AI 수요가 컴퓨팅 공급을 앞지르다

7월과 8월의 공개 시장 변동성에도 불구하고 AI 부문은 전반적으로 지속적인 가속화를 보여주었습니다. 이러한 빠른 성장에는 현재 조용한 기간에 있는 Anthropic과 같은 기업의 주목할 만한 발전뿐만 아니라 OpenAI와 다양한 오픈소스 모델의 명확한 발전이 포함됩니다. 이러한 가속화는 특히 Grock과 같은 분야에서 두드러지며, Grokbot의 최근 업데이트 이후 극적인 개선을 보였습니다.

AI 산업의 지배적인 정서는 '승자 독식' mentality에서 전체 생태계가 번성할 수 있는 방향으로 바뀌고 있습니다. 이러한 '상생' 시나리오는 AI 채택이 확대됨에 따라 프런티어 연구소, 클라우드 제공업체, 오픈소스 이니셔티브 및 애플리케이션 개발자 모두 상당한 가치를 확보할 수 있음을 시사합니다. 이전의 '제로섬' 사고방식은 Anthropic, OpenAI, SpaceX, Meta, Google(TPU 판매를 통해)과 같은 기업들이 모두 이점을 얻을 수 있는 '그리고' 생태계에 찬성하여 기각되고 있습니다. 또한, 이러한 광범위한 성장은 이러한 신흥 인프라 위에 구축된 NeoClouds 및 추론 클라우드로 확장됩니다.

Anthropic은 보고에 따르면 지분 가치가 0으로 떨어질 가능성에 대해 논의함으로써 미션 정렬에 초점을 맞춘 독특한 구인 면접 방식을 구현하고 있습니다. 이 전략은 재정적 이득에만 동기를 부여받기보다 회사의 미션에 깊이 헌신하는 개인을 유치하는 것을 목표로 합니다. 이러한 변화는 단기적인 지분을 우선시할 수 있는 '용병' 사고방식에서 벗어나 '선교사' 문화를 조성하려는 욕구를 반영합니다. 이 접근 방식은 회사의 전반적인 미션과 집중적인 컴퓨팅 작업을 위한 상당한 자본 사이의 균형을 맞출 필요성을 강조합니다.

AI 연구소는 컴퓨팅 자원 할당에 대한 중요한 전략적 결정에 직면합니다. 즉, 추론을 통해 현재 수익을 창출할 것인지, 아니면 훈련을 통해 장기적인 모델 발전에 투자할 것인지입니다. 기업은 컴퓨팅을 급격히 재할당하여 추론에서 훈련으로 80%를 전환할 수 있으며, 이는 즉각적인 수익에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 추론을 위한 8기가와 훈련을 위한 2기가에서 훈련을 위한 8기가로의 전환은 수익을 480달러에서 120달러로 줄일 수 있습니다. 이는 이러한 연구소의 현재 수익 창출이 연구 혁신에 따른 전략적 변화에 따라 매우 재량적임을 나타냅니다. 따라서 공개 시장은 단기 이익보다 미래 R&D를 우선시하는 이러한 전략적 재할당을 고려하여 기대치와 평가를 조정해야 할 수 있습니다.

놀랍게도 미국에서 가장 소득이 높은 우편번호와 카운티는 1인당 데이터 센터 밀집도도 가장 높습니다. 버지니아주 라우든 카운티는 미국에서 가장 소득이 높은 카운티이자 동시에 미국에서 가장 밀집된 데이터 센터 집중도를 자랑하는 이러한 추세의 전형적인 예입니다. 이러한 시설은 상당한 기술 인프라를 나타낼 뿐만 아니라 세수를 통해 지역 경제에 크게 기여합니다.

급증하는 데이터 센터 산업은 미국의 재산업화에 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 추세를 이끄는 주요 요인은 유럽 및 아시아에 비해 미국에서 천연가스 비용이 훨씬 저렴하다는 점입니다. 유럽 및 아시아에서는 가격이 훨씬 높습니다. 천연가스는 제조 및 데이터 센터 운영 모두에 필수적인 투입물이며, 미국에 상당한 비용 우위를 제공합니다. 이러한 경제적 변화는 역사적으로 산업 쇠퇴로 고통받았던 작은 마을을 활성화하고 새로운 투자 및 고용 기회를 가져오는 데 도움이 되고 있습니다.

