Open AI의 기업 가치 100조 시대를 맞아 짚어 본 AI 산업의 거대한 흐름

Open AI의 2023년

GPT-4와 멀티모달의 진화

2023년은 Open AI에게 있어서 획기적인 한 해였습니다. 특히, 3월에 출시된 GPT-4는 AI 산업에서 중요한 변곡점이 되었습니다. GPT-4의 출시는 단순한 성능 향상을 넘어서, AI가 텍스트 중심에서 멀티모달 시대로 나아가는 중요한 이정표였죠.

Open AI의 GPT-4는 단순한 텍스트 처리를 넘어 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 데이터 형태를 지원하는 멀티모달 기능을 제공합니다. 이는 AI가 제공할 수 있는 서비스의 범위를 극적으로 확장시키며, 우리가 인식하는 AI의 가능성을 새롭게 정의하고 있습니다.

그렇기 때문에, 새로운 AI 서비스를 고민하고 계신 분들에게는 멀티모달의 접근이 필수적입니다. 멀티모달은 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 데이터 형태를 혼합하여 사용하는 방식으로, 미래의 AI 서비스는 이러한 다양한 형태의 데이터를 활용할 것입니다.

GPT-4의 또 다른 주목할 만한 특징은 그 규모와 구조입니다. 비공식적인 정보에 따르면, GPT-4는 약 1.7조 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이는 GPT-3 대비 약 10배에 달하는 규모입니다. 더욱이, GPT-4는 MOE라는 구조를 통해 각 분야에 최적화된 부분들을 포함하고 있습니다. 이러한 구조는 필요한 특정 부분만을 선택적으로 활용할 수 있게 하여, 효율성과 정확성을 대폭 향상시켰습니다.

이러한 발전은 단순히 기술적 진보를 넘어서, 우리가 AI를 활용하는 방식에도 혁신을 가져오고 있습니다. AI의 진화는 이제 단순한 텍스트 기반 서비스를 넘어, 생활의 모든 영역에 걸쳐 다양한 형태로 통합되고 있는 것이죠.

ChatGPT 플러그인

ChatGPT 플러그인의 출시는 AI 산업에 또 다른 변화의 바람을 불러일으켰습니다. 이 플러그인은 외부 사업자의 서비스를 ChatGPT 내에서 직접 이용할 수 있게 해주면서, ChatGPT가 앱스토어처럼 작동하고 슈퍼앱으로 발전할 수 있는 가능성을 제시했습니다. 하지만 현재 상황은 이러한 예상과 다소 거리가 있는 것으로 보입니다. 샘 알트만은 ChatGPT 플러그인이 예상보다 성과가 나오지 않고 있음을 언급했습니다.

이러한 상황에서 몇 가지 생각을 해볼 필요가 있습니다. 첫째, ChatGPT가 모든 것을 해결해주는 슈퍼앱으로 자리 잡을 가능성은 낮다고 볼 수 있습니다. 각 서비스마다 특화된 사용자 경험이 중요하기 때문에, ChatGPT의 단일 인터페이스로 모든 것을 최적화하는 것은 어려운 일입니다. 이는 버티컬별로 최적화된 AI 서비스들이 등장하며 ChatGPT의 영향력을 분산시킬 수 있음을 의미합니다.

두 번째로, OpenAI 자체도 모든 해답을 가지고 있지 않다는 점입니다. OpenAI는 여전히 발전 과정에 있는 스타트업과 같으며, ChatGPT의 성공도 예상치 못한 일이었습니다. 이는 OpenAI가 모델 개선에 더 많은 리소스를 할당하고 있으며, ChatGPT의 발전이 우선순위에서 상대적으로 밀릴 수 있다는 것을 의미합니다. 이러한 상황은 다른 신규 사업자들에게 기회를 제공할 수 있습니다.

