2주전 샌프란시스코의 세레브랄 밸리(Cerebral Valley)에 진행된 AI summit에서 뉴욕의 헤지펀드사인 Coatue Ventures에서 발표한 AI트렌드 자료입니다. 참고로, 세레브랄 랠리는 OpenAI 본사가 있는 도시로 최근 AI관련 스타트업들과 여러 행사들이 여기에서 진행되고 있어 AI의 성지(?)가 되어 가고 있습니다. 또한, Coatue는 $70B 규모 AUM을 운영하고 있는 벤처투자사입니다. 2020~2022년 사이 소프트뱅크 비전펀드, 타이거 글로벌과 같은 플레이어들과 성장단계에 매우 공격적으로 투자한 펀드 중 하나로 유명합니다.

어째튼, Coatue 벤처스에서 발표한 자료는 과거 트렌드부터 최신 트렌드까지, 그리고 앞으로의 전만에 대한 115페이지 자료이지만, 대부분 내용이 이미지라서 보는데, 그렇게 어렵지 않습니다.

AI 인사이트를 얻고자 하시는 분들은 필독을 강추드리며, 이 내용들 중 뒷부분의 Coactue벤처스의 뷰와 전망에 대한 내용들만 간추려봅니다.

1. AI는 세상을 의미 있게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

• 민간 AI 기업에 200억 달러 이상이 투자되었음에도 불구하고 광범위한 AI 활용은 아직 초기 단계에 머물러 있지만, AI가 세상을 개선할 수 있는 기회가 얼마나 많은지는 분명하다고 믿습니다.

• AI 사용 사례에 대한 데이터는 긍정적인 신호를 보여줍니다. GitHub Copilot을 사용하는 개발자는 작업을 50% 더 빠르게 완료하고, AI는 한 기업의 고객 지원 비용을 최대 95%까지 절감했으며(사용자 만족도 향상과 응답 시간 단축), BCG 연구에서는 AI가 지원하는 지식 업무의 품질이 40% 향상되는 것으로 나타났습니다. 약 600명의 기업 임원을 대상으로 한 AI 역량에 대한 인식 설문조사에서도 60%의 임원이 신제품과 기존 제품 모두에 AI를 도입할 계획이 있다고 답해 대규모 AI 도입의 기회가 곧 다가오고 있음을 입증했습니다. 특히 이전의 기술 혁명과 비교했을 때 AI의 자율성과 활용도가 개선되고 있는 속도가 매우 고무적입니다.

• AI는 획기적인 발전을 거듭하고 있으며, 이에 대한 관심과 투자가 필요하다고 생각하며, 현대 경제와 일상 생활 전반에 영향을 미칠 것으로 예상합니다.

2. 오픈소스는 AI의 핵심이지만, 모든 오픈소스가 똑같이 만들어지는 것은 아닙니다.

• 오픈소스 연구, 데이터, 커뮤니티는 AI 혁명의 핵심입니다. 최초의 트랜스포머 논문부터 최신 LLAMA-2 릴리스에 이르기까지, 오픈소스 개발을 통해 기술자들은 AI를 반복, 개선, 조정하여 채택과 활용을 촉진할 수 있었습니다.

• 그러나 미래를 내다볼 때 모든 오픈소스가 진정으로 개방되어 있는 것은 아니며, 일부의 경우 공격을 받고 있다는 징후가 나타나고 있습니다. 지난 12개월 동안 기업들이 콘텐츠의 가치를 깨닫게 되면서 발표되는 연구 내용을 제한하고, 모델을 비공개로 유지하며, 심지어 학습 데이터 저장소를 보류하려는 움직임이 있었습니다.

• 그럼에도 불구하고 오픈소스 AI 커뮤니티는 활기차게 성장하고 있습니다. 2023년 11월 현재 20만 명 이상의 개발자가 GitHub의 AI 프로젝트에 기여하고 있고, Hugging Face에 30만 개 이상의 모델이 게시되었으며, 현재 AI 관련 Discord 채널의 회원 수는 1,800만 명이 넘습니다.

• AI기업들은 AI를 위한 개방형 생태계를 지원하기 위해 최선을 다하고 있으며, 오픈 소스 모델이 독점 모델과 함께 확고하게 자리를 잡을 것으로 보고 있습니다.

  
  

3. 빌더와 투자자는 새로운 AI 중심 기술 스택을 이해해야 합니다.

AI는 기술 스택을 변화시키고 있습니다. 새로운 AI 물결 속에서 가치를 창출하려면 각 기술 스택 계층의 근본적인 역학 관계, 상호 작용 방식, 이전 기술 스택과 다른 점을 이해하는 것이 중요합니다. 지금까지 AI 모델 계층이 가장 많은 관심과 투자를 받았지만, AI를 구동하는 기본 데이터 센터부터 모든 사람이 AI를 사용할 수 있는 최종 사용자 앱에 이르기까지 모든 계층에서 혁신의 기회가 있습니다.

