저자 | Gonka.ai

머리말: 인공지능(AI)에 대한 전 세계적인 논의가 고조되는 가운데, 업계는 흔히 모델의 성능, 기술적 혁신, 그리고 규제 체계에 초점을 맞춥니다. 그러나 이러한 논의 이면에는 더욱 근본적인 질문이 제기되고 있습니다. 바로 AI를 위한 컴퓨팅 인프라를 궁극적으로 누가 통제할 것인가 하는 문제입니다. 언록잇 컨퍼런스(Unlockit Conference) 에서 진행된 대담에서, 곤카 프로토콜(Gonka protocol)의 공동 개발자이자 미래학자, 기업가, 투자자 인 다니일과 데이비드 리버만 은 핵심 주장을 펼쳤습니다. 인공지능은 결코 중립적인 기술이 아니며, 컴퓨팅 인프라가 AI의 궁극적인 이윤을 결정한다는 것입니다. 그들의 관점에서 AI의 미래는 단순한 기술 경쟁이 아니라, 인프라 통제권을 둘러싼 장기적인 투쟁이기도 합니다.

인공지능의 진정한 기반은 모델이 아니라 컴퓨팅 능력입니다.

중앙 집중식 AI 인프라가 불가피해 보이는 것은 사람들이 그 근본적인 전제에 대해 의문을 제기하지 않을 때뿐입니다.

오랫동안 인공지능에 대한 논의는 주로 모델, 윤리, 규제에 집중되어 왔습니다. 하지만 이러한 논의 이면에는 더욱 결정적인 요소, 바로 컴퓨팅 파워가 존재합니다. 누가 컴퓨팅 파워를 소유하고, 누가 접근을 통제하며, 어떤 조건에서 사용할 수 있는지가 궁극적으로 인공지능의 작동 방식과 대상을 결정합니다.

이러한 관점에서 AI를 바라보면 현재의 상황을 간과하기 어렵습니다. OECD 연구 및 기타 공개 자료에 따르면, 첨단 AI 컴퓨팅 파워는 소수의 클라우드 서비스 제공업체와 특정 국가에 집중되고 있습니다. 이는 컴퓨팅 인프라에 접근할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 격차, 즉 "컴퓨팅 파워 격차"를 심화시키고 있습니다.

이러한 집중 현상은 우연이 아닙니다. 현재 고급 GPU에 대한 접근은 소수의 공급업체에 의해 통제되고 있으며, 국가별 우선순위에 따라 점점 더 큰 영향을 받고 있습니다. 그 결과 컴퓨팅 파워는 비싸지고, 용량은 제한적이며, 지역별 분포는 불균등합니다. 그리고 이 모든 것은 인공지능이 과학, 산업, 사회의 기반 시설로 자리 잡아가고 있는 중요한 시점에 발생하고 있습니다.

동시에, 현재의 분산형 시스템들이 이 문제를 자동으로 해결하지는 못했습니다. 많은 분산형 시스템들은 여전히 ​​합의 및 보안 오버헤드에 상당한 컴퓨팅 파워를 소모하고 있으며, 인센티브 메커니즘은 실제 컴퓨팅 기여도보다는 자본에 보상을 주는 경우가 많습니다. 이는 하드웨어 제공업체의 참여를 저해하고 인프라 수준의 혁신을 늦춥니다.

여기서 우리의 생각은 갈라지기 시작합니다. 우리는 이념적인 관점에서 출발하는 것도 아니고, 중앙집권적 참여자에 반대하여 탈중앙화를 선택하는 것도 아닙니다. 우리는 보다 실용적인 질문에서 출발합니다. 효율성, 접근성, 그리고 기여도가 서로 충돌하는 것이 아니라 조화를 이룰 수 있다면 인공지능 인프라는 어떤 모습일까요?

이 질문은 궁극적으로 대부분의 컴퓨팅 파워가 시스템 오버헤드가 아닌 진정한 AI 작업에 사용되고, 참여와 거버넌스는 자본이 아닌 검증된 컴퓨팅 기여도에 따라 결정되며, 글로벌 GPU 리소스에 대한 접근은 허가 없이 가능하도록 설계된 모델로 우리를 이끌어줍니다. 실제로 이러한 가정들은 GPU 운영자, 개발자, 연구원들과의 실시간 협업을 포함한 지속적인 공개 토론(예: 저희 디스코드 커뮤니티)을 통해 끊임없이 검증되고 있습니다.

인공지능은 결코 단순한 소프트웨어가 아니었습니다. 그것은 언제나 인프라였습니다. 그리고 인프라의 선택은 종종 사회를 수십 년 동안 지속될 발전 궤도에 묶어둡니다. 그러한 인프라를 소수의 기업이나 국가의 통제하에 두는 것은 중립적인 기술적 결과가 아니라 장기적인 경제적, 지정학적 결과를 초래하는 구조적 결정입니다. 지능 자체가 풍요로워지려면, 그 기반이 되는 인프라는 처음부터 "풍요로움"을 염두에 두고 설계되어야 합니다.

