Anthropic의 AI, AMD로의 이식을 3일 만에 완료

Anthropic이 자체 개발한 AI 모델을 사용하여 AI 칩 산업의 구조적 과제를 극복했다고 발표했다. 동사의 사내 모델 「Mythos」가 주력 AI 서비스 「Claude」를 Nvidia의 GPU에서 AMD의 GPU로 거의 인력 개입 없이 단 3일 만에 이식하는 데 성공했다고 한다.

이 성과가 지니는 의미를 이해하려면 AI 칩 산업의 특수한 사정을 알아야 한다. AI의 개발·운영에는 대량의 계산 처리가 필요하며, 현재는 Nvidia의 GPU가 압도적인 시장점유율을 차지하고 있다. 그 강점을 뒷받침하는 것이 「CUDA」라고 불리는 소프트웨어 기반이다. CUDA는 Nvidia의 GPU를 위해 최적화되어 있으며, AI 개발자들의 대다수가 CUDA를 전제로 시스템을 구축해왔다. 그 결과 다른 회사 제품의 GPU로 전환하려고 하면 소프트웨어의 대규모 재작성이 필요하게 되어 수개월 단위의 작업이 발생한다고 알려져 왔다.

Anthropic에 따르면 이번에 이 이식 작업을 AI가 자율적으로 처리하여 종래라면 몇 개월이 걸렸을 공정을 3일로 단축했다. 동사는 이미 Claude를 4가지 칩 패밀리 위에서 동작시키고 있으며, 향후 여러 칩 제조업체로의 대응을 확대할 방침을 보이고 있다. 비용 절감과 특정 벤더에 대한 의존도 감소가 그 주된 목적이라고 밝히고 있다.

AI 기업에게 칩의 조달 비용과 공급 리스크는 오랫동안의 과제였다. Nvidia의 칩은 고가이며, 수요 초과에 따른 입수 곤란도 계속되고 있으며, 특정 벤더로의 집중은 비즈니스상의 리스크가 될 수 있다. 그러한 상황 속에서 이식에 걸리는 비용과 시간을 AI 자신이 대폭 감소시킬 수 있다면, 더욱 유연한 조달 전략이 현실적인 선택지가 되어 온다.

이번 발표는 AI가 자신의 운영 인프라를 최적화한다는 방향성을 보여주는 측면에서도 주목된다. 이는 소프트웨어 엔지니어링의 일부를 AI가 담당하는 움직임의 연장선상에 있으며, 「AI가 AI 개발을 돕는다」는 순환이 실제 업무에 들어서고 있음을 나타내는 사례로 위치지을 수 있다.

한편 이번 발표는 동사의 주장에 기초한 것이며, 제3자에 의한 검증이 이루어진 것은 아니다. 이식의 범위나 품질, 실운용에서의 안정성 등의 상세 내용은 현시점에서는 공개되어 있지 않다. 향후 다른 AI 기업이 유사한 접근법을 택할지 여부, 그리고 실제 운영 비용 절감 효과가 어느 정도인지 하는 점이 이 움직임의 실질적 의의를 측정하는 상에서의 중요한 지표가 될 것이라는 견방이 있다.

CUDA에 대한 의존이 소프트웨어 측면에서의 Nvidia의 우위성을 뒷받침해 왔다는 구도는 AI 업계에서 널리 인식되어 왔다. AI를 사용한 코드 이식이 실용 수준에 달해 있다면, 그 우위성이 어느 정도, 어떤 속도로 변화할지는 칩 시장 전체의 경쟁 환경에도 영향을 미칠 수 있는 움직임으로 여겨진다.