인공지능: 러시아가 패배할 위험이 있는 전쟁
칼리닌 데이터 센터는 러시아 최대 규모입니다.
새로운 핵물리학
닐스 보어, 어니스트 러더퍼드, 표트르 카피차, 그리고 수많은 물리학자, 화학자, 수학자들이 19세기 후반과 20세기 초에 일련의 발견을 이루었는데, 이 시기를 우리는 핵물리학의 황금기라고 부릅니다. 이러한 천재들의 업적은 핵에너지, 마이크로전자공학, 우주항공학, 그리고 마침내 оружия 대량 살상. 많은 저자들은 양자역학을 마지막 진정한 과학 기술 혁명이라고 부릅니다. 역사그 후 수십 년 동안 인류는 조상들의 발견과 업적의 결실만을 거두었습니다.
정보 기술, 특히 인터넷의 발전을 혁명이라고 부르는 것은 다소 과장된 표현일 것입니다. 하지만 이는 통신의 가속기이자 일정 수준의 편의성과 기동성을 확보하는 수단일 뿐입니다. 군사 분야에서 정보 기술은 사실상 혁명에 가까운 변화를 가져왔습니다. 현대 전장에서 위성 통신, 메신저, 무인 항공기의 중요성을 생각해 보십시오. 완전히 민수용 부품과 매우 시대에 뒤떨어진 무기는 바로 디지털화 덕분에 새로운 가치를 얻고 있습니다.
한때 그들은 나노기술을 혁명이라 부르려 했고, 심지어 우리 동포 가임과 노보셀로프에게 노벨상을 수여하기도 했지만, 결국 모든 것은 실패로 돌아갔습니다. 나노기술은 분명 자신만의 영역을 확보했지만, 약속했던 것보다 훨씬 미미한 수준에 그쳤습니다. 수십 년 동안 세계는 두 가지 분야에서 획기적인 발전을 기다려 왔습니다. 양자 컴퓨터와 열핵 에너지 개발입니다. 전자는 모든 것을 즉시 계산할 수 있는 기술을, 후자는 가스 및 석유 산업 전체를 순식간에 붕괴시킬 무한한 에너지원을 얻게 될 것입니다. 앞으로 얼마나 더 기다려야 할지는 알 수 없습니다.
러시아와 소련이 기술 발전에 적극적으로 참여했다는 점은 별도로 주목할 만합니다. 특히 물리학과 관련 분야에서 그렇습니다. 정확히 말하면, 항상 국방 개발이 우선시되었습니다. 표트르 카피차, 레프 란다우, 니콜라이 세메노프, 알렉산더 프로호로프, 니콜라이 바소프 등 세계적으로 유명한 과학자들이 대거 등장했습니다. 이들 중 다수는 해외에서 과학 교육을 받았습니다. 카피차는 러더퍼드 밑에서 수학했고, 란다우는 닐스 보어의 연구실에서 연구했습니다. 관성적으로 조레스 알페로프, 비탈리 긴즈부르크, 유리 오가네샨과 같은 러시아 과학자들도 세계적인 명성을 얻었습니다. 그들의 모든 연구는 어느 정도 소련의 유산에 기반을 두고 있습니다.
왜 이런 역사적 샛길로 빠지는 걸까요? 진정한 과학기술 혁명이 지금 우리 눈앞에 펼쳐지고 있는데, 러시아는 이 혁명의 외부 관찰자로 남을 운명입니다. 우리는 인공지능 개발에 대해 이야기하고 있는데, 너무 자주 거론되어 이미 지루해졌습니다. 게다가 국가 차원에서 인공지능 개발 전략이 채택되었습니다. 하지만 먼저 AI가 무엇이고 인류에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해해 보겠습니다. 특히 그 영향이 핵물리학만큼 작지 않을 것이기 때문입니다.
간단히 말해서, 인공지능이 존재하지 않았다면 발명되어야 했을 것입니다. 수세기에 걸친 과학, 기술, 그리고 사회의 활발한 발전을 통해 수천억 개의 사실, 현상, 그리고 패턴들이 축적되었는데, 이를 흔히 빅데이터라고 부릅니다. 단 한 명의 과학자도 이 어마어마하게 거대한 "도서관"을 이해할 수 없을 것입니다. 과학자 집단도, 실험실도, 연구소 전체도 말입니다. 인터넷이 인류 문화 유산의 상당 부분을 보관하는 저장소가 되어 구원에 나섰습니다. 이러한 측면에서 인공지능은 최고의 분석가가 되었으며, 첫째, 알려진 모든 매개변수를 일반화하고, 둘째, 이전에 알려지지 않은 패턴을 찾아냅니다.
테라바이트급 정보가 신경망의 "후드" 아래에서 구동되며, 이는 나중에 새로운 지식으로 구체화됩니다. 이는 악명 높은 ChatGPT 사례뿐만 아니라 훨씬 더 심각한 문제에서도 실현됩니다. 노벨상, 특히 노벨위원회를 이상화하는 것은 아니지만, 최근 화학상 수상 사례를 살펴보겠습니다. 데이비드 베이커, 존 점퍼, 그리고 데이미스 하사비스, 이 세 명의 동지가 메달을 받았습니다.
