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  • AI 데이터센터 1.1조 달러, 본전 조건은 생산성

    AI 데이터센터 1.1조 달러, 본전 조건은 생산성

    3줄 요약

    • 하이퍼스케일러의 AI 데이터센터 지출은 2027년까지 1조 1000억 달러에 육박할 것으로 예상됩니다.
    • 펜실베이니아대 제시카 와처 교수의 역산에서는 2030년에 겨우 본전을 맞추는 데에도 비범한 수준의 생산성 향상이 필요합니다.
    • OpenAI 재단은 파산한 바이오텍 기업의 기록을 확보해 고품질 과학 데이터셋을 만드는 구상에 자금을 대기로 했습니다.

    1조 1000억 달러. 하이퍼스케일러들이 2027년까지 AI 데이터센터에 넣겠다고 예고한 금액입니다. 펜실베이니아대 금융학 교수 제시카 와처는 AI가 경제에 미칠 영향을 따지면서 예측치를 쌓아 올리는 대신 이 숫자 하나를 출발점으로 삼았습니다. 이유는 단순합니다. AI를 둘러싼 논의에서 다툼의 여지가 거의 없는 항목이 지출 규모뿐이기 때문입니다. 나머지는 대부분 가정입니다.

    확정된 지출과 아직 가정에 머문 수익

    하이퍼스케일러는 자체 데이터센터를 대규모로 짓고 운영하는 소수의 초대형 클라우드·플랫폼 사업자를 부르는 말입니다. 이들의 설비투자가 AI 논쟁의 좌표 역할을 맡게 된 사정은 이렇습니다.

    • 지출은 확정된 숫자입니다. 이사회 승인, 장비 계약, 공사 일정이라는 형태로 남습니다.
    • 수익은 아직 가정입니다. 모델이 얼마나 쓰일지, 요금이 어느 선에서 유지될지는 전부 예측 영역입니다.
    • 둘 사이의 시차가 큽니다. 건물과 전력 설비는 돈이 먼저 나가고, 매출은 한참 뒤에 붙습니다.

    여기서 두 질문을 갈라놓아야 합니다. “AI가 쓸모 있는가”와 “AI 투자가 회수되는가”는 다른 질문입니다. 기술이 아무리 유용해도 지출이 그 효용보다 크면 재무적으로는 실패입니다. 거꾸로 기술 진보가 기대에 못 미쳐도 지출이 작으면 버팁니다. 기술 평가와 투자 평가를 한 덩어리로 읽는 순간, 논쟁은 숫자 싸움이 아니라 진영 싸움으로 바뀝니다.

    수요를 맞히는 대신 필요한 이익을 거꾸로 계산했다

    와처가 택한 방법은 질문을 뒤집는 것이었습니다. AI 모델이 얼마나 널리 쓰일지 맞히려 들지 않았습니다. 대신 이 정도 지출을 정당화하려면 하이퍼스케일러의 이익이 얼마나 빨리 늘어야 하는지를 역산했습니다. 답은 인색했습니다. 2030년에 겨우 손익분기에 닿는 데에도 비범한 수준의 생산성 향상이 필요하다는 것.

    역산이라는 접근이 가지는 장점은 세 가지로 추려집니다.

    • 가정이 적습니다. 채택률·요금·경쟁 구도 같은 변수를 하나하나 찍어둘 필요가 없습니다.
    • 문턱값이 나옵니다. “얼마나 잘돼야 본전인가”라는 기준선이 생깁니다.
    • 낙관이냐 비관이냐의 이분법에서 빠져나옵니다. 논점이 믿음에서 숫자 비교로 옮겨갑니다.

    독자 입장에서 이 계산을 쓰는 방식도 다르지 않습니다. 어떤 기업의 AI 투자가 과한지 보려면 “필요한 성장률”과 “실제 관측되는 성장률”을 나란히 놓으면 됩니다. 필요 성장률이 과거 어떤 기술 사이클에서도 나온 적 없는 수준이라면, 그 격차 자체가 경고등입니다. 반대로 실제 성장률이 문턱값을 따라붙는다면 지출 규모는 정당화됩니다. 판단이 갈리는 지점은 늘 그 사이 어디쯤입니다.

    다음 병목은 자본도 연산도 아닌 데이터라는 진단

    병목이 자본과 연산에만 걸려 있는 것은 아닙니다. 질병 치료처럼 의미 있는 돌파가 필요한 영역에서는 AI에 훨씬 많은 정보를 먹여야 한다는 인식이 이미 자금 흐름에 반영되고 있습니다.

    정책 분석가 룩산드라 테슬로가 내놓은 구상이 그 사례입니다. 실패한 바이오텍 기업의 데이터를 의료 AI 학습에 쓰자는 것. 파산 절차에서 입찰해 상세한 규제 제출 서류와 제조 전략, 안전성 데이터를 확보하자는 제안입니다. 그는 이 자료 더미를 “바이오텍의 잃어버린 기록보관소”라고 불렀습니다. OpenAI의 비영리 모회사인 OpenAI 재단이 여기에 자금을 대기로 하고, “고품질 과학 데이터셋”을 만들겠다고 발표했습니다.

    눈여겨볼 대목은 실패한 기업의 기록에 값을 매긴다는 점입니다. 성공한 신약의 논문과 승인 자료는 이미 공개돼 있습니다. 반면 중단된 프로그램의 제조 공정과 안전성 데이터는 회사가 문을 닫을 때 함께 사라지는 경우가 많습니다. 모델 성능이 데이터 다양성에 좌우된다는 점을 감안하면, 실패 사례가 통째로 빠진 데이터셋은 한쪽으로 기운 학습 재료가 되기 쉬워 보입니다. 웹 크롤링으로는 메울 수 없는 종류의 공백을 돈을 들여 메우려는 시도로 읽힙니다. 다만 파산 절차에서의 입찰이 실제로 어디까지 성사될지는 원문에도 설명이 없습니다.

    속도 조절을 두고 갈라진 업계와 규제당국

    투자 규모가 커질수록 규제 논쟁의 온도도 함께 올라갑니다. 주요 인사들의 입장은 한 방향으로 모이지 않습니다.

    주체 입장 제시한 논리
    젠슨 황 (엔비디아 CEO) AI 개발 속도 조절 요구 거부 새로운 AI 안전법은 불필요하다는 입장, 새 반독점법 요구도 비판
    마크 저커버그 (메타 CEO) AI 개발 속도 조절 요구 거부 경쟁이 AI 연구소들을 안전한 방향으로 밀어붙인다
    앤스로픽 안전을 위한 예외 인정 요구 원문에는 요구의 구체적 근거가 명시돼 있지 않음
    미국 FTC 의장 AI 기업에 반독점 면제를 주는 데 경고 앤스로픽의 안전 예외 요구에 뒤이어 나온 발언

    이 구도에서 자주 빠지는 변수가 여론입니다. 얀 르쿤이 의장을 맡은 샌프란시스코 스타트업 로지컬 인텔리전스의 최고운영책임자 패트릭 힐먼은 “요즘 미국인이 워싱턴보다 덜 믿는 유일한 기관이 실리콘밸리일지 모른다”고 말했습니다. 업계가 자율 규제를 앞세울 때 밑천이 되는 신뢰 자체가 그만큼 얇다는 지적입니다. 표의 네 줄 가운데 앤스로픽 칸이 유독 비어 보이는 점도 짚어둘 만합니다. 안전을 위한 예외를 요구했다는 사실은 나오지만, 그 요구를 뒷받침하는 근거는 원문에 설명돼 있지 않습니다. 여기에 멸종 위험 같은 장기 리스크 논쟁까지 규제 논의에 섞여 들어오면서, 무엇을 지금 입법할 사안으로 볼지 판단하기가 한층 까다로워졌습니다.

    국내 독자가 챙길 접점, 그리고 추측의 경계

    원문에는 한국 시장이나 국내 기업에 대한 언급이 없습니다. 확인 가능한 접점만 추리면 아래 정도이고, 나머지에는 추측이라는 표시를 붙여둡니다.

    • 클라우드 요금 구조: 글로벌 하이퍼스케일러의 설비투자 부담이 서비스 가격과 무료 한도 정책에 반영되는 흐름은 일반적입니다. 다만 국내 요금 인상 여부나 시점은 발표된 바가 없으며, 이 연결은 추측입니다.
    • 전력과 입지: 데이터센터 투자 규모가 커질수록 전력 확보와 부지 문제가 뒤따릅니다. 국내 데이터센터 정책에 미칠 구체적 영향은 원문에 근거가 없는 추측 영역입니다.
    • 규제 참조점: 미국 안에서도 AI 규제 방향이 갈려 있습니다. 해외 사례를 근거로 국내 논의를 펼 때는 어느 쪽 목소리를 인용하고 있는지부터 확인하는 편이 낫습니다.
    • 과학 데이터셋: OpenAI 재단이 만들겠다는 데이터셋의 공개 범위와 접근 조건은 공개되지 않았습니다. 국내 연구자가 활용할 여지가 있는지도 현재로선 알 수 없습니다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 사실

    • 하이퍼스케일러의 AI 데이터센터 지출이 2027년까지 1조 1000억 달러에 육박할 것으로 예상된다는 전제로 분석이 이뤄졌습니다.
    • 와처의 분석은 2030년 손익분기를 위해 비범한 생산성 향상이 필요하다는 결론을 냈습니다.
    • OpenAI 재단이 테슬로의 구상에 자금을 대기로 발표했습니다.
    • 엔비디아와 메타 CEO가 조율된 AI 속도 조절 요구를 거부했고, FTC 의장은 반독점 면제에 경고를 보냈습니다.

    아직 불확실한 사항

    • 지출 규모가 예상대로 집행될지, 중간에 조정될지 여부
    • 필요한 생산성 향상이 실제로 어느 산업에서 얼마나 나타날지
    • 파산 절차에서 확보할 데이터의 양과 질, 법적 제약
    • 반독점 면제나 새 안전 규제의 입법 여부
    • 국내 요금·정책에 미치는 영향의 크기와 시점

    거품 논쟁을 숫자로 따라가는 체크리스트

    아래 항목은 전망 기사가 아니라 공시와 공개 발표로 확인되는 것들입니다. 거품이냐 아니냐를 논평으로 좇기보다, 이 숫자들이 분기마다 어느 방향으로 움직이는지 직접 보는 쪽이 빠릅니다.

    • 분기별 설비투자 가이던스: 상향인지 하향인지, 상향이라면 근거가 실제 수요인지 공급 선점인지
    • 감가상각 내용연수: 서버 수명 가정을 늘리면 회계상 이익은 늘지만 현금 흐름은 그대로입니다
    • AI 관련 매출 공시 방식: 별도 항목으로 쪼개 밝히는지, 기존 클라우드 매출에 뭉뚱그려 두는지
    • 전력 계약과 착공 일정: 발표된 데이터센터 가운데 실제로 착공·가동에 들어간 비율
    • 데이터셋 공개 여부: 과학 데이터셋 구축 프로젝트가 실제 산출물을 내놓는지

    와처의 계산이 말하는 바는 “AI는 거품이다”가 아닙니다. 본전을 맞추는 문턱이 역사적으로 드문 높이에 서 있다는 것, 그리고 그 문턱에 다가가고 있는지는 2030년을 기다리지 않아도 분기 숫자로 일부 확인된다는 것. 지금 시점에 확정된 건 거기까지입니다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 디즈니 첫 CTO에 캐릭터AI 전 CEO…분쟁 1년 만

    디즈니 첫 CTO에 캐릭터AI 전 CEO…분쟁 1년 만

    3줄 요약

    • 디즈니가 회사 역사상 처음으로 최고기술책임자(CTO) 직책을 두고, AI 챗봇 스타트업 캐릭터AI의 CEO였던 카란딥 아난드를 선임했다.
    • 아난드는 조시 다마로 CEO에게 직접 보고하며 인프라·제품·엔지니어링·데이터/AI 플랫폼 조직을 총괄한다.
    • 디즈니는 지난해 이맘때 캐릭터AI에 저작권 침해 중지 요구 서한을 보냈고, 오픈AI와의 파트너십도 결렬된 상태여서 AI 전략 재편 신호로 읽힌다.

    디즈니에는 지금까지 CTO가 없었다. 영화·방송·스트리밍을 모두 거느린 거대 미디어 그룹인데, 최고기술책임자라는 직함은 한 번도 둔 적이 없다.

    그 자리를 처음 만들어 카란딥 아난드(Karandeep Anand)에게 맡겼다. AI 챗봇 스타트업 캐릭터AI(Character.AI)의 CEO였던 사람이다. 지난해 이맘때 디즈니는 저작권 침해를 이유로 이 회사에 중지 요구 서한(cease and desist)을 보냈다. 그 회사의 수장이 이번에 디즈니로 온 것이다.

    창사 이래 첫 CTO, 기술 조직 4곳을 CEO 직속으로

    더버지 보도에 따르면 디즈니는 아난드를 신임 CTO로 선임했다고 발표했다. 디즈니가 CTO 직책을 두는 건 이번이 처음이다. 회사 덩치를 생각하면 이제야 첫 CTO를 둔다는 것부터가 의외라는 평가가 나온다.

    공개된 보고 라인과 담당 범위는 아래와 같다.

    • 보고 대상: 최근 선임된 조시 다마로(Josh D’Amaro) CEO에게 직접 보고
    • 총괄 조직: 인프라, 제품, 엔지니어링, 데이터/AI 플랫폼 등 4개 영역
    • 직전 경력: 캐릭터AI CEO로 1년 남짓 재임하며 마이크로드라마 사업 진출을 이끎

    담당 범위만 봐도 자문역에 가까운 자리는 아니다. 인프라부터 제품, 개발, 데이터·AI 플랫폼까지 기술 조직 전체를 아난드 한 사람이 맡는다.

