가 아니라 수천 배, 심지어 수백만 배 규모로 커질 것"이라고 전망했다.
AI가 미래를 변화시키는 정도는 어마어마할 것이다… 우리가 잘못된 길로 가지 않고, AI가 우리와 스스로를 멸망시키지 않는다면, 우리는 오늘날 경제의 10배가 아니라 수천 배, 수백만 배 규모의 경제를 보게 될 것이다. 그리고 우리가… 대부분은 기계적 후손일 테지만… 칼다쇼프 II형 이상의 문명이 된다면 말이다.
그는 미래에서 인간 지능의 위치에 대해서도 언급했다. "언젠가는 인간 지능의 비중이 매우 작아질 것이다. 어느 순간, 인간 지능의 총합이 전체 지능의 1%에도 못 미칠 것이다."
xAI, 현재 Grok 3.5 훈련 중
인터뷰에서 머스크는 xAI가 현재 Grok 3.5를 훈련 중이며, "추론 능력에 특히 집중하고 있다"고 밝혔다.
ZeroHedge 보도에 따르면, xAI는 43억 달러의 지분 투자를 모색 중이며, 이는 xAI와 소셜미디어 플랫폼 X를 포함한 50억 달러의 부채 투자와 함께 진행될 예정이다.
하드웨어 경쟁: 제로에서 10만 개 GPU까지의 엔지니어링 기적
머스크는 AI 훈련의 하드웨어 문제를 제1원칙(first principles) 사고로 해결했다. 공급업체가 10만 개 H100 GPU로 구성된 트레이닝 슈퍼클러스터를 만들려면 18~24개월이 필요하다고 말했을 때, 머스크 팀은 이를 6개월로 단축시켰다.
팀은 멤피스에 있던 엘지렉스(Electrolux) 폐공장을 임대해 150MW의 전력 수요를 충족하기 위해 발전기를 임대했고, 미국 이동식 냉각 장비의 약 1/4을 빌렸으며, 테슬라 메가팩(Mega Packs)을 사용해 훈련 중 발생하는 전력 변동을 완화시켰다. 머스크는 직접 배선 작업에 참여하며 "데이터센터에서 잠을 잤다"고 한다.
현재 해당 훈련 센터에는 H100 15만 개, H200 5만 개, GB200 3만 개가 있으며, 두 번째 데이터센터에는 11만 개의 GB200가 곧 가동될 예정이다.
복합적인 미래 비전: 로봇 군단과 항성 문명
머스크는 앞으로 인형 로봇의 수가 인간의 최소 5배, "아마 10배"에 이를 것으로 예측했다. 그는 AI와 로봇 분야에서 "터미네이터를 현실로 만드는 게 아닐까" 걱정하며 한동안 주저했지만, "내가 하든 말든 결국 일어날 일이다. 관객이 될 것인지, 참여자가 될 것인지 선택해야 한다. 나는 참여자가 되기를 원한다"고 말했다.
더 큰 비전에서 머스크는 인류 문명을 칼다쇼프 척도(Kardashev Scale)에 놓고 설명했다. 현재 인류는 지구 에너지의 1~2%만 이용하고 있어 1단계 문명에도 아직 못 미친다고 보았다. 다중행성 종(species)이 되는 것은 의식을 우주로 확장하는 핵심 단계이며, "문명이나 의식의 생존 가능 기간을 크게 늘릴 것"이라고 강조했다.
머스크는 스페이스X가 약 30년 안에 화성에 충분한 물자를 보내 자급자족 가능한 상태로 만들 계획이라고 밝히며, "지구에서의 보급선 운항이 중단되더라도 화성이 계속 번영할 수 있도록 할 것"이라고 말했다.
인터뷰 전문 (AI 번역)
일론 머스크(Elon Musk)
우리는 지능의 대폭발(intelligence big bang) 초입에 서 있다. 다중행성 종이 되는 것은 문명, 의식, 혹은 지능(생물학적·디지털 모두)의 생존 가능 기간을 극도로 늘릴 수 있다. 나는 디지털 슈퍼지능이 매우 가까이 왔다고 생각한다. 올해 안 된다면 내년엔 반드시 실현될 것이다.
