최근 인공지능(AI) 분야에서는 그래픽 처리 장치(GPU)가 대세 하드웨어로 자리 잡고 있다. 대규모 모델을 훈련할 때 GPU의 힘이 필수적이라는 것은 부인할 수 없는 사실이다. 하지만 이러한 생각은 우리를 무언가 중요한 것에서 멀어지게 하고 있다. 사실, 중앙 처리 장치(CPU)도 여전히 유능한 선택지라는 점을 잊지 말아야 한다.

GPU는 병렬 처리에 탁월하여 대량의 데이터를 동시에 처리하는 데 적합하다. 이 때문에 OpenAI, 구글, 메타와 같은 기업들이 GPU 클러스터를 구축하는 데 많은 비용을 지출하고 있다. 그러면서도 CPU의 가능성을 간과하는 경향이 있으며, 이는 시간과 자원, 그리고 기회를 날리는 결과를 초래할 수 있다.

많은 사람들이 CPU가 낡았다고 생각하지만, 실제로는 CPU가 AI 작업에 잘 활용될 수 있는 많은 잠재력을 가지고 있다. 전세계 수많은 기계에서 CPU는 여전히 유효하며, 다양한 AI 작업을 효율적이고 경제적으로 수행할 수 있는 능력을 가지고 있다. GPU의 전성시대에 우리는 CPU를 저평가하고 있는지도 모른다.

AI 작업을 단순히 대규모 모델 훈련만으로 국한할 수는 없다. 오늘날의 AI는 작은 모델 운영, 데이터 해석, 논리 체계 관리, 의사결정 등 다양한 작업을 포함한다. 이러한 작업은 유연한 사고와 논리적인 접근을 필요로 하며, 이는 CPU가 잘 해낼 수 있는 부분이다. 결국, GPU가 주목받는 동안 CPU도 중요한 역할을 수행하고 있다.

자율 에이전트와 같은 AI 도구도 좋은 예다. 코드를 작성하거나 프로젝트를 계획하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 이는 GPU의 힘을 누리는 것 외에도 CPU에서 여러 논리적 작업이 이루어지고 있다. 더 나아가, AI 모델의 훈련과 사용 단계에서 inference(모델을 훈련한 뒤 실제로 사용하는 과정)도 작은 최적화된 모델이라면 CPU에서 충분히 처리할 수 있다.

실제로, CPU는 여러 AI 작업을 훌륭히 처리할 수 있으며, 우리는 GPU 성능에만 집중하고 있어서 그 가능성을 놓치고 있다. AI 수요가 증가함에 따라, 비싼 GPU 클러스터를 더 많이 구축할 필요는 없다. 이미 존재하는 자원인 CPU를 효율적으로 활용하는 것이 훨씬 더 합리적이다.

여기서 '탈중앙화 컴퓨팅 네트워크'(DePINs)가 새로운 해결책으로 떠오르고 있다. DePINs는 사람들이 자신의 유휴 컴퓨팅 파워를 기여할 수 있게 해 주며, 이는 세계적인 네트워크로 통합되어 AI 업무를 분산 처리하는 기반을 제공한다. 이러한 구조는 GPU 클러스터와의 차별점으로, CPU를 활용하여 비용을 절감하고 자연스럽게 확장할 수 있는 장점을 제공한다.

탈중앙화된 컴퓨팅 네트워크는 '에어비앤비'와 같은 개념으로 생각할 수 있다. 더 많은 데이터 센터를 통해 자원을 구축하기보다, 여유 있는 CPU를 활용해 분산 처리하는 것이 훨씬 더 효과적이다. 그러므로 AI 워크로드를 맞춤형 프로세서로 전환하기 위해 기존 시스템의 CPU를 적극적으로 활용할 필요가 있다.

마무리하자면, CPU를 AI 분야에서 두 번째급 시민처럼 대우하는 것을 이제 그만둘 때가 되었다. GPU의 중요성은 부인할 수 없지만, CPU는 여전히 널리 사용되고 있으며, 많은 AI 작업에 걸맞은 성능을 내고 있다. GPU 부족 문제에만 집중하기보다, 우리가 이미 갖추고 있는 자원을 어떻게 활용할 수 있을지를 고민해야 한다.


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