    시점도 눈여겨볼 만하다. CEO가 바뀐 직후에 기술 조직의 지휘 체계를 CEO 직속 한 명에게 몰아줬다. 새 경영진이 기술과 AI를 핵심 과제로 올려놓았다고 보는 게 자연스럽다.

    저작권 분쟁 1년 만에 상대 회사 수장을 데려오다

    이번 인사에 눈길이 가는 건 두 회사의 관계 때문이다. 지난해 이맘때 디즈니는 캐릭터AI에 중지 요구 서한을 보냈다. 캐릭터AI의 도구가 디즈니가 저작권을 가진 IP를 침해한다는 이유였다.

    캐릭터AI는 사용자가 여러 캐릭터와 대화하는 챗봇 서비스다. 누군가 유명 작품 속 캐릭터를 본떠 챗봇을 만들면 곧바로 IP 보유사와 부딪힌다. 캐릭터가 곧 핵심 자산인 디즈니에게는 가장 경계할 유형의 서비스였던 셈. 그 회사를 이끌던 인물이 1년 만에 디즈니 기술 조직의 정점에 섰다.

    오픈AI와의 관계도 함께 봐야 한다. 디즈니와 오픈AI의 파트너십은 결렬된 상태다. 외부 AI 기업과 손잡는 방식이 틀어진 뒤, AI 서비스를 직접 운영해 본 경영자를 내부로 들인 모양새다. 더버지 역시 이번 영입을 디즈니가 앞으로 AI를 어떻게 다룰지 가늠하게 하는 신호로 해석했다.

    짚어 둘 점이 하나 있다. 결렬 경위와 정확한 시점은 보도에 나오지 않는다. 오픈AI와의 결별이 이번 인사의 직접적인 계기였다고 단정하기는 어렵다.

    시간 순서로 놓으면 흐름은 이렇다.

    시점 디즈니와 AI 기업의 관계 해석
    지난해 이맘때 캐릭터AI에 중지 요구 서한 발송 저작권 IP 침해에 법적 대응
    시점 미기재 오픈AI와의 파트너십 결렬 외부 AI 기업 제휴 노선에 제동
    현재 캐릭터AI 전 CEO를 첫 CTO로 영입 AI 역량을 내부 조직으로 흡수

    국내 디즈니+ 이용자에겐 당장 달라지는 것 없다

    이번 발표는 경영진 인사다. 서비스 개편이나 신제품 계획은 들어 있지 않다. 국내 디즈니+ 이용자가 당장 체감할 변화도 없다.

    • 디즈니+ 이용자: 새 AI 기능이나 서비스 개편 일정은 발표되지 않았다. 데이터/AI 플랫폼 조직이 CTO 산하로 들어간 만큼 중장기적으로 추천·개인화 같은 영역에 변화가 생길 가능성은 있다. 다만 어디까지나 추측이다.
    • 캐릭터AI 이용자: CEO가 1년 남짓 만에 회사를 떠났다. 후임자나 서비스 방향은 보도에 나오지 않았다.
    • 국내 콘텐츠·IP 업계: 저작권 문제로 맞섰던 AI 기업의 경영자를 IP 보유사가 기술 수장으로 데려온 사례다. 웹툰·게임·엔터테인먼트처럼 캐릭터 IP를 가진 국내 기업이 AI 기업을 상대하는 방식에 참고할 만한 선례로 보인다(해석).

    디즈니와 오픈AI의 결별이 국내 디즈니 서비스에 영향을 주는지도 보도에는 언급이 없다. 국내 관련 계획 역시 아직 공식 발표 전이다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 디즈니가 처음으로 CTO 직책을 두고 카란딥 아난드를 선임했다.
    • 아난드는 최근 선임된 조시 다마로 CEO에게 직접 보고한다.
    • 인프라, 제품, 엔지니어링, 데이터/AI 플랫폼 조직을 총괄한다.
    • 아난드는 캐릭터AI CEO로 1년 남짓 재직하며 마이크로드라마 진출을 이끌었다.
    • 디즈니는 지난해 이맘때 저작권 IP 침해를 이유로 캐릭터AI에 중지 요구 서한을 보냈다.
    • 디즈니와 오픈AI의 파트너십은 결렬됐다.

    아직 불확실한 것

    • 새 CTO 체제에서 디즈니가 추진할 구체적인 AI 전략과 제품 계획
    • 오픈AI와의 파트너십이 결렬된 경위와 정확한 시점
    • 디즈니와 캐릭터AI 사이의 저작권 갈등이 어떻게 정리됐는지
    • 캐릭터AI의 후임 CEO와 마이크로드라마 사업의 향후 방향
    • 아난드의 공식 업무 개시일과 국내 서비스에 미칠 영향

    IP를 지키며 AI를 쓰는 법, 아난드의 첫 숙제

    디즈니의 핵심 자산은 오랜 기간 쌓아 온 캐릭터와 작품 IP다. 캐릭터AI 시절 아난드는 바로 그 IP를 두고 디즈니와 맞서는 쪽에 있었다. 이제는 정반대 위치다. IP를 지키면서 AI를 활용할 방법을 디즈니 안에서 설계해야 한다.

    디즈니가 AI를 어디에 쓰려는지 짐작할 단서는 아난드의 경력에 있다. 캐릭터 챗봇 운영, 그리고 마이크로드라마 사업.

    아난드의 경력 디즈니 IP와의 접점 공식 확인 여부
    캐릭터AI CEO, 캐릭터 챗봇 운영 사용자와 캐릭터가 상호작용하는 서비스 디즈니 발표 없음(해석)
    마이크로드라마 사업 진출 주도 짧은 형식의 영상 콘텐츠 디즈니 발표 없음(해석)

    두 분야 모두 디즈니 IP와 결합할 여지가 크다. 하지만 디즈니는 이런 방향을 공식적으로 밝힌 적이 없다. 현재로서는 경력에 근거한 해석에 그친다.

    남은 관심사는 파트너 전략이다. 오픈AI와 결별한 디즈니가 새 외부 파트너를 찾을지, 내부 기술 조직을 키워 직접 개발에 나설지. 답은 아난드가 CEO 직속으로 어떤 조직을 꾸리는지에서 드러날 것이다.

    첫 CTO를 CEO 직속으로 둔 결정에서 이미 읽히는 것도 있다. 디즈니 경영진이 기술 의사결정을 사업 판단과 같은 층위로 끌어올렸다는 점이다.

    출처: The Verge

  • 버지니아 데이터센터 NDA 금지…AI 태스크포스 출범

    버지니아 데이터센터 NDA 금지…AI 태스크포스 출범

    3줄 요약

    • 애비게일 스팬버거 버지니아 주지사가 행정명령 22호에 서명했다. 주 행정부 공무원은 데이터센터 사업과 관련해 비밀유지계약(NDA)을 맺지 못한다. 소음 규제를 서둘러 만들고 비상 발전 설비 운영도 점검하도록 했다.
    • 같은 명령으로 AI 태스크포스를 만들었다. 태스크포스는 일자리 대체와 데이터 프라이버시 같은 AI 위험에 대응할 방법을 찾고, 지금 있는 법을 AI 피해에 적용할 수 있는지 검토한다.
    • 연방 차원의 대응은 더디다. 그 사이 캘리포니아·뉴욕·텍사스 등 여러 주가 데이터센터와 AI 정책을 직접 다루기 시작했다.

    ‘세계 데이터센터 수도’로 불리는 지역이 미국 버지니아주에 있는데요. 그 버지니아가 데이터센터 인허가 속도를 스스로 늦추기로 했습니다. 더버지 보도에 따르면 민주당 소속 애비게일 스팬버거 주지사가 데이터센터와 AI 위험을 한 번에 다루는 행정명령 22호에 서명했어요.

    명령은 주정부가 실제로 밟아야 할 조치를 지시하는 형식입니다. 방향은 두 갈래예요. 데이터센터 개발 과정에서 지역 주민의 목소리를 더 키우고, 승인 절차는 지금보다 천천히 돌아가게 하는 것. 데이터센터로 이름난 주가 직접 브레이크를 잡았다는 점에서 가볍게 넘길 소식은 아닙니다.

    행정명령 22호, 공무원 NDA 금지부터 비상 발전기 점검까지

    첫 과녁은 불투명성이에요. 앞으로 주 행정부 공무원은 데이터센터 프로젝트와 관련해 비밀유지계약(NDA)을 맺지 못합니다. 어떤 사업자가 어디에 시설을 올리는지 주민이 알기 어려웠던 구조를 정면으로 겨냥한 조항으로 읽히는데요. 그동안 이런 NDA가 얼마나 흔하게 쓰였는지까지는 이번 발표 내용만으로 가늠하기 어렵습니다.

    주민 생활에 바로 닿는 조항도 있어요. 데이터센터 소음 규제를 서둘러 마련하고, 데이터센터가 쓰는 비상 발전 설비의 운영 실태를 점검하라는 지시입니다. 소음과 발전기는 인근 주민 입장에서 피부로 와닿는 문제라 조항 선택 자체는 납득이 가요. 요구 사항은 이것 말고도 더 있다고 하는데, 전체 목록은 이번 보도만으로는 확인되지 않습니다.

    • NDA 금지: 주 행정부 공무원은 데이터센터 사업과 관련한 비밀유지계약을 맺지 못함
    • 소음 규제: 규제를 서둘러 마련
    • 비상 발전 설비: 데이터센터가 쓰는 비상 발전 설비의 운영 실태 검토
    • AI 태스크포스 신설: 일자리 대체·데이터 프라이버시 등 주민이 겪는 AI 위험에 대응할 방법을 평가하고, 지금 있는 법을 AI 피해에 적용하는 방안을 찾음

    AI 태스크포스의 역할이 눈에 띄는데요. 새 법을 만드는 조직이 아닙니다. 지금 있는 법을 AI로 인한 피해에 어떻게 적용할지부터 따지거든요. 입법을 기다리지 않고 행정부 권한 안에서 먼저 움직이겠다는 뜻으로 보여요. 새 법이 만들어지기까지 걸리는 시간을 생각하면, 기존 법부터 들여다보는 순서는 현실적인 선택입니다.

    스팬버거 주지사가 내놓은 건 행정명령만이 아니에요. 별도로 ‘데이터센터 책임 프레임워크(Data Center Accountability Framework)’도 발표했습니다. 행정명령보다 범위가 넓은 정책 우선순위를 담은 문서입니다.

    • ‘바이라이트(by-right) 승인’ 폐지: 조건에 맞는 부지라면 개발자가 추가 승인 없이 지을 수 있게 한 방식이에요. 라우던 카운티가 오랫동안 이 방식을 써 왔습니다
    • 일부 주정부 보조금 철회
    • 환경 보호 장치 마련
    • 주민 전기요금 보호: 데이터센터 때문에 오르는 전기요금으로부터 주민을 보호

    이 가운데 상징성이 큰 건 바이라이트 승인 폐지입니다. 조건만 맞으면 사실상 자동으로 진행되던 개발이 앞으로는 별도 심사를 거쳐야 하니까요. 라우던 카운티에서 오래 굳어진 방식을 걷어낸다는 점에서 기존 관행을 정면으로 건드리는 항목이기도 하고요. 짚고 넘어갈 부분도 있어요. 프레임워크는 우선순위를 밝힌 문서라서, 각 항목이 언제 어떤 법적 효력을 갖게 될지는 아직 알 수 없습니다. 보조금 철회 역시 어떤 보조금이 대상인지 구체적으로 나오지 않았고요.

    연방이 머뭇대는 사이 캘리포니아·뉴욕·텍사스도 움직였다

    버지니아만의 이야기가 아닙니다. 의회와 도널드 트럼프 대통령은 폭넓은 제도 변화에 더디거나 아예 반대하는 태도를 보여 왔어요. 그 틈을 주정부가 메우는 중입니다. 데이터센터와 AI 정책을 주 단위에서 직접 떠맡는 사례가 늘고 있거든요.

    버지니아와 같은 날인 금요일, 개빈 뉴섬 캘리포니아 주지사도 행정명령을 냈습니다. AI 안전 문제를 다룰 전문가들을 모으는 내용이에요. 그보다 앞서 캐시 호컬 뉴욕 주지사와 그렉 애벗 텍사스 주지사는 빠르게 늘어나는 데이터센터를 억제하는 행정 조치를 취했고요.

    주지사 조치 초점
    버지니아 애비게일 스팬버거 행정명령 22호, 데이터센터 책임 프레임워크 데이터센터 인허가·투명성, AI 위험
    캘리포니아 개빈 뉴섬 전문가를 모으는 행정명령(버지니아와 같은 금요일) AI 안전
    뉴욕 캐시 호컬 행정 조치(버지니아보다 먼저) 데이터센터 급증 억제
    텍사스 그렉 애벗 행정 조치(버지니아보다 먼저) 데이터센터 급증 억제

    네 주는 서부·동부·남부에 흩어져 있어요. 그런데도 공통점이 하나 있습니다. 입법 대신 주지사의 행정 권한을 꺼내 들었다는 것. 연방 규칙이 나오기 전에 주 단위로 먼저 기준을 세우려는 흐름으로 해석되는데요. 표를 보면 초점은 조금씩 다릅니다. 캘리포니아는 AI 안전, 뉴욕과 텍사스는 데이터센터 급증 억제에 맞춰져 있죠. 버지니아는 데이터센터와 AI 위험을 한 명령 안에 같이 묶었어요. 두 문제를 한꺼번에 다뤘다는 게 버지니아 조치의 차별점입니다.

    반응은 엇갈립니다. 주정부 보도자료에는 환경단체들의 환영 성명이 여럿 실렸지만, 더 강한 조치를 원하는 목소리도 있었다고 전해져요. 비영리단체 피드몬트 환경위원회(PEC)는 기존 문제부터 해결해야 한다며 신규 개발을 일시 중단하자고 주장해 온 곳입니다. 크리스 밀러 PEC 회장은 성명에서 “주로 신규 데이터센터의 기준만 다룰 뿐, 이미 지어졌거나 추진 중인 시설, 그리고 지금 지역사회에 계속 쌓이는 영향은 다루지 않는다”고 지적했어요. 이번 조치의 약한 고리를 제대로 짚은 비판이라고 봅니다. 지금까지 알려진 행정명령과 프레임워크 내용에는 기존 시설을 어떻게 다룰지가 보이지 않거든요.

