일론 머스크가 미래에 대해 이야기합니다: 예전에는 전화기로 알려졌던 기기

지난달 일론 머스크는 테슬라가 스마트폰을 개발하고 있지 않다고 선언하며 수년간 이어져 온 테슬라 휴대폰 소문을 다시 한번 불태웠습니다.

하지만 그는 같은 답변에서 모바일 컴퓨팅의 미래가 어떤 모습일지에 대한 자신의 생각을 밝혔는데, 그 미래는 오늘날 우리가 알고 익숙한 것과는 크게 다르다고 했습니다.

컴퓨팅 기능이 탑재된 개인용 휴대폰은 슬림형 AI 엣지 노드, 즉 씬 클라이언트로 대체될 것입니다. 이는 앱이나 운영 체제가 탑재된 일반 기기가 아니라, 서버에 핑을 보내 실시간 온디맨드 콘텐츠를 생성하는 추론 엔드포인트입니다. 즉, 이 모든 것을 구동하기 위해서는 몇 개의 라디오, 화면, 스피커, 그리고 가벼운 프로세서와 메모리가 필요합니다.

일론 머스크: "저는 휴대폰을 개발하고 있지 않습니다. 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지 말씀드릴 수 있는데, 전통적인 의미의 휴대폰은 없을 겁니다. 휴대폰이라고 부르는 것은 실제로는 AI 추론을 위한 엣지 노드와 몇 개의 무선 통신 장치를 연결하는 역할을 할 겁니다. 기본적으로는… pic.twitter.com/t0z28CVmKU

이 제품은 기기를 터치하지 않고도 사용자의 필요와 욕구를 예측하는 매끄러운 경험을 제공할 것입니다. 이것이 바로 범용 인공지능의 최종 비전이며, 특히 자율주행차와 인간형 로봇이 이미 눈앞에 다가온 지금, 생각만큼 공상과학 소설처럼 들리지 않을 수도 있습니다.

슬림라인 에지 노드

엘론 머스크의 비전은 핵심적으로 기기를 핵심 기능만 남기고 단순화하는 것입니다. 즉, AI 출력에 최적화된 저전력, 저비용 하드웨어를 의미하며, 저장 공간이나 처리 용량을 늘리는 것은 아닙니다. 운영 체제나 애플리케이션은 필요 없습니다. AI는 특정 사용 사례에 맞는 UI와 데이터만 제공합니다.

엣지 노드는 서버 기반 AI의 클라이언트 역할을 합니다. 사용자가 말하거나 제스처를 취하면 최소한의 데이터만 클라우드로 전송합니다. 서버는 밀리초 단위로 사실적인 비디오나 시뮬레이션을 생성하고, 이를 스트리밍하여 사용자 기기에 즉시 렌더링합니다. FSD가 주변 운전자의 결정을 예측하는 것처럼, 이 엣지 노드는 다음 커피 주문이 무엇인지 예측합니다.

이는 전 세계 사람들이 매일 AI를 활용하는 방식을 반영합니다. 대부분의 AI 애플리케이션은 중앙 집중화된 사이트에 호스팅되어 매초 엄청난 양의 데이터를 처리하는 대규모 모델을 실행하는 오프사이트(offsite) 방식입니다. 사용자에게 필요한 것은 웹 브라우저나 음성 인터페이스뿐입니다.

이는 테슬라가 차량에 xAI의 Grok을 이미 구현한 방식을 집중적으로 확장한 것입니다. 차량 내에서는 어떠한 처리도 이루어지지 않습니다. 차량은 단순히 질문의 음성 조각만 제출하며, 모든 처리는 서버에서 이루어지고 간단한 출력은 클라이언트로 다시 전송됩니다.

Grok이 이동 중에 이야기를 들려주거나 언어를 가르쳐 주는 것과 비슷한 경험인 이 비전은 휴대폰을 텍스트, 비디오 및 기타 AI 생성 경험을 손끝에서 제공하는 엔드포인트로 대체합니다.

NeuroLink — 궁극의 엣지 노드

이는 고립된 미래주의가 아닙니다. 테슬라와 xAI가 함께 구축하고 있는 AGI(Augmented Intelligence)를 향한 전략입니다. FSD Supervised는 수십억 마일에 달하는 차량 데이터를 수집하여 규칙 기반 코드 없이 궤적을 예측하는 엔드투엔드 신경망을 활용합니다. 엣지 노드도 마찬가지입니다. 개별 앱 없이 유동적인 AI 흐름만 존재합니다.

기기에 대고 음성으로 사이버캡을 호출하는 모습을 상상해 보세요. 몇 초 후, 화면에 도착 정보, 경로 교통 상황, 그리고 다음 여정에 필요한 모든 정보가 실시간 AR 시뮬레이션으로 표시됩니다.

이러한 통합을 확대하는 것이 다음 단계입니다. 온디바이스 비전 및 조작 AI를 탑재한 옵티머스 로봇은 모바일 엣지 확장 기능으로 동기화될 수 있습니다. 뉴럴링크는? 화면을 우회하여 뇌에 직접 연결하는 궁극의 엣지 노드입니다.

앞으로의 도전

이러한 혁명은 마찰 없이는 불가능합니다. 엣지 노드는 매우 낮은 지연 시간을 요구하는데, 단 몇 밀리초의 지연이라도 몰입감을 깨뜨릴 수 있기 때문입니다. 게다가 전력 효율성도 중요합니다. 차량에서 완전한 추론 기능을 구현하는 것은 괜찮지만, 슬림한 엣지 노드에서 동일한 추론 기능을 구현하는 것은 과합니다. 배터리 팩을 몸에 차고 공공장소를 돌아다니는 사람은 아무도 없습니다.

가장 큰 과제는 기술적인 것이 아니라 문화적인 것입니다. 웨어러블 AI 기기가 기술계를 강타하면서 개인정보 보호는 이미 어려운 과제로 입증되었으며, 많은 기기들이 얼리어답터들의 틀을 벗어나는 데 어려움을 겪고 있습니다. 오늘날 사회가 개인정보 보호와 개인성에 초점을 맞추고 있다는 것은 AI 중심 세상으로의 이러한 변화가 쉽지 않음을 의미하며, AI가 사용자의 모든 행동을 감시하는 것은 모든 사람이 원하는 바가 아닐 수 있습니다.

또 다른 과제는 진정성입니다. AI는 이미지나 비디오, 심지어 글에서도 내용을 환각하는 경향이 있습니다. AI 모델은 불과 몇 년 전과 비교하면 크게 발전했지만, 다른 AI가 생성한 데이터를 기반으로 하는 AI 모델의 정확성을 보장하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.

5년의 내기

엘론은 이러한 미래가 적어도 어느 정도 5년 안에 실현될 것이라고 예측합니다. AI는 최근, 특히 비디오 생성 분야에서 비약적인 발전을 이루었지만, 물리적으로 의미가 있는 세계를 만드는 데는 여전히 어려움을 겪고 있으며, 최대 메모리 버퍼에 도달한 후에도 이어지는 대화를 기억하는 데도 어려움을 겪고 있습니다.

즉, 테슬라와 xAI 팀은 일론 머스크가 구상하는 미래를 구축하기 위해 많은 노력을 기울여야 합니다. 휴대폰은 오늘날의, 곧 시대에 뒤떨어진 기술일 뿐이지만, 머스크는 훨씬 더 큰 무언가를 목표로 하고 있습니다.

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