머스크 콜로서스2, GPU 120만 개 목표와 AI 데이터센터 경쟁

세계 AI 데이터센터 연산 성능 순위 1위에 오른 xAI의 콜로서스2가 연말까지 GPU 약 120만 개 규모로 확장되는 계획을 다룹니다. 건설 속도, 추론용 시설의 분리, AI 인프라의 매출 구조, 그리고 구글과 스페이스X의 대형 시설 경쟁을 함께 정리합니다.

⏱ 00:00Epoch AI가 H100 환산 연산 성능으로 집계한 순위를 소개합니다. 1위는 일론 머스크 측의 콜로서스2이며, 상위권 대부분이 미국 시설입니다. 눈여겨볼 점은 말레이시아 DayOne 시설 두 곳이 10위 안에 든다는 것입니다. 이 운영사는 중국 데이터센터 기업에서 출발해 지금은 싱가포르를 본사로 두고, 미국 투자자와 글로벌 빅테크 고객을 잇는 역할을 하며 최대 고객은 바이트댄스입니다.

싱가포르는 국토가 좁아 대규모 시설을 짓기 어려워 인접한 말레이시아와 인도네시아를 활용합니다. 이는 GPU를 직접 설계하고 만드는 것만이 AI 경쟁력이 아니라, 세계 AI 연산이 모이고 연결되는 허브가 되는 것도 하나의 전략이라는 사례로 제시됩니다.

⏱ 01:42콜로서스2는 하나의 건물이 아니라 여러 대형 데이터센터로 구성된 초대형 AI 컴퓨팅 단지입니다. 올해 1월부터 가동을 시작했지만 건설은 아직 진행 중입니다. 지난 9월 약 55만 개였던 GPU를 연말까지 약 120만 개 블랙웰 GPU로 늘리겠다는 목표를 11월 1일 X에 공개했습니다.

단지는 매크로 하드, 매크로 하더, 미니 하드, 건 레인지, 스팸 등 시설별로 이름이 붙어 있습니다. 매크로 하드에는 GB200 11만 개와 GB300 22만 개가 들어가 있고, 미니 하드에도 GB300 22만 개가 들어갑니다. 두 학습용 시설은 800기가비트급 고속 네트워크로 묶이며, 건 레인지도 같은 규모로 채워질 예정입니다. 추론 전용인 스팸에는 약 20만 개가 배치되고, 추론은 학습과 통신 방식이 달라 네트워크를 더 단순하게 구성할 수 있다고 설명합니다. 전체를 합하면 약 119만 개입니다. 완공 목표는 건 레인지 11월 말, 스팸 12월입니다.

⏱ 04:17머스크가 강조하는 핵심 경쟁력은 건설 속도입니다. 기존 업체들이 제시한 기간이 최대 24개월이었던 반면, xAI는 GPU 10만 대 규모 슈퍼컴퓨터를 122일 만에 구축했다고 합니다. 첫 서버랙이 들어온 뒤 실제 AI 학습이 시작되기까지는 19일이 걸렸고, 이후 92일 동안 GPU를 20만 개까지 늘렸습니다.

데이터센터는 건물만 짓는 사업이 아닙니다. 전력 확보, 냉각 설비, 수많은 GPU의 네트워크 연결이 함께 맞물려야 합니다. 테슬라의 메가팩 같은 에너지 저장장치와 자체 발전 계획도 이 과정과 연결되어 있다고 소개됩니다. 자동차 제조에서 쌓은 생산 노하우를 시설 건설에 반복 적용하는 방식이 빠른 속도의 배경으로 해석됩니다.

⏱ 05:54지금의 데이터센터 경쟁은 모델 학습만이 아니라 추론과 외부 고객에게 판매할 컴퓨팅까지 포함한 초대형 인프라 구축입니다. 자막에서는 시설 하나가 가동될 때마다 월 14억~20억 달러 수준의 추가 매출이 가능하다고 설명합니다. 다만 어떤 연산에 얼마나 배정되느냐에 따라 달라지는 추정치입니다.

AI 기업은 더 똑똑한 모델과 서비스 확대를 위해 막대한 컴퓨팅이 필요하고, 데이터센터 사업자는 건설 초기에 큰 자금을 먼저 투입해야 합니다. 그래서 시설을 얼마나 빨리 가동하느냐가 자금 회수 속도와 매출 구조를 좌우합니다. 앤트로픽과 스페이스X의 계약이 이런 흐름을 보여주는 사례로 소개되었습니다.

⏱ 06:59기술 매체 Next Big Future의 브라이언 왕은 개인 분석으로 스페이스X 데이터센터의 확장 시나리오를 제시했습니다. 2026년 말 약 3.4GW, 2027년 말 약 19.64GW까지 늘어날 수 있다는 내용이며, 2027년에 월 단위로 시설을 완공한다는 가정이 붙어 있습니다. 다만 이는 머스크가 확정한 계획이 아니라 공격적인 시나리오라는 점을 구분해야 합니다. 콜로서스2를 약 1GW로 보면 그 20배 규모입니다.

구글도 텍사스에 건설 중인 굿나잇 프로젝트로 경쟁에 참여하고 있습니다. Epoch AI는 2027년 4분기 이 시설의 연산 능력을 H100 환산 약 227만 개, 전력 약 1000MW, 투자비 약 381억 달러로 추정했으며, 이는 콜로서스2의 2배가 넘는 수준입니다. 소유와 사용 주체는 확정되지 않았습니다. 머스크는 이 자료에 그렇게 크지 않다는 댓글을 달아, 더 큰 시설을 준비 중임을 시사했습니다.

⏱ 09:33자막은 머스크의 구상을 AI가 돈을 벌고, 그 수익으로 더 강한 AI를 만드는 선순환으로 정리합니다. 먼저 데이터센터로 다른 AI 기업에 연산 자원을 공급해 매출을 올리고, 그 자금을 AI 개발과 시설 확장에 다시 씁니다. 동시에 자체 AI 개발에도 같은 자원을 활용하는 방식입니다.

향후 테슬라 자율주행과 옵티머스 같은 휴머노이드 로봇이 대량 생산되면 훨씬 많은 AI 연산이 필요해질 것이라는 전망도 덧붙입니다. 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등도 AI 에이전트와 로봇을 개발하고 있어 데이터센터 수요는 전반적으로 커질 가능성이 큽니다. 다만 이는 영상 제작자의 해석이므로 확정된 사실과 구분해서 볼 필요가 있습니다.