# 일론 머스크가 말한 AI 개발의 병목: 정확성, 전력, 그리고 현실 세계

> 2023-11-10 · Lex Fridman · 큐레이션 김태우
> https://challengekim.com/insights/일론-머스크가-말한-ai-개발의-병목-정확성-전력-그리고-현실-세계
> 원문: https://lexfridman.com/elon-musk-4-transcript

## 핵심 요약

- 머스크는 xAI의 Grok이 공학·수학·물리학 질문에서 근거를 확인하고, 틀릴 가능성도 드러내는 시스템이 되기를 바란다고 말했다.
- 그는 대담 당시 AI 개발의 제약이 반도체에서 변압기와 전력 공급으로 옮겨갈 것이라고 전망했다. 이는 확인된 일정이 아닌 그의 예측이다.
- AI 감독을 위해 주요 개발사의 작업을 살피고 우려를 공개할 수 있는 독립적인 제3자를 제안했다. 학습된 모델의 공개에도 대체로 찬성했지만 공개 시차를 둘 가능성을 언급했다.
- X의 추천에는 아직 경험칙이 많이 쓰인다며, 팔로우 관계 밖의 게시물과 답글을 더 잘 발견하는 AI 추천을 구상했다.
- 테슬라의 영상 기반 학습과 휴머노이드 로봇 옵티머스에 대해서는 계산 효율과 전용 부품 개발의 어려움을 강조했다.

## Grok의 목표는 그럴듯한 답보다 검증 가능한 답

렉스 프리드먼과의 대담에서 머스크는 Grok의 유머러스한 성격을 설명하면서도, xAI가 특히 공학·수학·물리학 답변의 신뢰성을 높이려 한다고 말했다. 그의 평가로는 다른 대규모 언어 모델이 어렵고 중요한 질문에서 자신 있게 틀리는 경우가 있다. Grok 역시 오류를 없앨 수는 없지만, 오류를 인정하고 물리학의 기본 원리와 수학적 논리로 답을 거슬러 확인할 수 있어야 한다는 주장이다.

머스크는 다음 단어를 예측하며 문장을 이어가는 방식에서는 작은 오류가 쌓여 전체 답변의 일관성이 무너질 수 있다고 봤다. 초안을 작성한 뒤 앞뒤를 다시 살피고 고치는 과정처럼, 모델도 답 전체가 서로 맞는지 점검해야 한다는 설명이다. 그는 새 기술을 제안하려면 그 바탕이 되는 물리학적 판단부터 현실에 비춰 검증해야 한다고 강조했다.

## 반도체 다음의 제약으로 지목한 전력 설비

머스크는 대담 당시 AI의 병목이 반도체라고 진단했다. 이어 약 1년 뒤에는 전압을 낮추는 변압기, 약 2년 뒤에는 전력 공급 자체가 제약이 될 수 있다고 전망했다. 칩이 늘어도 이를 연결하고 가동할 전력 설비가 따라오지 못할 수 있다는 뜻이다. 그는 약 30만 볼트로 들어오는 전력을 칩에 필요한 약 0.7볼트까지 낮춰야 한다는 사례를 들었다.

다만 그는 단기적으로 전기차와 전기 난방에 따른 전력 수요 증가가 AI용 컴퓨터의 수요보다 클 것이라고 봤다. 전력망이 수요가 가장 높은 순간에 맞춰 설계되는 문제를 설명하면서, 배터리에 전기를 저장해 시간대별 수요 차이를 완화할 수 있다고도 말했다. 이 전망에서 AI의 핵심 지표는 연산량만이 아니라 **전력 1와트당 유용한 연산**이다.

## 감독과 모델 공개에 대한 입장

머스크는 AI를 개발하는 주요 기업의 작업을 이해하고 우려를 공개할 수 있는 독립적인 제3자가 필요하다고 제안했다. 강제 집행 권한이 없더라도 외부에서 문제를 드러낼 수 있어야 한다는 취지다. 이는 그가 제시한 감독 방안이지, 이미 마련된 제도에 대한 설명은 아니다.

학습된 AI 모델을 외부에 공개하는 데에는 대체로 찬성했다. 다만 6개월 정도의 시차를 둘 수도 있다고 말하며 확정된 방침으로 제시하지는 않았다. 그는 깊은 수준의 AI를 실행하려면 대규모 연산 자원이 필요하다고 설명했고, Grok은 A100 칩 8,000개로 학습했다고 밝혔다. 모델 공개와 별개로 양질의 데이터를 가려내는 작업도 중요하다고 봤다. 인터넷을 그대로 수집하면 유용한 정보보다 잡음이 많은 자료가 섞인다는 이유다.

## X가 놓치는 게시물과 답글

머스크에 따르면 당시 X의 추천에는 AI가 일부 쓰였지만 경험칙의 비중이 컸다. 사용자가 팔로우하는 계정과 연결된 게시물은 비교적 잘 추천하지만, 공통 팔로워 같은 연결이 없는 흥미로운 게시물은 발견하기 어렵다고 했다. 원문 게시물보다 좋은 답글도 현재 규칙에서는 훨씬 적게 노출된다고 지적했다.

그가 제시한 방향은 게시물과 사용자 각각의 특징을 수치로 표현한 뒤 서로 맞추는 AI 추천이다. 대상에는 짧은 글뿐 아니라 긴 영상과 음성도 포함된다. 영상 주변의 댓글과 반응을 활용하고, 더 나아가 AI가 영상 자체를 분석하는 방안도 언급했다. 현재 플랫폼이 사용자의 체류 시간을 고려한다는 설명과 함께, 사용자가 나중에 후회하지 않을 시간을 늘리는 것이 목표라고 말했지만 그 목표를 구현하기는 어렵다고 인정했다.

## 차량 AI에서 옵티머스로 이어지는 과제

머스크는 테슬라의 주행 AI가 영상으로 도로 위 대상들을 학습한다고 설명했다. **종단 간 학습**은 영상 입력에서 차량 제어 출력까지 이어지는 학습 방식을 뜻한다. 그는 텍스트를 학습하는 언어 모델과 차량의 영상 기반 학습이 모두 세계를 이해하는 방향으로 간다고 보면서, 차량은 제한된 전력 안에서 작동해야 하므로 계산 효율을 높일 수밖에 없었다고 말했다.

그는 차량 컴퓨터의 전력 한도로 100와트를 제시했다. 하드웨어 3과 이 전력 수준에서도 차량이 인간보다 잘 운전할 수 있을 것으로 보인다는 평가는 머스크의 판단이며, 최적화하면 소비 전력을 50와트 미만으로 낮출 수 있다는 말 역시 가능성에 관한 전망이다.

휴머노이드 로봇 옵티머스에서는 부품 조달이 다른 문제였다. 머스크는 적합한 기성 모터·전자장치·센서를 찾지 못해 직접 개발해야 했다고 말했다. 자동차와 비슷한 방식으로 생산하도록 설계했으며, 장기적으로는 자동차보다 낮은 비용으로 만들 수 있다고 예상했다. 영상을 보고 바늘에 실을 꿰는 동작을 목표로 제시했지만, 실현 시점에 대해서는 자신이 낙관적으로 예측하는 편이라고 덧붙였다.

대담에서 드러난 머스크의 AI 개발 구상은 답의 정확성을 높이는 일부터 전력 설비, 추천 시스템, 로봇 부품까지 걸쳐 있다. 그가 제시한 병목과 성능 목표에는 현재 작업에 대한 설명과 아직 검증되지 않은 전망이 함께 포함돼 있다.

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원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://lexfridman.com/elon-musk-4-transcript)