추론 모델은 대규모 언어 모델 (LLM) 발전의 다음 단계로 여겨지며, 수학, 컴퓨터 프로그래밍과 같은 복잡한 문제 해결 능력이 필요한 분야에서 놀라운 발전을 보여주었습니다. 이러한 고급 시스템은 추가적인 “추론 학습” 단계를 통해 강화 학습을 활용하여 복잡한 과제를 해결하도록 기능을 미세 조정합니다. OpenAI의 o3는 벤치마크 평가에서 이전 모델인 o1보다 상당한 성능 향상을 보여주는 선구적인 예입니다. 이제 이 분야에서 가장 중요한 질문은 이러한 발전의 지속 가능성입니다. 이러한 모델은 단순히 컴퓨팅 능력을 늘리는 것만으로도 동일한 속도로 계속 발전할 수 있을까요?
인공 지능의 사회적 영향에 초점을 맞춘 연구 기관인 Epoch AI는 이 질문을 풀기 위한 작업에 착수했습니다. Epoch AI의 데이터 분석가인 Josh You는 추론 학습에 대한 현재 수준의 컴퓨팅 투자와 확장 가능성의 잠재력을 평가하기 위해 포괄적인 분석을 수행했습니다.
추론 모델의 컴퓨팅 급증
OpenAI는 o3가 o1보다 추론에 투입된 컴퓨팅 자원이 10배 더 많다고 공개적으로 밝혔습니다. 이는 불과 4개월 만에 달성된 상당한 증가입니다. OpenAI에서 제작한 차트는 AIME 수학 벤치마크에서 컴퓨팅 능력과 성능 간의 밀접한 상관 관계를 생생하게 보여줍니다. Epoch AI는 이러한 수치가 전체 모델 학습 프로세스가 아닌 추론 학습인 학습의 두 번째 단계에 특히 해당한다고 가정합니다.
이러한 수치를 전체적으로 살펴보면, Epoch AI는 유사한 모델을 조사했습니다. 예를 들어 DeepSeek-R1은 약 6e23 FLOP (초당 부동 소수점 연산)으로 학습되었으며, 예상 비용은 100만 달러로, o1과 유사한 벤치마크 결과를 달성했습니다.
기술 대기업인 Nvidia와 Microsoft 또한 추론 모델 개발에 기여하여 공개적으로 액세스 가능한 학습 데이터를 제공했습니다. Nvidia의 Llama-Nemotron Ultra 253B는 추론 학습 단계에서 약 14만 H100 GPU 시간을 사용했으며, 이는 대략 1e23 FLOP에 해당합니다. Microsoft의 Phi-4-reasoning은 1e20 FLOP 미만으로 더 적은 컴퓨팅 능력을 사용했습니다. 이러한 모델을 구별하는 중요한 요소는 다른 AI 시스템에서 생성된 합성 학습 데이터에 대한 높은 의존도입니다. Epoch AI는 실제 데이터와 합성 데이터 간의 본질적인 차이와 모델 학습 및 일반화에 미치는 영향으로 인해 o3와 같은 모델과의 직접적인 비교가 더 어렵다고 강조합니다.
“추론 학습”정의: 모호한 영역
또 다른 복잡한 층은 “추론 학습”에 대한 보편적으로 인정되는 정의가 없다는 것입니다. 강화 학습 외에도 일부 모델은 지도 학습과 같은 기술을 통합합니다. 컴퓨팅 추정치에 포함된 구성 요소를 둘러싼 모호성은 일관성을 도입하여 모델 간의 리소스를 정확하게 비교하기 어렵게 만듭니다.
현재 추론 모델은 1e26 FLOP를 초과하는 Grok 3과 같은 가장 광범위한 AI 학습 실행보다 상당히 적은 컴퓨팅 능력을 소비합니다. 현대 추론 학습 단계는 일반적으로 1e23에서 1e24 FLOP 사이에서 작동하므로 잠재적인 확장을 위한 상당한 여지가 있습니다. 적어도 처음에는 그렇게 보입니다.
