돈이 AI를 발전시키는 진정한 원동력이 된다면, 인공지능이 무인 자동차의 뒤를 따를 것인가?

2019년 OpenAI CEO Sam Altman은 다음과 같이 말했습니다. "저는 OpenAI에서 제가 한 일이 Y Combinator에서 한 일보다 훨씬 더 눈부십니다. 그뿐만 아니라 더 눈부십니다. "

그는 인간이 모든 면에서 인간보다 더 지능적이고 능력이 뛰어난 소프트웨어 시스템을 개발할 것이라고 믿습니다. 그렇기 때문에 그는 "AI는 계속 진화해 인간보다 강해질 것이다. 머지않아 인간보다 100만 배, 심지어 10억 배 더 강해질 것"이라고 주장했다.

AI를 발전시키는 진정한 힘은 돈이다

추진 기술 앞으로 나아가는 진정한 원동력은 코드와 GPU가 아니라 돈입니다. 기억하세요: AI는 비용이 많이 듭니다!

최근에는 AI 산업에 기술천재들이 쏟아져 나와 기업을 설립하고 투자를 유치하며 즐겁게 지내고 있습니다. 스탠포드 AI 지수(Stanford AI Index)에 따르면 2021년에는 AI 산업 자금 조달이 2020년의 두 배인 940억 달러에 이를 것으로 나타났습니다. 2021년에는 15건의 AI 금융 거래가 5억 달러를 초과했습니다.

Altman과 그의 동료들은 AI를 개발하려면 많은 돈이 필요하기 때문에 과장하기 위해 총력을 기울여야 했습니다. OpenAI의 경쟁자인 Google과 Facebook은 광고를 할 필요가 없으며 비용을 스스로 부담할 수 있는 "돈 인쇄 기계"입니다.

당시 기술 커뮤니티가 무인 자동차를 어떻게 옹호했는지 기억하시나요? 2014년 구글의 자율주행차 부문 이사는 5년 안에 자율주행차가 등장할 것이기 때문에 자신의 11세 아들에게 앞으로는 운전면허가 필요하지 않을 것이라고 확신한다고 다짐했다. 이제 거의 10년이 지났지만, 무인운전은 아직 미성숙합니다.

그럼에도 불구하고 수많은 기업들이 여전히 전장에 뛰어들고 있습니다. 인텔은 2035년 자율주행 시장이 8000억 달러에 이를 것으로 예측하기도 합니다. 소프트뱅크는 2010년부터 2019년까지 자율주행에 300억 달러를 투자했다. 2010년 이후 미국은 845억 달러, 중국은 506억 달러, 유럽연합은 107억 달러를 투자했다.

자율주행이 완전히 실패한 것은 아니지만 몇 가지 패턴을 찾을 수 있습니다. 옹호자들은 투자자를 자극할 엄청난 혁명적 기회가 있다고 말할 것입니다.

AI로 돌아가서, 많은 사람들은 무인 자동차와 유사한 인간 노동(비싼 사무직 근로자)을 기계가 대체할 수 있을 것이라고 장담하고 있습니다. 하지만 AI는 너무 비싸서 투자 수익은 어디에 있습니까?

AI는 왜 이렇게 비싼가요?

뉴욕 대학교 메레디스 브루사드 교수는 대기업과 슈퍼 리치 기업만이 AI를 감당할 수 있다고 믿습니다.

우선, 계산 비용이 많이 듭니다. 토론토 대학의 마케팅 교수인 Avi Goldfarb도 "회사를 시작하고 대규모 언어 모델을 직접 개발하고 직접 계산하려면 비용이 너무 높습니다. OpenAI는 매우 비싸서 수십억 달러의 비용이 듭니다."라고 말했습니다. 임대 계산 물론 훨씬 저렴해지겠지만 기업은 여전히 ​​AWS와 다른 기업에 비싼 수수료를 지불해야 합니다.

둘째, 데이터는 비싸다. 훈련 모델에는 엄청난 양의 데이터가 필요하며, 데이터를 쉽게 사용할 수 있는 경우도 있고 그렇지 않은 경우도 있습니다. Common Crawl 및 LAION과 같은 데이터는 무료로 사용할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터의 경우 비용은 주로 데이터 정리 및 처리에 발생하며 비용은 수백 달러에서 수백만 달러까지 다양할 수 있습니다.

Glean Company의 창립 엔지니어인 Debarghya Das는 미국에서 대규모 언어 모델 논문을 기반으로 한 일부 대략적인 수학적 계산에 따르면 Facebook LLaMA를 사용할 경우 훈련 비용(반복이나 오류를 고려하지 않음)이 약 4라고 말했습니다. 미화 100만 달러, Google PaLM이라면 약 2,700만 달러입니다.

무료데이터를 사용해도 비용은 저렴하지 않습니다. Hugging Face의 연구원인 Sasha Luccioni는 다음과 같이 말했습니다. "테라바이트급 데이터를 다운로드할 때 텍스트-이미지 모델을 사용하는 등 특별한 방식으로 데이터를 필터링하거나 사용하려는 경우 연구원은 데이터의 특정 하위 집합에 집중할 것입니다. 그래야만 모델이 더 좋아질 것입니다.) 전체 프로세스는 매우 까다로우며 많은 컴퓨팅 성능과 많은 전문가가 필요합니다.

