생성AI는 인터넷 발명이후 가장 큰 혁신적 변화를 일으킬 것이라 하죠. 미중영불 등 제국주의 국가들과 기업들이 앞다퉈 투자하고 있어서 '군비 전쟁'이라는 말이 있습니다. AI 개발로 수익 보다 투자 비용이 훨씬 더 크고 소진이 빠르기 때문에 기술과 사업모델이 고도화 될 때까지 결국 자본 싸움이 될 가능성이 크다는 의미입니다. 생성AI의 기반이 되는 대형언어모델(LLM)을 운영하는 데 들어가는 비용은 천문학적입니다. LLM 연산에 필수적인 GPU로 꼽히는 엔비디아의 H100칩은 개당 4000만 원에 달합니다. 초거대 LLM 구동을 위해선 수천 개가 필요합니다. 또한 챗GPT를 구동하는 LLM GPT-4의 경우 하루 9억원 가량이 들어가는 것으로 알려졌습니다. 학습용 데이터셋을 구축하는 데도 많은 비용이 들어갑니다. 생성AI의 단점 중 하나는 엉뚱한 답변을 제공하는 '할루시네이션(환각 현상)'인데요. 이를 극복하려면 출처가 분명한 양질의 최신 데이터를 학습한 AI 모델을 지속적으로 개발해야 합니다. 결국 '돈' 입니다. 때문에 샘 알트만 오픈AI CEO는 "오픈AI는 실리콘밸리 역사상 가장 자본 집약적인 스타트업이 될 것"이라고 말하기도 했습니다. 국가와 기업이 '군비경쟁'을 하는 이유는 '생산성' 때문입니다. 멈춰버린 경제 성장을 끌어 올리려면 생산성을 높여야 하는데 고물가와 지정학적 불확실성 시대엔 생산성 향상은 국가와 기업 생존에 사활이 걸린 문제입니다. 기업들이 생성AI에 큰 배팅을 하는 이유는 비용 절감 효과가 있는 것으로 나타났기 때문입니다. 맥킨지의 설문조사에 따르면 AI 통합으로 응답자의 42%는 비용이 절감됐고, 59%는 매출이 증가했습니다. 생성AI 기술이 보편화되고 안정적인 사업모델이 자리잡기까지 기업들의 투자와 경쟁은 지속될 전망입니다. 이는 생성AI의 발전이 단순한 기술적 진보를 넘어 사업 전략과 자본 구조의 변화를 수반할 것임을 시사합니다. 지금 생성AI 시장은 어디로 향하고 있으며 기업들은 어떤 전략을 세워야 할까요? <CEO 포커스> 22호에서는 2024 생성AI 핵심 트렌드 7가지, 생성AI 뒤흔든 천재 소녀, 피카 CEO 데미 구오, a16z 마크 안드리센을 만든 4권의 책을 소개합니다.
2024년, 인공지능(AI) 기술은 어디에서 왔고 방향으로 가고 있을까? 지난 2022년에는 생성AI가 대중에게 강력하게 인식됐고, 2023년은 비즈니스 세계에 뿌리내리기 시작했다. 2024년은 연구자들과 기업이 이 기술의 진화를 일상 생활에 가장 실질적으로 통합할 수 있는 방법을 모색하면서 AI의 미래를 위해 나아가는 중추적인 해가 될 것이다.IBM 리서치에 따르면 생성 AI의 진화는 극적으로 빨라지긴 했지만, 컴퓨터 진화와 유사한 양상이다. 중앙에서 운영되는 소수의 대규모 메인프레임 컴퓨터는 기업과 연구 기관에서 사용할 수 있는 더 작고 효율적인 컴퓨터로 대체됐다. 그 후 수십 년 동안 점진적인 발전을 통해 취미로도 사용할 수 있는 가정용 컴퓨터가 탄생했다. 시간이 지나면서 코드가 필요 없는 직관적인 인터페이스를 갖춘 강력한 개인용 컴퓨터가 보편화 됐다. 생성 AI는 더 작은 패키지로 더 큰 성능을 달성하는 것을 목표로 발전하고 있다. 2023년에는 Meta의 대규모 언어 모델(LLM) 제품군인 라마 출시를 시작으로 스테이블LM(StableLM), 펠콘(Falcon), 미스트랄(Mistral), 라마2(Llama 2) 등 오픈 라이선스를 통해 더 효율적인 기반 모델(foundation model)이 폭발적으로 증가했다. 스탠포드 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)에서 발간한 AI 보고서, <2024 AI 인덱스 리포트>에서는 이러한 AI 트렌드에 대한 상세한 분석을 제공하고, 책임 있는 인공지능에 대한 장과 과학 및 의학 분야의 인공지능에 대한 새로운 장을 추가했다. R&D, 기술 성과, 경제, 교육, 정책 및 거버넌스, 다양성 및 여론에 대한 일반적인 요약도 포함됐다. 이 리포트는 500페이지나 된다. 핵심을 추려 AI 트렌드 중 의미있는 시그널이 될만한 데이터 7가지를 꼽아봤다.
