a16z - AI Is Becoming a Regional Race
AI 기술은 전 세계적으로 빠르게 확산되고 있으며, 국가들은 이를 수용할지, 아니면 외부에 의존할지를 결정해야 한다. 특히, AI는 전기나 인쇄기와 같은 일반 목적 기술로 간주되며, 이는 경제적 및 사회적 발전의 촉매제가 된다. 많은 국가들이 AI 인프라 독립을 추구하고 있으며, 이는 자국의 가치에 맞는 파트너와의 공동 벤처를 통해 이루어질 수 있다. AI 모델은 데이터에 기반하여 인간의 가치가 내재되어 있어, 각국은 자신들의 문화적 규범에 맞는 AI 모델을 개발해야 한다. 작은 국가는 AI 인프라를 구축하기 위해 하이퍼 센터와의 협력을 고려해야 한다. 이는 과거 금융 기술의 발전과 유사한 방식으로 진행될 수 있다.
Key Points:
- AI는 전 세계적으로 빠르게 확산되고 있으며, 국가들은 이를 수용할지 결정해야 한다.
- AI는 일반 목적 기술로, 경제적 및 사회적 발전의 촉매제가 된다.
- 국가들은 AI 인프라 독립을 위해 자국의 가치에 맞는 파트너와 협력해야 한다.
- AI 모델은 데이터에 기반하여 인간의 가치가 내재되어 있어, 각국은 문화적 규범에 맞는 모델을 개발해야 한다.
- 작은 국가는 AI 인프라를 구축하기 위해 하이퍼 센터와의 협력을 고려해야 한다.
Details:
1. 기술 수용 또는 거부? 🤔
1.1. AI의 사회적 확산
1.2. 기술 수용 결정 전략
2. 인프라 독립의 중요성 💡
- 일반 목적 기술의 확산 속도에 대한 질문이 제기되고 있습니다.
- 모두가 묻고 있는 중요한 질문은 '우리가 구축할 것인가?'입니다.
- 기업들은 자체 인프라를 구축하여 외부 의존성을 줄이고자 하며, 이는 장기적으로 더 큰 전략적 통제력을 제공합니다.
- 자체 인프라 구축은 초기 비용이 들 수 있지만, 장기적으로 비용 효율성을 높이고 더 나은 데이터 보안을 제공합니다.
- 예를 들어, 특정 기업은 클라우드 서비스 종속을 줄이고 자체 데이터 센터를 구축하여 연간 운영 비용을 20% 절감했습니다.
3. 일반 목적 기술로서의 AI 역사 📜
- 많은 국가와 지역이 현대 AI, 특히 심층 학습 기반 AI의 중요성을 인식하기 시작하고 있다.
- AI는 1950년대부터 시작된 연구로, 초기에는 인공지능 프로그램이 특정 작업을 수행하도록 설계되었다.
- 1980년대에는 전문가 시스템이 등장하여 산업 전반에 걸쳐 사용되기 시작했다.
- 최근 몇 년간 심층 학습 기술의 발전으로 AI는 다양한 분야에서 활용되고 있다.
- AI는 제조업에서의 자동화, 의료 분야의 진단 지원, 금융 시장의 예측 모델 등 다양한 산업에 적용되고 있다.
- AI 기술의 발전은 경제 성장과 생산성 향상에 기여하고 있으며, 이로 인해 많은 국가가 기술 개발에 집중하고 있다.
4. 기술 수용과 구매 결정의 시대 🏗️
4.1. 일반 목적 기술의 역사적 맥락과 중요성
4.2. 일반 목적 기술의 예시와 영향
4.3. 현대의 기술 수용과 구매 결정
5. 작은 국가의 AI 전략 🗺️
- 일반 목적 기술의 채택에는 두 가지 주요 순간이 있다: 첫째, 국가가 기술을 환영할 것인지, 아니면 개발에 적대적일지 결정하는 단계가 중요하다.
- 기술 수용 여부 결정은 국가 발전의 중요한 첫 번째 단계이다.
- 작은 국가들이 AI 기술을 성공적으로 도입한 사례로는 싱가포르와 에스토니아가 있다. 이들 국가는 AI를 통해 행정 효율성을 높이고, 경제 성장을 촉진하였다.
- AI 기술을 채택함으로써, 작은 국가는 새로운 경제 기회를 창출하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있다.
- 기술 채택의 결정은 또한 사회적, 경제적 불평등을 줄일 수 있는 중요한 요소로 작용할 수 있다.
6. AI 구매 또는 구축의 딜레마 ⚖️
- AI는 현재 사회 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며, 이는 일반 목적 기술 중 가장 빠른 확산 속도를 보이고 있다.
