[Everything Everywhere All at Once : #AI 가 불러온 신산업 혁명]

[Everything Everywhere All at Once : #AI 가 불러온 신산업 혁명]

👀 : AI가 세상을 바꿀 거라고 얘기하는데 왜? 어떻게? 어느 정도로?

제가 궁금해서 읽은 미래에셋증권 디지털리서치팀에서 발간한 #인공지능 관련 보고서를 요약 공유드립니다. (5 min read)

1. AI가 만들어낼 생산성 향상 효과는 과거 증기기관, 산업용 로봇, IT 혁명보다 훨씬 큰 임팩트

- 과거 산업혁명은 주로 인간의 물리력을 대체했지만, AI가 인간의 고유 영역으로 여겨지는 인지&판단 영역으로 확장될 경우 고용시장의 파급력이 막대함

- ChatGPT가 사용자 1억명을 달성하는데 걸린 시간 단지 2개월 (틱톡 9개월, 인스타그램 30개월, 우버 70개월 등)

- 고소득 노동자가 대체될 가능성 ↑ (지식기반 사회에서 전문성인 정보를 다루는 능력은 #LLM 의 특화 영역)

2. 왜 딥러닝인지? 주요 모델은?

- #매개변수 (parameter)가 조단위이기 때문에 기존에 인간이 개입했던 #머신러닝 으로는 불가능

- 생성 AI 훈련비용이 매년 70% 감소

* #Diffusion : 최초 이미지에서 점진적으로 노이즈를 추가하며, 이때 원본 이미지를 재구성하려고 시도하면서 학습. 수천번 노이즈를 제거하며 조금씩 복원하는 방식. 노이즈가 확산[diffuse] 되기 때문에 디퓨전으로 부름

* #GAN : Generative Adversarial Networks. 생성기와 판별기 2개로 구성. [창과 방패의 대결이라고 보시면 됩니다.] 생성자는 원본과 구별할 수 없는 샘플을 생성하고, 판별자는 원본과 샘플을 구별하는 방법을 학습하며 서로 계속 발전해감.

* #Transformer : 문장 전체 안에서 단어들과의 관계를 파악해 다음 단어를 예측하는 #셀프어텐션 기법을 이용. 파운데이션 모델로 불림. [데이터 기반이 되고 그 위에 모든 걸 지으면 된다는 뜻]

- 거의 모든 국내 AI 모델보다 GPT-4 가 한국어를 훨씬 잘 이해할 것

- #멀티모달 : 텍스트뿐만이 아니라 이미지, 비디오 등을 이해하고 반응할 수 있음

- GPT-5 부터는 재귀적 자기개선을 크게 활용할 것

4. 신산업 혁명의 밸류체인

- 비즈니스 솔루션과 소비자 어플리케이션 관련 AI 생태계가 주목받을 것. #GenerativeAI

- #생성AI 로 인해 게임 산업이 큰 반향을 가져올 것 (인건비 및 게임 제작 시간 획기적으로 단축)

- 건축, 제품 디자인, 로봇 공학, 게임 개발, 영화 제작, 자율주행 등 다양한 분야에서 딥러닝 생성AI 기술 사용할 것

- (헬스케어) 구글의 #Alphafold 는 단백질 구조 예측 및 해독으로 인류를 위한 새로운 치료법이나 약물 개발 (인간은 10년 걸리는 일 → 알파폴드2는 30분만에)

- (마케팅, 물류) 빅데이터 기업들은 주문 데이터를 가지고 재고관리, 배송경로, 개인화된 마케팅, 제품 설명 등을 단시간에 적은 비용으로 가능

5. 딥러닝 모델 구축을 위해 필요한 3 Key Factors

- 딥러닝 알고리즘 개발능력

- 거대한 데이터 보유량

- 고성능/저전력 반도체 설계능력

6. AI 시장에서 누가누가 이길까

- #Microsoft : ChatGPT + Bing (+ Copilot) 으로 구글의 검색 시장에 큰 도전

- #Meta : 대규모 사용자 데이터 + AI 기반 개인화된 광고로 광고단가 방어

- #Google : ChatGPT 대항마인 #바드 를 출시. ( + Workspace) AI 관련 특허와 논문 숫자는 구글이 1위

7. 그래서 AI 잘하려면 필요한 게 뭔데?

- 하이퍼스케일러들이 제공하는 데이터센터 연산 호스팅 기능이 부각될 것 (예: 구글 Colab)

- 차세대 반도체에서 중요한 것 : 연산, 메모리, 네트워크

* GPT-4 의 경우 약 1~10조 파라미터로 고성능 GPU가 200~2,000장 필요함. 서버 비용만 86~860억으로 예상

- #Nvidia 는 이미 데이터센터 GPU 시장점유율 90% 이상으로, 앞으로도 선두를 달릴 것

- 비싼 #GPU 보다 인공지능 연산용 전문칩 #NPU 가 주목받는 중

- 엔비디아, 브로드컴, 삼바노바 시스템즈 등이 우수기업

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더 궁금하신 분들은,

요약 보고서 보러가기 (68p) : https://lnkd.in/gQZYNSyU

풀버전 보고서 보러가기 (217p) : https://lnkd.in/gRrA6SqV

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