미국의 AI 인프라 위기: 과장된 기대가 구조적 현실과 맞닿을 때

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게시일: 2025년 10월 31일 / 업데이트일: 2025년 10월 31일 – 저자: Konrad Wolfenstein

미국의 AI 인프라 위기: 과장된 기대가 구조적 현실과 맞닿을 때 – 크리에이티브 이미지: Xpert.Digital

AI의 엄청난 숙취: 미국이 경쟁에서 패배할 위기에 처한 이유

기존 기술 센터의 에너지 부족과 AI 붐의 숨겨진 비용

세계 AI 혁명의 진원지인 미국은 마치 골드러시처럼 들뜨고 흥분한 분위기입니다. 수십억 달러의 투자, 획기적인 기술, 그리고 생산성과 번영의 새로운 시대에 대한 기대가 미국 사회를 지배하고 있습니다. 기업과 정부 모두 인공지능이 가져올 미래에 대한 비전을 앞세워 앞다투어 앞다투어 내세우고 있습니다. 하지만 이러한 눈부신 기술적 전능함의 이면에는 미국 AI 붐의 근간을 흔들어 놓을 수 있는 근본적인 위기가 도사리고 있습니다. 무한한 성장이라는 꿈은 과부하에 시달리는 인프라라는 냉혹한 현실과 충돌하고 있습니다.

이면을 자세히 살펴보면, 서로를 강화하는 일련의 체계적인 병목 현상이 드러납니다. 미국 AI 전략의 아킬레스건은 뛰어난 알고리즘의 부족이 아니라, 가장 기본적인 요건을 충족하지 못하는 데 있습니다. 수십 년간의 정체를 예상하며 설계된 전력망은 역사적 규모의 수요 충격에 직면해 있습니다. 동시에 수백만 명의 AI 전문가에 대한 수요는 폭발적으로 증가하고 있는데, 교육 시스템은 이 숫자를 감당할 수조차 없습니다. 물과 같은 필수 자원은 이미 가뭄에 시달리는 지역에서 치열한 경쟁의 대상이 되고 있으며, 필수 고성능 칩의 공급망은 세계적인 압력으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.

여기서는 미국의 심각한 인프라 위기를 분석하고, 부풀려진 기대와 구조적 현실 사이의 괴리가 어떻게 AI 붐에 대한 실존적 위협으로 작용하고 있는지를 보여줍니다. 에너지 부족과 숙련된 인력 부족, 증가하는 대중의 저항, 그리고 투기 거품의 위협까지, 충족되지 못한 욕구로 인해 파산 직전에 있는 산업의 모습이 드러납니다. 이제 문제는 시정 조치가 이루어질지 여부가 아니라, 디지털 혁명이 물리적 한계에 부딪혔을 때 얼마나 큰 환멸의 충격을 받게 될 것인가입니다.

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골드 러시 열풍과 다가오는 환멸의 충격 사이

미국은 인공지능(AI) 분야에서 전례 없는 주도권을 잡기 위한 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 하지만 기술적 우월성과 수십억 달러의 투자라는 화려한 외면 뒤에는 복잡하게 얽힌 구조적 과제들이 도사리고 있으며, 이는 미국 AI 붐의 근간을 점점 더 흔들고 있습니다. 기업과 정부는 끊임없이 AI 기술의 혁신적 힘을 극찬하지만, 인프라가 이러한 야망을 따라잡을 수 없으며 미래에 대한 비전은 모래 위에 세워진 것일지도 모른다는 사실이 점점 더 분명해지고 있습니다.

미국 AI 혁명의 핵심적인 아이러니는 스스로를 의심할 여지 없는 기술 선도국으로 자처하는 바로 그 국가가 가장 기본적인 수준에서 실패할 위기에 처해 있다는 것입니다. 기하급수적인 성장을 당연하게 여기는 산업의 경우, 전기, 인력, 물리적 인프라, 그리고 규제 체계가 병목 현상이 되고 있습니다. 기술적 비전과 인프라 현실 사이의 이러한 괴리는 미국 AI 전략의 아킬레스건이 될 수 있습니다.

디지털 혁명의 에너지 역설

에너지 문제는 아마도 미국 AI 개발이 직면한 가장 근본적인 과제로 떠오르고 있습니다. 20년간 전력 소비가 거의 정체된 후, 미국 에너지 시스템은 역사적인 규모의 수요 충격에 직면해 있습니다. 딜로이트 분석가들은 AI 데이터 센터의 전력 수요가 현재 4기가와트에서 2035년까지 123기가와트로 증가할 수 있다고 예측합니다. 30배 이상의 이러한 증가는 미국 전체 에너지 시스템을 근본적으로 재편할 것입니다.

일부 프로젝트의 엄청난 규모는 기존의 상식을 뛰어넘습니다. 주요 하이퍼스케일러의 기존 최대 규모 데이터센터는 현재 500메가와트 미만의 전력을 소비하지만, 2기가와트 용량의 시설은 계획 또는 건설 단계에 있습니다. 특히 초기 계획 단계에 있는 프로젝트들은 5만 에이커 부지에 건설될 예정이며, 5기가와트가 필요합니다. 이러한 개별 데이터센터는 미국 최대 규모의 원자력 또는 가스 화력 발전소가 생산하는 전력보다 더 많은 전력을 소비하며, 500만 가구에 전력을 공급할 수 있습니다.

구조적 문제는 절대적인 수요량뿐만 아니라 부하의 특성에도 있습니다. AI 데이터 센터는 엄청난 공간적 집중과 더불어 24시간 연중무휴로 끊김 없는 기저 부하 수요를 발생시킵니다. 세계 최대 데이터 센터 시장인 버지니아에서는 이미 전력망의 고조파 왜곡, 부하 차단 경고, 아차 사고, 발전소 가동 중단 등이 발생했습니다. 전력망 연결 대기 시간은 최대 7년까지 늘어났지만, 업계는 수년이 아닌 수개월 안에 해결책을 찾아야 합니다.

전력 부족으로 기업들은 과감한 조치를 취해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 멤피스에 위치한 xAI의 데이터 센터는 이동식 가스 발전기를 사용하여 수개월에 걸친 대기 시간을 단축하고 있는데, 이는 계통 연계형 발전소보다 운영 비용이 훨씬 높습니다. 이러한 긴급 해결책은 기업들이 경제적으로 최적이 아니더라도 컴퓨팅 용량을 구축해야 하는 시급성을 강조합니다. 에너지 접근성 속도가 전기 가격이나 토지 이용 가능성과 같은 전통적인 기준을 넘어 가장 중요한 입지 요소로 부상했습니다.

