원문 제목: AI Is a Five‑Layer Cake
원문 작성자: Nvidia
번역: Peggy, BlockBeats

편집자 주: 인공지능은 현재 전략기술에서 점차 현대 경제 운영의 기반 시설로 발전하고 있습니다. Nvidia가 공식 계정에서 발표한 첫 긴문에서는 AI 산업 구조를 첫 원리부터 살펴보며 다루고자 했습니다. 에너지와 칩부터 데이터 센터 인프라, 그리고 모델과 응용까지를 아우르는 완전한 다섯 층 기술 스택으로 이뤄졌다고 합니다.

이 글은 소프트웨어나 모델 경쟁뿐만 아니라, 에너지, 컴퓨팅 파워, 제조 및 응용의 전세계적 산업 건설을 다루고 있다고 합니다. 그 규모는 인류 역사상 가장 큰 기반 시설 확장 중 하나로 자리 잡을 수 있습니다. 이 "다섯 층 케이크" 관점을 통해 Nvidia는 AI의 진정한 의미가 더 똑똑한 소프트웨어뿐만 아니라, 전기와 인터넷과 유사한 규모의 기반 시설 혁명임을 설명하고자 했습니다.

다음은 원문입니다:

인공지능은 현재 세상을 형성하는 가장 강력한 힘 중 하나입니다. AI는 단순히 똑똑한 응용프로그램이나 개별 모델이 아니라, 전기와 인터넷과 동일한 중요한 인프라입니다.

AI는 실제 하드웨어, 실제 에너지 및 실제 경제 시스템 위에서 실행됩니다. 그것은 원료를 "지능적으로" 대규모 제조합니다. 각 기업이 그것을 사용하고, 각 국가가 그것을 구축할 것입니다.

AI가 이러한 방식으로 전개되는 이유를 이해하려면, 첫 번째 원리부터 시작하여 컴퓨팅 분야에서 어떠한 본질적인 변화가 일어났는지 살펴보는 것이 도움이 될 것입니다.

"사전 제작된 소프트웨어"에서 "실시간 생성 지능"까지

컴퓨터 발전의 대부분 역사 동안 소프트웨어는 "사전 제작"되었습니다. 사람이 알고리즘을 먼저 설명하고, 그 다음 컴퓨터가 지시에 따라 실행했습니다. 데이터는 신중하게 구조화되어 표에 저장되고 정확한 쿼리를 통해 검색되어야 했습니다. SQL이 필수적인 이유는 이 전체 시스템이 작동하게 했기 때문입니다.

그러나 AI는 이러한 패턴을 깨고 있습니다.

처음으로, 우리는 비구조화 정보를 이해할 수 있는 컴퓨터를 가지고 있습니다. 그것은 이미지를 볼 수 있고, 텍스트를 읽을 수 있으며, 소리를 듣고 의미를 이해할 수 있습니다. 맥락과 의도를 추론할 수 있습니다. 더 중요한 것은, 그것은 실시간으로 지능을 생성할 수 있습니다.

각 응답은 새롭게 생성됩니다. 각 답변은 당신이 제공한 컨텍스트에 의존합니다. 이제 소프트웨어가 미리 제작된 명령을 데이터베이스에서 검색하는 것이 아니라 실시간 추론을 수행하고 필요에 따라 지능을 생성합니다.

인공지능이 실시간으로 생성되기 때문에 이를 지원하는 전체 컴퓨팅 기술 스택도 재발명되어야 합니다.

AI 인프라로서

AI를 산업적 관점에서 보면, 이는 사실상 다섯 개의 계층으로 분해될 수 있습니다.

에너지 (Energy)

가장 하위 계층은 에너지입니다.

실시간 생성되는 인공지능은 실시간 생성되는 전력이 필요합니다. 각 토큰의 생성은 전자의 이동, 열의 관리, 에너지의 계산 능력으로의 전환이라는 의미를 갖습니다.

