AI 개발이 둔화될 수 있는 이유: 진보의 한계

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Oleg Tkachenko

9시간 전

AI 개발이 둔화될 수 있는 이유: 진보의 한계 — AI 업계의 다음 단계는?

Tech giants are investing hundreds of billions of dollars in artificial intelligence. 하지만 갈수록 강력한 모델을 개발하려는 경쟁은 비용 상승과 자원 부족, 투자자들의 커지는 회의론에 직면하고 있다. AI가 역량의 한계에 가까워지고 있는 것일까?

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

충분하지 않을 수 있는 수십억 달러

Broadcom의 CEO Hock Tan은 자본 부족이 AI 개발의 가장 큰 장애물 이 될 수 있다고 경고했다. 그는 싱가포르에서 열린 컨퍼런스에서 칩과 메모리, 전력 부족은 생산능력과 인프라가 확대되면서 시간이 지나면 완화될 수 있다고 말했다. 그러나 자본에 대한 접근성이 업계의 향후 성장을 제한하는 주요 요인이 될 수 있다고 덧붙였다.

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하지만 우리는 모든 것을 저장했습니다 🙂.

가장 큰 기술 기업들은 AI 인프라에 대한 지출을 계속 늘리고 있다. 2026년 2분기 Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta 의 자본지출 합계는 1,650억 달러로, 전년 동기보다 87% 증가했다. 이 지출의 상당 부분은 데이터센터 건설과 AI 모델 학습 및 운영에 필요한 장비 구매에 투입된다.

이처럼 막대한 지출이 이어지는 가운데 Intel CEO Lip-Bu Tan은 또 다른 문제로 자본 비용과 투자금 회수에 필요한 시간을 지적했다. 채권 수익률 상승으로 차입 비용이 높아지면서 데이터센터 건설과 장비 구매 비용도 증가하고 있다. 한편 투자자들은 AI에 투입된 막대한 투자가 언제 수익을 창출하기 시작할지 알고 싶어 한다.

그럼에도 두 경영진 모두 향후 몇 년간 AI 산업이 급격히 둔화될 것으로 예상하지 않는다. Hock Tan은 컴퓨팅 용량 수요가 2029년까지, 어쩌면 2030년까지도 공급을 초과할 것으로 전망했다. 동시에 Broadcom CEO는 업계의 전망을 이해하지 못한 채 AI에 자금을 쏟아붓는 투자자들을 비판했다. 그는 "많은 투자자들이 자신이 무엇에 투자하는지 전혀 모른 채 매우 극단적인 기대를 품고 있다가, 결국 카지노에서 도박하는 것과 거의 같다는 사실을 깨닫게 된다"고 말했다.

AI가 물리적 한계에 부딪힐 때

자금이 충분하더라도 전력 부족으로 인해 AI 개발이 둔화될 수 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 전 세계 데이터센터는 2025년 485TWh의 전력을 소비했으며, 이는 전년보다 17% 증가한 수치다. AI 중심 데이터센터의 전력 소비는 50% 급증했다. 2030년에는 전체 데이터센터 전력 소비량이 950TWh, 전 세계 전력 수요의 약 3%에 이를 수 있다.

문제는 가용 전력량뿐만 아니라 신규 시설을 전력망에 연결할 수 있는 능력에도 있다. IEA는 계획된 데이터센터 용량의 약 20%가 전력망 인프라의 제약으로 지연될 수 있다고 추정한다. 예를 들어 선진국에서 신규 송전선을 건설하는 데는 4~8년이 걸릴 수 있다. 한편 변압기와 케이블의 납품 기간은 지난 3년간 두 배로 늘었다.

또 다른 제약 요인은 첨단 칩 생산이다. 최첨단 반도체 생산에 사용되는 장비를 제조하는 네덜란드 기업 ASML은 AI 업계의 수요가 적어도 2028년까지 공급을 초과할 것으로 예상한다. 이미 고객들이 2029~2030년 장비 납품을 문의하고 있어, 회사는 생산능력 확대를 검토하고 있다.

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동시에 데이터센터에 요구되는 성능도 높아지고 있다. IEA 추정에 따르면 AI 서버의 전력 소비량은 2020년부터 2025년 사이 11배 증가했으며, 2027년까지 다시 4배 늘어날 수 있다. 대형 냉장고 크기의 서버 랙 하나가 최대 65가구와 맞먹는 전력을 소비할 가능성도 있다. 이에 따라 AI 모델을 실행할 때 발생하는 작업량의 급격한 변화를 견뎌야 하는 냉각 시스템과 전원 공급 장치, 장비에 더 큰 부담이 가해진다.

진보의 한계는 어디인가?

전력과 칩, 데이터센터 부족만이 기술 발전을 가로막는 유일한 장애물은 아니다. 이러한 문제가 해결되더라도 또 다른 의문이 남는다. 새로운 모델이 증가하는 비용을 정당화할 만큼 충분히 성능을 향상시킬 수 있을까? Hock Tan은 차세대 AI 모델이 이전 세대보다 크게 뛰어난 성능을 보이지 못하면 컴퓨팅 용량 수요가 둔화될 수 있다고 인정했다. 그러나 현재로서는 발전이 멈췄다는 징후는 없다.

동시에 컴퓨팅 성능 향상이 AI가 모든 작업에서 동일하게 뛰어난 성과를 낸다는 것을 보장하지는 않는다. 예를 들어 첨단 모델은 이미 복잡한 수학 문제를 풀 수 있지만, 여전히 컴퓨터를 독립적으로 다루는 데 어려움을 겪는다. AI가 컴퓨터 애플리케이션에서 작업을 수행하는 능력을 평가하는 OSWorld 벤치마크에서 최고 수준의 시스템도 전체 작업의 약 3분의 2를 성공적으로 완료하는 데 그쳤다.

기업에 제공하는 AI의 실질적인 이점도 똑같이 중요하다. 2026년 8월 McKinsey는 97개국 1,719명의 기업 관계자를 대상으로 실시한 설문조사 결과를 발표했다. 응답자의 약 80%는 AI가 개인 생산성을 향상시켰다고 답했다. 그러나 조직의 영업이익에 긍정적인 영향을 미쳤다고 답한 비율은 37%에 불과했다.

기술 경쟁의 새로운 현실

현재 인공지능이 역량의 한계에 접근하고 있다고 결론 내릴 이유는 없다. 그러나 현재의 개발 속도를 유지하는 일은 가장 큰 기술 기업들에도 지나치게 큰 비용이 될 수 있다. 지출이 매출보다 계속 빠르게 증가한다면 투자자들은 기대치를 재고해야 할 수 있으며, 개발자들은 새로운 모델의 개발 및 운영 비용을 낮춰야 할 수 있다.

이는 기술 발전의 종말보다는 우선순위의 변화로 이어질 가능성이 크다. 기업들은 가장 강력한 모델을 개발하기 위해 경쟁하는 대신, 실제 수익을 창출할 수 있는 더 저렴하고 효율적인 솔루션에 집중할 수 있다. 그렇게 된다면 AI 개발의 미래는 투자 규모보다는 기업과 일반 사용자의 실질적인 문제를 해결하는 기술의 능력에 더 크게 좌우될 것이다.

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