샌드힐 로드 대신 FLUX 블랙 포레스트: 블랙 포레스트 랩스가 독일 AI 단지를 어떻게 해체하고 있는가

“뒤처진 대륙”에서 AI 선구자로: 토론의 변화된 틀

수년간 독일과 유럽에서는 거의 의례적인 불평이 지배적이었습니다. 인공지능, 특히 근본적인 생성 모델 분야에서 미국과 중국은 극복하기 어려운 반면, 유럽은 과도한 규제와 파편화, 그리고 자본 부족에 시달리고 있다는 것입니다. 이러한 상황에서 독일의 역할은 분명했습니다. 강력한 연구와 산업 기반을 갖추고 있지만, 디지털 분야에서 세계 시장 선도 기업을 육성하기에는 구조적으로 역량이 부족했습니다.

프라이부르크에 있는 블랙 포레스트 랩스(BFL)의 경우, 이러한 이야기는 갑자기 모호해집니다. 2024년 봄에 설립된 이 회사는 2년도 채 되지 않아 약 4억 5천만 달러를 조달했고, 기업 가치는 약 32억 5천만 달러에 달하며, 직원 수는 약 50명에 불과합니다. BFL의 플럭스(Flux) 이미지 모델은 전 세계에서 가장 인기 있는 모델 중 하나로, 구글의 기존 이미지 시스템과 경쟁하고 있으며, 어도비, 메타, 마이크로소프트, 캔바, 통신사 등의 제품에 통합되어 있습니다.

블랙 포레스트 랩스(BFL)는 프라이부르크에 본사를 둔 AI 회사로, 생성 이미지 모델을 전문으로 합니다.

BFL은 Flux 모델(예: FLUX.1, FLUX.1-pro, FLUX.1-schnell, FLUX.1.1-pro, FLUX.2)을 개발하고 자체 API와 플랫폼 파트너를 통해 제공합니다.

Flux(또는 FLUX.1/FLUX.2)는 Black Forest Labs에서 개발한 텍스트-이미지 모델 제품군입니다.

다양한 변형이 있으며, 초점도 다릅니다(예: "dev" 오픈, "pro" 상업용, 고속을 위한 "fast", 4MP 출력 및 다중 참조 제어를 위한 FLUX.2).

갑자기 독일의 한 AI 연구소가 앤드리슨 호로비츠, 세일즈포스, 그리고 미국 벤처캐피털 업계의 거물 투자자들의 관심을 받게 되었고, 경제 매체들은 이 연구소를 공개적으로 "구글의 경쟁자"라고 묘사하고 있습니다. 프라이부르크의 이 이야기는 두 가지 측면을 동시에 다루고 있어 경제적으로 흥미롭습니다.

첫째, 이는 독일의 AI 분야에서 실제로 무엇이 가능한지에 대한 인식을 변화시킵니다. 둘째, "실리콘 밸리를 따라잡는 것"이 ​​실제로 무엇을 의미하는지, 그리고 독일이 현실적으로 어떤 경쟁 환경에서 경쟁할 수 있는지를 재검토하게 합니다.

좀 더 구체적으로 설명하자면, 단순히 창업자의 이야기를 들려주는 것만으로는 충분하지 않습니다. 자본 흐름, 인프라, 규제, 기업 문화, 그리고 전략적 경로 결정을 면밀히 검토해야 합니다. 바로 이러한 변수들이 고립된 성공 사례와 구조적 추세 반전을 구분하는 기준이 됩니다.

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블랙 포레스트 랩스의 증상: 프라이부르크 사례 연구가 유럽의 AI 잠재력에 대해 밝힌 것

블랙 포레스트 랩스는 여러 측면에서 극단적인 사례입니다. 이 회사는 2년도 채 되지 않아 4억 5천만 달러 이상의 자본을 조달했는데, 여기에는 세일즈포스 벤처스와 AMP 펀드가 주도한 단일 시리즈 B 라운드에서 3억 달러가 포함되었습니다. 이를 통해 기업 가치는 32억 5천만 달러로 상승했는데, 이는 독일 딥테크 스타트업이 이처럼 짧은 기간에 달성한 전례 없는 수치입니다.

하지만 경제적으로 주목할 만한 점은 기업 가치 평가뿐만 아니라, 무엇보다도 매출 성장, 자본 효율성, 그리고 인력 효율성의 조화입니다. 보고서에 따르면 연간 반복 매출은 수백만 달러 중반대에 달하며, 이는 설립 후 1년 남짓 만에 달성한 성과입니다. 또한, 수백만 달러 후반대의 수주 잔고를 보유하고 있습니다. 약 50명의 직원을 보유한 이 회사는 직원 1인당 매우 높은 가치 창출을 달성하고 있으며, 이는 전통적인 독일 기술 기업보다는 미국 초고속 성장 기업의 초기 단계를 연상시킵니다.

