생성 인공지능(AI) 기술을 스마트폰으로 가져오기 위한 경쟁이 시작됐다. 최근 업계는 대형 기술 기업이 운영하는 서버의 클라우드를 통하지 않고 실행하는, 이른바 하이브리드 AI에 몰두하고 있다. 소형언어모델(sLLM)은 이를 실현하는 대표적인 방법으로 꼽힌다. sLLM은 제품의 목적에 맞게 데이터 세트를 선별해 크기를 줄인 언어모델이다. 최근 오픈AI(OpenAI)-마이크로소프트(MS) 연합은 GPT-4를, 구글은 팜2(PaLM2) 등 최신 대형언어모델(LLM)을 발표하고, 이를 각각 자사 서비스에 경쟁적으로 적용하고 있다. 하지만 LLM을 모든 서비스에 적용하기엔 컴퓨팅 비용이 너무 비싸다. 이에 '슬림한' LLM으로 운영 비용과 기술적 한계를 돌파, 생성 AI를 모바일 기기나 다양한 서비스에 적용하는 접근법이 부상하는 추세다. 메타를 필두로 구글, MS, IBM 등 대형 기술 기업은 소형언어모델(sLLM) 기반 사업에 앞다퉈 뛰어들고 있다.
페이스북의 모회사 메타플랫폼이 텍스트 기반의 트위터를 겨냥한 새로운 소셜네트워크서비스(SNS)를 내놓을 것이라는 전망이 나왔습니다. 최근 블룸버그통신에 따르면 인스타그램이 유명인과 인플루언서들과 함께 텍스트 기반의 앱을 출시하는 프로젝트 아이디어를 테스트하고 있다고 하는데요. 논의는 있었지만, 아직 정식 버전의 앱에 접근한 이용자는 없었다고 블룸버그는 전했습니다. 실제 UCLA에서 소셜 및 인플루언서 마케팅을 가르치고 있으며 초기 앱 설명 스크린샷을 공개한 리아 하버만 교수에 따르면 새로운 SNS는 이르면 6월에 출시될 수 있다고 하는데요. 인스타그램과는 별개이지만 인스타 계정을 연결할 수 있을 것으로 예상됩니다. SNS는 최대 500자까지 작성할 수 있고, 사진, 최대 5분까지 동영상을 올릴 수 있는 것으로 알려졌습니다. 또 이 앱은 마스토돈을 포함한 다른 트위터 경쟁 앱과도 호환이 이뤄질 수 있다고 덧붙였습니다. 👉 모방의 달인 메타, 머스크의 꿈 먼저 이룰까다른 지역의 매체들도 비슷한 뉴스들을 보도했는데요. 뭄바이에 본사를 둔 뉴스 사이트 머니컨트롤닷컴은 지난 3월 메타가 텍스트 기반 앱에 대한 계획을 검토 중이며, 내부 코드명이 P92라고 보도했습니다. 다른 매체에서는 바르셀로나라는 코드명으로 출시를 계획 중이라는 언급도 나왔습니다. 현재 메타 플랫폼은 관련 주장에 대해 어떤 응답도 하지 않고 있다고 하는데요. 업계에서는 일론 머스크 인수 후 방향성을 잃은 트위터에 대해 실망한 일부 이용자들이 대안을 찾아 나서면서 틈새가 생겼다고 분석했습니다. 하버만 교수는 "역사적으로 볼 때 메타는 다른 앱과 타사 도구에서 사용자들에게 인기가 있을 것으로 예상되는 기능을 샘플링해 재창조하는 것을 볼 수 있었다"라고 분석했는데요. 머스크가 트위터를 정보성 텍스트를 게시하는 것 이외에 다양한 기능을 갖춘 '모든 것을 제공하는 앱'으로 만들겠다고 말한 적이 있는 만큼 다른 플랫폼을 차용해 온 메타가 트위터보다 먼저 머스크의 꿈을 실현할 가능성이 높다고 하버만 교수는 분석했습니다.
