Unlockit Conference 대담에 참석한 Daniil Liberman과 David Liberman은 “AI는 결코 중립적 기술이 아니며, 누가 연산 자원을 소유하고 통제하는지가 결국 AI가 누구를 위해 작동하는지를 결정한다”고 강조했다. 두 사람은 Gonka 프로토콜 공동 설계자이자 미래학자, 기업가, 투자자로 알려져 있다.
이들은 현재 글로벌 AI 인프라가 소수의 클라우드 사업자와 일부 국가에 집중되면서 이른바 ‘컴퓨트 디바이드(compute divide)’, 즉 연산 자원 접근 격차가 확대되고 있다고 진단했다. OECD 연구와 각종 공개 데이터를 인용하며, 첨단 GPU 접근권이 제한된 공급자와 국가 우선순위에 의해 좌우되고 있는 만큼 AI 인프라는 이미 경제·산업·사회·지정학적 영향력을 갖는 전략 자산이 됐다는 설명이다.
특히 미국과 중국이 칩, 에너지 공급, 데이터센터 역량을 중심으로 AI 기반시설 통제력을 강화하고 있는 현 상황에서, 중앙집중형 구조는 가격 상승, 공급 제한, 지리적 불균형을 심화시키고 있다고 짚었다. 반면 기존 탈중앙화 시스템 역시 합의와 보안 오버헤드에 많은 자원을 소모하고, 실질적 계산 기여보다 자본 보유량에 인센티브가 집중되는 한계를 노출해 왔다고 평가했다.
Liberman 형제는 이러한 문제의식에서 “효율, 접근성, 기여가 충돌하지 않고 정렬되는 AI 인프라는 어떤 모습이어야 하는가”**라는 질문을 던졌다고 밝혔다. 그 결과로 제시한 것이 바로 대부분의 연산 자원을 실제 AI 작업에 투입하고, 자본이 아닌 검증된 계산 기여도에 따라 참여와 거버넌스를 설계하며, 글로벌 GPU 자원에 무허가(permissionless) 방식으로 접근할 수 있는 탈중앙화 인프라 모델이다.
이들은 중앙화 AI 인프라의 문제를 단순한 기술적 현상이 아니라 장기적 사회 구조를 형성하는 인프라 선택의 문제로 규정했다. “AI는 단순한 소프트웨어가 아니라 본질적으로 인프라”라며 “소수 기업이나 국가 관할 안에 그 기반을 두는 것은 중립적 선택이 아니라 향후 수십 년간 경제와 지정학에 영향을 미칠 구조적 결정”이라고 주장했다.
또한 기업과 정부는 AI가 본격적인 일상 인프라가 되기 전에 중앙화와 탈중앙화 중 어느 방향으로 갈 것인지 더 이른 시점에 판단해야 한다고 강조했다. 초기에는 중앙화 인프라가 빠르고 효율적으로 보일 수 있지만, 시간이 지날수록 비용 구조, 규제 체계, 내부 프로세스, 인력 구조까지 특정 공급자 중심으로 고착되면서 전환 비용이 기하급수적으로 증가한다는 것이다.
이들은 “진짜 위험은 이미 늦었다는 사실이 아니라, 탈중앙화가 선택이 아니라 시스템 실패 이후의 불가피한 교정 수단이 될 때까지 기다리는 것”이라며 “지금과 같이 중앙화 인프라가 잘 작동하는 것처럼 보일 때가 오히려 선택권을 보존할 수 있는 결정적 시점”이라고 말했다.
미래 세대와 관련해서도 “기술은 고도화된다고 해서 자동으로 중립이 되는 것이 아니다”라며 “AI 인프라 구조는 누가 실험하고, 누가 구축하고, 누가 미래를 설계할 수 있는지까지 좌우한다”고 지적했다. 특히 중앙화는 강제가 아니라 편의성을 통해 조용히 확산되는 경우가 많아, 초기의 작은 비용 절감과 편의성이 장기적으로 선택권 상실로 이어질 수 있다고 경고했다.
한편 이들은 Unlockit Conference 참여 배경에 대해 “프로젝트를 홍보하기보다, 왜 특정 구조를 당연하게 받아들이지 말아야 하는지 이야기하고 싶었다”며 “인프라 결정이 공개적으로 논의되지 않는 순간 그것은 조용히 ‘기본값(default)’으로 굳어지기 때문”이라고 설명했다.
[글로벌에픽 이성수 CP / lss@globalepic.co.kr]
<저작권자 ©GLOBALEPIC 무단 전재 및 재배포 금지>