    한국엔 당장 변화 없지만, 규제 방향은 눈여겨볼 만하다

    먼저 선을 그어 두면, 이번 조치는 미국 한 주의 행정명령이에요. 한국 사용자가 쓰는 서비스나 요금이 곧바로 달라진다고 볼 근거는 없습니다. 흐름을 읽는 데는 쓸모가 있어요. 참고할 만한 지점을 추려 보면 이렇습니다.

    • 인허가 속도: ‘세계 데이터센터 수도’가 있는 주가 승인 절차를 늦추면 미국의 신규 데이터센터 건설 일정이 달라질 가능성이 생깁니다. 서버·전력 설비 수요를 지켜보는 국내 업계에도 간접적인 변수가 될 걸로 보이지만, 아직은 추정이에요.
    • 전기요금 문제: 데이터센터 때문에 오르는 전기요금을 정책 과제로 못 박았습니다. 국내에서도 데이터센터 입지와 전력 수급 문제가 계속 논의되고 있어서 참고 사례로 삼을 만해요(해석).
    • 투명성 기준: 공무원의 NDA 체결 금지는 누가 어디에 무엇을 짓는지 주민이 알 권리를 앞에 둔 조치입니다. 다른 지역으로 번질지는 지켜봐야 해요.
    • AI 위험 검토 항목: 일자리 대체, 데이터 프라이버시, 기존 법을 AI 피해에 적용하는 문제. 국내 AI 규제 논의에서도 매번 되풀이되는 쟁점이죠.

    이번 발표에는 한국 기업이나 한국 이용자를 직접 겨냥한 조항이 없습니다. 위에서 말한 국내 영향은 확인된 사실이 아니라, 전체 흐름을 보고 내린 전망이에요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 스팬버거 주지사가 데이터센터와 AI 위험을 다루는 행정명령 22호에 서명했다.
    • 명령에는 주 행정부 공무원의 데이터센터 관련 NDA 체결 금지, 소음 규제의 신속한 마련, 비상 발전 설비 운영 검토가 들어 있다.
    • AI 태스크포스가 새로 생겼고, 일자리 대체·데이터 프라이버시 등 AI 위험 대응 방안과 기존 법의 적용 방안을 검토한다.
    • 데이터센터 책임 프레임워크는 바이라이트 승인 폐지, 일부 보조금 철회, 환경 보호 장치, 전기요금 보호를 우선순위로 정했다.
    • 캘리포니아·뉴욕·텍사스 주지사도 AI 또는 데이터센터와 관련한 행정 조치를 내놓았다.

    아직 불확실한 것

    • 행정명령 22호에 포함된 나머지 요구 사항의 전체 목록과 각 조항의 시행 시점
    • 소음 규제의 구체적 기준, 그리고 비상 발전 설비 검토 결과가 어떤 후속 조치로 이어질지
    • 바이라이트 승인 폐지와 보조금 철회에 별도 입법이 필요한지, 철회되는 보조금이 무엇인지
    • AI 태스크포스의 구성원, 활동 기간, 결과 보고 일정
    • 이미 가동 중이거나 추진 중인 데이터센터에도 적용되는지(PEC가 지적한 부분)
    • 실제 데이터센터 투자와 주민 전기요금에 미칠 영향의 크기

    신규 문턱은 높였지만, 이미 지어진 시설은 빈칸으로 남았다

    이번 행정명령은 데이터센터를 막아서는 조치라기보다 새 시설이 들어오는 방식을 바꾸는 쪽에 가까워요. NDA 금지, 소음 규제, 바이라이트 승인 폐지. 셋 모두 신규 개발의 문턱을 높이고 주민 발언권을 키우는 장치입니다.

    빈칸은 기존 시설 쪽에 있습니다. PEC가 지적했듯 이미 들어섰거나 추진 중인 시설이 지역에 주는 부담은 이번 조치에서 빠져 있거든요. 전기요금 보호 원칙이 구체적인 수단으로 이어질지, AI 태스크포스가 어떤 결론을 낼지가 버지니아 방식의 실효성을 가를 것으로 보여요. 태스크포스의 구성원도, 활동 기간도, 보고 일정도 아직 알려지지 않았으니 성적표를 매기기엔 이른 단계고요. 연방 차원의 규제 공백이 이어진다면 다른 주들이 버지니아의 조항을 참고해 비슷한 조치를 내놓을 가능성도 있습니다.

    출처: The Verge

  • 클로드 코드 ‘프로젝트’ 개편, 에이전트 병렬 실행

    클로드 코드 ‘프로젝트’ 개편, 에이전트 병렬 실행

    3줄 요약

    • 앤스로픽이 클로드 코드의 ‘프로젝트’ 기능을 개편해, 한 프로젝트 안에서 여러 에이전트를 동시에 굴리는 구조로 다시 내놨다.
    • 각 스레드는 자체 브랜치와 저장소 복사본을 쓰는 클라우드 세션이며, 겹치는 코드는 일반 PR과 똑같이 머지 충돌로 처리된다.
    • 베타는 선별된 프로·맥스 구독자부터 열리고, 로컬 도구·코드 지원은 ‘아주 곧’ 들어온다고만 밝혔다.

    클로드 코드(Claude Code)의 ‘프로젝트(Projects)’가 갈아엎어졌다. 하나의 프로젝트 울타리 안에서 복수의 클로드 코드 에이전트가 공유 메모리·목표·파일 및 산출물 라이브러리를 함께 쓰며 동시에 일한다. 에이전트 하나에 일을 통째로 맡기던 구조의 종료 선언에 가깝다.

    코디네이터 하나가 스레드 여럿을 지휘한다

    개편된 프로젝트의 구성 요소는 둘이다. 서로 다른 작업을 병렬로 수행하는 ‘스레드(threads)’, 그리고 이를 지휘하는 ‘코디네이터(coordinator)’.

    조작 방식도 두 갈래다. 스레드 하나하나에 개별 지시를 내리거나, 프로젝트 메인 채팅에서 전체 진행 상황을 지켜보며 방향을 수정하거나.

    더버지 보도에 따르면 이런 구성은 그록 봇(Grok Bot)을 비롯해 여러 AI 에이전트를 묶어 관리하는 기존 도구들과 결이 같다. 앤스로픽이 새로운 발상을 내놨다기보다, 이미 형성된 흐름에 합류했다고 보는 쪽이 정확하다. 긴 작업을 단일 에이전트에게 통째로 맡기던 방식에서 과제를 쪼개 여러 세션에 분배하는 방식으로, 개발 도구의 무게중심이 옮겨가고 있다는 신호다.

    분할은 한 번으로 끝나지 않는다. 스레드는 자기가 받은 일을 다시 서브에이전트·루프·워크플로로 한 번 더 쪼갠다. 큰 과제를 더 빨리 끝내기 위한 2단계 분업 설계다.

    충돌은 결국 머지 컨플릭트로 되돌아온다

    내부 동작은 의외로 단순하다. 각 스레드는 저장소 복사본과 독립 브랜치를 가진 클로드 코드 클라우드 세션으로 돌아간다.

    두 개 이상의 스레드가 같은 코드를 건드리면 어떻게 되는가. 앤스로픽의 답은 명확하다. 그 겹침은 다른 PR과 다를 바 없이 머지 충돌로 드러나고, 사람이 익숙한 방식으로 해소한다. 새 메커니즘을 만들지 않았다는 뜻이기도 하다. 에이전트 수가 늘어난 만큼 리뷰와 충돌 정리 비용도 같이 늘어난다.

    프로젝트·코디네이터·스레드의 역할 구분

    구성 요소 역할
    프로젝트 메모리·목표·파일 및 산출물 라이브러리를 공유하는 최상위 단위
    코디네이터 작업을 정리하고 스레드에 배분해 전체를 지휘
    스레드 자체 브랜치·저장소 복사본을 가진 클라우드 세션, 병렬 실행
    서브에이전트·루프·워크플로 스레드가 맡은 일을 더 잘게 나누는 하위 수단

    국내 개발팀이 챙길 것

    출시 시점 기준으로 스레드는 클라우드에서만 돈다. 소스코드를 사내 네트워크 밖으로 내보낼 수 없는 국내 기업이라면 이번 베타를 실무 저장소에 바로 붙이기 어렵다. 앤스로픽은 로컬 도구와 로컬 코드 지원이 ‘아주 곧(very soon)’ 들어온다고 했지만 구체적인 날짜는 밝히지 않았다. 도입 시점을 잡아야 하는 쪽에서는 쓸모가 거의 없는 답변이다.

    접근 권한은 단계적으로 열린다. 베타는 선별된 프로·맥스 구독자에게 먼저, 이후 프로·맥스·팀·엔터프라이즈 전체는 물론 코워크(Cowork)와 일반 클로드 챗까지 확대된다. 한국 이용자 개별 적용 시점, 원화 요금, 국내 파트너 관련 안내는 원문에 없으며 공식 발표도 확인되지 않았다.

    미리 손볼 지점은 코드보다 프로세스 쪽에 가깝다.

    • 브랜치 전략: 스레드 수만큼 브랜치가 생긴다. 네이밍과 수명 정책이 없으면 저장소가 빠르게 지저분해진다.
    • 리뷰 인력: 병렬로 쏟아지는 PR을 받아낼 리뷰 여력이 없으면 속도 이득이 그대로 대기열로 바뀐다.
    • 과제 분할 기준: 스레드끼리 같은 파일을 건드리지 않도록 일을 나누는 설계가 충돌 비용을 좌우한다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    원문에서 사실로 제시된 항목과 아직 답이 나오지 않은 항목을 나눠 정리했다.

    확인된 것

    • 프로젝트는 공유 메모리·목표·파일 및 산출물 라이브러리 위에서 복수 에이전트를 운용한다.
    • 스레드는 각자 브랜치와 저장소 복사본을 쓰는 클라우드 세션이고, 코드 겹침은 일반 PR과 동일하게 머지 충돌로 처리된다.
    • 스레드는 서브에이전트·루프·워크플로로 작업을 재분할한다.
    • 베타 시작 대상은 선별된 프로·맥스 구독자이며, 이후 팀·엔터프라이즈와 코워크·일반 챗으로 확대 예정이다.

    아직 불확실한 것

    • 로컬 도구·로컬 코드 지원의 정확한 시점(‘아주 곧’이라는 표현만 존재).
    • 동시 실행 가능한 스레드 수, 사용량 한도, 추가 과금 구조.
    • ‘선별된’ 구독자의 선정 기준과 전체 확대 일정.
    • 한국 이용자 적용 시점과 국내 가격 등 현지 관련 정보(원문에 언급 없음).

    생산량보다 통합 비용이 승부처가 된다

    에이전트를 여러 개 붙이면 코드 생산량 자체는 늘어난다. 문제는 그다음이다. 늘어난 산출물을 하나로 합치는 단계가 새로운 병목이 된다는 점은, 앤스로픽이 해법으로 머지 충돌을 그대로 제시한 대목에서 이미 드러난다. 병렬 실행은 만들었고, 통합은 여전히 사람 몫이라는 구도.

    결국 이 기능의 값어치는 에이전트를 몇 개 굴리느냐가 아니라 겹치지 않게 일을 나누는 설계 역량에서 갈린다. 국내 기업 입장에서는 로컬 지원이 붙는 시점이 실질적인 도입 출발선이다.

    출처: The Verge

  • AI 전자폐기물 2050년 컨테이너 2300만 개 경고

    AI 전자폐기물 2050년 컨테이너 2300만 개 경고

    3줄 요약

    • 비영리단체 바젤행동네트워크(BAN)는 AI가 만드는 전자폐기물이 2050년까지 40피트 컨테이너 2,300만 개 분량까지 늘어날 가능성이 있다고 경고했어요.
    • 서버와 GPU만 세던 기존 연구와 달리 전력·냉각·백업 전원·네트워크 장비를 넣었어요. AI 때문에 일찍 교체되는 개인 기기까지 포함하면서 추정치가 크게 늘었습니다.
    • 지금도 전 세계 전자폐기물 가운데 공식적으로 거둬 재활용하는 양은 4분의 1이 안 돼요. 그래서 늘어나는 AI 하드웨어가 유해 폐기물 문제로 번질 거라는 우려가 나옵니다.

    40피트짜리 컨테이너 2,300만 개. 한 줄로 세우면 지구를 여섯 바퀴 도는 길이예요. 2050년까지 AI 붐이 남길 전자폐기물을 이 정도 규모로 계산한 보고서가 나왔습니다.

    더버지 보도를 보면 보고서를 낸 곳은 비영리단체 바젤행동네트워크(Basel Action Network, BAN)예요. 지금까지 나온 AI 전자폐기물 추정치들보다 훨씬 큰 숫자인데, 차이가 어디서 났는지는 의외로 단순합니다. 무엇까지 폐기물로 세느냐, 그 범위가 달랐거든요.

    서버·GPU만 세면 전기·기계 설비 87%가 빠진다

    큰 그림부터 볼게요. BAN은 전 세계 전자폐기물이 2050년에 연간 최대 2억1,100만 톤, 세 배로 불어난다고 봅니다. 그중 15~20%가 AI 몫이라는 분석이고요.

    기존 연구들은 대개 서버와 GPU 같은 가속기만 셌어요. BAN이 문제 삼는 게 바로 이 부분입니다. 이렇게만 세면 데이터센터 전기·기계 설비의 약 87%가 계산에서 통째로 빠진다는 거죠.

    이번 보고서는 셈의 대상을 확 넓혔습니다. 새로 집어넣은 항목은 이래요.

