엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 많은 작업에 있어 인공지능(AI)이 이미 도래했으며, 이정표에 대해 논의하는 것은 시간 낭비라고 말했습니다. 8월 26일 Nvidia의 실적 발표에서 Huang은 OpenAI의 최근 주장을 고려하여 AGI에 대한 질문을 받았습니다. CEO Sam Altman은 회사가 연말까지 AGI를 달성할 것으로 믿고 있다고 말했습니다.

Mashable에 따르면 Huang은 통화에서 "많은 작업에서 우리는 이미 AGI를 달성했다고 말할 수 있습니다"라고 말했습니다. "저는 그 모든 이정표를 생각합니다… 현시점에서는 다소 무의미합니다." 이 이야기에 대한 자세한 내용은 AI 뉴스를 참조하세요.

타이밍: 기록적인 분기와 도발적인 주장

Huang의 발언은 Nvidia가 또 다른 기록적인 분기를 보고한 날에 이루어졌습니다. 분기별 매출은 962억 2천만 달러로 전년도보다 106% 증가했으며, 데이터 센터 매출은 890억 달러였습니다. 이는 나중에 PYMNTS에서 인용한 수치입니다. 그 맥락은 중요합니다. 전체 AI 산업의 컴퓨팅 기반을 판매하는 사람은 업계에서 가장 숭배적인 벤치마크가 더 이상 의미가 없다고 주장했습니다.

그가 대답한 질문은 지적됐다. Altman은 OpenAI가 연말까지 AGI에 도달할 것이라고 공개적으로 이야기했습니다. 이는 연구자들이 그것이 실제로 무엇을 의미하는지에 대해 동의하지 않는 경우에도 이 용어를 헤드라인에 유지하는 주장입니다. 이 용어는 보편적으로 합의된 정의는 없지만 일반적으로 광범위한 작업에서 인간의 인지 능력과 일치하거나 능가할 수 있는 AI를 의미합니다.

Huang은 단일 시스템이 해당 선을 넘는지 여부를 판단하는 대신 질문을 완전히 재구성했습니다.

마일스톤에서 '수익성 있는 토큰'까지

Huang은 유용한 질문은 시스템이 AGI 라벨을 받을 자격이 있는지 여부가 아니라 AI가 "생산적이고 유용한 작업을 수행"하는지 여부, 그리고 벤더로서 Nvidia의 관점에서 배포가 "수익성 있는 토큰 생성"인지 여부라고 주장했습니다.

현재 시점에서 세계 AI 시스템이 생산하는 토큰 수에 따라 수익이 직접적으로 결정되는 회사의 경우 이러한 표현은 특징적으로 무뚝뚝합니다. Huang은 단순한 프롬프트 및 응답을 넘어선 AI의 진화를 지적했습니다. 그는 현대 에이전트가 자신의 성과를 반성하고, 새로운 기술을 배우고, 미래의 결과를 개선할 수 있다고 주장했습니다. 이러한 기능은 얼마 전까지만 해도 AGI에 인접한 이정표로 간주되었으며 현재는 중요한 요소입니다.

Huang의 말에 따르면 AGI 대화가 고객과 투자자에게 시사하는 바는 AI 지출이 올바른지 여부를 실제로 결정하는 측정 기준, 즉 누군가가 비용을 지불하는 결과를 산만하게 한다는 것입니다.

Mashable의 보고서에 따르면 이는 전체 AI 산업을 지원하는 많은 고성능 칩을 생산하는 회사의 사람에게는 놀라운 위치입니다. Nvidia는 현장의 모든 기능 주장의 하류에 위치합니다. 모든 개척 모델 교육 실행과 모든 에이전트 제품 출시는 가속기에 대한 수요로 직접 전환됩니다. 업계 자체 칩 공급업체가 AGI 논의를 주의를 산만하게 여긴다면, 기능 이정표가 투자를 주도한다는 주장은 더욱 흔들리기 시작합니다.

황이 경주를 요청한 것은 이번이 처음이 아닙니다.

Mashable이 언급했듯이 Nvidia CEO가 결승선이 우리 뒤에 있다고 주장한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 2026년 3월 팟캐스터 Lex Fridman과의 인터뷰에서 Huang은 수십억 달러 규모의 회사를 시작하고, 구축하고, 운영할 수 있는 AI가 향후 20년 이내에 달성될 수 있는지 질문을 받았습니다.

당시 황은 "이제 된 것 같다. 우리가 AGI를 달성했다고 생각한다"고 답했다.

그런 다음 그는 실제 한계가 어디인지를 밝히는 방식으로 주장을 검증했습니다. 그는 AI가 수십억 달러 규모의 바이러스 앱을 만들 수는 있지만 Nvidia와 같은 회사를 만들 수는 없다고 말했습니다. "100,000명의 에이전트가 Nvidia를 구축할 확률은 0%입니다."라고 그는 덧붙였습니다.

알트만과의 불일치가 중요한 이유

Huang과 Altman 사이의 공개적 격차는 의미론 그 이상입니다. OpenAI가 12월까지 AGI를 선언하고 Nvidia의 CEO가 같은 분기에 이정표를 무의미하다고 부르면 업계는 동일한 기술에 대해 두 가지 경쟁 프레임을 얻게 됩니다. 하나는 최전방 규모의 투자를 정당화하는 획기적인 설명이고 다른 하나는 시스템이 수행하는 작업과 생성되는 수익으로 시스템을 판단하는 유틸리티 설명입니다.

조달 결정을 내리는 기업의 경우 Huang의 프레이밍이 더 운영적인 것입니다. “이것이 AGI인가?”로부터 평가를 전환시킨다. 측정 가능한 답변이 있는 질문에 대해 — 시스템이 완료하는 작업은 무엇이며, 토큰당 비용은 얼마이며, 오류율은 얼마이며, 출력이 컴퓨팅 비용보다 더 많은 수익을 얻습니까?

AGI 논쟁 자체에서 황의 입장은 그가 앉은 위치 때문에 주목할만한 데이터 포인트입니다. Nvidia보다 AI 컴퓨팅 수요로부터 더 많은 이익을 얻는 사람은 없으며, 기능 이정표가 더 이상 중요하지 않다는 CEO의 주장은 지금까지 회사의 가치를 역사적 최고치로 부풀려온 과대광고 주기를 줄였습니다. 그것이 솔직하게 읽힐지 아니면 고객을 지루하고 청구 가능한 작업 부하로 유도하는 공급업체로 읽힐지는 귀하의 입장에 달려 있습니다.

분명한 것은 AGI 결승선이 계속 움직인다는 점이다. Huang의 주장은 이것이 요점이라는 것입니다. 이정표가 달성될 때까지 업계는 이미 다음 단계로 이동했으며 진행 상황을 지속적으로 측정하는 유일한 방법은 지속 가능한 비용으로 유용한 작업을 수행하는 것입니다.

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