(23.05) 5월 한 달 정리해보기 🌊
드디어 법인 설립. 스모어톡은 이제 단순히 팀이 아닌 '기업'
디스콰이엇 ver. 일러스트레이션 made by 스모어톡 (내부 사용 ver)
안녕하세요,
스모어톡의 글쟁이 이정민입니다.
made by 스모어데이 (Fast mode (beta) ver)
5월에 스모어톡은 다음 사항을 이뤘습니다.
법인 설립 (4월) 및 사업자 등록 완료
국내 빅테크 'K'사 모델 사용 권한 확보
(외부 영업 활동 없이) 고객사 유치 4개 이상+
데이터 바우터 (AI 분야) 최종 선정 포함 개발 리소스 확보 위한 대회 본선 진출 ++
투자 유치 (발표는 이번 달 예정)
무엇보다도 모두가 행복한 스모어톡 생활을 하도록 도와 줄 법인 설립 과정 내 서류 업무를 @Hyeonji Hwang 대표님께서 스모어톡을 도와주는 법무법인 미션 변호사님과 함께 잘 진행해 주셔서 첫 발을 잘 내디딘 한 달로 정리해봅니다. 돌이켜보면 알지 못했던 업무에 대해서 많이 배운 한 달이었던 것 같습니다.
(참고로 현지님은 원하는 사람을 모시고자 한 사람을 위해 서울에서 부산까지 이동하는 열정을 지니셨습니다)
아래 말씀드릴 내용은 크게 생성 AI 도 결국 인프라가 정답인가와 스모어톡은 무엇을 하는 팀인가 입니다.
1| 생성 AI 도 결국 인프라가 정답인가
from @ DrEliDavid Twitter
현재 생성 AI 세계에서 벌어지고 있는 모습을 빗대어 표현한 밈입니다. 빅테크가 열심히 움직이지만 결국 승자는 엔비디아 같다라는 뜻인데요.
한국 시각 5/26 에 (정확히는 5/25 시장이 마감하고) 주식 시장에는 또 하나의 거대한 이슈가 발생했습니다. 바로 GPU 계 절대 강자인 엔비디아(Nvidia)가 회계연도 2분기 매출 전망치를 3개월 전 수치보다 50%를 높게 올려 잡는 슈퍼 가이던스(전망치)를 제시한 것이었습니다. 해당 발표 이후 주가는 하루 약 24% 상승(저 덩치에...)과 더불어 반도체 기업 사상 첫 시가총액 1조 달러를 달성하게 되었습니다.
해당 발표는 3/23에 'H' 증권사 임직원을 대상으로 제가 발표한 자료의 일부입니다. 현재 주가 상으로 연중 기준 엔비디아(178%), 메타(120%), 아마존(47%), 구글(40%), 마이크로소프트(40%) 순으로 엔비디아의 압도적인 상승폭이 보이지만 (메타의 경우 기저효과 및 구조조정 통한 사업 효율화 이유, AI 기술력 및 라마 모먼트로 대표되는 오픈 소스 진영에서의 영향력은 보너스) 당시에도 엔비디아의 성장을 가늠하여 말씀드렸던 상태였으며 이유는 다음과 같습니다.
비즈니스 분야에 상관없이 AI 를 사용하려면 GPU가 필요 : 비즈니스 레이어, 모델 레이어 혹은 개인 사용자 상관 없이 AI 를 사용하기 위해서는 도구인 GPU 가 필요. 또한, 오픈AI, 구글, 혹은 그 외의 회사 모두 GPU는 필요. 즉, 비즈니스의 성공과 실패와 관계없이 엔비디아는 GPU를 판매할 수 있음. (이 때문에, 골드 러시 기간 곡괭이 혹은 청바지에 비유하는 경우가 많음)
안 그래도 경쟁사가 없는데 GPU 를 쉽게 컨트롤 가능한 소프트웨어 CUDA 의 존재, 이로 인한 GPU 계의 절대 강자 등극 : 2000년대 상황으로 GPU 분야 경쟁사 사라지고, 현재 대부분의 AI 모델을 사용하기 위한 세팅을 CUDA 로 진행함으로써 이미 종속화 진행됨.
AI 스타트업에 투자금 집중됨, 이 돈이 흘러갈 분야는 결국 인프라 구축. 즉, 엔비디아 매출로 연결 : 스타트업 DB 인 Crunchbase 에 따르면, 올해 5월 24일까지 AI를 사용하는 스타트업의 투자금은 자그마치 26조원 ($20B). 개발 인건비 외에 해당 스타트업이 투자금을 사용하는 목적은 거대 모델을 학습하거나 사용하기 위한 GPU 서버 구축입니다. 즉, 모든 돈이 엔비디아로 흘러감.
