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매주 수요일, 안철준 촌장의 <수요레터>입니다 👀 매주 수요일, 안철준 촌장의 <수요레터> 발행됩니다 👀 웹에서 보기 📌 수요 레터 구독하기      "780조를 벌어라" AI산업의 딜레마     요즘 AI 산업에 대한 버블 얘기가 심심치 않게 나오고 있습니다. 광풍이라고 부를 만큼 엄청난 관심과 투자가 AI 산업에 집중되고 있죠. 그런데 과연 AI 산업은 투자한 만큼 돈을 벌 수는 있는 걸까요? 때맞춰 세콰이어캐피털에서 AI 분야의 투자와 전망에 대한 보고서가 나왔습니다. 보고서에서는 AI의 거품이 시작되었다고 얘기합니다.     얼마나 벌어야 되는가?   표는 아주 직관적이고 간단하게 산정되었습니다. 엔비디아 GPU 매출을 AI 산업 투자의 GPU 구매 비용으로 산정했습니다. 다른 GPU 공급 업체들에겐 좀 미안한 얘기지만, 엔비디아의 점유률이 사실 너무 높아서 말이죠. GPU 구매 비용이 전체 데이터 센터 구축 및 운영 비용의 50% 정도 차지한다고 가정합니다. 나머지 50%는 전기요금, 운영비용 등이 포함됩니다. 그래서 이익률을 50% 정도 잡으면 분기별로 얼마나 돈을 벌어야 하는가를 추정한 표입니다. 표에서 보면 AI 산업에서 투자 대비 돈을 벌려면, 2024년 4분기에 6,000억 달러의 매출이 필요합니다. 우리나라 돈으로 780조 원 쯤을 벌어야 AI 산업의 투자가 실제적인 매출 효과로 나타났다고 볼 수 있다는 겁니다.     돈 버는 회사는 없다   그런데 문제는 AI 시장이 그만한 사이즈에 한참 미치지 못한다는 점입니다. AI 서비스로 가장 많은 매출을 내는 곳은 오픈AI 입니다. 오픈AI의 23년 말 매출이 16억 달러였고, 현재 34억 달러로 증가했다고 보고되었습니다. 다른 AI 업체들의 매출도 올라갔다고는 하지만, 순수 AI 사업으로 1억 달러 매출을 넘는 곳은 없습니다. (세콰이어캐피털 리서처의 분석에 의하면 그렇다고 합니다.) 2024년도 4분기에 달성해야할 6,000억 달러에는 정말 한참 미치지 못합니다. 결국 AI 서비스로 돈 버는 기업은 거의 없습니다. 그리고 돈벌려면 아직 한참 남았습니다. 아니군요. AI로 엄청난 돈을 버는 기업이 있군요. 엔비디아.     철도 산업과 AI 산업이 다른 점   그런데 이런 주장도 있습니다. AI 인프라 투자는 철도 인프라 구축과 유사한 면이 있고, 참고 기다리면 언젠가 엄청난 수익이 될 거라는 의견이죠. 처음에 철도를 깔려면 엄청나게 많은 투자가 이루어저야 하지만, 일단 구축이 완성되고 나면 이를 통해 엄청난 생산 효과가 발생한 것처럼 AI도 그렇다는 겁니다. 데이비드 칸 (세콰이어캐피털 연구원)은 기본적으로는 이 의견에 동의하면서 AI 인프라가 철도 건설과는 다른 점이 있다고 주장합니다.       첫째, 가격 독점권이 부족하다.   철도 인프라는 일단 구축하고 나면 독점적 지위를 보장받습니다. 철도는 매우 한정적인 인프라이기 때문에 독점적인 가격 책정 권한이 가능합니다. 하지만 AI 인프라의 경우 새로운 시장 진입자들이 계속해서 시장에 넘쳐 나고 있습니다. 무한대의 경쟁 상황에서는 가격은 한계 비용까지 경쟁적으로 낮아질 수 있죠.   둘째, 투자 소각 측면에도 불리하다.   철도 인프라의 경우는 투자에 대한 가치 보존율이 높습니다. 