AI 컴퓨팅 수요는 무어의 법칙보다 두 배 빠르게 증가하고 있으며, 현재 연간 5천억 달러가 필요한 상황입니다

인공지능이 요구하는 연산 능력은 무어의 법칙을 무색하게 할 정도로 빠르게 증가하고 있습니다. 지난 10년간 처리 능력에 대한 수요는 반도체 산업이 50년 넘게 성장해 온 속도보다 두 배 이상 빠른 속도로 증가했습니다.

OpenAI 자체 데이터에 따르면, 전 세계는 2030년까지 매년 5천억 달러를 투자해야만 현재 수준을 유지할 수 있다고 합니다. 이 금액에는 GPU나 서버는 포함되지 않고, 단지 물리적인 건물 비용만 해도 들어옵니다.

무어의 법칙은 한때 칩의 트랜지스터 수가 2년마다 두 배로 늘어날 것이라고 예측하며 미래를 defi했습니다. 하지만 이제 그 미래는 끝났습니다. 지난 10년 동안 대규모 AI 시스템을 학습시키고 운영하는 데 필요한 연산 능력은 그 예측 기간을 훨씬 뛰어넘어 폭발적으로 증가했습니다.

기술 발전의 황금 기준은 완전히 통제 불능 상태에 빠진 수요에 의해 무너졌습니다. 데이터 센터는 세계의 새로운 유전이 되었는데, 규모는 훨씬 크고, 온도는 훨씬 높으며, 비용도 훨씬 더 많이 듭니다.

이제 미국에서 데이터 센터 건설 비용이 사무실 건물 건설 비용보다 더 비싸졌습니다.

OpenAI에 따르면, AI 서버의 연간 41%라는 경이적인 성장률과 전체 시장의 23% 성장률에 힘입어 2028년까지 전 세계 데이터 센터 투자액은 9천억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

건설 부문은 사상 최고 성장세를 보이고 있지만, 이러한 건설 붐은 오히려 수익 감소라는 블랙홀을 초래했습니다. 현재 8천억 달러의 자금 부족이 발생했으며, 2030년까지 건설 목표를 달성하기 위해서는 시장에 거의 2조 달러의 수익이 필요합니다.

데이터센터 자체 건설 비용(랙, 칩 등 내부 설비 제외)만 해도 연간 430억 달러에 달하며, 이는 2020년 이후 322% 증가한 수치입니다. 한편, 현재 미국에서 건설 중인 데이터센터 규모는 400억 달러에 이르며, 2022년 이후 400% 급증했습니다.

사상 처음으로, 이러한 미완성 센터들이 곧 미국 내 개발 중인 모든 오피스 빌딩의 가치를 합친 것보다 더 높은 가치를 지니게 될 것입니다. 이는 영구적인 부동산 재편이며, 이 모든 것은 컴퓨팅 덕분입니다.

전력 문제는 완전히 별개의 문제입니다. AI 데이터 센터는 2035년까지 1,600테라와트시의 전력을 소비할 것으로 예상되는데, 이는 전 세계 전력 사용량의 4.4%에 해당합니다. 그리고 이러한 증가세는 정체되지 않을 것입니다.

향후 10년 동안 전력 수요는 네 배로 증가할 것입니다. 하지만 이 전력을 어디에서 공급받을지, 필요한 에너지 인프라 구축 자금은 어디서 마련할지에 대한 확실한 해답을 가진 사람은 아무도 없습니다.

핵과 양자역학이 논의의 중심에 서면서 경고음이 울리고 있다

일부에서는 원자력 발전소가 인공지능 시스템처럼 24시간 내내 가동되기 때문에 해결책으로 원자력 에너지를 제시합니다. 또 다른 이들은 양자 컴퓨팅이 도움이 될 것이라고 믿습니다. 양자 컴퓨터는 비트 대신 큐비트를 사용하며, classic인공지능 시스템보다 기하급수적으로 빠른 속도로 일부 문제를 해결할 수 있습니다.

하지만 이는 아직 초기 단계의 기술입니다. 현재로서는 비용은 계속 증가하고, 전력망에는 부담이 가중되며, 인공지능은 끊임없이 발전하고 있습니다.

이처럼 막대한 자본이 컴퓨팅 분야로 쏟아져 들어오는 가운데, 글로벌 금융기관들은 불안감을 느끼고 있습니다. 국제통화기금(IMF)과 영란은행(BOE)은 모두 시장 불안정성에 대한 새로운 경고를 발표했습니다.

다음 주 워싱턴 회의를 앞두고 크리스탈리나 게오르기에바 IMF 총재는 투자자들에게 "단단히 대비하라. 불확실성이 새로운 일상이 되었고, 이는 당분간 지속될 것"이라고 경고했습니다. 그녀는 경제 성장률이 소폭 둔화될 것으로 예상되지만, 외부 충격이 발생할 경우 투자 신뢰도가 붕괴될 수 있다는 "우려스러운 징후"가 있다고 지적했습니다.

크리스탈리나 IMF 총재는 이번 주 금값이 온스당 4,000달러라는 사상 최고치를 기록한 것을 시장에 이미 불안감이 나타나고 있다는 신호로 지적했습니다. 그녀는 또한 미국의 관세 부과와 지나치게 높은 주식 가치를 주요 위험 요소로 언급했습니다. "쉬운 금융 환경은 고용 창출을 포함한 일부 경기 침체 추세를 가리고 있을 뿐, 막지는 못하고 있습니다. 역사는 이러한 심리가 언제든 갑자기 바뀔 수 있음을 보여줍니다." 라고 덧붙였습니다.

런던에서는 영란은행의 최근 회의록에서 "급격한 시장 조정"에 대한 우려가 제기되었습니다. 회의록은 인공지능(AI) 도입 부진이나 경쟁 심화가 주요 AI 기업들의 예상 수익을 떨어뜨릴 수 있는 잠재적 요인으로 지목했습니다.

그들만이 그런 생각을 하는 것은 아닙니다. 샘 알트먼, 제이미 다이먼, 제롬 파월 또한 동참 현재의 AI 투자 수준이 급격한 변화의 토대를 마련할 수 있다고 경고하며 신중론에