탈중앙화 AI의 진정한 성공 기준

문제는 당신이 사람과 논쟁하는 것이 아니라 "기본적인 가정"과 논쟁해야 한다는 사실에 있습니다.

주류 기술 업계는 단기적으로 효과적인 것, 즉 속도, 자본 효율성, 중앙 집중식 통제, 그리고 통합을 통한 규모 확장에 집중하는 경향이 있습니다. 이러한 선택은 특정 상황에서는 합리적일 수 있지만, 일단 기본값으로 자리 잡으면 좀처럼 의문을 제기받지 않습니다. 이러한 기본 가정에 이의를 제기하면 마치 다른 언어를 사용하는 것처럼 느껴집니다. 아이디어가 극단적이어서가 아니라, 많은 직종, 기업, 그리고 전략에서 확립된 인센티브 구조를 건드리기 때문입니다.

시기적인 측면에서도 어려움이 큽니다. 중앙 집중식 시스템은 장기적인 비용이 드러나기 전까지는 매우 성공적인 것처럼 보이는 경우가 많습니다. 막대한 투자와 인프라 구축 비용은 이미 눈에 띄지만, 의존도 증가, 유연성 상실, 소수 공급업체에 가격 결정권이 집중되는 현상, 시스템이 깊숙이 자리 잡은 후에는 방향 전환이 어려워지는 등의 더 심각한 비용이 나중에 나타나는 경우가 흔합니다.

우리에게 성공이란 논쟁에서 이기거나 기존 업체를 대체하는 것을 의미하지 않습니다. 성공은 훨씬 더 조용하게 찾아옵니다. 성공이란 탈중앙화 인프라가 단순한 선언문이 아닌 일상이 되는 순간, 즉 사람들이 탈중앙화를 믿어서가 아니라 가장 실용적인 선택이기 때문에 그것을 사용하는 순간입니다.

궁극적으로 진정한 성공은 논의의 주제 자체가 바뀔 때 이루어집니다. 질문이 "지능을 중앙집권화해야 하는가?"에서 "우리는 왜 애초에 지능을 중앙집권화해야 한다고 생각했는가?"로 바뀔 때 비로소 진정한 성공이 가능해집니다. 그 시점에 이르면 기존의 믿음에 직접적인 도전을 할 필요 없이 자연스럽게 진화하게 됩니다.

기업들은 중앙 집중식 방식과 분산식 방식 중 어떤 것을 택할지 어떻게 결정할까요?

AI 인프라는 더 이상 단순한 기술적 계층이 아니라 전략적 필수 요소가 되고 있습니다.

기업에게 있어 중앙 집중식 AI 인프라는 돌이킬 수 없는 종속 효과를 초래합니다. 핵심 시스템이 소수의 공급업체에 의존하게 되면, 제어권은 점차 사용자에서 인프라 소유자로 이동하게 됩니다. 시간이 흐르면서 이는 가격, 접근성, 혁신 속도, 그리고 실행 가능한 전략적 선택의 폭에 영향을 미칠 것입니다.

기업에게 있어 가장 큰 과제는 전략적 유연성입니다. 중앙 집중식 인프라는 초기 단계에는 효과적일 수 있지만, 장기적으로는 고착화되어 비용 관리가 어려워지고 대안을 도입하기가 더욱 힘들어지며, 대규모 아키텍처 변경 또한 점점 더 어려워집니다.

의사결정의 결정적인 순간은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 빨리 찾아옵니다. 인프라 관련 선택은 그 결과가 명확해지기도 전에 이미 확정되는 경우가 많습니다. 인공지능이 실험 단계를 벗어나 일상적인 인프라로 자리 잡게 되면, 기본 아키텍처를 변경하는 비용은 기하급수적으로 증가합니다. 따라서 진정한 의사결정의 순간은 중앙 집중식 시스템이 고장 났을 때가 아니라, 시스템이 여전히 잘 작동하는 것처럼 보일 때입니다. 분산형 솔루션을 조기에 탐색하는 것은 선택의 폭을 넓혀줍니다. 기다리다 보면 이미 선택이 결정된 경우가 많습니다.

이미 중앙 집중식 인프라에 의존하게 되었다면, 너무 늦은 걸까요?

정말 "너무 늦은" 경우는 드물지만, 시간이 지날수록 어려움은 기하급수적으로 증가합니다.

