유럽연합(EU)이 미국과 중국에 뒤처지지 않는 최첨단 인공지능(AI) 개발을 위해 역내 컴퓨팅 자원을 통합하는 방안을 모색하고 있습니다. 최근 랜드(RAND) 연구소가 발표한 보고서에 따르면, 유럽 각국에 흩어져 있는 슈퍼컴퓨터와 데이터센터를 효율적으로 연결하여 대규모 AI 모델을 훈련하는 '분산 훈련(distributed training)' 방식이 핵심 전략으로 제시되었습니다. 이는 유럽이 직면한 컴퓨팅 인프라 부족 문제를 해결하고, AI 분야에서 독자적인 경쟁력을 확보하려는 노력의 일환입니다.
보고서는 유럽이 미국과 중국에 비해 AI 모델 훈련에 필요한 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원이 상대적으로 부족하며, 이로 인해 '프론티어 AI(frontier AI)' 개발에 어려움을 겪고 있다고 지적합니다. 분산 훈련은 여러 지리적 위치에 분산된 컴퓨팅 노드들이 네트워크를 통해 협력하여 하나의 대규모 AI 모델을 동시에 훈련하는 기술입니다. 이를 통해 개별 국가의 제한된 자원을 넘어 유럽 전체의 컴퓨팅 파워를 극대화하고, 대규모 언어모델(LLM)과 같은 최첨단 AI 시스템 개발에 필요한 막대한 연산 능력을 확보할 수 있습니다.
이러한 컴퓨팅 자원 통합은 단순히 기술적인 문제를 넘어 유럽의 AI 주권(AI sovereignty)을 강화하는 중요한 의미를 가집니다. 외부 의존도를 줄이고 자체적인 AI 생태계를 구축함으로써, 유럽은 데이터 보안, 윤리적 AI 개발, 그리고 미래 기술 경쟁에서 주도적인 역할을 할 수 있게 됩니다. 또한, 이는 유럽 내 다양한 연구 기관과 기업들이 협력하여 혁신적인 AI 솔루션을 개발할 수 있는 기반을 마련하며, 장기적으로 유럽 경제 성장에도 기여할 것으로 기대됩니다.