Hacker News 의견들

• 기사 아카이브 링크

• 최근 6개월 동안 OpenAI의 시장 점유율이 크게 하락했음
  그 사이 Nvidia는 새로 확보한 유동 자금으로 자체 모델 패밀리를 훈련시키고 있음
  이런 상황에서 OpenAI와의 동맹은 예전보다 덜 의미 있어 보임
  관련 내용은 Nvidia 블로그 참고

  • Nvidia는 이미 오래전부터 Megatron 패밀리 등 자체 모델을 개발해왔음
    2019년부터 이런 모델들이 다른 기업들의 청사진 역할을 했음
    논문 링크
  • 아무리 OpenAI 모델이 뛰어나도 Sam Altman의 신뢰 문제 때문에 쓰고 싶지 않음
    규제 관련 입장 번복, 내부 이메일 유출 등으로 신뢰를 잃었음
  • 이제 AI 산업은 상품화(commodity) 단계에 들어섰음
    모델들이 업데이트마다 비슷해지고, 결국 가격 경쟁만 남게 됨
    ‘승자독식’ 구조를 전제로 한 AI 기업 가치평가가 무너지고 있음
  • Nvidia는 OpenAI와 프론티어 모델 경쟁을 하는 게 아님
  • OpenAI는 소비자 시장에 집중했지만, 대중은 AI를 거부하거나 싫어함
    반면 Anthropic은 B2B와 코딩 시장에 집중해 훨씬 나은 포지션을 잡았음
    그리고 Sam Altman은 여전히 비호감 인물임

• 기사 마지막 문단이 흥미로움
  Anthropic은 AWS의 Trainium과 Google의 TPU를 활용해 모델을 훈련함
  이 칩들은 Nvidia의 GPU에 대한 주요 경쟁 위협임
  그렇다면 Nvidia 기반으로 모델을 훈련할 주요 AI 기업은 결국 OpenAI뿐일지도 모름

  • “대부분”이라는 표현이 과장임
    Google, Amazon뿐 아니라 Microsoft, Meta, xAI, Tesla, Oracle 등도 여전히 Nvidia GPU를 최대한 확보 중임
  • OpenAI는 계속 Nvidia GPU를 쓰겠지만, 이제는 제값을 내야 할 상황임
  • Nvidia는 지금까지 삽을 파는 쪽(하드웨어 공급자) 으로 남아 있었지만
    다른 기업들이 자체 칩을 만들기 시작하면 직접 광산(모델 개발) 으로 들어갈 수도 있음
    OpenAI가 불안정해 보이므로 위험 분산 전략이 필요함
  • Anthropic이 자체 칩을 쓰는 건 흥미로운 전략임
    Nvidia 칩 경쟁에서 벗어나려는 시도로 보임
  • 만약 Nvidia가 ClosedAI에 과도하게 투자한다면, 다른 기업들이 Nvidia 사용을 꺼릴 수도 있음

• CoreWeave 관련 영상이 흥미로움
  AI 기업들의 복잡한 자금 구조를 잘 보여줌

  • CoreWeave는 최근 Nvidia로부터 20억 달러 구제 투자를 받았음
    TechCrunch 기사 참고
  • CoreWeave가 작년에 Weights & Biases(W&B) 를 인수함
    공식 블로그
    전략적 행보로 보임
  • Microsoft와 Google이 AI를 제품에 억지로 밀어넣는 이유가
    이런 복잡한 투자 구조 때문이라는 설명이 설득력 있음
  • Nvidia가 받은 대출의 담보가 구형 GPU라는 점도 흥미로움

• 요즘 발표되는 비구속적 투자 발표들은 사실상 신뢰 유도용 쇼처럼 보임

  • 하지만 일부는 단순한 사기가 아니라 미래 불확실성에 대한 포지셔닝임
    Amazon은 자체 모델 훈련이 어려워 Anthropic과 OpenAI에 투자함
    Oracle도 마찬가지로 OpenAI와 협력 중이며
    Nvidia는 이들 기업의 기술 스택에 남기 위해 움직이고 있음
  • 그러나 결국 이 모든 건 붕괴 전의 질주로 보임
    10년 후에는 윤리 문제 폭로가 이어질 것이고,
    그때쯤이면 내부자들은 이미 RSU를 다 팔고 떠났을 것임

