한인 창업가 이승윤 대표가 이끄는 블록체인 기술 기반 스타트업 ‘PIP랩스(PIP Labs)’가 8000만달러(1070억원) 규모의 시리즈B 투자 라운드를 마무리했다. 이번 투자 라운드에서 PIP랩스의 기업가치는 22억5000만달러(약 3조원)로 평가됐다. 실리콘밸리 대형 벤처캐피털(VC) a16z가 초기 투자(seed) 라운드부터 시리즈A, 이번 시리즈B 라운드까지 세 번 연속으로 투자를 이끌었다. PIP랩스는 IP(지적재산)을 관리하고 보상받을 수 있는 블록체인 ‘스토리(Story) 프코토콜’의 개발사다. 첫번째 스타트업인 '래디쉬'를 카카오엔터에 5000억원에 매각, 스타 창업가로 부상한 이승윤 대표가 매각 후 바로 창업한 '스토리'도 3조원 가치에 유니콘으로 직행, 세계적 CEO로 인정받을 수 있을지 주목된다.
1998년 5월. 미국 법무부가 20개 주 정부와 함께 제기한 소송에 마이크로소프트가 발칵 뒤집혔다. 데스크톱 컴퓨터 운영체제(OS) 윈도우에 자사 웹브라우저 인터넷 익스플로러를 끼워 제공한 것이 ‘셔먼 반독점법(Sherman Antitrust Act)’ 위반이라고 판단한 것이다. 불공정한 방법으로 경쟁을 저해한 행위의 대가는 컸다. 1심 법원은 마이크로소프트의 위법 행위가 분명하다며 회사를 두 개로 쪼개라고 명령했다. 데스크톱 운영체제 시장 점유율 90%를 장악하고 있던 마이크로소프트가 다른 회사들의 경쟁 노력을 막았다는 법무부 주장을 받아들인 것이다. 2001년 항소심을 거치면서 법무부는 마이크로소프트 분할 계획을 포기했고, 2002년 연방법원이 마이크로소프트에 5년간 제한을 가하는 양측의 합의안을 최종 승인하며 소송은 일단락됐다. 회사 분할은 피했지만, 타격이 없었던 건 아니다. 혁신 및 소비자의 선택권을 제한했다는 비난을 받았고, 수십억 달러에 달하는 벌금 및 합의금을 납부해야 했다. 무엇보다 이 사건은 소송이 시작된 해 설립된 벤처기업 구글이 부상하는 배경이 됐다. 구글은 혁신적 검색 엔진을 앞세워 전 세계 검색 및 웹브라우저 시장의 지배자로 등극했다. 시장조사업체 스탯카운터에 따르면 2024년 7월 기준 구글의 전 세계 검색 엔진 점유율은 91.04%에 달한다. 구글이 2008년 출시한 웹브라우저 크롬은 4년 만인 2012년 익스플로러를 제치고 가장 인기 있는 웹브라우저가 됐다.
아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas) 퍼플렉시티 CEO는 지난 5월 벤처투자자 세스 로젠버그 그레이록 파트너와의 대담에서 “늘 검색을 혁신(disrupt)하고 싶었다”며 이같이 말했다. 여러 웹사이트 링크를 결과로 얻는 현재의 ‘구글 방식’에서 하나의 완결된 답변을 결과로 얻는 ‘생성 AI 방식’으로 검색의 패러다임이 바뀔 것이란 주장이다. 그는 현재 방식의 경우 원하는 답변에 이르려면 번거로운 과정을 거쳐야 하고, 때론 원하는 결과를 아예 얻지 못한다는 점을 문제로 지적했다.