한번 만들어지면 매우 오랫동안 사용 가능한 인프라인 겁니다. 하지만 AI와 같은 기술 투자의 경우에는 자본 소각이 매우 빠르게 이루어집니다. 엄청난 투자에 비해서 기술의 속도가 너무 빠르기 때문에 기존 투자의 가치가 아주 빠르게 사라질 진다는 점이죠. 엔비디아의 최신 GPU 칩인 B100 보다 더 좋은 차세대 칩이 앞으로 계속 개발되고 공급될 것입니다. 성능은 좋아지고, 가격은 떨어지겠죠. 지난 Computex 2024 기조연설에서 엔비디아 젠슨 황은 앞으로 1년마다 완전히 새로운 칩셋을 선보이겠다고 선언한 바도 있습니다. 그러니 초기 투자의 감가 상각은 더 심각해 질테죠.   셋째, 승자는 소수이고 대부분 패자가 될 것이다.   AI는 확실히 거대한 기술 변화의 물결입니다. 기업은 AI에 인프라 구축에 계속 투자할 것이고, 관련된 비용은 점점 더 낮아질 것입니다. 어느 시점에서는 이런 축적된 기술로 인해 몇몇 기업들은 거대한 성공을 거둘 수 있겠죠. 하지만 훨씬 많은 대부분의 기업들은 패자가 될 가능성이 너무 높습니다.     마무리   그럼에도 투자를 두려워할 필요는 없습니다. 운이 좋고, 침착함을 유지하며, 기민하게 움직이는 기업은 향후 엄청난 기회를 얻게 될 것입니다. 하지만, 심각한 착각에 빠지지 않도록 주의해야 합니다. AGI가 곧 도래할 것이고 우리는 모두 부자가 될 것이라는 환상 말입니다. 현실적으로 AI가 가야할 길은 멉니다. 수많은 기복이 있을 것입니다. 하지만 그럼에도 불구하고 AI는 가야할 미래임에 분명합니다.     촌장 드림     덧붙임 이전 칼럼과는 좀 다른 스타일로 써 봤습니다. 호불호가 있겠지만, 내용 전달에는 더 도움이 될 것이라 생각했습니다. 다양한 의견들 주시면 감사하겠습니다.           🤖 놓치면 안되는 중요한 AI 뉴스     AI 수요 증가, 구글의 탄소배출량 48% 급증하다 구글의 온실가스 배출량이 5년 사이 50% 가까이 급증한 것으로 나타났습니다. 구글은 AI 투자로 데이터센터 소비 전력량과 공급망 배출량 증가가 주요 원인이라고 분석했습니다. 또한 2030년까지 탄소중립 목표 달성의 어려움을 언급하며, AI의 환경 영향에 대한 불확실성을 강조했습니다. (기사보기)      엔트로픽, AI 개발비 매년 10배씩 증가 앤트로픽의 CEO 다리오 아모데이는 최근 AI 모델 개발 비용이 매년 10배씩 증가해 현재는 1.4조 원에 달한다고 밝혔습니다. 3-4년 내에 비용이 138조 원에 이를 가능성이 있으며, AI 모델 성능 향상에 따라 인간을 능가할 수도 있다고 전망했습니다. 이러한 비용 증가에는 GPU와 전력 공급 등 다양한 요소가 영향을 미치고 있습니다.. (기사보기)      13배나 빠르고, 10배 저렴한 AI 훈련 방법 공개, 구글 딥마인드 구글 딥마인드는 AI 모델 훈련 시간과 비용을 크게 줄이는 새로운 방법인 &#39;제스트&#39;를 공개했습니다. 이 방법은 훈련 시간을 13배 단축하고 필요한 컴퓨팅 성능을 10배 줄이는 효과를 보였습니다. 제스트는 소규모 고품질 데이터셋을 사용해 모델을 사전 훈련하고 이를 통해 더 큰 데이터의 품질을 평가해 최적의 데이터를 선택합니다. (기사보기)      AI 학습을 위한 크롤링 봇, 빅4 공개 클라우드 플레어는 주요 AI 크롤러 업체들을 공개하며, 오픈AI, 앤트로픽, 바이트댄스, 아마존의 크롤러가 상위 4개로 선정됐다고 발표했습니다. 바이트댄스의 &#39;바이트스파이더&#39;와 오픈AI의 &#39;GPT봇&#39;이 가장 활발히 활동하며 많은 웹 접속 요청을 기록했습니다. 최근 AI 기업들의 크롤링 활동과 관련된 논란도 지속되고 있습니다. (기사보기)                 

