주간 아티클 | Anthropic Claude 3, 구글 혁신가의 딜레마, 불타는 자율주행차, 틱톡 모회사 바이트댄스 매출

출시와 함께 Anthropic은 Claude 3가 다른 모든 경쟁자보다 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 하지만 그건 중요하지 않습니다. 대부분의 벤치마크에서는 어느 방향에서든 몇 퍼센트의 차이만 있습니다. 때로는 Claude가 더 좋을 수도 있고 때로는 더 나쁠 수도 있습니다. 그리고 어떤 테스트도 제가 경험한 뉘앙스와 따뜻함을 포착하지 못했습니다. 왜냐하면 이를 완전히 측정할 수 있는 테스트가 없기 때문입니다.

아마도 Claude 3 개발에서 가장 흥미로운 측면 중 하나는 인터넷에서 스크랩한 데이터에 의존하는 것과 비교하여 합성 데이터에 부분적으로 의존한다는 점일 것입니다. AI 연구자와의 대화에서 그들은 Anthropic이 LLM을 사용하여 내부적으로 훈련 데이터를 생성했을 가능성이 있다는 가설을 세웠습니다.이는 오랫동안 AI 개발을 괴롭혀온 데이터 확장 문제에 대한 획기적인 솔루션이 될 것입니다. 유기적 데이터의 필요성을 줄이고 무기적으로 생성된 데이터 세트의 타당성을 입증함으로써 Claude 3은 "데이터 부족"에 대한 우려가 크게 줄어드는 미래를 위한 길을 열어줍니다.

모델 규모가 커짐에 따라 주로 클라우드 제공업체/대형 기술로부터 자금이 조달되고 있습니다. 예를 들어, Microsoft는 OpenAI에 100억 달러 이상을 투자했고 Anthropic은 Amazon과 Google 로부터 70억 달러를 투자 받았습니다. NVIDIA는 또한 다양한 유형의 기초 모델 회사에 큰 투자를 하고 있습니다. 하지만 이들 회사에 대한 벤처 자금은 빅테크의 수익과 비교해 보면 바다에서 아주 작은 물방울 수준입니다.

이러한 클라우드 공급자가 수행하는 투자 규모는 실제 클라우드 수익에 비해 작다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 예를 들어 Microsoft의 Azure는 분기당 250억 달러의 수익을 창출합니다. Microsoft의 약 100억 달러 OpenAI 투자는 Azure 수익의 약 6주에 해당합니다. 이는 클라우드 비즈니스가(적어도 현재로서는) Azure에 설정된 어떤 모델보다 더 중요하다는 것을 의미합니다(누군가가 진정한 AGI 또는 프론티어 모델 지배력에 도달하면 변경될 수 있음). 실제로 Azure는 2024년 2분기에 AI에서 6% 포인트 성장했습니다 . 즉, 연간 5~60억 달러(또는 연간 OpenAI에 대한 투자의 50%!) 증가한 수치입니다.

ChatGPT는 약 15개월 전에 출시되었습니다. 직장을 그만두기로 결정하는 데 9~12개월이 걸리고, 그만두는 데 몇 달이 걸리고, 공동 창업자와 초기 아이디어를 브레인스토밍하는 데 몇 달이 걸린다면, 지금/곧 앱 빌더의 물결이 나타나기 시작할 것입니다.

알파벳은 30년 전 코닥과 놀라울 정도로 유사한 상황에 처해 있다. 알파벳이 개발했지만 활용하지 못한 기술로 인해 알파벳의 패권이 위협받고 있다. 2017년 Google 연구자들은 전례 없는 양의 텍스트를 분석하고 논리적이고 이해하기 쉬운 응답을 생성할 수 있는 신경망을 제안하는 "Attention Is All You Need"라는 제목의 AI에 관한 논문을 발표했습니다. '변환기' 모델이라고 불리는 이는 현대 생성 AI의 프레임워크입니다. ChatGPT와 대부분의 기타 주요 AI 모델은 Google에서 개발한 통찰력에서 파생됩니다.Kodak과 마찬가지로 Google도 자신이 개발한 기술을 무시하지 않았습니다. 검색 제품에 AI를 내장하고 웹페이지 요약, 약력 요약 및 기타 기능으로 기본 결과 페이지를 구체화했습니다. 하지만 이 모든 것은 검색창과 결과 페이지의 핵심 패러다임에 국한되어 있었습니다.

