AI 무기 경쟁: 자본만이 유일한 왕을 만든다
인공지능 우위 확보를 위한 끊임없는 경쟁은 많은 사람들이 “모델 전쟁”이라고 부르는, 거대 기술 기업들이 패권을 놓고 경쟁하는 고위험 경쟁을 촉발했습니다. 그러나 노련한 기술 분석가인 베네딕트 에반스(Benedict Evans)에 따르면 경쟁의 장은 놀라울 정도로 평평합니다. 런던에서 열린 Fortune의 Brainstorm AI 컨퍼런스에서 에반스는 선도적인 AI 연구소 간의 주요 차별화 요소는 획기적인 기술이나 독점 알고리즘이 아니라 사실상 무제한적인 자본 접근이라고 주장하는 생각을 자극하는 아이디어를 제시했습니다.
에반스의 주장은 AI 혁신이 지적 능력과 알고리즘의 획기적인 발전에 의해서만 주도된다는 일반적인 통념에 도전합니다. 그는 OpenAI의 GPT 또는 Google의 Gemini와 같은 기본 모델이 빠르게 상품화되고 있다고 주장합니다. 이는 이러한 모델이 점점 더 상호 교환 가능하고 쉽게 사용할 수 있게 되어 단일 회사의 경쟁 우위가 감소한다는 의미입니다.
해자 신화
워렌 버핏(Warren Buffett)이 대중화한 경제적 “해자(moat)”의 개념은 장기적인 이익과 시장 점유율을 경쟁자로부터 보호하는 회사의 지속 가능한 경쟁 우위를 의미합니다. AI의 맥락에서 많은 사람들은 처음에는 독점 알고리즘, 고유한 데이터 세트 또는 전문 인재가 그러한 해자를 만들 것이라고 믿었습니다. 그러나 에반스는 이것이 현실화되지 않았다고 주장합니다.
빅테크 기업 간의 2년간의 치열한 경쟁 후에도 AI 환경에는 여전히 기본적인 해자가 없는 것으로 보입니다. 진입 장벽이 없고 강력한 네트워크 효과도 없으며 승자 독식 역학도 명확하지 않습니다. 대신, 발전의 주요 동인은 막대한 자본 투입이었습니다.
작년에 4대 클라우드 회사는 AI 개발을 지원하기 위한 인프라 구축에 총 2,000억 달러 이상을 지출했습니다. 올해 그 수치는 3,000억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이러한 지출의 기하급수적인 증가는 현재 AI 경쟁의 자본 집약적인 특성을 강조합니다.
에반스는 “이것은 매우, 매우 자본 집약적이 되었습니다. 적어도 현재로서는 매우 빠르게 말이죠.”라고 말했습니다. 그는 또한 이 자본의 상당 부분이 궁극적으로 AI 모델 훈련에 필수적인 GPU의 선도적인 제조업체인 Nvidia로 흘러간다고 언급했습니다.
이 막대한 지출의 결과는 점점 더 접근성이 높아지는 AI 모델의 확산입니다. 이는 결국 상당한 재정 자원을 가진 사람이라면 누구나 최고의 AI 회사가 개발한 모델과 경쟁할 수 있는 기본 모델을 구축할 수 있는 환경을 조성합니다.
예를 들어 DeepSeek는 기존 오픈 소스 모델과 16억 달러 투자를 활용하여 경쟁력 있는 AI 모델을 만든 AI 회사입니다. 이는 자본이 어떻게 경쟁의 장을 평준화하고 새로운 진입자가 기존 플레이어에게 도전할 수 있도록 하는지에 대한 설득력 있는 예입니다.
상품 수수께끼
에반스는 OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude 및 Google의 Gemini와 같은 AI 모델이 “상품”으로 진화하고 있다고 주장합니다. 이러한 모델은 차별화되지 않고 저렴한 인프라와 유사한 쉽게 사용 가능하고 상호 교환 가능한 서비스가 되고 있습니다.
이러한 상품화 추세는 AI 산업에 심오한 영향을 미칩니다. 이는 궁극적인 전장이 누가 최고의 기본 모델을 가지고 있는지에 관한 것이 아니라 누가 실제 제품 및 서비스 내에서 해당 모델을 가장 효과적으로 패키징, 통합 및 관리할 수 있는지에 관한 것임을 시사합니다.
