AI 시대로부터 우리가 배운 것이 있다면, 그것은 이 산업이 상당한 전력 문제에 직면해 있다는 것입니다. 이러한 문제는 문자 그대로의 문제입니다. AI 데이터 센터가 필요로 하는 엄청난 에너지 수요를 충족하는 방법을 찾는 것과 같은 문제이며, 비유적인 문제입니다. AI 부가 더 광범위한 사회적 혜택보다는 좁은 상업적 이익에 따라 소수의 손에 집중되는 것과 같은 문제입니다.
AI 파워 패러독스: 높은 비용, 집중된 통제
AI가 성공하고 인류에게 이롭게 되려면, AI는 어디에나 존재해야 합니다. 어디에나 존재하려면 경제적으로나 환경적으로 지속 가능해야 합니다. 지금 우리가 향하는 길은 그게 아닙니다. 더 크고 빠른 AI를 향한 강박적인 싸움은 지속 가능하고 저렴한 AI에 가장 좋은 것이 무엇인지보다는 단기적인 성과 향상과 시장 지배력에 의해 더 많이 주도됩니다.
더욱 강력한 AI 시스템을 구축하려는 경쟁이 가속화되고 있지만, 엄청난 환경적 비용이 수반됩니다. Nvidia의 H100(최대 700와트)과 같은 최첨단 AI 칩은 이미 상당한 양의 에너지를 소비합니다. 이러한 추세는 계속될 것으로 예상되며, 업계 관계자들은 Nvidia의 차세대 Blackwell 아키텍처가 칩당 전력 소비를 킬로와트 범위로 끌어올려 잠재적으로 1,200와트를 초과할 수 있다고 예측합니다. 업계 리더들은 전 세계 데이터 센터에 수백만 개의 이러한 칩이 배치될 것으로 예상하면서 AI의 에너지 수요가 급증할 것으로 예상합니다.
AI 군비 경쟁의 환경적 비용
일상적인 맥락에서 생각해 봅시다. 집 전체에 전력을 공급하는 전기는 모든 가전제품을 동시에 최대 출력으로 작동시킬 수 있습니다. 물론 그렇게 할 사람은 없겠지만요. 이제 120kw 엔비디아 랙 하나만으로 같은 양의 전력을 요구한다고 상상해 보세요. 특히 대규모 데이터 센터에 수백 또는 수천 개가 있을 때 말입니다! 1,200와트는 1.2kw와 같습니다. 사실, 우리는 중간 규모의 동네에 대해 이야기하고 있습니다. 단일 120kW 엔비디아 랙(기본적으로 전력 소모가 많은 칩 100개)은 약 100가구에 전력을 공급할 만큼의 전기가 필요합니다.
이러한 궤적은 많은 커뮤니티가 직면한 에너지 제약을 감안할 때 우려스럽습니다. 데이터 센터 전문가들은 미국이 향후 5~7년 동안 18~30기가와트의 새로운 용량이 필요할 것으로 예측하고 있으며, 기업들은 이러한 급증을 처리할 방법을 찾기 위해 애쓰고 있습니다. 그러는 동안, 제 산업은 계속해서 더 많은 전력을 소모하는 생성적 AI 애플리케이션을 만들고 있으며, 이는 애플리케이션에 이론적으로 필요한 것, 대부분의 기업에 실행 가능한 것, 지구에 바람직한 것 이상의 에너지를 소비합니다.
보안과 접근성의 균형: 하이브리드 데이터 센터 솔루션
이러한 AI 독재와 “군비 경쟁”은 순수한 속도와 파워에 집착하여 실제 데이터 센터의 실질적인 요구 사항, 즉 AI를 도입하지 않은 75%의 미국 조직에 대한 시장 장벽을 낮추는 저렴한 솔루션을 무시합니다. 그리고 더 많은 AI 규제가 프라이버시, 보안 및 환경 보호에 대해 전개됨에 따라 더 많은 조직이 하이브리드 데이터 센터 방식을 요구하여 AI와 최근의 사이버 공격으로부터 멀리 떨어진 고도로 보호되는 현장 구역에서 가장 소중하고 사적이며 민감한 데이터를 안전하게 보호할 것입니다. 의료 기록, 재무 데이터, 국가 방위 비밀 또는 선거 무결성이든 엔터프라이즈 AI의 미래는 현장 보안과 클라우드 민첩성 간의 균형을 요구합니다.
이는 중대한 체계적 과제이며, 과도한 경쟁보다는 과도한 협업이 필요합니다. 원시 기능, 속도 및 성능 지표를 갖춘 GPU 및 기타 AI 가속기 칩에 지나치게 집중하면서 정부와 기업이 AI 기능을 도입하는 데 필요한 저렴하고 지속 가능한 인프라에 대한 충분한 고려가 부족합니다. 발사할 곳이 없는 우주선을 만들거나 시골길에 람보르기니를 두는 것과 같습니다.
AI 민주화: 산업 협력
정부가 규제를 고려하기 시작한 것은 고무적인 일이지만, AI가 엘리트층뿐만 아니라 모든 사람에게 이롭게 작용하도록 하는 것은 우리 산업에 정부의 규제만으로는 부족합니다.
예를 들어, 영국은 AI를 활용하여 법 집행 기관 간의 데이터 공유를 개선하여 AI 기반 범죄 예측 및 예방을 개선함으로써 법 집행 역량을 강화하고 있습니다. 그들은 경찰 업무에 AI를 사용하여 투명성, 책임성 및 공정성에 중점을 두고, 얼굴 인식 및 예측 경찰 업무와 같은 도구를 사용하여 범죄 탐지 및 관리를 지원합니다.
