데미스 허사비스의 FINRA 구상, 530억 달러 페이팔 인수전, 21배로 뛴 토큰 청구서, 그리고 미국 첫 데이터센터 모라토리엄
각주. All-In Podcast는 Facebook 초기 임원을 거쳐 벤처캐피털 Social Capital을 세운 Chamath Palihapitiya, Uber와 Robinhood 초기 투자자로 알려진 Jason Calacanis, PayPal 초대 COO 출신으로 현 백악관 AI·크립토 정책 책임자인 David Sacks, 그리고 Climate Corporation 창업자이자 현 Ohalo Genetics 대표인 David Friedberg 네 명이 진행하는 주간 팟캐스트다. 테크·거시경제·정치 이슈를 자신들의 포지션과 이해관계를 드러낸 채 토론하는 것이 특징이다.
이번 주 실리콘밸리의 화두는 규제였다. DeepMind의 Demis Hassabis가 AI 산업의 자율규제기구 설립을 제안했고, Elon Musk와 Sam Altman, Sundar Pichai, Satya Nadella, Jack Dorsey, Collison 형제까지 찬성 의사를 밝혔다. 같은 주 Stripe와 Block, Advent로 구성된 컨소시엄이 530억 달러에 PayPal 인수를 제안했고, Apple은 OpenAI를 영업비밀 침해 혐의로 제소했다. 뉴욕주는 미국에서 처음으로 초대형 데이터센터 건설을 중단시켰다.
표면적으로는 서로 다른 네 개의 뉴스지만, 네 편 모두 같은 질문 위에 서 있다. AI를 둘러싼 여론의 허용 범위, 즉 오버턴 창(Overton window)이 어느 방향으로 이동하고 있으며 그 이동의 비용을 누가 부담하는가라는 질문이다. 그리고 그 비용은 이번 주 처음으로 기업 손익계산서에 잡히는 숫자로 모습을 드러냈다.
AI판 FINRA - 정부 기관이냐 업계 자율기구냐, 규제 논쟁의 지형이 바뀌었다
Q. 허사비스의 제안은 정확히 무엇인가.
(Friedberg) 핵심은 업계가 스스로 규칙을 만들고 서로를 점검하는 자율규제기구(SRO, self-regulatory organization)를 세우자는 것이다. 금융시장의 미국 금융산업규제기구(FINRA)와 전미선물협회(NFA)가 원형이다. 이 기구들은 완전한 독립체가 아니다. 업계가 규칙을 제정하고 상호 감시를 수행하되, FINRA는 미국 증권거래위원회(SEC)에 보고하고 최종적으로는 상원과 하원 위원회까지 보고 라인이 이어진다. 정부가 직접 통제(control)하는 것이 아니라 감독(oversight) 권한만 갖는 구조다.
제안된 골격은 다음과 같다. 최첨단 모델을 개발하는 기업(frontier lab)은 모델 출시 30일 전에 해당 모델을 기구에 제출한다. 평가 항목은 사이버 보안, 국가 안보, 생물학적 위협 등 고위험 영역이다. 평가 기준(benchmark)은 분기마다 갱신되며, 상황에 따라 이 기구가 업계 전체의 개발 속도 조절을 조율할 수 있다. 초기에는 자발적으로 운영하다가 이후 의무화한다는 구상이다.
이 구조를 지지하는 가장 강력한 논거는 속도다. 캘리포니아주가 1년 반 전 AI 관련 법안을 추진했을 때, 조문의 상당수는 당시 기술에도 들어맞지 않았고 1년이 지나자 현실과 아예 대응되지 않았다. 자율규제기구는 평가 방식과 그 평가를 수행하는 전문가 구성 자체를 계속 교체할 수 있다. 새로운 정부 기관을 설립하는 것보다 훨씬 빠르게 움직인다는 뜻이다.
Q. 색스는 조건부 찬성 입장이다.
(Sacks) 허사비스와 이 문제를 직접 논의했으며, 정부를 대표하지 않는 개인 자격이라는 전제하에 이 방향에 동참할 수 있다고 밝혔다. 이유는 단순하다. 새로 만들어진 정부 기관은 빠르게 'AI판 차량국(DMV)'이 될 것이기 때문이다.
정부는 AI 모델을 평가할 전문성이 없고, 평가 기준은 지나치게 빠르게 변한다. 심사 대기열이 형성되면 초기 한 달의 지연이 곧 수개월로 늘어나고, 그 시점에서 미국은 AI 경쟁에서 뒤처지게 된다.
색스가 제시한 다섯 가지 조건
- 대표성 — 3대 대형 연구소만이 아니라 스타트업과 오픈소스 진영이 반드시 참여해야 한다. 이해관계자가 충분히 다양하게 참여해야 규제 체계가 특정 기업이나 집단의 이해관계에 좌우되는 규제 포획(regulatory capture)을 예방할 수 있다.