YC CEO 겸 사장 게리 탄(Garry Tan)
[음악] 에런 머스크를 환영합니다. [박수] 머스크님, AI 스타트업 스쿨에 오신 걸 진심으로 영광으로 생각합니다. 스페이스X, 테슬라, 뉴럴링크, xAI 등 다양한 일을 하고 계십니다. 이런 일을 시작하기 전, 인생에서 '나는 위대한 무언가를 만들어야겠다'고 느꼈던 순간이 있었습니까? 무엇이 그 결정을 하게 했나요?
일론 머스크(Elon Musk)
처음부터 내가 위대한 무언가를 만들 수 있을 거라 생각하지는 않았습니다. 유용한 일을 해보고 싶었을 뿐이죠. 확률적으로 보면 거의 불가능해 보였지만, 적어도 시도해보자는 마음이었습니다.
게리 탄
지금 당신 앞에는 수많은 기술 엔지니어들이 있고, 그중에는 차세대 AI 연구자들도 있습니다.
일론 머스크(Elon Musk)
저는 '연구자(researcher)'보다 '엔지니어(engineer)'라는 말을 더 좋아합니다. 기초 알고리즘의 돌파구라면 연구겠지만, 그 외는 전부 엔지니어링입니다.
게리 탄
좀 더 과거로 돌아가볼까요? 지금 방 안에는 18~25세 젊은이들이 많습니다. 연령층이 꽤 낮은데, 창업자들이 점점 어려지고 있기 때문이죠. 그때 당신이 18, 19세였을 때를 떠올려주시겠어요? 프로그래밍을 배우고, Zip2의 첫 아이디어를 떠올렸을 때, 그 느낌이 어떠셨나요?
일론 머스크(Elon Musk)
1995년, 저는 두 가지 선택 앞에 섰습니다. 하나는 스탠포드 대학원에서 재료과학으로 박사 과정을 밟는 것이었고, 다른 하나는 당시 대부분 사람이 듣지도 못한 '인터넷'이라는 새로운 세계에 뛰어드는 것이었습니다. 저는 전기차의 주행거리를 해결하기 위한 슈퍼커패시터 연구를 하려 했습니다.
제 지도교수 빌 닉스(Bill Nix) 교수께 '한 학기 휴학하고 인터넷을 해볼 수 있겠느냐'고 물었더니, "이것이 우리의 마지막 대화가 될지도 모른다"고 답했습니다. 그 말이 맞았죠. 당시 저는 성공보다 실패할 가능성이 훨씬 크다고 생각했습니다. 1995년, 저는 인터넷 지도, 경로 안내, 화이트 페이지, 옐로우 페이지를 제공하는 서비스를 만들었습니다. 아마 최초 또는 거의 최초였을 겁니다.
모든 코드를 제가 직접 작성했고, 웹 서버조차 사용하지 않았습니다. 포트를 직접 읽어들였죠. T1 전용선 같은 것도 감당할 수 없었으니까요. 초기 사무실은 팰로앨토 셔먼 애비뉴(Sherman Avenue)에 있었는데, 아래층에 ISP(인터넷 서비스 제공업체)가 있어서 바닥에 구멍을 뚫고 케이블을 연결했죠.
그 후 동생과 공동창업자 그렉 커리(Greg Curry, 이미 사망)가 합류했습니다. 살 집도 없어서 사무실에서 잤고, 페이지밀(Page Mill) 로드에 있는 YMCA에서 목욕했습니다. 결국 초기엔 꽤 유용한 회사 Zip2를 만들긴 했습니다. 우리는 정말 훌륭한 소프트웨어 기술을 개발했지만, 나이트-리더(Knight-Ridder), 뉴욕타임스(New York Times) 같은 전통 미디어 기업들이 투자자이자 고객이자 이사회 멤버였기 때문에 일종의 '인질'이 되어버렸죠.
그들은 항상 우리의 소프트웨어를 쓸모없는 곳에 쓰려 했습니다. 저는 소비자 직접 판매를 원했지만, 어쨌든 Zip2 이야기는 여기까지 하겠습니다. 핵심은 인터넷에 유용한 무언가를 하고 싶었다는 것입니다. 선택지는 두 가지뿐이었죠. 박사과정을 밟으며 다른 사람들이 인터넷을 건설하는 것을 지켜보거나, 아주 작은 방식으로라도 인터넷 건설에 참여하거나. 실패하면 다시 대학원에 돌아갈 수도 있으니, 일단 시도해보기로 했습니다. 결국 꽤 성공적이었죠. 약 3억 달러에 매각했습니다.
