AI의 GPU 집착, 더 저렴하고 스마트한 해결책을 보지 못하게 한다

GPU가 많은 AI 작업의 기본 하드웨어가 되었지만, 이러한 사고방식은 우리를 억누는 사각지대를 만들었습니다. GPU는 대규모 병렬 처리에 탁월하며, 대규모 언어 모델을 훈련하거나 고속 AI 추론을 실행하는 데 완벽합니다. 하지만 CPU도 여전히 매우 유능하며 잊혀지고 있는데, 이는 시간, 비용, 기회 손실로 이어질 수 있습니다. CPU는 구식이 아니며, 기회를 주기만 한다면 효율적이고 경제적으로 AI 작업을 수행하는 데 사용될 수 있습니다. AI 작업에는 더 작은 모델 실행, 데이터 해석, 논리 체인 관리, 의사 결정, 문서 가져오기, 질문에 응답하는 등의 작업이 포함되며, 이는 유연한 사고와 논리를 필요로 합니다. CPU는 유연하고 논리 기반의 작업이라는 본래 설계에 맞춰 인상적인 성능을 보여줍니다. AI를 사용하여 작업을 완료하는 자율 에이전트는 CPU에서 실행될 수 있으며, 특히 작고 최적화된 모델의 경우 추론조차 CPU에서 수행할 수 있습니다. DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks)과 같은 분산 컴퓨팅 네트워크를 통해 사람들은 사용하지 않는 컴퓨팅 파워를 기여하여 다른 사람들이 활용할 수 있는 글로벌 네트워크를 구축할 수 있으며, 이는 비용 절감, 확장성 확보, 컴퓨팅을 엣지에 더 가깝게 가져오는 효과를 낳습니다. 사고방식을 바꾸고 분산 네트워크를 사용하여 AI 워크로드를 올바른 프로세서 유형으로 라우팅함으로써, 규모, 효율성 및 복원력을 확보할 수 있습니다. AI 세계에서 CPU를 2등 시민 취급하는 것을 멈추고 AI 인프라를 확장하는 방식을 재고할 때입니다.