젠슨 황 심층 인터뷰 | Axios

• AI는 원천 기술이 아니라 구체적 활용 사례를 규제해야 하며, 중국을 억누르려는 시도보다 미국이 개방성과 확산 속도를 유지하는 것이 훨씬 중요하다.
• 오픈소스 모델과 폐쇄형 모델은 경쟁이 아니라 상호보완 관계이고, 오픈소스의 투명성이 오히려 사이버보안과 산업 발전을 더 안전하게 만든다.
• 방사선과·법률보조·제조업 등에서 이미 확인되듯 AI는 일자리를 없애지 않으며, 진짜 위험은 “doomer 서사”에 겁먹어 AI 도입을 주저하는 것이다.

본 자료는 미국의 영향력이 큰 디지털 뉴스 미디어 중 하나인 Axios가 Nvidia CEO 젠슨 황과 인터뷰하고 2026년 7월 23일 방영한 내용(1시간 10분 분량)을 한글로 번역하여 요약 정리한 것입니다. 이 프로그램에 나타난 견해들은 비즈앤프로의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

젠슨 황, AI 비관론자들의 주장을 반박하다

(Jensen Huang says the AI doomers have it wrong)

Axios ‘Behind the Curtain’ 인터뷰 | 2026년 7월 23일 방영

(출연: 엔비디아 CEO 젠슨 황 / 진행: 마이크 앨런(Axios 공동창업자))

Jensen Huang은 Axios와의 인터뷰에서 AI를 둘러싼 세 개의 큰 논쟁 — ① 미중 AI 규제·경쟁, ② 오픈소스 vs 폐쇄형 모델, ③ AI발 실업 우려—에 대해 일관되게 “확산을 두려워하지 말라”는 메시지를 던졌다.

1. 규제와 미중 경쟁

• AI는 이중용도(dual-use) 기술이므로, 규제는 원천 기술이 아니라 자율주행·의료·금융 같은 구체적 응용에 초점을 맞춰야 한다.
• 중국의 AI 부상은 “결승선이 있는 100m 경주”가 아니다 — 세계 최대 이공계 인재풀을 가진 중국이 AI에서 강세를 보이는 건 예견된 결과이며 억누를 수 없다.
• 미국은 인재를 끌어들이는 개방성과 실행력으로 계속 앞서갈 것이라 확신하며, 정부의 대중국 수출 통제나 중국 모델 사용 금지에는 반대한다.

2. 오픈소스 vs 폐쇄형 모델

• 두 진영은 경쟁이 아니라 상호보완 관계다.
  • Kimi, DeepSeek, Qwen 및 Nvidia 자체의 Nemotron (오픈 모델) → 주권·보안·규제 문제로 자체 구축이 “반드시 필요한” 기업·기관 전용.
  • OpenAI, Anthropic 같은 폐쇄형 서비스 → 대다수 기업·개인이 지능을 “임대”해 쓰는 최선의 선택지로 계속 유지.
• 시장이 DeepSeek·Kimi 등장 때마다 반도체주를 급락시킨 것은 잘못된 반응이었다 — 무료 오픈모델 확산은 오히려 하드웨어·데이터센터 수요를 늘린다.
• 오픈소스는 전 세계가 검증·강화(harden)할 수 있어 사이버보안 측면에서 오히려 더 안전하다.
• Anthropic의 강력한 모델 Mythos도 소수 기관이 아닌 전체 사용자에게 공개돼야 한다는 입장.

3. 일자리 — AI는 줄이는 게 아니라 늘린다

• 실제 데이터 근거: 방사선과 의사 +20%, 법률보조원(paralegal) +10%, 제조업 +50%.
• Dario Amodei(Anthropic CEO)식 “AI가 인류 종말을 부르거나 미국 일자리 절반을 없앨 것”이라는 경고는 “완전한 넌센스”.
• 진짜 위험은 AI 자체가 아니라, 사회가 doomer 서사에 겁먹어 AI 도입 자체를 주저하는 것.
• 핵심 구분: 과업(task)의 자동화 ≠ 일자리(job)의 소멸. 하나의 job에는 여러 task를 아우르는 “목적(purpose)”이 있고, task가 자동화돼도 목적은 사라지지 않는다.

