AI 가격 하락: 투자 방법, 도전 과제 및 주요 고려 사항

AI는 반복적인 작업을 자동화하고 의사 결정 능력을 향상시키는 능력으로 인해 전 세계적으로 조직의 주목을 받고 있습니다. 이전에는 AI는 학술 연구 또는 고비용의 독점 도구를 개발하는 데만 사용되었습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 기업들은 AI 가격 하락을 경험하고 있습니다.

AI 가격 하락은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스와 관련된 비용의 감소를 의미합니다. 이러한 하락의 주요 원인은 계산 리소스의 비용이 감소한 것입니다. 예를 들어, 1950년대에는 계산 능력의 비용이 월 20만 달러였습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 클라우드 컴퓨팅과 같은 현대적인 발전으로 인해 이 비용이 크게 감소했습니다.

따라서 비즈니스 리더는 감소하는 AI 비용을 활용하여 가치 있는 제품을 구축할 수 있습니다. 그러나 AI 도메인은 비즈니스 리더가 AI에 투자하기 전에 주의해서 고려해야 할 몇 가지 주요 도전 과제를 제시합니다. 이러한 아이디어를 자세히 살펴보겠습니다.

AI 투자 시 직면하는 주요 도전 과제

비즈니스 리더는 주로 두 가지 주요 도전 과제를 직면합니다. 즉, 관련 데이터 세트를 얻는 것과 AI의 계산 비용을 예산 내에서 유지하는 것입니다. 하나씩 살펴보겠습니다.

1. 데이터 품질

AI는 높은 품질의 데이터를 필요로 합니다. 그러나 기업에서 데이터의 80% 이상이 비정형 데이터이기 때문에 높은 가치의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않습니다.

AI 수명 주기의 첫 번째 단계는 원시 데이터 소스를 식별하고 수집하여 필요한 높은 품질의 형식으로 변환하고 분석을 수행하고 강력한 모델을 구축하는 것입니다.

따라서 비즈니스 리더는 이 데이터를 활용하여 비즈니스에 AI를 통합할 수 있는 포괄적인 데이터 전략을 가지고 있어야 합니다. 관련 데이터가 없으면 AI 벤처에 투자하는 것이 좋지 않습니다.

2. 계산 비용

AI를 실행하는 데 필요한 계산 능력은 작은 조직에게 진입 장벽이 될 수 있습니다. AI는 모델의 복잡성에 따라 상당한 계산을 필요로 하며 이는 높은 비용으로 이어집니다. 예를 들어, OpenAI의 ChatGPT를 실행하는 데는 월 300만 달러가 걸린다고 보고됩니다.

따라서 계산 요구 사항을 충족하기 위해 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 전문적인 하드웨어가 필요합니다. 이러한 하드웨어는 AI 작업을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

소프트웨어 측면에서 연구자들은 AI 모델의 크기와 메모리 용량을 줄이는 데 집중하고 있으며 이는 훈련 시간을 크게 줄이고 계산 비용을 절감하는 데 도움이 될 것입니다.

AI 가격 하락의 기회

최근 몇 년 동안 AI 도메인은 모든 면에서 엄청난 발전을 이루었습니다. 즉, 소프트웨어, 하드웨어, 연구 및 투자 모두에서 발전이 이루어졌습니다. 따라서 AI 비즈니스 리더는 많은 AI 관련 도전 과제를 극복하고 최소화했습니다.

AI 애플리케이션 개발 가속

오늘날 대부분의 AI 도구는 무료 버전을 제공하며 유료 구독 모델도 합리적입니다. 비즈니스와 개인은 이러한 애플리케이션을 사용하여 효율성을 높이고 의사 결정 능력을 향상시키고 반복적인 작업을 자동화하며 고객 경험을 향상시키고 있습니다.

예를 들어, Bard, ChatGPT 또는 GPT-4와 같은 생성형 AI 도구는 사용자가 새로운 아이디어를 생성하고 다양한 유형의 콘텐츠(제품 요약, 마케팅 복사, 블로그 게시물 등)를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. GPT-3 API 위에 300개 이상의 애플리케이션이 구축되었습니다.