또한, BFL은 전략적 포지셔닝을 갖추고 있습니다. BFL은 단일 최종 고객 중심 플랫폼을 구축하기보다는 주로 다른 공급업체를 위한 모델과 인프라를 제공합니다. Flux 모델은 이미지 생성, 편집, 그리고 향후 비디오 제작을 위한 기술적 토대가 됩니다. 예를 들어, 이러한 모델은 주요 미국 기업의 디자인 도구, 크리에이티브 소프트웨어, 소셜 미디어 플랫폼, AI 비서 등에 통합됩니다. 따라서 BFL은 고립된 소비자 서비스가 아닌, 글로벌 가치 사슬 내 전문 인프라 제공업체처럼 운영됩니다.

창립팀의 배경은 이러한 그림을 더욱 뒷받침합니다. 로빈 롬바흐와 여러 공동 창립자들이 이끄는 창립자들은 2022년 이후 생성적 이미지 AI를 둘러싼 전 세계적인 열풍을 불러일으킨 핵심 모델 중 하나인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 개발에 중요한 역할을 했습니다. BFL은 실리콘 밸리의 설립 신화를 따르는 대신, 하이델베르크와 튀빙겐과 같은 독일 및 유럽 연구 시설 네트워크와 엔비디아에서의 업계 경험을 바탕으로 탄생했습니다.

따라서 이 사례 연구는 세 가지 사실을 보여줍니다.

• 첫째, 유럽, 특히 독일은 세계적 수준의 연구 전문성을 보유하고 있으며, 이를 자체적으로 국제적으로 경쟁력 있는 기본 모델로 전환할 수 있습니다.
• 둘째, 자본, 고객, 컴퓨팅 파워에 대한 접근성이 확보된다면, 소규모이면서도 고도로 전문화된 팀이라도 전 세계적으로 측정 가능한 규모의 부가가치를 창출할 수 있습니다.
• 셋째, "유럽"과 미국을 가르는 경계는 정치적 논쟁에서 드러나는 것보다 실제로 훨씬 더 투명합니다. BFL은 독일의 대표적인 스타트업인 동시에 미국 자본 및 고객 흐름에 깊이 통합되어 있습니다.

바로 이러한 모호한 태도가 바로 다음 질문에 대한 냉정한 경제적 분석의 출발점입니다. 독일이 정말 실리콘 밸리의 속도를 따라가고 있는지, 아니면 정치적으로 편리한 이야기를 위한 투사 화면으로 이용된 예외적인 사례일 뿐인지?

자본력과 규모의 경제: 실리콘 밸리와의 비교가 위험할 정도로 단순한 이유.

독일과 유럽의 상황을 제대로 이해하기 위해서는 구체적인 수치를 살펴볼 필요가 있습니다. 2013년부터 2023년까지 미국 AI 기업들은 민간 자본으로 약 5천억 달러를 조달한 반면, EU와 영국을 포함한 유럽 기업들은 750억 달러를 약간 넘는 금액을 조달했습니다. 결과적으로 미국은 민간 AI 투자금의 약 6배를 유치했습니다.

2023년 EU의 벤처 캐피털 중 AI에 할당된 금액은 약 80억 달러에 불과했는데, 이는 미국의 약 680억 달러, 중국의 약 150억 달러에 비해 훨씬 적습니다. 2024년 미국의 민간 AI 투자는 지속적으로 증가하여 1,000억 달러를 넘어섰습니다. 특히 생성 AI 분야에서 미국의 투자 규모는 중국, EU, 영국의 투자 규모를 합친 것보다 250억 달러 이상 높았습니다.

유럽은 프랑스의 미스트랄(Mistral), 독일의 알레프 알파(Aleph Alpha)와 딥엘(DeepL), 그리고 보안 부문의 헬싱(Helsing)에 대한 강력한 자금 조달을 통해 따라잡고 있지만, 절대적인 수치로는 여전히 상당히 뒤처져 있습니다. 유럽 AI 자금의 높은 성장률에도 불구하고, 초기 투자 규모는 여전히 상당히 낮으며, 그 격차는 줄어들기는커녕 오히려 확대되고 있습니다.

