끝나지 않은 AI 스케일링의 법칙: GPU 군비 경쟁의 서막

스케일링 법칙은 AI 시스템의 성능이,

훈련 데이터, 모델 매개변수, 컴퓨팅 자원이 증가함에 따라 예측 가능하게 향상되는 현상을 말한다.

이 법칙은 사전 훈련 스케일링, 사후 스케일링, 테스트 시간 추론 세 가지로 나눌 수 있다.

 

 

 

 

 

첫 번째, 사전 훈련 스케일링은 훈련 데이터와 매개변수, 컴퓨팅 자원을 늘리면 모델의 지능과 정확도가 향상된다는 원리이다. 이는 현재 대규모 AI 개발의 핵심 기반이 된다.

 

두 번째, 사후 스케일링은 초기 훈련 이후에도 추가 데이터 미세 조정이나 강화 학습 등을 통해 모델 성능을 더 개선할 수 있다는 원칙이다. GPT-4가 이 방식을 통해 성능을 향상한 대표적인 예이다.

 

마지막으로, 테스트 시간 추론은 모델을 실제로 사용하는 추론 단계에서 더 많은 계산을 투입하여 출력 품질을 높이는 방법이다. 복잡한 질문에 대해 여러 가능성을 고려하는 '긴 사고' 과정이 여기에 해당하며, 이는 추가 컴퓨팅 비용을 발생시킨다. OpenAI의 o1이 이 방식을 활용한다.

 

 

 

 

이러한 스케일링 법칙에는 한계도 존재한다.

모델이 커질수록 훈련 및 추론 비용이 급증하고, 고품질 데이터 확보가 필수적이다.

단순히 인프라를 확장하는 것만으로는 창의적이거나 복잡한 추론 능력을 충분히 개선하기 어렵다는 점도 있다.

 

 

하지만 스케일링 법칙은 끝난 것이 아니라 그 형태를 바꾸고 있다.

GPU는 여전히 AI 스케일링의 근간을 이루며, 이를 얼마나 효율적으로 활용하는지가 핵심 경쟁력으로 부상했다. 모델이 더욱 커지고 복잡해지면서 가속 컴퓨팅에 대한 수요는 더 커지고 있다.

 

 

이는 범용 AI(AGI)와 초지능을 향한 빅테크 기업들의 목표와도 연결된다.

AGI 달성은 전례 없는 규모의 컴퓨팅 자원을 요구하며, 기업들은 수백만 개의 GPU와 기가와트급 데이터 센터를 구축하며 천문학적인 투자를 하고 있다. 이는 AI 군비 경쟁을 촉발하는 원인이 된다.

 

 

물론, 딥시크처럼 GPU 사용을 최소화하면서 추론 능력을 극대화하는 '경량 추론 전략'도 있지만, 수천억 개의 매개변수와 수백억 토큰을 학습시키는 것이 모델 성능을 높이는 가장 확실한 방법이라는 인식이 지배적이다.

 

 

결론적으로, 스케일링 법칙의 성공은 AI 성능 향상에 대한 믿음을 강화했고, 이는 AGI 달성에 대한 기대를 높였다. 이러한 기대는 다시 막대한 컴퓨팅 자원 투자를 유도하는 순환 구조를 만들어내며, 경쟁 환경 속에서 이러한 현상은 더욱 증폭되고 있다.