네이버 1.4조·LG 1조…韓기업들, 천문학적 AI 투자비용에 '골머리'

by김현아 기자
2024.07.25 14:37:58

[이데일리 김현아 IT전문기자] 인공지능(AI)투자 수익 실현이 지연되면서, 24일(현지시간) 뉴욕증권거래소(NYSE)에서는 주요 빅테크 기업들의 주가가 일제히 하락했다. 테슬라는 -12.33%, 엔비디아는 -6.80%, 메타는 -5.61%, 알파벳은 -5.03%, 마이크로소프트는 -3.59%, 아마존은 -2.99%, 애플은 -2.88% 떨어졌다. AI 구현에 필요한 비용은 끝없이 들어가는데, AI 서비스 시장은 아직 열리지 않았기 때문이다.

전문가들은 전세계 경쟁이 AI 모델에서 AI 컴퓨팅 인프라 경쟁으로 변하고 있다면서 국가 AI 전략을 새롭게 조정해야 한다고 보고 있다.

[이데일리 문승용 기자]

왼쪽부터 최수연 네이버 대표가 지난해 8월 자체 AI 파운데이션모델 ‘하이퍼클로바X’를 소개하고 있다. 배경훈 LG AI연구원장이 지난해 7월 자체 AI 파운데이션모델인 ‘엑사원’을 소개하고 있다. 사진=네이버·LG

25일 업계에 따르면 네이버는 지난해 8월 공개한 자체 AI 파운데이션 모델(LLM) ‘하이퍼클로바X’를 학습시키고 고도화하는 데 약 1조4000억 원의 컴퓨팅 인프라 비용을 투입한 것으로 전해졌다. LG AI연구원도 ‘엑사원’ 개발에 약 1조 원의 비용이 든 것으로 추산된다. 반면 KT(030200)는 자체 LLM ‘믿음’ 개발에 3000억~4000억 원 정도를 집행했는데 김영섭 대표 취임 이후 KT의 LLM 전략이 멀티모델(멀티 LLM)로 전환되면서 ‘믿음’의 고도화가 지연되고 있는 상황이다.

업계 전문가는 “AI 모델을 한 번 학습시키는 데 130억 원 정도의 비용이 소요된다”며 “네이버와 LG는 작년에 매우 공격적으로 투자를 단행한 반면 KT의 ‘믿음’은 회사 거버넌스 이슈로 인해 추가 투자가 적극적이지 못해 새로운 기능 공개가 5월에서 6월, 그리고 7월로 연기됐다”고 설명했다.

AI 컴퓨팅 인프라 비용의 급증은 실리콘밸리의 톱 벤처투자자(VC)인 세콰이어 캐피탈의 지난달 보고서에서도 확인된다. 세콰이어 캐피탈의 데이빗 칸은 ‘AI의 6000억 달러짜리 질문’ 보고서에서 AI 인프라 구축 비용이 1년 새 3배 증가했다면서 “AI 버블이 중요한 전환점을 맞이하고 있다”고 지적했다. 그는 엔비디아 데이터센터의 2023년과 2024년 재무 추정치(엔비디아의 GPU 매출 예상치)와 실제 수치를 비교한 자료를 통해 “손익분기점에 필요한 AI 수익이 2023년 4분기에는 2000억 달러(한화 약 277조 4000억원)에서 2024년 4분기에는 6000억 달러(832조 2000억원)로 증가했다”고 평가했다.

(그래픽=이데일리 문승용 기자)

AI 시장이 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 확보전, 전기요금·클라우드 비용 증가로 이어지면서 모델 개발 회사는 물론 기업용 AI 시장에서는 출혈 경쟁이 벌어지고 있다. 일반 소비자 시장(B2C)에서는 유튜브나 넷플릭스를 넘는 AI 서비스가 나오지 않아 기업 시장(B2B)으로 공급이 집중된 상황이다.

최근 KB금융(105560)그룹의 생성형 AI 플랫폼 구축 프로젝트에서 삼성SDS는 110억 원 규모의 사업을 20~30억 원가량 낮춰 수주하면서 협력사들이 어려움을 겪은 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 “기업 AI 시장이 아직 초기 단계인 만큼 가격을 대폭 낮춰 수주하는 사례가 빈번하다”며 “소프트웨어(SW) 및 하드웨어(HW) 중소 협력사들도 큰 어려움을 겪고 있다”고 말했다.

[이데일리 문승용 기자]

과거 산업혁명 시대 정부가 고속도로 건설에 나섰고, 정보통신 강국을 위해 초고속 인터넷 망 투자가 중요했던 것처럼 AI 시대에는 컴퓨팅 인프라 문제를 해결하지 않으면 대한민국은 아무것도 할 수 없을 것이라는 우려가 커지고 있다. 국가가 GPU를 대량 구매하고 역량 있는 민간 기업이 이를 운영해 학계의 연구개발(R&D)을 지원하고 자국의 AI 개발을 촉진하는 캐나다 등의 사례를 참고해야 한다는 의미다.

정송 카이스트 김재철 AI 대학원장(석좌교수)은 지난 24일 ‘국회AI포럼’ 조찬 모임에서 여야 국회의원들에게 “캐나다에서는 박사과정 학생들을 전부 수개월에서 1년간 기업 인턴으로 내보낸다. 이는 기업 연구자 수준이 더 높아서가 아니라 GPU를 사용하기 위해 내보내야 하기 때문이다. 제프리 힌튼 토론토대 교수가 구글의 사이언티스트를 겸직했던 것도 구글의 GPU를 자신의 연구에 활용하기 위해서였다”고 말했다. 정 교수는 이어 “대한민국에서 AI를 자유롭게, 그리고 가장 빠르게 돌릴 수 있는 환경을 조성해주는 것이 매우 중요하다는 점을 꼭 강조하고 싶다”고 힘줘 말했다.