MIT 테크놀로지 리뷰의 예측: 2025년까지 AI 개발의 5가지 트렌드

출처: quant

MIT 테크놀로지 리뷰는 2025년 AI 개발의 5대 트렌드를 발표하면서 에이전트와 소규모 언어 모델은 이미 명백한 차세대 대세라는 이유로 제외했습니다. 이 매체는 이 외에도 올해 주목해야 할 다른 다섯 가지 트렌드가 있다고 주장합니다. 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

지난 몇 년 동안 우리는 AI의 미래를 예측해 왔습니다. 업계가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 고려하면 다소 허무맹랑하게 느껴질 수도 있습니다. 하지만 우리는 이러한 노력을 계속해왔고, 미래지향적이고 신뢰할 수 있다는 평판을 얻었습니다.

지난번 예측은 어떻게 되었나요? 작년에 예측한 2024년에 주목해야 할 4가지 핫 트렌드는 다음과 같습니다. 맞춤형 챗봇(다중 모드, 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 대화형 비서 앱)(당시에는 몰랐지만 요즘에는 모두가 에이전트라고 부르는 이 앱이 가장 큰 AI 히트); 제너레이티브 비디오(지난 12개월 동안 이토록 빠르게 발전한 기술은 거의 없었으며, OpenAI와 Google DeepMind는 지난 12월에 서로 일주일 이내에 주력 비디오 생성 모델인 Sora와 Veo를 출시했습니다); 보다 광범위한 작업을 수행할 수 있는 범용 로봇(대규모 언어 모델링의 장점은 나머지 기술 산업에 계속 스며들고 있으며, 로봇 기술이 그 선두주자 중 하나입니다).

또한 AI가 생성한 선거 관련 허위 정보가 만연할 것이라고 했지만, 다행히도 이는 잘못된 예측이었습니다. 올해 우리를 걱정하게 한 많은 일들이 있었지만, 심각한 정치적 허위 정보는 드물었습니다.

그렇다면 2025년에는 어떤 일이 일어날까요? 프록시와 더 작고 효율적인 언어 모델이 계속해서 업계를 주도할 것이라는 점은 확실합니다. 올해 주목해야 할 5가지 트렌드를 소개합니다.

1. 가상 놀이터 생성

2023년이 이미지 생성의 해라면 2024년은 비디오 생성의 해입니다. 2024년이 비디오의 해였다면 다음은 무엇일까요? 가상 세계(일명 비디오 게임) 생성을 예상했다면 모두 하이파이브합시다.

2024년 2월, 구글 딥마인드는 정지 이미지를 촬영해 플레이어가 상호작용할 수 있는 횡스크롤 2차원 플랫포머로 변환하는 Genie라는 생성 모델을 출시했고, 12월에는 초기 이미지를 하나의 전체 가상 세계로 변환합니다.

한 가지 분명한 적용 분야는 비디오 게임입니다. 이러한 초기 실험은 재미있고, 제너레이티브 3D 시뮬레이션을 사용하여 새로운 게임의 디자인 콘셉트를 탐색하고 스케치를 즉시 플레이 가능한 환경으로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 완전히 새로운 유형의 게임이 탄생할 수도 있습니다.

그러나 로봇을 훈련하는 데에도 사용할 수 있습니다. 월드 랩은 로봇이 일상 생활을 해석하고 상호 작용하는 능력, 즉 공간 지능을 개발하고자 합니다. 하지만 로봇 연구자들은 이러한 기술을 훈련하기 위한 실제 시나리오에 대한 고품질 데이터가 부족합니다. 수많은 가상 세계를 만들고, 그 안에 가상 로봇을 배치하고, 반복적인 실험을 통해 학습하면 이를 보완할 수 있습니다.

2. '추론'하는 대규모 언어 모델

버즈는 정당화됩니다. 버즈는 정당합니다. OpenAI는 9월에 o1을 출시하면서 대규모 언어 모델 작동 방식에 대한 새로운 패러다임을 제시했습니다. 두 달 후, 거의 모든 면에서 패러다임을 한 단계 더 발전시킨 o3를 출시하며 기술을 완전히 재편할 수 있는 모델을 선보였습니다.

OpenAI의 주력 모델인 GPT-4를 포함한 대부분의 모델은 첫 번째로 떠오르는 답을 제공합니다. 때로는 정답이 맞을 때도 있지만 그렇지 않을 때도 있습니다. 하지만 이 회사의 새로운 모델은 점진적으로 문제를 해결하도록 훈련되어 어려운 문제를 더 간단한 문제로 분해합니다. 한 가지 접근 방식이 효과가 없으면 다른 접근 방식을 시도합니다. '추론'이라고 알려진 이 기술은 특히 수학, 물리학, 논리 문제에서 더 정확도를 높입니다(예 - 이 단어의 의미를 정확히 알고 있습니다).

이 기술은 상담원에게도 중요합니다.