현재 궤적은 향후 몇 년 동안 컴퓨팅 용량의 심각한 공급 부족을 시사하며, 이는 주로 공급 측면의 과소 구축 때문입니다. 2028년까지의 예상 인프라 구축은 정치적 지연에 직면하여 문제를 악화시킬 가능성이 있습니다. 과잉 공급에 대한 시장 기대와 달리, 심각한 부족의 위험이 커서 극적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 공급 부족은 AI 인텔리전스 접근 비용의 상당한 가격 인상을 야기하여 광범위한 산업과 소비자에게 영향을 미칠 수 있습니다.

겉으로는 접근하기 쉬워 보이지만, 오픈소스 AI 모델에는 종종 숨겨진 비용과 특정 라이선스 조건이 따릅니다. 이러한 모델은 엄밀히 오픈소스라기보다는 '오픈 웨이트'로 더 정확하게 설명됩니다. 즉, 기본 매개변수는 공개되지만 사용은 제한될 수 있습니다. 예를 들어, Llama 라이선스에는 모델을 사용하여 생성된 모든 수익에서 30%의 수익 공유가 요구됩니다. 또한 오픈 웨이트 모델은 때때로 독점 솔루션에 비해 작업당 효율성이 떨어지고 비용이 더 많이 들 수 있습니다.

컴퓨팅 용량에 대한 수요가 증가함에 따라, 우주 기반 데이터 센터는 지상 제한을 극복하기 위한 잠재적인 해결책으로 부상하고 있습니다. 이러한 궤도 데이터 센터는 거대한 구조물이 아니라 비행기 크기와 비슷한 비교적 작은 단위로 구상됩니다. 우주는 이러한 운영에 본질적인 이점을 제공합니다. 여기에는 지속적인 태양광 발전 접근과 진공 환경이 제공하는 효율적인 열 냉각이 포함됩니다. 이러한 벤처의 경제적 타당성은 스타십과 같은 발사체의 재사용성에 크게 좌우되며, 이는 궤도에 인프라를 배치하는 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

컴퓨팅 경제는 궤도 솔루션, 특히 우주 여행의 발전으로 근본적으로 변화될 준비가 되어 있습니다. 지구에서 모델을 훈련하는 것이 낮은 지연 시간과 GPU의 물리적 근접성으로 인해 항상 이점을 유지할 것이지만, 전 세계 컴퓨팅 능력의 점점 더 많은 부분이 궤도로 이동할 것으로 예상됩니다. 스타십의 재사용성으로 인해 발사 비용이 10억 달러 미만으로 줄어들면서 우주 기반 운영이 경제적으로 실현 가능해지는 게임 체인저가 됩니다. 이러한 변화는 지연 시간에 민감한 작업에는 지상 데이터 센터가 중요하지만, 다른 애플리케이션에는 궤도 컴퓨팅이 점점 더 중요한 역할을 하는 하이브리드 모델을 만들 것입니다.

우주 산업화의 장기적인 상업적 잠재력은 궤도 데이터 센터를 훨씬 넘어 소행성 채굴 및 우주 기반 제조와 같은 벤처를 포함합니다. 소행성에는 방대한 양의 귀금속과 기타 귀중한 자원이 포함되어 있다고 믿어지며, 이는 소행성 채굴을 미래에 매우 현실적인 전망으로 만듭니다. 이는 지구가 주로 '주거' 행성이 되고 중공업은 우주로 이전될 것이라는 제프 베이조스의 비전과 일치합니다. 강력한 우주 인프라, 특히 SpaceX의 연간 수천 번의 발사 능력 개발은 이러한 야망을 실현하는 데 필수적이며, 운영을 용이하게 하기 위한 달 기지 설립을 포함할 수 있습니다.

