살아있는 데이터 센터: AI가 인간의 신경세포를 활용하는 이유

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Darina Pashchenko

13.03.2026

살아있는 데이터 센터: AI가 인간의 신경세포를 활용하는 이유 — 생물학적 컴퓨터: 뇌세포가 AI 데이터센터의 아키텍처를 바꿀 수 있는 방법

거대 기술 기업들이 인공지능을 위해 점점 더 강력한 데이터 센터를 구축하고 있는 가운데, 일부 연구자들은 완전히 다른 컴퓨팅 아키텍처를 모색하고 있습니다. 호주의 스타트업인 Cortical Labs는 실리콘 칩이 아닌 실험실에서 배양한 인간의 뇌세포로 연산을 수행하는 시스템을 도입했습니다. 이 실험은 생물학과 기술의 경계가 점차 모호해지는 생물학적 컴퓨터 시대의 시작을 알리는 신호탄이 될 수 있습니다.

이 기사는 원문을 번역한 것입니다. 당사 특파원이 작성한 원문은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

컴퓨팅에 대한 새로운 접근 방식으로서의 생물학적 컴퓨터

지난 몇 년 동안 인공지능의 발전은 컴퓨팅 성능이라는 동일한 장벽에 부딪혀 왔습니다. 모델이 복잡해질수록 데이터센터에는 더 많은 에너지와 인프라가 필요합니다. 이러한 배경에서 호주의 스타트업 Cortical Labs는 프로세서가 아닌 인간의 뇌세포가 계산을 수행하는 프로토타입 생물학적 데이터 센터라는 특이한 솔루션을 제시했습니다. 블룸버그에 따르면, 이 바이오 컴퓨터가 작동할 두 개의 사이트는 싱가포르와 멜버른에 계획되어 있습니다.

이러한 개발은 과학적 실험처럼 보일 수 있지만, 기존 컴퓨팅 아키텍처의 한계로 인해 관심이 커지고 있습니다. 최신 GPU 클러스터는 칩당 수백 와트를 소비하고 대규모 데이터 센터가 필요한 반면, 생물학적 신경 시스템은 훨씬 낮은 에너지 소비로 학습 및 적응 작업을 해결할 수 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전한다면 이는 단순한 스타트업이 아니라 컴퓨팅 시스템의 작동 원리를 다시 생각하게 하는 시도가 될 수 있습니다.

생물학적 컴퓨터의 작동 원리

Cortical Labs 개발의 핵심은 살아있는 신경 세포를 실리콘 칩에 연결하는 시스템입니다. 뉴런은 실험실에서 배양되어 연구자들이 뉴런의 활동을 읽고 전기 신호를 보낼 수 있는 특수 전극 어레이에 배치됩니다. 기본적으로 전자 장치가 세포를 자극하고 세포는 계산 출력으로 해석할 수 있는 전기 자극으로 반응하는 양방향 인터페이스가 만들어집니다.

이러한 시스템의 핵심 특징은 뉴런이 학습하고 적응하는 능력입니다. 프로그래밍된 명령을 엄격하게 실행하는 기존 프로세서와 달리, 살아있는 신경망은 들어오는 신호에 따라 동작을 변경할 수 있습니다. 이러한 시스템을 사용한 실험을 통해 생물학적 신경 배양은 기본적인 학습이 가능하다는 것이 이미 밝혀졌습니다. 예를 들어, DishBrain 시스템에서 배양된 뉴런은 탁구 게임 시뮬레이션과 상호작용하는 방법을 학습하여 화면에서 일어나는 일에 맞게 활동을 조정했으며, 이 실험의 결과는 뉴런 저널에 게재되었습니다. 이후 시연에서 연구자들은 신경 문화가 둠의 게임 플레이 요소에 반응하여 학습과 적응 행동의 간단한 모델을 형성할 수 있음을 보여주기도 했습니다.

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하지만 우리는 모든 것을 저장했습니다 🙂.

실제로 이것은 생물학과 프로그래밍 가능한 전자공학이 함께 작동하는 하이브리드 시스템을 나타냅니다. 실리콘 칩은 인터페이스와 신호 처리를 제공하고, 신경 세포는 학습 메커니즘을 사용하여 계산 작업의 일부를 수행합니다. 이 접근 방식은 인공 지능과 신경생물학이라는 두 세계를 연결하여 현재 실험실 실험과 미래 기술 플랫폼 사이에 존재하는 새로운 유형의 컴퓨팅을 만들어낼 수 있습니다.

업계가 기존 데이터센터의 대안을 찾는 이유

최신 AI 모델은 점점 더 큰 GPU 클러스터를 필요로 하며, 대규모 신경망을 훈련하려면 막대한 리소스를 소비하면서 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 세계 최대 규모의 기술 기업들이 수십억 달러에 달하는 데이터 센터를 건설하는 이유는 컴퓨팅 인프라가 AI 개발의 주요 제약 요인이 되었기 때문입니다.