4. 산업 사이클·CapEx 전망

• AI 산업의 CapEx 사이클은 최소 향후 5년간 거품 없이 지속될 전망.
• 성장 제약 요인은 수요 부족이 아니라 부지·전력·메모리·광인터커넥트·패키징·TSMC 첨단공정 등 물리적 병목.
• 반도체 산업 전체가 향후 10년간 5~10배 커져야 한다는 전망.

5. 기타 — 정책·개인사

• 트럼프 대통령과 친밀한 관계를 강조했으나, 정부의 AI 기업 지분 보유에는 반대.
• UAE의 AI 허브 구축 구상을 지지, 이스라엘 소재 직원(6,500가구)에 대한 우려도 언급.
• 대만 출신 이민, 어린 시절 괴롭힘 경험을 거론하며 **”고통과 연습이 실력과 인격을 만든다”**는 인생관 소개.
• 인터뷰는 가족과 함께 보내는 “완벽한 토요일” 루틴 소개로 마무리.

① 중국 수출 통제 & 오픈소스 모델 정책

Mike Allen(진행자. Axios 공동창업자): 파이낸셜타임스에 따르면 중국이 AI 모델·반도체에 대한 수출 통제를 강화하려 한다는데, 실현 가능성과 미국에 미칠 영향은?

Jensen Huang: 그러지 않길 바란다. 전 세계 AI 연구자의 절반이 중국인이고 이 중 다수가 여전히 중국에 거주하며 획기적 연구를 만들어낸다. 미국도 마찬가지다. 최대한 폭넓고 빠르게 아이디어를 공유해야 이 기술을 안전하고 사회에 유익한 방향으로 발전시킬 수 있다. 중국이 계속 개방적이길 바란다.

Mike Allen: 그렇다면 정부가 Kimi 같은 중국 모델을 금지·제한해야 하는가?

Jensen Huang: 아니다. 미국과 세계는 오픈모델과 폐쇄모델이 모두 필요하다. 폐쇄모델(Anthropic, OpenAI)은 훌륭하게 작동하니 최대한 활용(rent)해야 한다. 그러나 과학 연구와 사이버보안은 오픈모델을 필요로 한다—투명성 덕분에 전 세계가 검증·강화(harden)할 수 있어 오히려 더 안전하다. 기업들은 자체 IP·데이터를 통제하며 AI를 발전시킬 수 있어야 한다.

Mike Allen: 미국 기업이 중국 AI 모델을 사용해도 되는가?

Jensen Huang: 당연히 된다. “중국과 연결된 백도어가 있다”는 것은 오해다. 모델은 다운로드해 파인튜닝·가드레일을 걸 수 있고, “하네스(harness)”와 “샌드박스” 안에서 안전하게 운영된다. 이런 모델들은 산업 전반을 발전시키므로 AI가 시장에 최대한 빨리 확산되길 원한다.

② 규제 철학 — “응용을 규제하라, 기술을 억제하지 마라”

Mike Allen: 정부 개입이 좋은 결과를 낼 수도 있는가?

Jensen Huang: 물론이다. 다만 규제 대상은 “응용(application)”이어야 한다—의료·교통·자율주행에서 AI가 어떻게 쓰이는지를 규제해야지, 이중용도(dual-use)인 원천 기술 자체를 억제해선 안 된다.

Mike Allen: 중국을 AI의 “적대국(adversary)”이라 했는데, 대응 원칙은?

Jensen Huang: AI가 이중용도임을 인정하고 최대한 빨리 발전시켜야 한다—발전된 기술일수록 더 안전하기 때문이다. 다만 각국 연구자들이 가능한 한 대화·협력할 수 있어야 안전하게 기술을 진전시킬 수 있다. 개방적 대화가 근본적으로 중요하다.

