CES 2024, 생성AI 전쟁. 그리고 생성AI 경쟁에서의 승자의 조건

 

CES 2024, 생성AI 전쟁. 그리고 생성AI 경쟁에서의 승자의 조건

 

 

2024년 1월 기술분야에서 최고의 관심사 중 하나는 CES 2024입니다. CES 2024에서는 다양한 산업에 중대한 영향을 미칠 수 있는 다섯 가지 혁신이 소개되었습니다:

1. Lenovo의 AI 기반 장치 및 솔루션: Lenovo의 ThinkVision 27 3D 모니터는 생산성과 창의성을 향상시키기 위해 설계되었으며, 디자인 및 엔지니어링 분야에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 모니터는 AI를 사용하여 2D 콘텐츠를 실시간으로 3D로 변환하는 능력을 가지고 있으며, 추가 전력이나 시스템 업그레이드가 필요하지 않습니다. 이 기술은 건축, 제품 디자인, 엔터테인먼트 분야 등에서 응용될 수 있습니다.
2. NVIDIA의 생성 AI 및 로보틱스 중점: NVIDIA의 생성 AI 및 로보틱스 분야에서의 진보는 소비자 기술, 자동차, 게임, 헬스케어 등 여러 산업에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 회사는 소비자 AI 응용 프로그램에 중점을 두고 다양한 산업 리더들과 협력하고 있으며, 이는 향후 비즈니스가 AI를 활용하는 방식에 광범위한 영향을 줄 수 있음을 시사합니다.
3. Amazon의 다양한 서비스에서 AI 통합: Amazon의 BMW와의 협력을 통한 차량 내 생성 AI 통합 및 AWS의 생성 AI 기술을 더 많은 산업에 도입하기 위한 지멘스와의 협력 등은 AI가 일상 기술 및 산업적 응용에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 중요한 변화를 나타냅니다. Amazon의 AI 통합 범위는 산업 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미칠 가능성을 보여줍니다.
4. 안전 및 보안을 위한 AI: 학교 총격을 방지하기 위해 무기를 감지할 수 있는 보쉬의 AI 시스템은 공공 안전 기술에서 중요한 진보를 나타냅니다. 이 AI 응용 프로그램은 교육 기관 및 공공 장소의 보안 프로토콜에 상당한 영향을 미칠 수 있는 중요한 실용적이고 효과적인 가능성을 보여주었습니다.

이러한 혁신들은 인공지능이 다양한 영역 즉 엔터테인먼트에서 부터 게임이나 공공안전, 기업용 솔루션까지에서 AI의 역할을 확장할 수 있음을 보여줍니다.

 

 

 

 

이러한 혁신들의 핵심 엔진이라고 할 수 있는 것은 바로 거대언어모델과 생성AI입니다. 이 시장은 현재의  경쟁 상황과 향후 전망들 살펴보면 승자독식 또는 과점 형태의 시장구도일 가능성이 높게 점쳐집니다. 이 때 이 시장  즉, LLM 및 생성 AI 시장에서 선두가 되기 위한 절대적인 조건 다섯 가지는 다음과 같습니다:

1. 연구 개발(R&D) 투자: LLM의 모델을 개선하고 제품 및 서비스에 효과적으로 통합하기 위해서는 연구 개발에 상당한 투자가 필요합니다​​.
2. 고품질 데이터 및 컴퓨팅 자원 접근: 고품질 출력을 생성하기 위해 LLM은 방대한 데이터 세트에 대한 교육을 받아야 하며 상당한 계산 능력이 필요합니다. 기업들은 고품질 데이터 및 필요한 컴퓨팅 인프라에 대한 접근을 확보해야 합니다​​.
3. 전략적 파트너십 및 협업: Microsoft와 OpenAI와 같은 기술 거인들 간의 협력 노력뿐만 아니라 학계와 산업 간의 파트너십을 통해 자원에 대한 접근을 촉진하고 혁신을 장려하며 개발 과정을 가속화할 수 있습니다​​​​.
4. 시장 위치 및 경쟁 역학: 경쟁 역학에 빠르게 적응하고 반응하는 능력이 중요합니다. Google과 Microsoft와 같은 기업들은 적극적으로 AI를 서비스에 배치하고 있으며, 경쟁 당국은 시장이 새로운 참가자와 애플리케이션에 열려 있는지 지속적으로 감시하고 있습니다​​.
5. 규제 준수 및 윤리적 고려사항: 기업들은 복잡한 규제 환경을 탐색하고 데이터 프라이버시, 지적 재산권, AI 거버넌스와 관련된 윤리적 고려사항에 대응해야 합니다. 법적 요구 사항과 일치하는 책임 있는 개발을 보장하는 것이 장기적인 성공에 중요합니다​​.

 

Given the nature of large-scale AI, ultimately, financial strength seems destined to dictate everything. Adequate funding is essential for R&D, data acquisition, and securing computing resources. Upon this foundation, strategic positioning and leadership in a competitive framework can exist. While regulatory and ethical issues will continue to be debated, it appears likely that competition will predominantly be influenced by financial capacity.

