AGI 개발 스택 완벽 가이드 데이터부터 하드웨어까지

인공 일반 지능(AGI) 개발은 단순한 모델 훈련을 넘어선 복잡한 엔지니어링 과제입니다. 성공적인 AGI 구축을 위해서는 데이터 수집부터 처리, 모델 학습, 배포까지 전 과정을 아우르는 체계적인 AGI 개발 스택이 필수적입니다. 이 글에서는 AGI의 핵심 동력인 동적 데이터 파이프라인과 정교한 라벨링 전략의 중요성을 탐구하고, 현재의 GPU를 넘어 미래 AGI의 두뇌가 될 뉴로모픽 및 특수 반도체의 역할과 가능성을 심층 비교 분석하여 AGI 시대를 위한 명확한 기술 로드맵을 제시합니다.

AGI란 무엇인가 2025년 최신 정의와 기술동향 완벽 가이드

목차

• AGI 개발 스택의 해부: 3계층 구조와 데이터 전략
• AGI의 두뇌: 뉴로모픽·특수 반도체 vs 일반 GPU 심층 비교
• 결론: AGI를 향한 통합적 접근과 미래 전망
• 자주 묻는 질문 (FAQ)

인공 일반 지능(AGI, Artificial General Intelligence) 시대의 문이 서서히 열리고 있습니다. AGI는 단순히 정해진 특정 작업만 잘하는 현재의 인공지능을 넘어, 인간처럼 다양한 상황에서 스스로 생각하고, 배우고, 문제를 해결하는 능력을 갖춘 AI 시스템을 의미합니다. 마치 영화 속 주인공처럼 여러 분야에 걸쳐 지식을 응용하고 새로운 환경에 적응하는 것이죠. 하지만 진정한 AGI를 만드는 길은 생각보다 복잡합니다.

많은 사람이 AGI를 더 큰 인공지능 모델을 만드는 '모델 트레이닝 문제'로 생각하지만, 사실 이는 핵심을 벗어난 생각입니다. AGI 구현의 진짜 과제는 대화의 맥락을 계속 기억하고, 여러 단계에 걸쳐 논리적인 추론을 하고, 경험을 잊지 않는 능력을 만드는 '엔지니어링 문제'에 가깝습니다. 단순히 모델 크기를 키우는 것만으로는 이 구조적인 한계를 넘을 수 없습니다.

이 거대한 엔지니어링 문제를 해결하기 위한 청사진이 바로 AGI 개발 스택입니다. AGI 개발 스택은 데이터 수집부터 처리, 모델 학습, 그리고 실제 서비스 배포까지 모든 과정을 아우르는 통합적인 인프라 생태계입니다. 이 글에서는 AGI의 핵심 동력이 될 데이터 파이프라인 및 라벨링 전략의 중요성부터, 미래 AGI의 두뇌가 될 뉴로모픽·특수 반도체 vs 일반 GPU 비교까지, AGI 개발 스택의 모든 것을 체계적으로 분석하여 AGI 시대를 준비하는 가장 확실한 로드맵을 제시합니다.

AGI 개발 스택의 해부: 3계층 구조와 데이터 전략

AGI라는 거대한 건축물을 짓기 위해서는 잘 설계된 골격, 즉 개발 스택이 필수적입니다. 이 스택은 크게 3개의 계층으로 나뉘며, 각 계층은 AGI가 똑똑하게 작동하도록 서로 유기적으로 연결됩니다. 그중에서도 AGI의 심장이라 할 수 있는 데이터 전략을 깊이 있게 살펴보겠습니다.

1.1. AGI 개발 스택의 3계층 구조 정의

AGI 개발 스택은 복잡한 AI 시스템을 안정적으로 구축하고 운영하기 위한 기술들의 집합체로, 다음과 같은 3개의 핵심 계층으로 구성됩니다.