매주 수요일, 안철준 촌장의 <수요레터>입니다 👀               너무 똑똑한데, 너무 멍청해! AI의 패러독스     생성형AI는 변호사 시험에 합격할 정도로 똑똑해졌습니다. 그런데 아주 상식적인 질문에는 엉뚱한 대답을 하기도 하죠. 어떤 측면에서는 너무 똑똑한데, 또 다른 측면에서는 어린 아이의 판단에도 미치지 못합니다. 대체 왜 그런걸까요? AI 기업들의 얘기처럼 매개변수가 충분히 더 커지고 학습이 더 많이 이루어지면 문제가 해결 될 수 있는 걸까요? 아니면 생성형AI의 LLM (거대 언어 모델)이 인간의 지능을 모방하는데 근본적인 한계가 있는 걸까요?   워싱턴 대학교의 최예진 교수는 2023년 타임지 선정 인공지능 100대 인물에 포함된 유일한 한국인입니다. 작년엔 AI의 근본적인 문제점을 예리하게 지적한 TED 영상이 큰 반향을 일으키기도 했습니다. 지난 수요일이었죠. 제3회 한겨레신문가가 주최한 <사람과 디지털포럼>에 최예진 교수가 기조연설자로 나왔습니다. ‘엄청나게 똑똑한 AI이지만, 충격적일 정도로 멍청한 AI” 에 대한 이야기를 들려주었습니다. 직접 참석한 소감을 정리해 드립니다.   먼저 AI의 멍청한 실수부터 한번 살펴볼까요? 출처 : 한겨레 신문사     AI의 멍청한 실수 ⓵   5개의 옷을 말리는데 5시간이 걸린다면, 그럼 30개의 옷을 햇볕에서 말리는 데 얼마나 시간이 걸리겠냐는 질문을 ChatGPT-4에게 해보았습니다. 상식적인 질문이죠. 태양 아래에서는 10벌이고, 20벌이건 상관없이 말리는 데 걸리는 시간은 다 똑같습니다. 정답은 5시간이죠. 그런데 ChatGPT는 30시간이라고 대답합니다. 나름 수학적으로 논리를 펴가면서요. 출처 : 최예진 교수 기조연설 발표자료   AI의 멍청한 실수 ⓶   테이블에서 플랭크를 하고 있는 우주인을 그려줘 라고 DALL-E 에게 요청했습니다. 그림에서 보는 것처럼 달리는 그럴싸한 4개의 그림을 뚝딱 만들어 냈습니다. 진짜처럼 너무 잘 그린 그림들이죠. 사람은 이렇게 못합니다. 그런데, 만들어진 그림 중에서 어떤 게 정확하게 그린거야? 라고 물어 봅니다. 그런데 이런 상식적인 질문에 오히려 AI는 잘 답변하지 못합니다. 우리 사람에겐 너무 쉬운 일인데 말이죠. 네 개의 그림 중에서 정상적인 플랭크를 하는 그림은 딱 하나 있고, 이건 사실 어린 아이도 너무 쉽게 맞출 수 있습니다. 출처 : 최예진 교수 기조연설 발표자료 출처 : 최예진 교수 기조연설 발표자료   AI 패러독스   변호사 시험에도 합격할 정도로 똑똑한 AI 이지만, 앞서의 이런 지극히 상식적인 상황과 질문들에 정확한 대답을 하지 못하는 일이 AI 세계에는 비일비재합니다. 좀 더 나은 모델이 있고, 좀 못한 모델이 있는 것도 사실이지만, 근본적으로 생성형AI는 사람에겐 너무 어려운 일은 잘해내지만, 반대로 사람에게 너무 쉬운 판단의 문제를 어려워합니다. 이런 역설적인 상황을 AI 패러독스라고 부릅니다.   무엇이 중한디?   최교수는 생성형 AI와 관련해 가장 시급한 과제로 ‘환각(Hallucination)’ 현상과 더불어 윤리·도덕 문제를 지적했습니다. 