현재 주류 AI 분야는 어떻게 진화하고 있으며, Web3+AI의 기회는 어디에 있을까요?

저자: Evie 출처: X, @0xEvieYang

이 이틀간의 시장은 비참하다, 관심을 돌리기 위해 AI를 살펴보자

소위 "투기적 낡음이 아닌 투기적 새"코인 서클은 새로운 내러티브를 모색하고 있습니다.

"낡은 투기가 아닌 새로운 투기"로 불리는 암호화폐 업계는 새로운 내러티브를 찾고 있습니다. 지난해부터 웹3+ AI 프로젝트가 대거 등장했고, 올해 자금 조달을 완료한 AI 프로젝트만 50개가 넘습니다.

저 역시 올해 <$WLD>, <$LPT> 등 인기 있는 AI 콘셉트 토큰에 투자했습니다. 하지만 주류 AI는 어떻게 발전하고 있는지, 웹3+AI와 순수 AI의 차이점은 무엇인지, 웹3+AI에는 어떤 기회가 있는지 궁금했습니다.

인지 외에는 돈을 벌기 어렵다고 하는데요, 지난 5월 샌프란시스코에서 1만 명이 모이는 GenAI 컨퍼런스인 @genaisummitsf가 열렸고, 저는 한 달간 미국에 머물면서 현지 AI와 투자자, 스타트업, 연구자들을 만날 기회가 있었습니다. 투자자, 기업가, 연구자, @FinanceYF5 등을 만났습니다. 이제 제가 얻은 인사이트와 생각을 여러분과 공유하겠습니다.

이 트윗은 지면이 제한되어 있으므로 먼저 다음과 같은 주류 AI계의 발전에 초점을 맞추고 있습니다.

AI 투자 및 자금 조달 상황

AI 스타트업 분위기

AI 세분화 트랙 상황

중국과 미국의 AI 개발

AI 투자 및 자금 조달

올해의 자금 조달 규모를 살펴봤습니다. 5천만 달러 이상의 프로젝트를 살펴본 결과, 보건/의료, 교통/운전, 금융 및 재무, 조직 효율성 개선 도구 등 2B 프로젝트가 대다수를 차지했고, 클라우드 플랫폼이나 컴퓨팅 서비스 제공업체가 그 뒤를 이었으며, 2C 애플리케이션은 거의 없었습니다.

이 문제에 대해 제 견해는 현 단계에서 높은 소멸률을 보이는 C 세그먼트의 경우, 기존 AI 사용자 수가 C엔드 애플리케이션의 비용을 감당하기에 충분하지 않으며, C엔드 애플리케이션은 스타트업보다는 대형 제조업체의 손에 대량의 고품질 데이터가 필요하다는 점입니다. 이를 근거로 일부 투자자들은 C-엔드 기회의 90%가 대형 제조업체에 있다고 생각합니다.

AI 스타트업 분위기

베이 지역에서의 느낌은 입 냄새에서도 AI 냄새가 난다는 것입니다. GenAI 컨퍼런스 로드쇼에서는 간단한 아이디어만 가지고 피칭을 시작한 프로젝트도 있었는데, 아직 스타트업 시장이 이 분야에 대해 관대한 편이라는 것을 확실히 알 수 있었습니다.

그러나 상상했던 것보다 훨씬 더 많은 AI 프로젝트에서 정말 뛰어나고 싶다면 여전히 기술보다 배경을 보고, 자원과 싸우는 것이 더 중요합니다. 이제 스타 AI 프로젝트, 팀은 북미 최고의 대학 + 대형 공장 배경 또는 지속적으로 성공한 기업가로부터 벗어났습니다.

프로젝트의 조직 구조 측면에서 제가 관찰한 특징 중 하나는 '역 피라미드', 즉 최상위에는 수준 높은 고급 멤버가 많고 주니어 엔지니어가 적다는 점입니다. 그리고 주니어 엔지니어는 적습니다.

AI 세그먼트의 개발. AI 세분화 트랙 개발

계산 능력: 현재 시장은 엔비디아에 대한 수요가 많지만 공급은 매우 제한적이며, 대형 기업들은 내부적으로 GPU를 확보해야 합니다. 대형 모델 회사 간의 경쟁은 이제 더 잔인한 돈 경쟁에 가깝고 더 많은 카드를 구입하고 더 많은 인재를 확보하려면 더 많은 자본이 필요합니다. GPU도 수요가 많습니다. GPU의 공급과 수요 외에도 에너지 소비를 줄이는 것도 해결해야 할 문제입니다.

