생성적 인공지능의 두 번째 단계

생성적 인공지능의 현황과 도전

ChatGPT의 부상은 AI의 확산의 도화선이 되었으며, 그로 인해 우리가 수년 동안 보지 못한 혁신의 밀도와 열정이 해방되었습니다. AI 연구자들은 록스타 스타일의 지위를 얻었고, 해커 하우스는 매주 새로운 자율 에이전트와 동반자 챗봇으로 넘쳤습니다. AI 연구자들은 “차고의 해커”에서 수십 억 달러의 컴퓨팅 자원을 지휘하는 특수부대로 변모했습니다.

그러나 AI에 대한 흥미는 빠르게 경계에 이르렀습니다. 갑자기 모든 회사가 “AI 동승자”가 되었으며, 이메일함은 “AI Salesforce”와 “AI Adobe” 그리고 “AI Instagram”과 같은 구분되지 않는 제안으로 가득 찼습니다.

그리고 어떤 이상한 일이 벌어졌습니다. 예술가, 작가 및 가수들이 기계 생성 IP의 합법성에 도전했습니다. 윤리, 규제 및 점점 더 커져가는 초인지성에 대한 논쟁이 워싱턴을 사로잡았습니다. 이런 논쟁은 AI가 우리의 예술과 문화에 미치는 영향에 대한 깊은 고민을 요구하고 있습니다.

AI의 활용성과 사용자 만족도

아마도 가장 걱정스러운 것은 실리콘 밸리 내에서 생성적 인공지능이 실제로는 유용하지 않다는 소문이 퍼지기 시작했다는 것입니다. 제품의 사용자 이탈율이 엉망인 것을 보면 기대에 크게 못 미치고 있었던 것입니다. 이것은 또 다른 소프트웨어의 개발 후기에 해당하는 사이클일 뿐일까요?

하지만 이런 다양한 소음과 흥분과 불안감과 불만감에도 불구하고, 생성적 인공지능은 이미 SaaS보다 더 성공적인 시작을 한 것으로 보입니다. 그렇지만 일부 회사는 아직도 제품-시장 맞춤 또는 지속 가능한 경쟁 우위를 확립하지 못했으며, 이는 AI 생태계 전체의 과도한 흥분이 지속 가능하지 않음을 뜻하는 것일지도 모릅니다.

생성적 인공지능의 제2막과 혁신

이제 “생성적 인공지능의 제2막”이 시작되었습니다. 이 단계에서는 생성적 인공지능의 발전이 기술적인 경지를 넘어서 고객과 현실 세계의 문제를 해결하는 데 집중됩니다. 이것이 어떤 의미를 가지며 어떤 혁신을 이끌어내고 있을까요?

제1막에서 제2막으로

“생성적 인공지능의 제1막”은 주로 기술의 시작이었습니다. 하지만 이제 우리는 더 큰 도전에 직면하고 있습니다. “제2막”은 바로 그것입니다.

“제2막”에서는 기술 중심에서 고객 중심으로의 전환이 이루어집니다. 이 단계에서는 생성적 인공지능이 인간의 실제 문제를 종단까지 해결하기 위해 활용됩니다. 이러한 응용 프로그램은 이전 “제1막”의 경험과는 다릅니다. 그들은 기반 모델을 해결의 한 부분으로 활용하며, 종종 새로운 편집 인터페이스를 통해 워크플로우를 향상시키고 결과물을 향상시킵니다. 이들은 종종 다중 모달 기술을 결합하여 더 강력한 솔루션을 제공합니다.

시장의 변화

시장은 이미 “제1막”에서 “제2막”으로의 전환을 시작하고 있습니다. 이러한 전환을 주도하는 기업 중 일부로는 엘리트 로펌을 위한 맞춤형 LLM을 개발하는 Harvey, 작업 공간을 크롤링하고 인덱싱하여 생성적 AI를 업무에 더 관련성 있게 만드는 Glean, 그리고 디지털 동반자를 만드는 Character와 Ava가 있습니다.

