챗GPT 와 생성형AI 큰 그림 그려 드립니다.

2023.1.30 | 561호 | 구독하기 | 지난호

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챗GPT 로 지난 주가 떠들썩했어요. 사실 미라클레터는 지난 해부터 꾸준히 생성형(generative) AI 와 챗GPT에 대해서 다뤘는데요.

미라클러님들이 ‘챗GPT? 생성형AI? 훗. 난 미라클레터에서 이미 다 봤지 😎’ 이런 생각을 하실 수 있도록 앞으로도 열심히 해야겠다는 생각이 들었습니다.

오늘은 그래서 쏟아져 나오는 챗GPT 와 생성형AI 관련해서 큰 그림을 볼 수 있는 레터를 준비했어요!

오늘의 에디션

챗GPT와 생성형AI 왜 난리야?
AI 성능이 좋아진 이유
작다는 것의 힘
MS가 짠 AI 판의 그림
매경 월가월부 구독 이벤트
한줄브리핑

얀르 쿤이 얘기하니 자동 설득됨.

챗GPT와 생성AI에 떠들썩한 이유

AI 업계의 석학으로 유명한 얀 르쿤 교수. 그는 얼마 전 '챗GPT 는 그다지 혁신적이지 않다’는 말로 이를 공개저격했어요. 이건 그가 빅테크 경쟁사인 ‘메타(구 페이스북)’에서 AI를 연구하고 있다는 점도 있지만, 실제로 AI 를 연구해온 사람들이라면 공감할 수 있는 말이기도 해요.

왜냐면 챗GPT 는 기존 AI 업계에서 연구해왔던 것들이 축적되어 온 결과물이거든요. 갑자기 세상에 나타난 것이 아니죠. 또, 챗GPT 는 많은 문제점을 가지고 있어요. 얀 르쿤 교수는 이 점을 지적하고 싶었던 것 같아요. 이렇게 세상이 떠들썩할 필요는 없다는 거죠.

하지만 일반 소비자들 입장에서는 챗GPT 는 사람과 같은 언어능력이 있는 것처럼 느껴지죠. MBA 시험, 로스쿨 시험, 의사면허시험까지 통과했어요. 그 동안 더디게 보였던 AI 의 발전이 일반소비자들이 체감할 정도로 발전했고, 훌륭한 ‘프로덕트(제품)’가 됐다는 것이 챗GPT와 생성형AI 의 의미인 것 같아요.

무엇이든 대답해주고, 무엇이든 대신 써주고, 코딩도 해주는 AI -> 챗GPT
텍스트를 입력하면 무엇이든 그려주는 AI -> 달리2, 스테이블 디퓨전, 미드저니
내 사진을 넣으면 멋진 초상화를 그려주는 AI -> 렌사, 스노우 AI아바타

좋은 프로덕트는 결국 사람들이 ‘돈’을 지불하게 만듭니다. 뚜렷한 수익을 찾기 어려웠던 카메라앱 스노우는 최근 AI아바타로 보름만에 20만명이 돈을 지불하도록 만들었어요. 결국 B2C 고객들이 돈을 지불할 만큼 AI 의 능력이 올라갔고, 이런 능력으로 고객에 친화적인 상품으로 나온 것이 챗GPT라고 봐야할 것 같아요. 최근 발표된 챗GPT 의 유료상품은 월 구독료가 42달러에 달합니다.

A.T.T.E.N.T.I.On Attention is What I Want <KBS Kpop>

AI 성능이 압도적으로 올라간 이유

AI 의 성능이 왜 갑자기 눈에 띄게 좋아진걸까요? 이건 모두 ‘Attention’ 때문이에요. 2017년 구글에 의해 세상에 등장한 논문 ‘Attention is All You Need(너에게 필요한 것은 어텐션 뿐이야)’는 트랜스포머(Transformer) 모델로 초거대AI 의 기초를 닦았어요. 초거대AI 는 인공지능에 사용하는 파라메터를 키우면 키울수록 성능이 좋아진다는 인식에 바탕을 두고 있어요.

