쉐도잉 연습: Elon Musk Explains How the AI Bubble Will Burst. - 영상으로 영어 말하기 배우기

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196 문장
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1
Are you worried about the Chinese catching up and getting ahead?
2
For digital intelligence, it comes down to how many chips do you have and how much power do you have?
3
China has more electricity than the United States, Europe and India combined.
4
And at some point, they probably will have a lot of compute.
5
Ergo, they will be the leaders.
따라서 그들이 리더가 될 것입니다.
6
There's a good chance that they are the leaders at some point.
그들은 언젠가 리더가 될 가능성이 높습니다.
7
Well, I don't know if you guys saw this one recently, but Elon Musk has just done a very spicy interview with The Economist.
글쎄요, 여러분이 최근 이걸 봤을지는 모르겠지만, 일론 머스크가 방금 더 이코노미스트와 아주 뜨거운 인터뷰를 했습니다.
8
He was fired up.
그는 아주 흥분해 있었다.
9
I would like to just admonish you and the media for the absurd characterisation of the far right.
저는 극우에 대한 터무니없는 묘사에 대해 당신과 언론에 단순히 질책하고 싶습니다.
10
Um...
음...
11
Zero.
제로
12
People.
사람들.
13
I hear you loud and clear.
네, 분명히 이해했어요.
14
Zero.
제로.
15
Do you realise the media is despised?
언론이 경멸받고 있다는 걸 알고 있나요?
16
It is false and misleading and nonsense.
그것은 거짓이고 오해의 소지가 있으며 터무니없는 소리입니다.
17
Please keep this part in.
이 부분은 그대로 유지해 주세요.
18
Yeah, he was ready to rant, that's for sure.
그래, 그가 불평을 늘어놓을 준비가 되어 있었던 건 확실해.
19
But earlier in the interview, one of the really big talking points that they covered was, of course, AI.
하지만 인터뷰 초반에 그들이 다룬 정말 중요한 화제 중 하나는 당연히 AI였습니다.
20
Of course it's AI, it's everywhere, it's driving my car, it's writing my emails, it's even telling me how many calories are in a glass of milk.
물론이죠, AI입니다. 어디에나 있죠, 제 차를 운전해 주고, 이메일을 써 주고, 심지어 우유 한 잔에 들어 있는 칼로리가 얼마인지도 알려줍니다.
21
I really did look that one up.
나 정말로 그거 검색해봤어.
22
But more importantly than all of that is that AI is powering a really high percentage of the stock market's returns.
하지만 그 모든 것보다 더 중요한 점은 AI가 주식 시장 수익의 상당 부분을 이끌어내고 있다는 사실입니다.
23
And thanks to these seven companies, it's made the stock market look like this, with a valuation like this.
그리고 이 일곱 개 기업 덕분에 주식 시장은 이런 모습이 되었고, 이런 가치 평가를 받게 되었습니다.
24
And that's why I found Elon's thoughts in this interview really interesting
그래서 저는 이 인터뷰에서 엘론의 생각이 정말 흥미롭다고 느꼈습니다.
25
because it kind of lines up exactly with what Steve Eisman has been saying recently too.
스티브 아이스먼이 최근에 계속 말해 온 내용과 정확히 들어맞는 부분이 있기 때문입니다.
26
A guy that's pretty good at predicting stock market bubbles.
주식 시장 거품을 꽤 잘 예측하는 사람.
27
So in this video I want to take you through the three elements to the problem
그래서 이 영상에서는 문제의 세 가지 요소를 여러분과 함께 살펴보려고 합니다.
28
that Elon discusses in this interview and what we should be looking out for as investors.
이 인터뷰에서 일론이 논의한 내용과 투자자로서 우리가 주목해야 할 점들입니다.
29
The first problem is arguably the biggest structural problem of this AI boom in America one that's really, really difficult to fix, and that is power.
첫 번째 문제는 미국에서 일어나고 있는 이 AI 붐의 가장 큰 구조적 문제라고 할 수 있는데, 해결하기가 정말, 정말 어려운 문제이며 바로 전력입니다.
30
But before we get into where the power is actually running out, listen to how Elon frames this whole AI race.
하지만 실제로 전력이 부족해지는 지점에 대해 이야기하기 전에, 일론 머스크가 이 전체 AI 경쟁을 어떻게 틀 짓고 있는지 들어보세요.
31
Because to be honest, the rest of this video is kind of centered around this one sentence.
솔직히 말해서 이 영상의 나머지 부분은 이 한 문장을 중심으로 흘러가거든요.
32
You can think of like the constraints on AI, essentially electricity and AI chips.
AI에 대한 제약 조건, 본질적으로 전력과 AI 칩 같은 것들을 생각해볼 수 있습니다.
33
And really, it's just those two inputs, power and chips.
