41P by xguru 2달전 | favorite | 댓글 4개
  • a16z가 예상한 내년의 큼직한 아이디어들
  • 구성원별로 의견을 낸 것을 정리한 글이라 해석 및 신뢰도에 있어서는 주의 필요
  • 하지만 현재 컨슈머, 바이오+헬스, 크립토, 핀테크, 게임, 인프라+엔터프라이즈, 성장중인 기술 분야등에서 현재 상황 및 다양한 아이디어를 얻을 수 있음

[Consumer Tech]

Voice-First App이 우리 생활의 필수 요소가 될 것

  • AI는 내년에 마침내 음성 우선 앱, 특히 컴패니언 및 생산성 카테고리에서 음성 우선 앱의 잠금을 해제할 것
  • 음성은 가장 오래되고 가장 일반적인 인간 커뮤니케이션 형태임에도 불구하고, 기술과의 소통을 위한 인터페이스로서 제대로 작동한 적이 없음
  • 지금까지 사람들은 스마트 스피커를 음악 재생이나 날씨 확인과 같은 간단한 작업에만 사용했을 뿐, 음성 대화에서 의미 있는 가치를 이끌어내지 못했음
  • 하지만 이제는 대규모 언어 모델을 통해 가상 비서가 인간 수준의 대화 기능을 구현할 수 있게 됨
  • 중요한 점은 음성은 상호작용의 방식이 매우 다양하기 때문에 기존 앱은 이러한 경험을 구축할 수 없다는 것
    • 예를 들어, 당연한 AI 이메일 기능이 Gmail에 통합되는 것은 불가피하지만, 받은 편지함에 AI 음성 인터페이스가 도입될 가능성은 낮음
  • 2024년에는 음성 애플리케이션이 더욱 유용해지고 우리 생활에 통합될 것으로 예상

목적에 맞게 세분화된 맞춤형 AI

  • 2024년에는 더 좁은 범위의 AI 솔루션이 등장할 것
  • ChatGPT가 훌륭한 일반 AI 비서가 될 수는 있지만, 모든 작업에서 '승리'하지는 못할 것
    • 몇 가지 예를 들자면 연구자를 위해 특별히 설계된 AI 플랫폼, 저널리스트를 위한 글쓰기 생성 도구, 디자이너를 위한 렌더링 플랫폼 등이 등장할 것
  • 장기적으로는 사람들이 일상적으로 사용하는 제품이 독점적인 기본 모델이나 이를 중심으로 구축된 특별한 워크플로우 등 사용 사례에 맞게 맞춤화될 것
  • 이러한 기업들은 새로운 기술 시대를 위해 데이터와 워크플로우를 '소유'할 기회를 갖게 될 것이며, 한 가지 카테고리에 집중한 다음 확장해 나가야 함
  • 초기 제품의 경우 범위는 좁을수록 좋음

아이들을 가르치는 AI 도구

  • 2023년에 대학생의 약 30%가 학교 공부에 ChatGPT와 같은 도구를 사용했음(설문조사 인걸 고려하면 실제로는 더 높을 것)
  • 하지만 내년부터는 제너레이티브 AI가 조기 교육의 환경을 변화시키기 시작할 것
  • 제너레이티브 AI는 혁신을 촉진하고 상상력을 자극하는 등 젊은 인재들에게 엄청난 잠재력을 제공
  • 학업 성취도에 대한 우려가 지배적인 고등 교육과 달리, 조기 교육은 AI를 활용하여 무한한 탐구의 샌드박스를 만들 수 있음
  • 여기서 핵심은 어린 학습자의 참여를 유도할 뿐만 아니라 보호할 수 있는 제품을 설계하는 것
  • 이를 위해서는 콘텐츠 조절, 사용자 중심의 제한, 연령에 적합한 인터페이스의 고유한 조합이 필요
  • 2024년에는 어린이를 위해 세심하고 꼼꼼하게 설계된 획기적인 새로운 AI 도구가 등장하여, 어린이들이 AI와 인터넷의 광범위한 기능을 안전하게 활용할 수 있도록 지원할 것