에너지 부족의 지리적 분포는 매우 불균형적입니다. 버지니아, 텍사스, 캘리포니아는 미국 데이터 센터 용량의 약 80%를 차지하는 것으로 추산됩니다. 이러한 집중 현상은 지역 전력망의 부담을 극적으로 가중시킵니다. 버지니아에서는 2023년 전체 전력 공급량의 약 26%를 데이터 센터가 소비했으며, 노스다코타(15%), 네브래스카(12%), 아이오와(11%), 오리건(11%)에서도 유사한 집중 현상이 나타났습니다. 지역 인프라는 점차 물리적 한계에 도달하고 있습니다.

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에너지 위기는 더 심각한 시스템적 문제를 드러냅니다. 수십 년 동안 에너지 인프라는 온건하거나 심지어 정체된 수요에 맞춰져 왔습니다. 미국의 시스템은 구조적으로 급속한 성장에 적합하지 않습니다. 새로운 송전선의 허가, 계획, 건설에는 5년에서 10년이 걸립니다. 신규 발전소 용량 또한 비슷한 기간을 맞이하고 있습니다. 상호 연결 대기열은 95%가 재생에너지 및 저장 프로젝트로 채워져 있는 반면, 기저부하 발전 용량은 감소하고 있습니다.

에너지 상황은 핵심 전력망 구성 요소의 공급망 문제로 인해 더욱 악화되고 있습니다. 변압기, 스위치, 회로 차단기는 전례 없는 수요를 겪고 있습니다. 천연가스 터빈은 2020년대 말까지 대부분 매진 상태입니다. 업계는 첨단 원자력 기술에 기대를 걸고 있지만, 이러한 기술은 아무리 빨라도 2030년대가 되어야 상용화될 것입니다. 솔루션의 필요성과 가용성 간의 격차는 지속적으로 벌어지고 있습니다.

내륙으로의 조용한 탈출

기존 기술 허브의 에너지 부족은 미국 AI 인프라의 조용한 지리적 재편을 촉진하고 있습니다. 중서부는 데이터 센터 입지로서 전례 없는 호황을 누리고 있습니다. 아마존 웹 서비스는 오하이오에 78억 달러를 투자하고 있으며, 마이크로소프트는 이 지역에 수십억 달러를 투자하고 있습니다. 구글은 인디애나에 관심을 보이고 있습니다. 이러한 변화는 비용 절감 전략보다는 토지, 에너지, 수자원, 그리고 연결성이라는 네 가지 필수 자원에 대한 필사적인 탐색을 반영합니다.

중서부는 해안 지역이 따라올 수 없는 구조적 이점을 제공합니다. 아이오와, 네브래스카, 사우스다코타의 전기 요금은 해안 지역보다 20~40% 저렴합니다. 이 지역은 전력의 60% 이상을 재생 에너지원, 특히 풍력 발전으로 생산합니다. 산업적으로 적합한 토지는 사실상 무제한으로 이용 가능합니다. 또한, 서늘한 기후는 냉방 비용을 크게 절감하고, 주변 공기를 열 발산에 활용하는 무공해 냉방 기술을 가능하게 합니다.

입지 선정의 정치 경제가 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 중서부 지역 주와 지자체들은 간소화된 허가 절차를 개발하여 1등급 시장에 비해 프로젝트 기간을 6개월에서 12개월 단축했습니다. 세제 혜택, 인프라 보장, 그리고 인력 개발 프로그램은 이 지역의 매력을 더욱 강화합니다. 데이터센터 프로젝트에 대한 조직적인 저항이 점차 커지고 있는 해안 지역과는 그 차이가 더욱 큽니다.

그러나 이러한 지리적 변화는 새로운 과제를 야기합니다. 주요 인터넷 교환 지점의 지연 시간이 증가하고, 고도로 전문화된 전문가의 접근성이 기존 기술 허브에 비해 제한적입니다. 농촌 지역의 사회·경제적 기반 시설은 갑작스러운 기술 투자 유입에 대비하지 못하고 있습니다. 이러한 변화는 지역 사회가 적응하기 어려운 속도로 빠르게 진행되고 있어 긴장이 고조되고 있습니다.

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AI 산업의 인력 함정

에너지 위기와 더불어 숙련된 인력의 심각한 부족이 또 다른 근본적인 문제로 부상하고 있습니다. 백악관 보고서는 AI 전문가 부족률을 400만 명 이상으로 추산합니다. 이 수치는 가정적인 예측이 아니라 구체적인 수요를 반영합니다. 미국 내 AI 관련 일자리의 36%는 여전히 공석입니다. 일부 전문 분야에서는 자격을 갖춘 지원자를 거의 찾을 수 없습니다.

AI 기술에 대한 수요는 숨 막힐 듯한 속도로 폭발적으로 증가하고 있습니다. 2015년부터 2023년까지 AI 기술을 요구하는 구인 공고는 257% 증가한 반면, 전체 구인 수는 52%에 그쳤습니다. 2024년에는 AI 관련 구인 공고가 미국 전체 구인 공고의 1.8%에 달했는데, 이는 전년 대비 28.6% 증가한 수치입니다. 자격을 갖춘 전문가 공급은 이러한 성장세를 따라잡지 못하고 있습니다.

OpenAI와 Google DeepMind와 같은 선도적인 AI 연구 기관들은 끊임없이 인재를 채용하고 있습니다. 단일 AI 모델 학습에는 1억 달러 이상의 비용이 소요될 수 있습니다. 최고의 인재를 유치하기 위해 주요 AI 연구실들은 예산의 29%에서 49%를 인력에 할당합니다. 이러한 최고 인재 확보 경쟁은 연봉을 천문학적으로 높이고 있습니다. AI 전문 지식을 갖춘 전문가들은 AI 전문성이 없는 유사 직종에 비해 56%의 연봉 프리미엄을 받습니다.