• AI 모델: 모델에서 '서비스로서의 인텔리전스', 즉 IQaaS의 시대가 열리고 있으며, 인재, 데이터, 컴퓨팅 성능의 경쟁에서 승자가 결정될 것이라고 생각합니다. 모델 성능의 확장은 고품질 데이터 세트의 확장을 의미하기도 합니다. 우리는 30% 크기의 잘 정리되고 선별된 데이터세트로 모델을 훈련했을 때 더 나은 성능을 보이는 것을 목격하고 있으며, 이는 혁신적인 엔지니어링 팀에게 기회를 제공합니다. 합성 데이터와 사용자 피드백도 개척해야 할 잠재적 영역입니다.

• 컴퓨팅 성능과 클라우드 플랫폼: 하드웨어 가속기(주로 GPU(그래픽 처리 장치)는 AI 성능의 기반입니다. GPU에 대한 끝없는 수요는 전력망에 대한 스트레스, 반도체 공급망의 성장 강화, 클라우드 서비스 수요의 재가속화에 이르기까지 경제 전반에 걸쳐 파급 효과를 가져왔습니다. AI가 주류로 자리 잡으면서 추론 워크로드의 컴퓨팅 집약도가 크게 높아질 것으로 예상됩니다. 1억 명의 GPT-4 사용자에게 서비스를 제공하려면 모델 학습에 소요되는 양보다 하루에 4배 더 많은 컴퓨팅이 필요할 수 있습니다. 프로덕션 환경에 AI를 배포하기 시작하면서 AI 스타트업은 학습 및 추론 스택 전반에서 혁신을 이루고 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 기회가 생겼습니다.

• 개발자 도구: 2022년 AI가 폭발적으로 증가한 이후 가장 큰 변화 중 하나는 AI의 대중화와 AI 엔지니어의 부상입니다. 새로운 AI 운영 도구가 등장하면서 모델을 학습, 미세 조정 및 배포하는 것뿐만 아니라 이러한 모델을 기반으로 유용한 애플리케이션을 구축하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다. 활발한 AI 운영 도구 계층의 등장으로 전 세계 약 3,000만 명의 개발자가 AI에 액세스할 수 있게 되었으며, 이는 애플리케이션 계층 내에서 폭발적인 성장의 잠재력을 창출하고 있습니다.

• AI 애플리케이션: AI 애플리케이션 도입은 이제 시작에 불과하며, 더 많은 사용 사례가 등장할 것으로 예상됩니다. AI에 대한 소비자 및 기업의 관심은 이미 런웨이와 토메와 같은 도구를 사용하는 크리에이티브 영역에서부터 레플리트와 오로라 솔라와 같은 전문적인 사용 사례에 이르기까지 탄력을 받고 있습니다. 그러나 AI 애플리케이션을 구축하는 스타트업이 기존 업체를 이기기 위해서는 빠르게 움직이고 새로운 행동 변화를 만들어내야 합니다.

4. Coatue View: 최고의 AI는 아직 오지 않았다

• 앞으로 AI는 누구나 그 힘을 활용할 수 있도록 접근성, 확장성, 유용성이 더욱 향상될 것으로 예상됩니다. AI를 통해 더 많은 사람들이 소프트웨어를 더 쉽게 프로그래밍, 디버깅, 배포할 수 있게 됨에 따라 최고의 코딩 언어는 자연어(예: 영어)가 될 것으로 예상합니다.

• AI의 힘은 데이터 센터에서 모바일로 이동하여 누구나 AI 사용자가 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 개인 데이터 세트로 AI를 훈련시키면 의료에서 소매업에 이르기까지 새로운 역량을 발휘할 수 있습니다.

• 마지막으로, 연구를 통해 AI 모델을 지속적으로 혁신하여 더욱 지능적이고 능력 있는 모델로 만들 수 있을 것으로 기대합니다.

• AI 혁명에 도전과 단점이 없는 것은 아닙니다.

  • 단기적으로 창업자, 구축자, 투자자들은 AI 모델 출력의 환각 현상 해결, 멀티모달 사용 사례 활성화, AI 사용 비용 절감, 보다 쉽고 안전한 AI 배포 등 몇 가지 과제를 해결하는 데 집중해야 할 것입니다.

  • 장기적으로는 수십억 명의 사용자를 대상으로 AI를 확장하기 위해 AI 개발이 점점 더 엔지니어링(연구 분야가 아닌) 과제가 될 것으로 예상됩니다. 하지만 저희는 AI 혁신가들이 우리 모두를 위해 AI를 유용하게 활용할 수 있는 새로운 역량을 발휘할 것으로 낙관합니다.