GPU를 충분히 확보했더라도 자원 배정 방식과 운영 구조가 비효율적이면 연구원 대기 시간과 낮은 활용률이 동시에 발생할 수 있습니다. 장시간 학습, 단기 실험, 추론 등 서로 다른 AI 워크로드를 동일한 기준으로 운영할 경우, 유휴 자원이 발생하거나 긴급한 작업이 대기열에 묶이는 등 운영 병목이 반복될 수 있습니다.

이에 따라 기업은 GPU 증설보다 자원 활용 현황을 분석하고, 업무 특성에 맞는 자원 배분과 유휴 자원 재배치 체계를 갖춰야 합니다. 앞으로 AI 인프라의 경쟁력은 장비 규모보다 확보한 자원을 얼마나 효율적으로 운영하는지에 의해 결정될 것으로 전망됩니다.

중국 문샷AI가 초거대 오픈웨이트 모델 '키미(Kimi) K3'를 공개하며 글로벌 AI 시장에 또 한 번 충격을 안겼습니다. 미국은 중국산 AI 모델 규제 강화를 검토하는 등 AI 패권 경쟁이 심화되는 가운데, 한국은 '독파모(독자 AI 파운데이션 모델)' 개발과 AI 인프라 확충을 통해 독자 생태계 구축에 속도를 내고 있습니다. 전문가들은 미국의 성능 경쟁, 중국의 개방형 전략과 차별화해 제조·금융 등 강점 산업을 중심으로 한 버티컬 AI 전략이 한국의 경쟁력이 될 것으로 보고 있습니다.

정부가 추진 중인 '모두의 AI' 사업의 세부 추진 방향을 공개했습니다. 국산 AI 모델 활용을 기본 원칙으로 하고, 해외 모델은 대체가 어려운 분야에 한해 제한적으로 적용할 계획입니다. 연내 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트 서비스 출시를 목표로 최대 10개 컨소시엄이 참여를 준비하면서, 정책 구상이 실제 서비스와 산업 생태계 조성 단계로 이어지고 있습니다.

중국이 휴머노이드 로봇과 피지컬 AI를 아우르는 국가 표준체계를 공개하며 글로벌 기술 주도권 확보에 나섰습니다. 한국도 피지컬 AI 얼라이언스 확대와 국제표준 작업반 운영, 표준 전문연구실 신설 등을 통해 대응에 나섰지만, 아직 구체적인 표준 로드맵은 마련 단계에 머물러 있습니다. AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 표준과 생태계 선점으로 확대되는 가운데, 산업 현장에 적용 가능한 국제표준 확보가 향후 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 떠오르고 있습니다.

미국 데이터센터의 전력 소비가 2035년에는 현재의 4배 수준으로 늘어나 전체 발전량의 20%를 차지할 것이라는 전망이 나왔습니다. AI 연산 수요가 빠르게 증가하면서 데이터센터 확장 속도를 전력망이 따라가지 못하는 현상이 나타나고 있으며, 일부 지역에서는 전력 공급 부족과 전기요금 상승도 현실화되고 있습니다. AI 인프라 경쟁이 컴퓨팅 자원 확보를 넘어 전력망과 에너지 공급 역량까지 포함하는 단계로 확대되고 있음을 보여주는 대목입니다.