하드웨어 부문도 유사한 인재 부족을 겪고 있습니다. 데이터 센터와 반도체 공급망은 고도로 전문화된 엔지니어를 필요로 합니다. 2021년 미국 데이터 센터 투자액은 480억 달러에 달했지만, 연간 인재 수요는 3%씩 증가하고 있습니다. 이러한 직책의 대부분은 고급 학위를 요구하지만, 교육 시스템은 충분한 졸업생을 배출하지 못하고 있습니다. 특히 반도체 공급망은 설계, 제조, 패키징, 테스트 등 고도로 전문화된 전문성을 요구하기 때문에 큰 타격을 입었습니다. 전체 인력의 50% 이상이 학사 또는 대학원 학위 이상을 요구합니다.

교육 기관은 기술 발전 속도를 따라잡을 수 없습니다. AI는 교육과정을 조정할 수 있는 속도보다 빠르게 진화하고 있습니다. 세계경제포럼(WEF)은 향후 5년 안에 전 세계 필수 인력 기술의 40%가 쓸모없게 될 것으로 추산합니다. 기존 교육과정은 구조적으로 필요한 유연성을 제공할 수 없습니다. 산업 수요와 학문적 성과 간의 격차는 끊임없이 벌어지고 있습니다.

미국은 구조적으로 해외 인재에 의존하고 있습니다. 미국에 취업한 대학원 학위 소지 컴퓨터 과학자의 50% 이상이 해외 출신입니다. 컴퓨터 과학 박사 과정에 등록한 학생의 약 70%가 해외 출신입니다. 미국에서 AI 관련 분야 박사 과정을 수료한 학생의 약 80%가 미국에 남아 있습니다. 이러한 의존성은 취약성을 야기합니다. 이민 정책이 강화되거나 이러한 인재를 두고 다른 나라와의 경쟁이 심화될 경우 미국의 입지가 근본적으로 약화될 수 있습니다.

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성장 저해 요인으로 작용하는 칩 부족

GPU 부족이 세 번째 주요 병목 현상으로 떠오르고 있습니다. AI 컴퓨팅 성능에 대한 폭발적인 수요는 근본적인 공급망 제약과 충돌하고 있습니다. 고성능 가속기의 리드타임은 6개월에서 9개월로 늘어났습니다. 클라우드 비용은 기존 공급업체와 새로운 대안 간의 최대 95%까지 차이가 납니다. 하이퍼스케일러 예산이 없는 기업은 충분한 컴퓨팅 용량을 확보하기 사실상 어렵습니다.

이러한 희소성의 원인은 다면적입니다. 점점 더 규모가 커지는 AI 모델을 훈련시키려는 거대 기술 기업들의 전례 없는 수요가 가장 분명한 요인입니다. 2025년 대만에서 발생한 파괴적인 지진은 중요한 반도체 웨이퍼를 손상시켜 상황을 극적으로 악화시켰습니다. 지정학적 긴장은 파격적인 관세와 수출 통제로 이어져 기존 제조 흐름을 분산시켰습니다. 컴퓨팅 파워는 단순한 기술적 자원에서 전략적 경쟁 우위로 탈바꿈했습니다.

엔비디아가 AI GPU 시장에서 거의 독점적인 위치를 점유하고 있는 것은 CUDA 생태계를 통해 상당 부분 드러납니다. 단일 공급업체에 대한 이러한 의존성은 공급 부족을 심각하게 악화시킵니다. 생산에는 최첨단 5나노미터 또는 7나노미터 공정이 사용되지만, 가용 웨이퍼 용량은 제한적입니다. 고대역폭 메모리 통합 및 CoWoS 패키징과 같은 첨단 패키징 기술은 추가적인 병목 현상을 야기합니다. 엔비디아의 차세대 블랙웰 GPU는 이미 1년 이상 예약이 꽉 찼으며, 마이크로소프트, 구글, 메타와 같은 하이퍼스케일러들이 할당량을 장악하고 있습니다.

고대역폭 메모리 시장은 자체적인 심각한 병목 현상을 겪고 있습니다. 데이터 집약적인 AI 가속기의 메모리 표준인 HBM3는 SK하이닉스, 삼성, 마이크론 등 단 세 곳의 제조업체에서만 생산됩니다. 이 세 회사는 거의 풀가동 상태로 가동 중이며, 리드타임은 6개월에서 12개월에 달합니다. 특히 TSMC의 CoWoS 통합을 위한 특수 패키징 요구 사항까지 더해지면서 리드타임은 더욱 길어지는 경우가 있습니다. HBM3 가격은 이미 전년 대비 20~30% 상승했으며, 이러한 추세는 2025년까지 지속될 것으로 예상됩니다.

파운드리 생산 능력은 극심한 압박을 받고 있습니다. TSMC가 공격적으로 확장하고 있지만, 신규 팹(fab)은 가동되기까지 수년이 걸리고 수백억 달러의 비용이 소요됩니다. 2024년과 2025년에 단기적인 생산 능력 병목 현상이 보고되었으며, 칩 설계 결함으로 인해 납품이 더욱 지연되었습니다. 이러한 상황은 일반적으로 수요 초과와 공급망 부족 현상으로 이어집니다. TSMC는 단기적으로 꼭 필요한 수요를 넘어 생산 능력 투자를 확대할 것으로 예상됩니다. 이는 일시적인 생산 능력 초과로 이어질 수 있으며, 몇 년 후 억눌렸던 수요가 완화되면 다시 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

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과소평가된 갈등으로서의 물 문제

에너지와 칩이 언론의 주목을 받는 가운데, 물은 과소평가된 세 번째 자원 위기로 부상하고 있습니다. AI 데이터 센터는 서버 냉각에 막대한 양의 물을 소비합니다. 일반적인 100메가와트급 데이터 센터는 매일 최대 200만 리터의 물을 필요로 하며, 이는 6,500가구가 소비하는 양과 같습니다. 조지아에 있는 메타 데이터 센터는 하루에 약 50만 갤런의 물을 소비합니다. AI용으로 설계된 새로운 시설은 매일 수백만 갤런의 물을 필요로 할 것으로 예상됩니다.

지리적 분포는 문제를 심각하게 악화시킵니다. 블룸버그 분석에 따르면 2022년 이후 건설된 신규 데이터 센터의 3분의 2 이상이 물 부족 지역에 위치해 있습니다. 지난 3년 동안 미국에서는 약 160개의 AI 중심 데이터 센터가 새로 건설되었으며, 이는 이전 3년 대비 70% 증가한 수치입니다. 이미 역사적인 가뭄을 겪고 있는 텍사스와 애리조나와 같은 주에서는 텍사스주 애빌린에 1,000억 달러 규모의 OpenAI 캠퍼스를 포함하여 대규모 신규 데이터 센터 프로젝트가 진행되고 있습니다.