즉, 경쟁 우위는 기본 모델 자체가 아니라 그 위에 구축된 애플리케이션 및 서비스 계층에 있을 수 있습니다. 이러한 초점의 변화는 제품 개발, 사용자 경험 및 규정 준수를 강조하는 다른 기술 및 역량을 요구합니다.
에반스는 블로그 게시물에서 OpenAI의 최근 Deep Research 도구 출시를 예로 들어 이 점을 자세히 설명했습니다. 그는 OpenAI 및 기타 기본 모델 연구소가 자본에 대한 접근 외에는 진정한 해자나 방어력이 부족하다고 주장했습니다. 그들은 코딩 및 마케팅 외에는 제품 시장 적합성을 달성하지 못했으며 그들의 제공물은 기본적으로 다른 개발자가 구축할 수 있는 텍스트 상자 및 API로 제한됩니다.
AI 경쟁의 변화하는 모래사장
AI 모델의 상품화는 경쟁 환경을 재편하고 있으며, 기업은 전략을 재평가하고 새로운 차별화 영역에 집중하도록 강요하고 있습니다. 기본 기술이 더욱 접근성이 높아짐에 따라 응용 프로그램 개발, 통합 및 관리에 대한 강조가 바뀌고 있습니다.
AI 산업에서 나타나는 주요 트렌드는 다음과 같습니다.
애플리케이션별 AI: 기업은 특정 산업 또는 사용 사례에 맞춘 AI 솔루션 개발에 점점 더 집중하고 있습니다. 이 접근 방식을 통해 특정 고객 요구를 해결하는 보다 표적화되고 효과적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
AI 기반 제품: AI를 기존 제품 및 서비스에 통합하는 것이 점점 더 일반화되고 있습니다. 이는 기능을 향상시키고, 사용자 경험을 개선하고, 새로운 수익 흐름을 창출할 수 있습니다.
AI 거버넌스 및 윤리: AI가 더욱 보편화됨에 따라 편향, 공정성 및 책임에 대한 우려가 커지고 있습니다. 기업은 책임감 있는 AI 개발 및 배포를 보장하기 위해 AI 거버넌스 프레임워크 및 윤리적 지침에 투자하기 시작했습니다.
에지 AI: 스마트폰 및 IoT 센서와 같은 에지 장치에 AI 모델을 배포하는 것이 인기를 얻고 있습니다. 이를 통해 클라우드 연결에 의존하지 않고 데이터를 실시간으로 처리하여 대기 시간을 줄이고 개인 정보 보호를 개선할 수 있습니다.
AI-as-a-Service: AI-as-a-Service(AIaaS) 플랫폼의 등장은 모든 규모의 비즈니스에서 AI에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 플랫폼은 사전 훈련된 모델, 개발 도구 및 인프라를 제공하여 기업이 AI를 운영에 빠르고 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.
자본의 지속적인 역할
AI 모델의 상품화로 인해 독점 기술의 중요성이 감소할 수 있지만 자본은 AI 산업에서 중요한 역할을 계속 수행할 것입니다. 자금 조달에 대한 접근은 기업이 다음과 같은 작업을 수행하는 데 필수적입니다.
AI 모델 훈련 및 미세 조정: 대규모 AI 모델을 훈련하려면 상당한 계산 리소스와 전문 지식이 필요합니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 더 많은 데이터로 더 큰 모델을 훈련하여 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다.
AI 애플리케이션 개발 및 배포: AI 애플리케이션을 구축하고 배포하려면 소프트웨어 개발, 인프라 및 인재에 대한 투자가 필요합니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 이러한 영역에 투자하여 설득력 있는 AI 기반 제품 및 서비스를 만들 수 있습니다.
AI 인재 확보: AI 인재에 대한 수요가 높고 숙련된 AI 엔지니어와 연구원은 프리미엄 급여를 요구합니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 최고의 인재를 유치하고 유지하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
연구 개발 수행: 빠르게 진화하는 AI 환경에서는 지속적인 혁신이 필수적입니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 연구 개발에 투자하여 새로운 AI 기술과 응용 프로그램을 탐색할 수 있습니다.
규제 장애물 탐색: AI가 더욱 규제됨에 따라 기업은 규정 준수 및 법률 전문 지식에 투자해야 합니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 이러한 규제 장애물을 효과적으로 탐색할 수 있습니다.
