인공지능 기술의 최전선

인공지능(AI) 분야는 매일같이 진화하고 있으며, 이번 주에도 주목할 만한 여러 발전이 있었습니다. AI 기술의 현재 동향, 중요한 연구 결과, 그리고 시장의 변화에 대해 살펴보겠습니다.

AI 반도체 수요의 거대한 파도

• AI 칩 생산 네트워크 구축의 비용:
  샘 알트만의 "7조 달러" 발언은 AI 칩 생산을 위한 데이터센터 및 전력 인프라 구축 전체 비용을 언급한 것입니다. TSMC 창업자 장중머우는 현재 AI 칩에 대한 수요가 웨이퍼 단위가 아닌 공장 단위로 측정되고 있다고 밝혔습니다. 소프트뱅크 그룹은 AI 벤처 설립을 위해 1000억 달러 자금 모집 중이며, 이는 업계 내에서 AI 반도체에 대한 극심한 수요를 반영합니다.
  
  • 샘 알트만의 "7조 달러" 발언: AI 칩 생산에 필요한 데이터센터와 에너지 인프라에 대한 총 투자액이 5조에서 7조 달러에 달할 것이라는 예측은 업계의 큰 화제가 되었습니다. 이 금액은 AI 컴퓨팅뿐만 아니라 데이터센터 시스템과 전력 인프라를 포함한 총비용을 의미합니다. 샘 알트만은 특히 핵융합 및 소형모듈원자로(SMR)에 대한 관심을 표명하면서, 이러한 대규모 투자가 필요한 이유를 설명하였습니다​​.
    
    
  • 리사 수 AMD CEO의 전망: 리사 수는 AMD의 AI 가속기가 2027년까지 4000억 달러에 달하는 전체 유효시장(TAM)을 누릴 수 있을 것으로 전망했습니다. GPU가 AI 서버에서 차지하는 비용 비중은 약 75%로, 네트워킹과 메모리를 포함한 전체 시스템 시장 규모는 약 5000억 달러로 추산됩니다​​.
    
    
  • 장중머우 TSMC 창업자의 관찰: TSMC의 창업자 장중머우는 AI 칩에 대한 수요가 웨이퍼 단위가 아닌 공장 단위로 측정되고 있다고 언급했습니다. 이는 AI 반도체의 시장 규모에 대한 기업들의 공격적인 투자와 확장 계획을 반영합니다. 그에 따르면, 현재 AI 칩 회사들은 수만 장의 웨이퍼가 아니라 여러 개의 공장을 요구하고 있으며, 이는 향후 수요를 수만 장의 웨이퍼와 10개의 팹 사이로 예상하고 있음을 시사합니다​​.
    
    
  • 소프트뱅크 그룹의 투자 계획: 소프트뱅크 그룹은 엔비디아와 경쟁할 새로운 AI 벤처 설립을 목표로 "이자나기" 프로젝트를 통해 1000억 달러 자금을 모집 중입니다. 이 프로젝트는 중동의 기관 투자자들로부터 약 700억 달러를 조달하고, 나머지 300억 달러는 알리바바 등 주식을 팔아 조달할 계획입니다​​.

엔비디아의 눈부신 성장

• 중장기 목표:
  엔비디아의 데이터센터 사업부 매출이 184억 달러로 5배 성장했으며, 매출 총이익률은 77%에 달합니다. 엔비디아는 자율주행과 헬스케어에 집중하며, GPU 하드웨어 제조를 넘어 AI "파운데이션" 기업으로 자리매김하고 있습니다.
  
