구글은 AI 인프라 경쟁에서 대규모 행보를 보이면서, 아민 바다트(Amin Vahdat)를 AI 인프라 최고 기술 책임자(chief technologist)로 승진시켰다. 이 직책은 새로 신설된 포지션으로, 순다르 피차이(Sundar Pichai) CEO에게 직접 보고하는 체계다. 이 소식은 세마포어(Semafor)가 최초 보도했고, 이후 테크크런치(TechCrunch)가 확인하며 알려졌다. 이번 승진은 구글이 2025년 말까지 자본 지출에 930억 달러를 투입하는 등, 해당 분야가 얼마나 중대한 사안으로 부상했는지를 보여주는 신호탄이다. 이 자본 지출 규모는 모회사 알파벳(Alphabet)이 내년에는 훨씬 더 커질 것으로 예상하고 있다.
바다트는 이 분야에서 생소한 인물이 아니다. UC 버클리(UC Berkeley)에서 박사 학위를 받았으며, 1990년대 초반 제록스 PARC에서 연구 인턴으로 경력을 시작한 컴퓨터 과학자다. 그는 지난 15년간 조용히 구글의 AI 백본(backbone)을 구축해 왔다. 2010년 엔지니어링 펠로우 겸 VP로 구글에 합류하기 전, 듀크 대학교(Duke University)의 부교수를 거쳐, UC 샌디에이고에서 교수 및 SAIC 학장(Chair)을 역임하는 등 학문적 경력이 화려하다. 약 395편에 달하는 논문이 발표된 것으로 알려진 그는, 학문적 연구 내내 거대 규모 환경에서 컴퓨터의 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞추어 왔다.
바다트는 구글 내부에서도 이미 높은 입지를 다졌다. 불과 8개월 전, 구글 클라우드 넥스트(Google Cloud Next) 행사에서 그는 ML, 시스템, 클라우드 AI 부문 VP 겸 GM으로서 구글의 7세대 TPU인 '아이언우드(Ironwood)'를 공개하며 무대에 섰다. 당시 그가 공개한 사양은 놀라웠다. 파드당 9,000개가 넘는 칩을 탑재하여 42.5 엑사플롭스(exaflops)의 컴퓨팅 능력을 제공하며, 이는 그가 설명하기로는 당시 세계 최고 슈퍼컴퓨터의 전력보다 24배 이상 높은 수치였다. 또한 그는 청중에게 "AI 컴퓨팅 수요는 단 8년 만에 1억 배 증가했다"고 강조했다.
세마포어가 지적했듯이, 바다트는 구글의 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적이지만 눈에 띄지 않는 업무들을 총괄해왔다. 여기에는 구글이 OpenAI 같은 경쟁사 대비 강점을 가지는 AI 학습 및 추론용 맞춤형 TPU 칩 개발이 포함된다. 또한, 모든 서버가 서로 데이터를 주고받으며 방대한 데이터 이동을 가능하게 하는 초고속 내부 네트워크인 주피터(Jupiter) 네트워크 구축도 핵심 업무다. (바다트는 지난 연말 블로그 게시물에서, 주피터가 현재 초당 13 페타비트(petabits)로 확장되어 이론적으로 지구상 80억 명 전 인구를 동시에 지원하는 화상 통화를 뒷받침할 수 있는 충분한 대역폭이라고 설명한 바 있다.)
나아가 바다트는 구글 데이터센터 전반의 모든 작업을 조율하는 두뇌 역할을 하는 클러스터 관리 시스템 '보그(Borg)' 소프트웨어 개발에도 깊이 관여해왔다. 그는 또한 작년에 공개하고 현재도 개발을 계속하고 있는, 데이터센터 전용 구글 최초의 맞춤형 암(Arm) 기반 범용 CPU인 '액시온(Axion)' 개발을 총괄했다고 밝힌 바 있다.
요약하자면, 바다트는 구글의 AI 전략 전반에 걸쳐 핵심적인 역할을 수행하는 인물이다.
실제로 최고 수준의 AI 인재들이 천문학적인 보상과 끊임없는 채용 경쟁에 놓인 시장 상황에서, 구글이 바다트를 C레벨 임원으로 승진시킨 것은 단순한 직책 변화를 넘어선 인재 유지(retention) 전략의 일환일 수 있다. 15년 동안 한 사람을 회사의 AI 전략의 핵심 기둥으로 육성해 왔다면, 그 핵심 인재가 회사를 떠나지 않도록 만드는 것이 무엇보다 중요하기 때문이다.