NVIDIA, 일리야 수츠케버의 SSI 지원…컴퓨팅 파워 10배 확장 준비

서론

일리야 수츠케버의 비밀스러운 AI 연구소 **세이프 슈퍼인텔리전스(SSI)**가 엔비디아와 장기 전략적 파트너십을 체결했습니다.

두 회사는 2026년 7월 27일 엔비디아가 SSI에 대규모 투자를 단행했으며, 엔비디아의 차세대 베라 루빈 컴퓨팅 플랫폼에 대한 접근 권한을 부여할 것이라고 발표했습니다. 이번 투자와 하드웨어 접근 권한을 통해 SSI의 가용 컴퓨팅 자원이 약 10배 증가할 것으로 예상됩니다.

SSI의 자체 발표는 더욱 직접적이었습니다. 자사의 연구가 확장할 가치가 있는 단계에 도달했다고 밝혔습니다.

SSI는 엔비디아와의 파트너십을 통해 향후 12개월 내 컴퓨팅 용량을 10배 증가시킬 수 있을 것이라고 밝혔습니다.

수츠케버는 짧은 게시글로 이 순간을 요약했습니다.

"SSI의 규모를 확장할 때입니다."

두 회사는 공식 발표에서 재정적 조건을 공개하지 않았습니다. 로이터 통신은 거래에 정통한 소식통을 인용해 엔비디아의 지분 투자 규모가 50억 달러라고 보도했습니다. 블룸버그도 앞서 같은 수치를 보도한 바 있습니다.

정확성 주의: 50억 달러는 보도된 수치로, 공식 파트너십 발표에서 엔비디아나 SSI가 공개한 금액이 아닙니다.

SSI와 엔비디아, 장기 동맹 구축

세이프 슈퍼인텔리전스는 2024년 6월 일리야 수츠케버, 다니엘 그로스, 다니엘 레비가 설립했으며, 일반적인 제품 주기에 휩쓸리지 않고 안전한 초지능을 구축한다는 이례적으로 집중된 목표를 가지고 있습니다.

회사 웹사이트에는 여전히 그 초점이 반영되어 있습니다.

SSI는 단일 제품인 안전한 초지능에 집중하는 "직진" 연구소라고 자부합니다.

대부분의 최첨단 AI 기업과 달리, SSI는 지난 2년간 챗봇, 개발자 API, 모델 카드, 공개 데모 또는 연구 논문을 출시하지 않았습니다.

명시된 전략은 역량과 안전을 기술적 문제로 함께 해결하면서, 비즈니스를 단기 상업적 압력으로부터 차단하는 것입니다.

이러한 상황에서 엔비디아와의 파트너십은 특히 주목할 만합니다. 칩 제조사인 엔비디아는 SSI가 철저히 보호해 온 연구소에 드물게 접근할 기회를 얻은 후 관계를 강화하기로 결정했다고 밝혔습니다.

연구.

엔비디아의 공식 발표에 따르면, SSI는 지난 2년 동안 강력한 정렬 상태를 유지하는 강력한 AI를 만들기 위한 새로운 연구 방향을 추구해 왔습니다.

엔비디아 CEO 젠슨 황은 수츠케버가 알렉스넷(AlexNet)을 시작으로 현대 AI의 기초적인 혁신을 담당해 왔다며, 엔비디아는 SSI가 베라 루빈(Vera Rubin) 플랫폼을 사용하여 무엇을 발견할 수 있을지 기대하고 있다고 말했습니다.

수츠케버의 발언은 같은 요점에 초점을 맞췄습니다:

"우리는 확장할 가치가 있는 연구를 보유하고 있으며, 대규모 엔비디아 컴퓨터에 접근할 수 있게 되면 그렇게 할 수 있을 것입니다."

베라 루빈, SSI에 훨씬 더 많은 컴퓨팅 제공

이번 파트너십을 통해 SSI는 엔비디아의 새로운 베라 루빈 플랫폼에 접근할 수 있게 되었습니다.

엔비디아는 베라 루빈이 대규모 훈련 및 추론, 특히 수조 개의 파라미터 모델, 긴 컨텍스트 워크로드, 혼합 전문가 시스템 및 에이전트 AI를 위해 설계되었다고 밝혔습니다.

SSI에게 중요한 숫자는 벤치마크 점수가 아니라 용량입니다.

회사는 엔비디아의 투자와 베라 루빈 접근 권한의 결합으로 컴퓨팅을 약 10배 확장할 수 있을 것이라고 말합니다.

SSI의 소셜 미디어 발표에 따르면 이러한 증가는 향후 12개월 내에 예상됩니다.