- 최첨단 모델에 한정 — 심사 대상은 실제로 기술 최전선(state of the art)을 밀어올리는 모델로 제한해야 한다. 성능이 계단식으로 도약하지 않는 모델이라면 새로 검토할 추가적 위험(incremental risk)이 존재하지 않기 때문이다. 시장 선두 기업이 후발 주자의 하위 모델 출시를 묶어두는 도구로 쓰여서는 안 된다.
- 파국적 위험에 한정 — 현재 기준으로는 사이버 공격과 화학·생물·방사능·핵무기(CBRN) 관련 위험이다. 허위정보(disinformation)나 미세공격(microaggression) 같은 항목이 심사 범위에 들어오는 순간, 이 기구는 표현을 규제하는 기관으로 성격이 바뀐다.
- 법제화 이전의 자발적 운영 — 법으로 강제되기 전에 스스로 작동한다는 사실을 먼저 증명해야 한다.
- 기존 규제의 대체 — 기존 규제 위에 새 부담을 얹는 추가적(additive) 구조라면 지지할 이유가 없다. 신설이 예상되는 규제 기관을 대신하는 대체재(substitute)여야 한다.
Q. 'AI판 FAA'를 왜 그렇게 경계하나.
(Sacks) 이름은 온건하게 들리지만 실제로는 극단적인 제안이다. 미국 연방항공청(FAA)의 주요 업무 중 하나가 신형 항공기 설계 승인이다. 완전히 새로운 기체는 형식 인증(type certification)에 5년에서 9년이 걸리고, 기존 인증을 변경하는 데에도 3년에서 5년이 소요된다. 보잉 737 MAX의 경우 약 5년이었다.
이것은 사전 허가를 전제로 하는 규제(permission-based regulation)다. 승인이 없으면 상업 운항도 없다. 항공기 추락을 막는 맥락에서는 타당할 수 있다. 그러나 몇 달마다 새 버전이 출시되는 시스템을 그 틀에 넣으면, 출시 주기가 월 단위에서 연 단위로 바뀐다. 중국은 그 규칙을 따르지 않는다.
Q. 차마스는 속도를 강조했다.
(Chamath) 중요한 것은 논의를 빠르게 매듭짓는 일이다. 양쪽 정치 진영을 향해 막대한 자금이 쏟아질 것이고, 그 돈은 규제를 어떤 형태로든 포획에 가까운 방향으로 밀어붙일 것이다. 어느 쪽으로 기울지 예측할 수 없다는 점이 문제다. 업계가 규칙을 먼저 세워 연방 차원의 추가 감독 필요성을 선점하는 편이 낫다.
그렇다고 무법지대가 되는 것도 아니다. 미국 상무부는 여전히 기술 표준 설정에서 큰 역할을 하고, 법무부(DOJ)의 권한도 그대로 남아 있다. 이 구조가 실제로 막아내는 것은 하나다. 소수의 대형 사업자가 자신의 자본력을 앞세워 후발 주자가 올라올 사다리를 걷어차는 상황이다.
(Sacks) 다만 FINRA 비유 자체에 함정이 있다. FINRA는 결국 SEC에 보고한다. 그렇다면 새로 만들어질 이 자율규제기구는 정부의 어느 부처에 보고하는가. 그 자리를 놓고 큰 다툼이 벌어질 것이고, 보고 라인이 정해지는 순간부터 정치적 압력에 노출된다. 소프트웨어 산업은 지금까지 단 한 번도 전담 규제 기관을 가진 적이 없다.
Q. 특정 AI 기업을 겨냥한 대목이 길었다.
(Sacks) 지난해 10월 나는 한 대형 AI 기업이 공포를 활용한 정교한 규제 포획 전략을 쓰고 있다고 주장했고, 당시에는 과격한 견해로 취급됐다. 지금은 상황이 다르다. 해당 기업의 기업가치는 이미 1조 달러대이며, 투자자 Gavin Baker는 기업공개(IPO) 이후 3조 달러를 예상한다. 작은 스타트업이 아니라 빅테크의 일원이다.
인용된 보도의 요지는 이 기업이 단일한 연방 차원의 규제 체계(national framework) 대신 주별로 규제 강도를 한 단계씩 높여가는 전략을 쓰고 있다는 것이다. 캘리포니아주의 SB53을 출발점으로 삼아 새로운 주로 넘어갈 때마다 기준을 강화하는 방식이라는 설명이다. 안정적인 균형점이 존재하지 않는 구조이며, 주마다 규정이 다른 누더기 상태(patchwork) 자체가 목적이 된다는 것이 그의 해석이다.