이렇게 “제2막”은 더 복잡하고 현실적인 문제에 대한 해결책을 찾는 데 초점을 맞춥니다. 이것은 우리가 생성적 인공지능의 미래에서 기대할 수 있는 것 중 하나입니다.

생성적 인공지능의 시장 맵과 동향

작년의 시장 맵과는 다르게, 세콰이어 캐피탈은 이번에 모델 유형이 아닌 사용 사례별로 생성적 인공지능 시장을 구성했습니다. 이는 시장에서 두 가지 중요한 동향을 반영합니다. 첫째, 생성적 인공지능이 이제는 단순한 기술 도구에서 벗어나 실제 사용 사례와 가치를 창출하는 방향으로 진화하고 있는 것입니다. 둘째, 생성적 인공지능 응용 프로그램이 점점 다중 모달로 발전하고 있음을 보여줍니다.

새로운 LLM 개발 스택

세콰이어 캐피탈은 또한 생성적 인공지능 응용 프로그램을 개발하는 과정에서 기업들이 도구 공급업체와 컴퓨팅 리소스를 활용하는 새로운 LLM 개발 스택을 포함시켰습니다. 이는 기업들이 더욱 효율적으로 응용 프로그램을 개발하고 배포할 수 있게 도와줍니다.

미래를 상상하며

세콰이어 캐피탈은 이전에 생성적 인공지능 시장의 기회와 시장의 미래에 대한 가설을 제시했었지만, 이제는 이러한 가설을 현실로 만들어나가야 할 시점입니다. 생성적 인공지능은 더 많은 혁신과 발전을 통해 미래의 비즈니스와 사회에 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

또한 세코이어 캐피탈은 시장을 예측하고 발전을 예상하는 과정에서 틀렸던 부분을 짚어보고, 현재의 상황에 대한 반성을 하면, 생성적 인공지능 분야에서 발생한 예상치 못한 변화와 도전에 대해 다음과 같이 설명합니다.

빠른 발전과 도래

세콰이어 캐피탈의 예상과는 다르게, 모든 것이 빠르게 진행되었습니다. 예전에는 인턴 수준의 코드 생성, 할리우드 품질의 비디오, 그리고 사람처럼 들리는 음성 생성에는 10 년 이상이 걸릴 것으로 예상했던 것과는 대조적으로, 이제는 Eleven Labs의 TikTok 목소리나 Runway의 AI 영화 축제와 같은 혁신적인 사례를 볼 때 미래가 이미 도래했음을 알 수 있습니다. 게다가 3D 모델, 게임 및 음악 분야에서도 빠른 발전이 이루어지고 있습니다.

병목 현상과 공급 측면의 도전

생성적 인공지능 시장에서 발생한 병목 현상은 주로 공급 측면에서 나타났습니다. 예상치 못한 고객 수요로 인해 GPU 공급이 부족한 상황이 발생했습니다. 이로 인해 많은 기업이 새로운 GPU에 액세스하기 위해 오랜 대기 시간을 감수하거나 구독료를 지불해야 하는 상황이 발생했습니다.

수직적 분리의 지연

세콰이어 캐피탈은 수직적 분리, 즉 “응용 프로그램 레이어” 회사와 기반 모델 제공 업체 사이의 분리가 빨리 일어날 것으로 예상했지만, 실제로 그런 상황은 아직까지 깨끗하게 일어나지 않았습니다. 게이트 밖에서 성공한 사용자 중심의 애플리케이션은 수직 통합 모델을 따르고 있습니다.

치열한 경쟁과 대응

시장은 더 많은 경쟁과 기존 업체의 신속한 대응으로 가득 차 있습니다. Google의 Duet과 Bard부터 Adobe의 Firefly까지 기존 업체가 신속하게 대응하고 경쟁하는 모습이 보입니다. 이로 인해 시장 경쟁이 기회보다는 더 많은 경쟁을 불러왔습니다. 또한 기반 모델 레이어에서 고객이 다른 공급업체 간에 중립적인 인프라를 설정하는 것을 볼 수 있습니다.