그러나 전쟁의 승패가 결정되는 AI 의자의 세 번째 다리는 LLM이 모델 및 애플리케이션에 대해 액세스할 수 있는 데이터입니다. 모델 훈련에 사용되는 데이터와 모델이 패턴을 찾고 가치를 창출할 수 있도록 제공하는 데이터입니다. 그 누구도 알파벳보다 더 많은 데이터를 갖고 있지 않습니다.
Google 검색은 거의 전체 공용 인터넷을 크롤링하고 대부분의 검색결과를 제공합니다. YouTube는 10억 개의 동영상을 호스팅하며 사용자의 시청 선호도를 알고 있습니다. 약 18억 명이 Gmail을 사용하고, 10억 명이 Google 지도를 사용하며, 5억 명이 Google 캘린더에 일정을 저장합니다.
Alphabet의 데이터 플렉스는 세상에 대해 더 많이 아는 것이 아니라 당신에 대해 더 많이 안다는 것입니다.

AI는 인간보다 훨씬 더 나은 이야기를 쓸 수 있을 것입니다. 주로 당신이 좋아하는 것과 싫어하는 것을 배우고, 당신이 즐길 수 있는 맞춤형 이야기를 쓸 것이기 때문입니다.

시나리오는 다음과 같습니다. 한동안 인간은 여전히 ​​참여하게 될 것입니다. 그러면 AI는 그날의 기분에 따라 당신만을 위한 콘텐츠를 만들기 시작할 것입니다. 휴대전화, 노트북, TV에 있는 카메라는 심박수와 감정을 볼 수 있으며(AI는 이미 이 작업을 수행할 수 있음) 실시간으로 클릭하고 딸깍거리는 모든 뉴런을 계산한 다음 시청하는 동안 콘텐츠를 변경할 수 있습니다. 더 재미있거나 감정적으로 만들거나, 마음에 들지 않는 캐릭터를 제거할 수 있습니다.

1. SaaS 비즈니스에 대한 아이디어가 있다면 Upwork에서 해당 일자리를 구하는 사람이 있는지 확인하세요. (아무도 없다면 알아두면 좋습니다.)2. 해당 프로젝트 유형을 찾으면 인기가 있습니까?
3. 인기가 있다면 확실한 SaaS 경쟁자가 존재하는가?
4. 서비스가 충분히 제공되지 않는 대규모 틈새시장을 찾은 경우 프로젝트 요청을 연구하고 패턴을 찾으면 가설이 검증됩니까?
5. 해당 카테고리에서 성공하고 있는 몇 명의 프리랜서를 찾아 시험 프로젝트에 직접 고용하십시오.
6. 만약 그들이 좋은 성과를 내고 시장을 이해한다면 아마도 그 사람이 당신의 첫 채용이 될 수 있을 것 입니다!

우리는 만드는 사람, 기획하는 사람, 파는 사람이 가깝다.
제품은 기획하는 사람의 손 끝이 아니라 공장 노동자의 손끝에서 나온다. 그러면 공장 노동자에게 메세지를 전달할 수 있는 사람들이 중요하다. 어떤 맥락에서 이걸기획했는지, 직접 공장에 전달한다.
그래서 기획사는 사람이 기획한 의도를 만드는 사람이 정확하게 알아야 하고. 실제 생산된 퀄리티를 판매하는 사람이 알면 전할 이야기가 많아진다.