오픈AI·앤트로픽, 컴퓨팅 파워 7배 확장 여력 있다…추가 연산 규모 분석

요약

오픈 소스 AI 모델이 독점 모델과 성능 격차를 좁히는 이유는 주요 AI 연구소들이 보유한 컴퓨팅 자원을 충분히 활용하지 않고 있기 때문이라는 분석이 제기되었다. 젠슨 황 CEO의 언급에 따르면 'Astra'는 10만 개의 Blackwell GPU로 학습되었는데, 이는 OpenAI가 2026년 상반기까지 확보할 것으로 예상되는 총 컴퓨팅 자원의 약 7% 수준에 불과하다. 즉 OpenAI나 Anthropic은 현재 학습 규모를 7배 키우더라도 추론용 컴퓨팅 자원의 50%를 남길 수 있는 여력이 있다. 중국의 Moonshot이나 Alibaba 같은 기업들도 우회적인 방법으로 3만~10만 개의 H100급 자원을 확보할 수 있어, 현재 선도 기업들과 유사한 수준의 모델 경쟁이 가능하다. 다만 선도 연구소들이 다음 학습 런에서 규모를 5~10배 확장할 경우, 2티어 기업들이 이를 따라잡기 어려워질 수 있다. 최근 젠슨 황이 언급한 40만 개의 신규 GPU 도입 등으로 AI 학습 규모의 급격한 확대가 예상되는 만큼, 향후 모델 성능의 비약적인 발전이 있을 것으로 보인다.

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