젠슨 황 엔비디아 CEO와 마크 저커버그 메타 CEO가 생성 AI와 오픈 소스 생태계, 시각 데이터를 활용한 미래 디바이스에 관한 의견을 나눴다. 엔비디아 GPU를 제공받는 고객사, 메타 라마 모델 생태계를 확장하는 파트너사로서 양사의 끈끈한 동맹 관계도 재확인했다. 저커버그 CEO는 29일(현지시각) 오후 미국 콜로라도주 덴버에서 열린 시그라프 2024(SIGGRAPH 2024) 컨퍼런스에 참석, 황 CEO와 함께 오픈 소스 AI와 AI 비서(assistants), AI 에이전트(agents, 대리인)가 가져올 혁신적 미래에 대해 대화를 나눴다. 오픈 소스 AI 모델과 관련 도구, 플랫폼의 발전으로 관련 애플리케이션이 쏟아져 나오며 모든 기업이 AI를 활용하게 될 것이란 관측이다. 저커버그 CEO는 이날 맞춤형 AI 캐릭터 생성 플랫폼 ‘AI 스튜디오’를 공개하며 “모든 기업이 이메일 주소, 웹사이트, 소셜 미디어 계정을 가지고 있는 것처럼 미래에는 모든 기업이 AI 에이전트를 갖게 될 것”이라고 강조했다. 황 CEO 역시 “미래에는 모든 레스토랑, 모든 웹사이트에 이런 AI가 탑재될 수 있다고 본다”고 말했다. 스마트 글래스를 통해 AI를 활용하고, 현실 세계와 AI 기술을 결합하는 미래에 대한 전망도 공유했다. 메타는 선글라스 브랜드 레이밴과 협업, AI 기반 스마트 글래스를 제작해 판매하고 있다. 황 CEO는 “시각 언어 모델(Visual Language Model) 등 메타의 AI 기술에 힘입어 이미지를 활용한 대화, 실시간 번역 등 다양한 일이 가능해질 것”이라고 했다. 두 CEO는 이날 대담 내내 서로의 음식 취향, 메타의 엔비디아 GPU 대량 구매 등에 대한 농담을 주고받으며 양사의 협력 관계를 과시했다. 대담 마지막엔 저커버그 CEO가 황 CEO에게 커다란 후드가 달린 검은색 가죽 재킷을 선물하기도 했다. 황 CEO 역시 아내가 새것으로 챙겨 줬다며 입고 있던 자신의 트레이드 마크 가죽 재킷을 벗어 저커버그에게 선물했다.다음은 대담 전문
고성능 컴퓨팅 초창기에 주요 기술 기업들은 각각 자체적인 클로즈드 소스(closed source, 폐쇄형) 버전의 ‘유닉스(Unix, 벨 연구소에서 개발한 운영 체제. 현대적 컴퓨터 운영 체제의 원형)’ 개발에 막대한 투자를 했습니다. 당시에는 다른 접근 방식으로 이런 고급 소프트웨어를 개발한다는 걸 상상하기 어려웠습니다. 하지만 결국 오픈 소스(open source)인 ‘리눅스(Linux)’가 인기를 얻게 됐습니다. 개발자가 원하는 대로 코드를 수정할 수 있고, 더 저렴했기 때문입니다. 시간이 지나면서 리눅스는 폐쇄적인 유닉스보다 더 발전, 더 안전하면서도 더 많은 기능을 지원하는 광범위한 생태계를 갖추게 됐습니다. 오늘날 리눅스는 클라우드 컴퓨팅과 대부분의 모바일 장치를 실행하는 운영 체제 업계 표준이 됐고, 덕분에 우리 모두는 우수한 제품의 혜택을 누리고 있습니다.AI도 비슷한 방식으로 발전할 것이라고 믿습니다. 현재 여러 기술 기업이 선도적인 폐쇄형 모델을 개발하고 있습니다. 하지만 오픈 소스가 그 격차를 빠르게 좁혀가고 있습니다. 작년에 출시된 라마 2는 프론티어(Frontier, 최첨단) 대비 뒤처진 구세대 모델과 비교됐으나 올해 출시된 라마 3는 가장 진보된 모델과 경쟁하며 일부 영역에서는 선두를 달리고 있습니다. 내년부터는 향후 출시될 라마가 업계에서 가장 발전된 모델이 될 것으로 예상합니다. 