We've seen the valuations of a bunch of software companies crash because people are expecting AI to commoditize software. AI가 소프트웨어를 상품화할 것이란 기대로, 소프트웨어 기업들의 밸류에이션이 급락하는 것을 목격했습니다. There's a potentially naive way of thinking about things, which is: look, Nvidia sends a GDS2 file to TSMC. 다소 단순한 시각이 있습니다. NVIDIA가 GDS2 파일을 TSMC에 보낸다는 거죠. TSMC builds the logic dies, it builds the switches, then it packages them with the HBM that SK Hynix, Micron, and Samsung make. TSMC는 로직 다이와 스위치를 제조하고, SK 하이닉스·Micron·Samsung의 HBM과 패키징합니다. Then it sends it to an ODM in Taiwan where they assemble the racks. 그런 다음 대만의 ODM으로 보내 랙을 조립합니다. Nvidia is fundamentally making software that other people are manufacturing, and if software gets commoditized, does Nvidia get commoditized? NVIDIA는 근본적으로 소프트웨어를 만들고 다른 기업이 제조합니다. 소프트웨어가 상품화되면 NVIDIA도 상품화될까요? In the end, something has to transform electrons to tokens. AI가 소프트웨어를 상품화할 것이란 기대로, 소프트웨어 기업들의 밸류에이션이 급락하는 것을 목격했습니다. The transformation of electrons to tokens and making those tokens more valuable over time 결국 전자를 토큰으로 변환하는 무언가가 있어야 합니다. is 결국 전자를 토큰으로 변환하는 무언가가 있어야 합니다. hard to completely commoditize. 결국 전자를 토큰으로 변환하는 무언가가 있어야 합니다. The transformation from electrons to tokens is such an incredible journey. 전자에서 토큰으로, 그 토큰을 더 가치 있게 만드는 과정은 완전히 상품화하기 어렵습니다. Making that token is like making one molecule more valuable than another molecule, making one token more valuable than another. 전자에서 토큰으로의 전환은 정말 놀라운 여정입니다. The amount of artistry, engineering, science, and invention that goes into making that token valuable, obviously we're watching it happen in real time. 한 토큰을 다른 토큰보다 더 가치 있게 만드는 것은, 한 분자를 다른 분자보다 가치 있게 만드는 것과 같습니다. The transformation, the manufacturing, all of the science that goes in there is far from deeply understood and the journey is far from over. 그 토큰에 담기는 예술성·공학·과학·발명의 총합이 실시간으로 펼쳐지고 있습니다. I doubt that it will happen. 변환, 제조, 그리고 그 안의 모든 과학은 완전히 이해되려면 아직 멀었고, 여정은 끝나지 않았습니다. We're going to make it more efficient, of course. 그렇게 될 것이라고는 생각하지 않습니다. The way that you framed the question is my mental model of our company. 물론 더 효율적으로 만들 것입니다. The input is electrons, the output is tokens. 질문을 프레임하신 방식이 저의 회사에 대한 멘탈 모델입니다. In the middle is Nvidia. 입력은 전자이고 출력은 토큰입니다. Our job is to do as much as necessary and as little as possible to enable that transformation to be done at incredible capabilities. 그 중간에 NVIDIA가 있습니다. What I mean by"as little as possible," whatever I don't need to do, I partner with somebody and make it part of my ecosystem. 저희의 역할은 그 변환이 놀라운 성능으로 이뤄지도록 필요한 것은 최대한, 불필요한 것은 최소한으로 하는 겁니다. If you look at Nvidia today, we probably have the largest ecosystem of partners, both in the supply chain upstream and downstream, all of the computer companies, application developers, and model makers. '최소한으로'라는 말은, 제가 할 필요 없는 부분은 파트너와 협력해 생태계의 일부로 만든다는 뜻입니다. AI is a five-layer cake, if you will. 