AI 브리핑#8: AI 발전을 가로막는 장애물, 에너지 부족

강정수

2024년 5월 13일

Top Story 1: 구글과 OpenAI, 신경전 지속

OpenAI는 과거 구글의 행사에 맞불을 놓은 경험이 있습니다. 구글이 제미나이 서비스를 시작했을 때, OpenAI는 소라(SORA)를 공개하며 대응했습니다. 올해 5월 15일로 예정된 구글 I/O에 앞서, OpenAI는 5월 13일 오전 10시에 새로운 발표를 한다고 밝혔습니다. 😎

not gpt-5, not a search engine, but we’ve been hard at work on some new stuff we think people will love! feels like magic to me.

monday 10am PT. https://t.co/nqftf6lRL1
— Sam Altman (@sama) May 10, 2024

하지만 이번 발표는 많은 사람들이 예상했던 GPT-5나 검색 서비스는 아닌 것으로 알려졌습니다. OpenAI의 CEO인 샘 올트만은 이를 통해 스타가 되기 위해 노력하고 있는 것으로 보입니다. 한편 구글은 이번 도전에 쉽게 물러서지 않을 것으로 예상됩니다. 구글은 이번 주 열리는 구글 I/O를 통해 AI 분야에서의 자신들의 입지를 다시 한 번 확인시킬 기회를 갖게 될 것입니다. 이렇게 이번 주는 상당히 흥미진진한 한 주가 될 것 같습니다. 다음 주 AI 브리핑에서 더 자세한 소식을 전해드리겠습니다.

Top Story 2: AI 발전을 가로막는 장애물, 에너지 부족

메타의 마크 저커버그는 AI 진화에서 있어 첫 번째 장애물은 AI 칩이 아니라 에너지라고 주장하고 있습니다. 데이터 센터의 급증과 이에 따른 감당할 수 없는 에너지 수요에 대한 분석이 WSJ 등을 비롯 최근 크게 늘어나고 있습니다. 가장 추천하는 글은 AI Datacenter Energy Dilemma - Race for AI Datacenter Space입니다.

현재 AI 경쟁을 고려하면 2027년에 필요한 데이터 센터 규모는 2023년 대비 무려 3배입니다. 국제에너지기구(IEA)의 보고서에 따르면 데이터센터는 2026년까지 에너지 사용량을 두 배로 늘릴 가능성이 있습니다. IEA는 데이터센터의 총 전력 소비량이 2022년 460테라와트시(TWh)에서 2026년 1,000테라와트시(TWh) 이상에 달할 것으로 예측합니다. 1,000테라와트시(TWh)는 어느 정도 크기일까요? 한국의 연간 전력 소비량은 2022년 기준 약 594.4테라와트시(TWh)였습니다. 1,000테라와트시는 한국 전체가 약 1년 9개월 동안 사용할 수 있는 전력량입니다. 1기가와트(GW)급 원전 1기는 1년 동안 풀가동할 경우 약 8.76테라와트시(TWh)의 전력을 생산합니다. 따라서 원전 114기가 1년간 생산하는 전력량이 1,000테라와트시(TWh)입니다. AI 발전을 위해선 2026년까지 상상할 초월하는 에너지가 필요합니다. 최소 원전 57기가 ‘추가적'으로 필요합니다. 문제는 또 있습니다. AI 발전을 주도하는 미국 빅테크 기업은 예외없이 RE100에 가입했습니다. 재생 에너지와 원자력을 모두 포함하여 이른바 클린 에너지로 정의한다고 해도 2026년까지 클린 에어지로만 약 500테라와트시(TWh)를 추가할 수 있을지 의문입니다. 이러한 맥락에서 2024년 3월 아마존 AWS가 원전 1기를 포함한 데이터센터를 6억5천만 달러에 구매한 사실을 이해할 수 있습니다. 한국 AI 발전을 위해 절대적으로 부족한 것은 AI 칩만이 아닙니다. (현명한 투자자는 클린 에너지 기업에 열심히 투자하고 있을 겁니다😳.)

