Hacker News 의견

• Jensen에 따르면 GPT-4 규모의 모델을 훈련시키려면 8000개의 H100 GPU가 90일 동안 필요함

  • Meta는 350,000개의 GPU를 보유하고 있어 매년 200개의 GPT-4 모델을 훈련시킬 수 있음
  • 이는 AI 중심 회사의 실제 이익률을 0에 가깝게 만들 가능성이 있음
  • 투자자에게는 나쁘지만, 개발자에게는 좋음
  • 모델 출력 품질의 가장 중요한 요소는 훈련에 사용되는 독점 데이터임

• 주요 기술 회사들이 하드웨어에 막대한 투자를 하고 있음

  • 이는 90년대 후반 Sun Microsystems와 Netscape에 투자하는 것과 비슷함
  • 인터넷이 세상을 바꿀 것이라는 것은 알았지만, 어떻게 돈이 흐를지는 몰랐음

• AI의 수익은 직접적인 것이 아니라 비용 절감과 생산성 향상에서 나옴

  • AI가 스타트업의 모든 측면에서 도움을 줌

• 생산성 향상에 너무 많은 초점이 맞춰져 있음

  • 오락 가치에 더 많은 잠재력이 있음
  • 현재는 어설픈 앱들이 돈을 벌고 있음
  • 진정한 히트 제품이 무엇일지는 아직 모름

• AI에 대한 투자가 성공할 가능성이 높음

  • 인터넷과 모바일의 사례를 보면, 과대 광고가 사라진 후에 성공한 회사들이 많음

• AI가 큰 경제적 가치를 창출할 것이라는 예측이 있음

  • 그러나 이는 증거가 없는 강한 추측임
  • AI가 모든 것을 바꿀 것이라는 믿음이 있음

• AI의 발전은 길고 험난할 것임

  • 그러나 가치가 있을 것임
  • FTX 사건이 교훈이 되었을 수도 있음

• LLMs는 기본적인 작업에서는 뛰어나지만, 복잡한 작업에서는 한계가 있음

  • 사람들은 다른 사람을 비난하는 경향이 있음
  • 고객 대면 역할보다는 엔터테인먼트와 예기치 않은 응용 분야에서 더 많이 사용될 것임

• 데이터센터 GPU가 모두 AI에 사용된다는 가정은 잘못됨

  • AI 비즈니스 모델이 API 사용료만 있는 것은 아님
  • AI는 이미 Google의 검색 및 광고 비즈니스에서 큰 역할을 하고 있음

• OECD 국가들의 인구와 GDP를 고려할 때, AI에 대한 투자가 생산성을 크게 향상시킬 수 있음

  • 그러나 현재의 투자를 빠르게 회수할 수 있을지는 의문임