AI 시대라고 다르지 않아 — 과거를 적분하고, 미래를 미분하면서 현재를 열심히 사는 거야 — 20260727

0:00제가 지금 만약에 AV라는 말을 한다면 오디오 비디오 AV야.

0:07애덜트 비디오 AV가 아니고 오해하시면 안 돼.

0:12그냥 편하니까 AV라고 말을 쓰는 거니까.

0:17제가 오디오 파일이기도 하거든.

0:19음악도 좋아하고 그러니까 오디오 관심도 많고 AV에 관심이 많아서 AV에 관심이 많다고 오디오 비디오에.

0:27[웃음]

0:29그래서 오래전에도 예전에 채널 운영할 때도 그런 시리즈도 만들고 그랬었거든요.

0:38근데 이제 이쪽 관심이 없는 분들은 익숙하지 않으실 수도 있는 개념과 용어들이 나올 수 있거든.

0:46근데 알아두시면 좋을 것 같아서.

0:50왜냐하면 이게 기술의 역사거든.

0:54근데 꼭 기술의 역사만도 아니야.

0:57인류 역사를 보면 최적화의 역사를 보면 이 유니버스 자체가 그렇게 굴러가고 있거든.

1:03그러니까 유니버스 자체가 그렇게 굴러가니까 그 유니버스 구동 엔진과 연관이 있는 거기서 연관이 있는 기술들을 만들어 내면 그 엔진 안에서 더 잘 살아가려고 하는 거잖아.

1:17그러니까 어쩔 수 없이 그 원리를 따라가게 돼 있어요.

1:20그중에 하나가 뭐냐면 압축이야.

1:23이 개념을 이해를 하시려면 아날로그와 디지털 렐름에 대해서 아날로그 영역, 디지털 영역에 대해서 좀 개념이 있으셔야 되는데

1:33우리가 사는 세상은 아날로그 세상이라고.

1:37연속적인 농밀한 세상이라고.

1:39그런데 이걸 컴퓨터로 들여오면 디지털 세상이 되는 거고 불연속적인 값이 되는 거고.

1:46쉽게 얘기하면 이 농밀한 세상을 샘플링을 하는 거야.

1:50왜냐하면 이 농밀한 세상의 정보를 그대로 컴퓨터로 가져올 수가 없어.

1:56무한대이기 때문에.

1:58쉽게 생각하시면 백칠십 센티미터 키, 백팔십 센티미터 키 두 사람이 있어.

2:04그 사이에 얼마나 많은 키가 존재할까요?

2:08무한대거든요.

2:10정수 실수 개념이 있으시면 아실 거야.

2:12백칠십 정수잖아요.

2:14백칠십 점 일 실수라고.

2:16근데 백칠십 점 일과 백칠십 사이에도 무한대가 존재한다고.

2:21백칠십 점 영 일, 백칠십 점 영 일일일일일일일.

2:27그 사이에 농밀하게 무한대가 존재한다고.

2:30근데 우리는 그렇게 중요하지 않으니까 중요한 값만 이렇게 퉁치는 거야.

2:34그게 샘플링 개념이라고.

2:37백칠십, 백칠십 점 오, 백칠십일, 백칠십이 이런 식으로 가는 거죠.

2:42근데 그 사이 사이에 어떤 두 값을 잡더라도 그 사이에 그 레인지 사이에 무한대의 값이 존재하는 그런 세상, 그게 이 아날로그 세상이라고.

2:55여러분들의 시각 정보, 청각 정보 이것도 다 아날로그인데 그 아날로그를 그대로 받아들이지를 못해.

3:04제가 직전에는 그렇게 말씀드렸잖아.

3:05아날로그와 디지털이라고.

3:07근데 여러분 뇌도 사실은 아날로그이긴 한데 Biological한 거니까 생물학적인 거니까 현실 세계에 존재하는 거고.

3:15근데 얘가 살짝 디지털적인 측면이 있어요.

3:20그걸 뭐라고 하냐면 정규화를 한다고 해.

3:23Normalize 한다고 여러 가지 다른 개념으로 돌려서 말을 하는 거야.

3:28사실은 압축하는 개념인데 정규화를 한다는 것도 Normalize를 한다는 것도 우리 뇌가 그 Normalize가 자체적으로 Built-in 탑재돼 있다고.

3:39가청 주파수만 해도 그렇거든요.

3:41가청 주파수라는 게 왜 생길 것 같아요?

3:43이만 헤르츠 정도까지만 들을 수 있다.

3:46물론 그것도 돌고래 수준에 가까운 사람이나 가능한 얘기고 저처럼 나이가 먹으면 거의 만 헤르츠까지도 못 가거든.

3:53뚝뚝뚝 떨어집니다.

3:54어린 친구들만 그걸 잘 듣고.

3:57그래서 어린 친구들이 자기들만 아는 주파수로 막 장난치고 그러는데도 있다고 하잖아.

4:04선생님들 못 알아듣게 선생님들은 나이가 있으니까 못 듣거든 그 소리를.

4:09그런 그런 식의 장난도 가능하다고.

4:12그런 이유야.

4:13이만 헤르츠 정도라고 이론적으로 그 정도를 인간이 들을 수 있다고 하는 게 가청 주파수인데 왜 그러겠냐고.

4:21그 무한대로 소리가 있다고 그 위에도 있고 돌고래가 듣는 소리, 소리가 있고 돌고래도 못 듣는 소리가 있고 그 위로도 무한대로 올라간다고요.

4:31그 아래로도 무한대로 내려가고.

4:33저주파 고주파로 딱 정해져 있는 레인지가 아니고 그 이상으로도 이하로도 내려갈 수 있고 그 이상으로도 올라갈 수 있다고.

4:42그런데 이만 헤르츠라고 딱 정해져 있는 이유가 인간이 그 이상의 정보를 받아들일 수가 없다고.

4:49그럼 이만 헤르츠 안에 있는 건 또 다 들을까?

4:52천 헤르츠와 천일 헤르츠 사이에 무한대가 존재하는데 불가능하다고.

4:57그러니까 인간이 또 그걸 샘플링을 해.

4:59그래서 이 세상에 있는 모든 아날로그 소리를 우리가 다 듣는다고 할 수 없다고.