국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터 센터가 이미 연간 약 5,600억 리터의 물을 소비하고 있다고 경고했습니다. 이 수치는 2030년까지 두 배로 증가할 수 있습니다. AI 전문 데이터 센터는 물 소비량에 불균형적으로 기여하며, 2030년까지 소비량은 300억 리터에서 3,380억 리터로 증가할 것입니다. 평균 물 소비량은 AI 데이터 센터의 높은 전력 밀도로 인해 2023년 킬로와트시당 0.36리터에서 2030년 킬로와트시당 0.48리터로 증가할 것입니다.

조지아주 뉴턴 카운티는 지역적 영향을 잘 보여주는 사례입니다. 메타(Meta)의 7억 5천만 달러 규모 데이터 센터 건설 이후 주변 지역의 우물이 말라버렸습니다. 한 보고서에 따르면 이 카운티는 2030년까지 물 부족에 직면할 수 있다고 합니다. 지역 수도국이 인프라를 개선하지 않으면 주민들은 물을 제한적으로 사용해야 할 수도 있습니다. 수도 가격은 평소 연 2% 인상되는 것에 비해 향후 2년간 33% 상승할 것으로 예상됩니다. 텍사스, 애리조나, 루이지애나, 아랍에미리트에서도 유사한 문제가 발생하고 있습니다.

물 위기는 더 심각한 거버넌스 실패를 드러냅니다. 지자체는 새로운 태양광, 풍력, 원자력 발전을 통해 에너지 용량을 확장할 수 있지만, 수자원은 근본적으로 제한적입니다. 뉴턴 카운티에서는 수자원 공급이 인근 저수지에 의존하는데, 이 저수지는 강우에 의해서만 보충됩니다. 기술 기업들은 가뭄이 발생하더라도 에너지 비용이 낮은 지역을 우선시합니다. 기술 기업들은 여전히 수자원 문제를 뒷전으로 미룹니다. 누군가 나중에 해결해 줄 것이라는 태도입니다.

데이터 센터 확장에 대한 조직적 저항

자원 부족과 지역적 영향이 복합적으로 작용하여 지역 사회의 저항이 커지고 있습니다. 지난 2년 동안 640억 달러 이상의 데이터 센터 프로젝트가 차단되거나 지연되었습니다. 약 180억 달러 규모의 프로젝트가 완전히 취소되었고, 460억 달러 규모의 프로젝트가 지연되었습니다. 데이터 센터 감시 단체(Data Center Watch)는 개발 지연에 전념하는 142개의 지역 활동 단체를 파악했습니다. 이러한 저항은 24개 주에 걸쳐 있으며, 광범위한 정치적 스펙트럼을 아우르고 있습니다.

반대 여론은 놀라울 정도로 초당적입니다. 데이터 센터에 반대하는 공무원의 약 55%가 공화당원이고, 45%가 민주당원입니다. 이처럼 보기 드문 초당적 현상은 지역 사회에 미치는 영향이 이념의 경계를 초월한다는 사실을 반영합니다. 주민들은 소음, 물 소비, 네트워크 혼잡, 교통, 광공해, 그리고 환경 영향에 대한 우려를 중심으로 조직 활동을 벌이고 있습니다. 이러한 비판은 일차원적인 경우가 드물고, 여러 요인이 복합적으로 작용합니다.

구체적인 사례는 문제의 심각성을 보여줍니다. 애리조나주 트랙트(Tract)의 140억 달러 규모 프로젝트는 주민들이 지역 공무원들에게 필요한 용도 변경을 승인하지 말라고 압력을 가한 후 2024년 5월에 철회되었습니다. 버지니아주 컬페퍼 애퀴지션스(Culpeper Acquisitions)의 120억 달러 규모 프로젝트는 농촌 지역 보존 및 주립 공원에 미치는 영향에 대한 우려를 이유로 계획 위원회에서 만장일치로 거부되었습니다. 버지니아주 워렌턴에서 열린 아마존(Amazon) 프로젝트는 오스카상 수상 배우 로버트 듀발을 포함하여 500명이 넘는 사람들이 시의회 회의에 참석했습니다. 이 프로젝트를 지지했던 모든 시의원들은 이후 재선에 실패했습니다.

법적 공방이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 버지니아주 페어팩스 카운티의 한 시민단체는 120억 달러 규모의 프로젝트를 놓고 허가 절차, 이메일 수신 거부, 항소와 관련된 여러 소송을 벌이고 있습니다. 법원은 해당 프로젝트의 최소 1년 중단을 명령했습니다. 이러한 선례는 다른 곳에서도 저항을 부추기고 있습니다. 조직 구조는 더욱 전문화되고 있으며, 공동 캠페인, 법률 전문 지식, 그리고 언론 홍보 활동이 활발해지고 있습니다.

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AI 붐의 기후 영향

AI 인프라의 환경적 영향은 물 소비를 훨씬 넘어섭니다. 데이터 센터는 2024년 전 세계 전력 소비량의 약 1.5%를 차지했지만, 2030년까지 이 비중은 두 배로 증가하여 945테라와트시(TWh)에 달할 수 있습니다. 이는 일본의 전체 전력 소비량과 맞먹는 수치입니다. 미국에서는 데이터 센터가 이미 에너지 소비량의 4.4%를 차지하고 있습니다. 이 수치는 2030년까지 9%까지 증가하여 미국 에너지정보청(EIA)의 기준 전망치를 150테라와트시 상회할 수 있습니다.

온실가스 배출량도 그에 따라 증가하고 있습니다. 데이터 센터는 현재 전 세계 에너지 관련 배출량의 약 1%를 차지하며 가장 빠르게 증가하는 배출원 중 하나입니다. 2035년까지 데이터 센터 에너지 소비 증가로 인해 0.4~1.6기가톤의 이산화탄소 환산량이 추가로 발생할 수 있습니다. 데이터 센터의 전 세계 이산화탄소 배출량은 2023년 2억 1,200만 톤에서 2030년 3억 5,500만 톤으로 증가할 수 있습니다. 특히 AI 전용 인프라는 2,900만 톤에서 1억 6,600만 톤으로 크게 증가하여 2030년까지 기존 데이터 센터를 추월할 것으로 예상됩니다.

