네비우스 그룹 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

감사합니다. 감사합니다. 좋습니다.

시작하기 전에 말씀드리면, 이번 대화는 언론을 위한 것이 아니며 비공개(off the record)입니다. 훌륭합니다. 그럼 바로 시작해 보죠. 아르카디, 우선 AI 컴퓨팅 수요에 대해 간단히 이야기해 주시면 좋겠습니다. 투자자들 사이의 주요 논쟁 중 하나는 현재의 AI 인프라 사이클이 궁극적으로 얼마나 지속 가능하냐는 부분이었습니다. 현재 시장에서 무엇을 보고 계신지, 그리고 그것이 기저의 AI 컴퓨팅 수요 지속 기간에 대해 어떤 시사점을 주는지 말씀해 주시겠습니까? 2026년 이후에 대한 전망은 어느 정도로 더 확신이 강해지셨나요?

글쎄요, 여기서 새삼스러운 이야기를 하지는 못할 것 같습니다. 가격이 어떻게 움직이고 있는지는 모두가 보고 있죠. 현재 수요가 현실 세계가 그 수요를 맞춰 구축할 수 있는 수준을 훨씬 상회한다는 건 분명하고, 가격은 항상 이런 불균형을 반영합니다. 지금 벌어지고 있는 일은 AI가 현실 세계와 산업 전반에서 여러 방식으로 큰 부가가치를 만들어내고 있다는 것입니다. 코딩이든, 최근의 보안이든, 오피스 업무든, 앞으로 더 많은 영역에서요. 그곳에서 상당한 가치가 창출되고, 그 가치는 이 수요를 충족시키는 도구를 제공하는 사람들, 모델을 제공하는 사람들에게로 내려가고, 거기서 다시 그 모델을 구동하기 위한 컴퓨팅과 클라우드를 제공하는 저희 같은 업체로 이어지며, 그다음으로는 인프라를 구축하는 사람들로 내려가는데, 그 부분도 저희가 하고 있습니다. 수요는 엄청납니다. 연간 몇 배, 아니면 수십 배씩 성장하고 있다고 해도 과언이 아닙니다.

하지만 물리적 세계에는 한계가 있습니다. 연 10배씩 성장할 수는 없습니다. 그래서 이런 불균형이 생기는 겁니다. 아마 몇 달 전에 저희가 말씀드렸던 것 같은데, 원하기만 한다면 2027년 수요를 지금 당장 전부 팔 수도 있습니다. 물리적으로 제공할 수 있는 규모보다 훨씬 더 많은 수요가 들어오고 있습니다. 저희는 선판매를 많이 하지는 않습니다. 저희는 당장 비워 둔 가용 용량에 집중하고 있고, 그 용량은 나중에 판매할 예정입니다. 즉, 나중에 판매될 용량을 지금 구축하고 있습니다. 그런데 저희가 지난번에 공개적으로 말씀드린 이후로, 실제로 이런 수요의 징후는 더 강해졌습니다. 이제 2028년 1분기, 2분기 물량에 대해서도 주문을 받고 있습니다. 지금도 vGPU와 GPU를 수만 개 단위로 요구하는 고객들이 있습니다. 그래서 저희는 현재의 수요를 사실상 무제한으로 보고 있습니다.

물론 이 세상에 무제한인 건 없지만, 지금 보이는 범위 내에서는 수요가 누구든 감당할 수 있는 수준을 훨씬 넘어섭니다. 이런 상황이 얼마나 갈지에 대해서는 저희가 18개월 정도를 이야기해 왔습니다. 지금은 24개월은 무난히 이야기할 수 있고, 어쩌면 그 이상일 수도 있다고 봅니다. 다만 지금은 AI가 실제로 작동하는 상황입니다. AI가 실생활에서 실제 가치를 만들어 내고 있습니다. 그 수요를 충족시켜야 합니다. 그런데 업계 전체로 보면, 저희가 그 속도를 따라갈 만큼 빠르게 구축을 못 하고 있습니다. 그래서 가격이 올라가는 겁니다.

