AI 발전의 새로운 도전: 스케일링 한계와 엔비디아의 대응

 

엔비디아 로고

 

스케일링 한계의 본질과 현재 상황

최근 AI 업계에서 '스케일링 한계' 문제가 뜨거운 화제로 떠올랐습니다. 지금까지 AI는 더 많은 GPU(그래픽 처리 장치)와 데이터를 투입하면 성능이 좋아진다고 여겨졌습니다. 이러한 방식으로 지난 10년간 AI는 발전해왔지만, 이제는 이런 접근법이 한계에 부딪힐 수 있다는 우려가 커지고 있습니다.

 

특히 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO와 요수아 벤지오 몬트리올대학교 교수는 '추론'이 새로운 돌파구가 될 것이라고 강조하고 있습니다.

 

현재 AI 모델 개발에서는 사전 훈련(pre-training) 과정에서 엄청난 양의 GPU를 사용합니다. 예를 들어, 현존하는 가장 큰 슈퍼컴퓨팅 클러스터인 콜로서스는 10만 개의 GPU를 사용하고 있습니다. 하지만 이러한 방식이 계속해서 효과적일지에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

엔비디아가 직면한 도전과 위기

이 문제는 특히 엔비디아에게 심각한 도전이 될 수 있습니다. 현재 AI 학습용 GPU 시장을 사실상 독점하고 있는 엔비디아는, 스케일링 한계로 인해 GPU 수요가 감소할 경우 큰 타격을 받을 수 있기 때문입니다. 실제로 엔비디아의 매출은 대부분 클라우드 사업자들의 GPU 구매에서 발생하고 있습니다.

 

더욱이 최근에는 세레브라스나 그로크 같은 스타트업들이 GPU보다 훨씬 저렴하면서도 수십 배 빠른 추론 전용 칩을 개발하고 있습니다. 이는 엔비디아의 시장 지배력을 위협할 수 있는 요소입니다.

새로운 패러다임: 테스트-타임 컴퓨트

업계에서는 '테스트-타임 컴퓨트'라는 새로운 접근법이 주목받고 있습니다. 이는 단순히 더 많은 하드웨어를 투입하는 대신, AI에게 충분한 생각할 시간을 주어 더 나은 결과를 도출하는 방식입니다. 오픈AI의 'o1' 프로젝트가 대표적인 예시입니다.

 

이러한 변화는 AI 발전의 새로운 방향을 제시하고 있으며, 기존의 하드웨어 중심 접근법에서 벗어나는 계기가 될 수 있습니다.

엔비디아의 대응 전략과 시장 전망

젠슨 황 엔비디아 CEO는 최근 실적 발표에서 이러한 도전에 대한 회사의 입장을 밝혔습니다. 그는 여전히 많은 AI 개발사들이 사전 훈련에 더 많은 컴퓨팅 파워를 투입하고 있다고 강조했습니다. 또한 스케일링 법칙은 물리적 법칙이 아닌 경험적 법칙이므로, 아직 한계에 도달했다고 단정 짓기는 이르다는 입장입니다.

 

특히 엔비디아의 CUDA 소프트웨어 생태계는 쉽게 대체할 수 없는 강점이며, 이는 추론 시장에서도 엔비디아가 중요한 위치를 유지할 수 있게 하는 요인입니다.

업계 전문가들의 다양한 시각

앤트로픽의 다리오 아모데이 CEO는 아직 스케일링의 한계를 체감하지 못한다고 말합니다. 그는 현재의 성능 정체가 단순히 컴퓨팅 파워의 문제만이 아닐 수 있다고 지적합니다. 모델 아키텍처의 한계일 수도 있고, 데이터의 질적 문제일 수도 있다는 것입니다.

 

더불어, 새로운 GPU 아키텍처인 '블랙웰'이나 향후 출시될 '루빈'과 같은 차세대 제품들이 어떤 성능을 보여줄지는 아직 미지수입니다.

시장과 경제적 영향

현재 시가총액 1위 기업인 엔비디아의 향방은 전체 시장에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 유럽중앙은행도 이에 대해 우려를 표명했으며, AI 발전의 둔화가 글로벌 경제에 미칠 수 있는 영향에 대해 경고하고 있습니다.

 

하지만 현재로서는 엔비디아를 대체할 만한 뚜렷한 대안이 없는 것이 현실입니다. 스케일링의 한계가 오더라도, 또는 추론이 중심이 되더라도 단기적으로는 엔비디아가 AI 하드웨어 시장의 중심에 있을 것으로 전망됩니다. 다만 장기적으로는 새로운 기술과 접근 방식이 등장할 가능성도 배제할 수 없습니다.