유럽 연합(EU)이 대규모 AI 모델 학습을 위한 컴퓨팅 역량 확대를 모색함에 따라 민간 부문과의 협력에 주력하고 있다.
파리에서 열린 'AI 액션 서밋'에서 월요일에 열린 연설에서, 우르줄라 폰 데어 라이엔(Ursula von der Leyen) EU 위원장은 유럽 자체 AI 스타트업의 잠재력을 높이 평가하는 한편, 지역 개발사들이 기술이 가진 잠재력을 실현하며 혁신을 확장하기 위해서는 충분히 강력한 인프라 접근성이 필수적이라고 강조했다. 이에 EU는 AI 인프라 지원 모델 자체의 변화를 모색하고 있다.
그녀는 현재 EU가 보유한 기존의 슈퍼컴퓨팅 인프라를 활용해 인재 및 컴퓨팅 허브를 구축하려는 기존의 노력만으로는 부족하며, "매우 큰 모델(very large models)"을 훈련시키기 위해서는 'AI 기가팩토리(AI Gigafactories)'가 필요하다고 지적했다.
또한, 이러한 '차세대' AI 인프라 구축에는 민간 자본이 필수적임을 언급했다.
폰 데어 라이엔 위원장은 "우리 스타트업들이 성장하려면 자원이 필요하며, 현재 우리 경제와 사회 전반에 걸쳐 AI가 광범위하게 채택되기에는 아직 거리가 멀다. 이것이 우리가 다음 단계로 나아가려는 이유다. 우리는 AI 분야의 최첨단 혁신을 포용할 수 있도록 개방형 협력 모델을 확대하고자 한다"라고 말했다.
이어 "AI는 막대한 계산 능력을 요구하기 때문에, 다음 단계는 AI 기가팩토리를 출범시키는 것이다. 즉, 매우 큰 모델을 훈련할 수 있는 대규모 데이터 및 컴퓨팅 인프라를 말한다. 유사한 프로젝트가 미국에서도 주요 AI 기업들로부터 발표된 바 있다. 그러나 유럽의 기가팩토리를 통해 컴퓨팅 역량이 소수에 독점되는 것이 아니라, 모든 사람이 접근할 수 있는 공공 서비스가 될 것이다"라고 덧붙였다.
월요일 개막을 앞둔 AI 액션 서밋 전날, 프랑스 대통령은 회원국 내에서 총 약 1,120억 달러 규모의 민간 AI 투자 패키지를 공개했다. 반면, 1월에는 미국 기반의 스타게이트(Stargate) 프로젝트가 미국이 AI 분야 리더십을 공고히 하기 위해 데이터 센터 인프라 구축에 4년간 최대 5,000억 달러를 투자하겠다고 약속하며 EU에 부담을 안겼다. 따라서 EU는 연합 차원에서 AI 컴퓨팅 경쟁에 대응해야 한다는 압박을 명확히 느끼고 있는 상황이다.
폰 데어 라이엔 위원장은 "AI 분야에서는 기가팩토리에 민간 부문이 전적으로 참여해야 한다. 그리고 이것을 실현하기 위해 더 많은 자본이 필요하다"고 강조하며, 이 주제는 이날 서밋의 폐쇄 회의에서 논의될 것이라고 전했다.
그녀는 잠시 판매 발표 모드로 전환하며, 유럽이 지적재산권(IP) 개발에 있어 경쟁적이기보다 협력적인 접근 방식을 취하는 경향 덕분에 AI 인프라의 다음 단계 자본을 유치할 수 있음을 시사했다. 이는 공공의 이익을 위해 회원국 간 지식을 통합하고 공유하는 데 초점을 맞추는 방식이다.
그녀는 "연구자들과 스타트업들에게 최고 수준의 컴퓨팅 인프라에 접근할 수 있는 독보적인 기회를 제공하는 우리의 접근 방식을 강조하고 싶다. 이는 산업들이 데이터를 협력하고 연합(federate)할 수 있게 만들 것이다. 예를 들어, 의료기관이 보유한 데이터를 활용할 수 있게 된다"고 덧붙였다.
[후략 및 추가 정보]
AI의 개발 목표를 위한 자금 조달과 기술적 지원
(이 부분은 앞서 언급된 내용에 이어서, AI가 구체적으로 어떤 목표를 가지고 기술적 지원을 받고 자금이 조달되는지에 대한 배경 설명이 추가되어야 자연스럽습니다.)
(필요시 추가 삽입 가능):
AI 기술은 그 자체로 최종 목표가 아니며, 인류 사회의 난제들을 해결하고 삶의 질을 향상시키는 것을 궁극적인 목표로 삼고 있습니다. 이를 위해서는 막대한 규모의 연구 개발(R&D) 자금이 필요하며, 동시에 국가적 차원의 인프라 구축과 윤리적 기준 마련이 필수적입니다. 이 과정에서 정부, 민간 기업, 그리고 학계가 협력하는 다층적인 파트너십이 구축되고 있습니다.
AI 산업 생태계 구축의 필요성
AI 산업의 성공적인 발전은 단순히 최고 수준의 알고리즘 개발만으로는 불가능합니다. 거대한 데이터 셋 확보, 이를 학습시킬 고성능 컴퓨팅 파워(HPC) 확보, 그리고 이 기술을 실제 산업에 적용할 수 있는 안정적인 생태계가 결합되어야 합니다. 따라서 앞서 논의된 인프라 구축과 자금 유치는 AI의 '실제 적용 가능성'을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
(이러한 배경 설명이 들어가면, 앞서 언급된 자금 조달과 기술 지원의 필요성이 더욱 설득력을 갖게 됩니다.)