[서울=뉴시스] 김진아 기자 = 인공지능(AI)의 급격한 발전이 인류 생존을 위협할 수 있다는 공포가 확산하면서, 산업 전반에 'AI 속도 조절론'이 대두되고 있다. 기술에 대한 통제가 반도체 수요 위축으로 이어질 것이란 우려는 전쟁과 고유가 등 매크로 환경과 맞물려 국내 증시의 하방 압력을 키우는 모습이다.

다만 증권가에서는 이 같은 담론이 당장의 AI 인프라에 대한 투자 축소나 반도체 기업의 실적 둔화로 직결될 것이라 보는 것은 과도한 우려라는 입장이다. 오히려 AI 속도조절론은 기술 고도화 과정에서 수반되는 비용 관리의 관점으로 바라봐야 한다는 분석에 무게가 실린다.

15일 한국거래소에 따르면 전날 코스피는 전장 대비 3.26% 내린 6684.37에 거래를 마쳤다. 지수는 3.14% 급락 출발한 뒤 장중 6654.82까지 밀려나는 등 약세를 면치 못했다.

그간 박스권에 갇혔던 지수는 이달 들어 오픈AI가 신규 모델 '아스트라'를 공개하면서 얼어붙었던 반도체 투심을 녹였고, 이에 힘입어 지수는 지난 9일 33거래일 만에 7000선을 탈환했다.

지난주 후반만 해도 걸프 국가간 외무장관급 회의 등 중동 내 갈등 해소에 대한 기대감이 퍼지면서 뉴욕증시 역시 반등했지만, 주말 사이 급변한 대외 변수와 업계 내부 리스크가 겹치면서 지수는 다시 주저앉았다.

거시경제 환경 전반의 불확실성이 증시에 부담을 지웠지만, 전문가들은 이와 별개로 최근 AI 업계에서 제기된 '속도조절론'이 하락의 직접적인 원인을 제공했다고 보고 있다.

앤트로픽의 다리오 아모데이 CEO는 지난 12일(현지시간) SNS를 통해 "AI 모델의 성능 향상 속도를 늦춰야 한다"며 "위험 예방이 AI 모델 성능 향상 속도를 따라잡을 수 있도록 역량 발전의 템포를 조절해야 한다"고 주장했다.

아모데이 CEO는 AI가 인간의 개입 없이 자체 발전할 수 있는 '재귀적 자기개선'을 거론하며, AI의 발전 속도가 인간의 이해 및 통제력을 압도할 수 있다는 점을 경고했는데, 그의 주장에 글로벌 빅테크 수장들도 AI에 대한 통제 필요성을 역설하며 동조하고 나선 상황이다.

여기에 최근 앤트로픽 소속 연구원이 10년 내 AI가 인류 파멸을 초래할 수 있다는 우려를 제기하며 사퇴하는 등 일련의 사건들이 겹치며 AI의 잠재적 위험에 대한 경각심은 최고조에 달한 상태다. 

증권가에서는 업계 차원의 속도 조절론이 모델 개발 및 출시 일정에 변수로 작용하면서 관련 종목의 단기적인 주가 변동성과 심리적 위축을 자극할 수 있다고 진단했다.

최보영 교보증권 연구위원은 "AI 인프라의 위험성이 투자 필요성을 강화하는 요인인 동시에 개발 속도를 제한하는 변수가 될 수 있다"면서도 "단기적으로 경계할 것은 AI 성장의 전면적인 종료보다 투자 집행과 실적 실현의 지연 가능성"이라고 진단했다. 

다만 이 같은 담론이 당장 관련 기업의 펀더멘털 훼손이나 실물 하드웨어 수요의 급감으로 직결되지는 않을 것이란 분석이 지배적이다.

이경민 대신증권 연구원은 "이번 논의는 AI 개발 중단이 아닌, 개발 속도와 안전성 검증을 조절하자는 성격이기에 이를 투자 사이클 둔화로 확대 해석하는 것은 무리"라며 "이는 투자가 아닌 개발의 속도 조절이 필요하다는 것으로, 윤리를 비롯한 보안 시스템 강화와 속도를 맞춰야 한다는 의미"라고 해석했다. 

김두언 하나증권 연구원도 "안전 검증이 강화되면서 특정 모델의 출시가 지연될 수 있으나, 프런티어 모델의 개발 속도, 데이터센터 구축, 고대역폭메모리(HBM) 발주는 서로 다른 변수"라며 "안전 논쟁이 실제 하드웨어 주문이나 반도체 계약의 변곡점을 만들었다는 증거는 아직 없으며, 한국의 반도체 수출 등 실제 숫자는 여전히 견고한 확장세를 가리키고 있다"고 분석했다. 

일각에서는 AI 속도조절론의 이면에는 보안적인 요인 외에 비용 부담이 자리잡고 있다는 해석도 나온다. 안전을 명분으로 내세웠지만, 실상은 AI 성능을 고도화하는 과정에서 대규모 에이전트 운용 등에 대한 추론 비용 자체가 가파르게 증가하자 기업들이 속도 조절의 필요성을 체감하고 있다는 해석이다.

양형모 DS투자증권 연구원은 "다리오 아모데이의 속도 조절론은 안전의 언어로 나왔지만, 시장이 봐야 할 핵심은 비용"이라며 "문제를 풀 때마다 대규모 에이전트, 장기 추론, 상호 검증, 도구 사용을 다시 구매해야 하기에 성능이 좋아질수록 추론비용도 함께 커지는 구조"라고 했다.

이어 "지금의 프런티어 AI에서 능력을 더 끌어올리는 방식 자체가 추론비용을 급격히 키우고 있어 속도조절이라는 담론 밑바닥에는 비용 통제의 어려움이 있다"며 "안전과 비용은 별개의 설명이 아닌, 같은 방향으로 기업의 행동을 바꾸는 두 가지 압력"이라고 했다.

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