생성 AI의 비용과 지속 가능성

AI는 퍼블릭 클라우드를 포함한 모든 플랫폼에서 리소스 집약적입니다. 대부분의 인공 지능 기술에는 대량의 추론 계산이 필요하며, 이를 위해서는 전체적으로 더 높은 프로세서, 네트워크 및 스토리지 요구 사항이 필요하며 전기 요금, 인프라 비용 및 탄소 발자국도 높아집니다.

ChatGPT와 같은 생성 인공 지능 시스템의 등장으로 위의 문제가 다시 주목을 받게 되었습니다. 이 기술이 광범위하게 채택되고 기업, 정부 및 일반 대중이 대규모로 채택할 가능성이 있다는 점을 고려하면 전력 소비 증가 곡선이 우려스러운 곡선을 그리는 것을 볼 수 있습니다.

인공지능 기술은 1970년대부터 있었습니다. 성숙한 인공지능 시스템의 작업에는 많은 양의 자원이 필요하기 때문에 초기에는 상업적인 영향이 크지 않았습니다. 제가 20대 때 설계한 인공지능 시스템을 실행하려면 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 센터 공간이 4천만 달러 이상 필요했던 기억이 납니다. 스포일러 경고: 해당 프로젝트와 다른 많은 AI 프로젝트는 시작되지 않았습니다. 비즈니스 사례로 실행 가능하지 않습니다.

클라우드 컴퓨팅이 모든 것을 변화시킵니다. 한때 접근할 수 없었던 것들은 이제 퍼블릭 클라우드를 사용하면 충분히 비용 효율적입니다. 사실 짐작하셨겠지만 지난 10~15년 동안 클라우드의 등장은 인공지능의 등장과 거의 동시에 일어났습니다. 제가 말하려는 것은 이제 그것들이 긴밀하게 통합되었다는 것입니다.

클라우드 리소스의 지속 가능성 및 비용

여기에서 무슨 일이 일어날지 예측하기 위해 많은 연구를 할 필요는 없습니다. 현재 주목받고 있는 제너레이티브 AI(Generative AI) 시스템을 비롯해 기타 인공지능, 머신러닝 시스템 등 인공지능 서비스에 대한 수요가 급증할 것이다. 이러한 급증은 스마트 공급망과 같은 혁신적인 이점을 모색하는 기업과 학기 논문 작성을 위해 생성 AI 시스템을 원하는 수천 명의 대학생에 의해 주도될 것입니다.

인공 지능에 대한 수요가 증가한다는 것은 퍼블릭 클라우드 및 제공되는 서비스와 같이 이러한 인공 지능 시스템에서 사용하는 리소스에 대한 수요가 증가한다는 것을 의미합니다. 이러한 수요는 전력 소모가 많은 서버와 네트워크 장비를 수용하는 여러 데이터 센터를 통해 충족될 가능성이 높습니다.

공용 클라우드 제공업체는 다른 유틸리티 리소스 제공업체와 마찬가지로 수요가 증가하면 가격을 인상합니다. 계절에 따라 가구 전기 요금이 증가하는 것처럼(또한 수요에 따라). 그래서 여름에는 에어컨 온도를 20도가 아닌 24도로 바꾸는 등 사용량을 줄이는 경우가 많습니다.

그러나 높은 클라우드 컴퓨팅 비용은 비즈니스에 동일한 영향을 미치지 않을 수 있습니다. 기업에서는 이러한 인공 지능 시스템이 특정 핵심 비즈니스 프로세스를 주도하며 반드시 필요한 것이 아니라는 사실을 알게 될 수 있습니다. 많은 경우 AI 시스템 비용을 상쇄하기 위해 직원 수를 줄이는 등 비즈니스 내에서 비용을 절감하려고 노력할 수 있습니다. 생성적 AI 시스템이 곧 많은 정보 근로자를 대체할 것이라는 사실은 비밀이 아닙니다.

당신은 무엇을 할 수 있나요?

AI 시스템을 실행하는 데 필요한 리소스 수요로 인해 컴퓨팅 비용과 탄소 배출량이 증가한다면 어떻게 해야 할까요? 대답은 AI가 처리, 네트워킹, 스토리지와 같은 리소스를 활용하는 보다 효율적인 방법을 찾는 데 있을 수 있습니다.

예를 들어 샘플링 파이프라인은 처리되는 데이터 양을 줄여 딥러닝 속도를 높일 수 있습니다. MIT와 IBM의 연구에 따르면 이 접근 방식을 사용하면 대규모 데이터 세트에서 신경망을 실행하는 데 필요한 리소스를 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 정확성도 제한되어 일부 비즈니스 사용 사례에서는 허용될 수 있지만 전부는 아닙니다.

다른 기술 영역에서 이미 사용되는 또 다른 접근 방식은 인메모리 컴퓨팅입니다. 이 아키텍처는 데이터를 메모리 안팎으로 이동하지 않음으로써 AI 처리 속도를 높일 수 있습니다. 대신 AI 계산이 메모리 모듈 내에서 직접 실행되어 작업 속도가 크게 향상됩니다.

다른 방법도 개발 중입니다. 예를 들어 물리적 프로세서를 변경하거나, 인공지능 계산을 위한 보조 프로세서를 사용하여 컴퓨팅 속도를 높이거나, 양자와 같은 차세대 컴퓨팅 모델을 채택하는 등의 작업이 있습니다. 이러한 많은 문제를 해결하는 방법에 대한 대규모 퍼블릭 클라우드 공급업체의 많은 기술 발표를 기대할 수 있습니다.

어떻게 해야 하나요?

클라우드 컴퓨팅 비용을 낮추거나 지구를 구하기 위해 AI를 피하라는 조언은 절대 아닙니다. 인공 지능은 대부분의 기업이 상당한 가치를 얻기 위해 활용할 수 있는 기본적인 컴퓨팅 방법입니다.

비용과 지속 가능성에 대한 영향을 명확히 이해하고 AI 지원 또는 순수 신규 AI 시스템 개발 프로젝트에 참여하는 것이 좋습니다. 이 둘은 직접적으로 관련되어 있습니다. 비용/이익을 선택해야 하며 이는 실제로 비즈니스에 가져올 수 있는 비용 및 위험의 가치로 돌아옵니다. 결국 실제로 새로운 것은 없습니다.

저는 메모리든, 양자 컴퓨팅이든, 아직 우리가 보지 못한 솔루션이든 대부분의 문제가 혁신적인 방법으로 해결될 것이라고 믿습니다. AI 기술 제공업체와 클라우드 컴퓨팅 제공업체 모두 AI를 더욱 비용 효율적이고 친환경적으로 만드는 데 열중하고 있습니다. 이것은 좋은 소식입니다.

출처: www.cio.com

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