SAP CEO, 엔비디아의 AI 인프라 구축 추진에 비판

SAP 최고경영자 크리스티안 클라인은 유럽이 고성능 칩으로 가득 찬 데이터 센터를 더 많이 건설함으로써 세계 다른 지역을 따라잡아야 한다는 생각에 강하게 반발했습니다. 

독일 발도르프에 있는 SAP 본사에서 열린 기자 회견에서 클라인은 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황이 유럽 순방.

"정말 데이터센터를 다섯 개나 짓고 거기에 고성능 칩을 넣어야 할까요? 유럽에 정말 필요한 게 이런 걸까요? 저는 회의적입니다."라고 클라인은 말했다.

인공지능 칩 시장 선두 기업의 CEO인 황 회장은 지난 6월 한 행사에서 유럽이 컴퓨팅 파워 부족으로 인공지능 분야에서 뒤처지고 있다고 주장했다. 

황 CEO는 방문 기간 동안 여러 파트너십을 했습니다. 그는 유럽 지도자들에게 미국 기술 대기업들이 하고 있는 것처럼 데이터 처리 능력 향상을 위해 여러 분야에 걸쳐 막대한 투자를 단행할 것을 촉구했습니다.

하지만 클라인은 이러한 접근 방식이 유럽에는 잘못된 것이라고 주장합니다. 그에게 있어 유럽의 진정한 힘은 미국 기술 대기업들과 컴퓨팅 기술 경쟁에서 정면으로 맞서는 능력이 아니라, 자동차, 제조업, 화학, 엔지니어링 등과 같은 산업 기반에 있다는 것입니다.

클라인은 유럽이 실리콘 밸리의 하드웨어 우선 전략을 모방하려 하기보다는 핵심 산업에 도움이 되는 똑똑한 AI 애플리케이션 개발에 집중해야 한다고 말했다. 

SAP, 기가팩토리 건설 계획에서 한 발 물러서다

클라인의 발언은 SAP의 AI 전략에 급격한 변화가 있음을 시사합니다. 불과 6개월 전만 해도 그는 유럽이 AI 모델 학습 및 확장을 위한 대규모 시설인 ‘기가팩토리’를 건설하는 것을 전폭적으로 지지한다고 밝혔습니다. 지난 1월 다보스 세계경제포럼에서는 미국 주도의 ‘스타게이트’ 프로젝트를 유럽의 ‘훌륭한 롤모델’로 꼽으며, 당시 유사한 유럽 차원의 노력을 ‘절대적으로 지지’하겠다고 공언했습니다.

SAP는 물밑에서 다른 독일 기업들과 유럽연합(EU)이 지원하는 인공지능(AI) 기가팩토리 건설에 ​​공동 투자하는 방안을 논의해 왔습니다. 하지만 결국 논의는 결렬되었습니다. SAP의 고객 서비스 및 제공 책임자인 토마스 사우어시그는 "서로 다른 비전과 단기적인 관점 때문에 아무런 성과도 없었다"고 설명했습니다.

이번 주 SAP는 더 이상 그러한 대규모 프로젝트에 투자하거나 직접 참여하는 데 관심이 없다고 밝혔습니다. 대신, 인프라 구축을 담당하는 기업에 도구, 플랫폼 및 맞춤형 AI 애플리케이션을 제공하는 기술 및 소프트웨어 공급업체로서 이러한 사업을 지원하고자 합니다.

올해 초 유럽연합은 200억 유로(230억 달러)를 투자하여 5개의 AI 기가팩토리를 건설하기로 약속했습니다. 이러한 야심은 분명하지만, SAP가 관망하는 태도를 보이는 것은 유럽 산업계 지도자들이 미국의 AI 패권 모델을 모방하려는 시도에 대해 점점 더 회의적인 시각을 갖고 있음을 보여줍니다.

개발자들이 더 빠른 혁신을 위해 오픈소스 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다

클라인은 또한 거대한 독점 AI 모델을 훈련시키기 위해 장기적으로 경쟁하는 것의 가치에 대해서도 의문을 제기했습니다. 그는 대신 더 저렴하고 오픈 소스 대안으로의 전환이 필요하다고 보았습니다. 그는 최근 오픈 소스 코드를 기반으로 구축된 모델을 훨씬 저렴한 비용으로 훈련시켜 미국 최고의 AI 기업들을 능가하며 화제를 모은 중국 기업 딥시크(DeepSeek)를 예로 들었습니다.

클라인은 오픈 소스 모델의 성공은 효과적인 AI 솔루션을 개발하는 데 무제한의 컴퓨팅 능력이나 수십억 달러의 예산이 필요하지 않다는 것을 보여준다고 말했습니다. 그는 중요한 것은 시장과 관련성이 높고 실제 비즈니스 환경에서 잘 작동하는 지능적이고 효율적인 모델이라고 강조했습니다.

그는 단일화된 AI 인프라 시대가 저물고 있다고 주장했다. 이제 모델이 주류가 된 만큼, 중요한 과제는 기업들이 이러한 도구를 실제 문제에 얼마나 효과적으로 적용하는가 하는 것이다.

SAP의 최우선 과제는 AI 기능을 기업 소프트웨어 시스템에 통합하는 것입니다. 클라인은 물류를 위한 AI 기반 워크플로, 공장 설비의 예측 유지보수, 지능형 고객 서비스 봇, 공급망 관리자를 위한 실시간 의사 결정 대시보드 등에 대해 글을 썼습니다.