이러한 관점에서 볼 때, ChatGPT와 같은 플랫폼의 미래는 여전히 불확실하며, AI 시장은 다양한 사업자들의 창의적인 접근과 혁신이 필요한 분야임을 알 수 있습니다. 이는 우리가 AI 시장을 바라볼 때, 단순히 한 회사나 서비스에 초점을 맞추기보다는 보다 넓은 시각으로 접근해야 함을 의미합니다.

Code Interpreter와 GPT-4 Turbo

2023년은 ChatGPT에 있어서도 획기적인 한 해였습니다. 7월에는 Code Interpreter라는 기능이 추가되어, ChatGPT가 단순한 텍스트 기반의 챗봇을 넘어서 데이터 분석가처럼 활용될 수 있게 되었습니다. 이 업데이트로 사용자는 다양한 형태의 파일을 업로드하고, 파이썬 코드를 작성 및 실행할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 사용자는 인간의 언어를 통해 데이터 분석을 수행할 수 있게 되었습니다.

그리고 11월 OpenAI 데브데이에서는 더욱 큰 발표들이 이루어졌습니다. 가장 주목할 만한 것은 GPT-4 Turbo의 공개였습니다. 이 업데이트는 2023년 4월까지의 정보를 포함하고, 최대 128K 토큰 길이의 응답을 지원합니다. 무엇보다 성능이 향상되면서도 비용은 GPT-4에 비해 대폭 저렴해졌습니다. 또한 새로운 TTS 모델, 여러 명령을 동시에 호출할 수 있는 function 콜 업데이트, GPT-4 파인튜닝 지원, 기관용 커스텀 모델 프로그램 등 다양한 업데이트가 발표되었습니다.

마지막으로 대망의 GPTs 서비스도 공개되었습니다. GPTs는 사용자가 원하는 목적의 AI 모델을 쉽게 만들고, 스토어에 올려 판매할 수 있는 서비스입니다. 이는 ChatGPT 내에서 자신만의 AI 어플리케이션을 만들고, 마켓에 업로드하여 수익을 창출할 수 있게 해주는 OpenAI의 야심찬 프로젝트입니다.

이러한 업데이트들은 ChatGPT의 가능성을 크게 확장시켰습니다. ChatGPT가 슈퍼앱으로 자리잡는 것에 대해서는 부정적인 입장이지만, GPTs는 매우 혁신적인 전략으로 보입니다. 이를 통해 다양한 시도들이 이루어지고, 새로운 트래픽이 집중되는 GPTs 서비스들이 탄생할 가능성이 높습니다. 그러나 여전히 챗봇의 한계를 넘어서지 못한 부분도 있어, 새로운 어플리케이션들에 대한 기대감도 높아지고 있습니다.

Google Gemini

새로운 AI 경쟁자의 등장

최근, 구글이 AI 분야에서 중요한 발표를 하며 새로운 경쟁자, Gemini를 선보였습니다. Gemini는 여러 부문에서 GPT-4를 능가한다는 구글의 주장과 함께, 특히 공개된 영상이 큰 화제를 불러일으켰습니다. 비록 영상이 실시간이 아니라는 점에서 논란이 있었지만, 구글이 유튜브를 활용한 멀티모달 시대에서의 잠재력을 보여주는 중요한 사례였습니다.

구글은 Gemini를 울트라(고성능), 프로(범용성), 나노(온디바이스)의 세 가지 버전으로 출시했습니다. 이러한 다양한 버전의 출시는 AI 기술의 접근성과 활용도를 높이는 중요한 전략입니다.

성능 면에서, 구글의 역량과 조직 개편, 그리고 세르게이 브린의 직접적인 프로젝트 참여로 인해 Gemini는 GPT-4보다 우수할 것으로 예상됩니다. 구글이 AI 분야를 선도하고 있는지는 확실하지 않지만, 최소한 뒤쳐지지 않겠다는 강력한 메시지를 보내고 있습니다.

또한, 구글이 함께 공개한 TPU 기반의 컴퓨팅 인프라에 대한 아티클은 향후 구글의 진짜 역량이 모델을 효율적으로 서비스하는 데 있을 것임을 시사합니다. 이는 빅테크 기업들이 자체 칩을 제작하는 것의 중요성을 잘 보여주는 사례입니다.

