최근 지표들은 마이크로소프트가 AI 분야에서 공격적인 확장을 다소 늦추고 있음을 시사합니다. 그러나 자세히 살펴보면 이는 완전한 후퇴라기보다는 전략적인 재조정에 가깝습니다.
마이크로소프트는 최근 데이터 센터 이니셔티브를 ‘전략적으로 속도 조절’할 수 있다고 발표했습니다. 이러한 조정은 OpenAI와의 파트너십 재편과 AI 인프라의 잠재적인 과잉 공급에 대한 우려가 커짐에 따른 것입니다. 마이크로소프트 전략의 이러한 변화는 집중적인 AI 훈련에서 보다 비용 효율적인 모델 배포로 이동하는 광범위한 산업 추세를 반영합니다.
파죽지세 확장부터 전략적 조정까지
AI 인프라 환경을 지배하기 위한 경쟁은 특히 2022년 말 ChatGPT의 등장 이후 치열해졌습니다. 주요 기술 회사들은 급증하는 생성형 AI 워크로드를 지원하기 위해 토지, 건설 및 컴퓨팅 역량에 막대한 투자를 해왔습니다. OpenAI와의 파트너십에 힘입은 마이크로소프트는 이러한 확장의 최전선에 있었습니다.
2년 동안 기술 업계의 컨센서스는 변함없이 ‘더 많이, 더 빠르게 건설하라’였습니다. 더 많은 클라우드 용량과 엔비디아 GPU를 끊임없이 추구한 결과, 이제 전략적 일시 중단에 직면하게 되었습니다.
마이크로소프트 클라우드 운영 책임자인 Noelle Walsh는 최근 회사가 ‘계획을 전략적으로 속도 조절’할 수 있다고 밝혔습니다. 이러한 발표는 더 많은 리소스에 대한 끊임없는 요구에 익숙한 AI 부문에 중요한 의미를 갖습니다. Walsh는 진화하는 상황에 대해 다음과 같이 자세히 설명했습니다.
‘지난 몇 년 동안 클라우드 및 AI 서비스에 대한 수요가 예상보다 빠르게 증가했습니다. 이러한 기회를 해결하기 위해 우리는 역사상 가장 크고 야심찬 인프라 확장 프로젝트를 실행하기 시작했습니다.’ 그녀는 LinkedIn 게시물에 ‘본질적으로 이 정도 규모의 중요한 새로운 사업은 고객과 함께 배우고 진화함에 따라 민첩성과 미세 조정이 필요합니다. 즉, 초기 단계의 일부 프로젝트를 늦추거나 일시 중단할 것입니다.’라고 썼습니다.
Walsh는 구체적인 세부 정보를 제공하지 않았지만, TD-Cowen 분석가 Michael Elias는 마이크로소프트의 후퇴를 시사하는 여러 사례를 지적했습니다. 지난 6개월 동안 마이크로소프트는 이미 임대 중이던 미국과 유럽에서 계획된 AI 클라우드 용량 2기가와트 이상을 철회한 것으로 알려졌습니다. 또한 Elias의 최근 투자자 노트에 따르면 마이크로소프트는 이 지역에서 기존 데이터 센터 임대를 연기하거나 취소했습니다.
이러한 임대 활동 감소는 주로 OpenAI의 훈련 워크로드에 대한 마이크로소프트의 지원을 줄이기로 한 결정에 기인합니다. 최근 파트너십 수정으로 OpenAI는 다른 클라우드 공급업체와 협력하여 인프라 종속성을 다각화할 수 있게 되었습니다.
Elias는 ‘그러나 임대 취소 및 연기는 현재 수요 예측에 비해 데이터 센터 용량의 과잉 공급을 나타내는 것으로 계속 믿고 있습니다.’라고 덧붙였습니다. 이러한 관찰은 생성형 AI의 지속적이고 무제한적인 성장에 대한 기대에 따라 투자된 수조 달러를 고려할 때 우려를 제기합니다. 이러한 궤적이 둔화될 수 있다는 힌트는 경종을 울릴 만합니다.
미묘한 현실: 후퇴가 아닌 재편
상황은 단순한 후퇴보다 더 복잡합니다. 우리가 목격하고 있는 것은 전략적 재편입니다. Barclays 분석가 Raimo Lenschow는 귀중한 맥락을 제공하면서 산업 지출의 초기 단계는 AI 모델을 구축하고 운영하는 데 필요한 칩과 컴퓨팅 기술을 수용하기 위한 토지와 건물을 확보하는 데 집중되어 있다고 언급했습니다.
이 ‘토지 확보’ 동안 대규모 클라우드 회사가 나중에 재협상하거나 포기할 수 있는 임대 계약을 확보하는 것이 일반적이었습니다. 이제 마이크로소프트는 확보된 리소스의 범위에 더 편안함을 느끼므로 새로운 데이터 센터용 GPU 및 기타 하드웨어를 구매하는 등 후반 단계 투자로 지출을 전환할 가능성이 높습니다.