정말로, 그건 그저 전원과 칩이라는 두 가지 입력뿐이에요.
34
But the scary thing is that for one of them, electricity, Elon says the US just isn't competitive in the long term and that's a problem.
하지만 무서운 점은 그중 하나인 전기 분야에서 일론 머스크가 미국이 장기적으로는 경쟁력이 없다고 말했고, 그게 문제라는 겁니다.
35
And if you look at electricity production AI is a function of whatever the limiting factor is
전기 생산을 보면, AI는 어떤 제한 요인이든 그것의 영향을 받는 기능입니다.
36
if it's chips
만약 칩이라면
37
or electricity China has far more electricity than the United States
전력 면에서 중국은 미국보다 훨씬 많은 전력을 보유하고 있습니다.
38
in fact China has more electricity than the United States Europe
사실 중국은 미국과 유럽보다 더 많은 전력을 보유하고 있습니다.
39
and India combined already my guess is China gets to four times the electricity production of the US
그리고 인도를 합친 것까지 합쳐도, 내 예상으로는 중국이 미국 전기 생산량의 4배에 도달할 거야.
40
which is roughly proportionate to the population.
이는 인구에 대략 비례하는 수치입니다.
41
Now, in the long run, this is where AI's true bottlenecks starts to appear.
이제 장기적으로 볼 때 AI의 진정한 병목 현상이 나타나기 시작하는 지점이 바로 여기입니다.
42
We know that China already outproduces the US in raw generation, but check out this Bloomberg article.
중국이 이미 원전 생산량 면에서 미국을 앞지르고 있다는 건 알지만, 이 블룸버그 기사를 한번 보세요.
43
They note that China added the equivalent of 40% of the entire US grid's capacity in a single year
그들은 중국이 단 한 해 동안 미국 전체 전력망 용량의 40%에 해당하는 규모를 추가했다는 점을 지적합니다.
44
and has built more generation capacity in the last four years than the whole US grid combined.
그리고 지난 4년 동안 미국 전체 전력망을 합친 것보다 더 많은 발전 용량을 구축했습니다.
45
The power gap is not closing.
권력 격차는 좁혀지지 않고 있습니다.
46
In fact, by almost all projections, it is widening.
사실상 거의 모든 예측에서 그 격차는 더 벌어지고 있습니다.
47
China is getting further ahead.
중국은 점점 더 앞서나가고 있습니다.
48
And this is a massive problem because AI eats electricity for breakfast.
그리고 이건 엄청난 문제인데, AI가 전력을 엄청나게 소비하기 때문입니다.
49
We need stacks of it for the future of this technology.
우리는 이 기술의 미래를 위해 그것을 대량으로 확보해야 합니다.
50
And that raises the obvious question, which is why can't the US just build more power?
그리고 그것은 당연한 질문을 불러일으키는데, 바로 미국은 왜 그냥 발전소를 더 많이 짓지 못하는가 하는 점입니다.
51
To be fair, the US certainly isn't ignoring its problems they are trying to build out the power infrastructure
솔직히 말해서 미국이 자국의 문제를 무시하고 있는 건 절대 아니에요. 미국은 전력 인프라를 확충하려고 노력하고 있거든요.
52
and they recognize these power-hungry data centers are becoming a problem.
그리고 그들은 이 전력 소모가 큰 데이터 센터들이 문제가 되고 있다는 것을 인식하고 있습니다.
53
For example in February Trump announced the rate payer protection pledge
예를 들어 2월에 트럼프는 요금 납부자 보호 공약을 발표했습니다.
54
basically telling tech companies build your own power for your data centers
기본적으로 테크 기업들에게 데이터 센터용 전력을 직접 생산하라고 말하는 거예요.
55
but even with this push the annoying thing is getting the new power generation needed up and online.
하지만 이런 노력에도 불구하고 가장 짜증 나는 점은 필요한 새로운 발전 설비를 제때 가동시키는 일입니다.
56
As of this year, there's roughly 2,000 gigawatts of proposed power generation sitting in US interconnection queues,
올해 현재 기준으로 미국의 계통 연계 대기열에 제출된 발전 설비 용량은 약 2,000기가와트에 달합니다.
57
and the median wait to actually get switched on is roughly five years.
실제로 전원을 켜기까지 기다리는 평균 시간은 대략 5년 정도입니다.
58
In Texas alone, ERCOT is managing a 474 gigawatt queue of large loads, and data centers make up 90% of it.
텍사스 주만 해도 ERCOT는 474기가와트 규모의 대형 전력 부하 대기열을 관리하고 있으며, 그 중 90%는 데이터 센터가 차지하고 있습니다.
59
Some projects are facing waits of up to 12 years.
일부 프로젝트는 최대 12년까지 대기 기간을 겪고 있습니다.
60
So the reality years, getting the new power generation online is a slow slog.
결국 현실적으로 보면 새로운 발전 설비를 가동하는 건 정말 더딘 과정입니다.
61
And this is why so many of these AI hyperscalers are turning to these things, these backup gas turbines.
