AI 인프라의 최상층부터 최하층까지를 담당하는 5명의 거장이 한자리에 모여 현재의 문제를 진단했다. 지난 5월 6일 미국 팰러앨토에서 열린 밀켄 글로벌 컨퍼런스에서 ASML의 크리스토프 푸케, 구글클라우드의 프란시스 드소우자, 어플라이드 인튜이션의 카샤르 유니스, 퍼플렉시티의 드미트리 셰벨렌코, 로지컬 인텔리전스의 이브 보드니아가 패널을 이루고 AI 경제의 미래를 놓고 격론을 벌였다.

칩 공급, 5년은 시장 부족 상태가 계속

극자외선(EUV) 노광기로 사실상의 독점 지위를 점하는 ASML의 CEO 푸케는 "칩 제조의 엄청난 가속화가 일어나고 있다"면서도 "향후 2~5년간 시장은 공급 부족 상태가 지속될 것"이라고 단언했다. 아무리 생산 능력을 늘려도 구글, 마이크로소프트, 아마존, 메타 같은 하이퍼스케일러들이 요청한 칩을 모두 공급할 수 없다는 의미다.

구글클라우드의 드소우자는 이 현상의 규모를 생생하게 드러냈다. 구글클라우드의 지난 분기 매출이 200억 달러(약 28.6조원)를 넘어 63% 성장했지만, 약속된 미달성 매출(백로그)은 250억 달러(약 35.75조원)에서 460억 달러(약 65.78조원)로 1분기 만에 두 배 가까이 증가했다는 점이다. "수요는 실제로 존재한다"고 그는 말했다.

어플라이드 인튜이션의 유니스는 병목 지점이 다르다고 지적했다. 자율주행차·드론·광산 장비·방위사업용 차량의 자율주행 시스템을 만드는 그의 회사에서 부족한 것은 칩이 아니라 현실의 데이터다. "합성 데이터로는 절대 따라잡을 수 없는 부분이 있다. 현실 세계에서만 얻을 수 있는 데이터가 있다"고 그는 강조했다.

에너지 위기, 우주 데이터센터까지 추진

칩 공급이 첫 번째 병목이라면 에너지는 그 뒤에 도사린 더 큰 제약이다. 드소우자는 구글이 에너지 부족에 대응하기 위해 우주에 데이터센터를 건설하는 방안을 진지하게 검토 중이라고 밝혔다. "우주에서는 더 풍부한 에너지에 접근할 수 있다"는 게 이유다.

다만 우주도 만만치 않다. 진공 환경에서는 대류가 불가능해 복사(radiation)가 열을 방출하는 유일한 수단인데, 이는 지금의 에어쿨링이나 액체냉각 방식보다 훨씬 느리고 공학적으로 복잡하다고 드소우자는 덧붙였다. 그럼에도 구글은 이를 현실적 선택지로 진지하게 대하고 있다.

더 근본적으로는 수직 통합이 에너지 효율의 열쇠라는 게 드소우자의 주장이다. 구글은 커스텀 TPU 칩부터 모델, 에이전트까지 전체 AI 스택을 직접 엔지니어링함으로써, 범용 부품을 조합하는 경쟁사가 따라올 수 없는 수준의 와트 당 연산 효율을 달성한다는 뜻이다. "제미나이를 TPU에서 실행할 때가 다른 어떤 조합보다 훨씬 에너지 효율이 높다. 칩 설계자가 모델이 뭘 할지 미리 알기 때문"이라고 그는 설명했다. 에너지 가용성이 기술의 한계를 결정하는 시대에, 수직 통합은 게임을 바꾸는 경쟁 우위가 된다.

ASML의 푸케도 같은 맥락에서 "세상에 공짜 따위 없다(Nothing can be priceless)"고 지적했다. 업계는 전략적 필요에 몰려 막대한 자본을 투자하는 기묘한 순간에 있다. 더 많은 컴퓨팅은 더 많은 에너지를 의미하고, 에너지는 가격이 있다는 뜻이다.

LLM 패러다임을 거부하는 AI의 등장

업계의 대다수가 규모, 아키텍처, 추론 효율성을 놓고 벌이는 싸움 속에서 이브 보드니아는 완전히 다른 것을 만들고 있다.