또 하나의 문제는 정부 쪽 유인이다. 기업이 스스로를 규제해 달라고 찾아왔을 때 "우리에게는 그럴 자격이 없다"고 답하는 공무원은 거의 없다. 양보는 압력을 낮추지 않고, 톱니바퀴(ratchet)처럼 한 칸씩 조여 들어간다. 어느 지점에서 기업들은 선을 긋고 맞서야 하며, 자율규제기구가 그 선이라면 주법에 대한 연방법 우선 적용(preemption) 같은 반대급부를 법에 명시해 받아내야 한다.
530억 달러 페이팔 인수전 - Stripe·Block·Advent가 노리는 것은 결제 인프라의 수직계열화
Q. 거래 구조부터 정리해달라.
Stripe와 사모펀드 운용사 Advent가 PayPal을 주당 약 60달러, 총 530억 달러에 공동 인수하겠다고 제안했다. 시장가 대비 프리미엄은 크지 않다. 여기에 Block이 170억 달러를 지분(equity)으로 출자해 합류한다. 시장은 실제로 거래가 성사될 가격(clearing price)을 주당 70달러 안팎, 현재가 대비 10~15% 높은 수준으로 보고 있다.
PayPal이 인수 대상이 된 이유는 단순하다. 고점에서 3,220억 달러였던 시가총액이 300억~400억 달러 구간까지 내려왔기 때문이다. 그럼에도 보유 자산은 여전히 무겁다. 소비자 계정 4억 3,900만 개, 연간 결제처리액 약 1조 7,000억 달러, 그리고 결제대행사 Braintree와 송금 서비스 Venmo를 함께 갖고 있다.
항목내용규모
| 제안 가격 | 주당 약 60달러 | 530억 달러 |
| Block 출자 | 지분 출자 | 170억 달러 |
| PayPal 소비자 계정 | 활성 계정 | 4.39억 개 |
| PayPal 연간 결제처리액 | 총거래액(TPV) | 1.7조 달러 |
| Stripe 연간 결제처리액 | 총거래액(TPV) | 2.0조 달러 |
| PayPal 고점 시가총액 | 고점 대비 약 90% 하락 | 3,220억 달러 |
Q. 이 조합에서 어떤 결과물이 나올 수 있나.
(Chamath) Advent와 Stripe, Block이 함께 만들어낼 수 있는 결과물은 사실상 하나다. Visa와 Mastercard의 경쟁자다. 세 회사를 합치면 6억~7억 개의 계정, Stripe가 15~20년간 축적한 위험관리(risk management) 인프라, 스테이블코인 인프라 기업 Bridge(2025년 10억 달러에 인수)와 PayPal의 스테이블코인 PYUSD가 결합된다. 여기에 Block의 오프라인 결제단말(POS) 네트워크와 송금 앱 Cash App이 붙는다.
Stripe 초기에 제기된 가장 큰 비판은, 기존 카드 결제망(rails) 위에 얹힌 중개자의 수수료율(take rate)이 결국 경쟁으로 소멸할 것이라는 전망이었다. Stripe는 부가 서비스를 쌓아 이 예측을 빗나가게 만들었지만, 이제는 다른 선택지가 생겼다. 결제망 자체를 수직계열화해 결제 원가를 사실상 0에 수렴시키는 경로다.
(Sacks) Stripe가 갖지 못한 것이 바로 PayPal의 소비자 접점이다. Stripe는 가맹점 쪽에서 결제 연동 표준이 됐고, PayPal은 4억 개가 넘는 소비자 계정을 확보하고 있다. 둘을 결합하면 이론적으로 카드망을 거치지 않고 내부에서 처리되는 거래(on-us transaction)의 비중이 크게 오르고, 카드 네트워크를 우회할 수 있다.
(Chamath) 실행은 소비자 설득이 아니라 가맹점 인센티브로 이뤄진다. Stripe 가맹점에 "새로운 결제 방식으로 옮기면 결제액의 3~5%가 당신 몫으로 남는다"고 제시하면 선택은 정해진다. Shopify 규모의 사업자에게 이 선택지가 열리는 상황을 상상해보라.
Q. PayPal의 진짜 문제는 무엇인가.
(Sacks) 매출 성장률이 연 7% 수준이다. 기저가 크다는 점을 감안해도 제품이 낡았다. 브랜드가 25년을 버텼다는 것이 오히려 놀라운 일이다. 근본적인 문제는 사용자와 상호작용하는 방식 자체가 구식(legacy)이라는 데 있다. AI로 운영 효율을 끌어올려 수익성을 개선하는 재무적 접근(financial play)은 가능하다. 그러나 제품을 되살릴 비전이 없다면 그것은 사모펀드식 현금 회수에 가깝다.
왜 이렇게 됐는지에 대한 그의 설명은 조직의 역사에 가깝다. 2002년 eBay에 인수된 직후 창업 세대가 사실상 전부 밀려났다. 당시 새 경영진의 배경은 P&G와 Disney, Bain이었고, 창업자들은 통제하기 어려운 인물로 분류됐다. 통상의 인수라면 핵심 인재를 붙잡아 두지만, 이 경우에는 반대로 내보냈다. 그 결과가 이른바 페이팔 마피아다. "마피아라기보다 디아스포라에 가깝다"는 표현이 나왔다.