• OpenAI가 2주 동안 해결하지 못한 버그 이슈는 회사의 기능 부재를 보여줌
  GitHub 이슈 링크
  대부분의 비즈니스 사용자가 CLI에 로그인조차 못 하는데도
  큰 뉴스가 되지 않는 건 개발자 생태계의 약세를 의미함

  • “AI가 스스로 고치면 되지 않냐”는 농담이 나올 정도임
  • 실제로는 전형적인 엔터프라이즈 티켓 처리처럼 보임
    UI는 되지만 headless 환경은 안 되고,
    Enterprise 플랜 전용 기능 제한으로 인해 오류가 발생함
    결국 SSH 터널링이나 UI에서 인증 복사 같은 임시방편으로 해결 중임
  • 이슈에 ‘좋아요’가 하나뿐인 걸 보면 아무도 신경 쓰지 않는 듯함

• 많은 사람들이 예전부터 “모델 자체가 제품” 이라는 OpenAI의 전략이 잘못됐다고 예측했음
  진짜 가치는 모델 위에 쌓이는 툴과 속도에 있음

  • 하지만 어떤 이들은 여전히 모델이 핵심 자산이라고 주장함
    모델이 없으면 언제든 러그 풀(rug pull) 을 당할 수 있기 때문임
  • 다만 그 가치를 한 곳에서 모두 수익화하기는 어렵다는 의견도 있음

• AI 업계의 순환 투자 구조가 점점 드러나고 있음
  이를 다룬 영상 링크

• 어제 발표된 OpenAI IPO 계획 뉴스와 맞물려 흥미로운 시점임
  WSJ 기사

• 최근의 AI 과열 평가와 투자 광풍이 불안했음
  직접 로컬 모델을 써보니 붕괴의 경로가 더 명확해졌음

  • Nvidia가 가장 가치 있는 기업이 된 이유는 GPU 독점 때문이지만
    사실 AMD도 충분히 좋은 GPU를 만들고 있음
    결국 첫 진입자 효과 덕분에 Nvidia가 과대평가된 것임
  • 프론티어 모델 기업들이 수십억 달러를 투자했지만
    오픈웨이트 모델이 곧 따라잡음
    몇 년 안에 유료 모델의 경쟁력이 사라질 것임
  • AI 코딩의 미래는 에이전트 기반 병렬 작업으로 갈 것임
    오픈 모델과 오픈 인터페이스 덕분에 누구나 구현 가능함
  • 5~10년 후에는 다시 클라우드 기반 GPU 클러스터로 회귀할 것임
    그때는 Anthropic이나 OpenAI의 모델이 특별하지 않을 것임
  • 결국 LLM은 10년 내 한계에 도달할 것임
    LLM은 과거 데이터를 반복 학습하는 구조라
    지속적 학습(강화학습) 처럼 진화하지 못함
    투자 대비 효율이 떨어지고, 결국 정체기를 맞을 것임
  • Nvidia는 다시 게임용 하드웨어 회사로 돌아갈 가능성이 큼
    하지만 그동안 쏟아진 투자 덕분에 오픈 모델 생태계는 계속 유용할 것임
  • 개인적으로는 Nvidia 주식을 사지 않을 것이며
    특정 프론티어 모델 회사에 의존하지도 않을 것임
  • 이에 대해 한 사용자는
    오픈소스 모델이 프라이버시 측면에서 매력적이지만
    여전히 파워 유저용 틈새 시장에 머물 것이라 봄
    자신은 Claude와 Gemini를 병행 사용 중이며
    폐쇄형 LLM이 더 많은 비공개 데이터로 훈련되어
    결국 품질 면에서 앞설 것이라 예상함
    다만 어떤 모델을 쓰든 컴퓨팅 수요는 폭발적으로 증가할 것이며
    자신은 칩·RAM 등 물리적 AI 인프라 투자에 집중 중임