🚀 최신 AI 연구와 고성능 인프라의 만남. Energy-Based Transformer 시대를 여는 새로운 가능성

EBT의 사고 프로세스 시각화. (출처: Energy-Based Transformers are Scalable Learners and Thinkers, 2 Jul 2025, Alexi Gladstone 외)

🧠 새로운 추론 방식, Energy-Based Transformer (EBT)

지난 7월, 버지니아대학교, 하버드대학교, 스탠퍼드대학교, 그리고 아마존 생성형 AI 팀이 공동으로 발표한 Energy-Based Transformer(EBT)는 기존 AI 모델의 작동 방식을 근본적으로 재해석한 연구로 주목받고 있습니다.

EBT는 기존 Transformer처럼 한 번에 출력을 생성하는 대신, 출력값을 반복적으로 수정하며 '에너지 함수'를 최소화하는 새로운 방식의 추론 구조를 도입했습니다.
이 과정은 마치 사람이 답안을 작성할 때, 처음 쓴 답을 여러 번 고치며 더 나은 답을 찾아가는 사고 방식과 유사합니다.

이러한 반복적 추론 구조는 특히 학습에 포함되지 않은 데이터(Out-of-Distribution)에 대한 일반화 능력에서도 높은 성능을 보이며, 기존 방식으로는 어려웠던 정밀한 예측을 가능하게 합니다.

🔍 왜 주목받고 있을까?

EBT의 핵심은 추론 단계에서도 마치 학습처럼 반복 최적화를 수행한다는 점입니다. 이로 인해:

• ✅ 기존 Transformer 대비 더 높은 정밀도와 일반화 능력 확보

• ✅ 추론 과정에 System 2 사고(느리고 신중한 사고 방식)에 가까운 구조 반영

• ✅ 출력 후보를 조정하며 점진적으로 정답에 수렴하는 계산적 사고 방식 구현

하지만 이러한 장점은 비용 없는 진화가 아닙니다.

⚠️ 깊어진 추론, 커지는 연산 자원 요구

EBT는 Transformer++와 동일한 조건(데이터, 연산량 등)에서 더 빠르게 성능을 향상시키는 높은 학습 효율성을 보이며, 특히 FLOPs(부동소수점 연산량), 파라미터 수, 모델 깊이 등 다양한 지표에서 최대 35% 향상된 scaling rate를 기록했습니다.

다만, 추론 단계에서는 출력값을 반복적으로 조정하는 최적화 기반의 구조로 인해 일반적인 Transformer보다 추론 시간 및 연산량이 더 클 수 있으며, 이로 인해 실사용 시에는 보다 강력한 연산 자원이 요구될 수 있습니다.

현재 논문에서는 약 8억 파라미터 규모의 모델을 기반으로 실험되었으며, 더 큰 규모의 모델에서도 동일한 성능 효율이 유지될지는 향후 검증이 필요한 과제입니다.

이로 인해 필요한 인프라 조건은 다음과 같습니다:

• 📌 GPU 메모리 및 연산 자원 대폭 증가

• 📌 추론 단계에서의 반복 계산 → 전력 소비 및 발열 증가

• 📌 지속적 고성능 운영을 위한 냉각 및 안정성 확보 필요

💡 더 깊은 AI를 위한 인프라 준비

EBT는 단순한 연구용 알고리즘이 아니라, 향후 AI 모델들이 나아갈 방향성을 상징합니다.

즉, 정확성과 신뢰성을 중시하는 고차원적 추론을 위해서는 더 이상 단순한 연산 가속만으로는 부족하며, 인프라 전반의 혁신이 함께 요구된다는 것입니다.

🛠️ 매니코어소프트의 인프라 역량

매니코어소프트는 이러한 새로운 AI 워크로드에 대응할 수 있도록, 고성능 컴퓨팅 인프라를 설계하고 공급해 왔습니다.

🔧 고성능 AI 학습·추론을 위한 핵심 솔루션:

✅ 최신 AI Chip을 모두 지원하는 액체냉각 서버
 – 발열을 최소화해 연산 성능을 안정적으로 유지
 – 공간 효율성과 에너지 절감 효과 동시 확보

✅ 고속 네트워크 및 스토리지 솔루션
 – 대규모 분산 학습, 데이터셋 처리에 최적화
 – NVLink, PCIe Gen5, InfiniBand 등 지원

✅ 유연한 클러스터 확장
 – 필요 시 노드 증설 가능, 클라우드 연계도 유연하게 대응

🌐 미래를 위한 기술 인프라 파트너

EBT는 아직 초기 연구 단계이지만, 이미 우리가 준비해야 할 방향을 명확히 보여줍니다.
AI 모델의 진화는 더 정교하고 복잡해지고 있으며, 이를 안정적으로 구동하기 위해서는 탄탄한 인프라가 전제되어야 합니다.

매니코어소프트는 이러한 기술 변화의 흐름을 누구보다 빠르게 포착하고,
기업과 연구기관이 새로운 AI 워크로드를 현실화할 수 있도록 현실적이고 검증된 인프라 솔루션을 제공합니다.

EBT와 같은 차세대 AI 워크로드에 대비한 맞춤형 서버 및 고성능 컴퓨팅 인프라에 대해 궁금하신 점이 있으신가요?

매니코어소프트가 기업과 연구기관의 기술적 도전을 함께하겠습니다.
궁금하신 점은 언제든 아래 버튼을 눌러 문의해주세요.