안녕하세요! 테크잇슈입니다.
혹시 레터에서 무언가 달라진 점 느끼셨나요?
맞아요! 로고 디자인을 새롭게 단장했습니다. 영어와 한글이 혼합되어 있던 이름(Tech잇슈)을 한글로 통일하고(테크잇슈) 폰트도 조금 더 둥글둥글하게 바꿔 보았습니다.
레터에도 변화가 있는데요. 포인트 컬러는 더 쨍하게 수정했고, 소제목은 보다 직관적으로 변경해 보았습니다. 이번 변화를 통해 님에게 조금 더 쉽고 친근하게 다가가고자하는 테크잇슈의 마음이 전달됐길 바라봅니다 :)
또한, 다음 주부터 레터 구성에 변화가 있을 예정입니다! 기존에는 모든 레터에 칼럼이 실렸으나, 앞으로는 월요일에만 칼럼이 실릴 예정입니다. 변화의 이유는 역시 마감의 압박때문입니다🥲
항상 최선을 다해 작성했지만, 어떤 날은 시간에 쫓기다 보니 퀄리티에 있어서 스스로 부족함을 느끼는 날이 종종 생기곤 했습니다. 이에 칼럼을 주 1회로 조정하는 대신 더욱 양질의 글로 보답하겠습니다!
*변경 후
- 월요일 : 한줄잇슈 + 칼럼잇슈 + 영상잇슈
- 목요일 : 한줄잇슈 + 영상잇슈
(필요한 경우 비정기적으로 칼럼 발송)
앞으로도 님에게 더욱 가치 있는 정보를 제공하기 위해 최선을 다하겠습니다. 감사합니다 :) |
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인스타그램이 카카오톡에 이어 자주 사용한 앱 2위에 올랐습니다. 사용시간도 점차 늘며 네이버와의 격차를 줄여나가고 있는데요. 인스타그램의 고공행진에는 릴스의 인기가 가장 큰 역할을 하고 있다고 전해졌어요.👀
생성형 AI 오픈소스 진영의 선두주자 메타가 '라마 3' 업데이트 소식을 전했어요. 이와 관련해서는 아래 '칼럼잇슈'에서 더욱 자세히 다뤄보았어요!
다음달 27일 출범하는 우주항공청의 초대 청장으로 윤영빈 서울대 교수가 내정됐어요. 앞으로 한국의 우주산업 경쟁력이 높이 도약하길 바라봅니다🙏
네이버 D2SF, 카카오벤처스의 투자 금액이 2021년 이후로 감소세에 있습니다. 투자 대상이 적은데다가 자사 AI 개발에 집중해야 하는 상황이라고 판단되고 있어요.
미국과 바이트댄스간의 힘 겨루기가 계속되고 있습니다. 바이트댄스는 법적 다툼을 하더라도 나가지 않다고 버티고 있으며, 미국은 내쫓기 위해 바이든까지 나선 모습이네요. 이 소식은 향후에 칼럼으로 한번 다뤄보겠습니다 :)
2023년 4분기를 기준으로 글로벌 클라우드 점유율은 AWS 31%, Azure 24%를 기록했는데요. 클라우드 특성상 한번에 많은 변화는 어렵지만, 확실히 격차는 지속적으로 줄어들고 있으며 그 중심에는 AI가 있습니다.
아이폰 시리가 생성형 AI를 만나 더 똑똑해질 예정이라고 해요. 이밖에도 이미지, 영상 편집이나 콘텐츠, 이미지 제안 등의 기능이 포함될 예정이라고 합니다. |
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조금 더 깊게 고민해 볼 수 있는 내용을 담았습니다 🤔 |
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OpenAI 게 섰거라
페이스북, 인스타그램, 스레드 등을 운영하고 있는 곳으로 유명한 메타가 자신들의 대표적인 생성형 AI 모델인 라마(LLaMA) 업데이트 소식을 전했습니다. 메타는 이번 소식을 전하면서 "라마 3은 다른 모델과 비교(벤치마크)했을 때 최고의 성능을 보였습니다. 추론 기능을 포함해 동급 최고의 오픈소스 모델입니다."라고 발표했는데요. 잠시 벤치마크 기록을 살펴보면 다음과 같습니다. |
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먼저, 라마 3은 파라미터 수에 따라 8B(80억 개), 70B(700억 개) 두 개의 버전으로 공개했습니다. 여기서 말하는 파라미터란 복잡한 요청에도 더욱 정확한 답변을 내기 위한 함수 정도로 보시면 되는데요. 통상적으로 파라미터가 클수록 성능이 좋아지기 때문에 비슷한 파라미터수를 가진 모델들과 성능을 비교하는 것이 일반적으로, 라마 3 역시 작은 모델과 큰 모델을 나누어서 벤치마크를 실시했습니다.