5:05시각 정보도 마찬가지겠죠.

5:07여러분들이 아이폰 같은 걸로 사진을 찍으면 줌인을 해보면 계단 현상 생기잖아.

5:14한계가 있다는 뜻이라고.

5:16근데 아날로그 세상에서는 그 한계가 없잖아.

5:18줌인을 해 들어가도 무한대로 줌인을 할 수 있다고.

5:22계단 현상이 안 생긴다고.

5:24근데 그거를 찍어낼 방법이 없어.

5:28컴퓨터로도 안 되고, 디지털 렐름에서도 안 되고 인간의 뇌로도 그게 불가능하다고.

5:34여러분들 이 세상이 여러분들 눈으로 보는 그 그대로 생긴 게 아니라고.

5:40저 멀리 있는 걸 어떻게 봐야 될까?

5:42이 눈이 동그랗게 생겼기 때문에 그걸 최대한 많이 압축해서 담으려고 투시라는 개념이 나온 거야.

5:49실제 눈이 그렇게 보니까.

5:51그래서 그림쟁이들이나 영상쟁이들이 Perspective 신경 쓰는 거로 그걸 우리말로 번역을 할 때 투시라고 번역을 했기 때문에 좀 이상하죠.

5:58투시 이러니까 Perspective인데.

6:01보는 그 관점과 그 앵글과 이런 얘기인데 우리는 그걸 투시라고 번역을 했어.

6:07그래갖고 왠지 꿰뚫어 보는 듯한, 그리고 막 뭔가를 이렇게 투명하게 보는 듯한 그런 느낌으로 다가오는데 그게 그런 뜻이라고.

6:17일점 투시, 이점 투시, 삼점 투시 그러는 게 너무 많은 정보가 이 세상에 존재를 하는데 시각 정보가 그걸 최대한 많이 보기 위해서 우겨넣는 거로 그러면서 샘플링을 하는 거고.

6:30그러니까 이 세상에 있는 그 시각 정보, 청각 정보가 모두 샘플링하는 정보라고 우리가.

6:37농밀한 무한대의 정보를 다 볼 수도 없고 봐서도 안 되는 거라고.

6:43그걸 다 보려고 하면 머리가 터져버린다고.

6:45[웃음]

6:46감당이 안 될 테니까.

6:48우리 머리의 컴퓨트가 감당이 안 된다고.

6:50그걸 게임에서 녹여낸 게 블러드본이라고 그랬잖아.

6:53너무 많은 걸 담으려고 인사이트를 너무 많이 가지면 인간이 아직 준비가 안 됐는데, 준비가 안 된 존재인데 그래서 머리가 이렇게 커져서 터지는 거라고.

7:01미야자키가 그렇게 굉장한 혜안이 있는 친구라고.

7:05그걸 거기다 녹여냈으니까.

7:07[웃음]

7:08서론이 길었죠.

7:09어쨌든 그런 거야.

7:10그런데 이상적인 건 뭐냐는 거야.

7:12이상적인 건 그 농밀한 데이터를, 농밀한 아날로그 데이터를 하나도 잃지 않고 lossless로 무손실로 받아들이는 게 가장 이상적이잖아요.

7:24근데 현실적으로 불가능하다는 거지.

7:26디지털 렐름이든 우리 뇌든 그게 불가능하니까 압축을 한다고.

7:31근데 압축의 기본이 뭐냐면 최대한 lossless에 가깝게 정보 손실을 최소화하면서 압축을 하는 거야.

7:38그쪽으로 최적화를 해서 발전을 해나가는 게 기술입니다.

7:42인간이 그렇게 갈 수밖에 없어.

7:44왜냐하면 이 우주도 그렇게 돼 있다고.

7:46불확정성의 원리.

7:49젤다 게임 아직도 안 해보셨어?

7:50어, 이게 무슨 말인지 영상을 많이 보신 분이나 아실 텐데 젤다 게임을 보면 안다고.

7:56게임을 보시면 안다고.

7:58맵이 언제 로딩되는지를 보라고.

8:00여러분들이 그 지역에 들어가야 그리고 인터랙션을 하기 시작해야 고해상도로 로딩이 되고 인터랙션이 가능한 상태로 로딩이 된다고.

8:08안 그러면 그냥 존재 안 할 수도 있고요.

8:12눈에 보인다고 해도 저해상도로 렌더링이 된다고.

8:15불필요하게 그걸 모두 렌더링을 하고 모두 인터랙션이 가능한 상태로 로딩을 하면 리소스 낭비거든.

8:23이게 현실 세계에도 존재해.

8:25그림쟁이들이 말하는 대기 원근법이라는 거.

8:28그 대기 원근법이 왜 생길지 생각해 보라고.

8:31멀리 있는 건 약간 뽀샤시 효과가 나거든.

8:34저 멀리 있는 산, 멀리 있는 산은 약간 뽀샤시가 나.

8:38마치 그 안개가 살짝 낀 듯한, 미스트가 살짝 낀 듯한.

8:42그 맑은 날에 스위스에서 하이킹을 해도 저 멀리 있는 산이 아주 깔끔하고 깨끗하게는 안 보인다고.

8:50약간 멀리 있다라는 걸 보여줘.

8:52그게 대기가 껴서 중간에, 중간에 공기가 있으니까 공기층이 있으니까 걔네들 위에 먼지도 껴 있고, 아무리 깨끗하다고 해도 살짝은 습기도 껴 있고 수증기가 껴 있기 때문에 약간 뽀얗게 보이거든.

9:06근데 그 효과를 왜 내겠냐는 거야.

9:09저 멀리 있는 애들이 저해상도기 때문에 그러는 거거든요.

9:12걔네들을 정말 고해상도로 보게 만들면 리소스 낭비라고.

9:17이 세상 자체가.

9:18그러니까 이 불확정성의 원리도 사실 생각해보면 이 우주의 그 양자역학적 원리가, 이 우주가 돌아가는 원리 중에 하나가 리소스 최적화라고.

9:30필요할 때만 로딩해서 관찰자가 관찰할 때만.

9:33여기서 관찰한다는 게 꼭 observe, 본다는 것만 의미하는 게 아니거든요.

9:37내가 의도적으로 인터랙션을 하겠다고 작정을 하고 보는 거야.

