샘 알트만이 "만약 AI가 막대한 연산 비용을 대가로 중요한 과학적 돌파구를 낼 수 있는 세상이라면, 우리는 그 순간을 맞을 준비가 되어 있어야 합니다." 라고 말했는데 분명 여기서는 스타게이트 가 연구용으로 이용 되는거 처럼 말했지만
실상은 이용 인프라 감당을 위한 연산력이었다는 건가.
제타플롭스 단위로 추론 모델 찍어눌러서 무한 test time compute 를 통해 합성데이터 무한대로 뽑아내고 그걸 재학습시키는 방향으로 가는 줄 알았는데
이용 인프라 감당을 위한거라면 도대체 무엇을 위한 데이터센터 인가 싶음
지금의 LLM 은 인공지능 산업의 극초기
인류사로 보면 뗀석기 수준의 저열한 등급임
당연히 이용인프라도 있겠지만 연구에 훨씬 더 많이 쓰지않을까요?
데이터센터가 무슨 공장라인짓는거도 아니고 무슨용도로 정해서쓰는게 아님
인공지능 회사의 기본이자 기초이자 본질은 AI연구지
왜냐하면 인공지능 회사니까
그렇구나
회사는 돈 버는 곳이지 연구소가 아님
연구도 하고 연구성과로 돈도버는곳이지 하지만 돈을 벌고잇냐지금
기업은 돈 버는 집단이라는 정의도 이제 바뀔거야. 일단 현재 테크를 진두지휘하는 장막 속 인물인 피터 틸이 기업은 수익만 추구하는 집단이라는 정의를 매우 싫어함. 또한 훗날 ai가 기업을 만들고 운영할 때 이러한 기업의 정의는 아주 심각한 부작용을 낳을 수 있음. 수익에만 몰두하는 ai라고 생각해봐... 최악의 상황이 일어날 수도 있어 앞으로의 기업 정의는 문명을 생존시키고 번영시키기 위해 수익을 추구하는 집단 등으로 바뀔거임
@ㅇㅇ3(118.45) 오로지 수익만 추구하는 집단 이면 인공지능 연구가 아니라 다른 사업을 검토해 보겠지 지금의 llm 으론 수익은 커녕 적자만 남 ㅋㅋㅋ
GPT를 OS로 확장할 생각도 하고 있고 더 좋은 서비스를 하고 싶어도 리소스때문에 막힐까봐 짓는거지. 이것도 중요한 이유가, 성능이 좋아도 쓸 수 있어야 한다는 점. 또 그래야만 AI가 거품이 아니고 진짜 기술이라는 설득이 된다는 점에서도 중요함. 거기에 openai gpu할당 자료 나온 적 있을텐데 서비스는 큰 비중이 아님. ㄱㅊㄱㅊ.
더군다나 스타게이트 말고도 어마어마하게 지을 계획임.
@ㅇㅇ4(121.158) 너 좀 전문적인거 같은데 내 생각에 동의하냐? 제타플로스 단위로 추론모델 찍어눌러서 TEST TIME COMPUTE 어마어마하게 한다음에 합성데이터 재학습시켜버리는거