    • 전력 공급·배전 장비
    • 냉각 시스템
    • 백업 전원 장비
    • 네트워크 장비
    • ‘AI 폐기물 전염(AI Waste Contagion)’: 통신 인프라부터, AI 기술 발전 탓에 예정보다 일찍 구형이 돼 교체될 개인 기기까지 묶은 범주

    마지막 항목은 좀 낯설죠. 데이터센터 안에 있는 장비도 아닌데 AI 폐기물로 치겠다는 거니까요. 추정치가 크게 불어난 데는 이 범주도 한몫했습니다. 무엇을 기준으로 AI 탓이라고 판단하는지는 아래에서 다시 짚을게요.

    이걸 전부 합쳐 BAN이 뽑은 기준값은 데이터센터 용량 1기가와트(GW)당 전자폐기물 7만 톤. 여기에 전 세계 데이터센터 용량이 2030년까지 최대 219GW에 이른다는 맥킨지 전망을 대입했습니다.

    나온 결과는 이렇습니다. 2025년부터 2050년 사이 수명을 다하는 AI 관련 장비가 모두 3억9,500만~6억1,700만 톤. 한 해 평균으로 치면 860만~1,310만 톤이에요. 앞서 나온 연구들과 나란히 놓아 보면 격차가 한눈에 들어옵니다.

    추정 집계 범위 추정치
    2024년 발표 연구 AI 전자폐기물 2030년까지 120만~500만 톤
    2월 발표 연구 AI 서버 2020년대 말 연간 13만1,000~22만5,000톤
    BAN 보고서 서버·가속기 + 전력·냉각·백업 전원·네트워크 장비 + ‘AI 폐기물 전염’ 연간 860만~1,310만 톤, 2025~2050년 누적 3억9,500만~6억1,700만 톤

    2월 연구에서 가장 보수적으로 잡은 추정치만 해도 덴마크만 한 나라가 1년 동안 내놓는 전자폐기물과 맞먹었어요. 다만 세 추정은 세는 범위부터 다릅니다. 표의 숫자를 크기순으로 줄 세우기보다는 어디까지를 AI 탓으로 보느냐의 차이로 읽는 게 맞아요. 서버만 센 연구와 ‘AI 폐기물 전염’까지 넣은 연구를 한 저울에 올려놓고 어느 쪽이 맞다고 따지기는 어렵거든요.

    연간 6,830만 톤 중 공식 재활용은 4분의 1도 안 된다

    얼마나 나오느냐만큼 중요한 게 어디로 가느냐예요. 지금 전 세계에서 해마다 6,830만 톤의 전자폐기물이 나옵니다. 이 가운데 공식 경로로 거둬 재활용하는 양은 4분의 1이 채 안 되고요.

    나머지는 대부분 음성적인 ‘비공식’ 수거 경로로 흘러갑니다. 거기서 장비를 태우거나 땅에 묻어 버리면 작업자와 주변 환경이 납·크롬 같은 유해 물질에 고스란히 노출돼요. 이 비율이 그대로라면 총량이 느는 만큼 비공식 경로로 새는 양도 늘어나는 게 산술적으로 당연한 결과입니다.

    미국 얘기도 짚고 넘어가야 해요. 데이터센터가 어느 나라보다 많은 미국은 유해 폐기물의 국제 거래를 막으려고 만든 바젤협약을 아직 비준하지 않았습니다. 미국 재활용 업체들이 여전히 전자폐기물을 해외로 내보내고, 그 물량이 이른바 ‘뒷마당 재활용’으로 새어 나간다는 사실도 여러 조사에서 이미 드러났고요. AI 데이터센터가 가장 많이 몰린 나라가 폐기물 수출을 막는 국제 규칙 바깥에 있는 셈. 두 사실을 나란히 놓으면 걱정이 커질 수밖에 없는 구조예요.

    세계보건기구(WHO)에 따르면 이런 비공식 재활용 현장에서 일하거나 그 근처에서 살 수밖에 없는 어린이 수백만 명이 건강을 위협받고 있습니다. BAN 설립자이자 전략 총괄인 짐 퍼킷은 “AI는 무게가 없는 것처럼 느껴지지만, 모든 모델은 고도로 특화된 최첨단 하드웨어를 엄청나게 많이 필요로 한다”고 짚었어요.

    개발하는 입장에서 곱씹어 볼 만한 말입니다. 우리는 API 호출 한 번, 모델 이름 한 줄로 AI를 쓰지만 그 뒤에는 결국 물리적인 장비가 깔려 있으니까요.

    퍼킷은 기업과 정부가 이 “새로운 폐기물 쓰나미”에 대비하지 않으면 지금의 AI 인프라 확장이 더 파국적인 유해 폐기물 위기로 번질 거라고 경고했습니다. 이미 겪고 있는 위기보다 한층 심각한 수준으로요.

    국내에 걸리는 지점: 반도체 호황의 뒷면과 기기 교체 주기

    전제부터 짚을게요. 이번 보고서에 한국만 떼어 낸 수치는 없어요. 아래 내용은 보도를 바탕으로 한 해석이고, 추측인 부분은 괄호로 따로 표시해 뒀습니다.

    • 반도체 업계: 한국은 메모리 반도체 강국이라 AI 서버 수요가 곧 업계 실적으로 이어져요. 장비 교체가 빨라질수록 판매는 늘지만, 딱 그만큼 폐기물도 쌓이는 구조죠. 해외 고객사나 규제 당국이 앞으로 장비 수명과 회수 책임을 더 깐깐하게 따질 가능성도 있습니다(추측).
    • 데이터센터 사업자: BAN의 잣대를 대면 서버만이 아니라 냉각·전력·백업 전원 설비까지 폐기 계획에 들어가야 해요. 국내에 짓는 AI 데이터센터도 이 기준으로 평가받게 될지는 아직 알 수 없습니다.
    • 개인 소비자: ‘AI 폐기물 전염’은 AI 기능 때문에 스마트폰이나 PC를 앞당겨 바꾸는 소비 흐름과 맞닿아 있어요. 개인 차원에서 가장 현실적인 대응은 기기를 바꿀 때 쓰던 기기를 공식 수거·재활용 경로로 넘기는 겁니다.

    국내 전자폐기물 가운데 공식적으로 재활용되는 비율이나 AI 관련 비중은 이번 보도에 나오지 않아요. 이건 국내 통계를 따로 찾아봐야 하는 부분입니다. 그 전까지는 해외 숫자를 한국에 그대로 대입하지 않는 편이 안전하고요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • BAN은 2050년까지 AI 전자폐기물이 40피트 컨테이너 2,300만 개 분량까지 늘어날 가능성이 있다고 발표했습니다.
    • BAN은 전 세계 전자폐기물이 2050년 연간 최대 2억1,100만 톤으로 세 배 늘고, 그중 15~20%를 AI 몫으로 봅니다.
    • 계산 기준은 1GW당 7만 톤이고, 2025~2050년 누적 3억9,500만~6억1,700만 톤으로 추산했어요.
    • 현재 연간 6,830만 톤의 전자폐기물 가운데 공식적으로 거둬 재활용하는 양은 4분의 1이 안 됩니다.
    • 미국은 바젤협약을 아직 비준하지 않았어요.

    아직 불확실한 것

    • 추정치는 맥킨지의 219GW 전망과 1GW당 7만 톤이라는 가정에 기대고 있어요. 데이터센터가 늘어나는 속도가 달라지면 숫자도 바뀝니다.
    • 개인 기기 교체가 AI 때문인지 가려내는 ‘AI 폐기물 전염’의 판단 기준은 보도에 구체적으로 나오지 않았어요.
    • 15~20%라는 AI 비중에 전염 범주가 얼마나 들어갔는지 같은 세부 계산 방식은 보도만으로는 확인하기 어렵습니다.
    • 기업이나 각국 정부가 어떻게 대응할지는 아직 알려지지 않았어요.
    • 한국에서 나오는 AI 전자폐기물 규모는 이번 보고서에 없습니다.

    데이터센터 짓는 속도만큼 폐기 계획도 따라가야 한다

    보고서가 하려는 말은 복잡하지 않아요. 데이터센터를 빠르게 짓는 만큼, 그 안에 들어간 장비를 나중에 어떻게 거둬서 처리할지도 같이 계획하라는 겁니다.

    BAN의 숫자 자체는 가정에 따라 크게 흔들릴 거예요. 219GW라는 전망도, 1GW당 7만 톤이라는 계수도 결국 추정치니까요. 그래도 한 가지 지적은 설득력이 있다고 봅니다. 데이터센터는 서버만으로 돌아가지 않아요. 전력·냉각·네트워크 장비가 함께 깔리고, 이 설비를 빼고 계산하면 실제 부담을 낮춰 잡게 된다는 것. 최종 수치가 얼마로 나오든 방향은 맞는 얘기예요.

    지금까지 AI 인프라 경쟁은 GPU와 전력을 누가 더 확보하느냐의 싸움이었죠. 이 경쟁이 폐기물 관리 책임으로까지 번질지는 업계와 각국 정부가 어떻게 움직이는지 좀 더 지켜봐야 알 것 같습니다.

    출처: The Verge

  • AI 오디세이 영화, 키클롭스 키가 컷마다 바뀐다

    AI 오디세이 영화, 키클롭스 키가 컷마다 바뀐다

    3줄 요약

    • AI 기업 파운틴 제로(Fountain 0)가 호메로스의 ‘오디세이아’를 전부 AI로 만든 2시간 30분짜리 영화 ‘오디세우스: 더 폴’을 공개했어요.
    • 대여가는 9.99달러이고, 리뷰어가 확인한 범위에서는 웹 브라우저에서만 재생됩니다.
    • “할리우드 블록버스터 수준의 최초 완전 AI 생성 영화”라는 홍보 문구와 달리, 키클롭스의 키가 컷마다 바뀌는 수준의 오류가 이어진다는 혹평을 받았습니다.

    키클롭스의 덩치가 컷이 넘어갈 때마다 달라집니다. 파도는 바람을 거슬러 밀려오고, 노는 젓는 도중에 휘고 뒤틀리고요. 러닝타임 2시간 30분, 처음부터 끝까지 AI로 만들었다는 영화 ‘오디세우스: 더 폴(Odysseus: The Fall)’에 실제로 들어 있는 장면들입니다. 한두 장면만 튀는 정도가 아니에요. 리뷰를 보면 이런 오류가 영화 내내 이어진다고 합니다.

    놀란의 ‘오디세이’가 흥행한 자리에 나온 AI 장편

    크리스토퍼 놀란의 ‘오디세이’는 박스오피스를 석권했습니다. 관객들이 고전 문학을 다시 찾아 읽는 흐름까지 생겼을 정도인데요. 같은 이야기를 들고 AI 기업 파운틴 제로가 내놓은 영화가 ‘오디세우스: 더 폴’입니다. 시점을 보면 놀란 영화의 열기와 떼어 놓고 보기 어려운데, 리뷰도 뒤에서 이 부분을 짚습니다.

    각본과 연출은 공동창업자 애시 쿠샤가 맡았어요. 주인공 외모도 쿠샤 본인 것을 빌려줬고, 음악 역시 혼자 다 만들었습니다. 사람 손이 거의 들어가지 않았으니 엔딩 크레딧이 대단히 짧아요.

    이력도 길지 않습니다. 이 스튜디오의 이전 작업물은 올해 초 트라이베카에 진출한 AI 영화 ‘드림스 오브 바이올렛츠’ 한 편이 전부거든요. 그런데도 이번엔 “할리우드 블록버스터 수준으로 제작된 최초의 완전 AI 생성 영화”라는 문구를 내걸었습니다. 작품이 한 편뿐인 스튜디오가 걸기엔 꽤 큰 약속이죠.

    13세 자녀와 ‘이상한 장면 찾기’ 게임이 된 관람

    더버지 보도를 보면 문제는 두 갈래예요. 일관성, 그리고 지루함.

    일관성 문제는 이런 식입니다. 세계관이 쉬지 않고 모양을 바꾸다 보니 화면에 집중하기가 어렵다는 지적이 나와요. 입 모양은 대사와 따로 놀고, 소리 없이 입만 움직이는 장면도 있습니다. AI 내레이션은 군데군데 알아듣기 힘들고, 오디세우스와 제우스의 이름을 잘못 발음하는 대목까지 나온다고 하고요. 영화 제목에 들어간 주인공 이름을 틀렸다는 건, 사람이 한 번만 들어봤어도 걸러졌을 실수라 더 눈에 띕니다.

    리뷰어는 13세 자녀와 함께 봤는데, 어느 순간부터 가장 이상한 실수를 찾아내는 게임처럼 돼버렸다고 적었어요. 검이 단검으로 바뀌는 장면이 걸렸고, 꼬치에 꿰여 구워지는 외계 생물 사체도 나왔습니다. 고대 그리스 서사시를 옮긴 영화에 외계 생물이라니, 설정 오류로밖에 볼 수 없는 대목이에요.

    리뷰에 나온 결함을 유형별로 묶으면 아래와 같습니다.

    결함 유형 영화 속 사례
    크기·비례 오디세우스 일행을 가둔 키클롭스의 키가 컷마다 달라짐
    물리·자연 파도가 바람과 반대 방향으로 움직이고, 함대 중 배 한 척이 옆으로 이동
    음성·립싱크 입 모양과 대사 불일치, 무음 상태로 입만 움직임, 주요 인물 이름 오발음
    소품 연속성 검이 단검으로 바뀌고, 노가 휘고 뒤틀림
    설정 오류 꼬치에 꿰여 구워지는 외계 생물 사체 등장

    지루함은 구성에서 온다는 평가로 읽힙니다. 현재 AI 모델이 몇 초 길이의 장면밖에 생성하지 못한다는 한계가 화면에 그대로 드러나거든요. 이야기가 흘러가지 않고, 토막 난 순간들을 이어 붙인 느낌이라는 거예요. 원작 줄거리를 모르고 보면 지금 무슨 일이 벌어지는지 따라가기 어렵다는 평가까지 나왔습니다. 페넬로페의 구혼자들 이야기는 영화가 거의 끝나갈 무렵에야 등장하고요. 앞에서 아무런 설명 없이 인물들이 막판에 나타나는 셈이니, 원작을 모르는 관객은 이 대목에서 더 헤맬 것 같습니다.

