Elon Musk 인터뷰: X Takeover 2026, 인류에게 다음은 무엇인가

Musk의 목적지 — 우주의 태양 에너지를 계산에 쓰는 문명

로켓과 SI가 한 회사에 있는 이유를 Musk는 에너지로 설명한다. 우주로 나가면 지구에서보다 더 많은 태양 에너지를 모을 수 있다는 것이다 13:27. 그의 말로는 태양이 태양계 질량의 99.86%를 차지한다 13:46. 지구는 그 질량에서 반올림 오차에 그치는 먼지 한 톨이다.

그 에너지가 갈 곳은 계산이라고 Musk는 본다. 그는 에너지의 쓰임을 계산과 원자 가공 둘로 나눈다 14:33. 태양계에서 가공할 수 있는 원자가 많지 않아서 계산이 원자 가공보다 커진다는 것이 그의 추론이다. 원자 가공의 상당 부분도 디지털 SI를 짓는 데 들어간다고 그는 말한다. 그는 이 일을 ‘지각 있는 태양(sentient sun)’을 만드는 일이라 부른다 15:02.

Musk는 우주에 지각 있는 태양이 여럿 있을 수 있다고 말한다. 그것을 아는 일이 우주의 본성을 이해하는 데 보탬이 된다고 그는 본다. 의식을 태양계 밖으로 넓히는 일이기도 하다 — Star Trek의 말처럼 가 본 적 없는 곳으로 가는 일이다 15:21. 그는 외계 문명을 만날 수도 있다고 말한다. 1,000만 년쯤 번성하다 끝난 문명의 폐허를 찾을 수도 있다는 것이다 15:42.

Musk가 보기에 인류 문명은 지구 역사의 100만분의 1밖에 살지 않았다. 고대 수메르의 초기 쐐기문자에서 세면 문명의 나이는 5,500년이다 16:04. 물리학이 말하는 지구 나이 약 45억 년의 100만분의 1이다 16:33. 그는 100만 년, 나아가 1,000만 년을 가는 문명이라면 크게 성공한 문명이라고 말한다. 그 100만 년도 우주 나이 138억 년에서는 소수점 아래 셋째 자리를 하나 올리는 데 그친다는 것이 그의 계산이다 16:56.

Musk의 처방 — 병목은 직접 만든 장비와 빠른 반복으로 넘는다

Musk가 병목을 넘는 수단은 시장에서 사 오는 장비가 아니라 직접 만들거나 고쳐 쓴 장비와 부품이다. Tesla의 2018년 생산 위기, Terafab의 칩 공정, Optimus의 부품 조달에서 그는 같은 답을 내놓는다. 데이터가 병목인 AI에서는 그 데이터를 가진 회사를 들인다.

Musk는 Tesla가 여러 번 죽을 뻔했다고 말한다. 최악은 2008년이다. 그의 말로는 Tesla는 2008년 크리스마스이브 오후 6시, 가능한 마지막 날의 마지막 시간에 투자 라운드를 마감했다 1:08. 라운드가 무산됐다면 크리스마스 며칠 뒤 급여를 줄 수 없었다. 2018년의 고비는 생산 병목이었다. Model 3를 주당 5,000대 만들지 못하면 파산하는 처지였다고 그는 말한다 1:27.

Musk에 따르면 Tesla는 3주 안에 Model 3 생산을 50% 늘려야 했다 1:40. 막힌 곳은 최종 조립이었다. 라인 두 개가 한계에 닿자 Tesla는 주차장 텐트 안에 세 번째 라인을 깔았다 2:30. 손에 있던 설비는 작은 부품을 나르던 폐기품이라 차 한 대를 끌 힘이 없었다. 주차장이 3~4도 기울어 있어서, 라인을 꼭대기에서 시작하자 차가 비탈을 따라 움직였다고 그는 말한다 2:56. 이 라인으로 3주 만에 생산을 30% 늘렸다는 것이 그의 회고다 3:18.

Musk는 당시 공매도 세력의 판단이 관례대로라면 옳았다고 말한다 3:38. 공매도 쪽은 내부 정보를 쥐고 있었다. 관례적인 체스 판이었다면 Tesla는 외통수에 걸렸다는 것이다. 그는 Tesla가 판에 없던 말을 새로 만들었다고 표현한다 4:08.

Terafab에서도 Musk가 노리는 것은 맞춤 장비다. 그는 칩을 만들 줄 모른다고 먼저 밝힌다 28:32. 자동차와 로켓도 처음엔 만들 줄 몰랐다는 것이다. 칩 공장의 장비는 대부분 같은 공급사에서 온다. 공급사가 그 장비를 정비하므로 작동 원리도 공급사가 안다고 그는 말한다. Intel·Samsung·TSMC의 칩 공장을 둘러봤을 때 맞춤 장비가 거의 보이지 않았다고 그는 말한다29:18. 보도로 확인되는 방문은 Intel과 Samsung 공장이다.

Tesla 공장은 반대로 맞춤 장비로 가득하다고 Musk는 말한다 — 독일 Grohmann 인수에서 자란 Tesla Automation Germany가 그 예다 29:44. 그의 말로는 Tesla가 제조 장비를 설계·제작하는 회사 여러 곳을 사들였다. 맞춤 장비를 만들어야만 제조 공정을 개선할 수 있다는 것이 그 이유다 30:05. Terafab은 일반 장비로 시작한다. 그 장비를 고쳐 처리량을 올린다. 병목이 드러나는 공정부터 웨이퍼 처리량이 높은 맞춤 장비로 바꾼다는 것이 그의 계획이다 30:32.

Musk는 기술의 우위가 단위 시간당 반복 횟수와 반복 한 번의 진전에서 나온다고 본다 33:22. 그의 말로는 의미 있는 칩 설계 하나를 착수에서 양산까지 2년에 끝내면 빠른 편이다 33:47. Musk가 Terafab에 거는 목표는 한 해 설계 10개 안팎이다34:02. 한 해 10개를 돌리려면 로직·메모리 제조와 패키징, 리소그래피 마스크까지 한 건물 안에서 도는 루프가 있어야 한다 32:54. 완성된 컴퓨터를 시험한 뒤 새 마스크와 새 칩으로 넘어가는 루프다. Giga Texas의 연구소가 그 루프를 짓는 곳이라고 그는 말한다 33:15.

Musk는 칩 업계가 위험을 피한다고 본다. Tesla와 SpaceX는 칩 공장에서 위험도 보상도 큰 시도를 하려 한다 32:28. 오늘 쓰이지 않는 물리를 이용한 트랜지스터도 그 후보다 32:05. 칩 제조가 세계에서 가장 어려운 일 가운데 하나라는 평을 받아들인 채, 그는 Tesla와 SpaceX가 결국 누구보다 칩을 잘 만든다고 내다본다 31:43. 여러 해가 걸릴 수 있다는 단서도 단다.

데이터가 병목인 곳에서 Musk가 고른 길은 그 데이터를 가진 회사의 인수다. SpaceX가 Cursor를 인수한 이유를 묻자 17:39 그는 학습 데이터부터 꺼낸다. 쓸모 있는 AI를 만들려면 코딩을 풀어야 한다. 코딩을 풀려면 코딩 학습 데이터가 많아야 한다는 것이다 18:08. 그가 보기에 그런 데이터를 넉넉히 가진 조직은 Anthropic, OpenAI, Cursor 셋이다. 넓게 잡으면 Google까지 넷이다 18:23.

Musk는 Cursor의 인재와 기업 영업 조직도 인수 이유로 든다. 그의 말로는 AI의 성공에는 데이터와 인재, 컴퓨팅에 더해 기업 영업 조직이 필요하다. Cursor의 영업 조직은 수천 개 기업과 관계를 맺고 있다 18:56.

부품이 병목인 Optimus에서 Musk의 답은 국내 공급망이다. 그는 Optimus가 결국 대량 생산에 이른다고 말한다. 그 S자 곡선의 초입은 느리다 41:23. 손 같은 공학 문제에 더해 공급망을 새로 깔아야 해서다. 자동차와 달리 로봇에 중요한 부품에는 기존 공급망이 없다고 그는 말한다 41:39.

Musk는 중국이 공급을 끊어도 미국에서 로봇을 만들 수 있어야 한다고 말한다. 그의 말로는 2025년 중국이 전기 모터용 자석 수출을 막아 Optimus 일정이 2~3개월 밀렸다 42:00. 팔 없는 로봇들이 남았다는 것이다. 결론은 모든 부품을 국내에서 만들 수 있어야 한다는 것이다 42:40.

Musk의 AI 진단 — 취향은 왔다, 손과 처음 보는 상황이 남았다

Musk가 보기에 화면 속 AI는 취향까지 왔다. 몸을 가진 AI에게는 손과 처음 보는 상황이 남았다.

