"GPU 확보하라" 빅테크 AI 전쟁 2라운드

작성일 07-24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">모델 성능서 인프라 전쟁으로<br>오픈AI는 연내 GPU 100만개<br>xAI도 "5년 내 5000만개"<br>구글, 116조원 투입 추진<br>GPU 많을수록 성능 향상<br>'AI 스케일링 법칙' 따른 판단</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="9739S7dzW0">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e6cf0f0598a20b65fef697ca2b63862002ebdccc466e9760442acecab88c4f1d" dmcf-pid="2z02vzJqy3" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/24/mk/20250724174213747hkbi.jpg" data-org-width="999" dmcf-mid="KKz6G9g2Wp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/24/mk/20250724174213747hkbi.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="1652b77512032dbf80193e1d5271b40ef74bb10d267e1af8d4255db77b02e9e7" dmcf-pid="VqpVTqiBhF" dmcf-ptype="general">미국 빅테크들의 인공지능(AI) 인프라스트럭처 확보 경쟁이 전례 없는 속도로 가열되고 있다. GPT-3, 제미나이, 클로드 등 모델 성능을 중심으로 펼쳐졌던 AI 1라운드 경쟁이 끝나고, 이제는 인프라스트럭처 규모와 자본 동원력이 성패를 가르는 '2라운드'에 접어들었다. 연산 능력과 전력, 클라우드 인프라까지 포함돼 AI 전쟁의 지형이 달라지고 있는 셈이다.</p>
          <p contents-hash="fb65f657aee2f3d4126eab3ac10227fcdb1ee00f85ae89b7a8cee8abfa853661" dmcf-pid="fyhZNyBWTt" dmcf-ptype="general">23일(현지시간) 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션에 따르면 오픈AI는 400억달러(약 55조원)에 달하는 자금 조달에 속도를 내고 있다. 파운더스펀드와 드래거니어가 각각 10억달러 이상을 확약했는데, 여기에 지난 4월 소프트뱅크가 단행한 100억달러 투자를 더하면 오픈AI는 올해만 135억달러(약 18조4800억원)를 확보한 셈이다. 오픈AI는 이를 바탕으로 연말까지 그래픽처리장치(GPU) 100만개를 확보해 AI 모델 학습과 실시간 서비스에 투입하겠다는 계획이다. 이는 단순한 자금 조달이 아니라 미래 AI시장 주도권을 위한 선점 투자로 평가된다.</p>
          <p contents-hash="b5b701bfa78f84c11288ad7f23ec795e760f87ce87f4253ab9104d93fe604b4e" dmcf-pid="4Wl5jWbYy1" dmcf-ptype="general">GPU 확보 속도가 가장 빠른 곳은 일론 머스크의 xAI다. 현재 23만개의 GPU를 활용 중인 데이터센터 '콜로서스1'에 이어, 55만개가 투입될 '콜로서스2' 가동이 임박했다. 머스크는 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X)를 통해 향후 5년 내 5000만개의 H100급 GPU를 확보하겠다고 밝혔고, 이를 위한 120억달러 규모 자금 조달도 진행 중이다. 그는 "이러한 인프라 없이는 로보택시나 휴머노이드 로봇처럼 고난도 AI 시스템을 학습시킬 수 없다"고 강조했다. GPU는 이제 로봇과 자율주행차의 두뇌를 만들기 위한 전제 조건이 된 것이다.</p>
          <p contents-hash="4a7859369b08d4caaf85d522c58ce2128f591cdb5d3d58dc172a3fc9e1385e11" dmcf-pid="8YS1AYKGv5" dmcf-ptype="general">구글 모회사 알파벳도 23일 올 2분기 실적 발표에서 AI 인프라 투자액을 850억달러(약 116조원)로 상향 조정했다. 계획보다 100억달러 이상 늘어난 수치다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 "AI 인프라에 대한 투자는 클라우드 고객 수요 증가에 대응하기 위한 필수 전략"이라며 전사적인 AI 전환을 예고했다. 구글은 이미 미국 동부 PJM 전력망 지역에 대규모 데이터센터 확장을 추진 중이며 전력 자원까지 포함한 'AI 생태계 확장'을 노리고 있다.</p>
          <p contents-hash="5fdaf0358b473bff020969976c22a98b0fe2c777a9b92671940dbaf4c06ad5fa" dmcf-pid="6GvtcG9HTZ" dmcf-ptype="general">이처럼 빅테크가 GPU에 천문학적인 자금을 쏟아붓는 이유는 스케일링 법칙 때문이다. 많은 GPU를 투입하면 모델 성능이 예측할 수 있게 향상된다는 이 법칙은 여전히 AI 개발의 주된 방식이다. 최근 전력 소모, 수익성 저하, 성능 향상 한계 등으로 스케일링의 효용에 의문이 제기되기도 했지만 더 나은 알고리즘, 아키텍처와 같은 대안이 충분히 성숙되지 않았기 때문이다. 특히 챗GPT나 코파일럿처럼 사람들이 직접 사용하는 AI 서비스는 실시간으로 응답을 만들어내야 하기에 학습뿐 아니라 서비스를 운영하는 데 GPU가 많이 들어간다. AI가 '상시 대기 상태'로 작동하는 시대에 운영용 GPU의 중요성도 계속 커지고 있다.</p>
          <p contents-hash="98a8710f6d2e22bfab069a343ad602baaab52566bd5724101d206ab4a155e729" dmcf-pid="PHTFkH2XCX" dmcf-ptype="general">경쟁은 기술을 넘어 방어적 성격도 짙다. 엔비디아의 최신 GPU 수급이 제한적인 상황에서 먼저 선점한 기업이 경쟁사보다 더 빠르고 저렴한 모델을 내놓을 수 있기 때문이다. 이에 따라 각 기업은 자사 AI 생태계를 키우기 위한 GPU 투자에 속도를 내고 있다. </p>
          <p contents-hash="22f706f47aebe6dd04fd848469b78ed01ccc6d85827625cddd94c0bf04eb7007" dmcf-pid="QXy3EXVZhH" dmcf-ptype="general">[실리콘밸리 원호섭 특파원]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

이전

AI 인프라 챙기는 배경훈 장관, 네이버 각 세종 방문…“3년 내 승부 봐야”

07-24
다음

"H100급 5000만개 가동"···'AI 승부수' 띄운 머스크

07-24

등록된 댓글이 없습니다.

로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.

먹튀폴리스

"GPU 확보하라" 빅테크 AI 전쟁 2라운드

멤버랭킹

관련자료

멤버랭킹