엔비디아 CEO 젠슨 황, AI 토큰을 직장 내 화폐 및 새로운 직원 복지 혜택으로 제안

젠슨 황은 엔지니어들에게 급여 외에 새로운 형태의 특전을 제공하고 싶어하는데, 그것은 바로 연간 수만 달러에 달할 수 있는 AI 토큰 예산입니다.

엔비디아의 최고경영자는 회사의 연례 GPU 기술 컨퍼런스에서 이러한 제안을 내놓았으며, 인공지능 시스템이 작업을 수행하는 데 사용하는 기본 단위인 토큰을 실리콘 밸리에서 새롭게 떠오르는 인재 채용 도구로 설명했습니다.

이 아이디어는 황이 그리고 있는 현대 직장의 더 큰 그림에 부합합니다. 그의 견해에 따르면, 직원들은 머지않아 복잡하고 여러 단계를 거치는 작업을 스스로 완료할 수 있는 소프트웨어 프로그램인 AI 에이전트 대규모 팀을 관리하게 될 것입니다.

황 CEO는 현재 엔비디아의 직원 수가 4만 2천 명이지만, 머지않아 "수십만 명"에 달하는 "디지털 직원"이 그 규모를 넘어설 것으로 예상한다고 밝혔습니다. 이러한 시나리오에서 데이터 센터는 황 CEO가 말하는 "AI 공장"으로 변모하여, 일반 공장이 제품을 생산하는 방식과 유사하게 토큰을 생산하게 될 것이라고 설명했습니다.

기술 산업의 핵심 통화가 되었다고 주장합니다

그는 "컴퓨팅 능력을 화폐 발행기에 비유한다면, 토큰은 AI 시대의 진정한 화폐"라고 말했다. 그는 컴퓨팅 능력이 이제 수익과 같은 역할을 한다고 덧붙였다. 컴퓨팅 능력이 없으면 토큰을 생성할 수 없고, 토큰이 없으면 성장이 정체된다는 것이다.

새로운 칩, 더 큰 숫자

NVIDIA는 이러한 주장을 뒷받침하기 위해 자사의 새로운 Grace Blackwell 칩 아키텍처를 . NVIDIA에 따르면, 이 칩은 초당 5,000개의 토큰을 처리할 수 있는데, 이는 기존 Hopper 구성의 약 700개에 비해 50배 높은 처리량이며, 구형 Hopper 플랫폼보다 처리량이 50배 향상되었다고 합니다.

황 대표에 따르면, 이번 인수는 호퍼가 여전히 잘 나가고 있을 때 감행한 계산된 도박이었다. 그는 그레이스 블랙웰을 기업들이 프라이빗 클라우드든 해외든dent하고 확장할 수 있는 유일한 인프라라고 언급했다.

황씨에 따르면, 기업이 기가와트급 데이터센터를 구축하고 나면 전력 용량이 사실상 고정되기 때문에 효율성 향상은 매우 중요합니다.

그는 "여러분의 작업 부하는 추론이고, 토큰은 여러분의 상품이며, 그 컴퓨팅 능력이 바로 수익입니다."라고 말하며, "모든 기업은 토큰의 효율성에 대해 고민하게 될 것입니다."라고 덧붙였다

NVIDIA는 이미 대규모 AI 모델을 학습하고 지속적으로 실행하기 위해 설계된 차세대 플랫폼인 Vera Rubin을 개발 중입니다.

황은 향후 AI 서비스가 무료 기본 접근 방식부터 백만 토큰당 최대 150달러의 비용이 드는 프리미엄 방식까지 단계별 가격 책정 방식으로 전환될 가능성이 높다고 제안했습니다.

다른 주요 기업들도 같은 방향으로 움직이고 있습니다. 알리바바는 최근 CEO 에디 우용밍이 이끄는 알리바바 토큰 허브 사업 그룹을 신설하기 위해 사업 일부를 재편했습니다. 이 조직은 알리바바의 모든 AI 제품을 토큰 개발, 제공 및 활용이라는 단일 목표 아래 통합하는 것을 목표로 합니다.

일자리, 비용, 그리고 인재 부족

하지만 이러한 변화에는 여러 가지 어려움이 따릅니다.

최근 조사에 따르면 최고 경영진의 98%가 AI가 결국 인력 감축을 가져올 것이라고 믿지만, 54%는 여전히 자격을 갖춘 인재를 찾는 것이 가장 큰 과제라고 답했습니다.

인공지능(AI)이 미국 전체 근로 시간의 25%를 자동화할 수 있다고 추산했습니다

소규모 기업의 경우, 비용 부담이 이미 상당합니다.

스타트업 창업자들은 AI가 수행하는 모든 작업에는 토큰으로 환산한 비용이 발생한다고 말합니다. 최근 몇몇 주요 AI 제공업체들이 가격을 5%에서 30%까지 인상했습니다.

IT 기업 CI&T의dent 브루노 귀카르디는 이러한 변화를 엔지니어들이 이제 코드를 작성하는 대신 일반적인 영어로 컴퓨터에 지시를 내리는 것으로 설명했습니다.

그러한 환경에서 AI를 언제 어떻게 사용해야 하는지 알고, 투자한 모든 토큰에서 실질적인 가치를 얻는 것이 현명한 판단과 돈 낭비를 가르는 핵심입니다.

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