동시에 에너지 부담도 커지고 있습니다. 최신 데이터 센터는 이미 전 세계 전력의 약 1%~1.5%를 소비하고 있으며, 이를 냉각하기 위해서는 상당한 양의 물이 필요합니다.

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하지만 우리는 모든 것을 저장했습니다 🙂.

하나의 고성능 GPU는 400W에서 700W까지 소비할 수 있으며, 대규모 클러스터에는 이러한 칩이 수천 개나 포함되어 있습니다. 그 결과, AI 인프라는 디지털 경제에서 가장 에너지 집약적인 부문 중 하나가 되고 있습니다.

이 때문에 최근 연구자들은 대체 컴퓨팅 아키텍처를 모색하기 시작했습니다. 생물학적 시스템은 잠재적으로 훨씬 더 효율적일 수 있습니다. 예를 들어, Cortical Labs의 단일 CL1 모듈은 최신 그래픽 프로세서보다 훨씬 적은 약 30W를 소비합니다. 이러한 기술은 아직 초기 단계에 있지만, 이러한 기술의 등장은 업계가 인공지능의 급속한 성장에 따른 컴퓨팅의 에너지 위기에 대한 해결책을 찾기 시작했음을 보여줍니다.

생물학적 컴퓨팅이 적용될 수 있는 분야

현재로서는 생물학적 컴퓨팅 시스템이 실험적인 기술로 남아 있지만, 연구자들은 이미 생물학적 컴퓨팅이 특히 유용할 수 있는 몇 가지 분야에 대해 논의하고 있습니다. 가장 확실한 것 중 하나는 근본적인 뇌 연구입니다. 과학자들은 전자 인터페이스에 연결된 신경 배양을 통해 신호가 어떻게 형성되는지, 세포가 자극에 어떻게 반응하는지, 신경망 내에서 학습이 어떻게 나타나는지 관찰할 수 있습니다. 신경과학의 경우, 이는 살아있는 뇌 내부를 직접 관찰하는 것이 거의 불가능한 과정을 연구할 수 있는 기회를 제공합니다.

또 다른 중요한 응용 분야로는 질병 모델링과 신약 개발이 있습니다. 신경 배양은 인간 세포에서 배양하여 알츠하이머나 파킨슨병과 같은 신경 퇴행성 질환을 연구하는 모델로 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템에서 연구자들은 다양한 물질의 영향으로 신경 활동이 어떻게 변화하는지 관찰하고 기존의 실험실 모델보다 더 빠르고 정확하게 잠재적인 치료법을 테스트할 수 있습니다.

마지막으로 이러한 시스템은 향후 인공 지능의 발전에도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 살아있는 신경망은 자연스럽게 학습하고 적응하는 능력을 가지고 있기 때문에 새로운 학습 알고리즘을 실험할 수 있는 잠재적인 플랫폼이 될 수 있습니다. 학습을 위해 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요한 기존의 신경망과 달리 생물학적 시스템은 세포 간의 상호작용을 통해 적응적인 행동을 보여줄 수 있습니다. 이러한 이유로 생물학적 컴퓨팅은 학습, 자기 조직화, 새로운 데이터에 대한 적응이 필수적인 분야에서 특히 유망할 수 있습니다.

새로운 기술은 새로운 규칙을 의미합니다.

생물학적 컴퓨팅 시스템의 출현은 필연적으로 기술적인 문제뿐만 아니라 윤리적 문제까지 새로운 질문을 제기합니다. 기존 컴퓨터와 달리 이러한 플랫폼은 살아있는 인간 세포를 사용하므로 생명공학, 신경과학, 디지털 산업 등 여러 분야의 교차점에 위치합니다. 따라서 이러한 프로젝트에 대한 논의는 실험실을 넘어 연구자, 변호사, 생명윤리 전문가들 사이에서 논쟁의 대상이 되고 있습니다.

핵심적인 질문 중 하나는 생물학적 물질과 민감성 또는 복잡한 행동의 징후를 보여줄 수 있는 시스템 사이의 경계가 어디인지에 관한 것입니다. 오늘날의 신경 배양은 수만 또는 수십만 개의 세포로 구성된 비교적 단순한 구조이며, 의식을 가지고 있지 않습니다. 그럼에도 불구하고 연구자들은 기술이 발전함에 따라 생물학적 안전 기준부터 인간 세포 사용에 관한 규칙, 더 복잡한 신경 시스템을 만드는 데 따른 한계 등 새로운 문제가 발생할 수 있음을 인정하고 있습니다.

그렇기 때문에 전문가들은 미래의 바이오 컴퓨팅 산업에 대한 법적, 윤리적 프레임워크를 미리 논의해야 한다고 주장하고 있습니다. 이러한 기술이 결국 실험실을 넘어 컴퓨팅 인프라의 일부가 된다면 유전 연구와 인공 지능의 경우처럼 별도의 규제가 필요할 것입니다. 이러한 논의가 빨리 시작될수록 이 새로운 기술 분야의 발전이 신속하고 책임감 있게 진행될 가능성이 높아집니다.

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