Anthropic의 CEO인 Dario Amodei는 비슷한 관점을 공유합니다. 그는 추론 학습에 100만 달러를 투자하면 상당한 진전을 이룰 수 있다고 가정합니다. 그러나 기업들은 이 보조 학습 단계에 대한 예산을 수억 달러 이상으로 늘리는 방법을 적극적으로 모색하고 있으며, 이는 학습 경제가 극적으로 변화하는 미래를 암시합니다.
만약 컴퓨팅 능력이 3~5개월마다 대략 10배씩 증가하는 현재 추세가 계속된다면, 추론 학습 컴퓨팅은 빠르면 내년에 주요 모델의 총 학습 컴퓨팅을 따라잡을 수 있습니다. 그러나 Josh You는 교육에 대한 투자 수익 감소, 컴퓨팅 리소스 비용 증가, 사용 가능한 학습 데이터의 제한 등 광범위한 산업 추세에 맞춰 성장이 결국 연간 약 4배 증가로 둔화될 것으로 예상합니다.
컴퓨팅 그 이상: 지평선의 병목 현상
Epoch AI는 컴퓨팅 능력이 유일한 제한 요소가 아니라는 점을 강조합니다. 추론 학습에는 상당한 양의 고품질의 까다로운 작업이 필요합니다. 그러한 데이터를 획득하는 것은 어렵고, 합성적으로 생성하는 것은 더욱 어렵습니다. 합성 데이터의 문제는 진실성만이 아닙니다. 많은 사람들이 품질이 좋지 않다고 주장합니다. 또한 수학 및 컴퓨터 프로그래밍과 같이 고도로 구조화된 도메인 외부에서 이 접근 방식의 효과는 불확실합니다. 그럼에도 불구하고 o3의 맞춤 조정된 버전을 활용하는 ChatGPT의 “Deep Research”와 같은 프로젝트는 더 넓은 적용 가능성을 제시합니다.
적절한 작업 선택, 보상 기능 설계 및 학습 전략 개발과 같은 노동 집약적인 비하인드 스토리 작업도 문제를 야기합니다. 이러한 개발 비용은 컴퓨팅 추정치에서 제외되는 경우가 많으며 추론 학습의 전체 비용에 크게 기여합니다.
이러한 어려움에도 불구하고 OpenAI 및 기타 개발자들은 낙관적입니다. Epoch AI에서 언급했듯이 추론 학습의 스케일링 곡선은 현재 사전 학습에서 관찰되는 고전적인 로그 선형 진행과 유사합니다. 또한 o3는 수학뿐만 아니라 에이전트 기반 소프트웨어 작업에서도 상당한 이점을 보여주어 이 새로운 접근 방식의 다재다능한 잠재력을 나타냅니다.
이러한 발전의 미래는 추론 학습의 확장 가능성 (기술적, 경제적, 콘텐츠 측면에서)에 달려 있습니다. 다음 사항은 이러한 모델의 미래를 결정할 몇 가지 주요 요소를 살펴봅니다.
- 기술적 확장성: 극복할 수 없는 기술적 장애물에 직면하지 않고 학습에 사용되는 컴퓨팅 리소스를 늘리는 능력을 의미합니다. 여기에는 더 큰 데이터 세트와 더 강력한 컴퓨팅 인프라를 효율적으로 활용하기 위한 하드웨어, 소프트웨어 및 알고리즘의 발전이 포함됩니다. 모델의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 기술적 확장성은 지속적인 발전에 점점 더 중요해집니다. 기본 아키텍처는 모델의 막대한 규모에 맞춰 진화해야 합니다.
- 경제적 확장성: 합리적인 예산 제약 내에서 컴퓨팅 리소스를 늘리는 것이 가능한지 여부를 포함합니다. 학습 비용이 모델 크기에 따라 선형 또는 지수적으로 증가하면 추가 이점을 추구하는 것이 금지적으로 비싸질 수 있습니다. 따라서 더 저렴하고 효율적인 학습이 필요할 수 있습니다. FLOP당 비용을 줄이는 하드웨어 및 최적화 기술의 혁신은 경제적 확장성에 매우 중요합니다. 추세는 계속 더 큰 모델에 집중하는 것이었지만 제한된 예산으로 인해 가장 효율적인 모델을 학습하는 데 대한 인센티브가 전환됩니다.