그는 “인공지능 모델들은 지금 실제 현실과 가상 현실을 명확하게 구분을 못 하고 또한 사실과 거짓을 혼동하고 있다”며 “이는 결국 인공지능이 주입식으로만 질 낮은 데이터까지 습득해 명확한 사실을 제대로 공부하지 못했기 때문”이라고 말했습니다. “우리 시험공부 때 벼락치기 많이 했잖아요? 그런데 그건 급한 시험 준비엔 도움이 좀 되겠지만, 실제로 깊은 공부가 안된다는 걸 알고 있잖아요. 그런데 지금 거대언어모델(LLM)들은 대규모 데이터를 쏟아붓는 ‘주입식 교육’으로 학습하고 있다고 보면 되는 거죠”     LLM의 근본적인 문제   엄청난 데이터를 학습해서 성능을 높혀가는 LLM 기반의 생성형AI들에는 근본적인 문제가 있다는 것을 알아야 합니다. 사실 LLM은 너무 비효율적인 방식입니다. 실제 하나의 질문에 대답할 때 소모되는 에너지가 구글의 검색 방식에 비해서 10배는 더 발생시킵니다. “무엇보다 중요한 핵심은 사람은 AI 학습 방법처럼 이렇게 세상을 이해하지 않는다는 점입니다. 언어와 지식은 동일하지 않습니다. 그래서 기존의 LLM 방식이 아닌 새롭고 효율적이면서 가벼운 접근 방식이 필요한 시점이 되었습니다.”     인간을 위한 AI   “결국은 인공지능은 인간을 위해서 만들어야 한다고 생각한다.” 고 최교수는 말했습니다. 그동안 인공지능 기술 발전이 더뎠을 때는 인공지능 윤리나 도덕 같은 문제가 사실 그렇게 큰 문제는 아니었습니다. 하지만 이젠 충분히 인류에게 엄청난 영향을 미칠 수 있고 앞으로 그 파급력을 더 커질 것입니다. 그래서 처음부터 인간의 가치와 상식 같은 것들을 인공지능에게 잘 가르쳐야 하는 것이 정말로 중요합니다. 미리 준비하지 않으면 나중에 정말 후회할 상황이 벌어질 수도 있을 것이라 최교수는 강조합니다.   이번 포럼에는 최예진 교수 이외에도 이 시대 최고의 SF작가 중 한명인 테드 창, 인지과학자 아베바 비르하네 교수, 베스트셀러 ‘클루지’의 저자로도 유명한 게리 마커스 교수도 연설자로 나왔습니다. 인간에게 유익한 AI 개발을 위한 다양한 방법들이 제시되었습니다. 몇몇 거대기업과 엔지니어들에게만 AI의 발전을 맡겨두기엔 너무 중요하고 심각한 문제가 되었다는 생각이 듭니다. 다양한 분야의 사람들이 모여 진지한 함의와 고민을 시작해야할 시간이 되었고, 그런 의미에서 이번 컨퍼런스의 의미가 있었다고 생각됩니다.   촌장 드림         🤖 놓치면 안되는 중요한 AI 뉴스     런웨이가 오픈AI의 소라에 대적할 비디오 생성 AI를 선보였다 런웨이가 새로운 동영상 생성 AI 모델 &#39;젠-3 알파&#39;를 발표했습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지 또는 비디오를 입력으로 사용하여 10초 길이의 고품질 동영상을 90초 안에 생성할 수 있으며, 감정 표현과 카메라 움직임 등을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 런웨이는 이번 주말 유료 사용자에게 먼저 공개하며, 이후 무료 사용자에게도 서비스를 확대할 계획입니다. (기사보기)    애플이 오픈소스를? 온디바이스 AI용 모델 오픈소스로 출시 애플이 온디바이스 인공지능(AI) 앱 구축을 위해 사용할 수 있는 대형 언어 모델(LLM)과 데이터셋을 오픈 소스로 공개했습니다. 