물론 현재의 기업 가치가 과대평가 되었다는 의견이 있고, 개인적으로 저 또한 해당 의견에 동의하는 편입니다. 다만 단순히 테마주로서 오른 것이 아닌 전기차 확장기 테슬라의 주가 움직임처럼 압도적인 비즈니스 모델을 보유한 모멘텀을 가지고 시가총액이 올랐다고 판단해야 할 것 같습니다.
엔비디아와 같은 인프라 도메인 기업과는 달리, AI를 활용한 기업은 사용자에게 엄청난 가치를 제공해주지 않는 이상 수익 창출에 어려움을 겪을 확률이 농후합니다. 현재 다양한 시도를 스타트업이 선보이고, 빅테크 기업 또한 도전하고 있지만 실제 파급력 있는 서비스는 ChatGPT 외 아바타 사진 Lensa(Prisma Labs), 가상 캐릭터 채팅(Character.ai) 또는 인플루언서 복제 채팅(Caryn) 등의 엔터테인먼트 분야에서 존재했고, 많은 분들이 예상하던 생산성 분야에서는 아직 돋보이는 업체가 존재하지 않는 것 같습니다.
한국에서도 비즈니스 분야 보다는 인프라 분야를 집중하려는 움직임이 자본 시장에서 목격되고 있는데요. 특히 SaaS 와 마찬가지로 클라우드 전환 이라는 흐름에 편승하기 위한 하나의 테마로 사용되고 있습니다. 거대 MSP 사의 투자 유치 뿐만 아니라 중소형 MSP 사가 AI를 발판 삼아 등장하려는 움직임이 바로 그 사례입니다. 결국 마이크로소프트가 오픈AI의 손을 잡은 이유도, 아마존이 오픈 소스 진영에 위치하며 AI 스타트업을 지원하는 이유도 디지털 트랜스포메이션으로서 온프레미스 서버에서 클라우드 전환을 통한 고객사 모집 과정에서 새로운 유인을 찾았기 때문이며, 이것이 한국에서는 CSP 가 아닌 MSP 영역에서 활발히 진행되고 있는 것으로 생각합니다.
2| 스모어톡은 무엇을 하는 팀인가
스모어톡은 법인 설립이 이제 한 달이 갓 넘은 신생 스타트업입니다. 저(대표 아님)를 포함한 코파운더 3명이 함께하고, 이를 뒷받침해주는 개발자 1분, 디자이너 1분과 프로덕트를 만들어 가고 있습니다.
이 중 작년 2월 말부터 팀을 1년 넘게 이어오고 있는 @Hyeonji Hwang 대표님과 저는 본래 NLP 분야를 연구하는 학생이었습니다. 멘탈케어라는 비전을 이유로 창업을 하게 되었고, 대화형 감정 일기라는 주제로 작년 정주영창업경진대회 사업실행팀에 선발되는 기회를 얻기도 했습니다.
다만 ChatGPT 가 출시된 직후(한국 시간 기준 작년 12월 1일) 저희 팀은 긴급 회의를 소집해 아이템을 위해 개발 중이던 이미지 생성 모델의 사용성 부족 문제에 더욱 집중하자라는 결론을 내리고 스모어데이라는 MVP 테스팅을 마치고 현재 해당 프로덕트를 발전시켜 개발 중입니다.
또한 저희는 내부 참고용 또는 외부 제시용 등의 사용 목적과 관계 없이 수요가 있는 기업 만을 위한 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 만들고 있습니다. (내부적으로 기획한 내용은 여러가지이지만 천천히 살펴보고 있습니다)
from Cointelegraph
생각해보는 주제 중 하나로 위 예시는 미국 유명 암호화폐 및 블록체인 미디어 코인텔레그래프의 기사에 첨부된 섬네일 이미지입니다. 해당 기업만의 고유한 일러스트레이션이 모든 기사에 첨부됨으로써 이미지만 봐도 코인텔레그래프 라는 것을 알 수 있습니다. 즉, 이미지를 통한 브랜딩에 성공한 사례입니다.
디스콰이엇 ver. 일러스트레이션 made by 스모어톡
@권도언 님의 아티클 주제를 가지고 이미지를 만들어 본 케이스인데요. AI 아바타가 유행한 것처럼 기업 또한 자신들만의 아바타 모델을 가지고 싶어할 것이라 생각하고, 그것이 곧 브랜딩 이라고 저는 생각합니다. (관심 있다면 커피챗이나 tonylee@smoretalk.io 로 연락주세요. 무료입니다 :) )
다만 기업만의 이미지 생성 모델을 만들고 사용하는 것에는 기술적인 문제가 여럿 있습니다.