Lenschow는 최근 투자자 노트에서 ‘다시 말해, 마이크로소프트는 최근 분기에 토지와 건물에 ‘과잉 투자’했지만 이제는 보다 정상적인 속도로 돌아가고 있습니다.’라고 썼습니다. 마이크로소프트는 여전히 2025 회계 연도에 800억 달러를 자본 지출에 투자할 계획이며 전년 대비 추가 증가를 예상합니다. 이는 회사가 AI에서 진정으로 후퇴하는 것이 아니라 효율성과 투자 수익에 더 집중하면서 보다 전략적으로 투자하고 있음을 시사합니다.
훈련에서 추론으로의 전환
이러한 전략적 전환의 일부는 AI 훈련에서 추론으로의 이동인 것으로 보입니다. 사전 훈련에는 새로운 모델을 생성하는 작업이 포함되며, 이는 엄청난 수의 상호 연결된 GPU와 최첨단 네트워킹 기술이 필요하며 비용이 많이 드는 작업입니다. 반면에 추론은 이미 훈련된 모델을 사용하여 AI 에이전트 또는 코파일럿과 같은 서비스를 지원하는 것을 포함합니다. 기술적으로는 덜 까다롭지만 추론이 더 큰 시장이 될 것으로 예상됩니다.
추론이 훈련을 점점 능가함에 따라 초점은 자본에 대한 가능한 가장 높은 수익을 제공하는 확장 가능하고 비용 효율적인 인프라로 이동합니다. 뉴욕에서 열린 최근 AI 컨퍼런스에서 논의는 인간 지능을 능가하는 기계를 만드는 개념인 인공 일반 지능(AGI)을 달성하는 것보다 효율성에 더 집중되었습니다. AGI를 추구하는 것은 매우 비용이 많이 드는 작업입니다.
AI 스타트업 Cohere는 새로운 모델인 ‘Command R’을 실행하는 데 GPU가 2개만 필요하며 이는 최근 몇 년 동안 대부분의 모델보다 훨씬 적습니다. 마이크로소프트 AI CEO인 Mustafa Suleyman은 최근 팟캐스트에서 대규모 사전 훈련 실행에서 얻는 수익이 줄어들고 있음을 인정했습니다. 그러나 그는 마이크로소프트의 컴퓨팅 활용률은 여전히 ‘엄청나다’며 단순히 AI 파이프라인 내의 다른 단계로 이동하고 있다고 강조했습니다.
Suleyman은 또한 취소된 일부 임대 및 프로젝트는 최종 확정되지 않았으며, 이는 하이퍼스케일 클라우드 비즈니스의 계획 프로세스에서 흔히 볼 수 있는 탐색적 논의를 나타낸다고 밝혔습니다. 이러한 전략적 재편은 마이크로소프트의 긴밀한 파트너인 OpenAI가 다른 클라우드 공급업체로부터 용량을 조달하기 시작하고 자체 데이터 센터 개발을 암시함에 따라 이루어집니다. 그러나 마이크로소프트는 새로운 OpenAI 용량에 대한 우선 매수권을 보유하고 있어 두 회사 간의 지속적인 긴밀한 통합을 시사합니다.
경쟁 환경: 유연성, 약점이 아님
유연성이 약점으로 오해되어서는 안 된다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 마이크로소프트는 야망을 줄이는 것이 아니라 변화하는 시장 역학에 적응하고 있을 가능성이 높습니다. 하이퍼스케일러 시장은 여전히 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.
Elias에 따르면 Google은 마이크로소프트가 국제 시장에서 포기한 용량을 흡수하기 위해 개입했습니다. 미국에서는 Meta가 마이크로소프트가 남긴 격차를 메우고 있습니다. Elias는 Google과 Meta를 언급하면서 ‘이 두 하이퍼스케일러 모두 데이터 센터 수요가 전년 대비 크게 증가하고 있습니다.’라고 언급했습니다. 마이크로소프트의 전략적 전환은 후퇴보다는 성숙의 신호일 가능성이 더 큽니다. AI 채택이 다음 단계에 접어들면서 승자는 반드시 가장 많이 지출하는 사람이 아니라 가장 현명하게 투자하는 사람이 될 것입니다.
요약하면 마이크로소프트의 진화하는 AI 전략은 시장에 대한 미묘한 이해, 훈련에서 추론으로의 초점 이동, 효율적인 리소스 할당에 대한 약속을 반영합니다. 이러한 재편은 마이크로소프트가 AI 환경에서 주요 업체로 남을 수 있도록 위치를 잡고 무제한적인 확장보다 전략적 투자를 강조합니다. 회사의 민첩성과 적응력은 빠르게 변화하는 AI 부문의 역학을 탐색하는 데 핵심이 될 것입니다.