모든 곳에 있는 데이터 문제: 왜 “데이터 어디에でも”는 AI 시대의 결정적인 인프라 도전이 되는가

현재 AI에서 가장 중요한 질문은 어느 모델이 가장 똑똑한지에 대한 것이 아니다. 그것은 데이터가 어디에 있는지와 그 데이터에 도달할 수 있는지에 대한 것이다.

10년 넘게 AI 산업은 데이터를 중앙화하고, 컴퓨팅을 중앙화하면 지능이ตาม 나온다는 안심할 수 있는 전제 하에 운영되어 왔다. 대규모 클라우드 클러스터에巨大한 트레이닝 데이터셋을 중앙화하고, 대규모 GPU 컴퓨팅을 적용하여 모델 매개변수로 압축하는 하이퍼스케일러 모델은 뛰어난 결과를 내놓았지만, 이제는 자체 성공의 무게에 의해 비틀거리는 아키텍처를 생산했다.

이를 “데이터 어디에でも” 문제라고 부른다. AI가 연구실을 벗어나 병원, 공장, 금융 기관, 주권 정부의 운영 조직으로 확장됨에 따라, 이러한 시스템을 정보로 제공해야 하는 데이터는 본질적으로 분산되어 있으며, 관할권에 제한되며, 운영적으로 이동할 수 없다. 유럽의 규제기관은 시민들의 금융 기록이 대륙을 떠나지 않는다는 것을 주장한다. 바젤에 있는 제약 회사의 임상 시험 데이터는 서울의 유전체 데이터셋과 함께 클라우드 버킷에 공존할 수 없다.

어떤 경우에든지, 지능은 데이터로 가야 한다. 데이터는, 강조하지만, 지능으로 오지 않는다.

변화의 경제학

이 구조적 긴장은 동시에 일어나는 AI 경제학의 혁명에 의해 심화된다. 산업은 훈련 중심에서 추론 중심 지출로의 전환을 겪고 있으며, 이는 데이터 아키텍처에 대한 의미심장한 영향을 미친다.

델로이트는 추정했듯이, 추론 워크로드는 2025년에 모든 AI 컴퓨팅의 절반을 차지했으며, 2026년에는 2/3으로 증가할 것으로 예상된다. 비율은 놀라운 속도로 역전되고 있다. 분석가들은 2026년까지 추론 수요가 훈련 수요를 118배로 초과할 것으로 예상한다. 2030년까지 추론은 총 AI 컴퓨팅의 75%를 차지할 것으로 예상되며, 이는 7조 달러의 인프라 투자를 주도할 것이다.

비용 수학도同樣히 경이롭다. 1억 달러를 AI 모델 훈련에 지출할 때마다, 조직은 모델의 생산 수명 동안 15~20억 달러의 추론 비용을 직면한다. 이는 GPT-4의 훈련 비용이 약 1.5억 달러였지만, 2024년 말까지 누적 추론 비용이 23억 달러에 달했다는 사실에서 극적으로 설명된다. 훈련은 한때 AI 투자자와 조달 장교들의 주요 관심사였지만, 이제는 일회적인 등록금으로 재구성되고 있다. 추론은 지능의 영속적인 운영 비용이며, 이제는 지배적인 항목이다.

그러나 여기서 역설이 있다: 추론 비용은 GPT-3.5 수준의 시스템에서 2022년 11월부터 2024년 10월 사이에 280배 이상 감소했으며, 하드웨어 비용은 약 30%毎年 감소하고, 에너지 효율은 40%毎年 개선되었다. 가격은 떨어지지만, 소비는 더 빠르게 증가한다. 단위 추론 비용은 100배 감소했지만, Microsoft와 Google는 AI 워크로드가 그 기간의 절반 동안 31배 증가했다고 보고했다.

제번스 역설은 효율성 향상이 더 많은 자원 사용을 유도하는 곳에서 현대적인 표현을 찾았다. 즉, GPU 클러스터에서 효율성 향상이 더 많은 자원 사용을 유도한다는 것이다.

데이터가 있는 곳에 지능이 따라야 한다

추론 경제는 기본적으로 인프라 요구 사항을 재정의하며, 이는 데이터 중력 주변에서 가장 두드러진다. 추론은 훈련과 달리, 데이터 센터에서 한 번 실행되는 배치 작업이 아니다. 지속적이고 지연 민감하며 지리적으로 분산된 서비스이며, 질의 순간에 도달할 수 있는 데이터만큼 좋은 것이다.

이것이 데이터 어디에でも 도전의 핵심이다.

예를 들어, 환자의 실시간 ICU 텔레메트리 데이터를 이유로하는 언어 모델은 동부 해안 클라우드 클러스터로 200밀리초의 왕복 시간을 허용할 수 없다. 거래 시점에서 추론을 실행하는 금융 서비스 사기 모델은 GDPR를 위반할 수 있는 관할권으로 계좌 데이터를 전송할 수 없다. 주권 AI 배치는 외국 상업적 实體가 소유하고 운영하는 인프라에 의존할 수 없다.

