AI 추론의 새로운 경제: 인퍼런스의 중요성

AI 모델이 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 사고를 통해 문제를 해결하는 시대가 도래했다. 이러한 심층적 논리는 비용을 수반하며, 인퍼런스는 AI 컴퓨팅 비용을 주도하는 주요 요인 중 하나로 부상하고 있다.

새로운 독립 벤치마크인 InferenceMAX v1은 실제 시나리오에서 컴퓨팅 비용을 측정하는 첫 번째 도구로, NVIDIA의 Blackwell 플랫폼이 대규모 AI 운영에서 강력한 성능과 최상급 효율성을 제공하는 것으로 나타났다.

분석에 따르면, 5백만 달러의 NVIDIA GB200 NVL72 시스템은 약 7천5백만 달러의 토큰 수익을 창출할 수 있으며, 이는 15배의 투자 수익률을 의미한다. 이는 기업들이 AI 인퍼런스 인프라를 재고하는 방식에 변화를 가져오고 있다.

InferenceMAX v1은 다양한 플랫폼에서 인기 있는 AI 모델을 테스트하고, 다양한 작업 부하에 대한 성능을 평가한다. 이러한 결과는 투명하고 재현 가능하며, AI 컴퓨팅의 실제 경제를 드러낸다.

NVIDIA의 Blackwell 플랫폼은 하드웨어와 소프트웨어가 긴밀하게 통합되어 작동하도록 설계되었으며, NVFP4 정밀 형식을 사용하여 정확성을 유지하면서 효율성을 향상시킨다. 이러한 접근 방식은 성능을 실제 환경에서 확장 가능하게 만든다.

AI 산업은 파일럿에서 AI 공장으로 전환하고 있으며, 데이터가 실시간으로 토큰, 예측 및 비즈니스 결정으로 변환되는 인프라를 구축하고 있다. InferenceMAX와 같은 개방적이고 투명한 벤치마크는 팀이 적절한 하드웨어를 선택하고 비용을 관리하며 서비스 수준 목표를 계획하는 데 도움을 준다.