AI의 전략적 변곡점: 솔트룩스 CEO의 인사이트

AI는 산업을 빠르게 변화시키며 전략적 변곡점을 맞이하는 기업에게 기회와 혼란을 동시에 안겨주고 있습니다.

### AI 시대의 전략적 변곡점과 기업의 미래
* 🤖 AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, **대중이 이를 따라가기는 쉽지 않은 상황**입니다.
* 👤 이경일 대표님은 **2000년에 솔트룩스를 창립**하였으며, 이 회사는 **국내 최초의 AI 소프트웨어 상장 기업**입니다.
* 💼 솔트룩스는 현재 **500명 이상의 임직원**을 보유하고 있으며, 올해 매출은 **4,500억 원을 초과할 것**으로 예상됩니다.
* 📈 이 대표는 **"전략적 변곡점"**이라는 개념을 통해, 기존 비즈니스 모델이 변화하는 시기를 설명하며, 이는 모든 기업이 겪는 혼란의 원인이라고 강조합니다.
* 📊 과거의 전략적 변곡점으로는 **IBM의 PC 출시와 웹 브라우저의 출현**이 있으며, 이러한 변곡점에서 올바른 선택을 한 기업들이 성공을 거두었습니다.
* 💡 현재 AI 분야에서도 큰 투자가 이루어지고 있으며, **"99.9%는 망할 것"**이라는 전망 속에서도 생존하는 기술들이 미래의 영웅이 될 가능성을 지니고 있습니다.
* 🔍 가트너의 하이프 사이클을 통해, **기술의 과도한 기대가 거품을 형성**하고, 그 후 **실망기를 거쳐 상용화 단계**로 나아가는 과정을 설명하며, 이는 AI 기술에서도 동일하게 적용됩니다.
* 📅 이 대표는 **AI 기술의 발전 속도가 로그 스케일로 증가**하고 있으며, 이는 향후 **AI 관련 기업에 대한 투자가 더욱 중요**해질 것임을 시사합니다.

### AI가 고용 및 기술 인프라에 미치는 영향
* 🤖 OpenAI는 세상을 바꿀 수 있는 프레임워크를 만들 준비가 되어 있지만, **AI 알고리즘이 100배 성장하려면 현재 부족한 데이터, 컴퓨팅 인프라, 에너지를 충분히 확보**해야 합니다.
* 📈 트랜스포머의 등장으로 필기 인식, 음성 인식, 이미지 인식의 발전이 가속화되어 특히 독해와 코딩 분야에서 **이전에는 20년이 걸렸던 것을 단 1년 만에 달성**할 수 있었습니다.
* 👨 한국에서는 구직자 교육에 상당한 정부 자금이 투입되고 있지만, 미국에서는 작년에만 **15만 명 이상의 개발자가 일자리를 잃는 등 프로그래머의 실업률이 크게 증가**하고 있습니다.
* 📉 AI 시스템이 이제 **5~10년 경력의 개발자와 비슷한 수준의 코딩 작업**을 수행할 수 있게 되면서 프로그래밍 직업에 미치는 AI의 영향은 막대합니다.
* 💡 트랜스포머 모델은 **주의 메커니즘**을 활용하여 문맥을 이해하고, 언어와 이미지를 벡터 데이터로 변환하여 효율적인 계산을 수행하며, 이는 AI 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 합니다.
* 💻 NVIDIA는 칩 설계와 소프트웨어에 중점을 둔 이 에코시스템에서 중추적인 역할을 담당하며, **AI 학습에 필요한 효율적인 행렬 계산**을 지원하는 **CUDA 기술**을 보유하고 있습니다.
* 🌍 이러한 발전에도 불구하고 한국은 대규모 AI 모델에 필요한 광범위한 GPU 리소스를 지원할 수 있는 인프라가 부족하며, 국내에는 **20,000~50,000개의 GPU를 활용할 수 있는 역량**을 갖춘 조직이 없는 것으로 추산됩니다.
* 🔍 AI 모델에서 환각과 데이터 무결성 유지의 문제는 **벡터 표현의 복잡성과 생성 알고리즘의 확률적 특성**에서 비롯되며, 이러한 문제를 해결하기 위한 엔지니어와 수학자들의 지속적인 노력이 강조되고 있습니다.

