구글(Google)이 메타(Meta) AI 내부 제미나이(Gemini) AI 모델 사용량에 한도를 뒀다. 파이낸셜타임스와 디인포메이션은 메타가 사들이려 한 컴퓨팅 용량을 구글이 모두 공급하지 못하자 지난 3월께 사용 한도가 설정됐고, 그 여파로 메타의 내부 AI 프로젝트가 일부 차질을 빚거나 지연됐다고 6월 29일 보도했다. 클라우드 시장의 핵심 사업자가 대형 고객의 수요조차 감당하지 못했다는 사실이 외부에 드러난 것이다.
메타는 코딩, 고객 서비스, 광고 도구, 콘텐츠 검수 등 일상적인 운영 전반에 제미나이를 활용해 왔다. 한도가 운영 현장에 가깝게 적용되면서 메타는 직원들에게 토큰(AI 사용량을 재는 단위)을 더 효율적으로 쓰라고 당부하고, 일부 작업을 자체 모델인 뮤즈 스파크(Muse Spark)로 옮기고 있는 것으로 알려졌다. 외부 모델 의존도를 낮추려는 움직임이다.
용량 부족의 영향을 받은 곳은 메타만이 아니다. 구글은 다른 고객사에도 제한을 뒀으며, 수요가 유독 큰 메타가 가장 크게 타격을 받았다고 보도는 설명했다. 구글은 부족분을 메우기 위해 일론 머스크(Elon Musk)의 스페이스X(SpaceX)로부터 추가 클라우드 컴퓨팅 용량을 빌리는 계약을 맺은 것으로 전해졌다. 경쟁사끼리도 연산 자원을 주고받아야 할 만큼 공급이 빠듯하다는 의미다.
이번 사안은 세계 최대급 인프라 사업자조차 겪는 AI 컴퓨트 공급난을 드러낸다. 엔비디아(NVIDIA)급 가속기와 전력, 데이터센터 부지를 둘러싼 경쟁이 격화되면서 모델 성능 못지않게 ‘얼마나 많은 연산을 확보하느냐’가 빅테크의 경쟁력을 가르는 변수로 떠올랐다. 빅테크의 자본 지출이 사상 최대 규모로 치솟는 배경이기도 하다.
컴퓨트 병목은 클라우드를 빌려 쓰는 기업과 스타트업의 모델 접근성, 서비스 출시 일정에도 파급된다. 자체 칩 개발, 멀티 클라우드, 토큰 효율화 같은 다변화 전략이 한층 빨라질 가능성이 크다. 특정 공급사에 연산을 의존하던 구조가 흔들리는 국면이다. 네이버·카카오 등 자체 AI 인프라를 키워온 국내 기업에도 연산 확보 전략의 중요성을 일깨우는 신호가 될 것이다.
자세한 내용은 CNBC에서 확인할 수 있다.
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