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[비즈톡]
최신 AI‘GPT-6 아스트라’벤치마크 보니
오픈AI가 최근 공개한 첨단 인공지능(AI)‘GPT-6 아스트라’의 성능 평가(벤치마크) 점수가 테크 업계에서 화제가 되고 있습니다.바로 성능 평가 기관인‘아크 프라이즈(ARC PRIZE)’의‘ARC-AGI-3’벤치마크입니다.AI 성능을 결정하는 것이 더 큰 모델이나 더 많은 GPU만이 아니라,베스트 룰렛 시스템기억에도 달렸다는 결과가 나온 것입니다.
이 벤치마크는 현재의 AI와 인간만큼의 지능을 갖추는 AGI(범용 인공지능) 사이의 격차를 측정하는 것이 목표입니다.점수가 100%에 가까울수록 AI가 인간 수준의 문제 해결력에 도달했다는 의미입니다.
이 평가에서 아스트라는 두 가지 모드 사이에 점수 차이를 보였는데,AI가 매 응답마다 기억을 유지하며 답을 내놓는‘공급자 어댑터 하네스’모드에서는 99.9%를,이전 응답 내용의 간략한 내용만 남기고 리셋(reset)하는‘스탠더드 하네스’모드에서는 62.7%를 기록했습니다.쉽게 이야기하면 스탠더드 하네스 모드는 AI가 문제를 풀 때마다 연습장을 지우고,베스트 룰렛 시스템요약한 한 줄만 다음 문제를 풀 때 갖고 가는 식입니다.반면 99.9%가 나온 공급자 어댑터 하네스 모드는 매 문제마다 기존 내용이 꽉 채워진 연습장을 그대로 쓰고,연습장이 꽉 차면 요약해서 나중에 옮기는 방식입니다.사람으로 치면 매 문제마다 기억을 잃는 수험생과 앞 문제에서 배운 걸 그대로 다음 문제에 적용하는 수험생의 차이입니다.
어댑터 하네스 모드는 문제만 잘 푸는 게 아니었습니다.실행 비용도 적게 들었습니다.주어진 문제를 해결하는 데 어댑터 하네스 모드는 1만8817달러(약 2339만원)가 든 반면,스탠더드 하네스 모드에선 2만6100달러(약 3522만원)가 들었습니다.약 1200만원 차이입니다.문제 해결에 걸린 시간도 어댑터 하네스 모드가 스탠더드 모드보다 3.66배 짧았다고 아크 프라이즈는 밝혔습니다.
테크 업계는 이 성능 평가가 AI 성능을 향상시키는 주요 요소를 드러냈다고 봅니다.바로‘기억,즉 메모리입니다.AI가 이전 작업 경험을 계속 기억하고 다음 문제에 적용하는 방식이 월등한 성능을 냈다는 겁니다.아크 프라이즈는 “앤스로픽의 AI인 클로드 오퍼스5도 혼자 문제를 해결했을 때는 30% 수준이었지만,엔비디아가 만든 기억을 유지하는 실행 구조에 패키징해 평가했더니 100%가 나왔다”며 “기억이 AI 성능에 영향을 미친다는 반복 결과가 나왔다”고 했습니다.
그동안 AI 성능은 매개변수(파라미터)가 몇 개인지,그래픽처리장치(GPU)를 몇 장 썼는지 등 수치적으로 설명됐습니다.하지만 테크 업계에선 이번 벤치마크를 통해 AI 성능이 더 큰 모델과 더 많은 연산량만으로 결정되는 시대에서,이전 작업을 얼마나 효율적으로 기억하고 활용하느냐로 확대됐다고 봅니다.결국 AI의 경쟁력은 이제 AI가 잘 활용할 수 있도록 기억을 얼마나 싸게 잘 보관하고,얼마나 빨리 꺼내오느냐에 달렸다는 것입니다.
그동안 AI 업계 전문가들과 테크 업계‘빅샷’들은 메모리의 중요성을 반복 강조해 왔습니다.젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 6월 대만 GTC에서 “AI의 메모리 시스템이 스토리지 산업을 통째로 바꿔 놓을 것”이라고 했습니다.그는 AI 인프라 중 AI 에이전트가 작업 기억을 관리하는 문제를 가장 어려운 부분으로 꼽기도 했습니다.
AI 에이전트가 장기 기억을 보관하려면 외부 메모리 시스템이 필요합니다.이 과정에서 AI 모델 내부부터 서버 D램과 HBM,대용량 SSD까지 AI의‘기억 인프라’전체가 중요해집니다.반도체 업계에선 이런 흐름에 발맞춰 차세대 HBM(고대역폭 메모리)을 개발하고 있습니다.요즘 자주 언급되는 HBF(고대역폭 플래시 메모리)가 그중 하나입니다.삼성전자는 GPU 위에 HBM을 여러 장 수직으로 쌓는 zHBM을 개발 중입니다.모두 AI에 기억(메모리)을 더 빠르고 효율적으로 제공하기 위한 장치입니다.
이러한 흐름은 메모리 반도체 강국인 한국에 긍정적으로 작용할 수 있습니다.하지만 무조건 호황은 아닙니다.AI의 기억이 중요해지면서 메모리 용량을 압축하는 구글의‘터보퀀트’같은 기술이 발전할 가능성이 제기됩니다.AI가 인간처럼 기억하고 경험을 축적하기 시작한다면,AI 시대의 승자는 가장 똑똑한 모델을 만든 기업이 아니라 가장 효율적인‘기억’을 제공하는 기업이 될지도 모릅니다.
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