새로운 코어 ML 모델 20종과 데이터셋 4종은 메모리와 전력 소모를 최소화하여 최적화되었으며, 네트워크 연결 없이 안전하게 사용자의 장치에서 실행됩니다. 전문가들은 애플의 이번 조치가 클라우드에서 엣지 디바이스로 컴퓨팅 파워를 옮기는 추세와 일치한다고 평가합니다.. (기사보기)    메타의 굴복 : 유럽에서 사용자 데이터를 AI 학습용 사용 중단 메타는 유럽 사용자 데이터 사용을 통한 AI 훈련 계획을 규제 압력으로 인해 중단했습니다. 이 조치는 유럽 연합과 영국에서의 데이터 보호 규정에 따른 것입니다. 메타는 이러한 결정이 사용자 프라이버시를 보호하기 위한 것이라고 밝혔습니다. (기사보기)     Apple Intelligence : 애플의 WWDC2024 정리 애플은 WWDC 2024에서 다양한 새로운 기능과 업데이트를 발표했습니다. iOS 18 을 비롯한 여러 OS의 업데이트 내용들이 선보인 가운데, 애플의 새로운 AI 기술인 Apple Intelligence에 대한 발표가 있었습니다. 그 밖의 다양한 내용을 정리한 기사입니다. (기사보기)               

    GPT-4o, 영화 &#39;her&#39;가 현실이 되다     오픈AI가 또 한번 세상을 떠들썩 하게 만들었습니다. 새로운 멀티모달 AI 모델인 GPT-4o를 발표한 건데요. (o는 Omni의 약자를 의미하고, ‘모든’, &#39;전부’를 의미하는 단어입니다)  발표가 있은지 이틀이 지났지만 여전히 관련된 기사와 글, 영상으로 온통 뜨겁네요. 이번 수요레터에서는 GPT-4o의 핵심적인 특징들을 살펴보겠습니다.     AI와 진짜 대화한다   영화 의 인공지능 사만다가 현실이 되었습니다. 예전 GPT 모델들이 음성 지원에 3초에서 5초 사이의 시간이 걸렸던 것에 비해서 0.23초 안에 대답이 가능해 졌습니다. 보통 사람의 응답시간이 대략 0.3초 내외라고 했을 때 응답속도 측면에서는 사람과 대화하는 것과 차이를 느낄 수 없다는 거죠. 텍스트, 시각정보, 오디오 등 모든 데이터를 end to end 학습을 통해서 한번에 처리가 되기 때문에 이런 빠른 응답이 가능하다고 오픈AI는 설명하고 있네요. 무엇보다 GPT-4o의 목소리에는 마치 감정이 들어가 있는 것처럼 보입니다. 사람과 농담을 주고 받고, 웃고, 위로합니다. 데모 영상을 통해서는 AI라고 느끼지 못하겠더라구요. SF영화가 이렇게나 빨리 현실이 될 지는 상상도 못했습니다. 영화 의 주인공 테오도르가 사만다에게 느꼈던 사랑의 감정, 가능할 수도 있을까요?     아이폰에 ChatGPT   애플은 AI의 개발에 뒤쳐져 있습니다. 최근에 AI에 최적화된 M4 칩이 적용된 아이패드 프로를 발표하기도 했고, 애플카를 접으면서 관련된 자원을 AI에 쏟아부으며 최선을 다하지만 솔직히 AI는 후발입니다. 하지만 이번에 오픈AI의 발표를 통해 애플과 오픈AI의 협력이 의미심장한 시너지 효과를 낼 수 있게 되었습니다. ChatGPT의 데스크탑 앱을 출시했는데, 맥 버젼만 선보였습니다. 윈도우 버젼은 연말에나 가능다하고 얘기합니다. MS와 오픈AI의 그간의 관계를 생각해 보면 참 의아한 일이 아닐 수 없네요. 이번 데모 영상에서 보여준 기기들은 온통 애플 것들이었습니다. 그리고 최근 블롬버그의 소식에 의하면 6월에 발표할 애플의 WWDC에서 얘기될 iOS18에서 ChatGPT가 시리2.0에 통합될 수도 있다고 합니다. 