AI 경제의 다섯 설계자들이 바퀴가 빠지는 상황을 설명한다
Source: TechCrunch
TechCrunch Live at Milken Global – Beverly Hills
이번 주 초, AI 공급망의 모든 계층에 관여하는 다섯 명이 베벌리 힐스에서 열린 Milken Global Conference에 참석해 이 편집자와 함께 칩 부족, 궤도 데이터 센터, 그리고 기술을 뒷받침하는 전체 아키텍처가 잘못되었을 가능성 등 다양한 주제에 대해 이야기를 나눴다.
TechCrunch와 무대에서
| Speaker | Role |
|---|---|
| Christophe Fouquet | CEO, ASML – 네덜란드 기업으로 극자외선 리소그래피 기계에 대한 독점을 보유하고 있으며(이 기계 없이는 현대 칩이 존재할 수 없음) |
| Francis deSouza | COO, Google Cloud – 기업 역사상 가장 큰 인프라 베팅 중 하나를 감독하고 있음 |
| Qasar Younis | Co‑founder & CEO, Applied Intuition – 시뮬레이션에서 시작해 방위 분야로 확장한 150 억 달러 규모의 물리‑AI 기업 |
| Dimitry Shevelenko | Chief Business Officer, Perplexity – AI‑네이티브 “search‑to‑agents” 회사 |
| Eve Bodnia | Quantum physicist‑turned‑entrepreneur, Logical Intelligence – AI 산업이 당연하게 여기는 기본 아키텍처에 도전하고 있음(메타 전 수석 AI 과학자 Yan LeCun이 올해 초 기술 연구 이사회 설립 의장으로 합류함) |
다섯 명이 말한 내용
병목 현상은 실제다
AI 붐이 물리적 한계에 부딪히고 있으며, 제약은 많은 사람들이 생각하는 것보다 스택 아래쪽에서 시작됩니다.
- Fouquet은 “칩 제조의 거대한 가속”을 언급했지만, 향후 2~3년, 어쩌면 5년까지는 시장이 공급 제한될 것이라는 “강한 믿음”을 표명했습니다. 다시 말해, 하이퍼스케일러인 Google, Microsoft, Amazon, Meta는 자신들이 지불한 모든 칩을 받지 못하게 될 것이라는 뜻입니다.
- deSouza는 문제의 규모를 강조하며, Google Cloud의 매출이 지난 분기에 200억 달러를 넘어 63 % 증가했고, 백로그가 한 분기만에 거의 두 배가 되어 2,500억 달러에서 4,600억 달러로 늘어났다고 지적했습니다. “수요는 실제로 존재한다”고 말했습니다.
- Younis에게 제약은 주로 데이터입니다. Applied Intuition은 자동차, 트럭, 드론, 채굴 장비 및 방위 차량용 자율 시스템을 구축하고 있으며, 그의 병목은 실리콘이 아니라 모델을 학습시키는 데 필요한 실제 세계 데이터입니다. “실제 세계에서 데이터를 찾아야 합니다”라며, 합성 시뮬레이션만으로는 그 격차를 완전히 메울 수 없다고 덧붙였습니다.
에너지 문제도 실제다
칩이 첫 번째 병목이라면, 에너지는 그 뒤에 놓인 문제입니다.
- deSouza는 에너지 제약에 대한 대응으로 Google이 우주 데이터 센터를 탐색하고 있음을 확인했습니다. 궤도에서는 대류가 없기 때문에 복사가 열을 방출하는 유일한 방법이 되며, 이는 오늘날의 공기·액체 냉각 시스템보다 더 느리고 설계가 어려운 과정이라고 설명했습니다.
- 그는 또한 통합을 통한 효율성을 강조했습니다. Google이 공동 설계한 AI 스택(맞춤형 TPU 칩 → 모델 → 에이전트)은 기존 상용 솔루션보다 와트당 플롭이 더 높습니다. “Gemini를 TPU에서 실행하는 것이 다른 어떤 구성보다 훨씬 에너지 효율적이다”고 말했습니다.
- Fouquet도 이에 동의하며 “아무것도 공짜가 될 수 없다”는 경고를 했습니다. 더 많은 연산은 더 많은 에너지를 필요로 하고, 에너지에는 가격이 있습니다.
다른 종류의 지능
대부분의 업계가 대규모 언어 모델 확장에 집중하고 있는 반면, Bodnia는 전혀 다른 것을 구축하고 있습니다.
- Logical Intelligence는 **에너지 기반 모델(EBM)**을 사용합니다. 이는 다음 토큰을 예측하는 것이 아니라 데이터 뒤에 숨은 규칙을 이해하려는 접근 방식입니다.
