AI 자율주의에 도전해야 하는 이유

AI 시대에서 배운 교훈은 산업이 상당한 전력 도전을 겪고 있다는 것입니다. 이러한 도전은 문자 그대로 에너지 수요를 충족하는 방법을 찾는 것과 같은 실제 도전과 상업적 이익에 기반한 몇몇 사람의 손에 집중된 AI 부의 집중과 같은 비유적 도전입니다.

AI 파워 패러독스: 높은 비용, 집중된 통제

AI가 성공하고 인류에게 혜택을 주기 위해서는 보편적이되어야 합니다. 보편적이 되기 위해서는 경제적이고 환경적으로 지속 가능해야 합니다. 현재 우리는 그 길을 걷고 있지 않습니다. 더 큰 더 빠른 AI를 구축하는 열망은 지속 가능하고 경제적으로 효율적인 AI를 위한 것이 아니라 단기적인 성과 향상과 시장 지배를 위한 것입니다.

더 강력한 AI 시스템을 구축하는 경주는 가속화되고 있지만 이는 엄청난 환경 비용을 초래합니다. 최신 AI 칩은 Nvidia의 H100(최대 700와트)과 같이 상당한 양의 에너지를 소비합니다. 이 추세는 계속될 것으로 예상되며 산업 내부자들은 Nvidia (NVDA ) 의 다음 세대 블랙웰 아키텍처가 칩당 전력 소비를 کیل로와트 범위로 밀어올릴 수 있다고 예측하며 1,200와트를 초과할 수 있습니다. 데이터 센터에서 이러한 칩이 수백만 개가 배치될 것으로 예상됨에 따라 AI의 에너지需求은 폭증할 것입니다.

AI 무기 경쟁의 환경 비용

일상적인 상황에서 설명해 보겠습니다. 집 전체의 전기를 모두 사용해도 모든 가전제품을 동시에 가동시킬 수 있습니다. 이제 120kw의 Nvidia 랙이 동일한 양의 전력을 소비하는 것을 상상해 보십시오. 특히 대규모 데이터 센터에서 수백 또는 수천 개의 랙이 있을 수 있습니다! 1,200와트는 1.2kw에 해당합니다. 따라서 우리는 중간 규모의 이웃을谈論하는 것입니다. 100개의 전력 소모가 큰 칩이 있는 단일 120kW Nvidia 랙은 약 100개의 집을 가동시키는 데 필요한 전력과 동일합니다.

이 트렌드는 많은 커뮤니티가 직면한 에너지 제약을 고려할 때 우려스러운 것입니다. 데이터 센터 전문가들은 미국이 향후 5년에서 7년 사이에 18에서 30 기가와트의 새로운 용량이 필요할 것으로 예측하며 기업들은 이를 처리하는 방법을 찾기 위해 분주히 활동하고 있습니다. 한편, 제 산업은 계속해서 실제로 필요한 에너지 이상으로 에너지를 많이 소비하는 생성적 AI 애플리케이션을 개발하고 있습니다.

보안과 접근성의 균형: 하이브리드 데이터 센터 솔루션

이 AI 자율주의와 “무기 경쟁”은 원시적인 속도와 전력을 추구하며 실제 데이터 센터의 실질적인 필요를 무시합니다. 즉, 75%의 미국 조직이 아직 AI를 채택하지 못한 시장 장벽을 낮추는 경제적인 솔루션을 무시합니다. 또한 개인 정보, 보안, 환경 보호와 관련된 AI 규제가 증가함에 따라 더 많은 조직이 민감한 데이터를 안전하게 보호하기 위해 하이브리드 데이터 센터 접근 방식을 요구할 것입니다. 의료 기록, 금융 데이터, 국방 비밀, 선거 무결성과 같은 중요한 데이터를 보호하기 위해 기업 AI의 미래는 온사이트 보안과 클라우드 유연성 사이의 균형을 요구합니다.

이것은 상당한 체계적인 도전이며 이를 해결하려면 과竞争보다는 超협력성이 필요합니다. GPU와 다른 AI 가속기 칩의 원시적인 능력, 속도, 성능 지표에 대한 과도한 집중으로 인해 정부와 기업이 AI 기능을 채택하기 위해 필요한 경제적이고 지속 가능한 인프라에 대한 고려가 부족합니다. 이것은 우주선에 발사할 곳이 없는 것이나 시골 도로에 람보르기니를 타는 것과 같습니다.

AI 민주화: 산업 협력

정부가 규제를 고려하기 시작한 것은 고무적입니다. 그러나 우리 산업은 정부 규제 이상의 것을 필요로 합니다.

