AI 스케일링은 2030년까지 10,000배 증가할 수 있습니다.
- Epoch AI의 분석에 따르면, 2030년까지 최대 2e29 FLOP의 AI 훈련이 기술적으로 가능할 것으로 보이며, 이는 GPT-4 대비 10,000배 증가한 성능을 의미함.
- AI 훈련 확장에 가장 큰 장애물은 전력 공급과 칩 생산으로 지목됨. 2030년까지 지역 전력 공급이 필요한 훈련은 1~5 GW, 지리적으로 분산된 훈련은 2~45 GW의 전력이 필요할 것으로 예측됨.
- 칩 생산은 고급 패키징과 고대역폭 메모리에 대한 용량 제한으로 인해 제약을 받음. 연구자들은 2030년까지 1억 개의 H100에 해당하는 GPU가 생산될 수 있을 것으로 예상함.
- 데이터 부족과 "지연 벽"도 잠재적 장애물로 지목됨. 텍스트 데이터는 약 5년 내에 한계에 도달할 수 있지만, 멀티모달 데이터와 합성 데이터가 이를 보완할 수 있음.
- "지연 벽"은 더 복잡한 네트워크 토폴로지, 감소된 통신 지연, 또는 배치 크기의 더 공격적인 확장을 통해 극복할 수 있음.
- 전반적으로 AI 연구소는 이번 수십 년 동안 연간 약 4배의 확장 속도를 유지할 것으로 전망.
- 이러한 규모의 AI 훈련이 실현된다면 큰 의미를 가질 것이며, AI에 대한 수백억 달러의 투자가 유입되고 인류 역사상 최대의 기술 프로젝트가 될 가능성이 있음.
4the-decoder.com링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약(GPT-4 활용)한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.