    연기도 어색합니다. 인물들이 이유 없이 몇 초씩 굳어 있다가 느닷없이 웃음을 터뜨려요. 액션엔 무게감이 없어서, 물리 법칙이 상수가 아니라 권고사항인 세계 같다는 표현까지 리뷰에 나왔습니다. 괴물은 1930년대 스톱모션 인형처럼 조악한데, 바로 옆에는 매끈한 하이퍼리얼 인간 캐릭터가 서 있어요. 한 화면 안에서 질감이 전혀 다른 두 시대로 갈리니 이질감이 더 커질 수밖에 없고요.

    국내에서 보려면: 현재는 9.99달러 브라우저 대여뿐

    지금 공개된 관람 방법은 9.99달러짜리 대여 하나입니다. 리뷰어가 확인한 범위에선 웹 브라우저에서만 재생되고요. 거실 TV로 보려면 휴대폰 화면을 미러링해야 했다고 하니, 적어도 리뷰 시점에는 TV에서 바로 틀 방법이 마땅치 않았던 걸로 보입니다.

    국내 정식 서비스 여부, 한국어 자막, 원화 가격은 공식 발표가 확인되지 않아요. 국내 OTT 입점 계획도 알려진 게 없고요. 지역 제한이 걸려 있는지에 대해서도 알려진 내용이 없어서, 한국에서 바로 결제하고 볼 수 있는지는 현재로선 단정하기 어렵습니다.

    영상 생성 도구를 쓰는 국내 창작자라면 여기서 건질 게 따로 있다고 봐요. 몇 초짜리 클립은 그럴듯하게 뽑혀도, 장편 길이로 가면 사정이 전혀 다르거든요. 캐릭터 비례, 소품, 물리, 립싱크. 이걸 끝까지 일관되게 붙잡는 일은 아직 사람이 해야 한다는 게 이번 사례로 드러났습니다. 짧은 광고나 뮤직비디오와 장편 사이의 난도 차이가 그만큼 크다는 해석인데요. 어디까지나 영화 한 편을 근거로 한 추정이라는 점은 감안하고 보셔야 합니다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    사실로 확인되는 항목과 아직 근거가 없는 항목을 나눠 봤습니다.

    • 확인 — 제작사는 파운틴 제로, 각본·연출·음악과 주인공 외모까지 공동창업자 애시 쿠샤가 담당
    • 확인 — 러닝타임 2시간 30분, 대여가 9.99달러, 웹 브라우저 재생
    • 확인 — 이전 작품 ‘드림스 오브 바이올렛츠’가 올해 초 트라이베카 진출
    • 확인 — “할리우드 블록버스터 수준의 최초 완전 AI 생성 영화”라는 자체 홍보 문구
    • 미확정 — 국내 개봉·OTT 공개 여부, 한국어 자막, 원화 가격
    • 미확정 — 제작비와 제작 기간, 사용된 AI 모델·툴의 구체적 구성
    • 미확정 — 대여 판매량이나 수익 규모
    • 미확정 — 파운틴 제로의 차기작 계획

    놀란과 나란히 서면서 오히려 사람 손의 가치만 부각됐다

    쿠샤는 각색 이유로 “오래전 처음 읽은 뒤로 호메로스의 서사시에 늘 애정을 품어왔다”고 밝혔습니다. 리뷰는 이 말을 그대로 받아들이지 않았어요. 놀란 영화가 만든 관심과 열기에 올라타, 예전 비디오 직행 염가 기획물의 현대판을 만든 쪽에 가깝다고 본 거죠.

    비교 대상을 스스로 가장 불리한 상대로 골랐다는 점도 발목을 잡습니다. 놀란의 작품은 감독이 사람의 수공예적 작업을 고집했기 때문에 더 사랑받았거든요. 그 고집 덕분에 놀란은 배우들이 함께 일하고 싶어 하는 감독이 됐고요. 사람 손을 최대한 쓴 영화 옆에 사람 손을 최대한 뺀 영화가 선 셈이니, 대비가 선명하게 드러날 수밖에요.

    수백 명의 숙련 인력이 나눠 하던 일을 소수 팀의 산출물로 압축하면 어떤 결과가 나오는지, 이 영화가 꽤 또렷하게 보여줬습니다. 사람이 만든 작품의 가치를 되레 실감하게 된다는 리뷰의 결론이 과장으로 들리지 않는 이유예요. 짧은 엔딩 크레딧이 효율의 상징처럼 보였을지 몰라도, 2시간 30분짜리 결과물은 그 크레딧에서 빠진 사람들이 원래 무슨 일을 해왔는지를 거꾸로 드러낸 셈입니다.

    출처: The Verge

  • MS 윈도우 행사 10월 7일…젠슨 황 무대 오른다

    MS 윈도우 행사 10월 7일…젠슨 황 무대 오른다

    3줄 요약

    • 마이크로소프트가 10월 7일 미국 샌프란시스코에서 윈도우·서피스 행사를 연다. 주요 윈도우 행사는 2024년 5월 이후 처음이다.
    • 사티아 나델라 CEO와 파반 다불루리 윈도우·서피스 총괄이 나온다. 엔비디아 젠슨 황 CEO도 참석하며, 행사 주제는 로컬 AI가 바꿀 PC의 다음 단계다.
    • RTX 스파크 PC와 서피스 랩톱 울트라의 가격·출시 정보가 나올 수 있다는 전망이 있다. 윈도우 12 발표는 예상되지 않는다.

    10월 7일, 미국 샌프란시스코. 마이크로소프트가 이날 윈도우와 서피스 기기가 나아갈 방향을 발표한다. 회사가 내건 주제는 “로컬 AI가 PC의 다음 장을 어떻게 만들어갈지에 대한 대화”다.

    윈도우를 앞세운 큰 행사는 2024년 5월이 마지막이었다. 2년 넘게 비어 있던 무대가 다시 열린다.

    누가 무대에 오르는지 보면 행사 성격이 대략 보인다. 더버지 보도에 따르면 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO와 파반 다불루리 윈도우·서피스 총괄이 나온다. 윈도우 행사라면 당연한 구성이다. 눈에 띄는 이름은 따로 있다. 엔비디아 젠슨 황 CEO. 윈도우 행사에 엔비디아 대표가 선다는 사실 자체가 이번 발표의 중심이 어디인지 보여준다.

    젠슨 황 참석이 가리키는 곳, RTX 스파크 PC

    로컬 AI는 클라우드 서버를 거치지 않는다. PC 안의 칩이 AI 모델을 직접 돌리는 방식이다.

    그러니 AI 기능이 얼마나 쓸 만한지는 PC 하드웨어에 달렸고, 칩을 공급하는 파트너의 발언권도 그만큼 커진다. 윈도우 행사에 칩 회사 CEO가 서는 게 어색하지 않은 이유다.

    원문 기자도 이 부분을 짚었다. 젠슨 황의 참석을 근거로 엔비디아 RTX 스파크 PC가 행사의 핵심 주제가 될 수 있다고 봤다. 이 전망이 맞는다면 가격과 출시 정보가 아직 구체적으로 나오지 않은 서피스 랩톱 울트라 소식도 함께 나올 가능성이 크다.

    짚어둘 점이 하나 있다. 이 전망은 참석자 명단에서 나온 추정이다. 마이크로소프트가 미리 알린 내용이 아니다. RTX 스파크 PC의 사양이나 참여 제조사도 원문에는 설명이 없다. 제품이 구체적으로 어떤 모습일지는 행사 당일에야 드러날 것으로 보인다.

    지금까지 거론되는 주제를 추리면 이렇다.

    • RTX 스파크 PC: 가장 유력한 핵심 주제. 근거는 젠슨 황의 참석
    • 서피스 랩톱 울트라: 가격과 출시 일정이 추가로 공개될 가능성
    • 윈도우 품질 개선: 그동안의 개선 작업과 다음 계획이 소개될 전망
    • 윈도우 12: 깜짝 발표 가능성은 낮다는 평가

    2021년 이후 단 두 번, 윈도우 행사는 전환점에만 열렸다

    마이크로소프트가 윈도우 하나만 놓고 큰 행사를 여는 일은 흔치 않다. 2021년 이후 주요 윈도우 행사는 두 번뿐이었다. 둘 다 플랫폼 방향이 바뀌는 시점이었다.

    시기 핵심 내용 눈에 띄는 점
    2021년 6월 윈도우 11 공개 라이브 스트리밍으로 발표
    2024년 5월 Arm 기반 코파일럿+ PC 공개 퀄컴과의 협력 관계 강화
    2026년 10월 7일 로컬 AI 중심의 PC 방향 발표(예정) 나델라·다불루리·젠슨 황 참석

    2024년 행사의 주인공은 Arm 칩과 퀄컴이었다. 이번에는 엔비디아 CEO가 무대에 오른다. 윈도우 PC의 AI 성능 경쟁에서 마이크로소프트와 손잡는 칩 회사가 늘고 있다는 신호로 읽힌다.

    퀄컴이 밀려났다고 보기는 이르다. 퀄컴과의 협력이 이번 행사에서 어떻게 다뤄질지는 기사에 언급이 없다. 파트너가 바뀐다기보다 늘어난다고 보는 편이 지금까지 나온 정보에 더 맞다.

    운영체제 쪽은 기대를 낮춰 두는 게 좋겠다. 기자는 새 버전보다 기존 윈도우의 완성도, 즉 품질 개선 작업과 다음 계획이 중점적으로 다뤄질 것으로 예상했다. 윈도우 12 깜짝 공개는 예상하지 않는다고 밝혔다.

    한국 시간 8일 새벽 2시 시작, 국내 출시·가격은 미정

    행사 시작 시각은 다음과 같다.

    • 미국 태평양 시간: 10월 7일 오전 10시
    • 미국 동부 시간: 10월 7일 오후 1시
    • 한국 시간: 10월 8일 새벽 2시

    국내에서 실시간으로 보려면 밤을 새워야 하는 시간대다. 마이크로소프트가 공식 생중계를 하는지는 기사에 나오지 않는다.

    독자 상황에 따라 챙길 것이 다르다.

    • 윈도우 11 사용자: 윈도우 12 발표는 예상되지 않는다. 새 운영체제보다 지금 쓰는 윈도우의 품질 개선 소식이 더 중요할 것으로 보인다(전망).
    • 노트북 구매 예정자: 서피스 랩톱 울트라와 RTX 스파크 PC 발표가 예상된다. 고성능 윈도우 노트북을 살 계획이라면 결제는 행사 발표를 본 뒤로 미루는 편이 낫다.
    • 국내 출시·가격: 서피스 랩톱 울트라와 RTX 스파크 PC 모두 국내 출시 일정과 원화 가격에 대한 공식 발표가 아직 없다.
    • 한국어 지원: 로컬 AI 기능이 한국어를 어느 수준까지 지원할지는 아직 알려지지 않았다.

    국내 소비자에게 가장 아쉬운 건 마지막 두 항목이다. 행사에서 제품 정보가 나오더라도 한국 출시 일정과 원화 가격은 따로 확인해야 한다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 일시와 장소: 10월 7일 오전 10시(태평양 시간), 샌프란시스코
    • 주제: 로컬 AI가 PC의 다음 단계를 어떻게 바꿀지에 대한 논의
    • 참석자: 사티아 나델라 CEO, 파반 다불루리 윈도우·서피스 총괄, 젠슨 황 엔비디아 CEO
    • 이전 주요 윈도우 행사: 2024년 5월(코파일럿+ PC), 그 전은 2021년 6월(윈도우 11)

    아직 불확실한 것

    • RTX 스파크 PC가 실제로 핵심 주제가 될지(참석자 명단에 근거한 추정)
    • 서피스 랩톱 울트라의 가격과 출시 일정이 공개될지
    • 윈도우 품질 개선의 구체적인 내용과 적용 시기
    • 윈도우 12 발표 여부(기자는 가능성이 낮다고 봄)
    • 퀄컴 등 다른 칩 회사의 참여 여부
    • 국내 출시 일정과 가격

    이번 무대의 주인공은 새 OS가 아니라 칩 파트너

    이번 행사에서 새 운영체제를 기대할 근거는 약하다. 주제는 로컬 AI이고, 함께 무대에 서는 사람은 칩 회사 대표다. 이 두 가지를 보면 새 OS 공개보다 로컬 AI를 중심으로 윈도우 PC 하드웨어의 방향을 제시하는 자리로 보는 게 자연스럽다.

    2024년 코파일럿+ PC 발표는 Arm 진영과의 협력을 알린 자리였다. 이번에는 엔비디아가 그 자리에 선다. 두 회사가 어떤 제품을 내놓느냐에 따라 앞으로 윈도우 PC 라인업의 성격도 달라질 것이다.

    남은 건 제품 사양, 가격, 출시 지역. 세 가지 모두 10월 7일 발표에서 확인해야 한다.

    출처: The Verge

  • 트럼프 EPA, 발전소 탄소규제 폐기…데이터센터에 길

    트럼프 EPA, 발전소 탄소규제 폐기…데이터센터에 길

    3줄 요약

    • 미국 환경보호청(EPA)이 바이든 정부 때 만든 발전소 온실가스 요건을 폐지하기로 최종 확정했다. 발전 부문에 남은 배출 한도도 모두 없애자고 제안했다.
    • EPA는 온실가스 피해가 전 세계에 걸쳐 있고 불확실하므로 자신들이 규제할 대상이 아니라고 주장했다. 확정한 규정만으로도 3,100억 달러를 아낀다고 밝혔다.
    • AI 데이터센터와 전기차, 공장이 늘면서 전력 수요가 커지는 때라 전기가 더 더러워진다는 비판이 나온다. 환경단체들은 소송을 예고했다.

