지능의 새로운 물리학: 열역학 컴퓨팅과 디지털 결정론의 종말

기술 문명은 실존적 역설에 직면해 있습니다. 거대 언어 모델(LLM)과 생성형 시스템의 확산으로 인공지능(AI)에 대한 수요가 기하급수적으로 증가하고 있는 반면, 이러한 발전을 뒷받침하는 물리적 인프라는 극복할 수 없는 열역학적 한계에 빠르게 접근하고 있습니다. 무어의 법칙—트랜지스터 수와 효율성의 지속적인 두 배 증가—이라는 지배적인 내러티브는 소형화 능력의 부족 때문이 아니라, 열 방출과 에너지 소비라는 근본적인 제약으로 인해 균열을 보이기 시작했습니다. 이러한 위기 상황에서 ‘열역학 컴퓨팅(thermodynamic computing)’이 등장하여 에너지 위기를 완화할 뿐만 아니라 정보 처리의 본질을 재정의할 패러다임의 전환을 예고하고 있습니다.

생성형 AI 시대의 와트(Watt)의 폭정

폰 노이만 모델과 결정론적 불(Boolean) 논리에 기반한 현재의 컴퓨터 아키텍처는 전문가들이 “에너지 장벽(Power Wall)”이라 부르는 것에 부딪히고 있습니다. 고급 AI 모델의 훈련과 추론은 유비쿼터스적인 NVIDIA H100과 같은 그래픽 처리 장치(GPU)에 거의 전적으로 의존합니다. 이 단일 장치는 700와트의 열 설계 전력(TDP)을 가지고 있으며, HGX H100 시스템으로 클러스터링될 경우 랙당 소비 전력은 2,000와트를 초과합니다. 이러한 전력 밀도는 현대의 데이터 센터를 막대한 냉각 인프라가 필요한 디지털 용광로로 만들며, 산업 규모의 물과 전기를 소비하게 합니다.

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거시경제 데이터는 이 위기의 임박함을 입증합니다. 골드만삭스는 데이터 센터의 전 세계 전력 수요가 10년 말까지 165% 증가할 것으로 예측합니다. 한편 국제에너지기구(IEA)는 데이터 센터의 전력 소비량이 2026년까지 두 배로 증가하여 1,000TWh에 달할 수 있다고 추정하는데, 이는 일본의 총 전력 소비량에 맞먹는 수치입니다. 이러한 성장은 선형적이지 않고 AI 모델 복잡성의 기하급수적 곡선을 따르며, 데이터 센터 경영진의 92%가 이미 전력망 제약을 확장의 주요 장애물로 지목하는 지속 불가능한 상황을 초래하고 있습니다.

결정론의 본질적 비효율성

근본적인 문제는 단순히 계산의 양에 있는 것이 아니라 물리적 질에 있습니다. 현대의 디지털 컴퓨팅은 노이즈 억제 체제하에서 작동합니다. 비트가 명백하게 0 또는 1임을 보장하기 위해 트랜지스터는 전자의 자연적인 “열 잡음”을 훨씬 초과하는 전압에서 작동해야 합니다. 엔트로피에 대한 이 끊임없는 투쟁—혼란스러운 물리적 매체 내에서 완벽한 질서를 유지하려는 노력—은 막대한 에너지 비용을 수반합니다.

디지털 프로세서의 모든 논리 연산은 커패시터를 충전 및 방전하고 저항을 통해 전자를 이동시키는 것을 포함하며, 이는 계산에 기여하지 않는 폐열을 발생시킵니다. 이 열은 결정론을 강제하는 데 필요한 “마찰”로 낭비되는 에너지를 나타냅니다. 연구자들이 지적하듯이, 기존 시스템은 확률성(stochasticity)을 억제하기 위해 “에너지를 지불”합니다. 게다가 메모리와 처리 장치 사이의 물리적 분리(폰 노이만 병목 현상)는 에너지의 상당 부분이 데이터를 처리하는 대신 한곳에서 다른 곳으로 이동시키는 데 소비됨을 의미합니다.

