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[IT뉴스]"AI 패권, 결국 인프라 경쟁"…GPU·HBM·전력이 핵심 변수

온카뱅크관리자

2026-05-19 08:57:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">SPRI, 18일 SW 중심사회 보고서 발간<br>AI 산업, 유동기 후반부서 과도기 초입 진입 국면</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="x1lux5lwv9">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ad1310998c2f5c61e2e63c8cd106a7e84f7340977f0f6079fd1519d4376ec710" dmcf-pid="yARmZjRflK" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[사진=소프트웨어정책연구소]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/19/552779-26fvic8/20260519085118609nawn.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="QWr1VyrNh2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/19/552779-26fvic8/20260519085118609nawn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [사진=소프트웨어정책연구소]
           </figcaption>
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          <div contents-hash="5d8e3c1424e6d1f6c629368bf2615f2ab94b66bedc3eb75eadca51b4c7a931cf" dmcf-pid="Wces5Ae4Sb" dmcf-ptype="general">
           <br>생성형 인공지능(AI) 산업이 아직 완전히 성숙 단계에 진입하지 않았으며, 현재는 ‘지배적 디자인’ 출현 직전의 전환 국면에 있다는 분석이 나왔다. 트랜스포머 기반 대형언어모델(LLM)이 사실상의 표준으로 빠르게 수렴하는 가운데, 그래픽처리장치(GPU)·고대역폭메모리(HBM)·전력 인프라 확보 경쟁 중요성도 커지고 있다는 전망이다.
          </div>
          <p contents-hash="1def9d363bb6a2e3994650c0246ec3b9b0f73130c2295a4bda6684bca0a219d0" dmcf-pid="YkdO1cd8WB" dmcf-ptype="general">19일 소프트웨어정책연구소(SPRI)가 지난 18일 발간한 SW중심사회 보고서에 따르면 현재 AI 산업은 '유동기 후반부에서 과도기 초입으로 진입하는 전환 국면'이라고 진단했다.</p>
          <p contents-hash="41449b688cfc1e0b9ad36b146e0f32ce59db126e07e38472a38bc4b15d84dc89" dmcf-pid="GEJItkJ6Wq" dmcf-ptype="general">지배적 디자인은 특정 기술 구조가 시장 표준처럼 자리 잡으며 산업 경쟁 질서를 바꾸는 현상을 뜻한다. 보고서는 자동차 산업의 포드 모델T, 스마트폰 시장의 애플 아이폰 등을 대표 사례로 제시했다. 특정 설계가 산업 표준으로 자리 잡으면 경쟁 축이 새로운 기능 경쟁에서 생산 효율과 생태계 경쟁으로 이동한다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="94865e14b070d499177e79aec523704e586f5a5d32e787753424cfa17312e431" dmcf-pid="HDiCFEiPWz" dmcf-ptype="general">현재 AI 산업에서는 트랜스포머 기반 LLM 구조가 사실상의 표준으로 수렴하고 있다는 분석이다. 보고서는 "거의 대부분의 주요 AI 기업이 트랜스포머 기반 대형언어모델 구조를 채택하고 있다"며 "아키텍처 수준에서 특정 설계로 수렴하고 있는 단계"라고 했다.</p>
          <p contents-hash="5e36c94981318458c43126c775283cda9104fa619198ae08ed94b1cafd9e23c6" dmcf-pid="Xwnh3DnQC7" dmcf-ptype="general">다만 공식 표준화 단계까지는 아직 도달하지 못했다고 봤다. 경제협력개발기구(OECD)·국제표준화기구(ISO)·국제전기통신연합(ITU) 등 국제기구 차원의 공식 API·아키텍처 규격은 부재한 상태이며, AI 기업들의 수익 모델 역시 안정적으로 정착하지 못했다는 평가다. 실제로 보고서는 앤트로픽이 2025년 연구개발용 컴퓨팅 비용으로만 약 41억달러를 지출했다고 분석했다.</p>
          <p contents-hash="5ccaea09c7965c37af52d70d5b02f831428a09f3004ef0b112f1abb51873942d" dmcf-pid="ZrLl0wLxhu" dmcf-ptype="general">보고서는 특히 AI 산업 경쟁의 핵심 변수로 인프라 병목 현상을 지목했다. 현재 HBM 공급은 SK하이닉스·삼성전자·마이크론 등 소수 기업에 집중돼 있으며, 엔비디아 H100·H200 기반 시스템 구성이 사실상 AI 컴퓨팅 표준처럼 자리 잡고 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="125a5ef91f6954b78d3df55109adbdada45322621db223d166e947e0b9f9aa9a" dmcf-pid="5moSproMhU" dmcf-ptype="general">전력 문제 역시 핵심 변수로 떠오르고 있다. 단일 AI 학습 클러스터가 수백 메가와트(MW)에서 기가와트(GW)급 전력을 요구하면서 송전망 용량과 냉각 설비, 전력 공급 역량 등이 모델 확장의 주요 제약 조건으로 부상하고 있다는 분석이다. 보고서는 "향후 어떤 아키텍처가 지배적 디자인으로 정착할지는 모델 설계 우수성뿐 아니라 인프라 자원 접근 가능성에 의해 좌우될 가능성이 크다"고 내다봤다.</p>
          <p contents-hash="84f6fc25995a78db34fb46f973992511585de5e93b3abc42ccc7b3e1c174c579" dmcf-pid="1sgvUmgRlp" dmcf-ptype="general">아울러 보고서는 향후 2~3년 내 컴퓨팅 효율화와 공식 표준 제정, 인프라 공급 안정화, 수익 모델 안정화가 동시에 이뤄질 경우 트랜스포머 기반 AI 모델 패러다임이 산업 전반의 지배적 디자인으로 자리 잡을 가능성이 높다고 전망했다.</p>
         </section> 
        </div>

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