AI 경쟁의 미래
AI 산업은 급격한 변화를 겪고 있습니다. AI 모델의 상품화는 경쟁의 장을 평준화하고 있지만 자본은 여전히 성공의 중요한 결정 요인으로 남을 것입니다. 자본을 효과적으로 활용하여 설득력 있는 AI 애플리케이션을 개발하고, 최고의 인재를 유치하고, 진화하는 규제 환경을 탐색할 수 있는 기업이 장기적으로 번성할 수 있는 최적의 위치에 있을 것입니다.
AI 경쟁의 미래는 다음과 같은 특징을 가질 것입니다.
전문성 증가: 기업은 범용 AI 모델을 구축하려고 하기보다는 특정 산업 또는 사용 사례에 대한 AI 솔루션 개발에 집중할 것입니다.
애플리케이션 개발에 대한 더 큰 강조: 초점은 기본 모델 구축에서 실제 문제를 해결하는 설득력 있는 AI 기반 애플리케이션을 만드는 것으로 이동합니다.
AI 거버넌스의 중요성 증가: 기업은 윤리적이고 책임감 있는 AI 개발 및 배포를 우선시하여 AI가 좋은 목적으로 사용되도록 보장합니다.
AI 하드웨어의 지속적인 혁신: 더 강력하고 효율적인 AI 하드웨어에 대한 수요는 GPU, TPU 및 뉴로모픽 컴퓨팅과 같은 영역에서 혁신을 계속 주도할 것입니다.
협업 및 오픈 소스: 협업 및 오픈 소스 이니셔티브는 AI 생태계에서 점점 더 중요한 역할을 수행하여 혁신을 가속화하고 AI 기술에 대한 접근성을 민주화합니다.
결론적으로 자본 접근이 현재 AI 환경에서 주요 차별화 요소일 수 있지만 AI 회사의 장기적인 성공은 혁신하고, 적응하고, 고객과 사회 전체에 가치를 창출하는 설득력 있는 AI 기반 솔루션을 구축하는 능력에 달려 있습니다.
AI 경쟁: 자본만이 유일한 왕을 만든다
인공지능 우위 확보를 위한 끊임없는 경쟁은 많은 사람들이 “모델 전쟁”이라고 부르는, 거대 기술 기업들이 패권을 놓고 경쟁하는 고위험 경쟁을 촉발했습니다. 그러나 노련한 기술 분석가인 베네딕트 에반스(Benedict Evans)에 따르면 경쟁의 장은 놀라울 정도로 평평합니다. 런던에서 열린 Fortune의 Brainstorm AI 컨퍼런스에서 에반스는 선도적인 AI 연구소 간의 주요 차별화 요소는 획기적인 기술이나 독점 알고리즘이 아니라 사실상 무제한적인 자본 접근이라고 주장하는 생각을 자극하는 아이디어를 제시했습니다.
에반스의 주장은 AI 혁신이 지적 능력과 알고리즘의 획기적인 발전에 의해서만 주도된다는 일반적인 통념에 도전합니다. 그는 OpenAI의 GPT 또는 Google의 Gemini와 같은 기본 모델이 빠르게 상품화되고 있다고 주장합니다. 이는 이러한 모델이 점점 더 상호 교환 가능하고 쉽게 사용할 수 있게 되어 단일 회사의 경쟁 우위가 감소한다는 의미입니다.
해자 신화
워렌 버핏(Warren Buffett)이 대중화한 경제적 "해자(moat)"의 개념은 장기적인 이익과 시장 점유율을 경쟁자로부터 보호하는 회사의 지속 가능한 경쟁 우위를 의미합니다. AI의 맥락에서 많은 사람들은 처음에는 독점 알고리즘, 고유한 데이터 세트 또는 전문 인재가 그러한 해자를 만들 것이라고 믿었습니다. 그러나 에반스는 이것이 현실화되지 않았다고 주장합니다.
빅테크 기업 간의 2년간의 치열한 경쟁 후에도 AI 환경에는 여전히 기본적인 해자가 없는 것으로 보입니다. 진입 장벽이 없고 강력한 네트워크 효과도 없으며 승자 독식 역학도 명확하지 않습니다. 대신, 발전의 주요 동인은 막대한 자본 투입이었습니다.