그리고 이것이 바로 이 많은 AI 하이퍼스케일러들이 백업 가스 터빈 같은 장비로 눈을 돌리는 이유입니다.
62
I spoke about this in a video earlier this year, but even Elon can't wait for the grid.
올해 초 영상에서 이 이야기를 한 적이 있는데, 일론조차 전력망을 기다릴 수가 없어요.
63
He bought like 35 of these gas turbines for XAI's Colossus supercomputer in Memphis.
그는 멤피스에 있는 XAI의 콜로서스 슈퍼컴퓨터용으로 이 가스 터빈을 약 35대 구매했습니다.
64
With these turbines, normally you'd find like one or two of them as backup generators for like a hospital.
이 터빈들은 보통 병원 같은 곳에서 예비 발전기로 한두 대 정도 찾아볼 수 있습니다.
65
But XAI had literally 35 of them humming as the data center's primary energy source.
하지만 XAI는 말 그대로 데이터 센터의 주요 에너지원으로 그것들 35대를 가동하고 있었습니다.
66
So even Elon brought his own portable power plant rather than waiting for the grid.
그래서 일론조차 전력망을 기다리는 대신 자신의 휴대용 발전기를 가져왔습니다.
67
That should tell you everything you need to know about how stretched the system is.
그것만으로도 시스템이 얼마나 과부하 상태인지 알 수 있을 겁니다.
68
For digital intelligence, it comes down to how much AI compute do you have?
디지털 지능의 경우 결국 보유한 AI 컴퓨팅 성능이 얼마나 되는지의 문제로 귀결됩니다.
69
Well, how many chips do you have?
그럼 칩이 몇 개나 있나요?
70
And how much power do you have?
그리고 당신은 얼마나 많은 권한을 가지고 있나요?
71
How much electricity do you have?
전기가 얼마나 남았나요?
72
The constraint right now, I think, is actually slightly more on power and cooling than it is on AI chips
현재 제약 조건은 사실 AI 칩보다는 전력과 냉각 쪽에 조금 더 있다고 생각합니다.
73
because the power demands of the AI chips are very, very high.
AI 칩의 전력 수요가 매우 높기 때문입니다.
74
We'll talk about water demands, but really the water usage of AI is negligible.
우리는 물 수요에 대해 이야기할 것이지만, 실제로 AI의 물 사용량은 미미한 수준입니다.
75
The electrical demand is very high.
전력 수요가 매우 높습니다.
76
And it's not just Elon either.
그리고 일론만 그런 건 아니다.
77
Everyone's trying to get these gas turbines now.
지금 모두가 이 가스 터빈을 구하려고 안달이에요.
78
So much so, it's broken the supply chain.
심지어 공급망이 붕괴될 정도입니다.
79
Wait times for large turbines have stretched to five years.
대형 터빈의 대기 시간이 5년까지 늘어났습니다.
80
GE Vinova's backlog is up to 116 gigawatts.
GE Vinova의 수주 잔고는 116기가와트에 달합니다.
81
Siemens Energy's backlog sits around 69 gigawatts.
82
Turbine prices for plants coming online in 2030, 2031 are skyrocketing.
83
They're up 75% percent.
84
I mean, talk about a picks and shovels play.
85
Overall, really, it's GE Vinova, Siemens Energy, and Mitsubishi Heavy.
86
They are the three big dogs selling these turbines.
87
And you can see on InvestingPro, despite by normal metrics, these companies are all sitting reasonably overvalued.
88
The analysts are still seeing them as fair or undervalued because of that AI runway ahead.
89
Energy infrastructure is in hot demand.
90
When you ask Warren AI what's going on, you can see it's just two factors.
91
The data center boom has begun and thus gas turbines, which are the bridge, supply dispatchable power as renewables and the grid scales up.
92
And because of this trend, GE Venover is up 68% in the past year.
93
Siemens Energy is up 65%.
94
And to follow the energy infrastructure theme even more closely, InvestingPro also has ProPix AI, which is a model built on over 50 financial signals that surfaces those outperformers.
95
For example, in this tab, we can see a strategy called Energy Elite.
96
So if you're looking for ideas on this specific theme, being the energy infrastructure boom.
97
You can look here
98
and see how some of those businesses have compared to say market metrics like the S&P 500 energy index.
99
So it's a really fun feature.
100
I love exploring it for ideas.
101