이 계층 아래에는 어떤 추상화도 없습니다. 에너지는 AI 인프라의 첫 번째 원칙이자 시스템이 얼마나 많은 지능을 생성할 수 있는지를 결정짓는 본질적인 제약입니다.

칩 (Chips)

에너지 위에는 칩이 있습니다. 이러한 프로세서의 설계 목표는 매우 효율적으로, 대규모 조건에서, 에너지를 계산 능력으로 변환하는 것입니다.

AI 워크로드는 엄청난 병렬 연산 능력, 고대역폭 메모리, 그리고 높은 대역폭을 필요로 합니다. 칩 계층의 발전은 AI의 확장 속도를 결정하고, "지능"이 최종적으로 얼마나 저렴해질지를 결정합니다.

인프라 (Infrastructure)

칩 위에는 인프라가 있습니다. 이는 토지, 전력 전달, 냉각 시스템, 건물 공학, 네트워크 시스템, 그리고 수만 개의 프로세서를 기계 하나로 구성하는 스케줄링 시스템을 포함합니다.

이러한 시스템은 본질적으로 AI 공장입니다. 이들은 정보를 저장하기 위해 설계된 것이 아니라, 지능을 생산하기 위해 설계되었습니다.

모델 (Models)

인프라 위에는 모델이 있습니다. AI 모델은 여러 유형의 정보를 이해할 수 있습니다: 언어, 생물학, 화학, 물리학, 금융, 의학, 그리고 현실 자체.

언어 모델은 이 중 하나에 불과합니다. 가장 혁신적인 작업 중 하나는 아래 분야에서 발생하고 있습니다: 단백질 AI, 화학 AI, 물리학 시뮬레이션, 로봇, 자율 시스템

응용 (Applications)

가장 상위 계층은 응용 계층이며, 여기에서 경제적 가치가 실제로 생성됩니다. 예를 들면, 약물 발견 플랫폼, 산업용 로봇, 법률 Copilot, 자율 주행 자동차 등이 있습니다.

자율 주행 자동차는 본질적으로 "기계에 의해 운반되는 AI 응용"이며, 인간과 유사한 로봇은 "신체에 의해 운반되는 AI 응용"입니다. 기술 스택은 동일하지만 최종 형태가 다릅니다.

따라서 AI의 다섯 가지 층 구조는 다음과 같습니다: 에너지 → 칩 → 인프라 → 모델 → 응용 프로그램입니다. 각 성공적인 응용 프로그램은 모든 수준을 아래로 이끌어 여기에 전력을 공급하는 발전소까지 도달합니다.

아직 초기 단계에 있는 인프라 구축

우리는 지금 이 구축을 시작한 것 뿐입니다. 현재 투자 규모는 몇 일 미국 달러에 불과하며, 미래에는 수조 미국 달러 수준의 인프라 구축이 필요합니다.

전 세계적으로 우리는 칩 공장, 컴퓨터 조립 공장, AI 공장을 보고 있습니다.

전례없는 규모로 건설되고 있습니다. 이는 인류 역사상 가장 대규모의 인프라 구축 중 하나로 자리 잡고 있습니다.

AI 시대의 노동 수요

이 구축을 지원하기 위해 필요한 노동력 규모는 매우 많습니다.

AI 공장에는 전기 기술자, 배관공, 배관 설치공, 강구조 노동자, 네트워크 기술자, 설비 설치자, 유지보수 인력이 필요합니다.

이러한 직종은 기술적이고 보상이 좋으며 현재 심각한 인력 부족 상태입니다. 이러한 변화에 참여하려면 반드시 컴퓨터 과학 박사 학위가 필요한 것은 아닙니다.

동시에 AI는 지식 경제의 생산성 향상을 이끌고 있습니다. 방사선학을 예로 들어보겠습니다. AI는 이미 의학 영상 판독을 보조하고 있지만 방사선과 전문 의료 영역의 수요는 계속 증가하고 있습니다.

이 두 가지는 모순되지 않습니다.

