넘버스
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한 치 앞도 못 본 AI 반대론자
AI의 시대는 절대 오지 않을 것이라고 강경하게 주장해 왔던 전문가들은 챗GPT의 부상으로 큰 타격을 입었다. 교수였던 어떤 이는 AI라는 용어를 비웃곤 했다. 그는 기계가 실제로 생각한다는 것에 콧방귀를 뀌었다. 영화 <스타트렉>에서 나오는 똑똑한 기계가 현실에 등장하기까지 수십 년 또는 수백 년이 걸릴 것이라고 공언했다. AI에는 전혀 승산이 없다고 지적하기도 했다. 그나마 그가 챗GPT가 등장하기 전 은퇴한 것이 다행이다. 컴퓨터는 낸드(NAND) 게이트를 이어 붙이는 것 이상의 일을 할 수 없다고 계속 주장하며 망신당하는 일을 피했기 때문이다.우려스러운 전력 소비량
AI 열풍의 가장 큰 피해자는 어쩌면 지구일 수 있다. CPU와 TPU에 전력을 공급하기 위해 태워야 하는 탄화수소의 비축량을 생각하면 더 명확해진다. AI는 악의나 분노가 아니라 계속 작동하기 위해 끊임없이 탄소를 태워야 하고, 결국 이 때문에 탄소 기반 생명체를 끝내버릴 지도 모른다. 현재 AI 세계의 가장 시급한 과제는 막대한 전기 요금을 부담하지 않으면서 엄청난 기회를 실현할 수 있는 방법을 찾는 것이다. 새로운 칩, 개선된 알고리즘, 네트워크 계층을 더 현명하게 활용하면 초대형 유조선 몇 척 분량의 석유를 절약할 수 있을 것이다.공급을 아득히 넘어선 AI 하드웨어 수요
새로운 AI 프로젝트의 가장 큰 과제는 학습에 충분한 컴퓨팅 성능을 확보하는 것이다. 수요가 너무 많아 엔비디아 같은 GPU 제조업체가 물건을 대지 못할 정도다. GPU 인스턴스를 보유한 클라우드 업체는 가격을 더 인상할 가능성도 있다. 올해 이후에도 이런 상황이 계속될까? 기본적으로 시장 경제는 희소성을 해결하는 방향으로 작동한다. 그러나 실리콘밸리의 끊임없는 성장과 야망은 시장이 제공할 수 있는 능력을 넘어서고 있다. 특히 지정학적 문제는 상황을 더 어렵게 만들고 있다.두머 vs. 부머
중동 정치 등 해결해야 할 난제 목록이 점점 더 길어지는 가운데, AI가 인류에 어떤 영향을 미칠지에 관한 논쟁까지 더해졌다. 한쪽에는 AI가 일자리, 사회적 관계, 더 나아가 인류 전체를 파괴할 것이라고 보는 두머(Doomer, 지나친 비관론자)가 있고, 다른 한쪽에는 AI 덕분에 가상의 라나이섬에서 휴식을 취하는 동안 놀라운 선물이 쏟아져 나올 것이라고 보는 부머(Boomer, 지나친 낙관론자)가 있다. 그렇다면 더 정확하게 미래를 바라 본 것은 어느 쪽일까? 수많은 전문가가 이 연구에 뛰어 들겠지만, 답이 나올 때쯤이면 모두가 이미 알고 있을 것이다. "그냥 AI에게 물어볼까" 농담처럼 생각했는데, 실제로 기업은 이미 이 방향으로 가고 있다. 하지만 안타깝게도 생성형 AI는 '뜨거운 감자'인 주제에 대해 제대로 된 답변을 내놓지 못한다.AI 환각의 위험성
AI가 생각을 하는 걸까? 아니면 가상의 주사위를 굴려 다음 토큰을 선택하는 거대한 통계 메커니즘을 실행하는 걸까? 물론 알고리즘이 단지 통계에 불과하다는 사실을 알고 있지만, 그래도 이 정도면 사고한다고 할 수 있을까? 그럴 가능성은 얼마나 될까? 알고리즘의 작동 방식을 설명하는 여러 가지 비유가 있다. 어떤 사람은 '확률적 앵무새 (stochastic parrots)'라고 하고, 또 어떤 이는 허프만 코딩(Huffman coding) 같은 통계적 압축 알고리즘의 한 버전이라고 이야기한다. 어쨌든 지금 전 세계는 천재성과 환각이 뒤섞인 생성형 AI의 모습을 설명할 방법을 찾기 위해 고군분투 중이다.AI 정확성의 위험
