“AI 컴퓨팅 수요 중심축 이동…2033년 '추론'이 학습 추월” 작성일 06-08 20 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Hc82F6d8OQ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c3ef754fc73f22a5dbb0dc756f3c719b2fefb57991fc837e20c1772e4a494dce" dmcf-pid="Xk6V3PJ6OP" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="ⓒ게티이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/08/etimesi/20260608170247729kspd.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="G5u3v72uIx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/08/etimesi/20260608170247729kspd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ⓒ게티이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0049b876e985c3f78b6ab0f9d9880285010f5e545a786cd03ff5c90da7fe16c7" dmcf-pid="ZEPf0QiPs6" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 산업의 중심축이 초거대 모델 개발 경쟁에서 실제 서비스 운영 경쟁으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. 클라우드 AI 인프라에서 모델을 실제로 구동하는 '추론(Inference)'이 지배적 위치를 차지할 것이란 전망이다.</p> <p contents-hash="bd1bfb73fc69d46091175fb22c4335d0c76f7bb2d3a9eeb0df8998c8d14ad1b1" dmcf-pid="5A49t8e4s8" dmcf-ptype="general">8일 시장조사업체 ABI리서치에 따르면 회사는 최근 발간한 AI 클라우드 워크로드 시장 보고서에서 2033년이면 AI 추론을 위한 워크로드가 학습(Training) 워크로드를 처음으로 추월할 것으로 전망했다.</p> <p contents-hash="4df90079c4fdb1007728f5e4625dd9dda33502d11abdc33dcdf5fdec8c3adb55" dmcf-pid="1c82F6d8E4" dmcf-ptype="general">지금까지 AI 인프라 투자의 중심은 GPT나 클로드 같은 대형 모델을 개발하는 학습 단계였다. 그러나 기업들이 AI를 실제 업무에 본격 도입하면서 구도가 달라지고 있다. 학습은 한 번 완성되면 끝이지만 추론은 사용자가 AI를 쓰는 순간마다 전력을 소비하기 때문이다.</p> <p contents-hash="dc7427cb47e57dad23c87592a5fccb46e6a9ae5aac5137985adaeb96af18f786" dmcf-pid="tk6V3PJ6Df" dmcf-ptype="general">보고서에 따르면 추론 워크로드는 연평균 42% 성장해 2035년 약 46기가와트(GW) 규모까지 확대될 것으로 예상됐다. 반면 학습 워크로드 수요는 2035년까지 36GW수준에 머물 것으로 예상된다.</p> <p contents-hash="a1901a6699e589ba5367b36a6edff952f24f4cf9f141e8a42411834f38c1d4b0" dmcf-pid="FEPf0QiPmV" dmcf-ptype="general">추론 워크로드 가운데서도 특히 주목받는 분야는 '코드 생성'이다. 보고서는 코드 생성을 위한 워크로드가 2035년 약 24GW로 성장해 전체 추론 전력 소비의 절반 이상을 차지할 것으로 봤다. 반면 '텍스트 생성' 워크로드는 약 7GW에 그칠 것으로 분석됐다. '오디오 생성'은 절대 규모는 작지만 연평균 42%의 성장률을 기록하며 가장 빠르게 성장할 것으로 예상된다.</p> <p contents-hash="ec3d1b5a6f0a823edebb60b307e726cfb8fa69399b7b5350ff1a0fbee280d9f6" dmcf-pid="3DQ4pxnQI2" dmcf-ptype="general">라르비 벨히트 ABI리서치 수석 애널리스트는 “모델 기능 향상과 에이전트 시스템의 컴퓨팅 요구 사항 증가로 인해 추론 시장이 놀라운 속도로 성장하고 있다”면서 “지난 몇 년간 클라우드 수요와 인프라 구축은 주로 프론티어 모델 훈련에 집중됐지만, 다음 경쟁의 승자는 대규모 추론을 제공하면서 성능·지연시간·비용·컴퓨팅 활용률의 균형을 적절히 유지하는 사업자가 될 것”이라고 분석했다.</p> <p contents-hash="5e00bb2db94e3847d2e190b5dd6a6f77830b62b379f0b2f49e18e334963f24f7" dmcf-pid="0wx8UMLxm9" dmcf-ptype="general">학습 워크로드의 구성도 변화하고 있다. 대규모 모델을 만드는 파운데이션 모델 학습은 2035년 약 13GW 수준에 그치는 반면, 기업이 기존 모델을 자사 데이터로 재조정하는 파인튜닝(미세조정) 워크로드가 21GW로 성장할 전망이다. 기업 맞춤화가 클라우드 AI 용량 소비의 핵심 동인이 된다는 의미다.</p> <p contents-hash="25a7e55a90f522aac60450e42a6814364dabfcdc9cf242dde2ce5ff448884fa6" dmcf-pid="prM6uRoMsK" dmcf-ptype="general">이러한 전환은 클라우드 시장 경쟁 지형도 바꿀 것으로 보인다. ABI리서치는 2035년 추론 용량 소비에서 기존 하이퍼스케일러가 16GW를 점유하는 가운데, AI 추론에 특화된 인프라를 앞세운 네오클라우드 사업자들이 15GW까지 따라붙을 것으로 전망했다.</p> <p contents-hash="2971aa95babf0e7ad2a0771d2af5dcfcf87f4cbb7a15dd0d9068d8113e68ce6f" dmcf-pid="UmRP7egRrb" dmcf-ptype="general">정현정 기자 iam@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "얼굴 진짜 작네! 거기에 미소도 귀여워"..."숏컷 미녀" 日 배드민턴 요정, 근황 공개 →팬들 반응 폭발 06-08 다음 배터리업계, ESS로 전환 본격화…장비·부품 수요도 확대 06-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