데이터와 고객

세콰이어 캐피탈은 최고의 생성적 인공지능 기업이 데이터를 통해 경쟁 우위를 확보할 것으로 예상했지만, “데이터 관문”이 불안정한 상태에 있다는 점을 알 수 있습니다. 특히 얻기 어려운 데이터 도메인에서는 데이터 관문이 이슈입니다. 응용 프로그램 회사가 생성하는 데이터는 경쟁 우위를 확보하기에 더 중요한 요소로 보입니다.

옳았던 예측들

앞서 세콰이어 캐피탈의 예측이 틀렸던 부분에 대한 이야기를 했지만, 성공과 도전의 조화에 대한 논의도 필요합니다. 세콰이어 캐피탈은 생성적 인공지능 분야에서의 성공과 동시에 극복해야 할 도전에 대한 방향을 다음과 같이 모색하고 있습니다.

성공의 기저

생성적 인공지능은 지난 몇 년 동안 엄청난 성공을 거두었습니다. 예전에는 상상조차 못한 놀라운 사용 사례가 현실이 되었고, 이로써 시장은 크게 확장되었습니다. AI가 대중문화의 핵심으로 자리매김하며, 개발자와 기업이 AI 응용 프로그램에 대한 요구를 끊임없이 증가시켰습니다.

킬러 앱의 등장

첫 번째 킬러 앱으로 떠오른 ChatGPT는 100M MAU(월간 활성 사용자)에 도달한 가장 빠른 애플리케이션 중 하나로 꼽힙니다. 이러한 기록을 6주 만에 달성한 것은 이례적인 일이며, 이는 생성적 인공지능의 빠른 성장을 시사합니다. 그러나 ChatGPT뿐만 아니라 Character AI, Github Copilot, Midjourney와 같은 다른 애플리케이션들도 마찬가지로 성공적인 모델을 제시하며 시장을 주도하고 있습니다.

개발자 중심의 접근

개발자가 핵심 역할을 하고 있는 것은 무엇보다 중요합니다. 개발자 중심 기업은 생성적 인공지능 기술을 개발자들에게 액세스하게 하여 다양한 아이디어와 응용 프로그램을 촉진하고 있습니다. 이를 통해 음악 생성 커뮤니티, AI 매치메이커, AI 고객 지원 에이전트 등 다양한 아이디어와 프로젝트가 등장하고 있습니다.

형태의 진화

AI 애플리케이션의 형태는 초기의 자동완성 및 초안에서 복잡한 형태로 진화하고 있습니다. 사용자 경험이 더욱 풍부해지고 있으며, 카메라 패닝 및 인필링과 같은 기술의 도입으로 사용자 중심의 애플리케이션이 발전하고 있습니다. 이러한 진화는 개별적인 모델에서 시스템 수준의 생산성 및 실행 지향적 에이전트 시스템으로 이어지고 있습니다.

도전에 대한 대응

생성적 인공지능 분야는 도전과 함께 가야 합니다. 논쟁과 불투명한 규칙에 대한 대응이 필요하며, 윤리적 문제와 유용성에 대한 고민이 계속되고 있습니다. 하지만 이러한 도전에도 불구하고 생성적 인공지능은 계속해서 혁신과 성장을 거듭하고 있습니다. 미래에는 어떤 변화가 있을지 지켜보며, 새로운 도전에 대한 대응을 고민해봐야 합니다.

사용자와 가치의 문제

지금까지 생성적 인공지능이 사용 사례나 수요에서 부족함이 없음을 확인했습니다. 사용자들은 AI를 통해 더 쉽게 일을 처리하고, 더 나은 작업물을 만들 수 있기를 원합니다. 이로 인해 대규모 응용 프로그램에 많은 사용자가 몰려들었습니다. 그러나, 사용자들은 왜 오래 머물까요? 아래의 차트는 AI-first 애플리케이션의 월별 1개월 모바일 앱 리텐션을 기존 회사와 비교한 것입니다.

또 다른 중요한 측면은 사용자 참여도입니다. 최고의 소비자 기업은 DAU/MAU 비율이 높으며, WhatsApp은 특히 85%의 비율을 가지고 있습니다. 그런데 생성적 인공지능 앱은 이와 비교해 중앙값이 14%에 불과합니다. 이는 사용자들이 아직은 생성적 인공지능 제품에서 충분한 가치를 찾지 못해 매일 사용하지 않는다는 것을 의미합니다.

