훈련 과정�서 AI 모�� 복잡성과 ��터 세트� �기가 �너지 소비를 늘리고, 사용�� 질문� �해하고 답� 찾는 추론 과정�서� �너지 소비가 �어납니다. 그 만� �너지 효율��고 빠른 모��수� 사용� 경험과 비용 문제를 모� 해결할 수 있죠.

글쓴�: 팀 ���(Tim Clark)

ì�¸ê³µì§¶Äµç¥(´¡±õ)ì�´ 앞으로ë�„ 계ì†� 우리와 함께하며 우리ì�˜ 놀ì�´ì™€ ì�¼í•˜µç” ë°©ì‹�ì�„ 재고하게 하리ë�¼ëŠ” ë�°ì—�는 ì�˜ì‹¬ì�˜ 여지가 없습니다. 하지만 어쩌면 ìž ì‹œ 멈춰서 AI ê±°í’ˆì�„ 터뜨릴 수ë�„ 있는 아주 중요한 질문ì�„ ë�˜ì ¸ì•¼ í•  지ë�„ 모르겠네요.

AI는 왜 그렇게 많� �너지를 소비하는 걸까요?

� 껄�러운 질문� 근본까지 파헤치기 위해 업계를 선�하는 AI 사진 편집기 � ��린 림(Lyline Lim) 환경�향 � 지�가능성 책임�를 만날 수 있었습니다.

림� 따르면 AI 모�� 그토� 많� �너지를 소비하는 �유는 훈련� 사용하는 ��터� 양� 방대하고 모�� 복잡하며 사용�가 AI� 보내는 요청� 양� �기 때문��고 합니다.

훈련 기간ì—� AI 모ë�¸ì�€ 예제와 ë�°ì�´í„°ì�˜ 대규모 세트를 기반으로 어떻게 í–‰ë�™í• ì§€ “학습”합니다. AI 모ë�¸ì�„ 훈련시키는 ë�°ëŠ” 몇 분ì—�ì„œ 몇 개월까지 걸릴 수 있습니다. ë�°ì�´í„° ì–‘ê³¼ 모ë�¸ì�˜ 복잡성ì—� ë”°ë�¼ 달ë�¼ì§€ì£ . 훈련 기간 중 대량ì�˜ ë�°ì�´í„° 처리ì—� 사용하는 ì „ìž� 칩 유형ì�¸ GPUê°€ 하루 24시간 쉬지 ì•Šê³  ë�Œì•„갑니다. ê·¸ 만í�¼ 대량ì�˜ ì—�너지를 소비하죠.

“AI 모ë�¸ì�´ 복잡하고 ë�°ì�´í„° 세트가 í�´ìˆ˜ë¡� AI 훈련ì—� ë�” 많ì�€ ì—�너지를 소비합니다.”

��린 림, �토룸 환경�향 � 지�가능성 책임�

ì—�너지 소비가 ì�¼ì–´ë‚˜ëŠ” ë˜� 다른 ì�´ìœ ëŠ” AIê°€ 추론ì�„ í•  때입니다. 사용ìž�ì�˜ 질문ì—� 답하는 과정ì�´ 바로 추론입니다. AI는 먼저 질문ì�„ “ì�´í•´”합니다. 다ì�Œìœ¼ë¡œ 답변ì�„ “ìƒ�ê°�”í•œ 후 ê²°ë¡ ì�„ 사용ìž�ì—�게 공유하죠. ê°� AI 추론마다 GPU 프로세싱 파워가 필요하고, 여기ì—� ì—�너지가 사용ë�©ë‹ˆë‹¤.

“AI 모�� �기가 높�수� � 많� 추론� 수행하며 �너지 소비량� 늘어납니다.�

��린 림, �토룸 환경�향 � 지�가능성 책임�

AI 기능� 보다 지�가능하게

대다수 기업� 있어 AI 기능� 지�가능성� 높��� 하는 �센티브는 바로 비용과 사용� 경험입니다. AI 산업� 비�� 신� 산업으로, 기업들� 비용�나 실행 ��보다 품질 개선 방안� 모색 중� 단계입니다.

“성장과 투� 규모가 �기 때문� 비용� AI 분야� 대다수 비즈니스� 있어 여전히 2순위 고려사항입니다.�

��린 림, �토룸 환경�향 � 지�가능성 책임�

� 많� AI 모�� 갈수� 많� GPU가 필요해지면서 GPU 사업�는 수요를 따�잡기 힘들 수 있습니다. 수요 �가는 결국 GPU �가 ��으로 �어질 수 있으며 AI 회사는 보다 효율�� GPU 활용 방안� 모색할 수 밖� 없습니다.