결과는 보시는 것처럼 각각 대부분의 지표에서 가장 높은 성능을 기록했습니다. 참고로, 비교군으로 선정된 모델들은 현시점에서 가장 높은 성능을 자랑하는 모델들로 'Gemma'와 'Gemini Pro 1.5'는 구글의 모델이며, 'Claude 3 Sonnet'은 OpenAI의 최대 경쟁사인 앤쓰로픽(Anthropic)의 모델입니다.
벤치마크에서 주목할 점은 역시 가장 위에 있는 MMLU 항목입니다. MMLU란 Massive Multitask Language Understandig의 약자로 과학, 기술, 공학, 수학, 인문학, 사회과학 등 약 57개의 분야의 질문들을 기반으로 AI 모델을 평가하는 것을 말하는데요. 이는 AI를 평가하는 가장 대표적인 지표 중 하나로, 해당 지표에서 가장 높은 성능을 기록했기에 자신들이 최고의 성능이라 발표한 거라 볼 수 있습니다.
우리는 오픈소스입니다만?
라마 3 모델이 최고의 성능을 기록했다는 사실도 중요하지만, 더 중요한 것은 라마 3가 '동급 최고의 오픈소스 모델'이라는 사실입니다. 메타는 생성형 AI 시대 초기부터 기술의 접근성과 활용 가능성을 높이기 위해 계속해서 오픈소스로 모델을 공개해 왔는데요. 전 세계 개발자들이 자신들의 모델을 자유롭게 사용하고, 개선하도록 장려하면서 AI 기술 민주화에 많은 기여를 하고 있습니다. |
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'AI 얼라이언스'의 출범은 이러한 노력의 대표적인 사례라고도 볼 수 있습니다. AI 얼라이언스란 AI 기술을 개방함으로써 모두에게 혜택을 주고 책임감 있게 구축하자는데 목적을 두고 출범했습니다. 메타를 비롯해 IBM, AMB, 인텔 등의 글로벌 테크 기업이 주축으로 활동하고 있고 코넬대, 버클리, 예일대 등의 대학교와 나사 등의 국가기관도 포함되어 있습니다. 최근에는 국내 기업 중에서 카카오가 최초로 AI 얼라이언스에 참여했다는 소식이 전해지기도 했어요.
메타는 땅 파서 장사하나?
생성형 AI 모델을 학습하는 데에는 천문학적인 금액이 들어간다고 알려져 있습니다. OpenAI가 GPT-4를 학습시키기 위해 대당 3천만 원이 넘는 GPU(A100)를 1만 개 이상 사용했다고 전해지는데요. 메타에서도 이에 못지않은 비용이 투자됐을 텐데, 왜 무료로 공개하는 걸까요?
표면적인 이유는 역시 앞서 언급한 'AI 얼라이언스'의 목적과 궤를 같이 합니다. AI 기술이 일상생활 깊숙이 들어오면서 이로 인해 발생할 수 있는 다양한 문제들을 공동으로 방지하고 규제해야 한다는 것이죠. 특히, 하나의 기업이 고도의 기술을 독점하게 되면 소비자들이 이에 의존하게 되는 문제가 발생할 수 있어 기술을 나눠 가져야 한다는 것이 이들의 주장이에요. 그러나 이는 말 그대로 공식적인 명분일 뿐, 실제 이유는 따로 있을 것으로 추측됩니다.
가장 큰 이유는 OpenAI와 경쟁 구도를 형성하기 위한 전략이었을 가능성이 높습니다. OpenAI가 압도적으로 높은 성능의 ChatGPT를 불시에 출시하면서 이를 단기간에 따라잡기는 쉽지 않은 상황이었고, 어설프게 따라잡으려 하다가는 구글처럼 미끄러질 우려가 있었거든요. 그렇다고 기업의 경쟁력이 AI로 재편되는 시기에 마냥 손을 놓고만 있을 수도 없었습니다. 이에, 의도적으로 오픈소스 vs 폐쇄소스 구도를 만들고 오픈소스 진영의 대장이 되어 영향력을 높이려는 전략을 취한 것이죠.