글쎄요, 팔란티어가 말하는 소버린이라는 건 기업을 위한 소버린입니다. 기업들은 AI를 활용합니다. AI를 활용하면 데이터가 대량으로 생성됩니다. 이 데이터가 다시 모델로 돌아가 모델을 개선하고, 더 많은 데이터를 만들어내며, 이런 루프가 계속됩니다. 기업들은 실제로 지금 선택지가 있습니다. 상용 모델을 사용해 데이터를 다시 그쪽에 제공하면서 그들의 모델을 개선할 수도 있고, 아니면 오픈소스·오픈웨이트 모델을 자기 통제하에 두고 그 모델에 데이터를 투입해 자사 목적에 맞게 계속 개선하되, 그 데이터를 전 세계와 공유하지 않을 수도 있습니다. 실무적으로 보면, 일반적으로 오픈웨이트 모델로 이렇게 하면 상용 모델보다 품질이 낮습니다. 하지만 상용 모델은 범용성이 매우 높습니다. 다만 오픈웨이트 모델은 이런 데이터를 반복 루프로 학습시킬 수 있기 때문에, 해당 기업의 특정하고 좁은 도메인에서는 범용 모델보다 더 높은 수준의 지능으로 더 잘 학습될 수 있습니다.

저희 실무에서도 이런 방식이 효과를 보이는 사례가 많습니다. 바로 최근에도 저희 고객사 중 하나인 쇼피파이에서, 쇼피파이 CEO의 유명한 트윗이 있었는데, 오픈웨이트 모델을 사용해 자사 데이터를 반복적으로 학습시켰고, 그 결과 GPT-5와 6를 썼을 때보다 더 높은 품질을 달성했다는 내용이었습니다. 즉, 오픈 모델에 자사 데이터를 넣고 루프에서 여러 번 반복하면, 자사 도메인에서는 더 좋은 품질을 얻을 수 있습니다. 기업들은 바로 그렇게 해야 하고, 그렇게 하면 데이터를 공유하지 않게 됩니다. 데이터는 기업이 보유합니다. 전 세계, 잠재적으로는 경쟁사까지 학습시키는 일이 없어집니다.

이것이 팔란티어는 물론 엔비디아, 그리고 저희가 기업들이 AI를 활용해야 하는 핵심 메커니즘으로 보는 비전입니다. 이를 구현하기 위해 팔란티어는 오픈 모델과 데이터가 오가며 이 루프를 만들 수 있는 도구들을 갖추고 있지만, 이를 구동할 인프라가 필요합니다. 과거에는 이를 위해 하이퍼스케일러를 사용하면서 데이터를 그쪽으로 보냈습니다. 하지만 고객들은, 다시 말해 데이터가 모두와 공유된다는 점 때문에, 이를 좋아하지 않습니다. 그래서 오픈웨이트 모델을 돌릴 수 있는 통제된 스택이 필요했고, 모델부터 클라우드, 랙, 데이터센터까지 아래로 내려가며 전반을 통제할 수 있어야 했습니다. 팔란티어는 스택 전체를 통제할 수 있습니다. 저희가 이를 제공하며, 시너지는 다양한 오픈 모델을 구동하는 저희 토큰 팩토리까지 포함해 이 전체 스택을 제공한다는 점입니다. 그걸 가져가서 그 위에 자기들 툴과 고객 기반을 얹습니다.

저희에게는 엔터프라이즈로 들어가는 훌륭한 채널입니다. 함께라면, 시장을 공략하는 데 도움이 되는 좋은 도구가 되길 바랍니다.

아까 아르카디가 공유했듯이, 엔터프라이즈 채택이 어떤 방식으로 이뤄질 것이라고 저희가 보는지와 관련해 팔란티어와 공유하는 매우 강력한 가치 제안이 있습니다. 그래서 함께 협력하면서, 저희가 가진 풀스택 역량과 팔란티어가 가진 툴링을 결합하고, 더 중요하게는 엔터프라이즈에서 팔란티어가 확보한 신뢰도와 모멘텀을 바탕으로, 기존 엔터프라이즈 시장 채택 수준을 훨씬 뛰어넘는 기회를 공동으로 개발할 수 있을 것이라고 확신합니다. 이는 저희 전체 엔터프라이즈 비즈니스를 가속화하고, 네비우스에서 추진하는 고객 다변화에도 기여할 것입니다.