어느덧 3월의 막바지입니다. 엊그제 새해가 밝은것 같은데 벌써 1분기의 마지막이라니, 시간은 정말 빠르게 흘러가네요.
시간만큼이나 빠르게 변하는 것이 생성 AI 업계입니다. 매일매일 새로운 소식이 쏟아져요. 내용을 따라잡는게 불가능할 정도로 그 속도가 빠릅니다.
생성 AI가 끼치는 영향력은 어마어마합니다. 따라서 변화하는 환경에 뒤쳐저서는 안됩니다. 기존 정보를 축적하고 새로운 소식을 정리해 나가야합니다. 정리를 위해서는 기준이 필요한데요. 이번 글의 주제이기도 합니다. 바로 생성 AI 산업을 바라보는 세 가지 기준을 살펴보는것이죠.
세 가지 축이 존재합니다.
지금까지 생성 AI 비즈니스는 인프라, 모델, 서비스라는 세 가지 주요 축을 중심으로 확장해 왔습니다.
생성 AI는 모델 학습과 서비스 운영에 있어 굉장히 복잡한 연산 프로세스가 발생합니다. 이러한 워크 로드(Workload)를 처리하는데 반도체, 서버 등 고사양의 인프라가 중요한 역할을 하고 있습니다.
ChatGPT는 사람처럼 자연스러운 대화가 가능한 챗봇이죠. 이런 대화가 가능한것은 ChatGPT에 GPT-4o라는 모델이 적용되어 있기에 가능한 건데요. 이처럼 모델은 생성 AI 서비스에 있어 핵심요소입니다.
서비스는 우리, 즉 일반 유저와 가장 맞닿아 있어요. 생성 AI를 활용할 수 있도록 엔드 유저 에게 제공되는 제품이죠. 어도비 파이어플라이, 클로드 등이 대표적인 예시라고 할 수 있습니다. ChatGPT는 물론이고요.
인프라는 소수에게 집중됩니다.
생성 AI의 핵심은 지식을 학습하고 그 지식을 기반으로 새로운 정보를 생성해 내는데 있습니다. 이 과정에서 엄청난 양의 데이터 처리가 필요해요. 방대한 데이터 처리와 운영 최적화를 위해 인프라가 중요한 역할을 하고 있습니다.
인프라는 크게 반도체와 클라우드 플랫폼으로 구분할 수 있어요. 반도체의 핵심은 고사양 GPU인데요. 모든 반도체 회사가 고사양 GPU를 공급할 수 있는 건 아닙니다. 엔비디아가 생성 AI 비즈니스에서 가장 중요한 기업으로 부상하는 이유가 여기에 있죠.
클라우드 플랫폼은 고사양 반도체의 배포라는 측면에서 필수로 자리 잡았습니다. 생성 AI에 뛰어든 모든 기업이 GPU가 탑재된 서버를 필요로 하지만 내재화는 쉽지 않습니다. 비싸기 때문이죠.
이러한 이유로 기업들은 Azure, AWS 등 대형 클라우드 서비스를 통해 고사양 서버를 활용하고 있습니다. 필수 하드웨어를 쉽게 활용할 수 있는 채널인 만큼 소수 대형 클라우드 플랫폼의 지배력은 더욱 강화되고 있습니다.
모델은 두뇌입니다.
내가 입력한 정보를 기반으로 텍스트나 이미지를 생성해 낼 수 있는 것은 생성 AI 모델이 있기에 가능한 일입니다. 이메일을 작성하고, 긴 PDF를 요약하는 것 모두 모델 없이는 불가능 한 것이죠.
이렇게 가장 핵심이라고 할 수 있는 모델은 오픈소스(Open-source)와 프라이빗(Private) 모델이라는 두 가지 카테고리로 확장해 왔습니다.
오픈소스 모델은 누구나 활용할 수 있도록 공개되어 있는 모델입니다. 대부분 무료로 사용할 수 있으며, 기본 모델을 원하는 방향으로 업그레이드할 수 있고 배포도 할 수 있습니다.
프라이빗 모델은 접근 권한을 가진 사용자만 활용할 수 있습니다. 대부분 유료로 사용할 수 있으며, 모델을 업그레이드하거나 배포하는 권한은 모델 개발사가 소유하고 있습니다. 오픈 AI의 Sora, DALLE-3, GPT-4, 구글의 Gemini 모두 프라이빗 모델입니다.
우리는 서비스를 이용합니다.
ChatGPT는 GPT-4o 등 다양한 모델이 적용되어 Azure 클라우드에서 운영되는 서비스입니다. 우리 같은 엔드 유저는 채팅이라는 인터페이스를 통해 에세이 초안 작성을 요청할 수 있고, 중세 시대 배경의 재밌는 이미지를 생성할 수 있는 것이죠.
ChatGPT라는 서비스로 Azure라는 인프라에서 운영되는 GPT-4o라는 모델을 활용할수 있는 겁니다. 서비스는 우리와 가장 가까이 맞닿아 있습니다. 자주 사용할수도 있고요. 따라서 대부분의 유저는 이 서비스를 통해 생성 AI의 성능과 경쟁력을 평가합니다.
한번 적용해 보겠습니다.
생성 AI 산업에 대한 관점을 인프라, 모델, 서비스라는 세 가지 기준에서 살펴 봤는데요. 짧게 적용해보는 시간을 가져볼까 합니다.
1분기 실적 발표 이후 자주 들려왔던 소식이 있습니다. 미국 빅테크 기업들이 너나 할거없이 투자할거라는 거에요. 천문학적인 금액을 생성 AI 관련 서버 Capa 확보에 투자한다고 합니다. 이런 소식은 인프라 확장이라는 관점에서 해석할수 있습니다.
중국의 딥시크가 충격을 줬죠. ChatGPT와 유사한데 훨씬 더 저렴하게 운영된다고 합니다. 많은 사람들이 딥시크에 접속해 이런저런 프롬프트를 실행해 봤습니다. 딥시크의 등장과 향후 발전 양상은 서비스라는 기준에서 추적하면 됩니다.
ChatGPT가 딥리서치 기능을 추가 했다는 소식도 있었죠. 딥리서치 기능은 유료 사용자라면 ChatGPT 인터페이스에서 사용할수 있습니다. 이 소식 또한 서비스 카테고리로 분류해 관리해 가면 됩니다.
딥시크가 어찌 그렇게 똑똑한가 봤더니 R1이라는 두뇌의 도움을 받는다고 합니다. R1이 딥시크에 적용되어있는 모델입니다. 앞으로 계속 새로운 모델을 통해 딥시크를 업그레이드 하겠죠. 정말 딥시크가 ChatGPT의 대항마가 될수 있을지, R1의 최신 현황은 모델이라는 관점에서 평가하면 됩니다.
앞으로 더 많은 생성 AI 소식이 더 빠르게 쏟아질텐데요. 길을 잃지 않으려면 기준이 필요합니다. 살펴본 세 가지 기준이 유용한 길라잡이가 되었으면 하는 마음입니다.
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