962억2200만달러 뒤 AGI 기준 논쟁

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아($NVDA) 최고경영자(CEO)의 인공일반지능(AGI) 발언이 실무 생산성과 경제적 산출을 기준으로 한 AGI 정의 논쟁으로 번지고 있다. 업계가 같은 AGI라는 단어를 쓰면서도 기준과 범위를 다르게 잡고 있다는 점이 쟁점이다.

황 CEO는 지난 3월 레크스 프리드먼(Lex Fridman) 팟캐스트에서 10억 달러(약 1조3500억원) 이상 가치의 기술 회사를 세우고 키우고 운영할 수 있는 AI 시스템을 묻는 질문에 “지금”이라고 답했다. 그는 “우리는 AGI를 달성했다”고 말했다.

이 발언은 모든 인간 능력을 포괄하는 AGI 선언이라기보다 제한된 실무 과제에서 AI가 경제적 결과를 만들 수 있다는 취지에 가깝다. AGI 논쟁의 초점이 인간과 같은 지능 자체보다 실제 업무 처리 능력과 산출물로 옮겨가는 흐름이다.

엔비디아는 8월 26일 2027회계연도 2분기 실적 발표에서 매출 962억2200만 달러(약 129조9000억원)를 기록했다고 밝혔다. 데이터센터 매출은 890억 달러(약 120조2000억원)였다.

황 CEO는 이 자료에서 “AI는 유용한 일을 하고 있다”며 토큰이 “생산적이고 수익성 있다”고 말했다. 엔비디아가 AGI를 설명할 때 놓는 기준은 철학적 정의보다 컴퓨트 사용량, 업무 산출, 수익화 가능성에 더 가까운 셈이다.

본지는 앞서 엔비디아 실적 발표 뒤 AGI 발언이 다시 논쟁이 됐다고 전했다. 당시 쟁점도 AGI가 실제로 도착했는지보다 황 CEO가 AGI를 검증 가능한 종착점이 아니라 업무 수행 능력을 설명하는 말로 썼다는 데 있었다.

업계의 정의는 아직 갈려 있다. 오픈AI 차터는 AGI를 대부분의 경제적 가치가 있는 일에서 인간을 능가하는 고도 자율 시스템으로 설명한다.

황 CEO의 발언은 일부 실무 과제와 경제적 산출에 무게를 둔다. 같은 AGI라는 단어를 쓰지만 오픈AI는 더 넓은 범위와 높은 자율성을 기준으로 삼고 있다.

AGI는 통상 특정 작업에 특화된 인공지능을 넘어 여러 영역의 과제를 스스로 이해하고 수행하는 인공지능을 뜻한다. 다만 실제 산업 현장에서는 모델의 자율성, 작업 지속 시간, 경제적 가치, 인간 대비 성과 가운데 무엇을 기준으로 삼을지를 두고 합의가 뚜렷하지 않다.

황 CEO의 최근 발언은 규제 논의와도 맞물렸다. 그는 9월 2일 미국 노스캐롤라이나주 채플힐에서 열린 G20 기술 회의에서 AI 규제는 이론적 위험보다 실제 피해에 맞춰야 한다고 말했다.

그는 로이터 영상에서 최근 몇 년간 AI가 환각을 줄이고 실제 문제를 더 잘 풀게 됐다고 설명했다. 기술을 더 안전하게 만들기 위해서도 발전을 계속해야 한다는 논리다.

반응은 엇갈린다. AI 활용 능력이 채용과 업무 효율을 바꾼다는 해석이 있는 반면, 토큰 사용량을 생산성 지표처럼 보는 시각에는 비판도 나온다.

에이전트형 AI가 실제 기업 운영을 맡기에는 아직 어려운 과제가 많다는 지적도 이어진다. 모델이 여러 단계의 업무를 안정적으로 이어가고 책임 소재가 분명한 결정을 내릴 수 있는지는 별도의 문제라는 평가다.

국내 시장에서는 엔비디아의 AGI 발언이 반도체, 서버, 데이터센터, 전력 인프라 수요 논의와 연결된다. AI 모델이 더 많은 연산 능력을 요구할수록 그래픽처리장치(GPU), 메모리, 네트워크, 냉각 설비 등 공급망 전반의 투자 판단에도 영향을 줄 수 있다.

이번 발언은 엔비디아가 AI 인프라 수요를 설명하는 방식과 맞닿아 있다. 회사는 AI가 더 많은 컴퓨트를 쓰고, 그 컴퓨트가 매출로 연결된다고 본다.

다만 AGI 정의와 실제 경제 효과를 둘러싼 합의는 아직 형성되지 않았다. 엔비디아의 AGI 발언은 기술적 도달점보다 AI 산업이 생산성과 매출을 어떤 기준으로 측정할지에 관한 논쟁으로 남아 있다.