EU가 소셜 미디어 페이스북(facebook)을 운영하는 메타 플랫폼(Meta Platform)에 개인 정보 보호 관련 역대 최대 규모인 13억달러(약 1조7000억원)의 과징금을 부과했다. 유럽 사용자들의 정보를 미국으로 불법 전송했다는 이유에서다. 유럽 규제 당국은 5월 22일(현지시각) “페이스북이 수년 동안 유럽 사용자 데이터를 미국 서버에 불법적으로 저장했다”며 “사용자들이 항소할 수 있는 충분한 수단 없이 미국 정보 기관이 정보에 액세스할 수 있다”고 말했다. 유럽 개인정보보호법(GDPR)과 관련 메타에 대한 과징금과 행정명령의 주체는 아일랜드의 ‘데이터 보호 위원회(Data Protection Commission)’다. 메타의 유럽 본사가 아일랜드 더블린(Dublin)에 있기 때문이다.
승승장구하던 오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 위기를 맞았다. 제이피(JP)모건, 삼성, 아마존 등 기업과 금융사들이 잇따라 사내에서 챗GPT 사용을 금지하거나 제한하고 나선 것. 최근 애플까지 이 대열에 동참하면서 강력한 ‘업무 생산성 도구’로 떠오르던 생성AI 챗봇의 입지가 약화하고 있다. 이들이 우려하는 것은 사용자와 기업의 ‘실수’로 인한 정보 유출이다. 직원이 실수로 대화창(프로포트)에 기밀정보까지 입력하거나, 챗봇이 오작동해 다른 사람의 채팅창에 이 정보를 유출하는 경우를 사전에 방지하겠다는 조치. 이들의 금지, 제한 조치로 인해 생성AI 기업들은 자사 AI 기능을 향상하기 위해 사용자 데이터가 필요하지만, 이 데이터가 역으로 사용자를 떠나게 만드는 딜레마에 빠지게 됐다.
생성AI 분야의 기술이 빠르게 발전하고 있는데요. 오픈소스AI가 오픈AI의 챗GPT나 구글의 바드와 같은 모델과 견줄만한 기술적 진전을 보이고 있는 것으로 밝혀져서 업계가 주목하고 있습니다. 16일(현지시간) 디인포메이션에 따르면 UC버클리와 스탠퍼드대 연구진이 만든 '비쿠나(Vicuna)'와 같은 오픈소스AI 모델이 무섭게 발전하고 있는데요. 이 모델을 개발한 이온 스토이카 버클리대 컴퓨터공학과 교수는 "무료AI 모델이 구글과 챗GPT와 성능 면에서 상당히 근접했다"면서 "대부분의 소프트웨어 개발자들이 결국에는 무료 모델을 사용하게 될 것"이라고 밝혔습니다. 비쿠나는 지난 2월 메타 플랫폼이 대화언어를 이해할 수 있는 머신러닝 모델에 대한 접근 권한이 노출되면서 연구에 불이붙기 시작했는데요. 단 몇 주만에 학계에서 이 모델을 오픈소스 소프트웨어로 전환해 챗GPT의 대안으로 떠오르기 시작했다고 디인포메이션은 분석했습니다. 만약 기술적으로 오픈소스AI 모델이 상당한 발전을 보였다면 구글이나 오픈AI, 그리고 마이크로소프트(MS)와 같은 인공지능 기업들의 비즈니스 계획을 뒤집어놓을 수 있을 것이라는 예측이 나오는데요. 누구나 적은 비용으로 강력한 AI 도구에 접근이 가능해질 것으로 예상됩니다. 👉 오픈AI도 오픈소스 모델 내놓는다 오픈소스는 수많은 개발자들이 AI를 튜닝할 수 있는데요. 핵심 기술이 모두 공개되기 때문에 누구나 자신의 아이디어를 덧붙이고, 공유할 수 있습니다. 실제 메타가 지난 3월 라마AI의 모든 소스를 유출한 뒤 2~3주 간격으로 대학 연구진을통해 알파카, 비쿠나 같은 오픈소스AI 모델이 등장했습니다. 엄청난 속도로 AI가 발전할 수 있는 인프라가 제공된 셈인데요. 빠른 변화에 구글 내부에서도 의견이 분분한데요. 디인포메이션에 따르면 구글 역시 오픈소스 커뮤니티 리더로 자리매김해야 한다고 주장하면서 일부 통제권을 포기해야 한다는 의견이 나오고 있습니다. 고품질의 무료 버전이 있기 때문에 제한이 있는 구글 제품에 비용을 지불할 필요가 없다는 겁니다. 챗GPT를 만든 오픈AI에서도 오픈소스 모델을 준비하고 있는 것으로 알려졌는데요. 다만 현재 시장 독주체제를 이어가고 있는 GPT 모델과 상충하는 모델을 내놓지는 않을 것이라는게 업계의 생각입니다. 상업적 목적을 위해 만든 가장 정교한 버전의 AI를 계속 운영하면서 돈을 벌어야하기 때문입니다. 기술이 급진적인 속도로 변화하고 있는 가운데, 시장을 선점하려는 기업들의 수싸움도 계속되고 있습니다.
