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연구·개발, 기술 성능, 책임 있는 AI, 경제, 과학, 의료, 교육, 정책, 여론까지 9개 축을 각 2페이지로 정리했어요. 특히 인프라와 직결되는 수치를 앞세웠어요.
미·중 격차 소멸 — 2026년 3월 기준 최상위 모델 격차 2.7%
컴퓨트·전력 폭증 — AI 컴퓨트 연 3.3배, 데이터센터 전력 29.6GW(뉴욕주 피크급)
투자 배증 — 글로벌 기업 AI 투자 5,817억 달러(+130%), 미국이 중국의 23배
한국의 위치 — 인구당 AI 특허 세계 1위, notable 모델 8개(세계 3위)
환경 비용 — Grok 4 훈련 탄소 배출 7만 2,816톤(자동차 1.7만 대 1년)
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정리하자면
능력·자본·도입은 폭발적으로 커졌지만, 이를 떠받칠 컴퓨트·전력·인프라는 그 속도를 따라가지 못하고 있어요.
그래서 인프라 관점에서 보면 결론은 또렷해요. AI의 다음 단계는 '더 똑똑한 모델'이 아니라 '그것을 지탱하는 인프라'에서 결정돼요.
