12조 vs 12조원, AI 패권 전쟁의 진짜 승부수

중앙집중형 AI는 12조 달러, 탈중앙화 AI는 120억 달러. 1000배 차이 뒤에 숨은 기회와 위험을 분석합니다.

12조 달러 vs 120억 달러. 중앙집중형 AI와 탈중앙화 AI의 기업가치 차이다. 1000배 격차 뒤에 숨은 이야기는 단순하지 않다.

빅테크가 독점한 12조 달러 시장

구글, 마이크로소프트, 아마존이 지배하는 중앙집중형 AI 시장은 12조 달러 규모다. 전 세계 클라우드 인프라의 70%를 장악한 결과물이다.

하지만 이 독점 구조는 문제를 낳고 있다. 기업들은 자사의 핵심 데이터를 빅테크 서버에 올리기를 꺼린다. 제약회사의 신약 연구 데이터, 금융회사의 고객 거래 패턴, 제조업체의 품질관리 로그... 이런 '진짜 가치 있는' 데이터는 여전히 회사 금고에 잠겨 있다.

"우리 영업비밀이 OpenAI나 구글에 학습될 위험을 감수할 수 없다"는 게 기업들의 솔직한 속내다. 결국 AI는 인터넷에 공개된 정보만으로 학습하는 한계에 갇혔다.

반면 탈중앙화 AI 시장은 120억 달러에 불과하다. 하지만 성장률은 연 42.4%로 중앙집중형을 압도한다. 블록체인 AI 시장만 봐도 2024년 60억 달러에서 2030년 500억 달러로 8배 성장이 예상된다.

비트텐서(Bittensor), 베니스AI(Venice.AI) 같은 플랫폼들이 주목받는 이유는 명확하다. 데이터 주권을 보장하면서도 AI의 힘을 활용할 수 있기 때문이다.

예를 들어 병원이 의료 영상 데이터로 AI를 훈련시키고 싶다면? 기존 방식으로는 환자 개인정보를 외부 서버에 보내야 했다. 하지만 탈중앙화 AI는 데이터를 병원 내부에 두고도 AI 모델을 학습시킬 수 있다.

삼성전자가 반도체 설계 데이터를, 현대자동차가 자율주행 테스트 결과를, 네이버가 한국어 검색 패턴을 빅테크 AI에 맡길 리 없다. 하지만 자체 AI 개발에는 천문학적 비용이 든다.

탈중앙화 AI는 이런 딜레마의 해답이 될 수 있다. 데이터는 안전하게 보호하면서도 글로벌 AI 생태계에 참여할 수 있는 길이다.

실제로 국내 일부 대기업들이 프라이빗 클라우드로 워크로드를 이전하는 비율이 83%에 달한다는 조사 결과도 이런 흐름을 뒷받침한다.

GPT-4 같은 대형 모델을 훈련시키려면 수십 기가와트의 전력이 필요하다. 전력망에 부담을 주고 전기료 상승으로 이어진다.

탈중앙화 AI는 전 세계에 흩어진 유휴 컴퓨팅 자원을 활용한다. 집에 있는 게이밍 PC, 사무실의 서버, 심지어 스마트폰까지. 타르곤(Targon) 같은 플랫폼은 이미 기존 웹2.0 솔루션보다 빠르고 저렴한 AI 추론 서비스를 제공한다고 보고됐다.