    미국 발전소 온실가스에 걸려 있던 연방 정부의 상한선이 모두 사라지는 쪽으로 가고 있다. 미국 환경보호청(EPA)이 발전 부문에 남은 온실가스 배출 기준을 전부 없애겠다고 발표했다. 아직은 제안 단계. 그래도 방향은 분명하다. AI 데이터센터와 전기차, 되살아나는 제조업이 한꺼번에 전기를 끌어다 쓰면서 전력 수요가 다시 늘고 있다. 그런 시점에 나온 발표라 반발도 그만큼 거세다.

    더버지 보도에 따르면 이번 조치는 도널드 트럼프 대통령이 추진해 온 정책을 한 단계 더 밀어붙인 것이다. 정책의 골자는 화석연료 산업에 힘을 싣고, 전기를 많이 쓰는 데이터센터의 건설 문턱을 낮추는 데 있다. 여기까지는 보도된 사실이고, 이제부터는 해석이다. 미국 정부가 AI 인프라를 늘리려고 탄소 규제를 ‘치러야 할 비용’으로 보고 걷어내는 길로 한 발 더 들어섰다고 보는 편이 자연스럽다.

    확정된 폐지 하나, 새로 꺼내 든 폐지안 하나

    이번 발표는 성격이 다른 두 조치로 나뉜다. 하나는 바이든 정부 때 도입된 발전소 온실가스 요건의 폐지다. 이쪽은 최종 확정됐다. 다른 하나는 발전 부문에 남아 있는 배출 한도까지 전부 없애자는 새 제안이다. 둘을 뭉뚱그려 ‘규제 폐기’라고 부르기 쉽다. 하지만 절차가 끝난 것은 앞의 조치뿐이다. 뒤의 조치는 의견수렴을 앞둔 안이다.

    시작은 지난 2월이었다. 트럼프 행정부는 그때 자동차 온실가스에 대한 ‘위해성 판단(endangerment finding)’을 뒤집었다. 위해성 판단은 온실가스가 지금 세대와 미래 세대의 건강과 복지를 위협한다고 인정한 결론으로, EPA가 청정대기법에 따라 온실가스를 규제해 온 근거였다. EPA는 같은 논리를 이제 발전소에 가져다 쓰고 있다. 자동차에서 규제 근거를 먼저 허물고 발전소로 넘어왔다. 이 순서를 보면 이번 발표는 갑작스러운 결정이 아니다. 예고된 다음 수순에 가깝다.

    대상 조치 내용 진행 단계 EPA가 주장하는 절감 효과
    자동차 온실가스 위해성 판단 철회 2월 철회 완료
    바이든 정부의 발전소 온실가스 요건 요건 폐지 최종 확정 3,100억 달러
    발전 부문에 남은 배출 한도 전부 제거 제안 단계(의견수렴 45일) 직접 규제 준수 비용 3억 7,000만 달러

    표에서 짚어둘 대목은 절감액이다. 확정 규정의 3,100억 달러와 새 제안의 3억 7,000만 달러는 규모부터 크게 다르다. 뒤의 숫자는 ‘직접 규제 준수 비용’으로 범위를 좁힌 수치이기도 하다. 두 금액을 같은 잣대로 비교하기 어려운 이유다. 두 금액을 어떻게 산정했는지는 이번 보도에 나오지 않는다.

    미국 전력 수요가 10여 년 만에 늘기 시작한 시점에 풀린 규제

    발전 부문이 미국 온실가스 배출량에서 차지하는 비중은 4분의 1. 이보다 많이 내뿜는 분야는 교통 부문밖에 없다. 규제 효과가 가장 크게 나는 분야 중 한 곳에서 브레이크를 떼어내는 셈이다.

    시기를 두고도 비판이 나온다. 데이터센터와 공장, 전기차가 잇따라 전력망에 연결되면서 미국 전력 수요는 10여 년 만에 처음 늘기 시작했고, 전기요금도 올랐다. 발전량은 늘어나는데 배출 기준마저 없어지면 그만큼 전기가 더 더러워진다. 비판론이 짚는 핵심은 이것이다.

    리 젤딘 EPA 청장은 미국을 “세계 AI 수도”로 만드는 일을 최우선 과제로 꼽았다. 젤딘 청장이 택한 방법은 규제 완화다. 데이터센터, 그리고 데이터센터에 전기를 대는 가스·석탄 발전소의 환경 규제를 줄이겠다는 것이다. 환경 규제를 맡은 기관의 수장이 산업 육성 목표를 맨 앞에 내세웠다는 점은 따로 짚어둘 만하다. 미국에서 에너지는 이미 생활비 부담을 둘러싼 정치 쟁점이 됐고, 이번 조치도 그 논쟁의 한복판에 놓였다.

    EPA는 규제 대상이 아니라 하고, 환경단체는 건강 피해와 소송을 말한다

    EPA는 보도자료에서 온실가스의 영향이 “전 세계에 걸쳐 있다”고 설명했다. 건강 피해가 생기더라도 “너무 불확실하고 추측에 가까우며 복잡해서 미국 발전 부문 탓으로 특정하기 어렵다”는 입장이다. 그래서 규제할 대상이 아니라는 게 EPA의 결론이다.

    과학계의 합의는 반대다. 화석연료에서 나온 온실가스가 기후변화를 일으킨다는 것이 합의된 결론이다. 미국은 역사상 어느 나라보다 온실가스를 많이 배출했고, 지금도 중국 다음으로 많이 내뿜는다. 피해가 전 세계에 퍼져 있어 책임을 따지기 어렵다는 논리를 역사상 가장 많이 배출한 나라가 꺼내 들었다. 논란이 커지는 지점이 바로 여기다.

    • EPA: 온실가스 피해는 전 세계에 걸쳐 있고 불확실해서 규제 대상이 아니다. 규제를 없애면 비용이 줄어든다.
    • 환경단체 맘스 클린 에어 포스의 도미니크 브라우닝 대표(공동창립자): 기후 오염을 막지 않으면 천식 발작과 열사병으로 응급실에 가는 아이가 늘어난다. 폭풍이 지나간 뒤 집을 다시 지어야 하는 가족도 늘고, 의료비와 보험료도 오른다.
    • 시에라클럽의 홀리 벤더 최고프로그램책임자: 법원과 의회, 지역사회에서 “가진 모든 것으로” 맞서겠다고 밝혔다. 정부가 화석연료 업계에 “계속 오염해도 된다는 면허”를 내줬다는 비판도 했다.

    새 폐지안은 45일 동안 공개 의견을 받는다. 소송도 여러 건 제기될 가능성이 크다. 규제 폐지가 이대로 굳어질지는 아직 알 수 없다. 시에라클럽이 법원에서 맞서겠다고 밝힌 만큼, 이번 발표는 결론보다는 긴 공방의 시작에 가깝다.

    한국 전기요금엔 당장 영향 없지만 흐름은 봐둘 만하다

    이번 조치는 미국 안에서 벌어지는 규제 변화다. 한국 전기요금이나 국내 발전소 규제가 곧바로 달라지지는 않는다. 봐야 할 것은 방향이다. 해석하자면, AI 경쟁이 칩과 모델을 넘어 전력을 얼마나 싸고 빨리 확보하느냐의 싸움으로 번지고 있다는 신호다. 미국 행정부가 탄소 규제를 걷어내면서까지 데이터센터와 발전소의 문턱을 낮추려 한다는 점이 그 무게를 보여준다.

    • 미국에 공장·데이터센터를 짓는 기업: 당장은 전력 설비를 늘리기가 조금 쉬워질 것으로 보인다(추측). 반면 소송 결과나 정권 교체로 규제가 되살아날 여지가 남아 있어 정책 불확실성은 오히려 커졌다.
    • 미국 데이터센터 기반 AI 서비스를 쓰는 기업: 데이터센터 전력이 가스·석탄 발전에 더 기대게 되면, 기업이 스스로 정한 탄소 감축 목표와 부딪칠 가능성이 있다(추측).
    • 데이터센터와 전기요금 논쟁: 데이터센터가 늘면서 전기요금과 환경 부담을 둘러싼 논쟁이 커지는 미국 상황은, 데이터센터 입지와 전력 수급을 고민하는 한국에도 참고할 만한 사례다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • EPA는 바이든 정부 때 도입된 발전소 온실가스 요건을 폐지하기로 최종 확정했다.
    • 발전 부문에 남은 온실가스 배출 한도를 모두 없애는 안을 제안했고, 45일 동안 공개 의견을 받는다.
    • EPA는 확정한 규정으로 3,100억 달러, 새 제안으로 직접 규제 준수 비용 3억 7,000만 달러가 절감된다고 주장한다.
    • 트럼프 행정부는 지난 2월 자동차 온실가스에 대한 위해성 판단을 이미 뒤집었다.
    • 시에라클럽 등 환경단체가 법적 대응을 예고했다.

    아직 불확실한 것

    • 새 폐지안이 의견수렴을 거쳐 원안대로 확정될지
    • 예고된 소송이 규제 폐지를 늦추거나 뒤집을지
    • EPA 절감액의 산정 근거, 그리고 환경단체가 말하는 의료비·보험료 증가와 비교하면 어떤지(구체적 수치는 아직 없음)
    • 규제 폐지가 실제로 데이터센터 건설 속도와 미국 전기요금에 얼마나 영향을 줄지

    EPA는 3,100억 달러 절감을, 반대편은 가계 부담을 말한다

    EPA는 규제를 걷어내면 수천억 달러를 아낀다고 말한다. 반대편의 계산은 다르다. 아낀다는 그 돈이 병원비와 보험료, 전기요금이 되어 가계에 떠넘겨진다고 본다. 환경단체가 말하는 의료비·보험료 증가에는 아직 구체적인 수치가 없다. EPA 절감액이 어떤 근거로 나왔는지도 이번 보도에서는 확인되지 않는다. 양쪽 모두 검증할 숫자가 부족하다. 어느 쪽 계산이 맞는지 지금 판가름하기는 어렵다.

    흐름은 선명하다. 미국이 AI 인프라를 늘리려고 기후 규제를 ‘조정할 대상’이 아니라 ‘없앨 대상’으로 다루기 시작했다는 것. 앞으로 45일간의 의견수렴과 뒤따를 소송이 이 방향이 굳어질지, 되돌려질지를 가르는 첫 관문이 된다.

    출처: The Verge

  • 아모데이 AI 속도 조절론, 올트먼 동조·트럼프 반박

    아모데이 AI 속도 조절론, 올트먼 동조·트럼프 반박

    3줄 요약

    • 다리오 아모데이 앤스로픽 CEO가 에세이 ‘We Must Pace the Frontier’에서 AI 개발 속도 조절을 위한 3단계를 제안했다.
    • 샘 올트먼, 데미스 하사비스, 일론 머스크가 방향에 동의했고, 올트먼은 프런티어 AI에 일관된 안전 요건을 부과하는 연방 프레임워크를 환영한다고 밝혔다.
    • 트럼프 대통령은 트루스소셜에서 정면 반박했고, 밴스는 업계의 규제 요청을 ‘트로이 목마’에 비유했다.

    토요일 오전에 에세이 한 편이 올라왔습니다. 제목은 ‘We Must Pace the Frontier’. 다리오 아모데이 앤스로픽 CEO가 AI 개발 속도를 왜 늦춰야 하는지 길게 풀어쓴 글인데요, 반응은 며칠 만에 쏟아졌어요. 더버지 보도에 따르면 오픈AI와 구글 딥마인드 경영진은 물론이고 트럼프 대통령과 의회 인사들까지 찬성과 반대 발언을 줄줄이 내놨습니다. 글 한 편을 두고 실리콘밸리와 워싱턴이 며칠 새 연달아 입장을 밝힌 거죠.

    평가자 상주부터 글로벌 조율까지, 아모데이가 내놓은 세 단계

    첫 단계는 상주형 제3자 평가자(embedded third-party evaluators)예요. 외부 평가자가 기업 안에 들어가서 안전 관행이 제대로 돌아가는지, 회사가 공개적으로 한 약속을 실제로 지키는지 검증하고 사고가 나면 보고하는 구조입니다. 세 단계 가운데 가장 구체적인 제안이기도 하고요.

    두 번째는 민주주의 국가의 프런티어 AI 기업들이 표준과 한계선을 서로 맞추는 일. 세 번째는 범위가 훨씬 넓어서, 민주주의 정부와 권위주의 정부가 글로벌 차원에서 조율하자는 내용입니다. 이 세 번째 단계에는 아모데이 본인이 ‘가능한 범위에서’라는 단서를 붙였는데요, 제안한 사람조차 실현을 장담하지 않았다는 뜻으로 읽힙니다.

    앤스로픽은 이 중 첫 단계를 ‘일방적으로 이행하겠다’고 했어요. 다른 회사들이 합의하기 전에 먼저 하겠다는 얘기죠. 아모데이는 속도 조절이 무엇이 아닌지도 분명히 했습니다. 모델 훈련을 멈추자는 것도, 기술 진보를 중단하자는 것도 아니라고요. 기업이 모델을 정렬하고 안전장치를 거는 데 시간을 충분히 쓰고, 그 과정을 제3자가 확인하게 하자는 것. 그가 그은 선은 딱 여기까지입니다.

    오픈AI·딥마인드·머스크, 방향에는 한목소리

    샘 올트먼은 반응이 빨랐어요. 아모데이가 X에 에세이를 올리자 곧바로 ‘프런티어의 속도를 조절해야 한다는 데 동의한다’고 답했고, 최근 몇 주 동안 오픈AI 안에서도 이 문제가 주요 논의 주제였다고 밝혔습니다. 독립 평가자를 두자는 방안에는 ‘훌륭한 아이디어’라며 도입까지 약속했고요.