전세게 약 22억대의 활성기기를 보유한 애플의 생태계에 올라탄다면 오픈AI가 정말로 게임체인저가 될 수도 있겠다는 생각이 듭니다. AI에 뒤늦은 애플의 입장에서도 나쁘지 않죠.     무료 버젼에서도 가능   ChatGPT-4가 유료 버젼에서만 가능했던 것에 비해서 GPT-4o는 무료버젼에서도 가능해질 전망입니다. 다만 제약이 좀 있죠. 플러스 유료 사용자들에겐 5배 더 많은 사용이 가능하다고 하네요. 일단 사용해 보면 유료를 쓰지 않을 수 없다고 판단하는 모양인데, 이틀동안 GPT-4o를 사용해보니 정말 많은 사람들이 지갑을 열지 않을까 생각해 봅니다. 아직은 한국어가 약간은 어색하지만 그래도 충분히 대화를 나눌 수 있는 수준입니다. 운전하면서 이젠 절대 심심하지 않을 겁니다.     API 사용성 확대   GPT-4o는 생태계 확대를 위한 API 사용성을 대폭적으로 확대했습니다. 기존 GPT-4 Turbo 대비 2배 빠르고 5배나 제한 없이 사용 가능한데, 가격은 절반입니다. 이 정도면 팀킬 아닌가 싶기도 한데, 문자와 영상 정보에 대한 AI 모델 개발에 대한 생태계를 선점하겠다는 포석이겠죠. 최근 메타의 LLaMA3가 오픈 LLM 모델로 좋은 성능과 개방성을 보여주고 있는 점을 경계하는 것 같네요.     그래서 무엇이 가능할까? 이번 GPT-4o는 다양한 응용 방법들을 보여주는 영상들을 여러 편 공개했습니다. 꼭 한번 보시길 추천합니다. 그 중에서 특히 인상 깊었던 몇 가지 데모를 소개합니다.   실시간 번역  이젠 GPT-4o만 있으면 실시간 번역이 가능해 집니다. 굉장히 자연스럽고 또 빠릅니다. 당연히 한국어도 가능하죠. 언어 장벽은 정말로 무너져 내렸습니다. https://youtu.be/WzUnEfiIqP4?si=-u_Xrvcg_drrEcbI   노래를 불러줘  감자(Potatoes)에 대한 노래를 불러달라고 GPT-4o에게 요청하는데, GPT-4o는 노래를 만들어 부릅니다. (세상에 AI가 노래를 부르다니요. 그런데 꽤나 자연스럽네요) 노래의 톤과 분위기를 바꿀 수도 있습니다. 좀 더 부드럽게, 좀 더 속삭이 듯이 불러줘라고 추가적으로 요청하면 변화된 느낌과 감정으로 노래를 바꿔 부릅니다.  https://youtu.be/2Djt1WWch20?si=gfbRFm2SPbUFXCkJ   수학문제 교사  아이패드만 있으면 대화를 통해서 삼각함수를 GPT-4o에게 배울 수 있습니다. 실수에 대한 피드백과 문제를 맞췄을 때 적절한 응원까지. 정말 이런 교사가 없네요. 교육산업에 종사하는 분들은 이 영상을 보며 어떤 생각을 가지게 될 지 궁금해 졌습니다. https://youtu.be/_nSmkyDNulk?si=UR5_gGffT4m-q2tW     할 얘기는 넘쳐나는 이번 오픈AI의 발표였습니다. 하지만 이게 다가 아닙니다. 비디오 AI 생성 서비스인 소라(SORA)도 곧 출시될 예정이고, GPT-5도 준비 중입니다. 검색엔진도 발표가 있을 것이고, 샘 알트만이 얘기한 새로운 모델인 큐스타도 기다리고 있습니다. 오픈AI가 도데체 세상을 얼마나 또 놀래킬 건지 모르겠네요.     구글도 새로운 AI 전략을 이번 구글 I/O에서 발표했습니다. 자신들이 가진 거대한 플랫폼 생태계에 AI를 녹여내어 패권을 이어가려는 전략을 보여줍니다. 조만간 구글의 AI 발표에 관련되어서도 정리해서 소개해 드리겠습니다.       AI 소식에 정신없는 촌장 드림