AI: 빅테크에 있어서 수익성이 있는 그러나 고비용인 노력
AI 열풍이 시작된 지 거의 1년 반이 지난 시점에서 세계의 빅테크 기업들이 인공지능(AI)가 확실한 수익 흐름으로 옮겨질 수 있다는 것을 입증했습니다. 그러나 AI는 빠르게 급격한 투자가 일어날 수 있는 막대한 자금 수통이기도 합니다. 마이크로소프트와 구글의 모회사 알파벳 같은 기술 리더들은 비즈니스가 AI 서비스에 보다 많은 투자하는 대로 증가하는 클라우드 수익을 발표했습니다. 반면 기술로부터 수익을 창출하는 데 뒤쳐지는 메타 플랫폼은 AI 노력이 사용자 참여와 광고 타겟팅 정밀도를 향상시킨다는 점을 인정했습니다.
테크 거물들 사이에서 AI 투자 급증
이러한 초기 재정적 성공을 거두기 위해 기업들은 AI 개발에 수십억 달러를 투자했으며, 이러한 투자를 더욱 확대할 계획입니다. 마이크로소프트는 최근 분기에 140억 달러를 자본 지출했다고 공개하며, 이 금액은 AI 인프라 투자를 위한 것으로, 이전 분기 대비 79% 증가했습니다.
알파벳은 해당 분기에 120억 달러를 지출했다고 밝히며, 이는 작년 대비 91% 증가한 수치입니다. 이 회사는 AI 기회에 집중하면서 내년 잔여 기간 동안도 해당 수준 이상으로 예상되며, 메타는 올해의 투자 전망을 상향 조정하며 자본 지출이 350억달러에서 400억달러에 이를 수 있다고 믿고 있으며, 이는 최고치에서 42% 증가한 잠재적인 비용입니다. 뿐만 아니라 AI 연구 및 개발에 대한 적극적인 투자를 언급했습니다.
AI 진보와 비용의 균형 유지
AI 비용의 증가는 메타의 주가 하락으로 나타나며, 느린 기대보다 판매 성장이 예상보다 출중히 낮은 것이 투자자들의 관심을 불러일으킵니다. 기술 업계에서는 AI 비용이 계속해서 증가할 것으로 기대되며, 그 이유는 두 가지입니다. AI 모델은 계속 커지고 더 비실해지며, 글로벌 AI 서비스 수요를 충족하기 위해 더 많은 데이터 센터를 구축해야 할 필요가 있습니다. OpenAI나 구글이 제공하는 AI 서비스를 실험하는 기업들은 제품을 유용하게 변경하기 위해 수백만 달러를 지출할 수 있습니다.
운영이 시작되면 AI 챗봇을 사용하거나 판매 데이터 분석을 요청하면 추가 비용이 발생합니다. 그러나 AI 시스템을 위한 기반 구축은 가장 비싼 노력입니다.
AI 언어 모델 규모와 비용이 증대
오늘날 가장 유명한 AI 제품인 OpenAI의 ChatGPT를 비롯한 제품들은 광범위한 언어 모델에 의해 주도됩니다. 이 모델은 가장 효과적인 사용자 상호작용을 제공하기 위해 방대한 데이터로 공급됩니다. 최고 AI 기업들은 이러한 대형 언어 모델을 더 크게 만들면 더 고도화된 AI에 가까워질 것이며, 결국으로는 많은 작업에서 인간보다 우수한 수준에 도달할 수 있다고 확신합니다.
이 증가는 더 많은 데이터, 증가하는 컴퓨팅 파워, 그리고 길어지는 AI 시스템 훈련 기간을 필요로 합니다. 현재 시장에 출시된 AI 모델 제작 비용은 훈련만 해도 1억 달러 정도가 들 수 있으며, 곧 예상액은 10억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2025년이나 2026년에는 50억 또는 100억 달러를 상회할 수도 있습니다.
GPU와 컴퓨터 비용에 대한 투자
이러한 비용의 상당 부분은 처리 능력과 관련이 있으며, 특히 같은 일을 빠르게 처리하는 GPU(그래픽 처리 장치)와 연관이 있습니다. 이 칩들은 대개 Nvidia가 제조하여, 높은 속도로 방대한 데이터를 처리합니다. 메타의 CEO 마크 주커버그는 앞으로 연내 AI 연구를 지원하기 위해 35만 개의 Nvidia H100 GPU를 얻기로 계획했다고 밝혀, 할인 가격이 적용되더라도 수십억에 달할 것입니다.
데이터 센터 건설 부]
AI 의존적 기업은 이러한 하드웨어를 수용할 수 있는 시설이 필요하여, 메타, 아마존, 마이크로소프트, 구글과 같은 기업들이 새로운 서버 팜을 건설할 때 경쟁을 벌이고 있습니다. 맞춤형 데이터 센터는 하드 드라이브, 프로세서, 냉각 시스템, 전기 스택, 백업 발전기를 유지합니다. Dell’Oro Group은 올해 기업들이 데이터 센터 구축 및 장비에 대해 2940억 달러를 지출할 것으로 추정하며, AI 인프라에 투자되는 자금 규모의 엄청난 규모를 나타냅니다.
기술 업계에서 AI의 높은 위험은 개발 비용과 상당한 수익 창출 가능성 사이에 있는 복잡한 균형에 대해 관련이 있습니다. 이 주제와 관련된 가장 중요한 질문과 주요 도전에 대해 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.