인공지능의 한계를 돌파하기 위한 노력

인공지능의 현재 상황

두 해 전, ChatGPT가 세상을 강타한 이후, 생성형 인공지능(Generative AI)은 한계에 직면한 듯 보입니다. 더 큰 모델을 구축하고 사용하는 데 필요한 에너지 비용이 급등하고 있으며, 새로운 돌파구는 점점 더 어려워지고 있습니다. 하지만 연구자들과 기업가들은 이러한 제약을 해결할 방법을 찾기 위해 경쟁 중입니다. 이들의 창의성은 단순히 인공지능을 혁신할 뿐만 아니라, 기업 간 경쟁의 승패를 결정하고, 투자자들의 성공 여부와 어떤 국가가 기술을 주도하게 될지를 좌우할 것입니다.

인공지능의 에너지 문제

대형 언어 모델은 엄청난 전력을 소비합니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4 모델을 훈련하는 데 사용된 에너지는 미국 가정 50채가 100년 동안 사용할 수 있는 양에 해당한다고 합니다. 모델이 커질수록 비용도 급격히 증가합니다. 현재 가장 큰 모델을 훈련하는 데 1억 달러가 들고, 차세대 모델은 10억 달러, 그다음은 100억 달러에 이를 수 있다는 예측이 있습니다. 게다가 모델에 질문을 던지고 답변을 받는 것도 계산 비용이 발생하는데, 예를 들어 전 세계 58,000개의 상장 기업의 재무 보고서를 요약하는 데 드는 비용은 2,400달러에서 223,000달러까지 다양합니다. 이 ‘추론’ 비용이 쌓이면 훈련 비용을 초과할 수도 있습니다. 이러한 상황에서는 생성형 인공지능이 경제적으로 실현 가능할지 의문이 들 수밖에 없습니다.

인공지능의 미래는 여전히 밝습니다

투자자들, 특히 AI에 큰 기대를 걸어온 이들에게 이러한 전망은 불안할 수 있습니다. 많은 투자자들은 AI 모델에 가장 널리 사용되는 칩을 설계하는 Nvidia에 몰려들었으며, 이 회사의 시장 가치가 지난 2년 동안 2조 5천억 달러나 상승했습니다. 벤처 자본가들은 2023년 초부터 AI 스타트업에 950억 달러를 투자했습니다. OpenAI는 1,500억 달러의 가치를 목표로 하고 있으며, 이는 세계에서 가장 큰 비상장 기술 회사 중 하나가 될 것입니다.

그러나 패닉에 빠질 필요는 없습니다. 과거에도 많은 기술이 한계를 마주한 적이 있지만, 인간의 창의성 덕분에 결국 번영할 수 있었습니다. 우주 탐사를 위해 직면했던 어려움은 지구에서도 사용되는 혁신을 가져왔고, 1970년대 석유 파동은 에너지 효율성과 대체 에너지원 개발을 촉진했습니다. 마찬가지로 AI 분야에서도 제약이 창의력을 자극하고 있습니다.

AI의 창의적 혁신

이미 AI 관련 기술 개발에서 많은 창의적인 해결책이 나오고 있습니다. 대형 언어 모델을 실행하는 데 필요한 작업을 처리하기 위한 전용 칩이 개발되고 있으며, 이를 통해 기존의 범용 프로세서보다 더 효율적으로 실행할 수 있습니다. 구글, 아마존, 애플, 메타, 마이크로소프트 등은 모두 자사 AI 칩을 설계하고 있습니다. 또한, 더 작은 모델과 특화된 시스템이 부상하고 있으며, 이러한 시스템들은 더 적은 계산을 통해 칩을 효율적으로 활용하고 있습니다. 연구자들은 문제 유형에 맞는 다양한 모델을 혼합해 사용하는 등의 방법을 통해 처리 시간을 크게 단축하고 있습니다.

경쟁과 투자 변화

AI 산업에서는 현재 선도 기업들이 당연히 유리할 것이라는 가정이 더 이상 적용되지 않을 수 있습니다. Nvidia는 세계 AI 칩의 80%를 판매하고 있지만, 더 특화된 경쟁자들이 시장 점유율을 잠식할 가능성이 있습니다. 구글의 AI 프로세서는 이미 전 세계 데이터 센터에서 세 번째로 많이 사용되고 있습니다. 마찬가지로 OpenAI는 대형 언어 모델을 처음으로 선보였지만, 자원 제약이 닥치면서 Anthropic, 구글, 메타 같은 다른 대형 모델 제작자들이 빠르게 따라잡고 있습니다.

정부의 역할 변화

정부 역시 기존의 산업 정책을 재고해야 합니다. AI의 발전은 자본과 컴퓨팅 파워를 축적하는 것뿐만 아니라, 적절한 인재와 생태계를 갖추는 것이 중요합니다. 유럽과 중동 국가들은 단순히 컴퓨터 칩을 구매하는 것보다 창의성을 육성하는 것이 중요하다는 것을 깨달을 것입니다. 미국은 세계 최고의 대학과 실리콘밸리와 같은 독보적인 인재 집단을 보유하고 있어 여전히 유리한 위치에 있습니다. 하지만 미국의 중국 견제 정책은 역효과를 내고 있습니다. 첨단 칩에 대한 접근을 제한함으로써, 중국 내에서 새로운 연구 시스템이 빠르게 발전하고 있습니다.

결론

AI 시대는 아직 초기 단계이며 많은 것이 불확실합니다. 하지만 AI의 돌파구는 경쟁을 억제하는 대신, 창의성과 아이디어에 자유를 제공하는 데서 나올 것입니다.

견해

AI의 미래를 바라보며 우리는 그 기술적 잠재력뿐만 아니라, 인간의 창의성이 어떻게 기술의 한계를 극복하는 데 기여할 수 있는지를 주목해야 합니다. 경제적, 환경적 제약은 기술 발전의 장애물로 보일 수 있지만, 그 자체가 더 효율적이고 혁신적인 솔루션을 촉진하는 동력이 될 수 있습니다. 오늘날 AI 산업의 가장 큰 과제 중 하나는 에너지 효율성과 경제성을 동시에 고려하는 것이며, 이러한 문제에 대한 창의적인 해결책이 다음 돌파구를 마련할 것입니다. AI가 진정으로 경제적으로도 실현 가능한 기술로 자리 잡기 위해서는 기업, 정부, 연구자 모두가 협력해야 합니다.