생성형 AI와 추론형 AI, 그리고 맞춤형 AI 반도체의 활용

AI 기술은 생성형 AI(Generative AI)와 추론형 AI(Inference-based AI)로 나뉘며, 각각의 기술적 요구사항과 활용 방식에서 큰 차이를 보입니다. 이러한 차이는 AI 반도체 산업의 기술 개발 방향과 하드웨어 선택에도 큰 영향을 미칩니다.

이번 글에서는 생성형 AI, 추론형 AI의 대략적인 의미와 특징, 그리고 관련 서비스에 대해서 알아보고 최근 각광을 받기 시작한 맞춤형 AI 반도체에 대해서 함께 알아보도록 하겠습니다.

생성형 AI란?

생성형 AI는 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 음악 등)를 생성하는 기술입니다. 주어진 입력을 바탕으로 기존에 없던 독창적인 결과물을 만들어내며, 주로 창작 및 콘텐츠 제작 분야에서 활용됩니다.

• 특징:
  • 새로운 데이터 생성.
  • 창의적이고 독창적인 결과물을 제공.
  • 주로 자연어 생성, 이미지 생성, 음악 작곡 등 창작 분야에서 활용.
• 대표 서비스:
  • 텍스트 생성: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic)
  • 이미지 생성: DALL·E (OpenAI), MidJourney, Stable Diffusion
  • 음악 생성: AIVA, Jukedeck

추론형 AI란?

추론형 AI는 기존 데이터를 분석하고 논리적 결론을 도출하거나 문제를 해결하는 기술입니다. 학습된 모델을 기반으로 빠르게 결과를 예측하고 의사결정을 지원하며, 반복적이고 예측 가능한 작업에 적합합니다.

• 특징:
  • 학습된 모델을 사용해 데이터 분석 및 결과 도출.
  • 실시간 처리 및 저지연성이 중요한 분야에서 사용.
  • 의사결정, 추천 시스템, 데이터 분석 등에 활용.
• 대표 서비스:
  • 검색 기반 답변: Google Search, Bing AI
  • 추천 시스템: 넷플릭스 추천 알고리즘, 아마존 상품 추천
  • 데이터 분석: IBM Watson, Tableau AI

생성형 AI와 추론형 AI 비교

지금까지 살펴본 생성형 AI와 추론형 AI의 주요 차이점을 하나의 표로 정리해 보면 다음과 같습니다.

특징	생성형 AI	추론형 AI
목적	창의적인 결과물 생성	논리적 결론 도출, 예측
기술 방식	입력 패턴을 학습하고 새로운 결과 생성	데이터를 분석하고 추론
응용 분야	콘텐츠 제작, 창작	문제 해결, 의사결정 지원
주요 모델	GPT, Stable Diffusion	Watson, AlphaGo

이와 같은 차이점으로 인해 생성형 AI와 추론형 AI의 기술적 요구사항 또한 서로 다른데 이를 하나의 표로 간략하게 정리해보면 다음과 같습니다.

특징	생성형 AI	추론형 AI
목적	새로운 콘텐츠 생성	기존 데이터를 기반으로 논리적 결론 도출
연산량	매우 높음 (대규모 모델 생성 및 학습)	비교적 낮음 (모델 실행 및 단순 연산)
지연 허용 수준	다소 높음 (대기 시간 허용 가능)	낮음 (실시간 처리 필수)
워크로드의 다양성	다양함 (창의적이고 비정형적 작업)	고정됨 (예측 가능하고 반복적인 작업)
반도체 요구 사항	높은 처리량, 대규모 병렬 연산	효율성, 저전력, 낮은 비용

생성형 AI와 추론형 AI의 차이로 인해 기술적 요구사항 또한 각각의 특징에 맞게 서로 다르다는 것을 확인할 수 있습니다. 따라서 추론형 AI를 위한 반도체는 생성형 AI 반도체의 그것과는 달라야 하며, 이미 만들어진 모델을 기반으로 추론하고 학습하는 것을 목적으로 하므로 범용적인 반도체 보다는 맞춤형 반도체가 더 유리하게 됩니다.

맞춤형 AI 반도체와 AI 활용

브로드컴은 맞춤형 AI 반도체를 통해 추론형 AI에 특화된 솔루션을 제공합니다. 맞춤형 AI 반도체는 특정 작업에 최적화된 설계를 통해 효율성을 극대화하며, 특히 반복적이고 예측 가능한 작업이 많은 추론형 AI에서 강점을 발휘합니다.

맞춤형 AI 반도체의 주요 특징

1. 고효율 설계: 특정 작업에 맞춘 최적화로 에너지 소비를 줄이고 비용 절감을 가능하게 함.
2. 저지연성: 실시간 처리가 필요한 응용 환경에서 빠른 응답 속도를 제공.
3. 대규모 배포 용이성: 엣지 컴퓨팅과 같은 분산 환경에서 대량 배포 가능.

이러한 특징 덕분에 맞춤형 AI 반도체는 음성 비서, 추천 시스템, 엣지 컴퓨팅 등의 추론형 AI 응용 사례에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

생성형 AI와의 차별성

생성형 AI는 대규모 모델 학습과 데이터 생성을 위해 방대한 연산량과 메모리 대역폭이 필요합니다. 이 때문에 병렬 연산 능력이 뛰어난 고성능 GPU나 TPU가 생성형 AI의 대표적인 하드웨어로 자리 잡았습니다. 예를 들어, 엔비디아의 GPU는 생성형 AI의 대규모 연산 작업에서 핵심적인 역할을 수행합니다.

마치며

생성형 AI와 추론형 AI는 기술적 특성과 활용 방식이 달라 요구되는 하드웨어도 다릅니다. 생성형 AI는 높은 연산 성능을 지원하는 GPU가 적합하며, 추론형 AI는 브로드컴의 맞춤형 AI 반도체처럼 효율성과 비용 절감이 중요한 하드웨어가 최적입니다. 특히, 브로드컴의 맞춤형 반도체는 실시간 데이터 처리와 대규모 배포가 중요한 환경에서 강점을 발휘하며, 추론형 AI를 중심으로 AI 반도체 산업에서 강점을 이어가고 있습니다.

AI 기술과 하드웨어의 상호작용을 이해하는 것은 AI 반도체 산업의 전략적 방향성을 설정하는 데 중요한 시사점을 제공합니다. 각 기술이 요구하는 특성을 반영한 적합한 하드웨어 선택이 AI 활용의 성공을 좌우할 것입니다.

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