# AI 회사는 성공할 수 있는가?

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- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2024-10-01T09:53:45+09:00
- Updated: 2024-10-01T09:53:45+09:00
- Original source: [benn.substack.com](https://benn.substack.com/p/do-ai-companies-work)
- Points: 7
- Comments: 3

## Summary

"AI 회사는 시장이 비합리적이어야만 생존할 수 있음" 대규모 언어 모델 개발에 막대한 비용이 들고, 기술 발전 속도가 빨라 기존 모델의 가치가 빠르게 하락하는 문제가 있습니다. 또한, 오픈소스 AI 모델의 발전으로 상용 모델과의 격차가 줄어들고 있어, 지속적인 투자와 최고 수준의 모델 유지를 위한 경쟁이 치열해질 것으로 보입니다. 시장의 타이밍이 중요하며, 열기가 식을 때 선두에 있는 회사가 승리할 가능성이 높다는 점을 강조합니다.

## Topic Body

- "시장이 비합리적이어야만 생존할 수 있음"  
  
### 뭔가 잘못됨   
- 대규모 언어 모델을 구축하는 데는 많은 비용이 들어감   
  - OpenAI는 매년 70억 달러를 연구, 새로운 AI 서비스, 직원 고용에 소비하고 있음  
  - Anthropic도 올해 27억 달러를 지출할 것으로 예상됨  
  - 페이스북도 수십억 달러를 투자하고 있음  
- 더 저렴해지지는 않을 것임   
  - 모델이 발전함에 따라 연구는 더욱 어려워지고 필요한 컴퓨팅 파워도 증가함   
  - 새로운 모델을 만들기 위해서는 더 많고 어려운 수학적 계산이 필요함  
- 비용에도 불구하고 사람들은 계속해서 새로운 모델을 구축함   
  - 사람들은 LLM이 차세대 기술 황금기라고 믿고 있어 계속 투자할 것임   
  - 인간의 본성상 모든 것을 더 빠르고, 높고, 강력하게 만들려고 함  
- 업계에서 새로운 모델을 계속 만들면 기존 모델의 가치는 빠르게 하락함   
  - 경쟁사가 더 좋은 새 모델을 내놓으면 코드 몇 줄만 바꿔 전환 가능  
  - 꾸준히 매력적인 LLM을 판매하려면 최고 수준을 유지해야 함  
- 업계에서 새로운 모델을 계속 개발하지 않거나 기술 점근점에 도달하더라도 구 모델의 가치는 빠르게 하락함   
  - 최고의 독점 모델에 비해 최악의 경우 한두 단계 뒤처지는 Llama 및 Mistral과 같은 오픈 소스 모델이 몇 가지 있음   
  - 독점 모델이 발전을 멈추면 오픈 소스 모델이 그 격차를 빠르게 좁힐 것  
- 따라서 OpenAI, Anthropic 또는 다른 AI 공급업체의 경우 두 가지 선택지가 있음   
  - 첫 번째는 막대한 비용을 투자하여 시장을 앞서가는 것. 하지만 이는 매우 위험해 보임:   
    - 이러한 모델을 구축하는 데 드는 비용이 계속 상승할 가능성이 높고, 가장 똑똑한 직원이 떠날 수도 있으며, 항상 다음 돌파구를 찾는 최초의 회사가 되는 것에 비즈니스를 걸고 싶지 않을 수도 있음  
    - 기술 전문성이 영원한 해자가 되는 경우는 드뭄   
  - 두 번째는.. 모르겠음   
    - 첫번째 선택에서 더 열심히 노력하는 것?  
  
### 현재 상황에 대한 예견   
- 18개월전에 LLM 공급업체는 차세대 클라우드 공급자가 될 것이라는 예측을 했었음   
  - 구축에 막대한 자금이 필요하다는 점에서 표면적으로는 유사해 보이나 중요한 차이점이 있음  
  - 클라우드 공급자는 하루아침에 만들 수 없음  
  - LLM 공급업체는 작은 팀이 몇 개월 안에 OpenAI의 핵심 사업을 위협할 수 있음  
- LLM 공급업체의 해자는 무얼까 ?  
  - 브랜드, 관성, 더 나은 애플리케이션, 경쟁자보다 앞선 모델 유지를 위한 막대한 자금 투입 등  
  - 그러나 AI기업은 소프트웨어 개발 비용을 선행 투자로 잘못 분류하는 시장의 극단적인 예  
  - 작은 회사들은 거대 기업들처럼 수십억 달러를 지속적으로 투자하기 어려움  
  
