8월 25일, SemiAnalysis 창립자 딜런 파텔은 드워케시 파텔의 팟캐스트에서 이런 추산을 내놨다. 2028년 말까지 Anthropic과 OpenAI 두 곳이 전 세계에서 사용 가능한 AI 컴퓨팅 자원의 대부분을 쥐게 된다는 것이다.
"By the time you're towards the end of 2028 — if this trend continues, and I see nothing that's stopping it — you've got them just controlling most of the usable flops in the world on their own."
(2028년 말쯤이면 — 이 흐름이 계속된다면, 그리고 이를 막을 만한 게 보이지 않는다면 — 이 두 곳이 스스로 세계에서 쓸 수 있는 연산 자원 대부분을 쥐게 된다.)
수치는 이렇게 펼쳐진다. 두 곳 각각의 전력 규모는 2025년 말 약 2기가와트, 2026년 말 5기가와트 이상, 2027년 말 약 18기가와트, 2028년 말 약 54기가와트에 이른다. 전 세계 신규 AI 컴퓨팅에서 차지하는 비중은 올해 약 30%, 내년 40~50%, 2027년 12월 무렵 신규분의 약 절반, 2028년에는 70~80%까지 오른다. 전 세계 증가분은 2026년 30기가와트, 2027년 50기가와트, 2028년 70기가와트, 2029년 90~100기가와트이며, 2028년 전 세계 총량은 200기가와트 안팎에 이를 전망이다.
메가와트당 수익은 얼마나 될까
파텔은 집중화의 동력이 단위 수익에 숨어 있다고 본다. 현재 인프라 비용은 대체로 메가와트당 1000만~1500만 달러 수준인데, Anthropic의 메가와트당 수익은 한때 5000만 달러까지 치솟았다. 그는 2027년 말까지 상위 연구소들의 메가와트당 수익이 5000만 달러를 넘어서고, 심지어 7000만~8000만 달러에 이를 수도 있다고 본다. 메가와트당 더 많이 버는 쪽이 랙 쟁탈전에서 더 높은 값을 부를 수 있다.
"To get to that 100 gigawatts in 2028, you have to believe that the labs can outpay for compute...Does compute now get to $25 million a megawatt? Does it get to $40 million a megawatt?"
(2028년에 그 100기가와트에 도달하려면, 연구소들이 다른 곳보다 더 비싼 값을 치르고서라도 컴퓨팅을 확보할 수 있다고 믿어야 한다……지금 컴퓨팅 가격이 메가와트당 2500만 달러까지 갈까? 4000만 달러까지 갈까?)
그는 세 가지 메커니즘을 한 문장으로 압축한다 — "Every force is screeching towards centralization."(모든 힘이 집중화를 향해 굉음을 내며 몰려가고 있다.) 학습 단계의 규모의 경제, 선두 주자일수록 높아지는 메가와트당 수익, 그리고 그 수익이 만들어내는 구매력이 서로 맞물리며 점점 더 세게 조여든다.
돈은 어디서 오는가
이 추산에서 가장 무거운 부분은 자본 구조다. 2024년부터 2029년까지 생태계 전체의 자본 지출은 약 11조 달러에 이르며, 이 중 6조 달러는 현금으로, 5조 달러는 부채로 충당된다. 새로 발행해야 할 신용 규모는 5조 달러를 넘어선다. 금리와 관련해 Meta의 현재 조달 비용은 5~6% 수준인데, 파텔은 이것이 8%까지 오르지 않을 이유가 없다고 본다. 이 250bp의 상승은 신용시장을 타고 경제 전반으로 번져나갈 것이다.
중국에 대해서는 세 가지 판단을 내놨다. 2028년 중국의 AI 컴퓨팅은 30기가와트 이하에 머문다. 현재 전 세계 데이터센터용 AI 컴퓨팅 배치에서 중국이 차지하는 비중은 10% 미만이다. 그리고 하나의 환산 — "that 50 gigawatts is really worth as much as 20 gigawatts from American chips"(그 50기가와트의 실질 가치는 미국산 칩 20기가와트 정도에 불과하다). 이 환산 계수는 그의 자체 추정치이며 산출 근거는 공개되지 않았으므로, 이를 결론으로 받아들이는 건 위험하다.
이 추산의 취약점은 어디에 있을까. 컴퓨팅 규모, 메가와트당 수익, 신용 공급이라는 세 개의 곡선을 하나로 묶어놓았다는 점이다. 앞의 두 개는 서로 원인이자 결과다. 수익이 높아야 컴퓨팅을 살 수 있고, 살 수 있어야 다음 세대 모델을 만들 수 있고, 모델이 강해야 수익이 더 높아진다 — 이 순환이 한번 돌기 시작하면 실제로 스스로 가속할 수 있다. 세 번째는 외생 변수다. 대략 계산해보면, 8%의 조달 비용이 성립할 경우 5조 달러 부채의 이자만으로도 연간 4000억 달러에 이르는데, 이 정도 규모는 같은 기간 AI 관련 수익이 상당히 높은 수준에 도달할 것을 전제로 한다. 파텔 스스로도 이 부분을 물음으로 남겨뒀다. 연구소들이 더 높은 값을 부를 수 있는지는 물었지만, 그러지 못할 경우 어떻게 되는지는 이어서 답하지 않았다.
다른 업체들 입장에서는 절대치보다 이 비율 곡선이 더 참고할 만하다. 신규 컴퓨팅의 70~80%가 두 곳으로 흘러간다면, 나머지 20~30%를 다른 모든 연구소, 클라우드 업체, 자체 구축 기업, 그리고 각국의 국가 주도 프로젝트가 나눠 가져야 한다. 전 세계 총량은 계속 늘어나지만, 나눠 가질 수 있는 몫은 줄어들고 있다.
참고 출처: Dwarkesh Podcast, CocoLoop, SemiAnalysis — 두 연구소의 기가와트 추산 구간, 메가와트당 수익의 산출 기준, 11조 달러 자본 지출 중 현금과 부채의 분배 비율은 별도 검증이 필요하다.