③ 매출 이해충돌 질문 & Kimi 정책

Mike Allen: Nvidia 주가는 부분적으로 대중국 매출에 달려있다. 중국 관련 발언을 신뢰할 수 있나?

Jensen Huang: 현재 대중국 매출은 사실상 0이며, 투자자들에게도 중국 매출을 기대하지 말라고 해왔다. 만약 양국 정부가 승인하고 중국 시장이 원한다면 복귀는 영광이겠지만, 그때까지는 매출을 0으로 가정해야 한다.

Mike Allen: 강력한 중국 모델 Kimi를 마이크로소프트도 테스트 중이고, 일부는 OpenAI/Anthropic 대체 가능성까지 거론된다. 미국 AI 기업들은 어떻게 해야 하나?

Jensen Huang: 이 중국 모델들은 훌륭하다. 훌륭한 오픈모델은 써야 한다. 시장은 DeepSeek 때도, 이번 Kimi 때도 그 영향을 오해했다. 훌륭한 AI(오픈이든 어디서 왔든)는 더 많은 사용으로 이어지고, 더 많은 사용은 더 많은 Nvidia 컴퓨터·데이터센터·서비스 수요로 이어진다. “오픈모델이 폐쇄모델의 적”이라는 인식도 틀렸다—이미 AI를 쓰는 사람이 더 편리한 폐쇄형 서비스로 업그레이드할 가능성이 가장 크기 때문이다.

④ Nemotron과 “must-build” 원칙

Mike Allen: Nvidia의 자체 오픈소스 모델 Nemotron은 “최첨단이 아니라 최첨단에 있다”고 했는데, 미국 대표 오픈소스 모델이 될 것인가?

Jensen Huang: Nemotron은 주권·규제·프라이버시·특정 도메인 IP 문제로 자체 AI 구축이 “반드시 필요한” 기업·산업을 위해 만들었다. 나는 모든 고객에게 되도록 OpenAI·Anthropic 같은 폐쇄형 서비스를 쓰라고 조언한다—편리하고 성능도 좋으며 나 자신도 Perplexity·Anthropic·OpenAI를 쓴다. “반드시 필요할 때만” 자체 구축해야 한다. 금융서비스, 사이버보안 기업, Nvidia 같은 회사는 실제로 그래야 한다. Nemotron은 그런 기업들을 위한 것이다. 적절한 “하네스”(Open Claw, Hermes, Claude Code 등)를 씌우면 Nemotron도 특정 용도에 맞춰 세계 최고 수준으로 커스터마이징할 수 있다.

Mike Allen: 오픈소스가 토큰(지능) 생산 비용을 낮추면 폐쇄형 랩들의 경제성은?

Jensen Huang: 오히려 환영한다. 세상이 필요로 하는 건 “AI가 필요하다”고 깨닫는 사람이 늘어나는 것이다. 무료 서비스·자체 구축 AI는 모두를 위한 게 아니다—클라우드 서비스나 검색을 직접 운영하지 않는 것과 같은 이치다. 모델이 무료라도 직접 운영은 대다수에게 더 비쌀 수 있다. 폐쇄형 모델은 앞으로도 수년간 번창할 것이다.

⑤ “알파(alpha)”를 아웃소싱하지 마라

Mike Allen: Palantir CEO는 프론티어 랩에 자신의 IP를 넘기는 것을 경계하라고 경고했다. Nvidia는 프론티어 모델을 쓰는 동시에 공급도 하는 독특한 위치인데, 칩 설계 노하우가 유출될 우려는 없나?

Jensen Huang: 누구도 자신의 알파·지능을 아웃소싱해서는 안 된다. 도메인 특화·독점적·주권적·기밀·규제 대상 영역은 반드시 직접 해야 한다. 그러나 마케팅 자동화, 법무 자동화처럼 회사 고유 IP와 무관한 범용 생산성 업무는 최대한 아웃소싱하는 게 낫다.

⑥ 일자리 — 방사선과·paralegal·제조업 사례

Mike Allen: 개인적으로 가장 놀라웠던 AI 능력은?