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진화하는 애플 시리(Siri), AI 기능이 탑재될 Safari 18: 2024년 6월에 개최되는 애플의 WWDC는 매우 중요합니다. 애플이 AI 관련 어떤 방향으로 나아가려 하는지 알 수 있기 때문입니다. 애플은 iOS 업데이트를 통해 시리와 사파리에서 AI 관련 큰 혁신을 소개할 가능성이 높습니다. 애플은 더 작고 효율적인 AI 모델 개발에 주력하고 있습니다. 애플이 새롭게 공개하는 iOS 18에서는 모든 AI 기능이 온디바이스에서 오프라인으로 구동될 것입니다. 여기서 핵심은 시리(Siri)의 획기적인 개선입니다. The Verge에 따르면 희귀 단어를 더 잘 이해하고, 모호한 질의의 의미를 파악하며, 간결하고 이해하기 쉬운 답변을 제공하는 등의 기술이 연구되고 있습니다. 시리의 멀티모달 확장도 가능성이 높아 보입니다. 이 때 스마트폰 사용 방식 자체가 바뀔 수 있습니다. Safari 18에서는 AI 기반 콘텐츠 요약과 새로운 사용자 인터페이스가 도입됩니다. 새로운 '지능형 검색' 기능 덕분에 원치 않는 웹 콘텐츠를 제거하고 향상된 브라우징 환경을 즐길 수 있는 도구에 액세스할 수 있습니다. 개인적으로 최근 애정하며 이용하고 있는 Arc browser와 사파리 18이 유사해질 것이라는 판단입니다.
구글 딥마인드가 차세대 알파폴드(Alphafold 3)를 공개했습니다. 알파폴드는 모든 생명체의 분자 구조와 상호작용을 전례 없는 정확도로 예측할 수 있는 혁신적인 모델입니다. 여기서 ‘모든'이란 말 그대로 모든 유형을 의미합니다. 특히 단백질은 암 연구에서 매우 중요하기 때문입니다. 알파폴드 3는 이전 버전보다 훨씬 더 정확하며, 단백질이 DNA, RNA 그리고 약물과 같은 다른 주요 분자와 어떻게 상호작용하는지를 모델링합니다. 이 상호작용은 질병으로 인한 신체 기능 장애를 결정하기도 합니다. 과학자들은 이제 실험에만 의존하지 않고도 단백질 기능에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 질병을 더 효과적으로 퇴치할 수 있다는 희망을 강화합니다. 인류에 대한 인공지능의 가장 큰 공헌입니다. 알파폴드는 제약 산업의 판도를 바꿀 수 있습니다. 그러나 구글은 알파폴드를 비상업적 용도에 제한하여 무료로 공개하고 있습니다. 제약 기업 입장에서는 오히려 이 폭넓은 접근 가능성이 탐탁치 않을 겁니다. 알파폴드는 백신과 암 치료의 획기적 발전에 기여해 왔지만 아직 한계를 가지고 있습니다. 2018년 처음 공개된 알파폴드는 많은 오류를 가지고 있었습니다. 알파폴드가 과학과 신약 개발에 본격적으로 사용된 것은 2020년 알파폴드 2부터입니다. 알파폴드는 Dall-E와 같은 확산(Diffusion) 기술을 사용합니다. 그 결과 알파폴드는 그럴듯해 보이지만 존재할 수 없는 (단백질) 구조를 생성할 수 있습니다. 이른바 ‘환각' 문제는 알파폴드 3에서도 완전히 해결되지 않았습니다.