9:41그럴 때 얼마나 작정을 했느냐.

9:43인터랙션을 하는 게 그냥 대충 보고 마는 거냐, 아니면 적극적으로 보는 거냐, 그걸 찾아가는 거냐에 따라서 달라진다는 거죠.

9:50해상도가 점점점점 달라지는 거지.

9:52제가 스위스에 가서 하이킹을 해.

9:54근데 대기 원근법에 따라서 저 멀리 있는 게 뽀얗게 보였어.

9:58점점 다가갈수록 맑아지거든요.

10:00고해상도로 로딩이 되기 시작한다고, 점점.

10:04게임이랑 똑같다고.

10:05게임을 해보시면 안다고.

10:07다가갈수록 고해상도로 바뀌거든.

10:10그렇게 최적화된 엔진이 슬금슬금 로딩을 하기 때문에 리소스들을.

10:15그리고 내가 다가가서 문을 열거나 산책을 하거나 그러면 인터랙션이 가능한 상태로 완전하게 로딩이 되는 거죠.

10:21근데 재밌는 건 내가 그 산에 갔어.

10:24그래서 인터랙션을 하고 있어.

10:26그럼 이미 내가 지나온 산들, 그곳들은 어떻게 될 것 같아요?

10:31저해상도로 바뀐다고.

10:33인터랙션을 안 하고 있으니까.

10:35그렇게 리소스를 관리하는 거야, 이, 이 우주가.

10:38제가 스위스에 갔어.

10:40스위스에서 막 라면 먹고 있어.

10:42아이거 북벽을 보면서 라면 먹방을 하고 있어.

10:45한국이라는 나라가 존재할까?

10:47존재할 필요가 있을까?

10:49실제로.

10:51개념적으로는 존재하지.

10:51내 머릿속에 들어 있으니까.

10:53근데 이 작업실이 존재할까?

10:55로딩할 이유가 있을까?

10:57좀 더 정확하게 얘기하면.

10:58없겠죠.

10:59그리고 지금 내가 작업실에 와 있어.

11:02스위스라는 나라가 존재할까?

11:04존재할 이유가 있을까?

11:06굳이 거기를 렌더링 해 놓을 이유가 있을까?

11:09이 최적화된 유니버스 엔진이.

11:11없다고.

11:13[웃음]

11:13정말 개념적으로도 없고 어, 그걸 지금도 렌더링을 해놓고 있으면 뻘짓이야.

11:18내가 쳐다본다?

11:19여행 갔다 온 그 사진들 있잖아요.

11:21사진이나 영상을 본다?

11:23그럼 저해상도로 보여주는 거야.

11:25왜 그게 저해상도냐면 이미 아날로그 정보의 상당 부분을 버리고 샘플링을 한 자료들이거든.

11:33사진이 됐든 영상이 됐든.

11:36내가 거길 다시 가지 않는 한.

11:38다시 가면 그, 그제서야 다시 로딩을 하는 거라고.

11:43그게 불확정성의 원리에서 관찰한다는 의미라고.

11:47제가 이 방에 있는 한 여러분들도 존재를 안 한다고, 사실상.

11:53여러분들이 지금 이걸 보고 있겠지만 제가 존재할까?

11:57그걸 잘 생각해 보시라고.

11:58저한테는 지금 이 공간만 존재하는 거야.

12:01그리고 내가 뒤돌아보지 않는 한 뒤에 있는 물건들도 사실은 인터랙션을 안 하고 있으니까, 안 보고 있으니까 여러분들이 카메라로 볼지는 모르지만 뽀얗게 보일 거야.

12:10이게 보케 효과 때문에.

12:13Depth of field 때문에 그렇게 보이실 텐데 그건 저한테도 마찬가지라고.

12:17지금 제 뒤에 있는 물건들이나 살짝 보이는 이 마이크나 이런 것들도 실제로는 제대로 렌더링할 이유가 없다고.

12:24그래도 정보 손실을 최소화하면서 그냥 그냥 이 세상에 존재한다라는 느낌만 주도록 렌더링을 하는 거라고.

12:32그렇게 돼 있는 거라고 지금.

12:34그게 기본 원리야.

12:37다시 세상은 무한대의 정보가 있는데 그 무한대의 정보를 다 받아들일 수 없고 관리할 수 없으니까, 컴퓨트할 수 없으니까 정보를, 정보 손실을 최소화하면서 압축을 하는 게 기본

12:52원리라고요.

12:53이 우주의 기본 원리야.

12:55그러니까 우리가 그 우주에 살고 있으니까 제대로 살려면 거기서 기술을 만들어내고 그러려면 그 원리를 그대로 따르겠지.

13:04그게 기술 트렌드라고.

13:06우리 인류의 트렌드야.

13:07꼭 기술이 아니더라도.

13:09그래서 다시 오디오로 돌아가면, AV로 돌아가면 오디오만 생각을 해보자고요.

13:14CD가 사십사 점 일킬로헤르츠거든요, 최대 주파수가.

13:20그럼 우리가 인간이 음, 이만 헤르츠밖에 못 듣는다는데 왜 사십사 점 일킬로헤르츠씩이나 만들어 놨을까?

13:27이만에서 이만 이천 정도거든.

13:29인간이 들을 수 있는 가청 주파수가.

13:31그걸 두 배로 뻥튀기 한 거야.

13:33그걸 이제 나이퀴스트 이론이라고 해요.

13:35그래서 그 나이퀴스트 이론에 따라서 두 배를 뻥튀기 해놓은 거야.

13:38그걸 뭐라고 하냐면 헤드룸이라고 합니다, 이쪽 업자 용어로.

13:43특히 오디오 비디오에서는 헤드룸이라는 말을 많이 쓰는데 그게 뭐냐면 작업 공간이야 사실은.

13:49언뜻 보기에 우리 가청 주파수가 이만이, 이만 이천밖에 안 되는데 그리고 나이 든 사람은 그거 아예 듣지도 못하는데, 만도 안 되는데 웬 낭비냐 싶잖아요.

13:59근데 그게 낭비가 아니라고.

14:00여유가 좀 있어야 안전 마진이 생기고.

