로이터는 더 크고 강력한 반도체 투자를 통한 AI 연구가 한계를 보이고 있으며, 이는 AI 모델 속도 저하로 AI 투자 황금기 종식이 나타날 수 잇다고 보도했습니다.

따라 산업 동향은 보다 전문화되고 저렴한 반도체를 선호하는 방향으로 가고 있으며, 이러한 경향은 엔비디아 주가를 위협할 수 있다고 경고합니다.

AI 확장이 멈추면 마이크로소프트 등 기존 AI 강자들은 잠재 시장에서 밀려나는 위험이 줄어들기에 무지막지한 투ㅏㅈ를 멈추고 성과가 날때까지 기다릴 수 있는 여유르 가질 수 있다는 긍정적인면이 있다는 분석입니다.

또한 AI 군비 경쟁 종식은 진입장벽을 낮추어 기 구축된 AI 시스템을 응용한 솔류션 제공스타트업들이 크게 성장할 것이라는 전망입니다.

AI models’ slowdown spells end of gold rush era

AI에서 더 크고 비싼 시스템이 좋다는 환상

인공지능 분야의 많은 불확실성 속에서도 한 가지 분명한 것은 더 크고 비싼 시스템이 더 나은 결과를 낳는다는 것입니다.

그래서 1,570억 달러 규모의 OpenAI와 같은 모델 개발업체의 끊임없는 자금 모금과 빅테크 그룹의 막대한 자본 지출이 이어졌습니다.

그러나 이제 그 확실성의 핵심은 붕괴되고 있는 것 같습니다. 소프트웨어를 학습시킬 새로운 데이터가 부족해지면서 연구자들은 단순히 더 많은 리소스를 문제에 투입하여 더 똑똑한 결과물을 얻기 위해 고군분투하고 있습니다. 골드러시 시기가 끝나고 더 민첩한 새로운 경쟁자가 등장할 수 있습니다.

AI ‘확장’ 믿음으로 엄청난 AI 군비 경쟁이 촉발

최근까지 기술자들은 AI가 ‘확장’된다는 것, 즉 클수록 좋다는 데 동의했습니다.

2020년에 샘 알트먼의 OpenAI 연구원들은 시스템의 노브와 다이얼과 같은 더 많은 데이터, 컴퓨팅 성능 및 매개변수를 사용하여 학습할 때 소위 대규모 언어 모델이 꾸준한 속도로 개선된다는 것을 보여주었습니다.

이로 인해 칩과 데이터 센터의 군비 경쟁이 촉발되었고, 분석가들은 2025년에 마이크로소프트만 자본 지출에 640억 달러, 즉 제너럴 모터스의 6배에 달하는 금액을 지출할 것으로 예상했습니다.

투자자들은 이를 구매합니다: 알파벳 , 아마존닷컴 , 메타 플랫폼 , 마이크로소프트와 엔비디아의 시가총액 합계는 OpenAI가 출시된 2022년 11월보다 8조 달러 더 높습니다 ChatGPT.

AI 스케일링 법칙이 점점 어려워지고 있있다.

문제는 AI 스케일링 법칙의 한계가 점점 드러나고 있다는 점입니다.

최첨단 시스템은 이미 전 세계의 유용하고 사용 가능한 학습 데이터 대부분을 빨아들였습니다.

여러 AI 연구소에서 차세대 모델을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 알파벳의 CEO인 순다르 피차이는 최근 한 행사에서 주요 모델들이 비슷한 성능 수준으로 수렴했으며, 이제 더 큰 개선을 위한 언덕이 더 가파르게 남았다고 말했습니다.

OpenAI의 알트먼은 같은 컨퍼런스에서 “벽은 없다”고 말하며 AI 확장을 통해 쉽게 얻을 수 있는 이득이 사라졌다고 인정했습니다.

AI 규모 확대 대신 더 나은 알고리즘 개발에 방점

일부 연구자들은 과거의 무차별 대입 방식 대신 더 나은 알고리즘을 통해 미래의 발전이 이루어지기를 희망합니다.

‘테스트 타임 컴퓨팅’으로 알려진 기술은 고객이 AI 시스템을 사용할 때 추론 프로세스를 향상시키는 데 중점을 둡니다.

모델에 패턴을 발견하거나 새로운 데이터를 사용할 수 있는 추가 시간을 주면 더 나은 결과를 얻을 수 있으며, 기계가 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있을 것입니다.

유망하긴 하지만, 이는 AI 지지자들이 추진해 온 소프트웨어의 기하급수적 개선이라는 비전에서 한 걸음 물러난 것입니다.

그리고 모델이 문제에 대한 모든 가능한 답을 생각해낸 후에는 시간을 더 추가한다고 해서 반드시 도움이 되는 것은 아닙니다. 또한 AI 시스템이 너무 오래 걸리면 사용자는 다른 곳에서 답을 찾을 수도 있습니다.

경기 둔화는 AI투자에 영향을 미치지 않는다.

경기 둔화에 대한 속삭임은 알파벳, 아마존, 메타, 마이크로소프트, 엔비디아의 주가에 영향을 미치지 않았습니다.