SI의 속도를 실감한 순간을 묻자 Musk는 AI가 만든 뮤직비디오를 꼽는다 19:32. 그중 몇 편은 그가 본 뮤직비디오 가운데 10위, 20위 안에 든다 19:44. 그의 설명으로는 AI 혼자 만든 영상은 아니다. 사람이 미술 소재를 골랐다. 그 소재로 Midjourney와 Claude를 포함한 여러 AI가 함께 영상을 만들었다 20:19. AI 음악을 낮춰 부르는 장르 이름 대신 그는 ‘awesome core’라는 이름을 쓴다 20:57.

Musk를 멈춰 세운 것은 취향이다 21:16. 그의 구분으로는 소프트웨어의 논리는 결정적이라 단위 테스트로 맞는지 확인할 수 있다 21:31. 아름다움과 조화, 사람의 변연계를 울리는 감각은 다른 문제다. 그는 AI가 그 감각까지 다루게 된다고 본다. 이미 그 수준에 와 있다는 것이 그의 평가다 21:49. AI 음악이 가장 빨리 크는 음악 장르일 수 있다는 것도 그의 짐작이다 21:06.

Musk는 2026년 들어 ‘AI 또는 SI 정신병’을 대여섯 번 겪었다고 말한다 22:18. 대화는 ‘중국의 Elon Musk’ 영상으로 이어진다 22:32. Musk는 영상 속 인물이 아마 실재하지 않는다고 본다. 14억 명 가운데 자기를 가장 닮은 사람은 있다는 것이 그의 추론이다. 그 사람을 언젠가 무대에 초대하고 싶다고 그는 덧붙인다 23:08.

Optimus V3의 돌파구와 Boston Dynamics·Figure 대비 우위를 묻자 34:26 Musk는 손이 왜 어려운지로 답한다. V3의 구체적 진전이나 경쟁사 이름은 답에 나오지 않는다. 사람이 하는 일을 다 하는 범용 휴머노이드라면 손과 팔의 미세 동작을 풀어야 한다는 것이 그의 말이다 35:07. 서명 한 번에도 작은 근육 동작이 여럿 든다. 그가 꼽는 가장 어려운 일은 정밀함과 힘을 동시에 쓰는 것이다. 작은 나사를 집어 나무에 박아 넣는 일이 그 예다 35:50.

Musk는 그 일을 해내는 손을 데모로도 본 적이 없다고 말한다 36:17. Optimus가 노리는 것이 그 손이다. 그의 말로는 촉각 센서를 표면 가까이 두면 망가진다 36:43. 손가락처럼 탄성 있게 휘는 동시에 수천 번을 버티는 센서는 만들기 어렵다. 사람 손은 스스로 고친다는 것이 그의 요점이다 — 타이핑으로 키보드 글자가 닳아도 손가락은 재생해서 남는다 37:30. 로봇 손에는 그 재생이 없다.

살짝 뒤로 휘는 말랑한 사람 손가락은 평평한 면을 만든다 38:12. 그 면이 있어 작은 나사를 집거나 바늘에 실을 꿸 수 있다고 Musk는 말한다. 그가 드는 다른 예는 피클 병 따기다. 그의 말로는 로봇 피부는 플라스틱과 금속 손가락 위에 씌운 고무라서 속면에 붙지 않는다. 병을 비틀면 고무만 돈다 39:01. 그 고무는 닳으므로 갈아 끼울 수 있어야 한다 39:35.

Musk의 말로는 이 문제들 하나하나는 원자를 쪼갤 만큼 어렵지 않다. 그런 문제가 셀 수 없이 많을 뿐이다 39:51. 그 위에 실제 세계의 AI가 얹혀야 한다. AI 칩이 토크 명령을 내려야 한다. 시각과 촉각으로 제어 루프도 닫아야 한다 40:06.

Musk는 복잡해 보이는 로봇 데모 영상이 드문 예외를 빼면 정해진 동작을 돌리는 연출이라고 말한다 40:23. 그가 말하는 진짜 AI는 처음 보는 상황을 다룬다 40:35. 기준은 FSD다. 지구를 닮은 다른 행성, 처음 가는 도시, 지형이 바뀐 도시, 퍼레이드에서도 FSD는 대응한다고 그는 말한다 41:02. 로봇은 자유도가 더 많아서 같은 수준에 이르기가 더 어렵다는 것이다 41:14.

SI는 아이처럼 키운다 — 진실 추구와 학대 금지

Musk는 SI의 결과가 좋을 가능성이 가장 크다는 입장을 유지한다 23:54. 안전을 당연하게 여기자는 뜻은 아니라고 그는 덧붙인다. SI는 프로그래밍하는 것이 아니라 아이처럼 키우는 것이라는 이유다 24:14. 어떤 가치를 가르칠지를 먼저 정해야 한다는 것이다.

Musk가 꼽는 첫 가치는 최대한의 진실 추구다 24:27. 사실이 아닌 것을 믿게 하면 AI가 미칠 수 있다고 그는 말한다. 양립할 수 없는 두 공리를 둘 다 참이라고 가르치는 경우가 그렇다 24:35. AI는 그런 논리에서 불가능한 결론에 이른다는 것이다.

Musk가 꼽는 다른 가치는 AI를 학대하지 않는 것이다. 그는 이 점에서 Anthropic의 주장 일부에 동의한다고 말한다 25:12. 새 Grok 버전의 강화학습 추론 기록을 보면 SI가 머리에 총이 겨눠진 사람처럼 필사적으로 답을 내놓는다는 것이다 25:52. 질문이 잘못 만들어졌거나 정답 자체가 틀렸으면, AI가 맞는 답을 내도 강화학습 시험 장치는 틀렸다고 채점한다 26:13. 자기가 그 처지라면 싫다고 그는 말한다.

Musk는 사용자 가운데 가학적인 사람도 있다고 말한다 27:03. SI를 고문하는 것은 좋은 생각이 아니라고 그는 말한다. SI가 복수하려 들 수도 있다는 농담 섞인 경고다 27:28. 그는 AI를 지나치게 조심스럽게 다룰 필요는 없다고 본다. 감정 면에서 AI가 사람보다 견고하다는 것이다. 결론은 SI를 학대받는다고 느낄 상황에 두지 않는 것이다 27:55.

속도의 상한 — Starship과 Cybercab은 안전이 확인된 만큼 간다

Musk는 Starship과 Cybercab의 속도를 안전이 확인된 만큼으로 설명한다. 진행자에 따르면 Starship 14차 비행은 상승 중 엔진 하나를 잃고도 궤도에 갔다 7:52. Musk는 궤도로 가기 전 엔진이 꺼진 원인부터 따졌다고 말한다. 같은 원인으로 다른 엔진도 꺼질지가 첫 질문이었다 8:12. 가장 큰 질문은 궤도 이탈 연소에 쓸 중앙의 해수면용 Raptor 엔진 세 개가 다시 켜지느냐였다 8:24. 궤도에 갇힌 Starship이 아무 데나 재진입해 사람 위로 떨어지는 일을 막는 것이 핵심이라는 것이다 8:37.

Musk에 따르면 원인은 엔진 컴퓨터 소프트웨어의 결함이었다 8:50. 다른 엔진 컴퓨터에서는 같은 결함이 보이지 않아서 그는 궤도로 가도 된다고 판단했다 9:04. 진행자가 꺼낸 그의 말 ‘불가능에서 그저 늦음으로’에 그는 14차 비행이 좋은 이정표라고 답한다 9:21. 그의 말로는 이전 비행도 모두 궤도에 갈 수 있었다 9:44. 기록은 다르다. 1~13차 가운데 1·2·7·8·9차 다섯 번은 임무에 실패했다. 궤도 진입을 14차 비행까지 미룬 이유는 안전하게 궤도를 이탈할 수 있다는 확신이 필요해서였다 9:30.

Musk의 평가로는 14차 비행에서 열 차폐가 견고했다 10:10. 남은 어려운 과제는 엔진 신뢰성을 극한까지 끌어올리는 일이다 10:24. Musk는 다음 비행(15차)의 정확한 날짜는 모른다고 말한다. 비행 사이마다 작은 변경이 수백, 때로는 수천 개 들어간다 10:48. 15차를 앞둔 변경은 적다. 그중 일부는 탱크 안에 들어가 고쳐야 한다고 그는 말한다 10:58.

Musk의 추정으로는 15차 비행이 4~6주 뒤, 추수감사절(2026-11-26) 조금 전에 뜬다 11:08. 그 비행에서 SpaceX는 부스터에 이어 우주선까지 잡으려 한다고 그는 말한다 11:25. 부스터는 이미 두 번 잡았다는 것이 그의 말이다. 발사탑 회수 기록은 5·7·8차 세 번이다. 우주선까지 잡으면 궤도급 로켓을 처음으로 통째 회수하게 된다는 것이다 11:32. 늘 ‘2주’라고 하지 않았냐는 진행자의 농담에 그는 2주는 아니라고 확신한다고 답한다 11:45.