Gemini의 출시는 AI 시장에 새로운 경쟁 구도를 형성하고 있으며, 이는 기존의 플레이어들에게도 중대한 도전이 될 것입니다. 구글의 이러한 움직임은 AI 기술의 발전뿐만 아니라 비즈니스 모델과 시장 전략에도 새로운 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

Grok

일론 머스크의 AI 도전

최근, 일론 머스크가 이끄는 x.ai에서 Grok이라는 새로운 LLM을 공개하며 AI 경쟁에 뛰어들었습니다. 이 소식은 AI 산업에 큰 파장을 불러왔습니다. 특히, x.ai가 이어서 1억 달러의 자금을 모집한다고 발표한 것은 그들의 야심찬 계획을 보여줍니다.

일론 머스크의 x.ai는 세상에서 가장 뛰어난 비전 모델을 구축한 회사로 알려져 있습니다. 이러한 배경을 가진 회사가 LLM을 결합시킬 때, 어떤 혁신적인 결과물을 선보일지 기대가 모아지고 있습니다. 일론 머스크는 OpenAI에 대적할 수 있는 사실상 거의 유일한 인물로 여겨지며, 그의 Grok 프로젝트는 AI 분야에서 새로운 돌파구를 제시할 것으로 기대됩니다.

Grok의 출시는 AI 분야에서 일론 머스크의 영향력이 어떻게 작용할지, 그리고 그가 이끄는 x.ai가 기존의 AI 시장 구도에 어떤 새로운 변화를 가져올지에 대한 관심을 불러일으키고 있습니다. 이는 AI 기술의 발전 뿐만 아니라, 기술 경쟁과 혁신적인 사업 모델에 대한 새로운 시각을 제공할 것입니다.

AI 분야의 또 다른 경쟁자

Mistral AI와 Anthropic

AI 분야에서는 또 다른 주목할 만한 이동이 있었습니다. Mistral AI가 설립된 지 7개월 만에, a16z, LVP 등으로부터 3억 8500만 유로(약 5,459억원)를 투자받으며 20억 달러의 밸류에이션을 달성했습니다. 이는 AI 산업에서 신생 기업이 얼마나 큰 잠재력을 가지고 있는지 보여주는 사례입니다. Mistral AI는 오픈 소스를 주력으로 내세우며, 이를 통해 AI 기술의 접근성과 혁신을 높이고자 합니다.

이러한 투자는 AI 모델 회사들이 여전히 치열한 투자 전쟁을 벌이고 있다는 것을 보여줍니다. GPT와 Gemini의 경쟁을 보면서 게임의 종결자가 등장할 것 같았지만, 실제로는 아직 많은 기업들이 경쟁에 뛰어들고 있는 상황입니다. 아마존의 Bedrock 전략처럼 여러 모델을 서비스하는 전략을 펼치는 기업들도 있어, AI 시장의 경쟁은 아직 끝나지 않았음을 암시하고 있습니다.

이러한 다양한 움직임은 AI 분야에서 여러 회사들이 각자의 전략과 혁신을 바탕으로 경쟁하고 있다는 것을 보여줍니다. AI 기술의 빠른 발전과 시장의 변화는 향후 AI 산업의 성장과 발전 방향에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

OpenAI의 새로운 도전

Q Star와 그 배경

OpenAI의 내부에서는 Q Star라는 이름의 새로운 AI가 등장했습니다. 이 AI는 수학 문제 해결 능력을 가지고 있으며, 몇몇 연구원들의 주도로 이사진들에게 이 소식이 공유되었습니다. 이 과정에서 샘 알트만의 해임 사건이 벌어졌고, 알트만은 OpenAI에게 ‘가장 중요한 발전의 순간’이 최근에 있었다고 언급했습니다. 이러한 일련의 사건들은 OpenAI 내부에서 일어난 중요한 변화를 시사하고 있습니다.

