AI 도구의 탄소 배출량은 항상 큰 관심사였으며, DeepSeek AI가 자사 모델이 다른 모델보다 더 효율적이라고 주장하면서 업계에 큰 반향을 일으켰습니다. 프랑스의 지속 가능한 소프트웨어 회사인 Greenly는 최근 연구를 통해 DeepSeek의 이러한 주장을 검증했습니다.
Greenly의 연구에 따르면 DeepSeek 모델은 훈련에 필요한 시간이 더 짧고 사용하는 Nvidia 칩의 수도 적습니다. 동일한 시나리오에서 DeepSeek의 V3 모델과 Meta의 Llama 3.1 모델을 훈련할 때 DeepSeek는 278만 개의 GPU 시간을 사용한 반면 Meta의 모델은 3080만 개의 GPU 시간을 사용했습니다. 훈련은 일반적으로 AI 모델 운영 과정에서 탄소 배출 강도가 가장 높은 단계이므로 DeepSeek의 더 빠른 훈련 속도는 효율성을 높이는 데 기여합니다. 또한 DeepSeek는 2000개의 Nvidia 칩을 사용한 반면 Meta의 모델은 16000개 이상, ChatGPT는 25000개 이상을 사용했으며, DeepSeek가 사용한 칩은 ChatGPT가 사용한 칩보다 "에너지 집약도"가 더 낮습니다.
Greenly의 연구는 다음과 같이 지적합니다. "미국의 제재로 인해 DeepSeek는 Nvidia의 최첨단 AI 칩을 확보하는 데 제한을 받게 되었고, 이로 인해 이러한 혁신 기술을 개발해야 했습니다. 이러한 제한은 DeepSeek로 하여금 막대한 컴퓨팅 능력에 의존하기보다는 효율성을 극대화할 수 있는 모델을 설계하도록 강요했습니다."
DeepSeek의 기술 혁신: 혼합 전문가 모델
DeepSeek의 설계 모델에는 혼합 전문가(mixture-of-experts) 설계가 포함되어 있습니다. 이 설계는 도구가 사용자 작업을 하위 모델에 위임하여 "주어진 요청에 필요한 컴퓨팅 능력만 활성화"할 수 있도록 합니다. 이 방법은 각 구성원이 특정 분야의 전문가인 대규모 팀과 유사합니다. 새로운 문제가 발생하면 팀 리더는 전체 팀을 참여시키는 대신 해당 문제를 해결하는 데 가장 적합한 전문가에게 문제를 할당합니다.
DeepSeek의 혼합 전문가 모델에서 대규모 AI 모델은 더 작고 전문화된 하위 모델로 분해됩니다. 각 하위 모델은 특정 유형의 작업에서 탁월한 성능을 발휘하도록 훈련됩니다. 예를 들어 하나의 하위 모델은 자연어 처리 작업에 능숙하고 다른 하위 모델은 이미지 인식 작업에 능숙할 수 있습니다.
사용자가 DeepSeek AI에 요청을 제출하면 시스템은 요청을 분석하고 어떤 하위 모델이 해당 요청을 처리하는 데 가장 적합한지 판단합니다. 그런 다음 시스템은 해당 요청을 해당 하위 모델로 라우팅하고, 해당 하위 모델은 요청을 처리하고 결과를 반환합니다.
이러한 방법은 다음과 같은 몇 가지 장점이 있습니다.
- 효율성 향상: 주어진 요청에 필요한 컴퓨팅 능력만 활성화함으로써 혼합 전문가 모델은 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 전체 모델을 활성화해야 하는 기존 AI 모델에 비해 이는 상당한 양의 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있습니다.
- 정확성 향상: 작업을 해당 작업을 처리하는 데 가장 적합한 하위 모델에 위임함으로써 혼합 전문가 모델은 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 각 하위 모델은 특정 영역에서 탁월한 성능을 발휘하도록 특별히 훈련되었으므로 정확한 결과를 생성할 가능성이 더 높습니다.
- 확장성 향상: 혼합 전문가 모델은 필요에 따라 새로운 작업을 처리하기 위해 새로운 하위 모델을 추가할 수 있으므로 확장하기가 더 쉽습니다. 이를 통해 시스템은 끊임없이 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
DeepSeek와 데이터 센터의 관계: 지속 가능성의 핵심 요소
Greenly의 연구는 또한 DeepSeek와 데이터 센터의 관계(또는 잠재적인 결핍)가 지속 가능성을 높이는 데 기여한다고 지적합니다. DeepSeek는 개방형 가중치 모델, 즉 공개적으로 사용 가능한 모델이므로 Greenly는 클라우드 컴퓨팅에서 또는 데이터 센터를 통해 운영되는 대신 물리적 장치에서 실행할 수 있다고 지적합니다. 데이터 센터에 대한 의존도를 줄임으로써 DeepSeek는 궁극적으로 시설의 에너지 소비를 줄일 수 있으며, 이러한 시설의 에너지 소비는 5년 이내에 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다.