이러한 배경에서 유럽 스타들을 개별적으로 언급하는 것은 지나치게 낙관적인 시각으로 비춰질 수 있습니다. BFL의 기업 가치는 30억 달러에 달하지만, Anthropic이나 OpenAI 같은 기업들은 오랫동안 완전히 다른 규모로 운영되어 왔습니다. 예를 들어, Anthropic은 최근 자금 조달 라운드를 통해 3자리 수 중반대의 기업 가치를 달성했는데, 이는 마이크로소프트와 엔비디아가 최대 150억 달러를 공동 투자하는 거래 덕분입니다. Anthropic은 그 대가로 약 300억 달러 상당의 클라우드 및 GPU 용량을 인수했습니다.

이와 동시에 OpenAI가 계획 중인 "스타게이트" 데이터 센터 프로젝트와 같은 인프라 프로젝트에도 두 자릿수에 달하는 수십억 달러가 추가로 유입되고 있으며, 이 프로젝트에는 약 1,000억 달러에 달할 것이라는 소문이 돌고 있습니다. 마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타와 같은 하이퍼스케일러들은 2025년까지 데이터 센터 투자를 3,000억 달러 이상으로 늘릴 계획이며, 올해만 해도 전 세계 데이터 센터에 거의 5,000억 달러가 유입될 것으로 예상됩니다.

이에 비해 AI 인프라 및 생태계 구축을 위해 최대 2,000억 유로의 공공 및 민간 자금을 동원하는 것을 목표로 하는 야심 찬 EU 이니셔티브 "InvestAI"조차 규모가 훨씬 작고, 무엇보다 시간이 더 많이 소요되는 것으로 보입니다. 더욱이, 이 중 얼마나 많은 금액이 실제로 투자될지, 그리고 이 자금이 얼마나 빨리 효과를 발휘할지는 여전히 불확실합니다.

따라서 구조적 시작점은 명확합니다.

• 미국은 훨씬 더 크고 위험 감수성이 강한 민간 자본 공급, 엄청난 현금 흐름을 가진 하이퍼스케일러, VC 펀드, 연금 기금, 국가 부의 기금으로 구성된 긴밀한 네트워크를 보유하고 있으며, 에너지, 부동산, 칩 시장에서 볼 수 있듯이 AI 인프라에 막대한 투자를 했습니다.
• 독일과 유럽은 상승세를 타고 있지만, 그 규모는 다릅니다. BFL, Mistral, Aleph Alpha와 같은 개별 기업들은 경제적으로 큰 비중을 차지하지만, 이미 AI 인프라와 애플리케이션에 수조 달러가 투자되고 있는 글로벌 시장에서 사업을 운영하고 있습니다.

따라서 중요한 질문은 독일이 개별적인 스타를 배출할 수 있느냐는 것이 아니라(물론 가능한 일입니다) 실리콘 밸리와 구조적으로 경쟁할 수 있는 기업, 자본, 그리고 인프라의 임계 질량을 구축할 수 있느냐는 것입니다. 그리고 이 질문에 대한 답은 훨씬 더 냉정합니다.

병목 현상인 인프라: 컴퓨팅 파워, 에너지, 그리고 따라잡는 데 드는 비용.

기본 AI 모델의 경제적 타당성은 컴퓨팅 인프라의 규모의 경제에 크게 좌우됩니다. 엔비디아만 해도 수백만 개의 H100 가속기를 판매하고 있는데, 이 칩 하나당 최대 700와트의 전력을 소비하는데, 이는 미국 가정의 1인당 평균 전력 소비량보다 많은 양입니다. 계획된 판매량을 합산하면, H100 설비의 총 전력 소비량은 미국 주요 대도시의 전력 수요와 맞먹을 것입니다.

동시에 미국에서는 대규모 AI 클러스터들이 등장하고 있습니다. Microsoft, Amazon, Meta, xAI 등은 2기가와트 이상의 연결 부하를 갖춘 데이터 센터를 계획하고 있으며, 이는 지역 전체를 혁신하고 있습니다. 텍사스에 위치한 OpenAI의 Stargate 클러스터와 중서부 지역에서 활동하는 Meta와 Amazon의 프로젝트는 수십만 개의 GPU를 밀접하게 연결된 컴퓨팅 네트워크에서 운영하도록 설계되었습니다. 이러한 규모는 차세대 Foundation Models를 학습하는 데 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다.

이러한 군비 경쟁은 유럽에 이중적인 과제를 안겨줍니다. 첫째, 고성능 GPU에 대한 접근성이 이미 부족하고 엔비디아의 공급 및 가격 책정 전략에 크게 의존하고 있습니다. 둘째, 에너지 공급 및 전력망 인프라에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 2030년까지 데이터 센터의 전력 소비량이 현재 독일과 프랑스의 전력 소비량을 합친 것보다 더 많을 것으로 예측되며, 이러한 수요 증가의 상당 부분은 AI 부하에 기인할 것입니다.