오늘날 NVIDIA는 공급망 상류·하류, 컴퓨터 기업들, 애플리케이션 개발자, 모델 제작사를 아우르는 최대 생태계를 보유하고 있습니다. We have ecosystems across the entire five layers. AI는 말하자면 다섯 겹의 레이어 케이크입니다. We try to do as little as possible, but the part that we have to do, as it turns out, is insanely hard. 저희는 그 다섯 겹 전체에 걸쳐 생태계를 갖추고 있습니다. I don't think that gets commoditized. 최소한만 하려 하지만, 결국 해야 할 부분은 엄청나게 어렵습니다. In fact, I also don't think the enterprise software companies, the tools makers 그 부분은 상품화되지 않는다고 봅니다. Most software companies today are tool makers. 사실, 엔터프라이즈 소프트웨어 기업이나 도구 제작사들도 상품화되지 않는다고 생각합니다. Some of them are not. 오늘날 대부분의 소프트웨어 기업은 도구 제작사입니다. Some of them are workflow codification systems. 일부는 그렇지 않습니다. But for a lot of companies, they're tool makers. 일부는 워크플로 코드화 시스템입니다. For example, Excel is a tool, PowerPoint is a tool, Cadence makes tools, Synopsys makes tools. 예를 들어, Excel도 도구이고 PowerPoint도 도구입니다. Cadence도, Synopsys도 도구를 만들죠. I actually see the opposite of what people see. 저는 오히려 사람들과 반대로 봅니다. I think the number of agents is going to grow exponentially, and the number of tool users is going to grow exponentially. 에이전트 수는 기하급수적으로 늘어나고, 도구를 사용하는 수도 기하급수적으로 늘어날 겁니다. It's very likely that the number of instances of 이런 도구들의 인스턴스 수가 폭증할 가능성이 매우 높습니다. all these tools is going to skyrocket. 이런 도구들의 인스턴스 수가 폭증할 가능성이 매우 높습니다. It's very likely that the number of instances of Synopsys Design Compiler is going to skyrocket, along with the number of agents using the floor planners, our layout tools, and our design rule checkers. Synopsys Design Compiler 인스턴스 수가 폭증할 것이며, 플로어 플래너·레이아웃 툴·설계 규칙 검사기를 사용하는 에이전트도 마찬가지일 겁니다. Today we're limited by the number of engineers. 오늘날 우리는 엔지니어 수에 의해 제한받고 있습니다. Tomorrow, those engineers are going to be supported by a bunch of agents. 내일이면 그 엔지니어들이 수많은 에이전트의 지원을 받게 될 겁니다. We're going to be exploring the design space like you've never seen before, and we're going to use the tools that we use today. 전례 없는 방식으로 설계 공간을 탐색하게 될 것이며, 지금 사용하는 도구들을 계속 활용할 겁니다. I think tool use is going to cause the software companies to skyrocket. 도구 사용이 소프트웨어 기업들을 폭등시킬 거라고 봅니다. The reason why it hasn't happened yet is because the agents aren't good enough at using their tools yet. 아직 그렇게 되지 않은 이유는 에이전트가 도구를 사용하는 능력이 아직 부족하기 때문입니다. Either these companies are going to build the agents themselves, or agents are going to get good enough to be able to use those tools. 이 기업들이 직접 에이전트를 구축하거나, 에이전트가 그 도구들을 충분히 활용할 수준이 되거나, 둘 중 하나일 겁니다. I think it's going to be a combination of both. 둘의 조합이 될 거라고 생각합니다. I think in your latest filings, you had almost a$100 billion in purchase commitments with foundries, memory, and packaging. 최근 제출 서류를 보면, 파운드리·메모리·패키징에 약 1천억 달러의 구매 약정이 있던데요. SemiAnalysis has reported that you will have$250 billion of these kinds of purchase commitments. SemiAnalysis는 이런 구매 약정이 2,500억 달러에 달할 것이라고 보도했습니다. One interpretation is that Nvidia's moat is really that you've locked up many years of these scarce components. NVIDIA의 해자는 사실 희소한 부품을 수년치 확보해 둔 것이라는 해석이 있습니다. Somebody else might have an accelerator, but can they actually get the memory to build it? 