‘곤카 AI(GONKA AI)’ 공동 제작자인 데이비드 리버만(David Lieberman)과 다니일 리버만(Daniil Lieberman)은 AI 산업 구조 변화와 GPU 시장의 미래에 대한 견해를 밝혔다.
[더파워 최성민 기자] AI 산업 성장과 함께 연산 자원 확보 경쟁이 심화되는 가운데, 분산형 컴퓨팅 인프라의 필요성을 강조하는 목소리가 커지고 있다. 최근 한국경제TV에 공개된 인터뷰에서 AI 인프라 프로젝트 ‘곤카 AI(GONKA AI)’ 공동 제작자인 데이비드 리버만(David Lieberman)과 다니일 리버만(Daniil Lieberman)은 AI 산업 구조 변화와 GPU 시장의 미래에 대한 견해를 밝혔다.
인터뷰에서 두 공동 제작자는 글로벌 AI 시장이 소수의 대형 기술 기업 중심으로 재편되고 있다고 진단했다. 특히 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필수적인 GPU 자원이 일부 기업에 집중되면서 일반 개발자와 중소 규모 프로젝트의 연산 자원 접근성이 낮아지고 있다는 점을 주요 과제로 언급했다.
이들은 최근 AI 산업의 경쟁력이 데이터뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 능력에 의해 좌우되는 환경으로 변화하고 있다고 설명했다. 대규모 언어모델(LLM)과 생성형 AI 기술 발전에 따라 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 수요가 빠르게 증가하면서 관련 인프라의 중요성도 확대되고 있다는 분석이다.
데이비드 리버만 공동 제작자는 인터뷰에서 “AI는 향후 다양한 산업 전반에 큰 변화를 가져올 것”이라며 “AI 경쟁력 확보를 위해서는 연산 자원 접근성이 중요한 요소가 될 수 있다”고 말했다.
곤카 AI는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 분산형 GPU 네트워크 구축을 추진하고 있다. 프로젝트는 전 세계에 분산된 유휴 GPU 자원을 연결해 AI 개발자와 기업이 보다 효율적으로 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.
인터뷰에서는 현재 AI 시장이 직면한 과제로 GPU 비용 상승과 개발 진입장벽 확대, 특정 기업 중심의 자원 집중 현상 등이 언급됐다. 이에 따라 AI 산업 성장 과정에서 보다 다양한 참여자가 연산 자원에 접근할 수 있는 환경 조성이 필요하다는 의견도 제시됐다.
다니일 리버만 공동 제작자는 “AI 기술 활용 범위가 확대될수록 컴퓨팅 자원에 대한 접근성 역시 중요해질 것”이라며 “분산형 컴퓨팅 구조는 이러한 수요에 대응할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있다”고 설명했다.
인터뷰에서는 GPU가 AI 산업의 핵심 인프라로 자리 잡고 있다는 점도 강조됐다. 최근 생성형 AI와 AI 에이전트, 영상 생성 기술 등의 발전으로 AI 학습과 추론, 데이터 처리에 필요한 GPU 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 컴퓨팅 인프라 시장도 함께 확대되고 있다는 분석이다.
또한 블록체인 기반 DePIN(탈중앙화 물리 인프라 네트워크) 분야에 대한 논의도 이어졌다. 리버만 형제는 분산형 GPU 네트워크가 AI 인프라와 클라우드 컴퓨팅 시장의 새로운 모델로 활용될 가능성이 있다고 전망했다.
이들은 향후 AI 산업의 주요 과제로 ▲연산 자원의 효율적 활용 ▲GPU 접근성 확대 ▲분산형 컴퓨팅 인프라 구축 ▲AI 기술 활용 기회 확대 등을 제시하며, AI 산업 발전 과정에서 컴퓨팅 자원의 민주화가 중요한 화두가 될 것으로 내다봤다.
업계에서는 생성형 AI 확산과 함께 GPU 및 AI 인프라 시장이 빠르게 성장하고 있는 가운데, 분산형 컴퓨팅과 DePIN 기반 프로젝트에 대한 관심도 점차 확대되고 있는 것으로 보고 있다.
