(08:25) 마크로 (Makro - Coding 리드):
안녕하세요 여러분, 마크로입니다. 코딩 분야에서 최근 세상이 많이 바뀌었습니다. 사람들이 코딩 모델을 사용하라고 설득할 때 저는 항상 불평했고, 테스트해 봐도 확신이 들지 않았습니다. 하지만 최근 들어 모델들이 실제로 꽤 괜찮은 수준의 코드를 생성합니다. 물론 여전히 검토하고 피드백을 줘야 하지만, 이것이 여러분을 얼마나 가속화할 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다.

단순히 코딩뿐만이 아닙니다. 모델들은 예전보다 훨씬 더 잘 여러분의 의도(intuition)를 이해합니다. 이제 제가 문제를 설명할 때, 코드베이스를 이미 본 동료 엔지니어에게 말하듯이 설명하기만 하면 됩니다. 이건 엄청난 변화입니다. 예전에는 변경 사항을 만들기 위해 걸음마 단계 아이의 손을 잡아주듯이 하나하나 가르쳐야 했으니까요.

그들은 코드를 작성할 뿐만 아니라 디버깅도 할 수 있습니다. 이제 우리는 학습 시스템에 대한 더 복잡한 변경 사항이 프로덕션에서 실제로 작동하는지 확인하기 위해 Grok이 작성한 코드를 몇 시간 동안 지속적으로 실행합니다.

이것은 단순히 코드를 작성하고 우리를 10배 더 생산적으로 만드는 것만이 아닙니다. 우리는 진정한 '재귀적 자가 발전(recursive self-improvement)'의 길에 들어섰습니다. 현재 세대의 Grok 코드가 다음 세대의 Grok 코드를 훈련시키고 있습니다. 우리는 여기서 기하급수적인 도약을 보고 있습니다. 이 길은 계속될 것입니다. 그래서 우리는 코딩에 두 배로 집중하고 있으며, 코딩을 회사의 최우선 과제 중 하나로 삼고 있습니다.

그러니 코딩에 흥미가 있고, 학습 모델링에 매우 능숙하거나, 시스템 설계에 관심 있는 정말 뛰어난 로우 레벨 소프트웨어 엔지니어라면, 이곳이 바로 일해야 할 곳입니다. 우리는 지금 세계 최고의 코딩 모델을 훈련시킬 수 있는 100만 H100 등가물(equivalent)을 보유하고 있습니다. 우리와 함께해 주십시오.

(10:18) 궈동 (Guodong - Imagine 리드 & Coding 협업):
네, 저는 궈동입니다. 저는 마크로와 짝을 이뤄 코딩 작업을 할 것입니다. 시간이 지날수록 적어도 코딩 분야에서는 우리가 '특이점(singularity)'으로 가는 길에 있다는 것이 점점 더 분명해지고 있습니다. 그래서 우리는 회사 최고의 엔지니어인 마크로가 코딩을 이끌도록 결정했고, 모두가 구축(build)할 수 있도록 힘을 실어줄 최고의 코딩 모델을 만들 것입니다.

제 생각에 주요 제한 요소는 아마도 컴퓨팅과 에너지일 것입니다. 모두를 지원하고 힘을 실어줄 최고의 모델을 실행할 수 있느냐의 문제죠. xAI로서 우리는 이제 하나의 팀이며, 우리는 컴퓨팅에서 승리할 것이고, 우주 컴퓨팅(space compute)으로 승리할 것입니다.

그리고 모든 엔지니어들에게, 커널을 작성하든 컴파일러를 작성하든, 그게 여전히 가치 있는 일인지 생각해 보세요. 어쩌면 코딩 노력에 동참해서 자신을 자동화하고 속도를 높이는 게 나을 수도 있습니다. 정말 놀라운 해입니다. 살아가기에 정말 멋진 해죠. 저는 적어도 코딩에서는 이미 AGI를 느낄 수 있습니다.

(11:22) 일론 머스크:
사실 저는 올해 말쯤이면 코딩을 굳이 하지 않아도 AI가 직접 바이너리(binary)를 생성하는 단계로 넘어갈 것이라고 생각합니다. AI는 어떤 컴파일러보다 훨씬 더 효율적인 바이너리를 생성할 수 있습니다. "이 특정 결과물에 최적화된 바이너리를 생성해 줘"라고 하면, 전통적인 코딩 단계조차 우회하게 될 것입니다. 그것은 실제로 필요하지 않은 중간 단계가 될 것입니다. 아마 올해 말쯤이면요. 그리고 우리는 Grok 코드가 2~3개월 안에 최고 수준(SOTA)이 될 것으로 예상합니다. 매우 빠르게 진행되고 있습니다.