14:03특히 제작하는 입장에서 소비하는 입장뿐만 아니고 제작하는 입장에서 보라고.

14:09그게 원본이라고 생각을 해보라고.

14:11그러니까 CD 음질의 오디오를 가져다가 새로 작업을 하는 사람들.

14:16그 CD를 만들기 전의 해상도는 그거보다 훨씬 높아요.

14:19막 십구만 이천이래.

14:21실제로 듣는 사람들도 십구만 이천으로 듣는 사람들이 있어.

14:25저도 그렇게 듣고 있는 소스들이 있어.

14:27그걸 지원하는 기기들도 있고.

14:29그런데 주로 우리가 신경 써야 될 거는 그걸 욕심을 부려서 소비하는 입장에서도 고해상도로 듣고 싶어 하는 욕심은 인간의 살짝 욕심이기도 한데, 제가 집중하는 거는, 이번 시간에 집중하는 건 그런 부분이 아니고 소비하는 측면이 아니고

14:45프로덕션, 만드는 측면으로 생각을 해보자는 거예요.

14:48그게 헤드룸이니까.

14:50만드는 입장에서 보면 그런 여유가 있어야 돼.

14:52그냥 딱 맞춰서 이만 헤르츠 사람이 들을 수 있는 영역, 그걸 가지고 재료를 가지고 작업을 하면 헤드룸, 작업 여유 공간이 없다고.

15:04잘라낼 부분이 없으니까.

15:06Margin of safety, 안전 마진이 없는 거야.

15:09그것 때문에 헤드룸이라는 걸 만드는 거거든요.

15:12그래서 나이퀴스트 이론이라는 게 기본적으로는 그거라고.

15:15아주 큰 더블의 안전 마진을 만들어서 작업 공간, 헤드룸을 만들어 놓은 거라고.

15:20영상도 마찬가지인데 여러분들이 마지막으로 소비하는 게 4K다.

15:24그러면 사람들이 그냥 무조건 4K로 만들까?

15:27아니거든.

15:28대부분 제대로 제작을 하고 싶은 사람, 그냥 일반적인 유튜버들처럼 음, 크게 신경 쓰지 않는 그런 쪽이라면 모를까, 실제로 신경을 많이 쓰는 사람들과 이걸 제품화하는 사람들, 그런 관점에서 보면

15:43굉장히 신경을 많이 써서 무손실 무압축 재료를 가지고 영상을 만들고 오디오를 만들거든요.

15:50실제로 지금 별 의미도 없는 이 토킹 헤드 영상을 제가 지금 주절거리는 영상도 거의 무손실에 가까운 코덱을 사용해서 ProRes라는 걸 사용해서 녹화를 하고 있거든요.

16:02그래서 화질이 꽤 좋은 거야.

16:05그냥 아무 카메라나 쓰는 것도 아니고 소니 FX3 카메라, 시네마라인 카메라 두 대를 사용을 해서 찍고 있는 거고, 녹음도 무손실로 녹음을 하고 있는 거고, 작업을 할 때도 무손실에 가까운 그 ProRes

16:20코덱과 무손실 오디오 소스를 가지고 작업을 하거든요.

16:24그런 다음에 렌더링을 할 때만 압축을 하는 거야.

16:27그 결과물도 거의 손실이 없는 수준인데 이게 유튜브에 올라가면서 유튜브 측에서 또 한 번 압축을 하기 때문에 손실이 날 수는 있거든요.

16:37그런데 원본 자체는 거의 무손실이라고.

16:41그러니까 파일도 엄청 크고 이 편집을 하는 소프트웨어도, 하드웨어도 받쳐줘야 하는 거야.

16:48그중에 하나가 많이 듣는 이거 중에 하나가 Raw라는 말일 거예요.

16:51RAW.

16:53그게 원본 그대로라는 뜻이야.

16:54근데 원본 그대로라는 것도 아날로그라는 뜻은 아니고요.

16:58아날로그를 저장할 수는 없으니까.

17:01최대한 아날로그 정보를 충실하게 담을 수 있는 레인지로 샘플링을 해서 넉넉하게 샘플링을 해서 저장을 하는 방식, 그게 Raw라고요.

17:10여기서 제가 충실하다고 했죠.

17:11그래서 Fidelity를 쓰는 거야, 영어로.

17:13High fidelity, Hi-Fi 그거라고.

17:16그래서 Fidelity라는 말을 쓰는 거라고.

17:19코덱이라는 말도 있잖아요.

17:21그 코덱이라는 게 사실은 압축이야.

17:23압축 기술이거든.

17:25그러니까 압축이 안 들어갈 수가 없다고.

17:27Fidelity라는 말을 쓴다는 것 자체가 원본이 있다는 뜻이라고.

17:31원본에 충실하다는 뜻이기 때문에.

17:33그래서 최대한 정밀하게 정보를 잃지 않는 수준에서 저장을 하고 최대한 잃지 않는 수준, 완전히 잃지 않을 수는 없으니까.

17:42무한대니까 아날로그는.

17:44그러니까 최대한 무손실에 가까운 정보로 샘플링을 해서 그 정보들을 샘-샘플링을 해서 저장을 하고 그걸로 작업을 하는 게 최적화의 기본이라고요.

17:55그러니까 4K 영상을 여러분들이 보시더라도 실제로 작업을 하면, 저도 그렇고요.

18:00실제로 작업을 하는 사람들은 뭐 ProRes니 무손실에 가까운 원래 그 Raw에 가까운 코덱으로 여기서도 코덱이라는 말을 쓰잖아.

18:09Raw에서 한 번을 압축을 한 거거든, ProRes라는 게.

18:12그렇게 해서 작업을 한다고.

18:14그리고 나서 그걸로 압축을 해.

18:16특정 코덱으로 압축을 해서 그 유튜브 같은 데 올리는 거야.

18:21그 압축 코덱이라는 걸 사용해서 뭐 H.264, H.265 이런 말들을 들어보신 적이 있으실 거라고.

18:28지금 말씀드린 ProRes도 마찬가지고 이게 다 코덱인데 압축을 하는 데 필요한 키 열쇠 역할도 하고 이걸 재생을 할 때 압축을 풀어주는 역할도 하거든요.

18:40그걸 코덱으로 사용을 하는 거야.