데이터 센터는 대량의 컴퓨터 서버 및 기타 장비가 포함된 대형 건물입니다. 이러한 서버는 데이터를 저장, 처리 및 배포하는 데 사용됩니다. 데이터 센터는 서버가 많은 열을 발생시키고 냉각 시스템을 통해 방출해야 하므로 운영하는 데 많은 에너지가 필요합니다.
DeepSeek는 데이터 센터에 대한 의존도를 줄임으로써 전 세계 에너지 소비 및 탄소 배출량을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 기후 변화에 대처하는 데 매우 중요합니다.
제번스 역설: 효율성 향상으로 인한 잠재적 위험
그럼에도 불구하고 Greenly의 연구는 "이러한 이익은 쉽게 일시적일 수 있다"고 경고합니다. 이는 제번스 역설, 즉 어떤 것이 더 효율적일수록 더 많이 사용되고 더 많은 배출량을 생성한다는 사실에 기인합니다.
제번스 역설은 19세기에 영국 경제학자 윌리엄 스탠리 제번스가 제시했습니다. 제번스는 석탄 연소 효율성이 향상됨에 따라 석탄 사용량이 줄어들지 않고 오히려 증가했다는 사실을 관찰했습니다. 그는 효율성 향상이 석탄 가격을 낮추어 수요를 자극했기 때문이라고 주장했습니다.
AI의 맥락에서 제번스 역설은 DeepSeek와 같은 AI 모델의 효율성이 향상되더라도 AI의 광범위한 응용으로 인해 전체 탄소 배출량이 여전히 증가할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어 AI가 더 효율적이 되면 기업은 AI를 사용하여 더 많은 작업을 자동화하는 경향이 높아져 AI 사용량이 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 이러한 증가는 효율성 향상으로 인한 이점을 상쇄하거나 심지어 탄소 배출량 증가로 이어질 수 있습니다.
책임감 있는 AI 배포: 지속 가능성을 보장하는 핵심
제번스 역설을 피하기 위해 Greenly의 연구는 "책임감 있는 배포"의 중요성을 강조합니다. 이는 기업과 개인이 AI를 사용할 때 탄소 발자국을 줄이기 위한 조치를 취해야 함을 의미합니다. 다음은 취할 수 있는 몇 가지 조치입니다.
- 효율적인 AI 모델 사용: DeepSeek와 같은 효율적인 AI 모델을 선택하면 에너지 소비와 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다.
- AI 모델 사용 최적화: AI 모델이 필요한 경우에만 실행되도록 하고 과도한 사용을 피합니다.
- 재생 가능 에너지 사용: 데이터 센터와 물리적 장치에 전력을 공급하기 위해 재생 가능 에너지를 사용하면 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다.
- 지속 가능한 AI 개발 지원: 지속 가능한 AI 기술 개발 및 배포에 전념하는 기업 및 조직을 지원합니다.
이러한 조치를 취함으로써 우리는 AI의 이점이 환경을 희생시키지 않도록 할 수 있습니다.
DeepSeek AI의 오픈 소스 전략: 혁신 및 지속 가능한 개발 가속화
DeepSeek AI는 일부 모델을 오픈 소스로 선택함으로써 AI 기술 혁신을 가속화했을 뿐만 아니라 어느 정도 AI의 지속 가능한 개발을 촉진했습니다. 오픈 소스는 누구나 DeepSeek AI의 모델 코드를 액세스, 사용, 수정 및 배포할 수 있음을 의미합니다. 이러한 개방성은 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.
- 혁신 가속화: 오픈 소스를 통해 DeepSeek AI는 더 많은 개발자가 모델 개선 및 최적화에 참여하도록 유치할 수 있습니다. 전 세계 개발자가 함께 협력하여 모델의 결함을 발견하고 새로운 솔루션을 제시할 수 있습니다. 이러한 개방형 협력 모델은 AI 기술 혁신을 가속화하고 AI가 다양한 분야에서 적용되도록 추진할 수 있습니다.
- 개발 비용 절감: 다른 기업 및 연구 기관의 경우 DeepSeek AI의 오픈 소스 모델을 사용하면 AI 개발 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 자체 모델을 처음부터 구축할 필요 없이 DeepSeek AI의 모델을 기반으로 수정 및 맞춤화하여 많은 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
- 모델 접근성 향상: 오픈 소스를 통해 더 많은 사람들이 DeepSeek AI의 모델을 액세스하고 사용할 수 있습니다. 이는 AI 기술 보급을 촉진하고 더 많은 사람들이 혜택을 누릴 수 있도록 돕습니다.