이러한 변화는 OpenAI가 처음에 ‘비영리’ 목적으로 구성된 보드진의 성격과 일반 영리 법인의 보드진과의 차이를 드러내는 사례입니다. 또한, Anthropic의 창업자들은 OpenAI 출신으로, OpenAI의 접근법에 대한 의문과 안전 문제를 이유로 독립하게 되었습니다. 이는 AI 분야에서 안전과 윤리 문제가 얼마나 중요한지를 다시 한번 강조합니다.

샘 알트만의 해임 사건과 관련하여, 그가 Y Combinator 재직 시절 OpenAI에 큰 관심을 보였던 것은 AI 분야에서 그의 영향력과 역할을 보여주는 중요한 요소입니다. OpenAI와 관련된 이러한 사건들은 AI 기술의 발전뿐만 아니라, AI 분야에서의 윤리적, 안전적 고려사항에 대한 중요성을 부각시키고 있습니다.

DeepMind의 혁신적인 발전

AI로 수학 문제 해결

DeepMind는 최근 AI 기술의 또 다른 중요한 발전을 이루었습니다. 네이처에 발표된 FunSearch 논문에 따르면, 컴퓨터 코드의 함수와 LLM을 결합하여 수학적 문제의 해결 및 발견이 가능해졌습니다. 이러한 접근 방식은 문제 해결 과정을 블랙박스가 아니라 투명하게 만들어, AI의 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있게 합니다. 이것은 AI 기술의 한계를 넘어서는 중요한 발전입니다.

이러한 발전은 AI 기술이 단순한 예측이나 데이터 처리를 넘어서, 복잡한 문제 해결의 영역으로 진입하고 있음을 보여줍니다. DeepMind의 이러한 연구는 AI가 인간의 지능 영역에 점점 더 깊숙이 침투하고 있음을 나타내며, AI의 발전이 상상을 초월할 정도로 빠르게 일어날 수 있음을 시사합니다.

이러한 혁신은 AI 분야에 있어서 중대한 진전을 의미하며, 향후 수학, 과학, 공학 등 다양한 분야에서 AI의 활용 가능성을 크게 높일 것입니다. DeepMind의 이러한 연구는 AI 기술의 미래 방향성과 가능성을 재정의하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

비디오 AI의 급부상

Stability AI와 Pika의 혁신

최근, 비디오 AI 분야가 엄청난 발전을 이루었습니다. Stability.ai는 비디오 생성 모델을 공개하며 이 분야의 선두주자로 자리매김하고 있습니다. 이어서 Pika는 동영상 편집 및 생성 서비스의 시연 영상을 공개하며, Text/Image-to-Video와 Video-to-Video 기능을 지원한다고 밝혔습니다. Pika는 동시에 3,500만 달러의 투자를 유치하며, 지금까지 총 5,500만 달러의 투자금을 모았다고 합니다.

이러한 발전은 비디오 생성 기술의 대중화가 시간 문제임을 시사합니다. 비디오 AI 기술은 이제 단순한 실험적 단계를 넘어서, 실질적인 상업적 활용과 사용자 경험의 혁신을 이끌고 있습니다.

또한, 유튜브의 공동 창업자인 Chad Hurley는 EyeTell이라는 비디오 창작을 돕는 AI 스타트업을 설립했습니다. 유튜브 창업자가 진행하는 프로젝트이기 때문에, 이 분야에서의 혁신과 발전에 대한 기대감이 더욱 커지고 있습니다. 비디오 생성 및 편집 분야에서 Figma와 같은 도구가 될 수 있는 경쟁이 치열하게 전개되고 있습니다.

이러한 비디오 AI의 발전은 미디어와 엔터테인먼트 산업에 혁신적인 변화를 가져올 것이며, 창작과 편집의 방식에도 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

법률 산업에서의 AI 혁신

데이터 기반 변화

법률 산업은 AI 기술을 빠르게 도입하고 있는 산업 중 하나입니다. 최근, 법률 AI 스타트업 Harvey가 클라이너 퍼킨스와 Elad Gil의 리드로 7억 달러의 밸류에이션에 8000만 달러의 투자를 유치했습니다. 이러한 투자는 법률 산업에서 AI의 중요성과 잠재력을 보여주는 사례입니다.