코드가 필요 없는 AI 제너레이터가 새로운 행동을 유발할 것

  • 최첨단 제너레이티브 AI 기술로 제작 한계 비용이 거의 0에 가까워짐에 따라 완전히 새로운 소비자 행동이 등장할 것
  • 이미 Midjourney와 Ideogram과 같은 플랫폼을 통해 이전에는 몇 시간이 걸리고 수천 달러의 비용이 들었던 놀라운 이미지를 제작할 수 있게 됨
  • ElevenLabs는 음성 복제와 오디오 더빙을 통해 수십 개 언어로 콘텐츠를 단 몇 초 만에 번역할 수 있음
  • 이제 개발자가 아니더라도 코딩 기술 없이 일련의 제너레이티브 AI 도구를 조합하여 놀라운 결과물을 만들 수 있게 됨
    • 예를 들어, Glif는 사용자가 간단한 프롬프트만으로 아트, 만화, 셀카 등을 생성할 수 있는 멀티미디어 플랫폼

창의력 향상

  • AI 크리에이티브 도구는 아이디어와 실행 사이의 간극을 좁혀줌
  • 아름다운 그림이나 시, 노래를 창작하기 위해 전문적인 기술이나 수년간의 훈련이 필요하지 않음
  • 하지만 초기 제품들은 주로 이미지를 만들거나, 에세이를 작성하거나, 트랙을 작곡하는 등 단순한 창작 행위에 초점을 맞췄음
  • 오늘날의 기본적인 인페인팅/아웃페인팅 기능을 훨씬 뛰어넘어 창의적인 부조종사(Copilot) 역할을 하고 AI와의 진정한 대화를 가능하게 하는 대화형 도구에 대한 잠재력은 무궁무진함
    • 예를 들어, 이러한 제품은 편집 가능한 결과물을 생성하고 반복적인 프로세스에 참여하여 작업을 다듬을 수 있음
    • 특정 스타일, 주제 또는 캐릭터에 대해 모델을 훈련시켜 시간이 지나도 일관된 결과물을 생성할 수 있음
    • 또는 사진에 애니메이션을 적용하거나, 실제 동영상을 애니메이션으로 바꾸거나, 2D 이미지를 3D 메쉬로 변환하는 등 기존 콘텐츠를 새로운 것으로 변환하는 데 도움을 줄 수 있음

[Growth-Stage Tech]

텍스트 기반 채팅을 넘어선 새로운 방식의 스토리텔링

  • Character.AI의 CEO 노암 셰이저는 엔터테인먼트를 "AGI의 첫 번째 사용 사례"라고 함
  • AI를 사용하여 텍스트, 오디오, 시각적 형식에 걸쳐 스토리를 전달하는 능력은 빠른 속도로 계속 향상되는 중
  • 내년에는 AI가 텍스트 기반 채팅을 넘어 멀티모달 모델로 발전할 것
  • 사용자에 의한 개인화 및 미세 조정의 계층화는 우리가 AI와 상호 작용하는 방식을 더욱 심화시키고 더욱 흥미롭고 재미있으며 매력적인 경험을 가능하게 할 것

인공지능 데이터 수집으로 강화되는 CRM

  • 영업 담당자(Sales Rep)의 데이터는 GTM 조직의의 기초 단위이며, 잘못된 데이터는 거의 모든 GTM 리더들에게 문제가 됨
  • CRM 플랫폼에 아무리 많은 도구나 플러그인을 사용하더라도 영업 담당자가 정확한 데이터를 입력해야 한다는 근본적인 문제는 여전히 동일함
    • 담당자가 엉터리 데이터를 입력하면 엉터리 결과를 얻게 됨
  • 일부 영업 기술 회사에서 제너레이티브 AI를 실험하고 있지만, 차세대 영업 기술에서는 제너레이티브 AI를 사용하여 이 핵심 데이터 문제를 정면으로 해결할 것
  • AI 네이티브 기업들은 고객 미팅에 대한 담당자의 기억이나 해석에 의존하는 대신 미팅 노트, 이메일, 통화 녹음 등 실제 고객과의 상호작용에서 자동으로 캡처되거나 AI가 생성한 원천 데이터를 기반으로 구축될 것
  • 이러한 영업 도구는 생산성을 크게 향상시킬 수 있기 때문에 상향식으로 대규모로 채택될 가능성이 높음
  • 결국, 이러한 새로운 AI 네이티브 영업 기술 회사들은 완전한 AI 네이티브 CRM을 위한 길을 열어줄 수 있음

