1조 달러 투자 회수 못하면 경제 위기 원흉 될 수도
천천히 차분하게 기술 발전해야 실패 없을 것
실리콘 밸리의 인공지능(AI)에 투입한 막대한 투자에 대한 손익계산서가 나올 지도 모른다.
철학자나 경제학자에게 미래의 가치가 얼마인지 물어봐야 하지만 기술(IT) 전문가는 실제 숫자로 약 1조 달러라고 답할 것이다. 이는 기술 산업 전체가 향후 몇 년 동안 인공지능 산업을 구축하는 데 지출할 금액이다.
그리고 몇몇 회사의 시가총액이 "조" 단위로 시작하는 실리콘 밸리에서도 1조 달러는 엄청난 돈이다.
그리고 구글과 마이크로소프트와 같은 기술 회사의 책임자들 보다 더 열렬한 인공지능 옹호자들을 찾을 수 있다해도, 결국 투자된 모든 돈은 이런 거대한 기술회사들이 회수해야 산업이 지속될 수 있다. 그렇지 않으면 수십년 동안 경험하지 못했던 새로운 종류의 경제 붕괴를 가져올 수 있다. 그만큼 인공지능(AI)은 이제 실패해서도 안되고 지나치게 앞서도 안되는 계륵이 되었다.
그런데 지금이 어쩌면 새로운 경제 붕괴가 일어나고 있는 긴 과정일 수 있다. 지난 월요일에 주식 시장은 며칠 동안 큰 손실을 계속했고 S&P는 장 마감 시 3% 하락했다. 자금 유출은 최근 몇 달 동안 시장을 기록적인 고점으로 이끈 많은 기술 회사들에 의해 주도되었는데, AI 칩 제조업체인 엔비디아는 약 7% 하락했고, 아마존은 4% 하락했다.
지금까지 AI 산업을 구축하는 데 수천억 달러가 지출되었고 앞으로 수년 동안 지출될 것으로 예상되는 수천억 달러에도 불구하고 AI 회사 자체는 아직 경제적 가치를 창출하지 못하고 있다는 우려가 있다.
그리고 당분간 이들 기업들은 손실을 감수해야 할 수 있다. 그러면서 조심스럽게 나오는 소리는 AI 투자 거품이 터질 수 있다는 가능성이다.
거대한 AI 꿈
정말로 아무도 믿지 않는 한 무언가에 1조 달러를 쓰지 않는다. 그리고 실리콘 밸리는 실제로 AI의 혁신적인 경제적 잠재력을 믿고 있다.
2018년, 챗GPT가 OpenAI의 샘 알트먼의 눈에 반짝일 때, 구글의 CEO인 순다르 피차이는 AI는 인류가 작업하는 가장 중요한 것 중 하나이고 불이나 전기보다 더 심오한 혁신이라고 유명한 말을 던졌다. 불은 매우 중요하다는 데는 모두가 동의할 수 있다. 인류 최초의 획기적인 발견이라고 생각할 수도 있다. 하지만 기술 리더에게 효과적이고 일반적인 인공 지능의 가능성은 구석기 조상 중 한 명이 두 개의 막대기를 문지른 날만큼이나 혁명적이었다.
그리고 OpenAI가 2022년 11월에 챗GPT를 출시해 대규모 언어 모델(LLM)이라는 진정한 마법을 세상에 알리자, 그 불을 독점할 수 있는 회사가 되기 위한 경쟁이 시작되었다.
그래서 투자자들은 OpenAI(현재 800억 달러 이상)와 앤트로픽(Anthropic: 184억 달러로 추산)과 같은 유망한 대규모 언어 모델(LLM)을 채용한 스타트-업에 자금을 지원하기 위해 서둘렀다. 미국에서만 AI 스타트-업은 2023년에 230억 달러의 자본을 모금했고, 전 세계적으로 200개 이상의 유관 회사가 유니콘이 되었다. 즉, 10억 달러 이상의 가치가 있다는 뜻이다.
그 모든 돈은 부분적으로 AI 시장이 결국 엄청나게 커질 것이라는 기술 업계의 확신을 측정하는 것이다. 기업컨설팅 회사 프라이스워터쿠퍼스(PwC)의 예측에 따르면 AI는 2030년까지 세계 경제에 거의 16조 달러를 추가할 수 있을 것으로 추정된다. 주로 노동 생산성이 크게 향상될 것으로 예상하기 때문이다.
기술 거대 기업이 현금을 많이 보유하고 있고 AI와 관련해 가장 먼저 통과하기 위해 적극적으로 경쟁하고 있다는 사실을 더한다. AI 산업이 수조 달러의 가치가 있을 것이라고 믿는다면, 그리고 그 가치의 대부분이 초기 리더에게 돌아갈 것이라고 판단한다면, 과소 투자의 위험은 과다 투자의 위험보다 훨씬 더 크다. 하지만 생성형 AI는 구축과 운영 모두 저렴하지 않기 때문에 비용이 크게 증가하고 있다.
