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최근 AI 분야의 발전은 표면적으로는 수백 송이의 꽃이 피어나지만 사실은 숨겨진 약점이 있다는 모순된 광경을 보여주고 있다. 인공지능 분야는 미묘한 노드에 진입한 것 같습니다. 많은 기술 대기업과 스타트업이 자체 AI 제품을 출시했지만 동질성의 딜레마를 숨길 수는 없습니다.

Character.ai 논란이 대표적이다. AI 스타 제품인 Character.ai의 피크 기간 추론 요청량은 구글 검색 트래픽의 5분의 1에 달했다. Character.ai 5개는 Google 1개와 같습니다. 하지만 실제 상황은 낙관적이지 않다.

대부분의 AI 소셜 제품은 채팅과 롤플레잉 기능으로 제한되어 있다. 헤비 유저는 많은 양의 추론 리소스를 소비하는 반면, 라이트 유저는 유지율이 낮고 상용화 전망이 걱정스럽다. 1520년 미화 1만 달러.

Character.ai의 곤경은 비단 특별한 사례가 아닙니다. 거대 기술기업부터 스타트업 기업까지 AI 산업 전체를 보면 '각종 딜레마'에 빠져 표면적 기능만 너무 쌓아서 밑바닥의 돌파구를 만들 수 없는 것 같다. 획기적인 혁신으로 기능의 미세 조정이 이루어졌습니다.

WWDC24에서 Apple은 iPhone 및 기타 장치를 위한 새로운 개인 AI 시스템인 Apple Intelligence를 출시하여 "AI"를 재정의하여 AI 레이아웃의 지연을 보완하려고 했습니다. 기능 디스플레이가 부족하고 통합되었습니다.채팅GPT사용자 상황에 중요한 알림 인식, AI 텍스트 처리, 이미지 및 텍스트 생성, Siri 감지 화면 콘텐츠 및 사용자를 대신하여 간단한 작업 수행을 구현하는 기능입니다.

Apple Intelligence는 "미래"에 영향을 받지 않습니다. 며칠 전에 첫 번째 기능의 공식 출시를 10월에 iOS 18.1로 연기해야 ​​할 수도 있지만 이는 단지 기본 기능일 뿐입니다. 기기 측 데이터를 사용하여 질문에 답하고 사용자 화면의 내용을 이해하는 등의 기능은 2025년 봄까지 계속 필요합니다.

더욱 아쉬운 점은 애플 인텔리전스가 A17 Pro 칩 이상을 탑재한 아이폰만 지원하기 때문에 대부분의 아이폰 사용자들이 이를 경험할 수 없다는 점이다.

Microsoft는 PC 혁신을 위해 5월 20일 Copilot+ PC를 출시했습니다. 여기에는 사용자가 이전 작업을 검색할 수 있도록 정기적으로 스크린샷을 찍어 활동 기록을 생성하는 인공 지능 도구 Recall이 포함되어 있습니다.

실제로 Recall 이전에는 유사한 애플리케이션인 Rewind가 온라인에 1년 이상 있었고 Sam Altman, a16z 등으로부터 투자를 받았습니다. 본질적으로 Recall에는 혁신이 없으며 단지 Rewind를 복사했을 뿐입니다. Microsoft는 Recall에 대해 높은 기대를 갖고 있지만 부정적인 평가를 받았습니다. 많은 사용자는 개인 정보 보호에 큰 위험이 있다고 생각합니다. 일부 해커는 Recall의 기본 데이터베이스에서 모든 정보를 추출하는 방법도 보여주었습니다. Microsoft는 보안 문제로 인해 리콜 출시를 보류했습니다.

OpenAI 역시 기관차로서 '조각'에 노력을 아끼지 않기 시작했습니다. 주목받는 AI 영상 생성 모델 소라의 출시 시기는 아직 미정이다. 관계자들은 아직 보안 작업이 많이 남아 있지만 명확한 일정은 나오지 않았다고 설명했다.