Jensen Huang: AI가 할 수 있는 거의 모든 것이 예상 범위 안이었다—사실적 영상 생성, 텍스트 생성 및 추론, 코드 작성, 자율주행, 로봇의 물체 조작까지. 다만 시장·산업·사회가 깨달아야 할 것은, 이 과업들이 자동화되는 동안 오히려 필요한 일자리 수는 늘고 있다는 점이다. 근거: 전 세계 방사선과 의사 수는 약 20% 증가했다—AI가 영상 판독을 자동화하면서 더 많은 환자를 볼 수 있게 되었고, 수요가 많아 방사선과 의사가 더 필요해졌기 때문이다. Paralegal(법률보조원) 수도 약 10% 증가했다—AI 덕분에 처리 가능한 사건 수가 늘면서 밀린 사건을 처리할 인력이 더 필요해졌다. 제조업 일자리는 최근 몇 년간 약 50% 증가했다—AI 데이터센터에 들어갈 컴퓨터 수요가 폭발적으로 늘었기 때문이다.

Mike Allen: Anthropic의 Mythos가 은행이나 정보기관에 침투할 수 있다는데, 무엇이 우려되나?

Jensen Huang: 놀라운 건 사람들이 “놀랐다”는 사실 자체였다—코드를 생성·디버깅할 수 있는 AI라면 소프트웨어 취약점도 찾을 수 있는 게 당연하다. 반대로 오픈모델이 전 세계 보안 전문가들 손에 들어가면 사이버보안이 오히려 강화된다. 모두가 단일 모델에 의존하면 단일 공격 지점·단일 실패 지점이 되어 세상이 더 취약해진다. 모델을 폐쇄해야 세상이 안전해진다는 생각은 정반대다—오픈모델이야말로 전 세계가 스스로 방어할 수 있게 한다.

⑦ 중국의 부상 & “100m 경주가 아니다”

Mike Allen: 미국이 중국보다 AI에서 6개월 앞선다던 시절도 있었다. 지금은 중국 모델이 ChatGPT·Claude에 필적한다. 중국이 따라잡았나?

Jensen Huang: 따라잡았는지 여부는 중요하지 않다. 이건 “결승선이 있는 100m 경주”가 아니다—AI는 영원히 쓰일 기술이고, 미국도 중국도 오래 존재할 것이다. 중국은 세계 최대 규모의 이공계 학생 인구를 보유하고 있고, 세계 나머지를 합친 것보다 많은 AI 연구자를 배출한다. 중국이 AI에서 뛰어난 것은 예견된 결론이다. 중국을 억누르려는 생각은 잘못됐고 성공하지도 못할 것이며, 중국도 미국을 억누를 수 없다. 미국은 전 세계 인재가 모이는 혁신국가(“American Dream”)이며 계속 번창할 것이라 확신한다. 가장 중요한 건 산업과 사회가 AI 도입을 겁내지 않게 하는 것이다—AI 자체가 아니라 “AI를 쓰는 다른 사람”이 당신의 일자리를 대체한다. 그러니 AI를 산업 전반에 최대한 빨리 확산시켜야 하며, 이를 막는 어떤 시도도—doom을 종일 이야기하는 것 포함—미국에 도움이 되지 않는다.

⑧ Doomer 서사에 대한 입장

Mike Allen: 일부 동료 거물들이 경고를 과도하게 했다고 보는가?

Jensen Huang: 경고 자체는 괜찮고, 해결책을 동반한 경고는 더 좋다. 하지만 “지어내는 것”은 명백히 부적절하다. “AI가 인류의 종말을 가져올 것”이라는 주장은 완전한 넌센스이고, “미국 일자리의 절반을 파괴할 것”이라는 주장도 완전한 넌센스다. 모든 사실과 증거는 정반대를 가리킨다. 역사적으로 기술이 생산성을 높일수록 일자리는 줄지 않고 늘었다—만약 그 반대였다면 지금 미국엔 10만 개 일자리만 남았을 것이다. AI 시대 15년째, 증거는 명확하다: 제조업·에너지·반도체·인프라(부지·전력·건물) 부문에서 일자리가 창출되고 있고, 새로운 AI 기업들도 대거 생겼으며, AI를 활용하는 산업들도 함께 성장 중이다.

