전략의 충돌 | IBM CEO 아빈드 크리슈나는 왜 샘 알트먼의 1조 달러 비전인 AGI를 0~1%로 믿지 않을까?

5년의 사망 주기: 엔비디아, 마이크로소프트 등의 과소평가된 위험.

실리콘 밸리가 전례 없는 투자 열풍에 휩싸여 수조 달러가 인공지능(AI) 경쟁에 쏟아지는 가운데, 세계에서 가장 경험이 풍부한 IT 기업 CEO 중 한 명이 비상 브레이크를 밟고 있습니다. IBM CEO 아빈드 크리슈나는 "이 도박은 결실을 맺지 못하고 있다"고 경고합니다.

골드러시 열풍이 전 세계 기술 업계를 사로잡고 있습니다. 마이크로소프트, 구글, 메타 같은 기업들은 차세대 주요 기술 혁명에서 뒤처질까 봐 두려워하며 신규 데이터 센터 투자를 앞다투어 진행하고 있습니다. 비전은 명확합니다. 바로 인간 지능과 동등하거나 더 뛰어난 인공지능(AGI) 개발입니다. 하지만 이러한 열광 속에서도 기술 비평가들이 아닌, 바로 권력의 중심에서 강력한 목소리가 울려 퍼집니다. 바로 IBM CEO 아빈드 크리슈나입니다.

순수한 산수에 기반한 냉철한 분석을 통해 크리슈나는 실리콘 밸리의 만연한 담론을 해체합니다. 그의 경고는 간단하면서도 끔찍합니다. 인프라 비용은 폭발적으로 증가하고 있는 반면, 하드웨어는 감가상각 속도보다 더 빠른 속도로 노후화되고 있다는 것입니다. 크리슈나는 현재의 인공 지능(AGI) 개발 궤도를 이어가려면 최대 8조 달러에 달하는 투자가 필요하다고 주장합니다. 만약 약속된 천문학적인 수익이 실현되지 않는다면, 이 금액은 세계 최고의 부유한 기업들조차 재정적으로 파산시킬 수 있습니다.

하지만 크리슈나의 비판은 재정적인 수치에만 국한되지 않습니다. 그는 이러한 과대광고의 기술적 기반 자체에 의문을 제기합니다. 샘 알트만과 오픈AI는 초지능의 도래를 거의 필연적인 것으로 묘사하지만, 크리슈나는 오늘날의 대규모 언어 모델링 기술로 이 목표를 달성할 가능성을 0~1%로 매우 낮게 예측합니다.

우리는 경제 역사상 가장 큰 투자 실패에 직면하고 있는 걸까요? AI 붐은 곧 터질 거품일까요, 아니면 회의론자들이 재무제표 너머에 존재하는 혁신적 잠재력을 간과하고 있는 걸까요? 이 글에서는 데이터 센터 경제학의 주장, 냉혹한 수학적 논리, 그리고 "전부 아니면 전무"라는 선구적 접근 방식을 주장하는 사람들과 실용적 현실주의 지지자들 사이의 근본적인 갈등을 살펴봅니다.

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IBM CEO가 기술 역사상 가장 비용이 많이 드는 실험의 종말을 예측하는 이유

글로벌 기술 분야는 경제 역사상 가장 큰 투자 실패 중 하나에 직면해 있을지도 모릅니다. 마이크로소프트, 아마존, 메타, 구글 같은 기업들이 인공지능 인프라 구축에 수천억 달러를 쏟아붓고 있는 가운데, IT 업계의 심장부에서 경고의 목소리가 높아지고 있습니다. 1990년부터 IBM에 몸담아 온 아빈드 크리슈나 IBM CEO는 2025년 11월 말 The Verge의 Decoder 팟캐스트 인터뷰에서 인공지능(AI)에 대한 기대감을 산산이 조각낼 수 있는 근본적인 경제 분석을 제시했습니다.

2025년 11월 30일과 12월 1일에 발표된 그의 발언은 이사회와 애널리스트들 사이에서 점점 더 거세지고 있는 논쟁의 핵심을 짚어냅니다. 크리슈나는 이론적인 위험이나 철학적인 우려가 아니라, AI 분야의 현재 투자 모델에 의문을 제기하는 구체적인 재정적 불가능성에 대해 이야기하고 있습니다. 그의 계산은 단순한 산수와 건전한 사업 원칙에 기반하고 있어 낙관적인 업계 전문가들조차 어리둥절하게 만듭니다.

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데이터 센터 경제학의 무자비한 수학

크리슈나는 현재 비용 상황에 대한 냉정한 평가로 분석을 시작합니다. 1기가와트 용량의 데이터 센터는 오늘날 기준으로 800억 달러의 자본 지출을 발생시킵니다. 이 수치에는 물리적 인프라와 건물뿐만 아니라 서버와 네트워크 구성 요소부터 AI 계산에 필요한 고도로 특수화된 그래픽 프로세서에 이르기까지 모든 기술 장비가 포함됩니다.

기술 산업은 최근 몇 달 동안 대규모 확장에 박차를 가했습니다. 여러 기업이 20~30기가와트의 추가 컴퓨팅 용량 구축 계획을 공개적으로 발표했습니다. 현재 기가와트당 비용을 고려하면 총 투자액은 최소 1조 5천억 달러에 달할 것입니다. 이 금액은 테슬라의 현재 시가총액과 거의 맞먹는 규모이며, 이 사업의 엄청난 규모를 보여줍니다.

하지만 인공 일반 지능(AI)이라는 목표의 맥락에서 이러한 야망을 고려하면 계산은 훨씬 더 과감해집니다. 크리슈나는 진정한 AGI를 구현하려면 약 100기가와트의 컴퓨팅 파워가 필요할 것으로 추정합니다. 이 추정치는 대규모 언어 모델에 대한 현재 훈련 요구 사항을 외삽법으로 추정한 것이며, 각 개발 단계에 수반되는 기하급수적으로 증가하는 복잡성을 고려한 것입니다. 기가와트당 800억 달러로 환산하면 투자 비용은 무려 8조 달러에 달할 것입니다.

