사티아 나델라 인터뷰: AGI보다 우선시되는 경제 성장, 마이크로소프트의 AI 청사진, 양자 컴퓨팅으로의 도약

최근 팟캐스트 인터뷰에서 사티아 나델라 Microsoft CEO는 드와케시 파텔과 함께 인공지능(AI) 및 양자 컴퓨팅 분야의 최신 혁신과 업계의 미래에 대한 자신의 통찰력에 대해 이야기했습니다. 인터뷰에서 나델라는 위상 양자 비트와 게임 세계 모델링에 대한 Microsoft의 중요한 발전을 공유했을 뿐만 아니라 일반 인공 지능(AGI)을 달성하는 것보다 10%의 글로벌 경제 성장을 주도한다는 목표가 훨씬 더 중요하다는 점을 강조했습니다.

타임스탬프

• (0:00:00) - 소개
• (0:05:04) - AI는 승자 독식이 아닙니다.
• (0:15:18) - 세계 경제 성장 10%
• (0:21:39) - 스마트 가격 인하
• (0:30:19) - 양자 컴퓨팅의 획기적인 발전
• (0:42:51) - 뮤즈가 게임 산업을 바꾼 방법
• (0:49:51) - AI에 대한 법적 장벽
• (0:55:46) - AGI 보안에 대한 올바른 이해
• (1:04:59) - Microsoft에서 34년 근무
• (1:10:46) - 사티아 나델라는 AGI를 믿나요?

인터뷰 녹취록

0:00:00 - 오프닝 소개

드와르케시 파텔

팟캐스트에 참여해 주셔서 대단히 감사합니다. 잠시 후에 Microsoft가 최근에 이루어낸 두 가지 주요 혁신에 대해 자세히 알아보고, 같은 날 Nature 저널에 게재된 것을 축하합니다. 바로 지금 우리 앞에 있는 메이저나 제로 칩과 인간 행동의 세계 모델. 하지만 먼저 방금 나눈 대화를 계속할 수 있을까요? 1980년대와 1990년대에 보았던 현상 중 일부가 오늘날에도 반복되고 있다고 말씀하셨습니다.

사티아 나델라

저에게 가장 흥미로운 것은 ...... 드와르케시, 우선 팟캐스트에 출연하게 되어 큰 영광입니다. 저는 팟캐스트의 열렬한 청취자이며 인터뷰 스타일과 다양한 주제를 정말 좋아합니다.

저에게 흥미로운 점은 제가 기술 업계에 첫발을 내디뎠을 때, 아마도 90년대에 RISC(축소 명령어 집합 컴퓨터)와 CISC(복합 명령어 집합 컴퓨터) 중 어느 것이 더 낫고 나쁜지에 대한 논쟁이 많았던 때를 생각나게 하는 무언가를 보고 있다는 점과 "정말 x86 아키텍처로 서버를 구축할 수 있을까?"라는 질문이 떠오른다는 점입니다. '와 '정말 x86에서 서버를 구축할 수 있을까?

제가 Microsoft에 입사했을 때는 Windows NT 초창기였습니다. 핵심 실리콘 플랫폼부터 운영 체제, 애플리케이션 계층에 이르기까지 기술 스택의 모든 측면이 변수로 가득했습니다.

클라우드 컴퓨팅이 이 모든 것을 어느 정도 재구성했다고 말할 수 있으며, 분산 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 확실히 클라이언트-서버 모델을 변화시켰고 웹은 극적으로 변화했습니다. 하지만 이 물결은 과거에 경험했던 그 어떤 것보다 더 전체 스택을 파괴하는 느낌입니다.

드와르케시 파텔

80년대와 90년대를 돌이켜보면 어떤 결정이 장기적으로 승자가 되었고 어떤 결정이 실패로 돌아갔나요? 특히 90년대 인터넷 버블을 겪었던 Sun Microsystems에서 일하셨다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다. 데이터 센터 건설이 거품이었다고 흔히들 말하지만, 동시에 오늘날의 인터넷은 당시의 인프라를 기반으로 구축된 것이기도 합니다.

시간이 지나도 변하지 않는 것은 무엇이고, 장기적인 추세는 무엇이며, 순간적인 유행은 무엇인지에 대해 배울 수 있는 교훈은 무엇일까요? 이들로부터 어떤 교훈을 얻을 수 있을까요?

사티아 나델라

제가 겪은 네 가지 주요 전환을 되돌아보면, 첫 번째는 클라이언트 및 클라이언트-서버 모델의 부상입니다. 그래픽 사용자 인터페이스와 기본적으로 서버를 구축할 수 있는 x86 아키텍처의 시대였습니다.

트렌드는 이미 저에게 매우 분명했습니다. 1991년 PDC(전문 개발자 컨퍼런스)에 참석했던 기억이 나는데, 사실 당시 저는 여전히 Sun에서 일하고 있었습니다. 1991년 모스콘 센터에서 Microsoft는 Win32 인터페이스를 처음으로 공개했고, 저는 서버도 x86 아키텍처로 전환될 것이라는 점을 분명히 알 수 있었습니다. 규모의 이점이 쌓이기 시작하면 이러한 장기적인 추세에 베팅해야 합니다. 클라이언트 측에서 일어난 일이 서버 측에서도 일어나고, 실제로 클라이언트-서버 애플리케이션을 구축할 수 있게 됩니다. 결과적으로 애플리케이션 모델이 명확해집니다.

그 후 웹은 우리에게 큰 도전이 되었고, 우리는 이를 해결해야 했습니다. 사실 제가 마이크로소프트에 입사한 지 얼마 지나지 않아 93년 11월이나 12월에 넷스케이프 브라우저나 모자이크 브라우저가 나왔고, 안드레센과 그의 팀이 이 브라우저를 출시했습니다.

이는 엄청난 변화입니다. 웹 물결이 클라이언트-서버 물결을 시작할 무렵에 왔다는 점이 흥미롭습니다. 하지만 클라이언트-서버의 물결도 우리가 이길 것이 분명했습니다. 브라우저는 완전히 새로운 애플리케이션 모델이기 때문에 우리는 웹의 물결에 적응해야 했고, 꽤 잘 해냈습니다.

Word에서 HTML을 지원하고, 새로운 브라우저를 직접 만들어 경쟁하고, 서버 스택에 웹 서버를 구축하여 공격적으로 시장을 확장하는 등 전심전력을 다해 이를 받아들였습니다. 물론 웹의 핵심은 배포라고 생각했기 때문에 웹에서 가장 큰 비즈니스 모델을 놓쳤고, 웹 콘텐츠를 구성하는 데 있어 검색이 가장 큰 승자가 될 것이라고 누가 생각했을까요? 분명히 우리는 이런 일이 일어날 것이라고 예상하지 못했고, 구글은 이를 예상하고 훌륭하게 실행했습니다.

이것이 저에게 주는 교훈은 올바른 기술 트렌드를 활용하는 것뿐만 아니라 가치를 창출할 수 있는 곳도 파악해야 한다는 것입니다. 비즈니스 모델의 변화는 기술 트렌드의 변화보다 더 어려울 수 있습니다.

0:05:04 - AI는 승자 독식이 아닙니다.

드와르케시 파텔

그렇다면 AI 분야의 가치는 어디에서 창출될까요?

사티아 나델라

아주 좋은 질문입니다. 제가 어느 정도 자신 있게 예측할 수 있는 두 가지 영역이 있다고 생각합니다. 첫 번째는 잘하고 있는 하이퍼스케일러입니다. 근본적으로 샘(아마도 샘 알트먼, OpenAI CEO)과 다른 사람들이 AI에 대해 말한 것을 되돌아보더라도 지능이 계산 능력의 로그 함수라면 대규모로 계산할 수 있는 사람이 큰 승자가 될 것이기 때문입니다.

또 한 가지 흥미로운 점은 ChatGPT와 같은 AI 워크로드의 기반을 살펴보면 사람들이 열광하는 것은 GPU의 발전만이 아니라는 점입니다. 사실 저는 컴퓨팅 클러스터를 AI 가속기, 스토리지, 컴퓨팅의 비율로 생각하기도 합니다. 그리고 확장 측면에서는 계속 확장해야 합니다.

드와르케시 파텔

예.

사티아 나델라

따라서 AI 워크로드의 등장은 축복이 아닐 수 없습니다. 학습 단계뿐만 아니라 추론 시간에도 더 많은 컴퓨팅 성능을 요구하기 때문입니다. AI 에이전트가 더 이상 인간 사용자의 호출에 국한되지 않고, 인간 사용자가 호출한 프로그램을 더 많은 프로그램에 호출하게 되면서 컴퓨팅 사용량이 기하급수적으로 증가하게 될 것입니다. 이는 컴퓨팅 인프라에 대한 엄청난 수요와 규모를 창출할 것입니다. 따라서 하이퍼스케일 비즈니스, Azure 비즈니스 및 기타 하이퍼스케일 클라우드 공급업체는 엄청난 성장 기회를 얻게 될 것이라고 생각합니다.

메가 비즈니스 이후에는 상황이 조금 더 어두워집니다. 승자독식 모델이 있다고 말할 수도 있지만 저는 개인적으로 그렇게 생각하지 않습니다. 그런데 제가 배운 또 하나의 중요한 교훈은 승자독식 시장과 그렇지 않은 시장을 명확히 이해하는 것이 모든 것을 어느 정도 결정한다는 것입니다. 제가 Azure에 처음 들어갔을 때 초창기에는 Amazon이 상당한 선두를 달리고 있었고 투자자를 포함한 사람들이 저에게 "게임 끝났어, 넌 절대 성공하지 못할 거야, 아마존이 승자 독식할 거야"라고 말했던 기억이 납니다.

하지만 클라이언트-서버 분야에서 오라클 및 IBM과 경쟁한 경험을 통해 구매자는 승자독식 상황을 결코 용납하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 구조적으로 하이퍼스케일 클라우드 서비스는 구매자가 현명하기 때문에 승자 독식 시장이 될 수 없습니다.

소비자 시장에서는 승자독식 구조가 될 수 있지만, 기업 시장에서는 회사, 기업, IT 부서 등 모든 구매자가 여러 공급업체를 원합니다. 따라서 귀사는 여러 공급업체 중 하나가 되어야 합니다.

모델링 영역에서도 비슷한 일이 일어날 것이라고 생각합니다. 오픈 소스와 비공개 모델이 모두 존재할 것입니다. Windows와 마찬가지로 제가 배운 중요한 교훈 중 하나는 폐쇄형 운영 체제가 있다면 반드시 보완적인 오픈 소스 대안이 있다는 것입니다.

따라서 어느 정도는 시장 환경에 일종의 견제와 균형이 이루어질 것입니다. 모델링 분야에서는 일부 클로즈드 소스 모델이 있을 수 있지만 오픈 소스 대안이 분명히 존재할 것이며, 오픈 소스 대안은 실제로 클로즈드 소스 승자독식 상황이 일어나지 않도록 할 것입니다.