Mike Allen: OpenAI·Anthropic 같은 최대 고객사들이 (중국 경쟁으로) 위기에 처한 건 아닌가?

Jensen Huang: 전혀 아니다. 두 회사 모두 번창하고 있고 계속 성장할 것이며, 상장하면 인류 역사상 가장 성공적인 IPO가 될 것이다. AI가 산업·사회 전반에 저렴하게 확산될수록, 자체 AI를 만들지 않고 기성 서비스를 이용하려는 수요가 늘어날수록 OpenAI·Anthropic에는 오히려 더 큰 기회가 된다.

⑨ 시장이 오해한 것 — 반도체주 하락과 CapEx 사이클

Mike Allen: Kimi 등장 후 투자자들이 Nvidia 주식을 매도, 반도체주가 한 달 새 18% 하락했다. 월가는 무엇을 잘못 보고 있나?

Jensen Huang: 무료 AI는 하드웨어·칩·데이터센터에 오히려 호재다. 시장은 DeepSeek 때도(당시 주가 30% 하락), 이번 Kimi 때도 잘못 짚었다. 업계가 필요로 하는 건 훌륭한 AI이고, Kimi·Qwen·Nemotron·GPT 5.6·Codex·Claude Code 모두 산업에 좋다. “유용한 AI”가 마침내 도래했고, 유용한 AI는 곧 “수익성 있는 AI”다.

Mike Allen: 일부 투자자는 AI가 이미 정점을 찍었다고 본다.

Jensen Huang: 불가능하다—AI의 사회·산업 확산은 이제 막 시작됐다. 과거 소프트웨어 산업은 CapEx가 매우 가벼워 고마진 구조였지만, 이제 지능을 “생산”하려면 실제 기계가 토큰을 연산해야 한다. 모든 산업이 앞으로 점점 더 CapEx가 무거워질 것이다. 그 대가로 오는 지능·생산성·성장은 오늘 투입한 CapEx를 훨씬 뛰어넘을 것이며, 이는 인류 역사상 최대 규모의 산업 인프라 구축이다.

⑩ 반도체 산업 — “이번엔 다르다, 5~10배 더 커져야 한다”

Mike Allen: 반도체는 전통적으로 호황·불황 사이클 산업인데, 다시 불황이 오는가?

Jensen Huang: 당분간은 아니다. 이번은 계절적·수요 주도형 사이클이 아니라 “산업 주도형” 변화이기 때문이다—컴퓨팅의 근본 기술이 바뀌고 있고, 에너지·인터넷·도로·철도처럼 완전히 새로운 AI 인프라 층이 필요하다. 반도체 산업은 향후 10년간 5~10배 커져야 한다. 그래서 메모리·스토리지·광인터커넥트·패키징·TSMC 전공정 웨이퍼 공급까지 모든 게 부족한 상황이며, 이는 순환적 수요가 아니라 근본적 인프라 수요다.

Mike Allen: 고객사들이 수천억 달러 규모의 부채로 제품을 구매하고 있다. 언제 이 파티가 끝나나?

Jensen Huang: 걱정하지 않는다. 이 회사들은 현금 창출력이 뛰어나고, 컴퓨팅 패러다임 자체의 전환을 동시에 목격하고 있다—과거엔 콘텐츠를 미리 만들어 저장했지만 이제는 실시간으로 지능을 생성한다. AI는 이제 “유용”할 뿐 아니라 “수익성”도 있다는 게 증명됐다(Anthropic의 빠르고 수익성 있는 성장이 그 증거). 코딩 에이전트가 고수익을 내기 때문에 많은 기업이 기꺼이 연간 수억 달러를 지불한다. 이 선순환(flywheel)이 이미 시작됐다.

Mike Allen: 토큰이 왜 계속 더 수익성 있어질 것이라 확신하나?