• 계층 1: 컴퓨트 및 기초 모델 (Compute & Foundation Models)
  AGI의 두뇌 역할을 하는 거대 언어 모델(LLM)과 같은 기초 모델 자체와 이 모델들을 훈련하고, 특정 목적에 맞게 미세 조정하며, 최적화하고 배포하는 데 필요한 모든 하드웨어 인프라를 포함합니다. 우리가 흔히 아는 GPU부터 차세대 특수 반도체까지 모두 이 계층에 속합니다.
• 계층 2: 데이터 (Data)
  AGI가 세상의 맥락을 이해하고 지식을 쌓는 기반이 되는 계층입니다. 단순히 데이터를 저장하는 것을 넘어, 데이터를 수집하고(추출), 쓸모 있게 만들고(변환), 필요한 곳으로 보내는(로드) ETL 과정, 실시간 데이터 흐름을 관리하는 데이터 파이프라인, 그리고 정보 간의 관계를 저장하는 벡터 데이터베이스와 지식 그래프 등이 여기에 해당합니다.
• 계층 3: 배포 (Deployment)
  잘 만들어진 AGI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하고 관리하는 계층입니다. MLOps(머신러닝 운영)를 통해 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 필요할 때마다 새로운 버전으로 업데이트하며, 사용자들이 불편 없이 AI 애플리케이션을 사용하도록 관리하는 모든 도구와 프로세스를 포함합니다.

이 세 계층은 각각 독립적으로 작동하는 것이 아니라, 서로 긴밀하게 연결되어 AGI라는 하나의 거대한 유기체를 형성합니다. 기초 모델이 똑똑하게 학습하려면 고품질 데이터가 끊임없이 공급되어야 하고, 이 모든 과정은 안정적인 배포 환경 위에서 이루어져야 하기 때문입니다.

1.2. AGI의 심장: 동적 데이터 파이프라인 아키텍처

진정한 AGI는 한번 학습하고 끝나는 정적인 지식에 머물러서는 안 됩니다. 마치 사람처럼 세상의 변화를 실시간으로 받아들이고, 새로운 경험을 통해 계속해서 똑똑해져야 합니다. 이를 위해서는 고정된 데이터셋이 아닌, '실시간으로 업데이트되고 버전 관리가 가능한 살아있는 지식 그래프'가 필요하며, 이를 뒷받침하는 것이 바로 동적 데이터 파이프라인 아키텍처입니다.

현대적인 AGI 데이터 파이프라인은 다음과 같은 3단계로 구성됩니다.

• 1단계 (컨텍스트 관리): AGI가 대화나 작업의 맥락을 정확하게 파악하는 단계입니다. 이는 단순한 정보 저장을 넘어, 정보들 사이의 의미 있는 관계(예: '사과'는 '과일'의 한 종류)를 이해하는 동적인 지식 시스템을 통해 이루어집니다. 덕분에 AGI는 "어제 내가 말했던 그 프로젝트 있잖아"와 같은 애매한 질문에도 맥락을 파악하고 답할 수 있게 됩니다.
• 2단계 (메모리 서비스): AGI가 인간처럼 기억하고 경험으로부터 배우는 단계입니다. 여기에는 세 가지 종류의 기억이 있습니다. 특정 사건을 기억하는 '에피소드 메모리'(예: 어제 사용자와 나눴던 대화 내용), 개념과 규칙을 이해하는 '의미 메모리'(예: 대한민국의 수도는 서울), 그리고 이 모든 경험을 통해 스스로 학습 능력을 키우는 '학습 기반 통합 메모리'가 조화롭게 작동해야 합니다.
• 3단계 (ETL 및 파이프라인): 세상의 수많은 원시 데이터를 수집해 AGI가 이해할 수 있는 형태로 가공하고 공급하는 자동화된 공장입니다. 대규모 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 분산 스토리지 기술로 데이터를 안전하게 보관하고, 스트리밍 처리 기술로 실시간 정보를 즉각 반영하며, 배치 처리 기술로 쌓여있는 데이터를 주기적으로 학습시킵니다.

이처럼 잘 설계된 데이터 파이프라인은 AGI에게 끊임없이 신선한 피를 공급하는 심장과도 같습니다. 이를 통해 AGI는 과거의 지식에만 의존하는 박제된 천재가 아니라, 세상과 함께 호흡하며 성장하는 진정한 지능으로 거듭날 수 있습니다.

1.3. 데이터 품질을 결정하는 정교한 라벨링 전략

AGI 개발에서 데이터의 양만큼, 아니 그 이상으로 중요한 것이 바로 데이터의 '질'입니다. 아무리 많은 데이터를 쏟아부어도, 그 안에 잘못된 정보나 편향된 내용이 가득하다면 AGI는 왜곡된 시각을 갖게 될 것입니다. 따라서 고품질 데이터를 확보하기 위한 정교한 데이터 파이프라인 및 라벨링 전략이 필수적입니다. AGI에 특화된 3가지 핵심 라벨링 기법은 다음과 같습니다.