EU는 이러한 추세에 대응하고자 노력하고 있습니다. InvestAI의 틀 안에서 여러 개의 "AI 기가팩토리"가 설립될 예정입니다. 이는 미국의 하이퍼스케일러 클러스터에 대응하여 유럽의 대형 전문 데이터 센터 역할을 하도록 설계되었습니다. 독일에서는 도이체 텔레콤과 슈바르츠 그룹 등의 컨소시엄이 공동으로 AI 데이터 센터 프로젝트를 시작하고 EU 자금 지원을 신청할 계획입니다. 동시에 독일 정부는 고성능 컴퓨터, AI 서비스 센터, 그리고 가우시안 슈퍼컴퓨팅 인프라 확장에 투자하고 있습니다.

그러나 규모는 여전히 제한적입니다. 현재 엔비디아 세대를 기준으로 약 1기가와트 전력의 GPU 클러스터를 확장하는 데는 수백억 유로의 투자가 필요할 것으로 추산됩니다. GB300 이상과 같은 차세대 GPU의 경우 1기가와트당 예상 비용은 400억에서 500억 유로 사이입니다. 2025년까지 AI에 총 50억 유로를 배정하는 독일의 국가 전략만 봐도 필요한 인프라 측면에서의 엄청난 격차를 알 수 있습니다.

경제적으로 이는 유럽과 독일이 자원을 대폭 늘린다 하더라도 글로벌 인프라 경쟁에서 미국의 하이퍼스케일러와 동등한 조건에서 경쟁하기는 어려울 것임을 의미합니다. 따라서 유럽과 독일은 더 효율적인 모델, 특화된 엣지 AI, 또는 특히 규제에 민감한 분야 등 어떤 틈새시장과 아키텍처에서 더 적은 컴퓨팅 성능으로 경쟁력을 유지할 수 있는지 고려해야 합니다.

블랙 포레스트 랩스는 바로 이러한 논리를 구현합니다. 자체적인 글로벌 클라우드 제국을 구축하는 대신, 자사 모델을 최적화하여 매우 효율적으로 실행하고 기존 플랫폼과 원활하게 통합함으로써 타사의 인프라 투자로부터 간접적인 이익을 얻습니다. 이는 경제적으로 합리적이며, 동시에 "따라잡는 것"이 ​​단순히 인프라 용량이 아니라 모델 품질, 효율성, 그리고 기존 생태계와의 지능적인 통합으로 정의됨을 보여줍니다.

규제 체계 비교: 장애물인가, 이점인가, 아니면 단순히 다른 길인가?

유럽과 미국의 또 다른 주요 차이점은 규제 환경입니다. 미국은 주로 시장 주도적 역학에 의존하고 경쟁 당국이나 부문 규제 등을 통해 사후 개입하는 경향이 있는 반면, EU는 AI법을 통해 포괄적이고 사전적인 규제 체계를 구축했으며, 일반 목적 모델도 명시적으로 다루고 있습니다.

AI법은 "일반 목적 AI 모델"(GPAI)이라는 개념을 도입하고, 특히 잠재적으로 시스템적 위험이 있는 모델에 대한 투명성 및 문서화 의무를 규정합니다. 강력한 기반 모델 제공자는 기술 문서를 제공하고, 최소한 집계된 형태로 훈련 데이터를 기술하고, 위험을 체계적으로 분석하고, 안전 조치를 이행하고, 특정 상황에서는 유럽 등록 기관에 모델을 등록해야 합니다.

알레프 알파(Aleph Alpha)와 미스트랄(Mistral)과 같은 유럽 기업들은 지나치게 엄격하거나 모호하게 정의된 규제가 미국 경쟁사를 따라잡는 데 방해가 될 것이라고 거듭 경고해 왔습니다. 특히, 이미 자본, 컴퓨팅 성능, 데이터 부족으로 어려움을 겪고 있는 상황에서 더욱 그렇습니다. 따라서 파운데이션 모델(Foundation Models)에 대한 규제 설계를 둘러싼 논쟁은 정의의 폭을 얼마나 좁게 또는 넓게 설정해야 하는지, 그리고 EU 집행위원회가 모델을 "시스템적"으로 분류할 때 어느 정도의 재량권을 가져야 하는지에 집중되어 왔습니다.

반면 EU는 규제 경로의 기회를 강조합니다. 처음부터 신뢰, 투명성, 그리고 법규 준수를 모델에 통합하는 기업은 의료, 금융, 공공 행정, 또는 중요 인프라와 같은 민감한 분야에서 장기적인 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 분야에서는 성능과 가격뿐만 아니라 추적성, 책임 문제, 데이터 보호, 그리고 윤리적 기준도 중요합니다.

