아마존 웹 서비스(AWS)와 마이크로소프트가 AI 데이터 센터 투자에서 물러나고 있습니다. 이는 중앙집중식 모델의 문제를 시사합니다. 분석가들은 이 최신 개발을 통해 블록체인 기반의 분산형 인프라가 해결책이 될 수 있음을 재차 강조하고 있습니다.
임파서블 클라우드 네트워크의 공동 창립자인 카이 바브르지넥은 BeInCrypto와의 독점 인터뷰에서 이러한 문제를 논의했습니다.
AI 데이터 센터, 한계에 봉착
몇 달 전만 해도 AI는 글로벌 기술 산업의 가장 유망한 분야 중 하나로 보였습니다. 그러나 AWS와 마이크로소프트가 AI 데이터 센터 건설을 중단한다고 발표하면서 상황은 매우 달라졌습니다. 무슨 일이 일어난 걸까요? AI의 미래는 어떻게 될까요? 카이 바브르지넥은 현재 상황을 이렇게 설명했습니다:
“AI 수요가 기하급수적으로 증가하는 상황에서 AWS가 마이크로소프트와 함께 새로운 데이터 센터에서 철수한다는 소식은 글로벌 인터넷 확장을 위한 이 모델의 엄청난 비효율성을 보여줍니다. 마이크로소프트와 AWS는 중앙집중식 인프라 모델이 빠르게 적응할 수 없다는 것을 깨닫고 있을지도 모릅니다.”라고 바브르지넥은 주장했습니다.
AWS와 마이크로소프트만이 이러한 문제에 직면한 것은 아닙니다. 메타는 AI 인프라와 데이터 센터에 수천억 달러를 투자하겠다고 공개적으로 주장했지만, 3개월도 채 되지 않아 경쟁사들에게 자금을 요청했습니다.
오픈AI도 ChatGPT 운영 비용의 막대한 부담에 휘청거리고 있습니다. 샘 알트먼은 연구가 결코 수익을 낼 수 없을 것임을 암묵적으로 인정했습니다.
바브르지넥은 명확한 해결책을 보고 있습니다. 중앙집중식 모델을 완전히 포기하고 DeFAI에 집중하는 것입니다. 이들 산업 리더들이 수십억 달러의 자본 지출을 축적하고 LLM 개발을 선도했지만, 전체 전략은 자멸적일 수 있습니다.
예를 들어, 미국의 AI 데이터 센터 건설은 전기 엔지니어들에게 전례 없는 수준의 작업을 부과하고 있습니다. 많은 전문가들이 센터 자체에 집중하면서 숙련된 노동력에 병목 현상이 발생하고 있습니다.
이는 재생 에너지 프로젝트와 전력망에 해를 끼치며, 아이러니하게도 데이터 센터의 기능을 저해합니다.
“AI 시대는 그 속도와 규모에 맞는 인프라가 필요하며, 분산형 시스템만이 그 미래를 위해 구축된 모델입니다. 반면, 분산형 시장 주도 접근 방식은 이 문제를 해결합니다. 용량은 중앙집중식 대규모 프로젝트를 기다리지 않고 필요할 때와 장소에 더 효율적으로 배치될 수 있습니다.”라고 바브르지넥은 덧붙였습니다.
DeFAI, 도전 과제 해결 가능?
중앙집중식 데이터 센터 모델과 비교할 때, DeFAI는 AI 컴퓨팅 접근성을 증가시켰습니다. 블록체인 기반 경제적 인센티브는 배포 속도를 가속화하고, 확장성을 향상시키며, 대규모 초기 자본 없이 자원 할당을 최적화할 수 있습니다.
이러한 분산형 시스템은 간단히 말해 경쟁사보다 더 많은 민첩성을 가지고 있습니다.
블록체인 기반 AI 회사들은 중앙집중식 데이터 센터 없이도 상당한 컴퓨팅 용량을 활용할 수 있었습니다. 예를 들어, DePIN 회사인 Aethir는 GPU-as-a-service 모델로 큰 진전을 이루었습니다.
다른 회사들, 예를 들어 0G Labs는 분산형 AI 개발이 단지 이론적으로 가능한 것이 아니라, 수익성이 있으며 생태계에 필수적임을 증명했습니다.
이 모든 것이 비현실적이거나 이상적으로 보일 수 있지만, AI의 “블랙 스완” 사건인 DeepSeek을 기억하는 것이 중요합니다.
중국의 시장을 움직이는 genAI 모델은 전 세계에 증명했습니다 AI 회사들이 하드웨어 비용의 일부만으로 최첨단 LLM을 만들 수 있음을. 따라서 AI 산업은 이 한 개발자가 그렇게 성공적이었다면 데이터 센터 모델을 완전히 재고해야 할지도 모릅니다.
회의론자들은 분산형 AI가 데이터 센터와 경쟁할 수 있을지 의문을 제기했지만, 현실은 중앙집중화가 자체적인 비효율성을 가질 수 있다는 것입니다.
“AI 인프라의 미래는 개방적이고 허가가 필요 없는 네트워크에 있으며, 공급이 수요를 동적으로 전 세계적으로 충족시키는 것입니다. 이는 구식의 하이퍼스케일러 모델이 따라잡기 힘든 것입니다.”라고 바브르지넥은 마무리했습니다.
지금까지 중앙집중식 AI 회사들은 수십억 달러의 벤처 자본 투자를 축적했지만, 그들의 혁신 능력은 한계에 부딪히고 있습니다. 우리는 최상의 결과를 창출하기 위해 더 나은 모델이 필요할지도 모릅니다.
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