비용이 기하급수적으로 늘어
샘 알트먼 자신은 OpenAI가 역사상 가장 자본 집약적인 스타트-업이라고 했다. 모델이 점점 더 커질수록 훈련 비용이 점점 더 많이 들기 때문이다.
그런데 그것은 모델을 만드는 비용일 뿐이다. 모델을 운영하는 비용도 매우 비싸다. 분석에 따르면 OpenAI는 챗GPT를 실행하는 데 하루에 70만 달러가 들었고, 이는 주로 컴퓨팅 집약적인 서버 시간 때문이었다. 그리고 챗GPT와 다른 대규모 언어 모델(LLM)을 많이 사용할수록 비용이 더 많이 상승한다.
실리콘 밸리가 돈을 벌려면 돈을 써야 한다는 말을 만들지는 않았을 지 몰라도, 확실히 그 말을 실천하고 있다. 하지만 이 회사들이 주로 프리미엄 모델 구독을 통해 벌어들이는 수익은 비용의 일부에 불과하다.
최근 OpenAI가 올해 최대 50억 달러를 잃을 수 있다는 보도가 있는데, 이는 2022년에 잃은 금액의 약 10배에 해당한다. 이는 좋은 흐름은 아니며 챗GPT의 사용자 수도 마찬가지다. 많은 사람과 회사들이 챗GPT와 같은 AI 서비스를 시도하지만 훨씬 적은 수의 사람이 이를 고수한다. 특히 챗GPT의 사용율은 학교 방학 동안 크게 감소하면서 파워 유저가 누구인지 알 수 있다.
대규모 언어 모델(LLM)이 할 수 있는 일은 10년 전에 가능해 보였던 것과 비교하면 인상적이지만, 모든 계층의 근로자를 대체할 수 있는 인공 일반 지능에 대한 약속은 아직 이루어지지 않았다. 현재로서는 업계 전체가 고전적인 실리콘 밸리 문제로 어려움을 겪고 있는 듯하다.
챗봇은 아직 진정한 제품이 아니며, 시장이 얼마나 큰지도 아직 불분명하다. 그래서 월가의 골드만삭스와 세쿼이아 캐피털과 같은 기술 벤처 캐피털에 이르기까지 전문가들이 AI 산업 주변에 경고 깃발을 내걸고 있다. 그리고 투자자들이 주의를 기울이기 시작한 이유도 여기에 있다.
이 중 어느 것도 AI 자체가 여전히 혁명적 잠재력이 없거나, 이 산업이 결국 그 꿈을 이루지 못할 것이라는 말은 아니다. 2000년대 초반의 닷컴 붕괴는 부분적으로 당시 스타트-업에 대한 과도한 투자와 과대평가 때문이었다.
하지만, 이는 오늘날의 구글과 메타와 같은 거대 기업의 무대를 마련할 수 있게 했다. 언젠가는 AI 기업도 마찬가지가 될 수 있다. 하지만 재무 상태가 개선되지 않는 한, AI 기업이 그런 기회를 받지 못할 수 있다.
AI에 대한 우려가 나온 이유
소수의 회사들이 구축하고 있는 대규모 언어 모델(LLM)들이 승자독식 시장에서 경쟁하고 있다. 집중적인 투자를 완전히 정당화하는 사용 사례 또는 킬러 앱은 아직 나타나지 않았다.
또한 주가지수가 연속적으로 사상 최고치를 경신한 한 해 동안 기술주의 랠리가 직선으로 진행된 적이 없다. 현재 시장에서 가장 큰 질문은 투자 수익을 얻고 있는가 하는 것이다. 회사들은 추천 엔진을 위한 인프라 전반에 걸쳐 이미 훈련된 AI 모델을 사용해 추론하거나 예측하는 대규모 추론 워크로드를 실행하고 있다. 이런 모델이 예측한 것처럼 플랫폼에서 보내는 시간이 증가한다는 측면에서 다음 콘텐츠의 결과를 보고 있다.
클러스터를 배포할 수 있고, 더 정교한 알고리즘을 수행해 더 많은 시간을 소비할 수 있고, 이는 더 많은 광고 노출로 이어질 수 있다. 이는 수익을 창출할 수 있고 있기 때문에 당장 대규모 언어모델을 사용하는 기업들이 문을 닫지는 않는다.
그런데 모델을 개선하기 위해서는 십억 달러를 추가로 지출해야 하고 이는 충분한 수익을 얻기 전에 다시 새로운 모델 개선에 나서야 하는 악순환 고리에 빠져들게 된다. 군비경쟁이 되어버린 챗GPT 관련 산업은 빠른 자금 수혈을 원하고 있다.
엔비디아(NVIDIA)의 2022년 매출을 보면 60억 달러의 매출을 올렸고 가장 최근 분기에 260억 달러의 매출을 올렸다. 따라서 기본적으로 2년 만에 NVIDIA는 매출이 4배로 증가했다. NVIDIA에 지출되는 금액과 총 클라우드 자본 지출을 비교하면 거의 50%가 NVIDIA 칩에 투입되고 있다. NVIDIA는 향후 10년 동안 AI를 처리하는 데 백만 배 더 효율적일 것이라고 예상했다.