그리고 이 초거대AI 는 챗GPT 처럼 여러가지 일을 할 수 있죠. 질문에 답도 해주고, 글도 써주고, 코딩도 해줘요. 무슨 용도로도 다 쓸 수 있다는 점에서 기초가 되는 ‘파운데이션 모델(Foundation Model)’이라고 부르기도 해요.

챗GPT 와 같은 생성형AI 들은 엄청나게 많은 파라메터로 엄청나게 많은 데이터를 학습시키죠. 1750억개의 매개변수라고 하니 감이 안 잡히겠지만, 한번 학습을 할때 1750억 번의 계산을 해야한다고 하면 이해가 빠를 것 같아요. 100억개의 데이터를 가지고 1750억 번의 연산을 한다면 어느정도 시간이 걸릴까요? 😆

이 AI 를 학습시키기 위해서는 엄청나게 성능이 좋은 AI 계산 전용 가속기(반도체)가 필요한데, 보통 엔비디아의 GPU 를 많이 사용해요. 구글의 경우 자체적으로 개발한 TPU 라는 가속기가 있고, 아마존은 인페렌시아(Inferentia)라고 하는 가속기가 있어요.

이런 계산은 근데 클라우드를 통해 이뤄지는 경우가 많아요. 위에 말한 GPU 나 TPU 를 직접 구매해서 회사에 두고 사용할 수 있지만 AWS, 애저, GCP(구글클라우드)를 통해서 필요한 만큼 컴퓨팅 자원을 빌려 쓸 수도 있죠(이것이 바로 클라우드의 정의!).

직접 하드웨어를 사서 하든, 클라우드를 통해서 하든 AI 학습에는 엄청나게 많은 돈이 들어요. 학습에 필요한 데이터를 구하기도 어려운데, 구글이나 메타 같은 빅테크 기업은 이걸 이미 갖고 있죠. 그래서 전에는 대기업들만 ‘초거대AI’가 가능하다고 생각했어요.

그런데 지난 해 오픈AI 와 스태빌리티AI 의 성공으로 이 같은 생각이 달라졌어요. 오픈AI 처럼 독립적인 연구소가 달리2와 챗GPT 같은 놀라운 AI를 내놨죠. 스태빌리티AI 가 무료로 공개한 스테이블 디퓨전으로 다양한 스타트업들의 서비스가 나와서 인기를 모았어요. 빅테크가 반드시 유리하기만 하지 않다는 것!

AI 세계에서는 스타트업이 더 잘 할 수 있습니다. <슬램덩크>

작다는 것의 힘!

오픈AI 가 내놓은 고성능 챗봇 챗GPT. 사실 구글AI 도 만들 수 있던 것이에요. 하지만 구글이 이를 공개할 수 없는 이유가 있었죠.

구글, 메타 같은 빅테크들의 AI 는 대중들의 따가운 시선을 무조건 받을 수 밖에 없어요. 메타가 지난해 11월에 내놓은 AI인 메타 갤럭티카(Galactica)가 대표적. 과학자들의 논문 작성을 돕기위해 나온 AI 인데 여러가지 윤리적인 문제와 편향성이 이슈가 되면서 사흘만에 문을 닫았어요.

대중과 미디어는 빅테크들이 내놓는 AI 가 윤리적인지, 개인정보 차원에서 문제는 없는지 까다롭게 쳐다보죠. 문제가 있다면? 바로 소송각! 무엇보다, 빅테크들은 '평판’에 예민할 수 밖에 없습니다. 기존에 그들이 하고 있는 사업이 있으니까요.

하지만 오픈AI 는 기업이 아니라 연구소. 얻을 수 있는 수익에 한계가 있어요. 최근 투자계약에 밝혀진 것에 따르면 정해진 이상의 수익은 모두 투자한 MS 에 돌아가도록 되어있어요.

이는 완전 오픈소스를 지향하는 스타트업 스태빌리티AI 도 마찬가지인데요. 자신들이 비싼 돈으로 학습한 모델인 ‘스테이블 디퓨전’을 무료로 공개했고 누구든 수익에 쓸 수 있도록 했습니다.

