저자: Egor Shulgin | Gonka Protocol의 공동 창립자이자 전 Apple 및 Samsung의 AI 알고리즘 엔지니어
수년간 가장 강력한 AI 시스템은 소수의 기술 대기업이 관리하는 거대한 데이터 센터, 즉 폐쇄된 "블랙박스"에 갇혀 있었습니다. 이러한 시설에는 수만 개의 GPU가 동일한 물리적 공간에 밀집되어 있으며, 초고속 내부 네트워크로 긴밀하게 연결되어 있어 고도로 동기화된 시스템에서 대규모 모델을 학습시킬 수 있습니다.
이러한 모델은 오랫동안 기술적 "필연성"으로 여겨져 왔습니다. 그러나 현실은 점점 더 분명해지고 있습니다. 중앙 집중식 데이터 센터는 비용이 많이 들고 위험할 뿐만 아니라 물리적 한계에 도달하고 있습니다. 대규모 언어 모델의 성장 속도는 기하급수적이며, 불과 몇 달 전에 학습된 시스템은 이미 구식이 되어버렸습니다. 이제 문제는 단순히 "권력이 지나치게 중앙 집중화되었는가"가 아니라, 중앙 집중식 인프라가 물리적 차원에서 인공지능의 진화 속도를 따라잡을 수 있는가입니다.
번영의 이면에 드리운 그림자: 중앙집권화된 "물리적 한계"
오늘날 가장 최첨단 모델들은 이미 최상위 데이터 센터의 잠재력을 최대한 활용하고 있습니다. 더욱 강력한 모델을 학습시키려면 새로운 서버실을 처음부터 구축하거나 기존 인프라를 대대적으로 업그레이드해야 하는 경우가 많습니다. 한편, 코로케이션 데이터 센터는 전력 밀도의 한계에 직면하고 있습니다. 상당한 양의 에너지가 컴퓨팅이 아닌 실리콘 웨이퍼의 과열을 방지하기 위한 냉각 시스템에 낭비되고 있는 것입니다. 그 결과는 명확합니다. 최상위 AI 모델을 학습시킬 수 있는 능력은 극소수의 기업, 특히 미국과 중국에 집중되어 있습니다.
이러한 중앙집중화는 공학적 난제일 뿐만 아니라 전략적 위협이기도 합니다. 인공지능 역량 확보는 지정학적 요인, 수출 통제, 에너지 배급, 그리고 기업의 이익 등으로 인해 심각한 제약을 받고 있습니다. 인공지능이 경제 생산성, 과학 연구, 나아가 국가 경쟁력의 핵심 기반으로 자리 잡으면서, 소수의 중앙집중 허브에 대한 의존은 인프라를 가장 취약한 "아킬레스건"으로 만들고 있습니다.
하지만 만약 이러한 독점이 불가피한 것이 아니라, 현재 우리가 사용하는 훈련 알고리즘의 "부작용"에 불과하다면 어떨까요?
간과된 의사소통 병목 현상: 중앙 집중식 교육의 암묵적인 한계
현대 AI 모델은 규모가 너무 커서 단일 머신에서 학습시킬 수 없습니다. 수천억 개의 매개변수를 가진 기본 모델조차도 병렬 처리를 위해 수많은 GPU가 필요하며, 학습 과정 전체에 걸쳐 몇 초마다 진행 상황을 동기화해야 하는데, 이러한 동기화 작업이 수백만 번 반복됩니다.
업계의 기본 접근 방식은 "공동 배치 학습"입니다. 즉, 수천 개의 GPU를 한데 모아 특수하고 값비싼 네트워크 하드웨어로 연결하는 방식입니다. 이 네트워크는 각 프로세서가 실시간으로 정렬되도록 보장하여 학습 중에 모델 복사본이 완벽하게 동기화되도록 합니다.
이 접근 방식은 매우 효과적이지만, 매우 엄격한 전제 조건을 충족해야 합니다. 고속 인트라넷, 물리적 근접성, 극도로 안정적인 전원 공급 장치, 그리고 중앙 집중식 운영 제어가 필요합니다. 학습 요구 사항이 도시, 국경, 또는 대륙과 같은 물리적 경계를 넘어서게 되면 시스템은 제대로 작동하지 않게 됩니다. 일반 인터넷 연결 속도는 데이터 센터 인트라넷 속도보다 훨씬 느립니다. 현재 알고리즘을 사용하는 경우, 고성능 GPU는 대부분의 시간을 동기화 신호를 기다리며 대기 상태로 보냅니다. 표준 인터넷 연결을 사용하여 최신 대규모 모델을 학습시키면 학습 주기가 몇 달에서 수백 년까지 늘어날 것으로 추정됩니다. 이러한 이유로 이전에는 이러한 시도가 거의 허황된 것으로 여겨졌습니다.
패러다임 전환: "소통 감소"가 핵심 알고리즘이 되는 시점
기존 학습 모델의 핵심 가정은 기계가 학습의 아주 작은 단계마다 서로 소통해야 한다는 것입니다.
다행히도 "연합 학습"이라는 기술이 예상치 못한 전환점을 가져왔습니다. 이 기술은 기계들이 항상 통신할 필요가 없다는 매우 혁신적인 아이디어를 제시합니다. 기계들은 더 오랜 시간 동안 독립적으로 작동하며, 필요에 따라 동기화만 하면 됩니다.
