인프라로서의 AI: 지능이 다음 유틸리티가 되는 이유

어두운 방에 들어가면 스위치를 눌러 불을 켭니다. 전기가 어디서 오는지 생각하지 않습니다. 석탄 발전소, 원자로, 또는 전류를 전달하는 구리 선에 대해서도 생각하지 않습니다. einfach히 불이 켜질 것이라고 기대합니다. 그것은 신뢰할 수 있으며, 저렴하며, 어디에나 있습니다. 이것이 유틸리티가 выгляд하는 것입니다. 그것은 우리의 삶에 इतन나 기본적인 자원입니다. 그래서 그것은 보이지 않게 됩니다.

過去 10년 동안, 인공 지능(AI)은 매우 눈에 띄었습니다. 그것은 마법처럼 보이는데, 관심을 끌기 위해 빠르게 작동합니다. 우리는 대화형 에이전트와 대화하고, 이미지 생성기를 사용하고, 그것이 세계를 변경할 것이라는 헤드라인을 읽습니다. 그러나 이러한 AI의 능력은 실제 변화를 가져오는 곳이 아닙니다. 실제 변화를 가져오는 것은 AI가 제품에서 유틸리티로 전환하는 것입니다. 즉, 전기나 인터넷과 마찬가지로 소비하는 유틸리티가 됩니다.

유틸리티의 역사적 관점에서 본 AI

AI가 어디로 가고 있는지 이해하려면, 전기가 어디서 오는지 살펴보아야 합니다. 20세기 초반에, 공장 주인장이 전기를 원했다면, 그들은 종종 자신의 발전기를 구축해야 했습니다. 그것은 비싸고, 복잡했으며, 발전기와 유지 보수를 위해 전문 엔지니어가 필요했습니다. 공장의 경쟁력은 전기를 얼마나 잘 생성하느냐에 달려있었습니다. 그런 다음 전력 网이 나타났습니다. 중앙 집중식 발전소가 표준화된 네트워크를 통해 모든 사람에게 전기를 공급하기 시작했습니다.突然, 신발 공장은 더 이상 전력 생성의 전문가가 될 필요가 없었습니다. 그들은 단순히 벽면에 플러그를 꽂고 사용한 만큼 돈을 지불했습니다. 경쟁력은 전力を 생성하는 것에서 전력을 사용하여 더 좋은 신발을 만드는 것으로 이동했습니다.

AI는 오늘날 동일한 패턴을 따르고 있습니다. 단 5년 전, 회사가 기계 학습을 사용하려면, 데이터 과학자 팀을 고용하고, 자신의 서버를 구축하고, 자신의 모델을 훈련해야 했습니다. 그것은 개인 발전기를 운영하는 것과 같았습니다. 오늘날, 우리는 “그리드”를 갖고 있습니다. OpenAI, Google (GOOGL ), Anthropic과 같은 회사는 새로운 발전소입니다. 그들은 거대한 “지능 반응기”(기초 모델)를 구축하기 위해 수십억 달러를 투자합니다. 비즈니스들은 API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)를 통해 이 그리드에 연결됩니다. 그들은 “토큰”당 지능을 지불합니다. 즉, 우리는 킬로와트시당 전기를 지불하는 것과 같습니다.

저렴한 지능의 경제학

유틸리티의 가장 중요한 측면은 자원의 비용을 낮추는 것입니다. 자원이 저렴해지면, 우리는 더 이상 그것을 절약하지 않으며, 모든 것에 사용하기 시작합니다. 2022년 말부터, 높은 품질의 추론의 비용은 드ramatically 떨어졌습니다. 일부 추정에 따르면, 동일한 수준의 기능성을 위한 비용이 200배 이상 떨어졌습니다. 이것은 무어의 법칙보다 빠른 디플레이션 트렌드입니다.

지능이 비싸면, 높은 가치의 문제에만 사용합니다. 암의 치료를 찾거나, 주식 시장의 충돌을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 지능이 저렴해지면, 더 이상 사소한 작업에도 사용하기 시작합니다. 스팸 폴더를 정리하는 데 사용합니다. 지루한 회의를 요약하는 데 사용합니다. 정중한 거절 이메일을 작성하는 데 사용합니다. 이것이 유틸리티의 징조입니다. 우리는 물을 마시기 위해 사용합니다. 그것은 필수적입니다. 그러나 물이 저렴하기 때문에, 우리는 또한 우리의 차도를 세척하는 데 사용합니다. 지능의 비용이 계속 떨어ジ면, 우리는 똑같이 사소한 작업에 지능을 적용하기 시작할 것입니다. 이것은 인프라가 작동하는 것입니다.

에이전트 AI의 부상

이 인프라가 성숙함에 따라, 우리는 AI와 상호 작용하는 방식이 변경됩니다. 현재 대부분의 사람들은 AI를 “채팅봇”으로 사용합니다. 프롬프트를 입력하고, AI가 응답합니다. 이것은 수동 펌프를 사용하여 물을 얻는 것과 같습니다. 그것은 작동하지만, 노력이 필요합니다. 다음 단계는 “에이전트 AI”입니다. 이러한 AI 시스템은 백그라운드에서 실행됩니다. 사용자가 질문을 입력할 때까지 기다리지 않습니다. 목표가 주어지면, 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작동합니다. 지능의 비용이 떨어ジ므로, 이러한 에이전트는 오랜 시간 “생각”할 수 있습니다. 그들은 루프를 만들 수 있으며, 자신의 오류를 수정하고, 문제를 해결하기 위해 여러 단계를 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 오늘날 공급망 관리자는 ChatGPT에게 “이 경로를 최적화하는 방법은 무엇입니까?”라고ถาม해야 합니다. 미래에는, AI 에이전트가 로지스틱 소프트웨어에 내장됩니다. 그것은 날씨, 교통, 연료 가격을 24/7 모니터링합니다. 지연이 발생하면, 트럭을 자동으로 재경로 지정하고, 창고에 알림을 보냅니다. 관리자는 “AI를 사용”하지 않습니다. AI는 단지 소프트웨어의 플럼빙에 포함됩니다. 그것은 항상 켜져 있으며, 비즈니스 논리처럼 회로 기판을 통해 흐릅니다.

