무스타파 술레이만이 경고한다: AI 발전의 벽은 없다, 그 이유는?
Published Apr 8, 2026
최근 인공지능 분야는 마치 거대한 파도가 밀려오듯 빠르게 변모하고 있습니다. GPT-4o 같은 모델이 공개될 때마다 우리는 그 유연함과 성능에 놀라움을 금치 못하죠. 자연어 처리, 이미지 생성, 심지어 코딩에 이르기까지 AI는 이제 우리 삶의 거의 모든 영역에 스며들 준비를 하고 있습니다. 그런데 이런 폭발적인 성장이 언제까지 이어질 수 있을까요? 혹자는 무어의 법칙의 한계나 데이터 고갈, 에너지 문제 등을 들며 언젠가 AI 발전이 벽에 부딪힐 것이라고 예측하기도 합니다. 하지만 딥마인드의 공동 창립자이자 현재 마이크로소프트 AI의 CEO인 무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)은 단호하게 말합니다. 그런 일은 없을 것이라고요. 그의 통찰은 우리가 AI 시대를 이해하는 데 매우 중요한 단서가 될 겁니다.
인간의 선형적 사고 vs. AI의 폭발적 성장
우리 인류는 수만 년 동안 선형적(linear) 사고방식에 익숙해져 왔습니다. 한 시간을 걸으면 일정 거리를 가고, 두 시간을 걸으면 그 두 배를 가는 식이죠. 사바나를 거닐던 선조들에게는 생존에 필수적인 직관이었을 겁니다. 그런데 이 직관이 인공지능의 본질인 지수함수적(exponential) 성장을 마주할 때면 치명적인 오류를 범하게 됩니다. 술레이만은 바로 이 지점을 지적하며, 우리가 현재 목격하고 있는 AI의 발전은 우리가 상상하는 것 이상으로 가속화될 것이라고 강조합니다.
그는 2010년 자신이 AI 연구를 시작했을 때와 비교하며 놀라운 수치를 제시합니다. 최첨단 AI 모델에 투입되는 훈련 데이터 양은 무려 1조 배(10^14 플롭스에서 10^26 플롭스 이상)나 증가했습니다. 이는 단순한 성장이 아니라, 문자 그대로 **‘컴퓨팅의 폭발(compute explosion)‘**이라 할 수 있습니다. AI의 다른 모든 발전은 바로 이 사실에서 비롯된다는 것이 그의 설명입니다. 많은 회의론자들이 무어의 법칙 둔화, 데이터 부족, 에너지 한계 등을 들며 벽을 예측하지만, 술레이만은 이러한 주장이 매번 틀렸음을 지적합니다. 왜냐하면 그들은 이 “에픽한 세대의 컴퓨팅 램프(epic generational compute ramp)“를 간과하고 있기 때문입니다.
지연 없이 작동하는 계산기의 방: 세 가지 혁신
그렇다면 이러한 지수함수적 성장을 가능하게 하는 동력은 무엇일까요? 술레이만은 AI 훈련 과정을 ‘계산기로 가득 찬 방에서 사람들이 일하는 것’에 비유합니다. 과거에는 계산 능력을 높이는 것이 그저 ‘계산하는 사람을 더 많이 추가하는 것’과 같았습니다. 계산할 숫자가 오기까지 가만히 기다리는 시간이 많았다는 의미입니다. 하지만 오늘날의 혁명은 단순히 더 많고 좋은 계산기를 제공하는 것을 넘어, 모든 계산기가 한순간도 멈추지 않고 마치 하나처럼 작동하게 만드는 것에 있습니다.
이를 가능하게 하는 세 가지 핵심 발전이 있습니다.
- 더 빨라진 기본 계산기 (칩): 엔비디아(Nvidia)의 칩은 불과 6년 만에 원시 성능이 7배 이상 향상되었습니다. 2020년 312테라플롭스에서 현재 2,250테라플롭스에 달하죠. 마이크로소프트의 자체 개발 칩인 ‘마이아 200(Maia 200)’ 또한 다른 하드웨어 대비 비용 효율성에서 30% 더 나은 성능을 보여줍니다.