이는 동일한 종류의 칩 인프라에서 100만 번 사용되는 것이다. 또한, 현재 훈련을 위해 구축되고 있는 인프라가 추론에 사용할 인프라와 동일하다. 따라서 세상이 훈련에서 추론으로 이동하는 것이 대체 가능해진 것이다. 그런데 이런 예상은 완전히 빗나갔다. NVIDIA는 새로운 AI 칩이 코드가 잘못되어 멈추었고 수개월이 지나야 해결될 것이라고 밝혔다. 가장 앞선 AI 칩 개발에 제동이 걸린 것이라 할 수 있다.
이렇듯 AI에 대한 투자가 과도한 이유를 이해해야 한다. 분명히 단기적으로 일시 중지가 있을 수 있고, 이는 시장의 단기적인 방향을 결정할 것이다. 하지만 중장기적 관점에서 AI가 인류 역사상 가장 큰 트렌드 중 하나로 남아 있다는 것은 확실하다. 다만 그것은 시간 프레임에 의존하고 그것을 중요하게 여겨야 한다. 지나치게 빠른 투자 경쟁은 오히려 시행착오를 가져오고 불필요한 자금 낭비를 가져올 수 있다.
AI가 가야할 시장의 방향
어떤 기술 주기도 선형적으로 상승하지 않는다. 현재 이런 것들을 실행하기 위해 인프라를 구축하고 있다. 그리고 이런 모델의 성능과 할 수 있는 일에서 놀라운 개선을 보여주고 있다.
그러나 향후 1년에서 1년 반 동안에는 코딩과 고객 서비스 챗봇보다 더 심오한 방식으로 이 기술을 사용하는 애플리케이션을 볼 가능성은 있다. 단지 코딩과 고객 서비스에만 그친다면, 엄청나게 과도하게 지출하고 있는 셈이다. 정기적으로 이런 애플리케이션과 사용 사례를 보게 될 것으로 전망되며 이는 모두가 일을 하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것이다.
하지만 전체 시장은 새로운 애플리케이션과 사용 사례가 개발되기 위해 무엇이 더 필요한지, 그리고 다른 측면에서 무엇을 보게 될지 파악해야 한다.
승자 독식 시장이라고 말하는 것처럼 들리는 이것은 인터넷의 발전과 같고, 검색이나 이메일 플랫폼에서 보았던 것처럼 지배적인 플레이어가 나타날 것이다. 이런 수준의 투자를 할 수 있는 회사는 메타, 구글, OpenAI 그리고 앤트로픽(Anthropic) 뿐이다. 어절 수 없이 이 4개의 회사가 시장의 80% 이상을 차지하는 독점 산업이 형성될 수밖에 없다. 혁신의 속도에서 뒤처지지 않기 때문이다.
그런데 시간이 지남에 따라 수직형 전문가가 등장할 것으로 보인다. 단순한 속도와 지능을 넘어서는 경쟁은 어떻게 하면 특정 하위 부문과 사용 사례에 훨씬 더 효율적인 모델을 구축할 수 있을까 하는 방식으로 옮겨가고 응용 분야가 더 진전을 이루고 대중화에 기여할 수 있다. 인프라 관점에서 볼 때 경쟁은 거의 끝났지만 그것을 응용하는 파생 분야는 경쟁이 다양할 수 있다. 하지만 수직적 산업별 대규모 언어 모델(LLM), 그리고 많은 엣지 사용 사례를 구축하는 측면에서는 아직 걸음마 단계에 있고 많은 혁신이 이뤄져야 한다.
이 시장이 단지 소수의 메가캡 기업들만이 승자가 된다면 그 미래는 없다. 본질적으로 여기서 가장 중요한 것은 고객을 돕기 위해 가져올 수 있는 고유한 데이터가 무엇인가 하는 것이다. 따라서 소프트웨어 계층에서 진정으로 찾고 있는 것은 차별화된 사용 사례와 경험을 만드는 데 사용할 수 있는 심층적인 데이터를 보유한 회사다.
AI에 사용되는 반도체의 성능의 획기적인 발전은 이것을 가능하게 해준다. NVIDIA는 지난 2년 동안 AI 실리콘 시장을 지배해 왔다.
그러나 시장을 강타할 실제 대안은 엔비디아가 100%의 점유율을 계속 유지할 것인지, 아니면 그 점유율의 일부를 다른 기업에게 양도하기 시작할 것인지에 대한 여부다. 그리고 향후 몇 년 동안 NVIDIA 외에도 다른 기술 전환을 가져올 기업이 나타날 것이라고 믿고 있다. 이처럼 AI의 기본적인 정보와 기술을 바탕으로 새로운 분야를 개척하는 것이 이 분야의 희망이다.
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