당시로서는 거액이었죠. 지금은 AI 스타트업의 최저 입찰가가 10억 달러쯤 되는 것 같네요. 너무 많은 유니콘 기업이 생겨났습니다. 유니콘은 가치 10억 달러 이상의 기업을 말하죠.
게리 탄
그 후 인플레이션이 있었으니 실제로 가치는 많이 떨어졌겠네요.
머스크
맞아요. 1995년엔 햄버거를 5센트에 살 수 있었겠죠? 너무 과장했지만, 그렇습니다. 많은 인플레이션이 있었죠. 하지만 지금 AI 열기는 정말 뜨겁습니다. 설립 1년도 안 된 회사가 10억, 심지어 수십억 달러의 평가를 받는 경우를 보게 됩니다. 일부는 성공할 수도 있겠지만, 그 평가액을 보면 정말 놀랍죠. 어떻게 생각하세요?
게리 탄
저는 개인적으로 매우 낙관적입니다. 이 자리에 계신 분들이 엄청난 가치를 창출할 거라고 봅니다. 전 세계 10억 명이 그것을 사용하게 될 것입니다. 우리는 아직 표면만 긁었을 뿐이죠. 그 인터넷 이야기가 정말 좋습니다. 당시 모든 전통 미디어 CEO들이 당신을 인터넷 전문가로 여겼잖아요. 지금도 AI를 이해하지 못하는 기업, 세상이 이 자리에 계신 분들에게 기대를 걸게 될 것입니다. 같은 이유로 말이죠. 실질적인 교훈이 있다면요? 그 중 하나는 이사회 통제권을 쉽게 내주지 말거나, 정말 좋은 변호사를 두어야 한다는 점일까요?
머스크
제 첫 스타트업에서 가장 큰 실수는 전통 미디어 기업에 지분과 이사회 통제권을 너무 많이 넘긴 것이었습니다. 그들은 전통 미디어의 관점에서만 판단했고, 자신들에게는 합리적이지만 새로운 기술 관점에서는 전혀 합리적이지 않은 일을 하도록 요구했습니다. 사실 저는 처음부터 회사를 차릴 생각이 없었습니다. 넷스케이프(Netscape)에 지원했던 기억이 나네요. 제 이력서를 넷스케이프에 보냈어요. 마크 앤드리슨(Mark Andreessen)도 알고 있습니다.
하지만 제 이력서를 본 사람은 없었고, 아무런 회신도 없었습니다. 그래서 넷스케이프 로비에 가서 누군가를 우연히 만나려 했지만, 너무 수줍어서 누구에게도 말을 걸 수 없었죠. 너무 어이없다는 생각이 들었습니다. 그냥 직접 소프트웨어를 만들고 어떻게 되는지 보는 게 낫겠다고 생각했습니다. 회사를 차리고 싶어서가 아니라, 인터넷의 일부를 건설하는 데 참여하고 싶었을 뿐입니다. 인터넷 회사에서 일자리를 못 찾았으니, 인터넷 회사를 차리는 수밖에 없었죠. 어쨌든, AI는 미래를 극도로 변화시킬 것입니다. 그 정도는 가늠하기 어렵지만, 경제를 생각해보세요. 우리가 잘못된 길로 가지 않고,
AI가 우리와 스스로를 멸망시키지 않는다면, 결과는 현재 경제의 10배가 아니라, 수천 배, 수백만 배 규모의 경제가 될 것입니다. 만약 우리가, 또는 우리의 미래 기계적 후손이 칼다쇼프 척도 2단계 이상의 문명이 된다면 말입니다. 그래서, 워싱턴 D.C.에서 낭비와 사기를 제거하느라 욕을 많이 먹었지만, 그건 흥미로운 사이드 퀘스트였습니다. 하지만 이제 메인 퀘스트로 돌아와야 합니다. 돌아왔죠. 하지만 저는 마치… 정부 개혁이 해변을 청소하는 것 같다고 느꼈습니다. 해변이 더럽고, 바늘, 배설물, 쓰레기가 널려 있는데, 동시에 천피트 높이의 물벽—바로 AI 해일—이 다가오고 있습니다. 천피트 높이의 해일이 오는데, 해변을 청소하는 게 얼마나 중요한가요? 별로 중요하지 않습니다. 메인 퀘스트로 돌아오셔서 정말 기쁩니다. 이것은 매우 중요합니다.