- 콘텐츠 확장성: 추론 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있는 고품질 학습 데이터의 가용성을 강조합니다. 모델이 더욱 정교해짐에 따라 모델에 도전하고 과적합을 방지하기 위해 더 어렵고 다양한 데이터 세트가 필요합니다. 특히 복잡한 추론이 필요한 도메인에서는 이러한 데이터 세트의 가용성이 제한적입니다. 합성 데이터 생성 기술은 이 병목 현상을 완화하는 데 도움이 될 수 있지만 모델 성능을 저하시킬 수 있는 편향이나 부정확성을 방지하기 위해 신중하게 설계해야 합니다.
컴퓨팅의 미래
우리는 모두 무한한 컴퓨팅의 길을 걷고 있다고 생각하기 쉽습니다. 그러나 실제로는 제한적이며 앞으로 그 제한이 더욱 분명해질 수 있습니다. 이 섹션에서는 컴퓨팅이 미래에 진화할 수 있는 몇 가지 방법과 이러한 변화가 LLM 산업에 미치는 영향을 살펴봅니다.
양자 컴퓨팅 (Quantum Computing)
양자 컴퓨팅은 양자 역학의 원리를 활용하여 기존 컴퓨터로는 해결할 수 없는 문제를 해결하는 컴퓨팅의 패러다임 전환을 나타냅니다. 아직 초기 단계에 있지만 양자 컴퓨팅은 추론 모델 학습을 포함하여 AI 워크로드를 가속화할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 양자 어닐링 및 변분 양자 고유값 솔버 (VQE)와 같은 양자 알고리즘은 기존 최적화 방법보다 모델 매개변수를 더 효율적으로 최적화하여 학습에 필요한 컴퓨팅 리소스를 줄일 수 있습니다. 예를 들어 양자 머신 러닝 알고리즘은 복잡한 신경망의 최적화를 향상시켜 학습 시간 단축과 잠재적으로 더 나은 모델 성능을 제공할 수 있습니다.
그러나 양자 컴퓨터를 확장하고 강력한 양자 알고리즘을 개발하는 데에는 상당한 과제가 남아 있습니다. 이 기술은 여전히 대부분 실험적이며 충분한 큐비트 (양자 비트)와 일관성 시간을 가진 실용적인 양자 컴퓨터는 아직 쉽게 구할 수 없습니다. 또한 특정 AI 작업에 맞춘 양자 알고리즘을 개발하려면 전문적인 지식이 필요하며 현재 진행 중인 연구 분야입니다. AI에서 양자 컴퓨팅을 광범위하게 채택하려면 몇 년이 더 걸릴 것으로 예상되고 컴퓨터를 사용할 수 있어야 실용적일 가능성이 높습니다.
뉴로모픽 컴퓨팅 (Neuromorphic Computing)
뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 두뇌의 구조와 기능을 모방하여 컴퓨팅을 수행합니다. 이진 논리 및 순차적 처리에 의존하는 기존 컴퓨터와 달리 뉴로모픽 칩은 인공 뉴런과 시냅스를 활용하여 병렬적이고 에너지 효율적인 방식으로 정보를 처리합니다. 이 아키텍처는 추론 모델 학습과 같이 패턴 인식, 학습 및 적응과 관련된 AI 작업에 매우 적합합니다. 뉴로모픽 칩은 대규모 AI 모델 학습과 관련된 에너지 소비 및 대기 시간을 줄여 경제적으로 더욱 실행 가능하고 환경적으로 지속 가능하게 만들 수 있습니다.
