크루소

#1컬리 캐브니스에게 석유와 천연가스는 낯선 산업이 아니었어. 할아버지와 아버지가 모두 그 업계에서 일한 3대째 석유·가스 집안이었거든. 어릴 때 아버지가 저녁 식탁에서 하는 이야기를 들으며 자랐고, 자신도 자연스럽게 에너지 산업에서 일할 거라고 생각했어.

#2그런데 Middlebury College에 들어가면서 머릿속이 복잡해졌어. 학교에서는 기후변화가 중요한 화제였고, Bill McKibben을 중심으로 한 기후운동의 영향도 강했어. 석유·가스 집안에서 자랐다는 사실과 자신이 새롭게 배우고 있던 환경 문제를 동시에 어떻게 받아들여야 할지 고민하기 시작했지.

#3졸업 뒤에는 Watson Fellowship을 받아 세계를 돌아다니며 에너지 문제를 공부했어. 아이슬란드에서는 지열과 수력, 중국에서는 석탄, 스페인에서는 풍력과 태양광 같은 서로 다른 에너지 시스템을 봤어. 첫 직장도 지열발전 쪽이었지.

#4그런데 결국 Cavness는 자신이 자란 석유·가스 산업으로 돌아왔어.

#5그리고 그곳에서 이상한 장면을 매일 보게 됐어.

#6유정에서는 석유만 나오는 게 아니야. 천연가스도 함께 나올 수 있어. 그런데 주변에 pipeline이 없거나 이미 꽉 차 있으면 그 가스를 시장에 팔 방법이 없어. 그렇다고 생산을 멈출 수도 없으니 현장에서 그냥 불태워 버리는 경우가 생겨.

#7이게 flaring이야.

#8Cavness에게는 견디기 어려운 광경이었어. 귀중한 에너지를 하늘에 태워 없애고 있었으니까.

#9하지만 그는 왜 석유회사가 그렇게 하는지도 알고 있었어. 환경을 싫어해서 가스를 태우는 게 아니었어. 가스를 시장까지 운반하는 비용이 그 가스의 가치보다 높다면 회사 입장에서는 다른 선택지가 마땅치 않았던 거야.

#10그래서 Cavness가 찾던 답은 "석유회사에 가스를 태우지 말라고 요구하자"가 아니었어.

#11태우지 않는 쪽이 오히려 돈이 되게 만들 수 없을까?

#12그런데 답의 절반은 뜻밖에도 자신의 집에 있었어.

#13Cavness는 당시 basement에서 비트코인 miner를 돌려보고 있었어. 컴퓨터는 엄청난 전기를 먹었고 뜨거운 바람을 계속 뿜어냈어. 전기요금이 올라가고 집 안의 열기가 달라지자 아내도 알아챌 정도였지.

#14직장에 가면 에너지가 남아서 불태우고 있었어.

#15집에 오면 컴퓨터가 에너지를 미친 듯이 먹고 있었어.

#16서로 전혀 다른 두 문제처럼 보였지만, 어느 순간 Cavness에게는 하나가 다른 하나의 답처럼 보이기 시작했어.

#17Cavness에게는 고등학교 때부터 알고 지낸 친구가 한 명 있었어.

#18체이스 로크밀러였어.

#19둘은 Colorado에서 같은 고등학교를 다녔고 함께 climbing도 하던 사이였지만, 학교를 졸업한 뒤에는 완전히 다른 세계를 돌아다녔어.

#20Lochmiller는 MIT에서 수학과 물리학을 공부했어. 처음에는 이론물리학자가 되어 우주의 근본적인 문제를 풀고 싶어 했지. 실제 연구도 해봤지만 자신에게는 연구의 속도가 너무 느리게 느껴졌어.

#21그래서 방향을 틀었어.

#22quantitative trading 업계에서 수학과 컴퓨터를 이용해 시장을 예측하는 모델을 만들었고, Stanford에서는 computer science 석사를 하며 AI를 전문적으로 공부했어. 이후에는 암호화폐 투자사 Polychain Capital의 General Partner가 됐어.

#23그러면서 Bitcoin이라는 시스템도 깊이 이해하게 됐지.

#24Bitcoin은 단순히 인터넷에서 움직이는 돈이 아니야. 새로운 Bitcoin을 만들어내고 거래를 검증하기 위해 엄청난 양의 computation을 수행하는 proof-of-work 시스템이었어. 결국 채굴 사업에서 가장 중요한 비용 가운데 하나는 전기였지.