  1. 데이터센터 사업부의 매출 성장: 엔비디아의 데이터센터 사업부는 184억 달러로 전년 대비 5배 이상의 성장을 기록했습니다. 이 사업부의 매출 비중은 전체의 83%를 상회하며, 매출 총이익률은 77%에 달합니다. AI 혁명 이후 마진은 매분기 2%포인트씩 개선되어, 회사의 밸류에이션 상승에 중요한 요소로 작용하고 있습니다​​.
  2. 중국 매출 비중 감소와 잠재적 회복: 중국 매출 비중은 한 자릿수로 감소했으나, OpenAI의 Sora 출시 이후 중국 내 AI 기술력 강화 노력에 따른 중국 매출의 재상승 가능성도 제시되고 있습니다​​.
  3. 기타 국가들의 성장률: 유럽, 일본, 중동을 포함하는 기타 국가들의 세그먼트는 전년 대비 241%의 성장률을 보여, 소버린 AI의 중요성이 부각되고 있습니다​​.
  4. "GEAR" 연구조직의 창설: 엔비디아는 자체 연구조직인 "GEAR"을 창설하여 일반성을 갖춘 Embodied AI, 즉 로봇 개발에 주력하고 있습니다. GEAR의 미래는 밝은 것으로 평가되며, 로봇에 적용될 AI의 가치는 매우 크다고 강조됩니다​​.
  5. 자율주행과 헬스케어로의 집중: 엔비디아는 다음 단계로 자율주행과 헬스케어 부문에 집중하고 있습니다. 이 두 분야는 엔비디아가 거의 10년 동안 중점을 둔 부문으로, AI 대유행에 가장 큰 수혜를 받을 수 있는 영역입니다. 성공 시, 엔비디아의 총 유효시장(TAM)은 상상할 수 없이 커질 것으로 전망됩니다​​.

OpenAI의 경쟁력 강화

• "미스트랄 라지" 모델 출시:
  OpenAI의 경쟁자로서 "미스트랄 라지" 모델을 출시한 Mistral AI는 오픈소스에 중점을 두며 주목받고 있습니다. 그러나 비용 측면에서 GPT-4와 비교하여 덜 매력적인 평가를 받고 있습니다.
  
  • Mistral AI의 '미스트랄 라지' 모델 출시: 프랑스 파리에 기반을 둔 Mistral AI는 '유럽의 자존심'으로 불리며, 특히 오픈소스 모델 개발에 중점을 두고 있습니다. '미스트랄 라지' 모델은 GPT-4와 비교될 정도의 성능을 보이며, EQ-Bench 점수 기준으로는 GPT-4에 버금가는 성능을 나타냈습니다. 이 모델은 MMLU 기준으로도 Claude 2와 Google의 Gemini "1.0" Pro를 제치며 주목을 받았습니다. 그러나 '라지'는 오픈소스가 아닌 폐쇄소스로, 모델 크기나 사용된 데이터셋에 대한 정보는 공개되지 않았습니다​​.
  • OpenAI의 독보적인 경쟁력: 한 사용자의 평가에 따르면, '라지'는 GPT-4가 제공한 답변을 학습 데이터로 사용하여 훈련된 것으로 추정됩니다. 이는 폐쇄소스 모델 개발의 아이러니를 드러내며, OpenAI의 혁신이 얼마나 강력한지를 보여줍니다. 비록 '라지'의 사용 비용이 GPT-4와 비교해 덜 매력적이라는 지적이 있지만, 여전히 OpenAI의 기술적 우위는 명확하며, 아직 GPT-4를 능가하는 모델이 나오지 않았습니다​​.
  • 미스트랄과 마이크로소프트의 파트너십: 미스트랄은 '라지' 모델과 새로운 챗봇 서비스 'Le Chat'을 마이크로소프트 Azure 플랫폼에 런칭할 예정입니다. 이는 마이크로소프트와 다년간의 파트너십의 일환으로, 마이크로소프트는 미스트랄의 소수지분을 확보하였습니다. 이번 파트너십은 Azure AI Studio를 통해 미스트랄의 모델에 접근할 수 있게 하여, 관련 AI 애플리케이션 및 기업용 솔루션에 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다​

Gemini의 Wokeism 문제

• 정치적 편향 문제:
  구글의 AI 제품 Gemini가 정치적 편향 문제로 인해 신뢰성에 타격을 입었습니다. 이는 미국 내 정치적 분열이 심화되는 가운데 더욱 민감한 이슈로 떠올랐습니다.
  
