요약:
인공지능 기능을 획득하는 데 드는 비용은 전례 없는 속도로 하락하고 있습니다. 연구원들은 2023년부터 동일한 수준의 AI 성능을 달성하는 데 필요한 비용이 분기당 평균 약 47% 감소한 것으로 나타났습니다. 이는 연간 약 13회 감소에 해당합니다. 그 감소폭은 컴퓨터 컴퓨팅 성능, DNA 염기서열 분석, 배터리 기술, 전기의 감소폭을 능가합니다. 역사상 다른 많은 혁신적인 기술.
조사 기관인 Epoch AI가 발행한 보고서에서는 이러한 현상을 '아이디어 가격의 급락'이라고 부릅니다. 연구자들은 동일한 능력 수준을 척도로 사용하면 오늘날 사용자가 고급 인공지능 기능을 획득하는 데 드는 비용이 기술 역사상 보기 드문 속도로 급격히 하락하고 있다고 지적했습니다.
보고서에 따르면 AI 비용은 다른 핵심 기술의 개발 곡선보다 훨씬 빠르게 하락하고 있습니다. 이에 비해 DNA 염기서열 분석 비용은 인공지능의 4분의 1 수준으로 하락하고 있고, 컴퓨팅 성능 비용은 인공지능의 6분의 1 수준으로 하락하고 있으며, 리튬 배터리 가격은 이보다 더 느리게 하락하고 있다. 연구자들은 알려진 모든 범용 기술 중에서 인공지능이 가격 하락이 가장 빠른 기술일 수 있다고 믿습니다.
연구 결과 AI 역량의 가격 인하 속도는 분야별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 수학적 추론 분야에서는 관련 기능 비용이 분기별로 약 50%~52% 감소했습니다. 게임이나 퍼즐과 같은 작업에서는 비용 절감이 약 39%~43%로 약간 낮았습니다.
이 연구에서는 또한 특정 기능이 업계 최고 수준에 도달하면 비용이 가장 빨리 하락한다는 중요한 패턴도 발견했습니다. 최초로 업계 최고 수준의 역량을 갖추게 되면 관련 비용은 분기당 평균 66% 감소할 수 있으며, 이는 1년 내에 약 75배 감소하는 것과 같습니다. 2년 후에는 동일한 기능에 대한 가격 인하율이 크게 둔화되어 분기별 하락률이 약 32%로 떨어지게 됩니다.
분석에 따르면 이는 최첨단 모델의 주요 이점이 점점 더 짧아질 수 있음을 의미합니다. 원래 구현하는 데 높은 비용이 필요한 기능은 종종 몇 달 또는 그보다 짧은 시간 내에 빠르게 대중화되어 업계 표준 구성이 됩니다.
연구원들은 가격이 폭락한 요인으로는 칩 성능과 하드웨어 효율성 향상뿐 아니라 모델 아키텍처 최적화, 훈련 기술 개선, 추론 효율성 향상, AI 서비스 제공업체 간 치열한 경쟁으로 인한 가격 전쟁 등도 꼽았다. 비슷한 성능의 모델 제품을 출시하는 제조업체가 늘어나면서 서비스 가격도 계속 인하되고 있으며, AI 기능의 대중화도 더욱 가속화되고 있습니다.
그러나 보고서는 비용 하락이 모든 AI 서비스가 저렴해지는 것을 의미하지는 않는다고 지적했다. 특정 성능 수준을 달성하는 데 드는 비용이 크게 감소하고 있지만 최첨단 모델은 더 높은 정확성과 더 강력한 추론 기능을 추구하기 위해 더 많은 컴퓨팅 리소스를 소비하는 경우가 많습니다. 따라서 업계를 선도하는 모델의 실제 운영 비용은 여전히 높은 수준으로 유지될 가능성이 높습니다.
연구에 따르면 인공지능은 점차 컴퓨터나 인터넷과 유사한 발전 궤적을 보이고 있습니다. 기능이 지속적으로 향상되고 가격이 급격하게 떨어지면서 과거에는 비용이 너무 많이 들었던 AI 응용 프로그램이 점점 더 상업적으로 실행 가능해지고 교육, 과학 연구, 의료, 제조, 금융 및 소프트웨어 개발과 같은 분야에 더 많이 침투할 것입니다.
연구원들은 지난 몇 년 동안 인공지능은 주로 높은 훈련 비용과 부족한 컴퓨팅 자원으로 인해 제한을 받아 왔으며 현재의 '용량 가격 붕괴' 현상은 AI가 더 넓은 적용 단계로 진입하는 데 중요한 전환점이 될 수 있으며 미래 산업 구조에 지대한 영향을 미칠 수 있다고 말했습니다.
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