작년에 4대 클라우드 회사는 AI 개발을 지원하기 위한 인프라 구축에 총 2,000억 달러 이상을 지출했습니다. 올해 그 수치는 3,000억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이러한 지출의 기하급수적인 증가는 현재 AI 경쟁의 자본 집약적인 특성을 강조합니다.
"이것은 매우, 매우 자본 집약적이 되었습니다. 적어도 현재로서는 매우 빠르게 말이죠."라고 에반스는 말했습니다. 그는 또한 이 자본의 상당 부분이 궁극적으로 AI 모델 훈련에 필수적인 GPU의 선도적인 제조업체인 Nvidia로 흘러간다고 언급했습니다.
이 막대한 지출의 결과는 점점 더 접근성이 높아지는 AI 모델의 확산입니다. 이는 결국 상당한 재정 자원을 가진 사람이라면 누구나 최고의 AI 회사가 개발한 모델과 경쟁할 수 있는 기본 모델을 구축할 수 있는 환경을 조성합니다.
예를 들어 DeepSeek는 기존 오픈 소스 모델과 16억 달러 투자를 활용하여 경쟁력 있는 AI 모델을 만든 AI 회사입니다. 이는 자본이 어떻게 경쟁의 장을 평준화하고 새로운 진입자가 기존 플레이어에게 도전할 수 있도록 하는지에 대한 설득력 있는 예입니다.
상품 수수께끼
에반스는 OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude 및 Google의 Gemini와 같은 AI 모델이 "상품"으로 진화하고 있다고 주장합니다. 이러한 모델은 차별화되지 않고 저렴한 인프라와 유사한 쉽게 사용 가능하고 상호 교환 가능한 서비스가 되고 있습니다.
이러한 상품화 추세는 AI 산업에 심오한 영향을 미칩니다. 이는 궁극적인 전장이 누가 최고의 기본 모델을 가지고 있는지에 관한 것이 아니라 누가 실제 제품 및 서비스 내에서 해당 모델을 가장 효과적으로 패키징, 통합 및 관리할 수 있는지에 관한 것임을 시사합니다.
즉, 경쟁 우위는 기본 모델 자체가 아니라 그 위에 구축된 애플리케이션 및 서비스 계층에 있을 수 있습니다. 이러한 초점의 변화는 제품 개발, 사용자 경험 및 규정 준수를 강조하는 다른 기술 및 역량을 요구합니다.
에반스는 블로그 게시물에서 OpenAI의 최근 Deep Research 도구 출시를 예로 들어 이 점을 자세히 설명했습니다. 그는 OpenAI 및 기타 기본 모델 연구소가 자본에 대한 접근 외에는 진정한 해자나 방어력이 부족하다고 주장했습니다. 그들은 코딩 및 마케팅 외에는 제품 시장 적합성을 달성하지 못했으며 그들의 제공물은 기본적으로 다른 개발자가 구축할 수 있는 텍스트 상자 및 API로 제한됩니다.
AI 경쟁의 변화하는 모래사장
AI 모델의 상품화는 경쟁 환경을 재편하고 있으며, 기업은 전략을 재평가하고 새로운 차별화 영역에 집중하도록 강요하고 있습니다. 기본 기술이 더욱 접근성이 높아짐에 따라 응용 프로그램 개발, 통합 및 관리에 대한 강조가 바뀌고 있습니다.
AI 산업에서 나타나는 주요 트렌드는 다음과 같습니다.
애플리케이션별 AI: 기업은 특정 산업 또는 사용 사례에 맞춘 AI 솔루션 개발에 점점 더 집중하고 있습니다. 이 접근 방식을 통해 특정 고객 요구를 해결하는 보다 표적화되고 효과적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
AI 기반 제품: AI를 기존 제품 및 서비스에 통합하는 것이 점점 더 일반화되고 있습니다. 이는 기능을 향상시키고, 사용자 경험을 개선하고, 새로운 수익 흐름을 창출할 수 있습니다.
AI 거버넌스 및 윤리: AI가 더욱 보편화됨에 따라 편향, 공정성 및 책임에 대한 우려가 커지고 있습니다. 기업은 책임감 있는 AI 개발 및 배포를 보장하기 위해 AI 거버넌스 프레임워크 및 윤리적 지침에 투자하기 시작했습니다.