엔비디아와 SSI는 또한 현재 및 미래의 엔비디아 컴퓨팅 플랫폼의 기술 발전에 대해 협력할 것이며, SSI는 자체 AI 연구를 기반으로 피드백을 제공할 것입니다.

50억 달러 규모의 지분 투자 보도

공식 보도 자료는 엔비디아의 투자를 "상당한" 규모라고만 설명했습니다.

로이터 통신은 이후 해당 거래에 정통한 소식통을 인용하여 지분 투자 가치가 50억 달러라고 보도했습니다.

이것이 사실이라면, 아직 상용 제품을 출시하지 않은 회사에 대한 이례적으로 큰 전략적 투자가 될 것입니다.

이번 파트너십은 불과 몇 주 만에 성사된 것으로 알려졌습니다.

이러한 속도가 이 이야기를 흥미롭게 만드는 요소 중 하나입니다. 엔비디아는 비공개로 진행된 SSI의 연구에 대한 신뢰를 얻어 자본과 희소한 차세대 컴퓨팅 인프라를 모두 투자하기로 결정한 것으로 보입니다.

투자자들이 제품도 보지 않고 SSI에 투자한 이유

SSI는 공개적으로 거의 알려진 바가 없음에도 불구하고 대규모 자본을 유치했습니다.

2024년 9월, 회사 설립 약 3개월 만에 회사는 보고된 평가 가치 약 50억 달러에 10억 달러 이상을 조달했습니다.

투자자로는 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz), 세쿼이아 캐피탈(Sequoia Capital), DST 글로벌(DST Global), SV 엔젤(SV Angel), NFDG가 포함되었습니다.

당시 SSI는 이 자금을 주로 컴퓨팅 용량 확보와 연구원 및 엔지니어 채용에 사용할 것이라고 밝혔습니다.

2025년 4월, 회사는 320억 달러의 평가 가치로 추가로 20억 달러를 조달한 것으로 알려졌습니다. 그린오크스(Greenoaks)가 이번 라운드를 주도했으며, 안드레센 호로위츠와 라이트스피드(Lightspeed)를 포함한 투자자들이 참여했습니다. 알파벳(Alphabet)과 엔비디아도 이 회사에 투자했습니다.

이는 SSI가 모델, 제품 또는 기존의 공개 기술 로드맵을 공개하지 않은 상태에서 320억 달러의 비상장 평가 가치에 도달했음을 의미합니다.

이러한 현상에 대한 설명 중 하나는 수츠케버의 경력입니다.

그는 2012년 컴퓨터 비전에서 딥러닝을 지배적인 접근 방식으로 확립하는 데 도움을 준 신경망인 알렉스넷(AlexNet) 의 저자 중 한 명입니다. 이후 그는 구글 브레인(Google Brain)에서 근무하며 관련 연구에 기여했습니다.

시퀀스-투-시퀀스 학습과 알파고.

2015년, 그는 오픈AI를 공동 창업하고 최고 과학자로 취임했습니다. 그는 2024년 5월 회사를 떠나기 전까지 여러 세대에 걸친 회사의 대규모 모델 연구에 참여했습니다.

한 달 후, 그는 SSI를 설립했습니다.

새 회사는 소비자 제품을 출시하면서 동시에 첨단 AI 연구를 추구할 때 발생하는 상업적 긴장을 피하기 위해 의도적으로 설계되었습니다.

회사 웹사이트는 다음과 같이 말합니다.

“SSI는 우리의 사명이자 이름이며, 전체 제품 로드맵입니다.”

이것이 회사가 구축하고 있는 것에 대한 본질적으로 유일한 공개 설명으로 남아 있습니다.

엔비디아는 무엇을 보았나?

이것이 가장 큰 미해결 질문입니다.

SSI는 현재 연구에 대해 거의 아무것도 발표하지 않았습니다.

공개된 모델, 상세한 아키텍처 논문, 벤치마크 테이블, 또는 외부인이 파트너십 뒤의 작업을 독립적으로 평가할 수 있는 기술 데모가 없습니다.

그럼에도 불구하고 엔비디아의 발표는 한 가지 특이하게 구체적인 진술을 합니다: 회사는 파트너십을 가속화하기로 결정하기 전에 SSI의 철저히 보호된 연구에 대한 희귀한 접근 권한을 받았습니다.

엔비디아는 SSI가 강력하고 견고하게 정렬된 AI를 목표로 하는 “새로운 연구 방향”을 개발해 왔다고 말합니다.

한편 SSI는 그 연구가 이제 확장이 정당화되는 지점에 도달했다고 말합니다.

