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영국, 2억 2500만 파운드 규모 AI 슈퍼컴퓨터 '이삼바드-AI' 가동

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영국 정부가 브리스톨에서 2억 2500만 파운드를 투입한 국가 AI 슈퍼컴퓨터 '이삼바드-AI'를 공식 가동했다. 엔비디아 슈퍼칩 5400개를 탑재해 전 세계 11위의 연산력을 갖췄으며, 공공 연구진에 컴퓨팅 파워를 개방해 피부암 진단 편향 개선 및 질병 예측 연구 등에 활용할 계획이다.

영국, 2억 2500만 파운드 규모 AI 슈퍼컴퓨터 '이삼바드-AI' 가동
이미지: theguardian.com

지난 몇 년간 대규모 AI 인프라 경쟁은 사실상 실리콘밸리 빅테크 기업들의 독무대였습니다. 대학 연구진이나 공공 기관이 첨단 모델을 연구하려면 민간 테크 기업의 클라우드 지원에 매달려야 하는 일이 다반사였습니다.

영국이 이 구도를 깨기 위해 공공 인프라를 직접 구축했습니다. 7월 17일, 영국 피터 카일 과학혁신기술부 장관은 브리스톨에서 2억 2,500만 파운드 규모의 국가 인공지능 슈퍼컴퓨터인 Isambard-AI를 공식 가동했습니다.

19세기 전설적인 공학자 브루넬의 이름을 딴 이 시스템은 브리스톨 북부의 보안 철조망이 설치된 블랙 메탈 케이지 안에 자리 잡았습니다. 영국 정부가 추진하는 20억 파운드 규모의 AI 주권 확보 전략을 뒷받침하는 핵심 인프라입니다.

48시간 만에 조립된 영국 최강의 계산 엔진

Isambard-AI에는 5,400개의 엔비디아 슈퍼칩이 탑재됐으며, 일반 노트북보다 10만 배 빠르게 연산합니다. 이 거대한 장비를 가동하는 데 드는 전기요금만 매달 100만 파운드에 육박하며, 전력은 주로 원자력 발전으로 공급됩니다.

구축 속도도 눈에 띕니다. 브리스톨 초고성능 컴퓨팅 센터는 HPE, 엔비디아와 협력해 모듈형 데이터센터를 단 48시간 만에 조립했습니다. 프로젝트 기획부터 가동까지 2년이 채 걸리지 않았습니다.

현재 공개된 시설 기준 영국 내 최대 규모이며, 전 세계에서는 미국, 일본, 독일, 이탈리아, 핀란드, 스위스에 이어 11위에 올랐습니다. 다만 민간 빅테크와의 격차는 여전히 큽니다. 일론 머스크의 xAI 테네시 슈퍼컴퓨터는 이미 이보다 20배 높은 연산력을 갖췄고, 메타는 맨해튼 면적에 맞먹는 데이터센터를 준비 중입니다.

젖소 질병 추적부터 시위 현장 예측까지

빅테크의 챗봇 경쟁을 쫓아가는 대신, Isambard-AI의 초기 프로젝트는 현실의 구체적인 사회 문제 해결에 집중하고 있습니다.

서머싯 지역에서는 젖소 무리를 24시간 촬영해 사회적 행동의 미세한 변화를 감지하고, 우유 생산에 치명적인 유방염 초기 증상을 미리 예측하는 모델을 학습시키고 있습니다. 농장주가 온종일 소 수백 마리를 지켜볼 수 없는 한계를 AI로 보완하는 방식입니다.

의료 진단의 편향을 바로잡는 작업도 진행 중입니다. 제임스 포프 선임강사는 천문학적인 연산을 수행해 스마트폰 피부암 진단 앱이 유색 인종보다 밝은 피부색에서 훨씬 정확하게 작동한다는 사실을 밝혀냈습니다. 기존 일반 컴퓨터로는 분석이 불가능했던 규모의 데이터를 처리해 알고리즘 편향을 바로잡는 연구입니다.

가장 민감한 과제는 인간의 움직임 예측 모델입니다. 디마 다멘 교수 연구팀은 웨어러블 카메라로 촬영한 수천 시간의 1인칭 영상을 학습시켜 다음 2분 안에 일어날 일을 미리 경고하는 AI를 개발하고 있습니다. 산업 현장의 안전사고 예방은 물론, 기동경찰이 시위대의 충돌 행동을 사전 예측하는 용도로도 활용될 수 있습니다.

경찰의 시위 관리에 AI를 투입하는 구상은 곧바로 윤리적 논쟁을 불렀습니다. 다멘 교수는 AI의 판단 근거가 항상 설명 가능해야 하며, 소수의 기업이 기술과 데이터를 독점하지 못하도록 공공 데이터와 지식을 개방하는 것이 연구자의 의무라고 강조했습니다.

왜 중요한가

영국 연구진과 스타트업 입장에서 Isambard-AI의 등장은 실리콘밸리 클라우드 종속에서 벗어날 수 있는 실질적인 대안입니다. 수익성이 낮아 민간 기업이 외면하기 쉬운 소외 피부색 진단 개선이나 가축 복지 연구도 국가 우선순위에 따라 충분한 GPU 자원을 지원받을 수 있게 됐습니다.

영국 정부의 선택은 현실적이고 영리한 틈새 전략으로 평가할 수 있습니다. 수십조 원을 쏟아붓는 글로벌 빅테크와 기초 모델 크기로 정면 대결하는 대신, 공공성이 뚜렷한 응용 연구에 5,400개 칩의 연산력을 집중해 투자 효율을 극대화하려는 셈입니다.

하지만 숙제도 분명합니다. 매달 100만 파운드에 이르는 막대한 전기요금을 지속해서 정당화할 만한 연구 성과를 내놓아야 합니다. 또한 시위 군중 예측처럼 시민 권리와 직결된 분야에 공공 AI가 투입될 경우 발생할 사회적 반발을 어떻게 조율할지가 신뢰를 얻는 핵심 열쇠가 될 것입니다.

출처 (2)

  1. [1]
    theguardian.com(새 탭에서 열림)원문theguardian.com
  2. [2]
    blogs.nvidia.com(새 탭에서 열림)보도blogs.nvidia.com

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