최근 마이크론은 AI 컴퓨터와 스마트폰 판매가 예상보다 저조해 매출 전망을 하향 조정해 AI 산업 쇠퇴에 대한 시장 우려를 촉발했다. 하지만 이런 우려는 AI 시장 현황에 대한 오해에서 비롯된 것일 수도 있다. 이 기사에서는 현재 AI 시장, 특히 개인용 컴퓨터와 휴대폰에서 AI의 현재 적용 상태를 분석하고 개발 전망을 탐색하며 일부 시장 오해를 명확히 할 것입니다.
최근 몇 년 동안 컴퓨터와 휴대전화 시장이 불황에 빠졌는지에 대한 많은 논의가 있었습니다. 최근 그래픽 메모리 칩 제조업체인 마이크론(Micron)이 AI 컴퓨터와 스마트폰의 예상보다 낮은 판매로 인해 향후 몇 분기 매출 전망을 낮추면서 많은 사람들이 "AI가 죽어가고 있다"고 우려하고 있습니다. 그러나 실제로 AI는 특히 Nvidia의 성능에서 알 수 있듯이 쇠퇴할 조짐을 보이지 않습니다.
AI 기능이 있다고 주장하는 현재 시장에 나와 있는 많은 노트북과 휴대폰에는 처리 능력이 충분하지 않습니다. 고성능 게이밍 PC라도 ChatGPT와 같은 복잡한 AI 프로그램을 로컬에서 실행하기는 어렵습니다. 이러한 애플리케이션에는 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 성능이 필요하고 단순히 PC에서 완료할 수 없기 때문입니다. 사용할 수 있는 몇 가지 대체 응용 프로그램이 있지만 대부분의 서버 실행 AI 프로그램의 성능과 응답성에 미치지 못합니다.
AI 생태계에서는 뛰어난 기업과 도구가 대부분 자리를 잡았다. 예를 들어, Nvidia RTX 그래픽 카드를 사용하는 사용자는 AI 성능에서 최신 NPU 장착 CPU보다 성능이 뛰어난 경우가 많습니다. 비교해 보면 AI 워크로드에서 RTX4080을 탑재한 노트북과 Intel Core Ultra9185H 간의 성능 차이가 700%~800%에 달할 수 있음을 알 수 있습니다. AI 성능을 제공하는데 서버가 핵심적인 역할을 한다고 볼 수 있다.
Google은 AI 모델 Gemini를 대부분의 Android 기기로 확장했으며 이를 Nest 스피커로 가져올 계획입니다. 이 장치는 4년이 지났지만 여전히 AI 기술의 광범위한 적용 가능성을 보여줍니다. 과거를 되돌아보면, 그래픽 카드 성능은 진정한 가상 현실 경험을 달성하기 위해 수백억 번의 계산(PFLOP)에 도달해야 한다고 여겨졌는데, 현재의 그래픽 카드는 아직 이 표준에 도달하지 못했습니다. 이는 여전히 직면한 과제를 반영합니다. 로컬 AI 개발로
GPU 제조업체의 개발 과정에서 AI 프로그래밍은 병렬 컴퓨팅에 의존하는 경우가 많으며 이 점에서 GPU가 우수합니다. 따라서 향후 GPU 설계에는 여전히 시간이 걸리며 RTX60 시리즈가 출시되기 전까지는 AI 성능이 크게 향상되지 않을 수도 있습니다. 이 세대의 그래픽 카드를 사용하면 로컬 대형 모델(LLM)을 실행할 수 있습니다.
하이라이트:
AI 기술은 죽지 않았으며 시장 성과는 오해에 의해 영향을 받습니다.
AI를 광고하는 많은 장치는 성능을 위해 서버에 의존하므로 복잡한 작업을 로컬에서 구현하기가 어렵습니다.
GPU의 미래 기술 발전은 로컬 AI 모델의 개발을 주도할 수 있습니다.
전체적으로 AI 기술은 미래 발전에 큰 잠재력을 갖고 있으며, 현재 시장 성과는 AI의 진정한 강점을 반영하지 못하고 있습니다. 하드웨어 기술의 지속적인 발전, 특히 GPU 성능의 향상으로 로컬 AI 애플리케이션은 새로운 개발 기회를 제공하고 궁극적으로 사람들의 라이프스타일을 변화시킬 것입니다.