요약하면, 생성적 인공지능이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 가치를 입증하는 것입니다. 어떤 인프라를 사용할 것이며, 사람들의 삶을 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 질문이 중요합니다. 오래 지속 가능한 비즈니스를 구축하기 위해서는 리텐션 문제를 해결하고 고객에게 충분한 가치를 제공하여 매일 활동적인 사용자로 만드는 것이 필요합니다.

하지만 절망할 필요는 없습니다. 생성적 인공지능은 아직 발전 중이며, 실패는 고쳐 나갈 수 있는 가능성이 있음을 의미합니다. 지금은 여전히 성장의 초기 단계이며, 사용자들에게 더 큰 가치를 제공하고 신뢰를 구축하는 과정이 계속되고 있습니다. 앞으로의 도전에 대응하며 생성적 인공지능은 더 나은 미래를 향해 나아갈 것입니다.

AI의 진화된 단계

AI 기반 제품을 개발하는 것은 결코 쉽지 않습니다. 설립자들은 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 데이터셋 선별 등 어려운 작업을 시작하고 있습니다. 이러한 노력은 마치 벽돌을 하나씩 쌓아가듯이, 화려한 데모에서부터 전체 제품 경험으로 이어져야 합니다.

한편, 기반 모델 하위 계층에서는 연구와 혁신이 가속화되고 있습니다. 새로운 기술과 모델 업데이트는 생성적 인공지능의 기반을 더욱 강화하고 발전시키고 있습니다. 이것이 “제2막”의 핵심입니다.

공유 플레이북의 중요성

현재, 회사들은 지속 가능한 가치를 찾아가는 방법에 대한 공유 플레이북을 개발하고 있습니다. 이 플레이북은 AI 제품을 개발하고 향상시키기 위한 지침과 전략을 제공합니다. 또한 모델을 유용하게 만드는 데 필요한 공유된 기술과 생성적 인공지능의 두 번째 단계를 형성할 UI 패러다임을 제시합니다.

이러한 플레이북은 현재와 미래의 AI 기반 제품 개발에 필수적인 도구로, 제2막에서 더욱 역할을 확대할 것으로 기대됩니다. 앞으로의 길은 어렵겠지만, AI 기술과 혁신을 통해 우리는 더 나은 미래를 만들기 위해 나아갈 것입니다.

모델 개발 스택의 진화

생각의 연쇄, 생각의 나무, 반사와 같은 신흥 추론 기술은 모델이 더 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있게 하고 있습니다. 이러한 기술은 고객의 기대와 모델 능력 사이의 격차를 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 개발자들은 이를 위해 Langchain과 같은 프레임워크를 활용하여 다중 체인 시퀀스를 호출하고 디버깅하고 있습니다.

전이 학습의 활용

RLHF 및 fine-tuning과 같은 전이 학습 기술은 특히 최근 GPT-3.5 및 Llama-2와 같은 모델에 대한 fine-tuning 가능성과 함께 더 쉽게 접근이 가능해졌습니다. 이를 통해 기업들은 모델을 자사 도메인에 맞게 조정하고 사용자 피드백을 토대로 지속적으로 개선할 수 있습니다.

검색 보강 생성의 역할

검색 보강 생성은 맥락을 제공하여 환각을 줄이고 진실성과 유용성을 향상시키는 데 도움을 줍니다. Pinecone과 같은 벡터 데이터베이스는 검색 보강 생성의 핵심 역할을 수행하고 있습니다.

새로운 개발자 도구와 프레임워크

AI 애플리케이션을 더 고수준으로 개발하기 위한 새로운 개발자 도구와 응용 프로그램 프레임워크가 등장하고 있습니다. 이러한 도구들은 재사용 가능한 빌딩 블록을 제공하며 개발자가 AI 모델의 성능을 평가, 개선 및 모니터링하는 데 도움을 줍니다. 이에는 Langsmith와 Weights & Biases와 같은 LLMOps 도구가 포함됩니다.