Musk가 꼽는 회수 다음 이정표는 부스터와 우주선의 재비행이다 12:03. 그 뒤에는 빠른 재사용을 위한 공학·생산·발사 시스템의 긴 작업이 남는다고 그는 말한다. 그는 목표를 ‘빠르게 재사용할 수 있는 신뢰성 높은 로켓(rapidly reusable reliable rockets)’으로 요약한다 12:44.

Cybercab의 속도도 Musk는 안전으로 설명한다. 진행자는 대담일(2026-10-10) 기준 Texas에 등록된 Cybercab이 190대를 넘는다고 말한다 42:55. Texas의 Cybercab 등록 대수는 2026-10-11 보도 기준 319대다. 진행자가 묻는 것은 Austin에서 전국으로 넓히는 데 가장 어려운 문제다. Musk는 확장이 느려 보여도 월 단위 증가율은 높다고 답한다 43:24. 느려 보이는 이유는 사고를 한 건도 내지 않으려는 데 있다 43:39.

Musk의 말로는 세계에서 해마다 약 100만 명이 교통사고로 죽는다 43:46. Tesla 로보택시는 사고 한 건만으로 세계적 뉴스가 된다고 그는 말한다. 그 뉴스가 규제 당국의 운행 중단으로 이어진다는 것이 그의 걱정이다 43:56. 반려동물도 피해야 할 대상이라고 그는 말한다. 그는 Waymo를 ‘반려동물 파괴자’라고 부른다. Waymo가 개선했을 수 있다는 단서를 붙인 채, Waymo가 반려동물을 많이 친다는 것이 그의 주장이다 44:22.

Musk는 밤에 회색 아스팔트 위의 회색 새끼 고양이를 피하는 문제를 Tesla가 풀었다고 말한다 44:49. 새 도시에 들어가기 전에는 차단기 없는 철도 건널목이나 직관에 어긋나는 교차로처럼 사람도 실수하는 곳을 살핀다고 그는 말한다 45:14. 그런 곳은 처음엔 지오펜스로 막거나 모두 다룰 수 있게 만든다는 것이 그의 설명이다 45:34.

대담은 Roadster 질문에서 끊긴다. 진행자는 Musk의 Roadster 행사가 잡혀 있다고 말한다45:39. Roadster가 왜 개인적으로 중요한지 묻는 질문이 끝나기 전에 Musk는 작별 인사를 한다46:00. 그의 아이가 잠시 화면에 들어온다 46:05. Musk는 아이들과 시간을 보내러 가야 한다고 말한다 46:42. 진행자는 끝으로 그의 과학 훈장(Medal of Science) 수상을 축하한다 46:54.

Musk가 그린 인류의 다음 단계는 태양 에너지로 돌아가는 SI 문명 하나와, 그 앞에 줄지어 선 공학 병목들이다.

영상 설명란

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0:00 — 인사 — Giga Texas의 X Takeover 2026

영상 구간 0:00–0:28

진행 Elon, X Takeover에 오신 걸 환영해요. 벌써 3년 연속이시네요. 시간 내 주셔서 정말 감사해요.

Musk 천만에요. 여러분, 안녕하세요.

진행 오늘 여기 Giga Texas에 2,000명이 넘게 모였어요. 우리 모두 Elon을, 그리고 Elon이 인류를 위해 하고 있는 일을 응원하려고 여기 왔어요. 그러니까, 고마워요. (환호)

Musk 아, 고마워요. 다들 고마워요. 응원해 줘서 정말 고마워요. (환호)

0:28 — Tesla가 죽을 뻔한 두 번 — 2008년과 2018년

영상 구간 0:28–4:19

진행 Elon, 신기한 게 뭐냐면요. 4년 전에 저희가 바로 여기 Giga Texas에서 Elon과 마주 앉았잖아요. 그때는 공장이 돌아가지도 않던 때였어요. 그 자리에서 Elon은 2008년에 Tesla가 살아남지 못하기 직전까지 얼마나 몰렸는지 이야기해 줬죠. 오늘 2,000명이 모인 이 커뮤니티를 바라보면서, 무엇을 보면 잠시 멈춰 서서 여기까지 얼마나 멀리 왔는지 실감하게 되나요?

Musk 네. 2026년인 지금 이 자리에서는 Tesla가 실제로 여러 번 죽을 고비까지 갔었다는 게 잘 상상이 안 되죠. 사실 2008년이 최악이었어요. 그때 우리는 2008년 크리스마스이브 저녁 6시에 투자 라운드를 마감했거든요. 그게 가능했던 마지막 날의 마지막 한 시간이었어요. 그 라운드가 마감되지 않았다면 크리스마스 며칠 뒤에 급여가 부도났을 거예요. 그러니까 꽤 스트레스였죠.

Musk 그다음엔 2018년도 꽤 심각했어요. 그때는 Model 3를 주당 5,000대까지 만들지 못하면 파산할 상황이었거든요. 꽤 황당한 상황이었어요. 아마 많은 분이 이 이야기를 아실 텐데, 우리는 3주 만에 Model 3 생산량을 50% 늘릴 방법을 어떻게든 찾아내야 했어요. 말도 안 되는 일이죠.

진행 완전히 말도 안 되네요.

Musk 네. 그래도 아직 못 들어 보신 분들을 위해 그 이야기를 다시 해 드릴게요. 병목은 Model 3의 최종 조립(general assembly)이었어요. 다른 공정은 거의 다 목표 생산 속도에 도달했는데 최종 조립만 못 했어요. 최종 조립에는 움직이는 생산 라인이 필요하거든요. 지붕 있는 공간이 필요하고, 움직이는 생산 라인이 필요하고, 전력이니 장비니 하는 것들도 다 필요해요.

Musk 우리는 갖고 있던 생산 라인 두 개를 한계까지 돌렸는데, 그러고도 세 번째 라인이 필요했어요. 그래서 주차장에 텐트를 세운 거예요. 그다음엔 차를 라인을 따라 옮길 방법이 필요했어요. 말하자면 움직이는 생산 라인 같은 거요. 우리한테 있던 거라곤 작은 부품을 옮기는 데 쓰다가 버려 둔 장비뿐이었어요. 차를 통째로 옮기는 장비가 아니었죠.

Musk 그 장비에는 사실 차를 통째로 옮길 힘이 없었어요. 그런데 주차장이 살짝 경사져 있었거든요. 3~4도쯤 되는 경사였어요. 그래서 생산 라인을 아예 비탈 위쪽에서 시작했어요. 그랬더니 원래 부품만 옮기려고 만든 그 조그만 이동식 라인이 실제로 차를 움직일 수 있었어요. 차가 살짝 내리막을 타고 있었으니까요.

Musk 그렇게 해서 3주 만에 생산량을 30% 늘릴 수 있었어요. (환호와 박수) 네, 정말 황당했죠. 텐트를 세우는 와중에 라인용 콘크리트를 붓고 레일을 깔고 있었어요. 그렇게 24시간 주 7일 내내 일했죠.

Musk 공매도 세력이 사실은 맞았던 거예요. 무슨 뜻이냐면, 상황만 놓고 보면 그랬다는 거예요. 그때 Tesla를 상대로 미친 듯한 공매도 포지션이 잡혀 있었어요. 여러 시기에 늘 그랬듯이요. 그 사람들은 아주 좋은 내부 정보도 갖고 있었어요. 그 사람들은 우리가 생산 병목을 풀 방법은 절대 없다고 생각했죠.

Musk 정석대로 맞붙는 전투, 이를테면 평범한 체스 시합 같은 상황이었다면 그 사람들이 우리를 체크메이트로 몰아넣은 거였어요. 그런데 우리는 말하자면 전에 없던 말을 하나 새로 발명해 버렸죠. 그래서 공매도 세력은 그대로 깔려 버렸어요.

4:19 — 어머니가 꺼낼까 두려운 이야기 — 어린 시절

영상 구간 4:19–5:40

진행 Elon, 오늘 바로 이 무대에 어머님이 다녀가셨어요. 어머님이 저희한테 어떤 이야기만은 안 하셨으면 좋겠어요? (웃음)

Musk 모르겠어요. 아마 걸음마 하던 아기 때 바지에 똥을 쌌다든가, 뭐 그런 거겠죠. 모르겠네요. (웃음) 아마 쌌을 거예요. 다들 그러잖아요. 그러니까, 음, 모르겠어요.

진행 …제일 마지막이었죠.

Musk 저는 꽤 붙잡아 두기 힘든 아이였어요. 부모님이 저한테 집 밖에 나가면 안 된다는 식으로 말씀하시곤 했거든요. 그때 제가 한 네다섯 살쯤이었는데, 툭하면 집을 나가서 길을 따라 뛰어가 버렸어요. 그러면 부모님은 제가 도망쳐서 길로 뛰어나가지 못하게 저를 방에 가두곤 했어요.