이처럼 수익에 덜 신경쓰는 연구소이거나, 오픈소스로 공개한다거나, 아니면 이제 막 시작하는 스타트업일 경우 빅테크보다 사회적인 공격을 덜 받을 수 있습니다.

평판 리스크에서 자유롭다는 점은 작은 스타트업이 도전적인 일을 하는데 무척 큰 어드밴티지입니다. 구글이나 메타가 매우 제한적으로 자신들의 서비스를 공개하고 외부의 참여를 유도하는데 반해 스태빌리티AI 나 챗GPT 는 과감하게 자신들의 서비스를 사람들에게 공개했습니다. 이것이 개발자뿐 아니라 일반유저들의 적극적인 참여를 이끌면서 현재의 생성형AI 바이럴을 이끌었어요. 현재 AI 산업에서 오픈소스, 비영리가 정말 중요한 키워드인 이유에요.

생성형 AI 기술 스택의 모습 <a16z>

MS 가 짠 AI 판의 큰 그림

마이크로소프트의 오픈AI 투자는 이런 점에서 앞으로 AI 산업의 큰 판을 짰다고 봐야해요. AI 산업이라는 큰 그림에서 각 주체들이 어떻게 역할 분담을 하는지가 명확해진 거죠. 그 큰 그림은 위의 a16z의 그래픽으로 이해할 수 있습니다.

초거대AI, 파운데이션 모델의 부상 이전에 있던 모든 AI 회사들은 위 그래픽에서 제일 왼쪽 연한 푸른색 'End-to-End Apps' 에 가깝다고 할 수 있어요. 엔드유저에 필요한 앱을 자체적으로 만드는 회사죠. 이 기업들은 자신들의 AI모델에 대한 소유권을 갖고 있어요.

하지만 초거대AI 와 같은 파운데이션 모델이 각광을 받으면서 이걸 모두가 다 만들기는 어려워졌어요. 그래서 오픈AI 처럼 폐쇄적으로 파운데이션 모델을 만드는 경우와 스태빌리티AI 처럼 오픈소스로 만드는 경우가 나타났어요. 이런 파운데이션 모델을 만드는 회사로부터 모델을 가져와서, 앱을 만드는 회사들이 나오고 있는 것이 요즘 상황.

매출의 10~20%는 클라우드로 간다

앱을 만들던 모델을 만들던 AI회사들은 공통적으로 거대한 클라우드를 운영하는 빅테크 기업의 인프라를 사용하고 있어요. 이런 클라우드 업체들은 엔비디아(GPU)나 구글(TPU) 같은 AI 전용 반도체를 만드는 회사들에서 반도체를 사서 인프라를 구축하고 있죠.

a16z의 분석에 따르면 생성형 AI 업체들의 매출 중 10-20%는 클라우드 플랫폼들에게 흘러간다고 해요. 어떻게 보면 빅테크 기업들 입장에서는 리스크가 큰 모델이나 앱을 만들기보다는 클라우드 플랫폼을 제공하거나, 아니면 여기에 필요한 반도체를 만드는 것이 더 알짜일 수도 있어요.

참고로 2020년 기준 AI반도체 시장 규모는 32억달러. 엔비디아의 GPU가 시장의 80%를 점하고 있었죠. 2022년은 더 커졌을 것 같은데요. 이 시장은 2026년 376억달러 까지 커질 것으로 예상되고 있어요. 앞단에 해당하는 챗GPT, 미드저니 같은 생성형AI 서비스가 커지면 뒤에 해당하는 이 시장이 커질 수 밖에 없겠죠.

