앤티로픽 CEO, AI 훈련 비용이 향후 3년 내 1,000억 달러까지 상승할 수 있다고 발언

인공지능(AI) 모델 훈련 비용이 급등하고 있으며, 향후 몇 년 동안 상당한 증가가 예상됩니다. AI 스타트업 앤트로픽(Anthropic)의 CEO인 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 최근 '인 굿 컴퍼니(In Good Company)' 팟캐스트 에피소드에서 이러한 상승하는 비용을 강조했습니다.

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현재의 고급 AI 모델인 ChatGPT-4는 훈련에 약 1억 달러가 필요합니다. 그러나 아모데이의 주장에 따르면 이는 향후 3년 내에 100억 달러에서 1,000억 달러 사이로 증가할 수 있습니다.

인공 일반 지능(AGI) 개발이 비용 상승을 주도

급격한 상승은 챗GPT와 같은 생성형 AI에서 인공 일반 지능(AGI)으로의 전환 때문입니다. AGI로의 진전은 인간의 마음과 유사한 방식으로 지식을 이해하고 습득하며 활용하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.

“100억 달러 또는 1,000억 달러로 간다면, 그리고 그것이 2025년, 2026년, 아마도 2027년에 일어날 것이라고 생각한다면, 그때쯤이면 우리가 대부분의 인간보다 대부분의 일에서 더 나은 모델을 얻을 수 있을 좋은 기회가 있을 것이라고 생각합니다.” 

아모데이

톰스 하드웨어(Tom's Hardware)에 따르면, 이러한 진전을 위한 기존 프레임워크는 현재 거대합니다. 예를 들어, ChatGPT를 훈련하려면 30,000개 이상의 GPU가 필요했으며, 각 엔비디아 B200 AI 칩의 가격은 30,000달러에서 40,000달러 사이입니다. 이러한 하드웨어 투자는 비용 증가를 유발하는 요소 중 하나일 수 있습니다. 

컴퓨팅 자원이 AI 훈련 비용을 상승시킴

AI 훈련 비용이 상승하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 주요 이유는 필요한 컴퓨팅 자원의 양이 막대하기 때문입니다. 딥러닝 모델의 발전과 함께 강력한 GPU와 기타 특수 설계된 하드웨어가 필요합니다. 2023년 데이터 센터로 배송된 GPU는 380만 개 이상으로, 이는 필요한 인프라의 규모를 보여줍니다. 

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또 다른 중요한 요인은 에너지 소비입니다. 지난해 판매된 모든 GPU의 전력 소비량은 130만 가구에 전력을 공급하기에 충분합니다. 이러한 높은 에너지 소비는 비즈니스에 높은 비용을 초래할 뿐만 아니라 환경 영향과 보존에 대한 문제도 제기합니다. 구글의 최근 보고서에 따르면, 회사의 배출량은 주로 AI 학습에 필요한 에너지로 인해 4년 동안 거의 50% 증가했습니다.

기술 거대 기업들, AI 인프라에 대규모 투자

더욱이 주요 기술 기업들은 인공 지능의 발전을 위해 많은 돈을 투자하고 있습니다. 예를 들어, 일론 머스크는 엔비디아의 최첨단 AI 칩 30만 개를 구매하고자 합니다. 마찬가지로 마이크로소프트와 오픈AI는 AI 발전을 위해 1,000억 달러 규모의 데이터 센터를 구축 중이라고 합니다.

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이러한 상승하는 비용에도 불구하고 AI 훈련 비용을 최적화하려는 시도가 있습니다. 구글의 딥마인드(DeepMind)는 최근 반복 횟수를 13배, 필요한 컴퓨팅 자원을 10배 줄인다고 주장하는 'Joint Example Selection(JEST)'이라는 기술을 발표했습니다. 이는 사용될 자원과 소요 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

그러나 이러한 진전에도 불구하고, AGI의 발전으로 인해 전반적인 방향은 더 높은 비용으로 향하고 있습니다. 생성형 AI에서 AGI로, 모델은 대규모 데이터 세트를 해석하고, 그들로부터 학습하며, 다양한 상황을 예측하고, 비판적 사고가 필요한 문제를 해결해야 합니다. 

크립토폴리탄 브렌다 카나나 기고