열역학적 대안

이 시나리오에 직면하여 열역학 컴퓨팅은 작동 원리의 급진적인 반전을 제안합니다. 열 잡음과 싸우기 위해 에너지를 소비하는 대신, 이 분야는 그것을 계산 자원으로 활용하려고 합니다. 이는 자연이 열 평형을 향한 이완 과정을 통해 효율적으로 계산한다는 전제에 기초합니다. 컴퓨터 아키텍처를 정보의 기저 물리학과 일치시킴으로써, 복잡한 작업—구체적으로 생성형 AI가 요구하는 확률적 샘플링—을 디지털 트랜지스터보다 훨씬 뛰어난 효율성으로 수행할 수 있게 됩니다.

이 접근 방식은 단순히 이론적인 것이 아닙니다. Extropic 및 Normal Computing과 같은 기업들은 이러한 원칙을 구체화하는 하드웨어를 제조하기 시작했으며, 현재 기술보다 최대 10,000배 높은 효율성을 약속하고 있습니다. 이 보고서는 이 기술의 현황, 물리적 기반, 주요 플레이어, 그리고 물리학 기반 컴퓨팅으로의 전환이 가져올 지정학적 및 경제적 영향을 포괄적으로 분석합니다.

물리적 기초: 결정론적 비트에서 확률적 P-비트로

열역학 컴퓨팅이 나타내는 혁신의 규모를 파악하기 위해서는 회로 작동의 물리적 수준으로 내려가야 합니다. 기존 칩과 열역학 샘플링 장치(TSU)의 차이는 정도의 차이가 아니라 존재론적 종류의 차이입니다.

비평형 열역학 및 컴퓨팅

이러한 발전을 뒷받침하는 일반 이론은 비평형 통계 물리학, 종종 확률적 열역학이라고 불립니다. 이 분야는 컴퓨터와 같이 열 평형에서 멀리 떨어진 시스템을 분석하는 도구를 제공합니다. 고전적 컴퓨팅은 정보의 비트를 지우는 데 필요한 에너지의 이론적 하한선을 설정하고 환경으로 열을 방출한다는 란다우어 원리를 따릅니다. 그러나 열역학 컴퓨팅은 다른 역학 하에서 작동합니다.

열역학 장치는 랑주뱅 동역학(감쇠 또는 과소감쇠) 하에서 진화하도록 설계되었습니다. 이는 물리적 시스템이 자연스럽게 최소 에너지 상태를 “찾는다”는 것을 의미합니다. 수학적 문제가 장치의 에너지 지형에 인코딩되면, 시스템은 단순히 열 평형 상태로 이완됨으로써 문제를 해결합니다. 이 패러다임에서 계산은 강제된 일련의 논리적 단계가 아니라, 물방울이 산 아래로 가장 빠른 길을 찾거나 단백질이 최적의 구성으로 접히는 것과 유사한 자연스러운 물리적 과정입니다.

확률적 비트 (p-bit)

이 새로운 아키텍처의 기본 단위는 p-비트(확률적 비트)입니다. 변경하라는 명령을 받을 때까지 정적인 디지털 비트와 달리, p-비트는 주변 열 잡음에 의해 구동되어 나노초 단위로 0과 1 사이에서 지속적으로 변동합니다. 그러나 이 변동은 완전히 무작위가 아닙니다. 제어 전압을 통해 p-비트가 예를 들어 시간의 80%는 상태 1에, 20%는 상태 0에 머무르도록 편향(bias)될 수 있습니다.

이 동작은 확률 분포를 모방합니다. 여러 p-비트를 서로 연결함으로써 복잡한 결합 확률 분포를 나타내는 회로가 생성됩니다. 주어진 순간에 회로의 상태를 “읽으면” 해당 분포의 유효한 샘플을 얻게 됩니다. 이는 현대의 생성형 AI가 근본적으로 확률에 관한 것이기 때문에 매우 중요합니다. 즉, 가장 가능성 있는 다음 단어를 예측하거나 이미지에서 가장 그럴듯한 픽셀을 생성하는 것입니다.

네이티브 샘플링 vs. 디지털 시뮬레이션

Extropic이 주장하는 “10,000배” 효율성 이점은 이러한 구조적 차이에서 비롯됩니다. 디지털(결정론적) GPU에서 복잡한 분포로부터 무작위 샘플을 생성하려면 수천 번의 클록 사이클과 수백만 번의 트랜지스터 전환을 소비하는 의사 난수 생성기(PRNG) 알고리즘을 실행해야 합니다. GPU는 복잡한 결정론적 산술을 통해 우연을 시뮬레이션해야 합니다.