미국 십대는 챗팅 서비스 Character.AI를 좋아합니다.: Character.AI는 2022년 시작된 서비스입니다. 정말 무수히 많은 인물이 대화 파트너로 존재합니다. 창업자는 Google Brain 출신들입니다. 현재 DAU가 350만 명, 이용자 하루 평균 체류 시간이 2시간입니다. 어떤 Character가 인기있을까요? 책, 영화, 게임 속 인물입니다. 셀럽도 인기가 있습니다. 예를 들어 건방진 버전의 일론 머스크. 다양한 상담 봇도 인기가 있습니다. Character.AI 서비스에 대한 자세한 설명은 Ther Verge 분석을 참조하세요. 참고로 성인 버전 Character.AI는 Replika입니다. 무료 챗봇은 a friend이고 유료는 my friend입니다😊.
영국 자율주행 기술기업 Wayve, 10억 달러 투자 유치: 10억 달러 규모는 영국에서 아니 유렵에서 일어난 최대 규모의 AI 펀딩입니다. 가장 큰 투자자는 소프트뱅크입니다. Nvidia, 마이크로소프트가 그 뒤를 잇고 있습니다. Wayve가 사용하고 있는 AI 기술은 ‘생성 AI’가 아닌 ‘Embodied AI’입니다. Embodied AI는 객체 분석과 제어(control)에 중점을 둔 기술입니다. 구글/알파벳의 Waymo와의 차이점은 Waymo가 정밀한 지도를 핵심에 두고 있다면 Wayve는 강력한 센서에 의존합니다. Wayve 기술에 대한 자세한 설명은 MIT Technology Review를 참조하세요. 이번 투자가 중요한 이유는 한편으론 자율주행기술이 심각한 위기를 겪고 있고 다른 한편으론 테슬라와 중국 기업들의 양강 구도가 형성되고 있기 때문입니다. 뉴욕타임즈에 따르면 애플은 높은 투자 비용 대비 평범한 수준의 결과에 놀라 자율주행을 포기했습니다. GM은 ‘크루즈(Cruz)’ 프로젝트를 2023년에 종료하고 관련 로봇택시를 도로에서 퇴출시켰습니다. 이런 상황에서 Wayve에 대한 큰 규모 투자는 관련 업계에 좋은 신호입니다. 10억 달러 투자 규모는 일반적으로 미국에서나 가능하기에 더욱 그렇습니다.
마이크로소프트, OpenAI로부터 독립 모색하다? 마이크로소프트가 MAI-1이라는 자체 거대언어모델(LLM)을 만들고 있습니다. MAI-1은 약 5,000억 개의 파라미터를 활용하여 OpenAI의 GPT-4, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini와 같은 업계 최고의 LLM과 직접 경쟁할 수 있습니다. 마이크로소프트가 Infection 인력을 흡수한 소식을 알고 계시죠? 바로 이 Infection 인력이 MAI-1을 개발하고 있습니다. 참고로 마이크로소프트는 소형언어모델(SLM) Phi-3를 만들었습니다.
‘내 연애는 왜 실패했을까’라는 질문을 스스로에게 던지는 분이 많으실 겁니다. 이제 AI가 (마침내) 이 질문에 답을 줄 수 있게 되었습니다. "전 연인과 주고받은 문자(Texts from my ex)" 서비스는 헤어진 연인과 주고받은 메시지 내역을 분석하여 무엇이 잘못되었는지 알려줍니다. 그런데 왜 헤어졌는지는 AI 도움없이도 본인 스스로가 잘 알고 있을 겁니다😢
구글에서 'Google AI Essentials'을 출시했습니다. 사전 지식 없이도 일상 생활에 필요한 AI 기술을 배울 수 있는 무료 강의 시리즈입니다. 강의는 크게 5개의 모듈로 구성되어 있습니다. 기초부터 프롬프트 엔지니어링까지를 포함합니다. 모든 강의를 수료하면 Google에서 제공하는 인증서를 받을 수 있습니다. 실용적인 AI 도구를 효과적으로 사용하고 싶다면 이 강의 시리즈를 추천합니다.
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