브로드컴 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

감사합니다. 초대해 주셔서 감사합니다.

짐, 아주 흥미로운 질문이고요. 우선 브로드컴이라는 회사부터 말씀드리겠습니다. 저희도 오늘날의 대부분의 대기업들과 마찬가지로, 최첨단 모델들, 그리고 요즘 유통되고 있는 오픈 웨이트 모델까지도 활용해 생성형 AI를 어떻게 도입할 수 있을지 면밀히 살펴보며 검토해 왔습니다. 저희는 이를 들여다봐 왔고, 지난 1년 동안은 본격적으로 진행해 왔습니다. 저희가 가진 장점 중 하나는, Mythos Preview가 제공되기 시작했을 때 상당히 좋은 수준으로 완전한 접근 권한을 확보할 수 있었다는 점이고, 그것이 저희 사업에 어떤 도움이 되는지 살펴보고 있습니다. 저희가 특히 면밀히 보고 있는 부분은, 당연히 저희가 기술 기업으로서 제품을 어떻게 만들고, 하드웨어는 물론 소프트웨어까지 제품을 어떻게 설계하느냐 하는 것입니다.

저희는 회사의 3만 명 엔지니어 중 1만5천 명을 참여시켜 하드웨어와 소프트웨어 양쪽에서 살펴보고 있습니다. 통찰도 많고, 배움도 많았습니다. 가장 큰 이슈는, 흔히 말하는 투자수익률(ROI)을 명확하게 의미 있고 유의미한 수준으로 만들어 주는 활용 사례(use case)를 찾는 것입니다. 그게 쉽지 않고, 아마 많은 기업들이 같은 문제를 겪고 있을 거라고 생각합니다. 두 번째는 최첨단 모델과 관련된 부분입니다. 어떤 모델이든 애플리케이션으로 만들어진 것은 결국 도구일 뿐입니다. 그것들은 문자 그대로 사람을 대체하도록 만들어진 게 아니라, 적어도 도구라는 점을 인식하고 어떻게 적용할지를 이해하기 전까지는 그렇습니다. 저희가 확인한 바로는, 사용자마다—즉 누구냐에 따라—이 도구를 매우 다르게, 또 매우 효과적이고 효율적으로 활용하는 경우가 있는 반면, 제대로 성과를 내기까지 시간이 많이 걸리는 분들도 있습니다. 저희도 마찬가지입니다. 제가 챗지피티를 쓸 때도, 솔직히 제가 어떻게 질문하느냐, 어떻게 프롬프트를 주느냐에 따라 서로 다른 답변 묶음을 받게 되고, 그중 어떤 것은 다른 것보다 훨씬 더 유용합니다.

시간이 지나면서 점점 더 잘하게 됩니다. 다만 한계는 있습니다. 저희가 진짜로 중요하게 보는 것은 훌륭한 활용 사례를 찾는 것입니다. 제 생각에 당장 하나의 명확한 활용 사례는, 아마 저희 관점에서는, 신제품을 만드는 것입니다. 새로운 기술을 만들거나, 그 개발을 저희가 하는 데 도움을 받는 것입니다. 저희가 바라는 것은 무에서 유를 만들어 달라는 게 아니라, 저희 엔지니어들을 통해 만들어지도록 해달라는 것입니다. 저희가 여기서 가치 있다고 보는 부분은, 그렇게 만들어진 결과물이 매우 높은 품질을 가진다는 점입니다. 품질은 매우 중요하고, 이런 AI 도구들이 그것을 가능하게 해주며, 더 빠른 속도로 할 수 있게 해줍니다.

