앤트로픽 CEO는 인공지능 훈련 비용이 향후 3년 안에 1000억 달러까지 상승할 수 있다고 밝혔습니다

인공지능(AI) 모델 훈련 비용이 급증하고 있으며, 향후 몇 년 동안 상당한 증가가 예상됩니다. AI 스타트업 앤스로픽(Anthropic)의 CEO인 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 최근 "인 굿 컴퍼니(In Good Company)" 팟캐스트에서 이러한 비용 상승 문제를 강조했습니다.

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ChatGPT-4와 같은 현재의 고급 AI 모델을 학습시키는 데는 약 1억 달러가 소요됩니다. 하지만 에 따르면 , 이 비용은 향후 3년 안에 100억 달러에서 1,000억 달러 사이로 급증할 수 있습니다. 

인공 일반 지능 개발로 비용이 증가합니다

이러한 급격한 증가는 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능에서 인공 일반 지능(AGI)으로의 전환 때문입니다. AGI를 향한 발전은 인간의 사고방식과 유사하게 지식을 이해하고 습득하며 활용할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.

"제 생각에 시장 규모가 100억 달러나 1,000억 달러에 이르면, 그리고 저는 그게 2025년, 2026년, 어쩌면 2027년쯤에는 가능할 거라고 생각하는데… 그때쯤이면 대부분의 분야에서 인간보다 뛰어난 모델을 만들 수 있을 가능성이 높다고 봅니다." 

아모데이

Tom's Hardware에 따르면, 현재 이러한 기술 발전을 위한 기존 프레임워크는 엄청난 규모를 자랑합니다. 예를 들어, ChatGPT를 학습시키려면 3만 개 이상의 GPU가 필요했는데, 엔비디아 B200 AI 칩 하나당 가격은 3만 달러에서 4만 달러에 달합니다. 이러한 하드웨어 투자는 비용 증가의 주요 원인 중 하나일 수 있습니다. 

컴퓨팅 자원의 증가는 AI 훈련 비용 상승의 주요 원인입니다

인공지능(AI) 학습 비용이 상승하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 가장 큰 이유는 필요한 컴퓨팅 자원의 양이 엄청나기 때문입니다. 딥러닝 모델의 발전과 함께 강력한 GPU를 비롯한 특수 설계 하드웨어가 필수적입니다. 2023년에는 380만 대 이상의 GPU가 데이터 센터에 출하되었는데, 이는 필요한 인프라의 규모를 보여줍니다. 

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또 다른 중요한 요소는 에너지 소비입니다. 작년에 판매된 모든 GPU의 전력 소비량은 130만 가구에 전력을 공급할 수 있는 양에 달합니다. 이러한 높은 에너지 소비는 기업의 비용 부담을 가중시킬 뿐만 아니라 환경 및 에너지 보존 문제도 야기합니다. 구글의 최근 보고서에 따르면, 인공지능 학습에 필요한 에너지 소비로 인해 구글의 배출량은 4년 동안 거의 50% 증가했습니다.

기술 대기업들이 인공지능 인프라에 대규모 투자를 하고 있다

게다가 주요 기술 기업들은 인공지능 발전을 위해 막대한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어, 일론 머스크는 엔비디아의 최첨단 AI 칩 30만 개를 구매하려 합니다. 마찬가지로 마이크로소프트와 오픈AI는 AI 발전을 위해 1,000억 달러 규모의 데이터 센터를 구축하고 있는 것으로 알려져 있습니다.

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이러한 비용 상승에도 불구하고, AI 학습 비용을 최적화하려는 시도가 계속되고 있습니다. 구글의 딥마인드는 최근 JEST(Joint Example Selection)라는 기술을 발표했는데, 이 기술은 반복 횟수를 13분의 1로, 필요한 컴퓨팅 자원을 10분의 1로 줄일 수 있다고 주장합니다. 이는 사용되는 자원과 소요 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다.

하지만 이러한 발전에도 불구하고, 인공 일반 지능(AGI)의 발전으로 인해 전반적인 비용은 증가하는 추세입니다. 생성형 인공지능에서 AGI에 이르기까지, 모델은 방대한 데이터 세트를 해석하고, 이를 통해 학습하며, 다양한 상황을 예측하고, 비판적 사고를 요하는 문제를 해결해야 합니다. 

Brenda Kanana의 Cryptopolitan 보고