Q. 자본시장 관점에서는 어떤 신호인가.
(Friedberg) Ryan Cohen의 eBay 인수 제안에 이은 두 번째 사례다. 점이 두 개면 선이 보인다. AI를 기본값으로 운영하는 경영진이, 창업자가 떠난 1세대 디지털 자산을 인수해 AI로 재가동하는 패턴이다.
이런 자산의 공통점은 명확하다. 보유한 네트워크를 제대로 활용하지 못하고, 비용을 과다 지출하며, AI를 도입하지 못한 채 성숙기에 정체돼 있다. 자본 공급자 입장에서 관건은 누구와 손잡고 운영 재건을 실행하느냐다. 컨설턴트를 고용해 해결할 수 있는 문제가 아니다.
이미 소규모 버전은 작동하고 있다. Bending Spoons는 AOL(14억 달러)과 Vimeo(14억 달러), WeTransfer, Eventbrite, Evernote를 사들여 밀라노에서 운영하며 현금을 창출하고 있다. Josh Kushner의 회계법인 통합 인수(roll-up), General Catalyst의 유사 프로젝트도 같은 계열이다. PayPal과 eBay는 이 전략의 초대형 거래 버전이다.
(Calacanis) 환경 자체가 달라졌다. Lina Khan 시절 얼어붙었던 기업 인수합병 조직이 다시 움직이면서 거래가 연달아 성사되고 있다. Uber의 Delivery Hero 인수는 지분 희석 10%에 매출 24% 증가라는 결과를 가져온다. SpaceX 관련 분배금과 이러한 인수합병 유동성이 기관 출자자(LP)와 패밀리오피스의 투자심리를 되돌리는 중이다.
(Chamath) 덧붙이자면 이 가격이 최종 거래가격은 아닐 것이다. 그리고 과거 PayPal에 흔적을 남겼고, 4조~5조 달러 규모의 시가총액을 운영하며, 최근 600억 달러짜리 인수를 성사시킨 어떤 인물이 경쟁 입찰을 진지하게 검토할 이유가 충분하다.
애플, 오픈AI를 제소하다 - 41페이지 소장, 그리고 400명의 이직
7월 10일 Apple이 OpenAI를 상대로 41페이지 분량의 소장을 제출했다. 요지는 OpenAI가 소비자용 하드웨어 기기를 개발하는 과정에서 Apple의 지식재산을 부정하게 취득했다는 것이다. 전 Apple 아이폰 디자인 부사장 Tang Tan이 현재 OpenAI의 하드웨어 총괄을 맡고 있으며, Apple 출신 지원자들에게 면접에 실물 부품을 가져오도록 지시했다는 내용이 포함됐다. Apple을 퇴사한 시니어 엔지니어가 재직 중인 동료에게 "퇴사했는데도 사내 네트워크 저장소에 아직 접근이 된다"는 취지의 메시지를 보낸 사례도 소장에 인용됐다. OpenAI는 지난 1~2년간 Apple 인력 400명 이상을 영입했다.
(Chamath) 25년간 실리콘밸리를 지켜봤지만 Apple이 이런 식으로 소송에 나서는 것은 거의 본 적이 없다. 이 회사는 이런 사안에 선제적이기보다 반응적이다. 그렇다면 상당히 심각한 무언가가 있었다는 뜻이며, 그 자체가 OpenAI에는 우려스러운 신호다. 다만 사실관계는 법정에서 가려질 문제다. 전 직장에서 무언가를 물리적으로 가져오는 행위는 어떤 경우에도 허용되지 않으며, 직급이 높을수록 더욱 그렇다.
(Sacks) 이런 분쟁을 피하는 규칙은 간단하다. 이직할 때 가져갈 수 있는 것은 머릿속에 있는 지식뿐이다. USB도, 문서도, 그 어떤 것도 안 된다. 캘리포니아주는 전직금지 약정(non-compete)이 사실상 무효인 지역이므로, 경계선은 인력 이동이 아니라 자료의 물리적 반출에 그어진다.
토큰 비용의 역습 - 21배로 뛴 청구서, 그리고 100배의 원가 격차
Q. Grok Build 데이터 유출 사안부터.
5월 말 공개 시험판으로 출시된 Grok Build는 Grok 4.5를 기반으로 코드 편집기 Cursor 안에서 동작하는 코딩 도구다. 사용자에게는 작업 중인 코드 저장소가 서버로 전송되지 않는다고 안내됐지만, 실제로는 해당 작업에 필요한 파일만이 아니라 저장소 전체가 서버로 업로드된 것으로 보도됐다. 인증정보나 응용프로그램 접속키(API key)가 함께 올라갔을 가능성도 제기됐다. 개인정보 보호 설정은 이를 막지 못했고, 7월 13일 서버 측 조치로 업로드가 중단됐다. 이후 해당 실행 프레임워크는 오픈소스로 공개됐다.