또 아쉬운 점은 소위 '그녀가 현실로 다가온다'다.GPT-4o 보이스 모드는 기존 기능에 더해진 작은 혁신 제품으로 많은 평가를 받고 있다. 당초 5월 출시 예정이었으나 간헐적으로 출시가 연기됐다. 모든 사람의 기대를 유지하기 위한 소규모 그룹입니다. 새로 출시된 SearchGPT조차도 "미래" 속성을 숨길 수 없습니다. 내부 테스트 메커니즘이 블랙박스일 뿐만 아니라 데모에도 낮은 수준의 오류가 있습니다.

일부 네티즌들은 실질적인 기술 혁신에 초점을 맞추기보다오픈AI 그는 여론의 핫스팟을 만드는 데 더 관심이 있는 것 같습니다. 구글의 '핫스팟' 출시를 겨냥한 일련의 작전은 참으로 눈길을 끈다. 알트만은 여론에 영향을 미치고 자사 제품의 추진력을 구축하기 위해 소셜 미디어를 적극 활용한다. 그러나 아름다운 PPT와 생동감 넘치는 기자회견도 현실을 가릴 수는 없다. 모델 기능의 느린 반복.

GPT-5가 언제 출시되었는지는 완전히 미스터리가 되었습니다. 시장에서는 GPT-5가 2023년 말이나 2024년 여름에 출시될 수 있을 것으로 예상하고 있다. OpenAI CTO인 미라 무라티(Mira Murati)는 2025년 말이나 2026년 초에 출시될 것으로 예상된다고 밝혔고, 샘 알트만(Sam Altman)은 출시 가능성이 있다고 강조했다. 현재 확정된 출시 일정은 없습니다.

작은 매개변수 모델 GPT-4o mini의 출시는 기본적으로 모든 것을 설명합니다. OpenAI는 또한 모든 사람에게 도전할 것입니다.

선도적인 기업이 어려움에 처해 있는 동안, 기업가적 팀도 면역되지 않습니다. "제품으로서의 모델"에 대한 투자 기간이 지나면서. 제조업체는 수익 창출에 대한 엄청난 압력을 받고 있으며 시급히 구현 시나리오를 찾아야 합니다. AI 검색은 챗봇과 Character.ai 같은 제품에 이어 개발자들이 서두르고 있는 또 다른 트랙이 되어 새로운 핫스팟이 된 것 같습니다.

AI 검색은 대형 모델 애플리케이션의 중요한 구현 방향으로 간주되며, 이러한 추세를 공유하기 위해 국내외 많은 기업과 개발자가 준비하고 있습니다. 그러나 현재의 개발 추세는 '조각나는 것'의 딜레마에서 벗어나지 못하고 모두가 같은 바퀴를 재발명하고 있는 것 같습니다.

많은 플레이어가 출시한 AI 검색 제품은 유사하며 실질적인 차이점과 혁신이 부족합니다. 함수 이름에는 약간의 차이가 있지만. 그러나 핵심 기능은 거의 동일하며 이는 실제로 현재 대형 모델 개발에 병목 현상이 발생했음을 반영합니다.

브라우저 플러그인 역시 가볍고 낮은 임계값 특성으로 인해 다양한 기업들 사이에서 경쟁의 대상이 되었습니다.달의 어두운 부분~의키미 브라우저 플러그인은 '경량 및 소규모 검색'을 강조하며, Byte의 Doubao 브라우저 플러그인도 새로운 기능을 빠르게 반복하고 있습니다. 다양한 개발자들이 제작하는 AI 플러그인도 끝없이 등장하고 있다.

표면적으로 이러한 플러그인은 다양하고 기능도 다릅니다. 일부는 콘텐츠 생성에 초점을 맞추고, 일부는 정보 수집에, 또 다른 일부는 생산성 향상에 중점을 둡니다. 그러나 자세히 살펴보면 대부분이 "조각" 작업을 수행하고 있음을 알 수 있습니다. 많은 플러그인은 기존 AI 기능을 간단히 캡슐화하거나 대규모 모델 API에 대한 피상적인 호출에 불과하며 진정한 획기적인 애플리케이션은 거의 없습니다.

모두가 사용자 트래픽을 원합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 임시방편에 가깝고 상용화 문제를 근본적으로 해결하지는 못합니다. PC 브라우저 사용자 수는 모바일 브라우저에 비해 상대적으로 적습니다. 이러한 현실 자체가 플러그인의 잠재적인 사용자 기반을 제한합니다. 기존 기술 프레임워크 내에서 작은 개선과 최적화, 동질적인 경쟁을 벌이면서 현재 AI 산업이 갇혀 있는 '조각된' 딜레마를 다시 한번 확인시켜준다.

