엔비디아는 세계에서 처음으로 시가총액 4조 달러를 처음으로 돌파한 기업이 됐다. 올해 초 딥시크(DeepSeek) 사태로 주춤했던 주가가 다시 반등한 결과다. AMD와 중국 화웨이를 비롯한 다른 바카라 하는 곳 반도체 기업도 양호한 실적을 내고 있다. 이제 거의 모든 주요 반도체 업체가 바카라 하는 곳 중심 전략을 펴고 있다.

그런데, 만약 바카라 하는 곳가 기대만큼 성과를 내지 못한다면? 이는 단순한 가정이 아니다. 실제로 바카라 하는 곳 성장세가 둔화되거나 정체되고 있다는 조짐은 나타나고 있다. 새 모델들이 크기나 학습 데이터 양을 늘려도 눈에 띄는 성능 향상을 보여주지 못하고 있다. 노벨상 수상자인 데미스 하사비스는 최근 “이전만큼의 발전이 더는 나오지 않고 있다”고 지적했다. 바카라 하는 곳 분야 대표 투자사 중 하나인 안드레센 호로위츠도 바카라 하는 곳 모델 성능이 정체기에 접어든 것 같다고 우려를 드러냈다.

바카라 하는 곳 성능 둔화의 원인 중 하나는, 대부분의 디지털 데이터를 이미 학습에 써버렸다는 점이다. 남은 데이터가 적다 보니 더 이상의 개선 여지가 크지 않다. 이를 보완하기 위해 개발자들은 인공 데이터(synthetic data)를 활용하기 시작했지만, 오히려 모델 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 지적도 있다.

바카라 하는 곳 개발은 막대한 자본이 필요한 사업이다. 최첨단 모델 하나를 훈련시키려면 수십억 달러의 컴퓨팅 클러스터가 필요하고, 훈련 한 번에만 수천만 달러가 들어간다. 문제는 이렇게 투입된 비용에 비해 수익이 매우 제한적이라는 점이다. 바카라 하는 곳 코딩 보조 툴 정도를 제외하면 이 엄청난 투자를 정당화할 만한 수익 사례가 많지 않다.

일부 기업은 벌써 바카라 하는 곳 인프라 투자에 제동을 걸고 있다. 마이크로소프트는 초기 단계 프로젝트 일부를 “중단하거나 속도 조절 중”이며, 여러 글로벌 데이터센터 장비 주문을 취소했다. 메타, 아마존웹서비스(AWS), 구글도 모두 GPU 주문을 축소한 것으로 알려졌다. 반도체 병목 현상, 전력 부족, 대중의 우려 역시 바카라 하는 곳 대중화에 걸림돌이 되고 있다.

만약 AI 붐이 꺼진다면, 그 타격은 고스란히 반도체 산업에 돌아갈 것이다. AI는 최근 몇 년간 반도체 산업이 심각한 침체를 피할 수 있게 해준 ‘구원자’ 역할을 했다.

반도체는 점점 더 비싸지고 있다. 새 제조 공정을 개발하는 데만 수십억 달러가 들고, 공장 한 곳을 짓는 데도 수십억 달러가 필요하다. 이 비용은 고스란히 소비자에게 전가된다. 그런데 바카라 하는 곳 외 분야에서는 소비자들이 이렇게 비싼 반도체를 사려 하지 않는다. 바카라 하는 곳 프로세서에 탑재된 첨단 기술 대부분이 일반 용도로는 큰 효용이 없기 때문이다.

AI는 반도체 산업의 구조적 문제를 ‘지연’시켰다. 제조비용은 계속 오르고 있는데, 성능 향상 폭은 갈수록 작아지고 있기 때문이다. 지금까지는 AI라는 서사가 반도체 가격 상승을 정당화했지만, 그 기대가 사라지면 투자 지속 동력을 잃게 된다. 그렇게 되면 반도체 산업은 점점 ‘비싸고 느린’ 기술로 전락할 수 있다.

이는 단순한 산업 이슈를 넘어 정치·지정학적 충격을 동반할 수 있다. 여러 나라들이 자국 내 반도체 산업을 키우기 위해 수십억 달러를 쏟아붓고 있으며, 도널드 트럼프 전 대통령은 반도체 제조업을 본국으로 끌어오기 위해 관세 정책을 앞세우고 있다.

하지만 만약 AI가 기대 이하의 성과를 내면, 미국이 자랑해온 반도체 기술 우위는 실체 없는 ‘신기루’로 드러날 수 있다. 특히 중국이 전통 반도체 생산에서는 이미 우위를 점하고 있는 상황이다. AI 산업이 꺾이면, 글로벌 빅테크 기업들의 전략도 근본적으로 재정비될 수밖에 없다.

이처럼 리스크가 큰 상황에서, 정책 입안자들은 바카라 하는 곳 혁신을 계속 이끌 수 있도록 데이터, 반도체, 전력, 냉각 인프라 접근성을 높이는 데 주력해야 한다. 저작권과 데이터 보호에 있어 유연한 접근, 국산화와 해외 제조 간 균형, 에너지 규제 완화가 필요하다. 초기 단계인 지금 바카라 하는 곳 개발을 ‘선제적 규제’로 막아서는 안 되며, 자율주행차나 가정용 로봇 같은 대형 바카라 하는 곳 응용 분야에도 지나치게 높은 장벽을 설정해서는 안 된다.

투자자들은 데이터와 인프라 의존도를 줄이는 대체 AI 접근 방식에도 관심을 기울여야 한다. 동시에 반도체 산업은 AI 외 활용 가능성도 적극 모색해야 한다. 그 자체로 리스크를 분산시키는 전략이기 때문이다.

AI의 고속 성장세가 꺾일 경우에 대비해, 반도체 산업은 제조비용을 줄이는 방향으로 구조 개선이 필요하다. 기업 간 공동 연구개발, 대학과의 협업, 칩렛 기술, 고급 패키징, 재구성 가능한 하드웨어에 대한 투자가 필요하다. 상호운용 표준, 오픈소스 툴, 민첩한 개발 방식도 뒷받침돼야 한다. 설계·제조 단계에서 중소기업이 아이디어를 구현할 수 있도록 공유·보조 인프라도 마련해야 한다. 단, 제조업 국산화에만 집착하면 오히려 비용만 높아지는 역효과가 날 수 있다.

지금 AI와 반도체 산업은 운명공동체가 됐다. AI가 계속 성장하지 못하면, 반도체 산업 전체가 위기에 빠질 수도 있다.

/ 글 Rakesh Kumar& 편집김다린 기자 quill@fortunekorea.co.kr

레이키시 쿠마르(Rakesh Kumar)는 일리노이대학교 전기컴퓨터공학과(Electrical and Computer Engineering Department) 교수이자 『기술을 꺼리는 기술 애호가들: 인도의 복잡한 기술 관계(Reluctant Technophiles: India’s Complicated Relationship with Technology)』의 저자이다.