인공지능(AI)과 기독교 02 - 인공지능 특이점이 의외로 늦을 수 있는 이유

인공지능 특이점이 의외로 늦을 수 있는 이유

 

많은 사람들이 인공지능이 가져올 미래의 변화에 대해서 이야기를 하지만, 사실 전문가들이나 청년들을 제외한다면 그렇게까지 체감하고 있지는 않은 것 같다. 그것은 아마도 새로 산 자동차에 시동을 걸고 가속 페달을 밟아 천천히 시속 80km까지 이르렀기에 그렇게 빠르다고 느끼지 못하는 것이다. 하지만 문제는 곧 100km를 지나고 200km를 지나는데도 멈추지를 않을 것이라는 데 있다. 300km, 400km가 되면 인간이 할 일은 오직 비명을 지르는 일밖에는 없을 지도 모른다.

 

인공지능 특이점이 늦어질 수 있는 이유들

 

인공지능 특이점이 전문가들의 예측보다 늦게 올 수도 있다. 여기에는 크게 4가지 이유가 있다.

 

첫 번째, 현재 인공지능의 기술 발전을 막는 큰 원인은 에너지 병목이다.

 

인공지능의 데이터센터는 엄청난 양의 전력이 필요하다. 반도체 칩을 작동시키기 위한 전력도 들지만 그보다는 거기서 발생하는 열을 식혀야하는 것이 더 문제다.

 

최근에는 가스 발전소를 다시 짓는 사례까지 보고 되고 있다. 하지만 화석 연료는 탄소 중립 이슈에 걸리고, 신재생 에너지는 공급이 불안정하다. 이 때문에 빅테크 기업들은 최근 소형 모듈 원자로(SMR)나 핵융합 기술에 직접 투자하며 '에너지 독립'을 꿈꾼다.

 

Tesla는 아예 우주에 데이터센터를 건설하여 태양광으로 전기를 공급하고, 발생하는 열은 우주로 흩어보내려는 아이디어를 제안하기도 했다

 

이런 문제를 해결하기 위해서 '광반도체(Optical Computing)'나 '액체 냉각' 같은 하드웨어적 대안들이 언급되고 있지만, 수년 내에 현실화될 가능성은 없다.

 

실제로 마이크로소프트나 구글과 같은 기업은 수조 원어치 엔비디아 칩을 사놓고도, 데이터센터에 공급할 전기가 부족해서 칩을 창고에 쌓아두는 ‘고립된 연산 자원(Stranded Compute)' 현상이 나타나고 있다.

 

결국, 발전소를 짓고 송전망을 확충하는 속도는 소프트웨어 업데이트 속도보다 훨씬 느리다. 몸체라는 인프라가 자라는 속도가 머리라는 알고리즘을 못 따라가는 것이다. 즉, 알고리즘의 효율화가 에너지 한계를 넘어서지 못하고 있다.

 

두 번째, 반도체 칩의 물리적 한계이다.

 

반도체 칩의 성능을 높이기 위해 트랜지스터를 더 촘촘히 박는 기술도 이제 원자 단위의 물리적 한계에 부딪히고 있다. 선폭이 2nm, 1.4nm로 좁아짐에 따라 공정 난이도는 치솟고 비용은 비싸진다. 하드웨어 성능 향상 폭이 둔화되면, 아무리 좋은 알고리즘이 나와도 이를 돌릴 '그릇'이 부족해진다.

 

D램(RAM=Random Access Memory)을 수직으로 쌓아 올려 작은 공간에 더 많은 메모리 칩을 배치하여 공간 효율성 향상한 고대역폭 메모리(HBM= High-Bandwidth Memory)는 계산도 빠르고 수천 개의 미세한 통로(TSV= Through-Silicon Via)를 통해 데이터를 수직으로 빠르게 전송함에도 불구하고 '프로세서(GPU)와의 물리적 거리로 인한 병목 현상인 '메모리 벽(Memory Wall)'이 존재한다.

 

세 번째, 학습 데이터 고갈이다.

 

현재 인류가 생산한 고품질 텍스트 데이터는 이미 거의 다 써버렸다는 분석이 지배적이다. 이제는 인공지능이 만든 데이터를 다시 인공지능이 학습해야 하는 상황이며, 이는 근친교배처럼 모델의 지능을 퇴화시킬 위험이 있다.

이를 극복하기 위해 현실 세계를 센서로 인식하는 ‘로보틱스(Robotics)’가 결합되어야 하는데, 로봇 몸체의 발전 속도는 소프트웨어보다 훨씬 느리다.