    일요일에는 한 걸음 더 나갔습니다. 프런티어 AI에 일관된 안전 요건을 정하는 연방 프레임워크를 환영한다는 입장을 낸 건데요, 오정렬·모니터링·안전에 관한 공통 표준이 있어야 결과가 더 나아진다는 게 그의 설명이에요. ‘페이싱’과 ‘중단’을 구분한 것도 아모데이와 똑같습니다. 멈추자는 게 아니라, 낼 수 있는 최고 속도보다 조금 느리게 가자는 거라고요.

    올트먼은 일이 틀어지는 경로를 두 가지로 봤어요. 하나는 미래에 대한 통제권을 AI에게 잃는 것, 다른 하나는 권력이 지나치게 한곳에 몰린 세계에 도달하는 것. 둘 다 피하려면 ‘좁은 중간 길’을 걸어야 한다고 했습니다. 위험을 AI 통제 문제 하나로만 보지 않고 권력 집중까지 함께 올려놨다는 점이 눈에 띄어요.

    구글 딥마인드 공동창업자이자 의장인 데미스 하사비스도 동조했습니다. ‘다리오의 에세이는 올바른 방향을 가리킨다. 세부는 다듬어야 하지만 방향은 옳다’는 답이었고, 7월에 자신이 공개한 AI 표준 기구 구상도 함께 꺼냈어요. 방향에는 동의하면서 자기 구상을 나란히 올려둔 걸 보면, 세부 설계로 들어가면 생각이 갈릴 여지가 남아 있다고 봐야겠죠. 일론 머스크의 반응은 짧았어요. 에세이를 리포스트하면서 ‘다리오가 옳다’ 한 줄.

    워싱턴의 반응은 정면 거부부터 중단 지지까지

    트럼프 대통령은 월요일 오전 트루스소셜에 글을 올려 속도 조절론을 정면으로 거부했습니다. AI에 필요한 통제나 가드레일은 ‘강하고 똑똑한 대통령’ 하나뿐이라는 주장인데요, 행정부가 이미 기업들을 상대로 막대한 형사·규제 권한을 쥐고 있다는 걸 근거로 들었어요. 아모데이를 콕 집어 ‘완벽한 작은 천사인 척한다’고도 했습니다. AI와 데이터센터를 겨냥한 음모가 있고, 그걸 반기는 쪽은 중국뿐이라는 말도 덧붙였고요.

    밴스는 결이 좀 달랐어요. 프런티어 AI 기업들이 정부를 찾아와 규제해 달라고 요청하는 상황 자체가 ‘조금 이상하다’며 ‘트로이 목마처럼 느껴진다’고 했거든요. 규제를 먼저 요청하는 쪽의 속내를 의심한 셈입니다. 중국이 장기적인 AI 경쟁을 벌이고 있다는 대통령의 인식도 함께 인용했어요.

    존슨은 모라토리엄에는 반대하지만 대화의 문은 열어뒀습니다. 일요일 CNN 제이크 태퍼와의 인터뷰에서 플랫폼 제공자들과 정부가 한자리에 모여 적정선을 찾아야 한다고 했거든요. 개발을 멈추면 중국에 추월당하니 모라토리엄은 불가능하고, 국가안보와 모델 안전성 확보 사이에서 균형을 잡는 게 과제라는 설명이었어요. ‘내일이라도’ 그런 자리를 만들겠다고 했지만, 실제로 회동이 열렸는지, 열린다면 언제인지는 확인되지 않았습니다.

    가장 멀리 나간 사람은 샌더스예요. 월스트리트저널 칼럼니스트이자 전 레이건 연설문 작성자인 페기 누넌이 쓴 ‘인류를 위해 AI를 멈춰라’라는 칼럼에 동의한다고 밝혔거든요. 아모데이도 올트먼도 ‘중단은 아니다’라고 선을 그었으니, 샌더스가 동의한 주장은 에세이보다 한참 더 나간 셈이죠. (원문은 밴스·존슨·샌더스·머스크의 직함을 따로 명시하지 않았다.)

    인물 입장 핵심 발언
    다리오 아모데이 속도 조절 제안 페이싱은 모델 훈련이나 기술 진보의 중단이 아니다
    샘 올트먼 동의 + 연방 프레임워크 환영 페이싱은 스토핑이 아니다
    데미스 하사비스 방향에 동의 세부는 다듬어야 하지만 방향은 옳다
    일론 머스크 동의 다리오가 옳다
    도널드 트럼프 반대 필요한 가드레일은 강하고 똑똑한 대통령뿐
    밴스 회의적 트로이 목마처럼 느껴진다
    존슨 조건부 논의 모라토리엄은 안 되고, 업계와 만나 균형점을 찾아야 한다
    샌더스 중단 지지 ‘인류를 위해 AI를 멈춰라’ 칼럼에 동의

    한국 언급은 없어도 미국 연방 안전 요건은 변수

    먼저 짚어둘 게 있어요. 이번 논쟁에서 한국 기업이나 한국 정책을 직접 언급한 발언은 나오지 않았습니다. 국내 입장에서 봐야 할 변수는 따로 있는데, 올트먼이 환영한다고 한 미국 연방 차원의 안전 요건 프레임워크예요. 이런 틀이 실제로 만들어지면 미국 시장에 모델이나 AI 서비스를 내놓는 국내 기업도 오정렬 대응, 모니터링, 안전 검증 같은 항목을 요구받는 쪽으로 갈 가능성이 큽니다. 다만 지금은 어디까지나 발언 단계. 법안도, 시행 일정도 나온 게 없거든요.

    상주형 제3자 평가자가 업계 관행으로 굳어지면 외부 평가나 레드팀 역량을 찾는 수요가 커지는 구조가 됩니다. 앤스로픽이 이미 이행을 약속했고 오픈AI도 동의했으니, 형태는 프런티어 기업 쪽에서 먼저 잡힐 것으로 보여요. 걸리는 건 평가자의 자격과 권한을 누가 정하느냐인데, 이 대목은 아직 공개된 내용이 없습니다. 수요가 생길 거라는 방향까지는 보이지만, 어떤 조건을 갖춰야 평가자 자리에 들어가는지는 아무도 모르는 상태라는 얘기죠.

    아모데이의 두 번째 단계인 ‘민주주의 국가 프런티어 AI 기업 간 조율’에 한국 기업이 포함되는지도 원문에는 나오지 않아요. 한국 정부나 국내 기업이 어떻게 대응할지, 국내 서비스에 어떤 영향이 올지에 대한 공식 발표 역시 아직 없고요. 여기에 섣불리 전망을 붙이기보다는 추측의 영역으로 남겨두는 게 정확하다고 봅니다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    • 확인 — 아모데이가 토요일 오전 ‘We Must Pace the Frontier’를 공개했고, 3단계 제안 중 첫 단계를 앤스로픽이 일방적으로 이행하겠다고 밝혔다.
    • 확인 — 올트먼이 동의 의사와 독립 평가자 도입 의향을 밝혔고, 일요일에 연방 프레임워크 환영 입장을 냈다.
    • 확인 — 하사비스와 머스크가 공개적으로 동조했고, 트럼프 대통령은 월요일 오전 트루스소셜에서 반박했다.
    • 확인 — 밴스의 ‘트로이 목마’ 발언, 존슨의 CNN 인터뷰 발언, 샌더스의 누넌 칼럼 지지가 각각 나왔다.
    • 미확정 — 존슨이 말한 업계·정부 회동의 성사 여부와 시점.
    • 미확정 — 제3자 평가자의 선정 주체, 접근 범위, 보고 권한 같은 설계 내용.
    • 미확정 — 연방 안전 요건 프레임워크의 입법 경로와 적용 범위.
    • 미확정 — 권위주의 정부까지 포함하는 글로벌 조율의 실현 가능성. 아모데이 본인이 ‘가능한 범위에서’라는 조건을 달았다.

    쟁점은 멈출지가 아니라 평가자에게 무엇을 열어주느냐

    찬성 쪽과 반대 쪽 발언만 나란히 놓고 보면 팽팽한 대립처럼 읽혀요. 샌더스처럼 아예 멈추자는 주장에 동의한 사람도 있긴 하고요. 그런데 제안 당사자인 아모데이와 여기에 호응한 올트먼이 둘 다 ‘속도 조절은 중단이 아니다’라고 못 박았거든요. 이 한마디 덕분에 실제 논쟁의 폭은 보기보다 좁습니다. 개발을 멈출지 말지가 아니라, 외부 검증을 어디까지 허용할지가 남은 쟁점이에요.

    그래서 다음에 지켜볼 건 선언이 아니라 설계입니다. 앤스로픽을 포함한 각 기업이 평가자에게 모델 가중치, 평가 로그, 사고 기록 가운데 무엇까지 열어주는지. 평가 결과를 외부에 공개할 의무가 붙는지. 이 두 가지가 드러나야 이번 약속이 얼마나 무거운지 판단할 수 있습니다. 그전까지는 업계든 정치권이든 아직 입장을 밝히는 단계에 머물러 있다고 보는 게 맞아요.

    출처: The Verge

  • AI 추론 모델이란 뭐길래, 수학 난제까지 풀었나

    AI 추론 모델이란 뭐길래, 수학 난제까지 풀었나

    오픈AI 에이전트가 수십 년째 안 풀리던 수학 난제를 풀었다는 소식이 떴다. 코드 몇 줄 짜주고 이메일 초안이나 잡아주던 그 AI 맞나 싶다. 대학원 수준 증명 문제까지 건드린다니, 솔직히 처음 봤을 땐 좀 의심부터 들었다. 이 변화 뒤에는 ‘추론 모델(reasoning model)’이라는 새로운 방식이 있다. 정확히 뭔지, 일반 챗봇이랑 뭐가 다른지, 실무에서 언제 꺼내 쓰면 되는지 정리해봤다.

    추론 모델, 그래서 정확히 뭐냐면

    질문 받자마자 바로 답부터 뱉는 게 아니라, 문제를 잘게 쪼개서 단계별로 따져본 다음에 결론을 내는 방식이다. 사람이 어려운 수학 문제 풀 때 종이에 풀이 과정 적어가면서 검산하는 것, 딱 그 구조다. 이걸 체인 오브 소트(Chain of Thought)라고 부른다. 모델이 스스로 ‘이 접근 맞나?’ 되짚어보고, 틀렸다 싶으면 다른 경로로 다시 계산한다. 오픈AI의 o1, o3 계열이나 그 이후 모델들이 대표 사례다. 이 구조 덕분에 복잡한 논리 문제나 수학 증명에서 정답률이 눈에 띄게 올라갔다.

    일반 챗봇이랑 뭐가 다르냐

    속도와 정확도, 이 둘의 트레이드오프로 요약된다.

    • 일반 모델: 몇 초 안에 답이 나온다. 일상 대화나 간단한 요약엔 이거로 충분하다.
    • 추론 모델: 답 나오기까지 수십 초에서 몇 분씩 걸리고 토큰도 훨씬 많이 먹는다. 대신 여러 단계 거쳐야 하는 수학·코딩·논리 문제에서 오답률이 크게 준다.
    • 오늘 날씨 물어보는 수준 질문에 추론 모델 켜는 건… 시간과 비용만 날리는 짓이다.

    AI가 갑자기 수학을 잘하게 된 진짜 이유

    핵심은 강화학습 방식이 바뀐 데 있다. 예전엔 사람이 답변 품질을 채점하는 방식(RLHF)이 주류였다. 근데 이 방식, 문장이 자연스러운지는 잘 판단해도 수학 정답이 맞는지는 정확히 못 걸러냈다. 최근엔 답이 명확하게 검증되는 문제, 그러니까 수학이나 코딩 문제로 강화학습을 시키는 쪽으로 자리 잡았다. 정답을 자동으로 채점할 수 있으니까, 모델이 혼자 수백만 번 풀이를 시도하고 틀리면 페널티를 받는 식으로 훈련된다. 여기에 계산기나 코드 실행기 같은 외부 도구를 직접 불러다 검산하는 에이전트 형태까지 붙으면서, 사람이 몇 주씩 매달릴 증명 작업을 AI가 대신 시도해보는 사례까지 나왔다. 실제로 오픈AI 에이전트가 오랫동안 미해결로 남아있던 수학 문제 하나를 풀어낸 게 이번 소식인데, 그 배경에 바로 이 검증 가능한 보상 구조가 있다.

    지금 나와 있는 대표 추론 모델들

    • 오픈AI o1 / o3 계열: 최초로 대중화된 추론 특화 모델. 수학 올림피아드급 문제나 박사급 과학 질문에서 강하다.
    • 구글 제미나이(Gemini) 씽킹 모델: 추론 과정을 공개하는 옵션이 있어서 검증이 상대적으로 쉽다.
    • 클로드(Claude)의 확장 사고(Extended Thinking): 필요할 때만 깊게 생각하도록 조절 가능하다. 비용 관리 면에서 이게 편하다.
    • 딥시크(DeepSeek) R1: 오픈소스로 풀렸다. 직접 서버에 올려서 돌릴 수 있다는 게 제일 큰 차별점.

    실제로 써보면 언제 효과 보나

    이런 상황에서는 확실히 차이가 느껴진다.

    • 여러 파일에 걸쳐 원인을 추적해야 하는 복잡한 버그 디버깅
    • 통계 문제나 확률 계산처럼 중간 단계가 많은 수학 문제
    • 계약서나 논문처럼 논리적 허점을 찾아야 하는 검토 작업
    • 조건 여러 개를 동시에 고려해야 하는 일정·예산 최적화

    반대로 이메일 답장, 짧은 문서 요약, 잡담 같은 건 일반 모델로 충분하다. 굳이 추론 모델 켜봐야 답변만 늦어진다.

    한계도 분명히 있다

    추론 모델이라고 만능은 아니다. 풀이 과정이 그럴싸해 보여도 중간에 계산 실수가 섞여 있는 경우가 종종 있다. 자릿수 많은 계산에서는 여전히 틀린다. 결과를 그냥 믿기보다 핵심 숫자는 직접 검산하는 습관, 들이는 게 안전하다. 비용도 문제다. 일반 모델보다 토큰을 몇 배씩 먹기 때문에, 매번 추론 모델만 돌리면 API 비용이 생각보다 빨리 불어난다.

