DARPA는 AI의 전력 식욕을 길들이기 위해 '에너지 계산'에 베팅합니다.
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핵심 포인트
- DARPA는 전체 AI 수명주기에 걸쳐 '에너지 계산'을 사용하여 AI 에너지 사용을 50% 줄이기 위해 E-CALC라는 183만 달러 프로젝트에 자금을 지원합니다.
- 국방부의 연구 기관은 기계 학습이 소비하는 전기량을 줄이고 예측하기 위해 대학 팀에 자금을 지원하고 있습니다.
- DARPA는 대부분의 AI 회사가 논의하고 싶지 않은 문제에 실제 돈을 지출하고 있습니다.
본문
DARPA는 전체 AI 수명주기에 걸쳐 '에너지 계산'을 사용하여 AI 에너지 사용을 50% 줄이기 위해 E-CALC라는 183만 달러 프로젝트에 자금을 지원합니다. 국방부의 연구 기관은 기계 학습이 소비하는 전기량을 줄이고 예측하기 위해 대학 팀에 자금을 지원하고 있습니다. DARPA는 대부분의 AI 회사가 논의하고 싶지 않은 문제에 실제 돈을 지출하고 있습니다. 즉, 그들의 모델은 놀라운 속도로 전기를 소모합니다. 국방고등연구계획국(Defense Advanced Research Projects Agency)은 AI의 모든 단계에서 폐기물을 제거하기 위한 수학적 툴킷을 구축하는 것을 목표로 미시간 대학이 주도하는 183만 달러 규모의 프로젝트를 지원했습니다. 연구팀은 이 접근 방식이 잠재적으로 에너지 사용을 50%까지 줄일 수 있다고 믿고 있습니다. 핵심 아이디어는 팀이 "에너지 계산"이라고 부르는 것입니다.
이 프레임워크는 전체 AI 수명 주기에 걸쳐 전력 소비를 추적하고 최적화하기 위한 것입니다. 오하이오 주립대학교와 협력하고 있는 Stony Brook University는 ML2P 프로그램으로 알려진 별도의 계획에 따라 2026년 10월 20일에 DARPA로부터 100만 달러를 받았습니다. 해당 팀은 모델의 정확성을 유지하면서 기계 학습 모델이 소비할 에너지의 양을 예측하는 도구를 구축하고 있습니다. 소프트웨어와 실행되는 하드웨어 간의 불일치로 인해 AI 훈련에만 최대 30%의 에너지가 낭비될 수 있습니다. DARPA의 더 광범위한 전략은 특히 전력이 부족한 환경에서 에너지 인식을 AI 개발에 적용하는 것입니다. 방위 산업체는 발전소에서 멀리 떨어진 제한된 하드웨어에서 잘 작동하는 AI에 직접적인 관심을 가지고 있습니다.
에너지 효율적인 AI에 대한 DARPA의 투자는 업계 전반의 지속 가능한 관행 전환을 촉진하여 미래 AI 개발 표준에 영향을 미칠 수 있습니다. DARPA가 AI의 권력 욕구를 길들이기 위해 '에너지 계산'에 베팅한 게시물이 Crypto Briefing에 처음 등장했습니다.