네, 메인 퀘스트로 돌아왔습니다. 기술을 만드는 것, 제가 좋아하는 일이죠. 방해 요소가 너무 많았습니다. 정치의 신호 대 잡음 비율이 너무 형편없었습니다.
게리 탄
저는 샌프란시스코에 살기 때문에, 굳이 두 번 말해주실 필요 없습니다.
머스크
워싱턴 D.C.는 정치로 가득 차 있죠. 로켓이나 자동차를 만들려 하거나, 소프트웨어가 안정적으로 컴파일되고 실행되도록 하려면, 진실을 극도로 추구해야 합니다. 그렇지 않으면 하드웨어나 소프트웨어가 작동하지 않죠. 수학이나 물리학을 속일 수 없듯이 말입니다. 저는 진실을 극도로 추구하는 환경에 익숙해졌지만, 정치는 분명히 그렇지 않습니다. 그래서 다시 기술 분야로 돌아온 게 정말 기쁩니다. 저는
게리 탄
Zip2 시절로 다시 돌아가고 싶습니다. 당시 당신은 수억 달러를 벌었거나, 현금을 인출했습니까?
머스크
제가 받은 건 2천만 달러 정도였죠.
게리 탄
알겠습니다. 적어도 재정 문제는 해결하셨군요. 그리고 그 돈을 다시 X.com에 투자하셨고, 이후 PayPal과 Confinity가 합병되었습니다.
머스크
맞아요. 칩을 테이블 위에 그대로 두었습니다.
게리 탄
모두가 그렇게 하지는 않습니다. 이 자리에 계신 많은 분들도 언젠가 같은 결정을 해야 할 겁니다. 무엇이 당신을 다시 싸움터로 이끈 겁니까?
머스크
Zip2에서는 정말 훌륭한 기술을 개발했지만, 제대로 활용되지 못했습니다. 제 판단으로는 우리의 기술이 야후나 다른 누구보다도 훨씬 뛰어났지만, 고객(미디어 기업)에게 얽매여 있었습니다. 그래서 고객에게 얽매이지 않고 소비자 직접 판매하는 무언가를 만들고 싶었습니다. 그것이 바로 X.com/PayPal이었습니다. 기본적으로 X.com과 Confinity가 합병하여 PayPal을 만들었습니다.
사실 PayPal의 '동문 네트워크'(Paypal Mafia)는 21세기 다른 어떤 회사보다도 더 많은 회사를 창업했습니다. Infinity와 X.com이 합병했을 때, 정말 많은 재능 있는 사람들이 모였습니다. 저는 Zip2에서 손발이 묶인 기분이었고, '우리가 자유롭다면 소비자에게 직접 판매하면 어떻게 될까?' 하는 생각이 들었습니다. 그래서 그렇게 되었죠.
하지만 Zip2에서 받은 2천만 달러짜리 수표를 들고 있을 때, 저는 네 명의 룸메이트와 함께 살았고, 은행 계좌에는 1만 달러 정도 있었습니다. 그런데 그 수표가 우편으로 날아왔습니다! 우편으로 말이죠! 그러자 제 계좌 잔고가 1만에서 2천만 1만 달러로 뛰었습니다. 물론 세금 등을 고려해야 했지만 말입니다. 그러나 저는 거의 모든 돈을 X.com에 투자했습니다. 말씀하신 대로, 거의 모든 칩을 테이블 위에 두었죠.
PayPal 이후에는, 왜 아직 화성에 사람을 보내지 않았는지 궁금했습니다. NASA 웹사이트를 찾아봤지만, 화성 탐사 일정은 없었습니다. 웹사이트가 찾기 어려울 거라 생각했는데, 실제로는 사람을 화성에 보낼 진짜 계획 자체가 없었습니다. 그래서 이야기가 길어지지만, 시간을 많이 빼앗고 싶지는 않아서
게리 탄
우리는 모두 집중해서 듣고 있습니다.
머스크
당시 저는 롱아일랜드 익스프레스웨이(Long Island Expressway)에서 친구 아데오 로시(Adeo Ressi)와 함께 있었습니다. 대학 동기(펜실베이니아 대학교)였죠. 아데오가 제게 PayPal 이후에 무엇을 할 것인지 물었습니다. 저는 "글쎄, 우주 분야에서 자선 사업을 해볼까 생각 중이야. 우주 분야에서 상업적인 일을 할 수 있을 거라 생각하지 않거든. 거기는 국가의 전유물처럼 보이니까."라고 답했습니다.