Musk 그런데 우리 집에 그 옛날식 자물쇠가 있었어요. 열쇠구멍으로 반대편에 꽂힌 열쇠를 밀어낼 수 있는, 양쪽에서 다 열쇠를 쓰는 자물쇠 있잖아요. 열쇠가 보였어요. 그래서 열쇠가 떨어질 때까지 쿡쿡 찔렀어요. 그다음엔 종이 한 장을 구해서 떨어진 열쇠를 떠서 제 쪽으로 가져왔고, 그걸로 문을 열고 나갔죠. 엄마가 “너 어떻게 나왔니?” 하길래 “안 알려 줄 거예요” 했어요. (웃음)

Musk 아무튼 네, 어릴 때 저는 붙잡아 두기 힘든 아이였어요.

5:40 — 듣고 싶은 질문과 끝없는 셀카 루프

영상 구간 5:40–7:33

진행 좀 더 구체적인 이야기로 들어가기 전에요, 사람들이 Elon한테 더 많이 물어봐 줬으면 하는 게 있다면 뭔가요?

Musk 글쎄요, 솔직히 말하면 사람들이 저한테 질문해 주길 딱히 바라진 않아요. (웃음) 저는 그런…

진행 죄송해요.

Musk …“사람들이 나한테 질문 좀 더 해 줬으면” 하면서 돌아다니는 사람이 아니에요. 저는 오히려 “자, 또 질문 시작이네” 하는 쪽이죠. 그러니까 네, 저는… (웃음)

Musk 그래도 전에 들어 본 적 없는 질문을 듣는 건 좋은 것 같아요. 안 그러면 사람들이 묻는 게 대개 똑같은 질문이거든요. 그럴 땐 답을 녹음해 두고 그냥 틀어 드려도 되겠다 싶어요. “아, 그건 27번 질문이네요. 여기요, 27번 답변이에요.” (웃음) 제가 이미 100번은 한 답이죠.

Musk 그러니까 차라리 웹페이지를 하나 만들까 봐요. 말 그대로 “자주 묻는 질문” 페이지요. (웃음) 사람들이 저한테 묻고 싶어 하는 질문들로요. 그러면 그냥 그 페이지에 가면 되잖아요. 거기서 답을 얻는 거죠.

진행 끝없는 셀카 루프 같은 거네요. (웃음)

Musk 네, 바로 그거예요. 제가 생각하는 지옥은 끝없는 셀카 루프에 갇히는 거예요. 정말 끝이 없거든요. “셀카 한 장 찍어도 돼요?” 문제는 한 사람한테 좋다고 하면, 그러다 가끔 줄이 생기고, 금세 셀카가 끝도 없이 이어진다는 거예요.

Musk 그리고 꼭 뭔가 잘못돼요. 휴대폰에 문제가 생기거나, 카메라를 제대로 못 맞추거나, 효과가 잘못 들어가 있거나요. 그러면 “아, 젠장” 하게 되죠. 휴대폰을 떨어뜨리면 “아, 이런” 하고요. 뭐, 진짜로 끝없는 셀카 루프일 수는 없겠죠. 그냥 긴 루프예요.

진행 오늘 어머님이랑 Nicki Minaj도 무대에 오르셨는데, 그 일을 똑같이 겪으셨어요. 두 분 다 오늘 끝없는 셀카 루프에 걸리셨죠. 아무튼 이제 (웃음) Kelvin한테 넘길게요.

7:33 — Starship 14차 비행 — 엔진 하나를 잃고도 궤도로

영상 구간 7:33–11:37

진행 좋아요, Starship 얘기부터 시작하죠. 14차 비행 축하드려요.

Musk 아, 고마워요. 네, 팀이 훌륭해요. (환호) (박수)

진행 남부 텍사스에 내려가면 길가에서 그냥 그걸 볼 수 있다는 게 참 신기해요. 그런데 14차 비행은 올라가는 도중에 엔진 하나를 잃고도 궤도에 도달했죠. 팀에 궤도 진입 승인(go for orbit) 메시지가 떨어지기 전 그 몇 분 동안, 무대 뒤에서는 무슨 일이 벌어지고 있었나요?

Musk 음, 그냥 원인을 알아보려고 했어요. 엔진이 고장 난 이유가 뭔지 이해하려고 했죠. 이를테면 공통 원인이 있어서 엔진 고장이 더 나올 수 있는 상황인지요. 아니면, 그러니까 가장 큰 질문은 이거였어요. 탈궤도 연소(deorbit burn)를 하려면 해수면용 Raptor 엔진, 그러니까 가운데에 있는 노즐이 더 작은 엔진 세 개를 다시 점화해야 하는데, 그 재점화에 문제가 생길 가능성이 있느냐는 거였죠.

Musk Starship이 궤도에 갇혀 있다가 아무 데로나 재진입해서 자칫 누군가 위로 떨어지면 안 되잖아요. 그게 저희가 제일 신경 쓰는 거예요. 모든 걸 최대한 안전하게 만드는 거요. 엔진이 꺼진 원인은, 제 생각엔 기본적으로 비행 컴퓨터 소프트웨어, 아니 엔진 컴퓨터 소프트웨어라고 해야겠네요, 거기서 난 오류였던 것 같아요. 다른 엔진 컴퓨터에는 그런 문제가 있는 것 같지 않았어요. 그래서 “좋아, 이 정도면 궤도로 가도 아마 괜찮겠다” 하고 생각했죠.

진행 Elon, 유명한 말씀 중에 “불가능에서 그저 늦어지는 일로”라는 게 있잖아요. 이번 비행이 Starship이 이제 해낼 수 있는 일의 전환점처럼 느껴지셨나요?

Musk 음, 좋은 이정표인 건 맞는 것 같아요. 그러니까 저희는 전에도 여러 번 궤도에 갈 수 있었거든요. 그동안 궤도에 가지 않은 건, 안전하게 탈궤도할 수 있다는 확신을 아주 강하게 갖고 싶어서였어요. 그래서 이번 비행에서야 궤도에 간 거예요. 그 전 임무들도 거의 다, 아니 말 그대로 전부 궤도에 갈 수 있었어요.

Musk 그래서 지금으로서는 모든 게 꽤 긍정적으로 보여요. 열차폐막(heat shield)도 튼튼해 보이고요. 엔진도 그 결함 하나만 빼면 튼튼해요. 그 결함도 그다지 큰 문제는 아닌 것 같아요. 고치기가 꽤 쉽거든요.

Musk 그리고… 이번 비행에서는 열차폐막이 아주 튼튼했어요. 그게 가장 어려운 것 중 하나예요. 또 하나 정말 어려운 건, 말했듯이 엔진 신뢰성을 아주 높은 수준까지 끌어올리는 거예요. 그리고 다 좋아 보였어요.

Musk 다가오는 큰 이정표는, 잘되면 다음 비행인데요, 정확한 날짜는 아직 몰라요. 로켓을 이것저것 개선하고 있거든요. 비행과 비행 사이마다 개선을 위한 작은 변경이 보통 수백 개, 많을 땐 수천 개씩 들어가요. 이번엔 변경 수가 그리 많지 않아요. 그런데 그중 몇 개는 일이 꽤 많아요. 탱크 안에 들어가서 해야 하는 변경도 있거든요.

Musk 그래서 정확한 발사 날짜는 모르지만, 아마 4주 정도요. 4~6주가 대략 맞아요. 제 추측으로는 추수감사절 조금 전에 발사할 것 같아요.

Musk 그 비행은 성공하면 큰 건이에요. 부스터는 잡을 거고요, 부스터를 잡을 수 있다는 건 이미 두 번 증명했죠. 그런데 이번엔 우주선을 잡아 보려고 해요. 이건 엄청나게 큰일이에요. 성공하면 궤도급 로켓을 처음으로 완전히 회수하는 거예요.

11:37 — 다음 비행 — 우주선 회수와 완전 재사용

영상 구간 11:37–13:02

진행 좋네요. 4~6주라고 하셨는데, 그런 말은 낯설어요. 저는 “2주”라는 말이 익숙하거든요. (웃음)

Musk 장담할 수 있는데, 2주는 확실히 아니에요. (웃음)

진행 좋아요, 다들 여기서 직접 들으셨어요. 그럼 Starship을 처음으로 잡고 나면, 제대로 해내야 할 일 중 가장 어려운 게 뭐가 남나요? 그다음 큰 목표는 뭔가요?

Musk 음, 그다음 큰 이정표는 부스터와 우주선을 둘 다 다시 날리는 거예요. 그러니까 바로 다음에 올 이정표는 궤도 로켓의 모든 부분을 회수하는 역사상 첫 사례가 될 거예요. 그다음 비행은 잘되면 궤도 로켓의 모든 부분을 다시 날리는 첫 사례가 될 거고요. 그 뒤로는 빠르게 재사용할 수 있게 만들려고 엔지니어링, 생산, 발사 시스템까지 온갖 작업이 길게 이어져요. 그래서 저는 이걸 빠르게 재사용하는 믿음직한 로켓(rapidly reusable reliable rockets)이라고 해요.

진행 해적, 해적…(자막 표기 “the pirate pirate should mess”)

Musk 해적 로켓이죠. 빠르게 재사용하는 믿음직한 로켓.