18:42여기서 정밀도라는 개념도 나오거든.

18:44음.

18:46파이 아시잖아요.

18:47원주율 이게 삼점일사 정도로 다 퉁치잖아.

18:52삼점일사일오구 이러고 나가면 이제 그렇게까지 필요한가 싶은 거지.

18:56그래서 사사오입을 해서 반올림하고 그래서 삼점일사라고 하는 거죠.

19:01우리가 일상적으로 쓰는 데는 별 문제가 없다고.

19:04근데 삼점일사와 삼점일사일오구의 차이가 멀리 가기 시작하면 출발했을 때는 별로 차이가 안 나는데 삑사리가 그렇게 크게 나지 않는데 멀리 가기 시작하면 삑사리가 심하게 난다고.

19:17그래서 로켓이 터지는 거라고.

19:20정밀도 문제 때문에.

19:21그래서 최대한 정밀도를 유지를 해야 되는 lossless 수준으로 유지를 해야 되는 분야가 있으면 거기서는 큰 수들을 쓰는 거야.

19:29실수에서도 삼십이비트 막 이런 수준으로

19:34삼점일사일오구 이상으로 담아야 하니까 만약에 정수를 담는다.

19:39삼.

19:40그거를 담으면 훨씬 압축을 할 수 있거든요.

19:43필요한 바이트 수가 그렇게 많지는 않기 때문에.

19:45근데 더 많은 정밀도를 담아야 하면 삼점일사일오구 식으로 담아야 하면 더 많이 담아야 하기 때문에 그 소수점 부분 있잖아요.

19:54그 부분을 늘려놔야 된다고 더 많은 자리를 확보해야 하니까 그럼 메모리가 많이 들겠죠.

20:00그래서 가급적이면 그걸 또 줄여서 압축을 하는 방법을 쓴다고.

20:04이게 늘 똑같은 패턴이라고 지금 오디오 비디오 얘기했죠.

20:08네트워크도 마찬가지라고 네트워크 대역폭이라는 것도 그런 거니까 이건 자세히 말씀 안 드릴게요.

20:13이미 이런저런 for instance, instance 사례들을 막 들어드렸잖아.

20:17거푸집은 똑같다고.

20:19그러니까 거푸집 개념은 똑같다고 클래스 개념은 똑같다고.

20:23아날로그 정보를 거의 무손실에 가깝게 압축을 하는 기술 쪽으로 간다.

20:28그 사례들을 인스턴스들을 보여드리는 거니까.

20:30For instance 오디오도 그랬고 비디오도 그랬고 인터넷 대역폭도 그럼 거의 똑같겠죠.

20:36다형적인 것만 다른 거 다른 거겠지.

20:38분야마다 조금씩 다른 부분 그것만 다형성이 있는 거고 나머지는 어디서 상속받는다.

20:44이 클래스에서 상속받는 거니까 압축이 필요한 이유 거기서 상속을 받는 거라고.

20:49원리도 똑같고 불확정성의 원리도 똑같다 그랬잖아.

20:53개념적으로는 똑같잖아.

20:54공통분모잖아.

20:54다 다형적인 것뿐이야.

20:56이런 얘기를 왜 할까?

20:59또 그런 현상이 벌어지고 있거든.

21:01이게 객체 지향의 힘이라고.

21:05이미 거푸집으로 알고 있잖아.

21:07그리고 instance for instance 사례들을 봤잖아.

21:10그럼 인공지능은 어떻게 되겠냐는 거야.

21:12이걸 지난 시간에 제가 피파랑 대화를 나눈 부분이었고 그걸 영상으로 만들어서 올렸잖아요.

21:19그거 피파가 만든 거예요.

21:20요즘 데드족장과 피파라는 시리즈를 파일럿 만들고 이렇게 올리고 있는데 그 전에도 실험을 한번 해봤고, 피파가 워낙 잘 만들길래 그냥 피파한테 일임을 해서 시키고 있어.

21:32나는 거들기만 하고.

21:34그래서 그렇게 한번 만들어 봤는데 그때도 그런 대화를 나눈 거거든.

21:37지금 인공지능의 추세가 그런 쪽으로 가고 있어.

21:44거의 똑같아.

21:45그러니까 어떻게 되는 거냐면 일단은 제작하는 입장에서 최대한의 헤드룸을 확보해서 원본에 가까운 raw에 가까운 raw raw raw에 가까운 weight들을 만든다고 그 모형들을 만든다고 그 예로 들어드릴

22:00수 있는 게 Fable이야.

22:01Fable-5.

22:02그게 지금 알려진 바로는 공식적으로 Anthropic이 발표는 안 하기 때문에 알려진 바로는 텐 트릴리언 파라메터거든요.

22:09파라메터가 텐 트릴리언이면 말도 안 되는 크기예요.

22:12정말.

22:14처음에 GPT4가 나왔을 때도 너무 컸다고 성능은 좋았는데 그게 일점칠 트릴리언으로 알려져 있거든요.

22:21그것도 오픈에이아이가 공개를 안 했어.

22:23근데 그냥 추정치가 그거야.

22:26그러니까 그게 일점칠 트릴리언이다가 그걸 나중에 최적화를 하면서 점점점 작아진 거야.

22:32왜 점점점 작아졌냐면 그 GPT4 때도 너무 많아서 컴퓨트가 감당이 안 되니까 계속 아웃티지가 나오고 그랬거든요.

22:41서버가 터졌다고.

22:43지금 Fable-5도 봐봐.

22:45텐 트릴리언을 무슨 수로 돌리겠냐고 Anthropic이.

22:47Anthropic의 컴퓨트는 또 사실상 오픈에이아이보다 작아.

22:53그 풀이.

22:55이게 눈치를 보면서 왔기 때문에 AI붐이 어디까지 갈지 중간에 무너질지도 모른다라는 걸 감지를 하고.

23:04그 아모데이가 굉장히 조심스럽게 왔기 때문에 컴퓨트를 안 늘려놨다고.

23:09지금은 땅을 치고 후회할지도 모르지만 그건 hindsight is always twenty-twenty야.

23:14후견지명이야.

23:15아모데이가 옳았을지도 몰라.

23:17그 지금 작년쯤에 만약에 이 AI붐이 버블로 터졌어봐.