소비자 AI 전장이 모델에서 UX로 이동

  • 2023년에 들었던 말: "모델을 구축하지 않는 1분은 낭비하는 1분임. 최고의 모델을 구축하면 사용자가 찾아올 것"
  • 지금까지 가장 인기 있는 소비자 AI 기업들은 ChatGPT, Character, Bard, Midjourney와 같이 자체 모델을 제작하는 회사였음
    • 각자의 영역에서 최고의 모델이 되는 것이 차별화 포인트
    • Midjourney는 이미지, Character는 엔터테인먼트, ChatGPT는 전체 텍스트에 중점을 둠
    • UX는 주로 모델을 사용자에게 가장 빠르게 전달할 수 있는 방법에 따라 결정
  • 하지만 칩 부족 완화, API를 통한 대부분의 기초 모델 가용성, 점점 더 강력해지는 오픈 소스 모델 등 여러 가지 요인이 복합적으로 작용하여 다른 사람의 모델을 기반으로 획기적인 소비자 앱을 구축할 수 있는 기반이 마련됨
  • 2024년 소비자 AI 앱은 모델 성능에만 의존하지 않고 고유한 사용 사례를 중심으로 최고의 사용자 경험을 제공함으로써 혁신을 이룰 것
    • 특히 공유 경험과 멀티플레이어 모드를 포함하거나, 여러 모델을 단일 인터페이스로 통합하거나, 워크플로우와 프로세스가 가치를 창출하는 보다 집중적인 솔루션을 구축하는 소비자 AI 앱에 대한 기대가 큼
  • LLM은 차별화의 원천이 될 수 있음
  • 오늘날에는 퍼스트 무버의 이점을 제공할 수 있지만 네트워크 효과, 높은 전환 비용, 규모, 브랜드와 같은 구식 해자가 여전히 장기적으로 이길 가능성이 높음

[Infra + Enterprise]

AI Interpretability

  • Interpretability(해석가능성)은 **AI 모델을 '리버스 엔지니어링'**하는 것을 달리 표현한 것으로, 2024년에 큰 화두가 될 것
  • 지난 몇 년 동안 AI는 엄청난 양의 컴퓨팅과 데이터를 투입해 모델을 학습시키면 어떤 결과를 얻을 수 있는지에 대한 탐구, 즉 확장이 주를 이루었음
  • 이제 이러한 모델이 실제 상황에 배포되기 시작하면서 가장 큰 문제는 '왜'라는 질문
    • 이 모델들은 왜 그런 말을 할까?
    • 어떤 프롬프트가 다른 프롬프트보다 더 나은 결과를 내는 이유는 무엇일까?
    • 그리고 가장 중요한 것은 이러한 모델을 어떻게 제어할 수 있을까?

재창조된 창의성

  • 창의성은 인간의 가장 본질적인 표현 방식이지만, 아이디어는 추상적이기 때문에 이를 명확하게 표현하는 데는 시간과 기술이 필요
  • 생성형 AI는 창작 수단을 진정으로 대중화할 수 있는 길을 만들었음
    • 글쓰기부터 그림 그리기, 영화 제작에 이르기까지 한 팀이 몇 달이 걸리던 작업을 이제 몇 초는 아니더라도 몇 분이면 끝낼 수 있음
    • 숙련 여부와 상관없이 누구나 창작할 수 있는 능력을 갖게 된 것
  • 크리에이티브 워크플로우가 근본적으로 개선됨
    • 프로토타이핑과 아이디어 발상이 놀랍도록 상호 작용하고,
    • Copilot과 함께 반복하여 작가의 벽(글을 쓰지 못하는 증상)을 해결할 수 있으며,
    • 반복이 아닌 반복을 통해 예술적 기술을 연마할 수 있음
  • 이 새로운 패러다임에서는 창의성을 다차원적으로 표현할 수 있는 새로운 도구가 등장하는 중
    • 핵심은 텍스트, 시각적 형식, 오디오 등 다양한 방식으로 창작하는 방법을 학습하는 것
  • 2024년에는 이러한 새로운 AI 놀이터를 통해 창의적인 표현을 더욱 폭넓게 활용할 수 있게 될 것