하지만 언제 화성에 사람을 보낼지 궁금했고, 그때 깨달았죠. 웹사이트에 없더군요. 더 깊이 파고들었죠. 여기서 생략할 부분이 많지만, 제 처음 아이디어는 '화성 생명(Life to Mars)'이라는 이름의 화성 자선 미션을 만드는 것이었습니다. 씨앗과 탈수 영양젤이 든 소형 온실을 화성에 보내 착륙시키고, 젤에 물을 넣으면 붉은 배경 위에 녹색 식물이 피어나는 장면을 보여주는 것이었죠.
참고로 오랫동안 'money shot'이란 표현이 포르노 용어라는 걸 몰랐습니다(절정 장면). 어쨌든, 핵심은 붉은 배경 위에 녹색 식물이 피어나는 장면을 통해 NASA와 대중에게 화성에 우주인을 보내도록 자극하고 싶었다는 것입니다. 점점 더 알아가면서, 2001~2002년경 러시아에 가서 ICBM(대륙간탄도미사일)을 사려 했다는 걸 깨달았죠. 정말 모험적인 일이었습니다. 러시아 군 고위 장성에게 가서 "ICBM을 사고 싶다"고 말하는 것이었으니까요. 우주 진출을 위해서였죠. 물론 누군가를 폭파하려는 게 아니라, 군축 협상의 결과로 대량의 대형 핵미사일을 폐기해야 했기 때문입니다. 그래서 "두 발 정도 가져가서 핵탄두를 떼고, 화성을 위한 추가 상단을 붙이자"고 생각했습니다.
2001년 모스크바에서 러시아 군과 ICBM 구매를 협상하는 건 정말 환상적인 기분이었습니다. 너무 미쳤죠. 그런데 그들은 계속 가격을 올렸습니다. 일반적인 협상과 정반대였죠. 그래서 "이게 점점 비싸지는구나" 싶었습니다.
그때 깨달았습니다. 화성에 갈 의사가 없는 게 아니라, 예산을 초과하지 않고 방법 자체가 존재하지 않는다는 것을요. NASA의 예산조차도 감당할 수 없었습니다. 그래서 스페이스X를 창업하기로 결심했습니다. 2002년의 일이죠.
게리 탄
즉, 처음부터 기업을 창업하려는 생각은 아니셨군요. 그냥 흥미롭고 인류에게 필요한 일을 시작하셨고, 마치 고양이가 실뜨개를 풀어가듯 자연스럽게 풀어지다가, 결과적으로 매우 수익성 높은 사업이 되었군요.
머스크
지금은 수익이 나지만, 그 전에는 로켓 스타트업이 성공한 전례가 없었습니다. 상업용 로켓 회사 시도는 있었지만 모두 실패했죠. 그래서 스페이스X를 창업할 당시, 성공 가능성은 10% 미만, 아마 1% 정도라고 생각했습니다. 하지만 대형 국방 계약업체들은 정부의 하수인이기 때문에 매우 보수적인 일만 하려 했고, 로켓 기술을 진전시키는 일은 절대 하지 않을 것이었습니다. 따라서 그런 일이 일어나려면 스타트업에서 나오거나, 아예 일어나지 않을 것입니다. 따라서 성공 확률이 낮아도, 전혀 기회 없는 것보다는 낫다고 생각했습니다. 그래서 2002년 중반 스페이스X를 창업했을 때, 저는 실패할 것으로 예상했습니다. 성공 확률은 10% 정도, 실패 확률은 90% 정도라고 생각했고, 사람을 채용할 때도 성공할 것처럼 포장하지 않았습니다.
우리는 거의 망할 거라고 말했습니다. 하지만 1/10의 확률이라도 망하지 않으면, 사람이 화성에 가고 기술을 진보시킬 유일한 길이기 때문입니다. 결국 저는 로켓 총괄 엔지니어가 되었습니다. 원해서가 아니라, 뛰어난 사람을 고용할 수 없었기 때문입니다. 우수한 시니어 엔지니어들은 모두 너무 위험하다고 생각했고, "당신은 망할 거야"라며 가입을 거부했습니다. 그래서 제가 로켓 총괄 엔지니어가 되었죠. 처음 세 번의 발사는 실패했습니다. 그건 일종의 학습 과정이었죠. 네 번째는 운 좋게 성공했습니다. 하지만 네 번째도 실패했다면, 돈이 떨어져 완전히 끝났을 겁니다. 그래서 정말 위태로운 상황이었습니다.