데이터 확보 - 기업만의 고유 이미지 자산이 부족하다면, 학습이 되기 쉽지 않다
라벨링 - 이미지에 대해 인간이 해석한 방식과 AI가 해석한 방식이 다르다면 이미지에 노이즈가 남아 있으며 일일이 라벨링 하기에도 공수가 많이 든다
모델 구축 후 사용 - 모델만 구축해서는 실 사용자가 이용하는데 불편함이 크다
텍스트 이해도 - 통상적인 언어와 다른 의미로 단어가 내부적으로 사용된다면 입력 후 생성 시 의도와 다른 이미지가 생성된다
텍스트 길이 제한 - GPT 와 같은 LLM 과 달리 입력을 받아들일 수 있는 길이가 매우 제한된다
해당 문제를 해결하기 위해선 결국 단순히 모델을 만드는 것 뿐만 아니라 다양한 기술이 필요하다고 스모어톡은 생각했습니다. 아래 그림은 이미지 생성 모델의 대표적인 예시인 Stable Diffusion 의 구조입니다. (Latent Diffusion 모델 계열)
Stable Diffusion 은 크게 입력을 받아들이는 Encoder 와 노이즈 벡터에서 조건 값을 통해 노이즈를 제거하는 U-Net, 의미 공간에서 픽셀 공간으로 변환해주는 VAE 로 구성되어 있습니다.
현재 생성 또는 편집 과정에서의 개선은 구글에서 발표한 이미지를 쉽게 편집하여 생성할 수 있다는 논문에서처럼 U-Net 안에 두 어텐션 레이어(Self, Cross) 를 조정하는 경우가 많습니다. 하지만 스모어톡은 U-Net 과 함께 Encoder 를 함께 건드려 위에서 언급한 문제를 해결하고자 하는 팀입니다. 왜냐하면 스모어톡은 본래 NLP 에 관심이 많았던 팀이었기 때문입니다.
작년 12월에 릴리즈한 MVP인 스모어데이 또한 사용자 입장에서 불편함이 없어야 한다라는 신념 하에 무료로 공개한 상황이고, 현재는 아쉽게도 새로운 프로덕트 준비를 이유로 스모어데이의 개선 시도는 없을 예정이나 AI 를 사용하고 싶지만 어려워 사용하기 힘든 분들을 위해 다양한 교육자 분들에게 비용 부담 없이 다양한 생성 모델을 체험할 수 있도록 제공하고 있는 상황입니다. 이는 누구나 AI를 쉽게 사용할 수 있도록 만든다는 스모어톡의 비전과 맞닿아 있기에 가능한 일이었습니다.
또 하나의 거대한 흐름으로 불리는 생성 AI의 세계는 누구도 쉽게 예측할 수 없는 형태로 변화하고 있습니다. 유니콘으로 불린 기업이 몇 달 만에 무너지는 모습을 보여주기도, 이제 막 탄생한 기업이 막대한 자금을 투자 받기도 하는 상황입니다. 위 상황에서 현재는 GPU 또는 Database 기업이 주로 인정받고 있지만, 결국 현장에서 사용되지 못하면 이 흐름은 짧게 지나가고 말 것입니다. 스모어톡은 위 흐름이 단 시간에 멈추지 않도록 계속해서 추진력을 넣어주는 기업이 되고자 합니다.
앞에서 구구절절 떠들었지만 사실 저도 잘 모르겠습니다. 여러분들과 생성 AI 에 대해 많이 의견을 나누고 싶습니다.
무료 기업 전용 모델을 원하시거나 이미지 생성 모델과 관련해 대화하고 싶은 분들께서 언제든 연락주세요 :)
made by 스모어데이 (Fast mode (beta) ver)
순간의 기억을 아름다운 장면으로 그려주는 웹 어플리케이션
댓글
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오 디스콰이엇 버전 좋은데요? ㅎㅎ 이는 어디까지 제 의견이므로,, @디스콰이엇
디스콰이엇의 보라색과 테크가 합쳐진 그런 느낌인가요? 전 마음에 드네요 ㅋㅋㅋ
도언님 혹시 필요하시면 모델 전달해드릴까요? ㅎㅎ
그나저나 5월에 많은 걸 달성하셨군요. 앞으로도 계속 파이팅이에요, 응원합니다!!