천문학적 AI투자…"내년 제약·방위 산업서 효과 기대"

첫 개발 약품 임상시험 3단계, 드론에 AI기능 추가 등

기업 AI 도입은 시간 걸릴 듯…"근로자 재교육 등 필요'

전력이 문제…GPT-4에 1년간 5000가구 공급량 투입

"충분한 전력·토지 확보 시간 흐를수록 어려워질 것"

[이데일리 방성훈 기자] 마이크로소프트(MS), 구글, 아마존, 메타 등 미국 빅테크 기업들이 인공지능(AI)에 천문학적 자금을 쏟아부은 가운데, 내년에는 제약 및 방위 산업에서 투자 효과가 나타날 것으로 기대되고 있다. 다만 AI 학습·개발에 필요한 전력 확보가 변수가 될 전망이다.

(사진=AFP)

이코노미스트는 24일(현지시간) “2025년에 가장 두드러진 AI 혁신은 약물 개발이나 방위 산업에서 나올 수 있다”며 “2022년 11월 말 챗GTP 출시 이후 AI를 활용해 개발에 착수한 약물은 내년에 3단계 임상시험에 들어간다. 또한 미래 핵심 무기 시스템으로 급부상하고 있는 드론에 AI가 추가 탑재될 것”이라고 예측했다.

현재 산업별·기업별 AI 도입은 톱다운 방식이 아닌, 개별 직원이 각자 AI를 활용하는 차원에서 진행되고 있다. 미 기업들 가운데 제품이나 서비스에 AI를 사용하고 있다고 밝힌 기업은 5%에 불과하다.

반면 한 연구 결과에 따르면 미 기업에서 일하는 직원들 가운데 약 3분의 1이 일주일에 최소 한 번은 AI를 업무에 활용하고 있는 것으로 추산됐다. 소프트웨어 엔지니어의 경우에는 78%가 일주일에 한 차례 이상 AI를 사용한다고 답했는데, 이는 지난해(40%)보다 대폭 확대한 것이다. 인사부서에서 근무하는 직원들의 AI 활용도 작년 35%에서 올해 75%로 급증했다. 오픈AI 역시 수익의 75%가 기업 구독이 아닌 개인 구독에서 발생한다고 밝히고 있다.

이에 대해 이코노미스트는 “개인이나 기업이 AI 기술을 가장 잘 활용할 수 있는 방법을 알아내기 위해 AI 도입을 위한 프로세스 재검토, 근로자 재교육 등 다양한 종류의 경쟁이 진행 중”이라며 “이런 작업은 시간이 걸릴 수밖에 없다”고 짚었다. 이어 “다만 일부 산업 부문, 예를 들어 정보통신(IT) 업계는 5곳 중 1곳이 AI를 활용하고 있다”며 “AI 기술이 정교해지면 기업들의 AI 도입도 가속화할 수 있다”고 덧붙였다.

오픈AI, 앤스로픽, 구글 등이 제공하는 플래그십 모델들 간 성능과 역량이 큰 차이를 보이지 않고 있다는 점, 메타, 미스트랄, xAI가 바짝 뒤를 쫓고 있다는 점, 이에 따라 시장 선점을 위해서는 AI 학습·개발이 우선시될 수밖에 없다는 점도 AI 투자 효과가 늦어지는 요인으로 꼽힌다.

시간이 흐를수록 AI 학습에 필요한 데이터를 확보하는 일이 어려워진다는 점도 문제다. 인터넷에서 확보할 수 있는 고품질 데이터가 2028년에 고갈될 것이란 관측도 있다. 이에 따라 기업들은 AI 훈련에 사용할 합성 데이터를 생성하는 방법을 모색하고 있다.

최대 변수는 전력 공급이다. 오픈AI의 대규모언어모델인 GPT-3를 훈련하는 데 쓰인 전력량은 미국 내 100개 가구에 1년 동안 공급할 수 있는 규모였으나, GPT-4 훈련에 필요한 전력량은 5000가구에 1년 동안 공급할 수 있는 규모였다. 한 단계 업그레이드하는 데 필요로 하는 전력량이 50배나 폭증한 것이다. AI 학습·개발에 필요한 반도체도 추가 구매해야 한다.

빅테크 기업들이 데이터센터 구축에 막대한 자금을 쏟아붓고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 일부 추정치에 따르면 차세대 AI 모델을 훈련하는 데에만 10억달러(약 1조 4028억원)가 소요될 것으로 추산됐다. 2024~2027년 AI 데이터센터에 대한 지출액은 1조 4000억달러(약 1963조 3600억원)를 초과할 것으로 예상된다. 이미 MS, 알파벳, 아마존, 메타 등이 올 상반기 쏟아부은 자본지출은 1060억달러(약 148조 7498억원)에 달한다. 이들 기업은 자본지출 전망치를 상향하거나 향후 지출이 늘어날 것이라고 시사했다.

CNBC는 “데이터센터 운영에 필요한 전력이 해당 데이터센터가 위치한 전체 도시, 나아가 전체 주(州)보다도 많아질 수 있다”며 “데이터센터를 수용할 만한 충분한 전력과 적합한 토지를 찾는 것이 점점 더 어려워질 수 있으며, 탄소배출 감축 목표 달성도 늦어질 수 있다”고 내다봤다.