그러나 이 투자 수치는 이야기의 절반에 불과합니다. 크리슈나는 공론장에서 종종 간과되는 요소, 즉 자본 비용을 지적합니다. 8조 달러를 투자할 경우, 기업들은 투자 자본에 대한 이자만 충당하기 위해 매년 약 8천억 달러의 이익을 창출해야 합니다. 이 수치는 자본 비용, 위험 프리미엄, 그리고 투자자 기대치를 반영하여 보수적으로 10%의 금리를 가정한 것입니다.

AI 하드웨어의 5년 쇠퇴주기

크리슈나의 주장에서 중요한 점은 설치된 하드웨어의 수명과 관련이 있습니다. 설치된 하드웨어는 폐기 및 교체가 필요하므로 전체 컴퓨팅 용량은 5년 이내에 완전히 활용되어야 합니다. 이러한 평가는 업계의 의견과 일치하며, 금융계에서 격렬한 논쟁의 대상이 되고 있습니다.

2008년 금융 위기를 정확하게 예측한 것으로 유명한 유명 투자자 마이클 버리(Michael Burry)도 2025년 11월 비슷한 우려를 제기했습니다. 버리는 대형 기술 기업들이 AI 하드웨어의 실제 수명을 과대평가하여 감가상각률을 인위적으로 낮게 유지하고 있다고 주장합니다. 그는 그래픽 프로세서와 특수 AI 칩이 실제로 경제적으로 유지되는 데는 2~3년 정도밖에 걸리지 않을 것으로 예상하며, 이후 더 강력하고 새로운 세대의 칩에 의해 쓸모없게 될 것이라고 말합니다.

반도체 부문의 급속한 발전은 이러한 견해를 뒷받침합니다. AI 칩 분야의 선두 기업인 엔비디아는 약 12개월에서 18개월마다 새로운 프로세서 세대를 출시합니다. 각 세대는 상당한 성능 향상을 제공하여 기존 모델의 경제성을 빠르게 떨어뜨립니다. 데이터 센터의 기존 서버는 6년 이상 쉽게 사용할 수 있지만, AI 전용 하드웨어에는 다른 규칙이 적용됩니다.

실제로 상황은 더욱 미묘합니다. 일부 기업은 감가상각 기간을 조정했습니다. 2025년 초, 아마존은 AI 분야의 급속한 발전을 이유로 일부 서버의 예상 내용연수를 6년에서 5년으로 단축했습니다. 이러한 조정으로 인해 2026년 아마존의 영업이익은 약 7억 달러 감소할 것으로 예상됩니다. 반면 메타는 서버 및 네트워크 장비의 감가상각 기간을 5.5년으로 연장하여 2025년 감가상각 비용을 29억 달러 절감했습니다.

이러한 다양한 전략은 AI 하드웨어에 수십억 달러를 투자하는 기업조차도 투자의 경제적 타당성이 얼마나 지속될지 확신하지 못한다는 것을 보여줍니다. 크리슈나가 설명한 5년 시나리오는 이러한 추정치의 낙관적인 범위에 속합니다. 실제 내용연수가 버리가 예측한 2~3년에 가까울 경우, 감가상각비와 그에 따른 수익성 압박이 크게 증가할 것입니다.

수익성 있는 수익의 불가능성

이 두 가지 요인의 연관성이 크리슈나의 핵심 주장으로 이어집니다. 그는 막대한 자본 비용과 짧은 수명 주기의 결합으로 합리적인 투자 수익률 달성이 불가능하다고 생각합니다. 8조 달러의 투자 비용과 자본 비용을 충당하기 위해 연간 8천억 달러의 수익을 창출해야 하는 상황에서, AI 시스템은 현재 현실적으로 보이는 수준을 훨씬 뛰어넘는 규모의 수익을 창출해야 합니다.

비교를 위해, 구글의 모회사인 알파벳의 2024년 총 매출은 약 3,500억 달러였습니다. 연간 12%의 공격적인 성장을 가정하더라도 매출은 2029년까지 약 5,770억 달러로 증가할 것입니다. AI 투자를 정당화하는 데 필요한 총 매출은 이 수치를 훨씬 초과할 것입니다.

ChatGPT를 개발한 OpenAI는 2025년 연간 매출이 200억 달러 이상이 될 것으로 예상하고 있으며, 2030년까지 수천억 달러에 이를 것으로 예상합니다. OpenAI는 향후 8년간 약 1조 4천억 달러 규모의 계약을 체결했습니다. 하지만 이러한 야심 찬 수치에도 의문이 제기됩니다. HSBC 분석가들은 OpenAI가 2025년 말부터 2030년까지 클라우드 및 AI 인프라 비용으로 7,920억 달러를 지출할 것으로 예상하며, 2033년까지 총 컴퓨팅 용량 투자 규모는 약 1조 4천억 달러에 이를 것으로 예상합니다.

HSBC 분석가들은 OpenAI의 누적 잉여현금흐름이 2030년까지 마이너스를 기록하여 2,070억 달러의 자금 부족을 초래할 것으로 예측합니다. 이 자금 부족은 추가 부채, 자본 확충, 또는 더욱 공격적인 수익 창출을 통해 메워야 할 것입니다. 문제는 OpenAI가 수익성을 확보할 수 있을지 여부뿐만 아니라, 대규모 데이터 센터 투자에 의존하는 전체 사업 모델이 과연 실현 가능한지에 대한 것입니다.

AGI의 극히 작은 확률

크리슈나는 자신의 경제 비판에 훨씬 더 근본적인 기술적 차원을 더합니다. 그는 현재 기술이 인공 일반 지능으로 이어질 확률을 0%에서 1% 사이로 추정합니다. 이러한 평가는 철학적 고려 사항이 아니라 대규모 언어 모델의 기술적 역량과 한계에 대한 냉정한 평가에 기반한다는 점에서 주목할 만합니다.

