국내 AI가 부진한 이유는 결국 자본부족이 문제입니다.

2024.11.13

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엔비디아에서 생산하는 인공지능 칩 하나당 단가가 6천만원부터 시작하는데 국내 대기업이나 대학에서는 이걸 수만대씩 사들일만한 자금력이 없습니다.

네이버에서 올해 h100 천대 확보해서 기사나고 그랬는데 미국 빅테크 기업에서는 천대는 커녕 20~30만대 씩 가지고 있습니다. 한화로 계산하면 10조원이 넘어가죠

인공지능 연구는 결국 인공지능 칩 확보를 위한 자본싸움이고 수학이나 이론물리처럼 단순히 개개인의 머리가 똑똑한것만으로는 한계가 명확해요.

AI 연구는 라마누잔처럼 가난한 천재의 기적 이런 신화를 쓰는거 자체가 불가능합니다.
LLM 연구? 에초에 LLM을 구축할 인공지능 칩이 없는데 어떻게 LLM 연구를 할까요.

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댓글 10개

2024.11.13

Trial-and-error를 하려면 장비가 필요하고 우리나라에서는 장비가 확보되지 않아 어려움이 많은 것도 맞죠. 근데, 미국이 AI를 주도하고 있을 뿐이지 우리나라가 부진하다고 생각하진 않습니다. 미국과 비교라면 부진하지 않은 분야가 있나요?

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2024.11.13

대규모 언어모델 측면에서는 맞는말. 그러나 소규모 머신러닝 측면에서는 틀린말. 인공지능 분야는 방대함. 언어모델말고 딥러닝으로 어떤 현상을 예측한다거나 하는 소규모 딥러닝부터 해보는것도 한가지방법임. 챗gpt가 전세계 문서 5조개를 공부했다고 쫄필요없음. 그 친구가 모르는 지식이 지천에 널려있음. 내가 만든 알고리즘으로 생산한 빅데이터라든가 특정 공장에서 일어나는 매일쏟아지는 공정 데이터 이런거 모름. 그런 딥한 분야에 인공지능 적용하면 그냥 겜할때쓰는 gpu 카드 한장으로도 학습가능함.

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2024.11.14

전적으로 동감합니다

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