NVIDIA 영상요약

전체 요약:
엔비디아는 전통적인 반도체 제조업체가 아니라, 칩 설계와 소프트웨어 제작을 결합한 회사이며, 쿠다 프레임워크와 GPU 기술을 통해 경쟁력을 갖추고 있다. 엔비디아의 주요 경쟁자로는 칩 설계와 소프트웨어 모두에서 독자적으로 역량을 갖춘 애플과 테슬라가 있다고 전망한다. 거대 언어 모델의 알고리즘, 벡터와 메트릭스, 비지도 학습 등이 인공지능의 발전에 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 명확한 경쟁 및 기업들 간의 역량 차이와 산업의 미래에 대한 다양한 관점을 제시한다. 또한, 다양한 산업 분야에서 AI를 사용하는 것과 관련된 여러 기업과 기술, 생태계가 구축되어 있다고 설명한다.

목차 및 세부 내용:
1. 경쟁력과 주요 경쟁자
– 엔비디아는 전통적인 반도체 제조 기업이 아닌, 칩 설계와 소프트웨어를 결합한 회사로서 쿠다 프레임워크를 통해 경쟁력을 갖추고 있다. 주요 경쟁자로는 애플과 테슬라가 있다.

2. 거대 언어 모델의 구조
– 거대 언어 모델은 뉴럴 네트워크, 특히 점점 더 큰 규모로의 어텐션 메커니즘과 트랜스포머가 중요하다. 모델은 벡터와 메트릭스를 기반으로 학습하며, 이는 GPU가 필수적으로 필요함을 의미한다.

3. 산업 내 AI 사용과 인프라
– 산업은 다양한 분야에서 AI를 활용하고 있다. 그러나 한국에는 충분한 GPU 기반 인프라를 자체적으로 보유한 기관이 없고, GPU 가상화 및 관리에 필요한 기술적 능력 또한 부족하다는 점을 지적한다.

4. AI와 관련된 윤리적 문제
– 데이터 정제, 프리트레이닝, 포스트 트레이닝 과정에서 발생하는 윤리적 문제들이 있으며, 인공지능은 학습된 데이터에 기반하여 산출되기 때문에 그 윤리성에 대해 책임 감있게 다루어야 한다.

5. 생태계 및 기업 간 역할
– AI 기술은 다양한 기업, 클라우드 제공자, 반도체 제조사, 데이터 제공 업체 등 수많은 조직과 개인의 협력으로 이루어진다. 이들 각 조직의 역할과 그에 따른 공학적, 기업적 입지가 중요하다.

6. 미래 발전과 결정
– 기술의 빠른 발전에 따라 누가 성장하고 쇠퇴할지 불확실한 상황에서, 기업과 개인은 신중한 의사 결정과 노력을 계속해야 한다. 이런 변화를 주의 깊게 관찰하고 이해하는 것이 중요하다.

엔비디아의 본질적인 경쟁력은 반도체

 회사로 한정되지 않고, 종합적인 컴퓨팅 아키텍처를 구축하는 데 있습니다. 이 영상에서는 인공지능의 거대 언어 모델과 관련된 다양한 기술적 요소, 예를 들어 어텐션 메커니즘, 비지도 학습, 벡터 변환 등을 설명합니다. 엔비디아

가 제공하는 CUDA

는 이러한 기술들을 구현하는 데 필수적이며, 소프트웨어 아키텍처 또한 핵심적인 역할을 합니다. 더불어, 경쟁자인 Apple

과 Tesla

의 존재를 강조하며, 인공지능 생태계의 복잡성과 발전 방향에 대해서도 통찰을 제공합니다. AI 산업 내에서 어떻게 기업들이 적응하고 경쟁해 나가는지에 대한 고민이 전해집니다.

핵심 용어

• 엔비디아: 엔비디아는 그래픽 카드와 AI 기술로 유명한 회사예요. 일반적으로 반도체를 설계하고 소프트웨어를 만드는 역할을 해요. 이들은 비디오 게임부터 인공지능까지 다양한 분야에서 사…

1. 💡 엔비디아의 본질적 경쟁력과 주요 경쟁자들

• 엔비디아의 본질적인 경쟁력은 쿠다 프레임워크에 있다.
• 엔비디아는 단순한 반도체 회사가 아니며, 종합적인 컴퓨팅 아키텍처를 구축한다.
• 엔비디아의 주요 경쟁자는 애플이며, 그 다음으로 테슬라가 있다.
• 엔비디아는 종합적인 기술 플랫폼으로서의 경쟁력을 지닌다.

