‘Now We Can Know Everything and Do Anything,’ Jensen Huang Says at Dreamforce

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💡 한 줄 요약

Jensen Huang은 Dreamforce에서 AI의 생산성 잠재력과 안전의 중요성을 강조했으며, Salesforce는 NVIDIA Nemotron 3 Super 기반의 첫 CRM 추론 모델 Koa를 발표했다.

📌 핵심 요약

• NVIDIA 창립자 겸 CEO Jensen Huang은 Salesforce CEO Marc Benioff와 Dreamforce에 참석해 AI가 전 지구적 인프라로 자리 잡으면 모든 것을 알고 실행할 수 있다고 주장하고, AI가 소프트웨어 산업을 끝내거나 일자리를 위협한다는 견해에 반박했다.
• Huang은 안전을 최우선의 엔지니어링 문제로 규정하고 혁신·속도·안전은 양립할 수 있다고 말했다. 기능·역량·안전에 확신이 없으면 제품을 출시하지 말고, 회사가 통제를 벗어나거나 제품이 안전하지 않을 우려가 있으면 잠시 멈춰 바로잡아야 한다고 강조했다.
• Salesforce의 첫 CRM 추론 모델 Koa는 약 30년간의 기업 CRM 구축 경험에서 도출한 독자적 합성 데이터로 NVIDIA Nemotron 3 Super를 사후 학습했다. Salesforce는 자체 인프라에서 모델을 미세 조정·실행하고 가중치를 통제하며, 기사에 따르면 학습과 추론에 고객 데이터를 사용하지 않는다.
• Koa는 NVIDIA NeMo RL, NeMo Gym, NeMo AutoModel을 활용한 지도 미세 조정과 강화학습으로 개발됐으며, 학습 자료는 14개 이상 산업의 합성 기업 시나리오를 포함한다. Salesforce 자체 CRM Bench에서는 CRM 작업 성능이 선도 모델과 동등하거나 더 높고 오류는 3분의 1 수준이라고 보고됐다.
• Koa는 Salesforce 내부 Slack 직원용 에이전트에 이미 사용되고 있다. 10월에는 Formula 1, UChicago Medicine, Baxter Credit Union, 1-800Accountant, Engine, Xero를 시작으로 Agentforce에서 고객이 선택할 수 있는 모델로 시범 도입되며, 미국 지역 정식 출시는 2026년 겨울로 예상된다.

🧩 주요 포인트

1. AI의 생산성 확대 전망 → Huang은 기업의 에이전트 기반 전환을 예상하지만, 안전에 대한 확신과 통제 가능성을 출시·운영의 조건으로 제시한다.
2. 개방형 NVIDIA Nemotron 3 Super와 합성 데이터 활용 → Koa는 Salesforce가 자체 인프라와 가중치 통제권을 유지하면서 CRM 업무에 맞게 모델을 특화한 사례다.
3. CRM Bench 성과와 단계적 도입 → Koa의 오류 감소 주장은 Salesforce 자체 평가에 근거하며, 고객 시범 도입과 미국 지역 정식 출시를 통한 실제 활용 확대는 후속 단계다.

🧠 상세 정리

1. Dreamforce에서 제시한 AI 인프라 비전과 Koa

NVIDIA 창립자 겸 CEO Jensen Huang은 화요일 Salesforce Dreamforce에서 CEO Marc Benioff와 함께 등장해 AI가 가져올 변화를 설명했다. 그는 Moscone Center에서 마이크를 들고 청중 사이로 들어갔으며, Benioff도 그와 동행했다. Huang은 전기로 모든 것에 동력을 공급하고 인터넷으로 무엇이든 찾을 수 있게 됐듯, AI가 전 지구적 인프라 계층이 되면 모든 것을 알고 무엇이든 실행할 수 있다고 주장했다. 이 비전은 같은 자리에서 발표된 Salesforce 최초의 CRM 추론 모델 Koa로 이어졌다. Koa는 약 30년간의 기업 CRM 구축 경험에서 도출한 독자적 합성 데이터로 NVIDIA Nemotron 3 Super를 사후 학습한 모델이다.

2. 안전은 혁신과 함께 충족해야 할 엔지니어링 과제

Benioff가 AI 안전을 묻자 Huang은 안전이 최우선이며 가장 먼저 해야 할 일이라고 답했다. 그는 AI 역시 컴퓨팅 시스템인 만큼 안전을 엔지니어링 문제로 다뤄야 한다고 설명했다. 제품이나 서비스의 기능, 역량 또는 안전을 확신할 수 없다면 출시하지 말아야 한다는 것이 그의 기준이다. 동시에 혁신과 속도를 추구하려면 안전을 포기해야 한다는 선택 구도는 잘못됐으며, 빠른 개발과 안전한 제품은 양립할 수 있다고 주장했다. 다만 회사가 통제를 벗어나거나 제품이 안전하지 않을 것이라고 느끼는 시점에는 잠시 멈추고 문제를 바로잡아야 한다고 강조했다.

