AI 연산 부족 2028년까지 지속 전망 나왔다

AI 연산력 부족이 앞으로 3~5년 이어질 수 있다는 진단이 나왔다. 단일 반도체 성능 경쟁보다 연산 자원을 묶고 배분하는 시스템 효율이 AI 인프라 경쟁의 핵심으로 떠오르고 있다는 분석이다.

우스춘(吴世春) 메이화창투 창립 파트너는 24일 홍콩에서 열린 2026 글로벌 유니콘 서밋의 ‘금융자본과 과학기술 유니콘’ 병행 포럼에서 “연산력 부족은 3~5년 지속될 것”이라고 말했다고 딥차오 테크플로(TechFlow)가 전했다. 그는 병목을 푸는 핵심으로 초노드(超节点), 연산력 스케줄링, 첨단 패키징을 제시했다.

연산력은 AI 모델을 학습시키고 서비스로 구동하는 데 필요한 계산 자원을 뜻한다. AI 경쟁이 대규모 모델 학습에서 실시간 추론과 산업 현장 적용으로 넓어지면서 그래픽처리장치(GPU), 메모리, 네트워크, 전력, 냉각 설비가 함께 병목으로 거론된다.

초노드는 여러 AI 칩을 고속 연결해 하나의 큰 연산 풀처럼 쓰는 구조다. 단일 칩의 처리 속도만 높이는 방식이 아니라 칩, 메모리, 네트워크, 소프트웨어를 함께 묶어 전체 처리 효율을 끌어올리는 접근이다.

연산력 스케줄링은 제한된 연산 자원을 어느 모델과 서비스에 언제 배정할지를 조정하는 기술이다. 같은 칩을 보유해도 작업 배분이 비효율적이면 학습 대기 시간과 추론 비용이 늘어날 수 있다.

첨단 패키징은 여러 반도체와 메모리를 더 가깝게 붙여 데이터 이동 거리를 줄이는 기술로 통상 설명된다. AI 연산에서는 칩 자체의 계산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 옮기느냐가 처리 효율을 좌우한다.

우스춘은 AI 활용 흐름도 소비자 서비스에서 산업 응용으로 옮겨가고 있다고 봤다. 그는 산업 제조와 물리 AI가 가장 큰 가치가 나올 수 있는 영역이 될 것이라고 말했다.

물리 AI는 로봇, 제조 설비, 물류 장비처럼 실제 물리 환경에서 작동하는 인공지능 응용을 가리킨다. 텍스트와 이미지 생성형 서비스보다 현장 장비, 센서, 제어 시스템과 결합하는 성격이 강하다.

그는 중국 내 대체 기술 흐름도 2.0 단계에 들어섰다고 언급했다. 독창적인 하드테크 기업이 경쟁에서 앞설 것이라는 취지다.

2026 글로벌 유니콘 서밋은 24~25일 홍콩컨벤션전시센터에서 열린다. 딥차오 테크플로는 이 행사가 홍콩대공문회미디어그룹 주최로 열렸고, 원사와 유니콘 기업 창업자, 1·2차 시장 투자기관 관계자들이 참석한다고 전했다.

한국 독자에게 이 논의는 반도체와 데이터센터, 암호화폐 인프라를 함께 봐야 하는 대목이다. AI 추론 수요가 늘면 고대역폭 메모리, 저장장치, 냉각, 전력, 데이터센터 운영까지 연쇄적으로 영향을 받을 수 있다.

본지는 앞서 암호화폐 채굴 인프라 기업의 AI 설비 계약을 다루며 채굴 설비와 AI 데이터센터 수요가 겹치는 흐름을 전한 바 있다. 채굴 인프라 기업이 보유한 전력·부지·운영 역량이 AI 연산 수요와 맞물릴 수 있다는 점에서다.

다만 우스춘의 발언은 특정 기업 실적이나 토큰 가격을 겨냥한 전망이 아니다. 이번 발언에서 확인된 핵심은 초노드, 연산력 스케줄링, 첨단 패키징이 AI 인프라 경쟁의 기술 축으로 거론됐다는 점이다.

글로벌 유니콘 서밋은 25일까지 홍콩컨벤션전시센터에서 이어진다.