2. 🧠 거대 언어 모델의 기술적 기반

• 거대 언어 모델은 어텐션 메커니즘을 극단적으로 활용하여 뉴럴 네트워크의 알고리즘을 구성하고, 사람의 언어처럼 문맥을 따라서 단어 간의 관계를 설정한다는 점에서 혁신적이다.
• 이 모델은 언어, 이미지 표현 및 생성에 있어 벡터 데이터를 사용하며, 이를 통해 매트릭스 연산이 가능하다는 점이 특히 중요하다.
• 따라서, GPU는 벡터 변환을 위한 필수적인 요소로, 엔비디아는 반도체 설계와 소프트웨어 개발 두 가지 모두를 담당하는 회사로서 CUDA를 통해 이러한 필요를 충족시킨다.
• 비지도 학습을 통해 모델은 대량의 데이터를 스스로 분석하여 기존에 예상치 못한 수준의 성능 향상을 이루게 되며, 특히 트랜스포머 아키텍처의 발전이 이를 가능하게 했다.
• 그러나, 모델 구축 시 필요한 대규모 GPU 인프라와 그 운영 기술은 여전히 고도의 기술력을 요구하며, 대한민국 내에는 이 정도의 리소스를 보유한 기업이 없음을 강조한다.

2.1. 거대 언어 모델과 어텐션 메커니즘의 기능

• 거대 언어 모델은 다양한 알고리즘의 함수로 이해될 수 있으며, 특히 어텐션 메커니즘을 극단적으로 활용한다.
• 어텐션은 컨텍스트와 밀접하게 관련되어 있으며, 예를 들어 “그분의 펜이에요”라는 문장에서 “펜”이라는 단어의 의미를 이해하기 위해 컨텍스트가 필요하다.
• 따라서 “팬이에요”라는 문장은 어텐션이 특정 단어에 집중해야 한다는 것을 의미하며, 이 과정에서 “에어”라는 키워드가 중요한 토큰으로 작용할 수 있다.
• 이와 같이, 언어 모델은 관심을 기울여야 하는 컨텍스트를 스스로 학습할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 이것이 어텐션 네트워크를 자동으로 구성하고 생성하는 과정이다.
• 이러한 특성은 트랜스포머의 본질적인 차별점으로 작용하며, 고유한 구조적 이점을 제공한다.

2.2. 벡터화와 GPU의 중요성

• 언어 표현과 이미지 생성 과정에서 모든 것은 벡터 데이터로 변환되어 벡터 연산이 이루어진다.
• 벡터 데이터로의 변환은 매트릭스로 전환이 가능하다는 것을 의미하며, 이를 효율적으로 처리하기 위한 CUDA와 같은 중간 소프트웨어가 필요하다.
• 엔비디아는 단순한 반도체 회사가 아니며, 설계와 소프트웨어 개발을 동시에 하는 종합적인 기업으로 여겨진다.
• 엔비디아의 주요 경쟁자는 애플과 테슬라로, 이들은 칩 설계와 소프트웨어 제작 능력을 갖추고 있다.
• 결국, 벡터 데이터는 인간의 언어와 이미지를 포함한 다양한 데이터를 수학적으로 처리할 수 있게 해주며, 이는 멀티코어 컴퓨터에서 가능한 병렬 분산 처리와 연결된다.

2.3. 비지도 학습과 트랜스포머 발전의 의의

• 비지도 학습은 전에 비해 혁신적으로 발전하여, AI가 대량의 데이터(예: 100만 권의 책)를 스스로 학습하여 파운데이션 모델을 형성한다는 사실이 밝혀졌다.
• 트랜스포머의 등장으로 AI는 최소한의 정보로 학습할 수 있는 샷 러닝과 제로 샷 러닝 기술을 활용하게 되었다.
• 예를 들어, 간단한 덧셈을 가르쳐 주면 AI는 그 외의 덧셈 연산을 독립적으로 수행할 수 있을 정도로 학습 성능이 향상되었다.
• 어텐션 메커니즘과 벡터 변환 덕분에 AI의 뇌 용량이 증가하며, GPU의 병렬 처리를 통해 대규모 데이터 학습이 가능해졌다.
• 이러한 발전은 공학 및 알고리즘적 관점에서 거대 언어 모델과 생성 인공지능의 기초가 된다.

2.4. 거대 언어 모델을 지원하는 시스템적 요소

• 거대 언어 모델의 발전을 위해서는 파라미터 구성, 데이터 학습 구조 및 파인 튜닝 등의 시스템적 요소가 필요하다.
• 최신 생성 인공지능 서비스들은 2만 개에서 5만 개의 GPU를 사용하며, 한국에는 이를 독립적으로 보유한 기업이나 기관이 존재하지 않는다.
• 이는 인프라와 기술적 격차를 드러내며, GPU 가상화와 데이터 통합 학습 기술의 부족이 심각한 문제로 여겨진다.
• 따라서, 거대 모델을 운영하기 위해서는 대규모 GPU 연동과 효율적인 데이터 처리 기술이 필수적이다.
• 이와 같은 기술적 요소들이 통합되어야만 비로소 효과적인 거대 언어 모델을 구현할 수 있다.