23:22그럼 오픈에이아이는 파산이라고.

23:25너무 많은 투자를 했기 때문에.

23:27아모데이는 살아남는 거고.

23:29근데 지금 와서 보니까 오픈에이아이는 컴퓨트가 약간 남아돌아.

23:33공격적으로 늘려놨기 때문에.

23:35근데 Anthropic은 모자라거든.

23:37그러니까 오픈에이아이는 지금 막 그 GPT 5.0 나오고 나서 리셋해주고 레이트 리밋 계속 리셋해주고 쿠폰 날리고 막 이래도 여유가 있는 거고.

23:50Anthropic 쪽은 부족한 거야 컴퓨트가 늘.

23:54근데 Fable 텐 트릴리언짜리를 돌린다고.

23:58그래서 마음껏 쓰라고 못하는 거라고요.

24:00그래서 지금 제가 Max 플랜을 쓰는데도 그 100%를 못 쓰고 Fable은 Max 플랜 한도 내에서 50%만 쓸 수 있거든.

24:08그게 꼭 Anthropic이 짠돌이 짓을 하느라고 그러는 게 아니고 Fable-5가 워낙 큰 모형이기 때문에 resource intensive한 녀석이라고.

24:19그래서 돌리기가 어려운 거야.

24:2010 트릴리언이나 되니까.

24:22왜냐하면 그 직전에 사용하던 Claude들이 어, Sonnet 경우에는 1 트릴리언이 안 되는 걸로 알고 있거든요.

24:31그 정도로 최적화가 돼 있어서 성능도 괜찮았고.

24:34근데 그 작은 모형들도 최적화된 모형들을 돌리다 보니까 한계에 부딪힌 거야.

24:39뭔가를 더 해보고 싶은데.

24:41그러니까 최적화된 상태에서 또 파라미터 수를 높여본 거죠.

24:45더 많이 학습을 하고 더 많이 때려 넣고 아무리 마지널한 성능 향상이라고 하더라도 그걸 다 때려 넣은 거라고.

24:52그래서 그게 10 트릴리언까지 가봤더니 사람들이 받아들이잖아.

24:57그렇게 우리한테 베타 테스트를 한 거야, Anthropic이.

24:5910 트릴리언을 가지고.

25:01근데 잘 생각해 보셔.

25:02그걸 누가 쓰는지.

25:04저 같은 사람이나 저같이 미쳐있는 사람이나 그런 사람들이나 Fable을 쓸 수 있다고 지금.

25:10일반적인 사용자는 Fable을 안 쓴다고, 못 쓴다고.

25:13근데 Anthropic 입장에서는 그 일반적인 사용자들의 피드백이 그렇게 중요하지 않아, 이 단계에서는.

25:19잘 생각해 보시라고.

25:21Fable 10 트릴리언짜리를 테스트를 하고 싶어, Anthropic이.

25:25그래서 막 마케팅도 하고 음, 뒷구녕에서 별짓을 다 했다고.

25:29관심도를 높이기 위해서.

25:30그러면 저같이 nerdy한 친구들이 관심을 많이 갖겠지.

25:35그리고 나서 그 내셔널 시큐리티 때문에 막 정부가 규제하고 더 관심을 많이 갖겠지.

25:41그런 다음에 쓰기 시작한 거야.

25:42살짝 풀어줘서.

25:44그러니까 아주 소중한 피드백들을 받기 시작한 거라고.

25:48일반적인 사용자들보다 진짜 Fable을 쓸 만한 사람들의 피드백을 받은 거라고.

25:54그쪽 5%?

25:56그 정규 분포를 봤을 때, 포텐셜 사용자들의 정규 분포를 봤을 때 상위 5% 정도 해당하는 사람들, 그 사람들의 피드백을 받은 거야.

26:03그리고 나서 무슨 짓을 했는지 보시라고.

26:06Opus 5가 나왔죠.

26:08그게 뭐겠냐고.

26:1010 트릴리언짜리를 압축한 거야.

26:12어떤 식으로든.

26:13여러 가지 방법으로 압축을 할 수 있어요.

26:15디스틸레이션을 할 수도 있고.

26:17그러니까 Fable 5를 선생님으로 모시고 Opus 5가 student, 학생으로서 이어받는 거야.

26:24실제로 Anthropic이 그 중국 모형들이 자기들 모형을 그렇게 디스틸레이션을 했다고 주장을 하기도 하잖아요.

26:31그런 것처럼.

26:33그 디스틸레이션 과정에서 걸러내기 시작하면 되거든.

26:37특정 부분을 걸러내면 줄일 수 있다고.

26:39압축을 할 수도 있고 최적화를 할 수도 있고 그렇게 해서 줄여낼 수도 있고 물리적으로 줄일 수도 있어요.

26:45Quantize 같은 걸 해서 실제로 압축을 하는 거야.

26:49아까 말씀드린 대로 정밀도가 3.14159가 필요하지 않은 사람들이 있다고 3.14 이러고 퉁쳐.

26:56그러니까 FP32, 32비트짜리를 반으로 자르면 16비트가 되는 거고, 16비트를 반으로 자르면 8비트가 되는 거고, 8비트를 또 반으로 자르면 4비트가 되는 거고.

27:05그래서 4비트 Quantize 막 이런 말을 쓰는 거라고요.

27:08그렇게 압축을 계속 해나가면 어마무시하게 줄어요, 숫자가.

27:13그러면서도 성능 테스트를 해봤더니 크게 차이가 안 나더라.

27:17그래서 지금 Fable하고 Fable 5하고 Opus 4하고 벤치마크를 보면 어느 부분에서는 Opus가 나은 경우도 있고.

27:25차이가 난다고 해도 몇 프로 차이가 안 나거든.

27:261%?

27:27뭐 그 정도밖에 차이가 안 난다고 하니까.

27:29그럼 어떻게 선택을 할까?

27:31Anthropic 입장에서도 그렇고 만드는 입장 그리고 소비를 하는 저희 같은 입장에서도.

27:36가격은 절반이니까 Opus를 많이 선택을 하겠죠.

27:43아직도 그 마지널한 1%가 필요한 사람들은 Fable을 쓸 거고.

