이미지 확대보기29일(현지시각) 제이슨디건닷컴에 따르면 오픈AI뿐만 아니라 AI 업계 전반에서 새로운 AI 모델과 기술 개발이 빠르게 진행되고 있다. 특히 구글과 메타는 AI 모델을 강화하며 떠오르는 '알파칩(AlphaChip-구글 딥마인드에서 개발한 AI 기반 칩 설계 기술)' 기술과의 경쟁에 나섰다.
구글, 제미나이 모델 개선 및 가격 인하
구글은 제미나이(Gemini) 모델 시리즈의 개선 사항을 공개하고, 생산 준비가 완료된 두 가지 새로운 모델인 제미나이-1.5-Pro-002와 제미나이-1.5-플래시-002를 출시했다. 이 모델들은 이전 버전보다 수학, 확장된 컨텍스트 관리, 비전 기반 작업 등에서 전반적으로 향상된 성능을 제공한다. 구글은 MMLU-Pro 벤치마크(대규모 언어모델 성능 평가 벤치마크)에서 7%, 수학 작업에서 20% 성능이 개선되었다고 밝혔다.
또한, 구글은 제미나이 1.5 Pro의 가격을 대폭 인하하여 입력 토큰 비용을 64%, 128,000개 토큰 미만 프롬프트의 출력 토큰 비용을 52% 줄였다. AI 연구원 사이먼 윌리슨은 자신의 블로그에서 "제미나이 1.5 Pro는 이미 주요 모델 중 가장 저렴했지만, 이제는 더욱 경제적"이라고 평가했다.
구글은 또한 거래 한도를 늘리고, 제미나이 1.5 플래시는 분당 2,000개, 제미나이 1.5 Pro는 최대 1,000개의 요청을 처리할 수 있도록 했다. 최신 버전은 출력 속도가 두 배 빨라지고 대기 시간은 3분의 1로 줄어 개발자들이 제미나이를 애플리케이션에 더 쉽고 경제적으로 통합할 수 있게 되었다.
메타, 라마 3.2 공개…오픈소스 AI 모델 경쟁력 강화
사이먼 윌리슨은 더 작은 3.2 모델로 테스트한 결과 주목할 만한 결과를 보고했으며, AI 연구원 에단 몰릭(Ethan Mollick)은 포켓팔(PocketPal)이라는 애플리케이션을 사용하여 아이폰에서 라마 3.2의 기능을 시연했다.
메타는 또한 다양한 플랫폼에서 개발 및 배포를 간소화하도록 설계된 첫 번째 공식 라마 스택(Llama Stack) 배포판을 출시했다. 이전 버전과 마찬가지로 메타는 이러한 모델을 특정 라이선스 제한이 있기는 하지만 무료로 다운로드할 수 있도록 제공한다. 이러한 새로운 모델은 최대 128,000개 토큰까지 확장된 컨텍스트 창을 지원한다.
구글의 알파칩, AI 기반 칩 설계 혁신
구글 딥마인드는 알파칩으로 AI 기반 전자 칩 설계에서 큰 혁신을 이루었다고 발표했다. 2020년 연구 프로젝트로 시작된 알파칩은 강화 학습 방식을 사용하여 칩 레이아웃을 만든다. 구글은 알파칩을 사용하여 AI 작업을 가속화하도록 설계된 특수 칩인 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit-TPU)의 마지막 3세대에 대한 고효율 레이아웃을 설계했다. 구글은 알파칩이 몇 시간 내에 최적의 칩 레이아웃을 생성할 수 있다고 주장하는데, 이 작업은 일반적으로 사람이 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸린다.
중요한 점은, 구글이 알파칩의 사전 훈련된 체크포인트를 깃허브(GitHub)에서 공개하여 모델 가중치를 더 광범위한 대중과 공유했다는 것입니다. 구글은 알파칩의 영향력이 이미 자사 연구실을 넘어 미디어텍(MediaTek)과 같은 회사가 칩 설계에 이 기술을 사용하고 향상시키고 있다고 언급했습니다. 구글에 따르면 알파칩은 칩 설계를 위한 AI 연구의 새로운 물결을 일으켜 컴퓨터 아키텍처에서 생산에 이르기까지 칩 설계 프로세스의 모든 단계를 혁신할 가능성이 있다.
AI 업계, 혁신 경쟁 가속화
최근 발표된 내용들은 AI 업계의 빠른 속도와 지속적인 혁신을 보여주는 일부 사례일 뿐이다. 업계의 성장세는 둔화될 기미가 보이지 않으며, 다음 주에는 또 어떤 새로운 기술과 발전이 등장할지 기대된다.
이태준 글로벌이코노믹 기자 tjlee@g-enews.com
