활용되지 않은 잠재력
스마트폰과 태블릿은 세계적으로 큰 규모의 미활용 컴퓨터 자원을 대표합니다. 2024년에만 12억 1천만 대가 출하될 것으로 예상되며, 이러한 자원의 진정한 가능성은 측정하기 어렵습니다.
Theta EdgeCloud와 같은 프로젝트는 AI 계산을 위해 소비자 등급의 GPU를 사용하는 분산 네트워크를 활용하려고 합니다. 중앙 집중형 컴퓨팅에서 엣지 컴퓨팅으로의 전환은 사람들이 AI 모델과 상호 작용하고 운영하는 방식을 완전히 혁신할 수 있는 기술적 진화를 의미합니다.
엘지 컴퓨팅의 장점은 데이터 처리를 로컬 디바이스에서 수행하여 낮은 지연 시간, 향상된 프라이버시, 그리고 대역폭 사용 감소를 실현할 수 있다는 점입니다. 이러한 접근 방식은 특히 자율 주행 차량, 증강 현실, 그리고 맞춤형 AI 비서와 같은 실시간 애플리케이션에 매우 중요합니다. 엣지에서 개인 사용을 위한 새로운 AI 사례가 발생할 것입니다. 엣지에서 이러한 프로그램들을 운영하는 것은 비용이 절감될 뿐 아니라, 더 반응적이고 맞춤화가 가능해지는 만큼 소비자와 연구자 모두에게 이익이 됩니다.
블록체인은 이러한 분산된 AI 생태계에 완벽하게 설계되었습니다. 분산형 네트워크를 통해 전 세계 수백만 대의 디바이스에서 대기 중인 컴퓨터 자원을 활용하는 목표와 잘 맞아떨어집니다. 블록체인 기술을 통해 우리는 계산 자원을 공유하기 위한 안전하고 투명하며 인센티브가 있는 프레임워크를 만들 수 있습니다.
핵심적인 혁신은 오프체인 검증의 사용입니다. 온체인 검증은 수백만 대의 병렬 디바이스 네트워크에서 병목 현상을 일으키지만, 오프체인 방식은 이러한 디바이스가 개별 연결 문제와 상관없이 원활하게 작동하도록 합니다. 이는 디바이스 소유자가 보안이나 프라이버시를 손상시키지 않고 AI 개발에 기여할 수 있는 신뢰할 수 없는 시스템을 가능하게 합니다.
이 모델은 "연합 학습"이라는 개념을 활용합니다. 이는 사용자 프라이버시를 보호하면서 모바일 디바이스 전반에 걸쳐 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 분산형 기계 학습 방법입니다. 블록체인은 이 네트워크를 위한 인프라와 참가자들에게 보상을 제공하는 메커니즘을 제공합니다. Synergy between blockchain and edge AI는 전통적인 중앙 집중형 모델보다 더 탄력적이고 효율적이며 포괄적인 새로운 생태계를 조성하고 있습니다. 이는 AI 개발을 민주화하여 개인이 모바일 디바이스에서 직접 AI 혁명에 참여하고 혜택을 누릴 수 있게 합니다.
기술적 도전 과제 극복
AI 학습과 추론은 다양한 GPU 타입, 특히 모바일 디바이스의 소비자 등급 GPU에서도 가능합니다. 스마트폰 출시 이후 모바일 디바이스를 구동하는 하드웨어는 꾸준히 향상되어 왔고, 그 발전은 멈출 기미가 보이지 않습니다. 애플의 A17 Pro와 퀄컴의 Adreno 750과 같은 업계 선도적인 모바일 GPU는 모바일 디바이스에서 수행할 수 있는 AI 작업의 범위를 재정의하고 있습니다.
이제 소비자 AI 계산을 위해 특별히 설계된 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU)이라는 새로운 칩이 생산되고 있습니다. 이들은 열과 배터리 전력 제한을 관리하면서 온디바이스 AI 사용 사례를 가능하게 합니다. 작업을 최적 하드웨어로 라우팅할 수 있는 지능형 시스템 설계와 아키텍처를 추가하면, 형성된 네트워크 효과는 매우 강력할 것입니다.
엣지 AI의 잠재력은 엄청나지만, 여전히 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 다양한 모바일 하드웨어에 대해 AI 알고리즘을 최적화하고, 다양한 네트워크 조건에서 일관된 성능을 보장하며, 지연 문제를 해결하고, 보안을 유지하는 것이 중요한 과제입니다. 그러나 AI와 모바일 기술에 대한 지속적인 연구가 이러한 도전 과제를 꾸준히 해결하고 있어 이 비전이 현실이 될 가능성을 높이고 있습니다.
기업에서 커뮤니티로
AI 개발과 관련된 가장 큰 불만 중 하나는 엄청난 전력 소비입니다. 대형 데이터 센터는 물리적 인프라를 위한 넓은 부지와 온라인 상태를 유지하기 위한 엄청난 전력이 필요합니다. 모바일 모델은 중앙 집중형 데이터 센터의 GPU 대신 기존 디바이스의 유휴 GPU를 사용함으로써 이러한 환경 영향을 완화할 수 있습니다. 이러한 방식은 더 효율적이며 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다. 환경에 미칠 잠재적 영향은 결코 과소평가될 수 없습니다.
AI의 엣지 컴퓨팅으로의 전환은 AI 네트워크를 지원하고 이익을 얻을 수 있는 주체를 근본적으로 변화시킬 것입니다. 데이터 센터를 소유한 기업들은 더 이상 울타리를 친 정원에 머물지 않게 됩니다. 대신, 개인 개발자, 소규모 기업, 취미로 AI 네트워크를 운영할 수 있는 사용자가 힘을 얻어 접근이 확산됩니다.
더 많은 사용자와 지지자를 권한 부여하는 것은 더 빠르고 열린 개발을 가능하게 하여 산업의 정체라는 많이 논의되고 두려워하는 생각을 억제하는 데 도움이 됩니다. 접근성의 증가는 또한 다양한 애플리케이션을 이끌어내어 다른 방식으로는 간과될 수 있는 틈새 문제와 소외된 커뮤니티를 해결할 것입니다.
이러한 변화의 경제적 영향은 깊을 것입니다. 개인과 중소규모 조직이 유휴 컴퓨팅 파워를 통해 수익을 창출할 수 있게 되면서 새로운 수익원이 깊게 형성될 것입니다. 또한 소비자 등급 AI 하드웨어와 엣지 최적화된 소프트웨어에 대한 새로운 시장을 열게 됩니다.
AI 혁신의 미래는 더 큰 데이터 센터를 건설하는 것이 아니라, 우리 주머니와 집에 이미 존재하는 파워를 활용하는 데 있습니다. 엣지 컴퓨팅에 초점을 맞추면서 더 포괄적이고 효율적이며 혁신적인 AI 생태계가 탄생할 수 있습니다. 이러한 분산형 접근 방식은 AI를 민주화할 뿐만 아니라 글로벌 지속 가능성 목표와도 일치하여 AI의 혜택이 소수의 특권층에만 국한되지 않도록 보장합니다.
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