2.5. 거대 언어 모델의 한계와 극복 노력

• 거대 언어 모델과 생성 AI에서 발생하는 할루시네이션(환각 현상)과 보안 권한 문제는 최신성을 확보하지 못하는 등 다양한 한계를 드러내고 있다.
• 특히, 환각 현상은 벡터 문제와 확률 문제에서 기인하며, 현재 대부분의 모델에서 사용되는 벡터 차원은 1,000에서 5,000 사이로 확대되었다.
• 하지만, 이 벡터 공간이 충분히 확장되지 않은 결과로, 숫자나 글자의 개념으로 벡터를 변환하는 데 한계가 발생하여, 개념화된 정보를 다시 생성하는 과정에서 할루시네이션이 나타난다.
• 또한, 오토 리그레션에 의한 확률적 생성 과정은 모델이 실제로 생성하는 내용을 신뢰할 수 없게 만드는 요소로 작용한다.
• 이러한 문제를 해결하기 위해 세계 각국의 공학자와 수학자들이 협력하여 연구를 진행하고 있으며, 이는 현재 모델의 한계를 극복하기 위한 계속되는 노력을 나타내고 있다.

3. 🌐 AI 생태계 구성 및 엔비디아의 역할

• AI 생태계의 기반은 GPU, NPU, LPU와 같은 칩 메이커들이며, 이들은 클라우드와 가상화 시스템을 제공하는 기업들과 협력해야 한다.
• 반도체 설계뿐만 아니라, 전체 종합적인 컴퓨팅 아키텍처가 필요하며, 수천 대의 서버가 동시에 가상화될 수 있는 환경을 제공해야 한다.
• 엔비디아는 GPU 클러스터 위에서 클라우드 아키텍처를 양립할 수 있는 기술을 보유하고 있으며, 이로 인해 강력한 생태계의 기반을 마련하고 있다.
• CUDA 라이브러리는 메트릭스 계산에 최적화되어 있어 복잡한 반복 과정을 줄여주며, 이는 사용자가 소프트웨어와 하드웨어를 동시에 효율적으로 사용할 수 있게 한다.
• AI 학습에 필요한 데이터 정제 및 처리 과정에서 인도와 아프리카와 같은 다양한 지역에서 많은 인력이 투입되며, 이러한 과정은 매우 중요하다.

4. 🤖 AI 윤리와 기업의 책임

• AI 시스템의 데이터 트레이닝 과정에서 성차별, 인종차별, 선택적 내용 등 네 가지 주요 이슈가 발생할 수 있으며, 이는 인간의 윤리적 결함과 연결된다.
• 기업들은 AI가 비윤리적인 내용을 생성할 경우, 해당 문제를 해결하기 위해 막대한 인력과 자원을 투입하여 필터링 작업을 진행하게 되며, 이 과정에서 스트레스를 받을 수 있다.
• 클라우드 컴퓨팅 아키텍처와 관련된 시스템들은 AI 모델의 자동 배포, 운영 관리를 가능하게 하며, 이를 ML Ops, AI Ops, LLM Ops라고 부른다.
• AI와 머신러닝을 다루는 환경은 계속 발전하고 있으며, 다양한 회사들이 이 생태계의 파운데이션 모델을 개발하고 파인 튜닝을 담당하고 있다.
• 그러나 전 세계적으로 GPU 및 HPC 자원을 보유한 기업은 제한적이며, 이는 AI 서비스의 생태계에서 중요한 요소로 작용한다.

5. 🌊 AI 생태계의 현황과 변화

• 현재 인공지능 생태계에서는 스타트업, MSP, 빅테크, 독립 소프트웨어 벤더, 통신 회사 등 다양한 기업들이 각자의 역할을 수행하며 협력하고 있다.
• 우리가 인식하지 못하는 사이, 크고 미세한 변화들이 일어나고 있으며, 이러한 변화 속에서 누가 성장하고 누가 쇠퇴할지는 불확실하다.
• AI의 개념이 통일되어 있지만, 각 기업의 포지셔닝은 매우 다르며, 이는 기술과 애플리케이션 기반에서 차이를 보인다.
• 생태계의 파편화와 혼란 속에서도, 거대한 변화의 물결이 존재하며, 이러한 물결은 결국 생태계를 형성하는 중요한 요소가 된다.
• 이러한 변화 속에서 생겨나는 ‘거품’은 자금이 특정 분야로 집중되는 현상을 의미하며, 총 99%의 기업이 실패하지만 일부는 생존하여 아이디어와 기술을 성장시킬 것이다.