3줄 요약
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AI는 전 세계에 혁신을 불러왔습니다. 이전과는 비교도 안 되는 성능의 AI 챗봇 서비스부터 영상 제작 AI 기능까지, 이제 일상 어디서나 AI를 찾아볼 수 있게 됐죠.
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그리고 AI의 기반이 되는 건 데이터센터입니다. 그것도 기존의 인프라보다 더욱 고성능의 데이터센터가 필요하죠. 이는 AI 열풍이 거세질수록 데이터센터 수요가 증가한다는 것을 의미합니다.
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이런 흐름을 월스트리트 큰손들이 모를 리 없습니다. 이미 블랙스톤을 필두로 베인캐피털, KKR, 등이 데이터센터 인프라 투자에 뛰어들었어요. 그들은 특히 아시아를 주목하고 있습니다.
인공지능(AI)은 우리의 일상을 바꿨습니다.
조금 더 구체적으로 말하면, 생성형 AI가 일상을 바꿨습니다. 이제 글을 쓸 때 손가락 아프게 키보드를 두들길 필요가 없어졌습니다. 원하는 주제를 적고 클릭만 하면 알아서 써 주니까요. 또 그림이나 사진을 구하는 것도 쉬워졌어요. 직접 그리거나 찍지 않고, 몇 번의 클릭만으로 진짜보다 더 진짜 같은 그림과 사진을 만들어낼 수 있습니다. 그뿐인가요? 이제는 코딩마저도 직접 할 필요가 없습니다. 어떤 기능을 구현하고 싶은지 적기만 하면 눈 깜짝할 사이 코드가 만들어지죠.
물론 이전에도 AI 기술은 다양한 분야에서 쓰였습니다. 그러나 이 정도로 삶에 파고들지는 않았어요. 과거의 AI는 어렵고 복잡해 도무지 이해할 수 없는 기술이었다면, 지금의 AI는 누구나 쉽게 접하고 활용할 수 있는 기술입니다. 그래서일까요? AI는 어느새 세상 곳곳에 스며들었습니다. 이제 AI 없는 일상을 상상하기 어려울 정도죠.
그야말로 역사에 한 획을 그을만한 변화인 셈인데요. 이 변화의 방아쇠를 당긴 건 누구일까요? 아마 이제는 전 세계에서 모르는 사람이 없을 이름, 오픈AI입니다.
거대한 파문을 일으킨 AI 챗봇
시간을 거슬러, 약 2년 전으로 돌아가 봅시다.
2022년 12월, 오픈AI는 하나의 서비스를 공개했습니다. 바로 대화형 AI 서비스 챗GPT죠. 사실 챗GPT 전에도 AI 챗봇 서비스는 있었는데요. 챗GPT는 성능 면에서 차원이 달랐습니다. 아예 새로운 AI 챗봇 서비스라고 해도 과언이 아닐 정도였어요. 거의 인간에 준하는 수준의 이해력과 문장력을 갖추고, 자연스러운 대화의 맥락을 만들기까지 했으니까요. 심지어는 농담까지 했습니다.
이 새로운 AI 챗봇 서비스는 뜨거운 관심을 모았습니다. 초기 데모 버전이 공개된 지 일주일도 채 지나지 않아 100만 명이 넘는 사용자들이 몰릴 정도였어요. 그리고 챗GPT를 실제로 사용해 본 이용자들은 그 엄청난 성능에 하나같이 충격을 받았습니다.
실제 유명 역사학자 유발 하라리는 본인 저서의 서문을 챗GPT에 맡겼다가, 그 결과물을 보고 “충격으로 할 말을 잃었다”고 밝히기도 했습니다. 당시 나온 블룸버그의 기사를 인용하자면, 그야말로 폭풍에 휩싸인 거나 다름없었죠.
그러나 전 세계를 깜짝 놀라게 한 챗GPT에도 결점은 있었습니다. 정보의 신뢰도에 한계가 있다는 점이죠. AI는 주어진 데이터를 바탕으로 학습하는 구조이기 때문에 잘못된 정보가 섞여 있으면 챗GPT가 내놓는 답변 자체도 오답일 가능성이 있습니다. 챗GPT가 척척 내놓은 그럴듯한 답변이 사실은 다 거짓말일 수도 있다는 거죠.
