OpenAI CEO 샘 알트먼은 회사가 올해 말까지 '100만 개 이상의 GPU'를 배포할 계획이라고 발표했습니다. 이는 엘론 머스크의 xAI와 같은 경쟁사들이 약 20만 개의 Nvidia H100 GPU를 운영하는 것에 비해 상당히 앞선 수치입니다. 이 야심찬 확장 노력은 AGI(인공지능 일반 지능)으로 나아가기 위한 알트먼의 비전의 일환입니다.
알트먼은 약 3조 달러에 달하는 1억 개 GPU를 달성하는 장기 목표를 설정했습니다. 이는 영국의 GDP와 거의 동등한 수치로, 이러한 대규모 프로젝트에 필요한 막대한 자원과 에너지, 인프라를 강조합니다. 현재 Nvidia는 그렇게 많은 GPU를 생산할 수 있는 능력이 부족하며, 에너지 수요는 전력 관리 및 데이터 센터 기술의 상당한 발전을 필요로 합니다.
OpenAI의 텍사스 데이터 센터는 현재 세계에서 가장 큰 데이터 센터로, 약 300MW의 전력을 소비하고 있으며, 2026년 중반까지 1GW에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 에너지 소비 수준은 텍사스 전력망 운영자들 사이에서 지역 전력 공급의 안정성에 대한 우려를 불러일으키고 있으며, 대규모 운영과 관련된 도전 과제를 나타냅니다.
OpenAI는 Nvidia 하드웨어에 의존하는 것 외에도, Oracle과 협력하여 자체 데이터 센터를 구축하고 Google의 TPU 가속기를 탐색함으로써 컴퓨팅 자원을 다양화하고 있습니다. 이 전략은 메타와 아마존과 같은 기업들이 AI 모델을 지원하기 위해 맞춤형 AI 칩과 고대역폭 메모리(HBM)에 투자하는 기술 산업의 광범위한 추세를 반영합니다.
알트먼의 발언은 AI 인프라의 빠른 진화를 강조합니다. 1년 전에는 10,000개의 GPU가 인상적이었지만, 이제는 100만 개가 단지 디딤돌에 불과합니다. 1억 개 GPU의 목표는 오늘날 비현실적으로 보일 수 있지만, 이는 제조, 에너지 효율성 및 비용 절감의 미래 혁신을 이끌 수 있는 비전 있는 목표로 작용할 수 있습니다. 연말까지 100만 개 GPU의 배치는 AI 인프라에서 중요한 이정표가 되며, 향후 몇 년간 더 많은 발전 가능성을 지니고 있습니다.
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