AGI의 정의는 논란의 여지가 있지만, 핵심은 인간의 인지 능력 전반을 능가하거나 능가할 수 있는 AI 시스템을 의미합니다. 즉, 시스템은 특정 분야에 대한 전문 지식을 보여줄 뿐만 아니라, 한 분야에서 다른 분야로 지식을 이전하고, 새로운 상황을 이해하고, 창의적으로 문제를 해결하며, 새로운 작업을 위해 재교육할 필요 없이 지속적으로 개선할 수 있어야 합니다.

크리슈나는 현재 AI 혁명의 핵심을 이루는 대규모 언어 모델이 근본적인 한계를 가지고 있다고 주장합니다. 이러한 모델은 방대한 텍스트 데이터셋의 통계적 패턴을 기반으로 하며, 언어 기반 작업에서 놀라운 성능을 발휘합니다. 일관된 텍스트를 생성하고, 질문에 답하고, 심지어 프로그램 코드를 작성할 수도 있습니다. 하지만 이 모델들은 자신이 무엇을 하는지 진정으로 이해하지 못합니다. 세계 모델, 인과 관계 개념, 그리고 진정한 추상화 능력이 부족합니다.

이러한 한계는 여러 영역에서 나타납니다. 언어 모델은 종종 환각을 보이는데, 이는 그럴듯해 보이지만 사실은 거짓인 사실을 만들어낸다는 것을 의미합니다. 언어 모델은 다단계 논리적 추론에 어려움을 겪고, 훈련 데이터에 포함되지 않았다면 인간에게는 사소한 작업에서도 종종 실패합니다. 또한, 일화적 기억력이 부족하여 재훈련 없이는 자신의 실수로부터 학습할 수 없습니다.

다양한 분야의 과학자와 연구자들이 이러한 회의론에 점점 더 공감하고 있습니다. 세일즈포스의 CEO인 마크 베니오프는 2025년 11월 AGI에 대해 비슷한 회의론을 표명했습니다. 그는 팟캐스트에서 AGI라는 용어가 오해의 소지가 있다고 설명하며, 기술 업계가 AI의 임박한 역량에 대해 일종의 최면에 빠져 있다고 비판했습니다. 베니오프는 현재 시스템이 인상적이기는 하지만 의식이나 진정한 이해력을 갖추고 있지 않다고 강조했습니다.

메타의 선임 AI 과학자인 얀 르쿤은 아무리 확장하더라도 대규모 언어 모델은 결코 AGI로 이어지지 않을 것이라고 주장합니다. 그는 단순한 텍스트 예측을 넘어, 텍스트를 처리할 뿐만 아니라 시각 및 기타 감각 정보를 통합하여 세상에 대한 내부 표현을 구축하는 다중 모드 세계 모델을 포함한 대안적 접근 방식을 옹호합니다.

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필요한 기술적 혁신

크리슈나는 AGI를 달성하려면 현재의 대규모 언어 모델이 제공할 수 있는 것보다 더 많은 기술이 필요하다고 생각합니다. 그는 언어 모델에 하드 지식(hard knowledge)을 통합하는 것이 실현 가능한 접근 방식이 될 수 있다고 제안합니다. 그가 하드 지식이란 인과 관계, 물리 법칙, 수학적 원리, 그리고 통계적 상관관계를 넘어서는 다른 형태의 지식에 대한 체계적이고 명시적인 지식을 의미합니다.

이러한 관점은 신경망의 패턴 인식 강점과 기호 AI 시스템의 논리적 역량을 결합하고자 하는 신경 기호 AI 분야 연구와 일치합니다. 규칙과 논리적 추론에 기반한 기호 AI는 AI 연구 초기 수십 년 동안 지배적이었지만, 최근 몇 년 동안 신경망 접근 방식에 밀려났습니다. 두 접근 방식을 혼합하면 이론적으로 학습과 논리적 추론을 모두 수행할 수 있는 시스템을 만들 수 있습니다.

다른 유망한 연구 방향으로는 시스템이 물리적 또는 시뮬레이션된 환경과의 상호 작용을 통해 학습하는 구체화된 AI, 시스템이 기존 지식을 잃지 않고 기능을 확장할 수 있는 지속적 학습, 그리고 스스로 탐색하고 학습하는 내재적 동기를 가진 시스템 등이 있습니다.

이러한 추가적인 기술에도 불구하고 크리슈나는 여전히 신중한 태도를 보입니다. 이러한 확장된 접근 방식이 AGI로 이어질 수 있느냐는 질문에 그는 "아마도"라고만 답할 것입니다. 이러한 신중한 태도는 수십 년 동안 AI를 연구해 온 전문가들 사이에서도 불확실성이 존재한다는 점을 강조합니다. AGI 개발은 단순히 컴퓨팅 성능이나 데이터 양의 문제가 아니라, 지능 자체의 본질에 대한 근본적인 새로운 통찰을 요구할 수 있습니다.

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오늘날 생산적인 AI의 역설

AGI와 대규모 데이터 센터 투자의 경제성에 대한 회의적인 시각에도 불구하고, 크리슈나는 결코 AI에 대해 비관적인 입장은 아닙니다. 오히려 그는 현재의 AI 도구와 그것이 비즈니스 세계에 미치는 영향에 대해 열정적으로 이야기합니다. 그는 이러한 기술이 기업 내에서 수조 달러에 달하는 생산성 잠재력을 창출할 것이라고 확신합니다.

이러한 구분은 그의 입장을 이해하는 데 핵심적입니다. 크리슈나는 AI 자체의 가치를 의심하지 않지만, 산업이 걸어온 구체적인 경로의 경제적 타당성을 의심합니다. 오늘날의 AI 시스템, 특히 대규모 언어 모델은 8조 달러 규모의 인프라 없이도 이미 여러 분야에서 상당한 생산성 향상을 실현할 수 있습니다.

