"2030년까지 AI 훈련 컴퓨팅 1만배 증가...병목 현상 올 때까지 AI 극적으로 발전할 것"

[뤼튼을 사용하여 아래의 기사를 요약하였습니다]

- **컴퓨팅 파워 요구 사항**: 
  - 미래의 AI 모델은 GPT-4의 50,000배에 달하는 컴퓨팅 인프라를 필요로 할 것으로 예상된다. 이는 강력한 칩의 필요성을 강조한다.

- **AI 훈련 데이터 문제**:
  - 전문가들 사이에서 AI 훈련 데이터의 가용성에 대한 의견이 엇갈린다. 일부는 2년 내에 데이터 부족이 발생할 것이라고 예측하고, 다른 이들은 2030년까지 큰 문제는 없을 것이라고 주장한다. 법적 분쟁이 데이터 공급에 즉각적인 영향을 미치지 않을 것이라는 점도 언급된다. 다중 모달 및 합성 데이터의 증가가 실용적인 해결책으로 강조된다.

- **모델 훈련 시간**:
  - AI 알고리즘의 크기가 훈련 기간에 직접적인 영향을 미치며, 이는 개발 주기에 중요하다. 컴퓨팅 성능 향상을 통해 AI 훈련이 현재 모델보다 100만 배 더 강력해질 수 있지만, 전력 공급의 병목 현상이 성장에 걸림돌이 될 수 있다.

### 앞으로의 도전 과제
- **전력 공급 병목 현상**: 
  - 약 5년 이내에 전력 공급의 한계가 발생할 가능성이 제기되며, 이는 기술 발전 속도를 저해할 수 있다.

이 기사는 AI 모델의 발전과 관련된 여러 도전 과제를 제시하며, 합성 데이터의 중요성도 강조한다.

 

 

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=163595

"2030년까지 AI 훈련 컴퓨팅 1만배 증가...병목 현상 올 때까지 AI 극적으로 발전할 것" - AI타임스