비트코인(BTC) 채굴업체, 2분기 실적서 750MW 규모 AI 데이터센터 가동

‘20W 뇌’ 주장은 무너진다

링크드인과 X를 타고 도는 한 바이럴 비교는 인간의 뇌가 약 20W의 전력으로 사고하는 반면, 역대 최고 속도의 슈퍼컴퓨터는 그보다 수백만 배에 달하는 전력을 끌어 쓴다는 내용이다. 게시물들은 이를 AI의 사치스러운 에너지 수요를 증명하는 사례로 받아들이고 있다. 격차 자체는 실재한다. 선전(심천)의 LineShine은 2017년 이후 처음으로 글로벌 슈퍼컴퓨터 랭킹 정상에 올랐는데, 전량 국산 중국 CPU만으로 초당 2.198 엑사플롭스를 연산하며 4,220만W를 소모한다. 그러나 이 수치와 함께 돌아다니는 주장들은 검증을 견디지 못한다. 뇌가 단지 12W만 필요하다는 발언은 2023년 프론티어스 인 아티피셜 인텔리전스(Frontiers in Artificial Intelligence) 논문에서 나온 것인데, 해당 논문은 인용 문헌조차 제시하지 않았다. 검증되지 않은 수치가 전형적인 FUD 형태로 확산되는 판국이다. 같은 논문은 인간의 뇌를 디지털로 재현하는 데 27억W가 필요하다는 추정치를 내놓았는데, 이는 쥐 크기로 확장된 1,000만 뉴런 시뮬레이션에서 1,000배를 곱해 도출한 수치다. 또한 이 논문은 그 시뮬레이션이 생물학적 실제보다 약 30,000배 느리게 작동했다는 세부사항까지 기술했으나, 소셜 게시물들은 이를 생략하고 2차 소스들은 이를 블루브레인 프로젝트의 결과로 돌렸다. 블루브레인 프로젝트는 이런 수치를 발표한 바가 없다. 기준 수치조차 흔들린다. 자주 인용되는 뇌의 뉴런 수 860억 개는 남성 4명의 뇌에서 도출된 것으로, 저널 브레인(Brain)에서 논란이 되고 있다. 더 단단한 수치들은 존재한다. Epoch AI는 2025년 초 일반적인 ChatGPT 쿼리의 전력 소비를 0.3Wh로 추정했고, 저널 쥴(Joule)의 동료 심사를 거친 연구는 0.31Wh에 이르렀다. 다만 더 긴 답변을 생성하는 추론 모델은 이보다 수배의 비용이 들 수 있다.

글로벌 슈퍼컴퓨터 랭킹 정상https://x.com/T3chFalcon/status/2069744850031804448?ref_src=twsrc%5Etfw

실리콘이 뇌에 접근한 영역은 바로 아키텍처다. 대뇌 피질의 발화 빈도는 평균 1Hz 미만으로, 클록 사이클이 아니라 변화를 추구하며 에너지를 쓴다. 동일한 희소성 원리를 기반으로 Kimi K2는 총 1조 400억 개 파라미터 중 토큰당 326억 개를 활성화하며 약 3.1%에 그친다. 이는 2023년 Mixtral의 약 28%보다 크게 낮아진 수준이고, DeepSeek-V3는 현재 5.5%를 기록한다. DeepSeek은 8비트 정밀도로 6,710억 파라미터 모델을 학습했으며, NVIDIA는 이후 4비트 정밀도로 120억 파라미터 모델을 사전학습했다. 실리콘이 아직 복제하지 못한 차이점은 뇌가 기억과 연산을 동일한 물리적 공간에서 융합한다는 점이다. 스탠퍼드의 마크 호로위츠(Mark Horowitz)는 메모리에서 오퍼랜드를 불러오는 연산 자체가 산술 연산보다 수백 배의 에너지를 소모할 수 있음을 보여주었다. 뉴런을 직접 모방하도록 설계된 하드웨어의 성과는 더 나빴다. 인텔의 Hala Point는 1,152개 칩에 11억 5,000만 인공 뉴런을 집적했으나, 아직 샌디아 국립 연구소의 연구용 프로토타입에 머문다. 브레인칩(BrainChip)은 지난 3월 분기 고객 수금 70만 달러를 운영 지출 530만 달러에 맞섰고, 레인 AI(Rain AI)는 1억 5,000만 달러 조달에 실패하며 2025년 매각을 검토했다.