새로운 시대는 플레이어들에게 다양한 방식으로 영향을 미칠 것입니다.

AI 무차별 투자에서 보다 전문적이고 저렴한 반도체 선호에 따라 엔비디아 주가 악영향

엔비디아는 잃을 것이 가장 많은 회사입니다. 젠슨 황의 회사는 최근 엘론 머스크의 xAI가 100만 개의 그래픽 처리 장치 칩을 장착한 슈퍼컴퓨터, 즉 현재 수준의 10배에 달하는 슈퍼컴퓨터를 구축하기 위해 실리콘을 확보하기 위해 미친 듯이 달려들면서 이득을 얻었습니다.

앞으로 기업들은 더 전문화되고 저렴한 반도체를 선호하게 될 것이며, 이로 인해 3조 3,000억 달러에 달하는 Nvidia의 자산 가치가 위험에 처할 수 있습니다.

AI 확장의 종말은 승자독식 위험성을 낮춘다 → 성과 나기를 기다릴 수 있는 여유가 생기다

OpenAI나 다리오 아모데이의 앤트로픽과 같은 모델 개발자들은 아마도 양가감정을 느낄 것입니다.

긍정적인 측면에서는 더 이상 더 큰 규모의 시스템을 학습시킬 필요가 없어지면 재무제표에 도움이 될 것입니다. 반면, AI 확장의 종말은 이들 기업의 강세 사례의 일부를 약화시킬 수 있습니다.

즉, OpenAI나 Anthropic의 독점 모델이 더욱 스마트해져 결국 전 세계 기존소프트웨어의 상당 부분을 대체하게 될 것이라는 전망입니다.

거대 기업의 상황도 비슷하게 엇갈리고 있습니다. 좋은 소식은 Microsoft의 사티아 나델라와 그의 동료들이 더 이상 경쟁사가 모든 작업을 수행할 수 있는 초지능적인 거대 모델을 개발하는 것을 지켜봐야 하는 실존적 위험에 직면하지 않을 수 있다는 점입니다

(AI가 무한히 확장된다면 상상할 수 있었을 것입니다). 그 경쟁에서 패배한다는 것은 역사상 가장 큰 부를 창출할 수 있는 기술을 놓치는 것을 의미했을 것입니다.

따라서 이제 잭팟의 크기는 작아졌지만 더 강력한 라이벌에 의해 짓밟힐 위험도 커졌습니다.

이러한 우려에서 벗어난 나델라와 피차이는 한 발 물러나 더 많은 수익이 모든 지출을 정당화할 때까지 기다릴 수 있습니다. 주주들은 행복할 것입니다.

과거 철도와 통신 분야의 호황은 신기술을 둘러싼 과도한 열광의 위험성을 보여줍니다.

심지어 메타의 마크 저커버그도 기업들이 과잉 투자했을 가능성이 있다고 인정했습니다. 리서치 그룹 Epoch.ai에 따르면 가장 큰 모델의 컴퓨팅 비용은 8개월마다 두 배씩 증가하고 있으며, 교육용 전력 소비량은 매년 두 배씩 증가하고 있습니다.

AI 확장의 종말, AI 투자 경쟁 종식은 진입장벽을 낮출 수 있다 → 새로운 스타트업 출현

그러나 자본 투자 군비 경쟁의 종식은 진입 장벽이 낮아진다는 의미일 수도 있습니다.

막대한 컴퓨팅 파워가 더 이상 필요하지 않다면, 새로운 스타트업은 주커버그의 메타가 제공하는 오픈 소스 모델을 기반으로 설계하여 최소한의 비용으로 경쟁력 있는 AI 제품을 생산할 수 있어야 합니다.

법률 업계나 코더와 같은 특정 산업에 서비스를 제공하기 위해 널리 사용되는 시스템을 조정하는 새로운 엔터프라이즈 소프트웨어 비즈니스의 물결을 상상할 수 있습니다.

실리콘밸리의 신생 기업에 자금을 지원하고 인큐베이팅하는 Y Combinator에는 이러한 잠재적인 새로운 도전자 수백 군데가 넘쳐나고 있습니다.

어느 기업이 승리하든, AI 학습 비용의 상승세가 멈춘다면 투자자들에게는 반가운 소식이 될 것입니다.

이는 최근 추론 가격 또는 고객이 이미 학습된 모델을 사용할 때 발생하는 비용이 급격히 하락한 데 따른 것입니다.

데이터의 단위인 백만 개의 토큰을 처리하는 데 3년 전에는 60달러가 들었습니다. 벤처 기업인 Andreessen Horowitz에 따르면 지금은 6센트입니다.

비용 디플레이션은 채택을 촉진하여 초기 진전의 조짐이 확산되는 데 도움이 될 것입니다.

예를 들어 메타의 경우, 광고 타겟팅이 개선되어 분기별 광고 수익이 ChatGPT 이전보다 46% 증가한 반면, 운영 비용은 5% 증가에 그쳤습니다.

골드러시 이후에는 투자 수익을 증명하고 투자자들의 부푼 기대를 정당화해야 하는 어려운 과제가 기다리고 있습니다.