안녕하세요, 독자 여러분. 고등학교 때 엄마 손에 이끌려 사주를 한 번 보러 간 적이 있습니다. 당시 인서울을 하기 어려운 성적이었는데, 역술가는 제게 "무조건 대학은 서울로 간다"며 머지않아 “미국으로 가게 될 것"이라고 호언장담을 하시더라구요. 놀랍게도 역술가의 예언이 맞았습니다. 이미 쓰여 있는 내 삶의 역사. 과거와 현재, 그리고 미래. 물론 모든 게 정확히 맞아떨어질 순 없겠지만, 내 성향과 기질에 따른 운명이 진짜 있는 건가 싶었습니다. '역사는 이미 쓰여져 있다'라는 말이 있죠. 세상의 많은 사건 사고들이 우연히가 아닌, 이유와 함께 일어난 걸 수 있다는 뜻입니다. 더 큰 무언갈 만들어내기 위해서, 혹은 무언갈 덮기 위해서요. 현재 빅테크는 AI 전쟁이 한창입니다. 하지만 진짜 전쟁이 아닐 수도 있어요. 많은 기업들이 달려들어 모두가 AI 선점을 하기 위한 싸움을 하는 것처럼 보이지만, 제때 각자의 역할을 하고 있는 걸 수도 있어요. 정신없이 세상의 변화를 일으키기 위해서요. 이번에 구글이 본격적으로 AI 제품 출시를 하며 AI 전쟁은 더 격화되고 있습니다. 구글 I/O에서 ‘AI’라는 단어가 140번 이상 언급됐다며 화제가 됐어요. 컨퍼런스 시작부터 끝까지 AI만 외치는 순다르 피차이의 편집된 영상이 SNS에서 인기인데요. 그만큼 구글은 AI에 진심이에요. 140번 넘게 언급된 AI가 암시한 바와 같이 이제 모든 건 AI로 설명될 것 같습니다. 우린 빅테크 AI 전쟁 속에서 '우와, 어떤 기술이 더 좋다, 별로다' 평가하는 데 그치기보다 '왜 기업들은 지금 이 기술을 세상에 내놨는가', ‘모두가 AI를 말하고 있을 때, 생각해야 하는 본질은 무엇일까', '이러한 발전 끝엔 뭐가 있을까' 등을 질문하면 좋을 것 같아요. 세상의 속도에 이끌려 가기보다 내 걸음의 주인공이 되어서 나아가는 삶은 다르니까요. 빅테크 AI 전쟁이 빠르게 바꿔놓고 있는 우리의 일상, 앞으로 무엇이 더 달라질까요?
