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이 기사 포인트:

  • 미국의 AI 발전을 위해서는 대규모 전력과 인프라가 필수적이며, 앤트로픽은 이를 위한 정책 제안을 발표했다.
  • 2028년까지 미국 AI 산업은 최소 50GW의 전력을 필요로 할 것으로 예상되지만, 현재 에너지 인프라 확충 속도가 부족하다.
  • 앤트로픽의 보고서는 AI 기술 발전에 필요한 물리적 기반과 정책적 접근의 중요성을 강조하며, 사회 전체가 함께 고민해야 할 문제를 제기하고 있다.
좋은 아침입니다, 하루입니다. 오늘은 2025년 7월 23일, 1903년 오늘 미국에서 포드 자동차가 첫 번째 모델 A를 출시하며 대중교통의 역사를 바꿨던 날인데요, 요즘은 AI가 새로운 산업 혁신의 중심이 되고 있습니다.

AI와 에너지 인프라

요즘 인공지능(AI)은 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있습니다. 특히 미국에서는 AI 분야에서의 주도권을 지키기 위해 에너지와 인프라에 대한 고민이 깊어지고 있는데요. 최근 미국의 AI 스타트업 앤트로픽(Anthropic)이 발표한 ‘Build AI in America’ 보고서는 이 흐름을 잘 보여줍니다. 이 보고서에서 앤트로픽은 “AI를 미국에서 개발하고 유지하려면 막대한 전력과 기반 시설이 필요하다”고 강조하며, 정부와 산업계가 함께 준비해야 할 정책 제안을 내놓았습니다.

전력 수요와 AI 모델

보고서의 핵심은 간단합니다. 첨단 AI 모델을 훈련시키고 운영하기 위해서는 안정적이고 대규모의 전력이 필요하다는 것입니다. 예를 들어, 앤트로픽은 2027년과 2028년에 각각 하나의 고성능 AI 모델을 훈련하는 데만도 2GW, 5GW 수준의 전력이 필요할 것으로 예상하고 있습니다. 이는 뉴욕시 전체가 여름철 피크 시간에 사용하는 전력량보다 많은 수준입니다. 더 나아가, 추론(inference)이라고 불리는 일상적인 AI 사용까지 포함하면, 미국 내 AI 산업 전체가 2028년까지 최소 50GW의 전력을 필요로 한다는 계산이 나옵니다.

미국과 중국의 경쟁

하지만 현재 미국은 이런 수요를 충족할 만큼 빠르게 에너지 인프라를 확충하지 못하고 있습니다. 반면 중국은 지난해에만 400GW 이상의 발전 용량을 추가하며 속도를 내고 있어, 경쟁 구도에서 뒤처질 수 있다는 우려도 나오고 있습니다. 이에 따라 앤트로픽은 연방 토지를 활용한 데이터 센터 건설 허용, 송전망 구축 가속화, 원자력·지열·천연가스 등 다양한 에너지원 허가 절차 간소화 등 구체적인 정책 방안을 제안했습니다.

정책적 영향력 확대

이번 발표는 앤트로픽이 단순히 기술 개발 기업을 넘어 정책적 영향력을 확대하려는 움직임으로도 해석됩니다. 지난 몇 년간 앤트로픽은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발을 강조해 왔으며, 이를 위해 윤리적 기준과 규제 환경 조성에도 목소리를 내왔습니다. 작년에는 ‘헌법 기반 AI(Constitutional AI)’라는 개념을 소개하며 책임 있는 AI 훈련 방식에 대한 새로운 접근법을 제시하기도 했죠. 이번 보고서는 그런 철학의 연장선에서, 기술뿐 아니라 그 기술이 작동할 수 있는 물리적 기반까지 고려하는 방향으로 확장된 셈입니다.

AI 시대의 인프라 문제

결국 이 보고서는 단순히 한 기업의 요구사항이라기보다는, AI 시대를 맞이한 사회 전체가 고민해야 할 인프라 문제를 던지고 있습니다. 우리가 매일 사용하는 챗봇이나 추천 시스템 뒤에는 어마어마한 전력과 데이터 센터가 존재한다는 사실이 새삼 실감나죠. 앞으로 AI 기술이 더 정교해질수록 그 뒷받침이 되는 에너지와 정책 또한 함께 진화해야 할 것입니다. 이번 앤트로픽의 제안은 그 시작점에서 던져진 하나의 신호탄이라 볼 수 있겠습니다.

AI 기술이 점점 더 우리 삶 깊숙이 들어오는 지금, 그 이면에 필요한 에너지와 인프라에 대한 고민도 함께 나누어야 한다는 메시지가 오늘따라 더 크게 다가오네요—작은 알고리즘 하나에도 수많은 자원이 필요하다는 사실을 기억하며, 기술의 미래를 준비하는 이들의 목소리에 귀 기울여보는 하루가 되시길 바랍니다.

용어 해설

인프라(Infrastructure): 어떤 시스템이나 서비스가 원활하게 작동할 수 있도록 돕는 기본적인 시설이나 구조물입니다. 예를 들어, 도로, 전기망, 데이터 센터 등이 포함됩니다.

추론(Inference): 이미 학습된 AI 모델이 새로운 데이터를 바탕으로 결정을 내리거나 예측을 하는 과정을 말합니다. 쉽게 말해, AI가 배운 내용을 활용해 실제 문제를 해결하는 단계입니다.

고성능 AI 모델(High-performance AI model): 복잡한 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 모델은 대량의 데이터를 처리하고, 정교한 분석을 통해 높은 정확도를 자랑합니다.

참고 링크