라마가 오픈소스로 공개됐던 과정은 이 추측을 뒷받침해주고 있습니다. 우선, 라마는 처음부터 오픈소스로 공개됐던 것은 아니었는데요. 2023년 3월, 메타 내에서 연구용으로만 개방됐던 모델이 일반인들에게 유출되는 사건이 발생합니다. 그리고 유출된 모델을 기반으로 훈련된 '알파카', '비쿠냐'의 성능이 라마를 한참 뛰어넘은 것은 물론 당시 구글의 생성형 AI 모델인 '바드(Bard)'와 근접한 성능을 보여주었는데요. 이 사건을 통해 자연스럽게 오픈소스의 가능성을 확인했고, 약 4개월 뒤 메타는 라마를 공식적으로 오픈소스로 전환하며 오픈소스 진영의 대표주자로 자리매김하게 됐습니다.
당시 구글은 해당 사건에 대해 "메타는 라마 유출로 인해 오히려 더 좋은 결과를 얻어냈으며, 구글도 오픈소스화 해야 하는 것은 아닌지 고민된다"라는 평을 남기기도 했습니다.
두 번째 이유는 메타의 비즈니스 모델이 경쟁사와 다르기 때문입니다. 현재 생성형 AI의 대표주자는 마이크로소프트와 구글로, 각각 클라우드 서비스를 운영하고 있는 곳인데요. 이들은 각자의 생성형 AI 모델을 클라우드에 탑재하여 경쟁력을 높이고 있으며, 이밖에도 Office, Copilot, Worksheet 등 소프트웨어에도 적극적으로 활용하고 있습니다.
반면, 메타는 주요 수익원이 SNS의 광고 수익이기 때문에 상대적으로 활용수단이 제한적입니다. 이에 따라 메타의 모델을 적극적으로 활용하도록 권장하여 강력한 오픈소스 생태계를 만들고, 자연스럽게 경쟁사의 경쟁력을 약화시키는 전략을 취한 것으로 볼 수 있습니다. 이른바 "나도 못 팔면 너도 못 판다" 전략이랄까요?
실제로 라마 3 모델은 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등의 대표적인 클라우드 위에서 사용할 수 있으며, 데이터브릭스, 스노오플레이크와 같은 서비스에도 모델을 제공할 예정이에요. 또한, 엔비디아와 퀄컴과 같은 하드웨어 기업과의 파트너십을 통해 학습 및 서비스 지원을 강화하면서 오픈소스 생태계의 확장을 이루고자 노력하고 있습니다. |
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또한, 생성형 AI 모델의 경우 콘텐츠 제작에도 많이 활용되고 있습니다. 이렇게 생성된 콘텐츠들은 높은 확률로 플랫폼에 업로드될 텐데요. 이는 전 세계 소셜 플랫폼 순위에서 1, 3, 4, 7위 자리를 차지하고 있는 서비스를 보유하고 있는 메타의 플랫폼 사용량 증가로 이어진다는 의미입니다. 즉, 전 세계적으로 AI를 활용하여 누구나 쉽게 콘텐츠를 생성할 수 있게 되면, 그 자체로 메타에게 유리한 환경이 조성되는 것이라 볼 수 있습니다.
앞으로 중요한 것은 서비스화
이유야 어찌 됐든 메타가 오픈소스 진영으로 돌아서면서 AI 산업이 흥미롭게 전개되고 있습니다. 물론, OpenAI에서 GPT-5를 공개할 경우 다시금 성능의 차이가 발생할 수 있지만, 최근에는 실제 서비스의 활용과 구현에 대한 관심이 높아지고 있어 집단 지성의 오픈소스 진영이 더 큰 영향력을 발휘할 수 있을 것으로 기대합니다.
앞으로 메타 외에도 오픈소스 진영에 더욱 강력한 지원군들이 등장하여 폐쇄 진영과의 건강한 경쟁 체제가 잘 유지되길 바라며 글을 마치겠습니다. |
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영상으로 보면 더욱 좋을 소식을 전달 드립니다 😲 |
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Sam Altman & Brad Lightcap : Which Companies Will Be Steamrolled by OpenAI?
OpenAI의 CEO 샘 알트만과 COO 브래드 라이트캡이 20VC과의 인터뷰를 진행했습니다. OpenAI 탄생 비화, 회사의 의사결정 과정, AI 스타트업 전략, 인재 유치 등 광범위한 내용에 대해 다루고 있는데요. 세계에서 가장 빠른 속도로 성장하고 있는 스타트업의 비결이 무엇인지 궁금하신 분들은 참고해 보셔도 좋을 것 같습니다 :) |
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오늘의 소식은 여기까지 입니다.
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꼼꼼히 읽어보고 개선해 나가겠습니다.
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