(12:15) 궈동 (Imagine - 계속):
한편 저는 Imagine도 담당하고 있습니다. AGI 이후에 우리는 무엇을 할까요? 아마도 디지털 라이프를 즐기겠죠. 그게 우리가 여기서 하고 있는 일입니다. Imagine 팀은 6개월 전, 맨땅에서 아주 적은 인원으로 시작했습니다. 우리는 이미지 생성과 비디오 생성을 하기로 결정했습니다.

오늘 우리가 이룬 것을 보십시오. 2주 전 우리는 Imagine v1을 출시했고, 많은 리더보드에서 1위를 차지했습니다. 사람들은 우리 제품과 모델을 정말 좋아합니다. 이번 달과 다음 달에 더 많은 출시가 예정되어 있습니다. 제 생각에, 메타(Meta)보다 먼저 우리가 메타버스를 구축할 가능성이 매우 높습니다. 지표와 제품에 대해서는 차이투(Chaitu)에게 넘기겠습니다.

(13:06) 차이투 (Chaitu - Imagine):
네, 궈동이 말했듯이 Imagine 작업을 시작한 지 6개월밖에 안 됐습니다. 6개월 전에는 내부적으로 확산(diffusion) 모델 코드가 전혀 없었습니다. 지금은 모든 제품 표면에 Imagine을 출시했고, X에 매끄럽게 통합되었습니다. X 앱을 열고 이미지를 길게 누르면 이미지를 편집하거나 비디오로 만들 수 있습니다. 최근 콘테스트도 진행했는데 재미있는 제출작들이 많았죠.

Imagine은 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 우리가 반복(iterate)하는 속도 때문입니다. 우리는 매일 여러 번의 제품 업데이트를 하고, 격주로 모델 업데이트를 합니다. 그 결과 현재 사용자들이 Imagine을 사용하여 매일 5천만 개에 가까운 비디오를 생성하고 있습니다. 앞서 일론이 말했듯이, 우리가 아는 한 이는 다른 모든 제공자를 합친 것보다 많은 수치입니다. 6개월 전과 비교하면 정말 놀라운 위치입니다.

지난 30일 동안 우리는 60억 개의 이미지를 생성했습니다. 구글은 최근 나노 바나나(Nano Banana - 역주: 구글의 Imagen 등을 빗댄 것으로 보임)를 사용해 30일 동안 10억 개를 생성했다고 발표했죠. 우리는 그 6배입니다. 목표는 단순히 이기는 것이 아니라, 장기간에 걸쳐 지속적인 위대함(sustained greatness)을 갖는 것입니다. Imagine의 목표는 당신이 상상할 수 있는 모든 것을 현실로 만드는 것입니다. 우리는 그것을 스피드런(speedrun) 할 것입니다.

(14:32) 하오티엔 (Haotian - Imagine):
안녕하세요, 하오티엔입니다. 우리는 모델 기능을 계속 확장하여 현실과 구별할 수 없는 시각적 세상을 구축함과 동시에, 현재보다 훨씬 더 많은 가능성을 열어주는 시스템을 구축하고 있습니다. 현재보다 훨씬 더 긴, 스토리가 담긴 비디오나 당신의 상상력이 담긴 영혼(soul)이 있는 비디오를 생성할 수 있게 될 것입니다.

올해 말까지 우리는 10분, 20분짜리 비디오를 개입 없이 한 번에(one-shot) 생성할 수 있는 모델을 갖게 될 것입니다. 당신은 그저 상상력만 제공하면 우리 모델과 에이전트가 알아서 해줄 것입니다.

게다가 우리는 비디오 생성 속도에서 이미 가장 빠르지만, 실시간으로 비디오를 렌더링하는 극한까지 계속 밀어붙일 것입니다. 당신은 자신만의 세상을 상상하고 구축하고 상호작용할 수 있을 것이며, 그 세상은 실시간으로 당신에게 반응할 것입니다. 이것이 우리가 스스로 구축하려는 흥미진진한 미래입니다.

(15:43) 일론 머스크:
물론입니다. 제 예측으로는 대부분의 AI 컴퓨팅은 실시간 비디오 이해 및 실시간 비디오 생성이 될 것입니다. 우리는 그 분야의 리더가 될 것으로 예상합니다. 6개월 전에는 비디오 및 이미지 생성/편집 분야에서 아무것도 없거나 매우 약했지만, 6개월 만에 1위 자리에 올랐다는 점을 다시 한번 강조하고 싶습니다. 우리는 코딩과 Macrohard에서도 같은 일을 해낼 것입니다. 곧 나올 Grok 4.2 모델(혹은 차기 모델)에 대해 사람들이 꽤 깊은 인상을 받을 것입니다. 그것은 우리 새로운 모델의 '소형' 버전에 불과합니다. 훨씬 더 지능적인 미디엄 및 라지 버전도 나올 것입니다.