12월에 구글 딥마인드는 마리너라는 실험적인 새로운 웹 브라우징 에이전트를 출시했습니다. 회사에서 제공한 미리 보기 데모에서 마리너는 문제가 있는 것처럼 보였습니다. 회사의 제품 매니저인 메가 고어(Megha Gore)가 이 에이전트에게 자신이 준 사진 속 비스킷과 비슷한 크리스마스 비스킷 레시피를 찾아달라고 요청했고, 마리너는 온라인에서 레시피를 찾아 고어의 온라인 장바구니에 재료를 추가하기 시작했습니다.

놀라운 순간이었습니다. 상담원은 벽에 부딪히는 대신 작업을 여러 작업으로 세분화하여 문제를 해결할 수 있는 작업을 선택했습니다. '뒤로' 버튼을 클릭해야 한다는 것을 알아내는 것은 간단해 보일 수 있지만, 생각 없는 로봇에게는 로켓 과학과도 같은 일입니다. 마리너는 레시피로 돌아가 밀가루의 종류를 확인한 다음 고어의 쇼핑 카트에 밀가루를 채웠습니다.

구글 딥마인드도 문제 해결을 위한 이러한 단계별 접근 방식을 취하는 최신 대규모 언어 모델인 Gemini 2.0의 실험 버전인 Gemini 2.0 Flash Thinking을 구축하고 있습니다.

하지만 OpenAI와 구글은 빙산의 일각에 불과합니다. 많은 기업이 요리에서 프로그래밍에 이르기까지 다양한 작업을 더 잘 수행하기 위해 유사한 기술을 사용하는 대규모 언어 모델을 구축하고 있습니다. 올해에는 추론에 대한 더 많은 이야기가 나올 것으로 예상됩니다(알고 있습니다).

3. 과학 분야에서 급성장하는 인공 지능

인공 지능의 가장 흥미로운 용도 중 하나는 자연 과학에서 발견을 가속화하는 것입니다. . 이 분야에서 AI의 잠재력을 가장 잘 보여준 것은 아마도 지난 10월 스웨덴 왕립 과학 아카데미가 단백질 접힘 문제를 해결할 수 있는 AlphaFold 도구를 개발한 구글 딥마인드의 데미스 하사비스와 존 잠펠, 새로운 단백질 설계에 도움이 되는 도구를 개발한 데이비드 베이커에게 노벨 화학상을 수여했을 때였을 것입니다. 도구.

올해에도 이러한 추세는 과학적 발견을 위한 더 많은 데이터 세트와 모델을 통해 계속될 것으로 예상됩니다. 단백질은 AI 모델을 학습시키는 데 사용할 수 있는 고품질의 기존 데이터세트를 보유하고 있기 때문에 AI에 완벽한 대상입니다.

사람들은 다음 큰 발견을 찾고 있습니다. 한 가지 잠재적인 분야는 재료 과학으로, 메타는 과학자들이 AI를 사용해 새로운 재료를 더 빨리 발견하는 데 도움이 되는 대규모 데이터 세트와 모델을 공개했습니다.12월에 허깅 페이스는 스타트업 엔탈픽과 제휴하여 재료 연구를 단순화하고 가속화하도록 설계된 오픈 소스 프로젝트인 LeMaterial을 출시했습니다. 첫 번째 프로젝트는 가장 중요한 재료 데이터 세트를 통합, 정리 및 표준화하는 데이터 세트입니다.

인공지능 모델 제작사들도 자신들의 생성 제품을 과학자들을 위한 연구 도구로 사용하기를 원하고 있습니다. 오픈AI는 과학자들이 최신 o1 모델을 테스트하여 연구를 지원하는 데 어떤 도움이 될 수 있는지 확인하도록 했습니다. 결과는 고무적이었습니다. 과학자들과 비슷한 방식으로 작업할 수 있는 AI 도구를 갖는 것은 기술 업계의 꿈 중 하나입니다. 지난 10월에 발표된 선언문에서 Anthropic의 창립자 Dario Amodei는 과학, 특히 생물학이 강력한 AI가 도움이 될 수 있는 핵심 분야 중 하나라고 강조했습니다. 아모데이는 미래에는 AI가 데이터 분석 방법일 뿐만 아니라 "생물학자의 모든 작업을 수행하는 가상 생물학자"가 될 수도 있을 것이라고 추측했습니다. 우리는 아직 그 비전과는 거리가 멉니다. 하지만 올해는 그 목표를 향한 중요한 발걸음을 내딛을 수 있을 것입니다.

4. 국가 안보와 밀접한 관계를 맺는 인공지능 기업

인공지능 기업들은 기꺼이 자신들의 도구를 국경 감시, 정보 수집 및 기타 국가 안보 임무에 기꺼이 투입하는 인공지능 회사들은 많은 돈을 벌 수 있습니다.

미군은 우크라이나 전쟁에서 영감을 받아 10억 달러(약 73억 루피)를 약속하는 소형 드론 '리플리케이터' 프로그램부터 10억 달러(약 73억 루피)를 약속하는 소형 드론 '리플리케이터' 프로그램까지 AI 도입에 대한 열의를 보여주는 일련의 프로그램을 출범시켰습니다. 우크라이나 전쟁에서 영감을 받아 소형 드론에 10억 달러(약 73억 루피)를 투자하는 '리플리케이터' 프로그램부터 전장 의사 결정에서 물류에 이르기까지 모든 분야에 인공지능을 도입하는 '인공지능 신속 능력 부대'에 이르기까지. 유럽 군대는 도널드 트럼프 행정부가 우크라이나에 대한 지원을 중단할 것이라는 우려 속에서 기술에 대한 투자를 늘려야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이 외에도 더 많은 국가와 지역에서 긴장이 고조되면서 군사 계획가들이 걱정하고 있습니다.

