AI가 인터넷처럼 망할 수 있고 살아남을 수 있는 방법

AI 주도 기술 대기업의 지속적인 극적인 시장 변동으로 인해 공공 компании의 가치가 1달 안에 1조 달러 이상 손실되는 등 가치가 기본적인 요소와 분리되어 있다는 것이 명확하게 나타나고 있다. 그러나 지금 물어야 할 질문은 버블이 언제 터질지가 아니라 산업이 어떻게 책임감 있게 버블을 축소하고 미래의 AI를 준비할 수 있는지이다.

過去 몇 년 동안, AI는 큰 가치, 무제한의 확장성, 그리고 가장 큰 기업과 경쟁할 수 없는 느낌과 동의어가 되었다. 그러나 기술적인 현실은 바뀌었고 AI의 미래는 다르게 보인다. 실제 돈은 엄청난 비용의 AI 모델에 있는 것이 아니라 비즈니스에서 돈을 벌기 위해 AI를 어떻게 통합하고 사용하는지에 있다. 한계를 밀어붙이는 최전선 AI 모델은 더 비싼 것이 아니라 더 저렴한 것이 되어야 한다. 특이점 신화는 끝났다. 규모만으로는 더 이상 큰 이익을 가져다주지 않는다. 실행, 배포, 생태계가 이제 원시 모델 크기보다 더 중요하다.

이 새로운 현실에 대한 기대를 조정하면 점차적으로 AI 버블이 缩小할 수 있을 것이다. 25년 전 초기 인터넷 버블이 경제와 금융 시장에 혼란을 가져온 것처럼 터지지 않을 것이다.

90년대에 기술 산업은 인터넷이 모든 것을 할 수 있고 인터넷에 기반한 모든 것이 성공할 것이라고 생각했다. 그러나 그들은 틀렸고 버블은 실제로 터졌다. 그러나 인터넷은 살아남았다. 충돌은 온라인 성공이 단지 기술인 인터넷만이 아니라 스마트하고 효과적인 사용 사례, 제품, 하드웨어를 개발하는 능력에 달려 있다는 것을 강조했다. 인터넷은 프로토콜만으로 승리하지 않았다. 브라우저, 콘텐츠 전송 네트워크, 개발자 생태계가 그것을 사용할 수 있게 해주었을 때 승리했다.

아마존은 살아남았고 여전히 번창하고 있다. 반면에 펫스닷컴은 실패했다. 펫스닷컴은 수익성 있는 방법으로 개 사료를 배송할 수 없었다. 이는 인터넷으로 인해 전국에 고객을 가질 수 있을 것이라는 매혹적인 아이디어에 의해 간과된 도전이었다.

그것이 바로 현재の大 AI의 상황이다. 기술의 미래 잠재력에 대한 꿈과 기대에 빠져 있다. 질문은 없다. 이것은 오늘날 우리가 가진 가장 놀라운 기술이다. 그러나 AI 모델은 단지 기술적인 것일 뿐이며, 답은 아니며, 돈과 가치가 남아 있는 곳도 아니다. 실제로 변압기와 확산 아키텍처는 대부분의 생성 AI의 기초이며, 최적화 프레임워크는 공개되어 있으며, 컴퓨팅 파워는 점점 더 접근하기 쉽다. 장벽은 더 이상 이론적인 노하우가 아니다. 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하고 기존의 창의적이고 생산적인 파이프라인에 통합하는 기술이다. 이러한 제품과 서비스는 더 이상 투자자들이 수십억 달러를 투자할 필요가 없다. 나는 그것을 내 자신의 경험에서 알고 있다. 예루살렘의 우리 팀은 시장 선도업체들이 만든 것보다 10분의 1의 비용으로 더 긴 연속적인 장면을 생성하고 종종 더 높은 해상도와 속도를 가진 오픈 소스 오디오-비디오 모델을 구축했다. 이것은 10억 달러가 아닌 1억 달러로 이루어졌다. 우리의 이야기는 현대적인 AI의 진행이 비밀의 소스코드가 아니라 규율 있는 엔지니어링에 더 많이 관련되어 있다는 것을 보여준다.

인터넷과 마찬가지로 살아남는 이는 AI를 최상의 사용 사례, 하드웨어 애플리케이션, 제품, 서비스에 활용하는 것이다. 실제로 무엇인지 예측하기는 어렵다. 90년대 초에 AOL이나 Prodigy를 사용할 때,誰도 Gmail을 상상할 수 없었다.