요즘 ‘어린이’는 종이책을 넘기는 것보다 화면을 스와이프하는 게 익숙한 세대다. 알파세대로 대변되는 어린이는 코딩과 인공지능(AI) 교육을 받으며 자랐다. 알파 세대는 인스타그램과 아이패드가 출시된 해인 2010년부터 2020년대 중반까지 태어난 세대를 말한다. 기술과 가장 친숙하지만, 기술의 부작용에 대해 가장 취약할 수 있는 세대기도 하다. 알고리즘으로 시대는 점점 사실보다 감각이 중요해지고 있다. 인공지능(AI)으로 이 감각을 자극하는 허위, 가짜, 오류 정보는 더 정교하고 쉽게 생산되고 있다. 이들에게 소셜미디어(SNS)가 없는 세계는 상상할 수 없다. 앞으로도 평생을 기술과 함께할 세대기도 하다. 기술이 만든 세상이 전부인 어린이에게 어떻게 AI를 가르쳐야 할까?
실리콘밸리는 요즘 어떤 산업에 열광하고 있을까? 생성AI 열풍에 이어 올해는 관련 응용 산업에 뜨거운 관심이 몰리고 있다. AI로 동영상을 생성하는 피카(Pika.art)는 창업 7개월만인 2023년 12월, 5500만 달러(716억원)의 투자금을 유치했다. 이 회사는 스탠퍼드 컴퓨터공학 박사과정을 중퇴한 데미 구오와 첸린 멩이 창업한 회사다. 창업 이후 약 50만 명의 사람들이 이 소프트웨어를 사용했으며, 현재 매주 수백만 개의 새로운 동영상을 제작하는 데 사용되고 있다. 이러한 폭발적인 관심에 실리콘밸리 투자자들은 열광했다. 첫 두 번의 펀딩은 전 깃허브 CEO 넷 프리드먼(Nat Friedman)이 주도했다. 3500만 달러 규모의 시리즈 A를 투자한 라이트스피드 벤처 파트너스 피카의 기업 가치를 2억 달러에서 3억 달러 사이로 평가했다.라이트스피드 벤처 파트너의 마이클 미냐노는 피카에 대해 ‘가장 빠르게 움직이는 팀’이라고 평가한 바 있다. 피카를 설립한 데미 구오는 어떤 인물일까?
새로운 LLM ‘센스노바 5.0’ 발표 당일 홍콩 증시에 상장돼 있는 중국 최대 AI 기업 센스타임의 주가는 전날 종가 대비 36% 급등했습니다. GPT-4 터보를 뛰어넘은 벤치마크 점수를 기록했다는 점에 업계는 물론 투자자들의 기대감이 반영된 것입니다. 쉬 리 센스타임 CEO는 “센스노바 5.0의 창의적 글쓰기, 추론 능력은 크게 향상됐다. 동급 최고의 수학, 코딩 추론 기능을 자랑한다”고 강조했습니다.발표 현장에서 공유된 자료, 데이터를 살펴보면 센스노바 5.0의 MMLU(대규모 다중작업 언어 이해) 점수는 오픈AI의 GPT-4 터보, 앤트로픽의 클로드3 오푸스, 최근 공개된 메타의 라마3 70B를 모두 능가했습니다. 수학을 제외한 대부분의 영역에서 가장 높은 점수를 기록한 것으로 전해집니다.
