AI 거품론이 나오는 근본적인 이유와 스케일링

내용:

 구글의 제미나이가 좋은 성능으로 나왔음에도 AI거품론은 사그라들지 않고 있고 엔비디아 주가도 크게 떨어짐

 

 근본적인 원인은 AI가 스케일링 방식으로 발전하고 학습하던게 한계에 도달했다는거임

 쉽게 말해 대규모 언어모델 AI에 GPU 같은걸로 계속 데이터 계속 집어넣으며 학습시키는게 기존의 AI방식임

 그래서 수조 수백조를 들여서 엔비디아 GPU사고, 데이터센터 지어서 그걸로 계속 데이터 집어넣으며 학습시키는거 ㅇㅇ;

 근데 저 방식이 한계에 도달함. 이미 23년도부터 거의 한계점이 왔다함

 많은 AI과학자, 연구자들이 스케일링의 시대는 끝났다고 하는 비율이 무려 75퍼센트에 달할 정도

 지난 10년은 스케일링의 시대였고 더 이전은 연구의 시대였다면,

지금은 다시 연구의 시대라는거임

 사람은 불과 몇시간동안 운전연습을 하거나, 취직 후 회사분위기 파악하는거 몇시간이면 거의다 학습하는 샘플링에 최적화되었다면, 기존의 스케일링식 AI는 엄청난 데이터를 때려넣어야 된다는 것

 

 일부에선, 아예 AI 근본적 메커니즘 자체가 바뀌어야 한다는 얘기도 나옴

 즉, 이 길이 아예 아니다 일가실각 데챠아란 소리 ㄷㄷ