IBM은 이러한 생산성 향상의 두드러진 사례를 보여줍니다. 2023년 1월부터 IBM은 자사 운영에 AI와 자동화를 포괄적으로 구현해 왔으며, 2025년 말까지 45억 달러의 생산성 향상을 달성할 것으로 예상합니다. IBM이 '클라이언트 제로(Client Zero)'라고 부르는 이 이니셔티브는 다양한 사업부에 하이브리드 클라우드 인프라, AI 및 자동화 기술, 그리고 컨설팅 전문 지식을 구축하는 것을 포괄했습니다.

이러한 혁신의 구체적인 결과는 인상적입니다. IBM은 고객 서비스에 AI 기반 도구를 도입하여 문의의 70%를 해결하고 해결 시간을 26% 단축했습니다. 모든 사업부에서 약 27만 명의 직원이 복잡한 워크플로를 조율하고 인력을 지원하는 에이전트 AI 시스템을 도입했습니다.

이러한 유형의 AI 애플리케이션은 대규모 신규 데이터 센터를 필요로 하지 않고 기존 인프라를 기반으로 구축될 수 있습니다. 일반적인 지능의 가상적인 개발보다는 AI가 입증 가능한 개선을 제공하는 특정 사용 사례에 초점을 맞춥니다. 이것이 크리슈나의 주장의 핵심입니다. 기술은 가치 있고 혁신적이지만, AGI 추구에 수조 달러를 투자하는 현재 접근 방식은 경제적으로 지속 가능하지 않습니다.

맥킨지 연구에 따르면, 생성 AI는 63개의 분석된 사용 사례를 통해 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 경제적 가치를 창출할 잠재력을 가지고 있습니다. 현재 다른 작업에 사용되는 소프트웨어에 생성 AI를 내장할 경우의 효과를 고려하면, 이 추정치는 약 두 배로 증가할 수 있습니다. 이러한 생산성 향상은 2040년까지 연간 노동 생산성 증가율을 0.1~0.6%p 높일 수 있습니다.

기술 거대 기업의 상이한 전략

크리슈나가 우려를 표명하는 동안, 다른 기술 대기업들은 AI 인프라에 대한 투자를 확대하고 있습니다. 빅4의 투자는 이러한 투자 주기의 규모를 보여줍니다. 마이크로소프트는 2025 회계연도에 AI 기반 데이터 센터 건설에 약 800억 달러를 투자할 계획이며, 이 중 절반 이상이 미국에 배정될 예정입니다.

아마존은 2025년 약 1,250억 달러의 자본 지출을 발표했으며, 이 중 대부분은 아마존 웹 서비스(AWS)의 AI 및 관련 인프라에 투자될 예정입니다. 아마존은 이미 2026년에는 지출 규모가 더욱 증가할 것이라고 시사했습니다. 메타 플랫폼(Meta Platforms)은 2025년 자본 지출 규모가 700억 달러에서 720억 달러 사이로 예상하며, 이는 기존 예상치인 660억 달러에서 720억 달러보다 증가한 수치입니다. 2026년에는 지출 규모가 상당히 증가할 것이라고 밝혔습니다.

구글의 모회사인 알파벳은 2025년 자본 지출을 910억 달러에서 930억 달러 사이로 예상하는데, 이는 기존 전망치인 850억 달러에서 상향 조정된 수치입니다. 이 네 회사는 2025년에 총 3,500억 달러에서 4,000억 달러를 지출할 계획이며, 이는 2년 전 지출액의 두 배 이상입니다.

이러한 대규모 투자는 AI 서비스에서 발생하는 실제 수익이 여전히 예상치에 크게 못 미치는 환경에서 이루어지고 있습니다. OpenAI는 연간 200억 달러 이상의 매출을 보고하지만 여전히 수익성이 없습니다. 마이크로소프트는 연간 약 130억 달러의 AI 매출을 창출하며 전년 대비 175% 성장한 반면, Meta는 단 한 달러의 직접 AI 수익도 보고하지 못하고 있습니다.

투자와 수익 간의 괴리는 현저합니다. 모건 스탠리는 AI 산업이 2028년까지 데이터 센터에 약 3조 달러를 지출할 것으로 추산합니다. 이에 비해 현재 수익은 미미합니다. 2025년 7월 MIT 연구에 따르면 AI에 투자한 기업의 약 95%가 이 기술로 수익을 창출하지 못했습니다. 이러한 기업들의 총 투자액은 약 400억 달러로 추산됩니다.

회의론의 목소리가 커지고 있다

크리슈나의 경고는 기술 및 금융계 여러 분야에서 점점 더 커지고 있는 회의적인 목소리의 일부입니다. 이러한 우려는 즉각적인 경제적 이익뿐만 아니라 현재의 투자 역학에서 발생하는 시스템적 위험에도 초점을 맞추고 있습니다.

경제학자들은 AI 부문이 2025년 상반기 미국 GDP 성장률의 약 3분의 2를 차지했다고 지적합니다. JP모건 자산운용의 분석에 따르면, 데이터센터에 대한 AI 지출이 수억 명의 미국 소비자들의 총 소비량보다 경제 성장에 더 크게 기여했습니다. 하버드대 경제학자 제이슨 퍼먼은 데이터센터가 없었다면 2025년 상반기 GDP 성장률이 0.1%에 불과했을 것이라고 추정했습니다.

단일 부문에 대한 이러한 성장 집중은 위험을 수반합니다. MIT 경제학자이자 2024년 노벨 경제학상 수상자인 대런 에이스모글루는 AI의 실제 영향이 업계 예측보다 훨씬 작을 수 있다고 주장합니다. 그는 향후 10년 동안 AI가 일자리의 5%만 대체할 것으로 예상하는데, 이는 일부 기술 리더들의 열광적인 예측보다 훨씬 낮은 수치입니다.

버블에 대한 우려는 여러 요인으로 인해 더욱 커지고 있습니다. 기술 기업들은 수십억 달러에 달하는 비용을 재무제표에서 제외하기 위해 특수목적회사(SPV)라는 금융 상품을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 월가의 자금 지원을 받는 이러한 SPV는 데이터 센터 건설을 위한 허울 회사 역할을 합니다. 이러한 관행은 투명성과 기업들이 실제로 부담하는 위험에 대한 의문을 제기합니다.

