IBM CEO, “AI 데이터센터 투자가 수익으로 돌아올 가능성은 없다”

• 글로벌 AI 기업들의 데이터센터 투자 급증에 대해 IBM CEO 아르빈드 크리슈나가 수익성에 강한 의문을 제기
• 그는 현재 비용 기준으로 1기가와트 데이터센터 구축에 약 800억 달러가 필요하며, 주요 기업들이 20~30기가와트를 추진 중이라고 언급
• 전 세계적으로 약 100기가와트 규모의 AI 인프라 투자가 진행 중이며, 총액은 8조 달러에 달한다고 계산
• 크리슈나는 AI 칩의 5년 감가상각과 막대한 자본비용을 고려할 때, 연간 8천억 달러의 이익이 필요하지만 현실적으로 불가능하다고 평가
• 그는 현재 기술로는 AGI(범용 인공지능) 달성 가능성이 0~1%에 불과하다고 보며, LLM만으로는 한계가 있다고 강조

AI 데이터센터 투자 급증과 수익성 논란

• 주요 AI 기업들이 AGI 경쟁 속에서 데이터센터에 수십억 달러를 투입 중
  • Meta는 최근 실적 발표에서 “용량(capacity)”과 “AI 인프라”를 반복 언급
  • Google은 장기적으로 우주 기반 데이터센터 건설 계획을 발표
• 크리슈나는 “이런 투자가 수익으로 돌아올 가능성은 거의 없다”고 발언
  • 그는 “오늘 기준의 계산”이라며, 미래 비용은 불확실하다고 전제

크리슈나의 비용 계산과 수익성 분석

• 1기가와트 데이터센터 구축에 약 800억 달러가 필요하다고 설명
  • 한 기업이 20~30기가와트를 추진하면 1.5조 달러의 자본지출(capex) 발생
• 전 세계적으로 약 100기가와트 규모의 투자가 진행 중이며, 총액은 8조 달러 수준
  • 이 경우 연간 8천억 달러의 이익이 있어야 이자만 감당 가능
• 그는 “이런 수익을 낼 방법은 없다”고 단언

감가상각과 투자 리스크

• AI 칩의 5년 감가상각을 주요 리스크로 지적
  • “5년 후에는 칩을 버리고 다시 채워야 한다”고 언급
• 투자자 마이클 버리도 Nvidia 감가상각 문제를 지적하며 AI 주가 하락을 촉발
• 크리슈나는 이러한 감가상각 구조가 ROI(투자수익률) 를 더욱 악화시킨다고 평가

AGI 달성 가능성에 대한 회의

• 크리슈나는 현재 기술로 AGI 달성 확률을 0~1% 로 제시
  • “추가적인 기술적 돌파구 없이는 불가능”하다고 언급
• 그는 LLM(대형 언어 모델) 만으로는 한계가 있으며, ‘하드 지식’과의 융합이 필요하다고 제안
• OpenAI의 일론 서츠케버도 “스케일링의 시대는 끝났다”며 연구 중심 전환을 강조

업계 내 다른 회의적 시각

• Marc Benioff는 AGI 추진을 “최면과 같다”고 표현하며 회의적 태도
• Andrew Ng은 AGI가 “과대평가됐다”고 발언
• Mistral CEO Arthur Mensch는 AGI를 “마케팅 전략”으로 규정

IBM CEO의 최종 평가

• 크리슈나는 현재 AI 도구들이 기업 생산성에서 수조 달러 규모의 가치를 창출할 것이라고 평가
• 그러나 AGI 달성을 위해서는 현재 LLM 경로를 넘어선 기술적 진전이 필요하다고 강조
• “그렇게 해도 가능성은 ‘아마도(maybe)’ 수준”이라며 신중한 입장 유지