메타의 AI 전략: 저커버그가 강조하는 컴퓨팅 파워, 오픈 소스 이니셔티브, 데이터 훈련의 중요성

이번 주의 대형 기술 기업 실적 발표에서는 각 회사의 AI 발전이 강조되었습니다. Google은 검색 및 클라우드 서비스에서 생성적 AI에 대해 중점적으로 논의했으며, Microsoft는 기술 스택 전반에 걸친 AI 통합을 상세히 설명했습니다. Amazon은 AI 칩과 Bedrock을 소개하고, AI 기반 쇼핑 도우미 Rufus를 새롭게 선보였습니다. 그러나 Meta는 포괄적인 AI 전략을 공개하며 선두주자로 부상했습니다.

Meta의 AI 접근 방식은 오픈 소스에 대한 헌신과 Facebook 및 Instagram의 공개 게시물에서 수집된 방대한 AI 학습 데이터에 차별화됩니다. Meta의 2023년 4분기 실적 발표에서 CEO 마크 저커버그는 AI 개발에서 회사의 유리한 위치를 강조하며 특히 계산 자원의 중요성을 언급했습니다.

Meta의 AI를 위한 세계적 수준의 컴퓨팅 인프라

저커버그는 인기 있고 고급 AI 제품을 개발하기 위한 장기 전략을 설명하며 "완전한 일반 지능"을 달성하기 위해 상당한 컴퓨팅 파워가 필요하다고 밝혔습니다. 그는 연말까지 약 35만 개의 H100 GPU를 배치할 예정이며, 총 컴퓨팅 용량은 60만 H100에 이를 것이라고 언급했습니다. 이러한 인프라 수요는 주로 Instagram Reels에서 발생했습니다. 저커버그는 "Reels에서 소중한 교훈을 얻었다. 처음에는 GPU 필요량을 과소평가하여 Reels와 유사한 AI 서비스 지원을 위한 충분한 용량을 구축하게 되었다"고 설명했습니다.

그는 “Meta는 승리를 위해 플레이하고 있다”면서 향후 모델 훈련에 더 많은 컴퓨팅 자원이 필요할 것이라고 기대했습니다. “최첨단 대형 언어 모델은 매년 대략 10배의 컴퓨팅 자원을 사용하여 훈련됩니다,”라며 Meta는 자사의 워크로드에 맞춘 맞춤형 데이터 센터와 실리콘에 대규모 투자를 계획하고 있습니다.

Meta의 오픈 소스 AI 전략

저커버그는 규제의 감시 속에서도 Meta의 오픈 소스 전략에 대한 확고한 의지를 다시 한번 강조했습니다. 그는 “우리의 전략은 일반 인프라를 구축하고 오픈 소스로 전환하는 동시에 특정 제품 구현은 독점적으로 유지하는 것”이라고 설명했습니다. 이는 특히 유망한 Llama 3와 PyTorch와 같은 도구를 포함합니다.

그는 오픈 소스의 전략적 이점을 강조하며, 안전성과 보안을 강화하고 산업 표준을 촉진하며 개발자를 유치한다고 밝혔습니다. “오픈 소스는 새로운 기술에서 선도하기 위한 필수 인재를 모집하는 데 도움을 줍니다.”라고 덧붙였습니다. Llama와 같은 도구를 오픈 소스로 제공하는 것은 Meta의 경쟁 우위를 약화시키지 않습니다.

방대한 학습 데이터, Common Crawl 초월

저커버그는 Meta의 강력한 데이터 및 피드백 메커니즘을 강조하며, Facebook과 Instagram에서 수집된 데이터가 “수백억 개의 공개 이미지와 수십억 개의 공개 비디오”를 포함해 Common Crawl 데이터셋을 초과할 가능성이 높다고 주장했습니다. Common Crawl은 2008년부터 수집된 방대한 웹 데이터를 포함합니다.

저커버그는 “우리를 차별화하는 것은 수억 명의 사용자가 AI 서비스와 상호작용하면서 효율적인 피드백 루프를 만드는 능력”이라고 설명했습니다. 이러한 상호작용은 특히 Reels와 광고에서 AI 시스템의 개선을 크게 향상시킵니다.

Meta의 AI 리더십에 대한 헌신

최근 Bloomberg 기사에 따르면 Meta의 Llama 모델 성공으로 실제 라마가 오픈 소스 AI 이벤트의 비공식 마스코트가 되었다고 합니다. 그러나 최근 Meta의 실적 보고서에 따르면, 이 회사는 급변하는 경쟁 환경 속에서 AI 리더십을 쟁취하기 위해 수십억 달러를 투자할 준비가 되어 있음을 나타냅니다.