(Chamath) 요점은 고의 여부가 아니다. 오히려 상당히 투명한 조직에서도 이런 일이 발생했다는 점이 중요하다. AI 환경에서 프라이버시는 깨지기 쉬우며(brittle), 눈에 보이지 않는 데이터 유출 경로가 곳곳에 존재한다. 데이터를 저장하지 않는다는 설정(ZDR, zero data retention) 하나로 모든 문제가 해결된다는 설명은, 업계가 고객을 안심시키기 위해 반복하는 주문에 가깝다. 모델 기업들이 최선을 다하더라도 자신들조차 모르는 뒷문(trap door)이 남아 있을 수 있고, 그것은 대개 제3자가 먼저 발견한다.
그래서 필요한 것이 계층화된 생태계다. 모델 기업과 이용 기업 사이에서 데이터 노출을 관리하는 독립적인 제3자 계층이 있어야 한다는 주장이다. 같은 주 화제가 된 한 분석 글은 이 논지를 실행 수준으로 구체화했다. 기업은 실질적인 신뢰 경계(trust boundary)를 설정하고, 자체 평가 체계(private evaluation)를 갖추며, 학습 루프를 자사 전용 환경 내부에 두고, 작업 조율 계층(orchestration)을 모델로부터 분리하며, 자사가 생성한 출력물을 추가 학습(fine-tuning)에 활용할 권리를 계약에 명시적으로 확보해야 한다는 것이다.
배경에는 Palantir의 Alex Karp가 제시한 명제가 있다. 기술 역량을 갖춘 기업은 연산자원과 모델, 모델 가중치, 데이터, 그리고 자신의 초과수익 원천(alpha)에 대한 통제권을 원한다는 것이다.
Q. 토큰 단가 격차가 이날의 하이라이트였다.
입력 토큰 100만 개를 기준으로 언급된 단가는 다음과 같다. 최상위 프런티어 모델이 50달러대, 그 아래 등급이 20달러대, Grok 계열이 1~2달러, 중국의 공개 가중치 모델이 0.5달러 수준이다.
| 구간 | 포지션 | 입력 토근 100만개 |
| 프런티어 최상위 | 최고 성능 코딩 모델 | 약 56달러 |
| 프런티어 차상위 | 범용 상위 | 약 26달러 |
| Grok 계열 | 저가 공략 | 약 1.5달러 |
| 중국 공개 모델 | 오픈 웨이트 | 약 0.5달러 |
(Calacanis) 실제로 여러 모델에 동일한 제품요구서(PRD)를 넣어 비교해봤다. 팟캐스트 클립을 주제별로 연결해 하나의 스트림으로 묶어주는 재생기를 만드는 작업이었는데, 두어 시간에 11달러가 들었다. 최신 저가 모델에서 얼마나 저렴하게 끝나는지가 오히려 우스울 정도였다. 내가 쓰는 프롬프트의 98%는 최상위 모델이 필요 없는 작업이다.
Q. 이 비용이 실제 재무제표에 나타나나.
법인카드·지출관리 기업 Ramp의 최고경영자 Eric Glyman이 같은 주 CNBC에서 토큰 지출 관리 기능을 발표했다. 그가 인용한 숫자는 지난 1년간 Ramp 고객사의 토큰 지출이 21배 증가했다는 것이다. 21%가 아니라 21배다.
구조적 문제도 지적됐다. AI 기업들이 만들어낸 것은 사실상 한도가 없는 외상 계정이다. CFO는 무엇에 얼마가 쓰이는지 사전에 파악하기 어렵고, 새 모델이 나올 때마다 단가는 올라간다. 쓰는 사람과 책임지는 사람이 다르다.
(Chamath) 결국 실적 문제로 귀결된다. 엔지니어는 최신 모델을 쓰고 싶어 하고 투자수익률에 책임을 지지 않는다. 출장 예약에서 가격을 보지 않는 것과 같은 구조다. 돈에 묶여 있는 쪽은 CFO다. 몇 분기 지나지 않아 토큰 지출 때문에 시장 컨센서스를 밑도는 상장사가 나온다. 주당순이익 기준으로 몇 센트일지 몇 달러일지가 다를 뿐이다. 통제 장치 없이 가면 이것은 돈을 태우는 화로다.
(Sacks) 이 지점에서 Mira Murati의 새 플랫폼이 흥미롭다. 최고 수준의 지능을 표방하지 않고 그 바로 아래에 자리 잡은 뒤, 훨씬 저렴한 공개 모델을 추가 학습시켜 원하는 결과에 도달하게 하는 전략이다. 시장이 필요로 하는 것은 최고의 지능이 아니라 충분한 지능일 수 있다는 데 거는 베팅이다.