AI 모델의 지형은 단일하고 모든 것을 포괄하는 승자보다는 전문화된 모델의 앙상블이 지배하는 미래로 진화하고 있습니다. 이는 어떤 단일 모델도 모든 작업에 최적일 수 없다는 현실을 반영하며, 다양한 모델이 특정 영역에서 탁월한 파레토 곡선으로 이어집니다. 마이크로소프트와 같은 주요 기업은 이미 이러한 변화를 인식하고 다양한 오픈소스 모델을 통합하는 방향으로 전환하고 있습니다. 하드웨어 선두 기업인 엔비디아조차도 오픈소스 모델 개발에 선도적인 역할을 할 가능성이 있습니다. 이러한 추세는 대기업이 하나의 프런티어 모델에만 의존하는 것을 점점 더 지양하고 다양하고 다중 모델 전략을 선택할 것임을 시사합니다.

기업 내 AI의 미래는 승자독식 시나리오에서 벗어나 하이브리드 모델이 될 가능성이 높습니다. 이러한 다중 모델 접근 방식은 다양한 솔루션을 통합할 수 있는 마이크로소프트와 같은 기업에 더 유리합니다. 기업들은 추상화 계층 또는 라우터 뒤에서 작동하는 여러 프런티어 모델을 활용하여 유연하고 견고한 AI 인프라를 구축할 것으로 예상됩니다. 이 구조를 통해 기업은 고급 모델의 고성능 계획 기능을 활용하는 동시에 보다 전문화되거나 소규모 모델을 통해 비용 효율적인 실행을 유지할 수 있습니다.

커서는 '디지털 신성'에 대한 추상적인 이야기보다 제품 중심 개발을 우선시하는 실용적인 엔지니어링 철학을 채택하여 다른 AI 연구소와 차별화됩니다. 다른 회사들과 유사한 장기 비전을 공유하지만, 커서가 이러한 목표를 달성하는 경로는 확연히 다릅니다. 이들의 접근 방식은 고객이 있는 곳에 집중하여 즉각적인 문제를 해결하는 실질적인 솔루션을 제공합니다. SpaceX와의 통합에 반영된 이러한 사고방식은 인공 일반 지능(AGI)에 대한 이론적인 논의보다는 실용적인 엔지니어링 원칙과 일치하며, AI 애플리케이션에서 더 큰 자율성을 향한 구체적인 경로를 보여줍니다.

엔비디아가 AI 가속기 시장에서 지배적인 위치를 차지하는 것은 젠슨 황이 수직 통합을 유지하면서 수평적으로 개방하는 성공적인 전략 덕분입니다. 이 접근 방식은 엔비디아가 하드웨어 및 소프트웨어 스택의 주요 측면을 제어하는 동시에 개발자와 다른 회사를 위한 광범위한 생태계를 조성할 수 있게 합니다. 경쟁하는 하드웨어 제조업체는 엔비디아와의 직접적인 대결을 피하고 대신 엔비디아의 기존 생태계에 연결할 수 있는 틈새 시장을 찾는 데 집중하는 것이 좋습니다. 이 시장의 규모는 엄청나며, AI 가속기 시장 점유율 1%가 약 1000억 달러의 가치를 지닌 것으로 추정되어 엔비디아의 전략적 중요성을 강조합니다.

오픈소스 AI 모델의 채택 증가는 토큰당 수익 마진을 낮출 수 있지만, 역설적으로 컴퓨팅 용량에 대한 장기 수요를 증가시킵니다. 이는 오픈소스 접근성이 일반적으로 생태계 전반에서 훨씬 더 많은 총 토큰 소비로 이어지기 때문입니다. 예를 들어, 엔비디아 GPU로 만든 토큰의 마진이 90%에서 40%로 변하면 더 많은 토큰이 소비되도록 장려할 것입니다. 이러한 사용량 증가는 결국 컴퓨팅 용량에 대한 더 큰 총체적 필요성을 야기하여 궁극적으로 하드웨어 판매 증가를 통해 엔비디아와 같은 기업에 이점을 줍니다.