오일 쇼크를 통해 되돌아 보는 AI 토큰 경제의 미래

 
유튜브에서 알고리즘을 타고 접한 AI 관련 영상이다. 이 영상을 보면 이런 말이 떠올랐다.

• 제2차 세계대전 당시 미국의 전설적인 야전 사령관이었던 조지 S. 패튼 장군 역시 아군의 피해를 줄이기 위해 화력을 쏟아붓는 것을 강조했다. “강철을 쏟아붓고 병사의 피를 아껴라 (Pour on the steel and save the blood of your men).”, “돈으로 살 수 있는 탄약으로 우리 병사들의 목숨을 사라.”그는 보병이 맨몸으로 돌격하는 것을 극도로 싫어했으며, 적의 저항이 조금이라도 완강하면 즉시 아군 포병과 공군을 호출해 포탄을 쏟아붓게 했다.
• 미 2사단장 장군들(6·25 전쟁 당시 '밴 플리트 포격량') 특히 6·25 전쟁 당시 미 8군 사령관이었던 제임스 밴 플리트 장군은 화력과 포탄에 대해 가장 상징적인 일화를 남겼다. 백마고지 전투와 피의 능선 전투 등에서 미군은 예상된 군사 규정 제한량의 5배가 넘는 포탄을 쏟아부었다. 미 의회가 "포탄을 너무 낭비하는 것 아니냐"며 청문회까지 열어 압박하자, 밴 플리트 장군은 “아군의 인명 피해를 줄이기 위해 적에게 더 많은 포탄을 퍼붓는 것은 결코 낭비가 아니다”라며 당당하게 맞섰다. 이 지독할 정도의 포탄 투하량은 역사적으로 '밴 플리트 포격량(Van Fleet Ammo Rate)'이라는 정식 군사 용어로 남게 되었다.

 

“화력이 부족하면 작전을 짤 게 아니라 포탄을 더 많이 부어서 해결하라!”
"토큰이 부족한가? 그렇다면 더 많은 토큰을 퍼부어라!"

 
하지만 AI 연산의 연료와 같은 토큰은 절로 나오지 않는다. 거대한 규모의 데이터 센터에서 막대한 전기 에너지를 투입하여 만들어진다. 연산하는 것뿐 아니라 연산하면서 발생하는 열을 식히기 위해서도 전기가 필요하다. 이 데이터를 이동시키는 데에도 전기가 필요하다. 포탄에 화약이 필요하듯 토큰에는 전기가 필요하다. 그래서 지금 AI 산업을 바라보는 회의론도 존재한다. 결국 이 막대한 전기 에너지를 감당하지 못해 AI 산업이 한계에 부딪힐 것이라는 주장이다. 그리고 이런 주장들은 종종 과거의 닷컴 버블과 연결된다.
 
하지만 정말 그럴까? 난 조금 다르게 본다. 닷컴 버블의 본질은 인터넷이라는 기술이 아니라 가치가 과대평가된 수많은 IT 기업들이었다. 버블이 꺼진 뒤에도 인터넷은 살아남았고, 오히려 이후 인류 사회를 바꿔버렸다. 많은 사람들은 현재의 AI 회의론을 2000년대 닷컴 버블과 비교한다. 반면 지금의 AI 회의론은 조금 다르다. AI의 유용함 자체를 부정하는 사람은 많지 않다. 오히려 "AI가 그만한 전기와 자원을 사용할 만큼 충분한 가치를 만들어내고 있는가?"를 묻고 있다. 그런 의미에서 오늘의 AI는 닷컴 버블보다 오일 쇼크에 더 가깝다.
 

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풍요의 시대에 종말을 가져온 오일 쇼크

1973년 제1차 오일 쇼크가 터지기 직전인 1960년대부터 1970년대 초반까지의 서구 사회, 특히 미국은 “석유는 물보다 싸고 영원히 고갈되지 않는다”는 전제 아래 대배기량 차량이 주는 풍요로움과 낭만에 완벽히 취해 있던 황금기였다. 