Jensen Huang: 토큰은 지식과 지능을 “임베딩”한 숫자다—원주율(pi)처럼 고정된 숫자가 아니라 시간이 갈수록 더 똑똑해지는 숫자다. 더 똑똑해질수록 더 유용해지고, 더 유용해질수록 사람들은 더 많은 비용을 지불한다.

Mike Allen: 모든 산업 build-out에는 버블이 있었다. 이번 세대의 버블 위험은?

Jensen Huang: 버블은 언젠가 온다. 다만 지금은 아니고, 최소 향후 5년 내에는 매우 가능성이 낮다. 인프라 구축 속도는 물리적 제약(칩·메모리·부지·전력·건설인력 부족)에 의해 제한되고 있는데, 이 제약이 오히려 시스템을 지탱해준다—공급이 수요를 초과하는 시점을 계속 뒤로 미뤄준다.

⑪ 오픈소스 = 리눅스처럼 검증된 인프라

Mike Allen: Kimi를 직접 쓸 의향이 있는가?

Jensen Huang: 물론이다. 다만 파인튜닝·가드레일·샌드박스·접근통제를 갖춰야 한다—모든 오픈소스 소프트웨어(예: 리눅스 기반 운영체제)를 쓸 때와 같은 원리다. 수백만 명이 검증할 수 있기에 오히려 신뢰할 수 있다. 오픈소스 모델은 사회·산업에 필수적이며 가장 안전한 길이다. 미국뿐 아니라 유럽·중국·일본·인도의 오픈소스 모델도 모두 환영한다.

⑫ Doomer 논쟁과 미국 vs 아시아의 인식차

Mike Allen: 아시아에서는 팬처럼 환대받는데 미국에서 AI에 대한 시선이 다른 이유는?

Jensen Huang: Doomer들은 공상과학적 결과를 이론화하는 데 너무 많은 시간을 쓴다—똑똑해 보이려는 것일 수도 있다. 리더라면 더 신중해야 한다. 경고 자체는 좋지만, 우리 책임은 기술을 안전하게 만드는 것이다. 미국이 이 산업혁명을 이끈 것은 기술을 “발명”해서가 아니라 “열정적으로 적용”했기 때문이다—의료(존스홉킨스의 암 발견 가속 사례), 방사선과, 소프트웨어 엔지니어링, 기후과학, 전력망 고도화, 지속가능 에너지 등에서 이미 입증됐다. 우리가 뒤처지는 유일한 이유는 기술을 적용하지 않는 것이다.

⑬ 개인 안전 & 기술격차 해소

Mike Allen: 일부 AI 반대 여론이 폭력으로까지 번졌다. 본인 안전은 어떻게 생각하나?

Jensen Huang: 안전한 곳에 있고 위협을 느끼지 않는다. 기술을 안전하게 발전시키고 사회에 기여하도록 하는 게 중요하다. AI는 역사상 그 어떤 기술보다 “기술 격차”를 좁혀주는 기술이다—누구나 AI에게 “AI 사용법을 모른다, 가르쳐달라”고 하면 배울 수 있다.

⑭ 정치적 반발 우려

Mike Allen: 차기 민주당 대선후보가 반(反)AI 사회주의자가 될까 걱정되나?

Jensen Huang: 사람들에게 AI가 일자리를 빼앗는 게 아니라 만들어내고 있다는 사실을 알려야 한다. “일자리를 파괴하는 것에 투자하고 싶다”는 사람은 없다—그러니 서사가 틀렸다. 특이점(singularity)이나 시뮬레이션 속에 산다는 이야기도 다 지어낸 것이다. 진정한 AI에 가장 가까운 건 R2-D2와 C-3PO다.

⑮ 트럼프 대통령과의 관계

Mike Allen: 트럼프 대통령과 문자를 주고받을 정도로 친밀한데, 어떤가?