연구실은 이 문제를 매우 잘 알고 있다. 앤트로픽의 구글 클라우드와의 100만 개의 TPU에 대한 협약은 2026년까지 1기가와트의 AI 컴퓨팅 용량을 제공할 것으로 예상되며, 이는 추론의 글로벌 인프라 足跡을 형성하기 위해 선도적인 연구실이 전례 없는 규모로 투자하고 있음을 시사한다.

데이터 집중도 분류

모든 AI 시스템이 이 도전을 동일하게 직면하지는 않는다. 다양한 유형의 AI 모델과 복잡도가 있으므로, 세 가지 핵심 예를 통해 분류를 살펴보자: LLM, 이미지 및 물리 모델.

대규모 언어 모델 – 클라우드, GPT, 제미니 계열 – 언어 토큰을 주로 다룬다: 상대적으로 가벼우며, 압축 가능하며, 미적분 프라이버시 보존 기법이나 연합 학습과 같은 프라이버시 보존 기술에 적합하다. 데이터 어디에でも 문제는 매우 복잡하다.

생성적 시각적 모델은 더 어려운 경우를 제시한다. 블랙 포레스트 랩스의 FLUX.2와 같은 시스템은 강력한 하드웨어에서 1초 미만으로 고해상도, 사진과 같은 이미지를 생성할 수 있지만, 단일 이미지를 생성하는 데에는 텍스트 생성보다 훨씬 더 많은 데이터와 컴퓨팅이 필요하다. 시각적 AI가 창의적 도구를 넘어 산업 검사, 의료 영상, 위성 분석으로 확장함에 따라, 기본 데이터는 종종 크고, 민감하며, 이동하기 어렵기 때문에, 데이터가 이미 존재하는 곳에서 AI를 실행해야 하는 필요성이 증가한다.

もっと 복잡한 카테고리는 물리적 AI이다. 엔비디아의 젠슨 황은 “물리적 AI가 도착했고, 모든 산업 회사는 로봇 회사로 변할 것”이라고 선언했다. 새로운 모델인 엔비디아의 코스모스 3는 시뮬레이션, 비전, 추론을 결합하여 기계에 물리적 세계에 대한 일반화된 이해를 제공하려고 한다. 물리적 인텔리전스와 같은 회사들은 로봇을 실제 세계 센서 데이터 – 포함하여 힘, 운동, 시각 입력 – 에서 훈련하여 더 적응性 있고 자율적인 행동을 가능하게 한다.

同じ 확장 동적이 큰 이유 모델에 적용되고 있는 실제 데이터 – 포함하여 진동, 소리, 센서 입력 – 에도 적용되고 있다. 그러나 이러한 정보는 본질적으로 지역적이다. 공장 바닥에 있는 로봇은 실시간 비전 및 터치 데이터를遠隔 클라우드로 전송하여 처리할 수 없다. 지연이 안전 위험을 초래할 수 있기 때문이다. 따라서 AI는 데이터가 생성되는 곳 근처에 실행되어야 한다.

신뢰, 설명 가능성, 결과

이것은 데이터 어디에でも 도전이 인프라를 넘어 거버넌스 문제가 되는 곳이다. AI가 의료 진단, 금융 위험 모델, 물리적 제어 시스템과 같은 고위험 결정에 적용됨에 따라, 데이터가 어디에 있는지에 대한 질문은 점점 더 책임 있는 결과와 관련이 있다.

현재 규제 환경에서 설명 가능성은 선택이 아니다. EU AI 법은 예를 들어, 고위험 시스템이 출력의 근거를 입증해야 한다고 요구한다. 그러나 이러한 결정에 영향을 미치는 데이터가 여러 시스템, 관할권, 규제 프레임워크에 분산되어 있는 경우 이는 어려울 수 있다.

신뢰는 따라서 대규모 채택의 전제 조건이 된다. 데이터 환경에 대한 제어는 모델 자체에 대한 제어만큼 중요해진다.

다음 세대의 AI 인프라

데이터 어디에でも 도전의 해결은 향후 10년 동안 AI의 경쟁 지도를 정의할 것이다. 연합 추론, 보안 데이터 처리 환경, 에지 최적화 모델, 데이터가 어디에 있든지 상관없이 추론을 제공하는 오케스트레이션 시스템은 니치 기술 기능이 아니다. AI의 확장에 대한 필수적인 전제 조건이다.

데이터가 이동할 수 없는 경우에 대해 책임을 지고, 설명 가능하며, 주권을 가진 추론 – 지능이 데이터에 도달하는 것, 데이터가 지능에게 이동하는 것이 아님 – 을 제공할 수 있는 인프라를 구축하는 회사와 정부는 AI 시대의 가장 지속 가능한 모수를 지배할 것이다. 더 똑똑한 모델을 훈련시키는 것은 점점 더 해결되고 공유되는 문제이다. 책임 있게, 에지에서, 관할권 경계를 넘어서, 데이터가 이동할 수 없는 경우에 대해 배포하는 것은 남아있는 문제이다.

데이터 어디에でも는 슬로건이 아니다. 그것은 기업 AI에서 가장 어려운 미해결 문제이다. 그리고過去 10년간의 훈련 투자가 어느 날에는 세계가 신뢰할 수 있는 결과로 번역되는지 여부를 결정할 것이다.