AI는 어린아이처럼 행동하는 경향이 있다. 그래서 무언가 지어내 말하는 것만큼이나 위험한 것이 바로, 여과되지 않은 진실을 말하는 것이다. 한쪽에서는 진실을 말하는 AI가 세상에 더 많은 지식과 이해를 가져다 줄 것이라고 기대한다. 다른 한쪽에서는 “당신은 진실을 감당할 수 없다(You can’t handle the truth)”라는 영화 <어 퓨 굿 맨(A Few Good Men)>의 명대사가 옳다고 생각한다. 필자는 구글 바드(Bard)에 특정 인물에 대한 명예훼손이 될 수 있는 주제로 질문을 던져봤다. 바드는 “저는 대규모 언어 모델로서 다양한 프롬프트와 질문에 대한 응답으로 의사소통하고 사람과 같은 텍스트를 생성할 수 있지만, 이 사람에 관한 지식은 제한적입니다”라고 답했다. 아직은 그럭저럭 틀어 막고 있는 것으로 보인다. 하지만 과연 앞으로도 계속해서 가능할까? 어쩌면 지금 가장 긴장하고 있는 이들은 AI 기업의 변호사일지도 모른다.저작권 침해
어떤 이가 “모든 것을 밥에게 배웠습니다”라고 하면 겸손과 인정의 표현처럼 들린다. 하지만 AI가 비슷한 말을 한다면 어떨까? 당장 밥이 학습의 대가를 내놓으라고 보상 소송을 할 수 있을지 궁금해하기 시작한다. 필자도 정답은 알지 못한다. 단지 필자는 필자가 쓴 책 <암호의 종말(Disappearing Cryptography)'이 세상에서 가장 똑똑한 AI 중 일부를 학습시킨 북3(Books3) 말뭉치에 포함됐다는 사실을 어느 정도 자랑스럽게 생각한다. 때로는 AI가 자식이나 마찬가지인 것처럼 느껴지기도 한다. 하지만 이런 느낌과 무관하게 AI가 책 시장을 파괴하고 있는 것은 분명하다. 설상가상으로 그 파괴의 규모도 엄청나다. 저자는 왜 보상을 받지 못하는 것일까? AI 업계에서 흔히 언급하는 '공정 이용(fair use)'이 시장을 파괴한다면 이는 더 이상 공정한 것이 아니다.인터넷은 계속 열려 있을까
AI가 기존 지식을 대량으로 학습하는 것은 철 지난 책을 불법 복제하는 것과 전혀 다른 문제다. 이 문제의 가장 심각한 부분은 결과적으로 책이나 잡지 기사, 블로그 게시물을 작성하는 데 신경을 쓸 사람이 사라질 수 있다는 것이다. AI가 미친 듯이 지식을 흡수한다면 굳이 신경써서 글을 작성해야 할 필요가 있을까. 그동안 저작권은 출판사, 작가, 대학을 중심으로 새로운 사상과 개념이 만들어지는 데 일조했다. 하지만 이 오래된 비즈니스 모델은 AI라는 파도가 밀려오면서 모래성처럼 쓸려 내려 가고 있다. 적어도 인터넷과 검색엔진이 등장했을 때만 해도 사람들은 손을 흔들며 광고 지원이나 후원을 이야기했다. 하지만 AI가 인간의 새로운 지식 합성(knowledge synthesis)을 어떻게 지원할지는 아무도 모르는 듯하다.선순환인가, 악순환인가
초기 생성형 AI는 인간이 만든 정보를 학습했다. 이후 생성형 AI 모델이 연구실을 벗어나면서, AI가 생성한 콘텐츠가 인터넷과 다음 세대의 학습용 말뭉치로 흘러들어가기 시작했다. 어떤 사람은 이 흐름이 놀라운 인사이트의 도약으로 이어지리라 기대한다. 하지만 필자는 마이크를 앰프에 너무 가까이 뒀을 때 발생하는 일을 먼저 떠올리는 편이다.AI가 얼마나 높이 날 수 있을까
일부에서는 AI가 폭락하기 전의 팻츠닷컴(Pets.com)처럼 과대 포장돼 있다고 주장한다. 초창기 아마존 같다는 분석도 있다. 모든 초기 단계는 항상 추측으로 가득 차 있으며, AI도 예외는 아니다. 마이크로소프트가 막대한 생성형 AI 기술 투자를 바탕으로 애플을 앞지를 것이라는 기대와 허황된 꿈이라는 비판이 공존하고 있다. 아직은 차분하게 더 지켜봐야할 시점이다.editor@itworld.co.kr
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“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.
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'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.
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