Jensen Huang이 Nvidia를 AI 중심 기업이 아니라, CPU를 보강해 어려운 algorithm domain을 가속하는 회사로 설명한 대화
• Nvidia의 출발점은 잘못된 3D graphics 기술 선택. 1995년 실패를 인정한 뒤 Fry에서 OpenGL 교재 3권을 사와 다시 학습한 전환점
• 핵심은 chip 자체가 아니라 algorithm domain 가속. molecular dynamics, image processing, inverse physics, deep learning까지 같은 렌즈로 확장된 accelerated computing 관점
• AlexNet을 단일 모델이 아니라 universal function approximator로 본 해석. computer vision, robotics, self-driving cars로 이어진 5-layer stack 재구상
• agent 시대의 병목은 성능보다 controllability. plan file의 단어 하나가 pixel, triangle, CAD component, layer, via, connection 단위 차이로 반영되는 세밀한 협업 필요
AI 전환의 본질은 chip 판매가 아니라, 새로운 algorithm이 등장할 때마다 computing stack 전체를 다시 설계하는 Nvidia식 systems thinking
AI의 최신 흐름과 다양한 큐레이션 된 정보를 제공합니다.
Good Vibe AI