로지컬 인텔리전스는 에너지 기반 모델(EBM, Energy-Based Models)이라는 방식의 AI를 기반으로 한다. 기존 LLM이 "다음 토큰 예측"을 하는 반면, EBM은 데이터 뒤의 규칙을 이해하려고 한다. 보드니아의 주장에 따르면 이는 인간 뇌가 실제로 작동하는 방식에 더 가깝다. "언어는 내 뇌와 당신의 뇌 사이의 사용자 인터페이스일 뿐이다. 추론 자체는 언어에 종속되지 않는다"고 그녀는 말했다.

그녀의 가장 큰 모델은 2억 개의 파라미터를 가진다. 주도적 LLM의 수천억 개와 비교하면 일원일관이다. 그렇다면 속도는? 그녀의 주장에 따르면 "수천 배 빠르다". 더욱 중요한 점은 데이터 변화에 따라 모델을 업데이트할 수 있다는 것이다. 처음부터 다시 학습할 필요가 없다.

칩 설계, 로봇공학, 기타 물리적 규칙을 파악해야 하는 영역에서는 EBM이 더 자연스럽다고 보드니아는 주장했다. "자동차를 운전할 때 당신은 언어 패턴을 검색하지 않는다. 주변을 보고, 세상의 규칙을 이해하고, 결정을 내린다." 흥미로운 주장이고, AI 업계가 "규모만으로 충분한가"라는 의문을 제기하기 시작했으니 향후 주목할 만한 움직임이 될 것 같다.

AI 에이전트, 신뢰 없으면 성장 불가능

퍼플렉시티의 셰벨렌코는 자신의 회사가 검색 제품에서 "디지털 워커(digital worker)"로 진화했다고 설명했다. 신제품인 퍼플렉시티 컴퓨터는 사용자가 조작하는 도구가 아니라, 사용자가 지시하는 직원이다. "매일 아침 일어날 때 당신은 100명의 직원을 가진다"고 그는 말했다.

매력적인 제안이지만 동시에 제어 문제를 야기한다. 셰벨렌코의 답은 **세분성(granularity)**이었다. 엔터프라이즈 관리자는 에이전트가 접근 가능한 커넥터와 도구를 지정할 수 있을 뿐 아니라, 그것이 읽기 전용인지 읽기-쓰기 권한인지까지 세분화할 수 있다. 퍼플렉시티의 에이전트 코멧이 사용자를 대신해 행동할 때는 먼저 계획을 제시하고 승인을 요청한다.

일부 사용자는 이 대기 시간이 성가롭다고 느낀다고 셰벨렌코는 인정했다. 하지만 그는 이를 필수 요소라고 본다. 특히 그가 라자드 보드에 합류한 뒤, 180년 역사의 브랜드를 오롯이 클라이언트 신뢰 위에 세운 기업의 최고정보보안책임자(CISO)의 보수적 본능을 이해하게 됐다고 밝혔다. "세분성이 좋은 보안 위생의 기초다"라고 그는 강조했다.

물리적 AI가 가져올 주권 논쟁

어플라이드 인튜이션의 유니스는 아마도 가장 지정학적으로 심각한 관찰을 내놨다. 물리적 AI와 국가 주권은 순수 디지털 AI의 경우와는 완전히 다르게 얽혀 있다는 것이다.

인터넷은 처음에 미국 기술로 전 세계에 퍼졌지만, 저항은 응용 계층(우버, 도어대시 같은 서비스)에서만 나타났다. 물리적 AI는 다르다. 자율주행차, 방위용 드론, 광산 장비, 농업 기계—이들은 현실 세계에 물리적으로 나타나기 때문에 정부가 무시할 수 없다. 안전, 데이터 수집, 국경 내에서 작동하는 시스템의 최종 통제권이 누구인가 하는 질문이 필연적으로 따라온다. 유니스의 말을 빌리면 "거의 모든 국가가 같은 목소리로 말하고 있다: 우리는 우리 경계 내의 시스템을 통제해야 한다."

이것이 AI 경제의 미래를 재정의하는 핵심이다. 기술적 병목이 풀린다고 해도, 물리적 현실과 국가 주권의 교집합이 새로운 제약이 될 것이라는 전망이다. 보드니아의 대안적 아키텍처, 드소우자의 수직 통합, 셰벨렌코의 신뢰 체계—이들은 모두 이 변화하는 지형도에서 살아남기 위한 전략들이다.