AI 혁명은 이미 동력을 잃고 있다

 

AI 혁명은 이미 동력을 잃고 있다

 

엔비디아는 지난주 엄청난 매출을 발표했고, 일론 머스크는 2024년에 인간 수준의 인공지능이 나올 것이라고 예상했다. 그러나 빅테크 기업들은 AI를 구동하는 칩을 충분히 마련하기 어렵다. AI 열차는 이제 막 출발하려는 것처럼 보이며, 우리는 모두 그 열차에 탑승해야할 것 같은 분위기다.

 

그러나 AI가 할 수 있는 일과 투자자들에게 가져다줄 수익 측면에서 큰 실망으로 다가올 수 있다.

 

· AI의 향상 속도가 느려지고 있으며, 가장 뛰어난 AI조차도 원래 상상했던 것보다 적용 가능한 분야가 적어 보인다.

 

· AI를 구축하고 운영하는 것은 매우 비용이 많이 든다.

 

· 새로운 경쟁 AI 모델들이 끊임없이 등장하고 있지만, 대부분의 사람들이 실제로 일하는 방식에 의미 있는 영향을 미치기까지는 오랜 시간이 걸린다.

 

이러한 부분들은 AI가 상업화될 가능성, 수익 및 특히 이익을 창출할 가능성, 그리고 새로운 경제가 실제로 탄생하고 있는지에 대한 의문을 제기하고 있다. 또한 1990년대 후반의 광섬유 붐 동안에 보았던 것처럼 AI에 대한 지출이 과도하게 앞서가고 있다는 것을 시사한다.

 

그 붐은 첫 번째 닷컴 버블의 가장 큰 붕괴 중 일부를 초래했습니다.

 

AI 향상의 속도가 느려지고 있다

 

오늘날의 대형 언어 모델 AI, 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT와 Google's Gemini와 같은 AI들의 측정 가능하고 질적인 향상의 대부분은 더 많은 데이터를 입력하는 것에 기인한다.

 

이 모델들은 방대한 양의 텍스트를 소화함으로써 작동하며, 지금까지는 단순히 더 많은 데이터를 추가하는 것이 더 나은 기능으로 이어졌다는 것은 부인할 수 없다. 그러나 이 경로를 계속하는 데 있어 주요 장벽은 기업들이 이미 인터넷 전체를 AI 학습에 사용했으며, 추가로 사용할 데이터가 부족하다는 점이다. 

 

차세대 AI를 훈련하기 위해 엔지니어들은 다른 AI에 의해 생성된 데이터를 의미하는 "합성 데이터(synthetic data)"에 의존하고 있다. 그러나 이러한 접근법은 더 나은 자율주행 기술을 만드는 데 실패했으며, 대형 언어 모델에도 별 효과가 없을 것이라는 충분한 증거가 있다고 2016년에 AI 스타트업을 우버에 매각한 인지 과학자 게리 마커스는 이야기한다.

 

마커스는 ChatGPT와 같은 AI는 초창기에 빠르게 발전했지만, 지난 14개월 반 동안 우리가 본 것은 단지 점진적인 향상일 뿐이라고 말합니다. “사실, 이러한 시스템들의 핵심 기능은 이미 정체기에 도달했거나, 적어도 향상 속도가 둔화되고 있습니다.”라고 덧붙였다.

 

AI 향상의 둔화를 보여주는 추가 증거는 다양한 AI 모델들의 성능 격차가 줄어들고 있다는 연구에서 찾을 수 있는데 최고의 독점 AI 모델들은 능력 테스트에서 거의 같은 점수를 기록하고 있으며, 메타와 미스트랄과 같은 무료 오픈 소스 모델들도 따라잡고 있다.

 

 

 

AI가 커머디티(commodity)화 될 수 있다

 

성숙 기술은 모두가 어떻게 만드는지 아는 기술이다. 심오한 돌파구가 없으면 성능 면에서 아무도 우위를 가지지 못한다. 동시에 기업들은 효율성을 추구하며, 선두에서 누가 이기는지는 비용을 얼마나 절감할 수 있는지로 이동한다. 마지막으로 이러한 일이 발생한 주요 기술은 전기차였으며, 이제 AI에서도 비슷한 일이 일어나고 있는 것으로 보인다.

 

AI의 커머디티화는 데이터 및 AI-프라이버시 스타트업 Skyflow의 CEO이자 비즈니스 소프트웨어 거대 기업 Salesforce의 전 부사장인 Anshu Sharma가 OpenAI와 Anthropic 같은 AI 스타트업의 미래가 어두울 수 있다고 생각하는 이유 중 하나이다.

 

그는 Microsoft와 Google 같은 대기업들이 충분한 사용자를 유치하여 AI 투자에 가치가 있도록 만들 수 있을 것이라고 낙관하고 있지만, 이를 위해서는 오랜 기간 동안 막대한 금액을 지출해야 하며, 비교적 적은 자금을 가진 AI 스타트업들은 경쟁할 수 없게 됩니다.

 

이미 이러한 일이 일어나고 있다. 일부 AI 스타트업들은 이미 혼란에 빠졌으며, Inflection AI는 공동 창립자와 다른 직원들이 3월에 Microsoft로 이직했다. 인기 있는 이미지 생성 AI 도구 Stable Diffusion을 만든 Stability AI의 CEO는 3월에 갑자기 떠났다. 많은 다른 AI 스타트업들도 심지어 잘 자금을 조달받은 곳들도 매각 협상을 진행 중인 것으로 보인다.

 

오늘날의 AI는 운영 비용이 너무 많다.

 

AI 거품 속에 우리가 있다는 주장을 뒷받침하는 자주 인용되는 수치는 실리콘밸리의 벤처캐피탈 회사 Sequoia의 계산에 따르면 2023년에 업계가 AI를 훈련하기 위해 Nvidia로부터 칩을 사는 데 500억 달러를 지출했지만, 수익은 30억 달러에 불과했다.

 

이 차이는 놀라운 일이지만, 업계의 장기적인 건강에 정말 중요한 것은 AI를 운영하는 데 드는 비용이다.

 

숫자를 구하는 것은 거의 불가능하며, 추정치는 다양하지만, 결론은 생성 AI에 의존하는 인기 서비스의 경우 운영 비용이 훈련 비용보다 훨씬 더 많이 든다는 것이다. 그 이유는 AI가 매번 새로운 질문을 받을 때마다 새롭게 생각해야 하며, AI가 답변을 생성할 때 사용하는 자원이 일반적인 검색 결과를 반환하는 데 드는 자원보다 훨씬 더 많기 때문이다. Google과 같이 거의 전적으로 광고 지원을 받는 회사의 경우, 수십억 개의 검색 결과에 대해 AI 생성 요약을 제공하고 있으며, 분석가들은 이러한 검색에서 AI 답변을 제공하는 것이 회사의 이익을 갉아먹을 것이라고 믿고있다.

 

(WSJ)

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이 기사 속에 숨겨진 의미는 AI도 결국 승자 독식이라는 것이다. AI 버블이 꺼질 것이라는 얘기도 마찬가지이다. 지금은 AI만 붙으면 주가도 오르고 뭐든 잘될 것 같은 분위기이지만 곧 각 기업들의 실체가 밝혀지고 살아남은 위너만이 이 시대를 이끌어가게 될 것이다.

 

마이크로소프트, 애플, 오픈AI, 테슬라