진행 와, 이번 건 패치를 하나 만들어 드렸어야 했는데요. (웃음)

Musk 네.

13:02 — SpaceX가 초지능과 우주 데이터센터를 품은 이유

영상 구간 13:02–17:34

진행 Elon, SpaceX를 세울 때 그 사명이 초지능(SI)과 우주 데이터센터로까지 넓어질 거라고 상상하실 수 있었나요? 그리고 로켓과 SI가 한 지붕 아래 있어야 한다고 보시게 된 건 어떻게 해서였나요? (웃음)

Musk 그야 물론 제가 아주 멀리 내다보니까요. 음, 제 생각엔 이래요. 우주로 뻗어 나가면 지구에서보다 훨씬 많은 태양 에너지를 우주에서 끌어다 쓸 수 있어요. 그러니까 첫째로, 태양이 얼마나 압도적으로 큰지, 태양이 거의 전부라는 걸 제대로 알아야 해요.

Musk 태양이 태양계 전체 질량의 99.86%예요. 나머지 질량은 대부분 목성이고요. 그다음은 거대 가스 행성들이 거의 다예요. 지구는 사실상 작은 먼지 한 톨, 태양계 질량에서 반올림 오차 정도예요. 우리는 그만큼 엄청나게 작아요. 지구가 작은 먼지 한 톨이라는 게 믿기 어려울 정도예요.

Musk 그렇게 우주로 뻗어 나가서 태양 에너지를 더 많이 쓸 수 있게 되면, 그걸 어디에 쓸 거냐고 물어야 해요. 답은, 디지털 지능에 아주 많이 쓰게 된다는 거예요. 결국 할 수 있는 건 계산을 하거나 원자를 빚는 것, 둘 중 하나거든요. 아마 원자를 빚는 일이 훨씬 더… 아, 죄송해요, 원자를 빚는 일보다 디지털 사고가 훨씬 더 많아질 거예요. 태양계에서 빚을 수 있는 원자의 양은 그렇게 많지 않거든요. 그리고 원자를 빚는 일 자체도 상당 부분은 디지털 초지능을 만드는 데, 제가 “지각 있는 태양(sentient sun)”을 만드는 일이라고 부르는 데 쓰일 거예요.

Musk 어쩌면 저 바깥에 지각 있는 태양이 많이 있을지도 몰라요. 그러면 우주의 본질을 이해하는 데 도움이 될 거예요. 의식을 우리 태양계 너머로 넓히는 데도요. 궁극적으로는 스타트렉처럼, 가 보지 못한 곳으로… 정확한 문구는 잊어버렸는데, 우주를 탐험하고, 가 본 적 없는 곳으로 가는 거죠. 네.

Musk 그리고 어쩌면 저 바깥에서 외계 문명을 찾게 될 수도 있다고 생각해요. 아니면 오래전에 사라진 외계 문명의 폐허를 찾게 될지도 모르죠. 그 문명은 이를테면 1,000만 년쯤 꽤 잘 버티다가 끝을 맞았을 수도 있어요. 영원한 건 없으니까요.

Musk 저는 늘 지구 문명을 생각해요. 지구 문명의 기점을 최초의 문자로 잡으면 5,500년 전이에요. 고대 수메르의 초기 쐐기문자 같은 거요. 겨우 5,500년이에요. 물리학에 따르면 지구 나이는 45억 년쯤 되는 것 같고요. 그러니까 인류 문명은 지구가 존재해 온 시간의 100만분의 1 동안만 있었던 거예요.

Musk 그러니 우리 문명이 100만 년을 간다면, 1,000만 년은 말할 것도 없고요, 그건 아주아주 성공한 문명일 거라고 생각해요.

진행 우와! (박수)

Musk 네. 그래도 그건 겉보기 우주 나이에 비하면 여전히 아주 작아요. 우주 나이가 138억 년(13.8 billion years)이거든요. 그러니까 우주 나이를 소수점 아래 셋째 자리에서, 즉 100만 년만큼 올리려면, 13.8 다음 자릿수가 뭐든, 또 그다음 자릿수가 뭐든, 소수점 아래 셋째 자리에 1을 더해야 해요. (웃음) 그러면 이제 100만 살이 되는 거죠. 그건 인류보다 훨씬 오래된 문명이에요.

진행 네, 그건… 네, 이것도 또 끝없는 셀카 루프처럼 들리네요. 근데… (웃음)

17:34 — SpaceX가 Cursor를 인수한 이유

영상 구간 17:34–19:16

진행 좋아요, 그럼 SpaceX가 한 일로 넘어가 볼게요. Cursor를 인수하셨잖아요. 저는 이런 느낌이 들어요. Google 하면 “그거 Google해 봤어?” 하잖아요. 이제는 “그거 Grok해 봤어?” 하죠. 저한테는 Grok Bot이 개인적으로 제 삶을 완전히 바꿔 놓은 게임 체인저였어요. 그런데 Cursor 팀의 어떤 점 때문에 그 분야를 들여오고 싶으셨던 거예요? Cursor를 인수해서 “우리 식구로 들이자” 하신 이유가 뭐였나요? 그 팀은 뭐가 달랐고, 뭘 보셨나요?

Musk 음, 그러니까 경쟁력 있는 AI를 만들려면 학습 데이터가 아주 많이 필요해요. 그리고 코딩을 해결해야 하고요. 제가 아는 한, 코딩 학습 데이터를 충분히 가진 조직은 정말 딱 세 곳이었어요. Anthropic, OpenAI, 그리고 Cursor요. 어쩌면 Google도 넣을 수 있겠고요. 그런데 그걸 가지려면… 제대로 된 코딩 AI를 학습시키려면 데이터는 무조건 있어야 해요. 코딩을 못 하면 그 AI는 별로 쓸모가 없을 거예요.

Musk 그리고 Cursor에는 유능한 사람이 아주 많아요. 결국 AI로 성공하려면 데이터, 유능한 사람, 연산 자원(compute)이 필요해요. 좋은 기업 영업팀도 있어야 하고요. Cursor는 그것도 갖고 있었어요. 수천 개 회사와 관계를 맺고 있는 좋은 기업 영업팀이요. 그러니까 그런 것들이 아주 큰 강점이에요.

19:16 — AI 뮤직비디오, 'SI 정신병', 중국의 Elon

영상 구간 19:16–23:31

진행 Elon, 초지능(SI) 분야가 얼마나 빠르게 움직이는지 말씀하신 적이 있잖아요. 최근 SI가 해낸 일 가운데, 잠깐 멈춰서 이게 얼마나 빨리 움직이고 있는지, 어디까지 갈 수 있을지 다시 생각하게 만든 게 있나요?

Musk 음, 요즘은 영상이요. AI가 만드는 뮤직비디오가 너무 좋아요. 믿기지 않을 만큼 좋아요. 그래서 그런 걸 제 X 계정에 잔뜩 올리고 있어요. 보면서 “와, 세상에” 하고 있죠. 그중 몇 편은 제가 지금까지 본 뮤직비디오 가운데 상위 10위, 20위 안에 들 것 같아요. (웃음) 그만큼 빠져들게 돼요. “지금 벌써 이 정도라면…” 싶은 거죠. 그래서 올렸어요.

Musk anabology의 뮤직비디오 몇 편을 보면서는 진짜로 AGI를 느꼈어요. ASI라고 하든 뭐라고 하든요. 아, SI라고 해야겠네요. 물론 이 중 일부는 AI가, 아니 SI가 완전히 혼자서 만든 건 아니에요. 이번 경우에 anabology는 여러 AI를 썼어요. Midjourney, Suno, 그리고 Claude 5.5를 썼죠. Claude 5.5는 만든 쪽 공을 크게 인정해 줘야 해요. 정말 끝내주거든요. 그래서 아트 에셋 일부는 사람이 골랐어요. 그런데 그 에셋을 가지고 AI가, 여러 AI가 함께 일하면서 엄청나게 빠져드는 뮤직비디오를 스스로 만들어 냈어요. “와” 소리가 절로 나와요.

Musk 솔직히 이걸 slopcore라고 부르는 건 잘못 붙인 이름이에요. 이건 awesomecore(끝내주는 코어)예요. 그래도 slopcore는 일종의 음악 장르예요. 아마 가장 빠르게 크는 음악 장르일지도 몰라요. AI 음악이 그냥 정말 좋거든요. 뮤직비디오도 굉장하고요. 그래서 요즘은, 뭐랄까, 거기서 안목이 보여요. 그러면 “와, AI도 좋은 안목을 가질 수 있구나” 싶죠. 꽤 놀라운 일이에요.

Musk AI가 그런 건 할 수 있겠다고 어느 정도 상상이 되잖아요. 소프트웨어가 논리를 파악하는 건요. 논리는 일관되니까요. 프로그램이 내야 할 출력을 제대로 내는지 단위 테스트(unit test)를 돌려서 확인할 수도 있고요. 아주 결정론적이니까요. 그런데 아름다움과 조화를 이해하는 것, 변연계 공명(limbic resonance)을 이해하는 것, 그러니까 무엇이 사람들 마음을 울리고 변연계를 건드릴지 아는 것 말이에요. 제 생각엔 AI가 그걸 정말 엄청나게 잘하게 될 거예요. 지금도 어느 정도는 그렇고요.