“언어는 내 뇌와 당신 뇌 사이의 사용자 인터페이스일 뿐이다”라고 그녀는 말했습니다. “추론 자체는 어떤 언어에도 얽매여 있지 않다.”
- 그녀의 가장 큰 모델은 2억 파라미터(주요 LLM이 수천억 파라미터인 것에 비해)이며 수천 배 빠르게 동작합니다. 데이터가 변하면 지식을 업데이트할 수 있어 전체 재학습이 필요 없습니다.
- EBMs는 물리적 규칙을 파악하는 것이 언어 패턴보다 중요한 칩 설계와 로보틱스 같은 분야에 적합합니다.
에이전트, 가드레일, 그리고 신뢰
Shevelenko는 Perplexity가 검색 제품에서 **“디지털 워커”**로 어떻게 진화했는지 설명했습니다.
- Perplexity Computer, 최신 제품은 지식 근로자가 사용하는 도구가 아니라, 지식 근로자가 지시하는 직원으로 설계되었습니다.
“매일 아침 일어나면 팀에 백 명의 직원이 있는 셈이다”라고 그는 말했습니다.
그는 책임 있는 에이전트 배포를 위한 세 가지 기둥을 강조했습니다:
- 가드레일 – 내장된 안전 제약.
- 투명성 – 데이터와 추론 단계의 명확한 출처.
- 신뢰 – 지속적인 모니터링과 피드백 루프를 통한 교정 또는 재정의.
이벤트 세부 정보
| 위치 | 날짜 |
|---|---|
| 샌프란시스코, 캘리포니아 | 2026년 10월 13‑15일 |
세부 제어
“이를 최대한 활용하려면 무엇을 할 건가요?”
기업은 에이전트가 액세스할 수 있는 커넥터와 도구뿐만 아니라 해당 권한이 읽기 전용인지 읽기‑쓰기인지 지정할 수 있습니다. Comet, Perplexity의 컴퓨터‑사용 에이전트가 사용자를 대신해 행동을 취할 때, 먼저 계획을 제시하고 승인을 요청합니다. Shevelenko는 일부 사용자가 마찰을 불편하게 느낀다고 인정했지만, 그는 이것이 필수적이라고 생각합니다—특히 Lazard 이사회에 합류한 이후, 180년 된 브랜드를 보호하는 CISO의 보수적인 본능에 공감하기 때문입니다.
“세분화는 좋은 보안 위생의 기반입니다,” 라고 그는 말했습니다.
주권, 단순한 안전이 아니라
Younis는 물리적 AI와 국가 주권이 디지털 AI와는 전혀 다른 방식으로 얽혀 있다고 경고했습니다.
“거의 일관되게, 모든 국가가 말하고 있습니다: 우리는 우리 국경 안에 다른 국가가 통제하는 물리적 형태의 인공지능을 원하지 않는다.”
—Younis
물리적 AI는 자율주행 차량, 방위 드론, 채굴 장비, 농업 기계 등으로 나타나며, 이는 정부가 무시할 수 없는 시스템입니다. 핵무기를 보유한 국가보다 로보택시를 운용할 수 있는 국가는 훨씬 적습니다.
Fouquet는 중국의 AI 발전이 EUV 리소그래피 부족으로 제약을 받고 있다고 덧붙였습니다. 가장 앞선 칩에 접근하지 못해 중국 모델은 구형 하드웨어에서 실행되며, 이는 복합적인 불리함을 초래합니다.
“오늘날 미국에서는 데이터와 컴퓨팅 접근성, 칩, 인재를 모두 갖추고 있습니다. 중국은 스택 상단에서는 매우 훌륭한 작업을 하지만, 하위 요소가 부족합니다.”
—Fouquet
세대 질문
청중 중 한 명이 다음 세대의 비판적 사고 능력에 이 모든 것이 영향을 미칠지 물었다.
- deSouza는 더 강력한 도구가 해결할 수 있는 문제의 규모—신경학적 질병, 온실가스 제거, 노후된 전력망 인프라—를 지적했다.
“이것은 우리를 다음 단계의 창의성으로 이끌어줄 것이다.”라고 그는 말했다.
- Shevelenko는 초급 직업이 사라질 수 있지만, 독립적으로 무언가를 시작할 수 있는 능력은 그 어느 때보다 접근하기 쉬워졌다고 언급했다.
“Perplexity Computer를 가진 사람이라면… 제약은 오직 자신의 호기심과 주체성이다.”
- Younis는 물리적 분야(농업, 채굴, 트럭 운송)에서 노동력 부족을 강조했다. 물리적 AI가 자원봉사자를 대체하는 것이 아니라, 이미 존재하고 심화될 가능성이 있는 공백을 메우고 있다.
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