알파벳 CEO 순다르 피차이는 2025년 11월 BBC 인터뷰에서 AI 투자 급증을 특별한 순간이라고 묘사했지만, 현재 AI 붐에 수반되는 비이성적인 측면도 인정했습니다. 그는 AI 버블이 터지면 모든 기업이 영향을 받을 것이라고 경고했습니다. 심지어 오픈AI CEO이자 가장 저명한 AI 옹호자 중 한 명인 샘 알트만조차도 2025년 8월 AI가 버블에 빠질 수 있다고 인정하며, 시장 상황을 닷컴 버블 당시와 비교하며 많은 지식인들이 진실의 핵심에 지나치게 열광하고 있다고 강조했습니다.

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제한 요인으로서의 에너지 문제

크리슈나가 명시적으로 언급하지는 않았지만 비용 계산에 내재되어 있는 또 다른 근본적인 문제는 에너지 공급과 관련이 있습니다. 100기가와트 규모의 데이터 센터는 미국 전체 전력 생산량의 약 20%를 필요로 합니다. 이는 사소한 문제가 아니라, 비전 전체를 위태롭게 할 수 있는 잠재적인 병목 현상입니다.

국제에너지기구(IEA)는 2030년까지 전 세계 데이터센터 전력 수요가 2024년 약 415테라와트시에서 900~1,000테라와트시로 두 배 이상 증가할 것으로 전망했습니다. AI는 2030년까지 데이터센터 전력 소비량의 35~50%를 차지할 것으로 예상됩니다. 미국의 경우 데이터센터 전력 수요는 2035년까지 35기가와트에서 78기가와트로 증가하여 국가 전력 소비량의 8.6%를 차지할 것으로 예상됩니다.

이러한 수요는 많은 국가들이 전력망의 탈탄소화와 재생에너지 비중 확대를 시도하는 시기에 발생합니다. 문제는 데이터 센터가 24시간, 365일 상시 전력 공급을 필요로 한다는 것입니다. 풍력과 태양광 발전은 간헐적으로 전력을 공급하고 저장 솔루션이나 백업 용량이 필요하기 때문에 재생에너지로의 전환이 더욱 복잡해집니다.

데이터 센터의 탄소 배출량은 2023년 2억 1,200만 톤에서 2030년 3억 5,500만 톤으로 증가할 것으로 예상되지만, 이 수치는 청정 에너지 솔루션의 속도와 효율성 향상에 따라 상당히 달라질 수 있습니다. AI가 생성하는 단일 이미지 생성 프로세스는 스마트폰을 완전히 충전하는 것과 같은 양의 전력을 소비합니다. 백만 개의 토큰을 처리하는 데는 8~32km를 주행하는 휘발유 차량만큼의 이산화탄소가 배출됩니다.

생성적 AI는 기존 컴퓨팅 부하보다 약 7~8배 더 많은 에너지를 소모합니다. 대규모 AI 모델을 학습하는 데는 수개월 동안 수백 가구가 사용하는 전력량만큼의 전력이 소모될 수 있습니다. 이러한 에너지 집약도는 대규모 데이터 센터를 구축할 재정적 자원이 확보된다 하더라도 이러한 시설에 전력을 공급할 물리적 인프라가 제때 준비되지 않을 수 있음을 의미합니다.

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대체 기술 경로와 그 중요성

대규모 언어 모델의 한계를 둘러싼 논쟁은 대안 분야의 연구 활동 증가로 이어졌습니다. 양자 컴퓨팅은 현재의 한계를 극복할 수 있는 잠재적인 돌파구로 여겨집니다. 2025년 10월, 구글은 검증 가능한 양자 이점을 달성한 윌로우(Willow) 양자 칩을 공개했습니다. 이는 고전 물리학의 경계를 넘어 의학, 에너지, AI 등의 분야에 새로운 가능성을 열어준 획기적인 사건이었습니다.

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터와는 완전히 다른 원리로 작동합니다. 양자 컴퓨터는 여러 상태로 동시에 존재할 수 있는 양자 비트, 즉 큐비트를 활용하여 기존 시스템으로는 불가능한 규모의 병렬 계산을 가능하게 합니다. 그러나 양자 컴퓨터는 큐비트의 안정성에 영향을 미치는 결어긋남(decoherence)과 같은 심각한 문제에 직면합니다.

큐비트 안정화 분야의 최근 획기적인 발전은 확장 가능한 양자 컴퓨터가 향후 몇 년 안에 현실이 될 수 있음을 시사합니다. PsiQuantum과 같은 회사들은 이번 10년 안에 윌로우보다 1만 배 더 큰 양자 컴퓨터를 가동할 계획입니다. 이 컴퓨터는 소재, 의약품, 그리고 자연의 양자적 측면에 대한 중요한 질문들을 해결할 수 있을 만큼 충분히 큽니다.

양자 컴퓨팅과 인공지능의 융합은 이론적으로 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다. 양자 알고리즘은 중요한 약물 및 소재 시뮬레이션에서 200배 이상 향상되었습니다. 일각에서는 AGI와 양자 컴퓨팅의 결합이 1~2년 안에, 그리고 5년 안에 인공지능 초지능이 실현될 수 있을 것으로 예측합니다.

다른 유망한 연구 방향으로는 전기 대신 빛을 사용하여 칩에 전력을 공급하는 광 컴퓨팅 아키텍처가 있습니다. 2025년 11월에 발표될 Parallel Optical Matrix-Matrix Multiplication이라는 아키텍처는 현재 AI 개발의 가장 큰 병목 현상 중 하나를 해결할 수 있습니다. 기존의 광학 방식과 달리, 이 아키텍처는 단일 레이저 펄스로 여러 텐서 연산을 동시에 수행하여 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

IBM의 전략적 위치

크리슈나의 입장은 IBM의 전략 맥락에서 볼 때 특히 흥미롭습니다. 최근 몇 년 동안 IBM은 순수한 하드웨어 및 인프라 사업에서 벗어나 엔터프라이즈 소프트웨어, 클라우드 서비스, 컨설팅으로 사업 영역을 의식적으로 전환해 왔습니다. IBM은 기존 IT 사업의 상당 부분을 매각하고 대신 기업용 하이브리드 클라우드 솔루션과 AI 애플리케이션에 집중했습니다.

