오늘날의 AI는 막대한 전력을 소비하고, 같은 질문에 다른 답을 내놓으며, 여전히 사람이 결과를 확인해야 합니다. 저희는 이 모든 문제를 풀고 있습니다.
AI는 전 세계 데이터센터에서 전력 사용이 가장 빠르게 늘어나는 분야입니다. AI 중심 데이터센터의 전력 사용량은 2025년 한 해에만 50% 늘었습니다. 국제에너지기구(IEA)는 데이터센터 전체 수요가 2030년까지 약 두 배로 늘어날 것으로 전망합니다.
훨씬 적은 자원으로 훨씬 많은 일을 하는 AI를 개발하고 있습니다. 가벼운 수학을 사용해, 거대한 데이터센터뿐 아니라 작은 저전력 칩에서도 작동합니다.
AI는 지어낸 사실을 참인 사실과 똑같이 확신에 찬 어조로 말합니다. 답을 읽어서는 어느 쪽이 맞는지 알 수 없습니다.
답을 내놓기 전에 스스로 검증하고, 앞뒤가 맞지 않으면 그렇다고 알려 주는 AI를 개발하고 있습니다.
같은 질문도, 심지어 같은 모델에서도, 매번 다른 답이 나올 수 있습니다. 그래서 팀들은 다섯 번 실행해 다수결을 따르고, 답 하나를 믿기 위해 다섯 번의 비용을 치릅니다.
같은 질문에는 어떤 기기에서든 매번 같은 답을 내놓는 AI를 개발하고 있습니다.
의료, 법률, 금융 분야에서는 AI의 결과물을 믿고 쓰기 전에 전문가가 검토해야 합니다. AI가 아껴 준 시간의 상당 부분이 다시 확인하는 데 쓰입니다.
답이 도착할 때 이미 검증되어 있어 전문가는 예외만 검토하면 되는 AI를 개발하고 있습니다.
실수 하나를 고치려면 보통 모델 전체를 다시 학습시켜야 합니다. 느리고, 비싸고, 잘 작동하던 무언가를 망가뜨릴 가능성도 큽니다.
모델에서 잘못된 부분을 정확히 찾아내 그 부분만 고치고, 나머지는 다시 학습시키지 않는 방법을 개발하고 있습니다.
이 문제들 거의 모두에 대한 업계의 해법은 ‘더 많이’였습니다. 더 많은 데이터, 더 많은 칩, 더 많은 전력. 저희는 그것이 거꾸로라고 생각합니다. AI 밑바탕의 수학으로 돌아가, 처음부터 신중하고 일관되며 효율적이도록 AI를 만듭니다.
더 크게 만든다.
제대로 만든다.
저희가 만들고 있는 AI는 스스로 결과를 확인하고, 확신할 수 없을 때는 추측하는 대신 분명하게 그렇다고 말합니다.
어떤 기기에서든 매번 같은 답을 내놓기 때문에, 결과를 재현하고 감사하고 신뢰할 수 있습니다.
데이터센터뿐 아니라 저렴한 저전력 하드웨어에서도 작동하도록 만들고 있습니다.
세계적인 허브도 모두 어딘가에서 시작했습니다. 실리콘밸리도 한때는 과수원이었습니다. 허락을 기다리지 않기로 한 몇 사람이면 충분했습니다.
왜 우리는 안 되나?
왜 여기는 안 되나?
왜 지금은 안 되나?
의료 / 금융 / 법률 / 항공우주 / 자동차 / 로봇 / 공장 / 일상 기기
저희는 아직 초기 단계이고, 바로 그 점이 중요합니다. 이것들은 기술 분야에서 가장 큰 미해결 문제들이며, 지금 합류하는 사람들이 그 해법을 만들어 갈 것입니다. AI를 그저 키우기보다 제대로 만들고 싶다면, 이야기를 나눠 봅시다.
투자자, 의료·금융·산업 분야의 파트너, 그리고 AI가 더 높은 기준을 충족해야 한다고 생각하는 모든 분께.
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