 

인터넷의 텍스트 데이터가 고갈되자, NVIDIA는 ‘그럼 인공지능이 직접 현실 같은 시뮬레이션 데이터를 만들어서 학습하자’는 전략을 세웠다. Cosmos 시스템이다. Cosmos는 단순히 이미지를 생성하는 게 아니라, 중력, 마찰, 가속도 같은 물리 법칙이 적용된 가상 세계를 통째로 구축한다. 현실에서 로봇이 100만 번 넘어져야 배울 것을, Cosmos 안에서는 수천 배 빠른 속도로 '가상 학습'을 시켜서 고품질 데이터를 뽑아낼 수 있게 된다.

 

하지만 여기서 다시 '병목 현상'을 만난다. Cosmos가 데이터를 뿜어낸다고 해서 모든 문제가 해결되지 않는 이유는, 그 '시뮬레이션 자체'가 엄청난 하드웨어 자원을 잡아먹기 때문이다. 인공지능을 학습시키기 위해 데이터를 만드는데, 그 데이터를 만들기 위해 또 엄청난 GPU와 전력이 들어간다. 즉, ‘공부를 하기 위해 책을 써야 하는데, 책을 쓰는 데 에너지를 다 써버리는 꼴’이 될 수 있다.

 

또한 시뮬레이션의 정확도도 문제가 될 수 있다. 가상 세계가 실제 물리 세계와 0.1%만 달라도, 거기서 배운 인공지능을 실제 로봇에 넣었을 때 오작동하는 시뮬레이션-현실 간극(Sim-to-Real Gap)이 발생한다. 이 간극을 메우는 것도 결국 정교한 하드웨어 센싱 능력이 뒷받침되어야 한다.

 

네 번째, 투자 위축이다.

 

특이점이 오려면 천문학적인 자본이 계속 투입되어야 한다. 기업들이 수조 원을 들여 데이터센터를 지었는데, 거기서 나오는 인공지능 서비스가 그만큼의 돈을 벌어다 주지 못한다면 투자는 자연스럽게 위축된다. 현실적으로 투자 대비 수익(ROI=Return on investment)을 고려하지 않을 수 없다.

 

하드웨어 비용이 낮아지지 않는 한, 특이점으로 가는 고속도로는 경제성이라는 검문소에서 멈춰 설 수밖에 없는 것이다. 이러한 점을 감안할 때, 지금의 인공지능은 천재적인 두뇌를 가졌지만, 하루에 우유 1,000리터를 마셔야 겨우 눈을 뜨고 있는 거대한 아기와도 같다.

 

따라서 인공지능 기술적 특이점은 전문가들이 예상한 2030년보다는 조금 더 뒤인 에너지와 하드웨어의 혁신이 동반되는 시점으로 밀릴 가능성이 크다. 하지만 오지 않는다고 보기는 어렵다.

 

철저한 준비의 필요성

 

반대로 인공 지능 특이점이 늦어지지 않을 것이라는 의견도 많다.

 

2026년 3월 24일 발표된 터보퀀트1] 같은 기술은 기존 대비 최대 6분의 1 수준의 메모리만으로도 동일한 양의 데이터를 처리할 수 있게 함으로써, 메모리 부족으로 인한 지능의 병목 현상을 획기적으로 해결했다. 당분간 하드웨어의 용량 제한이 AI의 기계적 진화를 가로막는 일은 없을 것으로 보인다.

 

또한 인공지능이 물리적 한계를 극복하기 위해 '스스로 하드웨어를 설계'하거나 '에너지 효율을 극대화'하는 시나리오가 있다는 것을 염두해두어야 한다. 어쩌면 인공지능이 자신의 몸인 로봇이나 기타 하드웨어를 직접 개조하는 시점이 진짜 특이점의 시작일지도 모른다.

 

인공지능 특이점이 늦어진다고 해서, 우리는 이 기술적 발전을 방관해서는 안된다. 오히려 인공지능을 이용하여, 어떻게 잘 이용하여서 하나님 나라를 확장시킬 수 있을 지에 대한 철저한 준비가 필요하다. 그렇지 않다면, 주도적이 아니라, 피동적이 될 수 있다.

 

우리는 모두 인공지능에 대해서, 하나님께 지혜를 구해야 한다. 하나님께서 교회가 어떻게 인공지능을 현명하게 사용할 수 있을 지에 대해서 가장 좋은 방향으로 우리를 이끄실 것이라고 믿는다.

 

1] 터보퀀트(TurboQuant): 데이터 벡터를 무작위로 회전시켜 기하학적 구조를 단순화(PolarQuant)한 후, 발생하는 미세 오차를 단 1비트의 추가 데이터로 보정(QJL)하는 소프트웨어 양자화 기술. 3비트 수준의 극한 압축에도 불구하고 모델 본연의 정확도를 유지하며, 엔비디아 H100 GPU 기준 어텐션 연산 속도를 최대 8배까지 향상시킨다.