1. 기름값은 물값, 기름 게이지는 장식품리터당 몇십 원 수준: 당시는 기름값이 리터당 몇 센트에 불과해, 주유소에서 탱크를 가득 채워도 돈 만 원이 채 안 들던 시절이었다.
2. 연비에 대한 무관심: 자동차 카탈로그나 광고 어디에도 '연비(Fuel Economy)'라는 개념 자체가 아예 없었다. 연비를 따지는 것은 가난하거나 쩨쩨한 사람으로 취급받았다.
3. 크고 아름다운 것의 숭배: '풀사이즈'와 '머슬카' 황금기괴물 같은 대배기량이 시대를 휩쓸었다. 배기량 5,000cc(5.0L)는 기본이었고, 7,000cc가 넘는 V8 엔진을 얹은 차들이 도로를 지배했다.
4. 거대한 차체 크기: 도로와 주차장이 워낙 넓다 보니 차의 길이가 5.5미터를 넘는 거대한 대형 세단(풀사이즈 카)과, 젊은이들의 심장을 울리는 강렬한 머슬카(포드 머스탱, 닷지 챌린저, 쉐보레 카마로 등)가 쏟아져 나왔다.
5. 직선 위를 달리는 자유: 코너링 성능이나 정밀한 핸들링보다는, 광활한 대륙의 대직선 도로에서 가속페달을 밟았을 때 뿜어져 나오는 압도적인 마력과 V8 엔진 특유의 웅장한 배기음을 즐기는 것이 미덕이었다.

 
자동차만 그런게 아니다. 그런 자동차가 만들어주는 사회적 문화 또한 영향을 받았다. 자동차는 단순한 이동 수단이 아니었다. 드라이브인 극장, 드라이브스루 문화, 거대한 교외 주택 문화까지 자동차는 하나의 생활양식 자체였다. 연비와 효율은 아무도 신경 쓰지 않았다. 석유는 무한하다고 믿었기 때문이다. 하지만 오일 쇼크가 터지면서 모든 것이 바뀌었다. 기름값은 물값이라는 전제 위에 세워진 사회 구조가 흔들리기 시작했다. 그리고 자동차 산업은 본질적인 질문과 마주하게 된다.

자동차의 본질은 무엇인가? 자동차의 본질은 화려한 크롬 장식도 아니고, 거대한 배기량도 아니다. 이동이다. 결국 질문은 이것으로 바뀌었다.
"최소한의 자원으로 얼마나 멀리 이동할 수 있는가?"
중요한 것은 오일 쇼크가 자동차 회의론을 만들지 않았다는 점이다. 사람들은 자동차를 포기하지 않았다. 오히려 자동차가 주는 가치가 충분히 크다는 사실을 인정했기에 더 효율적인 방법을 찾기 시작했다. 연비 경쟁, 공기역학 설계, 배기가스 저감 기술, 하이브리드와 전기차가 등장했다. 즉, 같은 가치를 더 적은 에너지로 제공하는 방향으로 진화했다.
 

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AI 토큰 경제와의 구조적 유사성

 
그렇다면 지금 AI 토큰 경제도 비슷한 흐름은 아닐까? 지금 전반적인 분위기는 영상에서 말하듯 효율보다는 규모의 확장에 더 집중하고 있다. 앞서 이야기한 것 같은 "화력이 부족한가? 그렇다면 더 많은 화력!"의 관점이다. 

• Bigger Model = 더 큰 엔진   /  더 큰 두뇌 파라미터 수를 늘려 더 많은 지식을 담고 더 복잡한 문제를 처리하려는 접근
• Longer Context = 더 큰 연료탱크  /  더 긴 기억력 한 번에 더 많은 정보를 기억하며 대화를 이어가는 능력
• More Token = 더 많은 연료 소비  /  더 많은 연료 소비로 더 긴 답변과 더 많은 추론을 위해 사용하는 계산 자원
• Giant Inference = 더 강한 출력  /  더 깊고 무거운 사고 한 번의 질문에 엄청난 계산을 수행하여 답을 도출하는 방식
• Compute Flex = 더 큰 마력  /  더 강력한 엔진 출력 필요할 때 막대한 GPU와 컴퓨팅 자원을 투입하는 능력

 
자동차 산업이 과거 배기량 경쟁을 했던 것처럼 AI 산업도 더 큰 모델과 더 강한 연산 능력을 경쟁하고 있다. 하지만 오일 쇼크 이후 자동차 산업이 배기량 경쟁에서 연비 경쟁으로 이동했듯, AI 산업 역시 같은 질문과 마주하게 될 가능성이 높다.
"얼마나 많은 토큰을 사용할 수 있는가?"가 아니라
"얼마나 적은 에너지로 더 나은 결과를 만들 수 있는가?"의 문제 말이다.
 

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석유 연료가 무한하지 않듯 전기 에너지 또한 무한하지 않다. 더 적은 에너지를 소모해서 더 많은 것을 해낼 수 있다면 그것 자체가 더 많은 곳에서 더 많은 사람에게 AI를 제공할 수 있다는 뜻이기도 하다. 그렇기에 AI 산업의 성장을 위해서라도 비용 절감의 측면에서라도 AI의 에너지 효율에 대한 질문은 필연적이 된다. 그리고 만약 그렇다면, 다음 질문은 자연스럽게 이어진다.

AI 시대의 연비는 과연 무엇일까?
 
 
 
 
* 이미지는 직접 제작으로 AI 생성입니다.