AI와 메타버스가 데이터스피어에 미치는 영향

 

AI와 메타버스가 데이터스피어에 미치는 영향
데이터를 저장하고 처리하는 인프라스트럭처인 데이터스피어는 우리가 의존하는 많은 첨단 기술의 핵심입니다.


대규모 언어 모델의 부상과 발전
21세기의 두 번째 10년을 기억하는 것이 있다면 아마도 AI 분야의 비약적인 발전일 것입니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 AI 성능을 인간에 가까운 수준으로 끌어올렸으며, 경우에 따라서는 그 이상으로 끌어올렸습니다. 하지만 이러한 수준에 도달하기 위해서는 이를 훈련하고 작동하는 데 점점 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

대규모 시대는 2015년 말 프로 바둑 기사를 이긴 최초의 컴퓨터인 딥마인드의 알파고 팬이 출시되면서 시작된 것으로 알려져 있습니다.

 

 

이 LLM은 컴퓨터 성능의 척도인 초당 부동소수점 연산 횟수인 380경 FLOP/s의 훈련 연산이 필요했습니다.

2023년 OpenAI의 GPT-4는 훈련 연산이 21셉틸리온 FLOP/s로 55,000배 더 빨라졌습니다. 

9.9개월마다 두 배씩 증가하는 이러한 성장률로 볼 때, 미래의 AI 시스템은 이를 학습하고 운영하기 위해 기하급수적으로 더 큰 컴퓨터가 필요하게 될 것입니다.

 

메타버스 구축
증강 현실과 가상 현실(AR 및 VR)을 통해 액세스하는 몰입감 있고 마찰 없는 웹인 메타버스는 이러한 수요를 더욱 증가시킬 것입니다. 이러한 수요를 정량화하는 한 가지 방법은 전송되는 데이터의 양(즉, 비트)을 측정하는 애플리케이션 간의 비트레이트를 비교하는 것입니다.

음악 스트리밍, 웹 브라우징, 게임은 모두 상대적으로 낮은 비트레이트 요구 사항을 가지고 있습니다.

스트리밍 게임만 1Mbps(초당 메가비트) 임계값을 돌파합니다. 그 이후부터는 속도가 빨라집니다.

메타버스에 필수적인 기술인 AR, VR, 홀로그램은 모두 300Mbps에 달합니다. 

또한 VR과 AR은 멀미를 방지하기 위해 5밀리초 미만의 매우 짧은 지연 시간을 필요로 합니다. 따라서 메타버스는 이동해야 하는 데이터의 양을 증가시킬 뿐만 아니라(가구당 하루에 44GB), 이를 매우 빠르게 이동시켜야 합니다.

 

 

글로벌 데이터 영역
이 글을 쓰는 시점에 전 세계에는 5,065개의 데이터 센터가 있으며, 그 중 39.0%가 미국에 위치해 있습니다.

그 다음으로 큰 국가는 영국으로 5.5%에 불과합니다.

데이터 센터는 우리가 생성하는 데이터를 저장할 뿐만 아니라 우리가 의존하는 애플리케이션을 실행하기도 합니다.

그리고 진화하고 있습니다.

데이터센터가 수요 곡선을 앞서기 위해 취하고 있는 접근 방식에는 크게 두 가지가 있습니다.

첫 번째이자 아마도 가장 확실한 옵션은 대형화입니다. 세계 3대 하이퍼스케일 데이터센터가 있습니다: 

🇨🇳 차이나 텔레콤의 내몽고 정보 파크(1,080만 평방피트)
🇨🇳 차이나 모바일의 호핫 데이터 센터(780만 평방 피트)
🇺🇸 Switch의 시타델 캠퍼스(720만 평방 피트)
다른 방법은 규모는 작지만 행동이 일어나는 곳과 더 가까운 곳으로 이동하는 것입니다. 엣지 컴퓨팅이 바로 지연 시간을 개선하기 위해 데이터센터를 분산하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 속도에 따라 안전이 좌우되는 자율 주행 차량의 출시에 큰 역할을 할 것입니다. 

그리고 투자자들은 이 아이디어에 돈을 투자하고 있습니다.

엣지 데이터센터에 대한 전 세계 지출은 2023년에 2022년 대비 13.1% 증가한 2080억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

 

제타바이트 시대의 도래
International Data Corporation은 연간 생성되는 데이터의 양이 2026년까지 연평균 21.2%의 성장률로 221제타바이트까지 증가할 것으로 예상합니다. 제타바이트 시대가 눈앞에 다가옴에 따라 데이터센터는 중요한 역할을 담당하게 될 것입니다.

 

Visual Capitalist, "How AI and the Metaverse Will Impact the Datasphere"