비트코인 채굴업체가 쥔 전력 패

전기가 실리콘에 우선해 AI 확장을 가로막는 제약이 되면서, 효율성이 곧 전부가 됐다. 국제에너지기구(IEA)는 2025년 글로벌 데이터센터 전력 소비를 485테라와트시로 추정했으며, AI 전용 시설은 그 해 한 해에만 50% 성장했고 2030년까지 세 배로 늘어날 것으로 전망한다. 로렌스 버클리 국립 연구소에 따르면, 상호연계 요청부터 상업 가동까지의 중위 기간이 현재 5년을 초과한다. 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 지난 11월, 회사가 전기를 공급받지 못해 연결하지 못한 프로세서를 보유하고 있음을 밝혔다. 부족한 것은 칩이 아니라 전기가 들어온 건물이라는 뜻이다. 비트코인 채굴업체는 지난 10년간 바로 이 문제를 해결해 왔다. 채굴업체는 이미 가동 중인 부지, 체결된 전력 계약, 그리고 신규 진입자들이 수년을 기다려야 확보할 수 있는 상호연계 권리를 손에 쥐고 있다. 밴에크(VanEck)는 가동 중인 부지를 개조하는 비용을 메가와트당 300만~400만 달러로, 신규 녹지(greenfield) 건설은 1,000만~1,200만 달러로 추정한다. 상장 채굴업체들은 합산 700억 달러를 넘는 AI 계약을 체결했으나, 2026년 2분기 실적 공시에 따르면 업계 전체에서 실제 가동된 용량은 약 750MW에 그친다. Core Scientific이 약 437MW로 절대적인 물량을 차지했고, 갤럭시의 헬리오스(Helios) 캠퍼스가 133MW, TeraWulf가 102MW, IREN이 50MW, Riot이 25MW를 각각 가동했다. Hut 8은 949MW의 계약 용량을 확보했으나 이 중 단 1MW도 가동하지 못했다.

전환 비용은 만만치 않았다. MARA와 CleanSpark의 분기 손실 합계는 지난 8월 8억 5,100만 달러에 달했고, 지난 7월 발표된 캠브리지 조사 잠정 데이터에 따르면 채굴업체의 약 10%만이 AI에 전력을 할당했다. 장벽은 물리적이기도 하다. 채굴은 중단을 견딜 수 있지만, AI 임차인은 안정적인 전력 공급, 고밀도 냉각, 그리고 원격지에서 흔치 않은 광섬유 인프라를 요구한다. 그럼에도 방향은 분명하다. Core Scientific은 이제 매출의 83%를 코로케이션에서 창출하며, 채굴 본연의 비중은 13%에 불과하다. 서명된 임대 계약을 보유한 채굴업체들은 가동 전력 대비 훨씬 높은 배수로 거래된다. 시장을 실시간으로 추적하려는 독자는 MEXC에서 현물·선물 가격을 실시간으로 확인할 수 있다.

전력이 칩을 대신해 흐름을 결정

COINOTAG는 이 두 이야기가 결국 하나로 수렴한다고 본다. 진화는 단단한 두개골이라는 한계 속에서 최적화를 이뤄냈다. 200W짜리 뇌는 주인을 죽였을 것이다. 반면 AI는 자본의 한계만 마주했고, 자본은 전기보다 훨씬 쉽게 늘어난다. IEA가 2030년까지 AI 시설 수요가 세 배로 늘 것으로 전망하는 가운데, 이더리움의 작업증명 시절에 채굴이 받았던 뜨거운 시선이 이제 데이터센터로 옮겨가고 있다. 그리고 차세대 AI 베팅은 점점 더 칩이 아닌 전력에 대한 베팅이 되어가고 있다. 신규 진입자들이 아직 확보하지 못한 가동 중인 부지를 보유한 비트코인 채굴업체는 예상 밖의 기존 강자로 부상했으며, Fetch.ai부터 AI 크립토 월렛에 이르는 AI 인접 크립토 서사들은 결국 동일한 연산과 전력 경쟁에서 비롯된 것이다.