캐나다의 인공지능 스타트업 코히어(Cohere)는 55억 달러의 기업 가치를 인정받으며 기업용 특수 AI 모델 개발에 집중하는 방향으로 사업을 전환하고 있습니다. 이는 경쟁사들이 현재 주력하고 있는 대규모 모델 개발에서 벗어나려는 움직임입니다.
Cohere의 공동 창립자인 닉 프로스트는 강조했습니다 . 맞춤형 모델 구축으로의 전략적 전환은 기업들이 기존의 대규모 모델에서 얻는 수익이 감소하는 것을 목격했기 때문입니다.
인공지능 모델 확장에 따른 수확 체감 문제
AI 연구소인 Safe Superintelligence(SSI)와 OpenAI의 공동 창립자인 일리야 수츠케버는 대규모 데이터 세트를 활용한 AI 모델 학습의 효과가 정체기에 접어들었다고 언급했습니다. 현재 기업들은 차세대 대규모 언어 모델의 학습 및 배포에 있어 지연을 겪고 있습니다.
업계는 초기에 더 큰 모델에 컴퓨팅 성능과 자원을 투입하여 돌파구를 마련했지만, 규모가 항상 품질이나 유용성과 동의어는 아니라는 점을 인식하기 시작했습니다.
코히어는 투자자들에게 보낸 서한에서 이러한 새로운 방향성은 기업들이 인공지능을 일상 업무에 통합하는 데 어려움을 겪고 있는 결과라고 밝혔습니다.
오픈AI와 같은 일부 기업들이 인공지능의 미래로 보는 일반 인공 지능(AGI) 개발에 매진하는 대신, 코히어는 보다 구체적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 이 회사는 기존 모델을 실제 응용 분야에 최적화함으로써 자본 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.
프로스트는 "우리는 기업들과 협력하여 그들의 사용 사례에 완벽하게 맞는 모델을 만들고, 특정 요구 사항에 맞춰 조정하고, 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 지원할 것입니다."라고 말했습니다.
그는 코히어가 인공 일반 지능(AGI)이 곧 실현될 것이라는 생각에 의존하지 않을 것이라고 분명히 밝혔으며, 모델 크기를 늘린다고 해서 결과가 더 좋아지는 것은 아니라고 강조했습니다.
더 나은 모델을 만들기 위한 경쟁
규모가 크고 성능이 뛰어난 AI 모델을 구축하기 위한 경쟁은 해당 분야 전반에 걸쳐 투자와 개발 붐을 일으켰습니다. 코히어(Cohere)는 최근 시리즈 C 투자 유치로 2억 7천만 달러를 확보했으며, 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic) 등 다른 AI 연구소들도 막대한 컴퓨팅 파워를 필요로 하는 최첨단 AI 시스템 개발에 수십억 달러를 투자했습니다.
Cohere에 따르면, 대규모 모델 구축에서 맞춤형 모델 구축으로 전환한 것은 고객 피드백과 더불어 기존의 방식에서 얻는 이점이 줄어들었기 때문입니다. Frosst는 "고객들로부터 듣는 바로는, 모든 면에서 뛰어난 대규모 모델이 필요한 것이 아니라, 특정 사용 사례에 맞춰 구축된 모델이 필요하다는 것입니다."라고 말했습니다.
Cohere는 기업에 직접적인 가치를 제공할 수 있는 기존 모델의 맞춤형 버전을 배포할 예정입니다. Cohere의 모델은 대규모 모델에서 흔히 볼 수 있는 일반적인 기능과는 달리, 각 기업의 요구 사항에 맞춰 매우 구체적인 작업을 이해하고 실행하도록 설계될 것입니다.
코히어의 새로운 접근 방식은 지속 가능성과 비용 효율성에 대한 업계 동향과도 부합할 수 있습니다. 정부가 기술 기업의 탄소 발자국을 점점 더 면밀히 감시함에 따라, 코히어의 전략은 변화하는 규제 환경을 .
방대한 AI 모델을 개발하는 것은 비용이 많이 드는 일일 뿐만 아니라 에너지 소비도 매우 높습니다. AI 기업들은 향후 정부의 탄소 배출 감축 요구 증가와 AI 기술에 대한 이해도 제고에 발맞춰, 더욱 에너지 효율적인 기술을 개발해야 할 필요성이 커지고 있습니다.
