AI 기술이 빠르게 발전하면서 많은 기업들이 AI를 도입하고 있지만, 실제 구현 과정에서 여러 어려움에 직면하고 있습니다. 오늘은 AI 회사들이 겪고 있는 주요 문제에 대해 이야기를 나눠보려고 합니다. 크게 서버 운영 비용의 급증, 데이터 센터 구축 비용의 증가, 그리고 전문 인력 확보의 어려움, 이 세 가지 문제를 중심으로 살펴보겠습니다.

문제 1. 서버 운영 비용의 급증

AI 시장이 성장할수록 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 고성능 클라우드의 수요가 늘어나고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)을 운영하는 데 필요한 서버 비용은 천문학적입니다. ARK Invest의 분석에 따르면, ChatGPT의 일일 운영 비용은 약 70만 달러, 연간 2억 5,550만 달러에 달한다고 추정합니다. 사용자가 많아지고 대규모 AI 서비스를 제공할수록 이러한 비용은 계속해서 증가합니다. 이는 AI 기술 도입을 고려하는 기업들, 특히 중소기업이나 스타트업에게 큰 부담으로 작용하여 AI 기술 도입의 진입장벽이 될 수 있습니다.

이러한 비용 문제는 다음에 살펴볼 데이터 센터 구축 비용 증가와도 밀접하게 연관되어 있습니다.

문제 2. 데이터 센터 구축 비용의 증가

AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU 수요가 급증하면서 데이터 센터 구축 비용도 크게 늘고 있습니다. NVIDIA의 AI 특화 GPU인 A100의 가격은 한 대당 약 10,000~15,000달러로, 대규모 AI 모델 학습을 위해서는 이런 GPU를 수백, 수천 대 준비해야 합니다. 구글은 지난 1월 영국에 데이터센터를 건설하는데 10억 달러를 투자했고, MS와 OpenAI는 2028년까지 1000억 달러를, AWS는 향후 15년간 1500억 달러를 데이터센터 건설에 투자할 예정입니다. 이는 AI 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해 감당해야 할 막대한 초기 투자 비용을 보여줍니다. 이러한 대규모 투자는 AI 기술의 발전을 가속화시키는 동시에, 소수의 대기업만이 참여할 수 있는 '승자독식' 시장을 만들어낼 위험이 있습니다.

이러한 상황은 다음에 살펴볼 전문 인력 확보 문제와 함께 AI 산업의 불균형을 심화시킬 수 있습니다.

문제 3. 전문 인력 확보의 어려움

AI 전문 인력에 대한 수요가 늘고 있지만, AI 분야의 인재 부족 문제는 심각합니다. LinkedIn 2023년 보고서에 따르면, AI 및 머신러닝 전문가 채용은 지난 5년간 연평균 74% 증가했습니다. 하지만 공급은 이에 미치지 못합니다. Stanford AI Index Report 2023에 따르면, 미국 내 AI 박사 학위 소지자는 연간 약 2,000명에 불과해 수요를 충족시키기에는 턱없이 부족합니다. 급여 측면에서도, Glassdoor의 2023년 데이터는 미국 내 AI 엔지니어의 평균 연봉이 134,798달러라고 보고하는데, 이는 중소기업과 스타트업에게 큰 부담이 됩니다. 이러한 인력난은 AI 기술 발전의 속도를 늦추고, 기업 간 기술 격차를 더욱 벌릴 수 있습니다. 또한, 고급 인력에 대한 과도한 의존은 AI 기술의 대중화와 보편적 활용을 저해할 수 있는 요소입니다.

이는 앞서 언급한 서버 운영 및 데이터 센터 구축 비용 문제와 맞물려 AI 산업의 발전을 제한할 수 있습니다.

마무리하며

지금까지 AI 기업들이 직면한 세 가지 문제에 대해 살펴보았습니다. 이러한 문제들은 AI 기술의 발전과 보급에 큰 장애물이 되고 있습니다. 이러한 문제들의 해결책으로 온디바이스 AI가 주목받고 있지만, 기존의 접근 방식으로는 여전히 한계가 있습니다.

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