AI 모델을 훈련하는데 들어가는 천문학적인 비용 by voronoiapp.com

인간보다 더 똘똘하고 다재다능하게, 세계는 AI 개발 경쟁 중입니다. 엄밀히는 빅테크 기업 위주로 경쟁이 이뤄지고 있지만, 기업에만 맡길 수 없다며 국가 단위의 AI를 가져야 한다는 소버린 AI 경쟁 역시 이어지고 있죠. 이런 경쟁의 배경에는 AI가 미래 먹거리이자 국가 안보와 생존에 직결될 수 있는 문제라는 인식과 함께 AI를 개발하고 훈련시키는데 어마어마한 투자가 필요하기 때문이기도 한데요.

 

AI 모델 훈련은 천문학적인 돈이 드는 전의 전쟁

voronoi가 2025 AI 인덱스 리포트(2025 AI Index Report)를 바탕으로 정리한 인포그래픽에도 AI 모델을 훈련하고 학습시키는데 드는 비용이 생각한 것보다 더 거대하다는 걸 알 수 있습니다.

 

hai_ai_index_report_2025.pdf

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2023년과 2024년 관련 업계는 물론 대중에게도 주목받았던 주요 AI 모델을 훈련하는데 들어간 비용이 어느 정도인지를 살펴보면... 2023년에 출시된 오픈AI의 GPT-4는 7,900만 달러(1,108억 원 정도), 구글의 PaLM 2는 2,900만 달러(407억 원 정도), 메타의 Llama 2-70B는 300만 달러(43억 원 정도), 구글의 Gemini 1.0 Ultra는 무려 1억 9,200만 달러(2,693억 원 정도)나 되는 훈련 비용이 들었다고 하고요.

2024년에 출시된 미스트랄의 Mistral Large는 4,100만 달러(576억 원 정도), 메타의 Llama 3.1-405B는 1억 7,000만 달러(2,385억 원 정도), xAI의 Grok-2는 1억 700만 달러(1,501억 원 정도)나 되는 막대한 훈련 비용을 투입했다고 합니다. 이렇게 거대한 자금이 투자되어야 훈련이 가능한 AI 모델들 사이에서 혜성처럼 등장한 중국의 딥시크-V3가 고작 600만 달러(85억 원 정도)의 비용만 들었다고 했으니 시끄러워지는 게 당연했죠.

사실 앞에 언급된 AI 훈련 비용은 모두 추정치입니다. 여기 언급된 빅테크 기업들이 AI 훈련 비용을 정확히 언급하지 않기에 거대한 AI 모델 훈련을 위해 사용하는 클라우드 컴퓨팅 비용 등을 고려해 추산한 값이란 얘긴데요. 중요한 건 추산치라고 해도 AI 모델을 훈련하는 데는 막대한 비용이 들어가고 있고 결국 돈의 전쟁이 이어질 거란 사실이겠죠. 최근에 그런 AI 투자 경쟁이 시들해진다는 이야기도 있긴 하지만, AI에 미래가 걸렸다는 믿음이 무너지기 전까지는 돈의 전쟁이 이어질 듯하고 우리나라 같이 기술, 자본 모두에서 뒤지는 나라들은 또 다른 살길을 도모해야 하는 압박을 받게 될 거라는 현실이 피부로 와닿을 뿐입니다. 승리까진 아니라도 뒤지진 말아야 할 텐데 말이죠.

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