그러나 미래를 예측하는 힘은 없지만, AI 산업과 투자자를 책임감 있게 버블을 축소시키고 동시에 미래의 경제를 구축하는 방향으로 안내하는 지혜로운 질문을 할 수 있다.

투자자, 포함하여 벤처 캐피탈과 AI 회사에 돈을 투자하는 연금 기금, 정확히 어떤 가치를 창출하는지 물어야 한다. 대형 기술 회사에서 연구에 수십억 달러를 투자하여 쉽게 복제할 수 있는 AI를 구축했다. 거대한 AI 예산은 고유한 지적 재산, 사용자 잠금, 또는 방어 가능한 경제를 더 이상 보장하지 않는다. 이제 투자자는 실제 제품과 서비스를 생성하는 고객의 실제 워크플로에 모델을 구축하고 최적화하고 통합하는 방법을 평가해야 한다. 투자자는 AI 애플리케이션을 볼 때 워크로드별 경제학을 물어야 한다.

이것이, 모델 자체의 재능이나 특허의 본질이 아니라, 가치의 핵심 요소이다. 또한 오픈 소스 모델의 가치를 이해하는 것이 중요하다. 이러한 모델은 종종 폐쇄된 API보다 더 빠르게 반복될 수 있다. 연구자와 개발자가 지역적으로 이를 적응시킬 수 있기 때문이다. 이러한 채택은 회사나 제품을 둘러싼 방어벽을 형성하여 이익과 성공을 보장한다.

투자자와 효율적인 자본 사용에 대한 우려를 가진 기업가들은 뒤로 물러서서 AI와 관련된 모든 구성 요소의 실제 비용을 평가해야 한다. 이러한 비용은 종종 인플레이션되어 필요 이상으로 높다. 접근 방식은 하드웨어 비용이 변동적이므로 AI 설계는 특정 장치 또는 하드웨어에 의존해서는 안 된다는 것이다. 가치와 차별화는 벤더 할인으로 특정 유형의 하드웨어를 선호하는 것이 아니라, 1달러당 처리량에 있다. AI 지출의 방어 가능성은 이제 인프라 최적화, 특허 데이터, 통합 깊이에서 있다. 모델을 신중하게 설계하거나 최종 성능을 고려하여 모델을 사용하는 기업가들의 좋은 아이디어는 대규모 모델을 구축하여 나중에 다양한 용도로 확장할 수 있는 기업가들보다 승리할 것이다. 또 다른 장점은 실시간 경험을 위해 원격 API에 의존할 수 없는 스튜디오와 플랫폼을 위한 오픈 배포 옵션을 제공하는 것이다.

정책 입안자와 산업계도 규제에 대해 더 논리적으로 생각해야 한다. 이러한 분야에서 진행은 느려왔으며 대형 장치에서 실행되는 최전선 모델에 중점을 두고 있다. 이것은 더 이상 실제적인 접근 방식이 아니다. 이러한 모델을 소비자 장치에서 실행할 수 있는 추세가 압도적이다. 오픈 소스 모델의 특성은 현재의 규제 접근 방식에 또 다른 어려운 도전을 제기한다. 다시 한번, 올바른 접근 방식은 모델 자체에 대한 규제가 아니라 애플리케이션 및 제품을 통해 규제를 하는 것이다. 다양한 산업을 위한 규제 프레임워크를 개발해야 한다. 목표는 애플리케이션과 부문을 규제하는 것이며, 출처, 안전 장치, 합성 미디어에 대한 공개를 위한 표준을 설정하는 것이다. 90년대와 2000년대 초반의 역사에서는 이 개념에 대해 지혜로운 교훈을 제공한다.人気 있는 음악 파일 공유 회사인 Napster의 경우, 파일 공유 자체를 제한하지는 않았다. 그 기술은 성장하고 더 빠르게 되었으며, 결국 스트리밍으로 발전했다. 그러나 기술의 책임 있는 배포에 중점을 두었다. (은행ruptcy에도 불구하고, Napster는 실제로 기술을 배포하는 방식을 조정함으로써 브랜드로 남아있었으며, 올해 초 2억 달러 이상으로 매각되었다.)

결론은 시장은 효율성을 위해 추출할 수 있는統一 다모달 AI 모델로 집중될 것이다. 모든 이해관계자는 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 애플리케이션과 AI 모델 자체의 약속에 빠지지 않도록주의해야 한다. 산업은 가치를 창출하는 속도보다 더 빠르게 팽창하고 있다. 이것이 초기 인터넷 버블과 유사한 극적인 교정으로 끝나는지 여부는 논쟁의 여지가 있다. 그러나 지금의 명확성은 나중에 탄력성을 의미한다.