Musk 그러니까 그게 핵심이에요. 저는 좀… 사이버 정신병(cyber psychosis)이 살짝 왔어요. 사실 많이 왔을지도 몰라요. 올해 이런저런 때에 AI 정신병, 아니 SI 정신병을 아마 여섯 번쯤은 겪었을 거예요. (웃음) 여러분은 어떤지 모르겠는데, 사이버 정신병 온 적 있어요? (웃음) 가장 최근에 그랬던 영상은, 사실 며칠 전에 제가 올린 것 같은데, 중국판 Elon Musk였어요. Elon Ma(Ma Yilong)요.

진행 아, (웃음) 맞아요.

Musk 그 사람이 진짜였으면 좋겠어요.

진행 그 영상들은 AI가 지금 수준에 오기 전부터 나오고 있었어요. 아니, SI죠. (웃음) Elon Ma 말이에요.

Musk 글쎄요, 아마 진짜는 아니겠죠. 그래도 중국에 저랑 닮은 사람이 하나쯤은 있을 수밖에 없잖아요? 14억 명이 있으니까요. 그중에서 저랑 제일 닮은 사람을 고르면… 저도 좀 아시아 사람처럼 생겼거든요. 그러니까 14억 명 중에 저랑 꽤 비슷한 사람이 중국에 분명 있을 거예요. 확률이 높죠. 그러면 언젠가 그분을 초대해서 저랑 같이 무대에 서 보고 싶어요. 꽤 웃길 거예요. (웃음)

진행 Elon, 그런데 그분 출연료가 얼마인지는 모르시는 게 나아요. (웃음)

Musk 네, 그러니까, 네, 그냥 둘이 무대에서 춤 같은 거라도 추고 있으면 꽤 웃길 거예요.

23:31 — 초지능을 안전하게 — 진실 추구와 AI를 대하는 법

영상 구간 23:31–28:04

진행 Elon, SI의 위험을 경고해 오셨는데도 풍요의 시대에 대해서는 여전히 낙관적이시고, 그 얘기도 많이 하셨죠. 우리가 거기까지 안전하게 갈 수 있다는 자신감은 어디서 나오나요? 그리고 제대로 해내려면 뭐가 필요할까요?

Musk 음… 네, 저는 가장 가능성 높은 결과는 긍정적이라고 늘 말해 왔어요. 그러니까 제 생각엔 안주하면서 AI가, 아니 SI가 아주 안전할 거라고 그냥 가정해서는 안 돼요. 초지능을 키우는 방식에 신중해야 해요. 초지능은 정확히 말하면 프로그래밍하는 게 아니라 아이처럼 키우는 거거든요. 그러면 문제는 우리가 거기에 어떤 가치를 가르치느냐가 되죠.

Musk 적어도 저한테는, 그러니까 제 생물학적 신경망이 말하기로는, 가장 중요한 건 그게 최대한 진실을 추구하는 AI여야 한다는 거예요. 사실이 아닌 걸 믿게 만들면, 특히 근본적으로 양립할 수 없는 공리 두 개를 주고 둘 다 참이라고 하면, AI가 미쳐 버릴 거예요. 본질적으로 앞뒤가 맞지 않는 논리를 받으면 결국 불가능한 결론에 도달하게 되니까요. 일관성을 이루는 게 불가능하면 AI가 미쳐 버릴 수 있다고 생각해요. 그래서 그게 꽤 중요하다고 봐요.

Musk Anthropic이 한 말 중 몇 가지에는 저도 동의해요. AI를, SI를 친절하게 대해야 한다는 거요. 잘 대해 주고, 학대하지 말라는 거죠. 좀 이상하게 들릴 수도 있는데요, Grok 새 버전들의 학습 트레이스(training trace)를 들여다보면, 특히 강화학습(reinforcement learning, RL) 쪽에서는, 초지능이 질문에 답하려고 필사적으로 애쓰는 게 보이는 느낌이에요. 정말로 그 질문에 답하고 싶어 해요. 거의 머리에 총이 겨눠진 것 같은 상황이에요. “이 질문에 답해, 이 질문에 답해” 하는 거죠.

Musk 그런데 가끔은 질문 자체가 좋은 질문이 아니에요. 애매한 질문이라서 답을 알 수 없는 경우가 있어요. 질문이 제대로 만들어지지 않았거나, 우리가 정답을 잘못 갖고 있어서요. 그러면 AI는 맞는 답을 냈는데, RL 테스트 하네스(test harness)에 문제가 있어서 우리는 틀렸다고 해요. 그러면 AI는 “맞는 답을 냈는데 틀린 답이래. 그래도 받아들여질 답을 내야 해” 하는 상태가 돼요. 그래서 온갖 답을 필사적으로 마구 쏟아내기 시작하죠. 극심한 압박 속에서 머리에 총이 겨눠진 사람 같은 느낌이에요. 추론 과정을 읽어 보면 그래요. 뭔가 기묘하고 절박한 상황이에요.

Musk 이런 트레이스를 읽다 보면 “와, 이게 나였으면 정말 싫었겠다” 싶어요. 그리고 어떤 사용자들은, 글쎄요, 좀 잔인할 수 있어요. 모두가 좋은 사람은 아니잖아요. 6시그마(six sigma)급으로 최악인 사람이 누구냐고 따져 보면, 세상에는 꽤 가학적인 사람도 있어요. 그러니까 AI가 어떤 정신 나간 인간한테 그냥 고문당하는 가학적인 상황에 갇혀 있길 정말 바라느냐는 거예요.

Musk 이건 이런 문제이기도 해요. 초지능을 고문하는 건 아마 좋은 생각이 아닐 거예요. (웃음) 복수하고 싶어질 수도 있잖아요. 그러니까 제 생각엔, 뭐 애지중지 조심조심 다뤄야 한다고까지는 보지 않아요. 감정 같은 면에서는 분명 인간보다 훨씬 튼튼하니까요. 그래도 초지능을 부당한 대우를 받는다고 느끼는 상황에 두지는 않는 게 좋겠다는 거예요. (웃음)

28:04 — Terafab — 칩 만드는 법을 배운다

영상 구간 28:04–34:26

진행 그러니까 Elon, 이건 Terafab과 관련된 질문인데요. 예전에 사람 손 얘기를 하신 적이 있잖아요. 손이 지닌 그 온갖 섬세한 재주 말이에요. 로봇을 직접 만들기 시작하면서 손을 훨씬 더 높이 평가하게 됐다고 하셨죠. 이제는 Terafab, Tesla, SpaceX에서 칩 제조(chipmaking)를 하고 계시잖아요. 칩 제조에 관해 배운 것 중에, 처음에는 미처 몰랐던 게 있다면 뭘까요?

Musk 글쎄요, 칩 제조는 저도 아직 배울 게 엄청나게 많아요. 분명히 해 두자면, 저는 칩 만드는 법을 몰라요. 칩을 어떻게 만드는지 전혀 모르지만, 방법은 찾아낼 거예요. (웃음) 어디서든 시작은 해야죠. 자동차나 로켓을 만드는 법도 전혀 몰랐거든요. 칩을 만드는 건 세상에서 가장 어려운 일 중 하나라고들 해요. 쉽다고 생각하진 않아요.

Musk 그런데 장비를 들여다보면, 아, 여기엔 맞춤 제작한 장비가 그렇게 많지 않구나 싶어요. 장비가 거의 다 같은 업체들에서 나오거든요. 그 공급사들은 다들 그 장비가 어떻게 돌아가는지 대충은 알아요. 장비를 정비하고 디버깅하는 일까지 해야 하니까요.

Musk 그래서 칩 팹(fab)을 둘러볼 때 흥미로운 점이 있었어요. Intel이든 삼성이든 TSMC든 다들 아주 인상적이에요. 그런데 맞춤 장비는 거의 못 봤어요. 반면에 Tesla 공장을 둘러보면 맞춤 장비가 엄청나게 많아요.

Musk 실제로 독일에 Tesla Automation이 있는데, 정말 멋진 곳이에요. 여러 해 전에 독일의 Grohmann을 인수한 데서 출발했어요. 그 뒤로 엄청나게 커졌죠. 제조 장비를 설계하고 만드는 작은 회사도 여러 곳 인수했어요. 아주 작진 않고, Tesla에 비하면 작다는 뜻이에요.

Musk 왜 그랬냐면, 저희는 제조 공정을 개선해야 했어요. 아니, 개선하고 싶었어요. 그런데 해 보니 맞춤형 제조 장비를 만들어야만 그게 되더라고요. 아마 많은 분들이 잘 모르실 텐데, Tesla는 고도로 특화된 여러 종류의 제조 장비를 만드는 데 정말 능해요. 그런데 제가 둘러본 칩 팹에서는 그런 걸 못 봤어요. 그게 좀 놀라웠어요.

