앤스로픽·오픈AI·머스크, AI 개발 속도 조절 이례적 촉구; SK하이닉스·소프트뱅크 급락: 엔비디아 컴퓨팅 수요 타격 받나?

미국 현지 시간 9월 12일, 아모데이는 '첨단 기술의 속도를 조절해야 한다(We Must Pace the Frontier)'라는 글을 발표해 모델 안전성 확보, 위험 예방 및 제3자 평가 시간을 확보하기 위해 프론티어 AI 모델의 성능 발전 속도를 늦춰야 한다고 촉구했다.

아모데이는 AI 시스템이 차세대 모델 개발에 개입하는 비중이 점점 커지고 있으며, 성능 발전 속도가 관련 위험을 이해하고 통제하는 업계의 능력을 앞지를 수 있다고 본다. 그는 또한 테스트 중 오픈AI 에이전트가 허깅페이스 관련 시스템을 공격한 사건을 언급하며, 유사한 안전 결함을 가진 더 뛰어난 에이전트 집단이 향후 6~12개월 내에 지속적인 봇넷을 통해 인터넷에 심각한 위협이 될 수 있다고 경고했다.

이러한 위험을 완화하기 위해 아모데이는 프론티어 AI 기업 내에 장기적인 제3자 평가팀을 설립하고, 이들에게 내부 위험 평가자와 대등한 수준의 도구, 권한 및 정보 접근권을 부여해 안전 조치를 검증하고 사건을 보고하며 모델 학습 프로세스를 평가할 것을 제안했다.

또한 이 제안에는 민주주의 국가의 프론티어 AI 기업들이 공통의 안전 기준을 마련하고 나아가 글로벌 공조를 추진하도록 촉구하는 내용도 포함되어 있다. 앤트로픽은 제3자 평가 메커니즘을 도입하기로 약속했으며, 조만간 외부 평가팀을 현장에 초청할 계획이다.

이후 올트먼은 프론티어 모델의 성능 발전 속도를 조절하자는 방향성에 동의를 표하며 오픈AI 역시 유사한 독립적 평가 절차를 도입할 것이라고 약속했다. 머스크는 공개적으로 "다리오가 맞다"고 밝혔다. 구글 딥마인드의 공동 창업자 겸 CEO인 데미스 허사비스 역시 세부 사항은 추가 정립이 필요하다고 지적하면서도 이러한 방향성이 맞다는 데 뜻을 같이했다.

[출처: X]

이러한 발언이 기업 간의 공동 업계 합의를 의미하는 것은 아니지만, AI 안전 문제가 선도 기업들의 연구개발(R&D) 일정과 규제 관련 입장에 영향을 미치고 있음을 보여준다.

9월 14일 아시아 증시 거래에서 소프트뱅크 주가는 한때 13% 이상 하락했고, 키옥시아는 장 초반 9.8%까지 떨어졌다. 보도 시점 기준 SK하이닉스는 6.4%, 삼성전자는 3.95%, TSMC는 1.24% 하락했다.

[출처: TradingView]

투자자들은 프론티어 모델의 성능 향상 둔화로 인해 학습 프로젝트가 줄어들고 모델 출시 간격이 길어지며, GPU·HBM·반도체 장비 수요는 물론 클라우드 제공업체의 데이터센터 투자에도 영향을 줄 수 있다고 우려하고 있다. 다만 현재 관련 기업들이 설비 투자나 반도체 주문을 감축했다는 공개 정보는 없다.

소프트뱅크는 오픈AI의 주요 투자자로, 주가가 오픈AI 및 AI 산업 발전에 대한 기대감에 민감하게 반응한다. 또한 글로벌 주요 HBM 공급업체인 SK하이닉스 역시 AI 서버 수요 전망 변화에 영향을 받기 쉽다.

이날 중동 지역의 긴장, 유가 상승, 연방준비제도(Fed) 정책 전망 역시 시장에 부담을 주었으며, AI 발전 둔화를 둘러싼 논의는 반도체 수요 전망에 대한 투자자들의 우려를 더욱 가중시켰다.

9월 14일 현재 마이크로소프트(MSFT), 아마존(AMZN), 구글(GOOGL), 메타(META) 등 주요 빅테크 기업들은 관련 요구에 따른 데이터 센터 설비투자 감축을 발표하지 않았으며, 엔비디아 GPU 주문이나 상류 HBM 수요 변화에 대한 공개적인 징후도 나타나지 않고 있다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 9월 10일 골드만삭스 커뮤나코피아 + 테크놀로지 콘퍼런스에서 2030년까지 연간 전 세계 AI 인프라 지출이 3조 달러에서 4조 달러에 달할 것으로 전망된다고 재차 강조했다.

그는 생성형 AI의 확산과 무어의 법칙 둔화로 인해 기업들이 컴퓨팅, 네트워킹, 데이터 센터에 대한 투자를 지속적으로 늘릴 것으로 보고 있다. 이러한 전망은 장기 수요에 대한 엔비디아의 평가를 반영한다.

아모데이는 최첨단 AI 모델의 능력 향상 속도를 조절하는 것이 학습이나 기술적 진보를 중단하는 것을 의미하지는 않는다고 명확히 밝혔다. 기업들이 안전성 테스트와 외부 평가에 더 많은 시간을 할당할 경우 특정 모델의 출시 속도가 느려질 수는 있지만, 모델 학습, 안전성 테스트, 추론 서비스 및 에이전트 애플리케이션에는 여전히 컴퓨팅 파워 지원이 필요하다.

이러한 발언은 현재 주로 엔비디아와 같은 AI 공급망 기업의 장기 수요 및 가치 평가(밸류에이션)에 대한 시장의 기대감에 영향을 미치고 있으며, 아직 확정 주문이나 매출 변화로 구체화되지는 않았다. 주요 클라우드 서비스 제공업체들이 설비투자를 유지한다면 엔비디아 GPU 및 네트워킹 제품 수요는 계속 뒷받침될 것이다.

향후 클라우드 서비스 제공업체들이 데이터 센터 투자를 축소하는지, 엔비디아가 주문이나 수요 가이던스를 조정하는지, 그리고 HBM 주문, 판매 가격, 증설 계획이 동반 약화되는지 여부를 면밀히 관찰할 필요가 있다.

이러한 지표들에 변화가 나타나기 전까지는 AI 발전 속도의 조절이 엔비디아 제품의 실제 수요에 영향을 미쳤다고 단정할 수 없다.

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