18일(현지시간) 미국 조지아주에서 열린 '신재생 에너지' 세미나에서, 더밀크와 애틀랜타 총영사관, 그리고 한미동남부 상공회의소가 공동으로 개최한 세미나에서 프란시스코 발레 조지아파워 전력수요 예측 디렉터는 전력 수요 급증에 대해 다음과 같이 언급했다.신재생 에너지 기업들의 미국 진출 러시는 아이러니하게도 '에너지' 측면에서 위기로 작용하고 있다. 전력 수요가 급격하게 늘면서 충분한 전력 공급 능력에 대한 우려가 나오고 있다.발레 디렉터에 따르면 2021년 이전까지 조지아파워가 공급한 전력은 평균 100 메가와트(MW) 수준이었다. 그는 "예측 가능하고 매우 안정적인 추세였다"고 설명했다. 그러나 2021년에는 336메가와트로 수요가 늘어났고, 2022년 7월에는 2197 메가와트로 급증했다. 2020년 대비 22배나 전력 수요가 폭발적으로 증가한 것이다.이러한 상황은 단순히 조지아주에 국한된 것이 아니며, 발레 디렉터는 "전국적으로 전력 수요가 많은 제조기업들이 미국으로 대거 진출하면서 전력 수요가 폭증하고 있다"고 설명했다.발레 디렉터는 조지아주가 '에너지 부족에 따른 위기를 겪을 것으로 보이는가'라는 질문에 "그럴 일은 없다"고 강조했다. 그러면서도 "최근 2년 간 주의 전력 수요 급증은 역사상 유례를 찾아볼 수 없을 정도의 수치"라며 "당국으로부터 3300메가와트를 전력 공급 능력을 확대하는 계획안에 승인을 받으면서 늘어난 수요에 대비하고 있다"고 설명했다.
‘우리 회사에 생성 AI 기술을 어떻게 도입하면 좋을까’업무 생산성 제고, 비용 절감, 매출 증대는 모든 기업이 추구하는 목표 중 하나다. 실리콘밸리 기술·산업 전문가들은 생성 AI 기술 도입 및 활용이 경영 목표 달성에 도움을 줄 수 있다고 조언한다. 그중에서도 기업용 ‘AI 에이전트(agent, 비서)’는 가장 손쉽게 도입할 수 있는 AI 기술, 도구 중 하나다. 간단한 업무를 AI에 맡겨 생산성을 높이거나 비용을 줄일 수 있기 때문이다. 브라이언 홀 구글 클라우드 제품 마케팅 담당 부사장은 “AI의 가장 큰 기회는 기업(enterprise)에 있다”고 강조하기도 했다. 구글은 이와 관련, 자체 AI 모델 ‘제미나이’ 기반으로 작동하는 6가지 유형의 AI 에이전트를 소개, 기업의 AI 도입 및 활용을 위한 구체적 방향을 제시했다. 6가지 유형에 걸친 총 101개 기업의 AI 에이전트 도입 사례를 중 일부를 소개한다. 우리 회사에는 어떻게 AI를 적용하면 좋을지 힌트를 얻을 수 있을 것이다.