법률 분야는 언어 데이터 기반의 분야로, ‘판례’라는 정형화된 데이터가 존재합니다. 한국에서만 매년 700만 건의 소송이 진행되고, 150만 개의 판결문이 발표됩니다. 많은 변호사들은 이러한 판결문을 분석하여 선례를 찾는 작업을 합니다. 엘박스는 판결문 데이터를 모아 ‘판례 검색 서비스’를 제공하는 업체로, 현재 300만 건 이상의 판결문 데이터를 보유하고 있습니다. 엘박스는 AI 기술을 활용하여 변호사들의 업무 생산성을 극대화하는 서비스를 개발하고 있습니다.

미국의 법률 시장은 3,000억 달러가 넘는 거대한 시장으로, 여러 법률 관련 AI 스타트업이 활동 중입니다. Harvey는 DeepMind, Meta AI 출신과 미국 탑 로펌 변호사 출신이 공동 창업한 회사로, OpenAI 펀드와 세콰이어 등으로부터 2,100만 달러 이상의 투자금을 모았습니다. Harvey는 GPT-4 기반 서비스를 개발 중으로, 변호사의 다양한 업무를 자연어로 처리할 수 있게 만들 계획입니다.

Casetext는 법적 사건 검색 및 연구 작업을 지원하는 GPT 기반 소프트웨어를 제공하는 업체로, 최근 톰슨 로이터에 6억 5000만 달러에 인수되었습니다. Responsiv는 사내 법무팀에 AI 도우미 서비스를 개발하는 업체로, 해당 서비스의 효율성 증명 시 많은 수용 가능성이 있습니다.

데이터 관리의 AI 혁신

Databricks의 새로운 접근

데이터 관리 분야에서도 AI의 혁신적인 적용이 일어나고 있습니다. Databricks는 ‘데이터 인텔리전스 플랫폼’이라는 새로운 방향성을 설정하고, AI를 데이터 관리에 접목시키고 있습니다. 이를 통해 자연어 기반의 데이터 관리가 가능해지며, 고도화된 데이터 검색 기능, 데이터 사용량에 따른 자동 최적화, 스스로의 보안 수준 강화 등이 가능해질 전망입니다.

Databricks의 이러한 접근은 AI 기술이 데이터 관리 분야에 새로운 혁신을 가져오고 있음을 보여줍니다. AI 기술을 활용하여 데이터 관리가 더욱 효율적이고 직관적으로 변화하고 있습니다. 이는 데이터 관리가 단순한 저장과 처리를 넘어, 지능적인 분석과 자동화된 관리로 발전하고 있음을 의미합니다.

AI 기술의 이러한 진화는 데이터 관리 분야에 큰 변화를 가져올 뿐만 아니라, 다양한 산업 분야에서 데이터를 활용하는 방식에도 중대한 영향을 미칠 것입니다. 이는 데이터 분석가, 개발자, 시스템 관리자 등 다양한 전문가들의 업무 방식을 변화시키고, 더 나은 의사결정과 효율성을 가능하게 할 것입니다.

AI 시대의 새로운 주역

해커와 크리에이터

인공지능 기술의 발전은 우리에게 두 가지 중요한 이점을 제공할 것입니다. 첫째, General Problem Solver로서의 역할로 지식 노동 산업혁명을 이끌 것입니다. 이는 AI가 다양한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있음을 의미하며, 이는 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 둘째, 컴퓨터와 인간처럼 상호작용할 수 있는 능력으로 디지털 삽입이 가능해집니다. 이는 인간과 AI 간의 커뮤니케이션이 자연스럽고 효과적으로 이루어질 것임을 의미합니다.