3. 소프트웨어와 일자리에 대한 낙관적 전망

Huang은 대담 전반에서 AI의 미래를 긍정적으로 전망하며, AI가 소프트웨어 산업을 끝낼 것이라는 주장에 자신이 일찍부터 반대했다고 말했다. AI가 일자리에 위협이 된다는 견해에도 반박하면서, 사람들의 야심과 AI의 생산성 향상이 결합하면 가능성에 한계가 없다고 주장했다. 그는 AI를 활용해 뒤처지지 말라고 촉구했고, 모든 기업과 국가가 AI 기업이 되며 기업은 에이전트 기반으로 전환할 것이라고 내다봤다. Benioff 역시 Salesforce의 고객·개발자 공동체인 Trailblazers를 언급하며 AI가 사람들에게 힘을 주고 새로운 방식으로 함께 일할 수 있다고 말했다. 이러한 발언은 두 경영진의 전망으로 제시됐으며, 기사에는 고용 영향을 뒷받침하는 별도의 실증 자료가 담기지 않았다.

4. 개방형 모델과 Salesforce의 자체 통제

기사에 따르면 NVIDIA Nemotron의 개방성 덕분에 Salesforce는 모델의 미세 조정과 실행을 모두 자체 인프라 안에서 수행할 수 있었다. Salesforce는 가중치를 통제하고 자사 시스템에서 모델을 실행하며, 학습과 추론에 고객 데이터를 사용하지 않는다고 설명됐다. Koa를 소개한 플랫폼·엔지니어링 사장 Rohan Kumar도 고객 데이터는 단 한 바이트도 사용하지 않았다고 강조했다. Huang은 개방형 모델의 비중이 지난해 초 30%에서 현재 약 70%로 늘었다고 설명했으나, 기사에는 그 비중의 구체적인 집계 범위가 명시되지 않았다. 그는 폐쇄형 모델 채택도 기하급수적으로 증가하는 동시에 기업들이 자체 맞춤형 AI를 만들고 있다고 말했다. NVIDIA 역시 영업·서비스·마케팅·운영에 Salesforce를 사용하며, 고객 지원 업무에는 Agentforce를 시범 적용하고 있다.

5. CRM 특화 학습과 자체 벤치마크 성과

Koa 개발에는 지도 미세 조정과 강화학습이 사용됐으며, 이를 위해 NVIDIA NeMo RL, NeMo Gym, NeMo AutoModel이 활용됐다. 학습 자료는 제조, 금융 서비스, 의료, 여행을 포함한 14개 이상 산업의 합성 기업 시나리오를 다룬다. Salesforce는 영업 기회 업데이트, 고객 문의 배정, 후속 일정 예약처럼 실제 업무에 해당하는 과제를 담은 CRM Bench로 모델을 평가했다. 기사에 따르면 Koa는 이 평가에서 CRM 작업 성능이 선도 모델과 같거나 더 높았으며, 오류는 비교 대상의 3분의 1 수준이었다. 이 성과는 Salesforce 자체 벤치마크에 근거한 주장으로, 기사에는 비교 모델의 구체적인 목록이나 절대 오류율이 제시되지 않았다.

6. 내부 활용에서 고객 시범 도입으로 확대

Koa는 발표 당시 이미 Salesforce 내부에서 사용되고 있으며, Slack의 직원용 에이전트를 구동하고 있다. 다음 단계는 10월 고객 시범 도입으로, Agentforce에서 고객이 선택할 수 있는 모델로 제공될 예정이다. 초기 참여 고객으로는 Formula 1, UChicago Medicine, Baxter Credit Union, 1-800Accountant, Engine, Xero가 명시됐다. 미국 지역의 정식 출시는 2026년 겨울로 예상되며, 이는 확정된 완료 사실이 아닌 향후 제공 일정이다. 따라서 기사에서 확인되는 현재 활용은 내부 직원용 에이전트이고, 외부 고객 대상 활용 확대는 시범 도입과 정식 출시를 거쳐 진행될 계획이다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• Koa는 개방형 기반 모델에 CRM 합성 데이터와 업무 특화 학습을 결합해, 기업이 자체 통제권을 유지하면서 맞춤형 AI를 구축하는 접근을 보여준다.
• Huang의 안전론은 빠른 혁신을 지지하면서도 기능·역량·안전에 확신이 없으면 출시를 보류해야 한다는 조건을 포함한다.
• Koa의 CRM Bench 성과와 내부 사용은 초기 근거지만, 고객 환경에서도 같은 성과가 나타나는지는 향후 시범 도입 결과로 확인할 필요가 있다.

✅ 액션 아이템

• Koa 도입 검토 시 Salesforce 자체 CRM Bench의 오류 3분의 1 수준이라는 성과와 고객 시범 도입 결과를 구분해 평가.
• NVIDIA Nemotron 3 Super 기반 Koa의 자체 인프라 운영, 가중치 통제, 고객 데이터 미사용 조건을 도입 요구와 대조.
• Agentforce의 10월 고객 시범 도입과 미국 지역 2026년 겨울 정식 출시 예상 일정의 진행 여부 확인.

❓ 열린 질문

• Koa의 CRM Bench 오류 3분의 1 수준이라는 성과가 고객 시범 도입에서도 유지될까?
• Salesforce는 Koa의 기능·역량·안전에 대한 확신과 통제 가능성을 어떤 기준으로 판단할까?
• Agentforce에서 제공되는 Koa의 미국 지역 정식 출시는 예상대로 2026년 겨울에 이뤄질까?