AI 기술, 추론 단계로 중점 이동
인공지능(AI) 산업의 핵심이 데이터 학습에서 모델 추론으로 옮겨가며 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 추론(inferencing)은 AI 모델이 학습된 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 분석하고 결정을 내리는 단계로, 실제 AI 활용의 중요한 부분으로 부상하고 있다.
학습에서 추론으로, AI 개발의 새로운 국면
AI 산업은 초기에는 대규모 모델 학습에 초점을 맞췄다. 이 과정에서 Nvidia와 같은 기업들은 강력한 GPU 기술과 메모리 자원으로 학습 시장을 지배하며, 데이터 센터에서 대부분의 수익을 창출했다. 그러나 이제는 이러한 학습 과정에서 추론 과정으로 초점이 이동하면서 상황이 변화하고 있다.
추론은 방대한 데이터 학습과는 반대로, 속도와 효율성을 중시하는 전용 칩에 의존한다. 이를 통해 AI 모델은 실시간으로 데이터를 처리하며, 보다 실질적이고 실용적인 활용이 가능해진다. 따라서 학습보다 적은 자원이 필요하지만 응답 속도와 에너지 효율성이 중요한 새로운 기술 환경이 형성되고 있다.
AI 시장의 새로운 경쟁 구도
새로운 추론 중심의 AI 환경은 자본 흐름에도 큰 변화를 가져오고 있다. Nvidia는 여전히 첨단 추론 기술로 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있지만, Amazon, AMD, Qualcomm 등 다양한 기업들이 AI 관련 칩 기술을 통해 존재감을 드러내며 시장에서 점유율을 확대하고 있다.
Amazon은 상대적으로 저렴한 비용으로 AI칩을 제공하며 새로운 경쟁자로 부상하고 있고, AMD는 그동안의 부진을 딛고 추론 기술에서의 혁신으로 반등을 기대하고 있다. 이러한 기술 진화는 AI가 점점 더 인간의 일상생활로 스며드는 방향에 긍정적 영향을 미치고 있으며, 실질적이고 넓은 범위에서 AI 적용 가능성을 확대하고 있다.
투자자들이 주목해야 할 새로운 방향성
AI 시장에서의 이러한 변화는 단순히 기술 혁신을 넘어 중요한 경제적 기회를 제공한다. 특히 추론 기술 중심의 발전은 AI 공급망 전반에 영향을 미치며, 미래 기술 리더를 정의하는 중요한 기준이 될 것으로 보인다. 투자자들은 학습 중심의 AI에서 추론 중심의 AI로의 전환이 어떻게 돈의 흐름을 재편할지 주목해야 할 때다.
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