이것이 모델링 분야에 대한 제 생각입니다. 또한 AI가 사람들의 말처럼 정말 강력하다면 각국이 가만히 앉아서 민간 기업이 ...... 글로벌 규모로 난장판을 벌이는 것을 허용하지 않을 것입니다. 그래서 저는 AI가 승자독식 시장이 될 것이라고 생각하지 않습니다.

한 단계 더 나아가, 과거와 같은 상황이라고 생각하며 소비자 영역에서는 특정 카테고리에서 승자 독식의 네트워크 효과가 있을 수 있습니다. 결국 ChatGPT가 이에 대한 좋은 예라고 할 수 있습니다.

실제 탈출 속도가 매우 빠른 대규모 소비자 앱입니다. 앱스토어에서 꾸준히 상위 5위 안에 드는 것을 보면 놀랍습니다.

이들은 초기 이점을 활용하여 애플리케이션의 이점으로 전환할 수 있습니다. 소비자 시장에서는 그럴 수 있습니다. 하지만 엔터프라이즈 시장에서는 카테고리별로 다른 승자가 나올 것이라고 생각합니다. 적어도 그것이 제 분석입니다.

드와르케시 파텔

질문하고 싶은 후속 질문이 많이 있습니다. 양자 컴퓨팅에 대해서는 나중에 이야기하겠지만, 모델이 상품화될 수 있다는 생각에 대해서는 수십 년 전에 클라우드 컴퓨팅에 대해 비슷한 주장을 한 사람이 있었는데, 클라우드 컴퓨팅은 근본적으로 칩과 상자에 관한 것 아닌가요?

하지만 결국 여러분과 많은 사람들이 클라우드에서 놀라운 수익을 창출할 수 있는 방법을 찾았습니다. 규모의 경제를 실현하고 다른 가치를 추가할 수 있는 방법을 찾은 것입니다. 근본적으로 용어를 제쳐두더라도 AGI가 있고 그것이 더 나은 AI를 만드는 데 도움이 된다면 - 지금은 합성 데이터와 강화 학습(RL), 미래에는 자동화된 AI 연구원이 등장할 수도 있습니다 - 경쟁 우위를 공고히 할 수 있는 좋은 방법인 것 같습니다. 자신의 강점을 강화할 수 있는 좋은 방법인 것 같습니다. 이에 대해 어떻게 생각하시는지, 특히 AI 분야에서 앞서 나가는 것의 중요성에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.

사티아 나델라

규모 이후에는 그 어떤 것도 상품이 될 수 없습니다. 클라우드 컴퓨팅에 대해 언급하면 모두가 "아, 클라우드 컴퓨팅은 상품이죠"라고 말하는 것과 같습니다. 하지만 하이퍼스케일 클라우드 공급업체를 운영하는 비결 ...... "그게 뭐가 그렇게 어렵죠?" 라고 말할 수도 있습니다. 서버를 쌓으면 되지 않나요?"라고 생각할 수도 있습니다.

드와르케시 파텔

맞습니다.

사티아 나델라

사실 하이퍼스케일 클라우드 컴퓨팅 초창기에는 대부분의 사람들이 '호스팅 제공업체는 많지만 좋은 비즈니스는 아니다'라고 생각했습니다. 하이퍼스케일 클라우드 컴퓨팅에 미래가 있을까요? 사업적으로도 의미가 있을까요?" 하지만 하이퍼스케일 클라우드 컴퓨팅은 60개 이상의 지역에서 세계 최고 수준의 컴퓨팅 인프라를 운영하는 Azure와 같은 운영 노하우가 있기 때문에 실제 비즈니스가 될 수 있는 것으로 밝혀졌습니다. 이는 복제하기 어렵습니다.

따라서 제가 무엇보다 강조하고 싶은 것은 시장 환경이 '승자독식'인지 아니면 '승자독식'인가 하는 점입니다. 이를 파악해야 하기 때문입니다. 저는 승자독식 상황의 위험을 감수할 필요가 없는 시장 규모(TAM)가 많은 분야에 진출하는 것을 좋아합니다. 이상적으로는 여러 승자가 나올 여지가 있는 큰 시장에 있고 자신이 그 중 한 명인 경우입니다.

이를 하이퍼스케일 레이어라고 부릅니다. 모델 수준에서 모델은 궁극적으로 일종의 하이퍼스케일 컴퓨팅 인프라에서 실행되어야 합니다. 그래서 그 연결은 항상 존재할 것이라고 생각합니다. 모델 자체뿐만 아니라 모델에는 상태가 필요하므로 스토리지가 필요하고, 이러한 에이전트와 에이전트 환경을 실행하려면 정기적인 계산이 필요합니다.

그렇기 때문에 '한 사람이 한 모델로 모든 것을 할 수 있다'는 시나리오가 실현되지 않는 이유에 대해 고민하고 있습니다.

드와르케시 파텔

그런데 하이퍼스케일 클라우드 제공업체의 경우, 특히 추론 시간 확장의 맥락에서 향후 모델 학습과 관련된 경우 학습뿐만 아니라 추론을 위한 데이터 센터 및 GPU 비용을 다시 상각할 수 있다는 이점이 있다는 점이 흥미롭습니다. 그리고

Microsoft와 Azure가 어떤 유형의 하이퍼스케일 클라우드 제공업체라고 생각하는지 궁금합니다. 사전 교육 쪽에 속하나요? O3(OpenAI o3) 유형의 추론 서비스를 제공하나요? 아니면 그냥 시장에서 사용 가능한 모든 모델을 호스팅하고 배포할 예정이고 이에 대해 중립적인 입장이신가요?

사티아 나델라

좋은 질문입니다. 우리가 컴퓨팅 클러스터를 구축하는 방식은 부분적으로는 무어의 법칙에 따른 것입니다. 매년 컴퓨팅 클러스터를 갱신하고, 수명 가치에 따라 감가상각한 다음, 높은 활용률로 다양한 작업을 실행할 수 있도록 클러스터를 배포하는 데 매우 능숙해지는 등 과거에 해왔던 모든 일과 비슷해질 것이라고 생각합니다. 때로는 대규모 트레이닝 작업에는 고도의 부동 소수점 연산 능력(플롭)이 필요하고 함께 작업해야 하는 경우가 있습니다. 이것은 좋은 일입니다. 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 충분한 데이터 센터 공간이 있어야 합니다.

하지만 결국에는 이러한 규모가 너무 커져 훈련 전 규모라도 계속 성장해야 한다면 어느 시점에는 훈련 전 규모가 데이터 센터 경계를 넘어야 합니다. 이 모든 것이 어느 정도 현실화되고 있습니다.

그렇다면 훈련 전 데이터센터의 경계를 넘기 시작하면 다른 어떤 것과 다른 점이 있을까요? 제 생각에는 분산 컴퓨팅은 여전히 분산될 것이므로 대규모 훈련 작업, 추론 시간 계산, RL(강화 학습)로 인해 발생할 수 있는 수요를 처리할 수 있도록 컴퓨팅 클러스터를 구축해야 한다고 생각합니다. 저에게는 부동소수점 연산을 더 많이 훈련하는 것이 더 좋은데, 이는 다양한 작업에 대해 고도로 전문화되고 간결한 모델을 만들고 싶기 때문입니다.

따라서 이러한 종류의 컴퓨팅 클러스터와 서비스 수요가 필요합니다. 결국 "빛의 속도는 빛의 속도"이며, 텍사스에 데이터 센터를 짓고 "그곳에서 전 세계에 서비스를 제공하겠다"고 말할 수는 없습니다.

전 세계에 서비스를 제공하려면 전 세계에 추론 컴퓨팅 클러스터를 배포해야 합니다. 이것이 진정한 하이퍼스케일 컴퓨팅 클러스터를 구축하는 데 필요한 것이 무엇인지에 대한 저의 이해입니다.

그리고 AI 가속기만 스테이트리스인 것이 아니기 때문에 스토리지와 컴퓨팅 성능도 이 모든 시설에 근접해 있기를 원합니다. 학습 데이터 자체를 저장해야 하고, 여러 개의 학습 작업을 다중화할 수 있어야 하며, 메모리가 있어야 하고, 이러한 에이전트가 프로그램을 실행할 수 있는 환경이 있어야 합니다. 이것이 제가 이해하는 하이퍼스케일 컴퓨팅 클러스터입니다.

0:15:18 - 세계 경제 성장 10%

드와르케시 파텔

Microsoft는 최근 AI를 통한 연간 매출이 130억 달러에 달한다고 보고했습니다. 하지만 현재의 연간 성장률로 볼 때 이 수치는 약 4년 안에 10배로 증가할 것입니다. 이러한 추세가 계속된다면 AI 매출은 1,300억 달러에 달할 것입니다. 그렇다면 이러한 산업적 규모의 애플리케이션에 이렇게 대규모로 인텔리전스를 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요?

Office를 통해서인가요? 아니면 호스팅을 위해 다른 곳에 배포하는 방식인가요? 1,300억 달러의 AI 매출을 달성하려면 AGI가 있어야 할까요? 어떤 모습일까요?

사티아 나델라

드와르케시, 아주 좋은 질문을 제기해주셨습니다. 어떤 면에서 지능의 폭발적인 성장, 공급의 풍부함, 심지어 상품화까지 이뤄지려면 가장 먼저 살펴봐야 할 것은 GDP 성장률입니다.

Microsoft의 매출 전망에 대해 이야기하기 전에 한 가지 제약 조건에 대해 분명히 할 필요가 있습니다. 이것이 바로 우리가 종종 AGI 과대 광고에 너무 빨리 달려가는 이유입니다. 선진국의 경제 성장률은 인플레이션을 제외하면 거의 0에 가까운 21%라는 사실을 기억하세요.

저는 경제학자는 아니지만 2025년을 내다보면서 우리가 진정한 성장의 도전에 직면해 있다고 생각합니다. 따라서 우리가 가장 먼저 해야 할 일은 산업혁명에 버금가는 산업 혁명식 성장을 달성하는 것입니다.

이는 101조 3,000억 달러, 선진국의 경우 71조 3,000억 달러, 인플레이션 후에도 여전히 51조 3,000억 달러의 성장률을 의미합니다. 이것이 진정한 척도입니다. 공급 측면에서만 멈출 수는 없습니다.

실제로 많은 사람들이 이 주제에 대한 기사를 쓰고 있다는 사실에 마음이 뿌듯합니다. 이 기사에서는 가장 큰 승자는 기술 기업이 아니라 이 풍부한 상품 공급을 활용할 더 넓은 산업이 될 것이라고 지적합니다. 갑자기 생산성이 향상되고 경제 성장이 가속화되었습니다. 그렇게 되면 기술 업계에 종사하는 우리도 혜택을 보게 될 것입니다.

