[디지털투데이 홍진주 기자] 데이터브릭스 인공지능(AI) 부문을 이끌었던 나빈 라오가 설립한 언컨벤셔널 AI(Unconventional AI)가 AI 추론에 필요한 전력 사용량을 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 컴퓨팅 구조를 공개했다. 회사는 장기적으로 기존 AI 시스템 대비 전력 소모를 최대 1000분의 1 수준까지 낮추겠다는 목표를 제시했다.

25일(현지시간) IT매체 테크크런치에 따르면, 언컨벤셔널 AI는 첫 AI 모델인 이미지 생성 시스템 'Un-0'와 함께 관련 연구 논문을 공개했다. 회사는 새로운 오실레이터(oscillator) 기반 컴퓨팅 아키텍처를 활용해 기존 확산 모델과 유사한 수준의 성능을 구현할 수 있다고 주장했다.

이번 발표의 핵심은 이미지 생성 모델보다 이를 구동하는 계산 방식이다. Un-0는 스테이블 디퓨전이나 오픈AI의 'GPT 이미지 1'과 비슷한 수준의 이미지 생성 결과를 목표로 하지만, 일반적인 GPU와 대규모 신경망 계산 방식 대신 오실레이터 기반 구조를 적용했다는 점이 가장 큰 차별점이다.

언컨벤셔널 AI는 이 구조를 활용하면 장기적으로 AI 추론 과정의 전력 소비를 기존 대비 최대 1000분의 1 수준까지 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

다만 현재 단계는 실제 반도체가 아닌 소프트웨어 시뮬레이션이다. 연구팀은 새로운 아키텍처를 소프트웨어 환경에서 구현해 이미지 생성 모델을 완성했으며, 성능이 최신 확산 모델과 비슷한 수준이라고 설명했다. 회사는 향후 실제 칩 설계도를 공개한 뒤 전용 AI 반도체 개발까지 추진할 계획이다.

나빈 라오 언컨벤셔널 AI 최고경영자(CEO)는 이번 공개를 "새로운 종류의 컴퓨터를 위한 헬로 월드'"라고 표현했다. 그는 앞으로 1년 안에 추가적인 기술 개발 성과를 공개할 예정이라며 현재는 가능성을 입증하는 단계지만 궁극적으로는 실제 하드웨어 구현까지 이어갈 것이라고 밝혔다.

사업 전략도 단순한 칩 판매에 그치지 않는다. 언컨벤셔널 AI는 자체 설계한 칩으로 새로운 AI 시스템을 구축한 뒤, 이를 기반으로 AI 추론 서비스를 제공하는 인프라 사업까지 확대한다는 구상이다. 사용자는 기존 AI 서비스와 동일하게 프롬프트를 입력하고 결과를 받지만, 내부적으로는 훨씬 적은 전력으로 동일한 작업을 처리하는 것이 목표다.

회사는 AI 산업의 가장 큰 병목으로 에너지 문제를 지목했다. 현재 언컨벤셔널 AI의 직원 수는 50명 미만이지만, 라오는 기업 규모보다 AI 확산에 필요한 전력 확보가 더 큰 과제라고 강조했다. 그는 "향후 몇 년 동안 AI 발전을 제한하는 가장 근본적인 요소는 에너지"라며 컴퓨팅 효율 혁신이 차세대 AI 경쟁력의 핵심이 될 것이라고 말했다.

업계에서는 이번 기술이 실제 반도체로 구현될 수 있을지에 주목하고 있다. 언컨벤셔널 AI가 시뮬레이션에서 확인한 성능과 전력 효율을 실제 칩에서도 재현한다면, AI 데이터센터의 전력 소비를 크게 줄일 수 있는 새로운 컴퓨팅 아키텍처로 자리 잡을 가능성이 있다는 평가다. 반면 하드웨어 양산과 생태계 구축까지는 상당한 시간이 필요한 만큼, 향후 칩 설계 공개와 실제 제품 개발 성과가 기술 경쟁력의 분수령이 될 전망이다.
 

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