이러한 전략적 방향은 자체 인프라 구축에 막대한 투자를 하고 있는 마이크로소프트, 아마존, 구글, 메타의 접근 방식과는 근본적으로 다릅니다. 반면 IBM은 기업들이 투명성, 선택권, 그리고 유연성을 바탕으로 자체적인 방식으로 AI를 구축할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 철학은 모든 기업이 단일 퍼블릭 클라우드를 사용하지는 않을 것이며, 특히 규제 대상 산업과 미국 외 지역의 기업들은 하이브리드 방식을 선호할 것이라는 믿음을 반영합니다.

따라서 크리슈나가 대규모 인프라 투자를 비판한 것은 IBM의 접근 방식에 대한 암묵적인 옹호로 해석될 수 있습니다. 수조 달러 규모의 데이터 센터 투자를 통한 AGI 추구가 경제적으로 실현 가능하지 않다면, 이는 기존 인프라 또는 적당히 확장된 인프라를 기반으로 구축할 수 있는 구체적이고 가치 창출적인 활용 사례에 집중하는 IBM의 전략을 뒷받침하는 것이 될 것입니다.

동시에 IBM은 차세대 기술 흐름을 주도할 수 있는 양자 컴퓨팅과 같은 분야에도 적극적으로 참여하고 있습니다. IBM은 양자 컴퓨터 개발에 상당한 투자를 하고 있으며, 이 기술을 발전시키기 위해 다른 기술 기업들과 파트너십을 구축하고 있습니다. 이는 크리슈나가 혁신이나 야심 찬 기술 목표에 반대하는 것이 아니라, 경제적으로 실현 불가능하다고 생각하는 특정 접근 방식에 반대한다는 것을 시사합니다.

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OpenAI 리더십의 관점

크리슈나의 회의적인 태도는 OpenAI CEO 샘 알트먼의 공식 입장과는 정반대입니다. 알트먼은 OpenAI가 AGI 달성을 위해 막대한 투자를 할 준비가 되어 있다고 거듭 강조해 왔습니다. OpenAI는 향후 8년간 오라클, 브로드컴, 그리고 기타 파트너사들과의 주요 계약을 포함하여 총 1조 4천억 달러 규모의 계약을 체결했습니다.

알트만은 OpenAI가 2030년까지 연간 수천억 달러의 매출을 달성할 것으로 예측합니다. 이러한 예측은 시스템이 더욱 강력해짐에 따라 AI 서비스에 대한 수요가 기하급수적으로 증가할 것이라는 가정에 기반합니다. OpenAI의 사업 모델은 기업과 개인이 고급 AI 기능에 대한 접근을 위해 상당한 금액을 기꺼이 지불할 의향이 있는지에 달려 있습니다.

크리슈나는 팟캐스트에서 알트만의 관점을 이해하지만 동의하지는 않는다고 밝혔습니다. 이는 매우 외교적인 표현으로, 알트만이 OpenAI의 비전을 존중하지만 기술적 실현 가능성과 경제적 타당성에 대해서는 근본적으로 다른 가정을 하고 있음을 시사합니다. 크리슈나는 OpenAI가 투자 수익을 창출할 수 있느냐는 질문에 "아니요"라고 분명히 답했습니다.

이러한 의견 불일치는 기술 산업에서 임박한 혁신적인 AGI를 믿고 천문학적 금액을 투자할 의향이 있는 사람들과, 더 회의적이고 점진적이고 경제적으로 지속 가능한 접근 방식을 선호하는 사람들 사이의 근본적인 갈등을 나타냅니다.

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감가상각 정책과 회계 기준의 역할

AI 하드웨어의 실제 사용 수명을 둘러싼 논쟁은 회계와 투명성에 대한 근본적인 의문을 제기합니다. 기업이 자산을 감가상각하는 방식은 보고된 이익에 직접적인 영향을 미치며, 결과적으로 주가와 가치 평가에도 영향을 미칩니다.

마이클 버리는 대형 기술 기업들이 감가상각비를 낮게 유지하고 수익을 부풀리기 위해 AI 칩의 내용연수를 과대평가한다고 주장합니다. 예를 들어, 메타가 2025년에 새로운 엔비디아 블랙웰 서버 랙에 50억 달러를 투자하고 5.5년에 걸쳐 감가상각한다면, 연간 감가상각비는 약 9억 900만 달러에 달할 것입니다. 그러나 실제 내용연수가 3년이라면 연간 감가상각비는 약 16억 7천만 달러가 되어야 하는데, 이는 상당한 차이입니다.

버리(Burry)는 이러한 연장된 수명으로 인해 여러 대기업의 수익이 2026년에서 2028년 사이에 총 1,760억 달러 증가할 수 있다고 추정합니다. 엔비디아는 2025년 11월 내부 메모를 통해 이러한 주장을 반박하며, 하이퍼스케일러가 실제 수명과 사용 추세를 기반으로 4~6년에 걸쳐 GPU의 가치를 하락시킨다고 주장했습니다. 엔비디아는 2020년에 출시된 A100과 같은 구형 GPU가 여전히 높은 활용률로 사용되고 있으며 상당한 경제적 가치를 유지하고 있다고 지적했습니다.

