중국, 기존 AI챗봇보다 빠르고 저렴한 `스파이킹브레인` 개발

중국 과학자들이 현재 AI 챗봇을 지배하는 대형 모델들과는 전혀 다른 방식으로 작동하는 새로운 AI 시스템 '스파이킹브레인-1.0'을 공개했다. 이 시스템은 9월 8일 중국과학원 자동화연구소에서 발표됐으며, 리궈치와 쉬보 연구진이 주도했다.

스파이킹브레인은 막대한 컴퓨팅 파워에 의존하는 기존 시스템과 달리 인간 뇌세포의 신호 전달 방식을 모방한다. 모든 데이터를 지속적으로 처리하는 대신 필요할 때만 발화하는 '스파이킹 뉴런' 방식을 채택해 에너지 사용량과 학습 요구량을 크게 줄였다. 또한 기존 모델이 사용하는 학습 데이터의 2%만으로도 작동이 가능하다.

효율성과 활용 가능성

연구진에 따르면 스파이킹브레인은 특정 상황에서 훨씬 빠른 처리 속도를 보여준다. 100만 개의 문맥 토큰을 처리하는 테스트에서 한 버전은 트랜스포머 모델보다 26배 이상 빠른 속도를 기록했다. 이는 법률 계약 검토, 의료 기록 분석, 물리 실험, DNA 시퀀싱 등 매우 긴 파일이나 기록을 다루는 작업에 특히 유용할 것으로 평가된다.

중국은 이번 연구를 새로운 컴퓨터 칩 개발과도 연계하고 있다. 같은 연구진의 이전 연구는 초저전력으로 작동하는 '스펙' 칩 설계에 기여했으며, 20억 개 이상의 인공 뉴런을 갖춘 '다윈 몽키' 슈퍼컴퓨터도 도입했다. 이러한 프로젝트들은 중국이 자체 뇌 기반 기술을 발전시키고 해외 칩 의존도를 낮추려는 노력을 보여준다.

AI 챗봇 시장 영향

AI 분야 투자자들의 주목을 끄는 부분은 이 기술이 챗봇과 대규모 언어 모델 시장에 어떤 영향을 미칠지다. 현재 오픈AI의 챗GPT, 마이크로소프트의 코파일럿(MSFT), 알파벳의(GOOG) 제미나이, 메타플랫폼스의(META) 라마는 모두 트랜스포머 모델을 기반으로 작동한다. 이러한 모델들은 서버와 그래픽 칩에 많은 비용이 들며, 엔비디아(NVDA) 같은 공급업체들이 직접적인 수혜를 보고 있다.

만약 스파이킹브레인과 같은 시스템이 더 낮은 비용으로 동등한 성능을 낼 수 있다면 챗봇의 경제성이 크게 바뀔 수 있다. 더 적은 데이터와 칩으로 작동하는 모델은 학습과 사용 비용을 낮출 수 있어, 신규 업체들의 진입장벽을 낮추는 동시에 현재 선두 기업들이 새로운 설계를 시도하도록 압박할 수 있다.