이러한 진술은 의미가 있지만, 여전히 거래에 직접 관여한 두 회사의 설명입니다.

논문, 모델, 또는 재현 가능한 실험 없이 외부인은 아직 다음을 판단할 수 없습니다:

• 새로운 연구 방향이 실제로 무엇인지
• 그것이 모델 아키텍처를 변경하는지
• 그것이 훈련 목표를 변경하는지
• 그것이 새로운 데이터나 합성 데이터에 의존하는지
• 그것이 사후 훈련이나 강화 학습을 변경하는지
• 안전 접근 방식이 기존 정렬 기술과 어떻게 다른지
• 어떤 증거가 엔비디아가 작업을 확장해야 한다고 확신시켰는지

현재로서 가장 강력한 공개 신호는 엔비디아가 베라 루빈에 대한 자금 조달과 접근 권한을 모두 제공하려는 의지입니다.

스케일링의 귀환

이 파트너십은 AI 시스템 스케일링이라는 개념과 수츠케버의 오랜 연관성 때문에 특히 눈에 띕니다.

2020년, 오픈AI 연구자들은 언어 모델 손실이 모델 크기, 데이터 세트 크기, 훈련 연산량과 예측 가능한 멱법칙 관계를 따른다는 연구를 발표했습니다.

그 연구 라인은 업계 전반의 전략을 강화하는 데 도움이 되었습니다: 더 많은 데이터와 연산량으로 훈련된 더 큰 모델이 예측 가능하게 개선된다면, 더 강력한 시스템을 구축하는 가장 신뢰할 수 있는 방법 중 하나는 스케일링하는 것입니다.

GPT-3는 그 접근 방식의 가장 가시적인 시연 중 하나가 되었습니다.

이후 몇 년 동안 스케일링은 오픈AI, 구글 딥마인드, 앤트로픽, 메타, xAI 및 기타 연구소에서 점점 더 큰 규모의 훈련 실행을 주도했습니다.

그러나 최근에는 업계에서 일반적인 사전 훈련 스케일링이 수확 체감을 가져오고 있는지에 대한 논쟁이 있어 왔습니다. 연구 그룹들은 점점 더 추론, 강화 학습, 합성 데이터, 테스트 시간 연산량, 멀티모달 훈련 및 새로운 아키텍처를 탐구하고 있습니다.

수츠케버本人은 AI가 근본적인 연구가 다시 중요해지는 시기에 접어들고 있다고 공개적으로 주장해 왔습니다.

이는 그의 최신 라인을 특히 흥미롭게 만듭니다.

SSI는 그렇지 않습니다

단순히 더 많은 GPU를 원한다고 말하는 것뿐이다.

그것은 먼저 약 2년 동안 연구 방향을 찾는 데 시간을 보냈으며, 이제 그 방향이 더 많은 연산을 필요로 한다고 믿고 있다고 말하고 있는 것이다.

다시 말해, 과정은 다음과 같다:

1. 새로운 연구 접근법을 찾는다.
2. 비공개로 테스트한다.
3. 확장할 가치가 있을 만큼 유망하다고 판단한다.
4. 연산 능력을 약 10배 확장한다.

이는 단순히 더 많은 하드웨어를 사용할 수 있기 때문에 기존 아키텍처를 확장하는 것과는 다르다.

새로운 스케일링 곡선인가, 아니면 더 큰 실험인가?

원래 보고서는 NVIDIA와의 파트너십을 수츠케버가 '스케일링 무대'로 돌아가는 것으로 설명했다.

그 해석은 그럴듯하지만, 현재 이용 가능한 증거는 SSI가 정확히 무엇을 확장할 계획인지 알려주지 않는다.

이는 기존의 첨단 훈련 실행일 수도 있고, 다른 학습 목표, 아키텍처, 안전 메커니즘 또는 사후 훈련 과정을 포함할 수도 있다.

그 차이는 중요하다.

연산 능력의 10배 증가는 기본 방법이 이를 활용할 때만 전략적으로 중요해진다.

SSI의 공식적인 발언은 회사가 그 기준을 넘었다고 믿고 있음을 시사한다.

NVIDIA는 이를 지원하는 인프라를 제공할 만큼 확신하는 것으로 보인다.

AI 커뮤니티의 나머지 구성원은 여전히 증거를 기다려야 한다.

자주 묻는 질문

Safe Superintelligence Inc.란 무엇인가?

Safe Superintelligence Inc.(SSI)는 2024년 일리야 수츠케버, 다니엘 그로스, 다니엘 레비가 설립한 AI 연구 회사이다. 명시된 목표는 소비자 제품이나 단기 제품 주기에 방해받지 않고 안전한 초지능을 구축하는 것이다.