개별 프로젝트는 심각한 지역 대기 오염을 유발합니다. 멤피스에 있는 xAI의 데이터 센터는 연간 약 1,200~2,000톤의 질소산화물을 배출하며, 이는 지역 최대 배출원 중 하나입니다. 고농도의 질소산화물은 인체 건강과 자연 생태계를 손상시킵니다. 일부 기업은 교묘한 구조 조정을 통해 규제를 회피합니다. 이러한 관행은 배출량 목표와 기후 정책 공약을 저해합니다.

칩 생산 자체가 환경 오염에 상당한 영향을 미칩니다. 제조 시설은 막대한 양의 물과 에너지를 필요로 합니다. 대부분의 공장은 화석 연료 기반 에너지 공급 지역에 위치하고 있습니다. 전 세계적으로 새로운 반도체 공장이 들어서면서 가스 기반 에너지 인프라가 추가로 필요해지고 있습니다. 제조 공정은 원자재 추출부터 칩 생산까지 복잡한 단계를 거치며, 각 단계마다 온실가스 배출이 증가합니다. GPU의 탄소 발자국은 운송 및 제품 생산 과정에서 더욱 악화됩니다.

AI 훈련의 전체 비용은 엄청납니다. 매사추세츠 대학교의 연구에 따르면 단일 AI 모델을 훈련하는 데 626,000파운드(약 27만 8천 톤) 이상의 이산화탄소가 발생하는데, 이는 자동차 5대가 평생 동안 배출하는 이산화탄소량에 해당합니다. GPT-3의 훈련 단계에서는 1,287메가와트시의 전력을 소비하고 502톤의 탄소를 배출했는데, 이는 휘발유 자동차 112대가 1년간 주행하는 것과 맞먹는 양입니다. 추론 작업은 지속적인 환경 부담을 야기합니다. ChatGPT 쿼리 하나당 일반적인 Google 검색보다 100배 더 많은 에너지를 소비합니다.

결과가 불확실한 추측 게임

인프라 문제가 악화됨에 따라 AI 붐의 경제적 지속가능성에 대한 의구심이 커지고 있습니다. 전 세계 AI 지출은 2025년에 3,750억 달러에 달하고 2026년에는 5,000억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 이처럼 전례 없는 자본 집중은 AI 혁신에 대한 투자자들의 확신을 반영하지만, 시장 선별성도 크게 높아졌습니다. 자금은 후기 개발 단계와 검증된 사업 모델에 점점 더 집중되고 있습니다. 초기 단계 자금 조달이 용이했던 시대는 지났습니다.

닷컴 버블과의 유사성은 놀랍습니다. 현재 1,300개가 넘는 AI 스타트업이 1억 달러 이상의 기업 가치를 자랑하고 있으며, 그중 498개는 10억 달러 이상의 기업 가치를 지닌 유니콘입니다. 이러한 수치는 1990년대 후반을 떠올리게 합니다. 그러나 닷컴 버블 시대와 달리 오늘날 AI 선도 기업들은 상당한 현금 흐름과 수익을 창출합니다. 아마존, 메타, 마이크로소프트는 영업이익을 활용하여 데이터 센터 확장에 수십억 달러를 투자하고 있습니다. 선두 기업들의 근본적인 안정성은 2000년대 초반의 투기와는 극명한 대조를 이룹니다.

그럼에도 불구하고 경고의 목소리는 점점 커지고 있습니다. MIT 보고서에 따르면, 생성 AI 사업의 약 95%가 실패하고, 단 5%만이 상당한 매출 성장을 달성합니다. 현재 진행 중인 AI 사업의 70~85%는 기대에 미치지 못합니다. 78%의 기업이 생성 AI를 활용하고 있다고 보고하지만, 대다수는 실질적인 효과가 없다고 보고합니다. 도입과 실제 결과 사이의 이러한 격차는 GenAI의 역설, 즉 널리 사용되지만 측정 가능한 가치는 제한적이라는 점을 강조합니다.

생산성 향상은 요원해 보입니다. 영국 정부가 마이크로소프트 M365 코파일럿을 통해 실시한 연구에 따르면 생산성 향상 효과는 눈에 띄지 않았으며, 일부 업무는 가속화되는 반면 다른 업무는 둔화되었습니다. 미국 연구에 따르면 기업들은 생성적 AI 이니셔티브에 350억~400억 달러를 투자했지만, 95%가 아무런 성과도 거두지 못했습니다. 스탠퍼드 대학의 연구에 따르면 2022년 이후 고객 서비스, 회계, 소프트웨어 개발 분야의 초급 인력 채용이 13% 감소했지만, 기대했던 광범위한 생산성 혁명은 아직 실현되지 않았습니다.

주식 밸류에이션이 위험 수준에 도달하고 있습니다. S&P 500 지수는 예상 주가수익비율(PER) 23배에 거래되고 있는 반면, FTSE 100 지수는 14배에 거래되고 있습니다. 쉴러(Shiller)의 CAPE(주가수익비율)는 닷컴 버블 붕괴 이후 처음으로 40배를 넘어섰습니다. 현재 5대 기술주가 MSCI 세계 지수에서 차지하는 비중은 20%에 달하는데, 이는 닷컴 버블 당시 보유 비중의 두 배에 달합니다. 역사적으로 이처럼 극단적인 집중 현상이 나타난 시기에는 미래 수익률이 저조했습니다. 1957년 이후 S&P 500 상위 10개 종목은 나머지 지수 대비 연평균 2.4%의 저조한 성과를 보였습니다.

캐피털 이코노믹스는 AI 기반 주식 시장 거품이 2026년에 붕괴될 것으로 예측하며, 금리 상승과 인플레이션 심화가 기업 가치 평가에 압력을 가할 것이라고 전망했습니다. 모건 스탠리 웰스 매니지먼트의 CIO 리사 샬렛은 닷컴 버블 붕괴와 유사한 "시스코 모멘텀"이 향후 24개월 이내에 발생할 수 있다고 경고했습니다. 폴 케드로스키는 하이퍼스케일러들이 회계 기법을 사용하여 인프라 지출을 줄이고 수익을 부풀리는 동시에 막대한 지출을 특수목적법인(SPC)으로 이전하는 금융 마법에 대해 언급했습니다.

