TSMC 임원들, Sam Altman을 ‘팟캐스트 브로’로 불렀다는 의혹

 (tomshardware.com)
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  • AI 인프라를 폭발적으로 늘리려는 OpenAI의 구상이 TSMC 등 핵심 제조 파트너에게 비현실적 규모로 받아들여졌다는 NYT 보도가 나옴
  • Altman은 수년에 걸친 7조 달러 투자, 반도체 공장 36개와 데이터센터 건설을 구상했지만, TSMC 내부에서는 이를 터무니없게 봤다고 전해짐
  • OpenAI의 최근 발언은 논의 규모를 수천억 달러 수준으로 낮췄고, 실제 투자 주체와 대가도 여전히 불분명함
  • 한국에서 Samsung·SK Hynix와의 논의는 UAE와 중국 관계를 둘러싼 국가 안보 우려 때문에 중단됐다고 전해짐
  • OpenAI는 약 30억 달러 매출 대비 약 70억 달러 지출 구조를 가진 것으로 소개되며, Copilot·Apple Intelligence 사례는 AI의 킬러 앱 부재 논쟁을 키움

Altman의 아시아 제조 파트너 설득 시도

  • Sam Altman은 지난겨울 동아시아를 빠르게 순회하며 TSMC, Samsung, SK Hynix 같은 기업의 고위 경영진을 만남
  • 목표는 AI 발전에 필요한 아시아 제조 역량, 중동 자금, 미국 규제 당국을 하나의 계획으로 묶는 것이었음
  • NYT는 OpenAI 협상에 가까운 익명 관계자 9명을 인용함

TSMC에서 부딪힌 7조 달러 구상

  • 대만 방문 중 Altman은 TSMC 경영진에게 수년에 걸친 7조 달러 투자 구상을 말한 것으로 전해짐
  • 계획에는 반도체 공장 36개와 AI 확장을 위한 데이터센터 건설이 포함됨
  • TSMC 경영진은 이 구상을 터무니없게 봤고, 한 NYT 소식통에 따르면 이후 Altman을 “podcasting bro”라고 불렀음
  • 일부 아이디어만 실행해도 매우 위험할 수 있다는 우려도 TSMC 내부에서 나온 것으로 전해짐

TSMC 회장의 기존 반응과 맞물린 정황

  • TSMC의 2024년 정기 주주총회에서도 OpenAI 구상에 대한 회의적 반응이 나옴
  • 새로 선출된 Dr. C. C. Wei 회장은 Sam Altman에 대해 “너무 공격적이고, 내가 믿기에는 너무 공격적”이라고 말했음
  • 이 발언은 TSMC 경영진이 Altman의 대규모 AI 인프라 구상을 신뢰하지 않았다는 NYT 보도와 같은 흐름으로 읽힘

투자 규모와 실행 시간의 제약

  • NYT 소식통들은 투자 규모가 수조 달러에 달하며, 미국 연간 산출의 약 4분의 1과 비슷한 수준이라고 봄
  • OpenAI의 최근 발언에서는 논의 규모가 “수천억 달러” 수준으로 낮아짐
  • OpenAI의 컴퓨팅 확장 계획을 충족하려면 수년의 건설 기간도 필요함
  • 누가 얼마를 투자하고 무엇을 받게 되는지는 여전히 불분명함

한국 기업 논의와 UAE 변수

  • Altman은 비슷한 시기에 한국을 찾아 Samsung과 SK Hynix 고위 관계자들과도 논의함
  • NYT에 따르면 이 논의는 당시 UAE 같은 국가가 중국과 관계를 유지하고 있다는 국가 안보 우려 때문에 중단됨
  • 이후 Biden 대통령과 UAE 대통령 Sheikh Mohammed bin Zayed는 백악관에서 만나 AI 협력에 관한 메모를 마련하도록 고위 관리들에게 지시함
  • UAE 관련 기술 계획은 달라질 수 있으며, TSMC와 Samsung의 UAE 대형 공장 관련 소문도 함께 거론됨