- 더 빠른 데이터 전송 (메모리): ‘고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory)’ 기술 덕분에 숫자들이 훨씬 빠르게 도착합니다. 칩을 수직으로 쌓아 올리는 이 기술은 마치 작은 마천루와 같습니다. 최신 HBM3는 이전 세대보다 대역폭을 3배로 늘려, 프로세서가 항상 바쁘게 일할 수 있도록 데이터를 충분히 공급합니다.
- 대규모 상호 연결 (슈퍼컴퓨터): ‘계산기 방’은 이제 ‘사무실’을 넘어 ‘거대한 캠퍼스’나 ‘도시’ 규모로 확장되었습니다. NVLink나 인피니밴드(InfiniBand) 같은 기술들은 수십만 개의 GPU를 연결하여 창고 크기의 슈퍼컴퓨터를 만듭니다. 이들은 마치 단일한 인지적 개체처럼 기능하죠. 불과 몇 년 전만 해도 이런 수준의 연결은 불가능했습니다.
이러한 발전들이 한데 모여 엄청난 양의 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 2020년에는 8개의 GPU로 언어 모델을 훈련하는 데 167분이 걸렸지만, 이제는 동급의 현대 하드웨어로 4분도 채 걸리지 않습니다. 무어의 법칙이 예측하는 5배 향상에 비해 우리는 무려 50배의 향상을 목격한 셈입니다. 2012년 딥러닝 붐을 촉발한 알렉스넷(AlexNet)을 훈련하는 데 GPU 2개가 필요했지만, 오늘날 최대 규모의 클러스터는 10만 개 이상의 GPU를 사용하며, 각 GPU는 개별적으로도 이전보다 훨씬 강력합니다.
소프트웨어 혁명과 미래의 지평
하드웨어 혁신만 있는 것이 아닙니다. 소프트웨어 분야에서도 혁명이 일어나고 있습니다. Epoch AI의 연구에 따르면, 특정 성능 수준에 도달하는 데 필요한 컴퓨팅 양은 약 8개월마다 절반으로 줄어들고 있는데, 이는 무어의 법칙(18~24개월마다 2배)보다 훨씬 빠른 속도입니다. 최근 일부 모델의 서비스 비용은 연간 기준으로 최대 900배까지 감소했다고 하니, AI 배포가 급진적으로 저렴해지고 있는 것이죠.
여기서 필자의 분석을 덧붙이자면, 이러한 소프트웨어 최적화와 비용 절감은 단순히 거대 AI 기업들만의 잔치가 아님을 시사합니다. AI 모델을 훈련하고 배포하는 문턱이 낮아지면서, 중소기업이나 스타트업, 심지어 개인 개발자들도 혁신적인 아이디어를 실제 AI 서비스로 구현할 수 있는 기회가 폭넓게 열리고 있습니다. 이는 AI 생태계 전반의 다양성과 창의성을 폭발적으로 증진시키는 중요한 요소가 될 것입니다.
미래의 수치들은 더욱 경이롭습니다. 선두 연구소들은 매년 용량을 거의 4배씩 확장하고 있습니다. 2020년 이후 최첨단 모델 훈련에 사용되는 컴퓨팅은 매년 5배씩 증가했습니다. 글로벌 AI 관련 컴퓨팅은 2027년까지 1억 H100 GPU(엔비디아의 고성능 GPU) 상당에 도달할 것으로 예측되는데, 이는 3년 만에 10배 증가하는 수치입니다. 이 모든 것을 종합하면 2028년 말까지 실질적인 컴퓨팅 파워가 1,000배 더 증가할 것으로 예상됩니다. 심지어 2030년까지 매년 200기가와트의 추가 컴퓨팅 파워를 온라인에 구축할 수도 있는데, 이는 영국, 프랑스, 독일, 이탈리아의 피크 에너지 사용량을 합친 것과 맞먹는 수준입니다.