데이터: 빅 모델 개발에는 강력한 GPU가 필요하지만, 동시에 데이터도 또 다른 핵심 리소스로 주목받고 있기 때문에 일부 최고의 AI 연구소는 더 가치 있는 데이터에 액세스하기 위해 경쟁하고 있으며, 많은 돈을 들여 데이터를 구매하거나, 데이터를 생성할 전문가를 찾거나, 다음과 같은 회사와 협력하고 있습니다. 데이터 라벨링 협업을 위한 AI 확장.

일부 연구자들은 2026년에는 고품질 데이터가 고갈될 것이라고 예측합니다. 이에 따라 합성 데이터의 중요성이 커지고 있으며, 2024년에는 AI 학습에 사용되는 데이터의 60%가 합성 데이터가 될 것으로 예상됩니다.

모델: 오픈 소스 모델과 폐쇄 소스 모델 중 누가 더 나은지에 대한 의견이 엇갈리고 있습니다. 일부 투자자들은 오픈소스가 대기업과 스타트업 모두의 참여를 유도할 수 있고, 오픈소스 모델 하에서 더 저렴한 모델이 등장할 수 있다고 믿으며 오픈소스에 대해 매우 낙관적인 입장을 취하고 있습니다. 이미 ChatGPT 4를 지원하는 모델도 있습니다. 또 다른 견해는 대부분의 오픈 소스 모델이 산술적으로 검증되지 않았고, 시장이 구매하지 않으며, 더 많은 인재와 리소스가 지원되는 폐쇄형 소스라는 것입니다.

웹3 비즈니스 모델에 중첩된 오픈소스의 논리에 따라, 즉 기여도에 따라 누구나 모델 수익을 공유할 수 있는 모델 세트에 기여할 수 있습니다. 이와 유사한 프로젝트가 있지만 실현 가능 여부에 대해서는 여기서 자세히 설명하지 않겠습니다.

또한 비교적 성숙한 모델의 대부분은 클라우드 서비스 회사의 지원을 받는데, 최근 10억 달러 규모의 펀딩을 진행한 Dark Side of the Moon의 경우 Ali가 주요 투자자로 참여하고 있으며, 그 중 일부는 컴퓨팅 파워에 투자하고 있습니다.

기업용 소프트웨어 서비스 회사인 Salseforece도 수백 명으로 구성된 자체 AI 팀을 보유하고 있으며, AI가 직접 제품에 서비스를 제공합니다.

응용: 챗봇은 대형 제조업체의 필수품이며, 검색 필드 제품 대형 제조업체는 상대적으로 소수인 Microsoft를 중심으로 NewBing이 기본적으로 독점적인 위치에 있습니다.

애플이 올해 개발자 컨퍼런스에서 AI에 대한 계획을 발표하면서 주가도 하락했지만 개인적으로 애플과 AI의 결합을 기대하는 이유는 결국 애플은 일상 생활에서 가장 많이 사용하는 전자 기기로 꼽히고 자체 모델, 칩, 클라우드, 방대한 양의 데이터를 보유하고 있어 생태계를 구성하고 있기 때문입니다. 각각의 링크가 조금씩 최적화되어 쌓이면 매우 강력한 에코시스템이 될 것입니다.

미국과 중국의 AI 개발

미국의 AI 개발 측면에서 혁신은 여전히 베이 지역에 집중되어 있습니다. 실리콘밸리의 AI 스타트업은 다른 지역에 비해 훨씬 더 많은 벤처 캐피털 투자를 받고 있습니다. 뉴욕의 AI는 주로 기초적인 애플리케이션에 집중되어 있으며, 일부 기업에서는 법률 보조원의 업무를 대체하거나 보완하기 위해 AI를 활용하고 있습니다.

뉴욕에서 AI 컨설팅 서비스를 하는 친구를 만났는데, 그들은 AI 시스템 솔루션으로 일부 전통 기업을 돕고 있습니다.AI와 기업 워크플로우의 융합은 돌이킬 수 없으며 몇 년 안에 컨설팅, 감사, 법률 분야의 후배들이 상당한 해고 압박을 받게 될 것 같습니다.

대형 모델은 주로 미국에 집중되어 있고, 중국과 유럽이 그 뒤를 따르고 있으며, 지난해 미국에서 출시된 대형 모델 수는 중국의 3~4배에 달했습니다. 국내 대형 모델-달의 어두운면, 올해 10 억 달러의 자금 조달, 텐센트, 알리 및 기타 대형 제조업체도 게임에 진입했다고 발표했으며, 이는 자신의 대형 모델을 지원하는 일종의 "국가적 힘"입니다.