2024-09-12
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tencent technology news, 9월 12일자 외신 보도에 따르면, 생성 인공 지능은 현대 미국 역사상 가장 큰 소비자 붐 중 하나를 촉발했으며 기업과 투자자는 이 기술이 세계 경제를 재편할 것이라고 확신하면서 수천억 달러를 투자하고 있습니다. 영토이며 엄청난 이익 전망이 숨어 있습니다. 그러나 문제는 이 대규모 투자가 언제 성과를 거둘 것인가 하는 것입니다.
openai가 소유한 챗봇인 chatgpt와 같은 애플리케이션은 수억 명의 사용자를 유치했지만 고급 서비스에 대해 기꺼이 비용을 지불하려는 사용자 수는 여전히 제한적입니다. 동시에, 기업 세계는 여전히 탐색 단계에 있으며 생산 효율성을 향상시키는 데 있어 생성 인공 지능의 잠재력을 탐구하는 데 전념하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 거대 기술기업들은 인색하지 않고, 주로 인공지능 모델의 개발과 운영을 지원하는 첨단 하드웨어 개발에 집중하며 전례 없는 강도로 자금을 투입하고 있다.
구글과 모회사 알파벳의 ceo인 순다르 피차이는 최근 실적 컨퍼런스에서 "과소투자 위험에 직면하면 오히려 과잉투자 위험을 감수하겠다"고 강조했다.
그림 1: amazon, microsoft, alphabet 및 meta의 분기별 자본 지출. 4대 거대 기업은 2분기에 총 500억 달러 이상을 지출했습니다.
벤처 자본가들은 적어도 몇몇 인공 지능 스타트업의 가치가 향후 몇 년 안에 수천억 달러, 심지어는 수조 달러까지 뛰어오를 것으로 널리 예상하고 있습니다. 하지만 대부분은 아직 수익성이 없습니다.
올해 들어 인공지능 스타트업은 무려 641억 달러의 벤처캐피털을 받았다. 이 수치는 2021년 종합투자 붐이 세운 역대 최고치에 가까워지고 있으며, 올해 인공지능 분야 벤처캐피털 투자 비중도 높아졌다. 사상 최고치로.
그림 참고 2: 왼쪽 그림은 인공지능 스타트업이 연간 벤처캐피탈 투자를 받은 금액을 나타내고, 오른쪽 그림은 전체 벤처캐피털 투자에서 해당 투자액이 차지하는 비율을 나타냅니다. 2024년 현재까지 벤처캐피털의 약 1/3이 인공지능 기업으로 유입됐다.
이러한 대규모 투자의 결과가 미국 전역에서 나타나기 시작했으며, 비가 온 뒤 버섯처럼 새로운 데이터 센터가 생겨나고 있습니다. 주로 데이터 스토리지와 비ai 소프트웨어 실행 기능을 수용했던 과거의 기존 데이터센터와 달리, ai 최적화 데이터센터에는 생성적 ai 애플리케이션을 개발하고 실행하도록 설계된 최첨단 칩이 탑재되어 있습니다.
구체적으로 마이크로소프트의 데이터센터 수는 2020년 초보다 2배 이상 늘어났고, 같은 기간 구글도 80%나 성장해 크게 뒤처지지 않고 있다. 그리고오라클 주식회사또 데이터센터 사업에 전략을 집중하고 100개 신규 데이터센터를 구축할 계획이다.
그림 3: 2024년 1분기 기준으로 meta, google, microsoft 및 amazon의 데이터 센터 수는 1,000개에 가까울 것으로 예상됩니다.
기존 데이터센터에 비해 인공지능 데이터센터는 에너지 소비량이 더 높다. 이는 인공지능 칩이 효율적인 운영을 유지하기 위해 중단 없이 안정적인 에너지 공급이 필요하기 때문이다. 전원 공급 장치의 단기적인 변동은 특히 수천만 달러, 심지어 수억 달러에 달하는 대규모 시스템의 경우 대규모 데이터 분석을 통해 성능을 최적화하는 인공 지능 모델의 "훈련 프로세스"에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 모델의 경우 이러한 위험이 특히 두드러집니다.