다른 곳이 가속기를 갖더라도, 그걸 만들 메모리를 실제로 확보할 수 있을까요? Can they actually get the logic to build it? 로직을 실제로 확보할 수 있을까요? Is this really Nvidia's big moat for the next few years? 이것이 향후 몇 년간 NVIDIA의 핵심 해자일까요? It's one of the things that we can do that is hard for someone else to do. 다른 기업이 하기 어려운 일 중 하나를 저희가 할 수 있다는 겁니다. We've made enormous commitments upstream. 저희는 상류에 막대한 약정을 해왔습니다. Some of it is explicit, these commitments that you mentioned. 일부는 지금 말씀하신 공개적인 약정들입니다. Some of it is implicit. 일부는 암묵적인 것들입니다. For example, a lot of the investments that are upstream are made by our supply chain because I said to the CEOs,"Let me tell you how big this industry is going to be, let me explain to you why, let me reason through it with you, and let me show you what I see." 예를 들어, 상류의 많은 투자들은 공급망 기업들이 자발적으로 하는 것입니다. 제가 CEO들에게 이 산업이 얼마나 커질지, 왜 그런지, 함께 추론하며 제가 보는 것을 보여줬기 때문입니다. As a result of that process of 다양한 산업의 CEO들과 정보를 공유하고, 영감을 주고, 방향을 맞춰나간 결과, 그들이 기꺼이 투자에 나서게 됐습니다. informing, inspiring, and aligning with CEOs of all different industries upstream, they're willing to make the investments. 다양한 산업의 CEO들과 정보를 공유하고, 영감을 주고, 방향을 맞춰나간 결과, 그들이 기꺼이 투자에 나서게 됐습니다. Why are they willing to make the investments for me and not someone else? 왜 그들은 다른 사람이 아닌 저를 위해 기꺼이 투자하는 걸까요? The reason for that is because they know that I have the capacity to buy their supply and sell it through my downstream. 저희가 그들의 공급을 구매해 하류로 판매할 능력이 있다는 걸 알기 때문입니다. The fact is that Nvidia's downstream supply chain and our downstream demand is so large, they're willing to make the investment upstream. NVIDIA의 하류 공급망과 하류 수요가 워낙 크기 때문에, 그들은 기꺼이 상류에 투자합니다. If you look 보시면 at GTC, people are marveled by the scale of it and the people that go. GTC에서 사람들은 그 규모와 참가자들에 감탄합니다. It's a full 360 degrees, the entire universe of AI all in one place. 완전한 360도, AI의 모든 세계가 한자리에 모입니다. They're all in one place because they need to see each other. 모두 한자리에 모이는 건 서로를 만나야 하기 때문입니다. I bring them together so that the downstream can see the upstream, the upstream can see the downstream, and all of them can see the advances in AI. 하류가 상류를 보고, 상류가 하류를 보고, 모두가 AI의 발전을 볼 수 있도록 제가 이들을 한자리에 모읍니다. Very importantly, they can all meet the AI natives, all the AI startups being built, and all the amazing things happening so they can see firsthand all the things that I tell them. 특히 중요한 건, AI 네이티브 기업들과 모든 AI 스타트업들을 만나 제가 말하는 것들을 직접 확인할 수 있다는 점입니다. I spend a lot of my time informing, directly or indirectly, our supply chain, partners, and ecosystem about the opportunity in front of us. 저는 직간접적으로 공급망·파트너·생태계에 앞에 놓인 기회를 알리는 데 많은 시간을 씁니다. Some people always say,"Jensen, 어떤 분들은 이렇게 말하기도 합니다. "Jensen, 대부분의 기조연설은 발표가 이어질 뿐인데"라고요. in most keynotes, it's one announcement after another." 어떤 분들은 이렇게 말하기도 합니다. "Jensen, 대부분의 기조연설은 발표가 이어질 뿐인데"라고요. With our 저희 기조연설에는 약간 고통스러운 부분도 있습니다. 거의 교육처럼 느껴지는 부분이죠. keynotes, 저희 기조연설에는 약간 고통스러운 부분도 있습니다. 