 

 

현재의 경쟁 환경은 몇몇 대형 기술 회사들에 의해 시장이 양극화되거나 독점될 수 있음을 시사하고 있으며, 경쟁은 이들 회사의 "에코시스템(ecosystem)"을 중심으로 이루어질 것으로 보입니다​​. 그러나, 개방형 모델을 통한 민주화 노력이 시장을 더 경쟁적이고 혁신적인 환경으로 유지하는 데 기여할 수 있습니다

 

dall-e3 prompt: A surrealistic image depicting the themes of financial power, technological might, industrial competition, and futuristic artificial intelligence. The image should convey a sense of advanced technology and intense industrial rivalry in a minimalistic style. The composition should be wide, focusing on abstract representations of these concepts without using any text.

 

 

 

sLLM과 LLM 누가 이길 것인가? 두 가지 각각의 한계와 상대적 장점은 무엇인가? 현실적으로 단기간 내에는 어느 쪽이 대세가 될 가능성이 큰가? 이러한 추가적인 검토들이 뒤따라야할 것으로 보입니다.

 

인공지능 분야에서는 큰 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 작은 언어 모델(small Language Models, sLLMs) 간의 경쟁이 주목받고 있습니다. 이 두 모델은 각각의 장단점을 가지고 있으며, (2024년 1월 기준) 최근의 추세와 전망을 토대로 다음과 같은 상황이 나타나고 있습니다.

 

sLLMs의 장점:

1. 효율성: sLLMs는 보통 더 적은 계산 자원과 에너지를 필요로 하며, 특히 하드웨어 자원이 제한된 환경에서 효율적입니다.
2. 특정 과제에 대한 미세조정(Fine-Tuning) 능력: 특정 과제에 효과적으로 미세조정이 가능하며, 때로는 LLMs를 특정 응용 프로그램에서 능가하는 성능을 보이기도 합니다.
3. 환경 영향: sLLMs는 LLMs에 비해 탄소 발자국과 물 사용량이 적습니다.
4. 데이터 활용: 효율적인 데이터 활용 능력을 가지며, 성능을 향상시키기 위한 전략에 초점을 맞춥니다.
5. 특정 과제에 대한 실용성: 특정 과제에 대한 교육 및 미세조정을 거치면 우수한 추론 능력을 보일 수 있습니다.

sLLMs의 단점:

1. 일반화 능력: LLMs에 비해 정보를 "저장"하는 능력이 제한적이므로, 일반화 능력이 떨어질 수 있습니다.
2. 지식 범위: 지식 범위가 LLMs에 비해 제한적입니다.

LLMs의 장점:

1. 다재다능함: GPT-4와 같은 LLMs는 자연어 이해와 생성 능력이 뛰어납니다.
2. 일반화: 더 넓은 범위의 과제에 대해 일반화하는 능력이 우수합니다.
3. 확장성: 다양하고 복잡한 과제를 처리할 수 있으며, 더 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

LLMs의 단점:

1. 자원 집약적: 상당한 계산 자원을 필요로 하며, 이는 높은 에너지 소비와 환경 영향을 초래합니다.
2. 하드웨어 제한: GPU 혁신 속도가 모델 크기 증가를 따라잡지 못할 수 있습니다.

 

dall-e3 prompt: A minimalistic wide image depicting a battle between a single, elaborate and gigantic artificial intelligence robot and a group of very small AI robots, all in a 3D paper cutout style. The scene showcases a contrast between the massive robot and the tiny ones in a simplistic and artistic representation.

 

 

현재 추세와 전망:

• 단기적으로는 GPT-4와 OpenAI의 ChatGPT와 같은 LLMs가 여전히 시장을 주도하고 있습니다. 이들은 고객 서비스, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 뛰어난 능력과 광범위한 적용성을 보이고 있습니다. 하지만 효율성과 환경 지속 가능성에 대한 증가하는 관심과 함께, 훈련 및 미세조정 기술의 발전으로 sLLMs도 점차 강화되고 있습니다. 이들은 특정 영역에서 LLMs의 성능을 맞추거나 심지어 능가할 수 있는 잠재력을 보이고 있습니다.

DeepMind의 Chinchilla, Meta의 LLaMa 모델, Stanford의 Alpaca에 대한 연구는 sLLMs의 가능성을 나타내는 지표입니다. 이러한 혁신들은 효율성과 작업 특화 효과성 측면에서 sLLMs가 앞으로 더 많이 사용될 수 있음을 시사합니다​​​​.

결론적으로, 현재 LLMs가 일반 적용성과 성능 면에서 우위를 점하고 있지만, sLLMs의 효율성 향상과 특정 과제에 대한 효과적인 적용으로 인해, 특히 자원 제한 환경에서 더 널리 사용될 가능성이 커지고 있습니다. (얼마나 빠른 속도로 sLLM이 발전하는가가 전체 생성AI 시장의 판세를 결정할 가능성이 높습니다)