AGI는 실현 가능하다: 하드웨어 한계를 넘어서는 컴퓨팅 관점의 분석

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현재 AI 모델들은 하드웨어의 이론적 성능을 극히 일부만 활용하고 있다. DeepSeek-V3나 Llama-4와 같은 최첨단 모델의 학습 시 평균 플롭스 활용도(MFU)는 약 20% 수준이며 추론 시 활용도는 한 자릿수에 머무는 경우가 많다.

소프트웨어와 하드웨어의 통합 설계(Co-design)를 통해 막대한 효율성을 확보할 수 있다. 특히 FP4 정밀도를 활용한 학습과 같은 혁신적인 기법들은 기존 하드웨어에서도 연산 처리량을 대폭 늘릴 수 있는 핵심 열쇠가 된다.

현재 사용되는 모델들은 상대적으로 구형 하드웨어에서 학습된 결과물로 미래의 성능을 대변하지 않는다. 10만 개 이상의 최신 GPU로 구성된 초대형 클러스터가 본격적으로 가동되기 시작하면 이전과는 차원이 다른 컴퓨팅 파워가 공급될 예정이다.

이미 현재의 모델 수준에서도 복잡한 워크플로를 혁신하는 실질적인 유용성이 입증되고 있다. 인간의 개입을 포함한 루프 시스템을 통해 고성능 GPU 커널을 직접 작성하는 등 실무적인 생산성 향상이 가시화되고 있다.

평균 플롭스 활용도(MFU): — 하드웨어가 이론적으로 제공할 수 있는 최대 연산 성능 대비 실제 모델 학습이나 추론에 사용된 연산량의 비율이다. 이 수치가 낮을수록 하드웨어 자원이 낭비되고 있음을 의미하며 소프트웨어 최적화의 여지가 크다는 지표로 활용된다.
4비트 부동소수점(FP4): — 데이터를 4비트 정밀도로 표현하는 수치 형식으로 모델의 가중치와 연산량을 줄여 효율을 높이는 기술이다. 낮은 비트수를 사용함에도 모델의 성능 저하를 최소화하면서 추론 속도를 획기적으로 높이고 메모리 사용량을 절감할 수 있다.
소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Software-Hardware Co-design): — 하드웨어의 물리적 특성과 소프트웨어의 알고리즘 구조를 동시에 고려하여 전체 시스템의 효율을 극대화하는 설계 방식이다. AI 분야에서는 특정 GPU 아키텍처에 최적화된 커널을 작성하거나 하드웨어 가속기에 맞춘 모델 구조를 설계하는 것을 포함한다.