#25그러다 2018년 Lochmiller는 Polychain을 떠났어.

#26오래전부터 품어온 개인적인 목표가 있었거든.

#27에베레스트산 정상에 오르는 일이었어.

#28Lochmiller에게 Everest는 갑자기 생긴 버킷리스트가 아니었어. 어린 시절부터 고산등반 이야기에 매료돼 있었고 실제로 여러 원정을 다녔어. 2014년에도 Everest에 갔지만 Khumbu Icefall에서 거대한 눈사태가 발생해 16명의 Sherpa가 목숨을 잃으면서 원정이 끝났어.

#29몇 년 뒤 그는 다시 돌아갔고, 2018년 마침내 정상에 올랐어.

#30하지만 Everest 정상에서 Crusoe의 사업계획을 떠올린 건 아니었어.

#31산에서 내려와 Colorado로 돌아왔을 때, 오히려 다음에 무엇을 해야 할지 생각하고 있었어.

#32그때 오래된 친구 Cavness가 연락했어.

#33Cavness는 친구가 Everest에 다녀왔으니 이야기를 듣고 싶었어.

#34그래서 둘은 다시 함께 Rockies로 climbing을 갔어.

#35그런데 정작 그날 대화의 대부분을 차지한 건 Everest가 아니었어.

#36Lochmiller의 회고에 따르면 둘은 Cavness가 현장에서 겪고 있던 flaring 문제를 거의 하루 종일 이야기했어.

#37이 장면에서 두 사람이 각자 돌아온 길이 처음으로 맞물려.

#38Cavness는 왜 유전에서 천연가스를 버릴 수밖에 없는지 알고 있었어.

#39Lochmiller는 왜 Bitcoin miner가 그렇게 많은 전기를 원하는지 알고 있었고.

#40그러자 질문 하나가 뒤집혔어.

#41보통 에너지 산업에서는 이렇게 생각해.

#42가스가 여기 있는데, 이걸 어떻게 시장까지 가져가지?

#43pipeline을 깔든 다른 방법으로 운송하든, 에너지를 소비자가 있는 곳까지 보내려고 하지.

#44그런데 Lochmiller와 Cavness는 반대로 생각했어.

#45가스를 컴퓨터까지 가져가기 어렵다면 컴퓨터를 가스까지 가져가면 되지 않을까?

#462018년 두 사람은 Crusoe를 세웠어.

#47방법은 말로 하면 단순했어.

#48원래 불태워 버릴 천연가스를 발전기로 보낸다.

#49그 자리에서 전기를 만든다.

#50그리고 발전기 옆에 컴퓨터가 가득 든 modular data center를 가져다 놓는다.

#51컴퓨터가 그 전기를 먹게 한다.

#52그러면 멀리 떨어진 유전에서 물리적인 가스를 운송할 필요가 없어져. 현장에서 에너지를 computation으로 바꾼 다음 계산 결과만 인터넷으로 보내면 되니까.

#53Cavness는 훗날 이 개념을 digital pipeline이라고 표현했어.

#54molecule을 멀리 운반하는 대신 bit를 보내는 거야.

#55회사 이름도 Crusoe라고 지었어. 외딴섬에서 주변에 있는 자원을 이용해 살아남는 로빈슨 크루소처럼, 외딴곳에서 버려지던 자원을 그 자리에서 활용한다는 이미지와 잘 맞았지.

#56하지만 문제가 하나 있었어.

#57그 많은 전기로 대체 무슨 계산을 해야 할까?

#58지금의 Crusoe를 알고 보면 처음부터 GPU를 가져다 놓았을 것 같지만, 2018년에는 그게 현실적인 답이 아니었어.

#59대신 Bitcoin이 거의 완벽하게 맞았어.

#60Bitcoin mining은 전기를 엄청나게 많이 사용해. 그래서 전기가 싸면 경쟁력이 생겨.

#61또 계산하는 장소가 중요하지 않아. New York이나 Silicon Valley 한복판에 있을 필요가 없었어. 인터넷만 연결할 수 있다면 외딴 유전에서도 돌아갈 수 있었지.

#62일반적인 cloud workload처럼 엄청난 데이터를 계속 주고받아야 하는 것도 아니었어. 통신 인프라가 좋지 않은 remote oil field에서는 큰 장점이었어.

