"VentureBeat"의 기사 "AI 확장의 끝은 다가오지 않았다: 다음은 무엇인가"는 AI 확장 법칙의 현재 상태와 미래 방향에 대해 다루고 있습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 시스템 개발의 초석이 되어왔습니다.

전통적인 확장 법칙의 수익 체감
기사에 따르면, 기존 AI 확장 법칙은 모델 성능을 높일 때 데이터와 계산 자원을 추가하는 방식이었으나, 현재 수익 체감의 징후가 나타나고 있습니다. 이는 더 이상 모델 크기나 프리트레이닝에 사용되는 데이터 양을 단순히 늘리는 것만으로는 예전과 같은 수준의 성능 향상이 이루어지지 않음을 의미합니다.

새로운 확장 방법으로의 변화
이러한 상황에 대응하여 AI 커뮤니티는 AI 모델 성능을 개선하기 위한 새로운 방법으로 이동하고 있습니다. 그 중 하나인 "테스트 타임 컴퓨트"는 모델이 응답을 생성하는 추론 단계에서 더 많은 계산 자원을 할당하는 접근법입니다. 이 기술은 AI 시스템 확장의 잠재적인 다음 단계로 여겨지고 있습니다.

테스트 타임 컴퓨트
테스트 타임 컴퓨트는 AI 모델이 질문에 답하기 전에 더 오랜 시간 동안 "생각"하고 더 많은 자원을 사용할 수 있게 해줍니다. 이로 인해 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 이 접근법은 OpenAI의 o1 모델에 의해 강조되며, 이는 테스트 타임 컴퓨트를 활용하는 새로운 모델 시리즈의 일환입니다. 마이크로소프트 CEO Satya Nadella와 Andreessen Horowitz 파트너 Anjney Midha와 같은 업계 선도자들은 이 방법이 향후 발전의 핵심 분야라고 지적하고 있습니다.

시사점 및 미래 트렌드
테스트 타임 컴퓨트의 채택은 고속 추론에 최적화된 특수 AI 칩에 대한 수요 증가로 이어질 수 있습니다. 이는 Groq나 Cerebras와 같은 하드웨어를 개발하는 기업들에 이익이 될 수 있습니다. 또한, 기사는 AI 발전의 미래를 예측하기는 어렵지만, 현재의 트렌드는 AI 연구소가 모델 개발 접근 방식을 크게 변화시킬 것임을 나타내고 있다고 강조합니다.

기타 트렌드
테스트 타임 컴퓨트 외에도, 다양한 유형의 데이터(텍스트, 이미지, 오디오)를 결합하는 멀티모달 AI의 부상과 접근 가능한 하드웨어에서 실행할 수 있는 소형 언어 모델의 사용이 증가하는 트렌드도 언급되었습니다. 이는 AI 접근성을 민주화하고 비용을 줄이는 데 기여할 것입니다.

전반적으로 이 기사는 전통적인 AI 확장 법칙이 한계에 다다르고 있을 수 있지만, AI 기능을 계속 발전시키기 위해 새로운 접근법과 기술이 등장하고 있음을 시사합니다.