NVIDIA는 공식적으로 SSI에 50억 달러를 투자했는가?

NVIDIA는 상당한 투자를 했다고 공식 확인했지만, 금액은 공개하지 않았다. 로이터는 거래에 정통한 사람을 인용해 50억 달러의 지분 투자를 보도했다.

SSI는 연산 능력을 얼마나 증가시킬 것인가?

NVIDIA는 파트너십이 SSI의 연산 능력을 한 자릿수 단위로 증가시킬 것이라고 밝혔다. SSI의 자체 발표는 이를 향후 12개월 동안 약 10배 증가로 설명한다.

SSI는 어떤 하드웨어를 사용할 것인가?

SSI는 NVIDIA의 Vera Rubin 플랫폼에 접근할 수 있게 된다. Vera Rubin은 대규모 훈련 및 추론을 위한 NVIDIA의 차세대 AI 컴퓨팅 플랫폼이다.

SSI는 모델을 출시했는가?

이 기사가 준비될 당시 공개된 SSI 모델은 없었다. 회사는 또한 연구에 대한 기술 정보를 거의 공개하지 않았다.

왜 SSI는 제품도 없이 이렇게 높은 가치를 평가받는가?

투자자들은 일리야 수츠케버의 연구 실적과 SSI의 주요 AI 돌파구 가능성에 크게 베팅하고 있는 것으로 보인다. 회사는 2025년 자금 조달 라운드에서 320억 달러의 가치 평가를 받은 것으로 알려졌다.

NVIDIA는 SSI의 연구에서 무엇을 보았는가?

NVIDIA는 파트너십을 맺기 전에 SSI의 비밀리에 진행된 작업에 드물게 접근했다고 밝혔다. 회사들은 기본 연구 세부 사항을 공개하지 않았다.

SSI는 단순히 더 큰 언어 모델을 확장하는 것인가?

그것은 확인되지 않았다. SSI는 이제 확장할 가치가 있는 새로운 연구 방향을 개발했다고 밝혔지만, 아키텍처나 훈련 방법은 공개적으로 설명하지 않았다.

관련 도구

• [Safe Superintelligence Inc.

](https://ssi.inc/): SSI의 공식 웹사이트 및 공개 사명 선언문

• NVIDIA Vera Rubin: 대규모 AI 훈련 및 추론을 위한 NVIDIA의 차세대 플랫폼
• NVIDIA Developer: NVIDIA 가속 컴퓨팅 및 AI 인프라를 위한 기술 리소스
• Google Cloud TPU: Google이 설계한 AI 가속기 전용 플랫폼으로, SSI에서도 사용됨
• JAX: 대규모 AI 연구에 널리 사용되는 고성능 수치 계산 프레임워크
• PyTorch: 대규모 모델 연구 및 훈련에 사용되는 오픈소스 기계학습 프레임워크

관련 링크

• NVIDIA와 SSI의 공식 파트너십 발표: NVIDIA가 7월 27일 공식 발표한 투자, Vera Rubin 접근 권한 및 10배 연산 확장 관련 내용
• Safe Superintelligence 공식 웹사이트: SSI의 원래 사명 선언문 및 회사 소개
• 로이터: NVIDIA, SSI에 50억 달러 투자: 투자 금액 및 거래에 관한 독립 보도
• OpenAI 스케일링 법칙(신경망 언어 모델): 모델 성능, 연산량, 데이터, 규모 간의 주요 경험적 관계를 정립한 2020년 연구
• GPT-3 논문: GPT-3와 언어 모델 확장을 통해 얻은 성능 향상을 설명한 논문

요약

NVIDIA와 SSI는 장기 전략적 파트너십을 체결하여 Ilya Sutskever의 연구소가 Vera Rubin 시스템에 접근하고, 연산 능력을 약 10배 증가시킬 수 있는 충분한 추가 용량을 확보하게 되었습니다.

양사는 NVIDIA의 대규모 투자를 공식적으로 공개했지만, 그 규모는 밝히지 않았습니다. 로이터는 해당 지분 투자 규모를 50억 달러로 보도했습니다.

이번 발표에서 가장 중요한 부분은 SSI의 자체 설명일 수 있습니다. 거의 2년간의 극비 연구 끝에, 이 연구소는 이제 자체 작업이 추가 확장을 정당화할 수 있는 단계에 도달했다고 판단하고 있습니다.

이번 파트너십은 SSI가 무엇을 발견했는지 공개하지 않지만, 회사가 해당 비공개 연구 방향이 대규모에서도 계속 개선되는지 확인할 수 있는 연산 능력을 제공합니다.