솔직히 말해 봅시다. 우리는 수년 동안 AI 분야에서 "더 큰 것이 더 좋다"는 생각에 집착해 왔지만, 문제 해결을 위해 더 많은 GPU를 투입하는 방식은 거대한 벽에 부딪히기 시작했습니다. 저는 스케일링 법칙 (Scaling Laws)이 어떻게 평탄해지고 있는지 추적해 왔으며, 단순히 파라미터 (Parameters)를 두 배로 늘려 손쉽게 성능 향상을 얻던 시대는 끝났음이 분명합니다.

이 글은 무차별적인 컴퓨팅 스케일링 (Compute Scaling)에서 효율적이고 도메인 특화된 (Domain-specific) AI 아키텍처 (Architectures)로의 전환을 살펴봅.

• 순수 컴퓨팅에 대한 수익이 급격히 침식되는 스케일링 시대 (2017–2024)에서 수확 체감 시대 (2025+)로의 전환.
• 모델의 컴퓨팅 예산을 매년 3.6배로 늘려도 이제는 일시적이고 미미한 성능 이점만을 얻을 뿐인 이유.
• 선형적 비용과 초선형적 이득 (2017–2022)에서 초지수적 비용과 하위 선형적 정체기 (2025+)로의 궤적 변화.
• 100만 달러의 예산을 가진 소규모 팀이 10억 달러 이상의 예산을 사용하는 거대 기술 기업들과 경쟁할 수 있게 해주는 "겸손한 (meek)" 모델들의 부상.
• 효율적인 아키텍처에서 특화된 데이터를 미세 조정 (Fine-tuning)하는 것이 어떻게 5,000억 개 이상의 파라미터를 가진 거대 모델들에 맞서 공정한 경쟁 환경을 만드는가.

진정한 핵심은 AI에서 승리하는 것이 더 이상 누가 가장 큰 GPU 클러스터를 보유하느냐가 아니라, 누가 가장 스마트하고 효율적인 파이프라인 (Pipelines)을 구축하느냐에 달려 있다는 것입니다.

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