학습 기법	핵심 원리	장점	최신 적용 사례
능동 학습 (Active Learning)	모델이 스스로 학습에 가장 도움이 될 데이터를 선택하여 사람에게 라벨링을 요청하는 방식	라벨링 비용과 시간을 획기적으로 줄이고, 적은 데이터로 최대의 학습 효율을 달성	대규모 언어 모델(LLM)의 사후 학습(Post-Training) 단계에서 모델이 이해하기 어려워하는 데이터를 집중적으로 학습시켜 특정 도메인에 대한 성능을 빠르게 향상시키는 데 사용됩니다.
준지도 학습 (Semi-supervised Learning)	적은 양의 라벨링된 데이터와 방대한 양의 라벨링되지 않은 데이터를 함께 활용하는 방식	라벨링 작업 부담을 크게 줄이면서도, 대규모 데이터의 패턴을 학습해 모델의 일반화 성능(새로운 데이터에 대한 예측 능력)을 높임	Meta AI의 DINOv2나 OpenAI의 CLIP 모델처럼, 레이블이 없는 수많은 이미지와 텍스트 데이터로부터 스스로 특징을 학습(자가지도학습)하여, 적은 양의 라벨 데이터만으로도 높은 성능을 보이는 모델 개발에 활용됩니다.
전이 학습 (Transfer Learning)	이미 방대한 데이터로 학습된 모델의 지식을 새로운 분야의 모델에 이전하여 활용하는 방식	새로운 모델을 처음부터 학습시킬 필요가 없어 학습 시간을 단축하고, 적은 데이터만으로도 높은 성능을 확보	자연어 이해, 이미지 분석, 로봇 제어 등 여러 작업을 하나의 AGI 모델이 동시에 학습할 때, 각 작업에서 얻은 지식이 서로에게 긍정적인 영향을 주어 전체적인 학습 효율과 성능을 높이는 '멀티태스크 러닝'의 핵심 기반 기술로 사용됩니다.

물론 이러한 기술만으로는 완벽하지 않습니다. 데이터가 특정 그룹이나 생각에 치우치지 않도록 데이터 편향성을 지속적으로 관리하고, 데이터 수집부터 활용까지 전 과정을 투명하게 통제하는 데이터 거버넌스 체계를 갖추는 것이야말로 신뢰할 수 있는 AGI를 만드는 마지막 열쇠입니다.

AGI의 두뇌: 뉴로모픽·특수 반도체 vs 일반 GPU 심층 비교

AGI라는 강력한 지능을 실제로 구현하려면 그에 걸맞은 강력한 '두뇌', 즉 하드웨어가 필요합니다. 현재 AI 시대를 이끌고 있는 GPU부터 인간의 뇌를 닮은 뉴로모픽 반도체까지, AGI의 미래를 책임질 핵심 하드웨어 옵션들을 심층적으로 비교 분석해 보겠습니다.

2.1. 현재의 지배자, 일반 GPU의 역할과 명확한 한계

지난 10년간 인공지능의 폭발적인 성장을 이끈 주역은 단연코 일반 GPU(그래픽 처리 장치)입니다. NVIDIA의 H100이나 A100 같은 고성능 GPU는 수천 개의 코어를 활용해 방대한 계산을 동시에 처리하는 '대규모 병렬 처리' 능력으로 딥러닝 시대를 열었습니다. 복잡한 신경망 모델을 학습시키는 데 이보다 더 좋은 도구는 없었습니다.

하지만 인간 수준의 AGI로 나아가는 길목에서 GPU는 몇 가지 근본적인 한계에 부딪히고 있습니다.

