🤔속도조절론 대두, AI 산업 이제 꺾였나? source

• AI가 가짜여서가 아니라 너무 진짜여서 생긴 역설적 강세 근거

• 이번 속도조절론은 AI 인프라의 장기 강세 논리를 강화하기도 함
• 다만 기술의 잠재력과 투자자의 수익을 연결하는 방식은 바꿔야

1. 브레이크의 이유

• 아모데이가 제시한 배경은 AI가 AI 개발을 돕기 시작하면서 발전 속도가 빨라졌다는 판단임
• 성능 정체가 아니라 통제의 어려움을 문제 삼은 것

• 기술이 예상보다 강력하다는 방증으로 읽을 수 있지만, 개발사의 평가가 성능, 경제성의 독립 검증은 아님
• Anthropic의 우선 확약은 상주 외부 평가자 도입임. 학습 컴퓨팅 제한은 공조를 위한 논의 대상으로, 투자 축소 확정은 아님

• 다만 말뿐인 우려도 아님. OpenAI는 8월에 안전조치를 위한 일부 학습의 일시 중단을 공개했음
• 실제 시간과 비용을 감수한 행동은 발언보다 무게가 있지만, 연구 지연과 설비투자 삭감은 구분해야

2. 느린 개발, 넓은 보급

• 차세대 모델의 성능 개선과 이미 확보한 성능의 보급은 다른 축임
• 현재 모델이 충분히 유용하다면 개발 속도를 조절해도 기업 도입과 추론 수요는 커질 수 있음

• 안전성 확보가 대형 사고와 광범위한 사용 제한을 줄인다면, 단기 속도를 희생해 더 오래가는 수요를 얻을 가능성도 있음
• 안전 확보 자체도 연산을 요구함. OpenAI는 당시 모니터링에 감시 대상 추론 연산량의 약 20%가 추가로 필요하다고 추정했음

• 안전 투자가 곧 인프라 수요 감소라는 등식도 성립하지 않음. 다만 사용 비용 상승이라는 부담도 함께 생김

3. 경계해야할 확신

• 추론이 훈련 둔화를 메워도 같은 투자액이 같은 업체와 제품으로 돌아온다는 보장은 없음
• 효율 개선에 따른 업무당 연산량 감소를 상쇄하고도 남을 만큼 실제 사용이 늘어야 총 연산 수요가 증가함

• 메모리는 수요가 늘어도 공급이 따라잡으면 가격결정력과 초과마진이 약해질 수 있음
• TrendForce도 이번 논쟁 전부터 일반 DRAM의 가격 저항을 지적하고 가격 상승률 둔화를 전망했음. 이를 HBM, NAND 전체 전망으로 확대할 수는 없음

• 이미 폭발적 성장을 가격에 반영했다면 기술의 강력함을 재확인하는 효과보다 이익 회수 지연의 부담이 클 수도. 주가 하락이 곧 기술에 대한 부정은 아닌 이유

✍️이번 논의는 오히려 기술의 중요성에 대한 확신을 높일 근거일 수 있음. 다만 기술 발전이 곧바로 공급업체의 이익이 되는 건 아님