AI 경쟁은 물리적 세계로 이동할 것

과거 몇 년 동안 인공 지능의 이야기는 거의 전적으로 소프트웨어의 언어로 전달되어 왔다. 모델은 분당으로 더 강력해지고, 더 빠르고 더 전문적인 것이 되고 있다. 수십억 달러가 기초 모델, 연구소 및 산업 전체를 재구성할 것을 약속하는 스타트업에 투자되고 있다. 정부는 국가 AI 전략을 발표했으며, 모든 이사회는 통합 로드맵을 논의했다. 대화는 광범위했으며, 앞을 바라보며, 중요한 방면에서 불완전했다.

AI는 마법이 아니다. 클라우드에 존재하지 않는다. 훈련된 모든 모델, 대답한 모든 질의, 생성된 모든 이미지에는 물리적 인프라가 필요하다. 엄청난 양의 전력을 사용하는 데이터 센터, 24시간 운영하는 냉각 시스템, 대륙을 가로지르는 데이터를 전달하는 광섬유 케이블, 모든 것을 작동하는 전기 그리드에 연결하는 변전소.

추론의 높은 에너지 비용

우리는 미국의 200명이 넘는 고위 AI 의사결정자를 조사했으며, 데이터는 산업 내에서 많은 사람들이 인정한 내용을 수치로 나타낸다. 거의 29%의 조직은 에너지 비용이 이미 AI를 확장하는 능력을 제한하고 있다고 말한다. 28% 이상의 조직은 전력 가격 상승으로 인해 AI 훈련 활동을 완전히 중단하거나减속해야 했다. 그리드 연결 지연, 냉각 제한, 연결 부족, 계획 병목은 모두 증가하는 장애물로 지적된다. 오랫동안 누군가의 문제로 간주되던 인프라 계층은 이제 모두의 문제가 되었다.

이것은 전적으로 예상치 못한 것은 아니다. 현대 AI가 작동하는 규모는真正로 특별하다. 큰 프론티어 모델을 훈련시키는 것은 한 해 동안 수백 개의 가정에서 사용하는 전력과 같은 양의 전력을 소비할 수 있다. – 단일 GPT-4 훈련 실행은 약 50 GWh의 전力を 소비한다. – 이는 40,000개의 미국 가구가 1년 동안 사용하는 전력과 동일하다. 수백만명의 일일 사용자를 위한 추론을 실행하는 데에는 10년 전에는 불가능해 보였을 만큼 크고 밀도가 높은 데이터 센터가 필요하다. 그리고 수요는 가속화되고 있다. 이는 AI 응용 프로그램의 확산, 에이전트 시스템의 확장, 비즈니스 핵심 운영에 대한 AI 통합의 증가로 인해 발생한다. 데이터 센터의 전기 소비는 약 15%의 속도로 증가하고 있다. – 이는 모든 다른 부문의 총 전력 소비보다 4배 이상 빠르다. 물리적 세계는 지수 함수를 흡수하도록 요청되고 있지만, 이것은 설계된 대로 빠르게 수행할 수 없다.

전략은 물리적 세계로 이동한다

현재의 순간이 특히 중요한 이유는 제약이 실제로 나타나는 곳이다. 토지는 핵심 문제가 아니다. 우리의 연구에 따르면 약 14%의 기업만이 토지 가용성을 주요 도전으로 식별한다. 더 어려운 문제는 토지를 찾은 후에 발생하는 모든 일이다. 그리드 용량이 없는 사이트는 쓸모없다. 계획 승인이 없으면 고립된다. 그리고 만약 연결성이 강하지 않으면 AI 빌드는 작동할 수 없다. 병목은 공간이 아니다. 물리적 공간을 작동하는 컴퓨팅 환경으로 전환하는 복잡하고 느린 과정이다. 이는 돈만으로 해결하기 어렵다.

또한 국가 AI 경쟁력에 대한 우리의 생각을 재구성한다. 대화는 오랫동안 연구 인재, 투자 금액, 가장 강력한 모델을 훈련시키는 경쟁에 집중되어 왔다. 그러나 인프라 전략은 동등하게 결정적인 변수로 등장하고 있다. 허가가 더 빠르고, 에너지 정책이 산업 수요와 더 잘 일치하며, 대규모 인프라에 대한 사적 투자가 더 성숙한 지역에서는 AI를 더 빠르게 확장할 수 있다. 미국은 종종 저평가되는 구조적 이점을 가지고 있다. 이것은 화려하지 않은 이점이다. 그리드 계획, 조닝 개혁, 공공事業 조정을 포함한다. 그러나 이것은 점점 더 중요한 것이 된다.

지정학은 또 다른 복잡성을 추가한다. 조사된 기업의 약 33%는 지리정치적 우려로 인해 다른 지역이나 국가로 AI 작업을 이전하는 것을 적극적으로 고려하고 있다고 말한다. 전력과 계획의 실제 제약과 함께, 조직은現在 주권, 공급망 내구성, 컴퓨팅을 배치하는 환경의 정치적 안정성을 고려하고 있다. 결과는 AI 인프라 투자가 흐르는 지역의 재구성이다. 풍부한 재생 에너지, उपलब한 그리드 용량, 빠른 규제 경로를 가진 지역으로, 전통적인 기술 지도에서 이러한 지역이 어디에 위치하는지에 관계없이.

AI 혁명의 첫 번째 단계는 소프트웨어에서 가능한 것에 의해 정의되었다. 다음 단계는 물리적 세계에서 달성할 수 있는 것에 의해 정의될 것이다. 전력 인프라를 구축하는 노력, 에너지 공급을 확보하는 노력, 대규모 산업 배포의 관료적 복잡성을 탐색하는 노력.

이것이 미국이 쉽게 극복할 수 없는 이점을 가지게 되는 곳이다. AI의 미래는 그리드가 유지되는 데 있다. 이것은 헤드라인보다 덜 흥미롭다. 그러나 더 중요하다.