네 번째 팔콘(Falcon) 발사가 실패했다면, 완전히 끝났고 이전 로켓 스타트업들의 무덤에 합류했을 것입니다. 그래서 제 성공 확률 예측이 그리 틀리지 않았습니다. 우리는 간발의 차로 성공했습니다. 테슬라도 거의 동시에 진행되었습니다. 2008년은 힘든 해였죠. 2008년 여름, 스페이스X의 세 번째 발사가 실패했고, 세 번 연속 실패했습니다. 테슬라의 펀딩 라운드도 실패했습니다. 테슬라는 곧 파산할 처지였죠. "맙소사, 이건 오만과 자만에 대한 경고가 될 거야"라고 생각했습니다.
게리 탄
그 시기에 많은 사람들이 '에런은 소프트웨어 전문인데, 왜 하드웨어를 하려 하지?' '왜 이런 일을 선택했지?'라고 말했을 겁니다.
머스크
정말 그랬죠. 당시 기사들을 보면 지금도 온라인에서 찾을 수 있습니다. 저를 '인터넷 남자(internet guy)'라고 불렀죠. 그래서 '인터넷 남자', 즉 '바보'가 로켓 회사를 차린다고요. 정말 많이 조롱받았습니다. 소리만 들어도 터무니없어 보였죠. 인터넷 남자가 로켓 회사를 차린다는 건 성공할 리 없는 조합처럼 보였습니다.
솔직히 말해, 그들을 탓하지 않습니다. 저도 듣고 보니 거의 불가능해 보였고, 저 역시 불가능하다고 동의했습니다. 하지만 운 좋게 네 번째 발사가 성공했고, NASA로부터 우주정거장 보급 계약을 받았습니다. 아마 12월 22일쯤, 혹은 크리스마스 전이었죠. 네 번째 발사 성공만으로는 생존이 보장되지 않았습니다. 살아남기 위해선 대규모 계약이 필요했습니다. 그래서 NASA 팀이 전화를 걸어 "우주정거장 보급 계약을 당신에게 줍니다"라고 말했을 때, 저는 "사랑해요!"라고 소리쳤습니다. 보통은 듣기 어려운 말이죠.
보통은 매우 차분한 분위기인데, 저는 "맙소사, 회사가 살았어!"라고 생각했습니다. 그리고 테슬라의 펀딩 라운드 마감은 가능한 마지막 날, 마지막 시간인 2008년 12월 24일 오후 6시에 이루어졌습니다. 그 펀딩이 성사되지 않았다면, 크리스마스 이틀 후에 급여 지불을 연체해야 했을 겁니다. 그래서 2008년 말은 정말 숨 막히는 상황이었습니다.
게리 탄
페이팔과 Zip2 경험에서 시작해 이런 하드코어 하드웨어 스타트업으로 뛰어드는 과정에서, 일관되게 나타나는 점은 특정 분야에서 가장 똑똑한 사람들을 찾아내고 결국 끌어모으는 능력입니다... 지금 이 자리에 계신 분들 중에는 아직 한 명도 관리해본 적 없는 사람도 있습니다. 이제 막 커리어를 시작한 사람들이죠. 아직 아무것도 해보지 않은 '그때의 에런'에게 무엇을 조언하시겠습니까?
머스크
저는 항상 유용한 일을 하려고 노력하는 것이 중요하다고 생각합니다. 다소 진부해 보일 수 있지만, 특히 많은 사람들에게 유용한 일을 하는 건 정말 어렵습니다. 예를 들어, 총효용(curve under the curve)은 당신이 동포들에게 얼마나 유용한가 × 몇 명에게 유용한가를 의미합니다. 물리학에서 말하는 '진정한 일(true work)'의 정의와 같습니다. 이를 실현하는 건 극도로 어렵습니다. 만약 당신이 '진정한 일'을 하겠다는 각오라면, 성공 확률이 훨씬 높아질 것입니다. 영광을 좇지 말고, 일을 하라.
게리 탄
'진정한 일'을 어떻게 판단합니까? 외부 피드백을 보는 건가요? 예를 들어, 다른 사람들이 어떻게 생각하거나 제품이 사람에게 어떤 도움이 되는지 아는 건가요?