반면, 열역학 칩은 샘플을 네이티브로 생성합니다. 노이즈를 시뮬레이션하지 않습니다. 노이즈가 바로 계산의 엔진입니다. 물리학이 무작위성을 생성하는 힘든 작업을 수행하여 이 특정 작업에 대한 복잡한 산술 논리 장치(ALU)의 필요성을 제거합니다. 본질적으로 이것은 물리적 매체가 수학적 연산을 즉각적으로 수행하는 노이즈 보조 아날로그 컴퓨팅입니다.

Extropic: 아키텍처와 불확실성의 전략

미국에 본사를 둔 Extropic은 이 기술의 상업적 선봉장으로 자리 잡았습니다. 기욤 베르동(전 구글 물리학자이자 디지털 영역에서 “Beff Jezos”로 알려진 효과적 가속주의 또는 e/acc 운동의 리더)과 트레버 맥코트가 설립한 이 회사는 이론에서 실질적인 실리콘 제조로 넘어갔습니다.

X0 칩: 확률적 실리콘의 검증

Extropic의 첫 번째 가시적인 이정표는 X0 칩입니다. 이 장치는 확률적 회로가 표준 반도체 공정을 사용하여 제조될 수 있고 실온에서 작동할 수 있음을 검증하기 위해 설계된 테스트 프로토타입입니다. 절대 영도에 가까운 온도를 필요로 하는 양자 컴퓨터와 달리, X0는 주변 열을 엔트로피의 원천으로 사용합니다.

X0는 원시 확률 분포에서 샘플을 생성하도록 설계된 회로 제품군을 수용합니다. 주요 기능은 Extropic의 노이즈 모델의 정확성을 확인하는 것이었습니다. 즉, 트랜지스터가 예측 가능하고 제어 가능한 방식으로 “노이즈가 많게” 설계될 수 있음을 증명하는 것입니다. 이는 반도체 산업이 노이즈를 제거하기 위해 공정을 최적화하는 데 60년을 보냈기 때문에 중요한 성과입니다. 이를 제어된 방식으로 다시 도입하려면 재료 물리학에 대한 깊은 숙달이 필요합니다.

XTR-0 개발 플랫폼

연구원과 개발자가 이 새로운 물리학과 상호 작용할 수 있도록 Extropic은 XTR-0 플랫폼을 출시했습니다. 이 시스템은 독립형 컴퓨터가 아니라 하이브리드 아키텍처입니다. 물리적으로는 기존 CPU와 FPGA를 수용하는 사다리꼴 마더보드로 구성되며, 열역학 X0 칩을 포함하는 두 개의 도터보드에 연결됩니다.

XTR-0의 기능은 가교 역할을 하는 것입니다. CPU는 전반적인 워크플로와 결정론적 논리를 관리하고, FPGA는 고속 번역기 역할을 하여 X0 칩에 명령과 매개변수를 보내고 생성된 확률적 샘플을 수신합니다. 이 아키텍처는 실용적인 현실을 인식합니다. 열역학 컴퓨터는 운영 체제 실행이나 스프레드시트 처리와 같은 작업에서 디지털 컴퓨터를 대체하지 않을 것입니다. 그들의 역할은 GPU가 그래픽을 가속화하는 것과 유사하게, AI의 확률적 워크로드에 전적으로 전념하는 전문화된 가속기입니다.

Z1 칩과 규모의 비전

Extropic의 최종 목표는 X0가 아니라 미래의 Z1 칩입니다. 이 장치는 수십만 또는 수백만 개의 상호 연결된 p-비트를 수용하여 심층 생성 AI 모델을 열역학 기판 위에서 완전히 실행할 수 있게 할 것으로 예상됩니다. 회사에서 수행한 시뮬레이션에 따르면 이 칩은 동급 GPU보다 10,000배 적은 에너지를 소비하면서 이미지 또는 텍스트 생성 작업을 수행할 수 있습니다.

