[#7.6월2주 비전레터] 엔비디아, '컴퓨텍스 2024'에서 GPU 업그레이드 주기 1년으로 단축 발표

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이번 주 비전 레터, 시작하겠습니다!

📌 이번주 비전 레터 요약

1.  엔비디아, '컴퓨텍스 2024'에서 GPU 업그레이드 주기 1년으로 단축 발표

2.  OpenAI GPT-4o, 출시 4시간 만에 탈옥 성공

3.  애플, WWDC 2024에서 새 AI 시스템 ‘애플 인텔리전스’ 공개 예정

📰지난주 주요 뉴스

1. 엔비디아, '컴퓨텍스 2024'에서 GPU 업그레이드 주기 1년으로 단축 발표

-> 엔비디아의 새로운 GPU 업그레이드 주기 단축은 기술 혁신과 비용 절감에 기여하며, AI 기술 발전을 촉진하고 다양한 산업 분야에서 AI 활용을 극대화할 것입니다. 특히 AI 비서, 디지털 휴먼, 로봇 공장 디지털화, 생성 AI 모델 최적화 등 다양한 분야에서의 혁신을 기대할 수 있습니다.

2. OpenAI GPT-4o, 출시 4시간 만에 탈옥 성공

-> AI 기술의 발전과 함께 보안 문제가 중요하며, AI 모델의 안전성을 높이기 위한 지속적인 노력이 필요해 보입니다.

3. 애플, WWDC 2024에서 새 AI 시스템 ‘애플 인텔리전스’ 공개 예정

-> 애플 인텔리전스는 사용자 편의성을 극대화하며, AI 기술의 일상적 활용을 촉진하는 중요한 전환점이 될 것입니다.

4. Chat-GPT, 7시간 동안 서비스 장애

-> AI 서비스의 안정성을 높이기 위한 지속적인 기술적 개선이 필요해 보입니다.

5. 일론 머스크, 'B200' GPU 30만 개 도입 계획 발표

-> 일론 머스크의 B200 GPU 도입 계획은 AI 기술의 성능과 효율성을 극대화하며, AI 연구 개발의 새로운 기준을 세울 것으로 기대됩니다.

🧐심층 분석

AI 대부, 얀 르쿤 메타 AI 수석과학자, "차세대 AI 시스템은 LLM(거대언어모델)이 아니다."

지난달 22일, 프랑스 파리에서 열린 '비바 테크' 컨퍼런스에서 AI 분야의 선구자인 얀 르쿤 메타 AI 수석과학자는 미래의 AI 개발자들에게 LLM(거대언어모델)을 공부하지 말라고 조언했습니다. 대신, 그는 차세대 AI 시스템에 집중하라고 강조했습니다. 이러한 발언은 많은 이들에게 충격을 주었고, AI 커뮤니티 내에서 큰 반향을 일으켰습니다.

LLM의 한계와 차세대 AI 시스템

얀 르쿤은 "LLM이 빅테크 기업에 의해 개발되고 있어 개인이나 소규모 연구자가 새로운 것을 창출하기 어렵다"고 지적했습니다. 또한, "LLM은 논리적 이해가 제한적이며, 물리적 세계를 이해하지 못하고, 지속적인 기억력이 없으며, 계획을 세울 수 없는 등 한계가 너무 뚜렷하다"며, 차세대 AI 시스템을 연구하는 것이 더 중요하다고 강조했습니다.

차세대 AI 시스템의 핵심: EBM과 자기 지도 학습

에너지 기반 모델(EBM)과 자기 지도 학습(self-supervised learning)은 얀 르쿤이 강조하는 차세대 AI 시스템의 핵심 요소입니다. EBM은 AI가 에너지를 최소화하는 방식으로 데이터를 해석하는 모델로, 이는 AI가 현실 세계를 더 잘 이해하고 예측하는 데 도움을 줍니다. 자기 지도 학습은 AI가 스스로 학습 데이터를 생성하고 그 데이터를 통해 학습하는 방법으로, 인간의 개입 없이도 효율적으로 학습할 수 있는 능력을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 AI가 보다 자율적이고 적응력 있는 시스템으로 발전하는 데 중요한 역할을 합니다.

멀티모달 AI와 향상된 추론 능력

얀 르쿤이 제시하는 또 다른 중요한 요소는 멀티모달 AI와 향상된 추론 능력입니다. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 AI가 더 풍부한 정보를 바탕으로 더 정확한 예측과 결정을 내릴 수 있게 합니다. 향상된 추론 능력은 AI가 단순한 데이터 분석을 넘어, 복잡한 문제 해결과 논리적 사고를 할 수 있도록 돕습니다. 이는 궁극적으로 AI가 인간의 지능에 더욱 근접한 형태로 발전하는 데 기여할 것으로 보입니다.

AGI로 가는 길: V-제파 모델

얀 르쿤이 개발 중인 V-제파 모델은 LLM이 학습하지 못하는 현실 세계를 이해하는 데 중점을 둔 모델입니다. 이 모델은 AGI(Artificial General Intelligence)로 가는 중요한 돌파구가 될 것으로 기대됩니다. AGI는 인간처럼 다양한 과제를 수행할 수 있는 범용 인공지능을 의미하며, 이는 현재의 AI 기술이 도달하지 못한 영역입니다. 얀 르쿤은 V-제파 모델이 이러한 AGI의 실현에 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다.

대안적 시각과 논란

얀 르쿤의 주장은 많은 찬사와 함께 논란도 불러일으켰습니다. 일부 AI 전문가들은 LLM이 여전히 중요한 연구 분야이며, 현재의 기술적 한계를 극복할 수 있는 잠재력이 있다고 주장합니다. 특히, 프롬프트 엔지니어링과 접근성 문제 등 LLM이 해결할 수 있는 다양한 과제가 여전히 존재한다고 강조합니다. 반면, 얀 르쿤의 비판자들은 그의 발언이 메타의 경쟁 억제 전략의 일환이라고 지적하며, 오픈 소스 LLM 개발의 중요성을 강조합니다.

미래를 향한 도전

얀 르쿤의 차세대 AI 시스템 개발에 대한 비전은 AI 기술의 미래에 중요한 도전을 제시하고 있습니다. LLM의 한계를 넘어서는 새로운 접근 방식을 통해, AI 기술은 더욱 정교하고 유능한 시스템으로 발전할 것으로 예상됩니다. 이러한 발전은 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌어낼 것이며, AI 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 기회를 제공 할 것 입니다.

📢이벤트(행사,세미나,포럼)

2024 서울메타위크

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