- 지속 가능한 개발 촉진: 오픈 소스를 통해 더 많은 개발자가 모델 효율성을 높이기 위한 DeepSeek AI의 노력을 이해할 수 있습니다. 이는 지속 가능한 AI 개발 개념을 홍보하고 더 많은 개발자가 AI의 환경 영향에 집중하고 더 효율적이고 친환경적인 AI 모델을 개발하도록 장려하는 데 도움이 됩니다.
그러나 오픈 소스에는 몇 가지 과제도 있습니다. 예를 들어 오픈 소스 모델의 보안은 중요한 문제입니다. 모델에 취약점이 있는 경우 악의적인 공격자가 이를 악용할 수 있습니다. 또한 오픈 소스 모델의 지적 재산권 보호도 관심을 기울여야 할 문제입니다.
몇 가지 과제가 있지만 DeepSeek AI의 오픈 소스 전략은 대체로 유익합니다. AI 기술 혁신을 가속화하고 AI 개발 비용을 절감하며 모델 접근성을 향상시키고 AI 지속 가능한 개발을 촉진합니다.
DeepSeek AI가 다양한 산업에서 적용될 잠재력
DeepSeek AI의 효율성과 지속 가능성은 다양한 산업에서 광범위한 응용 잠재력을 가지고 있습니다. 다음은 DeepSeek AI가 중요한 역할을 할 수 있는 몇 가지 영역입니다.
- 자연어 처리(NLP): DeepSeek AI는 더 효율적이고 정확한 NLP 모델을 구축하여 기계 번역, 텍스트 요약, 감정 분석과 같은 응용 프로그램을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
- 컴퓨터 비전: DeepSeek AI는 더 효율적이고 정확한 컴퓨터 비전 모델을 구축하여 이미지 인식, 객체 감지, 비디오 분석과 같은 응용 프로그램을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
- 추천 시스템: DeepSeek AI는 더 효율적이고 개인화된 추천 시스템을 구축하여 사용자 경험과 비즈니스 효율성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.
- 의료: DeepSeek AI는 보조 진단, 약물 개발, 개인화된 치료와 같은 분야에서 사용하여 의료 효율성을 높이고 환자 예후를 개선할 수 있습니다.
- 금융 서비스: DeepSeek AI는 위험 평가, 사기 탐지, 양적 거래와 같은 분야에서 사용하여 금융 서비스의 효율성과 보안을 향상시킬 수 있습니다.
- 제조: DeepSeek AI는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 고장 예측과 같은 분야에서 사용하여 생산 효율성을 높이고 생산 비용을 절감할 수 있습니다.
미래 AI 개발의 추세: 효율성, 지속 가능성 및 책임감 있는 배포
DeepSeek AI의 사례는 미래 AI 개발이 효율성, 지속 가능성 및 책임감 있는 배포에 점점 더 중요성을 둘 것임을 보여줍니다. AI 기술이 끊임없이 발전함에 따라 우리는 AI가 환경과 사회에 미치는 영향에 더욱 집중하고 AI의 이점을 최대한 활용하면서 부정적인 영향을 최소화하기 위한 조치를 취해야 합니다.
다음은 미래 AI 개발의 몇 가지 추세입니다.
- 모델 압축 및 최적화: 연구자들은 모델의 계산 요구 사항과 에너지 소비를 줄이기 위해 AI 모델을 압축하고 최적화하는 새로운 방법을 계속 모색할 것입니다.
- 에지 컴퓨팅: AI 모델을 에지 장치(예: 스마트폰, 센서 등)에 배포하면 데이터 센터에 대한 의존도를 줄여 에너지 소비와 지연 시간을 줄일 수 있습니다.
- 녹색 AI: 점점 더 많은 연구자들이 녹색 AI 개발, 즉 더욱 친환경적이고 지속 가능한 AI 기술 개발에 집중할 것입니다.
- AI 윤리 및 보안: AI의 윤리 및 보안 문제는 점점 더 중요해질 것입니다. 우리는 AI의 안전, 신뢰성 및 공정성을 보장하기 위해 적절한 정책과 규범을 개발해야 합니다.
DeepSeek AI의 탐구는 AI 효율성을 높이는 동시에 AI의 지속 가능한 개발에 집중하는 방법을 보여주는 좋은 예입니다. 앞으로 DeepSeek AI와 같은 혁신적인 기업이 더욱 많은 기여를 하여 더욱 친환경적이고 지속 가능한 AI 생태계를 구축할 것으로 기대합니다.