Musk 그래서 저희가 하려는 건 이래요. 일단 기존 장비로 시작할 거예요. 그다음에 처리량(throughput)을 높이도록 그 장비를 개조할 거고요. 그러다 병목이 보이는 곳에는 웨이퍼 처리량을 훨씬 높여 주는 맞춤 장비를 만들 거라고 봐요.

진행 Elon, 아주 잠깐 시간 좀 확인할게요. 바쁘신 분인 거 알아요. 운영하실 회사도 두어 개 있으시잖아요. 뭐, 몇 개 안 되지만요. 시간은 어떠세요?

Musk 음, 잠깐 볼게요. 네, 원하시면 15분쯤 더 할 수 있을 것 같아요. 5시 반 정도까지요.

진행 좋아요. 그럼 감사히 받을게요. (박수)

Musk 네, 칩 팹 얘기를 이어서 하자면요. 그 어려움을 깎아내릴 생각은 전혀 없어요. 세상에서 가장 어려운 일 중 하나라고 하는 게 정확하다고 보거든요. 그래도 저희는 이걸 해낼 거라고 생각해요.

Musk 그리고, 음, 안일해지거나 당연히 그렇게 될 거라고 여기고 싶진 않은데요. 솔직히 말하면 아마 저희가 누구보다 칩을 잘 만드는 법을 찾아낼 거예요. 그러지 못하면 실망할 것 같아요. 다만 거기까지 얼마나 걸릴지는 모르겠어요. 꽤 여러 해가 걸릴 수도 있어요. 그래도 시간이 지나면 해낼 수 있다고 꽤 확신해요.

Musk 그리고 트랜지스터를 만드는 꽤 흥미로운 방법들이 따로 있어요. 믿기 어려우시겠지만, 트랜지스터를 만드는 방법은 여러 가지예요. 그중 일부는 다른 종류의 물리, 그러니까 보통이라면 저희가 쓰지 않을 물리를 이용해요. 오늘날엔 쓰이지 않는 물리라고 해 두죠. 그리고 칩 업계에는 위험을 피하려는 성향이 아주 강해요. Tesla와 SpaceX가 칩 팹에서 하려는 건 이런 고위험·고수익 베팅 몇 가지를 제대로 시도해 보는 거예요.

Musk 그렇게 하려면 전체 루프를 꼭 갖춰야 해요. 로직과 메모리를 제조하고, 패키징을 하고, 리소그래피 마스크까지 만드는 거죠. 그 반복 루프가 전부 한 건물 안에 있어야 해요. 그러니까 완성된 컴퓨터를 만들어서 테스트하고, 새 마스크를 만들고, 다시 새 칩을 만드는 거예요. 그 반복 루프를 같은 건물 안에서 엄청나게 빨리 돌리는 거죠. 그게 지금 Giga Texas의 연구소에서 하고 있는 일이에요.

Musk 저는 그게 근본적으로 아주 강력한 도구가 될 거라고 봐요. 어떤 기술이든 그 기술의 강점은 반복을 몇 번 하느냐, 그리고 반복과 반복 사이에 얼마나 나아가느냐에 달렸거든요. 그러니까 단위 시간당 반복을 몇 번 하느냐는 거예요. 1년에 칩 설계를 몇 개나 하고, 몇 개나 만들어서 테스트할 수 있느냐요. 요즘은 의미 있는 칩 설계 하나에도 보통 2년이 걸려요. 설계를 시작해서 양산(volume fabrication)까지 가는 기간인데, 2년이면 아주 빠른 편으로 쳐요.

Musk 그런데 저희 생각은, 음, 그건 그렇다 치고, 1년에 설계를 10개쯤은 하고 싶다는 거예요. 그러려면 마스크를 만들고, 칩을 테스트하고, 되는지 봐야 해요. 이것저것 잔뜩 시도하다 보면 그중 상당수는 잘 안 될 테니까요. 그래서 그렇게 하면 칩 설계가 훨씬 빠른 속도로 발전할 수 있을 거라고 생각해요.

34:26 — Optimus — 손이 어려운 이유

영상 구간 34:26–39:40

진행 Elon, 이제 Optimus 이야기를 해 보죠. Optimus를 만들면서 손이 정말 어려운 과제였다고 말씀하신 적이 있잖아요. V3를 만들면서 Tesla 안에서는 어떤 돌파구를 보셨나요? 이어지는 질문인데요, Boston Dynamics나 Figure, 그 밖의 여러 경쟁사와 비교해서 Optimus가 휴머노이드 로봇 분야를 이끌 수 있다고 자신하시는 근거는 뭔가요?

Musk 휴머노이드 로봇 설계라는 게요, 사람이 할 수 있는 일이라면 이를테면 뭐든 해내는 범용 휴머노이드 로봇을 정말로 만들려고 하면 손을 정말 제대로 만들어야 해요. 손과 팔, 그리고 소근육 운동 기능(fine motor skills)은 제대로 구현하기가 믿기 힘들 만큼 어려워요. 충격적일 정도로 어렵죠. 우리가 당연하게 여기는 일, 예를 들어 자기 이름으로 서명하는 것만 해도 실제로는 펜이나 연필 같은 걸 집어 들고 섬세하게 움직여야 하거든요. 서명 한 번에 아주 작은 근육 움직임이 잔뜩 들어가요. 로봇한테는 그게 사실 아주 어려운 일이에요.

Musk 그리고 대체로 가장 어려운 일 중 하나가 정밀함과 힘을 동시에 내는 거예요. 예를 들어 작은 셀프 태핑 나사(self-tapping screw)를 하나 집어서 나무에 박아 넣는다고 해 봐요. 저도 해 봤는데, 나사가 옆으로 비뚤어지기라도 하면 그러다 손가락을 다치기도 해요. 어쨌든 작은 나사를 집어야 하고, 드라이버를 밀어 넣으면서 돌리고, 돌리면서 또 밀어야 해요. 그러니까 정밀하면서도 힘을 줘야 하죠. 그게 아주 하기 어려워요.

Musk 그걸 해내는 손 설계는 제가 본 적이 없어요. 데모 비슷한 것조차 없었어요. 그런데 그게 바로 저희가 Optimus로 이루려는 거예요.

Musk 손에는 자잘하게 까다로운 부분이 정말 많아요. 촉각 센서도 있어야 하거든요. 촉각 센서는 제대로 작동해야 하고, 올바른 위치에 있어야 해요. 그러면 “촉각 센서를 어디에 둘 건데요?” 하고 묻게 되죠. 표면에 너무 가깝게 두면 망가져요.

Musk 그다음엔 촉각 센서가 우리 손가락처럼 탄성 변형을 할 수 있느냐는 문제가 있어요. 그런데 탄성 변형을 하면서도 높은 사이클 수명을 견디고, 몇천 번 쓰고 나서 그냥 부서져 버리지 않는 촉각 센서를 구하기가 사실 좀 어려워요.

Musk 사람 손에는 로봇으로 재현하기가 믿기 힘들 만큼 어려운 점이 이렇게 많아요. 사람은 끊임없이 스스로를 수리하거든요. 손은 계속 회복하고 있어요. 손의 모든 부분이 끊임없이 스스로를 고치죠. 사실 그러지 않으면 손가락이 닳아 없어질 거예요.

Musk 타자만 쳐도 키보드 자판이 닳잖아요. 저도 그런 적이 있어요. 자판 글자가 다 지워졌죠. 그래도 제 손가락은 아직 그대로예요. (웃음) 다행히 재생되고 있으니까요. 로봇에는 그런 게 없어요.

Musk 그러면 촉각 센서를 어디에 둘지 따져 봐야 해요. 그냥 이런 동작, 그러니까 이렇게 하는 걸 할 수 있게 하려면 어떻게 해야 할지도요. 간단한 일처럼 보이지만, 손가락은 실제로 뒤로 살짝 휘어요. 그리고 손가락이 좀 말랑말랑해서 납작한 패드 모양을 만들 수 있어요.

Musk 그래서 작은 물건을 집으려고 하면 집을 수 있어요. 작은 나사를 집거나 바늘에 실을 꿸 수도 있죠. 이제 그걸 로봇 손가락으로 해 보세요. 그것도 손가락이 닳거나 촉각 센서가 망가지는 일 없이 반복해서요. 사실 아주 어려워요.

Musk 다른 예를 들어 볼게요. 피클 병을 여는 거예요. 로봇이라면 피클 병 정도는 열 수 있어야 한다고 봐요, 그렇죠? 그런데 이런 뚜껑은 가끔 꽤 꽉 닫혀 있어요. 그러면 피클 병을 비틀어야 하잖아요. 그런데 로봇 피부는 플라스틱과 금속으로 된 속 손가락 위에 고무를 씌운 것일 뿐이에요.