혁신을 방해하는 규제 분열

규제 환경은 이러한 과제를 더욱 악화시킵니다. AI법을 통한 EU의 중앙집중식 규제와는 달리, 미국은 연방 행정명령과 획기적인 주 법률로 구성된 다층적인 프레임워크를 구축했습니다. 이러한 패치워크 방식은 기업들이 관할 구역마다 다르게 적용되는 점점 더 복잡해지는 요구 사항들을 헤쳐나가야 함을 의미합니다.

지난 2년 동안 60개가 넘는 연방 AI 법률이 통과되었습니다. 10개 이상의 주에서 알고리즘 피해 및 차별에 대한 법안을 검토했습니다. 50개 주 모두 2025년에 AI 관련 조치를 검토했습니다. 콜로라도는 가장 포괄적인 제도를 통과시켰으며, 이는 2026년 2월에 발효될 예정입니다. 유타, 텍사스, 캘리포니아는 각각 자체적인 프레임워크를 개발했습니다. 이러한 상이한 정책들은 주 경계를 넘나드는 기업들에 규정 준수 비용을 발생시킵니다.

연방 차원은 일관된 입법적 접근 방식을 추구하지 않고, 기존 법률과 기관 지침을 통해 규제합니다. 트럼프 행정부는 미국 AI 리더십을 가로막는 장벽 제거를 강조했습니다. "인공지능 분야에서 미국의 리더십을 가로막는 장벽 제거"라는 행정명령은 연방 기관들에게 AI 혁신을 저해하는 것으로 알려진 정책을 검토 및 폐지하고, 세계 AI 주도권 확보에 있어 미국의 경쟁력을 우선시하며, AI 인프라 승인을 신속하게 처리하도록 지시했습니다.

엄격한 규제 메커니즘에 기반한 이러한 거버넌스-리스크 관리 방식은 신속한 도입을 우선시합니다. 이 계획은 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 있어 병목 현상이 모델 가용성이 아니라, 특히 대규모 기성 기업의 제한적이고 느린 도입 속도에 있다고 강조합니다. 기술에 대한 신뢰나 이해 부족, 복잡한 규제 환경, 그리고 명확한 거버넌스 기준의 부재가 주요 장애물로 지적됩니다.

주 정부와 연방 정부 간의 긴장이 고조되고 있습니다. 트럼프 행정부는 망 중립성이나 자동차 배기가스 관련 이전 갈등처럼 주 정부의 결정을 뒤집으려 할 가능성이 있습니다. 캘리포니아주는 트럼프 대통령의 첫 임기 동안 법정에서 정책을 변호하는 데 최소 4,100만 달러를 지출했습니다. 불분명한 연방 정부의 방향은 주 정부가 AI 정책에서 더 큰 역할을 맡도록 강요하고 있으며, 이로 인해 정부 운영 방식이 엉성해지고 국제 사회에서 미국의 입지가 약화되고 있습니다.

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데이터 센터가 병목 현상이 되는 경우: 냉각 및 전력 제한

빅테크의 독점

시장 집중은 구조적 문제를 더욱 심화시키고 있습니다. 2017년에서 2025년 사이 상위 5대 디지털 기업의 총 매출 점유율은 21%에서 48%로 두 배 증가했습니다. 총자산에서 차지하는 비중은 17%에서 35%로 증가했습니다. 이러한 지배력은 칩과 클라우드 서비스부터 모델 개발 및 배포 도구에 이르기까지 AI 가치 사슬 전반에 걸쳐 나타납니다. 소규모 기업의 진입 장벽은 지속적으로 높아지고 있습니다.

생성적 AI는 대규모 컴퓨팅 파워, 칩, 클라우드 서비스, 인재, 그리고 데이터를 필요로 하며, 이 모든 것은 거대 기술 기업들이 통제합니다. 마이크로소프트, 구글, 아마존은 자사 클라우드 플랫폼을 통해 필수적인 AI 서비스 제공업체로 자리매김하고 있습니다. AWS, Azure, 그리고 구글 클라우드는 AI 공급망의 핵심으로 자리매김하여 컴퓨팅 파워, 데이터 센터, 그리고 훈련 및 배포를 위한 특수 도구를 제공하고 있습니다. 이러한 기업들의 투자 규모는 소규모 기업이나 스타트업의 투자 규모를 훨씬 능가합니다.

전략적 파트너십은 시장 집중도를 높이고 있습니다. 마이크로소프트와 OpenAI의 파트너십, 구글의 Anthropic 투자, 그리고 아마존의 AI 스타트업 지분은 종속성 네트워크를 형성하고 있습니다. 생성 AI 기반 모델 시장에서 구글, 애플, 마이크로소프트, 메타, 아마존, 엔비디아 간에 체결된 파트너십과 전략적 투자는 90건이 넘습니다. 이러한 상호 연결은 소규모 업체의 독립성을 제한하고 의사 결정권을 집중시킵니다.

AI 스타트업은 2025년 전 세계 벤처캐피털에서 894억 달러를 유치했는데, 이는 전체 VC 투자의 34%에 해당합니다. 하지만 투자 대상 기업의 비중은 18%에 불과합니다. 이처럼 전례 없는 자본 집중은 투자자의 신뢰를 보여주는 것이지만, 시장 선별성 또한 크게 높아졌습니다. 자금은 후기 단계 기업과 검증된 비즈니스 모델에 점점 더 집중되고 있습니다. 주요 기업의 클라우드 컴퓨팅, 데이터, 자본에 대한 접근성이 부족한 스타트업은 확장에 어려움을 겪습니다. 일부는 빅테크 기업에 인수되어 지배력을 더욱 공고히 합니다.

AI 아키텍처의 효율성 한계

기술적 과제는 자원 부족을 넘어섭니다. 최신 AI 하드웨어의 냉각 요구 사항은 물리적 한계에 도달하고 있습니다. 기존의 공기 기반 CRAC 및 CRAH 시스템은 AI 하드웨어의 열 부하를 감당할 수 없습니다. 업계는 칩 직접 냉각 및 전체 서버를 열전도성 액체에 담그는 침지 냉각을 포함한 첨단 액체 냉각 기술로 빠르게 전환하고 있습니다.

