주요 기술 기업들은 딥시크(DeepSeek)와 오픈AI(OpenAI)의 최신 AI 방법론에 힘입어 향후 10년 초까지 인공지능에 대한 지출을
마이크로소프트, 아마존, 메타 플랫폼과 같은 하이퍼스케일러 2025년에 AI 데이터 센터 및 컴퓨팅 자원에 3,710억 달러를 투자할 것으로 예상되며, 이는 전년 대비 44% 증가한 수치입니다. 2032년에는 이 수치가 5,250억 달러까지 급증할 것으로 전망됩니다.
과거에는 인공지능(AI) 투자의 상당 부분이 복잡한 AI 모델을 학습시키거나 개발하기 위한 데이터 센터와 칩에 집중되었습니다. 그러나 이제 기업들은 다른 접근 방식을 취하려 합니다. 앞으로 기술 기업들은 학습된 시스템을 실행하는 과정, 즉 추론 단계에 더 많은 투자를 할 것으로 예상됩니다.
DeepSeek과 OpenAI가 AI 투자 트렌드를 어떻게 변화시키고 있는가
중국의 딥시크(DeepSeek), 오픈AI(OpenAI)를 비롯한 여러 기업들이 새로운 추론 모델을 도입하면서, 아직 유사한 접근 방식을 채택하지 않은 기업들 간의 경쟁이 심화되고 있다.
이러한 시스템은 사용자 문의에 대한 응답을 처리하고 계산하는 데 추가 시간을 소요함으로써 인간의 문제 해결 방식을 모방합니다.
미국 유수의 경쟁사들에 비해 저렴한 비용으로 경쟁력 있는 모델을 개발할 수 있다고 주장하는 딥시크(DeepSeek)의 등장은 미국 기술 부문의 AI 개발에 대한 막대한 투자에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 그 결과, 일부 주요 기술 기업들은 더 적은 칩으로 작동할 수 있는 효율적인 AI 시스템을 선호하게 되었습니다.
하지만 추론 모델은 소프트웨어로부터 수익을 창출할 수 있는 새로운 기회를 제공하며, 모델 출시 후 개발 비용을 다른 곳으로 전가할 가능성도 있습니다. 이는 이러한 전략에 대한 투자를 더욱 촉진하고 전반적인 인공지능(AI) 지출을 증가시킬 것으로 예상됩니다.
블룸버그 인텔리전스의 애널리스트인 만딥 싱은 "인공지능 훈련을 위한 자본 지출 증가율이 우리의 이전 예상보다 훨씬 더딜 수 있다"고 썼습니다
하지만 그는 딥시크에 대한 엄청난 관심이 기술 기업들이 추론 분야에 "투자를 늘리도록" 부추길 것이며, 이로 인해 추론 분야가 생성형 AI에서 가장 빠른 성장률을 보이는 시장 부문이 될 것이라고 지적했습니다.
보고서에 따르면, 올해 하이퍼스케일러의 AI 예산 중 40% 이상이 학습에 투입될 것으로 예상되지만, 2032년에는 그 비율이 14%로 떨어질 것으로 전망됩니다. 반면, 연간 AI 지출의 거의 절반이 추론 기반 투자에 할당될 것으로 보입니다.
반면 싱은 알파벳의 구글이 자체 개발한 학습 및 추론 칩 덕분에 이러한 변화에 가장 빠르게 대응할 수 있는 유리한 위치에 있다고 분석했습니다. 마이크로소프트나 메타와 같은 다른 기술 기업들은 엔비디아 칩에 지나치게 의존해 왔기 때문에 구글만큼 유연성이 없을 수 있다고 지적했습니다.
구조적이고 논리적인 사고를 통해 추론 모델이 인공지능을 어떻게 재편하고 있는가
추론 모델은 명시적인 논리적 추론을 통해 문제를 해결하도록 설계된 특수 언어 모델로, 인공지능 분야에서 새로운 패러다임으로 등장했습니다. 추론 모델은 문제를 세분화하고, 응답하기 전에 "생각"하고, 솔루션을 반복적으로 개선함으로써 어려운 작업에서 기존의 언어 모델(LLM)을 능가합니다.
역사적으로 일반적인 논리 학습 모델(LLM)은 간단한 답변만 생성할 수 있었습니다. 추론 모델이 도입되면서 답변은 더욱 구조화된 사고 과정을 따르게 되었고, 답변에 도달하는 과정이 명확하게 제시되었습니다. 그러나 일부 모델은 논리적 추론 단계를 명확하게 보여주는 반면, 그렇지 않은 모델도 있습니다.
추론 단계에서는 모델이 제시된 문제를 더 작은 문제로 분해하고(분해), 다양한 접근 방식을 시도하고(아이디어 도출), 최적의 접근 방식을 선택하고(검증), 잘못된 접근 방식을 배제하고(역trac가능성 포함), 최종적으로 최적의 해답을 선택하는(실행/해결) 과정을 보여줍니다.