장기�으로 볼 때 AI 기업� �너지 비용 �가� 취약할 수 밖� 없고 그 만� 비용과 �너지 효율� 높� �기가 충분합니다.

AI �구� 환경 �향

AI 분야�서 환경 �향� 모든 비즈니스� 중심 주제� 비용 효율과 사용� 경험� � 관련� 있습니다. 림� AI �신 기업들� 초창기� 환경� 얼마나 신경 �는지� 관계 없� AI가 성숙하면서 � 주제를 진지하게 대하게 � 것으로 봅니다.

“AI �구� 환경 �향� 줄�는 �� 사용� 경험과 비용 효율 개선과 밀접한 관련� 있습니다. AI 모�� �릴수� 컴퓨팅 파워� � � �� 쓰게 �고 사용�는 �린 경험� 답답해 하죠. 따�서 � 빠른 AI 모�� 만들 수 있다면 사용�는 훨씬 � 나� 경험� 하고 기업� 비용과 �너지 소비량� 모� 낮출 수 있습니다. AI 모�� 비용 효율성 �대는 환경 �향 �소와 최�� 사용� 경험 제공 문제와 �맥�통합니다.�

특화� AI 모�� 구�투수?

림� 따르면 �반 AI 모�� 특화� 모�� 비해 훈련� 훨씬 � � 넓고 � ��터 세트가 필요합니다. 그 만� �너지 소비량� 훨씬 �죠.

“�� 비해 제품 사진용으로 맞춤 제작� �토룸처럼 특화� AI 모�� �너지를 훨씬 � 소비합니다. 계산� 해 보니 �토룸� 스테�블디퓨전(Stable Diffusion XL) 같� �반 �미지 모�� 비해 �너지를 164배 � 소비합니다.�

�토룸� 초�� 항� 기술� 사용��게 유용하고 액세스하기 쉽게 활용하는 방안� 찾는 � 맞춰왔다고 림� 전합니다.

“보다 많� 사람� 놀�운 사진� 만들�� �고 싶습니다. 부업으로 �신만� 보�� 만들어 �매하는 전업 주부처럼 전문 사진작가를 �용할 수 없거나 수작업� ��화하고 업무�름� 간소화하고� 하는 전��거래 팀�건 모�를 �고� 합니다.�

�토룸� 시� 중� 다른 제품보다 사진 배경� � 잘 없애주는 모바� � �스�톱 앱� 만들면서 창업했지만 머지 않아 �성 AI� 기회가 얼마나 � 지를 ��하게 �었죠. 지난 해 �토룸� �성 AI 배경 �성�구� �스턴트 백그�운드(Instant Backgrounds) 버전 1� 만들었습니다.

“아주 성공�� 베팅�었죠. 저�는 AI 배경 �미지 �성�구와 �스턴트 백그�운드로 시장� 진출한 첫 번째 회사였고 곧 바로 여세를 몰아 1년 뒤� 지금 AI 사진 편집 시장� 선�주�로 우�섰습니다.�

��린 림, �토룸 환경�향 � 지�가능성 책임�

비용과 사용� 경험, � 마리 토�를 잡다

림� �토룸� 입장�서 AI나 AI 지�가능성� 처� 가는 길� 아니�고 봅니다.

“사용� 중심, 모바� 우선, AI 우선 기업� 저� 팀� 있어 항� 우선수위였습니다. 저� 팀� 여러 해 �안 �러한 문제� 집중해 온 여러 전문가로 구성�어 있습니다. 그 만� �너지 소비 문제� � 관심� �고 저� 소프트웨어를 개발해오고 있습니다.�

�토룸� 고� 워�플로� 환경 �향� 줄여준다고 림� 전합니다.

“한 전��거래 비즈니스가 전해 온 �야기� 따르면 제품 사진 촬�� 위해 알프스로 날아가곤 했는� �제는 �토룸으로 ��한 산� �경� 몇 초만� �성합니다. 그만� � 회사 팀� 탄소 발�국� 줄�는 � �게 기여했죠. 항공 여행 산업� 최대 환경 오염 분야 중 하나�기 때문�죠.�

��린 림, �토룸 환경�향 � 지�가능성 책임�

• ì›�문: , , Forbes.com

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