아직 논의 중인 투자자와 기업들

  • OpenAI의 야심 찬 계획을 둘러싼 불확실성은 여전히 큼
  • Emirates의 기술 투자 전문 기업 MGX가 OpenAI와 계속 논의 중인 기업으로 언급됨
  • Microsoft, Nvidia, Apple 같은 대형 기술 기업도 OpenAI와 계속 대화 중인 이름으로 거론됨

OpenAI의 비용 구조와 AI 수요 논쟁

  • OpenAI의 현재 사업 모델은 강한 신뢰를 주기 어렵다는 평가를 받음
  • 회사의 연간 매출은 약 30억 달러지만, 연간 지출은 약 70억 달러로 제시됨
  • Altman의 큰 구상은 AI가 전기처럼 될 것이라는 생각에서 출발함
    • AI를 더 쉽게 이용할 수 있으면 사람들이 더 많고 더 나은 활용법을 찾는다는 논리임
  • 주요 기술 기업들은 아직 AI의 킬러 앱을 찾지 못했다는 평가를 받음
    • Microsoft Copilot은 실수와 지연 사례가 잘 알려져 있음
    • Apple은 iPhone 16과 16 Pro를 Apple Intelligence와 함께 발표했지만, 첫 AI 기능은 다음 달까지 새 기기에서 제공되지 않음

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GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • 원문 NYT 기사를 보는 편이 낫겠음. 이 글은 원문을 제대로 요약하지 못했음
    https://web.archive.org/web/20240926063521/https://www.nytim...

    • 원문 기사가 칩 제조의 복잡성과 현실을 더 잘 보여준다고 봄. TSMC는 그걸 잘 알고 있고, 반도체 공급망의 미묘함을 충분히 이해하지 못한 사람들이 내놓는 달 착륙식 계획과 대비됨

  • 원문 기사를 다시 올렸음
    Behind OpenAI's plan to make A.I. flow like electricity - https://news.ycombinator.com/item?id=41663562
    제출자는 “원 출처를 제출해 달라. 어떤 글이 다른 사이트에서 찾은 내용을 보도한다면, 그 원 사이트를 제출하라”는 가이드라인을 따라야 함 - https://news.ycombinator.com/newsguidelines.html

  • 지금의 AI 과열은 “AGI가 몇 걸음 앞”이라는 개발자들의 약한 지점을 제대로 찔렀음. 컴퓨터가 그럴듯하지만 틀린 문장을 만들 수 있다면, 곧 그 문장들이 사실적으로도 맞아질 거라는 식임
    이 다음에 올 겨울은 혹독할 듯함

    • Claude 3.5 Sonnet을 Cursor Composer에서 쓰면 이미 코딩에 큰 이점이 있음. 예전보다 훨씬 생산적이고, 모델은 계속 좋아지고 있음
      AGI가 코앞이라거나 반드시 도달한다고 말하는 건 아니지만, 이득은 부정하기 어렵고 o1은 테스트 시점 연산도 추가했음. 비꼴 필요는 없음
    • 오래전 외부와 접촉한 적 없는 섬 사람들이 자연을 경이롭게 여기며 언젠가 달에 가겠다고 꿈꿨다는 우화가 떠오름
      풀집에 살고, 나무에 올라간 것보다 더 높이 올라가 본 적은 없었지만, 어느 날 천재가 가장 높은 나무보다 큰 구조물을 만들고 “접사다리”라고 불렀음
      사람들은 접사다리에 올라 나무 꼭대기를 내려다본 뒤 “이제 이것만 조금 더 높이면 달에 닿을 수 있다”고 선언함
    • 몇 년 전 자율주행차가 떠오름. 로보택시든 자율주행차든, 혹은 그보다 전의 AI인 Watson도 비슷했음
      그때는 과열 주기가 더 빨리 끝났음
    • 이 겨울은 GPU가 내뿜는 열 때문에 따뜻할 것임 ;)
    • “그럴듯하지만 틀린 문장”이라는 표현은 값싼 반사적 냉소에 가깝음. LLM은 합리적인 기준으로 봐도 엄청난 돌파구임
      앞으로의 진전에 낙관할 이유는 지난 몇 년간 능력이 크게 향상됐고, 적어도 앞으로 몇 년은 그 흐름이 이어질 가능성이 높기 때문임. 영원히 확장되진 않겠지만, 먼지가 가라앉고 나면 지금의 최첨단보다 훨씬 강력한 LLM이 남을 가능성이 커 보이고, 지금 수준도 이미 유용함
      이게 “초지능”이나 “마지막 발명”까지 갈지는 의심스럽지만, 큰일임은 분명함. 최소한 사람들이 컴퓨터와 인터넷을 다루는 방식을 바꾼 Google 검색에 비견될 수 있음