  • Gemini의 정치적 편향 논란: Gemini는 정치적 편향으로 인한 신뢰성 문제에 직면해 있습니다. 구글의 AI 신제품 출시에도 불구하고, Gemini의 정치적 편향 논란은 사용자들의 상당수를 잃을 위기에 처하게 하고, 구글에 대한 신뢰도 문제를 야기했습니다. 이는 미국 내 정치적 분열이 심화되는 상황에서 더욱 민감한 문제로 부각되고 있습니다​​.
  • Woke AI로의 작동: Gemini가 Woke AI 방식으로 작동한다는 분석이 있습니다. 사용자가 제출한 프롬프트는 구글의 백엔드 언어모델을 통해 수정되어, 구글이 삽입하고자 하는 내용을 포함하도록 "Woke 프롬프트"를 생성합니다. 이 과정은 사용자에게 투명하지 않으며, 몰래 변경된 프롬프트에 대한 사용자의 분노를 야기하고 있습니다​​.
  • 사상적 논란과 반응: Gemini의 '사상적 논란'은 단순히 제품 출시 문제를 넘어서 구글의 AI 브랜드 전체에 대한 신뢰 저하로 이어질 수 있는 큰 문제입니다. 특히 정치적 올바름(PC) 혹은 Wokeism에 편향되어 "사실이 아닌" 답변을 내놓는 것에 대한 거센 반발이 일어나고 있습니다. 이는 특히 미국 대선을 앞두고 진보와 보수 간의 사상적 분단이 심화되는 현 상황에서 더욱 민감한 이슈입니다​

주목할 만한 연구: Google의 "Genie"

• 상호작용 환경 생성:
  Google의 "Genie ( Generative Interactive Environments )"는 첫 상호작용 환경 생성 모델로, 특정 방향으로 움직일 수 있는 캐릭터를 생성할 수 있습니다. 이는 텍스트나 이미지에 기반한 게임 생성 등 다양한 산업 분야에 활용될 수 있는 중요한 발전입니다.
  
  • 상호작용 환경 생성의 새로운 모델: 구글 딥마인드가 공개한 "Genie"는 첫 번째 상호작용 환경을 생성하는 모델로서, 이미지만 주어지면 그 안에 있는 등장인딵를 인식해 움직일 수 있게 만듭니다. 이 과정에서 인물은 크게 배경은 조금씩 움직이며 명령을 구현합니다.
  • 비지도 학습 기반: Genie는 라벨링되지 않은 수십만 개의 인터넷 동영상을 통한 비지도 학습을 기반으로 합니다. 이 모델은 세 가지 주요 요소로 구성됩니다: 1) 잠재 액션 모델은 프레임 사이의 '잠재 액션'을 추론합니다. 즉, 어떤 상태 변화가 있는지 파악합니다. 2) 비디오 토큰 생성기는 영상 프레임을 토큰으로 변환해 비디오를 텍스트처럼 토큰화합니다. 3) 다이내믹 모델은 잠재 액션과 이전(t-1) 프레임 토큰을 모두 고려해 영상의 다음 프레임(t+1)을 예측합니다. 이는 에이전트의 행동에 따라 다음 결과를 예측하는 일종의 월드 모델입니다.
  • 2D 비디오 게임 학습 기반: Genie는 인터넷에 공개된 2D 비디오 게임(예: 슈퍼마리오 게임 같은) 영상을 기반으로 학습했습니다. 초당 10프레임 성능으로 16초 짜리 영상(총 160 프레임)을 생성할 수 있습니다.
  • 산업 분야의 잠재적 활용: 이 모델이 개선되고 다른 생성형 모델과 결합하여 사용할 수 있게 되면, 영화, 게임 등을 이미지 몇 장과 컨트롤러만으로 제작할 수 있게 될 전망입니다. 이는 텍스트나 이미지에 기반한 게임 생성 뿐만 아니라, 로봇 등의 고품질 시뮬레이션 훈련 데이터를 대량으로 생성하는 등 각종 산업 분야에 활용 가능성을 시사합니다​

AI 기술은 우리의 삶을 변화시키는 중요한 역할을 하고 있습니다. 반도체 수요의 증가부터 정치적 편향에 대한 우려까지, AI 기술의 발전은 다양한 도전과 기회를 동시에 제시하고 있습니다. 이러한 최신 동향을 지켜보는 것은 기술의 미래 방향을 이해하는 데 있어 필수적입니다.