지금도 라마는 이미 개방성, 수정 가능성, 비용 효율성 측면에서 선두를 달리고 있습니다.우리는 오늘 오픈 소스 AI가 업계 표준이 되는 다음 단계로 나아가고 있습니다. 최초의 프론티어급 오픈 소스 AI 모델인 라마 3.1 405B와 개선된 라마 3.1 70B 및 8B 모델을 출시합니다. 405B 모델은 폐쇄형 모델에 비해 비용 대비 성능이 훨씬 뛰어날 뿐만 아니라 개방형 모델입니다. 미세조정(fine-tuning), 증류(distilling)를 통한 소규모 모델 개발에 가장 적합한 선택이 될 것입니다.메타는 이런 모델을 출시하는 것 외에도 다양한 기업들과 협력, 더 넓은 생태계를 만들고 있습니다. 아마존, 데이터브릭스, 엔비디아는 개발자가 (라마를 활용해) 자체 모델을 미세 조정하고 증류할 수 있도록 지원하는 전체 서비스 제품군을 출시합니다. 혁신 기업 그로크(Groq)는 메타의 새 모델을 위한 저지연, 저비용 추론 서비스를 구축했습니다. 라마 3.1은 AWS, 애저(Azure), 구글, 오라클을 포함한 모든 주요 클라우드에서 사용할 수 있습니다. 스케일AI(Scale.AI), 델, 딜로이트는 기업이 라마를 도입하고 자체 데이터로 맞춤형 모델을 학습할 수 있도록 지원할 준비가 돼 있습니다. 커뮤니티가 성장하고, 더 많은 기업이 새로운 서비스를 개발함에 따라 우리는 함께 힘을 모아 라마를 업계 표준으로 만들 수 있습니다. 그리고 모든 사람에게 AI의 혜택을 제공할 수 있습니다.메타는 오픈 소스 AI에 전념하고 있습니다. 오픈 소스가 최고의 개발 스택이라고 생각하는 이유, 오픈 소스 Llama가 Meta에 좋은 이유, 오픈 소스 AI가 전 세계에 좋은 플랫폼이며 따라서 장기적으로 지속될 플랫폼인 이유를 간략하게 설명하겠습니다.
‘GPT-4o 미니(mini)는 어느 정도의 성능을 낼까?, 어떤 용도로 사용하면 좋을까?’오픈AI가 지난 18일(현지시각) 발표한 소형 모델 ‘GPT-4o 미니’에 대한 업계의 관심이 뜨겁다. 오픈AI의 주장에 따르면 GPT-4o 미니는 수학, 물리학, 역사, 법률 등 57개의 다양한 주제를 포괄하는 평가 ‘MMLU(대규모 다중작업 언어 이해)’에서 정답률 82%의 높은 점수를 기록했다. 전 세대 모델인 GPT-3.5 터보 대비 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 사용 비용은 60% 이상 저렴하다는 게 오픈AI 측 설명이다. AI 언어 모델 분석 업체 아티피셜 애널리시스가 분석한 자료 중 주요 그래프 5개를 선정, GPT-4o 미니의 특장점과 사용하기 좋은 분야를 정리했다.
자율주행 로봇 스타트업 뉴빌리티가 실내외 다양한 환경에서 사용되는 범용 로봇 AI 모델 개발에 돌입했다. 배달, 순찰 등 다양한 용도로 활용되는 범용 로봇을 위한 ‘파운데이션 모델(Foundation Model, 기초 모델)’을 구축한다는 계획이다. 범용 로봇 파운데이션 모델이란 다양한 환경에서도 로봇이 사람처럼 유연하게 정보를 인식, 판단, 행동할 수 있도록 돕는 AI 모델을 뜻한다. 2017년 설립된 뉴빌리티는 실내외 자율주행 로봇 분야 선두 주자로 평가받는다. IMM인베스트먼트, 삼성벤처투자, 롯데벤처스, 인피니툼파트너스 등으로부터 총 296억원의 누적 투자를 유치했다. 지난 6월 대만에서 열린 ‘컴퓨텍스 2024’ 젠슨 황 엔비디아 CEO의 기조연설 무대에 뉴빌리티의 로봇 ‘뉴비’가 깜짝 등장, 화제에 오르기도 했다.