이런 치명적인 결점을 오픈AI가 모를 리 없죠. 오픈AI는 반년도 채 지나지 않아 한층 개선된 거대언어모델(LLM)을 공개했습니다. 챗GPT가 기반으로 한 GPT-3.5보다 한 단계 높은 GPT-4였죠. 오픈AI의 설명에 따르면, GPT-4는 평소 일반적인 대화에서는 GPT-3.5와 차이가 크게 나지 않지만 더욱 창의적이며 이에 따라 미묘한 명령도 처리할 수 있다고 해요. 물론 오류와 편향성이 줄어들면서 신뢰성에서도 훨씬 나아졌고요.
텍스트가 전부? 이제는 영상이다
AI 혁신은 여기서 끝이 아닙니다. 지난 2년간 AI 챗봇 서비스의 신 지평을 연 오픈AI는 새로운 도전에 나섰는데요. 지금까지는 텍스트 위주의 생성형 AI 기능에 주력했다면, 이제는 영상을 위한 생성형 AI 기능으로 영역을 넓힌 거죠.
오픈AI는 지난달 15일(현지시간) 블로그를 통해 소라(Sora)를 공개했습니다. 텍스트를 동영상으로 만들어주는 AI 시스템인데요. 쉽게 말하면, 명령어를 입력하는 것만으로도 영상을 만드는 것은 물론 기존의 이미지를 동영상으로 변환하고, 또 기존 동영상을 확장하거나 누락된 프레임을 채울 수 있는 기능입니다.
여기까지 듣기에는 그리 새로울 게 없어 보이죠. 그러나 소라가 기존의 영상 제작 AI 서비스들과 다른 점이 있습니다. 챗GPT와 마찬가지로 궤를 달리하는 압도적인 성능입니다.
소라가 얼마나 뛰어난지는 중국의 반응만 봐도 알 수 있는데요. 중국 인터넷 보안 기업 치후360의 창립자인 저우훙이는 소라 발표 직후 “이 새로운 AI 서비스는 광고와 영화 예고편 업계를 완전히 흔들 것”이라고 내다봤습니다. 이어 “소라의 등장으로 인간 지능에 가까운 인공범용지능(AGI) 구현에 필요한 시간이 10년에서 1~2년으로 단축될 것”이라고 덧붙였어요. 그만큼 놀라운 성능이라는 거죠.
홍콩 사우스차이나모닝포스트에 따르면, 한 재계 고위 인사는 소라의 등장을 ‘뉴턴 모멘트’라고 불렀다고 합니다. 경쟁자마저 침이 마르도록 칭찬할 정도니 의심의 여지가 없습니다.
엔스로픽과 구글, AI 혁신을 더하다
오픈AI는 분명 AI 혁신을 주도하고 있습니다. 그러나 다른 기업들이 이 모습을 보고만 있을 리 없죠. 메가 트렌드로 자리 잡은 AI는 놓칠 수 없는 먹거리였으니까요. 이 사실을 잘 알고 있는 기업들은 추격에 나섰습니다.
우선 오픈AI 대항마로 꼽히는 건 AI 스타트업 앤스로픽입니다. 앤스로픽은 오픈AI와 함께 세계 3대 거대언어모델(LLM)을 보유한 것으로 알려져 있어요. 앤스로픽의 거대언어모델(LLM) 이름은 클로드로, 지난 4일(현지시간) 최신 모델인 클로드 3가 출시됐습니다. 앤스로픽의 설명에 따르면, 클로드 3의 버전 중 가장 학습량이 많은 모델은 업계 벤치마크에서 GPT-4를 능가했다고 해요. 이를 고려하면, 오픈AI의 가장 강력한 라이벌이라고 할 수 있습니다.
또 다른 세계 3대 거대언어모델을 소유한 건 어디일까요? 바로 구글입니다. 구글의 거대언어모델은 제미나이라고 하는데요. IT 매체 더버지가 직접 실험해 본 바에 따르면, 이 제미나이를 장착한 AI 챗봇 서비스는 챗GPT와 비슷한 수준의 성능을 낸다고 합니다. 가장 최신 정보를 학습해 질문에 답한다는 면에서 큰 수준 차이는 없다는 거죠. 다만 답을 내놓는 시간은 더 오래 걸렸다고 합니다. 또 이미지 생성 기능에서는 중대한 오류가 발견됐고요.
