Forrester Research는 인공 지능 (AI) 기술이 다양한 산업에 보급되면서 Graphics Processing Units (GPU)와 같은 필수 하드웨어에 대한 수요가 급증함을 강조했습니다. 그러나 이 증가한 수요에도 불구하고 현재의 공급 도전에 대비하여 기업은 AI 도입에 있어 내성적인 접근을 고려할 것을 권고받고 있습니다.
GPU의 필수성은 데이터 중심의 작업에 대한 AI의 입맛 진한 워크로드에서 점점 더 뚜렷해지고 있으며 클라우드 서비스 제공 업체를 포함한 공급 업체들이 주요 구성품을 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 일부 기업들은 필요한 하드웨어를 확보하기 위해 최대 1년까지 지연을 겪고 있습니다. 클라우드 및 하드웨어 공급 업체들은 AI 능력에 대한 요구 증가에 부응하려 노력하고 있지만 인프라 구성 요소의 부족으로 데이터 센터의 확장이 제약을 받고 있습니다.
Forrester Research는 기업들이 소규모 AI 구현부터 시작하여 경험을 쌓고 반도체 공급 여건이 개선되면 운영을 원활하게 확장할 수 있도록 권장하고 있습니다. 2024년을 전망하면 데이터 소스에 더 가까운 데이터 처리와 관련된 엣지 컴퓨팅이 성장하고 AI 기술을 더욱 통합할 것으로 예상됩니다.
AMD와 NVIDIA와 같은 반도체 기업들은 엣지 컴퓨팅 분야를 대상으로 제품 개발에 집중하고 있습니다. Forrester는 미래 기술 변화 관점에서 엣지 컴퓨팅이 클라우드 서비스에 대한 패러다임 변경이 될 수 있다고 예측하고 있습니다.
반도체 부족은 AI 응용 뿐만 아니라 일반 PC 및 서버의 구매에도 영향을 미칩니다. Forrester는 기업들이 미래 필요에 대비하여 재고를 확보하고 기존 하드웨어의 수명 주기를 최대한까지 연장하는 것을 권장하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 기업의 운영과 전략적 계획에 대한 하드웨어 제약 조치의 영향을 완화할 수 있습니다.
글로벌 부족 속에서 증가하는 AI 하드웨어 수요에 관한 토의 속에서 고려할 사항들이 있습니다:
– 2020년쯤 시작된 글로벌 반도체 부족은 COVID-19 팬데믹이 악화시키며 공급망을 방해하고 제조 공장을 중단시키고 원격 근무 및 학습 증가로 기술 수요가 급증하는 등 몇 가지 산업에 영향을 미쳤습니다.
– AI 워크로드는 병렬 처리를 다루고 대규모 행렬 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 GPU, TPU(텐서 처리 장치), FPGA(현장 프로그래밍 가능한 게이트 배열)와 같은 특수 프로세서를 요구합니다.
– IoT (사물인터넷) 디바이스의 빠른 성장은 지역 내에서 데이터 처리가 증가하고 있음에 따라 단순히 대기시간을 줄이고 프라이버시 문제를 해결하여 대역폭 사용량을 줄이기 위해 AI 처리가 점점 더 로컬에서 이루어짐으로써 엣지 컴퓨팅에 대한 수요를 증가시킵니다.
– AMD 및 NVIDIA와 같은 기업은 하드웨어 개발 뿐만 아니라 AI 워크로드에 대한 응용 최적화에 중요한 CUDA와 같은 AI 소프트웨어 프레임워크 및 라이브러리에 투자하고 있습니다.
해당 주제와 관련한 중요한 질문 및 답변, 주요 도전과 논란 사항은 다음과 같을 수 있습니다:
– 기업들이 AI 프로젝트에 대한 하드웨어 부족의 영향을 어떻게 완화하고 있나요? 기업들은 기존 하드웨어 최적화, 클라우드 서비스 도입, 새로운 하드웨어 사전 주문 대기열, 대체 업체나 기술 탐색을 포함한 전략을 활용하여 AI 프로젝트에 미치는 영향을 완화하고 있습니다.
– AI 개발의 윤리적 고찰은 무엇인가요? 어떤 AI 프로젝트에 우선순위를 두는 것은 윤리적 고려 사항을 제기하며 건강관리, 금융 서비스 등 특정 응용 프로그램이 우선하여야 하는지(예: 건강관리, 금융 서비스)에 대한 영향과 제한된 하드웨어 경쟁을 주장할 수 없는 소규모 기업에 대한 영향이 있습니다.
– 환경적 영향은 무엇인가요? AI 산업의 환경적 영향은 데이터 센터가 많은 양의 에너지를 소비하고 첨단 하드웨어의 생산과 처분이 중요한 생태학적 영향을 미칠 수 있기 때문에 주목해야 합니다.
상황의 장단점은 아래와 같습니다:
– 장점:
– 혁신을 장려함으로써 더 효율적이고 전문화된 AI 하드웨어를 얻을 수 있음
– 기업은 영향을 미치는 프로젝트에 중점을 두고 AI 구현에 더 전략적일 수 있음
– 엣지 컴퓨팅 개발은 데이터 프라이버시 개선과 대역폭 사용량 감소에 이바지할 수 있음
– 단점:
– 소규모 기업 및 신흥 시장 기업이 하드웨어 부족에 비례해 영향을 받을 수 있음
– 수요 증가로 인한 가격 상승으로 기업 예산에 영향을 미치며 AI 연구와 구현을 늦출 수 있음
AI 하드웨어 발전에 대한 최신 정보를 얻기 위해서 주요 반도체 기업과 산업 연구 기관의 공식 사이트를 방문하는 것이 유용할 수 있습니다. 아래는 주요 도메인에 대한 관련 링크 몇 가지입니다:
– Forrester Research
– NVIDIA
– Advanced Micro Devices (AMD)
반도체 산업의 상태는 변할 수 있으므로 이러한 소스들을 참고하여 가장 최신 정보를 확인하는 것이 중요합니다.