[블록미디어 박현재] AI 훈련에서 가장 큰 도전 과제는 ‘데이터’와 ‘에너지’ 문제다. 데이터 부족 문제는 합성 데이터를 활용해 해결할 수 있지만, 에너지는 해결이 쉽지 않다. 그렉 오수리(Greg Osuri) 아카시 네트워크(Akash Network) 공동창립자는 “기존 방식으로 AI 모델을 훈련하면 2년 내에 한계에 도달할 것”이라며 “AI 훈련을 분산형 방식으로 전환해야 한다”고 강조했다.
# 분산형 클라우드, AI 훈련의 필수 조건
오수리는 중앙 집중형 클라우드 서비스가 현재의 AI 훈련 방식에서 에너지 소비 문제를 해결하지 못할 것이라고 주장했다. “기존 클라우드 서비스는 중앙 집중형으로 운영되기 때문에 전력과 자원의 낭비가 크다. 이에 반해 분산형 클라우드는 전 세계에 퍼져 있는 유휴 컴퓨팅 자원을 활용해 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있다”고 설명했다.
현재 전 세계에는 약 720만 개의 데이터센터가 있으며, 이 중 약 1만 개는 1메가와트(MW) 이상의 전력을 소비하는 대형 데이터센터다. 하지만 대형 데이터센터를 제외한 나머지 대부분은 유휴 상태로 남아 있다. 아카시 네트워크는 이러한 유휴 컴퓨팅 자원을 활용해 비용 절감과 에너지 효율성을 높이는 클라우드 환경을 구축하고 있다.
# 아카시 네트워크, 기존 클라우드 서비스 대비 10배 저렴
아카시 네트워크는 분산형 클라우드를 통해 기존 AWS, 구글 클라우드 등의 중앙 집중형 클라우드보다 최대 10배 저렴한 가격에 컴퓨팅 자원을 제공한다. 특히 GPU(그래픽처리장치) 리소스의 경우 AWS보다 2~3배 낮은 비용으로 사용할 수 있다.
분산형 클라우드의 핵심은 ‘오픈 마켓플레이스’ 방식이다. 사용자가 원하는 컴퓨팅 사양과 가격을 제시하면, 공급자들이 입찰해 가장 적합한 리소스를 제공하는 방식이다. 오수리는 “기존 클라우드 서비스는 가격을 공급자가 결정하는 반면, 아카시 네트워크는 사용자가 가격을 결정할 수 있다”며 “이러한 방식은 공급자와 사용자의 요구를 더 효과적으로 맞출 수 있다”고 설명했다.
# AI의 미래는 ‘자율적인 클라우드’
오수리는 향후 AI 시스템이 더욱 자율적으로 운영될 것이라고 전망했다. AI가 인간의 개입 없이 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 클라우드 환경 역시 보다 개방적이고 투명한 형태로 발전해야 한다는 것이다.
그는 “AI의 발전 속도를 고려할 때, 결국 개인도 AI를 운영할 수 있는 환경이 필요하다”며 “궁극적으로는 가정에서도 AI를 실행할 수 있는 소규모 데이터센터가 늘어날 것”이라고 예측했다. 아카시 네트워크는 이러한 개인 및 소규모 기업들이 AI를 훈련하고 실행할 수 있도록 지원하는 ‘분산형 AI 클라우드’ 시장을 선도하겠다는 계획이다.
“AI 혁신을 가속화하려면 중앙 집중형 인프라를 벗어나야 한다. 기존 클라우드 서비스가 가진 한계를 극복하려면 분산형 네트워크를 적극적으로 활용하는 것이 필수적이다.” 오수리는 AI의 미래가 분산형 클라우드에 달려 있다고 강조했다.
같이 보면 좋은 기사
