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세계 각국은 AI 전쟁에서 최종 승자가 되기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 중국은 AI를 움직이는 데이터 센터에 사용될 최신형 반도체를 미국, 일본(설계), 한국, 대만(제조) 등에 의존하지 않기 위해 반도체 독립을 추진하고 있습니다. 빅테크 기업들은 국가 간 AI 전쟁에서 주요한 역할을 담당하고 있습니다. 특히 미국과 중국의 빅테크 기업들은 초거대 AI 플랫폼을 보유하는 것이 최종 목표입니다.

네이버클라우드 센터장 하정우씨는 "앞으로 국가를 구분하는 기준은 초거대 인공지능을 보유했느냐가 될 것"이라고 언급했습니다. 구글 등의 빅테크 기업들은 멀티모달 AI 구현에 주력하며 플러그인 생태계 구축에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 사용자가 원하는 비디오를 생성형 AI가 출력하기 위해 비디오 합성 플러그인을 연결하고 비디오앱을 호출하여 처리하는 방식이 예시로 언급되었습니다. 이는 영화 어벤져스에서 주인공 요구에 맞추어 다양한 앱을 불러오는 AI 비서 자비스의 역할에 비유될 수 있습니다.

챗GPT 이후 차세대 AI 기술 개발에서 효율성이 주요 관심사로 떠오르고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 운영하기 위해 필요한 슈퍼컴퓨터 인프라 구축 및 전력 비용은 막대한 규모입니다. 업계에서는 컴퓨팅 성능 등을 고려할 때, 오픈AI가 챗GPT를 운영하는 데 하루 70만달러(약 9억원) 이상의 비용이 소요될 것으로 추정되었습니다. 따라서 앞으로는 적은 데이터와 전력으로도 뛰어난 성능을 가진 AI를 개발하여 경쟁 우위를 확보해야 한다는 것이 중요합니다.

현재 LLM을 훈련하는 방식은 "빈칸 채우기"입니다. 문장에 빈칸을 만들고, 적절한 단어로 채우는 작업을 반복하여 정확성을 높이는 것입니다. 훈련 강도를 높이기 위해 방법을 개선해야 한다는 문제가 있습니다...

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