하지만 지금이 바로 진실의 순간입니다. 우리는 AGI 이정표를 달성했다고 자랑하지만, 저에게는 의미 없는 벤치마킹에 불과합니다. 진정한 벤치마크는 세계 경제 성장률 10%입니다.

드와르케시 파텔

세계 경제가 10% 성장하면 세계 경제의 규모는 다음과 같습니다. 100조 달러 Around. 세계 경제가 101조 3,000억 달러 성장한다면 이는 연간 10조 달러의 가치가 추가로 창출되는 것입니다. 그렇다면 하이퍼스케일 클라우드 공급업체로서 800억 달러의 매출은 여전히 너무 작아 보입니다. 8,000억 달러는 되어야 하지 않을까요?

향후 몇 년 안에 실제로 이 속도로 세계 경제 성장을 이끌 수 있다고 생각한다면, 핵심적인 병목 현상은 이 모든 작업을 수행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 확보할 수 있느냐는 것입니다.

사티아 나델라

맞습니다. 하지만 고전적인 공급 측면의 사고방식은 "내가 먼저 구축하면 자연스럽게 따라올 것이다"라는 것입니다. 그것은 논쟁의 여지가 있고, 우리는 그것을 해왔고, 충분한 위험을 감수하고 실행해 왔습니다.

하지만 궁극적으로는 수요와 공급이 일치해야 합니다. 그렇기 때문에 저는 공급 측면과 수요 측면 모두에 집중합니다. 공급을 고객에게 실질적인 가치로 전환하는 방법을 제대로 이해하지 않고 공급 측면에만 집중하면 현실과 완전히 동떨어질 수 있습니다.

이것이 제가 추론 소득에 집중하는 이유 중 하나입니다. 이것이 제가 추론 소득에 대해 공개하는 이유 중 하나입니다 ...... 흥미롭게도 많은 사람들이 실제 소득에 대해 이야기하는 것 같지는 않지만, 저에게는 사물에 대해 어떻게 생각하는지에 대한 견제와 균형으로 사용하는 것이 중요합니다 .

어느 시점에서든 수요와 공급이 완벽하게 대칭을 이룰 것이라고 기대할 수는 없지만, 어제의 투입(자본)을 오늘의 수요로 전환하여 다시 투자할 수 있다는 증거, 즉 존재에 대한 증거가 있어야 하며 완전히 균형을 잃지 않을 것이라는 확신을 가질 수 있어야 합니다.

드와르케시 파텔

이 두 가지 견해 사이에 모순이 있는지 잘 모르겠습니다. 왜냐하면 당신이 아주 잘한 일 중 하나는 감히 조기 베팅을하는 것이기 때문입니다. 여러분 2019년 OpenAI에 투자심지어 부조종사 앱이 등장하기 전입니다.

산업혁명 당시 철도 및 기타 인프라 구축으로 61조원에서 101조원에 이르는 경제 성장이 이루어졌지만, 이러한 프로젝트 중 상당수는 초기에 즉각적인 수익을 창출하지 못했다는 점을 상기해 보세요(예: "티켓 판매로 수익이 발생했습니다. 이제 ....... "

사티아 나델라

당시에는 많은 돈을 잃었습니다.

드와르케시 파텔

바로 그겁니다. 따라서 세계 경제 성장률을 10배 또는 5배까지 높일 수 있는 잠재력이 있다고 생각하면서도 "GPT-4 수익이 얼마인가?"에만 너무 집중하는 것은 다소 모순된 것 같습니다. 이는 약간 모순된 것처럼 보입니다.

다음 단계에서 이러한 엄청난 성장이 가능하다고 정말로 믿는다면 "미쳐서 수천억 달러 상당의 컴퓨팅 인프라 구축에 투자하자"와 같은 보다 급진적인 전략을 채택해야 하지 않을까요?"라고 생각해야 합니다. 결국, 여기에는 엄청난 기회가 있지 않습니까?

사티아 나델라

여기서 흥미로운 점이 있죠? 그렇기 때문에 적어도 저에게는 컴퓨팅 클러스터에 대한 균형 잡힌 전략이 중요합니다. 핵심은 단순히 컴퓨팅 성능을 구축하는 것이 아니라 다음 대형 모델을 훈련하고 다음 대형 모델을 서비스하는 데 실제로 도움이 될 수 있는 컴퓨팅 성능을 구축하는 것입니다. 이 두 가지를 모두 수행하기 전까지는 투자 효과를 제대로 활용할 수 없습니다.

따라서 핵심은 모델을 만드는 경쟁이 아니라 전 세계가 경제 성장을 주도하는 데 사용할 수 있는 상품을 만드는 경쟁입니다 ...... 한 측면에만 집중하는 것이 아니라 전체적인 사고의 틀을 가져야 합니다.

그런데 현상 중 하나는 과잉 구축이 일어나고 있다는 것입니다. 인터넷 버블 시대에 언급했듯이 이제 더 많은 에너지가 필요하고 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요하다는 신호가 전송되었습니다. 그리고 모두가 그쪽으로 몰려들게 되어 다행입니다.

사실, 기업뿐만 아니라 정부도 자본을 투입하고 있으며 확실히 다가오고 있습니다 ...... 저는 임대 소유자가 되어 기쁩니다. 왜냐하면 저는 많은 것을 직접 구축하고 많은 것을 임대하기 때문입니다. 2027년, 2028년에 많은 컴퓨팅 용량을 임대하게 되어 기쁩니다. 이러한 구축 규모를 보고 "정말 대단하다"라고 생각하기 때문입니다. 모든 컴퓨팅 용량 증설의 유일한 결과는 가격이 내려간다는 것입니다.

0:21:39 - 스마트 가격 인하

드와르케시 파텔

가격 하락 얘기가 나와서 말인데, 최근에 DeepSeek 모델 출시 후 트윗 제본스의 역설에 대해 이야기했습니다. 자세히 설명해 주실 수 있는지 궁금합니다. 제본스의 역설은 수요의 탄력성이 매우 높으면 효율성 향상으로 가격이 인하되더라도 총 소비가 증가한다는 사실을 말합니다. 스마트에 대한 수요가 가격 인하에 그렇게 민감한가요?

적어도 소비자 입장에서 생각해보면 스마트 폰은 매우 저렴해졌기 때문입니다. 백만 당 토큰 2센트에 불과합니다. 정말 0.02센트까지 낮춰야 할까요? 지금 제 병목 현상은 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 100배의 규모로 훈련하기 위해 100배의 비용을 청구해야 한다면 기꺼이 그렇게 할 수 있습니다.

하지만 엔터프라이즈 시장이나 다른 곳에서는 다른 그림을 볼 수도 있습니다. 스마트의 주요 사용 사례는 무엇일까요? 토큰 백만 개당 0.002센트까지 내려가야 할까요?

사티아 나델라

정말 중요한 것은 토큰의 효과라고 생각합니다. 두 가지를 모두 고려해야 합니다. 우선, 인텔리전스가 더 좋아지고 더 저렴해져야 합니다. 딥시크처럼 획기적인 발전이 있을 때마다 토큰 성능의 효율적인 경계가 바뀌면 곡선이 구부러지고 경계가 바뀌면 더 많은 수요가 생깁니다. 클라우드 컴퓨팅이 바로 그런 경우입니다.

흥미로운 점은 "클라이언트 서버 시대에는 서버가 다 팔렸다"고 생각했었다는 점입니다. 하지만 서버를 클라우드에 넣기 시작하자 갑자기 사람들이 더 저렴하게 구매할 수 있고 탄력적으로 사용할 수 있으며 라이선스를 구매하는 대신 온디맨드 방식으로 비용을 지불할 수 있게 되면서 시장이 완전히 확장되었습니다.

인도 같은 나라에 가서 SQL Server를 판매한 기억이 있는데, 일부 판매는 했지만 그거 아세요? 인도에서 클라우드 컴퓨팅은 서버 시대에 우리가 할 수 있었던 것보다 훨씬 더 큰 규모입니다. AI 분야에서도 그렇게 될 것이라고 생각합니다.

개발도상국에서 매우 저렴한 가격으로 정말 저렴한 의료 토큰을 제공하고자 한다면, 이는 전례 없는 혁신이 될 것이라고 상상해 보세요.

드와르케시 파텔

샌프란시스코에 사는 저 같은 사람이 "저 사람들은 멍청해서 실제 배포가 어떤 것인지 모른다"는 말을 듣는 것은 당연한 일이라고 생각합니다.

포춘 500대 기업과 함께 일하며 수십억 명은 아니더라도 수억 명의 사람들에게 기술을 배포하는 데 도움을 준 사람으로서 이러한 기능이 얼마나 빨리 배포될 것이라고 생각하시나요?

에이전트가 있고 원격으로 작업할 수 있는 무언가가 있더라도 모든 규정 준수 요구 사항과 내재된 병목 현상을 고려할 때 큰 병목 현상이 될까요? 아니면 금방 극복할 수 있을까요?

사티아 나델라

실제 문제는 변경 관리 또는 프로세스 변경이기 때문에 이것은 진정한 도전이 될 것입니다. 흥미로운 비유를 하나 들어보겠습니다. 우리 같은 다국적 기업이 PC, 이메일, 스프레드시트 없이 예측을 수행한다고 상상해 보세요. 팩스가 날아다니고, 누군가 팩스를 받은 후 내부 메모를 작성하여 돌리고, 사람들이 메모에 숫자를 입력하면 다음 분기에 맞춰 예측 보고서로 완성됩니다.

그러자 누군가가 "Excel 스프레드시트를 사용하여 이메일로 보내면 사람들이 편집할 수 있고, 그러면 예측 보고서를 받을 수 있습니다."라고 말했죠. 작업 제품과 워크플로우가 바뀌었기 때문에 전체 예측 비즈니스 프로세스가 바뀌었습니다.

이것이 바로 지식 업무에 AI가 도입될 때 일어나야 할 일입니다. 사실 이러한 모든 에이전트를 고려할 때 결론은 새로운 종류의 업무와 워크플로우가 등장할 것이라는 점입니다.

예를 들어 팟캐스트를 준비할 때도 코파일럿에게 "드와케시에게 양자 컴퓨팅 발표와 게임 생성을 위해 구축 중인 새로운 모델에 대해 이야기할 거야"라고 말하죠. 가기 전에 어떤 자료를 읽어야 하는지 요약해서 알려주세요."라고 말했죠. 두 개의 Nature 논문을 알고 있었고 정보를 추출해 주었습니다. 심지어 "이봐, 팟캐스트 형식으로 알려줘"라고 말하기도 했습니다. 심지어 우리 둘이 대화하는 형식도 아주 잘 흉내 냈어요.