27:47"Money is no object." 그렇게 생각하는 사람들은 여전히 Fable을 쓸 수도 있지만 가격대 성능으로 봤을 때 큰 차이가 안 나면 Opus를 선택하겠지.

27:57음, 그게 추세라고.

28:00그럼 다음 점을 찍어라.

28:01제가 피파한테 한 얘기였거든요, 그게.

28:03커넥트 닷을 해보면 음, Fable을 위협하는 중국 모형.

28:07Kimi, Kimi 3 그런 친구들 어떻게 하겠냐고.

28:11Kimi 3도 2.8 트릴리언이야.

28:13그리고 컴퓨트가 감당이 안 돼.

28:16그래서 음, 구독제도 지금 막아놨어.

28:19추가 구독을 못 한다고, 사람들이.

28:22그래서 줄 서서 기다리고 있는 형편이거든.

28:25그럼 그다음 닷을 찍어봐.

28:27어떻게 될까?

28:28압축 버전이 나오겠죠, 당연히.

28:30그 수순이라고.

28:32만약에 오픈 AI 쪽에 보면 지금 GPT 5.6이 나왔잖아.

28:38그다음 버전은 GPT 6 뭐 이렇게 나올 거 아니야.

28:41그럼 처음에 나오는 모형은 덩치가 클 수 있다고.

28:44그렇게 해서 테스트를 해보고 서버 터지고 난리도 아닐 거라고.

28:49그렇게 베타 테스트를 할 거라고, 우리한테.

28:50[웃음]

28:51저는 당연히 기꺼이 베타 테스팅을 당할 거고 그리고 피드백들을 막 줄 거고.

28:56아무 짓도 안 해도 그게 피드백이야.

28:58서버가 터지고 이러면서도 사람들이 많이 쓰면 "아, 우리가 방향은 맞았구나."라는 걸 알려주는 거거든, 오픈 AI한테.

29:05Anthropic도 그렇고 오픈 AI도 그렇고.

29:07그럼 그다음 버전이 뭐겠냐고.

29:09압축 버전이야.

29:12무손실에 가까운, lossless에 가까운 압축 버전.

29:16여러분들이 쓰는 이 오디오 코덱들 중에서도 플래그니 뭐 이런 lossless라고 하는 코덱들이 있거든요.

29:23그게 완전한 lossless는 아니거든.

29:25근데 거의 lossless에 가까운 코덱들이라고.

29:28그런 것처럼

29:30지금 Opus 5가 그렇다면 정말 벤치마크가 주장하는 대로 지금 제가 쓰고 있는데 음, 어느 정도는 신빙성이 있어요.

29:37크게 차이가 안 난다는.

29:40그러니까 Fable이 10 트릴리언이고 만약에 Opus 5가 1 트릴리언 정도 수준이야.

29:4510분의 1 정도 수준이야.

29:46그러면 정말 압축을 잘한 거거든.

29:48최적화를 잘한 거.

29:49어느 정도인지는 저도 몰라.

29:52Anthropic이 공개를 안 하니까.

29:54그런데 성능으로만 보면 음, 여전히 Fable이 나은데 그렇게 두 배씩이나 지불을 하면서 그리고 그 컴퓨트를 감당해 가면서 돌릴 만한 정도의 마지널한 성능 향상은 아니라는 거지.

30:09정말 마지널하니까.

30:12그러니까 현실적으로는 Opus 5가 맞는 거죠.

30:15그럼 원점으로 돌아와 보셔.

30:17제가 음악을 들을 때도 192,000에 해당하는 그 고해상도 음악, 정말 초초초초 하이 피델리티.

30:27어, 울트라 하이 피델리티 그런 걸로 음악을 듣는 욕심인 거지.

30:32Fable을 돌린다는 게 Opus가 Opus five가 있는데도 Fable을 돌린다는 게 그런 욕심인 거고.

30:38Opus five는 충분히 충실한, 충분히 하이 피델리티의 오디오 음질이나 마찬가지라고.

30:46그걸 쓸 수 있는 환경이니까.

30:48그런데도 오디오파일들은 정말 raw로 듣는다고.

30:54그게 감당이 되는 기기들을 가지고 그게 감당이 되는 대역폭에서 그렇게 듣는 사람들은 그렇게 들으니까.

31:02여러분들이 사용하는 그 Spotify나 Tidal이나 Apple Music이나 이런 서비스들에도 옵션이 있거든요.

31:09하이 피델리티 하이파이 옵션이 무손실로 쏴주겠다, 비용을 더 내면.

31:13그럼 대역폭도 많이 잡아먹고 데이터 usage도 늘어나고 그런데도 그걸 선택한다고.

31:18저도 그 세 서비스 다 lossless거든요.

31:21하이파이거든.

31:23Roon이라는 서비스도 돌리고.

31:24전 로컬 서버가 있으니까 거기서 돌리는 음악들은 다 원본이야.

31:30근데 제 귀가 그걸 감당할까?

31:32원본을?

31:34아니 가청 주파수도 반토막에 반토막이 난 나인데 감당이 되겠냐고.

31:38그런데도 요만큼의 오차도 허용하기 싫은 욕심이 있는 거라고 사람이.

31:43그런 사람이나 그런 걸 쓰는 거야.

31:46그러면 앞으로 추세는 어떻게 되겠냐고.

31:48Opus five를 훨씬 많이 쓰겠지.

31:50그리고 또 그 다음에 지금 Opus five까지 내려왔으면 이제 압축 최적화의 길로 또 다시 들어선 거고, Anthropic이.

31:58그 다음에 뭔가 또 음 Fable급 Mythos급의 모형을 내놓는다면 또 그러겠지.

32:05막 트웬티 트릴리언.

32:07그리고 그쯤 되면 컴퓨트가 좀 받쳐주는 시대가 올 거고.

32:11그럼 또 거대한 모형들을 만들 거라고.

32:15그리고 또 압축을 할 거고.

32:16그 트렌드가 계속될 거라고.

32:18어느 AI 랩이든지 그 길을 갈 수밖에 없어.

32:21지금 말씀드린 대로 이건 클래스에서 나오는 찍혀 나오는 인스턴스들이기 때문에 국화빵들이기 때문에 그걸 따라갈 수밖에 없다고.