- 전 세계 수십억 명의 사람들이 이미 AI를 수용하고 있어, 정부는 AI 채택 여부에 대한 선택의 여지가 거의 없다.
- 주요 질문은 AI를 자체적으로 구축할 것인지 아니면 외부에서 구매할 것인지에 대한 것이다.
- 자체 구축은 맞춤화를 통해 경쟁 우위를 제공할 수 있지만, 상당한 시간과 비용이 들 수 있다.
- 외부 구매는 즉각적인 활용이 가능하지만, 맞춤화가 제한적일 수 있다.
- 예를 들어, Google과 같은 대기업은 AI를 자체 구축하여 맞춤형 솔루션을 제공하는 반면, 중소기업은 비용 효율성을 위해 외부 솔루션을 구매할 수 있다.
7. 하이퍼 센터와 합작 투자 🌐
- 향후 24개월 내에 국가들이 가장 큰 구매 결정을 내릴 가능성이 있으며, 그 결정은 직접 구축할지 구매할지에 관한 것이다.
- 미국과 같은 대규모 국가들은 직접 구축하는 쪽으로 기울고 있다.
- 작은 국가들은 과거 전기화 시기에 합작 투자 계약을 통해 기술을 도입한 사례가 많다.
- 최첨단 기술을 보유한 국가들과의 합작 투자는 작은 국가들이 기술을 개발하고 훈련하며 자체적으로 구축할 수 있는 능력을 키울 수 있는 방법이다.
- 이 결정들은 국가의 장기적인 기술적 자립과 경제 성장에 중대한 영향을 미친다.
- 예를 들어, 한국은 현대차와 같은 기업과의 협력을 통해 기술력을 강화하고 있다.
8. AI 모델의 문화적 가치 인코딩 🌍
- AI 모델은 데이터에 내재된 지역적 규범과 문화적 가치를 통해 인간의 가치를 근본적으로 인코딩함.
- 미국에서 수집한 인터넷 데이터로 훈련된 모델은 일반적으로 미국적 가치가 인코딩됨.
- 프랑스 데이터로 훈련된 모델은 다른 가치가 미묘하게 인코딩됨.
- 작은 국가는 독립적인 AI 인프라를 원하지만, 필요한 컴퓨팅 자원과 인재가 부족할 수 있음.
- 이 경우, 가치가 일치하는 해외 파트너와 합작 투자에 참여함으로써 해결 가능함.
9. 역사적 전례: 화폐와 AI의 유사점 💱
- 작은 나라는 AI 가치 체계와의 정렬을 명확히 해야 한다. 이는 AI 시대에서의 성공과 직결된다.
- 역사적으로, 인터넷이 중국 인터넷과 나머지 세계로 분리된 것처럼, AI도 비슷한 양상을 보일 수 있다. 이는 AI의 글로벌 규범화 필요성을 시사한다.
- 1900년대 초 금융 현대화 시기에 여러 나라들이 자국 통화 개발 여부를 고민했다. 이는 오늘날 AI 정책 결정과 유사하다.
- 미국 달러는 글로벌 기축통화로 자리 잡았고, 이는 동맹국들의 협력과 신뢰 구축을 통해 가능했다. AI에서도 비슷한 국제적 협력과 표준이 필요하다.
- 싱가포르, 아일랜드, 룩셈부르크 등 작은 나라들은 플로팅 포인트로서의 역할을 선택했다. 이는 AI 시대에서도 작은 국가들이 유연하고 전략적인 접근을 취해야 함을 시사한다.
10. AI 인프라 선택과 국가 전략 🏢
- AI 인프라 선택은 국가의 미래 방향을 결정하는 중요한 요소이며, 컴퓨팅 데저트(computer desert)로 남을 것인지, AI 인프라를 수용할 것인지에 대한 결정이 포함됨.
- 정부는 하이퍼센터(hypercenter)와의 제휴 전략을 신중하게 검토해야 하며, 이는 국가의 AI 발전 방향에 큰 영향을 미침.
- AI 인프라를 통해 현대적 국가로 발전하기 위해서는 컴퓨팅 용량, 에너지 자원, 데이터의 가용성, 규제 등 네 가지 주요 요소에 대한 전략적 투자가 필요함.
- 컴퓨팅 자원, 저렴하고 지속 가능한 에너지, 고품질 데이터의 확보, 그리고 규제 조화는 AI 인프라 구축의 성공을 좌우하는 핵심 요소임.
- 전 세계적으로 이러한 자원은 불균등하게 분포되어 있으며, 국가별 전략적 접근이 필요함.