이것이 저의 새로운 워크플로우가 되었고, 실제로 나중에 팀원들과 공유했습니다. 저는 이 내용을 Pages(Microsoft의 문서 편집 소프트웨어)에 복사하여 작업물로 만들어 공유했습니다. 그래서 저의 새로운 워크플로는 AI와 함께 생각하고 동료들과 함께 작업하는 것입니다.

이는 "어떻게 하면 새로운 방식으로 지식 업무를 할 수 있을까?"를 고민해야 하는 지식 업무에 종사하는 모든 사람들에게 근본적인 변화 관리 문제입니다. 시간이 걸립니다. 영업, 재무 및 공급망의 모든 영역에 스며들 것입니다.

전통적인 조직의 경우 제조업체에서 린 제조를 도입하는 것과 비슷한 변화가 일어날 것이라고 생각합니다. 제가 린 제조 비유를 좋아하는 이유는 자세히 살펴보면 린 제조가 기업이 엔드투엔드 제조 프로세스를 최적화하고 효율성을 개선하는 데 사용할 수 있는 방법론이 된다는 것을 알 수 있기 때문입니다. 린 제조는 지속적인 개선을 강조하며, 이는 낭비를 줄이고 가치를 더하는 것을 의미합니다.

이것이 바로 지식 업무 영역에서 일어날 일입니다. 이는 지식 업무 영역, 특히 지식 업무의 린 제조와 비슷합니다. 관리팀과 지식 업무에 관련된 개인은 이러한 변화를 위해 노력해야 하며 시간이 걸릴 것입니다.

드와르케시 파텔

린 매뉴팩처링 비유에 대해 간단히 질문해도 될까요? 린 제조가 이룬 성과 중 하나는 공장 현장을 물리적인 수준으로 변화시켰다는 것입니다. 사람들이 프로세스와 워크플로에 집중하기 전까지는 미처 깨닫지 못했던 병목 현상을 발견할 수 있게 되었습니다.

방금 AI로 인해 워크플로우가 어떻게 바뀌었는지 자신의 워크플로우에 대해 간략하게 언급하셨습니다. 시간이 지날수록 점점 더 똑똑해지는 AI 에이전트가 대기업을 운영할 때 어떤 느낌인지 궁금합니다.

사티아 나델라

흥미로운 질문이네요. 예를 들어, 저는 오늘 우리가 지금 일하는 방식을 보면 이메일에 너무 많이 의존하고 있다는 생각을 해봤습니다. 아침에 출근하면 받은 편지함이 답장해야 할 이메일들로 가득 차 있죠. Copilot 에이전트를 사용하면 초안 이메일이 자동으로 채워져서 검토하고 보내기만 하면 되는 날이 빨리 왔으면 좋겠어요.

하지만 저는 이미 Copilot에서 최소 10명의 상담원을 사용하여 각기 다른 작업에 대해 서로 다른 쿼리를 요청하고 있습니다. 제가 함께 작업하는 수백만 명의 상담원에게 예외, 알림 및 지침 요청을 보내는 새 받은 편지함이 있을 것 같습니다.

따라서 적어도 제 생각에는 새로운 발판, 즉 상담원 관리자를 구축해야 합니다. 단순한 채팅 인터페이스가 아닙니다. 모든 상담원과 그들의 대화를 관리하기 위해서는 채팅 인터페이스보다 더 스마트한 무언가가 필요했습니다.

그렇기 때문에 AI를 위한 UI(사용자 인터페이스)로서 코파일럿이 중요하다고 생각합니다. 우리 모두는 그것을 갖게 될 것입니다. 기본적으로 지식 업무가 있고 지식 근로자가 있다고 이해하시면 됩니다. 지식 업무는 많은 에이전트에 의해 수행될 수 있지만, 그 모든 지식 근로자를 처리하기 위해서는 지식 근로자가 필요합니다. 이것이 바로 우리가 구축해야 하는 인터페이스입니다.

0:30:19 - 양자 컴퓨팅의 획기적인 발전

드와르케시 파텔

여러분은 "저는 Microsoft와 모든 직원으로 구성된 인텔리전트 클러스터에 둘러싸여 있습니다."라고 말할 수 있는 세계에서 몇 안 되는 사람 중 한 명입니다. 이를 최대한 활용하려면 이를 관리하고 상호 작용해야 합니다. 앞으로 전 세계의 더 많은 사람들이 이러한 경험을 하게 되기를 바랍니다.

궁금한 게 있는데, 받은 편지함이 그런 식으로 나왔다면 모든 사람의 받은 편지함도 아침에 내 편지함과 같은 모양이 된다는 뜻인가요?

AI에 대해 더 자세히 알아보기 전에 Microsoft Research가 양자 컴퓨팅 분야에서 이룬 주요 혁신에 대해 질문하고 싶습니다. 지금까지 어떤 일이 진행되고 있는지 설명해 주시겠어요?

사티아 나델라

이것은 30년이라는 긴 여정의 또 다른 시작입니다. 정말 놀랍습니다. 저는 양자 컴퓨팅에 대해 흥분한 세 번째 Microsoft CEO입니다.

실용적인 규모로 사용할 수 있는 양자 컴퓨터를 구축하려면 물리학의 획기적인 발전이 필요하다는 것이 저희의 비전입니다. 저희는 노이즈가 적거나 더 안정적인 양자 비트(큐비트)를 얻는 한 가지 방법은 본질적으로 더 안정적인 물리적 특성에 베팅하는 것이라고 생각했고, 그래서 1930년대에 제안된 마조라나 제로 모드를 선택하게 되었습니다. 문제는 이런 것들을 실제로 물리적으로 만들 수 있을까요? 정말 만들 수 있을까요?

따라서 진정한 돌파구는 이제 마침내 새로운 형태의 물질로 존재하는 마조라나 제로 모드의 존재를 증명하고 물리학의 돌파구를 마련했다는 것입니다. 그래서 우리는 이것을 양자 컴퓨팅의 트랜지스터 순간에 비유하고 싶은데, 실제로 새로운 형태인 위상학적 위상을 갖게 되었기 때문에 이제 양자 정보를 안정적으로 숨기고 측정하고 만들 수 있게 된 것입니다. 이제 핵심적이고 기본적인 제조 기술의 획기적인 발전으로 마조라나 칩을 제작할 수 있게 되었습니다.

메이저라나 원이라고 부르는 이 칩은 백만 개의 양자 비트(물리적 양자 비트)를 저장할 수 있는 최초의 칩이 될 것입니다. 그리고 그 위에 수천 개의 논리적 양자 비트가 오류 수정을 가능하게 합니다. 그러면 게임이 시작됩니다. 갑자기 실용적인 규모의 양자 컴퓨터를 구축할 수 있는 능력이 생겼고, 이제 그 실현 가능성이 훨씬 더 높아지고 있는 것 같습니다. 이런 획기적인 발전 없이는 몇 가지 이정표를 세울 수는 있겠지만, 실용적인 규모의 컴퓨터를 만들 수는 없을 것입니다. 이것이 바로 우리가 기대하는 부분입니다.

드와르케시 파텔

멋지네요. 그건 그렇고, 이게 다인 것 같죠?

사티아 나델라

네, 맞습니다.

드와르케시 파텔

예.

사티아 나델라

지금은 기억이 안 나는데 마조라나라고 불렀나요? 네, 맞습니다. 네, 맞습니다, 마조라나 원입니다. 그의 이름으로. 이름.

이렇게 작은 칩에 백만 개의 양자 비트로 양자 컴퓨터를 만들 수 있다고 생각하면 놀랍습니다. 핵심은 이것이 가능하지 않다면 실용적인 규모의 양자 컴퓨터를 구축하는 것은 꿈도 꿀 수 없다는 것입니다.

드와르케시 파텔

결국 이 정도 크기의 칩에 백만 개의 양자 비트가 통합될 거라는 말씀이신가요? 정말 놀랍습니다.

구글, IBM 등 다른 기업들도 100개의 물리적 양자 비트를 가진 양자 컴퓨터를 발표했습니다. 획기적인 기술을 발표했다는 것은 규모 면에서 우위를 점하고 있다는 의미이기도 합니다.

사티아 나델라

네. 또 다른 한 가지는 하드웨어/소프트웨어 접근 방식을 취했다는 것입니다. 우리는 소프트웨어 스택을 구축하고 있으며, 중성 원자 양자 컴퓨터 전문가, 이온 트랩 양자 컴퓨터 전문가, 포토닉스 같은 분야에서 훌륭한 접근법을 가진 다른 사람들과 협력하고 있습니다. 즉, 다양한 유형의 양자 컴퓨터가 나올 것입니다. 사실 가장 최근에 발표한 것은 24개의 논리 양자 비트였습니다. 또한 오류 수정 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두어 중성 원자 및 이온 우물 양자 컴퓨터에서도 20개 이상의 논리 양자 비트로 시스템을 구축할 수 있게 되었으며, 올해도 이 분야에서 계속 발전하는 모습을 보게 될 것입니다.

그러나 우리는 또한 "첫 번째 원리로 돌아가 위상 큐비트에 베팅하여 우리만의 양자 컴퓨터를 만들어 보자"고 말했습니다. 이것이 바로 이번 혁신의 핵심입니다.

드와르케시 파텔

대단하군요. 수백만 개의 토폴로지 양자 비트, 수천 개의 논리적 양자 비트, 그 규모까지 확장하는 데 예상되는 일정은 어떻게 되나요? 최초의 트랜지스터가 있다면 무어의 법칙은 어떻게 적용될까요?

사티아 나델라

우리는 분명히 30년 동안 이 분야를 개척해 왔습니다. 이제 물리학 및 제조 기술 분야에서 획기적인 발전을 이루게 되어 기쁘게 생각합니다.

양자 컴퓨터를 사용하면 원자 수준을 시뮬레이션하는 새로운 양자 게이트를 훨씬 쉽게 만들 수 있기 때문에 양자 컴퓨터가 이미 있었으면 좋겠습니다.

어쨌든 이제 제조 기술을 확보했으니 내결함성 양자 컴퓨터를 최초로 만들어야 합니다. 컴퓨터). 이것이 논리적으로 다음 단계가 될 것입니다.

이제 "2027년, 2028년, 2029년이면 실제로 만들 수 있을 것"이라고 말할 수 있을 것 같습니다. 이제 양자 게이트가 생겼으니 이를 집적 회로에 넣고 그 집적 회로를 실제 컴퓨터에 넣을 수 있을까요? 그것이 다음 논리적 단계입니다.

드와르케시 파텔

양자 컴퓨터를 성공적으로 구축한 2027년, 2028년에는 어떤 모습이 될 것이라고 생각하시나요? API를 통해 액세스할 수 있는 형태일까요? 아니면 재료 및 화학 연구를 위해 내부적으로 사용하는 것일까요?

