

젠슨 황은 엔비디아의 수요가 왜 기하급수적으로 증가하고 있는지 설명했다.
2년 전, AI는 콘텐츠를 생성할 수 있었다. 인상적이지만 한계가 있었다. 그러다 뭔가 바뀌었다:
생성 AI → 추론 → 계획 → 에이전트 시스템
에이전트 AI는 단순히 프롬프트에 응답하는 데 그치지 않는다. 목표를 이해하고, 그에 대해 추론하며, 단계를 계획하고, 도구를 사용하며, 결과를 확인하고, 계획을 수정하며 직무가 완료될 때까지 계속한다.
젠슨의 예시: 그들은 AI 에이전트를 사용해 소프트웨어 프로그래밍 작업을 시작했다. 그것은 일주일 동안 실행되었다. 그 결과물은 전체 엔지니어링 팀이 한 달 걸릴 일을 해냈다.
이게 컴퓨팅 수요에 미치는 영향이다.
일반적인 AI 쿼리는 컴퓨팅의 수초 분의 일을 소요한다. 일주일 동안 실행되는 에이전트 작업은 100배에서 1000배 더 많다. 이제 모든 기업, 모든 회사, 모든 개발자가 모든 곳에 에이전트를 배포한다는 사실을 곱해보자.
"컴퓨팅 양과 수요 사용량이 증가하는 양 사이에서, 그 제품이 바로 우리의 수요다."
컴퓨팅 요구량은 선형적으로 증가하지 않는다. 두 개의 지수 함수의 곱이다: 작업당 더 많은 컴퓨팅과 실행되는 더 많은 작업.
그리고 젠슨의 앞으로의 전망:
오늘날의 위대한 엔지니어는 하나의 에이전트와 함께 일한다. 미래의 위대한 엔지니어는 수백 개의 에이전트를 지휘하며, 각 에이전트가 자신의 하위 에이전트를 지휘한다.
이것이 그가 유용한 AI의 시대에 도달했다고 말하는 이유다. 기업들이 실제로 운영을 구축하는 그런 종류의 AI.




