코앞으로 다가온 AI 칩셋/전문가 위기!
예견된 위기
최근 엔비디아의 파트너사 중 하나인 콴타가 조사한 바에 따르면 AI 전용 서버는 내년에만 벌써 2배 늘어난다고 해요1. 하지만 이런 AI 붐에도 불구하고 연구 선진국 중 하나인 중국, 한국, 그리고 수많은 기업들이 AI 전문가가 부족해서 연봉을 후하게 쳐줘도 도저히 AI 담당 직원을 구할 수 없고2, 칩셋에서도 NVIDIA와 TSMC가 열심히 칩셋을 만들고 있지만 최신형인 H100을 사려는 사람이 워낙 많아서 바로 이전 세대인 A100의 품절이나 가격 폭등이 흔해졌어요.
사실 이런 현상은 예전부터 계속 예상되어 왔지만 빠르게 해결할 수 있는 마땅한 방법이 없어 보여요. 그렇다면 왜 위기가 사그러들지 못하는 것일까요?
나무 위의 신포도
첫번째 이유로는 너무 높은 구인 조건 때문이에요3 4. 기업들은 신직종인 AI 전문가를 채용하기 위해 여러가지 방법을 썼는데, 그 중 하나인 외부 인재 영입에서 아직까지는 석사, 박사 이상급의 전공자만 모집하고 있어요. 물론, 내부 인재가 AI를 배워서 AI 전문가가 될 수 있다면야 그만큼 빠르고 쉬운 길도 없겠지만 지금 당장 AI 실무 전문가가 되기 위한 전문 교육을 제공하는 곳은 MS, Coursera, 네이버5 같이 지극히 제한적이에요.
그래서 AI 좋은 것을 알고 이곳저곳에서 개발 및 실무에 특화된 인재를 모으고 싶어도 모으기 힘든 상황이고, 한국은 향후 5년간 전문가 약 1.3만명이 부족하다고 해요6 7.
자비로운 독재자
두번째 이유로는 NVIDIA가 독점하고 있는 칩셋 시장 때문이에요8. NVIDIA는 오래 전부터 AI 연구에 투자해오면서 자신들의 기술인 CUDA를 적극적으로 사용하도록 유도했는데, 이것이 지금까지도 이어져서 수많은 AI 기술이 CUDA 기술을 써야 훨씬 싸고 빠르게 서비스되는 상황에 이르게 되었어요.
문제는, NVIDIA의 경쟁자인 AMD의 Radeon이 AI에서는 성능이 너무 안좋다는 점, 그리고 수많은 연구자들이 CUDA 사용을 기본전제로 깔고 간다는 점 때문에 NVIDIA의 시장 점유율은 하늘을 찌를 정도로 높고, 심지어 3대 대형 클라우드인 MS Azure, GCP, AWS 모두 NVIDIA의 그래픽카드 비중을 80% 이상으로 채웠어요.
그래서 NVIDIA의 칩셋 출고가 늦어지면 AI와 그래픽카드 시장 모두 영향을 받을 수 밖에 없어서 NVIDIA의 칩셋 부족이 AI에도 고스란히 영향을 미치고 있어요. 다행스럽게도, 칩셋 부족은 내년부터 나아지겠지만9, NVIDIA에만 의존하는 것보다는 다른 방법도 필요해 보여요.
너무 많은 욕망
세번째 이유로는 지나치게 부풀어 오른 수요 때문이에요. 물론, AI가 빨리 도입되면 도입될수록 샘 알트만(Sam Altman)이 말한 새로운 시대가 빨리 찾아오겠지만 더 나은 AI의 연구를 위해 이미 수많은 전문가들이 매일 연구 논문과 새 모델, 그리고 새로운 서비스를 내놓고 있기 때문에 마냥 조바심을 낼 필요는 없어요.
하지만 당장 자체적인 개발을 안하면 경쟁에서 무조건적으로 뒤쳐질 것이라는 강박감을 가진 일부 사람이나 기업들 때문에 정작 AI를 연구해야 하는 사람들이 칩셋이나 서버가 없어서 연구에 지장을 받는 상황까지 이르게 되었어요.
침착하게
AI의 위기는 예전부터 예견되어온 것이 대부분이지만 그 하나하나를 뜯어보면 어쩔 수 없는 이유에 근거한 것들이라서 한동안은 위기가 사그라들 것 같지 않아 보여요. 그럼에도 에코 멤버님들은 AI를 포기하는 것이 아니라 오히려 그만큼 AI에 관심이 있는 사람들이 많다는 뜻으로 이해하고 ChatGPT나 Stable Diffusion같이 비교적 안정적인 서비스를 통해 학습을 계속해서 '전문가'가 되셨으면 좋겠어요.
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