이러한 솔루션은 완전히 새로운 시설 설계, 설치 및 운영 프로토콜을 필요로 합니다. 냉각 시스템과 IT 워크로드의 통합은 역동적이어야 합니다. 모델 학습을 위해 GPU 클러스터가 가동되면 냉각 시스템은 과열을 방지하기 위해 즉각적으로 반응해야 합니다. 지능형 데이터 센터 관리 플랫폼은 워크로드 활동을 환경 제어와 연결하여 자동화된 대응을 지원하고 에너지 낭비를 줄입니다. 냉각은 데이터 센터 전체 에너지 소비량의 최대 60%를 차지할 수 있습니다.

48V 아키텍처는 효율성 요구 사항에 대응하여 중요성이 커지고 있습니다. 전압을 12V에서 48V로 높이면 필요한 전류도 같은 비율로 줄어듭니다. 선로 손실은 전류의 제곱에 비례하므로 16배 감소합니다. 이를 통해 효율이 향상되고, 방열이 감소하며, 버스바 크기가 줄어듭니다. 하지만 많은 시스템과 구성 요소에는 여전히 12V 정류 전원이 필요합니다. 데이터 센터 내 전력 분배 시스템을 혁신하려면 막대한 인프라 투자가 필요합니다.

지연 시간 요건은 복잡성을 더욱 가중시킵니다. AI 추론은 점점 더 실시간 응답을 요구합니다. 엣지 컴퓨팅과 분산 데이터 센터 아키텍처는 지연 시간 최소화를 목표로 하지만, 이로 인해 위치 수와 조정의 복잡성이 증가합니다. 데이터 센터 간의 지리적 부하 분산에는 고급 예측과 글로벌 데이터가 필요하지만, 이는 대부분 운영자의 실제 상황을 거의 반영하지 못합니다. 부하 분산 모델 자체에도 상당한 계산 시간이 필요하며 실시간 스케줄링 요건에는 적합하지 않습니다.

다가오는 시장 붕괴와 통합

현재 AI 붐의 경제적 지속가능성에 대한 의문이 점점 커지고 있습니다. AI 투자는 현재 미국 경제가 경기 침체에서 벗어나는 유일한 방편이며, 데이터 센터 인프라와 모델 개발이 높은 차입 비용을 상쇄하고 있습니다. 아폴로 글로벌 매니지먼트의 수석 이코노미스트는 AI를 제외하고는 기업 자본 지출이 사실상 증가하지 않았다고 지적했습니다. 일반적인 투자 패턴과는 달리, 연준의 금리 인상에도 불구하고 AI 지출은 감소하지 않았습니다. 데이터 센터 투자는 궁극적으로 '위대한 7인' 기업들의 주가 상승으로 자금이 조달되기 때문입니다.

이러한 의존성은 위험해 보입니다. 도이체방크의 2025년 9월 분석에 따르면 AI 관련 투자가 없다면 미국 경제는 이미 경기 침체에 빠져 있을 수 있습니다. GDP 성장은 거의 전적으로 AI 자본 지출에 의해 좌우됩니다. 경제학자이자 전 국가경제위원회 부위원장인 제이슨 퍼먼은 2025년 1분기와 2분기 경제 수요의 92%가 정보 처리 장비와 소프트웨어에서 발생할 것으로 추산했습니다. S&P 500 지수는 상당히 불균형하여 투자 붕괴 위험을 초래하고 있습니다.

투자 수익률은 여전히 불확실합니다. 기업들이 운영 현금 흐름의 약 50%에 달하는 상당한 금액을 AI 사업에 투자하고 있지만, 실제 수익은 1년 이상 지나야 나타날 수 있습니다. OpenAI는 5천억 달러 규모의 데이터 센터 프로젝트를 포함하여 AI 사업에 약 1조 달러를 투자했지만, 실제 수익은 130억 달러에 그칠 것으로 예상됩니다. 예상 수익과 현재 투자액 간의 현저한 격차는 마치 거품처럼 보입니다.

가트너는 AI 제공업체 수가 수요를 초과함에 따라 AI 시장이 통합될 것으로 예측합니다. 벤처 캐피털 자금 감소와 자본력이 풍부한 선도 기업으로의 투자 회수 증가로 인해 향후 2~3년 동안 통합이 이루어질 가능성이 높습니다. ABI 리서치는 단일 서비스 제공업체가 시장을 장악하고 대형 업체들이 시장 진입 및 솔루션 통합을 위해 스타트업을 인수함에 따라 AI 소프트웨어 시장의 통합은 불가피하다고 전망합니다. 엔드투엔드 MLOPS 플랫폼의 개발은 M&A 지출을 촉진할 것입니다.

이전 AI 겨울과 역사적으로 유사하다는 점은 부인할 수 없습니다. 인공지능의 역사에는 머신러닝에 대한 열정이 시들해지고 AI 제품, 기업, 그리고 연구에 대한 투자가 고갈되었던 시기가 이미 여러 차례 있었습니다. 이러한 겨울 중 마지막은 1990년대에 끝났습니다. 만약 또 다른 겨울이 온다면, 생성적 AI 붐이 이전 사이클보다 훨씬 큰 수천억 달러의 가치를 지닌다는 점을 고려할 때, 극지방의 소용돌이와 같은 고통을 겪을 수 있습니다.

부담의 불평등한 분배

미국의 지역적 불균형은 문제를 더욱 악화시킵니다. 중서부는 투자 혜택을 받는 반면, 버지니아는 불균형적인 부담을 지고 있습니다. 버지니아 북부의 도미니언 에너지 서비스(Dominion Energy Service)는 2024년 말까지 40기가와트의 데이터센터 용량 계약을 체결했는데, 이는 6개월 전보다 21기가와트가 크게 증가한 수치입니다. 이 전력 회사는 일반 가정 고객의 재정적 부담을 줄이기 위해 고부하 고객을 위한 새로운 요금 체계를 제안했으며, 다른 고객들의 비용 부담을 줄이기 위해 전기 요금 인상도 제안했습니다.

집중은 지역적 위기를 초래합니다. 버지니아에서는 자원 적정성 제약으로 인해 계획된 성장이 심각하게 제한될 수 있습니다. 아일랜드의 EirGrid와 미국의 Dominion은 특히 취약한 것으로 나타났습니다. 지리적 집중은 지역 네트워크 스트레스를 심화시킵니다. 특히 버지니아, 텍사스, 캘리포니아를 포함한 15개 주는 2023년에 전국 데이터 센터 부하의 약 80%를 기록한 것으로 추산됩니다. 이러한 집중 효과는 지역 네트워크 부담을 가중시킵니다.