현실은 그 중간 어딘가에 있을 가능성이 높습니다. GPU는 물리적으로 3년 이상 작동할 수 있지만, 더 새롭고 효율적인 모델이 시장에 출시됨에 따라 경제적 가치는 급격히 감소할 수 있습니다. 핵심 요인은 가치의 연쇄적 증가입니다. 최신 모델 학습에 더 이상 적합하지 않은 구형 GPU도 추론 작업과 이미 학습된 모델 실행에는 여전히 유용할 수 있습니다. 또한, 덜 까다로운 애플리케이션에 사용되거나 중고 시장에서 판매될 수도 있습니다.

이러한 미묘한 차이 때문에 명확한 평가를 내리기가 어렵습니다. AI 중심 클라우드 서비스 제공업체인 CoreWeave는 2023년 1월 GPU 감가상각 기간을 4년에서 6년으로 연장했습니다. 비판론자들은 이 결정을 인위적으로 수익성을 개선하려는 시도로 봅니다. 반면, 지지자들은 하드웨어의 실제 사용량을 고려하면 감가상각 기간이 더 길어질 수 있다고 주장합니다.

사회적, 정치적 차원

AI 투자를 둘러싼 논쟁은 정치적, 사회적 차원도 가지고 있습니다. 벤처 캐피털리스트이자 백악관 암호화폐 및 AI 자문위원인 데이비드 삭스는 2025년 11월 AI 투자 붐이 반전될 경우 경기 침체 위험이 있다고 경고했습니다. 그의 발언은 경제가 AI 투자에 지나치게 의존하게 되면서 투자 중단이나 상당한 둔화는 상당한 거시경제적 결과를 초래할 것이라는 점을 시사합니다.

이러한 의존성은 사회가 경제적 타당성과는 상관없이, 단지 갑작스러운 충격을 피하기 위해 투자를 계속해야 하는 상황으로 스스로를 몰아넣은 것은 아닌지 의문을 제기합니다. 이는 거품 붕괴의 결과에 대한 두려움 때문에 합리적인 경제적 고려가 가려지는 전형적인 거품 역학입니다.

AI에 대한 투자와 자원의 집중은 기회비용에 대한 의문을 제기합니다. AI 데이터 센터에 유입되는 수조 달러는 이론적으로 교육 시스템 개선, 재생 에너지 확대, 인프라 부족 해소 등 다른 사회적 우선순위에 사용될 수 있습니다. 이처럼 막대한 자원 배분의 정당성은 약속된 혜택이 실제로 실현되는지 여부에 달려 있습니다.

동시에 AI는 이미 입증 가능한 긍정적인 효과를 보이고 있습니다. 2025년 11월 IBM 연구에 따르면 독일 기업의 3분의 2가 AI를 통해 상당한 생산성 향상을 보고했습니다. AI 관련 생산성 향상이 가장 큰 분야는 소프트웨어 개발 및 IT, 고객 서비스, 그리고 비즈니스 프로세스 자동화입니다. 독일 기업의 약 5분의 1은 AI 기반 생산성 향상 이니셔티브를 통해 이미 ROI 목표를 달성했으며, 거의 절반이 12개월 이내에 투자 수익률(ROI)을 기대하고 있습니다.

이러한 수치는 AI가 실제로 경제적 가치를 창출한다는 것을 보여주지만, 동시에 이 가치가 수조 달러를 투자하여 AGI를 추구하는 데서 반드시 나오는 것이 아니라, 보다 목표 지향적이고 구체적인 응용 프로그램에서 나온다는 크리슈나의 주장을 뒷받침합니다.

기술 변혁의 역사적 관점

현재 상황을 제대로 이해하기 위해서는 역사적 유사점을 살펴보는 것이 도움이 됩니다. 1990년대 후반의 닷컴 버블은 종종 경고의 사례로 언급됩니다. 당시 인터넷이 혁신을 가져올 것이라는 정당한 믿음에 기반하여 엄청난 자금이 인터넷 기업에 유입되었습니다. 하지만 이러한 투자 중 상당수는 잘못된 것으로 드러났고, 2000년 거품이 붕괴되면서 수조 달러의 시장 가치가 증발했습니다.

그럼에도 불구하고, 기반 기술은 진정으로 혁신적임이 입증되었습니다. 아마존과 구글처럼 위기를 극복한 기업들은 세계 경제의 주도적인 세력이 되었습니다. 호황기에 구축된 인프라, 특히 실패한 기업들의 인프라는 이후 수십 년간 디지털 경제의 기반을 형성했습니다. 이러한 맥락에서, 현재 많은 기업들이 실패하더라도 AI 인프라에 대한 과도한 투자는 장기적으로 유익할 수 있다고 주장할 수 있습니다.

그러나 핵심적인 차이점은 자본 집약도에 있습니다. 1세대 인터넷 기업들은 기본 인프라가 구축되면 비교적 적은 투자로 확장할 수 있었습니다. 웹사이트나 온라인 서비스는 일단 개발되면 최소한의 추가 비용으로 수백만 명의 사용자에게 도달할 수 있었습니다. 특히 현재 시행되고 있는 AI는 이러한 패턴을 따르지 않습니다. 대규모 언어 모델에 대한 모든 쿼리는 상당한 계산 비용을 발생시킵니다. AI 서비스를 확장하려면 인프라도 그에 비례하여 증가해야 하며, 이는 경제성을 근본적으로 변화시킵니다.

또 다른 역사적 비교는 전기의 발전입니다. 전기 에너지가 처음 사용 가능해졌을 때, 기업들이 새로운 가능성을 최대한 활용하기 위해 생산 공정을 재설계하는 방법을 배우는 데 수십 년이 걸렸습니다. 초기에는 공장들이 증기 기관을 전기 모터로 교체했을 뿐, 그 외에는 기존의 레이아웃과 공정을 그대로 유지했습니다. 진정한 생산성 향상은 엔지니어와 관리자들이 전기 에너지의 유연성을 활용하여 공장을 처음부터 설계하는 법을 배웠을 때 비로소 가능했습니다.