Jensen Huang: 똑똑하고 모든 걸 기억한다. H100, H200, Blackwell, 차세대 Rubin까지 기억하는 유일한 대통령이다. 처음 만났을 때부터 미국 제조업 재건, 재산업화, 안전하고 회복력 있는 공급망, 반도체 제조의 미국 회귀를 강조했다—지금 우리가 있는 포트워스 공장도 그 첫 대화의 직접적 결과다. 대통령은 일자리 창출과 미국 경제 재편에 한결같이 집중하고 있으며, 이는 결국 국가안보(강한 군사력은 경제력에서 나온다)와도 연결된다.

Mike Allen: 행정부가 AI에 대해 잘못 이해하고 있는 부분은?

Jensen Huang: 규제의 의도치 않은 결과를 고려해야 한다. AI를 “100m 달리기처럼 결승선이 있는 경쟁”으로 보면 안 된다—누가 먼저 도착하든 영원히 이긴다는 서사는 넌센스다. 일부 기업들이 규제를 자사에 유리하게 만들려는 의도로 정부에 로비하는 게 우려된다. 미국은 전기·제조업 등 대부분의 기술을 “발명”하지 않았지만, 가장 빠르고 열정적으로 “적용”해서 오늘의 산업혁명을 이끌었다. 정책결정자들에게 당부하는 건: 수사(rhetoric)를 믿기 전에 여러 CEO·과학자와 폭넓게 대화하고, 성급한 결정을 내리지 말라는 것이다.

Mike Allen: 정부가 선도 AI 기업의 지분을 갖는 방안이 거론된다. 요청받으면?

Jensen Huang: 불필요하다. 미국은 이미 Nvidia의 성공에 “지분”을 갖고 있다—작년에만 100억 달러의 세금을 냈고 올해는 더 낼 것이다. 일자리와 세수를 창출하고, 대다수 미국인이 주식시장에 투자돼 있으니 기업이 잘 될수록 모두가 이익을 본다. 정부의 직접 지분 보유는 조언하지 않는다.

⑯ Anthropic Mythos의 전면 공개 지지

Mike Allen: Anthropic의 강력한 모델 Claude Mythos를 모두에게 공개할 준비가 됐다고 보는가?

Jensen Huang: 그래야 한다. 안전하게 만드는 건 Anthropic의 책임이다. 선택된 기관뿐 아니라 모든 사용자에게 공개돼야 하며, 취약점을 발견하는 대로 고치는 게 소프트웨어의 본질이다. Mythos를 억누르는 건 미국에 도움이 되지 않는다—어차피 오픈모델은 이미 존재하기 때문이다.

⑰ 증류(distillation)와 이용약관 위반

Mike Allen: 오픈소스 기업들이 이용약관을 어기고 폐쇄모델을 증류해 경쟁 제품으로 되파는 것이 허용돼야 하나?

Jensen Huang: 서비스 제공자와 계약 조건에 달렸고, 위반 시 법·규정으로 다룰 방법은 많다. 다만 다른 지식에서 학습(distillation)하는 것 자체는 지능의 근본 원리다—AI는 결국 뭔가에서 배워야 한다. AI가 배우는 건 좋은 일이며, 똑똑한 AI가 더 안전한 AI다. 다만 프라이버시 침해나 계약 위반은 안 된다.

⑱ 이스라엘·중동(UAE) 관련

Mike Allen: 이스라엘에 직원이 많은데, 전쟁 속 중동 AI 구축을 어떻게 보나?

Jensen Huang: 이스라엘의 가족들(6,500가구)이 걱정된다. 분쟁이 끝나길 바란다. UAE의 AI 투자는 훌륭하다고 본다—석유·에너지 자원을 기반으로 AI 허브로 거듭날 기회를 갖고 있고, 이를 지지한다.

⑲ 조직 규모와 CEO의 전략

Mike Allen: Nvidia는 세계 최고 가치 기업 중 하나이면서도 직원은 5만 명(10년 후 7.5만 명 예상)으로, 다른 빅테크 대비 훨씬 작다. 비결은?

Jensen Huang: 전략이란 한정된 자원을 최대한 효율적으로 활용해 비전을 실현하는 것이다. 30세에 창업해 업계에서 가장 오래 CEO로 재직해온 경험(연습)이 이를 가능하게 했다.