Z1의 아키텍처는 대규모 로컬 연결을 기반으로 합니다. 데이터가 칩을 가로질러 장거리를 이동하며 에너지를 소비하는 GPU와 달리, Extropic의 설계에서는 메모리와 계산이 얽혀 있습니다. P-비트는 바로 옆의 이웃과만 상호 작용하여 집합적으로 전역 문제를 해결하는 로컬 상호 작용 네트워크를 생성합니다. 이는 데이터 이동과 관련된 에너지 비용의 상당 부분을 제거합니다.

네이티브 알고리즘: 노이즈 제거 열역학 모델 (DTM)

혁신적인 하드웨어에는 혁신적인 소프트웨어가 필요합니다. 열역학 칩에서 표준 딥러닝 알고리즘(결정론적 행렬 곱셈 기반)을 실행하려고 시도하는 것은 비효율적일 것입니다. 따라서 Extropic은 새로운 종류의 네이티브 알고리즘을 개발했습니다.

에너지 기반 모델 (EBM)

Extropic 소프트웨어의 이론적 기초는 에너지 기반 모델(Energy-Based Models, EBMs)입니다. 머신 러닝에서 EBM은 현실적인 데이터(고양이 이미지 등)에는 낮은 “에너지”를, 노이즈나 잘못된 데이터에는 높은 에너지를 연관시키는 법을 배웁니다. EBM으로 데이터를 생성하는 것은 낮은 에너지 구성을 찾는 것을 포함합니다.

EBM은 이론적으로 수십 년 동안 존재했지만, 디지털 컴퓨터에서 훈련하고 사용하는 것이 매우 느리기 때문에 심층 신경망에 밀려났습니다. 이는 깁스 샘플링(Gibbs Sampling)이라는 프로세스를 필요로 하는데, 이는 CPU나 GPU에서 계산적으로 엄청난 비용이 듭니다. 그러나 Extropic의 칩은 깁스 샘플링을 네이티브로, 거의 즉각적으로 수행합니다. 디지털 실리콘의 약점이 열역학 실리콘의 근본적인 강점이 됩니다.

Denoising Thermodynamic Model (DTM)

Extropic의 주력 알고리즘은 노이즈 제거 열역학 모델(DTM)입니다. 이 모델은 순수 노이즈로 시작하여 선명한 이미지를 얻을 때까지 점진적으로 정제하는 현대의 확산 모델(Midjourney나 Stable Diffusion을 구동하는 것과 같은)과 유사하게 작동합니다.

그러나 GPU의 확산 모델은 노이즈를 제거하는 방법을 단계별로 수학적으로 계산해야 하는 반면, DTM은 칩의 물리학을 사용하여 변환을 수행합니다. 열역학 하드웨어는 “노이즈가 있는” 상태가 열역학 법칙에 따라 물리적으로 “질서 있는” 상태(최종 이미지)로 진화하도록 허용합니다. 시뮬레이션에 따르면 이 접근 방식은 더 빠를 뿐만 아니라, “노이즈 제거” 프로세스가 수조 번의 부동 소수점 곱셈이 아니라 평형을 향한 시스템의 자연스러운 경향에 의해 수행되기 때문에 수십 배 적은 에너지를 필요로 합니다.

경쟁 생태계: 물리적 컴퓨팅의 엇갈린 접근 방식

Extropic이 대담한 주장과 사이버펑크 미학으로 언론의 주목을 받았지만, 이 공간의 유일한 플레이어는 아닙니다. 열역학 및 확률적 컴퓨팅 경쟁에는 Normal Computing과 같은 다른 정교한 경쟁자들도 포함되며, 각각 고유한 기술 및 시장 철학을 가지고 있습니다.

Normal Computing: 확률성을 통한 신뢰성

뉴욕에 기반을 두고 전 구글 브레인 및 알파벳 X 엔지니어들이 설립한 Normal Computing은 문제를 약간 다른 각도에서 접근합니다. Extropic이 생성 속도와 순수한 효율성(가속주의)에 초점을 맞춘다면, Normal은 중요 시스템에서의 신뢰성, 안전성 및 불확실성 정량화에 상당한 중점을 둡니다.