고도로 규제되고 수출 지향적인 산업 경제를 가진 독일에게 이러한 논리는 낯설지 않습니다. 기계 공학, 자동차, 의료 기술 등 여러 분야에서 독일 기업들은 엄격한 규제 환경에서 운영되고 표준 및 품질 준수를 통해 제품을 차별화하는 방법을 터득했습니다. 이러한 모델이 기반 기술에서 뒤처지지 않으면서 AI 분야에도 안정적으로 적용될 수 있을지는 의문입니다.

블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs)는 이와 관련하여 간접적인 주장을 펼칩니다. 이 회사는 오픈 및 라이선스 모델 배포에 크게 의존하고, 개발자 생태계를 다루며, 저작권, 상표권, 책임 문제가 특히 민감한 분야, 예를 들어 크리에이티브 및 미디어 산업 분야에서 사업을 운영합니다. BFL이 여전히 높은 수요를 유지하고 있다는 사실은 규제 요건이 모든 시장 참여자에게 명확하고, 비례적이며, 예측 가능하다는 전제 하에 규제와 경제적 성공이 상호 배타적이지 않음을 보여줍니다.

미국은 비교적 포괄적인 AI 규제가 부족하지만, 법원 판결, 업계 표준, 소비자 보호법, 그리고 부문별 규제 기관 등으로 인해 규제 요건이 점차 강화되고 있습니다. 규제의 "여부"보다는 "어떻게" 그리고 "언제" 규제하느냐에 따라 차이가 발생합니다. 미국은 사후 시정 조치에 더 의존하는 반면, 유럽은 모든 기회와 위험을 감수하는 선제적 관리에 중점을 둡니다.

사업 개발, 영업 및 마케팅 분야에서의 EU 및 독일 전문성 - 이미지: Xpert.Digital

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문화, 비즈니스 모델 및 독일 특별 경로: 실리콘 밸리 신화와 디지털 중소기업 사이

"실리콘 밸리를 따라잡는 것"에 대한 논쟁에서 종종 과소평가되는 측면 중 하나는 기업가 정신의 문화적, 제도적 기반입니다. 실리콘 밸리 모델은 극도로 위험 감수적인 벤처 캐피털, 빠른 확장 주기, 공격적인 확장 전략, 그리고 장기적인 안정성을 희생하더라도 전체 산업을 "파괴"하려는 의지에 기반합니다.

독일 중소기업은 전통적으로 다른 모습을 보여 왔습니다. 장기적인 사고방식, 가족이나 창업자의 지배력, 틈새시장 집중, 높은 기술 전문성을 갖추고 있지만, 성장에 대한 야망은 보통이며 위험 감수 성향도 제한적입니다. 여러 연구에서 중소기업은 실리콘 밸리의 기업가 정신과 "대척점"에 위치한다고 명시적으로 규정됩니다. 후진성 때문이 아니라, 독립적이고 회복탄력적인 성공 공식을 가지고 있기 때문입니다.

현재 논쟁에서는 실리콘 밸리의 이상을 도입하여 이러한 모델을 축소하려는 시도가 빈번하게 일어나고 있습니다. 그러나 독일에는 미국식 스타트업이 더 이상 필요하지 않으며, 오히려 일종의 "디지털 미텔슈탄트"(SME 부문)가 필요하다고 주장하는 목소리가 점점 커지고 있습니다. "디지털 미텔슈탄트"는 고도로 집중된 디지털 기반 기업으로, 수익성 있고 건전하며 장기적인 관점을 가지고 운영되며, 초고속 성장이라는 도그마를 따르지 않는 기업입니다.

블랙 포레스트 랩스가 흥미로운 지점은 바로 여기에 있습니다. 한편으로, 이 회사는 전형적인 실리콘 밸리의 가젤 기업과 매우 유사합니다. 빠른 가치 성장, 강력한 미국 벤처캐피털 투자, 글로벌 포부, 그리고 국제적인 금융 및 인재 흐름 활용 등이 그 예입니다. 하지만 다른 한편으로, 블랙 포레스트 랩스의 운영 방식은 고도로 집중화된 연구소와 더 유사합니다. 명확하게 정의된 제품 라인(플럭스 모델), 오랜 협력 관계를 유지하는 소규모의 긴밀한 창업 그룹, 그리고 짧은 소통 채널, 명확한 책임, 그리고 빠른 반복을 중시하는 조직을 갖추고 있습니다.

경제적 측면에서 BFL은 두 세계의 요소가 결합될 수 있음을 보여줍니다.

실리콘 밸리 모델은 미국이 주도하는 벤처 캐피털을 포함한 대규모 벤처 캐피털에 대한 접근성, 글로벌 입지를 굳건히 하는 용기, 그리고 초기부터 높은 가치 평가를 수용하려는 의지를 제공합니다.