지난 웨이브를 되돌아보면컴퓨터비전(CV) 기술로 시작한 AI 기업들의 부침을 살펴보면, 아직까지 '조각된' 딜레마에서 벗어나지 못하고 있음을 알 수 있다. 기술적으로는 상당한 발전이 있었지만 여전히 장면의 단편화와 부진한 상업화가 성공이 부진한 주요 원인입니다. 이들 기업은 기술 공급업체 단계에 머물며 장기적인 시장 지위를 확보하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 동시에 시장 점유율을 놓고 경쟁하기 위해 거대 기술 기업과 가격 전쟁도 벌여야 합니다.

오늘날 대규모 언어 모델은 이러한 역사를 반복하는 것으로 보입니다.하지만(주)모델이 기술적으로 획기적인 발전을 이루었지만, 진정으로 지속적인 가치를 창출할 수 있는 상용 응용 프로그램은 여전히 ​​부족하고, 모델 역량 향상도 정체 상태에 들어간 것 같습니다.

OpenAI가 제안하는 5단계 일반 인공지능 능력 평가 시스템은 업계 발전 경로를 제공합니다. AI가 2단계('추론자' 수준)에 이르면 소비자 시장에서 대규모로 대중화될 수 있는 여건을 갖추게 될 수도 있다. 이는 대형 모델 기업이 상용화와 제품화의 병목 현상을 진정으로 돌파하기 위해서는 AI의 일반 일반화 역량을 지속적으로 개선해야 함을 의미합니다. 그러나 그 전에 OpenAI는 비용을 충당하기 위해 수백억 달러를 조달해야 할 수도 있습니다.

CV 회사와 달리 일부 대형 모델 회사에서는 제품 시장 적합점(PMF)에 더 가까워지기 위해 C-side 애플리케이션을 출시하기 시작했습니다. 이 전략은 B측 비표준 시장에만 의존하는 함정을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 모델 추론 기능을 완전히 돌파하지 않고 도메인 간 지식 통합, 대화형 경험 등을 강화하지 않고 기존 AI 기능을 소비자급 제품으로 패키징한다면 곧 동질성에 빠지게 됩니다.

기업들은 여전히 ​​AI 혁명에 대비하기 위해 데이터센터 등 인프라 구축에 막대한 투자를 하고 있지만, 월스트리트마저도 열성적인 지원에서 좀 더 신중한 지원으로 전환하며 자신들의 입장을 재고하기 시작하고 있다.

AI가 조각 단계에 진입한다는 것은 인터넷 버블의 재발을 의미하는가? 최근 일련의 연구 보고서는 AI 열풍에 찬물을 끼얹으며 생성 AI 기술이 여전히 길고 의심스러운 개발 경로에 직면해 있다고 경고했습니다.

Goldman Sachs가 "어쩌면 이것은 단지 거품일지도 모른다"고 말하면 업계가 정말 어려움에 처해 있다는 것을 알 수 있습니다. "제너레이티브 AI: 너무 많은 투자, 너무 적은 혜택?"이라는 제목의 논문에서 보고서(Gen AI: 너무 많은 지출, 너무 적은 혜택?)에서 Goldman Sachs 분석가들은 AI가 할당된 복잡한 문제를 해결할 수 있는지 여부를 논의하고 아직 확인되지 않은 "킬러 애플리케이션"에 대한 의구심을 표명했습니다.

Barclays 연구 보고서에는 "클라우드 AI 자본 지출: 누락에 대한 두려움인가 꿈의 분야인가?"라는 좀 더 생생한 제목이 있습니다. ”(Cloud AI Capex: FOMO 또는 Field-Of-Dreams?) 보고서에서는 데이터센터 투자가 1990년대 인터넷 버블 이후 통신 붕괴와 유사한 거품을 만들고 있는지 지적했고, 분석가들은 그것이 FOMO쪽으로 기울고 있습니다.

Sequoia Capital의 파트너인 David Kahn은 최근 기술이 막대한 데이터 센터 투자를 회수할 수 있는지 여부를 "AI의 6000억 달러 문제"라고 불렀습니다.