사티아 나델라

좋은 질문입니다. 제가 흥분했던 것 중 하나는 오늘날에도 ...... 이미 양자 컴퓨팅 프로그램이 있고 여기에 몇 가지 API를 추가했다는 것입니다. 약 2년 전에 우리가 이룬 돌파구는 고성능 컴퓨팅(HPC) 스택, AI 스택, 양자 컴퓨팅을 함께 생각한 것이었습니다.

사실 생각해 보면 AI는 시뮬레이터 중의 시뮬레이터와 같다는 것을 알 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 자연의 시뮬레이터와 같습니다. 양자 컴퓨팅은 무엇을 할 수 있을까요? 그런데 양자 컴퓨팅이 기존 컴퓨팅을 대체하지는 않을 것입니다. 양자 컴퓨팅은 양자 컴퓨팅이 잘하는 일을 매우 잘할 것이며, 기존 컴퓨팅은 계속해서 그 역할을 할 것입니다. ......

양자 컴퓨팅은 데이터 집약적이지는 않지만 상태 공간 탐색 측면에서 까다로운 작업에 적합합니다. 데이터 사용량이 적어야 하지만 기하급수적인 수준의 상태를 탐색해야 합니다. 화학 물리학, 생물학 등의 시뮬레이션이 이에 대한 좋은 예입니다.

우리가 시작한 일 중 하나는 실제로 AI를 시뮬레이션 엔진으로 사용하는 것입니다. 하지만 훈련할 수 있습니다. 제가 이해하는 방식은 AI와 양자 컴퓨팅을 결합하면 양자 컴퓨팅을 사용하여 합성 데이터를 생성할 수 있고, 이를 통해 AI가 화학이나 물리학 또는 다른 분야를 시뮬레이션하는 방법을 이해하기 위해 더 나은 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있다는 것입니다. 이 두 가지가 시너지 효과를 발휘할 수 있습니다.

오늘날에도 우리는 실제로 AI와 함께 고성능 컴퓨팅을 사용하고 있습니다. 저는 고성능 컴퓨팅 구성 요소 중 일부를 양자 컴퓨터로 대체하고 싶습니다.

드와르케시 파텔

이러한 연구 결정을 어떻게 내리는지 알려주시겠어요? 이러한 결정이 20년, 30년 후에, 특히 Microsoft와 같은 규모의 회사에서 실제로 성과를 거둘 수 있을까요? 분명히 이 프로젝트의 기술적 세부 사항에 대해 매우 잘 알고 계실 것 같은데요. Microsoft Research에서 하는 모든 일에서 그렇게 할 수 있나요?

오늘 내리는 베팅이 20년 후에 성과를 거둘지 어떻게 알 수 있을까요? 조직 내에서 유기적으로 성장하기만 하면 될까요, 아니면 어떻게 모든 것을 추적할 수 있을까요?

사티아 나델라

제가 대단하다고 생각하는 것 중 하나는 빌 게이츠가 1995년에 MSR(Microsoft Research)을 설립했다는 점입니다. 기초 연구를 위해 연구소를 설립한 모든 호기심 중심 연구 기관의 오랜 역사에서 MSR은 수년에 걸쳐 이러한 제도적 우위를 구축했다고 생각합니다. 그래서 자본 배분이나 예산에 대해 생각할 때 가장 먼저 하는 일은 돈을 투입하고 "이것은 Microsoft Research 예산입니다."라고 말하는 것입니다. 그리고 대부분의 투자가 제한된 기간 내에 성과를 거두지 못할 것이라는 것을 잘 알면서도 매년 그렇게 합니다. 어쩌면 Microsoft의 여섯 번째 CEO가 그 혜택을 받을지도 모르죠. 기술 업계에서는 당연한 일이라고 생각합니다.

정말 중요한 것은 양자 컴퓨팅이나 새로운 모델과 같은 기술이 성숙할 때 기회를 잡을 수 있느냐는 것입니다. 전통적인 기업으로서 기술 산업의 역사를 되돌아보면 사람들이 투자를 하지 않는 것이 문제가 아니라 혁신을 확장하는 방법을 아는 문화가 필요하다는 것을 깨닫게 됩니다.

이는 CEO와 경영진이 직면한 실제 문제이며 매우 어려운 과제입니다. 올바른 판단과 좋은 문화가 모두 필요합니다. 때때로 우리는 잘할 때도 있고 실수를 할 때도 있습니다. Microsoft Research에는 우리가 주도해야 할 수천 개의 프로젝트가 있지만 그렇지 않다고 말할 수 있습니다. 저는 항상 스스로에게 그 이유를 묻습니다. 혁신을 유용한 제품으로 전환하는 방법뿐만 아니라 실행 가능한 비즈니스 모델을 찾아 시장에 출시할 수 있는 자신감이나 사고의 틀이 없기 때문입니다.

CEO와 경영진이 해야 할 일은 무언가에 대해 흥분하는 것뿐만 아니라 실제로 완벽한 계획을 실행할 수 있도록 하는 것입니다. 말처럼 쉬운 일은 아닙니다.

드와르케시 파텔

마이크로소프트의 마지막 세 명의 CEO를 언급할 때, 이들이 각각 시가총액을 몇 배씩 끌어올렸다면 다음 돌파구가 나올 때쯤에는 마이크로소프트의 시가총액이 세계 경제 전체와 맞먹을 수 있을 것입니다.

사티아 나델라

또는 세계 경제가 10%로 성장할 것이므로 우리는 괜찮을 것입니다.

0:42:51 - 뮤즈가 게임 산업을 바꾼 방법

드와르케시 파텔

여러분들이 방금 달성한 또 다른 주요 성과에 대해 자세히 알아봅시다. 놀랍게도 같은 날에 두 가지 주요 성과를 발표했는데, 바로 게임 월드 모델 입니다. 이에 대한 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.

사티아 나델라

뮤즈라고 명명했습니다. 뮤즈는 세계 행동의 모델 또는 인간 행동의 모델이 될 것입니다.

정말 멋지네요. 우리 모두는 Dall-E와 Sora 모델 생성 측면에서 달성한 성과는 놀랍습니다. 저희가 탐구하고자 하는 방향 중 하나는 게임 데이터를 활용하는 것입니다. 일관성 있고 다양한 게임을 생성할 수 있을까요? 그리고 사용자의 수정을 지속할 수 있을까요?

이것이 바로 Muse의 목표입니다. Microsoft Research의 연구원들은 게임 스튜디오 중 한 곳과 협력하여 이 결과를 달성했으며, 이는 Nature 저널에 게재된 또 다른 논문의 주제이기도 합니다.

제가 기대하는 것은 곧 일련의 게임을 출시하고 이 모델을 사용하거나 이 모델을 훈련시켜 게임을 생성한 다음 게임을 출시할 예정이라는 점입니다.

사실 필 스펜서(Microsoft Games의 CEO)가 처음 뮤즈를 보여줬을 때 그는 기본적으로 컨트롤러에서 입력을 받아 그 입력에 따라 출력을 생성하는 모델인 Xbox 컨트롤러를 들고 있었습니다. 그리고 그 출력은 게임 콘텐츠와 일치했습니다. 저에게는 '와우'하는 순간이었습니다. 마치 우리가 처음으로 ChatGPT 문장을 완성하고, Dall-E 그림이나 소라가 동영상을 생성합니다. 획기적인 순간입니다.

드와르케시 파텔

오늘 아침에는 수석 연구원 Katja와 함께 라이브 데모 영상을 볼 기회가 있었습니다. 그녀와 이야기를 나누고 나서야 이 기술이 얼마나 놀라운지 깨달았습니다. 이전에는 에이전트 모델링에 AI를 사용했다면, 이제는 동일한 기술을 사용하여 에이전트 주변 세계를 모델링하는 것만으로도 일관된 게임 월드를 실시간으로 생성할 수 있게 되었습니다. 모든 사람이 직접 볼 수 있도록 팟캐스트에 데모 비디오를 오버레이할 예정입니다. 그때쯤이면 비디오가 게시될 것 같으니 거기서도 보실 수 있을 겁니다.

그 자체로도 놀라운 일이죠. CEO로 재직하는 동안 Microsoft의 게임 사업 구축과 IP(지적 재산권) 확보에 수백억 달러를 투자하셨죠.

돌이켜보면 이 모든 데이터를 하나의 큰 모델로 통합하여 한 번에 여러 세계에 액세스하고 경험할 수 있는 경험을 제공할 수 있다면, 그리고 그것이 게임 산업이 향하고 있는 방향이라면 매우 현명한 투자라고 생각합니다. 이에 대한 예감이 있으신가요?

사티아 나델라

모델을 만들기 위해 게임에 투자한다고는 말하지 않겠습니다. 솔직히 게임에 투자하는 이유는 Microsoft의 역사에서 흥미로운 점이 하나 있는데, 바로 Windows를 만들기 전에 첫 번째 게임을 개발했다는 점입니다. Microsoft Flight Simulator는 Windows가 만들어지기 훨씬 전에 개발된 Microsoft 제품입니다.

따라서 Microsoft에서 게임은 오랜 역사를 가지고 있으며, 저희는 게임 자체를 위해 게임에 뛰어들고 싶었습니다. 저는 항상 "목적이 수단"인 비즈니스에 뛰어드는 것을 싫어한다고 말했죠. 게임은 그 자체가 목적이어야 합니다.

그리고 네, 우리는 대기업이 아닙니다. 우리는 회사이며, 이 모든 자산을 한데 모아 가치를 더함으로써 더 나은 소유자가 되어야 합니다. 예를 들어, 클라우드 게임은 시장 규모(TAM)를 확장하고 사람들이 언제 어디서나 게임을 즐길 수 있는 능력을 확대할 수 있기 때문에 우리에게 자연스러운 투자입니다.

AI와 게임도 마찬가지로 게임 산업을 변화시키는 데 도움이 될 수 있다고 굳게 믿고 있으며, 이는 마치 게임 산업의 CGI(컴퓨터 생성 이미지) 순간과 비슷합니다. 대단하네요. 세계 최대 게임 퍼블리셔인 저희에게는 큰 도움이 될 것입니다. 하지만 동시에 우리는 양질의 게임을 만들어야 합니다. 그 점에 집중하지 않으면 게임 퍼블리셔가 될 수 없습니다.

하지만 이러한 데이터 자산이 게임 분야뿐만 아니라 보편적인 행동 모델이자 전 세계의 모델이 될 것이라는 사실은 매우 흥미롭고 환상적입니다. 제 생각에 게임 데이터는 Microsoft에게 YouTube와 같은 역할을 할 수 있을 것 같습니다. 그래서 저는 그 점에 대해 매우 기대가 큽니다.

드와르케시 파텔

네, 다양한 유형의 게임에서 통합된 경험을 할 수 있다는 의미에서 그런 의미로 말씀드린 것입니다. 이는 과거에 Microsoft가 AI 외의 다른 작업(예: 혼합 현실)과 어떤 관련이 있나요? 소규모 게임 스튜디오가 AAA급 액션 게임을 개발할 수 있는 기회를 제공할 수 있을까요? 5~10년 후를 내다볼 때 어떤 응용 시나리오를 상상할 수 있나요?

