AI '슈퍼 에이전트'로의 전환, 준비는 되었는가?
AI 에이전트가 실질적으로 상용화되면 컴퓨팅 용량이 부족할 수 있다는 우려가 나오고 있습니다. 이는 AI 에이전트가 챗봇보다 더 많은 토큰을 생성해 계산량이 늘기 때문입니다. Barclays 분석가들은 AI 에이전트가 증가할 경우 더 많은 AI 칩이 필요할 수 있다고 예측합니다.
AI 산업은 상대적으로 간단한 챗봇에서 보다 복잡한 작업을 자율적으로 완수할 수 있는 AI 에이전트로 전환 중입니다. 이 새로운 AI 기술은 15억에서 220억 개의 AI 에이전트를 지원할 가능성이 있으며, 화이트칼라 직업의 변화를 초래할 수 있습니다. 그러나 소비자들이 원하는 챗봇과 함께 이러한 에이전트를 운영하기 위해 추가적인 컴퓨팅 파워가 필요할 것으로 보입니다.
증가하는 AI 에이전트의 계산 부담
AI 에이전트는 전통적인 챗봇보다 훨씬 많은 토큰을 사용자 쿼리마다 생성해 더 많은 계산 비용을 초래합니다. 토큰은 생성적 AI의 언어로, 단어를 숫자로 전환해 더 쉽게 처리할 수 있도록 합니다. 이러한 논리 모델의 각 단계는 더 많은 토큰을 생성하며, 이는 처리 능력을 요구합니다.
Barclays 분석가들은 에이전트 제품이 전체 쿼리당 약 25배 더 많은 토큰을 생성할 수 있다고 밝혔습니다. 특히 OpenAI의 논리 모델을 활용한 서비스는 사용자당 연간 3600만에서 3억 5600만 개의 토큰을 생성할 수 있다고 추정합니다.
AI 산업의 미래와 예상되는 변화
AI 산업은 1600만 개의 AI 가속기를 가동할 계획이며, 그 중 약 20%가 AI 추론에 전용될 것으로 보입니다. AI 제품이 성공하려면 추론 칩의 상당한 증대가 필요합니다. 분석가들은 AI 에이전트에는 더 작고 효율적인 모델이 필요할 것으로 예상하며, 이는 비용이 많이 드는 독창적인 옵션을 대신할 것입니다. AI '슈퍼 에이전트'가 상용화될 경우, AI 칩 수요와 효율성에 초점이 맞춰질 것입니다.
출처 : BUSINESSINSIDER.com