머스크
예를 들어, 당신이 사람을 고용할 때 무엇을 중시합니까? 그것은 다른 질문이죠. 저는 궁극적으로 제품 측면에서 보면, "이것이 성공한다면 얼마나 많은 사람에게 얼마나 유용할 것인가?"라고 생각합니다. 그것이 제 의미입니다. 당신이 CEO든 스타트업 내 어떤 역할이든, 성공하기 위해 필요한 일은 무엇이든 하십시오. 그리고 자신의 자아(ego)를 끊임없이 부수고, 책임을 내면화(internalize responsibility)하십시오. 주요한 실패 모드는 자아 대 능력 비율(ego to ability ratio)이 1보다 클 때입니다. 만약 당신의 자아 대 능력 비율이 너무 높다면,
거의 현실과의 피드백 루프를 끊어버리는 것입니다. AI 용어로 말하면, 강화학습(RL) 루프를 깨는 것입니다. 그래서 루프를 깨고 싶지 않으며, 강력한 RL 루프를 원합니다. 즉 책임을 내면화하고 자아를 최소화하는 것이며, 어떤 임무가 고상하든 천박하든 간에 그 일을 하라는 뜻입니다. 그래서 저는 '연구(research)'보다 '엔지니어링(engineering)'이라는 말을 더 좋아합니다. 그리고 저는 xAI를 '랩(lab)'이라고 부르고 싶지도 않습니다.
저는 그냥 회사로 부르고 싶습니다. 어떤 용어가 가장 간단하고 직접적이며, 이상적으로는 자아를 최소화하는지를 보는 게 좋은 방향입니다. 현실과의 루프를 최대한 단단히 닫는(closing the loop on reality hard) 것이 매우 중요합니다. 이것이 정말 중요한 일입니다.
게리 탄
제1원칙(first principles)을 적용하는 데 있어 당신은 모범 사례로 여겨집니다. 당신은 자신의 '현실'을 어떻게 확정합니까? 이는 중요한 부분처럼 보입니다. 아무것도 창조해본 적 없고 엔지니어도 아닌 사람들, 예를 들어 일부 기자들은 때때로 당신을 비판합니다. 하지만 당신 주변에는 또 다른 그룹이 있는데, 그들은 건설자(builders)이며, 업적 곡선 아래 면적이 매우 큽니다(성취가 큼). 사람들은 이것을 어떻게 바라봐야 할까요? 당신에게 효과적인 방법은 무엇입니까? 자녀들에게 어떻게 전달하시겠습니까? 자녀들에게 세상에 설 방법을 어떻게 알려주겠습니까? 예를 들어, 제1원칙을 기반으로 예측 가능한 현실관을 어떻게 구축합니까?
머스크
물리학의 도구는 어떤 분야를 이해하고 진전시키는 데 극도로 유용합니다. 제1원칙이란, 사물을 가장 올바를 가능성이 높은 기본 공리적 요소(fundamental axiomatic elements)로 분해한 후, 유추나 비유가 아니라 논리적으로 가능한 한 명확하게 위로 추론하는 것을 말합니다. 또한 극한 사고(thinking in the limit)와 같은 간단한 방법도 있습니다. 예를 들어, 이걸 최소화하거나 저걸 최대화했을 때 어떻게 되는지 생각해보는 것이죠. 극한 사고는 매우 유용합니다. 저는 물리학의 모든 도구를 사용합니다.
이 도구들은 모든 분야에 적용됩니다. 일종의 초능력과 같습니다. 예를 들어 로켓을 생각해봅시다. 로켓은 얼마에 만들어져야 할까요? 일반적인 접근법은 역사적으로 로켓이 얼마에 만들어졌는지를 보고, 새 로켓도 비슷한 가격일 것이라고 가정하는 것입니다. 반면 제1원칙적 접근법은 로켓이 어떤 재료로 구성되어 있는지를 보는 것입니다. 알루미늄, 구리, 탄소섬유, 강철 등 무엇이든 말이죠. 그런 다음 로켓의 무게와 구성 요소의 무게, 그리고 그 구성 요소의 킬로그램당 재료 가격을 계산합니다. 그러면 로켓 비용의 실제 하한선이 설정됩니다. 재료비에 점진적으로 접근할 수 있죠.
