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올 들어 인공지능 (ai)에 힘입어 미국 증시가 반등하면서 기술주도 살아났다. 마이크로소프트와 엔비디아를 포함한'빅 7'을 형성하기도 했다.이 모든 것이 아름다워 보이지만, 현재 ai 가 실제로 돈을 벌고 있는 곳은 엔비디아밖에 없다.
마이크로소프트 (ms)나 구글 (google), 메타 (meta), 어도비 (adobe) 등 신흥 기업들은 아직 ai를 자사 제품에 접목하는 단계에 있으며 아직 ai로 돈을 벌지는 못했다.현재 많은 회사가 무료 ai 서비스를 제공하고 있지만, 마이크로소프트만이 코파이롯 요금을 83%나 올렸지만, 소비자들은 이를 믿지 않고 있다.
아직 수익을 내지는 못했지만 테크놀로지 기업들이 ai 분야에 대거 투자하면서 gpu를 사재기하고 있는게 현실이다.월가의 애널리스트들은 엔비디아의 gpu 매출액이 올 연말까지 500억 달러를 돌파할 것으로 보고 있다.
수익성 전망도 불투명한 상황에서 이렇게 gpu를 사들였으니 테크 기업들이 본전을 뽑을 수 있겠느냐는 의문이 생겼다.결국은 허탕을 치는 꼴이 되지 않을까?본전을 찾으면 언제 찾을까?
벤처투자 회사 세쿼이아 (sequaria)의 파트너 데이비드 콘 (david cahn)은 최근 계산 공문을 보냈다.cahn은 gpu 1달러가 데이터센터 에너지 비용 약 1달러에 맞먹는 셈인데, 엔비디아가 연말까지 500억달러어치의 gpu를 팔면 보수적으로 계산해도 데이터센터 비용은 1000억달러에 이를 것으로 추산했다.
그리고 50%의 마진을 가정할 때 ai 산업은 초기 투자 비용을 회수하기 위해 2000억 달러의 수익이 필요하다.하지만 cahn은 연간 수입이 750억 달러에 불과해 1250억 달러가 부족하다고 지적했다.
질의하는 소리가 몰려오다.
실리콘밸리의 거대 벤처투자회사인 a16z의 특별고문이자 ai 스타트업인 2x의 설립자인 귀도 아펜젤러 (guido appenzeller)는 콘의 주장을 반박하며이 주장을 한 글자 한 글자 반박한다.
아펜젤러의 핵심 주장은 대체로 인공 지능이 소프트웨어를 포함한 거의 모든 제품에 공통적으로 존재하는 구성 요소가 될 것이라는 신념에 초점을 맞추고 있다.그는 500억 달러에 달하는 gpu 인프라에 대한 대규모 투자도 5조 달러에 이르는 세계 it 지출에서 쉽게 상각할 수 있다고 단언한다.
그는 ai의 수익성에 대한 삼나무의 예측을 반박할 뿐만 아니라, ai의 역사적 혁명의 영향을 과소평가하는 삼나무의 근본적인 문제를 지적하였다.
특히 아펜젤러는 먼저 칸이 2000억 달러라는 숫자로 눈길을 끌려고 했던'제목당'이라고 지적했지만, 그의 계산 과정은 완전히 틀렸다.
appenzeller에 따르면, cahn은 gpu의 구매 비용 (자본 지출), 연간 운영 비용, gpu 사용 주기 동안의 누적 수입, ai 응용 프로그램 수입 등을 합쳐 2000억 달러라는 터무니없이 많은 금액을 벌어들였다.하지만 그는 gpu 구매자가 투자한 비용에 대한 연간 수익을 기준으로 계산하는 것이 더 적합하다고 주장했다.
또 gpu의 전기료 원가도 부풀려져 있다는 주장이다.appenzeller에 따르면 h100 pcie gpu 유닛의 비용은 약 30,000달러, 전력 소비량은 약 350 와트이며 서버와 냉각을 고려할 때 총 소모량은 약 1 와트 정도이다.
킬로와트당 0.1달러의 가격으로 계산하면, h100 gpu의 5년 수명 동안 gpu 하드웨어에 들어가는 비용은 약 0.15달러로 cahn이 예상한 1달러보다 훨씬 적었다.
아펜젤러는 칸이 ai 혁명의 규모를 간과했다고 주장했다.ai 모델은 cpu, 데이터베이스, 네트워크와 같은 인프라 요소라는 것이다.현재 거의 모든 ai 소프트웨어는 cpu, 데이터베이스, 네트워크를 사용한다. 미래에도 그럴 것이다.
ai 가 2000억 달러를 벌 수 있을까.아펜첼러 (appenzeller)는"그렇다"고 답하며, 그뿐만이 아니다. 네트워크 인프라로서 수익은 모든 분야에 다양한 형태로 존재한다.
그는"ai는 모든 소프트웨어를 파괴하며, cahn이 말하는'ai 소득 격차'는 존재하지 않는다"고 결론지었다. |
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发表于 2023-9-25 18:57:00