#63무엇보다 Lochmiller는 이미 Polychain에서 Bitcoin과 proof-of-work의 경제성을 잘 알고 있었어.

#64그래서 Bitcoin은 Crusoe에게 우연히 선택한 첫 사업이 아니었어.

#652018년 당시 버려지는 에너지를 가장 빨리 돈으로 바꿀 수 있는 computation 가운데 하나였어.

#66Crusoe는 유전으로 컴퓨터를 옮기기 시작했어.

#67그런데 이 이상한 사업을 실제로 해보려니 단순히 Bitcoin miner를 사다 꽂는 것만으로는 안 됐어.

#68유전은 데이터센터를 운영하기 좋은 장소가 아니야.

#69Crusoe는 가스를 받아야 했고, 그걸 이용해 직접 전기를 만들어야 했어. 발전기와 변압·배전설비를 관리해야 했고 수많은 컴퓨터가 뿜어내는 열도 빼내야 했어.

#70network도 연결해야 했어.

#71장비가 고장 나면 외딴 현장까지 가서 고쳐야 했지.

#72게다가 유정에서 나오는 가스의 양은 영원히 일정하지 않아. 시간이 지나 생산량이 줄어들 수도 있어.

#73그래서 데이터센터 자체도 움직일 수 있어야 했어.

#74Crusoe는 modular data center를 반복해서 만들고 설치하고 옮기면서 이런 문제들을 하나씩 직접 해결했어.

#75energy.

#76power generation.

#77electrical infrastructure.

#78cooling.

#79networking.

#80compute hardware.

#81remote operations.

#82보통 서로 다른 회사가 맡을 수도 있는 층들을 한 현장에서 함께 다루게 된 거야.

#83Bitcoin을 채굴하면서 Crusoe가 실제로 배우고 있던 것은 어쩌면 전기를 많이 먹는 컴퓨터를 어디서든 대규모로 살아 있게 만드는 법이었어.

#84물론 훗날 AI 데이터센터가 됐을 때 Bitcoin miner를 그대로 GPU로 바꿔 끼우기만 한 건 아니야.

#85AI training cluster는 훨씬 까다로워.

#86수많은 비싼 GPU가 서로 동시에 계산해야 하고, GPU 사이를 초고속 network로 연결해야 해. 냉각과 안정성에 대한 요구도 훨씬 높아.

#87하지만 Crusoe는 적어도 그 아래쪽 문제를 이미 몸으로 배우고 있었어.

#88컴퓨터를 돌리려면 먼저 에너지를 해결해야 한다는 것.

#89Crusoe의 Bitcoin 사업은 커지기 시작했어.

#90그런데 Lochmiller는 이상하게도 Bitcoin만 이야기하지 않았어.

#91초기 투자유치를 하면서 AI와 다른 종류의 high-performance computing을 계속 언급했어.

#92나중에 초기 투자자들이 회고한 이야기를 보면 당시 반응은 오히려 이런 쪽에 가까웠어.

#93Bitcoin 사업이 이렇게 잘되고 있는데 왜 거기에 집중하지 않지?

#942019년에는 더 기묘한 일이 있었어.

#95마이크로소프트의 infrastructure 관계자와 Crusoe가 flare gas를 이용해 Azure data center에 전력을 공급할 가능성을 논의하게 됐어. 마침 Microsoft가 OpenAI에 처음 10억 달러를 투자했던 무렵이었지.

#96Lochmiller는 여기서 한발 더 나갔어.

#97그렇다면 Crusoe가 OpenAI에 필요한 compute 자체를 제공할 수도 있지 않겠느냐고 제안했어.

#98아무 일도 일어나지 않았어.

#99당시에는 시장이 아직 거기까지 와 있지 않았던 거야.

#100Crusoe는 계속 Bitcoin을 캤어.

#101하지만 다른 컴퓨터를 돌리는 실험도 멈추지 않았어.

#1022021년이 되면 Crusoe의 공식 자료에 이상한 이름들이 등장하기 시작해.

#103MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory.

#104Folding@Home.

#105OpenCV.

#106Bitcoin mining과는 전혀 다른 computing 사용자들이었어.

#107그리고 2022년 4월, Crusoe는 대규모 자금조달을 발표하면서 CrusoeCloud라는 서비스를 키우겠다고 공식적으로 밝혔어.