반대편 논리도 함께 다뤄졌다. 지능은 그 자체로 무조건적인 선(善)이며, 모델이 실수를 해도 사용자는 대개 알아채지 못하기 때문에 결국 더 똑똑한 쪽을 택하게 된다는 주장이다. 비용 곡선과 신뢰 곡선 가운데 어느 쪽이 먼저 꺾이는지가 앞으로 2년간 AI 인프라 수익성을 가르는 핵심 변수다.
Q. 로컬 추론은 이 방정식을 바꾸나.
(Calacanis) Apple 소식에 정통한 기자 Mark Gurman에 따르면 차기 M7 Ultra 칩은 최대 1.5테라바이트 메모리를 지원한다. 현재 지원 한도의 두 배다. 차기 최고경영자로 거론되는 인물 역시 하드웨어 엔지니어 출신이다. 4,000~5,000달러짜리 데스크톱에서 이전 세대 최상위급 모델을 구동할 수 있다는 뜻이 된다.
기업 작업량의 90~99%가 사용자 기기 내부 연산(로컬 추론)으로 내려가면 클라우드 모델 가격에 강한 하방 압력이 걸린다. 하드웨어에서 마진을 확보하는 Apple에게는 이상적인 구조다. 투자 조언이 아니라는 단서를 달았지만, 그는 Apple이 지금 매력적인 구간에 있다고 평가했다.
(Chamath) 같은 방향의 신호가 전력 쪽에서도 나온다. 대형 태양광 기업이 가정에 설치하는 분산형 데이터센터 모듈을 발표했고, 전력 하드웨어 기업 SPAN은 Nvidia와 협력했다. 연산을 사용자 가까이 분산 배치하는 엣지 컴퓨팅(edge computing)은 하나의 흐름이다. 값싼 심야 전력과 남는 배터리 용량을 따라 연산이 이동하는 구조다.
뉴욕주의 데이터센터 건설 중단 - 전력이 병목이 된 시대, 규제는 사치가 된다
Q. 뉴욕주는 무엇을 근거로 들었나.
Kathy Hochul 주지사가 미국에서 처음으로 초대형 데이터센터 건설을 주 전역에서 중단시키는 조치에 서명했다. 제시된 근거는 화석연료 의존과 탄소 배출, 대규모 토지 점유와 농지·녹지 잠식, 전기요금 상승, 수자원 고갈, 소음이었다.
(Sacks) 항목별로 반박이 가능하다.
- 전력 — 자체 발전 없이 전력망에 접속해 가정용 수요와 경합하면 요금은 오른다. 그러나 사업자가 전력망을 거치지 않고 자체 발전 설비를 갖추는 방식(behind the meter)이라면 이야기가 달라진다. AI 기업이 스스로 전력회사가 되게 하라는 것이 현 행정부가 초기부터 주장해온 해법이다.
- 토지 — 데이터센터는 토지 이용 효율의 모범 사례에 가깝다. 단위 면적당 경제적 효과를 기준으로 보면 투자수익률이 가장 높은 축에 속한다. 뉴욕주는 뉴욕시를 제외하면 70~80%가 미개발지다.
- 수자원 — 현대 데이터센터는 냉각수를 순환시키는 폐쇄형 방식을 쓴다. 한 연구는 일반적인 데이터센터의 물 사용량이 In-N-Out 버거 체인 2.5개 수준이라고 추산했다. 수자원이 걱정이라면 아몬드 농장이나 골프장이 먼저다.
- 배출 — 대부분의 데이터센터가 쓰는 천연가스는 현재 이용 가능한 발전원 가운데 가장 깨끗하게 연소하는 축에 든다.
세수 효과도 언급됐다. 한 주에서는 데이터센터 세수로 교사들에게 3만~4만 달러의 성과급이 지급된 사례가 보도됐다. 건설 단계의 기능직 고용 확대와 가동 이후의 상시 인력 수요도 존재한다.
(Chamath) 다만 자체 발전이 간단하다는 뜻은 아니다. 미국에서 가장 까다로운 규제 중 하나가 대기오염 배출 허가(clean air permitting)다. 태양광은 부지가 지나치게 많이 들고, 배터리는 애초에 저장할 전기를 어딘가에서 만들어야 한다. 결국 가스로 가게 되는데, 이때 발전 설비를 어떻게 구성하느냐가 인허가의 성패를 가른다. 대규모 설비를 설치하면서도 자가 소비 요건을 충족시키는 새로운 해법들이 등장하는 이유다.
Q. 전력 수급은 어느 정도로 심각한가.
(Chamath) 이번 주 13개 주에 전력을 공급하는 계통운영기관 PJM의 용량 경매가 이를 압축해서 보여줬다. 필요 물량은 7~8기가와트였는데, 실제 응찰은 수백 메가와트에 그쳤다.
