AI의 중심축 이동: 거대 모델 학습에서 대규모 추론으로

AI 개발의 초점이 막대한 자본이 투입되는 모델 학습에서 실질적인 서비스 운영 단계인 Inference로 이동하고 있다. 과거에는 더 큰 데이터셋으로 더 큰 모델을 만드는 학습 Scaling Law가 지배적이었으나, 이제는 추론 시점에 더 많은 연산 자원을 투입해 정확도를 높이는 Test-Time Compute가 새로운 핵심 동력으로 부상했다. 추론 과정은 병렬 처리가 중요한 Pre-fill 단계와 메모리 대역폭이 병목이 되는 Decode 단계로 나뉘며, 이를 효율적으로 처리하는 것이 프로덕션 AI의 핵심 과제다. SambaNova는 RDU 아키텍처를 통해 이러한 추론 병목 현상을 해결하고 고성능 AI 인프라를 제공한다.