'AI 정책은 전략이 아니라 요청입니다': 곤카의 리버만 형제가 GPU 봉건주의, 에너지 병목 현상, 그리고 인텔리전스 레이어를 누가 통제하는지에 대해 이야기합니다
요컨대
AI의 진정한 병목 현상은 칩이 아니라 전력과 전력망 접근성입니다. 곤카의 공동 창립자들은 분산 컴퓨팅, GPU 독점주의, 그리고 개방형 AI 인프라에 대해 이야기합니다.
인공지능 경쟁은 대개 모델, 칩, 자본 간의 경쟁으로 묘사되지만, 점점 더 많은 사람들이 진정한 병목 현상은 더 단순하고 물리적인 문제, 즉 전력, 전력망 접근성, 그리고 모든 것이 작동하는 기반 시설을 장악하고 있는 소수의 기업들에 있다고 주장합니다. 컴퓨팅 자원을 소유하지 못하면 인공지능 전략은 그저 요청에 불과할 뿐이라는 것입니다.
그러한 논리의 결과는 이미 현실로 나타나고 있습니다. 전력망 운영업체들은 경고음을 울리고 있고, 공공요금은 치솟고 있으며, 인공지능(AI)에 대한 접근 권한, 즉 단순히 사용하는 것을 넘어 운영하고 소유하고 발전시킬 권한을 누가 갖게 될 것인가 하는 문제는 조용히 이번 10년 동안 가장 중요한 인프라 문제 중 하나로 부상하고 있습니다. 현재 대부분의 국가에서 그 답은 "다른 누군가의 조건에 따라"입니다.
MPost 앉았다 다니일과 데이비드 리버만, 공동 창작자 Gonk분산형 AI 컴퓨팅 네트워크를 활용하여 다른 방법이 있는지 알아보고자 합니다.
인공지능 에너지 문제는 언제 비상사태가 되었나요? 다음엔 또 어떤 문제가 발생할까요?
칩이 아닌 전력이 제약 요소가 되면서 비상사태가 시작되었습니다. 수년간 AI 업계는 데이터 센터를 금융 상품처럼 취급해 왔습니다. 자금을 모아 GPU를 구매하고 거대한 캠퍼스를 건설하는 방식이었죠. 하지만 데이터 센터는 변압기, 발전소, 지역 전력망에 연결된 물리적 시설입니다. 이러한 시설들은 소프트웨어의 속도에 맞춰 확장될 수 없습니다. 지난 7월 발표된 명령들을 보면 PJM과 같은 전력망 운영 기관들이 데이터 센터 수요에 맞춰 전력을 적극적으로 관리하고 있으며, 백업 발전은 최후의 수단으로 사용하고 있음을 알 수 있습니다. 여기서 무너질 것은 전체 경제 모델입니다. 수십억 달러 상당의 GPU를 보유하고 있으면서도 전력을 공급할 곳이 없는 상황이 발생할 수 있습니다. 더 나아가, 가정에서 자신들의 전기 요금이 왜 AI 시설 운영에 쓰이는지 의문을 제기하기 시작하면서 정치적인 문제도 불거질 것입니다. 모든 AI 연산에 기가와트 규모의 캠퍼스가 필요하다고 가정하는 것 자체가 근본적인 오류입니다. 우리는 컴퓨팅 자원을 에너지 자원 중심으로 전환해야 합니다. 분산형 접근 방식을 통해 작업 부하를 기존 설비와 전력이 이미 풍부한 지역으로 분산시켜야 합니다.
GPU 봉건제에서 영주와 농노는 누구이며, 지대(토지)는 어떤 형태인가?
