AI 훈련 비용은 계속해서 하락하고 있다

높은 AI 훈련 비용은 AI 도입의 주요 장벽이었으며, 많은 회사들이 AI 기술을 구현하는 것을 방해했습니다. 2017년 Forrester Consulting Report에 따르면, 48%의 회사들이 높은 기술 비용을 AI驱動 솔루션을 구현하지 않는 주요 이유 중 하나로 꼽았습니다.

그러나 최근의 발전은 AI 훈련 비용이 빠르게 하락하고 있으며, 이 추세는 미래에도 계속될 것으로 예상됩니다. ARK Invest Big Ideas 2023 보고서에 따르면, GPT-3 수준의 성능을 가진 대형 언어 모델의 훈련 비용은 2020년 460만 달러에서 2022년 45만 달러로 하락했으며, 이는 1년당 70%의 감소입니다.

이제 이 하락하는 AI 훈련 비용의 추세를 더 자세히 살펴보고, 이 감소에 기여하는 요인들을 обс论해 보겠습니다.

AI 훈련 비용은 어떻게 시간의 경과에 따라 변경되어 왔는가?

最近의 ARK Invest 2020 연구에 따르면, 딥 러닝 모델의 훈련 비용은 무어의 법칙보다 50배 더 빠르게 개선되고 있습니다. 실제로, AI 추론 시스템을 실행하는 비용은 거의 무시할 수 있는 수준으로 급격히 감소했습니다.

또한, 훈련 비용은 지난 몇 년 동안 매년 10배로 감소했습니다. 예를 들어, 2017년 공공 클라우드에서 이미지 분류기인 ResNet-50을 훈련하는 비용은 약 1,000달러였지만, 2019년까지 비용은 약 10달러로 크게 감소했습니다.

이 발견은 2020년 OpenAI의 보고서와도 일치합니다. 이 보고서에 따르면, 동일한 작업을 수행하는 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 컴퓨팅 파워는 2012년 이후 매 16개월마다 2배로 감소했습니다.

さらに, ARK 보고서는 AI 훈련 비용의 감소를 강조합니다. 보고서에 따르면, 2030년까지 GPT-3 수준의 모델을 훈련하는 비용은 2022年的 45만 달러에서 30달러로 하락할 것으로 예상됩니다.

GPT-3 수준의 성능을 가진 모델을 훈련하는 비용 – ARK Invest Big Ideas 2023

AI 훈련 비용의 감소에 기여하는 요인

AI 모델을 훈련하는 비용은 AI 기술이 개선됨에 따라 더 저렴하고 쉬워졌습니다. 하드웨어 비용, 소프트웨어 비용, 클라우드 기반 AI 등 여러 요인이 AI 훈련 비용의 감소에 기여했습니다.

이제 이러한 요인들을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 하드웨어

AI는大量의 데이터와 계산을 처리하는 데 특수한 고성능 하드웨어가 필요합니다. NVIDIA (NVDA ), IBM, Google와 같은 회사들은 GPU와 TPU를 제공하여 고성능 컴퓨팅 작업을 수행합니다. 높은 하드웨어 비용은 대규모로 AI를 민주화하는 것을 어렵게 만듭니다.

그러나, 기술이 발전함에 따라 하드웨어 비용은 감소하고 있습니다. ARK Invest 2023 보고서에 따르면, Wright의 법칙에 따르면 AI 관련 컴퓨팅 유닛(RCU) 생산 비용, 즉 AI 훈련 하드웨어 비용은 매년 57% 감소할 것으로 예상되며, 2030년까지 AI 훈련 비용은 70% 감소할 것으로 예상됩니다.

AI 훈련 하드웨어 비용 – ARK Invest Big Ideas 2023

2. 소프트웨어

AI 소프트웨어 훈련 비용은 47%의 연간 효율성과 확장성으로 인해 감소할 수 있습니다. TensorFlow와 PyTorch와 같은 소프트웨어 프레임워크는 개발자가 분산 시스템에서 고성능으로 복잡한 딥 러닝 모델을 훈련할 수 있도록 합니다. 이는 시간과 자원을 절약합니다.