데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 세계 최고의 AI 연구 그룹 중 하나인 구글 딥마인드의 공동 창업자겸 CEO다. 딥마인드는 2016년 바둑 챔피언인 이세돌과의 대결에서 승리한 최초의 AI 바둑 프로그램 '알파고'로 세계적인 관심을 받았다. 하사비스 CEO는 1976년 7월 27일 영국에서 태어난 AI연구자, 컴퓨터 과학자, 신경 과학자 겸 게이머다. 그는 13세에 이미 뛰어난 체스 실력을 인정받아 체스 마스터가 됐으며, 어린 시절부터 컴퓨터 프로그래밍을 배웠다. 이후 영국의 유명 비디오 게임 개발사 불프로그 프로덕션에서 수석 프로그래머로 일한다. 그는 캠브리지 대학에서 컴퓨터 과학을 전공하고 유니버시티 칼리지 런던에서 인지 신경 과학 박사 학위를 받는다. 하사비스는 2010년 AI 분야로 이동해 '딥 마인드'라는 스타트업을 설립한다. 2014년 구글에 인수된 딥마인드는 알파고를 선보인 이후 '알파폴드'라는 단백질 구조를 예측할 수 있는 획기적인 프로그램 기획해 다시 한번 주목을 받는다. 알파폴드로 찾아낸 단백질 구조 데이터는 현재 세계 각국의 질병 연구나 신약 개발 등에서 활용되고 있다. 지난 3월 29일(현지시각) 하사비스 CEO는 'AI에 관한 서비스'로 영국에서 기사 작위를 받았다. 그는 자신의 X에 "AI에 관한 서비스로 기사 작위를 받을 수 있어 영광"이라며 "지난 15년은 구글 딥마인드에서 AI 분야의 발전을 가속화하고, 영국 및 글로벌 AI 생태계를 성장시키는 데 도움이 되는 놀라운 여정이었다."라는 글을 남겼다. 이세돌 9단과 알파고의 세기의 대결로 AI의 위력을 공개적으로 증명했던 하사비스 CEO는 인간과 공존할 수 있는 AI를 꿈꾼다. 누구보다 빠르게 AI의 잠재력을 발견하고 뛰어든 체스 신동, 지금의 데미스 하사비스 CEO를 있게 한 4권의 도서를 소개한다.
AI 혁명의 진앙지라 할 수 있는 실리콘밸리에 있다보니 많은 사람들이 "AI 공부를 어떻게 해야 하느냐?"고 묻는다. 그럴 때마다 필자는 "AI 공부는 별 의미가 없다"고 답을 한다. AI는 너무 쉽기 때문이다. 채팅창에 질문을 넣는 것에 무슨 공부가 필요할까? AI의 공학적 원리를 이해한다고 해서 더 잘 쓸 수 있는 것도 아니고, GPT 스토어에 많은 GPT들을 활용한다고 AI를 더 잘 활용할 수 있는 것도 아니다. AI를 잘 쓰는 사람이 되려면 자신이 이루고 싶은 큰 사명 의식(미션)이 있어야 한다. 내가 해야 하는 일이 정해진 일을 하는 것이고 내가 이미 익숙한 것이라면, 즉 어제 쓴 코드를 이어서 코드를 완성하는 것이라면, 기존 형식에 맞추어 리포트를 쓰는 것이라면, 많은 경우 AI에게 일을 시키는 것은 오히려 골치아픈 일이 된다. 말도 못 알아듣고 내 상황에 대한 지식도 없어서 일일이 다 이야기를 해 줘야 하는 AI에게 일을 시키는 것보다 그냥 내가 하는 것이 더 효율적일 수 있다.
마크 저커버그 메타 CEO는 19일 IT 전문 팟캐스트 채널 ‘드와르케시’에 출연해 “라마3 405B를 현재 훈련하고 있다. 훈련 단계에서 이미 MMLU(대규모 다중작업 언어 이해) 85%를 기록했다”며 이같이 밝혔다. 라마3 405B는 AI 모델의 규모를 비교하는 기준 중 하나인 매개변수(parameters)가 4050억 개인 모델이다. 메타는 전날 차세대 개방형 AI 모델인 라마3 모델 중 매개변수 80억 개(8B) 버전, 700억 개(70B) 버전 두 가지를 먼저 공개했다. AI 업계에서는 “메타 라마가 AI 모델의 판도를 바꾸고 있다”는 평가가 나왔다. 강력한 성능의 개방형 AI 모델인 라마3가 AI 기술 및 산업 트렌드에 어떤 영향을 미치게 될지 3가지 시사점을 중심으로 살펴봤다.