Intel의 Loihi와 IBM의 TrueNorth는 AI 응용 프로그램에서 유망한 결과를 보여준 뉴로모픽 칩의 예입니다. 이러한 칩은 기존 CPU 및 GPU에 비해 훨씬 낮은 전력 소비로 복잡한 AI 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 뉴로모픽 컴퓨팅은 여전히 비교적 새로운 분야이며 강력한 프로그래밍 도구를 개발하고 뉴로모픽 아키텍처에 대한 알고리즘을 최적화하는 데 어려움이 남아 있습니다. 또한 뉴로모픽 하드웨어의 제한된 가용성과 뉴로모픽 컴퓨팅에 대한 광범위한 전문 지식 부족으로 인해 주류 AI 응용 프로그램에서 이 기술의 채택이 방해되었습니다.
아날로그 컴퓨팅 (Analog Computing)
아날로그 컴퓨팅은 이산 디지털 신호가 아닌 전압 또는 전류와 같은 연속적인 물리적 양을 활용하여 정보를 나타내고 처리합니다. 아날로그 컴퓨터는 특히 추론에 유용한 작업을 수행할 때 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르고 효율적으로 미분 방정식 및 선형 대수와 같은 특정 수학 연산을 수행할 수 있습니다. 아날로그 계산은 모델을 학습하거나 필요할 때 추론을 실행하는 데 유용할 수 있습니다.
그러나 아날로그 컴퓨팅은 정밀도, 확장성 및 프로그래밍 가능성 측면에서 어려움에 직면해 있습니다. 아날로그 회로는 잡음 및 드리프트에 취약하여 계산의 정확도를 저하시킬 수 있습니다. 대규모의 복잡한 AI 모델을 처리하기 위해 아날로그 컴퓨터를 확장하는 것도 기술적인 문제입니다. 또한 아날로그 컴퓨터를 프로그래밍하려면 일반적으로 전문적인 지식이 필요하며 디지털 컴퓨터를 프로그래밍하는 것보다 더 어렵습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 특히 높은 속도와 에너지 효율성이 필요한 특정 AI 응용 분야에서 디지털 컴퓨팅에 대한 잠재적인 대안으로 아날로그 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
분산 컴퓨팅 (Distributed Computing)
분산 컴퓨팅은 네트워크로 연결된 여러 시스템 또는 장치에 AI 워크로드를 분산하는 것을 포함합니다. 이 접근 방식을 통해 조직은 방대한 AI 학습 및 추론을 가속화하기 위해 많은 리소스의 총 컴퓨팅 능력을 활용할 수 있습니다. 방대한 데이터 세트와 컴퓨팅 리소스가 필요한 대규모 언어 모델 (LLM) 및 기타 복잡한 AI 모델을 학습하는 데 분산 컴퓨팅은 필수적입니다.
TensorFlow, PyTorch 및 Apache Spark와 같은 프레임워크는 시스템 클러스터에서 AI 워크로드를 배포하기 위한 도구와 API를 제공합니다. 이러한 프레임워크를 통해 조직은 필요에 따라 더 많은 컴퓨팅 리소스를 추가하여 AI 기능을 확장할 수 있습니다. 그러나 분산 컴퓨팅은 데이터 관리, 통신 오버헤드 및 동기화 측면에서 어려움이 있습니다. 여러 시스템에 데이터를 효율적으로 배포하고 통신 지연을 최소화하는 것은 분산 AI 시스템의 성능 극대화에 매우 중요합니다. 또한 다양한 시스템 또는 장치가 적절하게 동기화되고 조정되도록 하는 것은 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 데 필수적입니다.
결론
추론 모델의 궤적은 컴퓨팅 리소스의 가용성 및 확장성과 불가분의 관계에 있습니다. 컴퓨팅 증가에 의해 주도되는 현재의 발전 속도는 인상적이지만 고품질 학습 데이터의 부족, 컴퓨팅 비용 증가, 대안적 컴퓨팅 패러다임의 출현을 포함한 몇 가지 요인들이 제한 없는 컴퓨팅 확장의 시대가 한계에 가까워지고 있음을 시사합니다. 추론 모델의 미래는 이러한 한계를 극복하고 AI 기능을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식을 모색하는 우리의 능력에 달려 있을 것입니다. 이러한 모든 정보를 통해 우리는 추론 모델의 역량 향상이 논의된 수많은 제약 중 하나로 인해 곧 둔화되기 시작할 것이라고 가정할 수 있습니다.