Mirendil, 자기개선형 AI 연구 위해 1억 달러 넘는 Google Cloud 계약 체결

AI 연구 기업 Mirendil이 자기개선형 AI 시스템 연구에 필요한 컴퓨팅 용량을 확보하고자 Google Cloud와 다년간의 파트너십을 체결했다. 최고경영자 겸 공동 창업자인 Behnam Neyshabur는 TechCrunch에 이 계약의 가치가 1억 달러를 넘는다고 밝혔다. 계약을 통해 Mirendil은 Google의 텐서 처리 장치, Nvidia 그래픽 프로세서, 관리형 훈련 클러스터를 이용할 수 있다. 이는 공개 모델 출시가 아니라 연구를 위한 인프라 약정이며 그 구분은 중요하다. 발표는 대규모 컴퓨팅 관계를 확립했지만 Mirendil이 궁극적으로 구축하려는 시스템은 여전히 개발 중이다.

혼합 하드웨어는 파트너십의 핵심이다. AI 작업 부하의 단계와 유형에 따라 서로 다른 가속기가 더 적합할 수 있으므로 TPU와 Nvidia GPU를 모두 이용할 수 있으면 연구소가 훈련 및 연구 작업을 배정할 때 선택지를 갖게 된다. Mirendil 공동 창업자 Harsh Mehta는 작업 부하를 적절한 칩에 맞추는 일이 갈수록 중요해지고 있다고 말했다. 관리형 훈련 클러스터는 이러한 가속기 주위에 시스템 계층을 더해 회사가 단순한 칩 접근뿐 아니라 대규모 작업 조율에도 집중하게 한다. Mirendil은 이런 유연성이 자체 작업 비용을 낮추고 궁극적으로 자사 시스템을 사용하는 고객의 비용도 줄일 수 있다고 주장한다.

Mirendil은 연구 목표를 지식과 성능을 반복적으로 개선할 수 있는 AI라고 설명한다. Neyshabur는 이 개념을 과학자가 새로운 분야를 배우고 전문성을 축적하며 시간이 지남에 따라 더 효과적으로 일하는 방식에 비유했다. 회사는 이런 시스템이 과학 및 AI 연구의 일부를 자동화하고 의학, 생물학, 재료과학 분야의 작업에 기여할 수 있다고 본다. 이는 클라우드 계약을 통해 입증된 결과가 아니라 포부다. 계약은 이를 추진할 자원을 제공하지만 Mirendil이 해당 분야에서 독립적으로 발견할 수 있는 시스템을 이미 구축했다는 사실을 입증하지는 않는다.

이번 약정의 규모는 젊은 AI 연구소에 컴퓨팅 접근성이 얼마나 전략적인 투입 요소가 됐는지를 보여준다. Mirendil은 단기적인 가용성에만 의존하지 않고 다년간의 관계를 통해 용량을 확보한다. Google Cloud 입장에서는 최첨단 연구를 추진하는 회사의 기반에 자사 인프라를 놓고 Google 하드웨어 위에 소프트웨어와 시스템 계층을 개발하는 파트너를 얻는 계약이다. Google의 AI 및 인프라 담당 수석부사장 겸 최고기술자인 Amin Vahdat는 현재 AI의 발전을 개별 칩 개선뿐 아니라 전체 시스템을 오케스트레이션하는 문제로 설명했다.

이러한 시스템 중심 접근은 Mirendil이 내세우는 주장과 맞닿아 있다. Neyshabur는 회사의 소프트웨어가 고객이 Google 하드웨어에서 더 많은 성능을 얻도록 도울 수 있으며 연구가 성숙하면 Google이 그 결과로 나온 기술을 기업 사용자에게 제공할 수 있다고 말했다. 따라서 양사가 설명하는 관계는 단순한 하드웨어 임대 이상이다. Google은 다양한 가속기와 관리형 클러스터를 공급하고 Mirendil은 작업 부하를 배정하고 반복되는 주기에 걸쳐 시스템을 개선하는 방법을 연구한다. 그렇지만 향후 기업용 제품은 여전히 전망일 뿐이며 어느 회사도 8월 6일 Mirendil 모델의 일반 공급을 발표하지 않았다.

Mirendil은 자기개선형 AI를 훈련하려면 막대한 컴퓨팅 성능이 필요하다고 말한다. Mehta는 이 작업이 갈수록 적절한 작업 부하를 적절한 하드웨어에 맞추는 과정을 수반하므로 여러 종류의 칩을 이용할 수 있는 것이 연구에 유용하다고 밝혔다. Google 파트너십은 TPU, Nvidia GPU, 관리형 훈련 클러스터에 대한 접근을 제공함으로써 이 요구를 충족한다. Mirendil은 이러한 유연성을 통해 작업 부하와 적절한 가속기를 조합하고 자체 작업과 자사 시스템 고객 모두의 비용을 낮출 수 있다고 주장한다.

현재로서 구체적인 진전은 파트너십이 체결됐고 이를 통해 자원을 이용할 수 있게 됐다는 점이다. 최고경영자가 1억 달러가 넘는 가치로 평가한 계약에 따라 Mirendil은 Google TPU, Nvidia GPU, 관리형 훈련 클러스터를 다년간 이용할 길을 확보했다. 이후 상황은 여전히 열려 있다. 연구소가 반복적 개선을 어떻게 측정할지, 시스템이 어떤 연구 작업을 처리할 수 있을지, 그 결과로 나오는 제품이 언제 고객에게 도달할지는 정해지지 않았다. 이번 발표가 중요한 이유는 자금이 충분한 연구 프로그램이 이러한 질문을 대규모로 추구할 수 있게 하면서도 공개된 자기개선형 AI 시스템이 이미 등장했다고 주장하지 않기 때문이다.