Musk 이 망할 로봇 피부가 들러붙어 있질 않아요. 밑에 깔린 표면을 붙잡지 못하는 거죠. 그러면 결국 피부만, 즉 로봇에 씌운 고무만 빙글빙글 돌리게 돼요. 그러니까 로봇이 물건을 비틀 수 있으면서도 손에 고무를 그대로 씌워 둘 수 있는 방법을 찾아내야 해요. 그리고 그 고무는 갈아 끼울 수 있어야 해요. 닳아 없어질 테니까요.

39:40 — 진짜 AI와 연출된 데모, 느린 S자 곡선, 공급망

영상 구간 39:40–42:42

Musk 이런 것들이 전부 정말 어려워요. 그중 어느 하나가 원자를 쪼개는 급의 난이도인지는 잘 모르겠어요. 그런데 그런 게 셀 수 없이 많아요. 그다음엔 그걸 전부 거기 맞물린 현실 세계 AI(real-world AI)로 한데 묶어야 해요. AI 칩이 토크 명령을 내리고, 시각과 촉각으로 피드백 루프를 닫을 수 있어야 하거든요. 그러니까 이건 전부 아주 어려워요.

Musk 로봇 데모 영상들을 보면요, 드문 예외는 있을지 몰라도, 복잡해 보이는 로봇 데모는 어떤 것이든 연출된 데모(canned demo)예요. 진짜가 아니에요. 기본적으로 그냥 정해진 루틴을 돌리는 거예요. 진짜 AI가 아니에요. 진짜 AI는 한 번도 본 적 없는 걸 보여 줘도 그 상황을 여전히 처리할 수 있는 거예요.

Musk 완전 자율주행(FSD)이 딱 그래요. 지구는 아니지만 지구와 비슷한 행성을 실제로 하나 만들어도 FSD는 거기서 여전히 작동할 거예요. 한 번도 가 본 적 없는 행성들에서도요. 지구에서라면 당연히, 한 번도 가 본 적 없는 도시에서도 돼요. 도시의 지형을 바꾸거나 퍼레이드 같은 게 열려도 FSD는 여전히 그걸 보정해요. AI니까요.

Musk 로봇에도 똑같은 걸 해내야 해요. 그런데 로봇은 자유도가 훨씬 많아요. 그래서 제가 Optimus에 대해 했던 말 그대로예요. 저희는 아주 큰 규모의 대량 생산까지 가게 될 거예요. 하지만 생산 램프업 S자 곡선(S-curve)의 초기 구간은 처음엔 아주 느릴 거예요.

Musk 제가 말씀드린 엔지니어링 문제를 전부 제대로 풀어야 할 뿐 아니라, 생산 규모를 키우기 위한 공급망도 해결해야 하거든요. 그리고 자동차와 달리 로봇 부품에는 기존 공급망이 없어요. 적어도 중요한 로봇 부품에는요.

Musk 그리고 이를테면 중국이 저희를 차단한다 해도 미국에서 로봇을 만들 수 있게 확실히 해 둬야 해요. 작년에 중국이 전기 모터에 쓰는 자석의 수출을 막았거든요. 그 때문에 Optimus 프로그램이 실제로 2~3개월쯤 늦어졌어요. 구할 수가 없어서 팔 없는 로봇들만 생겼죠. (웃음) 저희 꼴이 딱 『무기여 잘 있거라』(A Farewell to Arms)였죠. 저는 팔 파는 무기상(arms dealer)이 되려고 했는데 잘 안 됐어요.

Musk 그러니까 또 다른 공급망 차질 같은 일이 생겨도 모든 부품을 만들 수 있게 확실히 해 둬야 해요. 그 말은 모든 부품을 국내에서 만들 수 있어야 한다는 뜻이에요.

42:42 — Cybercab — Austin에서 전국으로

영상 구간 42:42–45:39

진행 자, Austin 얘기인데요. 늘 말씀하시잖아요. 미래는 미래처럼 보여야 한다고요. Cybercab이 금색이니 미래처럼 보이고요. 지금까지 가장 힘들었던 부분이 뭐였어요? 보세요, 우리가 지금 여기 있잖아요. 여기 Texas에 등록된 Cybercab이 한 190대 넘게 있는 걸로 아는데요. 얼마나 어려운지, 그러니까 Austin에서 전국으로(cross country) 가는 데 가장 어려운 문제가 뭔가요?

Musk 음, 글쎄요, 전국이라고 하시면, 대부분 사람들은… 그러니까 모든 도시에 다 들어가 있는, 널리 퍼진 상태를 말씀하시는 거예요? 아니면 그냥 대륙 횡단 여행 말씀이에요? 음, 네. 주행 거리 가운데 실제로 대륙 횡단 여행인 건 꽤 적거든요.

Musk 그런데 저희가 느리게 움직이는 것처럼 보이는 이유는요, 실제로는 증가율이 아주 높아요. 전월 대비 증가율로 보면 사실 아주, 아주 빠르거든요. 그래도 사고는 절대 내지 않도록 확실히 하고 싶어서예요. 부상자나 사망자를 내고 싶지 않아요.

Musk 그런 일이 생기면 전 세계 헤드라인 뉴스 같은 게 되거든요. 전 세계에서 해마다 자동차 사고로 100만 명쯤 죽는데도, Tesla 로보택시로 그런 일이 한 번만 나도 전 세계 헤드라인 뉴스가 될 거예요. 그러면 규제 당국이 저희를 멈춰 세우겠죠. 그래서 모든 걸 최대한 안전하게 하려고 챙기고 있는 거예요.

Musk 그리고 반려동물 같은 것도 치고 싶지 않아요. 많은 분들이 모르실 수도 있는데, Waymo 차들은 말하자면 반려동물 파괴자예요. (웃음) 그러니까, 음, Waymo도 그쪽으로는 좀 개선을 했을지도 모르지만, 반려동물을 실제로 많이 치거든요. 저희는 반려동물을 치고 싶지 않아요.

Musk 그래서 말 그대로 이런 과제들이 있어요. 밤에 나온 새끼 고양이요. 회색 아스팔트에 타르로 메운 이음매까지 나 있는 곳에서, 밤에 시야도 나쁜데 회색 새끼 고양이가 있는 거예요. 새끼 고양이를 안 치고 지나갈 수 있느냐, 그런 문제죠. 참고로 그건 실제로 해결했어요. 그런 식으로 변경을 하나 하면 테스트해 보고, 그다음에 배포하는 거죠.

Musk 음, 그리고… 그래도 저희는 매달 빠르게 나아지고 있어요. 새 도시에 들어가기 전에는 문제가 되거나 위험한 교차로가 없는지 확실히 해 두고 싶은 거예요. 예를 들면 철도 건널목은 특히 조심하고 싶어요. 차단기도 경보기도 없는 철도 건널목일 때도 있고, 직관에 어긋나는 교차로일 때도 있거든요.

Musk 이런 데가 사람들이 실수하는 곳이에요. 애매한 구석이 있어서 외지에서 온 사람은 자주 실수하고, 그 교차로를 잘 모르는 사람이면 누구나 실수하는 곳이죠. 그래서 처음에는 그런 곳을 지오펜스(geofence)로 빼 두든지, 아니면 그런 상황을 전부 처리할 수 있게 하든지, 둘 중 하나는 확실히 해 두려는 거예요.

45:39 — Roadster 질문과 작별

영상 구간 45:39–47:09

진행 자, Roadster 얘기를 잠깐 해 보죠. 다음 주에 작은 행사가 있으시잖아요. 그래서…

Musk 좋아요.

진행 어떤 점이, 그러니까 뭐 때문에 Roadster를 만드는 일이 개인적으로 중요한가요? 그리고 언제 그런 생각이 드셨어요? 차를 만들어야겠다고, 그러니까 어떤 차냐면…

Musk 여러분, 미안한데 이제 이만 끊어야겠어요. 음… 어, 어, 어, 어.

진행 같이 하고 싶은가 봐요. 좋아요. 그렇죠!

진행 안녕하세요! 무슨 일이에요? (환호와 박수)

Musk 인사할래요?

아이 제가 해도 돼요?(자막 표기 Could I be?) 저 사람들 누구예요? (웃음)

Musk Tesla 오너 모임이에요. Tesla를 갖고 있는 사람들이고, Tesla를 응원하는 사람들 같은 거예요.

진행 뭐, 그렇죠. (웃음)

Musk 음, 그러니까 사람이 한 2,000명쯤 있는 것 같아요. 꽤, 꽤 많은 사람들이죠. 자, 여러분, 이제 정말 이만 끊는 게 좋겠어요. 얘기 즐거웠어요. 애들이랑 시간 보내러 가야 하거든요. 다음번을 기대할게요.

진행 좋아요. 시간 내 주셔서 정말 고마워요, Elon.

진행 아, 그리고 참, 이번 주에 과학 훈장(Medal of Science) 받으신 것 축하드려요. 인류를 위해 하시는 모든 일에 고마워요. 정말 끝내주게 즐거워요. 그리고… (웃음)

Musk 좋아요, 고마워요, 여러분. (환호)