MS AI 총괄 "AI 한계, 아직 멀었다…2028년까지 연산 성능1000배 뛰어"

AI 요약

무스타파 술레이만 마이크로소프트 AI 그룹 최고경영자(CEO)는 MIT 테크놀로지 리뷰 기고에서 인공지능 개발이 당분간 한계에 부딪히지 않을 것이며 최근 성능 향상의 핵심 배경으로 2010년 이후 최첨단 AI 모델 학습에 투입된 연산량이 10의14제곱 플롭스에서 10의26제곱 이상으로 확대된 등 컴퓨팅 역량의 폭발적 증가를 지목했습니다. 그는 무어의 법칙 둔화·데이터 부족·전력 제약 등이 현재 성능 개선 흐름을 설명하지 못한다고 반박하면서, 엔비디아 칩이 2020년 312테라플롭스에서 최근 2500테라플롭스로 약 8배 증가했고 MS의 '마이아 200'은 달러당 성능이 약 30% 개선되는 등 메모리·네트워크·소프트웨어 효율과 연결 기술(HBM, NV링크, 인피니밴드)로 학습 시간이 2020년 8개 GPU 기준 167분에서 현재 4분 이하로 단축되는 등 인프라·소프트웨어 전반의 개선이 성능 향상을 견인했다고 설명했습니다. 그는 이 흐름이 지속되면 2028년까지 유효 컴퓨팅 역량이 약 1000배 추가 확대될 수 있으며 AI가 단순 질의응답을 넘어 장기간 프로젝트 수행·협상·물류 관리까지 하는 '인간 수준 에이전트'로 발전해 인지 노동 기반 산업 전반에 영향을 줄 것으로 보지만, 냉장고 크기 랙 하나가 약 120킬로와트의 전력을 소비하는 전력 문제가 남아있고 태양광·배터리 비용 하락과 1000억달러 규모 AI 클러스터·10기가와트 전력 수요 같은 대규모 투자가 현실화되고 있다고 밝혔습니다.