오픈AI와 네트워크 효과

하루가 멀다하고 이슈를 만드는 챗GPT 회사 오픈AI가 290억 달러(약 36조 원) 이상의 가치를 기준으로 지분 판매를 추진 중이라는 보도가 나왔어요. 우선 구성원과 초기 투자자를 대상으로 하고요. 마이크로소프트는 역시 얼른 뛰어들었습니다. 100억 달러(약 12조 4500억 원)를 투자하겠다고 외쳤어요. 원래 오픈AI와 끈끈한 관계일 뿐더러 구글(검색), AWS(클라우드)에게 어떻게든 들이받아야 하는 입장입니다. 근데 오픈AI는 아직 돈을 못 벌고 있어요. 심지어 저희가 챗GPT를 한번씩 쓸 때마다 비용을 쓰고 있다고 합니다(애저에서 부담하는 거 아닌가요?:)) 오픈AI 뿐만 아니라 한창 투자를 엄청 받고 있는 다른 회사들 역시 아직 이렇다할 모델을 만들진 못했어요. 세마포는 AI 서비스들이 적용할 수 있는 다양한 수익화 방법 중 ‘네트워크 효과’를 먼저 구축하는 곳이 중단기에 시장을 독식할 거라고 봤어요. 네트워크 효과에는 다음 4가지 유형이 있습니다. 여기에 오픈AI의 제너레이티브AI-챗GPT(자연어), Dall-e(이미지), 코파일럿 등을 대입해보면 대략 애플리케이션이 나올 수 있을 거예요. (네트워크 효과 참고 아티클: https://www.notion.so/nosettling/cc115b79fa154f8ab56d102b7f7e9897) 1. 비슷한 네트워크 구성(ex. 스카이프: 영상 통화 니즈가 있는 네트워크) / 서로 다른 네트워크 구성(ex. 오픈테이블: 식당 네트워크와 서비스를 이용하는 일반 사용자 네트워크) 2. 연결의 강도와 밀도(네트워크 중 한 단위에 얼마나 많은 수의 사람들이 속해 있는지, 그 한 단위에 속한 사람들의 끈끈함은 어느 정도인지, 그 한 단위에 ‘허브‘는 얼마나 많은지 등) 3. 연결의 직접성(ex. 페이스북: ‘친구‘, 쌍방 직접 연결인 경우가 다수 / ex. 트위터: ‘팔로워‘, 일방 또는 보편 연결인 경우가 다수) 4. 제품 네트워크: 한 회사의 제품 패키지를 사용한다고 할 때, 패키지 구성 제품을 각각 사용할 수도 있지만 같이 사용했을 때 시너지 효과가 생기고 사용자의 가치를 증진시키는 네트워크 (ex. MS 윈도우 OS에서 MS 오피스 사용)