대부분의 시스템이 중앙 집중식 AI 인프라를 기반으로 구축되면, 문제는 더 이상 기술적인 것이 아니라 제도적인 것이 될 것입니다. 워크플로, 인센티브 메커니즘, 예산, 규정 준수 요건, 심지어 인재 개발 경로까지도 점차 중앙 집중화를 "업무 방식"으로 받아들이게 될 것입니다. 그 시점에 이르면 변화는 더 이상 인프라 이전만을 의미하는 것이 아니라, 조직에 이미 깊이 뿌리내린 습관, 계약 패턴, 사고방식을 재정립하는 것을 요구하게 될 것입니다.

인프라 종속성에 대한 연구는 이러한 점을 뒷받침합니다. 업계 분석에 따르면 중앙 집중식 클라우드 환경에서 수년간 운영한 후에는 전환 비용이 선형적으로 증가하는 것이 아니라 급격히 증가하는 것으로 일관되게 나타납니다. 이러한 비용 증가는 장기 계약, 규제 체계, 깊이 통합된 내부 프로세스, 그리고 고도로 전문화된 인력에서 비롯됩니다. OECD 연구 또한 인공지능 컴퓨팅 역량을 초기에 확보하지 못한 국가와 조직은 시간이 지남에 따라 누적되는 불이익에 직면하게 되며, 경쟁력뿐만 아니라 아키텍처의 자유, 즉 대안적인 인프라 모델을 진정으로 선택할 수 있는 능력까지 잃게 된다는 점을 지적합니다.

동시에, 역사는 인프라 변혁이 한 번에 이루어지는 경우는 드물다는 것을 보여줍니다. 변혁은 대개 주변부에서 시작됩니다. 새로운 사용 사례, 새로운 참여자, 그리고 새로운 제약 조건들이 중앙 집중식 시스템이 한계에 부딪히는 지점을 만들어냅니다. 과도한 비용, 느린 속도, 지나친 제약, 또는 과도한 취약성 등이 그 원인이 될 수 있습니다. 바로 이 지점에서 대안이 중요해지기 시작합니다.

시간이 흐르면서 진정으로 훼손되는 것은 "선택의 자유"입니다. 중앙 집중식 인프라가 지배적인 위치를 오래 유지할수록 실질적인 선택권은 줄어듭니다.

의존 관계가 점차 고착화되고, 분산화는 능동적인 설계 결정에서 수동적인 수정으로 바뀌게 되는데, 이는 항상 더 많은 비용이 들고, 더 복잡하며, 통제하기 더 어렵습니다.

그러므로 진정한 위험은 너무 늦었다는 데 있는 것이 아닙니다. 진정한 위험은 탈중앙화가 더 이상 선택 사항이 아니라 시스템적 실패로 인해 불가피하게 취해야 하는 조치가 될 때까지 기다리는 데 있습니다. 중앙 집중식 솔루션과 병행해서라도 탈중앙화 방안을 일찍 모색할수록, 압력에 굴복하여 변화하는 것이 아니라 결과를 능동적으로 만들어갈 여지가 더 많아집니다.

차세대에는 AI 아키텍처가 기회 배분을 결정할 것입니다.

다음 세대는 기술이 발전한다고 해서 무조건 중립적이 되는 것은 아니라는 점을 이해해야 합니다.

각 세대는 이전 세대가 선택한 인프라를 물려받는데, 이러한 선택이 의도적인 결정이었지 필연적인 결과가 아니었다는 사실을 깨닫지 못하는 경우가 많습니다. 미래 세대에게 인공지능은 오늘날 전기나 인터넷처럼 자연스러운 것이 될 것입니다. 바로 이 때문에 기반 아키텍처가 매우 중요합니다. 아키텍처는 무엇이 가능한지뿐만 아니라 누가 그 가능성을 누릴 수 있는지까지 결정하기 때문입니다.

차세대는 정보에 대한 접근 방식이 근본적으로 다를 수 있다는 것을 알아야 합니다. 정보에 대한 접근은 개방적이고 풍부하며 독점하기 어려운 공유 기반으로 여겨질 수도 있고, 표면적으로는 편리하고 효율적으로 보일지라도 울타리가 쳐지고 가격이 책정되며 통제될 수도 있습니다. 두 가지 방식 모두 놀라운 기술을 만들어낼 수 있지만, 장기적인 자유, 회복력, 그리고 진정한 선택권을 보장할 수 있는 것은 오직 하나뿐입니다.

그들은 또한 중앙집권화가 강압이 아닌 편의성을 통해 조용히 이루어지는 경우가 많다는 점을 이해해야 합니다. 초기에는 비용 절감, 빠른 구축, 간편한 조정 등 사소해 보이는 절충안이 나타날 수 있습니다. 그러나 그 결과는 나중에, 즉 방향을 바꾸는 데 막대한 비용이 들거나 거의 불가능해질 때 분명해질 것입니다.