워크플로우에 내장된 B2B AI 제품

  • 2024년에는 AI 네이티브 제품이 워크플로우에 더 많이 내장되어 사용자의 간단한 승인 후 선제적으로 댓글을 남기고, 기록을 업데이트하고, 작업 항목을 완료하는 등의 작업을 수행하게 될 것
  • 이미 워크플로우 네이티브 AI 제품이 사용자를 대신해 보다 직접적인 작업을 수행하고 있음
    • 예를 들어, 사용자가 긴 문서에서 관련 정보를 찾을 때까지 기다리는 대신 AI 도구가 주요 섹션에 선제적으로 플래그를 지정
  • B2B 제품에서도 채팅 UX가 변화할 것
    • 채팅은 LLM의 유용성을 입증하는 데 도움이 되었지만, 프롬프트 인터페이스는 궁극적으로는 사용자의 워크플로우를 단절시킴
    • 2024년에는 사용자가 이미 있는 곳에서 이용할 수 있도록 설계된 혁신적인 AI 제품을 보게 될 것

로보틱 프로세스 자동화 시스템을 발전시키는 LLM

  • 2024년에는 LLM 기반의 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 기업이 도약할 것
  • 레거시 소프트웨어 시스템에서 수동 프로세스를 수행하는 경우, 이 시스템들은 뜯어내어 교체하거나 심층적인 통합을 구축하기에는 너무 어려움
    • 이러한 상황에서는 데이터 입력과 같은 반복적인 작업을 자동화하기 위해 소규모 '봇'을 배포하는 RPA가 현재 최고의 솔루션
    • 하지만 RPA는 여전히 매우 수동적이고 자주 중단되는 경우가 많으며, 제대로 작동하려면 많은 사용자 지정 구현과 서비스가 필요함
  • LLM을 사용하면 입력과 작업을 상황에 맞게 이해할 수 있고, 동적으로 조정하여 더욱 강력한 솔루션을 제공해주는 보다 지능적인 RPA 시스템을 구축 가능
  • 재무 조직, 송장 처리, 지원 조직, 고객 서비스 문의 대응 등 특정 유형의 자동화 작업에 맞춰진 여러 수직화된 솔루션이 등장할 것

[Fintech]

금융 서비스 구매자로서의 개발자의 부상

  • 2024년에는 개발자가 금융 서비스 인프라 구매에 있어 가장 중요한 영향력을 행사하는 주체가 될 것
  • 역사적으로 금융 서비스 인프라 구매는 대부분 경제적 구매자("ROI는 얼마인가?")나 비즈니스 책임자("이것이 나의 사용 사례를 해결할 수 있는가?")가 주도했지만, 이제는 개발자의 영향력이 커짐
  • 모든 규모의 금융 서비스 회사에서 구매자로서의 개발자의 부상은 신규 진입자에게 유리하게 작용
  • 우수한 개발자 경험을 자랑하는 핀테크 기업에게는 유리하게 작용할 것
  • 핀테크 기업들은 이미 고객이 '구매하기 전에 사용해 볼 수 있는' 개발자 샌드박스를 우선적으로 만들고 있으며, 솔루션의 일부를 오픈소스로 공개하는 중
  • 인프라를 판매하는 대형 금융 기관의 경우, 개발자에게 어필하는 것은 제품 아키텍처의 개선(최신 문서 포함!)을 필요로 하는 새로운 근육이 될 것

커뮤니티 및 지역 은행의 경쟁을 돕는 기술

  • SVB와 퍼스트 리퍼블릭의 여파로 커뮤니티 은행과 지역 은행은 고금리 환경으로 인한 상당한 규제 압력과 마진 압박에 직면
  • 핀테크 기업들이 여러 분야에서 앞장서는 모습을 볼 수 있기를 바람
    • 은행 생태계가 대형 기관과 경쟁
    • 대차대조표 리스크를 효과적으로 관리
    • 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 필요한 도구와 기술을 제공