이러한 AI 기술의 발전은 세계의 문제를 해결하는 주역으로서 두 집단을 더욱 중요하게 만들 것입니다. 첫 번째 집단은 AI 기술을 발전시키고 활용할 줄 아는 ‘해커’입니다. 이들은 기술적인 능력을 바탕으로 AI의 가능성을 확장하고, 새로운 솔루션을 개발하는 데 기여할 것입니다. 두 번째 집단은 대중과의 접점을 강력하게 소유하고 있는 ‘크리에이터’입니다. 이들은 AI 기술을 대중에게 쉽고 이해하기 쉬운 방식으로 전달하고, AI의 사회적 수용을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

이 두 집단의 상호 작용은 AI 기술의 발전과 사회적 적용을 가속화하는 중요한 요소가 될 것입니다. AI 시대의 해커와 크리에이터는 기술 혁신과 대중적 소통의 가교 역할을 하며, 새로운 산업 혁명을 이끌어갈 주역들로 자리 잡을 것입니다.

AI 시대의 소프트웨어 비즈니스 모델 혁신

인공지능, 특히 LLM 시대의 도래는 소프트웨어 비즈니스 모델에도 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 이러한 변화는 소프트웨어 산업에서의 생산성 증가와 밀접하게 연관되어 있으며, 비즈니스 모델의 측면에서도 중요한 영향을 미칠 것입니다.

최근의 소프트웨어 서비스 업체들은 점점 더 사용량 기반의 프라이싱 모델을 채택하고 있습니다. 이는 고객이 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하는 것을 의미하며, 기업과 소비자 모두에게 공정한 가치 교환을 제공합니다. LLM 시대에는 SLA 프라이싱, 결과물-기반 프라이싱, 에이전트 렌팅 같은 새로운 형태의 비즈니스 모델이 등장할 것으로 예상됩니다.

이러한 새로운 비즈니스 모델들은 소프트웨어 서비스의 가치와 효율성을 더욱 명확하게 반영할 것입니다. SLA 프라이싱은 서비스의 품질과 신뢰성을 기준으로 가격을 설정하고, 결과물 기반 프라이싱은 고객이 얻는 실질적인 결과에 따라 비용을 책정합니다. 에이전트 렌팅 모델은 특정 기간 동안 AI 에이전트의 서비스를 임대하는 형태로, 고객이 필요할 때마다 AI의 능력을 활용할 수 있게 합니다.

이러한 비즈니스 모델들은 AI 시대의 소프트웨어 산업이 어떻게 발전할지에 대한 중요한 통찰을 제공합니다. AI 기술의 발전과 함께, 소프트웨어 비즈니스 모델의 혁신은 기업과 사용자에게 새로운 가치 창출 기회를 제공할 것입니다.

마치며

Open AI가 100조 원이 넘는 기업 가치를 달성한 것은 단순히 숫자의 문제를 넘어선 현상입니다. 이것은 인공지능 기술의 놀라운 발전과 시대적 변화의 상징적인 사례입니다. Open AI의 성공은 우리에게 두 가지 중요한 메시지를 전달합니다.

첫 번째는 AI 기술의 끊임없는 혁신입니다. GPT-4, 멀티모달 시대의 도래, 자연어 기반의 데이터 관리 등 AI의 발전은 우리가 일상생활과 업무에서 정보를 처리하고 문제를 해결하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 혁신은 다양한 산업에 긍정적인 영향을 미치며, 새로운 기회를 창출하고 있습니다.

두 번째는 AI 시대의 새로운 주역들입니다. AI 해커와 크리에이터의 등장은 기술 혁신과 대중적 소통의 중요한 매개체가 될 것입니다. 이들은 기술과 사회의 연결 고리 역할을 하며, AI 기술의 진보를 더욱 가속화할 것입니다.

결론적으로, Open AI의 성공과 100조 기업 가치의 달성은 인공지능 시대의 놀라운 발전을 상징합니다. 우리는 이 거대한 흐름을 짚고 넘어가며, AI 기술이 가져올 미래의 변화에 대비해야 합니다. AI의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어서, 우리 삶과 사회에 깊은 영향을 미칠 것이며, 이에 적응하고 활용하는 것이 우리 시대의 중요한 과제가 될 것입니다.