(16:51) 토비 (Toby - Macrohard 리드):
안녕하세요 여러분, 토비입니다. 모든 제품 이름 중 가장 진지한 이름인 'Macrohard'에 오신 것을 환영합니다. 인간에게 컴퓨터를 준 것은 꽤 좋은 아이디어였죠. 우리는 AI에게도 똑같은 일을 하고 있습니다. 일종의 '인셉션'처럼 컴퓨터에게 컴퓨터를 주는 것입니다.

Macrohard는 완전히 기능하는 디지털 실시간 휴먼 에뮬레이터를 구축하고 있습니다. 인간이 컴퓨터에서 할 수 있는 모든 일을 할 수 있습니다. 공학이나 의학 등 고급 도구를 사용하는 것도 포함됩니다. 로켓 엔진이 AI에 의해 완전히 설계될 수 있어야 합니다. 어떤 의미에서 이것은 AI가 인간보다 훨씬 못한 마지막 남은 영역 중 하나이며, 그렇기 때문에 혁신하고 분야를 바꿀 수 있는 가장 흥미로운 영역 중 하나라고 생각합니다.

...

(41:09) 일론 머스크 (계속):
우주를 이해하려면 우주를 탐험해야 합니다. 지구에 있는 망원경과 충돌기만으로는 배울 수 있는 것에 한계가 있습니다. 궁극적으로는 밖으로 나가서 우주를 탐험해야 이해할 수 있습니다. 그것이 xAI와 SpaceX 결합의 동기입니다. 인류가 우주를 이해하고 의식의 불빛(light of consciousness)을 별들에게까지 확장하는 미래를 가속화하는 것입니다.

거대한 스케일에서 볼 때, 지구가 문명을 위해 실제로 사용하는 에너지는 지구가 가진 잠재적 에너지의 대략 1% 정도에 불과합니다. 만약 우리가 태양 에너지의 100만 분의 1이라도 사용하고 싶다면, 그것은 현재 문명이 사용하는 에너지의 약 100만 배에 달합니다. 그 태양 에너지에 접근할 수 있는 유일한 방법은 지구 밖으로 확장하는 것입니다. 지구는 광활한 어둠 속의 아주 작은 먼지 티끌(dust mote)에 불과합니다.

태양은 태양계 전체 질량의 99.8%를 차지합니다. 따라서 태양 에너지를 유의미하게 사용하려면 지구라는 작은 먼지 티끌을 넘어 확장해야 합니다. 사실 태양 에너지의 100만 분의 1에 도달하기 위해서만 해도 100만 배 정도 확장해야 합니다. 그리고 그 너머로 은하계로, 어쩌면 언젠가는 다른 은하계로 확장해야 합니다.

지구 데이터 센터 너머의 다음 단계는 '지구 궤도 데이터 센터(Earth Orbital Datacenters)'입니다. 우리는 SpaceX와 함께 궤도 데이터 센터를 발사할 것입니다. 연간 100~200 기가와트 수준으로 말이죠. 누적량이 아니라 '연간'입니다. 그리고 궁극적으로는 지구에서 연간 1 테라와트의 컴퓨팅을 발사하는 경로를 보고 있습니다.

하지만 연간 1 테라와트를 넘어서고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 그러려면 달(Moon)로 가야 합니다. 달에 공장을 짓고 AI 위성을 만들어서 '매스 드라이버(Mass Driver - 전자기식 발사 장치)'를 사용하는 것입니다. SF 소설에서나 읽을 법한 것이지만, 우리는 그것을 현실로 만들 것입니다. 우리는 실제로 달에 매스 드라이버를 갖게 될 것입니다.

그렇게 하면 몇 자릿수 더 크게 확장할 수 있습니다. 연간 1,000 기가와트 이상으로 갈 수 있습니다. 궁극적으로는 태양 에너지의 100만 분의 1, 1000분의 1, 그리고 몇 퍼센트까지 도달할 수 있을 것입니다. 그런 규모의 지능이 무엇을 생각할지 상상하기 어렵지만, 그것이 일어나는 것을 보는 것은 믿을 수 없을 정도로 흥미로울 것입니다.

저는 달에 있는 매스 드라이버가 AI 위성들을 깊은 우주(deep space)로 쏘아 보내는 것을 정말 보고 싶습니다. 슝, 슝 하고 하나씩 쏘아 보내는 거죠. 달에 있는 매스 드라이버와 자급자족 가능한 도시, 그리고 달을 넘어 화성으로, 태양계 전체로, 궁극적으로는 별들 사이로 나아가서 그 별 시스템들을 방문하는 것보다 더 장대한(epic) 것은 상상할 수 없습니다.

어쩌면 외계인을 만날 수도 있겠죠. 어쩌면 수백만 년 동안 지속된 문명을 보게 될 수도 있고, 고대 외계 문명의 잔해를 발견할 수도 있을 것입니다. 하지만 우리가 밖으로 나가서 탐험하지 않는다면 그럴 수 없습니다. 이것이 그것을 실현하는 길입니다. 감사합니다.