거의 교육처럼 느껴지는 부분이죠. there's always a part of it that's a little torturous in the sense that it almost comes across like education. 저희 기조연설에는 약간 고통스러운 부분도 있습니다. 거의 교육처럼 느껴지는 부분이죠. In fact, that's exactly on my mind. 사실 그게 제 의도입니다. I need to make sure the entire supply chain, upstream and downstream, the ecosystem, understands what is coming at us, why it's coming, when it's coming, how big it's going to be, and is able to reason about it systematically, just like I reason about it. 상류·하류 공급망 전체와 생태계가 무엇이 오고 있는지, 왜, 언제, 얼마나 큰지, 그리고 저처럼 체계적으로 추론할 수 있도록 해야 합니다. Regarding the moat as you describe it, we're able to build for a future. 말씀하신 해자에 관해서는, 저희가 미래를 위해 준비할 수 있다는 점입니다. If our next several years are a trillion dollars in scale, we have the supply chain to do it. 향후 몇 년이 조 단위 규모라면, 저희에겐 그걸 해낼 공급망이 있습니다. Without our reach, the velocity of our business 저희의 도달 범위와 비즈니스 속도가 없었다면 Just as there's cash flow, there's supply chain flow, there's churns. 현금 흐름처럼 공급망 흐름도 있고, 처리량(churns)도 있습니다. Nobody is going to build a supply chain for an architecture if the business churns are low. 비즈니스 처리량이 낮은 아키텍처를 위해 공급망을 구축할 사람은 없습니다. Our ability to sustain the scale is only because our downstream demand is so great. 저희가 이 규모를 유지할 수 있는 이유는 오직 하류 수요가 엄청나기 때문입니다. And they see it, they hear about it, they see it all coming. 그들은 그걸 보고, 듣고, 모두 다가오는 것을 예견합니다. That allows us to do the things we're able to do at the scale we do them. 그것이 저희가 지금 규모에서 해낼 수 있는 일들을 가능하게 합니다. I do want to understand more concretely whether the upstream can keep up. 상류가 실제로 따라올 수 있는지 좀 더 구체적으로 이해하고 싶습니다. For many years now, you guys have been 2x-ing revenue year over year. 몇 년째 매출이 매년 2배씩 성장해 왔습니다. You've been more than tripling the amount of flops you're providing to the world year over year. 세계에 제공하는 플롭스 양도 매년 3배 이상 늘려왔습니다. And 2x-ing at this scale now is really incredible. 이 규모에서 2배를 하는 건 정말 놀랍습니다. Exactly. 맞습니다. But then you look at logic. 하지만 로직을 보면요. You're the biggest customer on TSMC's N3 node, and you're one of the biggest on N2. TSMC N3 노드에서 최대 고객이고, N2에서도 최대 고객 중 하나입니다. AI as a whole this year is going to be sixty percent of N3. 올해 AI 전체가 N3의 60%를 차지할 겁니다. It's going to be 86% next year, according to SemiAnalysis. 내년에는 SemiAnalysis에 따르면 86%가 될 거라고 합니다. How do you double if you're the majority? 다수를 차지하면서 어떻게 2배 성장을 할 수 있죠? And how do you do that year over year? 그것도 매년 반복해서요? Are we in a regime now where the growth rate in AI compute has to slow because of upstream? AI 컴퓨팅 성장률이 공급 제약으로 인해 둔화될 국면에 접어들었을까요? Do you see a way to get around this? 이를 극복할 방법이 있다고 보십니까? How do we build 2x more fabs year over year, ultimately? 궁극적으로 매년 2배의 팹을 어떻게 구축하죠? At some level, 어느 정도는 the instantaneous demand is greater than the supply upstream and downstream in the world. 어느 정도는 At any instant, we could be limited by the number of plumbers, which actually happens. 순간 수요는 상류·하류 모든 공급을 초과합니다. 저는 배관공이 부족하다는 말을 실제로 들었어요. The plumbers are invited to next year's GTC. 배관공들을 내년 GTC에 초대하겠습니다. By the way, great idea. 그건 정말 좋은 아이디어네요.