    결국 뭘 골라야 하나

    기준은 단순하다. 답이 명확하게 검증되는 수학·코딩·논리 문제면 추론 모델 켜고, 속도가 급한 일상 업무면 일반 모델로 가면 된다. 상황 봐가며 두 방식을 오가는 게 지금으로선 제일 현실적인 활용법이다. 앞으로 두 계열 모델의 경계는 점점 흐려질 거고, 언젠가는 이런 구분 자체가 무의미해질지도 모른다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • AI 반도체 발열 잡는다는 ‘리버서블 컴퓨팅’, 정체가 뭐길래

    AI 반도체 발열 잡는다는 ‘리버서블 컴퓨팅’, 정체가 뭐길래

    반도체 칩이 계산 한 번 할 때마다 전기 에너지 일부는 그대로 열로 날아간다. 그 열을 식히려고 데이터센터는 전체 전력의 상당 부분을 냉각 시스템에 쏟아붓는다. AI 모델 학습량이 늘어날수록 이 비용은 눈덩이처럼 커진다. 요즘 스타트업 몇 곳이 주목하는 ‘리버서블 컴퓨팅(reversible computing)’은 이 발열 문제를 아예 뿌리부터 줄이겠다는 접근이다. 계산 중 버려지는 에너지를 회수해서 다시 쓴다는 개념인데, 정확히 뭘 말하는 건지 정리해봤다.

    반도체는 왜 이렇게 뜨거워지나

    기존 디지털 회로는 0과 1을 스위칭할 때마다 트랜지스터 안의 전하를 완전히 방전시킨다. 이 과정에서 정보 자체가 사라지는데, 물리학자 롤프 란다우어가 1961년에 증명한 게 바로 이거다. 정보를 지우는 행위 자체가 열을 만든다는 것. 이걸 란다우어 한계라 부른다. 계산 속도가 빨라지고 트랜지스터 밀도가 높아질수록, 단위 면적당 버려지는 열도 같이 늘어나는 구조다. GPU나 서버용 CPU가 고성능을 낼수록 발열 관리가 골치 아파지는 이유가 여기 있다.

    리버서블 컴퓨팅, 대체 뭔데

    리버서블(가역) 컴퓨팅은 계산 단계마다 정보를 지우지 않고 거꾸로 되돌릴 수 있는 논리 연산으로 회로를 짜는 방식이다. 입력값을 버리는 대신 출력과 함께 남겨두고, 연산이 끝나면 회로를 역방향으로 돌리면서 처음 투입한 전하 에너지 일부를 회수한다. 아예 새로운 아이디어는 아니다. 1980년대에 찰스 베넷과 에드워드 프레드킨이 이론적 토대를 세웠다. 다만 이걸 실제 칩으로 구현하는 시도는 최근에야 본격화됐다.

    기존 CMOS와 뭐가 다른가

    • CMOS(비가역) 방식: 스위칭마다 전하를 완전히 방전, 에너지는 열로 소멸
    • 리버서블 방식: 전하를 서서히 충·방전(단열 스위칭)해 에너지 대부분을 회수 후 재투입
    • 속도: 지금 나온 리버서블 회로는 클럭 속도에서 CMOS보다 느린 경우가 많다
    • 제조 공정: 기존 파운드리 공정을 크게 안 바꿔도 적용 가능한 설계가 있다

    에너지를 어떻게 회수하나, 단열 스위칭

    핵심 기술은 단열 스위칭(adiabatic switching)이다. 전압을 갑자기 걸었다 끊는 대신, 공진 인덕터 같은 걸 써서 전하를 천천히 충전한다. 방전할 때도 에너지를 다시 전원으로 돌려보낸다. 이 과정을 거치면 스위칭당 손실 에너지가 이론상 수십 분의 1 수준까지 줄어든다는 연구 결과도 있다. 실제 칩에서는 배선 저항이나 누설 전류 같은 변수 때문에 이론치만큼 회수하긴 어렵다. 그래도 곱셈·누산처럼 반복되는 연산 패턴에서는 절감 효과가 꽤 보고되는 편이다.

    AI 반도체 시대에 왜 이게 뜬금없이 주목받나

    대규모 언어모델 학습과 추론은 똑같은 행렬 연산을 수억 번 반복한다. 반복 연산 비중이 큰 작업일수록 에너지를 회수해 재활용할 여지도 커진다는 얘기다. 데이터센터 운영사 입장에선 GPU 클러스터 전력 요금과 냉각 인프라 투자가 전체 비용에서 차지하는 몫이 갈수록 커지고 있다. 스위칭 단계에서부터 에너지를 아끼는 접근은 전력망을 새로 안 늘리고도 연산량을 키울 카드로 거론된다. 다만 지금은 학계 연구와 소수 스타트업 시제품 수준. 엔비디아나 AMD 같은 주류 GPU 제조사가 양산 라인에 적용한 사례는 아직 없다.

    상용화까지 남은 숙제

    리버서블 로직은 회로 하나당 트랜지스터 수가 늘어나서 다이 면적이 커진다는 단점이 있다. 공진 클럭 생성 회로 같은 주변 부품도 추가로 필요해서 설계 복잡도도 같이 오른다. 소프트웨어·컴파일러 생태계도 애초에 비가역 연산을 전제로 만들어진 터라, 리버서블 하드웨어에 맞춰 알고리즘을 새로 짜야 하는 부담도 남는다. 결국 관건은 이 설계 방식이 실제 데이터센터에서 와트당 성능(performance per watt)을 CMOS보다 확실히 앞설 수 있느냐, 그 한 가지다.

    Q&A로 짚어보는 핵심

    Q. 리버서블 컴퓨팅, 양자컴퓨터랑 같은 얘기인가?
    아니다. 양자컴퓨터는 큐비트라는 완전히 다른 물리 시스템을 쓴다. 리버서블 컴퓨팅은 기존 반도체 공정 위에서 논리 회로 설계만 바꾸는 접근이다.

    Q. 그럼 지금 당장 노트북이나 스마트폰에도 들어가나?
    아니다. 지금은 특정 연산에 특화된 실험용 칩 시제품 단계다. 범용 프로세서로 양산되려면 몇 년 단위 시간이 더 필요하다.

    Q. 전력은 대체 얼마나 아낄 수 있나?
    연구 단계 발표 기준으로 특정 워크로드에서 스위칭 에너지를 수 배에서 수십 배까지 줄였다는 사례가 있다. 다만 시스템 전체 소비전력 절감폭은 워크로드와 주변 회로 설계에 따라 갈린다. 여기서 편차가 꽤 크다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 구글 창업자도 거쳐간 그 리스트, MIT TR35 제대로 파헤치기

    구글 창업자도 거쳐간 그 리스트, MIT TR35 제대로 파헤치기

    매년 가을, MIT 테크놀로지리뷰는 서른다섯 살이 안 된 혁신가 35명의 이름을 공개한다. 1999년부터 이어온 리스트다. 그런데 초창기 명단을 들여다보면 소름이 좀 돋는다. 구글 공동창업자 래리 페이지와 세르게이 브린이 2002년에, 페이스북을 만든 마크 저커버그가 2007년에 여기 이름을 올렸으니까. 나중에서야 알게 되는 게 아니라, 뜨기 전부터 미리 찜해뒀던 셈이다. 예측이 이 정도로 잘 맞는 리스트도 드물다. TR35가 뭔지, 어떻게 뽑는지, 다른 상이랑 뭐가 다른지 하나씩 짚어본다.

    TR35, 정확히 뭘 뽑는 상인가

    TR35는 "Innovators Under 35"를 줄인 말이다. MIT가 내는 과학기술 매체, MIT 테크놀로지리뷰가 만들고 심사하는 어워드다. MIT 본부가 직접 나서는 게 아니라 매체 편집팀이 독자적으로 뽑는다는 점, 은근히 중요하다. 목적은 간단하다. 서른다섯 살이 되기 전에 이미 뭔가 해낸 사람을 찾아서 먼저 소개하는 것. 학위나 소속 같은 건 부차적이다. 이 사람이 실제로 뭘 만들었나, 그게 전부다.

    선정 기준은 스펙이 아니라 결과물

    지원 자격 자체는 단순하다. 심사 시점 기준 만 35세 미만이면 끝. 그런데 통과는 별개 문제다. 심사위원단은 전직 수상자와 업계 전문가로 짜이는데, 이들이 들여다보는 건 이력서 한 줄이 아니라 구체적인 결과물이다.

    • 실제로 돌아가는 제품이나 서비스를 만들었는가
    • 논문이라면 그 분야 방법론 자체를 바꿀 정도로 영향력이 있는가
    • 회사를 세웠다면 그 기술이 시장에서 검증됐는가

    명문대 박사 학위나 대기업 경력, 그것만으로는 어림없다. 실험실 문턱을 넘어 증명된 성과가 있어야 한다.

    역대 수상자들, 지금은 뭘 하고 있나

    리스트의 신뢰도는 결국 시간이 증명한다. 2002년 명단의 래리 페이지와 세르게이 브린은 이후 구글을 세계 최대 검색 기업으로 키웠다. 2013년 수상자 데미스 하사비스는 딥마인드를 이끌면서 알파고와 알파폴드를 세상에 내놨다. 2007년 저커버그는 페이스북을 20억 명이 쓰는 서비스로 키워냈고. 최근 명단으로 갈수록 생성형 AI, 신약 개발, 배터리 소재, 탄소 포집 쪽 창업자와 연구자가 부쩍 늘었다. 스무 해 넘게 쌓인 기록을 훑어보면, 이 리스트가 그냥 홍보용 트로피는 아니라는 게 드러난다.

    5개 카테고리, 뭘 다루나

    TR35는 매년 다섯 갈래로 나눠 후보를 뽑는다.

    • AI: 모델 아키텍처, 학습 방법론, AI 응용 서비스
    • 바이오·헬스: 신약, 유전자 치료, 진단 기술
    • 기후·에너지: 배터리, 탄소 포집, 대체 에너지
    • 컴퓨팅·하드웨어: 반도체, 양자컴퓨팅, 로보틱스
    • 파이오니어: 위 네 갈래에 딱 안 들어맞는 실험적 시도

    해마다 강세 분야는 조금씩 달라진다. 요즘은 AI와 기후 기술 후보가 눈에 띄게 많아졌는데, 실제 돈과 인재가 그쪽으로 쏠리는 흐름과 무관하지 않다.

    비슷한 상들과 견줘보면

    서른다섯 살 미만을 대상으로 한 리스트, TR35 말고도 몇 개 더 있다. 그중 포브스가 매년 내는 "30 Under 30"이 제일 유명한데, 방식은 꽤 다르다.

    • 포브스 30 Under 30: 30세 미만, 카테고리당 30명씩 총 600명 규모. 대중적 인지도와 사업 성과를 같이 본다
    • TR35: 35세 미만, 전체 35명뿐인 소수 정예. 과학기술적 성과와 실질 임팩트를 우선한다
    • 다보스포럼 영글로벌리더: 나이 제한은 비슷하나 정치·사회 리더십 쪽에 더 가깝다

    규모만 보면 포브스 쪽이 압도적으로 크고 대중적이다. TR35는 숫자는 적어도 심사가 까다로워서, 과학기술 업계 안에서는 더 무겁게 받아들여지는 편이다. 솔직히 여기서 갈린다. 인지도를 원하면 포브스, 업계 내 신뢰를 원하면 TR35다.

    명단에 오르면 실제로 뭐가 바뀌나

    수상 자체가 돈이나 지위를 주지는 않는다. 그런데도 스타트업 창업자들이 이 명단에 목을 매는 이유, 따로 있다. 투자자들이 실사 과정에서 참고하는 신뢰 지표 중 하나로 작동하기 때문이다. 시리즈 A를 준비하는 창업자라면, TR35 수상 이력 한 줄이 초기 미팅 성사율을 눈에 띄게 끌어올린다. 학계도 사정은 비슷하다. 채용이나 공동연구 제안을 받을 때 이 이력부터 먼저 눈에 들어온다는 얘기, 실제로 많이 듣는다. 결정적인 건 동문 네트워크다. 매년 뽑힌 35명은 이후에도 콘퍼런스나 비공개 모임에서 계속 마주치고, 그러다 협업 상대가 되는 경우가 잦다.

    지원, 아니 추천받으려면

    본인이 직접 지원서를 낼 수 있는 구조는 아니다. 지도교수나 회사 동료, 업계 전문가의 추천을 받아야 후보로 오른다. MIT 테크놀로지리뷰 공식 홈페이지에 매년 노미네이션 접수 페이지가 열리는데, 이 시기를 놓치면 다음 해까지 기다려야 한다. 준비할 게 있다면 이 정도부터 하면 된다.

    • 본인이 만든 결과물의 임팩트를 숫자로 정리해두기 (사용자 수, 논문 인용, 매출, 특허 등)
    • 업계 콘퍼런스 발표나 언론 인터뷰 이력 쌓아두기
    • 추천인이 될 만한 사람과 평소에 연구·업무 성과를 공유해두기

    심사위원이 짧은 시간 안에 후보를 판단해야 하는 만큼, 성과를 한눈에 보여줄 자료를 미리 준비해두는 쪽이 유리하다. 스무 해 넘게 쌓인 수상자 명단을 훑어보면, AI·바이오·기후 기술처럼 지금 산업을 이끄는 흐름이 몇 년 전 후보자 명단에서부터 이미 보였다는 걸 알 수 있다. 새로운 기술 흐름을 남들보다 먼저 감지하고 싶다면, 매년 발표되는 이 35명의 이름과 소속 분야를 눈여겨보는 것만으로도 꽤 쓸모 있는 참고자료가 된다.

    출처: MIT Tech Review AI