• 폰 노이만 병목 (Von Neumann Bottleneck): GPU는 계산을 담당하는 '연산 유닛'과 데이터를 저장하는 '메모리'가 분리된 구조입니다. 이 때문에 계산을 할 때마다 데이터를 메모리에서 연산 유닛으로 계속 옮겨야 하는데, 이 과정에서 상당한 시간과 에너지가 낭비됩니다. 마치 요리사가 재료를 가지러 계속 창고를 왕복해야 해서 요리 속도가 느려지는 것과 같습니다.
• 높은 전력 소모: 대규모 AGI 모델을 한 번 학습시키는 데는 엄청난 양의 전력이 필요합니다. 예를 들어, GPT-4와 같은 모델을 훈련하는 데는 약 30메가와트(MW)의 전력이 필요한 것으로 추정되는데, 이는 수만 가구가 동시에 사용하는 전력량과 맞먹습니다. 이는 엄청난 운영 비용과 환경 문제로 이어집니다.
• 특정 작업의 비효율성: GPU는 거대한 행렬 계산처럼 모든 코어를 동시에 활용하는 작업에는 뛰어나지만, 뇌처럼 정보가 드문드문 들어오는 '스파스(희소) 연산'이나 특정 사건이 발생할 때만 반응하는 '이벤트 기반 처리'에는 오히려 비효율적입니다. 모든 일꾼을 불러 모았는데, 정작 일감은 몇 개 없는 상황과 비슷합니다.

이러한 한계들 때문에, AGI 시대를 완벽하게 지원하기 위해서는 GPU를 넘어선 새로운 하드웨어 패러다임이 필요하다는 목소리가 커지고 있습니다. 일반 GPU 비교를 통해 알 수 있듯, GPU는 여전히 강력하지만 모든 문제에 대한 만능 해결책은 아닙니다.

2.2. 미래의 혁신가, 뉴로모픽 및 특수 반도체의 부상

GPU의 한계를 극복하기 위해 두 종류의 혁신적인 반도체가 미래 AGI의 두뇌 후보로 떠오르고 있습니다. 바로 인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽·특수 반도체입니다.

• 뉴로모픽 반도체 (Neuromorphic Semiconductor)
  • 정의: "인간 뇌의 구조와 작동 방식을 하드웨어로 직접 구현한, 폰 노이만 구조를 벗어난 새로운 패러다임의 반도체"입니다. 데이터 저장을 위한 메모리와 연산을 위한 프로세서가 통합되어 있어 '폰 노이만 병목' 현상이 없습니다.
  • 핵심 특징:
    • 스파이킹 신경망 (SNN): 실제 뇌의 뉴런처럼 정보가 있을 때만 '스파이크'라는 신호를 보내 정보를 처리합니다. 불필요한 계산을 하지 않아 극도로 효율적입니다.
    • 이벤트 기반 처리: 변화가 감지될 때만 작동합니다. 예를 들어, CCTV가 정적인 화면을 보고 있을 때는 거의 전력을 쓰지 않다가, 움직임이 포착되면 그 순간 활성화되어 에너지를 아낍니다.
    • 인메모리 컴퓨팅: 연산과 메모리가 통합된 구조로, 데이터 이동에 드는 시간과 에너지를 원천적으로 제거합니다.
  • 대표 사례: 인텔의 최신 칩인 Loihi 2공식 사이트 →는 초저전력으로 실시간 패턴 감지나 문제 해결이 가능해, 미래의 엣지 디바이스나 로봇의 두뇌로 주목받고 있습니다.

• 특수 반도체 (ASIC/FPGA)
  • 정의: "특정 AI 작업(예: 행렬 곱셈)을 가장 빠르고 효율적으로 수행하도록 처음부터 맞춤 설계된 반도체"입니다.
  • 대표 사례: 구글의 TPU (Tensor Processing Unit)제품 소개 →가 가장 유명합니다. TPU는 딥러닝 모델의 학습과 추론에 필요한 특정 계산에 최적화되어, 같은 작업을 할 때 GPU보다 훨씬 적은 전력으로 더 높은 성능을 냅니다. 하지만 특정 작업에만 최적화되어 있어, 설계되지 않은 새로운 종류의 알고리즘을 실행하기는 어렵다는 '유연성 부족'이라는 단점이 있습니다.

이 두 반도체는 AGI가 필요로 하는 '효율성'과 '실시간 반응성'이라는 과제를 해결해 줄 핵심 기술로, GPU가 장악한 현재의 AI 하드웨어 시장에 새로운 바람을 불어넣고 있습니다.

2.3. AGI 하드웨어 최종 비교 분석: 표와 설명을 통한 명확한 정리

AGI의 두뇌를 선택하는 것은 마치 자동차 엔진을 고르는 것과 같습니다. 범용성은 좋지만 연비가 낮은 엔진(GPU), 특정 도로에서 최고의 연비를 내는 엔진(특수 반도체), 그리고 완전히 새로운 방식으로 움직이는 초고효율 엔진(뉴로모픽) 중에서 어떤 것을 선택해야 할까요? 뉴로모픽·특수 반도체 vs 일반 GPU 비교를 통해 각 하드웨어의 장단점을 명확히 정리해 보겠습니다.

