2010년대 이후 인공지능(AI) 연구에서는 딥러닝 기술이 주목을 받으면서 AI 모델 학습에 필요한 연산량이 급격히 증가했습니다. 이 연산량은 매년 4배씩 증가하며 '무어의 법칙'을 능가하는 속도로 성장했습니다. 2016년 알파고와의 대결로 유명한 이세돌과 대결한 AI 모델의 연산량은 약 26만배 증가했습니다. 이러한 발전은 천문학적인 자본과 알고리즘의 혁신이 결합하여 이루어졌습니다.
미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI에 따르면, 2010년 이후 주요 AI 모델의 학습에 필요한 연산량은 매년 평균 4.4배씩 증가했습니다. 이는 '무어의 법칙'에 비해 8배 이상 빠른 속도입니다. 최신 모델은 이제 10의 26승 규모의 연산량을 필요로 하며, 이는 딥러닝 혁명 이후 10억배 이상 증가한 것입니다.
이러한 연산량은 AI 모델의 성능을 결정하는 핵심 자원으로, 모델의 규모, 학습 데이터 양, 그리고 연산량이 중요한 역할을 합니다. 최근 AI 기술 경쟁은 단순 자원 투입량을 늘리는 것이 아니라 더 효율적인 성능을 내는 알고리즘 혁신 경쟁으로 전환되고 있습니다. 앞으로의 10년은 '효율과 자율성의 시대'가 될 것으로 전망됩니다.