소수의 기업들이 첨단 칩, 하이퍼스케일 클라우드, 그리고 이를 구동하는 데 필요한 에너지와 같은 물리적, 계약적 계층을 통제합니다. 반면, 나머지 대다수는 노예와 같습니다. 스타트업, 개발자, 그리고 인공지능 서비스를 수입해야 하는 국가 전체가 여기에 해당합니다. 이것이 바로 우리가 GPU 봉건주의라고 부르는 현상입니다. 사람들이 타인의 컴퓨팅 자산을 세입자처럼 사용하는 미래인 것입니다. 그들이 지불하는 임대료는 금전적인 부분도 있지만, 더 위험한 것은 '허가'입니다. 서비스 제공업체는 사용자의 할당량을 변경하거나, 계정을 정지시키거나, 사용자가 사용하는 모델을 조용히 교체할 수 있습니다. 만약 다섯 개의 기업과 두 개의 국가가 인프라를 통제한다면, 80억 명의 세입자가 생겨날 것입니다. AI는 순수한 정보이며 거의 무제한으로 복제될 수 있습니다. 모델은 USB 드라이브에 저장할 수 있지만, 독점은 데이터 센터에 존재합니다. 바로 이 물리적 병목 현상이 전 세계적인 풍요를 창출해야 할 개념에 인위적인 희소성을 강요하는 지점입니다.
왜 인프라 소유권이 어떤 AI가 개발될지를 결정하는가?
컴퓨팅 자원이 없는 아이디어는 회사가 아니라 단순한 문서일 뿐입니다. 컴퓨팅 자원 접근이 비싸거나 정치적으로 제한될 경우, 개발자는 자신이 만든 것을 물리적으로 변경해야 합니다. 스타트업은 거대 클라우드 제공업체가 독점 API 접근을 지원한다는 이유만으로 오픈 소스 모델을 포기할 수도 있습니다. 인프라 소유자는 어떤 하드웨어를 지원할지, 어떤 지역에 용량을 할당할지, 자원 부족 시 누가 우선권을 가질지를 결정합니다. 이것이 바로 공개된 가중치만으로는 결코 충분하지 않은 이유입니다. 실행 비용이 저렴하지 않은 모델 가중치를 공개하는 것은 마치 한 기업이 모든 활주로를 소유한 상태에서 항공기 설계도를 공유하는 것과 같습니다. 검증 가능성 또한 필수적입니다. 분산 시스템은 품질 저하 없이 예상했던 모델이 실제로 실행되었음을 입증해야 합니다. 자금을 이체하는 에이전트는 신뢰 이상의 증거를 필요로 합니다. 컴퓨팅 자원을 통제할 수 없다면, AI 정책은 전략이 아닌 단순한 요청에 불과합니다.
모델보다는 권한 중에서 선택해야 하는 시점이 얼마나 가까워졌을까요?
우리는 이미 그러한 세상의 초기 버전에 살고 있습니다. 사용자들은 수십 개의 AI 제품 중에서 선택한다고 생각하지만, 실제로는 소수의 모델 제공업체가 만든 인터페이스에 불과한 경우가 많습니다. 오늘날 권한은 지리적 제한, 사용 등급, API 정책 등으로 나타납니다. 하지만 미래에 AI 시스템이 경제 생산성에 필수적인 요소가 되면 이러한 제한은 구조적인 것이 될 것입니다. 한 엔지니어는 최고의 코딩 에이전트에 접근할 수 있지만 다른 엔지니어는 접근할 수 없다고 상상해 보세요. 접근이 거부된 회사나 국가는 즉시 뒤처지게 될 것입니다. 궁극적으로는 관할 지역, 고용주 또는 신원에 따라 접근 권한이 결정되는 지능의 계층 구조가 형성될 것입니다. 사람들은 이론적으로는 이러한 시스템을 거부할 자유가 있겠지만, 시스템 없이는 더 이상 경제적으로 경쟁력을 유지할 수 없을 것입니다. 우리는 아직 이러한 상황을 되돌릴 수 있지만, 그 시간은 수년이 걸릴 것으로 예상됩니다. 모든 API 차단이나 접근 거부는 분산형 AI의 확산을 알리는 또 다른 광고일 뿐입니다.
추론이 주요 격전지가 된 상황에서 누가 승리할까요?