즉, 커다란 AI 생태계는

a) 직접 AI 를 개발해서 엔드유저용 앱까지 만드는 회사 (미드저니)

b) 파운데이션모델(초거대AI)을 폐쇄적으로 만드는 회사 (오픈AI)

c) 파운데이션모델을 오픈소스로 만드는 회사 (스태빌리티AI)

d) b)나 c) 로부터 AI 를 받아서 엔드유저용 제품만 만드는 회사 (깃헙 코파일럿)

e) 클라우드 인프라 제공 회사(AWS, MS, 구글)

f) 클라우드 인프라 회사가 쓰는 AI 반도체를 만드는 회사 (엔비디아, 구글, AWS)

로 나눠볼 수 있는 겁니다. (허깅페이스 같은 곳은 제외했어요)

many artificial intelligences are competing each other in stadium <오픈AI/달리2>

빅테크들의 속마음

이런 큰 그림에서 오픈AI 에 대한 마이크로소프트의 투자는 이런 생각 아래 나온 것 같아요. (제 뇌피셜입니다)

마이크로소프트 🤔 : 평판 리스크가 큰 초거대 모델 AI 개발은 오픈AI에게 맡기고 우리는 클라우드 인프라를 제공해서 돈을 벌고, 오픈AI 가 만든 파운데이션모델을 우리 기존 서비스(오피스, 검색엔진 빙)에 적용하는 것이 낫겠다.

이걸 본 다른 빅테크는 이렇게 생각할 겁니다.

구글, 메타 😫 : 아니 평판 리스크 따지고 윤리까지 조심스럽게 따졌더니 오픈AI 와 속도에서 경쟁이 안되네. 이걸 내부 속도를 높여야 하나, 아니면 오픈소스로 다른 기업들에게 개방해야 하나?

아마존은 또 이런 생각을 할 것입니다.

AWS 😆 : 초거대AI 개발은 잘하는 녀석들에게 맡기고 우리는 클라우드 제공하는 것과 AI반도체 개발에 집중해야겠다. 스태빌리티AI 도 우리랑 친하고 솔직히 클라우드는 우리가 1등이 잖아.

이걸 본 스타트업들은 이렇게 생각하겠죠.

스타트업 😎 : 요즘 투자 받기도 어려운데 생성AI와 챗GPT 는 뜨겁네? 유저들이 원하는 뾰족한 제품만 만들면 투자받을 수 있지 않을까? 자체적으로 개발해볼까 아니면 파운데이션 AI 를 가져와서 만들어볼까?

파라메터가 커지면 AI 의 성능은 깜짝놀랄만큼 커집니다. <구글리서치>

분주한 한국 테크기업들

한국 기업들도 이런 큰 그림을 보면서 움직이고 있는 것 같아요. 초거대 AI 모델을 직접 만드는 것 뿐만 아니라, 이를 제공하는 클라우드 인프라를 만들거나, 거기에 들어갈 AI 반도체를 직접 만들어보겠다는 계산이죠. AI 반도체의 경우 엔비디아의 GPU 가 하드웨어적인 한계에 부딪혔다는 얘기가 나오면서 이를 기회로 보는 기업들이 많아요.

예를 들어 SK 그룹은 AI반도체 사피온을 2020년 내놨고, 챗GPT 와 동일한 GPT-3 언어모델을 사용한 '에이닷'을 지난해부터 서비스하기 시작했어요. 클라우드 인프라 사업은 NHN클라우드와 함께 하고 있어요.

네이버는 초거대AI '하이퍼 클로바'를 2021년 내놨고 이를 '네이버 클라우드'를 통해서 서비스하고 있어요. 퓨리오사AI 라는 AI 반도체 스타트업에 투자했고, 최근에는 삼성전자와 손 잡고 AI 반도체를 함께 만들어가기로 했죠. 네이버는 뤼튼 이나 우주문방구 같은 스타트업에 자신들의 모델을 제공해서 스타트업이 뾰족한 서비스를 만들 수 있도록 하고 있어요.

앞서 AI 생태계 구분에 맞춰 국내 기업들을 정리해보면 이렇게 나눠 볼 수 있을 것 같아요. (혹시 제가 틀린 부분이 있으면 알려주세요!)