마찬가지로 중요한 것은 인프라가 사회적 이동성에 직접적인 영향을 미친다는 점입니다. 겉보기에 기술 중립적인 시스템은 개인 간, 그리고 세대 간 불평등을 줄일 수도 있지만, 오히려 이러한 불평등을 수십 년 동안 고착화시킬 수도 있습니다. 아시다시피, 이는 저희에게 매우 중요한 문제입니다. 젊은 세대는 이미 같은 나이대의 이전 세대보다 더 큰 불이익에 직면하고 있습니다. 현재의 AI 구현 방식은 이러한 문제를 해결하지 못할 뿐만 아니라 오히려 악화시킬 수도 있습니다. 이러한 맥락에서, 아키텍처 설계는 효율성뿐만 아니라 누가 진정으로 미래를 실험하고, 구축하고, 만들어갈 기회를 가질지를 결정합니다.

무엇보다 중요한 것은 미래 세대가 이러한 시스템들이 여전히 인간에 의해 설계되었다는 사실을 이해해야 한다는 것입니다. 그것들은 운명이나 시장, 혹은 기계 자체에 의해 결정되는 것이 아닙니다. 기본 가정에 의문을 제기하고, 특정 아키텍처가 누구에게 이익이 되는지 묻고, 선택권을 유지해야 한다고 주장하는 것은 진보에 대한 저항이 아닙니다. 오히려 이것이야말로 진보를 지속 가능하게 만드는 방법입니다.

내가 언록잇에 이러한 이야기들을 공유하기로 결정한 이유는 무엇일까요?

Unlockit은 과장된 홍보나 출시, 예측이 아닌, 사람들이 특정 선택을 하는 이유에 대한 토론이 이루어지는 공간인 것 같습니다. 이는 저희에게도 중요합니다. 저희 이야기는 특정 프로젝트나 기술에 관한 것이 아니라, 구조적 패턴을 초기에 파악하고 그것을 필연적인 것으로 여기지 않기로 결정하는 것에 관한 것입니다.

수년간 우리는 주류 시스템 내에서 사업을 운영해 왔습니다. 회사를 설립하고, 투자하고, 대규모 조직과 파트너십을 맺고, 중앙 집중식 인프라를 활용해 왔죠. 우리는 이러한 시스템이 어떻게 작동하는지 속속들이 알고 있습니다. 하지만 어느 순간, 똑같은 구조를 반복하면서 다른 결과를 기대하는 것만으로는 진정으로 새로운 것을 만들어낼 수 없다는 사실을 깨달았습니다. 침묵하거나 단순히 성공 사례로 포장하는 대신, 이러한 깨달음을 공개적으로 공유하기로 결정했습니다.

동시에, 저희 Unlockit은 단순히 논의를 넘어, 참석하신 다양한 그룹에게 실질적인 도움이 될 수 있는 경험을 공유하고자 합니다. 기업가에게는 인프라 관리, 공급업체 의존도, 유연성을 유지하면서 규모를 확장할 수 있는 능력과 같은 문제가 중요합니다. 투자자에게는 장기적인 위험, 인프라 종속성, 그리고 어떤 모델이 진정으로 지속적인 가치를 창출하는지가 중요합니다. 기업과 기술 리더에게는 비용 구조, 신뢰성, 규제 제약, 그리고 급변하는 환경 속에서의 전략적 자유가 중요한 문제입니다.

이미 실행 중인 대안적인 접근 방식을 공유하고자 합니다. 이는 만능 해결책이 아니라, 보다 유연하고 투명하며 장기적인 적응력을 갖춘 AI 인프라 구축을 위한 새로운 사고방식입니다. 또한, 기업, 자본, 기관 차원에서 실질적인 의사결정을 내리는 분들의 의견도 경청하고 싶습니다.

저희는 이러한 논의가 내부 관계자에게만 국한되어서는 안 된다고 생각합니다. 인프라 관련 결정이 더 이상 공개적으로 논의되지 않으면, 조용히 기본 선택으로 굳어지게 됩니다. Unlockit은 이러한 선택이 되돌릴 수 없게 되기 전에 숙고할 수 있는 공간을 제공하며, 이는 이러한 대화에 참여하는 것을 의미 있게 만듭니다.

궁극적으로 언록잇에 참여하는 것은 우리가 무엇을 하고 있는지 설명하는 것이 아니라, 특히 기술 발전이 빠르고 강력하며 불가피해 보이는 시대에 기본 가정에 의문을 제기하는 것이 왜 여전히 중요한지를 보여주는 것입니다. 또한 비즈니스, 기술 및 사회 시스템의 미래를 만들어가는 사람들의 관점에 귀 기울이는 것이기도 합니다.