그들의 기술은 확률적 처리 장치(Stochastic Processing Unit, SPU)에 기반합니다. Extropic과 마찬가지로 열 잡음을 사용하지만, 그들의 수학적 프레임워크는 오른슈타인-울렌벡(OU) 과정과 같은 특정 확률 과정에 중점을 둡니다. OU 과정은 변동하지만 안정적인 중심으로 돌아가는 경향이 있는 시스템을 모델링하는 데 유용한 평균 회귀 확률 과정입니다.

Normal Computing은 CN101 칩의 “테이프 아웃(tape-out, 제조를 위한 설계 완료)”과 같은 중요한 이정표에 도달했습니다. 이 칩은 실제 실리콘에서 열역학 아키텍처의 실행 가능성을 입증하도록 설계되었습니다. 그들의 로드맵에는 2027-2028년까지 고해상도 확산 모델과 비디오를 확장하기 위한 미래의 CN201 및 CN301 칩이 포함되어 있습니다.

핵심 차이점: Extropic은 낮은 에너지 비용으로 최대 엔트로피와 생성적 창의성을 최적화하는 것으로 보입니다(예술, 텍스트, 아이디어 생성에 이상적). Normal Computing은 확률적 하드웨어를 사용하여 AI가 “자신이 모르는 것을 알게” 하고 비즈니스 또는 산업 응용 분야에서 위험을 관리함으로써 “설명 가능한 AI”와 신뢰성을 최적화하는 것으로 보입니다.

뉴로모픽 vs. 열역학 컴퓨팅

열역학 컴퓨팅을 뉴로모픽 컴퓨팅(IBM의 TrueNorth 또는 Intel의 Loihi 칩으로 대표됨)과 구별하는 것이 중요합니다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 종종 결정론적 디지털 또는 아날로그 회로를 사용하여 뇌의 생물학적 구조(뉴런, 시냅스, 전압 스파이크)를 모방하려고 시도합니다.

반면 열역학 컴퓨팅은 뇌의 물리학을 모방합니다. 생물학적 뇌는 37°C의 습하고 시끄러운 환경에서 작동하며, 화학 반응과 신호 전달을 촉진하기 위해 열 잡음을 사용합니다. 노이즈와 싸우지 않고 그것을 사용합니다. Extropic과 Normal Computing은 물리학(열역학)을 모방하는 것이 구조만 모방하는 것(뉴로모픽)보다 효율성으로 가는 더 직접적인 길이라고 주장합니다.

효율성 심층 분석: “10,000배”의 해체

10,000배 효율성 향상이라는 주장은 놀랍고 엄격한 기술적 검토가 필요합니다. 이 수치는 정확히 어디에서 나왔으며 생산 환경에서 현실적입니까?

절약의 물리학

에너지 절약은 세 가지 주요 원천에서 비롯됩니다.

1. 데이터 이동 제거: GPU에서 VRAM 메모리의 모델 가중치를 읽는 것은 계산 자체보다 더 많은 에너지를 소비합니다. Extropic의 TSU에서 모델 가중치는 p-비트 간의 연결에 물리적으로 인코딩됩니다. 계산은 데이터가 있는 곳에서 발생합니다.
2. 수동적 계산: 디지털 회로에서 클록은 초당 수백만 번의 상태 전환을 강제하여 각 사이클마다 활성 에너지를 소비합니다. 열역학 회로에서 시스템은 수동적으로 해결책을 향해 진화합니다. 에너지는 대부분 주변 열(열 잡음)에 의해 공급되는데, 이는 “무료”입니다.
3. 샘플링 효율성: 논의한 바와 같이 디지털로 통계적 샘플을 생성하려면 수천 번의 연산이 필요합니다. 열역학적으로는 단일 작업입니다. 작업에 수백만 개의 샘플을 채취해야 하는 경우(비디오 생성 등), 이점은 선형적으로 누적되어 엄청난 차이를 만듭니다.

실제 소비 비교

이를 관점 있게 보기 위해 LLaMA 유형 모델의 훈련과 추론을 고려해 봅시다. Meta는 16,000개의 H100 GPU를 사용하여 LLaMA 3를 훈련했습니다. 보수적인 평균 소비를 가정하면 에너지 비용은 수백 기가와트시(GWh)에 달합니다. 추론 단계(일상 사용)에서 수백만 명의 사용자가 모델에 쿼리하면 누적 소비량은 훈련 소비량을 초과합니다.

