AI 경쟁의 본질이 크게 바뀔듯

AI 인프라 경쟁이 새로운 국면에 들어가고 있는듯 보인다.

최근 자료를 보면 마이크로소프트, 아마존, 구글, 메타, 오라클 같은 글로벌 하이퍼스케일러들의 AI 인프라 투자 속도가 영업활동으로 벌어들이는 현금 증가 속도를 빠르게 앞지르고 있다고 한다.

AI 데이터센터와 GPU에 쓰는 돈이 회사가 벌어들이는 돈보다 더 빠르게 늘고 있는 상황이다.

이 추세가 계속된다면 올해 말에는 마이크로소프트 및 구글 같은 빅테크조차 자기 현금만으로 AI 인프라 투자를 감당하기 어려워질 수 있어 보인다.

이런식이면 이제 AI 경쟁의 본질이 크게 바뀔듯 하다.

앞으로의 경쟁은 누가 더 큰 모델을 만들 것인가가 아니라 누가 더 효율적으로 AI를 돌리고, 더 낮은 비용으로 실제 가치를 만들 것인가가 될 가능성이 크보인다.

대한민국도 이 변화에 맞춰 정책 방향을 빠르게 전환해야 할듯하다.

첫째, 해외 빅테크 API에만 의존하는 구조에서 벗어나 국가 차원의 AI 컴퓨팅 인프라를 구축해야 한다. 스타트업, 대학, 병원, 연구기관이 쓸 수 있는 공공 AI 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이부분은 대한민국 정부가 발빠르게 이미 잘하고 있어 보인다.

둘째, 무조건 거대 모델만 따라가는 것이 아니라 산업별 특화 모델, 경량화 모델, 온프레미스 AI, 추론 서비스 최적화 기술에 집중해야 한다. 앞으로는 큰 AI 못지않게 싸고 빠르고 안전하게 쓰는 AI가 중요해질 것같다.

셋째, AI 데이터센터는 반도체 문제가 아니라 전력, 냉각, 부지, 통신망, 보안이 결합된 국가 인프라 문제로 봐야 한다. AI 시대의 전력망과 데이터센터 정책을 산업정책의 중심에 놓아야 한다.

넷째, 바이오, 의료, 제조, 국방, 공공 분야처럼 국가적으로 중요한 영역에서는 데이터 주권과 AI 주권을 함께 설계해야 한다. 모델만 있어서는 안 되고, 쓸 수 있는 데이터와 검증된 서비스 체계가 함께 있어야 한다.

분명한것은 이제 AI 인프라 전쟁은 돈을 많이 쓰는 경쟁을 넘어 지속 가능성의 경쟁으로 이동하고 있다.

대한민국은 더 큰 데이터센터를 무작정 따라 짓는 나라가 아니라, 가장 효율적으로 AI를 활용해 산업과 과학의 생산성을 높이는 나라가 되어야 한다.

얼마나 크게 만들 것인가?에거 얼마나 똑똑하고 지속 가능하게 쓸 것인가?로 AI 시대의 질문은 이제 바뀌고 있다.