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훈련에 10억 달러가 드는 AI 모델 개발 중, 1,000억 달러 규모의 모델도 출시 예정

블랙웰

7 868 6 2024.07.08 07:25

<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/07/08/664bd52b7bfcee9cd57ef06744f2a741.png" alt="퀘이사존"> AI 교육 비용은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있습니다.
 Anthropic의 CEO Dario Amodei는 In Good Company 팟캐스트에서 현재 개발 중인 AI 모델을 학습시키는 데 최대 10억 달러가 소요될 수 있다고 말했습니다. 현재 ChatGPT-4o와 같은 모델은 약 1억 달러에 불과하지만, 그는 이러한 모델을 훈련하는 데 드는 비용이 3년 안에 100억 달러 또는 1000억 달러까지 올라갈 것으로 예상합니다. "지금은 1억 달러입니다. 현재 훈련 중인 모델 중에는 10억 달러에 가까운 모델도 있습니다." 아모데이는 또한 "2025년, 2026년, 어쩌면 2027년에 100억 또는 1000억 달러가 되고 알고리즘 개선이 계속되고 칩 개선이 계속된다면 그때쯤이면 대부분의 일에서 대부분의 인간보다 더 나은 모델을 얻을 수 있을 것으로 생각합니다."라고 덧붙였습니다. 앤서픽의 CEO는 ChatGPT와 같은 생성 인공지능에서 인공 일반 인공지능(AGI)으로 발전하는 AI에 대해 논의하면서 이러한 수치를 언급했습니다. 그는 어느 날 갑자기 AGI에 도달하는 시점은 없을 것이라고 말했습니다. 대신, 인간이 학습하는 방식처럼 과거 모델의 발전을 기반으로 모델이 점진적으로 발전하는 방식이 될 것입니다. 따라서 AI 모델이 매년 10배씩 더 강력해진다면, 이를 학습시키는 데 필요한 하드웨어도 최소 10배 이상 강력해질 것으로 합리적으로 예상할 수 있습니다. 따라서 하드웨어는 AI 학습에서 가장 큰 비용 요인이 될 수 있습니다. 2023년에 ChatGPT에는 30,000개 이상의 GPU가 필요할 것이라는 보도가 있었으며, 샘 알트먼은 ChatGPT-4의 훈련 비용이 1억 달러에 달한다고 밝힌 바 있습니다. 작년에는 380만 개 이상의 GPU가 데이터센터에 공급되었습니다. 엔비디아의 최신 B200 AI 칩의 가격이 약 3만~4만 달러인 것을 감안하면, 2024년에 10억 달러라는 Dario의 추정치는 순조롭게 진행될 것으로 예상할 수 있습니다. 모델/정량화 연구의 발전이 현재의 기하급수적인 속도로 증가한다면, Sohu AI 칩과 같은 보다 효율적인 기술이 널리 보급되지 않는 한 하드웨어 요구 사항도 이에 보조를 맞출 것으로 예상됩니다. 이미 이러한 기하급수적인 성장이 일어나고 있는 것을 볼 수 있습니다. 엘론 머스크는 30만 개의 B200 AI 칩을 구매할 계획이며, OpenAI와 Microsoft는 1,000억 달러 규모의 AI 데이터 센터를 계획하고 있는 것으로 알려졌습니다. 이러한 모든 수요를 고려할 때, Nvidia와 다른 공급업체가 시장을 따라잡을 수 있다면 내년 GPU 데이터센터 공급량은 3,800만 개로 급증할 수 있습니다. 그러나 이러한 AI 기업들은 실제 칩 하드웨어의 공급 외에도 전력 공급 및 관련 인프라에도 신경을 써야 합니다. 작년에 판매된 모든 데이터센터 GPU의 총 예상 전력 소비량은 130만 가구에 전력을 공급할 수 있는 양입니다. 데이터센터 전력 요구량이 계속해서 기하급수적으로 증가한다면 경제적인 가격의 전기가 부족해질 수 있습니다. 또한 이러한 데이터 센터에는 발전소도 필요하지만, 전력 소모가 많은 AI 칩이 작동하는 데 필요한 모든 전자를 처리할 수 있는 완전히 업그레이드된 그리드도 필요합니다. 이러한 이유로 Microsoft를 비롯한 많은 기술 기업이 데이터센터에 모듈형 원자력 발전을 고려하고 있습니다. 인공 지능은 빠르게 발전하고 있으며 하드웨어 혁신도 이에 발맞추고 있는 것으로 보입니다. 따라서 Nvidia, AMD, Intel과 같은 제조업체가 이를 실현할 수 있다면 Anthropic의 1,000억 달러 추정치는 순조롭게 진행되고 있는 것으로 보입니다. 그러나 AI 기술이 새로운 세대를 맞이할 때마다 기하급수적으로 성능이 향상되고 있지만, 여전히 한 가지 큰 질문이 남아 있습니다. 바로 우리 사회의 미래에 어떤 영향을 미칠까요?

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