#108그곳에서 돌리려던 것은 AI research, machine learning, computational biology, drug discovery, simulation 같은 workload였어.

#109NVIDIA A100 같은 GPU도 제공하고 있었지.

#110이 날짜가 중요해.

#1112022년 4월이야.

#112ChatGPT가 공개되기 약 7개월 전이었어.

#113그러니까 Crusoe가 crypto 시장이 무너지고 ChatGPT가 폭발하자 갑자기 "이제 AI를 하자"고 방향을 바꾼 건 아니야.

#114당시에도 회사의 큰 사업은 Bitcoin이었어.

#115다만 그 옆에서 다른 종류의 computation을 몇 년째 조용히 키우고 있었던 거야.

#116그리고 몇 달 뒤 세상이 갑자기 바뀌었어.

#1172022년 말 ChatGPT가 공개됐어.

#1182023년부터 생성형 AI 경쟁이 폭발했지.

#119기업들은 더 큰 model을 만들기 위해 NVIDIA GPU를 확보하기 시작했어.

#120그런데 곧 문제가 드러났어.

#121GPU만 산다고 AI가 돌아가는 게 아니었어.

#122수천, 수만 개의 GPU를 연결할 초고속 network가 필요했어. 엄청난 열을 처리할 cooling이 필요했고, 그 장비를 넣을 데이터센터가 필요했어.

#123그리고 무엇보다 전기가 필요했어.

#124엄청나게 많이.

#125Crusoe는 H100과 A100 GPU를 확대하고 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand networking을 구축하기 시작했어. GPU 구매를 위해 수억 달러 규모의 financing도 확보했지.

#126그런데 여기서 Crusoe의 출발점이 다시 의미를 갖기 시작했어.

#127많은 cloud 회사들은 GPU에서 시작해 아래로 내려가며 물었어.

#128이 GPU들을 어디에 놓지? 전력은 어디서 구하지?

#129Crusoe는 반대쪽에서 올라온 회사였어.

#130여기에 에너지가 있는데, 어떤 컴퓨터를 가져다 놓을까?

#1312018년 유전에서 배운 질문이 AI 시대에 갑자기 훨씬 커져버린 거야.

#1322024년 Crusoe는 Texas의 Abilene에서 완전히 다른 규모의 프로젝트에 뛰어들었어.

#133Lancium과 함께 대규모 AI 데이터센터 campus를 짓기 시작한 거야.

#134처음 공개된 규모만 200MW였고, 전체 계획은 곧 1.2GW까지 커졌어.

#135건물 여덟 개.

#136약 400만 square feet.

#137고밀도 AI rack.

#138direct-to-chip liquid cooling.

#139수십만 개 규모의 최첨단 AI accelerator를 염두에 둔 infrastructure였어.

#140초기 Crusoe의 유전 컨테이너와 비교하면 같은 회사가 만든 시설이라고 믿기 어려울 정도였지.

#141하지만 질문은 이상할 만큼 비슷했어.

#142전력은 어디서 가져올까?

#143어떻게 안정적으로 컴퓨터에 공급할까?

#144열은 어떻게 빼낼까?

#145수많은 컴퓨터를 어떻게 멈추지 않고 돌릴까?

#146달라진 건 문제의 종류보다 규모였어.

#147그리고 Abilene 프로젝트에는 또 하나의 묘한 반전이 생겼어.

#148프로젝트가 시작될 당시부터 공개적으로 Stargate라는 이름을 달고 있었던 건 아니야. Crusoe가 대규모 AI campus를 개발하기 시작했고, 이후 계약 구조가 발전하면서 이곳은 Oracle Cloud Infrastructure를 통해 OpenAI workload를 지원하는 Stargate의 flagship campus가 됐어.

#1492025년에는 첫 단계가 실제로 가동되기 시작했지.

#1502019년에는 Lochmiller가 OpenAI compute 이야기를 꺼냈지만 아무 일도 일어나지 않았어.

#1516년 뒤에는 Crusoe가 OpenAI가 사용할 거대한 AI infrastructure를 짓고 있었어.

#152두 사건이 직접 이어졌다는 증거는 없어.

#153그래도 시간의 아이러니는 꽤 선명했어.

#1542025년 3월 25일, Crusoe는 놀라운 결정을 발표했어.

#155Bitcoin mining operation과 Digital Flare Mitigation 사업을 NYDIG에 매각하기로 한 거야.

#156실패한 작은 실험을 정리한 게 아니었어.