모델 학습은 가장 큰 주목을 받지만, 인공지능이 진정한 경제로 발전하는 부분은 추론입니다. 모델은 주기적으로 학습되지만, 추론은 사용자가 질문하거나 로봇이 결정을 내릴 때마다 지속적으로 발생합니다. 이러한 차이가 경쟁 구도를 바꿉니다. 학습에는 대규모의 긴밀하게 연결된 클러스터가 필요하지만, 추론은 대부분 독립적으로 처리될 수 있습니다. 모든 요청을 단일 기가와트 규모의 캠퍼스 내에서 처리할 필요가 없는 것입니다. 승자는 유용한 토큰당 비용을 절감하고, 높은 하드웨어 활용률을 유지하며, 모델의 무결성을 보장하는 시스템이 될 것입니다. 반면, 보조금 지원 API 가격에 영구적으로 의존하는 기업과 모든 인공지능 자원을 수입하는 국가는 도태될 것입니다. 바로 이 지점에서 분산 시스템이 등장합니다. 분산 컴퓨팅은 단일 기업이 모든 시설을 소유할 필요 없이 전 세계적인 자원 공급과 지역 에너지를 활용할 수 있습니다.
26개국에서 발생한 100억 건의 요청은 활용되지 않은 컴퓨팅 자원에 대해 무엇을 보여줄까요?
지리적으로 분산된 AI 컴퓨팅이 더 이상 이론적인 개념에 그치지 않음을 입증했습니다. 실제 네트워크를 운영하기 전에는 전 세계에 활성화될 준비가 된 유휴 GPU 풀이 균일하게 존재한다고 가정했습니다. 하지만 현실은 하드웨어, 네트워킹, 가용성이 극적으로 다르다는 것입니다. 진정으로 부족한 자원은 바로 조정 능력입니다. 네트워크는 용량을 파악하고, 성능을 측정하고, 실행을 검증하고, 운영자가 온라인 상태를 유지하도록 인센티브를 제공해야 합니다. 이것이 바로 Gonka가 실제 AI 하드웨어를 검증하기 위해 트랜스포머 기반의 작업증명(Proof of Work) 및 스프린트 메커니즘을 사용하는 이유입니다. 기업의 보유 자원, 지역 클라우드, 그리고 전 세계 AI 수요와 연결되지 않았던 대학의 하드웨어 등 활용되지 않은 자원은 엄청납니다. 이러한 워크로드를 처리하면서 개발자들은 모든 컴퓨팅 자원이 기업 경계 내에 위치할 필요 없이 공통 인터페이스를 통해 분산 추론을 활용할 수 있음을 보여주었습니다.
개방적인 대안이 여전히 등장할 수 있을까? 만약 그렇다면, 어느 정도 규모로 등장할 수 있을까?
네, 하지만 현재 시장 선두주자들이 자동으로 해결책을 제시하지는 않을 것입니다. 진정한 구조적 대안이 되려면 개방형 솔루션은 막대한 물리적 규모를 갖춰야 합니다. 기가와트급 용량과 수백만 개의 고성능 GPU가 필요하다는 뜻입니다. 비트코인이 바로 그 좋은 예입니다. 비트코인은 거대한 데이터 센터 하나를 건설하기 위해 수십억 달러를 모금한 것이 아닙니다. 대신, 전 세계적인 물리적 인프라를 동원하는 경제 프로토콜을 만들었습니다. AI에도 유용한 연산을 위한 이와 유사한 표준이 필요합니다. 개방형 모델에는 개방형 실행 인프라가 필수적입니다. 경제적 보상은 하드웨어를 제공하고 개선하는 사람들에게 직접 돌아가야 합니다. AI가 연산에 최적화된 프로토콜을 갖게 된다면, 하드웨어 혁신은 기업의 느린 로드맵에서 벗어나 글로벌 경쟁으로 전환될 것입니다.
공유 컴퓨팅은 신흥 지역의 AI 주권 확보 경로가 될 수 있을까요?