항목	일반 GPU (예: NVIDIA H100)	뉴로모픽 반도체 (예: Intel Loihi 2)	특수 반도체 (ASIC, 예: Google TPU)
주요 강점	범용성, 높은 처리량, 쉬운 개발	초저전력, 실시간 고효율 추론, 적응성	특정 작업에서 최고의 효율성
에너지 효율성	낮음 (매우 높은 전력 소모)	매우 높음 (GPU 대비 1000배 이상 우수)	높음 (최적화된 작업에 한함)
유연성	매우 높음 (어떤 작업이든 수행 가능)	중간 (새로운 학습 방식 필요)	낮음 (설계된 작업 외에는 비효율적)
개발 생태계	매우 성숙 (CUDA 등 표준화된 도구)	발전 중 (Brian2, Norse 등 전문 도구 필요)	제한적 (제조사별 도구에 의존)

핵심 요약:

• 일반 GPU는 마치 '스위스 군용 칼'과 같습니다. 어떤 종류의 AI 모델 개발에도 사용할 수 있는 강력한 범용성과 CUDA와 같은 잘 갖춰진 개발 생태계가 최대 장점이지만, 에너지 효율이 낮다는 명확한 단점이 있습니다.
• 뉴로모픽 반도체는 '곤충의 뇌'에 비유할 수 있습니다. 아주 적은 에너지로 주변 환경 변화에 즉각적으로 반응하는 데 특화되어 있습니다. 아직 개발 생태계가 성숙하는 단계지만, 미래의 로봇이나 자율주행차처럼 실시간 반응과 초저전력이 중요한 분야에서 잠재력이 무궁무진합니다. 관련 개발 도구로는 Brian2가이드 보기 →나 Norse자세히 알아보기 → 등이 있습니다.

• 특수 반도체(ASIC)는 'F1 경주용 자동차의 엔진'과 같습니다. 특정 종류의 AI 연산(예: 행렬 곱셈)을 그 누구보다 빠르고 효율적으로 처리합니다. 하지만 정해진 트랙(작업)을 벗어나면 제 성능을 발휘하기 어렵습니다.

결론적으로, 어떤 하드웨어가 절대적으로 우월하다고 말하기는 어렵습니다. AGI 개발의 각 단계와 목적에 따라 최적의 하드웨어를 선택하고 조합하는 지혜가 필요합니다.

결론: AGI를 향한 통합적 접근과 미래 전망

지금까지 AGI 개발 스택의 핵심 요소인 데이터 전략과 하드웨어를 각각 살펴보았습니다. 하지만 진정한 AGI는 이 기술들을 단순히 나열하는 것이 아니라, 하나의 목적을 위해 유기적으로 결합할 때 비로소 완성될 수 있습니다. 성공적인 AGI 개발을 위한 통합적 관점과 미래 방향성을 제시하며 글을 마무리하겠습니다.

3.1. 하이브리드 아키텍처: 최적의 AGI 개발 스택 조합

AGI 개발의 미래는 하나의 하드웨어가 모든 것을 지배하는 '승자독식'의 형태가 아닐 것입니다. 오히려 각 하드웨어의 장점을 극대화하여 조합하는 하이브리드 아키텍처가 가장 현실적이고 강력한 AGI 개발 스택 전략입니다. 이는 마치 잘 훈련된 오케스트라가 각 악기의 특성을 살려 최고의 화음을 만들어내는 것과 같습니다.

구체적인 역할 분담은 다음과 같이 이루어질 수 있습니다.

• 대규모 학습 단계 (Training): 모델의 기초 체력을 기르는 이 단계에서는 방대한 데이터를 소화해야 하므로, 병렬 처리 능력이 가장 뛰어난 GPU가 주도적인 역할을 맡습니다. 현재로서는 대규모 모델 훈련에 GPU만 한 선택지가 없습니다.
• 엣지 디바이스 추론 단계 (Edge Inference): 학습된 모델이 스마트폰, 로봇, 자율주행차 등 실제 기기에서 작동하는 단계입니다. 여기서는 실시간 반응성과 배터리 수명이 중요하므로, 초저전력으로 고효율 추론이 가능한 뉴로모픽 반도체가 핵심적인 역할을 수행합니다.
• 특정 작업 가속 단계 (Acceleration): 음성 인식이나 이미지 분석의 특정 연산처럼 반복적이고 정형화된 작업은 특수 반도체(ASIC)에 맡겨 전체 시스템의 효율을 극대화합니다.

