- 중국과학원 자동화연구소는 신호가 있을 때만 뉴런을 활성화하여 전통적인 모델보다 에너지 절약 및 빠른 처리가 가능한 스파이킹 연산(spiking computation)을 강조하는 뇌 영감 AI 시스템인 SpikingBrain 1.0을 발표했습니다.
- 테스트에서 SpikingBrain의 소형 버전은 400만 토큰 프롬프트를 ChatGPT보다 100배 이상 빠르게 처리했으며, 인간 뇌의 전력 소비량과 동일한 20W의 전력만 소모했습니다.
- 70억 및 760억 매개변수의 두 가지 버전이 개발되었으며, 약 1,500억 개의 토큰으로 훈련되었습니다. 이는 인기 있는 LLM에 비해 적은 숫자이지만, 긴 데이터 시퀀스 처리에서 뛰어난 성능을 달성했습니다.
- SpikingBrain은 MetaX Integrated Circuits (상하이)에서 생산한 수백 개의 MetaX 칩에서 몇 주 동안 안정적으로 작동하여 Nvidia 칩에 대한 의존성을 대체할 잠재력을 보여주었습니다.
- 잠재적 응용 분야: 의료 문서, 법률 기록, 고에너지 물리학 데이터 분석 등 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 분야.
- 이는 더 높은 효율성을 위해 뇌를 시뮬레이션하는 연구 방향인 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)의 돌파구입니다. 인간의 뇌는 정보를 처리하는 데 20W만 필요하며, SpikingBrain은 이 수준에 근접하고 있습니다.
- 장점:
- AI의 에너지 소비를 줄여 기술을 지속 가능하고 환경 친화적으로 만듭니다.
- Nvidia 칩에 대한 의존성에서 벗어나 비용을 절감하여 AI 접근성을 민주화합니다.
- “빅 데이터, 소규모 작업” LLM 모델을 대체하는 “AI-네이티브” 뇌형 AI 시대를 엽니다.
- 과제: 광범위한 상업화 이전에 다양한 실제 시나리오에서 안정성과 신뢰성을 검증하는 데 더 많은 시간이 필요합니다.
📌 SpikingBrain 1.0 시스템을 통해 중국은 뇌 닮은 AI 분야에서 중요한 진전을 발표했습니다. 400만 토큰을 ChatGPT보다 100배 빠르게 처리하고 20W만 소모합니다. 국내 MetaX 칩에서의 안정적인 작동은 Nvidia로부터 벗어날 수 있는 능력을 입증하는 동시에 지속 가능하고 에너지 효율적인 뉴로모픽 컴퓨팅 시대를 열었습니다. 광범위하게 적용된다면 SpikingBrain은 글로벌 의료, 법률 및 금융 부문에서 판도를 바꿀 수 있습니다.
