밀켄 글로벌 콘퍼런스 'AI 공급망 5인 패널'… ASML '향후 2~5년 칩 공급 제한', 구글 클라우드 백로그 한 분기 만에 2,500억→4,600억 달러, Logical Intelligence EBM 2억 파라미터로 LLM '수천 배' 속도 주장

비벌리힐스에서 열린 Milken Global Conference에서 TechCrunch 주최로 AI 공급망의 모든 계층을 대표하는 5인 패널이 무대에 올랐다. ASML CEO 크리스토프 푸케(Christophe Fouquet, EUV 리소그래피 독점 기업), 구글 클라우드 COO 프란시스 데수자(Francis deSouza), 시뮬레이션 출신의 150억 달러 규모 피지컬 AI 기업 Applied Intuition 공동 창업자 겸 CEO 콰사르 유니스(Qasar Younis), AI 네이티브 검색·에이전트 회사 Perplexity 최고사업책임자 디미트리 셰벨렌코(Dimitry Shevelenko), 학계를 떠나 AI 산업의 기초 아키텍처에 도전하는 Logical Intelligence 창업자이자 양자물리학자 이브 보드니아(Eve Bodnia)가 자리했다. 메타 전 수석 AI 과학자 얀 르쿤(Yan LeCun)은 올해 초 Logical Intelligence의 기술 리서치 보드 설립 의장으로 합류했다.

푸케는 칩 공급 제약을 가장 먼저 짚었다. 그는 '엄청난 반도체 제조 가속'이 진행 중이지만 '향후 2년, 3년, 어쩌면 5년 동안 시장은 공급 제한 상태가 될 것'이라며, 구글·마이크로소프트·아마존·메타 등 하이퍼스케일러조차 자신들이 결제한 칩을 모두 확보하지는 못할 것이라고 단언했다.

데수자는 수요의 규모와 속도를 데이터로 뒷받침했다. 구글 클라우드 매출은 지난 분기 200억 달러를 돌파해 63% 성장했고, 약정됐지만 아직 인도되지 않은 매출인 백로그는 한 분기 만에 2,500억 달러에서 4,600억 달러로 거의 두 배가 됐다고 밝혔다. 그는 '수요는 진짜다'라고 말했다.

유니스는 자신들의 병목이 실리콘이 아니라 현실 세계 데이터에 있다고 했다. Applied Intuition은 자동차·트럭·드론·광산 장비·국방 차량의 자율주행 시스템을 만드는데, 데이터는 '실제 세계에서 찾아야' 하며 합성 시뮬레이션은 그 격차를 완전히 메우지 못한다고 했다. '물리 세계에서 작동하는 모델을 합성만으로 완전히 학습시키려면 오랜 시간이 걸릴 것'이라고 덧붙였다.

에너지 병목도 함께 다뤄졌다. 데수자는 에너지 제약에 대한 실질적 대응책으로 구글이 우주 데이터센터를 진지하게 검토하고 있다고 확인했다. '더 풍부한 에너지에 접근할 수 있다'는 게 명분이지만, 우주는 진공이라 대류 냉각을 쓸 수 없고 복사 방열만 가능해 지상의 공기·액체 냉각보다 훨씬 까다롭다는 점도 인정했다. 그는 또한 통합을 통한 효율을 강조하며 'TPU에서 Gemini를 돌리는 게 다른 어떤 구성보다 훨씬 에너지 효율적'이라고 주장했다. 칩 설계자들이 모델 출시 전에 모델 형태를 미리 알 수 있기 때문이라는 설명이다. 푸케 역시 '공짜는 없다'며 막대한 자본을 투입하는 전략적 필요는 인정하면서도, 더 큰 컴퓨트는 더 많은 에너지를 의미하고 에너지에는 가격이 따라온다고 짚었다.

보드니아의 Logical Intelligence는 LLM과 다른 길을 간다. 시퀀스의 다음 토큰을 예측하는 대신 데이터의 기저 규칙을 이해하려는 에너지 기반 모델(EBM)을 채택했다. '언어는 내 뇌와 당신 뇌 사이의 사용자 인터페이스이고, 추론 자체는 어떤 언어에도 묶여 있지 않다'고 그는 말했다. 가장 큰 모델이 2억 파라미터로, 수천억 파라미터의 선도 LLM에 비해 '수천 배' 빠르다는 주장이다. 또한 처음부터 재학습할 필요 없이 데이터 변화에 따라 지식을 갱신하도록 설계됐다. 칩 설계와 로보틱스 등 언어 패턴이 아닌 물리 규칙을 다뤄야 하는 영역에서 EBM이 더 자연스러운 선택이라는 게 그의 주장이다. '차를 운전할 때 어떤 언어에서 패턴을 찾는 게 아니라, 주변을 보고 세계의 규칙을 이해해 결정한다'고 비유했다.

셰벨렌코는 Perplexity가 검색 제품에서 '디지털 워커'로 진화했다고 설명했다. 신제품 Perplexity Computer는 지식 노동자가 사용하는 도구가 아니라 지시를 받는 직원처럼 설계됐다. '매일 아침 일어나 100명의 스태프가 팀에 있다고 생각해보라'는 표현으로 잠재력을 묘사했다. 통제 문제에 대해서는 '세분성(granularity)'을 답으로 제시했다. 기업 관리자는 에이전트가 접근할 커넥터·도구뿐 아니라 그 권한이 읽기 전용인지 읽기·쓰기인지까지 지정할 수 있다. Perplexity의 컴퓨터-사용 에이전트 Comet은 사용자 대신 행동할 때 먼저 계획을 제시하고 승인을 요청한다. 일부 사용자는 이런 마찰을 불편해하지만, 셰벨렌코는 180년 된 Lazard 이사회에 합류한 뒤 고객 신뢰가 전부인 브랜드를 지키는 CISO의 보수적 본능에 공감하게 됐다며 필수적이라고 봤다. '세분성은 좋은 보안 위생의 기반'이라고 그는 말했다.

유니스는 가장 지정학적으로 첨예한 관찰을 내놨다. 피지컬 AI는 순수 디지털 AI와 달리 국가 주권과 얽혀 있다는 것이다. 인터넷은 처음 미국 기술로 확산됐고, 우버나 도어대시 같은 애플리케이션 계층에 가서야 오프라인 결과가 가시화되며 반발에 직면했다고 그는 짚었다. 자율주행 차량, 국방 드론, 광산 장비, 농업 기계 등 피지컬 AI는 그와는 결이 다르다는 지적이다.