끝나지 않은 스케일링의 법칙 - AI 성능을 이끄는 세 가지 동인과 경쟁
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스케일링의 법칙은 인공지능(AI)의 성능이 훈련 데이터의 규모, 모델 매개변수의 수, 컴퓨팅 자원의 양에 따라 예측 가능하게 향상된다는 경험적 원칙이다. 이 법칙은 단순한 기술적 트렌드가 아니라, 오늘날 AI 산업과 빅테크 투자를 이끄는 전략적 법칙으로 자리잡고 있다.
이 글에서는 AI의 스케일링 법칙이 어떻게 진화하고 있으며, 어떤 새로운 국면으로 확장되고 있는지를 살펴본다.
1. 사전 훈련 스케일링 (Pretraining Scaling)
2020년경부터 본격적으로 자리 잡은 이 법칙은 더 큰 데이터셋, 더 많은 파라미터, 더 강력한 컴퓨팅 자원을 투입하면 예측 가능한 성능 향상이 가능하다는 것을 실증적으로 보여주었다. 이는 GPT-3, PaLM, LLaMA 등 대규모 모델들이 급성장할 수 있었던 근본 원리로 작용했다.
“Compute + Data + Parameters = Smarter Models”
2. 사후 스케일링 (Post-training Scaling)
2023년 GPT-4 시대에 들어 확립된 이 법칙은, 사전 훈련이 끝난 모델도 이후 다양한 기술을 통해 성능을 더욱 끌어올릴 수 있다는 개념이다.
즉, 스케일링은 학습 이전뿐 아니라 학습 이후에도 유효하다는 관점이다.
3. 테스트 시간 추론 (Inference-Time Scaling)
2024년 오픈AI의 o1 모델로 대표되는 이 법칙은, 모델이 실제로 작동할 때(테스트 단계) 추가적인 컴퓨팅 자원을 투입하면 더 나은 출력을 얻을 수 있다는 것이다.
예를 들어,
- 단일 응답 대신 여러 경로의 추론을 수행(chain-of-thought prompting)
- 계산 시간과 품질 간의 균형을 조절하여 더 나은 답을 도출
이는 ‘긴 사고(deep thinking)’에 해당하며, 고비용을 초래하지만 복잡한 문제 해결에 필수적인 전략으로 부상하고 있다.
스케일링의 그림자 - 비용과 한계
AI 스케일링이 가져오는 가능성만큼, 그에 따른 제약도 분명하다.
- 막대한 계산비용 (훈련·추론 모두)
- 고품질 데이터의 부족
- 복잡한 추론 능력의 비선형적 향상
- 창의성은 인프라만으로 해결되지 않음
일각에서는 이런 상황을 냉소적으로 “모르겠다, GPU 더!!”로 요약한다.
GPU는 여전히 스케일링의 심장
그럼에도 불구하고 GPU는 AI 발전의 필수 기반 인프라로 남아 있다.
- 더 많은 파라미터
- 더 많은 토큰
- 더 긴 추론 시간
이 모든 것이 더 많은 가속 컴퓨팅을 요구하며, 결국 AI의 진보는 물리적 자원의 한계를 시험하는 과정으로 이어진다.
“Smart Scaling isn’t just about bigger models — it’s about using compute more wisely.”
AGI를 향한 압력과 AI 군비 경쟁
AI의 진화는 단지 기술적 실험에 그치지 않는다. 기업들은 이제 AGI(범용 AI), 초지능(ASI)을 실현하기 위해 수백만 개 GPU, 수 기가와트급 데이터 센터를 구축 중이다.
이는 AI 군비 경쟁(AI Arms Race)을 촉발하고 있으며,
- 지능 우위를 확보하려는 경쟁
- 자본 지출의 극한 확장
- 한 기업의 성공이 산업 전반의 투자 방향을 결정
GPT-3/4의 성공은 이를 검증했고, 이제는 “더 큰 모델 → 더 나은 성능 → 더 큰 투자”의 순환이 고착화되고 있다.
예외와 혁신 : 경량 추론 전략
중국의 Deepseek처럼 GPU를 많이 쓰지 않고도 높은 추론 능력을 확보하는 사례도 있다.
- 모델 최적화
- 메모리 절약형 추론
- 지능적인 캐싱 전략
이는 ‘더 적은 자원으로 더 똑똑하게’라는 새로운 방향을 제시한다. 그러나, 여전히 궁극적 성능 확보에는 대규모 스케일링이 핵심 전략이라는 것이 산업계의 주류 견해다.
스케일링은 끝나지 않았다. 진화하고 있을 뿐
스케일링 법칙은 단순한 크기 경쟁을 넘어, 더 정교하고 지능적인 자원 활용 경쟁으로 진화하고 있다.
이제는 GPU와 계산 자원이 단지 투입되는 것이 아니라, ‘어떻게 투입되는가’가 AI 경쟁력의 핵심이다.
AI가 AGI로 향하는 이 여정은 더 많은 자원, 더 정교한 추론, 그리고 더 큰 책임을 요구한다.
스케일링의 법칙은 끝나지 않았다.
그저, 모양을 바꾸어 진화하고 있을 뿐이다.
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