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AI 인프라가 수억에서 수십억 개의 AI 에이전트를 지원할 것으로 예측하며, 이는 글로벌 인간 노동력 규모와 맞먹을 잠재력을 가집니다. 에이전트의 비용은 Codex 워크로드 기준 시간당 $16~$18로 추정되며, 이를 구동하는 데 필요한 하드웨어 용량과 연간 예상 지출액(2.6~5.3조 달러)을 분석했습니다.
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원문 바로가기우리는 AI 인프라가 곧 수억 개 또는 심지어 수십억 개의 AI 에이전트를 지원할 수 있을 것이라고 추정합니다. 최고 수준으로 보면, 이는 글로벌 인간 노동력의 근무 시간과 맞설 만큼 충분한 규모입니다.
에이전트의 정확한 수는 해당 에이전트가 구동되는 모델의 효율성과 AI에 대한 수요 급증 지속 여부에 따라 달라집니다. 우리는 여러 시나리오를 분석했습니다.
에이전트 인구 규모를 추정하기 위해, 먼저 인간 임금과 비교 가능한 비용으로 연속적인 에이전트 작업 1시간이 얼마인지 산출합니다.
우리가 분석한 에이전트 세션에서 Codex 워크로드는 API 가격 기준으로 에이전트 시간당 평균 약 $16~$18이었으며, 이는 Claude Code의 약 $24~$50과 비교됩니다.
다음으로, 우리는 에이전트를 구동하는 데 필요한 가용 하드웨어를 추정하기 위해 2025년~27년 HBM 출하량을 사용합니다. HBM은 다양한 공급업체와 칩 간의 용량을 비교할 수 있는 공통 기반을 제공합니다.
해당 하드웨어가 지원할 수 있는 에이전트 수는 모델과 워크로드에 따라 달라집니다. 미래의 에이전트는 더 많은 것을 사용할 수 있습니다.
이 모든 용량을 활용하려면 AI에 대한 글로벌 수요가 막대하게 증가해야 합니다.
총 용량의 20% 활용이라는 비교적 보수적인 시나리오를 고려해 봅시다. 우리의 기준 가정 하에서는, 이는 연간 $2.6~5.3조 달러 지출에 해당합니다.
선도적인 연구소들의 경우에도
AI 하드웨어 구축은 사람들이 경제 전반에서 가치 있는 작업을 수행하도록 AI에 비용을 지불할 것이라는 베팅이며, 그 시간당 비용은 인간 임금과 대략적으로 비슷합니다.
분석: @genericname2134
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