Now I do want to mention the great thing right now is the investing.com summer sale is currently live.
102
That means you can get 55% off plus an extra 15% with my referral link in the description
103
and pinned comments so definitely check him out now is a great time
104
and thanks always to investing.com for sponsoring these videos
105
but back to it
106
so that's the power story that's elon's first point in the ai bubble debate the us is failing
107
and china is winning and that brings us right to elon's second argument
108
which is good old chip starved china and since the us has banned the export of the latest ai chips to China.
109
China is somewhat chip starved.
110
So China is chip starved but that might actually be a blessing in disguise for them.
111
So for those that don't know
112
because Nvidia makes the best AI chips in the world
113
and the US controls what Nvidia is allowed to sell to
114
China we've seen restrictions come into place banning the export of the most powerful chips to China.
115
Now the rules have actually loosened a little bit this year.
116
Trump approved limited H200 sales to China in December That started in small amounts in February, but there was a catch.
117
The US is imposing a 25% tariff on these chips destined for China So it's also worth noting Nvidia's newest chips,
118
which is Blackwell and the upcoming Rubin architecture They're still completely off limits to China
119
But here's why this is actually a problem for America
120
because the US has applied these constraints to China It has actually spurred China on to do their own thing
121
and now they are more competitive than they've ever been Now China's homegrown deep ultraviolet lithography machines,
122
the machines that print incredibly tiny circuit patterns onto the silicon wafers, they are still a fair way behind ASML, which is the gold standard,
123
particularly when it comes to performance and reliability, but SMIC, which is essentially China's answer to TSMC, they have found ways to work around some limitations.
124
So they've already demonstrated 7nm production using older DUV technology
125
and it's now starting to get there with 5nm production too
126
and right across China there's a massive effort underway to close this technology gap So
127
while the export restrictions have undoubtedly hurt China in the short
128
term they've also given the country an enormous incentive to build its own semiconductor ecosystem You know,
129
maybe China is chip starved today but in a few years from now
130
That could be a different story and that brings us to Elon's third
131
and final argument as to why the AI narrative in the US might be getting a little bit stretched
132
because despite China being chip starved right now and potentially remaining
133
that way for years to come it's pumping out AI models that are already really good and really cheap.
134
How do you think about the Chinese models and the geopolitics of it?
135
Are you worried about the Chinese catching up and getting ahead?
136
Given that the Chinese AI companies are doing as well as they are with a relatively small amount of compute, it seems that if they had a lot of compute,
137
there's a good chance that they would be the leaders.
138
And at some point, they probably will have a lot of compute.
139
So they will, ergo, they will be the leaders.
140
There's a good chance that they are the leaders at some point.
141
Listen to that.
142
Elon is confident it's only a matter of time before China is the world leader in AI.
143
