글로벌 테크 거물 30인 "2035년 '피지컬 AI' 시대 온다"

구글에서 AI 반도체 설계를 이끌어 온 클리프 영, 메타 AI 총괄을 맡았던 얀 르쿤, 엔비디아 머신러닝 연구 총괄을 지낸 아니마 아난드쿠마르 등 전 세계 AI·반도체 분야를 대표하는 30명이 이례적으로 한목소리를 냈다.
이들은 최근 공동 보고서 'AI+HW(하드웨어) 2035: 다음 10년의 설계'에서 앞으로 10년 안에 '피지컬 AI'가 우리의 일상 전반으로 확산될 것이라고 전망했다.
AI 생존 가를 '에너지 효율' 이들은 막대한 자원을 투입해 모델의 덩치만 키우는 AI 개발 방식의 한계를 지적했다. 기하급수적인 전력 소모를 기존 인프라가 감당하기 어렵기 때문이다.

보고서는 "빅테크 기업들이 수십 기가와트(GW) 규모의 데이터센터를 앞다투어 짓고 있으나 전력 인프라 확충이 이를 따라가지 못하고 있다"며 "이 추세가 계속될 경우 5년 안에 미국 내 전력 부족이 현실화할 수 있다"고 경고했다.


이어 "AI의 미래는 무한정한 연산력 확장이 아니라 '에너지당 지능' 혁신에 달려 있다"며 에너지 효율을 중심에 놓는 새로운 기술 패러다임으로의 전환이 불가피하다고 강조했다.

연구진은 '에너지당 지능'을 극대화하기 위한 해법으로 소프트웨어(알고리즘)와 하드웨어(반도체)의 긴밀한 통합, 즉 '공동 설계'를 제안했다. 보고서는 "앞으로 10년의 도약은 개별 기술의 돌파가 아니라 알고리즘(AI)과 하드웨어(반도체) 전 계층을 아우르는 공동 설계에서 나올 것"이라고 전망했다.

공동 설계 패러다임이 정착될 경우 10년 뒤에는 동일한 에너지를 쓰고도 현재보다 AI 효율을 1000배 높일 수 있다는 설명이다.
에너지 효율 1000배 향상 핵심은 '공동 설계' 연구진은 에너지 효율 1000배 상향에 대해 "알고리즘 최적화로 10배, 실리콘 기술 발전으로 20배, 시스템 개선으로 5배의 효율을 달성해 이들을 곱한 결과"라며 "충분히 도달 가능한 목표"라고 강조했다.


보고서는 "현재는 거의 클라우드 데이터센터를 통해 제공되는 AI가 앞으로는 자율주행차, 로봇, 소비자 기기 등으로 대거 이동하는 '근본적인 변화'를 겪을 것"이라고 전망했다.

챗GPT처럼 화면 속 '디지털 도구'에 머물던 AI가 현실 세계로 빠져나와 인프라와 기기들을 직접 제어하는 '두뇌'로 진화한다는 것이다.

연구진은 "오늘날의 디지털 도구를 넘어선 이런 형태의 피지컬 AI가 2035년쯤이면 실제 AI 추론 작업의 대부분을 차지하게 될 것"이라고 예상했다.