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◼ 게스트 : 오세진 대표 / (주)텐 (helloten@ten1010.io / https://bit.ly/ten_talkit)
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (talkit@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ AI Factory 개념 소개
✔ 토크나이즈(Tokenizer)와 LLM의 원리
✔ “모든 것은 토크나이즈 가능” (이미지·화학·유전자)
✔ AI Factory의 목적: 토큰 생산
✔ 엔비디아의 목표: 토큰 생산 인프라 구축
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 젠슨 황이 말하는 “AI Factory”가 단순히 챗봇을 더 잘 만드는 이야기가 아니라, 세상의 거의 모든 것을 토큰화(tokenize)해 ‘학습 가능한 언어’로 만들고 그 토큰을 대량 생산하는 인프라를 구축하는 개념임을 설명합니다.
또한 LLM/트랜스포머의 본질을 “토큰(숫자화된 단위)들의 연결 규칙을 이해하는 시스템”으로 정리하고, 언어뿐 아니라 이미지·화학물질·단백질·유전자·코드까지 토큰화 가능한 영역은 모두 AI 적용 대상이 된다는 관점을 제시합니다.
1. 사람들은 AI를 챗봇으로만 떠올리지만, 젠슨 황의 AI는 그 이상이다
요즘 “AI”라고 하면 대부분 챗봇(예: ChatGPT)을 먼저 떠올린다. 하지만 젠슨 황이 말하는 AI는 챗봇이 전부가 아니라, 훨씬 더 많은 영역에 적용되는 더 큰 개념이다.
챗봇은 그중 하나의 애플리케이션일 뿐이다.
2. LLM의 핵심: 토크나이즈와 숫자화(벡터화)
LLM은 문장을 토큰 단위로 쪼갠 뒤, 그 토큰을 숫자로 바꾼다(벡터화).
예를 들어 “나는 학교에 갑니다” 같은 문장도 “나는=32, 학교=128 …”처럼 숫자로 매핑할 수 있다.
트랜스포머 계열 모델은 이렇게 연속된 숫자(토큰)들이 왜 특정한 규칙으로 이어지는지를 이해하는 데 특화되어 있다.
3. “모든 것은 토크나이즈 가능”이 AI Factory의 출발점이다
토크나이즈는 단어/문장만의 개념이 아니다.
이미지도 토크나이즈할 수 있다. 예를 들어 이미지의 RGB 값(또는 특정 부분의 표현)을 어떤 값 체계로 바꾸고, 그 체계 안에서 생성·변환을 수행할 수 있다.
더 나아가 화학물질, 단백질, 유전자처럼 “관계가 연결된 수열/구조”를 가진 대상도 토크나이즈 가능하다. 결국 이것들도 각자 “그들만의 언어(체계)”가 있고, 그 언어를 모델이 학습한다는 관점이다.
코드도 C언어, 파이썬 “언어”라고 부르는 이유가 룰(체계)에 의해 연결되는 구조이기 때문이며, 화학/생물/유전도 동일하게 “언어로서의 체계”가 존재한다는 주장으로 확장된다.
4. AI Factory의 목적은 “토큰을 생산하는 것”이다
AI Factory는 에너지, GPU, 인프라, 모델, 애플리케이션 등 아래단을 모두 아우르는 개념으로 제시된다.
그리고 이 AI Factory의 목적은 “토큰을 만든다”, 즉 토큰을 생산하는 것이다.
여기서 토큰은 텍스트뿐 아니라 영상(이미지), 센서 데이터, 화학/바이오 데이터 등 토크나이즈 가능한 모든 데이터를 포함한다.
5. 엔비디아의 방향성: 토큰 생산을 위한 전용 인프라 회사
젠슨 황의 메시지는 “엔비디아는 앞으로 토큰을 생산하는 AI Factory를 만든다”는 목표 선언에 가깝다.
그리고 엔비디아의 일은 그 AI Factory를 가능하게 하는 “전용 인프라(에너지·GPU·플랫폼·스택)”를 제공하는 것이라는 구조로 정리된다.
결국 “세상을 토큰화할 수 있는 모든 분야는 AI 적용 대상이 된다”는 결론으로 이어진다.
6. 3줄 요약 (핵심만)
– AI Factory는 챗봇 최적화가 아니라, 세상의 거의 모든 것을 토큰화해 학습 가능한 언어로 만들고 ‘토큰을 생산’하는 공장 개념이다.
– LLM/트랜스포머는 토큰(숫자화된 단위)들의 연결 규칙을 이해하는 시스템이며, 토큰화 가능한 데이터는 언어·이미지·화학·유전자·코드까지 확장된다.
– 엔비디아는 이 토큰 생산을 가능하게 하는 GPU/인프라/플랫폼 전체를 제공하는 “AI Factory 인프라 회사”를 지향한다.
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