클라우드 기반의 생성형 AI에 대해 GPU의 중요성이 재고되고 있다. 현재는 GPU가 AI 연산의 필수 요소로 여겨지지만, 이 주장에는 한계가 있으며, CPU와 같은 다른 대안이 중요해질 가능성이 있다. GPU는 게임의 3D 그래픽 처리를 위해 개발되었으나, AI 연산에도 유리한 점이 있어 주목받고 있다. 엔비디아는 이러한 배경에서 큰 성공을 거두었으나, GPU의 복잡성과 효율성 문제는 여전히 존재한다.
GPU는 호스트 칩인 CPU를 통해 작업을 조율하는 방식으로 작동하며, 이는 효율성 측면에서 약점이 될 수 있다. 프로세스 간 통신의 필요성, 모델 분해 및 재조립의 어려움, 딥러닝과 AI 사용의 복잡성 등이 문제로 지적된다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 CUDA를 제공해 GPU 가속 기능을 활용할 수 있는 소프트웨어 생태계를 구축했다.
그러나 클라우드에서 생성형 AI 시스템을 구축하고 배포하는 데 있어 GPU가 중심에 있어야 한다는 주장에는 동의하지 않는 의견도 있다. 앞으로는 추론의 효율성, 지속적인 모델 개선, 알고리즘과 데이터를 관리하는 새로운 방법이 더 중요해질 것이다. 현재 GPU의 대안으로는 인텔의 가우디 3, AMD, 삼바노바, 세레브라스, 그래프코어, 그로크, xAI 등이 있다. 이들은 더 저렴하고 효율적이며 전력 소모가 적은 GPU 대안을 모색하고 있다.
특히 작은 AI 모델은 CPU나 특수 하드웨어에서 더 효율적으로 실행될 수 있어 비용과 에너지를 절감할 수 있다. 현재 많은 생성형 AI 프로젝트가 과잉된 GPU 사용을 하고 있으며, 앞으로는 GPU와 대안을 구분해 사용할 필요성이 강조될 것이다. 기업이 AI 시스템에 과도한 인프라를 할당하고 큰 청구서를 받기 전까지는 혼란이 계속될 가능성이 크다.
AI 기술이 IT에 미치는 영향이 크며, 더 많은 변화가 예고되고 있다. IT 업계는 AI라는 새로운 기술에 집중하고 있으며, 이는 혼란을 야기할 수 있다. 과거 사례를 보면, 이러한 집중이 항상 좋은 결과로 이어지지는 않았다.
결론적으로, 클라우드 기반의 생성형 AI 시스템에서 GPU는 현재 중요하지만, 앞으로는 다양한 대안이 주목받을 것이다. AI 시스템의 설계와 배포가 더욱 중요해지며, 효율적이고 지속 가능한 방법을 찾는 것이 핵심 과제가 될 것이다.