이 회사의 중견 기업 DNA는 기술적 깊이, 장기적인 팀 관계, 높은 품질 기준, 대중의 과대광고에 대한 일정한 자제력을 제공합니다. 여기에는 샌프란시스코가 아닌 프라이부르크에 회사 본사를 두기로 한 의식적인 결정도 포함됩니다.

요점은 독일이 실리콘 밸리를 일대일로 모방하려 한다면 거의 필연적으로 패배할 것이라는 점입니다. 자본 기반, 규제 환경, 문화적 선호도 모두 동일하지 않습니다. 그러나 독일이 기존 산업 및 중소기업 모델에서 실리콘 밸리의 메커니즘을 선택적으로 활용하는 고성능 디지털 생태계를 구축하는 데 성공한다면, 그 결과 자체적으로 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 물론 "독일의 OpenAI"라는 신화가 암시하는 것과는 다르겠지만 말입니다.

미국의 역할: 파트너, 투자자, 경쟁자 - 그리고 피할 수 없는 기준점.

미국을 명시적으로 고려하지 않고 독일의 AI 입지를 분석하는 것은 불완전할 것입니다. 미국은 최대 투자국일 뿐만 아니라 가장 중요한 기술적, 정치적, 문화적 기준이자 동시에 주요 경쟁국이기도 합니다.

미국은 수년간 AI 연구 및 응용 분야에 막대한 자금을 투자해 왔으며, 매년 수천억 달러에 달하는 민간 AI 투자가 이제 현실이 되었습니다. 미국 기업들이 "주요 AI 모델" 목록을 장악하고 있습니다. 최근 순위에 따르면 가장 중요한 AI 모델 40개가 미국 기업, 15개가 중국 기업, 그리고 유럽 전체에서 3개에 불과합니다.

동시에 미국 자본이 유럽으로 깊숙이 침투하고 있습니다. 미국 투자자들은 유럽 AI 투자 라운드에 점점 더 많이 참여하고 있으며, 특히 스위스, 프랑스, ​​영국, 독일에서 활발하게 활동하고 있습니다. 이러한 국가들은 고품질 연구, 안정적인 규제 체계, 그리고 EU 단일 시장 접근성을 갖추고 있기 때문입니다. 스위스 취리히 연방공과대학교(ETH Zurich)의 분사 기업, 미스트랄(Mistral)과 같은 프랑스 기업, 그리고 알레프 알파(Aleph Alpha), 딥엘(DeepL), BFL과 같은 독일 기업들이 이러한 관심의 수혜를 받고 있습니다.

독일에게 이는 미국이 조력자이자 위협이라는 것을 의미합니다. 미국 자본, 미국 클라우드 인프라, 그리고 미국 시장 접근성이 없었다면 BFL의 이러한 성장은 상상조차 불가능했을 것입니다. 반대로, 이러한 강력한 통합은 가치 창출, 통제, 그리고 데이터 흐름이 대부분 미국 시스템에 통합되어 있음을 의미하며, 이는 기술 주권과 전략적 종속성에 대한 모든 위험을 수반합니다.

경제적으로 보면 이는 글로벌 혁신 시스템의 중견국이 겪는 전형적인 딜레마입니다.

• 너무 고립되면 다른 사람들과의 접촉을 잃을 위험이 있습니다.
• 자신을 완전히 개방하면 장기적으로 의존하게 될 위험이 있습니다.

BFL은 실용적인 절충안이 어떤 모습일 수 있는지를 보여줍니다. 핵심 기술 전문성과 지적 재산권을 자체적으로 유지하면서 미국 자본과 고객을 활용하고, 유럽 지역과 구조를 의도적으로 확장하는 것입니다. 그러나 이러한 균형이 장기적으로 유지될 수 있을지는 개별 기업보다는 독일과 EU가 형성하는 정치·경제적 틀에 달려 있습니다.

독일의 구조적 강점: 산업, 데이터, 숙련된 노동력 – 그리고 과소평가된 추진력

자본과 인프라 측면에서 모든 부족함에도 불구하고 독일은 AI 경제의 맥락에서 종종 과소평가되는 몇 가지 구조적 이점을 가지고 있습니다.

첫째, 이 나라는 자동차, 기계공학, 화학, 물류, 의료, 에너지 등 AI를 위한 산업적 적용 분야가 전 세계적으로 독보적으로 밀집되어 있습니다. AI 지원 애플리케이션에 이상적으로 적합한 데이터 스트림, 최적화 문제 및 자동화 잠재력이 발생하는 모든 곳에서 이러한 분야가 발생합니다.