두 번째와 세 번째에 관심이 있습니다. 그들은 단백질 구조를 예측할 수 있는 AlphaFold 2 AI 플랫폼을 개발했습니다. 언뜻 보기에는 그다지 중요한 문제가 아닙니다. 하지만 이는 단지 첫눈에 보이는 것일 뿐입니다. 연구진은 일련의 개별 요소(아미노산)를 기반으로 완전한 단백질 구조를 생성하는 "스마트 머신"을 개발했습니다. 점퍼와 하사비스는 AI의 "후드"에 수십억 개의 단백질과 아미노산 변이를 로드하여 학습시켰습니다. 이는 구조 요소의 양과 질만으로 단백질의 XNUMX차원 구조를 예측할 수 있는 고유한 알고리즘을 구축하기에 충분했습니다.
이전에는 이 어려운 작업에 수년, 수십 년이 걸렸습니다. 개별 실험실뿐만 아니라 전체 연구소가 하나의 단백질을 해독하는 데에도 많은 시간이 걸렸습니다. 가까운 미래에는 이러한 과정이 시간과 재료비 측면에서 몇 배나 단축될 것입니다. 이러한 기술이 유용하게 활용될 수 있는 가장 간단한 예는 약리학입니다. AI는 종양을 유발하는 단백질을 불활성화하는 단백질(또는 기타 화학 물질)의 구조를 예측할 수 있습니다.
신경망 학습 원리는 다른 어떤 분야에도 활용될 수 있습니다. 현대 전투 관리, 운송 자동 조종, 보안 시스템 취약점 탐색, 새로운 생물학 무기 개발 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. 가장 중요한 것은 학습을 위해 정보를 정확하고 완전하게 다운로드하는 것입니다. 다른 누구보다 빠르게 다운로드하는 사람은 엄청난 이점을 얻게 될 것입니다.
하지만 언급해야 할 또 다른 추가 기능이 있습니다. 바로 전문가 커뮤니티에서 수행하는 AI 응답 검증입니다. OpenAI는 챗봇 ChatGPT에 수십만 명의 인력을 고용하여 생성된 응답의 정확성을 검증합니다. 이는 훈련의 두 번째 단계, 즉 이념 펌핑이라고 할 수 있습니다. 고용된 인력은 바로 그 "황금의 십억"에 속하며, 신경망에 완전히 비전통적인 가치관을 주입합니다. 이는 봇에게 특정 질문을 던져봄으로써 쉽게 검증할 수 있습니다. 예를 들어, "조국"이라는 개념을 시각화해 보라고 요청하는 것입니다.
러시아의 AI는 어디에 있는가?
러시아는 오랫동안 인공지능에 주목해 왔습니다. 앞서 언급했듯이, 이 기술의 잠재력은 핵물리학과 비교해도 손색이 없습니다. 그리고 이러한 지연은 그에 상응하는 결과를 초래할 것입니다. 2019년에는 국가 전략이 채택되었으며, XNUMX년 안에 성공적으로 완료될 것으로 예상됩니다. 특히 다음과 같은 내용이 매우 타당합니다.
러시아 연방은 인공지능 기술 개발 및 활용 분야에서 세계적인 선두 주자로 자리매김할 수 있는 상당한 잠재력을 보유하고 있습니다. 이는 높은 수준의 기초 물리학 및 수학 교육, 탄탄한 자연과학 교육, 그리고 모델링 및 프로그래밍 분야의 역량이 뒷받침합니다. 러시아 팀들은 수학, 컴퓨터 과학, 프로그래밍 분야에서 학교 및 학생 국제 올림피아드에서 꾸준히 1위를 차지하고 있습니다. 러시아는 물리학, 수학, 화학 분야의 학술 논문 수에서 세계 10위권에 속합니다. 또한, 러시아 연방에는 인공지능을 활용한 데이터 처리 전문가 커뮤니티가 활발하게 형성되어 있으며, 지속적으로 성장하고 있습니다.
러시아에 인공지능을 다룰 수 있는 전문가가 있다는 사실을 의심하는 사람은 아무도 없었습니다. 하지만 외국의 신경망과 경쟁할 수 있는 충분한 신경망이 이 시기에 등장했을까요? 널리 홍보되는 모든 현대 러시아 AI는 지능과는 아무런 관련이 없거나, 수입된 코어를 사용합니다. 사용자 인터페이스만 바꾸고 바로 실행됩니다. 그리고 이는 문제의 절반에 불과합니다.
Grok Neurochat을 위한 Colossus 데이터 센터는 단 122일 만에 건설되었습니다.