의료 이미지 분류와 같은 다른 영역에서도 유사한 예가 있습니다. 전이 학습 기술은 애플리케이션의 정확도를 높이기 위해 사용됩니다. Salesforce Einstein은 고객 데이터를 분석하고 고객 행동을 예측하며 개인화된 경험을 제공할 수 있는 생성형 AI CRM입니다.

AI에 대한 더 큰 투자

AI 가격의 하락은 기술의 대규모 채택을 이끌어냈으며 AI를 유망한 투자 기회로 만들었습니다. 예를 들어, 2022년에 AI 시장 규모는 3,875억 달러로 평가되었으며 2029년에는 1조 3,950억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 20.1%의 연간 성장률을 의미합니다.

AI 제품은 의료, 교육, 금융 등 주요 산업에서 새로운 발전을 이루는 데 사용되고 있습니다. 모든 주요 기술 기업과 스타트업은 AI 연구 및 개발에大量 투자하고 있습니다.

AI 가격 하락을 활용하기 전에 비즈니스 리더가 고려해야 할 주요 사항

비즈니스 목표를 이해하고 AI가 어떻게 적합한지 평가하기

AI 가격 하락을 활용하기 전에 비즈니스 전략과 목표를 식별하는 것이 중요합니다. 비현실적인 기대는 AI 프로젝트 실패의 주요 원인 중 하나입니다. 보고서에 따르면 87%의 AI 이니셔티브가 생산에 도달하지 못합니다. 따라서 데이터 전략을 평가하고 비즈니스에서 효율성을 향상시키기 위해 AI를 어떻게 통합할 수 있는지 고려하는 것이 중요합니다.

고품질 AI 팀 구축 및 올바른 도구 제공

AI에 투자하기 전에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 리소스를 식별하는 것이 중요합니다. 팀에 데이터를 제공하고 더好的 제품을 구축할 수 있도록 훈련을 제공하는 것도 중요합니다. 연구에 따르면 AI 전문가 부족과 높은 품질의 데이터가 없는 것이 AI 벤처 실패의 주요 이유입니다.

AI 비용 및 투자 수익률(RoI) 추정

많은 AI 프로젝트는 약속된 결과 또는 수익을 제공하지 못하기 때문에 실패합니다. 2012년에 IBM의 AI 소프트웨어인 Watson for Oncology는 6,200만 달러의 자금을 받았습니다. 이는 개인의 데이터, 의료 기록 및 의료 문헌을 기반으로 암 환자의 진단 및 치료를 제안하기 위한 것이었습니다.

이 프로젝트는 정확도와 신뢰성에 대해 비판을 받았습니다. 또한 이 소프트웨어를 병원에 설치하는 것이 비용이 많이 들었습니다. 결국 IBM은 2021년에 Watson for Oncology의 판매를 중단했습니다. 따라서 AI 기술을 구축하거나 구입하는 비용을 투자하기 전에 평가하는 것이 중요합니다.

AI 규제 평가

비즈니스 리더는 자신의 AI 이니셔티브가 관련 규제를 준수하는지 확인해야 합니다. 최근에 AI 규제는 글로벌 감시의焦点이 되었습니다. 이러한 규제는 AI 데이터 편향, 설명 가능성, 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 문제를 해결하기 위한 것입니다.

예를 들어, GDPR(일반 데이터 보호 규정)은 2018년에 시행된 EU 규정입니다. 이는 조직의 개인 데이터 수집, 처리 및 사용에 대한 정책을 규정합니다.

또한 2021년 11월에 유네스코의 모든 193개 회원국은 위험 없는 AI 개발을 보장하기 위해 공통의 AI 윤리 가치와 원칙을 채택하기로 동의했습니다.

지금이 AI에 투자할 적기입니다!

글로벌 기술 기업들은 AI에大量 투자하고 있으므로 AI는 밝은 미래를 가지고 있습니다. 예를 들어, Microsoft (MSFT ) 는 AI에 100억 달러를 투자했습니다. Google은 2023년 초에 AI 스타트업 Anthropic에 4억 달러를 투자했습니다.

비즈니스들이 경쟁력을 유지하기 위해서는 AI의 가격 하락을 활용하는 것이 중요합니다. 동시에 AI가 건전한 시스템을 구축하는 데 제시하는 도전 과제를 해결하는 것이 중요합니다.

더욱 흥미로운 AI 관련 콘텐츠를 보려면 unite.ai를 방문하세요.