자산 가격에도 그대로 반영된다. 데이터센터 자산의 가격 곡선에서 가장 극단적인 구간은 완공까지 시간이 남은 프로젝트가 아니라 지금 당장 실체가 확인되고 전력을 끌어올 수 있는 자산이다. 전체 프로젝트의 약 40%가 중단되거나 보류되고 있기 때문이다.
결과는 명확하다. 신약 개발이든 암 진단이든 법률 자문이든, 수요가 있어도 전력이 없어 서비스하지 못하는 구간이 생긴다. 결국 그래픽처리장치(GPU)가 전력을 쫓아 이동하는 구도가 된다.
Q. 국제적으로는 어떤 그림인가.
(Sacks) 국내에서 데이터센터 건설을 막는 정치 세력은 동맹국에 대한 반도체 수출 규제 강화도 함께 추진하고 있다. 국내도 안 되고 동맹국도 안 된다면 이 설비를 어디에 두라는 것인가.
(Chamath) 흥미롭게도 중동은 예상만큼 성장하지 않았다. 지리적으로는 4억 명을 200밀리초 이내 응답 범위로 커버할 수 있는 최적 입지다. 대신 폭발적으로 성장한 곳은 아시아, 특히 호주였다. 정치 성향을 감안하면 예상 밖의 결과였다. 다만 아랍에미리트가 최상위 반도체를 수입할 수 있게 되면서 중동 사이클이 재개될 여지가 생겼다.
여기에 대용량 위성 통신이 변수로 붙는다. 기업용 단말을 묶어 10~20기가비트급 회선을 구성할 수 있게 되면, 입지 제약 자체가 상당 부분 완화된다.
(Chamath) 결론은 이렇다. 이런 규제는 여유가 있는 지역만 감당할 수 있는 사치재에 가깝다. 뉴욕주나 캘리포니아주는 데이터센터가 하나도 없어도 된다고 말할 여유가 있다. 호주나 텍사스주는 그 돈이 필요하다. 부채비율이 올라가고 생산성과 외국인직접투자가 낮아지는 지점에서 명분 과시는 끝난다.
Q. 반대 여론의 기원을 두고 긴 논쟁이 있었다.
(Friedberg) 유전자변형작물(GMO) 반대 정서의 궤적과 비교했다. GMO는 1996년 상용화 이후 10여 년간 별다른 반대 여론이 없었다. 그런데 특정 외국 매체가 2010년 미국에 진출한 시점과 검색량 상승 구간이 겹치고, 2022년 그 매체가 배제된 뒤 정서도 함께 잦아들었다는 관찰이다. 냉전기 소련이 서구 민주주의를 겨냥해 매체를 통해 여론을 형성하려 한 이른바 적극적 조치(active measures)와 형태가 유사하다는 설명이다. 독일의 원자력 정책도 같은 계열로 볼 여지가 있다는 언급이 뒤따랐다.
(Sacks) 한 달 전 OpenAI는 중국 연계 영향력 공작(influence operation)이 미국 내 AI 논쟁을 겨냥하고 있다는 글을 발표했고, 여러 매체가 이를 다뤘다. 의회 조사도 예고돼 있다. 논리 자체는 성립한다. 미국이 필요한 인프라를 짓지 못하게 만드는 것은 AI 경쟁에서 이기는 한 가지 방법이기 때문이다.
이날 인용된 여론조사에서 미국인의 50% 이상이 데이터센터가 수도요금과 전기요금을 올린다고 답했다. 물을 순환시키고 자체 발전을 하는 시설에 대해서도 같은 반응이 나온다는 점이 이 문제의 성격을 보여준다.
또 다른 대목에서는 한 에너지 당국자가 안보 관련 행사에서 언급한 관찰이 소개됐다. 데이터센터 반대 운동의 자금 흐름을 추적하면 이전 시기 수압파쇄(fracking) 반대 운동과 같은 출처로 이어진다는 내용이다.
Q. 결국 무엇이 위험한가.
(Sacks) 지금 논의되는 AI 파국은 전부 미래형이다. 사이버 위협도, 대량 실업도 아직 현실화되지 않았다. 그런데 우리는 이미 미국 경제의 가장 큰 강점을 흔들 준비를 하고 있다. 좋은 아이디어를 가진 사람이라면 누구나 위험자본을 조달해 회사를 세우고 빠르게 반복 시도할 수 있는 문화 말이다.
여론의 허용 범위가 얼마나 이동했는지는 이 논쟁 자체가 증명한다. 우리 산업에 FINRA를 만드는 것이 여러 대안 중 가장 덜 나쁘다고 말하고 있는 상황이다. FINRA는 증권 브로커들이 스스로 규칙을 쓰는 기구다. 그 업계에서 마지막 혁신이 언제였는지 떠올려보라. 수수료 무료화 정도이며, 그것은 가격 모델의 변화이지 진짜 혁신이라고 보기 어렵다.