사티아 나델라

5년, 6년, 7년 전 저는 이 세 가지가 초석이라고 생각했습니다. 당시 저는 우리가 하고자 하는 세 가지 큰 베팅은 AI, 양자 컴퓨팅, 혼합 현실이라고 말했습니다. 어떤 의미에서 우리가 해결해야 할 큰 질문이 무엇인지에 대한 답을 찾을 수 있기 때문에 저는 여전히 이 세 가지를 강력하게 믿습니다.

존재감. 이것이 바로 혼합 현실의 꿈입니다. 진정한 현장감을 만들 수 있을까요? 여러분과 제가 지금 팟캐스트에서 하고 있는 것처럼요.

솔직히 이 문제는 여전히 풀기 어려운 난제 중 하나라고 생각합니다. 풀기가 더 쉬울 줄 알았는데요. 하지만 디바이스 착용 등 사회적 측면 때문에 더 어려운 것 같습니다.

저희는 훌륭한 사용 사례인 IVAS(통합 시각 증강 시스템) 프로그램을 발전시킬 안두릴과 팔머 러키와의 향후 프로젝트에 대해 기대가 큽니다. 앞으로도 계속 노력하겠습니다.

하지만 2D 인터페이스는 여전히 중요합니다. 코로나19의 유행 덕분에 Teams와 같은 도구 덕분에 2D 인터페이스를 통해 현장감을 구현할 수 있게 되었습니다. 앞으로도 계속 발전할 것이라고 생각합니다. 장기적인 추세입니다.

이미 양자 컴퓨팅에 대해 논의한 바 있으며, AI는 또 다른 핵심 분야입니다. 그래서 저는 이 세 가지 영역을 살펴보고 어떻게 하면 이 세 가지를 하나로 묶을 수 있을지 고민하고 있습니다. 궁극적으로는 기술을 위한 기술이 아니라 인간이 삶에서 열망하는 기본적인 욕구를 해결하고, 더 중요한 것은 우리 경제의 생산성을 높이기 위해 이러한 기술이 필요하다는 것입니다. 우리가 어떻게든 이를 잘 해낼 수 있다면 우리는 정말 진전을 이룬 것이라고 생각합니다.

드와르케시 파텔

다음 책을 쓰실 때 이 세 가지 분야가 거의 동시에 등장한 이유를 설명해야 하겠죠? 예를 들어, 양자 컴퓨팅과 AI가 각각 2028년과 2025년에 획기적인 발전을 이룰 것이라고 생각할 수 있지만, 본질적으로 그럴 필요는 없습니다.

사티아 나델라

맞습니다. 어떤 면에서 제가 이해하는 것은 시스템적인 돌파구가 있는가 하는 것입니다. 저에게 양자 컴퓨팅은 시스템적인 돌파구입니다.

비즈니스 로직의 혁신이 있을까요? 저에게 있어 AI는 비즈니스 로직의 혁신, 즉 로직 계층이 근본적으로 다른 방식으로 추론할 수 있는가? 명령 코드를 학습 시스템으로 대체할 수 있을까요? 이것이 바로 AI의 핵심입니다.

UI 측면에서는 현장감이 핵심입니다.

0:49:51 - AI에 대한 법적 장벽

드와르케시 파텔

다시 AI로 돌아가 보겠습니다. 여러분의 2017 간행물...... 2019 2017년 또는 그 이전인 아주 초기에 OpenAI에 투자하셨고, 저서에서 "우리는 지능의 상한선이 없는 새로운 종을 탄생시키고 있다고 말할 수도 있습니다."라고 쓰셨습니다.

물론 2017년에는 이에 대해 이야기하기에는 너무 이르지만요. 우리는 프록시, Office Copilot, 자본 투자 등에 대해 오랫동안 이야기해 왔습니다. 하지만 좀 더 거시적인 관점에서 하이퍼스케일 클라우드 제공업체, 모델링 연구자, 새로운 종의 구축을 위한 교육, 추론 및 연구 지원을 제공하는 사람으로서의 역할을 고려한다면 이 모든 것이 어떻게 결합될 것으로 보십니까?

CEO로 재임하는 동안 초인적인 지능을 향해 나아갈 수 있을까요?

사티아 나델라

무스타파(아마도 무스타파 술레이만을 지칭하는 것 같습니다. 인플렉션 AI (CEO)도 "새로운 종"이라는 용어를 사용합니다. 사실 그는 최근 들어 이 단어를 더 자주 사용하고 있습니다.

저는 신뢰가 절대적으로 필요하다는 것을 알고 있습니다. '종'만큼이나 중요하다고 주장하기 전에 가장 먼저 해야 할 일은 개인적 차원이든 사회적 차원이든 진정한 신뢰를 쌓고 이를 통합하는 것입니다. 이것이 바로 진짜 딜레마입니다.

저는 인공지능의 힘을 제한하는 가장 큰 요인은 인공지능에 대응하기 위해 우리의 법적 ...... 인프라가 어떻게 진화하는지가 될 것이라고 생각합니다. 현재의 세계 질서는 인간이 재산을 소유하고 권리를 가지며 책임을 진다는 개념에 기반을 두고 있습니다. 우리가 가장 먼저 생각해야 할 것은 이것이 인간이 사용하는 도구에 어떤 의미가 있는지입니다. 인간이 이러한 도구에 더 많은 권한을 위임하게 된다면 이 구조는 어떻게 진화할까요? 이러한 질문이 실제로 해결되기 전까지는 기술적인 능력에 대해서만 이야기하는 것은 의미가 없다고 생각합니다.

드와르케시 파텔

...... 방법을 알아낼 때까지 이러한 인텔리전스를 배포할 수 없다는 말씀이신가요?

사티아 나델라

맞습니다. 결국 법적인 문제를 피할 수 있는 방법은 없기 때문입니다. 오늘날에는 누군가가 인류의 이름으로 이를 보장하지 않는 한 이러한 인텔리전스를 배포할 수 없습니다.

말씀하신 것처럼 아무리 강력한 인공지능이라도 본질적으로 인간이 위임한 권한의 한계 내에서 작동한다고 생각합니다. 정렬과 다른 모든 종류의 문제가 있다고 말할 수 있습니다. 그렇기 때문에 이러한 정렬 작업이 실제로 작동하도록 하고 어떻게든 검증할 수 있게 만들어야 한다고 생각하지만, 통제 불능의 인텔리전스를 배치할 수는 없다고 생각합니다. 예를 들어, AI 이륙 문제는 실제 문제가 될 수 있지만 실제 문제가 되기 전에 법정에 서게 될 것입니다. 어떤 사회도 누군가가 "AI가 그렇게 한다"고 말하는 것을 허용하지 않을 것입니다.

드와르케시 파텔

네. 전 세계에는 많은 사회가 있는데, 더 관대한 법 체계를 가진 사회가 있는지 궁금합니다. 이륙을 막을 수 없다면 걱정하실 수도 있습니다. 이륙이 꼭 미국에서 일어날 필요는 없겠죠?

사티아 나델라

신경 쓰지 않는 사회는 없다고 생각하지 않나요? 사이버 범죄자나 불량 국가는 항상 존재해왔고, 앞으로도 존재할 수 있다는 뜻이 아닙니다.

하지만 인류 사회 전체가 이 문제를 신경 쓰지 않는다고 생각하는 것도 비현실적입니다. 우리 모두는 신경을 쓰고 있다고 생각합니다. 우리는 오늘날 불량 국가와 불량 행위자에 대처하는 방법을 알고 있습니다. 세계는 가만히 앉아서 "우리는 참을 수 있다"고 말하지 않을 것입니다. 그렇기 때문에 저는 불량 행위자나 불량 국가에 대해 응분의 대가를 치르게 하는 세계 질서가 있어서 다행이라고 생각합니다.

드와르케시 파텔

맞습니다. 하지만 세계 경제가 101조 달러 성장하는 시나리오를 상상해 보면, 인간 임금의 총합에 가까운 수조 달러는 경제의 약 601조 달러에 해당하기 때문에 AGI가 달성되느냐에 달려 있다고 생각합니다. 그 규모에 도달하려면 노동 자동화 또는 노동 보조가 매우 중요한 방식으로 이루어져야 합니다.

이것이 가능하다면, 그리고 관련된 법적 문제를 파악하고 나면 임기 중에도 해결할 수 있을 것 같습니다. 초인적인 지능에 대해 생각하고 계신가요? 예를 들어, 그것이 당신의 경력에서 가장 중요한 업적인가요?

사티아 나델라

또 다른 지적이군요. 60% 노동 ...... 저는 적어도 우리 민주주의 국가에서 해결해야 할 또 다른 문제가 있다고 생각합니다. 안정적인 사회 구조와 제대로 작동하는 민주주의를 위해서는 자본에 대한 수익만 있고 노동에 대한 수익이 없어서는 안 된다고 생각합니다. 이에 대해 이야기할 수는 있지만, 60% 노동의 가치를 재평가해야 합니다.

제 나름의 이해 방식, 어쩌면 순진하다고 할 수도 있겠지만, 우리는 다양한 유형의 인간 노동에 가치를 부여하기 시작할 것입니다. 오늘날 높은 가치로 여겨지는 인간의 노동이 상품이 될 수도 있습니다. 우리가 가치 있게 여길 새로운 것들이 생겨날 수도 있습니다.

물리 치료를 받으러 오는 사람들이나 우리가 소중히 여기는 모든 사람들이 포함되지만, 결국 노동에 대한 대가를 받지 못하고 일에 대한 의미와 존엄성이 부족하다면 이러한 기술을 배포하는 데 또 다른 제약이 될 것입니다.

0:55:46 - 올바른 AGI 보안 확보하기

드와르케시 파텔

2년 전에 시드니 빙을 출시하셨죠. 분명히 말씀드리자면, 당시의 기술 수준을 고려할 때 매력적이고 사랑스러우면서도 다소 코믹한 정렬 불일치의 예라고 생각합니다.

하지만 지금은 챗봇의 시대이기 때문입니다. 챗봇은 30초 동안 생각한 후 재미있거나 부적절한 답변을 제공할 수 있습니다. 하지만 뉴욕 타임즈의 기자가 아내를 떠나게 하려고 하는 그런 종류의 시스템을 생각해보면, 몇 시간, 몇 주, 몇 달 동안 계속 작동할 수 있는 에이전트가 자율적으로 운영되는 AGI 클러스터처럼 몇 시간, 몇 주, 몇 달 동안 운영될 수 있고, 비슷한 방식으로 일을 망칠 수도 있고, 심지어 서로 조정할 수도 있는데, 앞으로의 계획은 무엇인가요? 정말 강력한 AGI를 구축했을 때 보안을 보장할 수 있을까요?