방사선 전문가의 본질적 임무는 환자 치료이며, 영상 판독은 일부 작업에 불과합니다. AI가 점차적으로 더 많은 반복적 작업을 대신하기 시작하면 의사는 판단, 의사 소통 및 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

병원의 효율성이 향상되고 더 많은 환자를 치료할 수 있을 뿐만 아니라 더 많은 인력이 필요해집니다. 생산성이 늘면 능력이 늘고, 능력이 늘면 성장이 이루어집니다.

작년에 무슨 변화가 있었나요?

작년 동안, AI는 중요한 장벽을 넘어섰습니다.

모델이 충분히 좋아져 대규모 상황에서 실제 작용할 수 있게 되었습니다.

· 추론 능력이 현격히 향상되었습니다

· 환상이 현저히 감소했습니다

· 현실 세계와의 "기준"이 크게 강화되었습니다

처음으로 AI 기반의 응용 프로그램이 실제로 경제적 가치를 창출하기 시작했습니다.

다음 분야에서 제품 시장 조합이 명백해졌습니다: 의약품 연구 및 개발, 물류, 고객 서비스, 소프트웨어 개발, 제조업

이러한 응용 프로그램은 하위 기술 스택 전체를 강력하게 추동하고 있습니다.

오픈 소스 모델의 역할

오픈 소스 모델은 여기에서 핵심적인 역할을 합니다. 세계 대부분의 AI 모델은 무료입니다. 연구자, 스타트업, 기업, 심지어 국가 전체가 고급 AI 경쟁에 참여하기 위해 오픈 소스 모델에 의존합니다.

오픈 소스 모델이 기술적 선두에 도달하면, 그들은 소프트웨어뿐만 아니라 전체 기술 스택의 수요를 활성화시킵니다.

DeepSeek-R1은 전형적인 예입니다. 강력한 추론 모델을 널리 사용 가능하게 함으로써, 그것은 응용 계층의 신속한 성장을 촉진했으며, 동시에 교육 알고리즘, 인프라, 칩 및 에너지에 대한 수요를 증가시켰습니다.

이것이 의미 하는 것은?

AI를 인프라로 볼 때, 모든 것이 명확해집니다. AI는 Transformer와 대형 언어 모델에서 시작되었을지 모르지만, 그것은 그 이상입니다.

이것은 산업용 변화이며 다음을 재구성할 것입니다:

· 에너지 생산 및 소비 방식

· 공장 구축 방식

· 작업 조직 방식

· 경제 성장 모델

AI 공장이 건설되는 이유는 지능적으로 실시간 생성될 수 있기 때문입니다. 칩이 재설계되는 이유는 효율성이 지능 확장 속도를 결정하기 때문입니다. 에너지가 핵심이 되는 이유는 시스템이 얼마나 많은 지능을 생성할 수 있는지를 결정하기 때문입니다. 응용 프로그램이 폭발하는 이유는 모델이 드디어 '스케일 가능하게 사용 가능'의 장벽을 넘어섰기 때문입니다.

모든 층이 서로 강화됩니다.

이것이 건설의 규모가 매우 큰 이유이며, 그가 많은 산업에 동시에 영향을 미치는 이유이며, 그것이 특정 국가나 분야로 제한되지 않는 이유입니다.

모든 회사가 AI를 사용할 것입니다.

모든 국가가 AI를 구축할 것입니다.

우리는 여전히 초기 단계에 있습니다.

대규모 인프라가 아직 구축되지 않았으며, 많은 노동력이 아직 훈련되지 않았으며, 많은 기회가 아직 실현되지 않았습니다.

그러나 방향은 이미 매우 명확합니다.

인공 지능은 현대 세계의 기본적 인프라가 되고 있습니다.

그리고 우리가 오늘 하는 선택, 건설 속도, 참여 깊이, 그리고 배포 책임은 이 시대가 최종적으로 어떻게 변할지 결정할 것입니다.

[원문 링크]

BlockBeats 공식 커뮤니티에 참여하세요:

Telegram 구독 그룹：https://t.me/theblockbeats

Telegram 토론 그룹：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 공식 계정：https://twitter.com/BlockBeatsAsia