생성형 AI 시대를 위한 AI 반도체

챗봇의 출시로 사람들이 일상 생활에서 인공지능(AI)을 사용하고 싶어한다는 것이 분명해졌습니다. 하지만 앞으로 AI의 발전에 문제가 생긴다면 그것은 분명 반도체에서 비롯될 것이라고 합니다.

AI는 데이터 기반 기술이고 데이터가 많을수록 더 좋은 성능을 발휘합니다. 즉, 방대한 양의 데이터로 AI 모델을 학습시켜야 하므로 많은 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 그리고 컴퓨팅 성능은 반도체가 주도합니다.

 

현재 AI 반도체 시장은 엔비디아나 인텔과 같은 몇몇 대기업이 주도하고 있습니다. 이들 기업은 고성능 AI 반도체를 개발 및 제조할 수 있는 자원을 보유하고 있습니다. 그러나 이는 또한 이들이 시장에 대한 많은 통제권을 가지고 있으며 제품에 대해 높은 가격을 책정할 수 있다는 것을 의미합니다.

이는 AI 기반 제품 및 서비스를 개발하고자 하는 기업에게 문제가 됩니다. 저렴한 AI 반도체에 접근할 수 있는 방법을 찾지 못하면 경쟁에서 불리한 위치에 놓이게 됩니다.

이를 해결하기 위한 한 가지 방법은 기업들이 협력하여 자체적으로 AI 반도체를 개발하는 것입니다. 네이버 클라우드 플랫폼이 삼성과 함께 하고 있는 일이 바로 그것입니다. 양사는 제너레이티브 AI 애플리케이션에 특화된 AI 반도체를 개발하기 위해 협력하고 있습니다.

생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 새로운 데이터를 만들어낼 수 있는 AI의 일종입니다. 기존 데이터만 처리할 수 있는 기존 AI와는 대조적입니다. 제너레이티브 AI는 의료, 제조, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

하지만 제너레이티브 AI는 연산 집약적이라는 단점도 있습니다. 즉, 강력한 AI 반도체를 필요로 합니다. 네이버 클라우드 플랫폼과 삼성은 제너레이티브 AI 애플리케이션의 요구 사항을 충족할 수 있을 만큼 저렴하면서도 강력한 성능의 AI 반도체를 개발할 수 있을 것으로 보고 있습니다.

네이버 클라우드 플랫폼과 삼성이 개발에 성공한다면, 현재 AI 반도체 시장을 장악하고 있는 소수 대기업의 독과점을 깨는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 기업들이 보다 쉽게 AI 기반 제품과 서비스를 개발할 수 있게 되고, 향후 AI의 발전은 더욱 가속화될 것입니다.

합리적인 가격의 AI 반도체에 대한 필요성 외에도 AI 개발을 가속화하기 위해 해결해야 할 여러 가지 과제가 있습니다. 이러한 과제는 다음과 같습니다:

더 많은 데이터의 필요성

AI 모델이 우수한 성능을 발휘하려면 방대한 양의 데이터를 학습시켜야 합니다. 즉, 더 많은 데이터를 수집하고 사용할 수 있어야 합니다.
더 나은 AI 알고리즘의 필요성

현재의 AI 알고리즘은 아직 완벽하지 않으며 때때로 실수를 할 수 있습니다. 즉, 더 정확한 성능을 발휘할 수 있는 더 나은 AI 알고리즘이 필요합니다.
더 많은 컴퓨팅 파워의 필요성

AI 모델은 연산 집약적이며, 이를 학습하고 실행하려면 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 이는 더 강력한 컴퓨터와 서버가 필요하다는 것을 의미합니다.

이는 AI 개발을 가속화하기 위해 해결해야 할 과제 중 일부에 불과합니다. 하지만 AI의 잠재적 이점은 엄청나며, 앞으로 몇 년 안에 AI가 우리 삶에서 중요한 역할을 하게 될 것임은 분명합니다.