2024에 대한 인공지능의新興 트렌드

2024년이 시작되면서, 인공지능(AI) 세계는 다가오는 해에 산업을 형성할 약속을 하는 예측과 트렌드로 가득 차 있습니다. 더 작고 효율적인 AI 모델부터 선거에서의 딥페이크 역할에 이르기까지, 전문가들이 2024년 AI 환경에 대해 예측하는 내용을 간략히 살펴보겠습니다.

에지에서의 작은 AI 모델

Amadeus Capital Partners의 파트너인 Amelia Armour는 네트워크의 에지에서 더 작은 AI 모델을 배포하는 방향으로 상당한 전환이 있을 것이라고 예측합니다. 이러한 고성능 모델은 최소한의 컴퓨팅 파워를 필요로 하며 산업 자동화를 가속화할 예정입니다. 예를 들어, 이 발전은 유통 센터의 자율 로봇에 혜택을 주어 생산성을 높일 것입니다.

강화된 데이터 센터

AI 컴퓨팅 파워에 대한 증가하는 수요에 대응하기 위해 데이터 센터는 네트워크 속도를 개선하는 동시에 에너지 소비와 열 발생을 관리하는 데 중점을 둘 것으로 예상됩니다. 고속 데이터 전송을 위한 광자 칩과 더 효율적인 냉각 접근 방식과 같은 혁신은 2024년에 더 두드러질 것입니다.

기업용 오픈 소스 및 효율적인 모델

핀란드 AI 스타트업 Silo의 CEO이자 공동 창립자인 Peter Sarlin은 다양한 언어 모델 사용 사례에 대해 더 작고 비용 효율적이며 전문화된 AI 모델을 선호할 것이라고 예측합니다. 오픈 소스 모델은 이 전환을 강화하여 기업이 AI의 힘을 활용하는 것을 더 쉽게 만들 것입니다. 이 전환은 기존 프레임워크 내에서 새로운 기능을 생성하는 소프트웨어 제품에 AI 모델을 통합하는 더 넓은 트렌드와 일치합니다.

선거에서의 딥페이크

Air Street Capital의 창립자 Nathan Benaich은 딥페이크가 2024년 정치 선거에서 역할을 할 수 있다고 제안합니다. 지금까지 정치에 미치는 영향은 제한적이었지만, 딥페이크 기술의 급속한 발전은 대통령 선거 동안 악의적인 시도로 이어질 수 있습니다. 실제 결과에 미치는 영향과 무관하게 규제 조사를 정당화할 만큼 잠재적 결과는 중요합니다.

새로운 자금 구조

Nathan Benaich는 컴퓨팅 집약적 스타트업을 위한 혁신적인 자금 구조의 필요성도 강조합니다. 대규모 자금 조달과 관련된 높은 평가와 희석화는 이제 일반적입니다. 일부 기업은 이미 그래픽 처리 장치(GPU)를 담보로 부채 자금을 조달하고 있습니다. 2024년에는 선구적인 금융 기관들이 이러한 관행을 정상화하여 더 지속 가능한 자금 접근 방식을 제공하기 위해 노력할 수 있습니다.

AI 거버넌스 논쟁

예상과 달리, Speedinvest의 수석인 Rick Hao는 글로벌 AI 거버넌스 대화의 냉각을 예상합니다. 상당한 논의가 이루어졌지만, 서방 민주주의 국가와 중국 간의 AI 거버넌스에 대한 진정한 정렬은 여전히 어렵습니다. Rick은 후속 회의가 동일한 영향력이나 이와 관련된 구체적인 정부 행동을 가져올 것으로 예상하지 않습니다.

AI 안전 투자 기회

AI 안전은 최근 몇 년 동안 주목을 받았으며, Rick Hao는 이것이 AI 기능에 비해 여전히 투자 부족 상태일 것이라고 예측합니다. 기업들이 고급 AI 기술을 채택하기 위해 서두르면서 투명성, 신뢰 및 거버넌스에 대한 질문이 점점 더 중요해질 것입니다. AI의 책임 있는 배포를 보장하기 위해 AI 안전 조치에 대한 투자가 필수적입니다.

Rick Hao는 또한 AI 발전 속도가 가속화되어 많은 사람의 기대를 뛰어넘고 있다고 주장합니다. Google DeepMind의 최근 재료 과학 발견과 같은 돌파구는 AI가 가져올 놀라운 발전을 예시합니다. 2024년에는 더 많은 획기적인 혁신을 기대할 수 있습니다.

프롬프트에 단순히 응답하는 것을 넘어 자율적으로 행동을 실행할 수 있는 AI 에이전트의 등장은, 특히 제품 개발 분야에서 지속적인 화두가 될 것으로 예상됩니다. AI가 가진 에이전시(자율성) 수준이 높을수록 경제적 가치는 더욱 커지며, 이러한 추세는 2024년 내내 이어질 것입니다.

멀티모달 AI

루나 캐피탈의 일반 파트너인 드미트리 갈페린은 2024년에 텍스트, 이미지, 소리, 비디오 등 다양한 콘텐츠 유형을 처리할 수 있는 멀티모달 AI 모델이 주목을 받을 것이라고 예측합니다. 이러한 발전은 일반 대중의 관심을 끌 것으로 예상되지만, 기업 환경에서의 도입은 윤리적 우려, 보안 문제, 그리고 잠재적 환각(Hallucination)과 관련된 도전 과제에 부딪힐 수 있습니다.

독일 GenAI 스타트업 Nyonic의 CEO이자 공동 창립자인 바네사 캔은 AI 관측 가능성, 데이터 품질 보증 및 보호의 중요성이 커지고 있다고 강조합니다. AI 시스템의 신뢰성을 확보하는 것은 광범위한 채택을 위해 핵심적일 것이며, 이는 포토닉스 인터커넥트 및 뉴로모픽, 아날로그 컴퓨팅과 같은 대체 아키텍처를 포함한 새로운 컴퓨팅 기술의 탐색을 촉진할 수 있습니다.

비즈니스를 위한 전문화된 AI 모델

Vanessa Cann은 또한 2024년에 더 전문화된 AI 모델로의 전환을 예상합니다. 이러한 모델은 다양한 산업 수직 시장과 작업에 맞게 맞춤화되어 산업별 지식과 전문 용어에 대해 훈련될 것입니다. 이러한 변화는 더 복잡한 사용 사례를 Unlock하여 기술 환경과 노동력을 변화시킬 것으로 예상됩니다.

마지막으로, 파운데이션 모델을 활용하는 기업들은 각 산업 분야에서 경쟁 우위를 점하게 될 것입니다. 파운데이션 모델의 지속적인 개선으로 기업은 생산성, 효율성 및 혁신 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 연구에 따르면 최대 70%의 개선 효과가 있어, AI 기반 솔루션은 비즈니스 운영 방식에 게임 체인저가 되고 있습니다.