초거대 인공지능(AI) 개발 및 서비스 비용 폭증에 허덕이는 글로벌 빅테크들이 AI 수익성 확보를 위한 사투를 벌이고 있다. 빅테크들이 AI 주도권을 놓고 무한 경쟁을 벌이는 가운데 투자를 지속하기 위한 비용 효율화와 수익성 확보로 무게중심이 옮겨가는 흐름이 뚜렷해지고 있다.
5일(현지 시간) ‘스탠퍼드 AI 인덱스 2024’ 보고서에 따르면 2017년 당시 생성형 AI의 기초가 된 트랜스포머 모델 훈련에는 930달러(약 127만 원)가 들었다. 이후 훈련비는 급속도로 늘면서 2020년 오픈AI GPT-3에는 432만 달러(약 59억 원), 2023년 GPT-4와 구글 제미나이 울트라에는 각각 7835만 달러(약 1075억 원), 1억 9140만 달러(약 2627억 원)가 투입됐다. 6년 사이 AI 모델 훈련비가 20만 배 이상 폭증한 셈이다.
여기에다 인프라 투자 부담까지 기하급수적으로 늘고 있다. 최근 번스타인은 올해 빅테크 AI 지출액이 2000억 달러(약 274조 원)에 달하고 5년 뒤에는 1조 달러(약 1373조 원)를 돌파할 것이라는 전망을 내놨다. 반면 AI 성능 개선 속도는 미미하다. 스탠퍼드대는 AI 모델 숙련도를 평가하는 주요 15개 지표 중 12개에서 1년간 발전이 없었다며 “최근 수년간 AI 모델 성능이 한계에 달했음을 시사한다”고 지적했다.
승자 독식이 확실시되는 시장에서 ‘치킨게임’을 중단할 수도 없는 빅테크들은 불어나는 투입 비용에 짓눌려 AI 수익화 방안을 적극 모색하고 있다. 주무대는 클라우드다. AI 개발·추론은 물론 B2B 공급까지 클라우드 위에서 이뤄져서다. 결국 자체 클라우드 플랫폼을 보유한 마이크로소프트(MS)·구글·아마존을 제외한 기업들은 초거대 AI 경쟁에서 살아남을 수 없다는 전망까지 나오고 있다.
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