의심이 제기된 것은 분명히 이번이 처음이 아닙니다. AI 챗봇 및 기타 도구의 궁극적인 수익이나 잠재력에 대한 질문은 모든 기술 회사의 수익 결산에서 일반적인 주제가 되었습니다.

마이크로소프트와 엔비디아의 엄청난 이익은 골드만삭스 분석가들이 AI 투자의 '삽과 곡괭이 판매' 단계라고 부르는 단계에 속한다.클라우드 컴퓨팅 그리고 에너지 회사. Google, Microsoft, Amazon 등 주요 클라우드 공급업체에 AI가 가져온 성장이 둔화되기 시작했다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

Goldman Sachs의 글로벌 주식 리서치 책임자인 Jim Covillo는 AI 비용이 그 가치를 입증할 만큼 충분히 하락할 것이라는 데 회의적입니다. "이러한 비용을 정당화하려면 기술이 복잡한 문제를 해결할 수 있어야 합니다."

Goldman Sachs는 또한 MIT 경제학자 Daron Acemoglu와 대화를 나눴습니다. Daron Acemoglu는 이 기술이 아직 주류로 자리잡을 준비가 되어 있지 않다고 믿고 있습니다. "오늘날의 생성 AI 기술의 초점과 아키텍처를 고려할 때 이러한 진정으로 혁신적인 변화는 조만간 일어나지 않을 것이며 아마도 향후 10년 이내에는 일어나지 않을 것입니다."

Barclays 분석가들은 AI 지지자들의 생각을 "AI 기술을 개발하는 한 사용자와 이익은 자연스럽게 따라온다"는 논리로 설명하고 현재 자본 지출 예측은 2026년 제품까지 ChatGPT 규모 AI 12,000개를 지원하기에 충분하다고 지적했습니다. 투자 금액을 감안할 때 업계는 닷컴버블 이후 통신업체 붕괴와 유사한 '오버빌딩' 방향으로 가고 있을 수 있다며, "내년에는 AI 투자에 대한 조정기간이 있을 수 있다"고 분석했다.

Sequoia Capital의 파트너인 David Kahn도 AI가 아직 갈 길이 멀다고 지적하면서 투자자들에게 '투기 열광' 속에서 '침착함'을 유지하라고 경고했습니다. 칸은 “우리는 현재 실리콘밸리에서 전국과 전 세계로 퍼지고 있는 환상을 믿지 않도록 해야 한다”고 썼다. "AGI가 내일 도착할 것이고 우리 모두가 유일하게 귀중한 자원인 GPU를 비축해야 한다는 환상이 있습니다. 사실 앞으로 갈 길은 멀 것입니다."

인공 지능은 비즈니스의 모든 것을 영원히 바꿀 것입니다. 이는 비즈니스와 학계의 주문이 되었고, AI는 일상적인 용어가 되었습니다. 하지만 이는 우여곡절을 거쳐 이뤄졌고, 1950년대부터 AI는 기대에 부응하지 못해 AI에 대한 관심이 식으면서 여러 차례 겨울을 겪었다. 이러한 기복의 이면에는 기술에 대한 기대와 현실 사이의 복잡한 관계가 있습니다. 이러한 개발 프로세스를 되돌아보면 현재의 생성적 AI 열풍을 이해하기 위한 역사적 관점을 얻을 수 있습니다. 여기에는 패턴이 있는 것 같습니다. 즉, AI 기술에 대한 낙관주의 뒤에는 종종 좌절의 시기와 쇠퇴기가 뒤따릅니다. AI 투자. 사람들이 즐겨 쓰는 단어를 말하자면 AI 겨울이다.

인공 지능은 여전히 ​​전화 접속 시대에 갇혀 있을 수 있습니다. 인터넷은 전화 접속 인터넷이 점차 사라질 때까지 그 잠재력을 실제로 깨닫지 못했습니다. 마찬가지로 언젠가 우리는 오늘날의 ChatGPT를 포털처럼 보이게 만드는 새로운 형태의 인공 지능을 갖게 될 것입니다. 1998년입니다. 웹사이트도 마찬가지로 구식이므로 앞으로 1~2년 안에 이런 일이 일어날 것이라고는 기대할 수 없습니다.