소프트웨어로 더욱 강력해진 금융 전문 서비스

  • 회계사, 세무사, 자산 관리자, 투자 은행가 등 금융 서비스 전문직의 업무가 변화할 것
  • 이들은 일반적으로 학습한 전문 지식을 연구하고 적용하는 것은 물론 고객 관리까지 담당
  • 지금까지는 주로 일부 분석 도구(예: 회계의 거래 분류)를 사용하여 워크플로우를 추적하는 데 도움을 주었음
  • 제너레이티브 AI와 LLM의 발전으로 관리 작업, 리서치 프로세스(데이터 수집 및 수집, 정보 검색), 인사이트 요약 및 표시, 보고서 생성 등 더 많은 작업을 자동화 가능해짐
  • 세무사는 더 쉽게 판례를 찾아 질문에 답하고, 회계사는 재무제표를 자동으로 생성하며, 자산 관리사는 더 광범위한 데이터 세트에 걸쳐 시나리오 계획을 세울 수 있음
  • 언젠가는 소프트웨어가 이 작업을 완전히 자동화할 수도 있겠지만, 현재로서는 사람이 해야 할 일은 전문 지식, 생성된 작업의 검토, 고객 대면 업무로 옮겨갈 것
  • 이미 금융 전문가와 관계를 구축한 기존 업체는 소프트웨어에 AI를 통합해야 하고, 최신 소프트웨어 역량을 갖춘 스타트업은 새로운 고객을 발굴하고 신뢰를 구축해야 함

새로운 '기본 고객 단위'를 확보하는 LLM

  • 운영 체제는 **기초 고객 단위(FCU)**라고 부르는 데이터를 소유하고 있어 그 가치가 매우 높음
  • 역사적으로 특정 유형의 비정형 데이터는 운영 체제에서 수집하기 어려웠음(이메일, PDF, 스프레드시트 등)
  • 2024년에는 LLM을 활용하는 스타트업이 기존에 수집하기 어려웠던 데이터를 캡처하고 자동으로 태그를 지정하여 저장할 것
  • 이러한 스타트업이 기존 플랫폼의 업스트림에서 FCU를 캡처하면 소프트웨어 과점 기업이 서비스를 제공하던 영역이 새로운 시대로 전환되는 것을 볼 수 있을 것

뱅킹과 트레이딩을 위한 새로운 도구들

  • 2024년에는 야심찬 창업자들이 금융 기관이 해결해야 하는 가장 복잡한 문제들을 해결하는 것을 보게 될 것
  • 투자 은행 및 트레이딩 서비스 시장은 전 세계적으로 약 3,500억 달러의 연간 수익을 창출하지만, 여전히 1980년대에 온프레미스로 구축된 시스템과 소프트웨어에 크게 의존
  • 은행들이 클라우드 기반 솔루션(CRM을 위한 Salesforce, 클라우드 컴퓨팅을 위한 Azure, 레이크하우스 아키텍처를 위한 Databricks)을 구매하기 시작했지만, 은행 및 트레이딩 비즈니스에서 위험을 모델링하고 거래를 확인/정산/청산하며 고객 주문을 기록하기 위해 수직적으로 배포되는 도구는 여전히 수동(Excel)이거나 오래되었거나 둘 다인 경우가 많음
  • 이런 기관의 구매 행동도 변화고, 새로운 도구를 사용하려는 의지가 그 어느 때보다 높음

ROE를 높이는 열쇠가 될 AI

  • 내년에는 금융 기관이 다양한 운영 워크플로우에 걸쳐 AI 네이티브 애플리케이션을 도입하는 것을 보게 될 것
  • 수익 창출과 중간 및 백오피스 기능 모두에 걸쳐 기회가 있지만, 2024년에는 엔지니어링, 조달, 법무, 규정 준수 및 위험 관리 전반에 걸친 사용 사례에 초점을 맞춰 도입이 이루어질 것

[Games]