또한, Inceptionv3이나 ResNet과 같은 대규모 사전 훈련된 모델과 전이 학습 기술도 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 개발자가 모델을 처음부터 훈련하는 대신 기존 모델을 미세 조정할 수 있도록 합니다.

AI 소프트웨어 훈련 비용 – ARK Invest Big Ideas 2023

3. 클라우드 기반 인공 지능

클라우드 기반 AI 훈련은 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 클라우드 제공업체는 유연한 컴퓨팅 자원을 제공하며, 비용은 실제 사용량에 따라 청구됩니다. 또한, 클라우드 제공업체는 사전 구축된 AI 서비스를 제공하여 AI 훈련을 가속화합니다.

예를 들어, Azure Machine Learning은 예측 분석을 위한 클라우드 기반 서비스입니다. 이는 모델 개발과 구현을 신속하게 수행할 수 있도록 합니다. 사용자는 웹 브라우저를 통해 사전 구성된 AI 환경에서 작업할 수 있으며, 설정과 설치 오버헤드를 제거할 수 있습니다.

AI 훈련 비용의 감소가 미치는 영향

AI 훈련 비용의 감소는 다양한 산업과 분야에重大한 영향을 미치고 있으며, 이는 혁신과 경쟁力的 향상을 가져옵니다.

이제 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. 고급 AI 채팅봇의 대규모 채택

AI 채팅봇은 AI 비용의 감소로 인해 증가하고 있습니다. 특히 OpenAI의 ChatGPT와 GPT-4의 개발 이후, 유사한 또는 더 나은 기능을 가진 AI 채팅봇을 개발하려는 회사의 수가 크게 증가했습니다.

예를 들어, ChatGPT는 2022년 11월에 출시된 5일 만에 100만 명의 사용자를 모았습니다. 현재, 대규모로 모델을 실행하는 비용은 약 0.01달러입니다. Wright의 법칙에 따르면, 2030년까지 ChatGPT와 유사한 채팅봇 애플리케이션은 훨씬 더 저렴하게 대규모로 배포될 수 있을 것입니다. 이는 1억 개의 쿼리당 약 650달러의 비용이 될 것입니다. 이는 Google (GOOGL ) 검색과 동일한 8.5억 개의 검색을 처리할 수 있습니다.

1억 개의 쿼리당 AI 추론 비용 – ARK Invest Big Ideas 2023

2. 생성적 AI의 증가

AI 훈련 비용의 감소는 생성적 AI 기술의 개발과 구현의 증가로 이어졌습니다. 2022년에는 DALL-E 2, Meta Make-A-Video, Stable Diffusion와 같은 혁신적인 생성적 AI 도구의 도입으로 생성적 AI의 사용이 크게 증가했습니다. 2023년에는 이미 GPT-4와 같은 혁신적인 모델을 목격했습니다.

이미지와 텍스트 생성 외에도, 생성적 AI는 개발자가 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. GitHub Copilot과 같은 프로그램은 코드 작성 작업을 절반으로 줄일 수 있습니다.

코드 작성 시간 – ARK Invest Big Ideas 2023

3. 훈련 데이터의 더 나은 사용

AI 훈련 비용의 감소는 기계 학습 훈련 데이터의 더 나은 사용을 가능하게 할 것입니다. 예를 들어, ARK Invest 2023 보고서에 따르면, 2030년까지 GPT-3(175B 파라미터)보다 57배 더 많은 파라미터와 720배 더 많은 토큰을 가진 모델을 훈련하는 비용은 17억 달러에서 60만 달러로 감소할 것으로 예상됩니다.

데이터의 가용성과 품질은 이 저렴한 컴퓨팅 세계에서 고급 기계 학습 모델을 개발하는 데主要한 제한 요소가 될 것입니다. 그러나, 모델은 약 162조 단어 또는 216조 토큰을 처리할 수 있는 능력을 개발할 것입니다.

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