AI 패권 경쟁을 이야기하면서, 미국 정부가 현재 민간기업들의 어마어마한 투자를 지원해야 한다는 이야기들이 OpenAI, 엔비디아 쪽에서 공공연히 나오고 있습니다. 4월 이후, 미국 증시에서 IT와 유틸리티 섹터에만 자금이 몰리고, 주가가 급등했던 것으로 보면, 증시 참여자들도 같은 생각을 하는 것 같아 보이죠. AI 패권 경쟁이 곧 인프라 확대 경쟁이 맞나요?
Scale-up 한계 봉착
최근 배포되는 버전의 모델들의 성능 개선폭이 그다지 괄목할만 하지 않다는 것은 이제 다들 아는 사실이고...
OpenAI는 작년 말부터 scale-up의 한계를 언급하며 이후 모델들의 개발 전략에 변화를 도모한다고 했었죠. 왜 그럴까? 이유는 크게 3가지...
양질의 학습 데이터 소진
거대해진 모델의 학습 소요 비용 급증
LLM 방식 자체의 한계
그렇다고 본다면, 이제는 AI의 발전에 필요한 것은 scale-up이 아니라 질적인 진전이 아닌가... 그렇다면 과연 AI 패권 경쟁을 AI 인프라 패권 경쟁과 동일시하는 것이 맞는 것인가... 이런 생각이 들 법도 하지 않나요?
과도한 전력 사용량의 부담
이전 포스트에서 다룬 바와 같이 데이터 센터 인근 지역의 전기 사용료가 급격히 인상되었습니다. 그리고 전력 사용료가 소비자 물가에서 차지하는 비중은 계속해서 커져갑니다. 데이터 센터가 들어서면 동네 전기료가 올라간다, 일자리 창출 효과도 거의 없다... 이런 인식이 퍼지면서 데이터 센터는 기피시설이 되어가고 있습니다.
그러면 정치인들은 데이터 센터가 자기 지역구에 못 들어오게 막아야 표를 얻을 것이고, 이렇게 정치적으로 데이터 센터의 확장 문턱이 높아지면, AI 인프라 확충이 그만큼 더뎌지겠죠. 선거라는 제도에 기반한 민주주의 국가의 태생적 한계이니 미국 역시 벗어날 수 없는 굴레입니다.
가용한 전력량이 부족해서 벌어지는 일이니 전력 인프라를 확충하면 될 일이다? 전력망에 발전 및 송전시설까지 확충하려면 얼마나 시간이 걸릴지를 생각해야겠군요.
환경 영향평가에만 2년,
발전소를 짓고 전력망에 연결하는 데에도 5년,
지역의 전력망 인프라 확충에도 최소 3년 이상의 시간이 필요하다면...
이제 전력 인프라를 확충하기 시작한 지역이 있다면, 충분한 전기를 제공받을 수 있는 시점은 대략 10년 뒤... 지역마다 차이가 당연히 크겠지만, 무시하고 그냥 10년으로 봐도... 10년이면 대통령 선거 2회, 의회선거는 5회입니다. 극단적으로 양분된 미국 정치지형에서 이런 장기 프로젝트를 진행할 정치적 동력이 나올 수 있을까요?
10년이라는 긴 시간 동안 유권자들은 비싼 전기료를 감당해야 하고, 전기는 대체제가 없는 재화이니 결국 모두가 이 부담을 짊어져야 하는데, 안 그래도 살기 힘든 중저소득층 유권자들에게 그런 인내심을 기대할 수 있을까요?
아무리 생각해도 미국은 어렵죠. 하지만, 가능한 나라가 있습니다. 바로 중국.
AI 인프라 경쟁의 승자는 어차피 정해져 있다
정말로 AI 패권의 향방이 오로지 AI 인프라 투자에 달려있다면 (저는 동의하지 않지만), 미국은 중국을 절대 이길 수 없습니다. 왜?
미국은 돈을 빌리는 나라고, 중국은 돈을 버는 나라이며,
미국은 시장이 지원을 분배하지만, 중국은 번 돈을 중앙에서 핀포인트로 퍼주는 보조금 왕국이며,
미국은 거의 모든 공산품을 수입하지만, 중국은 거의 모든 공산품을 생산하며,
미국에는 수많은 환경 규제가 있지만, 중국은 깔끔하게 무시할 수 있으며,
미국은 화석연료 전기 생산에 집중되어 있지만, 중국은 신재생 에너지의 왕국이며,
무엇보다 결정적으로... 중국에는 선거가 없으니까.
상황이 이럴진데... 대체 무슨 수로 미국이 AI 인프라 확충 경쟁에서 중국을 이길 수 있다는 거죠? 고작 엔비디아 칩 수출 못하게...