  • Sam은 반도체 제조 시설 안에 들어가 본 적이 없어 보임. 들어갔다면 주변에서 무슨 일이 벌어지는지 전혀 주의를 기울이지 않았을 것임
    그런 시설을 직접 보고도 36개를 짓겠다는 말을 가볍게 할 수 있다는 게 이해되지 않음. 지금 새 팹 투자는 회수에 10년을 훌쩍 넘길 가능성이 크고, 좁은 사용 사례 하나에 고객 4곳 정도를 쫓는 건 이런 회사를 운영하는 입장에선 말이 안 됨

    • 그의 관점에서는 합리적임. 자본은 당신들이 넣고, 그는 더 많은 연산 자원을 얻음
      안 풀려서 주문이 끊기면? 그건 그의 문제가 아니지 않나
    • Altman은 최근 “Intelligence Age” 글에서 초지능이 몇천 일 밖에 남지 않았을 수 있다고 했음
      물론 틀릴 수 있지만, 그 말을 진지하게 받아들이면 칩 수요가 폭증한다는 결론은 자연스러움
    • Sam이 기술 비전가가 아니라 미끈한 사기꾼처럼 보이지 않았던 때가 있었는지 모르겠음. 몇 년 전부터 그에 대해 읽은 거의 모든 내용은 돈만 보고 들어온 clueless한 허풍쟁이처럼 보이게 했음
      말을 잘하고, 인맥이 있고, 교활하면 유능하고 정직한 것보다 훨씬 쉽게 훨씬 많은 돈을 벌 수 있음
    • 시설은 차치하고, 인재 부족이 엄청난 병목이라고 들음. 특히 미국에서는 더 그렇다 함

  • 현재 AI 담론에서 거슬리는 게 세 가지 있음. 첫째, 대중이 AGI에 집중하는 건 거의 주의를 흐리는 일임. AGI에 도달하기 전에도 고도로 특화된 모델들이 대규모로 일자리를 가져갈 것이고, 소프트웨어 엔지니어링과 컴퓨터과학은 이미 영향권에 들어왔음
    둘째, 어떤 직무를 대체하려면 AI가 그 직무의 모든 작업을 수행해야 한다는 생각임. 소프트웨어 엔지니어가 50% 더 효율적이 되고 회사가 절반을 해고하면 어떨까? 그것만으로도 경제적 충격은 거대하고, 현재 최첨단 수준에서도 충분히 그럴듯함
    셋째, 해고된 사람들이 AI가 만드는 기회 덕분에 모두 새 일자리를 찾을 거라는 생각임. 지식의 공백일 수도 있지만, 어떤 기회가 지금 보이기 시작하는 효율화 규모를 상쇄할 만큼 큰지 모르겠음. 서구권의 역피라미드 인구 구조가 어느 정도 완충하긴 하겠지만