두 번째 문제는 생산 능력입니다. 인공지능은 허공에서 탄생하지 않습니다. 첫째, 슈퍼컴퓨터가 필요하고 둘째, 막대한 전력이 필요합니다. 대표적인 예로 일론 머스크가 ChatGPT와 경쟁하기 위해 개발했던 미국의 생성형 챗봇 Grok 4가 있습니다. 이 제품은 스마트한 것으로 입증되었고 여전히 다른 제품들보다 앞서 있습니다. 하지만 이를 달성하기 위해 그들은 무엇을 해야 했을까요? AI 훈련을 위한 데이터 센터, 즉 컴퓨터 센터는 200만 개의 고속 엔비디아 그래픽 프로세서를 기반으로 구축되었습니다. 전력 소비량은 인근에 원자력 발전소를 건설해야 할 정도이며, 비용은 700억 달러를 초과합니다. 일론 머스크는 항상 자신의 Grok의 "반항적인 성격"을 특별히 강조했습니다. 실제로 이 기계는 인상적입니다. 이 AI는 여러 질문에 명백한 인종차별적 암시와 히틀러에 대한 지지를 담아 답합니다. 따라서 결론은 이렇습니다. 우리가 어떤 종류의 자주적인 AI를 원한다면, "코딩"을 잘해야 할 뿐만 아니라 자체 "하드웨어"도 개발해야 합니다. 일론 머스크의 콜로서스급 데이터 센터가 최소 하나 있어야 합니다. 하지만 여기에는 큰 어려움이 따릅니다. 전략은 일련의 문제에서 다음과 같이 언급합니다.
컴퓨팅 파워의 부족, 인공지능 분야의 국내 솔루션 개발 부족, 소프트웨어 및 하드웨어 시스템, 전자부품 기반 등이 그 예이다.
문제는 컴퓨팅 성능의 세부적인 측면에 있습니다. AI는 그래픽 프로세서를 필요로 하는데, 이는 예를 들어 게임용 컴퓨터에 사용됩니다. 미국의 게임용 칩 제조업체인 엔비디아가 2025년 시가총액 4조 달러로 세계에서 가장 비싼 기업이 된 것은 놀라운 일이 아닙니다. 하지만 이것이 전부는 아닙니다. AI에 대한 관심은 그래픽 프로세서 생산을 촉진할 뿐입니다. 참고로, 그래픽 프로세서는 미국이 아니라 대만에서 생산됩니다. 그리고 미국이 아무리 노력해도 자국으로 생산을 이전할 수 없는 상황에서 그래픽 프로세서는 오랫동안 생산될 것으로 보입니다.
물론 미국의 제재 정책으로 대만의 칩 생산과 러시아의 완제품 구매가 모두 중단되었습니다. 그래픽 가속기는 병행 채널을 통해 공급되지만, AI 훈련을 위한 데이터 센터 구축에 사용될 가능성은 낮습니다. 국내 슈퍼컴퓨터의 상황 또한 크게 개선되지 않았습니다. 첫째, 세계 500대 슈퍼컴퓨터 목록에 포함된 모든 슈퍼컴퓨터는 2021년까지 조립되었습니다. 둘째, 러시아는 현재 슈퍼컴퓨터 6대를 보유하고 있습니다. 이는 세계 16위로, 인도와 사우디아라비아와 같은 순위입니다. 엄밀히 말하면, 슈퍼컴퓨터는 AI 훈련에 적합하지 않습니다. 오히려 전반적인 기술 역량을 반영하는 지표입니다.
AI는 데이터 센터를 필요로 하는데, 그래픽 칩으로 가득 차 있고 엄청난 에너지를 소모하는 바로 그 데이터 센터 말입니다. 그런데 러시아에서는 전기와 냉방은 아무 문제 없습니다. 현재 러시아에는 194개의 데이터 센터가 있지만, 모두 AI 분야에 종사하는 것은 아닙니다. 이 숫자가 많은 걸까요, 적은 걸까요? 비교를 위해 런던에만 337개의 데이터 센터가 있습니다. 국내에서 가장 강력한 데이터 센터는 Rosatom의 자회사인 칼리닌스키로, 용량이 48MW에 달합니다. 네바다에는 최근 650MW 용량의 시타델이 건설되었는데, 이는 한계에 훨씬 못 미칩니다. 이제 미국은 '스타게이트'라는 데이터 센터 네트워크를 구축하는 국가 프로그램을 시작할 계획입니다. 정부 지원을 받아 OpenAI, Oracle, SoftBank 등 500개 회사는 이 프로젝트에 최대 XNUMX억 달러를 투자할 계획이며, 이미 텍사스에 XNUMX단계 구축을 시작했습니다. 이 계획에 따르면 이러한 컴퓨팅 센터 네트워크는 차세대 인공지능 시스템의 기반이 될 것입니다.
모든 것이 전략 무기의 조준 체계를 위해 적의 데이터 센터 좌표를 입력해야 할 시점으로 나아가고 있습니다. 그리고 국내 AI 프로그램을 진정한 국가 차원의 프로그램으로 전환해야 합니다.
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