가상 유틸리티의 물리적 현실

AI는 마법 같은 소프트웨어처럼 보이지만, 그것은 거대한 자본 투자에 기반합니다. 소위 “클라우드”는 실제로 수백만 톤의 강철, 실리콘, 구리입니다. 이 유틸리티를 구축하기 위해, 기술 거물들은 역사상 가장 큰 인프라 프로젝트 중 일부를 건설하고 있습니다. 우리는 기가와트 규모의 데이터 센터의 부상을 목격하고 있습니다. 이 데이터 센터는 작은 도시만큼의 전기를 소비합니다. GPU(그래픽 처리 장치)의 수요는 계속 증가하고 있습니다. 많은 방면에서, 이것은 철도 트랙을 깔거나 전신선을 설치하는 현대적인 버전입니다.

그러나 이 새로운 유틸리티도 새로운 도전을 가져옵니다. 전력 网이 정전을 겪을 수 있는 것처럼, AI 그리드는 제약을 겪을 수 있습니다. 고급 칩이 부족합니다. 데이터 센터를 구동하기 위한 에너지가 부족합니다. 우리는 디지털 세계와 우리의 전력 网의 물리적 제한 사이의 충돌을 목격하고 있습니다. AI가 다음 유틸리티라면, 에너지는 이 유틸리티를 구동하는 유틸리티입니다. 우리는 하나 없이 다른 것을 가질 수 없습니다. 이것이 왜 주요 기술 회사들이 원자력과 재생 에너지에 투자하는지 이해할 수 있습니다. 그들은 자신의 디지털 제국이 물리적 전자에 의존한다는 것을 인식합니다.

레거시 시스템의 마찰

AI를 핵심 유틸리티로 전환하는 것은 모든 사람에게 쉽지 않을 것입니다. 주요 장애물은 기술 자체가 아니라, 우리가 기대하는 구식 시스템입니다. 정부와 대규모 성숙한 기업은 종종 수십 년 전부터 구축되어 완전히 업그레이드되지 않은 레거시 IT 인프라에 의존합니다. 이러한 시스템은 구식 집과 같은 시스템입니다. 구식 집에는 구식 배선이 있습니다. 현대적인 가전 제품을 그들에게 단순히 플러그인할 수 없습니다. 1995년에 구축되어 지하실에 숨겨진 서버에서 실행되는 데이터베이스에 최신 AI 에이전트를 쉽게 연결할 수 없습니다.

이 간격은 조직 사이에 새로운 종류의 디지털 격차를 생성합니다. “AI 네이티브” 회사, 즉 최근 몇 년 동안 구축된 회사는 현대적인 시스템을 갖추고 있습니다. 그들은 지능에 거의 즉시 연결할 수 있습니다. 구식 조직은 어려움을 겪을 것입니다. 그들은 구식 인프라를 대체하기 전에 AI를 완전히 채택하기 위해 투자해야 합니다. 이 전환은 비용이 많이 들고 혼란스럽지만, 피할 수 없습니다. 1920년대에, 증기 엔진을 계속 사용하는 공장은 결국 사업을 접었습니다. AI를 사업 운영에 통합하지 못하는 조직도 같은 운명을 겪을 것입니다.

사회적 변환

기술이 유틸리티가 되는 마지막 단계는 심리적인 것입니다. 그것은 우리가 더 이상 감탄하지 않고, 작동하지 않을 때 화가 나기 시작할 때입니다. 오늘날, ChatGPT가 좋은 시를 쓰면, 우리는 박수를 칩니다. 5년 후, 우리의 워드 프로세서가 자동으로 편지의 тон을 수정하지 않으면, 우리는 실망할 것입니다. 우리는 “멍청한” 소프트웨어를 고장난 에스컬레이터와 마찬가지로 불편함으로 간주할 것입니다.

이 변환은 노동 시장에 영향을 미칠 것입니다. 이것은 반드시 직업의 종말을 의미하지는 않지만, 작업의 종말을 의미합니다. 전기가 도입되면, 우리는 더 이상 손으로衣服을 세탁하거나 가스 램프를 점화할 필요가 없었습니다. 우리는 더 높은 수준의 작업으로 이동했습니다. AI가 유틸리티가 되면, 우리는 더 이상 “인지 노동”을 하지 않게 됩니다. 즉, 데이터 입력, 기본 스케줄링, 루틴 분석을 하지 않게 됩니다.

결론

우리는 아직 AI가 유틸리티로 작동하는 이 전환의 초기 단계에 있습니다. AI 유틸리티는 아직 완성되지 않았습니다. 그리드는 아직 구축 중입니다. 연결은 때때로 느슨하고, 전력은 때때로 깜깜합니다. 그러나 우리는 지능이 상품이 되고, 모든 집, 사무실, 장치에 공급되는 자원이 되는 방향으로 이동하고 있음을 알 수 있습니다. 비즈니스 리더들에게는 더 이상 “나는 어떻게 AI를 구축할까?”라는 질문이 아닙니다. 질문은 “나는 어떻게 이 유틸리티에 연결하여我的 사업을 구동할까?”입니다.