사회경제적 영향은 불균등하게 분포됩니다. 부유한 지역은 기술 일자리와 세수입의 혜택을 받는 반면, 농촌 지역은 비례적인 편익 없이 환경적 부담을 지고 있습니다. 특히 미국 남부의 흑인 지역 사회는 데이터 센터의 숨겨진 비용으로 어려움을 겪고 있습니다. 남부에는 1,200개의 데이터 센터가 있으며, 2,000억 달러 규모의 추가 프로젝트가 진행 중입니다. 이러한 지역 사회는 대기 오염, 물 소비, 네트워크 과부하로 인해 불균형적인 환경적 부담을 겪고 있습니다.

노동 시장에 미치는 영향은 지역별로 상당히 다릅니다. 기술 생태계가 확립된 지역은 고임금 AI 일자리의 혜택을 받습니다. 새로운 데이터 센터가 있는 농촌 지역은 주로 건설 일자리와 저숙련 운영직 일자리를 창출합니다. AI를 통한 고용 변화는 지역적 차이를 드러냅니다. 숙련도 편향이 높은 선진 지역에서는 고용 구조가 고숙련 근로자에게 유리하게 최적화됩니다. 반면 다른 지역에서는 AI로 인해 적절한 새로운 기회 없이 일자리가 감소합니다.

통합과 재편 사이의 미래

이러한 과제들이 겹치면서 미국의 AI 미래에 대한 복잡한 그림이 그려집니다. 인프라, 인력, 규제, 그리고 경제적 문제들은 서로 얽히고설켜 있습니다. 에너지 위기는 지리적 선택지를 제한하고, 노동력 부족은 개발을 지연시키며, 규제의 파편화는 비용을 증가시키고, 경제적 불확실성은 투자를 위축시킵니다. 이러한 요소들이 합쳐지면 미국의 AI 주도권이 근본적으로 위협받을 수 있습니다.

가장 가능성 있는 미래는 파국적인 붕괴와 끊임없는 성장이라는 양극단 사이에 있습니다. 시장 통합은 불가피해 보입니다. 취약한 기업, 명확한 사업 모델 없이 과대평가된 스타트업, 그리고 측정 가능한 투자수익률(ROI)이 없는 프로젝트들은 도태될 것입니다. 이러한 구조조정은 영향을 받는 기업들에게 고통스러울 수 있지만, 더욱 지속 가능한 발전의 길을 열어줄 수 있습니다. 남은 기업들은 실질적인 사업 문제를 해결하고 측정 가능한 가치를 제공하는 기업들이 될 것입니다.

지리적 재분배는 계속될 것입니다. 중서부를 비롯한 이전에는 저개발 지역이었던 지역들이 더욱 중요해질 것입니다. 이러한 분산화는 위험을 분산하고 새로운 인재 풀을 확보함으로써 미국 AI 생태계의 회복탄력성을 높일 수 있습니다. 동시에 실리콘 밸리와 북부 버지니아와 같은 기존 허브는 네트워크 효과와 인재 집중을 통해 그 중요성을 유지할 것입니다. 다만, 그 형태는 변형될 것입니다.

기술 개발은 점점 더 효율성에 집중될 것입니다. 기하급수적으로 증가하는 자원 수요를 가진 점점 더 큰 모델 시대는 물리적, 경제적 한계에 다다르고 있습니다. 모델 아키텍처, 양자화, 증류, 그리고 특수 칩 분야의 혁신이 우선시될 것입니다. 업계는 환경 의식이 아닌 경제적 필요성에 따라 더 적은 자원으로 더 많은 것을 달성하는 법을 배우게 될 것입니다.

규제 환경을 명확히 해야 합니다. 현재의 삐걱거리는 방식은 장기적으로 지속 불가능합니다. 주(州)의 다양성과 국가적 일관성의 균형을 이루는 연방 차원의 법률 체계가 마련되지 않으면, 규제 파편화가 고착화되어 규정 준수 비용과 국제 경쟁력에 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 이 결정의 정치경제적 측면은 여전히 불확실하지만, 업계는 점점 더 명확한 기준을 요구할 것입니다.

대중의 수용이 중요한 변수가 되고 있습니다. 데이터 센터에 대한 조직적인 저항은 분배 정의, 환경적 영향, 그리고 기술적 의사 결정에 대한 민주적 참여에 대한 더 깊은 우려를 반영합니다. 기술 기업들은 지역 사회를 장애물이 아닌 이해관계자로 대하는 법을 배워야 합니다. 이를 위해서는 단순한 홍보 활동이 아닌 문화적 변화와 진정한 참여가 필요합니다.

국제적인 차원은 여전히 중요합니다. 미국이 내부 문제로 어려움을 겪는 동안, 중국은 AI 인프라에 막대한 투자를 하고 있습니다. 작년 중국은 400기가와트 이상의 신규 발전소 용량을 전력망에 추가했는데, 이는 미국이 수십 기가와트 용량을 보유한 것과 비교됩니다. 이러한 인프라 구축 속도의 차이는 전략적 함의를 가질 수 있습니다. 미국의 AI 리더십 유지 능력은 내부 과제 해결에 달려 있습니다.

궁극적인 질문은 미국이 현재의 과제를 극복할 수 있느냐가 아니라, 어떤 대가를 치르고 어떤 결과를 초래하느냐입니다. 향후 10년 동안 필요한 인프라 투자는 수조 달러에 달할 것입니다. AI 도입으로 인한 사회적 변화는 엄청날 것입니다. 환경에 미치는 영향은 심각한 고려가 필요합니다. 민주적 참여와 경제적 이익에 대한 분배 문제는 아직 해결되지 않은 채 남아 있습니다.

미국의 AI 붐은 전환점에 서 있습니다. 무비판적인 열정과 무한해 보이는 자원의 시대는 막을 내리고 있습니다. 그 이후는 통합, 재편, 그리고 잠재적으로 고통스러운 조정의 시기입니다. 기술 자체는 살아남고 진화할 것입니다. 문제는 어떤 기업, 지역, 그리고 비즈니스 모델이 이러한 변화를 견뎌낼 것이며, 그 결과 어떤 환경이 조성될 것인가입니다. 앞으로 몇 년 동안 내려지는 결정들이 향후 수십 년간 AI 기반 경제의 구조를 형성할 것입니다.