에이전트 AI의 부상: 미래 컴퓨팅 패러다임

### 에이전트의 미래: AI와 컴퓨팅의 혁신
* 🤖 엔비디아의 CEO인 젠슨은 **"수천, 수백만 명의 에이전트"**가 매일 엔비디아를 위해 일하게 될 미래를 상상하며, 이는 도구 산업에서 기술 산업으로 전환하는 계기가 될 것이라고 말합니다.
* 💼 그는 **에이전트가 도구를 활용할 뿐만 아니라 서로 협력**하여 복잡한 문제를 해결함으로써 에이전트 환경에 중요한 기회를 창출하게 될 것이라고 강조합니다.
* 📈 대규모 언어 모델과 에이전트 프레임워크의 발전으로 이러한 에이전트의 성능이 기하급수적으로 향상되어 **단기 기억과 장기 기억을 모두 보유**할 수 있게 됩니다.
* 🔍 젠슨은 데이터 라벨링에서 인간의 한계에서 벗어나 모델이 자율적으로 학습하고 진화할 수 있도록 하는 **비지도 학습의 혁신**에 주목합니다.
* 💻 이 대화는 무어의 법칙을 뛰어넘는 컴퓨팅 기술의 빠른 진화를 강조하며, **AI와 GPU가 병렬 컴퓨팅을 촉진**하여 개발을 크게 가속화하는 것을 강조합니다.
* 🛠 그는 마이크로소프트의 코파일럿과 같은 기존 AI 제품을 **실패한 클리피와 비교**하며 비판하는 한편, **누구나 AI 에이전트를 구축할 수 있는 보다 사용자 친화적인 솔루션**이 필요하다고 주장합니다.
* 📚 이 토론에서는 AI 에이전트가 처음부터 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 하기 위해 **사람의 훈련에 비유하여 효과적으로 온보딩하는 것의 중요성**도 다룹니다.
* 🌐 궁극적으로 젠슨은 컴퓨팅의 패러다임이 **사용자의 요구를 예측하는 동적으로 생성되는 소프트웨어**로 이동하고 있으며, 이는 우리가 기술과 상호작용하는 방식에 혁명적인 변화를 가져올 것이라는 기대감을 표명합니다.

젠슨은 강력한 AI 에이전트가 협업하고 혁신하며 고급 도구와 기술을 통해 산업을 변화시키는 미래를 예측합니다.

NVIDIA CEO on Agents Being the Future of AI

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** Exclusive Pinecone Partner **

Matthew Berman

엔비디아의 CEO인 젠슨 황은 수천 명의 에이전트가 툴을 사용하고 협업하는 미래를 상상합니다.

툴의 산업에서 기술의 산업으로 전환하는 과정에서 에이전트가 중요한 역할을 하는 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다.

대규모 언어 모델과 도구를 구축하고 선택할 수 있는 기능을 기반으로 하는 에이전트 프레임워크는 이러한 에이전트를 기하급수적으로 더 강력하게 만들 것으로 예상됩니다.

비지도 학습이 AI에 미치는 영향

비지도 학습은 인간의 지식을 체계화하고 멀티모달 데이터로부터 학습하는 언어 모델을 만들 수 있게 해줌으로써 AI의 게임 체인저로 떠올랐습니다.

지금까지는 사람이 AI의 데이터 수집을 제한하는 요소였지만, 이제는 독점 데이터와 강화 학습이 모델 차별화와 개선을 추진하는 데 사용되고 있습니다.

AI 데이터의 확장은 추론 과정에서 컴퓨팅을 늘리고 AI가 생성한 합성 데이터를 다른 모델에 사용하는 방식으로 접근하고 있습니다.

AI는 6개월마다 칩 연산 능력이 두 배로 증가하는 무어의 법칙을 뛰어넘는 전례 없는 속도로 발전하고 있습니다.

CPU에서 GPU로의 전환과 머신러닝 소프트웨어의 부상은 피드백 루프를 만들어 AI가 더 많은 소프트웨어와 시스템을 생성할 수 있게 했습니다.

소프트웨어 개발에서 인간의 한계가 사라지면서 코드 작성자의 수가 폭발적으로 증가하여 결국에는 AI가 전체 코딩 프로세스를 대신하게 될 것입니다.

AI는 결국 코드 대신 모델 가중치를 작성하여 사람이 읽고 이해하기 어렵게 만들 수 있습니다.

AI 모델 가중치의 블랙박스 특성은 투명성과 이해도에 문제를 제기합니다.

AI 지능과 컴퓨팅 파워의 확장과 함께 리플렉션 및 사고의 사슬과 같은 기술이 AI 안전과 추론의 발전을 이끌고 있습니다.

연사는 AI를 이해하기 쉽게 설명하고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것이 중요하다고 강조합니다.

또한 Microsoft와 같은 기업이 프로덕션 환경에서 사용하기 어려운 제품을 출시하는 것을 비판하며, 자사의 코파일럿을 실패한 클리피와 동일시합니다.

연사는 AI 에이전트를 인간 직원과 유사하게 온보딩하여 원활한 전환과 효과적인 성과를 보장하기 위해 컨텍스트, 교육 및 문서를 제공하는 것이 중요하다고 강조합니다.

인공지능은 이제 오랜 과제를 해결할 수 있는 도구와 기능을 제공하며 컴퓨팅의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다.

이 새로운 접근 방식은 적시에 동적으로 생성되고 예측되는 소프트웨어에 중점을 두며, 잠재적으로 사용자 인터페이스가 정보를 전달하는 방식에 변화를 가져올 수 있습니다.

이러한 변화에는 새로운 칩, GPU, 소프트웨어 모델 가중치가 필요하며, 이는 컴퓨팅 환경에 혁명적인 변화를 의미합니다.