유럽은 자기 컴퓨터만으로 최첨단 AI를 학습시킬 수 있을까?

‘AI 주권(sovereignty)’이라는 질문

요즘 최첨단 AI 모델 하나 학습시키려면 어마어마한 컴퓨팅 파워, 그러니까 엄청난 수의 GPU가 필요해요. 그런데 이 GPU 칩(거의 다 엔비디아 제품이죠)도, 그걸 잔뜩 모아둔 대형 클라우드(아마존·구글·마이크로소프트)도 대부분 미국 회사 거예요. 유럽 입장에서는 “우리가 쓰는 핵심 AI 인프라가 전부 남의 나라 손에 있다”는 불안이 생기는 거죠. 그래서 나온 질문이 “그럼 유럽이 자기 영토 안에 가진 컴퓨터만으로 GPT급 최첨단(frontier) AI를 처음부터 학습시킬 수 있나?”예요. ‘euromesh’라는 프로젝트가 바로 이 질문을 데이터로 따져본 거예요.

컴퓨팅 자원을 다 끌어모으면?

유럽에도 사실 슈퍼컴퓨터가 꽤 있어요. EuroHPC라는 EU 공동 프로젝트로 만든 것들인데, 핀란드의 LUMI, 이탈리아의 Leonardo, 그리고 독일에 새로 들어선 JUPITER(유럽 최초의 엑사스케일급 슈퍼컴퓨터)가 대표적이에요. 엑사스케일이라는 건 1초에 100경 번(10의 18제곱) 연산을 하는 어마어마한 성능을 말해요.

euromesh의 핵심 아이디어는 “이런 시설들이 따로따로 있으니, 이걸 하나의 거대한 학습 클러스터처럼 묶어서(mesh, 그물망처럼 연결해서) 쓰면 어떨까?”예요. 이론적으로 GPU 숫자만 다 더하면 프런티어 모델 학습에 필요한 양에 근접할 수도 있다는 거죠.

그런데 ‘단순 더하기’가 안 통하는 이유

여기서 진짜 어려운 기술 문제가 나와요. AI 학습은 GPU들이 따로 노는 게 아니라, 매 순간 서로 계산 결과(그래디언트, gradient)를 주고받으며 보조를 맞춰야 하거든요. 이게 뭐냐면, 수만 개의 GPU가 한 팀이 되어 같은 동작을 동기화해서 반복하는 건데, 이때 GPU끼리 데이터를 주고받는 속도가 어마어마하게 빨라야 해요.

같은 데이터센터 안에서는 GPU들이 인피니밴드(InfiniBand) 같은 초고속 전용선으로 연결돼 있어서 괜찮아요. 그런데 핀란드 슈퍼컴퓨터와 이탈리아 슈퍼컴퓨터를 일반 인터넷망으로 잇는다고 생각해보세요. 거리가 멀면 빛의 속도 한계 때문에 지연시간(latency)이 생기고, 대역폭도 데이터센터 내부보다 훨씬 좁아요. 그러면 GPU들이 계산은 잠깐 하고 서로 결과 기다리느라 노는 시간이 길어져요. 비싼 GPU를 사놓고 절반은 놀리는 셈이 되는 거죠.

그래서 단순히 “유럽 GPU 다 더하면 충분하다”가 아니라, “지리적으로 흩어진 자원을 네트워크로 묶었을 때 실제로 쓸 수 있는 유효 성능이 얼마냐”가 진짜 질문이에요. euromesh는 이 분산 학습(distributed training)의 현실적 제약까지 따져보려는 시도라는 점에서 의미가 있어요.

업계 맥락 — 느슨한 분산 학습이라는 새 흐름

사실 이 “멀리 떨어진 컴퓨터들로 AI를 학습시키자”는 아이디어는 euromesh만의 게 아니에요. Nous Research의 DisTrO, Prime Intellect 같은 곳들이 GPU 간 통신량을 확 줄여서 인터넷으로 연결된 자원으로도 학습이 되게 하는 기술을 연구하고 있어요. 통신을 줄이는 게 핵심이라, 매번 모든 결과를 주고받는 대신 가끔씩만 동기화하는 식이죠.

지정학적으로도 큰 흐름과 맞닿아 있어요. 미국은 자본과 빅테크로, 중국은 국가 주도로 AI 컴퓨팅을 쌓고 있는데, 유럽은 규제(AI Act)는 앞서가지만 정작 모델을 만들 ‘근육(컴퓨팅)’은 부족하다는 평가를 받아왔어요. 미스트랄(Mistral) 같은 유럽 AI 스타트업이 선전하고 있지만, 학습 인프라 자립이라는 숙제는 여전히 남아 있고요.

한국 개발자에게 주는 시사점

이건 사실 유럽만의 이야기가 아니라 우리나라에도 똑같이 던져지는 질문이에요. “한국은 우리 손에 있는 컴퓨팅만으로 자체 거대모델을 학습시킬 수 있나?” 네이버의 하이퍼클로바X, LG의 엑사원 같은 시도가 있지만, GPU 수급과 전력·데이터센터 문제는 똑같이 안고 있거든요. ‘AI 주권’은 남의 동네 구호가 아니라 우리 현실 과제예요.

기술적으로도 배울 게 있어요. 분산 학습에서 ‘통신 비용’이 어떻게 전체 성능을 좌우하는지 이해하는 건, 꼭 거대모델을 안 만들더라도 멀티 GPU·멀티 노드로 모델을 돌려본 사람에겐 직접적인 지식이에요. 데이터 병렬(data parallel), 모델 병렬(model parallel), 그래디언트 통신 최적화 같은 키워드는 알아두면 두고두고 쓸모 있어요.