And the reason for it is despite China's chip-starved AI ecosystem, they're still producing models that are very, very good.
144
I think realistically, Fable is still clearly the smartest model.
145
I think anyone realistically would say that that's still the case.
146
But the Kimi model is getting quite close to Fable.
147
So even Elon, who has every incentive to talk his own book, is saying the gap between the best US model and China's best is closing.
148
And this is exactly where what I was talking about in my Steve Eisman video comes back in
149
because Steve isn't so much worried about the technical capabilities of these Chinese models like Elon is,
150
he's worried about what happens to US LLM pricing once they are competitive.
151
AKA he's predicting a price war that will squeeze OpenAI and Anthropic.
152
And now we actually have numbers to prove this point.
153
This is from AI research firm artificial analysis.
154
From their testing, they found that DeepSeek's v4 Flash cost $0.03 per test, compared to $0.86 for Moonshot AI's Kimi K3,
155
versus $1.86 for OpenAI's ChatGPT 5.6 Sol, and $3.15 for Claude's Fable 5.
156
Now, Steve Eisman estimates OpenAI and Anthropic together account for roughly 70% of all AI-related revenue flowing into the big hyperscalers,
157
Microsoft, Amazon, Google.
158
So take the time to think about it.
159
If a cheaper, good enough Chinese model starts pulling customers away on price, that's really bad for OpenAI and Anthropics margins.
160
And if that means OpenAI
161
and Anthropics have to pull back on the hundreds of billions in future spending that they've already committed to the hyperscalers, spending that has been baked into share prices,
162
well, that could just be a catalyst for an AI correction.
163
So let's step back, let's connect the dots.
164
There's been a lot in this video, power, chips, pricing models, etc. But really, Elon's talking about three elements in one system.
165
Right now, America has the chips, but it's running out of power.
166
China has the power, but it's short on chips.
167
That's the current standoff.
168
But the problem for America is the future.
169
China's chip shortage is a solvable in years problem.
170
You know, lithography, yields, manufacturing.
171
However, America's power shortage is more of a solvable in decades problem, because he can't just build a gas turbine or a transmission line
172
or a new power plant on just a snappy short timeline.
173
So you get a power bottleneck in the US, plus China solving its chip problem, plus the models being good for a fraction of the price.
174
That is a recipe for hurt, particularly for OpenAI and Anthropic.
175
And if they can't spend the hundreds of billions they've committed to spend at the hyperscalers, then the hyperscalers suffer and the whole AI narrative starts to crack.
176
that's the story
177
and interestingly that's also why Elon is trying to build his
178
data centers in space solar is much more effective in space plus Elon's also got pre-established launch capacity through SpaceX
179
so might not be as implausible as it sounds but with
180
that said they are Elon Musk's thoughts on the AI bubble
181
that we're in I hope
182
that all made sense I hope you enjoyed it big thanks
183
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185
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186
that spaces are now filling up for the live Rule 1 New Money Workshop happening in Atlanta in September.
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실생활 시나리오