    • “소프트웨어 엔지니어가 50% 더 효율적이 되고 절반을 해고하면?”은 고정된 일감이 있다는 오류임
      2차 효과를 봐야 함. 알려진 방법을 반복하는 시간이 줄면 더 야심찬 일을 맡게 되고, 사람+AI를 쓰는 회사들 간 경쟁이 기준을 끌어올림. 소프트웨어는 60년 동안 새 언어와 프레임워크가 나올 때마다 스스로를 잠식해 왔지만 고용은 여전히 강함
    • 우리를 태우고 다닐 거라던 로보택시나 자율주행차와 비슷함. 요즘 누구나 물건을 쉽게 살 때 쓰는 비법정화폐도 빼놓을 수 없음
    • 범용이 아닌 AI는 이전의 생산성 향상 기술들이 그랬듯 대량 실업을 만들지 않을 것임. 인간이 기계가 못 만드는 가치 있는 산출물을 만들 수 있는 한, 더 높은 산출의 경제는 인간을 고용하는 방식을 찾아냄
      어떤 사람들은 직업을 바꾸지 않아도 됨. AI 도구가 생산 비용을 낮추면 그들이 제공하는 것에 대한 수요가 더 커질 수 있고, 소프트웨어 엔지니어에게도 그럴 가능성이 있음
      다른 사람들은 새 기술 때문에 생겨나는 직업이나, 지금은 많은 사람에게 돈을 주기엔 우스워 보이는 직업으로 가게 될 수 있음. 역사적으로도 일관된 흐름임. 전환이 빠르면 일시적 혼란은 생기겠지만 결국 정리됨
      이 동역학을 깨고 영구적 구조 실업 가능성을 만드는 건, 유용한 모든 일에서 인간 능력을 압도하는 AGI뿐임
    • AI가 내 일을 할 수 있다면 고용주가 왜 나를 해고하겠음? AI 좌석 라이선스의 한계 비용만으로 나에게서 200% 생산성을 얻을 수 있다면 오히려 좋아하지 않겠나
      많은 일자리 상실 예측은 우리가 이미 “작업량 최대치”에 도달했다는 무언의 가정 위에 서 있음. 생산성이 오르면 일자리가 줄어야 한다는 건 더 할 일이 없을 때만 참임. 그런데 더 할 일이 없다는 걸 실질적으로 증명해야 한다는 점을 말하려 하거나, 할 수 있거나, 심지어 인식하는 사람도 거의 없어 보임
      역사적으로 인간은 미래의 일 종류와 규모를 예측하는 데 형편없었지만, 바쁘게 지낼 새 일을 발명하는 데는 놀라울 만큼 뛰어났음
    • 전기가 싸졌을 때 우리는 전기를 더 많이 썼음
      지금 주변에 형편없는 소프트웨어가 얼마나 많은지 생각해 보면 됨. 아내가 의사에게 검사를 예약하려고 앱을 썼는데 전혀 작동하지 않았고, 직원들도 그 앱이 안 된다는 걸 알고 있었지만 여전히 앱을 안내했음
      우리는 나쁜 소프트웨어에 둘러싸여 있고, 더 싸게 만들 수만 있다면 할 일은 많음. 지금은 부유한 회사만 훌륭한 소프트웨어를 만들 수 있음

  • Sam Altman의 배경이 YC라는 게 아이러니함. 이건 스타트업식 사고의 반대임
    작은 규모로 빠르게 파괴하는 대신, 기술이 어디에 쓰일지에 대한 막연한 생각만으로 막대한 선투자를 원하는 것처럼 보임

    • “막대한 선투자와 기술 용도에 대한 막연한 생각”은 벤처 투자 받은 스타트업 사고방식 그 자체처럼 들림
    • 앞으로의 모델 빌드 중 일부는 1억 달러, 어쩌면 10억 달러가 필요하다는 걸 이미 알고 있을 것임. 그건 단일 모델을 만드는 데 드는 연산 비용일 뿐임
      제품-시장 적합성은 사실상 확인됐고 비용 구조도 대략 이해됐으니, 그가 돈을 필요로 하는 이유는 꽤 단순함
      다만 누군가 새 기법으로 1천만 달러짜리 모델을 들고 나오면 OpenAI의 비용 구조가 문제가 되므로 도박이긴 함. 그런 일이 생기면 과학자들이 꽤 빨리 적응하리라 보겠지만
    • 두 번째 문장은 많은 스타트업을 설명함

