AI 혁명에서 GPU의 역할
그래픽 처리 장치(GPU)는 AI 혁명의 선두주자로, 챗봇 및 다양한 AI 애플리케이션을 지원하는 대형 언어 모델(LLM)을 구동하고 있습니다. 이러한 칩의 가격 변동이 심한 가운데, 기업들은 이 중요한 기술의 가변 비용을 효과적으로 관리할 필요가 있습니다.
비용 변동성 이해하기
광업과 같은 산업에서는 에너지 소스를 균형 있게 조정하여 최적의 가용성과 가격을 유지하며 비용 변동을 관리해 왔습니다. 비슷하게 물류업체들은 주요 배송 경로의 최근 혼란으로 인해 극심한 배송 비용 변동에 적응하고 있습니다. 하지만 금융 서비스 및 제약 산업과 같이 비용 변동 관리 경험이 부족한 분야들은 곧 적응이 필요하게 됩니다. 이들 산업은 AI 발전으로 큰 이익을 얻을 가능성이 있어 빠른 학습이 요구됩니다.
Nvidia의 지배력
Nvidia는 GPU의 주요 공급업체로, 올해 수요 증가로 인해 그 가치가 급등했습니다. 이 칩은 다수의 계산을 동시에 처리할 수 있는 능력 덕분에 LLM의 교육 및 배포에 필수적입니다. 특히, Nvidia의 높은 수요를 자랑하는 H100 칩이 장갑차로 배송되는 사례도 발생하여 그 중요성을 잘 보여줍니다.
GPU 비용 변동의 원인
GPU 수요는 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되며, 투자 회사들은 시장 규모가 5년 내에 4000억 달러를 초과할 것으로 추정하고 있습니다. 그러나 공급은 제조 능력 및 대만과 같은 GPU 생산에 중요한 지역의 지정학적 긴장과 같은 예측할 수 없는 요인에 영향을 받습니다. 현재의 공급 부족으로 인해 Nvidia의 H100 칩 대기 시간이 연장되었으며, 기업들은 이러한 새로운 현실에 적응하고 가변 비용을 효과적으로 관리해야 합니다.
GPU 비용 관리 전략
비용 변동을 완화하기 위해 기업들은 클라우드 제공업체의 임대 서비스 대신 자체 GPU 서버를 관리하는 방안을 고려할 수 있습니다. 이 방식은 추가 비용이 발생하지만, 기업이 더 나은 통제를 할 수 있고 시간이 지남에 따라 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 또한, 기업들은 특정 용도가 불확실하더라도 미래 필요에 대비해 GPU를 미리 구매하는 방어적 전략을 고려할 수 있습니다.
모든 GPU가 동일하지 않으므로, 기업들은 자신의 특정 요구 사항에 맞는 적절한 GPU 유형을 선택해야 합니다. OpenAI의 GPT와 같은 대형 기초 모델을 훈련하기 위해서는 고성능 GPU가 필요하며, 대부분의 기업은 고성능 추론 작업을 위해 저성능 GPU의 혜택을 누릴 수 있습니다.
지리적 위치 또한 비용 관리에서 중요한 역할을 합니다. 노르웨이와 같은 전기 요금이 저렴한 지역에서는 동부 미국과 같은 전기 요금이 높은 지역에 비해 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다. CIO는 AI 애플리케이션에서 비용과 품질 간의 균형을 평가하며, 정밀도가 덜 요구되는 프로젝트에서는 적은 컴퓨팅 파워를 활용하는 방안을 고려해야 합니다.
유연성을 통한 비용 최적화
조직은 물류업체들이 운송 방식을 최적화하듯, 다양한 클라우드 제공업체와 AI 모델 간의 전환을 통해 비용을 추가로 절감할 수 있습니다. 다양한 애플리케이션에 걸쳐 LLM 작업 효율성을 높이는 기술도 비용 관리에 기여할 것입니다.
수요 예측의 도전 과제
AI 기술의 급속한 발전은 GPU에 대한 수요 예측을 복잡하게 만듭니다. Mistral의 'Mixture-of-Experts' 설계와 같은 새로운 LLM 아키텍처들이 등장하고 있으며, 이는 특정 작업에 필요한 모델 부분만 활성화하여 칩 사용을 절약합니다. 동시에 혁신적인 애플리케이션이 진화하고 있어, 대부분의 기업에게 정확한 수요 예측이 더욱 어려워지고 있습니다.
미래 비용 준비하기
AI 분야는 확장되고 있으며, AI 관련 산업의 연간 수익이 19% 성장하여 2026년까지 9000억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 Nvidia와 같은 생산업체에게 기회를 제공하지만, 기업들이 새로운 비용 관리 전략을 채택해야 할 필요성 또한 증가합니다. 기업들은 오늘부터 이러한 변화를 대비해야 합니다.
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