- 예를 들어, 한국은 저렴한 에너지와 고품질 데이터를 활용하여 AI 인프라 구축에 유리한 위치에 있음.
11. 국가 간 협력을 통한 AI 발전 🤝
- 일부 국가는 다른 국가보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 능력을 보유하고 있으며, 다른 국가는 자연 자원 덕분에 에너지가 풍부하다.
- 중동 지역은 대규모 데이터 센터는 없지만, 방대한 석유 자원이 있다. 이러한 에너지를 활용하여 세계 최고의 팀과 기업, 연구소를 유치할 수 있다.
- 국가 간의 협력은 각자의 강점을 인식하고 이를 바탕으로 다른 국가와 협력하여 부족한 부분을 보완하는 데 중점을 둔다.
- 공동으로 훈련된 모델은 국가 간 협력의 결과일 수 있다.
- 대부분의 국가에게 전반적인 인프라 독립성을 갖추는 것은 불가능하며, 스택의 특정 부분에 강점을 두고 다른 국가 또는 지역과 협력하는 것이 더 현실적이다.
12. AI 인프라 독립의 현실 🚧
- ASML은 세계에서 가장 중요한 기계를 만드는 유일한 회사이며, 각 기계의 비용은 약 2억 달러입니다.
- 미국이 자체 ASML을 구축하는 것은 현실적으로 10년 이상의 시간이 필요하며 단기간에 실현 불가능합니다.
- 소규모 국가가 자체 AI 모델을 개발하는 것은 강력한 연구팀이 있을 경우 몇 개월 내에 실현 가능성이 있습니다.
- AI 또는 인프라 독립은 스택의 모든 부분을 100% 소유하는 것을 의미하지 않으며, 단기적으로 중요한 부분에서 타인에게 의존하지 않는 것을 의미합니다.
13. 국가와 민간 기업의 역할 📊
- 중국에서는 PRC C 2017 국가정보법에 따라 중국 기업이 기술에 접근할 경우 정부에 이를 제공해야 하는 의무가 있습니다.
- 미국과 대부분의 동맹국에서는 민간 부문이 기본적으로 정부에 기술을 제공할 의무가 없습니다.
- 5eyes 국가들(미국, 캐나다, 영국, 호주, 뉴질랜드)은 인프라를 분류하는 공동 접근 방식을 가지고 있으며, 대체로 AI 모델은 이중 용도나 국가 안보 보호 항목으로 분류되지 않습니다.
- 기술의 역사는 국가의 최고의 인재를 활용하는 것이 관료적 장벽 없이 승리하는 방법임을 보여주었으며, 이는 미국이 선두에 서기 위해 필요한 전략입니다.
- 미국과 동맹국들은 기술 개발 과정에서 민간 부문과의 협력을 통해 혁신을 촉진하며, 이는 국가 안보와 경제 발전에 지대한 영향을 미칩니다.
- 중국의 법적 제약은 기술 혁신의 방향과 사용에 있어 국가의 통제를 강화하는 반면, 미국은 민간 기업의 자유로운 혁신을 통해 글로벌 경쟁력을 유지합니다.
14. 미국의 데이터 규제와 AI 발전 ❌
14.1. 데이터 규제의 혼란
14.2. AI 발전에 미치는 영향
15. AI 주도 국가의 결정 요인 🔍
- 미국과 연합국의 최첨단 연구에 장애가 되는 문제는 정부의 국경 간 협력 부족으로 인해 데이터가 충분히 제공되지 않는 것이다.
- 프랑스는 20년 전부터 원자력을 수용해 현재 매우 효율적인 데이터 센터를 보유하고 있으나, 미국은 이 부분에서 스스로의 발목을 잡았다.
- AI 모델 개발자의 책임을 명확히 하지 않는 규제가 스타트업이 대형 기술 기업에 밀릴 위험을 증가시킨다.
- AI 공급망의 첫 단계는 데이터 센터로 시작되며, 이는 주권의 새로운 단위가 되었다.
- 정부가 GPU를 대량으로 미리 주문함으로써 AI 중심지로 발전하고자 하는 수요가 증가하고 있다.
- 깊은 연구 배경을 가진 창업자들이 AI 인프라 문제 해결을 위해 대형 정부와 협력하고 있다.
- 국제적으로 AI 정책 비교를 통해 각국의 전략적 우위를 이해해야 한다.
- 프랑스와 미국의 정책 차이는 데이터 센터 효율성에 직접적인 영향을 미친다.
- 정부의 선제적 GPU 구매는 AI 기술 발전의 필수적 요소로 강조된다.