생성형 인공지능은 실제로 기업들에게 어떤 영향을 주고 있을까?
지난번에도 소개드린 a16z의 "기업의 생성형 AI 구축 및 구매 방식의 16가지 변화 (16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI)" 보고서가 발표되었습니다. 2023년 생성형 AI가 소비자 시장을 휩쓸며 10억 달러 이상의 소비를 기록했습니다. 2024년에는 기업 시장에서의 수익 기회가 훨씬 더 클 것으로 예상됩니다. 이번 앤드리슨 호로위츠에서 기업 리더들과의 인터뷰와 설문조사를 통해 그들이 생성형 AI를 어떻게 사용, 구매, 예산 책정하는지를 톺아보는 설문을 공개했습니다. 자세한 수치나 그래프 등은 원문에서 확인하면 될 것 같고 요약하면 다음과 같습니다. (화살표는 제 개인 생각 입니다.) 2023년 평균 지출은 700만 달러였고, 2024년엔 2~5배 증가 예상 ->인공지능 관련 예산 편성 급증 AI 투자를 반복적인 소프트웨어 예산으로 재할당하기 시작 -> 구독 혹은 솔루션 연간/정기 결제 ROI 측정은 여전히 정성/정량 분석이 혼재 -> 아직까지 명쾌한 도입효과가 나오고 있진 않다. 구현과 확장에는 전문 기술 인재 필요 (대부분 사내에 부재) -> ML에 대한 이해도가 높거나, AI 서비스를 만드는 전문 인재, 운영이 가능케 하는 PMO 등의 인력이 부족 다중 모델의 미래: 성능, 규모, 비용에 맞춰 여러 모델 테스트 및 사용 중 -> 결국 입력은 멀티모달로 갈 것, 모든 입력과 출력이 자유로운 모델이 떠오를 것 (키메라 형태의 모델 사용은 현재로선 한계가 명확함) 오픈소스 붐: 2023년엔 사용량이 10~20%에 불과했으나 2024년엔 50% 목표 -> 최근 메타뿐 아니라 구글 및 마이크로소프트, 알리바바에서도 오픈소스 모델을 선보이고 있음 오픈소스 선호 이유는 비용보다 제어와 맞춤화 때문 -> 개인적으로 가장 인상 깊은 부분이였음. 사람들은 높은 성능의 인공지능 보다는 맞춤형 생성형 서비스를 원함 제어에 대한 욕구는 민감한 사용 사례와 데이터 보안 우려에서 비롯 -> 보안 이슈, 망 이슈 맞춤화는 대부분 미세조정(fine-tuning)을 통해 이뤄짐 -> 이건 파인튜닝에 대한 정의가 다소 광의한 것 같음. 클라우드 공급자가 모델 구매 결정에 큰 영향 -> Azure의 사용량이 늘어나는 중. 타 클라우드들도 앤트로픽 등과 협의해 자체 클라우드 맞춤형 모델, 인프라 구축 중 초기 출시 기능도 여전히 중요 대부분 모델 성능이 수렴하고 있다고 생각 모델 교체가 용이하도록 애플리케이션 설계 기업은 현재 앱을 구매하기보다는 자체 구축 선호 내부용 사용 사례에는 적극적이나 외부용은 신중 2024년 말 모델 API와 미세조정 지출이 50억 달러 이상으로 증가 전망 기업들은 생성형 AI 도입을 최우선 과제로 삼고 예산을 늘리고 있다. 다양한 모델을 테스트하고 더 많은 워크로드를 프로덕션에 투입할 계획이다. 이는 전반적인 시장 성장을 이끌 것이며, 파운데이션 모델뿐 아니라 미세조정, 모델 서빙, 애플리케이션 구축, 목적 기반 AI 애플리케이션 등 전 분야에서 기회가 많이 보입니다. 실제로 최근 카카오벤처스와 마이크로소프트에서 진행하는 창업톤에 이와 비슷한 아이디어를 제출했는데 나름 좋은 결과를 얻어 새로운 걸 만들어보고 있습니다. 현재, 2024년은 생성형 AI의 변곡점에 와 있으며, 역동적이고 성장하는 이 시장에 서비스를 제공하는 차세대 기업들과 협력하기를 기대해 볼 수 있습니다.