AI에도 같은 것이 적용될 수 있습니다. 현재 적용 분야는 가능성의 극히 일부에 불과하며, 조직이 AI 역량을 활용하기 위해 근본적으로 조직을 재편하는 방법을 배우기 전까지는 진정한 변화가 이루어지지 않을 수 있습니다. 이러한 변화에는 시간이 걸릴 수 있으며, 수년 또는 수십 년이 걸릴 수도 있습니다. 현재의 투자 환경이 그러한 인내심을 감당할 수 있을지는 불확실합니다.

AI 개발의 미래

모든 회의론과 경고에도 불구하고 AI 개발은 계속될 것입니다. 중요한 것은 AI가 중요한가의 여부가 아니라, 어떤 길이 가장 유망하고 경제적으로 지속 가능한가입니다. 크리슈나의 개입은 AI 연구를 중단하라는 요구가 아니라, 전략 재평가를 촉구하는 것으로 이해될 수 있습니다.

가장 가능성 있는 발전은 접근 방식의 다각화입니다. 일부 기업은 대규모 언어 모델 확장에 계속해서 막대한 투자를 할 것이지만, 다른 기업들은 대안적인 경로를 모색할 것입니다. 신경 기호적 접근 방식, 다중 모드 시스템, 체화 지능, 지속적 학습 및 기타 연구 방향이 병행하여 추진될 것입니다. 양자 컴퓨팅부터 광 컴퓨팅 아키텍처, 신경모사 칩에 이르기까지 하드웨어 분야의 획기적인 발전은 이러한 상황을 바꿀 수 있습니다.

핵심 요소는 실제 시장 수용도입니다. 기업과 소비자가 AI 서비스에 상당한 금액을 기꺼이 지불할 의향이 있다면, 높은 인프라 비용조차도 정당화될 수 있습니다. 그러나 아직까지는 이 부분이 미지수입니다. ChatGPT와 유사한 서비스는 수백만 명의 사용자를 유치했지만, 상당한 금액을 지불할 의향은 제한적입니다. 대부분의 사용자는 무료 버전이나 보조금이 많이 지원되는 버전을 사용합니다.

기업 부문에서는 상황이 다소 다릅니다. 특정 비즈니스 문제를 해결하는 AI 솔루션에 대한 투자 의향이 분명히 존재합니다. 마이크로소프트는 기업용 AI 서비스 부문에서 강력한 성장을 보고하고 있습니다. 문제는 이러한 수익원이 대규모 투자를 정당화할 만큼 빠르게 성장할 수 있을지 여부입니다.

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다차원 분석 결과

아르빈드 크리슈나가 디코더 팟캐스트에서 제기한 우려는 역사상 가장 중요한 경제적, 기술적 도박 중 하나의 핵심을 짚어냅니다. 그의 주장은 건전한 경제 원칙과 기술적 이해에 기반합니다. 막대한 자본 비용, 짧은 하드웨어 수명 주기, 그리고 현재 기술이 AGI(자동 생성 지능)로 이어질 가능성이 낮다는 점은 현재의 투자 전략에 반대하는 설득력 있는 주장을 제시합니다.

동시에 크리슈나의 입장에는 반론이 없는 것은 아닙니다. 대규모 AI 투자를 지지하는 사람들은 혁신적인 기술은 종종 막대한 선행 투자를 필요로 하고, 컴퓨팅 단위당 비용은 지속적으로 감소하고 있으며, 아직 예측할 수 없는 새로운 비즈니스 모델이 등장할 것이며, 잠재적으로 세상을 바꿀 수 있는 기술에서 뒤처질 위험이 과도한 투자로 인한 재정적 위험보다 크다고 주장합니다.

진실은 아마도 이러한 극단적인 입장의 중간 어딘가에 있을 것입니다. AI는 의심할 여지 없이 중요한 혁신 기술이며, 상당한 경제적 가치를 창출할 것입니다. 현재의 언어 모델과 AI 애플리케이션은 이미 놀라운 성능을 보여주고 있으며, 여러 분야에서 측정 가능한 생산성 향상을 이끌고 있습니다. 동시에, 단순히 현재의 접근 방식을 확장하는 것만으로 인공 일반 지능(AI)으로 이어질 것이라는 생각은 선도적인 AI 연구자들 사이에서도 점점 더 논란의 여지가 커지고 있습니다.

경제 분석은 많은 것을 시사합니다. 필요한 투자 규모와 단기간에 막대한 수익을 창출해야 한다는 필요성은 전례 없는 난제입니다. 크리슈나의 계산이 조금이라도 정확하다면, 현재의 투자 전략이 어떻게 지속 가능할지 상상하기 어렵습니다.

하지만 이것이 반드시 재앙이 임박했다는 것을 의미하지는 않습니다. 시장은 적응할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 투자 흐름은 변할 수 있고, 비즈니스 모델은 진화할 수 있으며, 기술적 혁신은 경제를 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 기술의 역사는 초기의 회의론이 반증되고 불가능해 보였던 도전을 극복한 사례들로 가득합니다.

아마도 통합과 재평가의 시기가 도래할 것으로 보입니다. 현재 AI 투자 성장률이 무한정 지속될 수는 없습니다. 언젠가는 투자자와 기업 리더들이 실제 수익의 증거를 보고 싶어 할 것입니다. 매력적인 활용 사례와 입증 가능한 경제적 가치를 제공할 수 있는 기업들은 성공할 것입니다. 반면, 다른 기업들은 전략을 조정하거나 시장에서 철수해야 할 수도 있습니다.

크리슈나의 개입은 행복감과 따라잡으려는 충동으로 점철된 환경에서 신중해야 한다는 중요한 경고 역할을 합니다. 기술 분야에서 수십 년간 쌓아온 그의 경험과 세계에서 가장 오래되고 안정적인 IT 기업 중 하나를 이끄는 그의 지위는 그의 말에 무게를 더합니다. 그의 말이 옳을지는 시간이 말해줄 것입니다. 그러나 확실한 것은 성공이 보장되지 않는 전략에 수조 달러를 더 투자하기 전에 그가 제기하는 의문들을 진지하게 받아들이고 철저히 논의해야 한다는 것입니다.

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