“로봇, 뭘 좀 그릴 수 있는 곳으로 안내해 줄래?”“알겠어요. 제미나이(Gemini)로 생각 중입니다. 잠시 시간을 주세요. (몇 초 후) 저를 따라오세요.”11일(현지시각) 구글 딥마인드가 공개한 로봇 시연 영상에 등장하는 장면이다. 집사처럼 노란색 나비넥타이를 단 이 로봇은 바퀴를 스르륵 움직여 건물 내부를 이리저리 이동하더니 벽 한쪽을 차지한 대형 화이트보드 앞에 멈춰 섰다. “축하합니다. 목적을 달성했어요. 화이트보드에 그림을 그릴 수 있습니다.” 기존 안내 로봇과 구글이 공개한 로봇의 차이점은 뭘까? 얼핏 간단해 보이는 안내이지만, 작동 구조를 하나하나 뜯어보면 절대 그렇지 않다.
마이크로소프트와 애플이 오픈AI 이사회 옵서버(observer, 참관인) 지위를 포기했다. 미국과 유럽 규제 당국의 압박을 의식한 대응으로 풀이된다. 마이크로소프트에 이어 애플이 옵서버 자격으로 연말부터 오픈AI의 이사회에 참여한다는 보도가 나온 지 약 1주일 만에 벌어진 일이다. 10일(현지시각) 블룸버그, 파이낸셜타임스에 따르면 마이크로소프트는 현재 보유한 오픈AI 이사회 옵서버 의석을 포기한다는 내용의 서한을 9일 오픈AI에 보냈다. 작년 말 샘 알트만 CEO 축출 및 복귀 사태 이후 오픈AI의 이사회가 새롭게 구성됐고, 마이크로소프트는 이 과정에서 투표권이 없는 옵서버 지위를 얻었다. 마이크로소프트는 서한을 통해 “오픈AI의 이사회가 안정성을 확보했기 때문에 마이크로소프트의 개입이 더 이상 필요하지 않다고 판단했다”며 “새로 구성된 이사회에 대한 상당한 진전을 목격했다. 오픈AI의 방향에 확신을 갖고 있다”고 밝혔다.
소셜미디어(SNS), 뉴스 미디어 등이 사용자 트래픽 분산으로 수익성이 악화하는 가운데 이제는 생성AI 모델의 무단 데이터 수집이라는 암초를 만났다. 데이터를 수집하는 크롤링은 이전에도 있었지만 생성AI 모델은 기존 스크랩 규칙을 우회한다는 점에서 우려를 사고 있다. 대부분의 사이트는 봇이 콘텐츠를 읽고 복사할 수 있는지에 대한 지침이 포함된 '로봇(robots.txt)'이라는 문서 파일을 도메인에 넣는다. 법적 구속력은 없지만, 프로그램 개발자들이 90년대에 표준화한 이래로 대부분의 스크랩 프로그램은 이를 지켜왔다. 로봇이 존중하기를 바라는 "침입 금지" 표지판과 같다. 검색 엔진이 사이트를 스케이프한 다음 사람들을 컨텐츠로 안내하는 데 사용되기도 했다. 그러나 생성AI모델은 이 룰을 깨고 ‘공개적으로 사용 가능한’ 웹 데이터를 수집하는 추세다.
오픈AI는 올해 초 GPT스토어를 출시했다. 챗GPT와 서드파티(외부) 앱을 백엔드 플러그인으로 통합, AI를 전면(frontend)에 내세운게 GPT스토어의 특징이다.한데 이런 움직임은 ‘AI가 기존 소프트웨어에 내장(embedding)돼 모든 기술과 제품의 근간이 될 것’이라는 아이디어와는 완전히 다른 접근 방식이다. 개인이 아닌 비즈니스용(B2B)으로 기업이 활용하기에는 한계가 있다는 지적도 있다. AI 챗봇을 넘어 에이전트(agent, 대리인) 시대에 접어든 지금, 우리의 업무방식을 바꿀 ‘AI와 앱의 상호작용’은 어떻게 발전할 수 있을까. ‘디지털 및 AI 전환’의 맥락에서 두 가지 방법론을 제안한다.