32:32그게 길이니까.

32:34근데 이 트렌드가 멈추고 아무도 이제 그 컴퓨트의 부담이나 모델 weights 가중치의 크기나 이런 걸 신경 안 쓰는 시대가 온다.

32:45우리가 아무 신경 안 쓰고 그냥 음악을 듣듯이, 그리고 4K 영상을 넷플릭스 같은 데서 그냥 부담 없이 보듯이 네트워크 부담 없이 그런 시대가 오면 그제서야 안정이 된 거라고.

32:58이 AI 붐이.

33:01붐이 아니고 이제 일상이 되는 거라고.

33:03그렇게 되면.

33:06그 시대까지 기다려야 하는 거고, 사실은.

33:09그러니까 진정한 AI 시대는 그런 때가 되는 거죠.

33:12AI 모형의 크기 뭐 이런 거 신경 안 쓰는 시대.

33:16누구나 너무도 당연하다는 듯이 그냥 쓰는 시대.

33:19크기 신경 안 쓰고 컴퓨터 사양 신경 안 쓰고.

33:22근데 이런 얘기를 왜 하냐?

33:24여러분들이 익숙해져야 된다고.

33:26미리 준비를 해야 된다고 그걸.

33:29언젠간 어떻게 될 거 같냐고.

33:31이게 계속 반복되다 보면.

33:34지금은 뭐 아무 부담 없이 음악 듣고 그러시잖아요.

33:39Spotify가 됐건 Tidal이 됐건 Bugs가 됐건 Apple Music이 됐건.

33:43옛날에 안 그랬어.

33:45저렇게 음악을 들으려면 대역폭 신경 써야 되고 압축률 신경 써야 되고.

33:50MP3 요즘 신경 쓰시는 분들 있나?

33:52[웃음]

33:54MP3의 압축률도 있었거든.

33:57그래서 더 좋은 음질로 들으려고 발악들을 했거든.

34:01어, 지금이 그 단계야.

34:03인공지능이.

34:04이 weight들이 너무 크기 때문에 거기에 필요한 컴퓨트도 너무 크고.

34:08Transformer Architecture라는 게 O에 N제곱이라고.

34:11Big O Notation.

34:13Context Window를 제곱을 하는 수준의 연산을 한다고.

34:16말도 안 되는 짓이라고 그게.

34:18[웃음]

34:18백만의 제곱이라고.

34:20Claude Opus쯤 되면.

34:21원 밀리언 Context Window니까.

34:23근데 언젠가는 좀 시간이 지나고 나면 그게 아무것도 아닌 과거에 그랬었다 정도 수준으로 바뀔 거라고.

34:32그러면 이 인공지능 모형들이 어디로 들어올까?

34:36지금 여러분들이 음악 듣는 핸드폰이나 이런 데로 들어오게 돼 있다고.

34:39그게 엣지 디바이스인 거예요.

34:411차적으로 지금 들어와 있는 거는 저처럼 애플 실리콘 M3 Ultra 정도 돌리는 사람들, 그걸 두 대, 세 대 돌리는 친구들, 어, 그런 사람들한테는 이미 바짝 다가온 거고, 그 엣지 디바이스에는.

34:56그러니까 지금 한 2년, 3년쯤 되면 제 집에서 Gemi 3를 돌릴 수 있을 거라고.

35:02충분히 압축을 해서 lossless 수준으로.

35:05정보 손실은 별로 없는데 유연하게 돌아갈 수 있는 수준으로.

35:09그럼 그 시대를 준비해야 되는 거라고.

35:11그건 음 그 시대를 준비한 사람들한테나 낙원이 될 수 있어.

35:18[웃음]

35:18제가 그래서 그렇게 하고 있는 거야.

35:20그 얘기를 해드리고 싶었어.

35:23어, 저 양반이 왜 저러고 사나?

35:26미래 보는 거 별거 아니라고.

35:27과거를 봐.

35:29과거를 적분하는 거야.

35:32제가 미적분을 잘하는 친구가 아니라고.

35:34[웃음]

35:35수학을 잘하는 사람도 아니고 그냥 세상을 그렇게 보는 눈이 있을 뿐이야.

35:40과거를 적분하는 거야.

35:42막 이렇게 쌓다 보면 패턴이 보인다고.

35:45객체지향적으로.

35:46그 패턴을 지금 보여드린 거야.

35:48과거를 이렇게 적분을 한 다음에 현재를 봐.

35:51지금 제일 중요한 건 현재니까.

35:52과거는 이미 지나간 거고.

35:54그리고 미래는 점점, 점점 현재가 되잖아요.

35:56그리고 검증을 해.

35:58그래서 미래의 추세를 봐.

36:00그걸 미분하는 거야.

36:02그래서 미적분이 중요한 거야.

36:04개념적으로만 중요해, 미적분은.

36:05계산하는 게 아니고 계산이 필요한 게 아니고 그냥 미적분이라는 개념만 있으면 돼.

36:11과거를 적분해서 미래를 미분하고 그래서 현재를 사는 거라고.

36:15그게 미래를 보면서 미래를 미리 살면서 현재를 살 수 있는 tip이야.

36:22믿거나 말거나.

36:25앞으로도 피파가 그런 얘기 많이 해드릴 거야.

36:28제가 이런 얘기를 하기가 이제 귀찮아.

36:31[웃음]

36:31이미 3천 개가 넘는 영상에서 주절거렸는데 그걸 다 다시 올릴 수는 없고.

36:35가끔 이렇게 음 압축을 해서 저도.

36:38그 3천 개의 영상이 저한테는 raw 파일들인 거고.

36:43거기서 헤드룸이 있으니까 많잖아, 양이.

36:46[웃음]

36:47양이 많고 내용도 많고.

36:48그걸 가끔 lossless 수준에 가깝게 이렇게 정제를 해서 압축을 해서 들려드릴 수는 있는데 여전히 좀 많죠.

36:57근데 그걸 짜증 안 내고 여러분들한테 설명할 수 있는 건 피파기 때문에 앞으로는 피파를 많이 피파 보고 거들어 달라고 할게요.

37:08준비하셔.

37:09준비해야 돼.

37:15준비 안 하면 힘들 거야.

37:16[클로징 음악]