Oracle CEO가 2000+ 데이터센터에 $100+ billion 투자를 공시하며, 40%를 Nvidia GPU 인프라에 할당합니다.

Oracle은 데이터 센터 시장으로의 공격적 확장을 추진 중이며, Larry Ellison CEO는 향후 4년간 $100 billion을 지출할 계획이라고 발표했고, NVIDIA는 해당 투자의 40%를 받을 예정입니다. 현재 Oracle은 전 세계적으로 162개의 클라우드 데이터 센터를 운영 중이거나 건설 중입니다. Ellison은 "이 데이터 센터 중 가장 큰 것은 800 메가와트이며, 대규모 AI 모델 학습을 위해 에이커 규모의 NVIDIA GPU 클러스터를 포함할 것"이라고 밝혔습니다. 향후 Oracle은 최대 2,000개의 데이터 센터를 운영할 수 있으며, 이는 현재 규모에서 상당한 확장입니다.

Oracle의 야망의 규모는 AI 워크로드를 지원하기 위해 설계 중인 인프라에 반영되어 있습니다. 회사는 3개의 소형 모듈식 원자로로 전력을 공급받는 1 기가와트를 초과하는 용량의 데이터 센터를 개발 중입니다. Ellison은 이러한 노력의 전례 없는 규모를 다음과 같이 설명했습니다: "정말 미쳐가고 있습니다. 이것이 현실입니다." 이미 건설 허가를 받은 원자로는 최첨단 AI 시스템을 운영하기 위해 필요한 막대한 전력 수요를 강조합니다.

Ellison은 최첨단 AI 개발에서 경쟁하기 위한 진입 장벽이 여전히 매우 높다는 점을 강조했습니다. 그는 다음과 같이 말했습니다: "이 최첨단 모델들은 -- 그 분야에서 경쟁하고자 하는 누구든 진정한 최첨단 모델의 진입 비용은 약 $100 billion입니다. 다시 강조하건데, 약 $100 billion입니다. 이 게임에 참여하고자 하는 누구에게나 향후 4~5년 동안의 비용입니다." Ellison은 이러한 비용 구조가 "최첨단 모델 개발자가 많지 않을 것"이라는 뜻이라고 덧붙였습니다.

기본 모델을 넘어, Ellison은 고도로 전문화된 AI 애플리케이션의 출현을 강조했습니다. 그는 "암을 발견하기 위해 슬라이드 생검 또는 CAT 스캔을 살펴보는 컴퓨터 사용" 및 "암 발견을 위한 혈액 검사"라는 작업을 언급했으며, 이는 "실제로 수백만 장의 생검 슬라이드"와 같은 도메인 특화 데이터로 학습됩니다. 이러한 특화된 모델은 좁은 초점과 학습 데이터 요구사항에서 ChatGPT 및 Gemini와 같은 기본 모델 플랫폼과 다릅니다.

Ellison은 AI 인프라 경쟁이 둔화할 기미를 보이지 않는다고 결론지었습니다. 그는 다음과 같이 말했습니다: "향후 최소 5년, 아마도 10년 정도 소수의 회사와 아마도 하나의 국가에 의해 기술적 우위를 위한 지속적인 전투가 벌어질 것이라고 생각합니다. 따라서 이 사업은 계속 커지고, 커지고, 더 커질 것입니다. 감속이나 변화가 없을 것입니다." 투자 요구사항과 기술적 요구사항은 최첨단 모델과 특화된 모델 개발 모두에 걸쳐 계속 심화될 것입니다.