xAI는 2025년 말까지 19일 AI 훈련 빌드가 OpenAI 대비 10-20배 계산 우위를 제공한다고 주장합니다.

Nvidia의 CEO인 Jensen Huang은 xAI가 100,000개의 Nvidia H100 GPU AI 클러스터를 19일 만에 구축한 방법을 설명했습니다. 이를 그는 초인적인 성과라고 불렀으며, 다른 고객들은 같은 규모의 AI 클러스터를 설치하는 데 1년(365일, 즉 약 20배 더 오래)이 필요합니다. Nvidia 고객은 Nvidia의 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 센터 및 네트워크 엔지니어링 팀과 협력해야 하며, 프로젝트 계획 및 일정에 대한 조율이 필요합니다. 이러한 극적인 실행 속도의 차이는 xAI에 상당한 구조적 우위를 제공했습니다.

이러한 속도 우위는 2025-2026년 기간 동안 AI 학습에서 10-20배의 이점으로 전환될 것입니다. 특히 기업들이 Nvidia의 B200 GPU를 확보하고 배포할 때 그러합니다. xAI는 OpenAI와 Meta가 자신들의 B200을 설치 완료하기 전에 첫 번째 B200 GPU LLM을 설치, 학습 및 출시할 것입니다. OpenAI와 Meta가 학습을 위한 출발선에 도달할 때쯤, xAI는 이미 운영 중일 것입니다. xAI가 자신들의 학습 시간을 3배 또는 4배로 늘린다고 하더라도, 전체 학습을 증가시켜 다른 기업들보다 먼저 시장에 출시할 수 있습니다.

이 데이터 센터 구축 우위는 향후 2년 이상 지속될 것입니다. 수십억 달러에서 곧 수백억 달러 규모의 투자와 수천 명의 인력이 관여하는 대규모 AI 인프라 프로젝트의 복잡성으로 인해 빠른 가속화는 어렵습니다. 이러한 프로젝트는 마천루 또는 기가와트 규모의 석탄 또는 천연가스 발전소를 건설하는 것과 비교할 수 있습니다. 대규모의 복잡한 인프라 및 IT 프로젝트에서는 후속 반복에 대한 건설 일정을 크게 단축할 수 없습니다. 이 우위의 세부사항은 2025년과 2026년의 Nvidia B200 칩 납품 및 사용을 통해 전개될 것입니다.