사티아 나델라

맞습니다. 이것이 바로 우리가 컴퓨팅 리소스를 할당할 때 보통 정렬 문제를 위해 리소스를 할당하는 이유 중 하나입니다.

더 중요한 것은 실제로 모니터링하기 위해 어떤 종류의 런타임 환경을 사용할 것인가 하는 것입니다. 그 주변의 통합 가시성은 어떤가요? 오늘날 사이버 보안과 같은 클래식 컴퓨팅에서도 이와 유사한 문제를 많이 다루고 있습니다. 우리는 소프트웨어를 만든 다음 그냥 내버려 두지 않습니다. 소프트웨어를 소유하고 모니터링해야 합니다. 사이버 공격, 인젝션 등을 모니터링합니다.

따라서 이러한 기술의 배포 측면을 중심으로 소프트웨어 엔지니어링을 충분히 구축한 다음 모델 내에서 조율을 이루어야 한다고 생각합니다. 이러한 문제 중 일부는 과학적인 문제이고 일부는 공학적 문제이므로 하나씩 해결해 나가야 할 것입니다.

또한 이러한 모든 영역에서 우리 스스로 책임을 져야 한다는 의미이기도 합니다. 그래서 저는 이러한 기술을 범위와 규모를 실제로 통제할 수 있는 영역에 배포하는 것을 선호합니다. 사회가 허용하지 않을 것이기 때문에 해를 끼칠 수 있는 것을 세상에 내놓을 수는 없습니다.

드와르케시 파텔

실제로 몇 주 동안 업무를 수행할 수 있는 에이전트가 있다면, 포춘 500대 기업을 위해 에이전트를 운영하도록 허용하기 전에 원하는 최소한의 보증은 무엇인가요?

사티아 나델라

딥 리서치와 같은 도구를 사용할 때, 지금도 우리가 얻고자 하는 최소한의 확신은 물리적 실체를 갖기 전에, 그리고 그 임계값을 넘으면 상황이 바뀔 수 있다는 것입니다. 이것이 핵심 포인트가 될 수 있습니다.

또 다른 핵심 사항은 예를 들어 에이전트가 실행되는 런타임 환경의 권한입니다. 샌드박스가 적용되어 있는지, 샌드박스의 범위를 벗어나지 않는지 확인해야 할 수 있습니다.

드와르케시 파텔

이미 웹 검색은 샌드박스를 넘어섰습니다.

사티아 나델라

하지만 웹 검색으로 무엇을 하고 무엇을 작성하는지, 예를 들어 말씀하신 것처럼 일부 계산을 수행하기 위해 코드를 많이 작성하는 경우 해당 코드가 어디에 배포되나요? 그 코드는 임시 코드이고 출력을 생성하는 데만 사용되나요, 아니면 세상에 공개되나요?

액션 공간에서 실제로 제어할 수 있는 것들입니다.

드와르케시 파텔

보안 문제를 떠나서, 자체 제품군에 대해 생각해 볼 때 강력한 AI가 있다면 어느 순간에는 단순히 코파일럿 이상의 역할을 하게 될 것이라고 생각하면 - 이 팟캐스트에서 준비 방법의 예로 언급하셨죠? -동료에게 업무를 위임하는 방식과 비슷해집니다.

현재 제품군을 고려할 때 이 기능을 추가하면 어떤 모습일까요? LLM이 다른 상품에 의해 상품화될 수 있을지에 대한 의문이 있습니다.

이 모든 것들, 데이터베이스나 캔버스, 엑셀 시트 등에 액세스할 수 있는 주요 진입점이 LLM이라면 LLM이 Office를 상용화할 수 있을까요?

사티아 나델라

흥미로운 질문입니다. 적어도 첫 번째 단계에서 제가 이해한 바에 따르면 LLM은 지적 작업을 수행하는 데 이러한 모든 도구 또는 캔버스를 더 효과적으로 사용할 수 있도록 도와준다는 것이죠?

제가 본 최고의 데모 중 하나는 종양 위원회 워크플로우를 준비하는 의사의 모습이었습니다. 종양위원회 회의에 참석하는 이 의사가 Copilot으로 가장 먼저 하는 일은 회의 안건을 만드는 것인데, LLM을 통해 모든 사례를 분석할 수 있고, 이 자료는 SharePoint 사이트 어딘가에 저장되어 있기 때문입니다. "이봐요, 이 케이스들은 종양 이사회 회의는 중요한 회의이므로 시간을 현명하게 배분할 수 있도록 케이스 간의 차이점을 알고 있어야 합니다."라는 메시지가 표시됩니다.

아젠다를 만드는 추론 작업에서도 시간을 할당하는 방법을 알고 있다는 점이 좋습니다. 그래서 이 작업에는 LLM을 사용합니다. 그런 다음 회의에 참석하고 모든 동료들과 Teams 통화로 대화합니다. 이제 AI 코파일럿이 전체 트랜스크립션을 수행하기 때문에 필기보다는 실제 사례에 집중할 수 있습니다. 단순한 필사본이 아니라 회의 내용을 영구적으로 저장하고 언제든지 액세스할 수 있는 데이터베이스 항목입니다.

그런 다음 그녀는 케이스에 대해 논의하고 메모를 하느라 산만하지 않게 회의실을 나섭니다. 그녀는 가르치는 의사입니다. 그녀는 가서 강의를 준비하고 싶어 합니다. 그래서 그녀는 코파일럿으로 들어가서 "종양학 위원회 회의에서 제가 한 일을 파워포인트 슬라이드로 만들어서 학생들에게 설명할 수 있게 해주세요."라고 말합니다.

이것이 바로 제가 말하는 시나리오입니다. 제가 가지고 있는 UI와 스캐폴딩은 이제 LLM을 사용하여 콘텐츠로 채워지고 있는 캔버스입니다. 그리고 워크플로 자체가 재창조되고 있으며 지식 작업이 이루어지고 있습니다.

80년대 후반에 누군가 저에게 "책상 위에 수백만 개의 문서가 쌓이게 될 겁니다."라고 말했다면 저는 이렇게 말했을 것입니다. 저는 "그게 무슨 말이야?"라고 말했을 것입니다. 정말 제 책상이 수백만 개의 종이 문서로 가득 차 있을 거라고 생각했을 겁니다. 하지만 실제로는 수백만 개의 스프레드시트와 수백만 개의 전자 문서가 있습니다.

드와르케시 파텔

제가 아니라 당신이 하세요.

사티아 나델라

모두 거기에 있습니다. 프록시도 마찬가지입니다. UI 계층이 있을 것입니다. 저에게 Office는 오늘날 단순한 Office가 아니라 지식 작업의 UI 계층입니다. 워크플로우가 발전함에 따라 진화할 것입니다. 이것이 우리가 구축하고자 하는 것입니다.

비즈니스 로직이 에이전트 계층으로 더 많이 이동하기 때문에 현재 존재하는 SaaS(서비스형 소프트웨어) 애플리케이션, 즉 이러한 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 애플리케이션은 근본적으로 변화할 것이라고 생각합니다. 실제로 오늘 제가 경험한 Copilot의 또 다른 멋진 기능은 "고객과의 미팅을 준비 중입니다."라고 말할 때 "제가 알아야 할 모든 미팅 메모를 알려주세요."라고 말하기만 하면 된다는 것입니다. 제 CRM 데이터베이스에서 정보를 가져오고, Microsoft Graph에서 정보를 가져오고, 복합 작업 제품을 만든 다음 논리를 적용하기까지 합니다. 저는 이것이 오늘날 우리가 알고 있는 SaaS 애플리케이션에 혁명을 일으킬 것이라고 생각합니다.

드와르케시 파텔

산업으로서의 SaaS는 계산 방법에 따라 연간 수천억 달러 또는 수조 달러의 가치가 있을 수 있습니다. AI가 정말 SaaS 산업을 뒤흔들 수 있다면 향후 10년 안에 Microsoft의 시가총액이 다시 한 번 10배로 늘어날 수 있을까요? 수조 달러를 이야기하고 있으니까요 ......

사티아 나델라

이는 SaaS 분야에서도 엄청난 가치를 창출할 것입니다. 우리가 충분히 주의를 기울이지 않고 있는 것 중 하나는 전 세계에 존재하는 방대한 IT 백로그입니다.

이러한 코드 생성 도구는 에이전트를 사용하여 모든 SaaS 애플리케이션을 조사하고 더 많은 유틸리티를 얻을 수 있는 기능과 함께 앱의 폭발적인 증가를 가져올 것이며, 에이전트라고 불리게 될 것이므로 갑자기 모든 업종, 모든 산업, 모든 카테고리의 서비스에 액세스할 수 있게 될 것입니다.

따라서 여기에는 엄청난 가치가 있습니다. 가만히 있을 수 없습니다. "좁은 비즈니스 프로세스를 구축하고, 브라우저에 UI를 제공하며, 이것이 내 제품"이라는 기존의 모델에 안주해서는 안 됩니다. 더 이상은 그렇지 않습니다. "내가 관여해야 하는 작업은 무엇인가?"라고 생각해야 합니다.

SaaS 애플리케이션을 멀티 에이전트 세계에 참여할 수 있는 훌륭한 에이전트로 전환할 수 있기를 원할 것입니다. 그렇게 할 수 있다면 가치를 더욱 높일 수 있다고 생각합니다.

1:04:59 - Microsoft에서 34년 근무

드와르케시 파텔

Microsoft에서의 경험에 대해 몇 가지 질문해도 될까요?

사티아 나델라

물론입니다.

드와르케시 파텔

"회사 사람"이 되는 것이 과소평가되고 있나요? 대부분의 경력을 Microsoft에서 보냈고, 회사에 많은 가치를 더할 수 있었던 이유 중 하나는 회사의 문화, 역사, 기술 진화를 직접 경험했기 때문이라고 해도 과언이 아닙니다. 여러분은 회사 내에서 승진하면서 이 모든 배경 지식을 축적해 왔습니다. 이러한 배경 지식을 가진 더 많은 사람들이 회사를 운영해야 할까요?

사티아 나델라

좋은 질문입니다. 전에는 그런 생각을 해본 적이 없었는데요.

34년 동안 Microsoft에 근무하면서 매년 저는 "아, 난 그냥 회사 사람이야"라는 생각보다 더 큰 설렘을 느꼈습니다. 저는 Microsoft에 입사하는 모든 사람에게도 '회사 사람'이라는 지위를 진지하게 받아들입니다. 그들은 Microsoft를 플랫폼으로 삼아 금전적 보상은 물론 목표와 목적 의식을 실현할 수 있다고 생각하는 한 Microsoft에 입사합니다. 그것이 우리 사이의 계약입니다.