그러면 깨닫게 됩니다. 로켓의 원재료 비용은 역사적 로켓 비용의 1~2%에 불과하다는 것을요. 즉 제조 과정이 극도로 비효율적이라는 뜻입니다. 원재료 비용이 1~2%밖에 안 되기 때문이죠. 이것이 로켓 비용 최적화 잠재력을 제1원칙으로 분석한 것입니다. 재사용성은 아직 고려하지 않은 상태입니다. AI 분야의 예를 들면, 작년 xAI가 트레이닝 슈퍼클러스터를 구축하려 할 때, 저희는 여러 공급업체에 요청했습니다. 작년 초였죠. "10만 개의 H100(GPU)이 필요합니다. 일관되게 학습(train coherently)하려면요."
그들은 완료하는 데 18~24개월이 걸릴 것이라고 추정했습니다. 저는 "6개월 안에 끝내야 합니다. 그렇지 않으면 경쟁력이 없습니다."라고 말했습니다. 그래서 이것을 분해하면 무엇이 필요한가요? 건물이 필요하고, 전력이 필요하고, 냉각이 필요합니다. 새 건물을 짓는 시간이 없으므로 기존 건물을 찾아야 했습니다. 그래서 멤피스에 있던 엘렉트룩스(Electrolux) 폐공장을 찾았습니다. 하지만 입력 전력은 15MW였고, 우리는 150MW가 필요했습니다.
그래서 우리는 발전기를 임대해 건물 한쪽에 배치했고, 냉각도 필요했습니다. 그래서 미국의 이동식 냉각 장비 약 1/4을 임대해 건물의 다른 쪽에 냉각기(chillers)를 설치했습니다. 하지만 문제가 완전히 해결되지는 않았습니다. 학습 중 전력 변동이 매우 컸기 때문입니다. 전력이 100밀리초 안에 50% 떨어질 수 있는데, 발전기가 따라가지 못했습니다. 그래서 우리는 테슬라 메가팩(Megapacks)을 추가하고, 그 소프트웨어를 수정해 학습 중 전력 변동을 완화시켰습니다. 또한 엄청난 네트워크 문제도 있었습니다. 10만 개의 GPU를 일관되게 학습시키려면 케이블 배선이 매우 까다롭기 때문입니다.
게리 탄
당신이 언급한 거의 모든 일에 대해 누군가가 "안 됩니다. 그만큼의 전력을 확보할 수 없습니다", "그건 안 됩니다"라고 말할 수 있을 것 같습니다. 제1원칙 사고의 핵심은 "왜?"라고 물어보고 원인을 파악하며 상대방을 도전하는 것 같습니다. 만약 그들의 답변에 만족하지 못하면 받아들이지 않는 것이죠. 맞습니까? 하드웨어를 하려는 사람에게 특히 이런 태도가 필요해 보입니다. 소프트웨어 분야는 'CPU를 더 추가하면 됩니다'처럼 여유가 많지만, 하드웨어는 안 되면 안 되니까요.
머스크
저는 제1원칙 사고의 이러한 보편적 원칙이 소프트웨어와 하드웨어, 모든 것에 적용된다고 생각합니다. 하드웨어 예를 들었지만, 어떤 일이 불가능하다고 말해졌을 때, 그것을 구성 요소로 분해해서—건물이 필요하고, 전력이 필요하고, 냉각이 필요하고, 전력 안정화(power smoothing)가 필요하다—그러면 구성 요소들을 해결할 수 있다는 것을 보여주었습니다. 하지만... 우리는 네트워크 운영 팀에게 24시간 4교대로 배선 작업을 시켰고, 저도 데이터센터에서 자며 직접 배선을 했습니다.
또 다른 많은 문제들을 해결해야 했습니다. 작년에는 아무도 10만 개의 H100으로 일관된 학습을 하지 않았습니다. 아마 올해는 누군가 했겠죠. 모르겠습니다. 이후 우리는 그것을 두 배로 늘렸습니다. 그래서 지금 멤피스의 훈련 센터에는 H100 15만 개, H200 5만 개, GB200 3만 개가 있습니다. 곧 멤피스 지역의 두 번째 데이터센터에 GB200 11만 개가 가동될 예정입니다.
게리 탄
사전 훈련(Pre-training)이 여전히 유효하다고 생각하십니까? 확장 법칙(Scaling laws)이 여전히 성립합니까? 이 경쟁에서 승리하는 사람은 가장 크고 똑똑한 모델을 가지고 그것을
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