새로운 AI 모델 (GPT 업데이트, DeepSeek, Gemini)이 깎을 때마다 사람들은 엄청나게 크기, 복잡성 및 점점 더 많은 메가 모델의 굶주림으로 가득 차 있습니다. 이러한 모델은 AI 혁명의 자원화 요구를 정의하고 있다고 가정합니다.
그 가정은 잘못되었습니다.
예, 대형 모델은 컴퓨터 헝가리합니다. 그러나 AI 인프라의 가장 큰 부담은 소수의 메가 모델에서 나오지 않습니다. 각 산업 전반에 걸쳐 AI 모델의 조용한 확산에서 비롯됩니다.
LLM들 사이에서 발전 할 수있는 잠재적 인 승자-모든 경쟁에도 불구하고 AI 환경은 중앙 집중화되지 않습니다. 모든 비즈니스는 AI를 사용하는 것이 아니라 필요에 맞는 교육, 커스터마이징 및 개인 모델을 배포하는 것이 아닙니다. 클라우드 제공 업체, 기업 및 정부가 준비되지 않은 인프라 수요 곡선을 창출하는 것은 후자의 상황입니다.
우리는 전에이 패턴을 보았습니다. 클라우드는 작업 부하를 통합하지 않았습니다. 그것은 거대한 하이브리드 생태계를 만들었습니다. 첫째, 서버 스프롤이었습니다. 그런 다음 VM을 뿌립니다. 지금? ai 스프롤. 계산의 각 물결은 단순화가 아니라 확산으로 이어졌다. AI는 다르지 않습니다.
AI SPRAWL : AI의 미래가 백만 모델이 아닌 이유
금융, 물류, 사이버 보안, 고객 서비스, R & D — Each에는 자체 기능에 최적화 된 자체 AI 모델이 있습니다. 조직은 전체 운영을 지배하기 위해 하나의 AI 모델을 교육하지 않습니다. 그들은 수천을 훈련하고 있습니다. 이는 더 많은 교육주기, 컴퓨팅, 더 많은 스토리지 수요 및 더 많은 인프라가 붕괴되는 것을 의미합니다.
이것은 이론적이지 않습니다. 기술 채택에 대해 전통적으로 신중한 산업에서도 AI 투자는 가속화되고 있습니다. 2024 McKinsey 보고서에 따르면 조직은 현재 제조, 공급망 및 제품 개발을 통해 평균 3 개의 비즈니스 기능으로 AI를 사용하는 것으로 나타났습니다.맥킨지).
건강 관리가 대표적인 예입니다. AI를 전자 건강 기록에 통합하여 임상 통찰력을 표면으로 통합하는 신생 기업 인 Navina는 Goldman Sachs (Goldman Sachs)에서 5 천 5 백만 달러를 모금했습니다.비즈니스 내부자). 에너지는 다르지 않습니다. 산업 지도자들은 Open Power AI 컨소시엄을 시작하여 AI 최적화를 그리드 및 플랜트 운영에 가져 왔습니다 (axios).
Compute 스트레인은 아무도 말하지 않습니다
AI는 이미 전통적인 인프라 모델을 깨고 있습니다. AI 성장을 지원하기 위해 클라우드가 무한대로 확장 될 수 있다는 가정은 잘못된 것입니다. AI는 전통적인 워크로드처럼 확장되지 않습니다. 수요 곡선은 점진적이지 않습니다. 기하 급수적이며 저 스케일러는 계속 유지되지 않습니다.
- 전력 제약: AI 특정 데이터 센터는 이제 네트워크 백본뿐만 아니라 전력 가용성을 중심으로 구축되고 있습니다.
- 네트워크 병목 현상: 하이브리드 IT 환경은 자동화 없이는 관리 할 수 없게되며, AI 워크로드는 악화됩니다.
- 경제적 압력: AI 워크로드는 한 달 안에 수백만 달러를 소비하여 재정적 예측 불가능 성을 만들 수 있습니다.
데이터 센터는 이미 글로벌 전기 소비의 1%를 차지합니다. 아일랜드에서는 현재 국가 그리드의 20%를 소비하며, 2030 년까지 주가가 크게 증가 할 것으로 예상됩니다 (IEA).
그것에 GPU에 대한 다가오는 압력을 더하십시오. Bain & Company는 최근 AI 성장이 데이터 센터 등급 칩에 대한 폭발적인 수요로 인해 반도체 부족의 단계를 설정하고 있다고 경고했습니다.베인).
한편 AI의 지속 가능성 문제가 커집니다. 2024 년 분석 지속 가능한 도시와 사회 헬스 케어에서 AI를 광범위하게 채택하면 대상 효율성에 의해 상쇄되지 않는 한 (과학).
AI Sprawl은 시장보다 큽니다. 국가 권력의 문제입니다.
AI Sprawl이 기업 문제라고 생각한다면 다시 생각하십시오. AI 조각화의 가장 중요한 운전자는 민간 부문이 아닙니다. 정부 및 군사 국방 기관으로, Hyperscaler 나 Enterprise가 일치 할 수없는 규모로 AI를 배치합니다.
미국 정부만으로도 27 개 기관의 700 개가 넘는 응용 프로그램에 AI를 배치하여 정보 분석, 물류 등 (FedTech 잡지).
캐나다는 국내 AI 컴퓨팅 용량을 확장하기 위해 최대 7 억 달러를 투자하고 있으며, 주권 데이터 센터 인프라를 강화하기위한 국가적 도전을 시작했습니다.혁신, 과학 및 경제 개발 캐나다).
AI 인프라에 대한“Apollo 프로그램”에 대한 요구가 상승하고 있습니다.MIT 기술 검토).
군사 AI는 비용으로 효율적, 조정 또는 최적화되지 않을 것입니다. 국가 안보 의무, 지정 학적 긴급 성 및 폐쇄 된 주권 AI 시스템의 필요성에 의해 주도됩니다. 기업이 AI Sprawl에 고안하더라도 누가 정부에 속도를 늦추라고 말할 것인가?
국가 안보가 줄을 서서 전력망이 처리 할 수 있는지 묻지 않기 때문에 아무도 멈추지 않기 때문입니다.
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