  • 좋음. TSMC에 대해 읽을수록 더 마음에 듦

    • 대만 문화와 TSMC 문화는 늘 꽤 절제되어 있다고 봤음. 그래서 “podcasting bro” 같은 표현이 새어 나왔다면, 실제 의미는 “빌어먹을 사기꾼”에 가까울 것임
    • 지금 이 광풍 속 참여자들 중 Sam의 계획에 대해 본 것 중 가장 제정신인 평가에 가깝다고 봄
      이 카드로 만든 집이 무너지면 지금까지 본 어떤 거품보다도 훨씬 클 것임. 과열이든 사기든 말임
      자원과 집중력의 낭비가 너무 크고, 크립토 과열 이후 남은 벤처 투자자들조차 더는 진지하게 보기 어려움
    • TSMC는 사실상 Spacing Guild라서, 아무도 함부로 건드리지 못함
    • 러시아인들도 Musk가 SpaceX를 시작하기 전에는 비웃었음

  • OpenAI의 현재 사업 모델은 자신감을 주지 못함. 연 매출이 약 30억 달러인데 연 지출 70억 달러에 완전히 가려져 있고, “내일의 잼”을 약속하는 구조처럼 보임
    즉 연간 40억 달러 손실, 하루 1천만 달러 손실임. IPO들도 대체로 Bitcoin처럼 더 큰 바보 이론으로 굴러왔음. 부풀린 가격을 다음 더 큰 바보에게 넘기다가, 결국 Twitter처럼 끝단에 있는 누군가가 그 돈을 어떻게 회수할지 모르는 구조임
    OpenAI가 하루 1천만 달러 손실을 며칠이나 감당할 수 있을지 모르겠지만, 현재 거시경제 환경에서 전망은 좋아 보이지 않음

    • 비용 대부분은 아마 학습과 무료 등급 운영에서 나올 것임. 둘 다 언제든 끄면 엄청나게 수익성이 좋아질 수 있음
      2년도 안 돼 연 반복 매출 30억 달러에 도달했다는 규모를 사람들이 잘 모르는 듯함. AI 과열은 있나? 당연함. 모두가 헛소리를 팔아넘기는 크립토 같은 거품인가? 전혀 아님
    • Amazon도 여러 해 동안 이익을 내지 못했지만 지금은 세계에서 가장 가치 있는 회사 중 하나임. 이유는 계속 성장했기 때문임
      OpenAI도 그런 식으로 계속 성장하면 “지속 가능”함. 2023년 여름부터 2024년 여름까지 매출이 6배 늘어 34억 달러가 됐고, 내년에 4배, 그다음 해 3배가 되면 매출 400억 달러가 됨
    • 30억 달러 ARR 수치는 어디서 나온 건지 궁금함. 출처가 궁금함

  • 그가 마지막에 웃을 수도 있음. 세계를 돌며 UAE와 대만에 팹을 짓겠다고 위협하는 건 미국 강경파를 움직이게 하는 외교적 계략일 수 있음
    실제로 ClopenAI는 이미 CHIPS Act 관련 인력을 고용했음
    “노력을 강화하기 위해 OpenAI는 Clinton 백악관 변호사였던 Chris Lehane을 글로벌 정책 부사장으로 영입했고, 국내 칩 제조를 늘리기 위한 초당적 법안인 CHIPS Act를 다뤘던 상무부 출신 2명도 영입했다. 그중 한 명은 향후 인프라 프로젝트와 정책을 관리할 것이다.”
    “CHIPS Act 돈을 안 주면 해외에 공장을 짓겠다”는 건 훌륭한 책략임

  • 실제로 다룰 수 있는 아주 구체적이고 큰 영향을 주는 과제들이 있는데, 증기 제품에 돈과 정치적 자본이 이렇게 많이 쓰이는 게 정말 놀라움

    • 둘을 사전에 안정적으로 구분할 수 있다면 돈을 많이 벌 수 있음
    • 자본은 임의의 사람들에게 힘을 주기 위해서가 아니라, 더 많은 권력을 얻기 위해 쓰임. 이게 우리가 사는 세계의 현실임
    • AI는 지난 10년 동안 이미 온갖 “아주 구체적”이고 “큰 영향을 주는” 과제에 쓰이고 있음
    • 7조 달러면 미국의 모든 사람에게 얼마나 많은 음식을 줄 수 있을지 상상해 보셈. 아마 지붕도 어느 정도 마련할 수 있을 것임
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