인공지능 (AI)의 발전은 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 혁신시켰습니다. 불을 켜는 것과 같은 간단한 작업부터 복잡한 음성 명령까지 AI는 우리 일상 생활의 핵심 요소가 되었습니다. 그러나 이러한 보이지 않는 상호작용 뒤에는 방대한 자원, 인력 및 알고리즘 처리가 숨겨져 있습니다.
2018년에 케이트 크로포드(Kate Crawford)와 블라단 졸러(Vladan Joler)는 AI 시스템이 심지어 가장 간단한 작업을 수행하기 위해 필요한 자원의 규모에 대해 기술했습니다. AI 작업에 필요한 에너지와 인력의 규모는 인간이 동일한 작업을 수행하는 데 필요한 것보다 훨씬 큽니다. 2021년으로 시간을 돌린다면 이 산업이 얼마나 기하급수적으로 성장했는지 알 수 있을 것입니다.
최근의 분석 결과, 대규모 AI 모델 교육에 사용되는 컴퓨팅 파워의 양이 지난 6년 동안 크게 증가했습니다. 실제로, 컴퓨팅 파워의 증가 속도는 Moore의 법칙보다 300,000배 빨랐는데, 이 법칙은 컴퓨팅 파워가 일반적으로 2년마다 두 배로 증가하는 속도를 설명하는 것입니다. 이러한 거대한 컴퓨팅 파워의 증가는 방대한 양의 데이터를 처리하고 “학습”하는 데 필수적입니다.
AI가 더욱 발전함에 따라, 이러한 시스템의 에너지 소비도 증가합니다. AI의 전기 소비에 대한 정확한 숫자는 판단하기 어렵지만, 보고서에 따르면 2021년에 Google의 총 전기 소비의 10 ~ 15%를 AI가 차지한 것으로 알려져 있습니다. 이는 연간 약 2.3 테라와트-시간으로 계산됩니다. 애틀랜타 시 규모의 도시의 전기 사용량과 동일합니다.
AI의 에너지에 대한 시장 수요는 미래를 예측하는데 명확하게 드러납니다. 선두적인 AI 서버 칩 제조업체인 Nvidia는 2027년까지 연간 150만 대의 AI 서버 유닛을 선적할 것으로 예측됩니다. 이러한 서버가 최대 용량으로 작동한다면 연간 최소 85.4 테라와트-시간의 전기를 소비하여 많은 소국가들의 전기 사용량을 초과할 것입니다.
에너지 기술의 획기적인 발전이 점점 더 급박해지고 있습니다. OpenAI의 CEO 인 샘 알트먼(Sam Altman)은 핵융합 기술이나 대규모로 저렴한 태양 에너지가 AI의 에너지 수요를 충당하기 위해 필요하다고 제안했습니다. 알트먼은 이러한 획기적인 발전을 이루기 위해 핵융합 스타트업 Helion Energy에 투자했습니다.
그동안 AI의 높은 전기 소비는 제한 요소로 작용할 것입니다. AI 모델의 에너지 및 비용에 대한 비용은 정교한 AI 모델에 대한 보급을 제한할 것입니다. AI 모델의 컴퓨팅 비용이 증가함에 따라, Google과 같은 기술 거물들이 이러한 모델을 대중에게 공개하는 데 주의를 기울이는 이유가 명확해집니다.
AI의 미래는 놀라운 잠재력을 가지고 있지만, 이러한 시스템과 관련된 에너지 수요와 비용에 대한 대응은 지속 가능한 발전을 위해 중요합니다. 에너지 기술에서 획기적인 발전을 이루기 위해 노력할 때, AI의 성장이 환경과 자원을 희생하는 것이 아니라고 보장해야 합니다.
자주 묻는 질문:
1. 인공지능 (AI)이 기술에 미치는 영향은 무엇인가요?
– AI는 우리가 불을 켜는 것과 같은 간단한 작업부터 복잡한 음성 명령을 실행할 수 있게 해주며, 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 혁신시켰습니다.
2. AI 시스템이 작업 수행을 위해 필요한 자원과 인력은 얼마나 되나요?
– 케이트 크로포드와 블라단 졸러는 심지어 간단한 작업에도 AI 시스템이 방대한 자원과 인력이 필요하다고 언급했습니다.
3. 대규모 AI 모델 교육에 사용된 컴퓨팅 파워는 얼마나 빨리 증가했나요?
– 최근의 분석 결과, 대규모 AI 모델을 교육하는 데 사용되는 컴퓨팅 파워는 Moore의 법칙보다 300,000배 더 빨리 증가했다고 나타났습니다. 이 법칙은 컴퓨팅 파워가 일반적으로 2년마다 두 배로 증가하는 속도를 설명하는 것입니다.
4. AI 시스템의 전기 소비량은 얼마나 되나요?
– 정확한 숫자를 판단하기는 어렵지만, 보고서에 따르면 2021년 Google의 총 전기 소비량의 10 ~ 15%를 AI가 차지했으며, 이는 약 2.3 테라와트-시간에 해당합니다.
5. AI의 전기 소비량은 어떻게 예측되나요?
– Nvidia는 2027년까지 연간 150만 대의 AI 서버 유닛을 선적할 것으로 예측되며, 이러한 서버가 최대 용량으로 작동한다면 연간 최소 85.4 테라와트-시간의 전기를 소비할 것입니다.
6. AI의 에너지 수요를 충당하기 위해 어떤 에너지 기술적인 획기적인 발전이 필요한가요?
– OpenAI의 CEO 인 샘 알트먼은 핵융합 기술이나 대규모로 저렴한 태양 에너지가 AI의 에너지 수요를 충당하는 데 필요하다고 제안했습니다. 알트먼은 이 획기적인 발전을 이루기 위해 핵융합 스타트업 Helion Energy에 투자했습니다.
7. AI의 높은 전기 소비는 이용 가능성에 어떤 영향을 주나요?
– AI 모델의 높은 전기 소비는 컴퓨팅 비용을 증가시킴으로써 정교한 AI 모델의 보급을 제한하는 요소가 됩니다. Google과 같은 기술 거물들은 이러한 모델을 일반 대중에게 공개하는 데 주의를 기울입니다.
용어 설명:
– 인공지능 (AI): 기계에 의해 인간의 지능적인 프로세스를 모방하여 음성 인식, 문제 해결, 학습 등의 작업을 수행하는 기술입니다.
– 컴퓨팅 파워: 컴퓨터 시스템의 계산 능력으로, 일 초에 수행할 수 있는 계산 양으로 측정됩니다.
– Moore의 법칙: 마이크로칩에 있는 트랜지스터 수가 대략 2년마다 두 배로 증가하여 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가한다는 관찰입니다.
– 테라와트-시간: 1조(10^12)와트-시간으로 계산되는 전기 에너지의 단위입니다.
관련 링크:
– OpenAI: 인공 일반 지능을 발전시키기 위한 조직인 OpenAI의 공식 웹사이트입니다.
– Nvidia: 그래픽 처리 장치(GPU) 및 AI 하드웨어 주요 제조업체인 Nvidia의 공식 웹사이트입니다.
– Google: 검색 엔진과 AI 프로젝트로 유명한 다국적 기술 기업인 Google의 공식 웹사이트입니다.
The source of the article is from the blog radardovalemg.com