검정고시변호사
챗GPT는 옛말! 2030년 AI판 뒤집을 '이것' 투자해야 돈 된다! 본문
AI, 거시적 불확실성 속 성장세 유지
어머, UBS에서 생성형 AI 추론 수요가 여러 산업에서 극적으로 확대될 거라고 전망했대요. AI가 거시경제적 불확실성 속에서도 끄떡없이 성장한다니, 정말 대단하지 않아요? ㅎㅎ 주요 기술 기업들도 자본 지출 계획을 다시 확인하면서, 컴퓨팅 수요가 공급을 훨씬 뛰어넘는다고 강조하고 있고요.
특히 UBS는 AI 모델 실행하고 답변 만들어내는 과정인 '추론'이 앞으로 AI 컴퓨팅 수요를 엄청나게 끌어올릴 거라고 보고 있대요.
추론, AI 컴퓨팅 수요를 견인하는 핵심 동력
맞아, UBS 말로는 AI 모델 실행하고 답변 생성하는 '추론'이 앞으로 AI 컴퓨팅 수요를 이끄는 주요 동력이 될 거고, 훈련 단계는 이제 옛날 얘기가 될 거라고 하더라고요. 엔비디아 CEO 젠슨 황도 "에이전트 AI랑 추론 때문에 필요한 계산량이 작년보다 100배 이상 늘었다"고 했다잖아요.
Chain of Thought(CoT) 추론처럼 복잡한 방법들이 컴퓨팅 요구량을 더 늘리는 주범이고요.
생성형 AI, 산업별 막대한 컴퓨팅 수요 창출
생성형 AI는 진짜 여러 분야에서 어마어마한 컴퓨팅 수요를 만들어낼 것 같아요. UBS는 생성형 AI 사용 사례를 챗봇, 기업용 AI, 에이전트 AI, 물리적 AI 이렇게 네 가지로 나눠서 전망했는데, 하나씩 살펴보면...
챗봇
ChatGPT 같은 챗봇은 컴퓨팅 수요가 2024년에 10 exaFLOP/s였는데, 2030년에는 200 exaFLOP/s까지 늘어날 거라고 예상한대요.
기업용 AI
사기 탐지나 계약 요약 같은 기업용 AI는 추론 요구 사항이 더 빨리 늘어서, 2024년에 15 exaFLOP/s에서 2030년에는 440 exaFLOP/s까지 증가할 거래요.
에이전트 AI
자율 고객 지원이나 워크플로우 자동화 같은 에이전트 AI는 성장세가 제일 가파를 거라고 보고 있고요. UBS는 이쪽 수요가 2030년까지 14 zettaFLOP/s까지 치솟을 수 있다고 추정했는데, 이건 "지금 수요(수백 exaFLOP/s로 추정)에서 엄청나게 뛰어오르는 수준"이라고 보고서에 나와있어요.
물리적 AI
로봇 공학이나 자율 주행차 같은 물리적 AI는 인간 인지 능력을 복제하면서 발전하다 보면, 결국 yottaFLOP/s 수준의 컴퓨팅 능력이 필요할 수도 있대요.
GPU 컴퓨팅 능력의 한계
근데 문제는, 지금 설치된 GPU 컴퓨팅 용량이 대략 4,000 exaFLOP/s (Google TPU까지 합치면 5,000) 정도인데, UBS는 GPU 메모리 때문에 실제 사용량이 잠재력에 못 미친다고 지적하더라고요. 특히 에이전트 AI나 물리적 AI처럼 앞으로 수요가 엄청나게 늘어날 분야는 감당하기 어려울 것 같고요.
보고서 보니까, "추론은 보통 GPU 메모리 때문에 제약을 받아서, 칩이 가진 FLOP/s를 제대로 활용 못하고, 심지어 메모리 때문에 칩 성능이 이론상 최대치의 25%밖에 안 나올 수도 있다"고 하더라고요.
AI 인프라 투자 확대 전망
결국 UBS는 AI 도입에서 추론 역할이 점점 커지고, 하드웨어 요구 사항도 늘어나면서 AI 인프라에 꾸준히 투자해야 한다고 결론 내렸어요. 투자자들한테는 "‘AI’랑 ‘전력 및 자원’ 관련 주식 떨어지면 좋은 매수 기회로 보는 게 좋을 것"이라고 조언하고 있고요.
저도 AI 인프라에 투자해야 하나...ㅎㅎ
자주 묻는 질문 (FAQ)
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생성형 AI 추론이란 무엇인가요?
생성형 AI 추론은 AI 모델이 배운 걸 바탕으로 새로운 정보나 결과물을 만들어내는 과정이에요. 예를 들어, 챗봇이 사용자 질문에 답하거나 이미지를 생성하는 게 추론의 예시죠.
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왜 추론이 중요한가요?
추론은 AI가 실제로 우리 생활에 도움이 되려면 꼭 필요한 단계예요. 추론을 통해 AI는 사용자가 뭘 원하는지 이해하고, 여러 가지 문제에 대한 해결책을 제시할 수 있어요.
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생성형 AI는 주로 어디에 쓰이나요?
생성형 AI는 챗봇, 기업용 AI(사기 탐지, 계약 요약), 에이전트 AI(자율 고객 지원, 워크플로우 자동화), 물리적 AI(로봇 공학, 자율 주행차) 등 다양한 분야에서 활용될 수 있어요.
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GPU 메모리 병목 현상이 뭐에요?
GPU가 처리해야 할 데이터 양이 GPU 메모리 용량을 넘어가서 처리 속도가 느려지는 현상을 말해요. AI 모델 성능을 떨어뜨리는 주요 원인 중 하나죠.
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AI 인프라 투자는 왜 해야 하는 건가요?
UBS는 AI 도입에서 추론 역할이 커지고 하드웨어 요구 사항이 늘어나면서 AI 인프라에 꾸준히 투자해야 한다고 강조해요. AI 발전과 여러 산업 분야에서 AI 활용을 촉진하는 데 꼭 필요하대요.
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