예를 들어, 영국은 법 집행 능력을 강화하기 위해 AI를 사용하여 법 집행 기관 간의 데이터 공유를 개선하고 있습니다. 범죄 예측 및 예방을 개선하기 위해 AI를 사용하고 있으며 투명성, 책임성, 공정성을 보장하기 위해 인권을 존중합니다.

의료 및 바이오 기술과 같은高度 규제 산업에서 협력은 Johnson & Johnson (JNJ ) MedTech와 Nvidia가 외과 수술을 위한 AI를 강화하기 위해 협력하고 있습니다. 이 협력은 실시간 AI 구동 분석 및 의사 결정 기능을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 협력은 NVIDIA의 AI 플랫폼을 활용하여 의료 환경에서 AI 애플리케이션을 확장 가능하고 안전하고 효율적으로 배포하는 것을 목표로 합니다.

독일에서는 Merck가 Exscientia와 BenevolentAI와의 전략적 제휴를 통해 의료 분야에서 AI를 활용한 신약 개발을 진행하고 있습니다. 이 협력은 암, 신경학, 면역학과 같은 분야에서 신약 후보물질 개발을 가속화하기 위해 AI의 강력한 설계 및 발견 능력을 활용합니다.

첫 번째 단계는 비즈니스에서 AI를 배포하는 비용을 줄이는 것입니다. 특히 AI 추론 단계에서 비즈니스에서 AI 모델을 설치하고 실행하는 비용을 줄이는 것입니다. 최근 추정에 따르면 이러한 차세대 시스템을 개발하는 비용은 약 10억 달러로 예상되며 추론 비용은 8~10배 더 높을 수 있습니다.

AI를 일상적인 생산에 도입하는 비용이 높아 많은 기업이 완전히 AI를 채택하지 못하고 있습니다. 최근 조사에 따르면 최근 12개월 동안 AI 이니셔티브를 성공적으로 시작한 기업은 4분의 1에 불과하며 42%의 기업이 아직 생성적 AI 이니셔티브에서 상당한 이점을 보지 못했습니다.

진정으로 AI를 민주화하고 보편화하기 위해서는 우리 산업이 초점을 바꿔야 합니다. 가장 큰 가장 빠른 모델과 AI 칩에 대한 경쟁보다는 경제성, 에너지 소비 감소, AI 시장의 확대에 대한 협력적인 노력이 필요합니다. 체계적인 변화는 모든 사람에게 혜택을 주며 소비자에게도 큰 혜택을 줄 것입니다.

AI 비용을 절감하는 것이 가능하다는 긍정적인 신호가 있습니다. 대규모 국가 및 글로벌 AI 이니셔티브를 강화하기 위한 금전적 장벽을 낮추는 것입니다. 제 회사는 Qualcomm (QCOM ) 과 협력하여 다양한 AI 애플리케이션에서 90%의 비용 절감과 15배의 에너지 효율성을 달성했습니다. 이러한 협력을 통해 성능을 높이고 비용을 낮추는 것을 목표로 합니다.

실제로 우리는 전통적인 CPU 기반 인프라와 비교하여 AI 쿼리당 비용과 전력 소비를 줄였습니다. 우리의 NR1-S AI 추론 어플라이언스는 Qualcomm Cloud AI 100 Ultra 가속기와 NR1 NAPUs를 결합하여 전통적인 CPU를 대체하는 대체 아키텍처를 제공합니다. 이는 매우 중요한 진화적 변화입니다.

과장된 이야기 너머: 경제적이고 지속 가능한 AI 미래 구축

AI 과장된 이야기를 넘어서서 우리의 체계적인 도전을 해결하기 위해 노력해야 합니다. 우리 산업 전체가 협력하여 일해야 합니다. 경제성, 지속 가능성, 접근성을 중시하면 더 큰 혜택을 줄 수 있는 AI 산업과 고객 기지를 만들 수 있습니다. 즉, AI 부를 몇몇 사람의 손에 집중시키지 않고 지속 가능한 인프라 선택지를 제공하는 것입니다.

AI의 미래는 우리의 공동 노력에 달려 있습니다. 에너지 효율성과 접근성을 우선하면 전력 소모가 많은 AI 인프라와 원시적인 성능에만 집중하는 AI الی기독을 피할 수 있습니다. 동시에 우리는 공중 보건, 의료, 고객 서비스를 혁신하는 AI의 잠재력을 방해하는 불가능한 에너지 소비를 해결해야 합니다.

이렇게 함으로써 우리는 혁신에 의해 구동되는 강력한 AI 투자와 수익성 주기를 창조합니다.

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