주권이 보장된다면 충분히 가능합니다. defi네드가 정확히 말했습니다. AI 주권이란 모든 국가가 자체적으로 칩을 생산하고 국내 하이퍼스케일 클라우드를 구축해야 한다는 것을 의미하지 않습니다. 현실적으로 생각해 봅시다. 그건 불가능합니다. 보다 현실적인 접근 방식이 필요합니다. defi핵심은 어떤 나라도 일방적으로 정보망에서 단절될 수 없다는 것입니다. 외국 기업으로부터 API를 임대하는 것은 순전히 의존일 뿐입니다. 컴퓨팅 자원이 부족한 국가는 임차인이 임대인과 협상하듯이 인공지능과 협상해야 할 것입니다. 국내 에너지, 엔지니어, 데이터 센터를 개방형 네트워크에 연결하는 것이 진정한 참여입니다. 어떤 중견 국가도 미국이나 중국을 개별적으로 능가하는 자금을 투입할 수는 없습니다. 하지만 200개국이 각각 평균 1만 개의 GPU를 제공한다면 200만 개의 GPU로 구성된 공유 네트워크를 구축할 수 있습니다. 이러한 협력은 주권 국가가 정보 계층에 접근할 수 있도록 보장하여 아시아, 아프리카, 중동의 신흥 지역에 중앙집권적 통제에서 벗어날 수 있는 실질적인 선택권을 제공합니다.
탈중앙화 AI는 구조적으로 경쟁력이 있는 것일까, 아니면 단순히 빅테크 기업의 부족한 부분을 메우는 것에 그치는 것일까?
오늘날 탈중앙화 네트워크는 두 가지 모두를 수행합니다. 대부분의 탈중앙화 네트워크는 중앙 집중식 제공업체가 비용이 많이 들거나, 제한적이거나, 단순히 관심이 없는 영역에서 시작됩니다. 이는 지극히 정상적인 현상입니다. 그러나 탈중앙화 네트워크는 전 세계적인 에너지 공유를 조율하고, 더 나은 하드웨어에 보상을 제공하며, 개발자에게 신뢰할 수 있는 출구 전략을 제시하는 개방형 표준을 구축할 때 구조적으로 경쟁력을 갖추게 됩니다. 중요한 지표는 토큰의 시가총액이 아닙니다. 결정적인 지표는 하루에 처리되는 유용한 AI 연산량입니다. 탈중앙화 시스템은 중앙 집중식 제공업체가 사라지기를 바라지 않습니다. 인터넷이 사설 네트워크를 없애지 않았고, 비트코인이 은행을 없애지 않았습니다. 개발자들이 실행 가능한 대안을 갖게 되면, 기존 업체들은 가격, 접근성, 투명성 측면에서 훨씬 더 치열하게 경쟁할 수밖에 없습니다.
분산형 AI는 왜 재통합을 피할까요?
재집중화는 현실적인 위험입니다. 탈중앙화는 누군가가 백서에 그 단어를 썼다고 해서 영구적인 상태가 되는 것이 아닙니다. AI 컴퓨팅은 막대한 규모의 경제를 가지고 있어 대형 사업자는 더 유리한 전력 계약을 협상하고 하드웨어를 더 저렴하게 구매할 수 있습니다. 허가 없는 네트워크는 소수의 산업 사업자를 중심으로 쉽게 통합될 수 있습니다. 바로 이러한 이유로 Gonka는 컴퓨팅 가중 거버넌스를 기반으로 구축되어 영향력이 단순한 토큰 소유가 아닌 검증된 컴퓨팅 기여도와 연결되도록 합니다. 미래의 AI 인프라는 유휴 자본이 아닌 실제로 네트워크에 지능을 제공하는 사람들에 의해 운영되어야 합니다. 목표는 대형 사업자의 존재를 막는 것이 아닙니다. 대형 사업자는 매우 효율적입니다. 하지만 우리는 그들이 프로토콜 자체의 절대적인 소유자가 되는 것이 아니라 개방형 프로토콜 내에서 운영자로서의 역할을 유지하도록 보장해야 합니다.
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전담 저널리스트인 알리사(Alisa) MPost암호화폐, 인공지능, 투자 및 광범위한 분야를 전문으로 합니다. Web3. 새로운 트렌드와 기술에 대한 예리한 안목을 바탕으로 그녀는 끊임없이 진화하는 디지털 금융 환경에 대해 독자들에게 정보를 제공하고 참여시키기 위해 포괄적인 취재를 제공합니다.
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