### AI와 반도체 기술의 복잡한 환경
* 🤖 AI 기술에 대한 논의는 종종 그 한계를 드러내는데, 특히 **부적절한 언어를 포함하여 인간이 만든 콘텐츠에서 학습하는 방식**에 있어서는 더욱 그러합니다.
* 🧠 OpenAI, Microsoft, Google, Meta와 같은 기업은 음란 콘텐츠를 걸러내기 위해 **상당한 리소스를 투자**하고 있으며, 이 과정에서 **직원들의 정신 건강 문제**가 발생하고 있습니다.
* ☁ AI 운영을 가능하게 하는 아키텍처를 **ML 운영, AI 운영, LLM 운영**이라고 하며, 이를 통해 클라우드 환경에서 AI 모델을 원활하게 배포하고 관리할 수 있습니다.
* 💻 LG와 네이버를 비롯한 주요 기술 기업들은 **AI 애플리케이션을 지원하는 기반 모델**을 개발하며 AI 환경에서 경쟁적인 생태계를 조성하고 있습니다.
* 📈 반도체 업계는 메모리 기술, 특히 **고대역폭 메모리(HBM) 기술의 복잡성과 비용 증가**로 인해 발전을 저해하는 문제에 직면해 있습니다.
* 🔬 뉴로모픽 칩과 같은 혁신은 인간의 뇌 기능을 모방하여 **수십 년 동안 거의 변하지 않은 현재 실리콘 기반 아키텍처의 한계**를 잠재적으로 해결하는 것을 목표로 합니다.
* ⚡ AI와 컴퓨팅의 미래는 이러한 기술 장벽을 극복하는 데 달려 있으며, **양자 컴퓨팅과 생물학적 컴퓨팅**을 비롯한 새로운 컴퓨팅 패러다임에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.
* 🌍 AI 생태계가 계속 진화함에 따라, 특히 **메모리 대역폭과 처리 능력의 영역에서 잠재력과 도전 과제**를 모두 인식하는 것이 중요합니다.

### 한국 AI의 미래: 기회와 도전
* 🇰🇷 한국은 AI 분야에서 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 특히 메모리 생산 분야는 **GPU 제조에 어려움을 겪고 있지만 현재 세계 최고 수준**입니다.
* 💻 GPT-2와 GPT-3와 같은 대형 AI 모델을 개발하려면 **5억 원에서 10억 원에 이르는 막대한 투자**가 필요하지만, 기술의 발전으로 **비용이 크게 절감**되었습니다.
* 📊 이제 기업들은 오픈 소스 모델을 사용할 수 있게 되면서 **약 3,000만~4,000만 원으로 GPT-3와 비슷한 모델**을 만들 수 있게 되었습니다.
* 🔍 RAG(검색 증강 세대)와 같은 기술을 도입하면 **AI 응답의 오탐률을 줄여 정확도와 신뢰도를 크게 향상**시킬 수 있습니다.
* 📈 그래프 기반 접근 방식은 지식의 구조화된 표현을 사용하여 AI의 정확한 답변 제공 능력을 향상시켜 **오답률을 1% 미만**으로 떨어뜨릴 수 있습니다.
* 💡 한국의 스타트업들은 법률 및 금융과 같은 분야에 집중하여 전문화된 업무에서 **GPT-4와 같은 일반 모델을 능가하는 도메인별 AI 솔루션**을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
* 🌐 자율적으로 연구를 수행하고 선별된 정보를 제공할 수 있는 AI 에이전트의 등장은 **AI 시장이 보다 통합적이고 사용자 친화적인 솔루션**으로 변화하고 있음을 의미합니다.
* 🚀 전반적으로 높은 운영 비용과 기술적 한계와 같은 과제가 남아 있지만, 한국 기업들이 채택하고 있는 **혁신적인 접근 방식**은 **AI 개발의 유망한 미래**를 보여주고 있습니다.