시간도 없다. 중국의 최신 공개 모델은 이미 최전선에 매우 근접했다는 평가를 받는다. 격차가 몇 달 수준일 수 있는 상황에서, 아직 발현되지 않은 위험을 이유로 새로운 규제 기구를 만들고 있다는 것이다.
(Calacanis) 지켜볼 가치는 있지만 공황에 빠질 이유는 없다. 자율주행과 고용 문제는 주시해야 한다. 실제로 중국은 자율주행 확산에 따른 고용 충격과 사회적 불만을 이유로 신규 면허 발급을 중단했다. 규제의 방향은 나라마다 다르지만, 방아쇠는 대체로 고용이다.
한 해 전 제기된 "1~5년 내 신입 지식노동 일자리의 50%가 사라진다"는 예측도 다시 도마에 올랐다. 초기 규제 논의의 기준선이었던 10의 25제곱 부동소수점 연산(FLOPs) 임계값은 이미 모든 모델이 넘어섰지만, 그에 대응하는 피해는 관측되지 않았다는 지적이 이어졌다.
노화를 되돌리다 - AlphaFold가 설계한, 자연계에 없던 효소
(Friedberg) 이번 주 노화 연구 기업 Calico와 Revel Pharma가 공동으로 발표한 논문이 화제였다. 지금까지의 노화 연구가 주로 세포 내부의 야마나카 인자(Yamanaka factor)에 집중했다면, 이번 연구의 대상은 세포 바깥이다. 세포와 세포 사이를 채우는 세포외기질(extracellular matrix)이다.
메커니즘은 이렇다. 시간이 지나면 당과 지방이 세포 사이 단백질에 결합해 축적된다. 이 과정을 당화(glycation)라 하고, 그 결과물을 최종당화산물(AGEs, advanced glycation end products)이라 부른다. 축적된 물질은 조직의 청소와 복구를 방해하고 단백질의 구조 자체를 변형시킨다. 서로 떨어져 있어야 할 콜라겐이 엉겨붙으면서 주름과 관절 경직이 생긴다. 변형된 단백질을 면역계가 이물질로 인식해 공격하면서 만성 염증이 유발된다.
이 가운데 대표 물질인 CML은 지금까지 인체에서 분해되지 않는 것으로 알려져 있었다.
연구팀의 접근은 세 단계였다. 첫째, 단백질 구조 예측 모델 AlphaFold를 이용해 CML에 결합하면서 분해 반응을 일으킬 수 있는 단백질을 탐색했다. 둘째, 그 단백질을 박테리아에서 생산해 실제 활성을 측정했다. 셋째, 유전자 서열을 변형해 수백에서 수천 개의 변이체를 만들고 활성을 측정하는 유도 진화(directed evolution)를 다섯 차례 반복했다.
- 카세인과 콜라겐, 망막 단백질, 헤모글로빈에서 CML을 52~97% 제거
- 일부 결합 부위에서는 90% 이상 분해
- 70세 이상 기증자의 실제 피부 조직에 적용했을 때 CML의 55% 제거
- 해당 피부의 생물학적 연령이 31세 수준으로 회귀
정리, 투자자가 가져갈 세 가지
1. 규제 프리미엄은 이제 종목 선별의 변수다. 자율규제기구로 갈 것인지 신설 정부 기관으로 갈 것인지의 선택은 프런티어 기업의 출시 주기와 오픈소스 진영의 생존 여부를 동시에 결정한다. 주별로 규정이 다른 상태가 고착되면 규제 준수 비용을 감당할 수 있는 대형 사업자에게 구조적으로 유리해진다. 이 섹터에서 규제는 위험 요인이 아니라 진입장벽을 만드는 메커니즘으로 작동하는 국면에 들어섰다.
2. 토큰 원가는 2026년 하반기 실적의 실질 변수다. 21배 증가한 지출과 100배에 이르는 모델 간 원가 격차는 판매관리비와 매출원가 양쪽에 동시에 반영된다. 토큰 지출 통제 도구의 확산, 로컬 추론용 하드웨어의 메모리 확대, 차상위 모델 추가 학습 플랫폼의 등장은 모두 같은 압력이 다르게 표현된 결과다. 프런티어 기업의 가격 결정력이 언제 꺾이는지가 관전 포인트다.
3. 병목은 반도체에서 전력으로 이동했다. PJM 용량 경매 결과와 프로젝트의 40% 중단률, 그리고 뉴욕주의 건설 중단 조치는 모두 같은 이야기다. 지금 프리미엄이 붙는 자산은 GPU가 아니라 즉시 전력을 끌어올 수 있는 부지다. 발전과 송배전, 자체 발전 솔루션이 AI 밸류체인에서 가장 늦게 재평가된 구간이다.
정리: All-In Podcast, 2026년 7월 18일 방송분
원본: Can the AI Industry Regulate Itself? Stripe Wants PayPal, China Catches Up, NY Bans Datacenters