열역학 칩이 수백 와트 대신 밀리와트를 소비하여 동일한 추론을 수행할 수 있다면 AI의 경제적 타당성은 근본적으로 바뀝니다. 몇 분 만에 배터리를 소모하지 않고 스마트폰에서 GPT-4 수준의 모델을 실행하거나, 작은 배터리로 수년 동안 작동하는 스마트 센서를 농업에 배포할 수 있게 됩니다.

한계 및 주의 사항

그러나 10,000배라는 수치는 이 하드웨어에 최적화된 특정 벤치마크의 시뮬레이션에서 파생되었습니다. 결정론적 논리, 데이터 전처리 및 CPU 통신이 필요한 혼합 워크로드에서는 전체 시스템 효율성(암달의 법칙)이 낮아질 것입니다. 또한 아날로그 정밀도는 본질적으로 제한적입니다. 정확한 64비트 정밀도가 필요한 금융 계산의 경우 열역학 컴퓨팅은 적합하지 않습니다. 그 니치(niche)는 정확한 회계가 아니라 확률적 추론입니다.

제조 및 확장성 과제: 하드웨어의 죽음의 계곡

컴퓨팅 역사는 확장을 시도하다 실패한 유망한 기술(멤리스터, 광학 컴퓨팅, 스핀트로닉스)로 가득 차 있습니다. 열역학 컴퓨팅은 실험실을 벗어나는 데 상당한 장벽에 직면해 있습니다.

공정 변동성 및 보정

Extropic과 Normal Computing의 가장 큰 과제는 균질성입니다. 현대 칩 제조(5nm 또는 3nm 노드)에서는 트랜지스터 간에 미세한 변형이 존재합니다. 디지털에서는 이것이 안전 마진으로 관리됩니다. “노이즈”가 신호인 아날로그/열역학에서는 트랜지스터 크기의 변동이 확률 프로필을 변경합니다.

제조 결함으로 인해 각 p-비트가 약간 다른 편향을 갖는다면 칩은 올바른 확률 분포를 나타내지 않을 것입니다. 이러한 변동을 보상하기 위해 수백만 개의 개별 p-비트를 보정하려면 방대한 디지털 제어 회로가 필요할 수 있으며, 이는 에너지 및 공간 절약의 일부를 잠식할 수 있습니다. Extropic은 견고한 회로 설계로 이를 해결했다고 주장하지만, 실제 테스트는 Z1 칩의 대량 생산과 함께 올 것입니다.

소프트웨어 생태계 통합

생태계 없는 하드웨어는 쓸모가 없습니다. NVIDIA는 칩뿐만 아니라 소프트웨어 계층인 CUDA 덕분에 AI를 지배합니다. 개발자가 TSU를 채택하려면 물리적 복잡성이 추상화되어야 합니다. Extropic은 개발자가 에너지 모델을 정의하고 백엔드(GPU 시뮬레이션이든 XTR-0의 실제 실행이든)에서 실행할 수 있게 해주는 Python 라이브러리인 Thrml을 출시했습니다. 성공 여부는 이 통합이 PyTorch 및 TensorFlow와 얼마나 투명하게 이루어지느냐에 달려 있습니다. ML 엔지니어가 칩을 프로그래밍하기 위해 통계 물리학을 배워야 한다면 채택률은 0이 될 것입니다.

무어의 법칙과의 경쟁

디지털 기술은 정체되어 있지 않습니다. NVIDIA, AMD 및 Intel은 AI를 위해 아키텍처를 계속 최적화하고 있습니다(예: FP8 정밀도, 블랙웰 아키텍처). 열역학 컴퓨팅은 움직이는 목표를 쫓고 있습니다. Z1 칩이 상용 시장에 도달할 때쯤이면 기존 GPU의 효율성은 향상되어 있을 것입니다. “10,000배”의 이점은 큰 완충제이지만, 기회의 창을 놓치지 않으려면 실행이 신속해야 합니다.

지정학적 및 경제적 영향

이 기술의 부상은 서버실을 넘어 국가 전략과 글로벌 AI 경제에 영향을 미치는 파급 효과를 가져옵니다.