반도체 칩의 경우 그 차이가 큽니다. 저희 엔지니어들이 여전히 칩을 설계하지만, 버그가 생겨 재스핀을 해야 한다면 최첨단 실리콘 기준으로 6개월과 3천만 달러가 들어가기 때문입니다. 오픈AI, 앤스로픽의 도구들, 제미니 같은 도구들이 그 재스핀 필요성을 없애는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그래서 투자수익률(ROI)이 나오고, 저희는 그런 점에서 목적성이 있다고 봅니다. 다만 단순한 생산성 개선 측면에서의 투자수익률은 논쟁의 여지가 있습니다. 결국 핵심은 품질, 그리고 최첨단 기술을 배포하거나 만들어내기까지 걸리는 시간을 단축하는 것입니다. 과거에 했던 것을 다시 돌아가서 재작업하지는 않습니다. 또 다른 활용은, 물론, 미토스(Mythos)를 통한 사이버보안입니다. 스캔을 통해 기본적으로 저희 인프라를 더 잘 보호하는 것이죠. 마지막으로, 이건 제가 아직 사용해보지 않은 것입니다.

저희는 그걸 아직 사용하진 않았지만, 예를 들어 특정 기능 영역에서 핵심적인 사고를 하는 사람들의 머릿속에 클로드 페이블 5 같은 것을 두고, 특정 영역에서 저희가 사용하는 소프트웨어 스택을 실제로 복제하는 데 활용할 수 있다고 상상해볼 수 있습니다. 그건 확실히 규모가 크고, 큰 수익을 만들어낼 수 있습니다. 하지만 그건 훨씬 더 많은 투자가 필요하고, 저희는 아직 그 단계까지는 도달하지 못했습니다. 전체적으로 보면 아직은 초기 단계이지만, 무엇보다도 사용자, 특히 사용자들이 중요하다고 보고 있습니다. 좋은 사용자들 말인데, 여기서 말하는 좋은 사용자란 비판적으로 사고하는 사람들입니다. 좀 더 쉽게 말하면, 아키텍트들이죠. 맥락을 이해할 수 있는 시니어급 인력입니다. 우리가 처한 위치와 환경, 워크플로를 이해하고, 모델이 그걸 수행하도록 프롬프트를 줄 수 있는 사람들이요.

최근 3개월 사이 저희도 사용을 시작하고 있는 에이전트를 그들이 쓰기 시작하는 날이 오면, 그 중요성은 더 커질 거라고 생각합니다. 요약하면, 아주 똑똑한 사람들이 더 똑똑해지도록 도와줍니다.

네. 그래서 저는 그 반대의 말은 하지 않겠습니다.

저는 지능이라는 것, 그리고 그것이 많아질수록 더더욱, 대체 불가능한 고유한 가치가 있다고 믿는 편입니다. 반도체를 하는 것과 비슷합니다. 예를 들어 저희가 네트워크 스위치, 스위치를 설계할 때, 적시에 그 세대에서 최고 성능의 제품을 만들면, 전 세계가 저희 문 앞에 줄을 서게 됩니다. 최고를 대체할 수 있는 건 없습니다. 2등은 아무것도 가져가지 못합니다. 그래서 저는 이것도 같은 관점에서 봅니다. AI에서도, 프런티어 모델 업체들로부터 나오는 LLM이 지속적으로 개선되고—거의 지수적으로 개선된다고까지 말할 수 있을 정도로—그렇다면 가치는 시간이 지날수록 최고의 프런티어 모델을 만드는 쪽으로 쌓이게 될 겁니다. 이렇게 생각해보시죠. 아주 훌륭한 프런티어 모델 하나를 예로 들면, 아시다시피 1기가와트로 연간 반복 매출(ARR) 300억 달러를 만들어낼 수도 있습니다.

아시다시피 1기가와트를 운영하는 데 드는 비용은 연간 약 100억 달러 정도입니다. 그러면 모델을 만드는 쪽과 그에 딸린 애플리케이션 쪽으로 200억 달러가 귀속되고, 전력 업체들, 클라우드 제공업체들, 심지어 칩과 메모리 업체들까지 100억 달러를 놓고 경쟁하는 구도가 되는 겁니다. 제 생각에 가치는 결국 최고의 모델을 만들고, 이를 통해 애플리케이션을 수익화할 최고의 제품을 만들어내는 데서 나옵니다.