### AI의 진화와 사회에 미치는 영향
* 🤖 이번 토론에서는 **미국 대선의 잠재적 결과와 반도체 시장을 포함한 다양한 분야에 미칠 영향**을 중심으로 논의가 진행됩니다.
* 📊 파이낸셜 타임즈와 같은 신뢰할 수 있는 출처의 참고 자료를 활용하여 심도 있는 답변을 작성하기 위해 **광범위한 조사를 실시**합니다.
* 🔍 AI 시스템은 특히 AI 기술의 발전에 비추어 **NVIDIA와 같은 기업의 성장 잠재력**을 분석하여 주제에 대해 심층적으로 탐구합니다.
* 💰 엔비디아의 시장 지배력을 바탕으로 최근 **66억 달러의 자금을 확보한 OpenAI**와 같은 기업의 잠재적인 경쟁 위협을 조사합니다.
* 📈 AI는 **NVIDIA가 경쟁력을 유지하기 위해 기술 개발에 막대한 투자**를 하고 가격 전략을 조정해야 할 수도 있음을 시사합니다.
* 📝 AI의 기능은 **시장 동향 및 예측에 대한 종합적인 보고서**를 생성하는 데까지 확장되어 방대한 양의 정보를 신속하게 처리하는 능력을 보여줍니다.
* 🌍 AI 에이전트 서비스는 다양한 분야의 데이터를 수집하고 분석하여 **산업을 재편하고 투자 결정에 영향을 미칠 수 있는 인사이트**를 제공할 수 있습니다.
* 🔮 AI 기술이 발전함에 따라 인간과 유사한 지능의 미래와 **인공 일반 지능(AGI)을 달성하기 위한 과제**에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

### 인간 지능과 AI의 미래: 도전과 혁신
* 🤖 인간의 추론에는 **연역적 추론, 귀납적 추론, 유추적 추론** 등 다양한 방법이 포함되지만 ChatGPT와 같은 현재 인공지능은 주로 **데이터 입력을 기반으로 한 귀납적 추론**에 의존합니다.
* 💡 "데이터를 본 적이 없는 아인슈타인은 질량과 에너지를 연결한 **MC²와 같은 획기적인 이론**을 제안하여 이론적 통찰이 경험적 증거보다 앞설 수 있음을 보여주었습니다."
* 🌌 한 세기가 지난 후, 우주 마이크로파 배경 복사 등 그의 이론을 뒷받침하는 데이터가 발견되면서 **데이터로만 학습하는 AI의 한계**가 드러났습니다.
* 🚗 놀랍게도 자동차는 전 세계적으로 매년 **12만 명이 사망하는 주요 사망 원인**으로, 이러한 위험한 기술에 대한 사회적 수용에 대한 의문이 제기되고 있습니다.
* ⚖ 위험을 관리하기 위해 사회는 **차량으로 인한 위험을 완화하기 위한 법률, 시스템 및 보험**을 마련했으며, 이는 향후 AI 규제에 대한 잠재적인 접근 방식을 나타냅니다.
* 📈 많은 사람들은 **30년 후에는 자율주행차가 도로를 지배**하게 될 것이며, AI가 다양한 분야에 미치는 영향과 마찬가지로 **운전 직업에서 상당한 일자리가 사라질 것**으로 예상하고 있습니다.
* 🧠 AI와 같은 도구와 기술의 발전은 인간의 인식을 재구성하고 **회복탄력성, 공감, 메타인지 등 새로운 기술**을 요구하고 있습니다.
* 🔮 "다음 세기에는 인간과 AI의 상호작용이 진화하면서 지식과 지능에 대한 새로운 이해로 이어져 **지적 노동이 재정의될 것입니다.**"

[1~5부 통합본] AI가 이끄는 미래, 산업과 기술의 대전환 | 생성형 AI부터 AGI까지, AI 비즈니스와 기술 트렌드 총정리 [솔트룩스 이경일 대표]