엘론 머스크가 AI 버블의 붕괴에 대해 이야기하는 인터뷰 영상에서는, 미국과 중국의 AI 경쟁에서 전력과 칩이 핵심 요소로 다뤄집니다. "전력 생산량이 AI 발전의 제한 요소"라는 주장과 함께 구체적인 데이터를 제시하며, 주제에 대한 깊은 논의가展开됩니다. 이런 종류의 논평은 비즈니스나 기술 관련 대화에서 흔히 접할 수 있는 시나리오로, 논리적이고 구체적인 내용을 전달하는 방법을 배울 수 있습니다.

유용한 표현과 어구

  • "the limiting factor" - "제한 요소"로, 복잡한 문제에서 가장 중요한 제약 조건을 설명할 때 사용됩니다. 예: "AI 발전의 limiting factor는 전력과 칩입니다."
  • "power gap" - "전력 격차"로, 두 국가나 그룹 간의 전력 생산량 차이를 나타냅니다. 예: "미국과 중국의 power gap은 점점 넓어지고 있습니다."
  • "eat electricity for breakfast" - "아침으로 전력을 먹다"는 비유적 표현으로, AI가 엄청난 전력을 소비한다는 뜻입니다. 생동감 있는 표현을 사용할 때 유용합니다.
  • "structural problem" - "구조적인 문제"로, 근본적인 체계상의 문제를 지칭합니다. 예: "AI 붐의 structural problem은 전력 부족입니다."
  • "line up with" - "일치하다, 맞다"로, 두 가지 의견이나 데이터가 서로 일치할 때 사용됩니다. 예: "머스크의 주장은 스티브 아이즈만의 말과 line up with합니다."

당신의 샤도잉 챌린지

영어 발음 교정과 말하기 속도를 향상시키기 위해, "shadowspeak" 기술을 사용해 보세요. 영상을 0.75배 속도로 재생하며, 머스크의 발화를 1초 뒤에 따라 말해보세요. 특히 "electricity production", "compute", "valuation"과 같은 단어의 발음을 주의깊게 듣고, intonation과 강세를 따라하세요. 5분씩 매일 연습하면, 자연스러운 영어 발화가 가능해질 것입니다. shadow speech를 통해 실제 대화에서 사용되는 표현을 익히고, 말하기 자신감을 키워보세요!

이 영상의 문법

화자가 가장 많이 쓰는 문형을 영상 속 실제 표현과 함께 정리했습니다.

문형영상 속 표현
현재완료 have/has + 과거분사 — 과거의 일이 지금도 관련이 있을 때has just done · has built · have stretched
수동태 be + 과거분사 — 누가 하는지보다 무슨 일이 일어나는지에 초점was fired · is despised · is allowed
관계절 who / which + 절 — 사람이나 사물에 대한 추가 정보question, which is · turbines, which are · ASML, which is

쉐도잉이란? 영어 실력을 빠르게 키우는 과학적 방법

쉐도잉(Shadowing)은 원래 전문 통역사 훈련을 위해 개발된 언어 학습 기법으로, 다언어 학자인 Dr. Alexander Arguelles에 의해 대중화된 방법입니다. 핵심 원리는 간단하지만 매우 강력합니다: 원어민의 영어를 들으면서 1~2초의 짧은 지연으로 즉시 소리 내어 따라 말하는 것——마치 '그림자(shadow)'처럼 화자를 따라가는 것입니다. 문법 공부나 수동적인 청취와 달리, 쉐도잉은 뇌와 입 근육이 동시에 실시간으로 영어를 처리하고 재현하도록 훈련합니다. 연구에 따르면 이 방법은 발음 정확도, 억양, 리듬, 연음, 청취력, 말하기 유창성을 크게 향상시킵니다. IELTS 스피킹 준비와 자연스러운 영어 소통을 원하는 분들에게 특히 효과적입니다.

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