에지 AI: 스마트폰 및 IoT 센서와 같은 에지 장치에 AI 모델을 배포하는 것이 인기를 얻고 있습니다. 이를 통해 클라우드 연결에 의존하지 않고 데이터를 실시간으로 처리하여 대기 시간을 줄이고 개인 정보 보호를 개선할 수 있습니다.
AI-as-a-Service: AI-as-a-Service(AIaaS) 플랫폼의 등장은 모든 규모의 비즈니스에서 AI에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 플랫폼은 사전 훈련된 모델, 개발 도구 및 인프라를 제공하여 기업이 AI를 운영에 빠르고 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.
자본의 지속적인 역할
AI 모델의 상품화로 인해 독점 기술의 중요성이 감소할 수 있지만 자본은 AI 산업에서 중요한 역할을 계속 수행할 것입니다. 자금 조달에 대한 접근은 기업이 다음과 같은 작업을 수행하는 데 필수적입니다.
AI 모델 훈련 및 미세 조정: 대규모 AI 모델을 훈련하려면 상당한 계산 리소스와 전문 지식이 필요합니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 더 많은 데이터로 더 큰 모델을 훈련하여 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다.
AI 애플리케이션 개발 및 배포: AI 애플리케이션을 구축하고 배포하려면 소프트웨어 개발, 인프라 및 인재에 대한 투자가 필요합니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 이러한 영역에 투자하여 설득력 있는 AI 기반 제품 및 서비스를 만들 수 있습니다.
AI 인재 확보: AI 인재에 대한 수요가 높고 숙련된 AI 엔지니어와 연구원은 프리미엄 급여를 요구합니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 최고의 인재를 유치하고 유지하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
연구 개발 수행: 빠르게 진화하는 AI 환경에서는 지속적인 혁신이 필수적입니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 연구 개발에 투자하여 새로운 AI 기술과 응용 프로그램을 탐색할 수 있습니다.
규제 장애물 탐색: AI가 더욱 규제됨에 따라 기업은 규정 준수 및 법률 전문 지식에 투자해야 합니다. 자본에 접근할 수 있는 기업은 이러한 규제 장애물을 효과적으로 탐색할 수 있습니다.
AI 경쟁의 미래
AI 산업은 급격한 변화를 겪고 있습니다. AI 모델의 상품화는 경쟁의 장을 평준화하고 있지만 자본은 여전히 성공의 중요한 결정 요인으로 남을 것입니다. 자본을 효과적으로 활용하여 설득력 있는 AI 애플리케이션을 개발하고, 최고의 인재를 유치하고, 진화하는 규제 환경을 탐색할 수 있는 기업이 장기적으로 번성할 수 있는 최적의 위치에 있을 것입니다.
AI 경쟁의 미래는 다음과 같은 특징을 가질 것입니다.
전문성 증가: 기업은 범용 AI 모델을 구축하려고 하기보다는 특정 산업 또는 사용 사례에 대한 AI 솔루션 개발에 집중할 것입니다.
애플리케이션 개발에 대한 더 큰 강조: 초점은 기본 모델 구축에서 실제 문제를 해결하는 설득력 있는 AI 기반 애플리케이션을 만드는 것으로 이동합니다.
AI 거버넌스의 중요성 증가: 기업은 윤리적이고 책임감 있는 AI 개발 및 배포를 우선시하여 AI가 좋은 목적으로 사용되도록 보장합니다.
AI 하드웨어의 지속적인 혁신: 더 강력하고 효율적인 AI 하드웨어에 대한 수요는 GPU, TPU 및 뉴로모픽 컴퓨팅과 같은 영역에서 혁신을 계속 주도할 것입니다.
협업 및 오픈 소스: 협업 및 오픈 소스 이니셔티브는 AI 생태계에서 점점 더 중요한 역할을 수행하여 혁신을 가속화하고 AI 기술에 대한 접근성을 민주화합니다.
결론적으로 자본 접근이 현재 AI 환경에서 주요 차별화 요소일 수 있지만 AI 회사의 장기적인 성공은 혁신하고, 적응하고, 고객과 사회 전체에 가치를 창출하는 설득력 있는 AI 기반 솔루션을 구축하는 능력에 달려 있습니다.