생명공학 및 의료와 같은 엄격하게 규제되는 산업에서 주목할 만한 협업은 다음과 같습니다. 존슨앤존슨 MedTech와 Nvidia가 협력하여 수술 절차를 위한 AI를 개선합니다. 이들의 협력은 수술실에서 실시간 AI 기반 분석 및 의사 결정 기능을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 파트너십은 NVIDIA의 AI 플랫폼을 활용하여 의료 환경에서 확장 가능하고 안전하며 효율적인 AI 애플리케이션 배포를 가능하게 합니다.
한편, 독일에서는 머크 Exscientia와 BenevolentAI와 전략적 제휴를 맺어 AI 기반 약물 발견을 발전시켰습니다. 그들은 AI를 활용하여 특히 종양학, 신경학 및 면역학 분야에서 신약 후보의 개발을 가속화하고 있습니다. 목표는 AI의 강력한 설계 및 발견 기능을 통해 약물 개발의 성공률과 속도를 개선하는 것입니다.
첫 번째 단계는 BigPharma와 Big Tech를 넘어선 기업을 위한 AI 배포 비용을 줄이는 것입니다. 특히 AI 추론 단계에서 기업이 Chat GPT, Llama 3 또는 Claude와 같은 훈련된 AI 모델을 매일 실제 데이터 센터에 설치하고 실행할 때입니다. 최근 추정 제안하다 차세대 시스템 중 가장 큰 시스템을 개발하는 데 드는 비용은 약 10억 달러가 될 수 있으며, 추론 비용은 잠재적으로 8~10배 더 높을 수 있습니다.
일상적인 생산에 AI를 구현하는 데 드는 비용이 급증하면서 많은 회사, 즉 “가진 자”가 AI를 완전히 도입하지 못하고 있습니다. 최근 조사 지난 12개월 동안 4개 회사 중 1개 회사만 AI 이니셔티브를 성공적으로 시작했으며, 42%의 회사는 아직 생성적 AI 이니셔티브에서 상당한 이점을 얻지 못한 것으로 나타났습니다.
AI를 진정으로 민주화하고 유비쿼터스하게 만들려면, 즉 광범위한 비즈니스 채택을 위해서는 AI 산업이 초점을 바꿔야 합니다. 가장 크고 빠른 모델과 AI 칩을 놓고 경쟁하는 대신, 우리는 더 많은 협력적 노력이 필요합니다. 저렴한 가격을 개선하고, 전력 소비를 줄이고, AI 시장을 열어 그 완전하고 긍정적인 잠재력을 더 광범위하게 공유해야 합니다. 체계적인 변화는 AI를 모든 사람에게 더 수익성 있게 만들어 소비자에게 엄청난 혜택을 제공함으로써 모든 배를 들어올릴 것입니다.
AI 비용을 삭감하는 것이 실현 가능하다는 희망적인 징후가 있습니다. 대규모 국가 및 글로벌 AI 이니셔티브를 강화하기 위한 재정적 장벽을 낮추는 것입니다. 저희 회사 NeuReality는 Qualcomm과 협력하여 최대 비용 절감 90%, 에너지 효율 15배 향상 텍스트, 언어, 사운드 및 이미지에 걸친 다양한 AI 애플리케이션에 대해 – AI의 기본 구성 요소입니다. 컴퓨터 비전, 대화형 AI, 음성 인식, 자연어 처리, 생성형 AI 및 대규모 언어 모델과 같은 업계 유행어로 불리는 AI 모델을 알고 계실 겁니다. 더 많은 소프트웨어 및 서비스 제공업체와 협력함으로써, 우리는 실제로 AI를 지속적으로 맞춤화하여 성능을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.
사실, 우리는 오늘날 Nvidia GPU를 포함한 모든 AI 가속기 칩이 의존하는 기존 CPU 중심 인프라와 비교했을 때 AI 쿼리당 비용과 전력을 줄이는 데 성공했습니다. NR1-S AI 추론 어플라이언스는 NR1 NAPU와 페어링된 Qualcomm Cloud AI 100 Ultra 가속기와 함께 여름에 출하되기 시작했습니다. 그 결과, 오늘날 AI 데이터 처리에서 가장 큰 병목 현상인 AI 데이터 센터의 기존 CPU를 대체하는 대체 NeuReality 아키텍처가 탄생했습니다. 이러한 진화적 변화는 심오하고 매우 필요합니다.
과장을 넘어: 경제적으로 지속 가능한 AI 미래 구축
AI 과대광고를 넘어 체계적 과제를 진지하게 해결합시다. 앞으로 어려운 일이 시스템 수준에서 기다리고 있으며, 전체 AI 산업이 서로 대립하지 않고 협력해야 합니다. 경제성, 지속 가능성, 접근성에 집중함으로써 사회에 더 큰 혜택을 주는 AI 산업과 더 광범위한 고객 기반을 만들 수 있습니다. 즉, 소수의 빅 7이라고 알려진 사람들의 손에 AI 부가 집중되지 않고 지속 가능한 인프라 선택을 제공하는 것을 의미합니다.
AI의 미래는 오늘날 우리의 집단적 노력에 달려 있습니다. 에너지 효율성과 접근성을 우선시함으로써, 우리는 전력을 많이 소모하는 AI 인프라와 광범위한 혜택을 희생하고 순수한 성능에 집중하는 AI 과두 정치가 지배하는 미래를 피할 수 있습니다. 동시에, 우리는 AI가 공공 안전, 의료 및 고객 서비스를 혁신할 잠재력을 방해하는 지속 불가능한 에너지 소비를 해결해야 합니다.
이를 통해 우리는 광범위한 혁신을 촉진하는 강력한 AI 투자 및 수익성 순환을 창출합니다.
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