2015년 이후 미국과 캐나다 데이터센터가 에너지 기업에 주문한 전력량이 9배 가까이 급증했는데, 이는 인공지능 발달로 데이터센터 전력 수요가 급증한 것을 반영한 것이다.
그림 4: 미국 및 캐나다 데이터 센터가 에너지 회사로부터 구매한 연간 전력
엔비디아gpu(그래픽 처리 장치)는 처음에는 비디오 게임 분야에 사용되었지만 뛰어난 성능으로 인해 고급 gpu의 가격이 수십 달러까지 올랐습니다. 수천 달러. 오늘날 인공 지능 모델을 구축하고 호스팅하는 기술 회사들은 증가하는 수요를 충족하기 위해 nvidia의 칩 리소스를 확보하기 위해 경쟁하고 있습니다.
메타 대표이사마크 주커버그mark zuckerberg는 자신의 회사가 인공 지능 전략적 야망을 지원하기 위해 2024년 말까지 600,000개의 gpu를 보유하는 것을 목표로 한다고 공개적으로 발표했습니다. 같은,테슬라인공지능 스타트업 xai의 ceo 겸 창업자엘론 머스크이에 뒤처지지 않기 위해 elon musk는 내년 여름 이전에 300,000개의 gpu를 구매할 계획이라고 말했습니다.
그림 5: 2020 회계연도 이후 nvidia의 분기별 수익
고도로 숙련된 인재도 시장에서 부족한 자원이 되었습니다. 최근 실리콘밸리에서 해고가 잦아들고 있음에도 불구하고 거대 기술 기업들은 인공 지능 분야의 새로운 개척을 주도할 수 있는 연구 과학자를 채용하기 위해 여전히 수백만 달러를 지출하고 있습니다. 이들 전문가 중 다수는 이전에 학계에서 근무했습니다. 오늘날 그들은 세계에서 가장 높은 보수를 받는 기술 전문가 중 하나입니다.
마스터했다고 해도기계 학습기본적인 지식을 갖춘 전문가라면 쉽게 연봉 6자리 자리를 얻을 수 있습니다. 지난 7월 인공지능 관련 직종 신규 채용이 전년 동기 대비 50% 가까이 급증했다는 점은 주목할 만하다. 같은 기간, 인공지능 인재에 대한 시장의 수요가 매우 높았습니다.
그림 6: 이 선 차트는 미국의 모든 산업에서 새로 발표된 인공 지능 관련 일자리, 기술 일자리 및 채용을 보여줍니다.
실리콘밸리의 인공지능에 대한 막대한 투자에 대한 투자자들의 인내심은 점차 줄어들고 있으며, 특히 수익 성장이 지연됨에도 불구하고 인공지능 지출을 계속 늘리는 meta 및 microsoft와 같은 기업에 대한 불만이 이들 기업의 주가에 반영되었습니다.
세쿼이아 캐피탈한 파트너의 최근 분석에 따르면 올해 데이터센터와 칩에 대한 합리적인 투자 수익을 입증하려면 인공지능 사업이 결국 연간 최대 6000억 달러의 수익을 창출해야 한다고 지적했습니다. 대부분의 기업은 인공지능을 통해 창출한 수익을 공개하지 않지만, 분석가들은 연간 총 수익이 기껏해야 수백억 달러에 이를 것으로 추정합니다. 이는 예상과는 크게 다릅니다.
인공 지능의 전망에 대한 의구심은 기업들이 인터넷 보급에 대한 지나치게 낙관적인 기대를 뒷받침하기 위해 맹목적으로 광섬유 네트워크에 투자했지만 실제 발전은 예상보다 훨씬 낮았던 25년 전 인터넷 버블 시대를 연상시킵니다.
이러한 의심에 직면하여 거대 기술 기업의 고위 임원들은 사람들에게 인내심을 가질 것을 촉구했습니다. 저커버그는 재무보고 회의에서 인공지능 애플리케이션의 상용화 과정이 결과를 보여주기까지 여전히 수년이 걸릴 것이라고 인정했다. 피차이는 또한 "기본 기술을 활용하고 이를 의미 있는 솔루션으로 전환하는 데에는 시간 곡선이 있습니다"라고 말했습니다.(컴파일/골든 디어)