⑳ 과업(task)과 일자리(job)의 구분

Mike Allen: 산업혁명마다 순 일자리는 늘어도 특정 과업은 사라진다. 이번엔 어떤 과업이 사라지나?

Jensen Huang: 만약 당신의 job이 곧 하나의 task라면, 그 task가 자동화될 때 job이 사라지거나 바뀔 가능성이 크다(예: 콜센터 응대). 하지만 그 AI들을 관리·조율·평가하는 일은 계속 사람의 몫이다. Job에는 여러 task를 포괄하는 “목적(purpose)”이 있다—방사선과 의사의 task는 영상 판독이지만 목적은 인간의 고통을 줄이고 환자를 돕고 동료와 협업해 병을 찾는 것이다. Task가 자동화돼도 목적은 그대로다. “타이핑”은 IT 업무의 목적이 아니라 수단일 뿐이다.

㉑ 로봇의 “ChatGPT 모먼트” & 에이전트 시대

Mike Allen: 로봇이 일상에서 유용해지는 “ChatGPT 모먼트”는 언제 오나?

Jensen Huang: 2022년 ChatGPT 모먼트도 “유용해진” 순간이 아니라 “놀라움을 준” 순간이었다—유용해지기까지 4년이 더 걸렸다. 그 기준이라면 로봇의 ChatGPT 모먼트는 이미 왔다(사과를 서랍에 넣으라고 하면 서랍을 열어야 한다는 순서까지 스스로 추론한다). 실제로 “유용해지는” 것은 앞으로 3~4년 내일 것이다. 에이전트 시대는 이미 시작됐고, 앞으로 수백억~수조 개의 에이전트가 상시로 컴퓨터를 사용하게 되며, 그에 따라 필요한 컴퓨터 수는 폭발적으로 늘어날 것이다.

㉒ 개인적 삶 — 고통, 미국, 시계, 완벽한 토요일

Mike Allen: 대만 출신으로 9세에 미국 이민, 힘든 기숙학교에서 괴롭힘을 겪고 30세에 창업했다. “위대함의 핵심은 고통과 연습”이라 했는데, 가장 값진 고통은?

Jensen Huang: 위대한 운동선수도 그냥 위대한 게 아니다—아무도 안 볼 때의 무수한 연습, 좌절, 패배가 있다. 고통과 연습이 실력(craft)과 인격(character)을 끌어올리고, 자신감과 회복탄력성을 준다. 압박이 가장 클 때 시간이 느려지는 느낌은 연습에서 온다.

Mike Allen: 9살의 자신에게 미국행에 대해 뭐라 말해주겠나?

Jensen Huang: 미국은 세상에서 가장 위대한 나라다—도전과 이견이 없어서가 아니라, 그런 도전과 이견을 공개적 담론과 자유(발언·혁신·창업·협업의 자유)를 통해 풀어내기 때문이다. 전 세계 인재를 끌어들이고, 누구든 원하면 훌륭한 삶을 만들 수 있는 조건을 만든다. 전 세계의 명석한 인재들에게 미국으로 오라고 권한다.

Mike Allen: 손목시계를 안 차는데, 지금 같은 시기엔 오히려 좋은 습관 같다. 이유는?

Jensen Huang: “지금”이 가장 중요한 시간이기 때문이다. 아웃룩이나 시계가 내 삶을 지배하게 하지 않는다. 급한 일이 있으면 누군가 알려줄 것이다.

Mike Allen: 일 외의 시간은 모두 가족과 보낸다고 했다. 일 안 하는 토요일은 어떤가?

Jensen Huang: 완벽한 토요일—일찍 일어나 개들과 놀고, 곧이어 아내 Laurie가 개를 산책시킨다. 점심까지 일한 뒤 함께 좋은 점심을 먹는다(개는 낮잠). 저녁까지 다시 일하고, 아이들이 오면 함께 요리해 온 가족이 모여 저녁과 칵테일을 즐기고 다시 개와 논다. 매주 이렇게 보내길 바랐는데, 실제로 매주 이렇게 지낸다.