에이전트 AI의 시대가 온다
이 모든 컴퓨팅의 폭발이 우리에게 가져다줄 것은 무엇일까요? 술레이만은 이 폭발적인 성장이 챗봇에서 거의 인간 수준의 에이전트(agents)로의 전환을 이끌 것이라고 믿습니다. 이는 며칠 동안 코드를 작성하고, 몇 주에서 몇 달에 걸친 프로젝트를 수행하며, 전화 통화를 하고, 계약을 협상하고, 물류를 관리할 수 있는 반자율 시스템을 의미합니다. 단순히 질문에 답하는 기본적인 비서 수준을 넘어, 숙고하고, 협력하며, 실행하는 AI 작업자 팀을 상상해 보세요. 지금 우리는 이러한 전환의 시작점에 불과하며, 그 파급 효과는 기술 분야를 훨씬 넘어설 것입니다. 인지 노동을 기반으로 하는 모든 산업이 변모할 것이라는 이야기입니다.
에너지 딜레마, 그리고 지속 가능한 미래
물론 이러한 거대한 변화에는 명백한 제약이 따릅니다. 바로 에너지입니다. 냉장고 크기의 AI 랙 하나가 120킬로와트를 소비하는데, 이는 100가구의 전력 사용량과 맞먹는 수준입니다. AI의 엄청난 에너지 갈증은 분명 심각한 문제로 보일 수 있습니다. 하지만 이 ‘갈증’은 또 다른 지수함수적 성장을 만나게 됩니다. 바로 청정에너지 기술의 발전입니다. 태양광 발전 비용은 50년 동안 거의 100배 하락했고, 배터리 가격은 30년 동안 97% 떨어졌습니다. 이처럼 에너지 효율과 생산 비용이 혁신적으로 개선되면서, AI 확장에 필요한 ‘깨끗한 스케일링(clean scaling)‘의 길이 점차 보이고 있습니다.
필자의 관점에서 볼 때, AI 발전이 야기하는 에너지 소비 문제는 분명 현실적인 도전이지만, 술레이만이 언급한 태양광 및 배터리 기술의 지수함수적 발전은 매우 중요한 희망의 빛입니다. AI의 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 늘어나는 동시에, 이 에너지를 공급할 친환경 기술 또한 그에 상응하는 속도로 발전한다면, 지속 가능한 AI 시대의 실현은 충분히 가능합니다. 다만, 이 두 가지 지수함수적 성장이 동시에, 그리고 충분한 속도로 이루어지지 않는다면 일시적인 병목 현상이나 심각한 에너지 위기를 초래할 수도 있기에, 앞으로도 청정에너지 기술에 대한 적극적인 투자와 혁신이 필수적이라고 생각합니다.
현재 수천억 달러의 자본이 투입되고 있으며, 공학적 성과 또한 현실화되고 있습니다. 1천억 달러 규모의 클러스터, 10기가와트급 전력 소비 시설, 창고 규모의 슈퍼컴퓨터 등은 더 이상 공상 과학이 아닙니다. 이러한 프로젝트들은 지금 미국과 전 세계 곳곳에서 착공되고 있죠. 결과적으로 우리는 진정한 **‘인지적 풍요(cognitive abundance)‘**의 시대로 향하고 있습니다. 마이크로소프트 AI의 슈퍼인텔리전스 연구소는 바로 이러한 미래를 계획하고 구축하고 있습니다. 선형적 세계에 익숙한 회의론자들은 계속해서 수확 체감의 법칙을 예측할 것이고, 계속해서 놀라게 될 겁니다. 술레이만은 “컴퓨팅의 폭발은 우리 시대의 기술 이야기 그 자체이며, 이제 겨우 시작에 불과하다”고 단언합니다. 그의 메시지는 우리에게 AI가 단순한 도구를 넘어, 인류 문명의 패러다임을 바꿀 거대한 흐름임을 다시 한번 일깨워줍니다.
출처
- 원문 제목: Mustafa Suleyman: AI development won’t hit a wall anytime soon—here’s why
- 출처: MIT Technology Review
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