둘째, 독일은 일찍부터 국가 AI 전략을 채택하고 이에 대한 예산을 꾸준히 늘려왔습니다. 2025년까지 총 약 50억 유로를 지원할 예정이며, 이 중 대부분은 연구, 컴퓨팅 인프라 구축, 그리고 AI 교수직 및 우수 클러스터 설립에 사용될 것입니다. 또한, 독일 연방교육연구부는 과학계와 산업계에 고성능 컴퓨터와 AI 리소스에 대한 접근성을 제공하기 위한 AI 서비스 센터에 투자하고 있습니다.

셋째, 기술 및 과학 분야의 교육 수준이 높고, 뮌헨, 튀빙겐, 아헨, 베를린과 같은 대학들이 AI 인재를 위한 매력적인 허브로 발전하고 있습니다. 알레프 알파가 위치한 하이델베르크/하일브론과 같은 지역은 새로운 유럽 AI 허브로 자리매김하고 있습니다.

넷째, 독일은 중소기업을 중심으로 막대한 수의 잠재적 AI 사용자를 보유하고 있습니다. 이들은 아직 초기 단계에 있지만, 많은 경우 재정적으로 건전하고 장기적인 계획을 가지고 있습니다. 따라서 진정한 영향력은 새로 설립된 AI 스타트업의 수보다는 기존 기업들이 AI 기술을 도입하고 확장 가능한 비즈니스 모델에 통합하는 속도와 깊이에 달려 있습니다.

문제점: 구현이 잠재력에 비해 상당히 뒤처져 있습니다. 독일에서는 소수의 기업만이 AI 애플리케이션을 체계적으로 활용하고 있습니다. 솔루션 자체뿐만 아니라 데이터 전략, 명확한 책임 소재, 경영진의 적절한 자격 요건 등 문화적, 조직적 전제 조건도 부족한 경우가 많습니다.

블랙 포레스트 랩은 독일에서 최첨단 연구와 기업가적 야망이 가능하다는 신호를 보냈지만, 개별 사례에서 더 광범위한 경제적 역동성이 발전할 수 있는지 여부는 연구, 스타트업, 산업 사용자 간의 교량을 구축할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 다시 말해, 독일 협회에서 수년간 비판해 온 이전 격차를 바로 메우는 것입니다.

바로 이 부분에서 "디지털 중소기업" 전략이 적용될 수 있습니다. BFL과 같은 주력 프로젝트를 홍보할 뿐만 아니라 수천 개의 중소기업이 BFL, Aleph Alpha 또는 국제 공급업체가 제공하는 모델을 기반으로 AI 기반 제품과 서비스를 개발할 수 있도록 지원하는 것입니다.

향후 10년간의 시나리오: 틈새 시장의 선두주자인가, 아니면 전담 AI 플랫폼인가?

미국을 경험한 한 전문가는 미국에서도 AI의 실질적인 권력이 소수 기업과 몇몇 모델 연구소에 집중되어 있음을 지적합니다. 기본 모델과 하이퍼스케일 인프라 분야는 과점화 추세가 뚜렷한데, 이는 진입 비용이 수천억 달러로 증가하고 있기 때문입니다.

독일과 유럽에는 대략 세 가지 전략적 경로가 나타나고 있습니다.

• 첫째, 여러 유럽 기가팩토리, 독립적인 GPU 또는 대체 칩 생산, 유럽 하이퍼스케일러, 그리고 미국 플랫폼과 독립적으로 운영되는 여러 주권 기반 모델을 기반으로, 대체로 주권적인 별도의 AI 블록을 구축하려는 시도가 있습니다. 이러한 시나리오는 비용이 많이 들고 정치적으로 야심 차며, EU 회원국들이 지속적으로 상당한 자금을 동원하고 조율할 경우에만 실현 가능합니다.
• 둘째, 집중적인 틈새 시장 전략입니다. 유럽은 일반적인 메가 모델과 글로벌 하이퍼스케일러 인프라 분야에서 1위가 될 수 없다는 점을 인정하지만, 산업 AI, 로봇, 의료, 모빌리티, 보안 등 특정 분야와 규제된 "신뢰 기반" AI 애플리케이션 분야에서 선도적인 위치를 목표로 합니다. 인프라는 포괄적인 균형추보다는 특정 목표에 집중된 지원 수단으로 구축됩니다.
• 셋째, 혼합형 경로입니다. 유럽은 최소한의 주권 역량(최소 1~2개의 대형 훈련 센터, 여러 개의 독립적인 일반 목적 모델)을 구축하지만, 구조적 강점이 있는 분야에 집중하는 한편, 의도적으로 글로벌 자본 및 기술 흐름에 긴밀한 네트워크를 유지합니다.