메타가 텍스트(문자), 이미지, 오디오 등 6가지 유형의 정보를 묶어 학습할 수 있는 새로운 오픈소스 AI 모델을 공개했다. 대규모 언어 모델 ‘라마(LLaMA)’, 이미지 분할(image segmentation) 특화 모델 ‘SAM(Segment Anything Model)’에 이어 잇따라 오픈소스로 AI 모델을 발표하며 업계에 적지 않은 파문을 일으키는 모양새다. 메타는 9일(현지시각) 텍스트, 이미지·비디오, 오디오뿐 아니라 깊이(3D), 열(적외선), 동작과 위치를 계산하는 관성 측정 장치(IMU) 센서 데이터까지 총 6가지 정보를 묶어 학습할 수 있는 AI 모델 ‘이미지바인드(ImageBind)’를 출시했다고 밝혔다. 상용화되지 않은 연구 목적의 AI 모델이지만, 6가지 서로 다른 양식의 정보를 동시에 학습, 이해할 수 있는 ‘멀티모달(Multimodal, 다중모드)’ AI 모델이 공개된 건 이번이 최초다. 오픈AI가 공개한 GPT-4처럼 상업화된 유료 ‘폐쇄형 파운데이션 모델(Closed-Source Foundation Models, 기초 모델)’이 아닌 연구에 무료로 활용 가능한 ‘오픈형 파운데이션 모델(Open-Source Foundation Models)’이라는 점에서 의미가 크다는 게 업계의 평가다.
메타 플랫폼, 알파벳, 마이크로소프트와 같은 빅테크 기업들이 지난 몇 달 동안 수천 명의 직원을 해소하면서 비용 줄이기에 나섰는데요. 오히려 비용이 늘어난 부분이 있습니다. 바로 인공지능(AI) 분야입니다. 지난해 생성AI 등장으로 촉발한 AI경쟁이 치열하게 전개되면서 다른 분야는 줄여도 인공지능 도구를 구축하고, 상용화할 수 있는 역량을 확보하기 위해 서버나 다른 기술 인프라에 대한 지출을 늘리고 있습니다. 디인포메이션은 지난 1일(현지시간) 빅테크 기업들의 자본지출(CAPEX), 즉 미래의 이윤 창출을 위해 지출한 비용을 조사했는데요. 메타의 1분기 자본 지출은 71억달러를 기록했습니다. 1년 전보다 28%나 증가한 수치입니다. 또 MS의 자본 지출은 1년 전보다 24% 증가한 78억달러를 기록했습니다. 다만 구글의 모회사 알파벳의 자본 지출은 오히려 36% 감소한 63억달러를 기록했는데요. 루스 포랏 최고재무책임자는 "2분기부터 자본지출을 늘릴 것"이라면서 "올해 자본지출이 지난해보다 높을 것"이라고 밝혔습니다.👉 메타 AI부문 자본지출, 알파벳 웃돌아 기업들의 이 같은 지출은 인간이 쓰는 것 같은 글쓰기와 복잡한 이미지와 비디오, 그리고 그리고 컴퓨터 코드를 생성하는 제너레이티브AI 도구를 제품과 서비스에 통합하는 방법을 찾기 위해 경쟁하고 있기 때문입니다. 이를 위해서는 가격이 비싼 특수칩을 사용해야 하는 것은 물론, 고성능 컴퓨터를 필요로 하기 때문에 비용이 늘어날 수밖에 없는 건데요. 알파벳의 2018년 보고서에 따르면 지난 몇 년 동안 AI작업을 처리하기 위해 서버에 자본을 쏟아부었던 것으로 알려졌습니다. 특히 메타를 주목할만한데요. 메타의 1분기 자본지출은 알파벳의 절반도 안 되는 매출을 기록했음에도 불구하고, 알파벳의 자본지출을 뛰어넘었습니다. 메타는 가상현실과 증강현실을 아우르는 메타버스 개발과 광고 도구에 모두 AI를 활용하고 있습니다. 메타의 수잔 리 최고재무책임자는 지난주 실적 발표에서 메타의 자본지출에 대해 설명했는데요. 기존 비즈니스를 지원하기 위한 일반 컴퓨팅 파워와 스토리지, 사람들이 관심을 가질 만한 콘텐츠를 보여주는 검색 엔진과 같은 회사의 AI투자, 그리고 제너레이티브 AI 추진 등 세 가지 카테고리로 구분된다고 설명했습니다. 그는 "가까운 미래에 제너레이티브AI 부문의 자본지출이 가장 많이 늘어날 것"이라고 전망했는데요. 생성AI가 빅테크 기업의 사업모델을 어떻게 바꾸고 있는지를 엿볼 수 있습니다.