수십억 달러 규모의 데이터 센터 산업의 미래가 예상치 못한 도전에 직면할 수 있습니다. 바로 온디바이스 인공지능의 부상입니다. Perplexity의 CEO인 Aravind Srinivas는 최근 AI를 구동하는 대규모 데이터 센터의 기존 모델이 AI 도구가 소비자 기기에서 직접 실행할 수 있을 만큼 강력해짐에 따라 쓸모없게 될 수 있다고 제안했습니다. 이러한 변화는 데이터 센터 인프라에 막대한 투자를 하고 있는 기업의 판도를 극적으로 바꿀 수 있습니다.

초기 단계에서 구체적인 재정 전망을 정확히 파악하기는 어렵지만, 향후 수천억 달러에 이를 것으로 예상되는 데이터 센터 시장에 미치는 영향은 상당합니다. AI 처리의 상당 부분이 기기로 이동하면 중앙 집중식 데이터 저장 및 처리 능력에 대한 수요가 정체되거나 심지어 감소하여 데이터 센터 운영업체 및 관련 하드웨어 제조업체의 수익 흐름에 영향을 미칠 수 있습니다.

현재의 AI 패러다임은 AI 모델을 훈련하고 실행하기 위해 방대한 양의 데이터를 처리하는 데이터 센터에 크게 의존합니다. 그러나 Apple 및 Microsoft와 같은 회사는 이미 AI 처리 기능을 장치에 직접 통합하고 있습니다. 예를 들어 Apple Intelligence는 최신 제품 내의 특수 칩에서 일부 기능을 실행하여 속도와 데이터 개인 정보를 우선시합니다. Microsoft의 Copilot 노트북도 온디바이스 AI 처리를 통합합니다. 이러한 움직임은 처리가 원격이 아닌 로컬에서 처리되는 분산형 AI로의 잠재적 추세를 나타냅니다.

그러나 문제는 이 기술의 접근성에 있습니다. 현재 온디바이스 AI 처리는 AI의 강력한 처리 요구 사항으로 인해 주로 프리미엄 장치에 국한됩니다. 표준 장비에는 일반적으로 필요한 기능이 없습니다. 온디바이스 AI의 광범위한 채택은 더 광범위한 장치에 실현 가능하게 만드는 칩 기술의 발전과 비용 절감에 달려 있습니다.

앞으로 업계는 중요한 질문에 직면해 있습니다. 온디바이스 AI로의 추세가 가속화되어 처리 능력의 분산화로 이어질까요? 아니면 복잡한 AI 모델에 대한 필요성이 계속해서 대규모 데이터 센터를 필요로 할까요? 그 답은 일부 AI 작업은 속도와 개인 정보 보호를 위해 로컬에서 처리하고 다른 작업은 데이터 센터의 막대한 처리 능력에 계속 의존하는 하이브리드 접근 방식에 있을 가능성이 높습니다. AI 하드웨어 및 소프트웨어의 발전은 궁극적으로 중앙 집중식 AI 처리와 분산형 AI 처리 간의 미래 균형과 데이터 센터 산업에 미치는 해당 영향을 결정할 것입니다.