AI 주권 및 탈중앙화

현재 고급 AI는 수십억 달러 규모의 데이터 센터에 자금을 지원하고 제한된 GPU 공급에 접근할 수 있는 기업에 의해 통제되는 과점 상태입니다. 열역학 컴퓨팅은 에너지 및 하드웨어 비용을 획기적으로 줄임으로써(작동하는 데 최신 3nm 리소그래피가 필요하지 않으므로 더 오래되고 저렴한 실리콘 제조 공정을 사용), “초지능”에 대한 접근을 민주화할 수 있습니다.

이는 소규모 국가나 중견 기업이 미국 하이퍼스케일러(Microsoft, Google, Amazon)의 클라우드에 의존하지 않고 자체 파운데이션 모델을 운영할 수 있게 해줍니다. 이는 더 큰 기술 주권을 위한 잠재적 벡터입니다.

전력망 영향 및 지속 가능성

IEA와 정부는 데이터 센터 소비에 대해 경각심을 갖고 있습니다. 아일랜드나 버지니아 북부와 같은 곳에서는 데이터 센터가 전체 전력망의 두 자릿수 비율을 소비합니다. 열역학 컴퓨팅은 이 압력에 대한 “배출 밸브”를 제공합니다. 업계가 추론 부하의 일부를 열역학 하드웨어로 마이그레이션하면 AI의 성장을 탄소 발자국 증가와 분리하여 기술 진보를 늦추지 않고 기후 목표를 달성할 수 있습니다.

가속주의의 철학 (e/acc)

이념적 요소를 무시할 수 없습니다. Extropic의 CEO 기욤 베르동은 우주의 도덕적, 열역학적 명령으로서 제한 없고 빠른 기술 진보를 옹호하는 e/acc 운동의 중심 인물입니다. Extropic은 단순한 회사가 아닙니다. 이 이데올로기의 물리적 현현입니다. 그들은 우주의 엔트로피와 지능 생산을 극대화하려고 합니다. 이는 “감속(Deceleration)” 또는 “AI 안전주의(Safetyism)”의 비전과 대조됩니다. Extropic의 성공은 실리콘 밸리의 가속주의 진영에 문화적, 기술적 승리가 될 것입니다.

자연 지능의 여명

열역학 컴퓨팅은 인공 계산과 자연 계산 사이의 격차를 해소하려는 지금까지의 가장 진지한 시도입니다. 70년 동안 우리는 정확한 규칙을 따르고, 데이터를 정확한 위치에 보관하며, 표준에서 벗어나는 것이 없도록 막대한 에너지를 소비하는, 경직된 관료조직처럼 작동하는 컴퓨터를 구축해 왔습니다. 그동안 인간의 뇌—그리고 자연 그 자체—는 재즈 아티스트처럼 작동했습니다. 즉흥적으로 연주하고, 소음과 혼돈을 멜로디의 일부로 사용하며, 놀라운 에너지 효율성으로 훌륭한 결과를 얻었습니다.

X0 및 CN101과 같은 장치를 통해 Extropic과 Normal Computing이 제시한 기술은 우리가 이 두 번째 접근 방식을 채택할 준비가 되었음을 시사합니다. 10,000배의 에너지 효율성 약속은 단순한 점진적 개선이 아닙니다. 이는 인공 지능의 보편화를 가능하게 할 위상 변화입니다.

그러나 그 길은 기술적 위험으로 가득 차 있습니다. 디지털 결정론에서 열역학적 확률론으로의 전환은 새로운 칩뿐만 아니라 알고리즘, 정밀도 및 계산의 본질에 대해 우리가 생각하는 방식에 대한 완전한 재교육을 필요로 할 것입니다. Extropic이 p-비트를 확장하는 데 성공하고 Normal Computing이 확률적 프로세스의 안전성을 인증할 수 있다면, 10년 후 우리는 현재의 GPU—그 700와트짜리 실리콘 오븐—를 오늘날 우리가 1940년대의 진공관을 바라보는 것과 같은 향수와 당혹감으로 바라볼 수도 있습니다. 열역학에 맞서 싸우던 시대는 끝났습니다. 열역학과 함께 계산하는 시대가 시작되었습니다.

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