2030년까지 AI 훈련 속도 1만배 증가 예측, 전력과 데이터 병목 현상 우려

AI 기술이 2030년까지 현재보다 최대 1만배 더 빠르게 발전할 수 있다는 보고가 나왔습니다.

그러나 이와 함께 전력 소모와 데이터 부족 문제가 AI 발전의 중요한 병목 현상이 될 것으로 예상됩니다.

이번 블로그에서는 AI 훈련 인프라의 성장과 병목 요소들을 구체적으로 분석해 보겠습니다.

2030년 AI 훈련 속도 1만배 증가 가능성

비영리 연구 기관 에포크 AI(Epoch AI)는 최근 보고서에서 AI 훈련이 현재 속도대로 발전할 경우, 2030년까지 AI 모델의 훈련 속도가 1만배에 달할 수 있다고 예측했습니다.

이 보고서는 AI 확장의 가장 큰 제약 요소인 전력, 컴퓨팅 인프라, 데이터, 학습 시간을 중심으로 분석하고, 각각의 성장 가능성과 병목 현상을 시뮬레이션했습니다.

1. 전력 소모 문제

AI 훈련에서 가장 큰 제약은 전력 소모입니다. AI 모델의 크기가 커질수록 더 많은 전력이 필요하게 됩니다.

최근 메타(Meta)의 최신 모델인 '라마 3(LLaMA 3)'는 16,000개의 엔비디아(Nvidia) 칩을 이용해 27메가와트(MW)의 전력을 소모했습니다. 이는 미국 23,000가구의 연간 전력 소비량과 맞먹는 수준입니다.

 

에포크 AI는 2030년까지 AI 모델 훈련에 6기가와트(GW)의 전력이 필요할 것으로 예측했습니다.

이는 현재 전체 데이터 센터에서 사용하는 전력의 약 30%에 해당하며, 단일 발전소로는 감당하기 어려운 규모입니다.

이에 따라 AI 기업들은 여러 발전소에서 전력을 끌어오는 분산 전력 전략을 활용할 가능성이 큽니다.

2. 컴퓨팅 인프라 확장

AI 훈련에는 GPU와 같은 특수 칩이 필요합니다. 특히, 엔비디아와 같은 GPU 설계 회사와 이를 제조하는 TSMC와 같은 기업의 생산 능력이 중요한 역할을 합니다. 보고서에 따르면, 2030년까지 2천만 개에서 4억 개의 AI 칩이 필요할 것으로 보입니다.

 

하지만 GPU 외에도 고대역폭 메모리와 패키징 분야에서 공급 부족이 발생할 수 있습니다.

이로 인해 전반적인 AI 훈련 인프라에 병목이 생길 가능성이 제기되고 있습니다.

3. 데이터 고갈 우려

AI 모델의 성능을 높이기 위해서는 막대한 양의 학습용 데이터가 필요합니다.

그러나 양질의 데이터는 한정적이며, 2030년 이전에 텍스트 데이터가 고갈될 가능성이 있다고 합니다.

또한, 저작권 문제로 인해 데이터 확보가 어려워질 수 있으며, 이는 AI 훈련에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

 

그럼에도 불구하고, 멀티모달 데이터와 합성 데이터가 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있습니다.

특히, 합성 데이터는 직접 생성하는 데 비용이 들지만, 실제 데이터를 대체할 수 있는 잠재력이 크다고 평가됩니다.

4. 학습 시간과 병목 현상

AI 모델의 크기가 커질수록 훈련에 필요한 시간이 급격히 증가합니다.

이는 모델 개발 주기를 결정짓는 중요한 요소입니다. 보고서는 2030년까지 AI 훈련의 속도가 현재보다 최대 100만배 증가할 수 있지만, 그 과정에서 전력 부족이 가장 큰 병목 현상으로 작용할 것이라고 경고했습니다.

AI 발전은 계속될까?

에포크 AI는 2030년까지 AI 훈련 속도가 중단 없이 극적으로 발전할 것으로 보았습니다.

특히, GPT-4와 같은 대형 언어 모델을 기준으로, AI 훈련의 컴퓨팅 성능이 최대 1만배 증가할 가능성이 있다고 예측했습니다.

하지만 이러한 발전이 계속되기 위해서는 사회적인 투자와 신뢰가 유지되어야 하며, AI 연구와 관련된 전력과 데이터 인프라 확장이 필요합니다.

 

AI 훈련 속도가 2030년까지 현재보다 1만배 증가할 수 있다는 예측은 매우 놀라운 발전을 시사합니다.

그러나 전력과 데이터의 부족은 중요한 병목 현상으로 작용할 것이며, 이를 해결하기 위한 지속적인 투자가 필요합니다.

앞으로 AI 기술이 어떤 방식으로 발전하게 될지 주목할 만한 시점입니다.

 

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