다시 말하지만, 전문가를 고용하는 비용도 매우 높습니다. Debarghya Das는 위의 비용 견적을 작성할 때 인건비를 고려하지 않았습니다. Sasha Luccioni는 다음과 같이 지적했습니다. "머신 러닝 전문가는 인재를 두고 Google 및 기타 거대 기술 기업과 경쟁하기 때문에 급여가 매우 높습니다. 때로는 전문 인재에게 수백만 달러의 비용이 소요될 수 있습니다. 2016년 OpenAI 최고 연구원의 급여는 약 2천만 달러였습니다." 190만 미국 달러.

게다가 모델 교육 및 전문가 채용 비용은 일회성 비용이 아닌 지속적으로 발생하고 있습니다. 예를 들어 고객 서비스 챗봇을 개발하는 경우 매주 또는 몇 주마다 최적화해야 합니다. 또한 모델은 생성된 답변이 올바른지 확인하기 위해 스트레스 테스트를 거칩니다. Sasha Luccioni는 다음과 같이 설명합니다. "가장 비싼 비용은 지속적인 작업, 모델을 지속적으로 테스트하고 AI가 해야 할 일을 수행하는지 확인해야 하는 데서 발생합니다.

마지막으로 지속적인 운영 비용은 저렴하지 않습니다." 어느 하나. 모든 것이 준비되고 모델이 대중에게 공개되면 매일 수천 건의 문의를 받게 됩니다. 이때 모델의 확장성과 안정성을 보장하는 것도 유지 관리 비용이 많이 들고 전문가가 이를 처리해야 합니다.

AI의 귀환은 어디로?

미국 약국 체인 CVS Healthcare는 2019년부터 AI에 투자해 왔습니다. CES 2021에서 Walmart는 고객 서비스를 대체할 수 있는 AI를 시연했습니다. 많은 기업이 "고객 서비스"를 자동화하기를 원한다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 그들은 고객 서비스 부서가 비즈니스를 확장할 수 없으며 기계로 쉽게 대체될 수 있다고 믿습니다.

물론 AI는 프로그래밍 속도를 향상시킬 수 있는 GitHub의 Copilot과 같은 다른 곳에도 등장하여 시간을 절약할 수 있습니다. 일부 전문가들은 프로그래머가 AI 지원 프로그래밍을 통해 프로그래밍 속도를 두 배로 늘릴 수 있다고 말합니다.

멋져 보이지만 McKinsey는 AI의 인기가 2022년 말에 정점에 도달할 것이라고 경고합니다. 침투율은 2017년 이후 두 배로 늘었지만 2019년 이후에는 상승이 멈췄습니다. 그 당시 AI 챗봇은 이미 큰 인기를 끌었습니다.

많은 사람들에게 소위 AI는 회사의 워크플로를 검토하여 어떤 프로세스를 기계에 넘겨 프로세스를 자동화할 수 있는지 확인하는 것입니다. Avi Goldfarb는 “AI의 도움으로 우리가 이미 하고 있는 것보다 더 나은 일을 하면 좋겠지만 비용이 수천만, 수억, 심지어 수십억에 이를 수도 있습니다. 수십억 달러를 투자해야 합니다.”

그는 AI를 돈 버는 기계로 바꾸고 싶다면 워크플로를 전복하고 AI로 대체하는 것이 가장 좋다고 믿습니다. 작업 흐름을 방해하는 것은 위험하고 실패할 가능성이 높지만 성공하면 보상이 엄청납니다.

예를 들어 의료 산업에서는 전체 산업이 기계 진단을 중심으로 재편된다면 효율성이 더 높아질 것입니다. 골드파브는 많은 의사들이 진단 능력이 부족하고, AI가 상위 5% 의사만큼 좋지 않을 수도 있지만, 하위 20% 의사를 쉽게 넘어설 수 있다고 본다. 따라서 AI는 의사를 쉽게 방문할 수 없는 사람들에게 매우 유용합니다.

금융산업도 AI의 영향을 받을 수 있습니다. 브루킹스 연구소의 마크 무로(Mark Muro) 연구원은 금융 산업이 패턴 인식과 밀접한 관련이 있으며, AI는 패턴 인식 능력이 강력하다고 믿고 있습니다. 금융기관에서는 추세를 모니터링하기 위해 데이터베이스, 데이터 인력을 대거 채용하는데, AI가 후배 직원을 대체할 수는 있지만, 고위급 금융 업무는 여전히 AI의 역량을 벗어난다.

따라서 시장은 OpenAI에 대해 여전히 낙관적입니다. OpenAI의 매출은 올해 2억 달러에 도달하고 2024년에는 10억 달러에 도달할 수 있습니다. 회사의 가치는 Hewlett Packard Enterprise, Garmin, Cloudflare, Snap 및 H&M보다 높은 200억 달러에 달했습니다.

요약:

요컨대 현재 AI 적용은 혁명적인 변화를 가져오기보다는 비즈니스를 최적화하는 데 더 가깝습니다. 스타트업에 비해 대기업은 AI 활용에 유리하다. AI 분야에서 돈을 벌고 싶다면 현재 최선의 방법은 AI를 개발하는 것이 아니라, AI에 필요한 칩을 제조하거나, 데이터센터를 구축하거나, 다른 사람의 AI 개발을 돕는 것이다.

장기적으로 AI의 용도는 무엇인가요? AI에 종사하는 사람들도 혼란스러워합니다. 그렇기 때문에 AI의 급성장하는 발전은 아마도 과거의 인터넷이나 휴대폰과 같을 것이다. 모두가 AI와 관련된 모든 프로젝트에 필사적으로 돈을 투자하고 최고의 결과를 기대하고 있는 것이다. (칼)

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