#157당시 이 사업은 425개가 넘는 modular data center와 250MW 이상의 capacity를 갖고 있었고 미국 7개 주와 두 나라에 걸쳐 운영되고 있었어.

#158약 135명의 직원도 NYDIG로 이동하기로 했어.

#159Crusoe를 탄생시킨 원래 사업 자체를 통째로 넘긴 거야.

#160이유는 Bitcoin이 실패했기 때문이 아니었어.

#161AI infrastructure가 너무 커졌기 때문이었어.

#162AI 데이터센터에는 막대한 자본이 필요했고 사람도 필요했어. Crusoe가 Bitcoin과 AI라는 두 거대한 사업을 동시에 끌고 가면 회사의 자원은 계속 갈라질 수밖에 없었어.

#163결국 하나를 선택했어.

#164Bitcoin을 팔고 AI infrastructure에 집중하기로 했지.

#165이 선택이 재미있는 이유는 Crusoe가 자신의 과거를 부정한 게 아니기 때문이야.

#166오히려 반대였어.

#167Bitcoin 사업은 사라졌지만 그 사업을 하며 만들어낸 방식은 회사 전체로 퍼졌어.

#1682025년 10월 Crusoe는 Series E에서 13억 7,500만 달러의 초기 자금조달을 발표했고 기업가치는 100억 달러를 넘었어.

#1692026년이 되자 회사가 다루는 숫자는 다시 커졌어.

#170Crusoe는 약 4.9GW의 AI infrastructure capacity를 계약했다고 밝혔고, 계약 전 협상과 개발 단계까지 포함한 broader pipeline은 40GW를 넘는다고 발표했어.

#171Abilene 외에도 Texas Childress에서 1GW 규모의 새로운 AI campus를 추진하고, onsite generation과 대규모 UPS, 심지어 원자력 기업과의 partnership까지 확대하고 있어.

#172AI 산업이 커질수록 Crusoe가 처음부터 집착했던 문제가 다시 나타나고 있기 때문이야.

#173전력을 어디서 구할 것인가.

#174전력망 연결을 몇 년씩 기다려야 한다면 AI 회사는 GPU가 있어도 데이터센터를 열 수 없어.

#175그래서 2018년 유전에서 했던 질문이 다시 돌아와.

#176전기를 컴퓨터까지 가져오는 것만 생각하지 말고,

#177컴퓨터와 전기를 처음부터 같이 설계하면 어떨까?

#1782026년 9월에는 Crusoe가 30억 달러 이상을 새로 조달해 약 300억 달러의 기업가치를 인정받았다는 보도까지 나왔어. 같은 시기 Jane Street와 5년간 약 130억 달러 규모의 AI cloud 계약을 맺었다는 보도도 나왔지.

#179이 최신 두 숫자는 Crusoe의 공식 Series E 발표와 달리 현재 보도에 따른 수치라 구분해서 볼 필요가 있어.

#180하지만 회사가 처음과 전혀 다른 크기의 시장에 들어섰다는 사실만큼은 분명해.

#1812018년 두 친구가 보고 있던 것은 유전에서 아무도 쓰지 못해 불태워지는 에너지였어.

#182그들은 그 에너지를 먼 도시로 보내려 하지 않았어.

#183컴퓨터를 에너지 옆으로 가져갔어.

#184처음 그 전기를 먹은 건 Bitcoin miner였지.

#185그 덕분에 Crusoe는 발전과 배전, 냉각과 network, 대규모 compute를 직접 운영하는 법을 배웠어.

#186몇 년 뒤 그 컴퓨터는 GPU로 바뀌었어.

#187유전의 작은 이동식 데이터센터는 기가와트급 AI campus로 커졌고.

#188Bitcoin 사업 자체는 결국 회사에서 사라졌어.

#189그런데 이상하게도 Crusoe가 처음 던졌던 질문은 사라지지 않았어.

#190오히려 AI 시대가 되자 훨씬 더 중요해졌어.

#191에너지가 있는 곳에 컴퓨터를 가져가면 안 될까?

#192Crusoe만 암호화폐에서 AI로 넘어간 건 아니었어. CoreWeave도 한때 암호화폐 채굴용 GPU를 돌리던 작은 회사였는데, 어떻게 몇 년 만에 AI 기업들이 GPU를 빌리기 위해 줄을 서는 클라우드 회사가 됐을까?