헤드 라인은 Openai, Meta, Google 및 Anthropic이 가장 강력한 AI 모델을 구축하기 위해 무기 경주에 있습니다. DeepSeek의 오픈 소스 모델에서 최신 GPT 업데이트에 이르기까지 모든 새로운 릴리스는 AI의 다음 큰 도약처럼 취급됩니다. AI의 미래는 최고의 모델을 구축하는 사람에 속합니다.
그것은 그것을 보는 잘못된 방법입니다.
AI 모델을 개발하는 회사는 그 영향을 정의하는 데 혼자가 아닙니다. 대량 채택을 지원하는 AI의 실제 플레이어는 Openai 또는 Meta가 아닙니다. 데이터 센터 운영자, 그리고 에너지 제공 업체는 계속 성장하는 소비자 기반을 위해 AI를 가능하게합니다. 그들 없이는 AI는 1 조 달러의 산업이 아닙니다. 서버에 앉아 코드가 존재하지 않는 전원, 계산 및 냉각을 기다리는 코드 일뿐입니다. 알고리즘이 아닌 인프라는 AI가 어떻게 잠재력에 도달하는지 결정합니다.
AI의 성장과 인프라가 계속 유지하려는 투쟁
AI가 계속 무한히 확장 될 것이라는 가정은 현실에서 분리됩니다. AI 채택은 가속화되고 있지만 간단한 제한에 대비하고 있습니다. 우리는 업계가 기대하는 규모로이를 지원할 수있는 전력, 데이터 센터 또는 냉각 용량이 없습니다.
이것은 추측이 아니며 이미 일어나고 있습니다. AI 워크로드는 기본적으로 전통적인 것과 다릅니다 클라우드 컴퓨팅. 컴퓨팅 강도는 크기가 높으며, 특수 하드웨어, 고밀도 데이터 센터 및 효율성 한계를 높이는 냉각 시스템이 필요합니다.
회사와 정부는 AI 모델 하나를 운영하는 것이 아니라 수천을 운영하고 있습니다. 군사 방어, 금융 서비스, 물류, 제조 – 모든 부문은 특정 요구에 맞게 맞춤화 된 AI 모델을 교육하고 배치하고 있습니다. 이것은 모델이 중앙 집중화되지 않았지만 산업 전반에 걸쳐 분열되어있는 AI Sprawl을 만듭니다.
또한 기존의 엔터프라이즈 소프트웨어와 달리 AI는 개발 비용이 많이 들지 않고 실행 비용이 많이 듭니다. AI 모델을 규모로 유지하는 데 필요한 인프라는 기하 급수적으로 증가하고 있습니다. 모든 새 배포는 이미 긴장된 시스템에 압력을 추가합니다.
AI에서 가장 저평가 된 기술
데이터 센터는 AI 산업의 진정한 중추입니다. 모든 쿼리, 모든 훈련주기, 모든 추론은 전원, 냉각 및 처리를하는 데이터 센터에 따라 다릅니다.
데이터 센터는 항상 현대 기술에 중요했지만 AI는이를 기하 급수적으로 증폭시킵니다. 단일 대규모 AI 배포는 중간 규모의 도시만큼 많은 전기를 소비 할 수 있습니다. AI 특정 데이터 센터의 에너지 소비 및 냉각 요구 사항은 기존 클라우드 인프라가 처리하도록 설계된 것을 훨씬 능가합니다.
회사는 이미 제한 사항을 제한하고 있습니다.
- 데이터 센터 위치는 이제 전력 가용성에 의해 결정됩니다.
- Hyperscalers는 더 이상 인터넷 백본 근처에 건설 할뿐만 아니라 안정적인 에너지 공급을 확보 할 수있는 곳으로 가고 있습니다.
- 냉각 혁신이 중요 해지고 있습니다. 액체 냉각,
- 침수 냉각 및 AI 중심 에너지 효율 시스템은 단순히 좋은 일이 아니라 데이터 센터가 수요를 따라 잡을 수있는 유일한 방법입니다.
- AI 인프라의 비용은 차별화 요소가되고 있습니다.
- 에너지 예산을 날려 버리지 않고 AI 비용 효율적으로 AI를 확장하는 방법을 알아내는 회사는 다음 단계의 AI 채택을 지배 할 것입니다.
AWS, Microsoft 및 Google과 같은 하이퍼 스케일러가 AI가없는 인프라에 수십억 달러를 투자 한 이유가 있습니다.
미래의 AI 초강대국
AI는 이미 국가 안보 문제이며 정부는 부업에 앉아 있지 않습니다. 오늘날 가장 큰 AI 투자는 소비자 AI 제품에서만 나오는 것이 아닙니다. 이들은 방어 예산, 정보 기관 및 국가 규모의 인프라 프로젝트에서 나옵니다.
군사 신청 만으로도 수만 개의 개인, 폐쇄 된 AI 모델이 필요하며 각각 고립 된 고립 된 컴퓨팅 환경이 필요합니다. AI는 미사일 방어에서 공급망 물류, 위협 탐지에 이르기까지 모든 것을 위해 건설되고 있습니다. 그리고이 모델들은 오픈 소스, 자유롭게 이용 가능한 시스템이 아닙니다. 그들은 잠겨 있고, 고도로 전문화되고, 대규모 컴퓨팅 전력에 의존하게 될 것입니다.
정부는 역사적으로 석유와 희토류 광물을 확보 한 것과 같은 방식으로 장기 AI 에너지 원을 확보하고 있습니다. 그 이유는 간단합니다. AI 규모의 AI는 에너지와 인프라가 규모로 필요합니다.
동시에, hyperscaler는 AI의 집주인으로 자리 매김하고 있습니다. AWS, Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 회사는 더 이상 클라우드 제공 업체가 아니라 AI를 확장 할 수 있고 누가 할 수없는 사람을 결정하는 인프라의 게이트 키퍼입니다.
이것이 AI 모델을 교육하는 회사가 자체 인프라 및 발전에 투자하는 이유입니다. Openai, Anthropic 및 Meta는 모두 오늘날 클라우드 hyperscalers에 의존하지만, 또한 자체 유지 AI 클러스터를 구축하여 타사 인프라에 의해 병목 현상을 일으키지 않도록합니다. AI의 장기 우승자는 최고의 모델 개발자 일뿐 만 아니라 AI가 실제로 게임을 바꾸는 데 필요한 대규모 인프라를 구축, 운영 및 유지할 수있는 사람들이 될 것입니다.
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