이외에도 쟁쟁한 경쟁자들은 더 있습니다. 그중 하나는 새로운 AI 강자로 부상한 메타입니다. 메타 역시 세계 3대 거대언어모델에 비할 수 있는 수준급의 모델을 갖추고 있고, 이를 기반으로 다양한 서비스를 시도하고 있어요. 최근에는 구글과 마찬가지로 오류에 발목 잡혀 고전하고 있지만요. 또 어느 분야에서나 압도적인 모습을 보이는 애플도 빼놓을 수 없죠. 애플은 다소 뒤늦게 경쟁에 뛰어들었지만, AI 기능을 강화한 제품을 선보이는 등 절차탁마하고 있습니다.
이처럼 내로라하는 기업들이 뛰어들면서 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다. 그리고 이런 흐름 속에서 하루가 다르게 수요가 증가하는 인프라가 있죠. 바로 데이터센터예요.
데이터센터 없이는 AI도 없다
데이터센터란 컴퓨터 서버와 시스템, 네트워크, 스토리지 등이 설치된 종합 시설입니다. 비유하자면, 집에서 흔히 사용하는 개인용 컴퓨터가 적게는 수백 대, 많게는 수만 대가 모여 저마다 인터넷 서비스를 위한 프로그램을 돌리고 있는 컴퓨팅 호텔인 셈입니다. 어떤 인터넷 서비스든 데이터센터 없이는 돌아가지 않는다는 뜻입니다. AI 서비스 역시 마찬가지예요.
심지어 AI 서비스는 극도로 고도화된 기능인 만큼, 기존의 인프라와는 차원이 다른 데이터센터가 필요합니다. 말하자면 AI 데이터센터가 필요하다는 건데요. 우선 전통적인 데이터센터는 표준적이고 범용적인 반도체에 기반해 워크로드를 지원하는 서버들 중심으로 구축돼 있습니다. 그러나 AI 서비스를 위해서는 고성능 AI 반도체를 활용하는 서버를 중심으로 대규모 데이터를 탐색하는 게 가능한 병렬 컴퓨팅이 뒷받침되어야 하죠.
애널리스트들에 따르면, 이 AI 데이터센터는 다른 면에서도 기존의 데이터센터와는 궤를 달리합니다. 일단 AI 모델을 대규모로 지원하기 위한 광 네트워킹과 보다 효율적인 스토리지 인프라가 있어야 하고요. 또 전기 소모량 측면에서도 훨씬 개선되어야 합니다. AI 서비스는 기본적인 전력 소모량이 엄청나기 때문에 많은 전기를 공급할 수 있는 인프라와 과열 상황에서 장비를 보호하기 위한 새로운 냉각 방식도 갖춰져야 합니다.
문제는 AI 데이터센터 인프라를 구축하는 게 여러모로 어렵다는 점입니다. 월스트리트저널에 따르면, IT 서비스 및 컨설팅 업체 유니시스의 만주 나글라퍼 부사장은 “기존 데이터센터를 AI에 맞게 바꾸거나 새로운 전용 데이터센터를 짓는 건 막대한 자본과 시간 투자를 필요로 한다”고 설명했습니다.
그러나 어렵다고 해도 반드시 해야 하는 일이 있기 마련이죠. AI가 향후 10년을 이끌어나갈 미래 먹거리라는 사실은 자명하니까요. 실제 AI 인프라 시장 규모는 점점 커지는 모양새인데요. 시장조사업체 데이터 브릿지 마켓 리서치에 따르면, AI 서비스를 지원하는 데이터센터, 네트워크 및 기타 하드웨어를 포함해 AI 인프라 시장은 오는 2029년까지 연평균 성장률(CAGR) 43.5%를 기록하며 4225억 5000만 달러 규모까지 성장할 전망입니다.
밀려오는 파도에 올라타기
발 빠른 투자자들이 이런 흐름을 놓칠 리가 없죠. 월스트리트의 큰손들은 AI 인프라, 그중에서도 데이터센터를 주목해 투자에 뛰어들었습니다. 그리고 투자에 가장 앞장선 건 세계 최대 규모를 자랑하는 사모펀드 블랙스톤입니다.