블랙 포레스트 랩은 두 번째와 세 번째 경로의 논리에 확실히 부합합니다. 독점적인 글로벌 클라우드 센터는 없지만 독립적이고 경쟁력 있는 모델을 갖추고 있습니다. 미국 생태계에 강력하게 통합되어 있지만 유럽에 핵심 기술 전문 지식을 갖추고 있습니다. 추상적인 "AGI" 비전 대신 구체적이고 고수익의 애플리케이션 분야에 집중합니다.

독일의 경우, BFL 사례를 이제 "실리콘 밸리와 동등하다"는 증거로 해석하는 것은 경제적으로 위험할 것입니다. 더 현실적인 관점은 BFL이 연구의 탁월함, 기업가 정신, 국제 자본 접근성, 그리고 집중적인 비즈니스 모델이 결합될 때 무엇이 ​​가능한지를 보여주는 사례라는 것입니다. 그리고 이러한 요소들은 여전히 ​​예외적인 사례입니다.

진짜 과제는 예외를 추세로 바꾸는 것입니다.

• BFL이나 Aleph Alpha와 같이 자체 연구를 기반으로 독립적인 모델 스택을 개발하는 연구실이 많아졌습니다.
• 점점 더 많은 산업용 AI 업체가 생성 및 분석 모델을 생산 관련 애플리케이션으로 전환하고 있습니다.
• 그리고 문화적 강점을 포기하지 않고 디지털, AI 기반 제품을 통해 전 세계적으로 틈새 시장을 확장하는 디지털 중소기업이 더 많아져야 합니다.

독일은 잘못된 질문을 하는 것을 멈춘다면 따라잡을 수 있을 것입니다.

"독일이 실리콘 밸리와 경쟁할 수 있다"는 초기 주장은 이러한 측면에서는 오해의 소지가 있습니다. 절대적 자본 규모, 하이퍼스케일러 인프라, 그리고 글로벌 빅테크 기업의 밀도 측면에서 격차는 상당하며, 현재까지는 줄어들기는커녕 오히려 확대되고 있습니다. 이러한 측면에서 독일은 중기적으로 "따라잡을" 수는 없겠지만, 오히려 자신의 위치를 ​​더욱 현명하게 관리할 수 있을 것입니다.

하지만 기준을 더 정확하게 정의한다면 독일이 실리콘 밸리와 경쟁할 수 있다는 것은 사실입니다. 이미지 AI 분야에서 구글과 경쟁하며 전 세계 포춘 500대 기업에서 활용하고 있는 프라이부르크 소재 50명 규모의 연구소는 독일이 구조적으로 디지털 혁신을 이룰 수 없다는 오래된 통념을 반박합니다.

독일이 따라잡을 수 있는 조건은 다음과 같습니다.

• 이 회사는 업계, 중소기업, 연구, 규제 전문성 등 자사의 강점을 AI와 적극적으로 결합했으며, 실리콘 밸리를 모방하려 하지 않고 자체적으로 호환 가능하면서도 독립적인 모델을 개발했습니다.
• 주권이 반드시 절대적인 자급자족을 의미하는 것은 아니지만, 중요한 노드, 즉 자체 모델, 자체 전문 인프라, 자체 인재 기반에 대한 전략적 통제를 의미한다는 것을 받아들인다.
• 이를 통해 연구와 산업 간의 이전 격차가 해소되고, 블랙 포레스트 랩과 같은 이질적인 기업이 딥테크 기업의 새로운 세대로 성장할 수 있는 환경이 체계적으로 조성됩니다.

도발적인 진실은 이렇습니다. 독일이 "우리의 OpenAI"가 언제 만들어질지 계속해서 쫓는다면 패배할 것입니다. 진정한 경쟁의 장이 샌프란시스코가 아니라 슈바르츠발트와 발트해 사이에 있는 공장, 실험실, 병원, 물류 센터, 그리고 행정 사무실이라는 것을 이해한다면 승리할 것입니다.

이러한 맥락에서 블랙 포레스트 랩스는 독일이 "이미 그곳에 있다"는 증거라기보다는, 그 여정에 진지하게 착수할 가치가 있다는 신호에 가깝습니다. AI의 경제학은 단순한 규모뿐만 아니라 효율성, 집중력, 그리고 복잡한 가치 창출 시스템에 대한 지능적인 통합을 중시합니다. 바로 여기에 실리콘 밸리처럼 되려고 하지 않고, 가장 중요한 부분에서 동등한 입장에서 자신 있게 참여하는 독일과 유럽 모델에 기회가 있습니다.

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