공학박사 '에러'가 전하는
최신 공학/테크/IT/신기술

문의 : Unrealtech2021@gmail.com

안될공학 - IT 테크 신기술

소개 및 AI 시대의 빠른 발전과 어려움

AI의 빠른 발전으로 세상이 변화하고 있음

AI 기술의 빠른 진보와 어려움으로 대중의 이해도 부족

새로운 기술이 끊임없이 등장하여 실질적인 이해 어려움

AI 기술의 발전 양상과 삶에 미치는 영향 파악 어려움

솔트룩스 이경일 대표 초청, 인사이트 공유

전략적 변곡점과 AI 시대의 공학적 변화

전략적 무력함 시대의 공학적 위대한 변곡점 강연 주제 소개

공학적 변곡점의 의미: 기존 패러다임의 변화 시점

전략적 변곡점: 기존 비즈니스 모델의 변화

전략적 변곡점의 예시: 광고 모델의 변화 (신문/TV → 구글/네이버/메타)

전략적 변곡점의 특징: 불확실성과 혼란

거대 언어 모델의 공학적 관점 분석 및 미래 전망

로그 10 스케일을 사용한 AI 모델 발전 속도 분석

트랜스포머의 등장으로 AI 발전 속도 100배 증가

AI 알고리즘 발전에 필요한 데이터, 컴퓨팅 인프라, 에너지 부족

AI로 인한 개발자 실직 문제 심각성

거대 언어 모델의 공학적 원리 분석 (어텐션 메커니즘, 벡터 데이터화, 비지도 학습, 오토리그레션)

AI의 급속한 발전과 세상 변화에 대한 언급

AI 기술의 빠른 진보와 대중의 이해도 부족에 대한 설명

새로운 AI 기술이 끊임없이 등장하는 현실에 대한 지적

AI 기술의 발전 양상과 삶에 미치는 영향에 대한 이해의 어려움

솔트룩스 이경일 대표 초청 및 기업 소개

강연 주제: 전략적 무력함 시대의 공학적 위대한 변곡점

공학적 변곡점의 개념 설명 (2차 미분이 0이 되는 지점)

변곡점에서의 혼란과 새로운 패러다임 전환에 대한 설명

전략적 변곡점의 정의와 광고 모델 변화 사례 제시

과거 전략적 변곡점 사례 (IBM PC 출시, 웹 브라우저 등장, 스마트폰 등장)

가트너 하이프 사이클과 AI 투자 전략

가트너 하이프 사이클 분석을 통한 AI 기술 분야의 투자 시점 판단

스타트업 투자 시점과 성공 가능성에 대한 설명

투자 유망 분야: 책임감 있는 AI, 서버리스 AI 등

챗GPT를 넘어선 다양한 AI 기술과 투자의 지속성에 대한 전망

로그 스케일을 이용한 AI 모델 발전 속도 분석

기계 학습 상용화 시기와 알고리즘 발전 (SVM, CRF, CNN, Transformer)

트랜스포머의 등장으로 인한 AI 발전 속도의 급증과 그 영향

AI로 인한 개발자 실직 문제와 프로그래밍 언어의 발전

거대 언어 모델의 알고리즘 및 시스템적 요소 분석

AI 생태계 구성 요소 (칩 메이커, 클라우드 기업, 데이터 기업 등)

엔비디아의 경쟁력과 AMD와의 경쟁에 대한 분석

AI 학습 데이터의 중요성과 데이터 확보 방식

반도체 산업의 발전 속도와 메모리 반도체의 한계

뉴로모픽 칩과 폰 노이만 아키텍처의 한계에 대한 논의

생성 AI 모델의 크기와 데이터 학습 비용에 대한 분석

국내 AI 기업들의 전략: 오픈 모델 활용 및 도메인 특화

할루시네이션 문제 해결 방안: RAG 기술 소개

그래프 기반 검색 기술(Graph Retrieval)을 통한 할루시네이션 감소

에이전트 서비스의 등장과 AI 시장의 변화

미래 AI 기술 트렌드: 멀티모달리티, 엣지 컴퓨팅, 에이전트 협업

AGI(Artificial General Intelligence)에 대한 논의와 그 가능성

AI 개발의 과제: 에너지 소비, 신체 지능, 상식 추론 등

자동차 사고 사례를 통한 기술 발전의 위험성과 사회적 대응 방안 논의

AI 시대의 지적 노동 재정의와 인간의 역할 변화

16세기 사진기 발명 이후 미술의 변화를 통한 기술 변화에 대한 통찰