
글로벌 빅테크 최고경영자(CEO)들이 안전성 검증을 이유로 잇따라 AI '속도조절론'을 꺼내 들었다. 개발 속도는 늦추자면서도 GPU(그래픽처리장치)와 데이터센터 등 AI 인프라 확보에는 오히려 속도를 내고 있다. 16일 업계에서는 모델 개발 속도와 컴퓨팅 수요를 별개로 봐야 한다는 분석이 나온다. AI 서비스 이용이 늘면서 새 모델을 만드는 '학습'뿐 아니라 완성된 모델을 실제 서비스에서 구동하는 '추론' 수요가 커지고 있기 때문이다. ◇ AI 개발 늦춘다는데…컴퓨팅 투자는 확대? 최근 이른바 AI '속도조절론'에 불을 지핀 것은 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO다. 아모데이는 지난 12일(현지시간) 자신의 블로그에서 “AI 모델의 성능 향상 속도를 늦춰야 한다"며 “발전은 여전히 빠르게 느껴지겠지만, 확보된 시간을 현명하게 활용해야 한다"고 밝혔다. 아모데이의 주장에는 경쟁사 수장들도 잇따라 동조했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 “프런티어 AI의 발전 속도를 조절해야 한다는 의견에 동의한다"고 밝혔다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO와 일론 머스크 xAI CEO도 같은 취지의 입장을 내놨다. 속도 조절은 실제 개발 과정에서도 나타났다. 오픈AI는 지난달 배포를 준비하던 최신 모델의 강화학습(RL)을 2주간 중단했다. 해당 모델의 사이버 공격 능력이 자체 위험 기준에 근접하자 연구 환경의 보안과 모니터링 체계를 강화하기 위해서다. 계획했던 최대 규모의 프런티어 모델 강화학습도 보류했다. 오픈AI 측은 “모델 역량이 강해질수록 내부에서 개발하고 시험하는 데 따른 위험도 커진다"며 “모니터링과 보안 기준이 이러한 위험보다 앞서 있어야 한다"고 밝혔다. 개발 속도에 제동을 걸면서도 AI 인프라 확보는 계속되고 있다. 미국 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면, 앤트로픽은 지난해 10월 이후 11개월 동안 최소 14.8기가와트(GW)의 컴퓨팅 용량을 확보하는 계약을 맺었다. 공개된 계약을 토대로 추산한 향후 지출액은 최대 5170억달러에 달한다. 앤트로픽은 지난달에도 영국 AI 인프라 업체 엔스케일(Nscale)과 6년간 450억달러 규모의 컴퓨팅 임차 계약을 맺은 것으로 알려졌다. 웨스트버지니아 데이터센터에서 엔비디아의 차세대 '베라 루빈'을 기반으로 460메가와트(MW)의 연산 용량을 확보하는 내용이다. 오픈AI 역시 컴퓨팅 지출을 늘리고 있다. 디인포메이션에 따르면, 오픈AI가 2030년까지 컴퓨팅에 투입할 것으로 예상한 금액은 약 7500억달러다. 오픈AI는 최근 늘어나는 AI 수요에 대응하려면 충분한 컴퓨팅 용량과 비용 효율성을 함께 확보해야 한다고 밝혔다. 구글도 AI 인프라 투자를 확대하고 있다. 구글 모회사 알파벳은 지난 7월 올해 설비투자 전망치를 기존 1800억~1900억달러에서 1950억~2050억달러로 상향했다. AI 관련 클라우드 수요가 급증하면서 컴퓨팅 자원 확보에 속도를 내고 있다. ◇ 챗봇서 에이전트로…AI 돌릴 GPU 더 필요 개발 속도 조절이 컴퓨팅 투자 감소로 이어지지는 않을 것이라는 전망도 나온다. UBS는 지난 15일 AI 컴퓨팅 수요의 약 3분의 2가 완성된 모델을 실제로 구동하는 '추론'에서 발생하는 것으로 추산했다. 올해 9000억달러로 예상되는 AI 산업 설비투자는 내년 1조2000억달러로 33% 증가할 것으로 전망했다. AI 연산은 크게 모델을 만드는 '학습'과 완성된 모델을 실제 서비스에서 구동하는 '추론'으로 나뉜다. 프런티어 모델의 개발 속도가 일부 늦춰지더라도 AI 서비스 이용자가 늘면 추론에 필요한 GPU와 데이터센터 수요는 계속 증가할 수 있다. AI 에이전트의 확산은 추론 연산량을 더 늘리고 있다. 기존 챗봇이 이용자의 질문에 답하는 데 초점을 맞췄다면 AI 에이전트는 정보를 찾고 외부 도구를 호출해 여러 단계의 작업을 수행한다. 하나의 업무에도 모델이 여러 차례 구동된다. 이용자가 목표를 제시하면 AI가 필요한 정보를 찾고 작업을 수행한 뒤 결과를 확인한다. 필요하면 다시 모델을 호출해 다음 작업을 이어간다. 이용자가 늘어나는 동시에 한 번의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량도 많아지는 구조다. ◇ 추론 수요 커지자…국내도 GPU 투자 속도 국내 IT·통신 기업들도 늘어나는 AI 연산 수요에 맞춰 투자를 늘리고 있다. KT클라우드는 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 AI 데이터센터(AIDC) 인프라를 공급할 계획이다. 현재 200MW의 공급 물량을 확보했으며, 나머지 800MW 확보를 위해 1.1GW 규모의 부지 파이프라인을 바탕으로 개발을 추진하고 있다. 네이버는 올해 1월 엔비디아 B200 GPU 4000장으로 구성된 AI 컴퓨팅 클러스터 구축을 마쳤다. SK텔레콤은 울산을 시작으로 AI 데이터센터 투자를 늘리고 있다. 2029년부터 국내 5GW 규모를 단계적으로 오픈하고, 시장 수요에 따라 2035년까지 총 15GW 규모로 확대할 계획이다. AI 업계에서는 속도조절론이 AI 개발이나 인프라 투자의 축소를 뜻하는 것은 아니라는 설명이 나온다. 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 지난 14일 열린 AI 토크 콘서트에서 “개발을 가속하면 했지 감속하지는 않을 것"이라고 말했다. 한국AI교육협회 회장인 문형남 숙명여대 융합국제학부 교수는 “프런티어 모델의 능력 향상 속도와 컴퓨팅 수요는 구분해서 볼 필요가 있다. 앞으로는 모델을 한 번 학습시키는 것보다 수억 명이 AI를 사용하는 추론 수요가 훨씬 커질 것"이라고 말했다. 그러면서 “에이전틱 AI와 피지컬 AI까지 확산되면 모델 개발 속도가 일부 조절되더라도 GPU와 AI 데이터센터 수요가 바로 감소한다고 보기는 어렵다"고 했다. 김나현 기자 knh@ekn.kr



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