### 시기의 중요성  
- 이 시장에서는 타이밍이 가장 중요할 수 있음  
- 언젠가는 과대광고가 사라지고 사람들은 이런 종류의 라운드를 모금할 수 없게 될 것  
- 그리고 승자는 누가 가장 빨리 달렸거나 결승선에 도달했는지가 아니라, 시장이 레이스가 끝났다고 판단했을 때 선두를 달리고 있던 사람이 될 것  
  
### GN⁺의 의견   
- AI 기업들의 비즈니스 모델이 과연 지속 가능할지에 대한 의문이 듦  
  - 모델 개발에 막대한 비용이 들고, 이는 앞으로도 계속 증가할 전망임  
  - 기술 발전 속도가 빨라 이전 모델들은 금방 쓸모없어짐  
  - 따라서 최고 수준의 모델을 유지하려면 지속적으로 거액을 투자해야 함  
- 오픈소스 AI 모델들도 빠르게 발전하고 있어 상용 모델과의 격차가 줄어들 것으로 보임  
  - Stable Diffusion, Llama, Mistral 등이 대표적  
  - 기업들이 새 모델 개발을 멈추면 오픈소스가 곧 따라잡을 것임  
- AI 기술 개발에는 거대 IT 기업들이 유리한 면이 있음   
  - 구글, 마이크로소프트, 메타 등은 막대한 자금력으로 꾸준히 투자 가능  
  - 높은 브랜드 인지도와 기존 고객층을 활용할 수 있음  
- 반면 후발 스타트업들은 기술력만으로 살아남기 쉽지 않아 보임  
  - 초기 대규모 투자를 받더라도 지속적인 자금 확보가 관건  
  - 거품이 꺼지면 투자 유치가 어려워질 것  
- 시장의 타이밍이 중요하며, 열기가 식을 때 선두에 있는 회사가 승리할 가능성이 높음

## Comments



### Comment 29609

- Author: aasfdkdk
- Created: 2024-10-02T21:32:48+09:00
- Points: 1

오픈ai가 시장독점을 위해 작정하고 적자사업을 벌이고 있는게 크죠. 어차피 오픈ai는 돈떨어질때마다 투자유치하면 전세계에서 러브콜이 오지만 나머지 기업은 다 죽는거죠.

### Comment 29591

- Author: kandk
- Created: 2024-10-02T10:44:23+09:00
- Points: 1

거대한 치킨게임 아닐까요?   
결국 다 죽고 하나의 거대 모델만 살아 남고 시장을 독식하겠죠..

### Comment 29558

- Author: neo
- Created: 2024-10-01T09:53:45+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=41691943) 
- **AI 연구팀 리더의 의견**
  - AI가 경제적 가치를 창출하려면 현실 세계와 연결되어야 함
  - 현재 GPT-4와 같은 모델을 최대한 활용하는 방법에 대한 아이디어가 부족함
  - AI가 인간의 의도를 이해하는 데 어려움이 있음
  - 오픈소스 모델이 GPT-4 수준에 도달하면 굳이 OpenAI나 Anthropic을 사용할 필요가 없음

- **기술 혁신의 S-커브**
  - 현재 기술 혁신의 급격한 S-커브 중간에 있음
  - 기술뿐만 아니라 인재 유지, 비즈니스 관계, 마케팅 등 여러 요소가 성공의 열쇠임
  - 모든 요소에서 뛰어난 실행력이 필요함

- **AI의 정의 변화**
  - AI로 시작된 기술이 일반화되면 더 이상 AI로 불리지 않음
  - 예: 논리 프로그래밍, OCR, 음성 인식 등

- **AI 수익화 방법**
  - 소비자 대상: Google 방식으로 검색 및 광고
  - 비즈니스 대상: AWS 방식으로 API 제공
  - OpenAI API를 사용하는 기업은 계속 발전 중이며, 전환할 이유가 없음

- **라이드셰어링 초기와 유사한 상황**
  - 초기에는 많은 자본이 소수의 기업에 투자됨
  - 가장 자본이 많은 기업이 승리할 가능성이 큼
  - AI 시장에서도 자본이 많은 기업이 유리할 것임

- **모델의 차별화 요소**
  - 모델은 성능뿐만 아니라 안전성, UX, 다중 모달리티, 신뢰성, 임베드 가능성 등에서도 차별화됨

- **시장 혼란기**
  - 다양한 서비스가 자금을 받아 시장을 혼란스럽게 함
  - 소비자에게는 더 많은 혜택이 돌아감

- **모델 최적화 문제**
  - 언어 모델은 몇 번의 학습만으로도 성능을 발휘할 수 있음
  - 대규모 컴퓨팅 자원을 사용하는 대신, 효율적인 학습 방법을 찾는 것이 중요함

- **제품의 교체 가능성**
  - 일반적인 도구로서의 AI 모델은 교체가 쉬움
  - 모델이 더 지능적일수록 상호 교환 가능성이 높아짐