2025년에도 이러한 추세는 현재 기밀 군사 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련하고 있는 팔란티르(Palantir)나 안두릴(Anduril)과 같은 방위 기술 기업에게 계속 호재가 될 것입니다.

방위 산업의 강력한 자금 지원은 주류 AI 기업들을 끌어들일 것입니다. 12월에 OpenAI는 드론 격추 프로그램을 위해 Anduril과 협력하겠다고 발표하면서 군과 협력하지 않겠다는 정책에서 벗어나 1년 동안의 전환을 완료했습니다. 수년간 미 국방부와 협력해 온 마이크로소프트, 아마존, 구글에 합류한 것입니다.

다른 AI 경쟁업체들은 훈련과 새로운 모델 개발에 수십억 달러를 쏟아붓고 있으며, 2025년에는 수익을 심각하게 고려해야 하는 더 큰 압박을 받게 될 것입니다. 복잡한 작업을 처리할 수 있는 AI 에이전트에 프리미엄을 지불할 의향이 있는 비국방 분야 고객이나 이미지 및 비디오 생성 도구에 돈을 쓸 의향이 있는 크리에이티브 산업을 충분히 찾을 수 있을 것입니다.

그러나 수익성이 높은 국방부 계약에 대한 유혹도 점점 더 커질 것입니다. 국방 프로젝트에 참여하는 것이 회사의 가치에 반하는 것으로 간주될지 여부는 이러한 기업들에게 큰 딜레마가 될 것입니다. 오픈AI는 입장을 바꾼 이유에 대해 "민주주의 국가는 계속해서 AI 분야를 선도해야 한다"며 군에 자사 모델을 빌려주는 것이 그 목표를 앞당길 수 있다는 점을 근거로 들었습니다. 2025년, 우리는 다른 회사들도 그 뒤를 따를 것입니다.

5. NVIDIA는 경쟁이 곧 시작될 것으로 보고 있습니다

현재의 AI 붐 속에서, 만약 당신이 기술 스타트업이라면 스타트업에서 AI 모델을 직접 만들어보고 싶다면 Jen-Hsun Huang이 적임자입니다. 칩 대기업인 NVIDIA의 CEO인 젠슨 황은 AI 모델을 학습하고 사람이 이를 사용할 때 '추론'하는 데 모두 사용할 수 있는 칩 분야에서 확실한 리더가 될 수 있도록 도왔습니다.

2025년에는 여러 가지 요인으로 인해 상황이 달라질 수 있습니다. 첫째, Amazon, Broadcom, AMD와 같은 거대 경쟁업체들이 새로운 칩에 막대한 투자를 하고 있으며, 특히 NVIDIA의 우위가 확실하지 않은 추론 영역에서 이들 업체가 NVIDIA의 칩과 공격적으로 경쟁할 수 있다는 초기 징후가 나타나고 있습니다.

또한 점점 더 많은 수의 스타트업이 다양한 각도에서 엔비디아를 공격하고 있습니다. Groq과 같은 스타트업은 엔비디아의 설계를 조금씩 개선하는 대신 충분한 시간이 주어지면 더 효율적이거나 효과적인 훈련을 제공할 수 있는 완전히 새로운 칩 아키텍처에 더 위험한 베팅을 하고 있습니다. 2025년에는 이러한 실험이 아직 초기 단계에 머물러 있겠지만. 눈에 띄는 경쟁자가 등장하여 최고의 AI 모델이 엔비디아 칩에만 의존한다는 가정이 바뀔 수 있습니다.

이 경쟁을 뒷받침하는 것은 지정학적 칩 전쟁입니다. 지금까지 이 전쟁은 두 가지 주요 전략에 의존해 왔습니다. 한편으로 서방은 최고의 칩과 그 제조 기술을 경쟁국에 수출하는 것을 제한하려고 했습니다. 다른 한편으로는 미국 칩 법안과 같은 이니셔티브는 미국 국내 반도체 생산을 늘리는 것을 목표로 합니다.

도널드 트럼프는 이러한 수출 규제를 확대하고 경쟁국의 모든 수입품에 대해 막대한 관세를 부과할 수 있습니다.2025 이러한 관세는 미국 칩 제조업체들이 크게 의존하는 무역 전쟁의 중심에 TSMC를 놓을 것입니다.

이러한 요인들이 어떻게 작용할지는 확실하지 않지만, 칩 법안의 요지인 TSMC에 대한 의존도를 낮추도록 칩 제조업체들에게 더 많은 인센티브를 제공할 것입니다. 법안에 대한 지출이 시작됨에 따라 올해는 이 법안이 미국 내 칩 생산을 실질적으로 촉진했는지 여부를 증명하는 첫 해가 될 것입니다.