이러한 통찰력은 "연합 최적화"라고 알려진 더 광범위한 기술 세트로 발전했습니다. 그중에서도 "저주파 통신" 접근 방식이 특히 주목할 만합니다. 이 방식은 동기화 간의 로컬 연산을 더 많이 허용함으로써 지리적으로 분산되고 대역폭이 낮은 분산 네트워크에서 모델을 학습시킬 수 있도록 합니다.
DiLoCo: 글로벌 분산 교육의 새로운 시작
이러한 기술적 도약은 DiLoCo(분산형 저통신 훈련)의 개발에 구현되었습니다.
DiLoCo는 더 이상 실시간 동기화를 요구하지 않고, 대신 각 머신이 업데이트를 공유하기 전에 장기간 동안 로컬에서 학습할 수 있도록 합니다. 실험 결과는 고무적입니다. DiLoCo를 사용하여 학습된 모델은 기존의 고도로 동기화된 모델과 유사한 성능을 달성하면서도 통신 요구 사항은 수백 배 감소했습니다.
무엇보다 중요한 것은 이로 인해 통제된 데이터 센터 외부에서도 학습이 가능해진다는 점입니다. 오픈 소스 구현 사례들은 대규모 언어 모델을 표준 인터넷 연결을 통해 P2P(피어 투 피어) 환경에서 학습시킬 수 있음을 입증했으며, 중앙 집중식 인프라에 대한 의존도를 완전히 없앴습니다.
딥마인드 연구원들로부터 시작된 이러한 영감은 프라임 인텔렉트와 같은 기관에서 수십억 개의 매개변수를 가진 모델을 학습시키는 데 채택되었습니다. 연구 개념으로 시작된 것이 최고 수준의 AI 시스템을 구축하는 실용적인 방향으로 발전하고 있습니다.
산업 변혁: 컴퓨팅 파워의 재분배
"중앙 집중식"에서 "분산식"으로의 이러한 전환은 단순히 효율성 향상 이상의 중요한 의미를 지닙니다.
대규모 모델을 인터넷에서 학습시킬 수 있다면, AI 개발은 더 이상 엘리트층의 전유물이 아닐 것입니다. 전 세계 다양한 환경에 있는 여러 참여자들이 컴퓨팅 파워를 제공할 수 있게 됩니다. 이는 다음과 같은 의미를 갖습니다.
대규모의 국경을 넘나드는, 기관 간 협력이 가능해졌습니다.
소수의 인프라 제공업체에 대한 의존도를 줄이십시오.
지정학적 및 공급망 변동에 대한 회복력을 강화합니다.
더 많은 사람들이 인공지능 기반 기술 구축에 참여할 수 있게 됩니다.
이 새로운 모델에서는 AI의 권력 중심이 "가장 큰 데이터 센터를 소유한 자"에서 "전 세계 컴퓨팅 파워를 가장 효과적으로 조정할 수 있는 자"로 이동하고 있습니다.
개방적이고 검증 가능한 AI 인프라 구축
훈련이 분산화됨에 따라 신뢰와 검증이라는 새로운 과제가 발생합니다. 개방형 네트워크에서는 계산 결과가 진정성이 있는지, 모델이 악의적으로 변조되지 않았는지 확인해야 합니다.
이로 인해 암호화 검증 방법에 대한 관심이 크게 높아졌습니다. 여러 신흥 인프라 프로젝트들이 이러한 아이디어를 실제로 구현하고 있습니다. 예를 들어, Gonka는 AI 추론, 학습 및 검증을 위해 특별히 설계된 분산형 네트워크입니다. Gonka는 중앙 집중식 허브에 의존하는 대신, 알고리즘 검증을 사용하여 독립적인 참여자들의 컴퓨팅 파워를 조정하고 기여의 진위성과 신뢰성을 보장합니다.
이러한 유형의 네트워크는 "저전력 통신 훈련"의 핵심, 즉 고속 사설 인프라에 대한 의존도를 줄이고 효율성, 개방성 및 복원력을 강조하는 것과 완벽하게 부합합니다. 이러한 맥락에서 탈중앙화는 더 이상 이념적인 개념이 아니라 엔지니어링 차원에서 필연적인 결과입니다. 알고리즘을 지속적으로 동기화할 필요가 없어지기 때문입니다.
또 다른 출구
인공지능 훈련의 역사는 물리적 통신 한계에 의해 제약을 받아왔습니다. 수년에 걸쳐 발전은 기계 간의 물리적 거리를 줄이는 데 달려 있었습니다.
하지만 최신 연구에 따르면 이것이 유일한 방법은 아닙니다. 기계의 협업 방식을 바꾸는 것, 즉 소통을 늘리는 것이 아니라 줄이는 것을 통해 글로벌 인터넷 상에서 강력한 모델을 구축할 수 있습니다.
알고리즘이 발전함에 따라 인공지능의 미래는 더 이상 컴퓨팅 파워의 위치에 달려 있는 것이 아니라, 어떻게 지능적으로 연결되는지에 달려 있을 수 있습니다. 이러한 변화는 인공지능 개발을 더욱 개방적이고 탄력적으로 만들 것이며, 궁극적으로 중앙집중화의 굴레에서 벗어나게 할 것입니다.