이러한 하이브리드 접근은 단순히 '학습 → 배포'라는 일회성 과정을 넘어, 엣지 기기에서 수집된 새로운 데이터를 바탕으로 AGI가 스스로 학습하고 진화하는 '지속적 진화'를 가능하게 하는 핵심 전략입니다. GPU가 훈련시킨 모델을 뉴로모픽 칩이 현장에서 운영하고, 그 과정에서 얻은 데이터를 다시 GPU가 학습하는 선순환 구조를 통해 AGI는 멈추지 않고 성장할 수 있습니다.

3.2. 최종 요약 및 미래 전망

성공적인 AGI 개발 스택 구축은 결국 데이터, 알고리즘, 하드웨어라는 세 축의 조화로운 통합에 달려 있습니다. 이 글에서 살펴본 핵심적인 변화의 흐름을 다시 한번 정리하며 미래를 전망해 봅니다.

• 데이터 관점: 단순히 많은 데이터를 모으는 시대를 지나, 정보 간의 관계를 이해하는 '지식 그래프 기반의 동적 메모리 시스템'으로 진화하고 있습니다. 고품질 데이터 확보를 위한 데이터 파이프라인 및 라벨링 전략의 정교함이 AGI의 지능 수준을 결정할 것입니다.
• 하드웨어 관점: GPU가 모든 것을 하던 시대에서 벗어나, 학습, 추론, 가속 등 각 목적에 맞는 최적의 반도체를 조합하는 '하이브리드 아키텍처'가 필수가 될 것입니다. 뉴로모픽·특수 반도체 vs 일반 GPU 비교는 더 이상 선택의 문제가 아니라, 어떻게 조화롭게 공존시킬 것인가의 문제로 바뀌고 있습니다.

진정한 AGI는 하나의 거대한 인공두뇌가 아니라, 마치 인간의 뇌가 시각, 청각, 기억, 추론을 담당하는 여러 영역의 협력으로 지능을 발휘하는 것처럼, 다양한 기술 스택의 시너지를 통해 구현될 것입니다. 데이터, 소프트웨어, 하드웨어의 각 전문가들이 칸막이를 허물고 긴밀하게 협력하며 통합된 시스템을 만들어나갈 때, 우리는 비로소 인간과 소통하고 세상을 이해하며 함께 성장하는 진정한 인공 일반 지능을 맞이하게 될 것입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: AGI 개발에서 GPU만으로는 부족한 이유는 무엇인가요?

A: GPU는 대규모 병렬 처리에 뛰어나지만, AGI가 요구하는 복잡한 작업을 처리하기에는 근본적인 한계가 있습니다. 연산 유닛과 메모리가 분리되어 발생하는 '폰 노이만 병목' 현상으로 데이터 이동에 많은 시간과 에너지가 낭비되며, 막대한 전력 소모는 운영 비용과 환경 문제를 야기합니다. 또한, 뇌처럼 드문드문 발생하는 정보를 처리하는 데에는 비효율적입니다.

 

Q: 뉴로모픽 반도체는 기존 반도체와 무엇이 다른가요?

A: 뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 혁신적인 하드웨어입니다. 연산과 메모리가 통합되어 '폰 노이만 병목'이 없으며, 정보가 있을 때만 신호를 보내는 '스파이킹 신경망' 방식을 사용해 전력 소모를 획기적으로 줄였습니다. 이를 통해 실시간 반응성과 초저전력이 중요한 작업에서 GPU보다 월등한 효율을 보입니다.

 

Q: 미래의 AGI 하드웨어는 어떤 모습일까요?

A: 미래 AGI 하드웨어는 특정 반도체가 모든 것을 지배하기보다는, 각기 다른 장점을 가진 반도체들이 결합된 '하이브리드 아키텍처' 형태가 될 것입니다. 대규모 모델 학습은 GPU가, 엣지 디바이스에서의 실시간 추론은 뉴로모픽 반도체가, 특정 작업 가속은 특수 반도체(ASIC)가 담당하는 식으로 역할을 분담하여 전체 시스템의 효율을 극대화하는 방향으로 발전할 것입니다.

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