AI-first 인프라 회사의 역할

AI-first 인프라 회사들은 공공 클라우드를 해체하고 AI 기업이 필요로 하는 리소스를 제공합니다. 이를 통해 확장 가능한 GPU 및 PaaS 개발자 경험을 제공하여 AI 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다. Coreweave, Lambda Labs, Foundry, Replicate 및 Modal과 같은 회사들이 이 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

미래 AI 경험에 대한 블루프린트

생성적 인터페이스

생성적 인터페이스는 LLM 위에 기반한 텍스트 기반 대화형 사용자 경험입니다. 그러나 이것이 끝이 아닙니다. 점차적으로 Perplexity와 같은 생성적 요소와 Inflection AI의 인간 같은 목소리와 같은 새로운 형태 요소가 AI 인터페이스에 통합될 것으로 예상됩니다.

새로운 편집 경험

AI 기업들은 전통적인 편집 워크플로우와 다른 새로운 조절장치 및 스위치 세트를 개발하고 있습니다. 예를 들어, Midjourney의 패닝 명령과 Runway의 Director’s Mode는 편집 경험을 더욱 직관적으로 만들어줍니다. 또한 Eleven Labs는 프롬프팅을 통해 음성을 컨트롤하는 기능을 제공하여 사용자에게 새로운 창조적인 자유를 부여합니다.

정교한 에이전트 시스템

생성적 인공지능 응용 프로그램은 더 이상 초안 생성에만 그치지 않습니다. 이제 그들은 문제 해결, 외부 도구 접근 및 사용자 대신 문제를 해결하는 자율성을 갖추고 있습니다. AI 기술은 레벨 0에서 레벨 5의 자율성으로 계속 진화하고 있으며, 이는 사용자에게 더 큰 가치를 제공합니다.

시스템 전체 최적화

일부 회사들은 사용자 개별적인 워크플로를 개선하는 대신, 전체 시스템을 최적화하려고 합니다. 이것은 지원 티켓 처리나 pull 요청과 같은 작업을 자동화하여 전체 시스템의 효율성을 높이는 것을 의미합니다. AI를 통해 시스템 전체를 최적화함으로써 사용자들은 더 나은 서비스를 경험할 것입니다.

이러한 발전들은 AI 기술이 어떻게 우리의 일상과 업무를 혁신하고 있는지를 보여줍니다. AI 애플리케이션은 사용자 중심의 경험을 향상시키고, 더욱 효과적으로 협력하며, 더욱 정교한 작업을 수행하는데 사용될 것입니다. 이러한 진화는 기다릴만한 가치가 있는 미래를 기대하게 합니다.

마치며

생성적 인공지능의 프론티어에서 여정을 마치며, 우리는 이 시장이 어떻게 진화하고 있는지 목격하고 있습니다. 초기에는 흥분과 화려함에 기반했던 이 시장은 이제 실제 가치와 전체 제품 경험으로 점차 변화하고 있습니다.

세콰이어 캐피탈은 이러한 변화 속에서도 생성적 인공지능에 대한 확고한 신뢰를 지속하고 있다고 합니다. 이 시장의 성장을 이루기 위해 필요한 조건들은 오랜 기간 동안 축적되어 왔으며, 이제 이 모든 노력들이 결실을 맺고 있습니다. 킬러 애플리케이션의 등장과 최종 사용자 수요의 급증은 이 시장의 밝은 미래를 믿게 만들고 있습니다.

그러나 우리는 Amara의 법칙을 기억하며 현명한 투자를 지속적으로 추구해야 합니다. 기술의 영향을 단기간에 과대 평가하고 장기간에 저평가하는 이러한 경향을 인식하며, 창업자들이 가치 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 주목할 필요가 있습니다.

미래에는 AI의 힘과 혁신이 더욱 많은 산업과 삶의 영역에 미치게 될 것입니다. 여러분도 함께 미래를 만들어 나가는 이 여정에 함께 참여하시기를 기대합니다. 감사합니다.