블랙스톤은 지난 2021년 100억 달러를 들여 데이터센터 운영업체 QTS를 인수했습니다. 당시는 아직 AI 열풍이 불기 전이었지만, 지금에 와서는 절묘한 투자라고 할 수 있는데요. 블랙스톤도 QTS 인수는 회사 역사상 최고의 투자 중 하나가 될 수 있다고 말할 정도입니다. 블랙스톤의 최고운영책임자(COO)를 맡고 있는 존 그레이는 “QTS는 경제의 중요한 부분을 들여다볼 수 있는 렌즈이며 많은 모멘텀을 갖고 있다”고 설명했습니다.
QTS를 통해 발판을 마련한 블랙스톤은 데이터센터 산업에 공격적으로 투자 중이에요. 블룸버그에 따르면, 블랙스톤은 미국 애리조나주 인근의 부지에 대규모 데이터센터를 짓고 있습니다. 또 불과 30마일 떨어진 곳에서도 또 다른 데이터센터를 건설하고 있죠. AI 열풍으로 인해 높아지는 수요를 노리고 일종의 데이터센터 제국을 짓고 있는 셈입니다.
블랙스톤 외에도 거물 투자자들은 잇따라 데이터센터 시장에 투자하고 있습니다. 베인캐피털은 지난해 친데이터그룹을 인수했고, 같은 해 KKR은 싱텔의 데이터센터 지역 사업부 지분을 사들였습니다. 디지털 인프라 투자사인 디지털 브리지 그룹과 기술 투자회사인 실버레이크는 최근 데이터센터 개발업체인 밴티지 데이터센터에 64억 달러를 투자했고요. 딜로직에 따르면, 2021년부터 2023년까지 430억 달러 규모의 미국 데이터센터 관련 거래가 성사됐다고 합니다.
의외의 데이터센터 금맥, 아시아
거물 투자자들의 골드러시가 이어지는 가운데 특히 아시아가 주목받고 있습니다. 아시아가 투자자들의 새로운 사냥터로 부상한 거죠.
아시아가 스포트라이트를 받는 이유는 높은 데이터센터 수요에 있습니다. 아시아에 위치한 국가들은 상대적으로 빠르게 디지털 전환이 이뤄졌어요. 그 연장선에서 IT 산업도 활기를 띠고 있고요. 즉 데이터센터에 대한 수요가 강할 수밖에 없죠. 쿠시맨 앤 웨이크필드에 따르면, 아시아의 데이터센터 수요는 2028년까지 매년 약 25%씩 증가할 것으로 예상됩니다. 미국의 연간 증가율인 14%에 비하면 매우 높은 수치입니다. 월스트리트 큰손들이 아시아를 주목하는 것도 당연하군요.
실제 베인캐피털이 인수한 친데이터그룹과 KKR이 지분을 사들인 싱텔 모두 아시아 기업입니다. 친데이터그룹은 중국의 데이터센터 기업이고, 싱텔은 싱가포르의 최대 이동통신사죠. KKR은 여기서 그치지 않고 향후 몇 년 동안 아시아 태평양 지역의 데이터센터 프로젝트에 10억 달러를 추가 투자할 예정입니다.
또 미국의 자산운용사인 PGIM도 데이터센터 투자에 뛰어들었는데요. 이 자산운용사는 향후 3년 동안 아시아 태평양 시장을 포함해 글로벌 데이터센터 부문에 30억 달러를 투자할 계획이라고 밝혔습니다. 관계자에 따르면, PGIM은 이미 도쿄와 서울에서 데이터센터 부지를 확보하기 위한 협상을 진행하고 있다고 해요. 아직 정확한 위치는 밝혀지지 않았지만요.
AI 열풍이 계속되는 가운데 이와 긴밀하게 엮여있는 데이터센터에 대한 투자도 늘어나는 건 당연한 수순입니다. 그리고 이는 더욱 큰 변화를 불러오겠죠. 인프라가 확보된다면 AI 열풍은 더욱 거세질 테니까요. 물론 혁신도 계속될 테고요. 그 흐름을 지켜보는 것도 흥미로울 것 같습니다.
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