a) 직접 AI 를 개발해서 엔드유저용 앱까지 만드는 회사 (이루다(스캐터랩스), 스켈터랩스, 마인즈랩, 솔트룩스 등)

b) 파운데이션모델(초거대AI)을 폐쇄적으로 만드는 회사 (LG엑사원)

c) 파운데이션모델을 오픈소스로 만드는 회사 (네이버 하이퍼클로바, 카카오 KoGPT)

d) b)나 c) 로부터 AI 를 받아서 엔드유저용 제품만 만드는 회사 (뤼튼, 우주문방구, 스노우 AI아바타)

e) 클라우드 인프라 제공 회사(네이버클라우드, NHN클라우드, KT클라우드)

f) 클라우드 인프라 회사가 쓰는 AI 반도체를 만드는 회사 (사피온, 리벨리온, 퓨리오사AI)

'매경 월가월부' 구독 이벤트

매경이 만드는 글로벌 주식 전문 유튜브 '매경 월가월부'가 구독 이벤트를 연다고 해요! 월가월부는 저희 매일경제 특파원들이 만드는 유튜브 채널로 미라클레터를 쓰는 실리콘밸리 특파원도 참여하고 있습니다.

채널을 구독하고 이를 인증하면 아래와 같은 선물을 주신다고 합니다!

1등 아이패드 9세대 (2명)

2등 갤럭시워치5 (2명)

3등 갤럭시 버즈2프로 (2명)

4등 아메리카노 1잔(200명)

제가 이벤트에 참여하고 싶은데요. 😆 아래 링크를 통해 자세한 내용을 확인하실 수 있다고 합니다.

이벤트 페이지로 가기!

한줄 브리핑 📢

TXT to Music AI 내놓은 구글 : 구글이 원하는 음악에 대한 텍스트를 입력하면 음악을 만들어주는 뮤직LM 이라는 인공지능을 공개. 작곡 AI 는 처음이 아니지만 텍스트만으로 음악을 만들어내는 것은 처음. 하지만 구글은 맛보기만 보여주고 대중적인 공개는 하지 않았어요.
텍스트 쇼핑 서비스 내놓은 월마트: 알고보면 테크에 진인 월마트가 채팅 형태로 쇼핑할 수 있는 서비스인 '텍스트 투 샵(TXT to SHOP)'을 내놨어요. 아무리 생각해도 챗GPT 유행에 올라타려는 것 같지만 그래도 재빠른 것은 사실!
애플, XR헤드셋 위한 소프트웨어 만든다: 올해 출시될 것으로 예상되는 애플의 헤드셋. AR안경은 미뤄지고 VR헤드셋이 될 것이라는 얘기가 많은데요. 이 헤드셋을 위한 소프트웨어 개발을 쉽게 만드는 툴을 애플이 만들고 있다고 해요. 개발자 생태계를 만드는데는 일가견이 있는 애플이니까 뭔가 기대가 됩니다.

맺음말

오늘도 긴 뉴스레터를 여기까지 읽어주셔서 감사합니다. 핵심 내용을 요약해보겠습니다.

1. 챗GPT 와 생성형AI 가 난리가 난 것은 초거대AI 로 소비자들이 체감할만큼 AI의 성능이 올라갔기 때문이에요.

2. 빅테크 기업들은 기존 비즈니스와 평판리스크가 있기 때문에 오히려 오픈AI(챗GPT) 같은 독립적인 조직이나 스타트업들이 AI 혁신을 이끄는데 유리한 부분이 있어요.

3. 빅테크 기업들은 AI 학습에 필요한 클라우드나 반도체를 만드는 쪽이 더 유리하기때문에 그 쪽에 더 집중하고 있는 것 같아요.

최근 유튜브에서는 2020년 세상을 떠난 박윤배 배우를 AI 기술로 재현해 드라마 전원일기에 함께 나왔던 다른 배우들과 만나게 한 영상이 큰 화제를 모으고 있어요. 따님이 등장하는 뒷 부분에서는 저도 말 그대로 폭풍 눈물을 흘릴 수 밖에 없었는데요. 😭 앞으로는 이런 기술이나 챗GPT가 진부하게 느껴질 정도로 우리의 삶을 AI 가 바꿔놓을 것이라는 생각이 들었어요.

그러니까 미라클레터 꼭 오픈해주세요! '유튜브보다 빠르면서, 깊이있게' 트렌드를 전해드리겠습니다.

당신의 멋진 미래를 응원합니다

이덕주 드림