그래서 저는 기업들이 저처럼 '회사 사람'이 되어 적응할 수 있는 문화를 만들어야 한다고 생각합니다. 적어도 제 경우에는 Microsoft가 그 역할을 꽤 잘 해왔고, 앞으로도 계속 그러기를 바랍니다.

드와르케시 파텔

지금 시작하고 있는 연구를 활용할 수 있는 기회를 갖게 될 여섯 번째 CEO에 대해 이야기합니다. 미래의 사티아 나델라가 미래의 리더가 될 수 있도록 하기 위해 어떤 노력을 하고 있나요?

사티아 나델라

흥미롭네요. 저는 올해 Microsoft의 창립 50주년을 맞아 많은 생각을 해왔습니다. 제가 생각하는 핵심은 수명이 목표가 아니라 관련성이 목표라는 점입니다.

저를 비롯한 20만 명의 Microsoft 직원 모두가 매일 해야 하는 일은 우리가 하는 일이 오늘뿐 아니라 내일도 세상의 트렌드에 유용하고 관련성이 있는가 하는 것입니다.

우리는 프랜차이즈 가치가 없는 산업에 종사하고 있으며, 이는 또 다른 문제입니다. 올해 R&D 예산을 보면 5년 후 어떤 일이 일어날지 완전히 짐작할 수 있습니다. "우리는 관련성이 있을 것으로 생각되는 일을 하고 있다"는 태도를 가져야 합니다.

그러니 거기에 집중해야 합니다. 그리고 타율이라는 문제가 있고 매번 성공할 수 없다는 것을 인식하고 실패에 대한 높은 내성을 가져야 합니다. "그래, 우리는 회사로서 이 일을 성공적으로 해낼 수 있을 거야."라고 스스로에게 말할 수 있을 만큼 충분한 시도를 해야 합니다. 이것이 바로 이 업계가 까다로운 이유입니다.

드와르케시 파텔

말이 나와서 말인데, 앞서 Microsoft의 창립 50주년이 두 달 앞으로 다가왔다고 말씀하셨죠. 시가총액 기준 상위 10개 또는 상위 5개 기업을 살펴보면 기본적으로 Microsoft를 제외한 모든 기업이 Microsoft보다 젊습니다. 가장 성공한 기업이 젊은 경향이 있는 이유는 흥미로운 관찰입니다. 포춘 500대 기업의 평균 수명은 10~15년에 불과합니다.

Microsoft는 수년 동안 관련성을 유지하기 위해 무엇을 했나요? 어떻게 계속해서 스스로를 재창조해 왔나요?

사티아 나델라

저는 리드 호프먼이 '재창업'이라는 용어를 사용한 것을 좋아합니다. 마음가짐이죠. 사람들은 창업자 모드에 대해 이야기하지만, 우리 같은 평범한 CEO에게는 리파운딩 모드에 더 가깝습니다.

새로운 시각으로 사물을 보는 것이 중요합니다. 질문: 자신을 재창조하는 것이 습관이 될 수 있는 환경을 문화적으로 조성할 수 있을까요? 우리는 매일 출근하면서 스스로에게 "우리가 하는 일과 주변 세계와의 관계에 대한 핵심 가정을 바꿀 수 있는 주식이 이곳에 있습니다. 우리 스스로가 그렇게 할 수 있도록 허용하고 있는가?" 많은 경우 기업은 비즈니스 모델이나 기타 요인에 지나치게 얽매여 있다고 느낄 수 있다고 생각합니다. 스스로의 족쇄를 풀어야 합니다.

드와르케시 파텔

Microsoft를 떠난다면 어떤 회사를 시작하고 싶으신가요?

사티아 나델라그리기

제가 창업할 회사가요? 오, 세상에. 내 안의 "회사맨"이 "절대 Microsoft를 떠나지 않겠다"고 생각하는 거죠.

만약 제가 무언가를 하려고 한다면, 저는 ...... 기술을 가진 사람을 선택할 것 같아요. 우리는 항상 기술이 가장 크고 위대한 민주화의 힘이라고 말합니다.

마침내 그 역량을 갖추게 된 것 같습니다. 우리가 달성할 수 있는 와트당 달러당 토큰 수에 대해 이야기하고 있다면, 저는 이 기술을 적용할 수 있는 분야, 즉 서비스가 심각하게 부족한 분야를 찾아보고 싶습니다.

의료, 교육 ...... 공공 부문도 옵션이 될 수 있습니다. 이 나라의 시민으로서, 이 사회의 구성원으로서, 또는 어느 곳의 시민으로서, 이 모든 정보가 더 나은 의료, 더 나은 교육, 더 나은 공공 부문 기관으로 전환되어 나에게 서비스를 제공할 수 있다면 내 삶이 더 나아질 수 있을까요? 이는 탐구해 볼 만한 가치가 있는 영역입니다.

1:10:46 - 사티아 나델라는 AGI를 믿나요?

드와르케시 파텔

여러 질문에 대한 답변을 들어보니 인공지능이 진짜라고 생각하는지 잘 모르겠습니다. 누구나 컴퓨터로 할 수 있는 것처럼 모든 인지적 노동을 자동화할 수 있는 것이 있을까요?

사티아 나델라

AGI의 정의에 대해 사람들이 이야기할 때 혼란스러워하는 부분이 바로 이 부분입니다. 인지 노동은 고정된 것이 아닙니다. 인지 노동은 오늘날에도 존재합니다. 모든 상담원을 관리할 수 있는 받은 편지함이 있다면 새로운 종류의 인지 노동인가요?

오늘날의 인지 노동은 자동화될 수 있습니다. 하지만 새롭게 생겨나는 인지 노동은 어떨까요? 두 가지 모두를 고려해야 하며, 이는 변화입니다 ......

그렇기 때문에 적어도 제 마음속에서는 지식 근로자와 지식 업무를 혼동하지 않기 위해 구분을 하고 있습니다. 오늘날의 지식 업무는 자동화될 수 있습니다. 제 인생의 목표가 이메일 분류라고 누가 말했나요? 인공지능 에이전트가 이메일을 분류하게 하세요.

하지만 제 이메일을 분류한 후 "여기 세 가지 초안을 검토해 주세요"와 같은 더 높은 수준의 인지적 노동 과제를 주시면 됩니다. 이는 다른 차원의 추상화입니다.

드와르케시 파텔

하지만 인공지능이 두 번째 단계에 도달할 수 있을까요?

사티아 나델라

그럴 수도 있지만, 두 번째 단계에 도달하면 세 번째 단계가 있을 것입니다. 역사적으로 인지 노동의 정의를 바꾼 도구를 다루면서 왜 우리는 모든 인지 노동이 사라질 것이라고 걱정할까요?

드와르케시 파텔

예를 들어 말은 특정 지역에서 여전히 유용할 수 있고 자동차가 다닐 수 없는 지형이 있다는 예를 들어 본 적이 있을 것입니다. 하지만 문제는 거리에서 말을 볼 수 있을까요? 수백만 마리의 말이 고용될까요? 그런 일은 일어나지 않을 것입니다.

그렇다면 인간에게도 비슷한 일이 일어날 수 있을까요?

사티아 나델라

하지만 이것은 매우 좁은 차원에 국한된 것일까요? 인간은 200년 동안 특정한 좁은 의미의 '인지적 노동'만을 중요시해 왔습니다.

화학을 예로 들어보겠습니다. 양자 컴퓨팅 + AI가 새로운 재료 과학 연구 등에 많은 도움을 준다면, 새로운 재료 과학 연구에 AI를 사용하는 것은 정말 좋은 일입니다. 하지만 그렇다고 해서 인간이 할 수 있는 다른 모든 일이 사라질까요?

왜 우리는 강력한 인지 기계가 있고 우리의 인지 기관이 박탈당하지 않는 세상에서 살 수 없을까요?

드와르케시 파텔

여러분이 두려움 없이 대답할 수 있도록 여러분과 관련이 없는 다른 시나리오의 질문을 해보겠습니다. Microsoft 이사회가 열린다고 가정했을 때, AI 멤버를 이사회에 추가하는 것을 고려하시겠습니까? 유용한 조언자가 되기에 충분한 판단력, 배경 지식 및 전반적인 이해도를 갖추고 있을까요?

사티아 나델라

이것이 좋은 예입니다. 저희가 추가한 기능 중 하나는 Teams의 퍼실리테이터 에이전트입니다. 아직 초기 단계이지만 이 퍼실리테이터 에이전트가 회의의 컨텍스트뿐만 아니라 내가 작업 중인 프로젝트, 팀 등의 컨텍스트도 장기 기억을 사용하여 좋은 퍼실리테이터가 될 수 있을까 하는 것이 목표입니다.

주의가 산만해지기 쉬운 이사회 회의에 그런 리드 요원이 있었으면 좋겠다는 생각도 듭니다. 결국 이사회 멤버들은 분기에 한 번씩만 모이는데 Microsoft처럼 복잡한 회사에서 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하려고 노력하죠. 모든 구성원이 중요한 이슈에 집중하고 집중할 수 있도록 도와주는 리드 에이전트는 정말 대단한 존재입니다.

이전 질문에서 말씀하신 것처럼 우리를 도울 수 있는 무한한 기억을 가진 무언가가 있는 것과 같은 이치입니다. 허버트 사이먼의 이론이 뭔지 아시나요? 우리는 모두 제한된 이성을 가지고 있다는 것이죠. 따라서 인간의 한계적 합리성을 외부의 인지 증폭기로 해결할 수 있다면 정말 좋을 것 같습니다.

드와르케시 파텔

재료 및 화학 분야에 대해 말씀드리자면, 최근에 말씀하신 것 같습니다. 향후 25년 안에 250년의 발전이 실현되기를 바랍니다.앞으로 250년 후 어떤 일이 일어날지 상상해봅니다. 앞으로 250년 후에 어떤 일이 일어날지 상상해 보면 우주 여행, 우주 리프트, 불로장생, 모든 질병에 대한 치료법이 떠오릅니다. 여러분은 향후 25년에 대해 어떻게 생각하시나요?

사티아 나델라

저는 산업혁명이 250년 동안 지속되었다는 생각이 마음에 들어서 이 질문을 던집니다. 우리는 탄소 기반 시스템에서 다른 시스템으로 전환하는 모든 과정을 거쳐야 했습니다.

이는 지난 250년 동안 화학 분야에서 일어난 모든 일을 근본적으로 재검토해야 한다는 것을 의미합니다. 그렇기 때문에 저는 양자 컴퓨터를 통해 지구에서 직면한 모든 문제를 해결하는 데 도움이 되는 새로운 물질을 만들 수 있기를 바랍니다. 그리고 저는 성간 여행에 전적으로 찬성합니다.

드와르케시 파텔

환상적이네요. 사티아, 인터뷰에 시간을 내주셔서 정말 감사합니다.

사티아 나델라

정말 감사합니다. 인터뷰 정말 좋았어요. 감사합니다.

드와르케시 파텔

네, 감사합니다.