게임: Alpha Geek 기술이 초기 제품 시장에 안착

  • 인공지능, 가상현실/증강현실, 웹 3.0 등 많은 신기술이 등장하고 있으며, 이러한 신기술의 성공 여부는 비디오 게임의 수용 여부에 따라 결정될 것
  • 이들 신기술은 게임을 변화시키기도 하지만 게임에 의해 변화되기도 함
  • 생성형 AI의 경우 텍스트와 이미지에 이어 다음 단계는 3D와 비디오가 될 것
  • 오디오, 인터랙티브 기능 및 기타 요소와 결합하여 궁극적으로 게임 개발 비용이 기존 대비 1/1,000로 줄어들고 소비자가 자신만의 게임 경험을 만들 수 있게 될 것
  • VR/AR은 멀티플레이어 게임 경험을 원하는 어린이와 청소년을 타겟으로 하는 것이 제품/시장에 가장 적합
  • 차세대 헤드셋은 수요가 적은 생산성 도구로 뛰어들기보다는 수백만 명의 소비자를 확보하여 두 배로 성장하는 것이 더 효과적일 것
  • 웹 3.0의 경우, 각 웨이브는 NFT, DeFi 등 주요 사용 사례에 의해 추진되었음
    • 다음 웨이브는 게이머가 가상 아이템을 구매하는 방법으로 웹 3.0을 도입하는 재미있는 메인스트림 게임에서 나올 것

끝이 없는 AI 퍼스트 게임

  • 2024년에는 크리에이터가 대규모 모델을 활용하여 새로운 게임 시스템과 메커니즘을 구현하는 첫 번째 AI 퍼스트 게임군을 보게 될 것
  • 게임 내 생성형 AI에 대한 초기 담론의 대부분은 AI가 게임 크리에이터의 효율성을 높이는 방법에 초점을 맞추었지만, 장기적으로 가장 큰 기회는 AI를 활용하여 게임의 본질을 완전히 재창조하는 것, 즉 사용자의 참여를 유도하고 오랫동안 유지할 수 있는 네버엔딩 게임을 개발하는 데 있음
  • LLM으로 구동되는 생성형 에이전트는 놀랍도록 생생한 동료와 새로운 사회적 행동을 생성하여 NPC(비플레이어 캐릭터)로 게임의 몰입도를 높일 것
  • 개인화된 캐릭터 빌더와 내러티브 시스템을 통해 모든 플레이어는 자신이 좋아하는 게임을 독특하고 개인화된 방식으로 플레이할 수 있게 될 것
  • 게임 월드 자체는 더 이상 렌더링되지 않고 신경망을 사용하여 런타임에 생성
  • 새로운 플레이어 온보딩도 새롭게 재창조될 것
  • 모든 게임은 "혼자서도 좋고, AI와 함께하면 더 좋고, 친구와 함께하면 더 좋다"는 모토를 가진 AI 부조종사를 중심으로 설계될 것

게임이 "모든 것의 시뮬레이터"가 되다

  • 게임은 수집(포켓몬), 포식자/피식자(tag), 양육(AdoptMe), 탐험(마인크래프트) 등 인간의 기본적인 생물학적 원초적 욕구를 충족시키는 시뮬레이션
  • 게임 엔진은 시뮬레이션의 법칙을 촉진시켜 왔지만 최근까지도 인간의 생각, 행동, 말, 목표 등 복잡하고 즉흥적인 특성은 효율적으로 시뮬레이션할 수 없었음
  • 이제 LLM과 에이전트 프레임워크의 획기적인 발전으로 게임에서 사실적인 목표, 행동, 대화를 가진 현실적인 캐릭터를 구현할 수 있게 됨
  • 게임 디자이너는 사회적 역학을 시뮬레이션할 수 있는 새로운 툴을 얻게 된 것
  • 2024년에는 매 순간 강압, 속임수, 유혹, 동맹, 리더십, 또래의 압력, 영향력, 도덕성 등 다양한 요소가 개입되는 게임을 만나볼 수 있을 것
  • 사교하고, 협력하고, 사랑을 찾고자 하는 인간의 본능적인 욕구가 시뮬레이션의 변덕에 휘둘리는 등 모든 생물학적 원초적 본능이 공정한 게임이 될 것

챗봇에서 아바타까지: 3D로 진화하는 AI 컴패니언

  • 2023년이 문자로 대화하는 AI 컴패니언의 해였다면, 내년에는 실시간으로 말로 대화하는 3D 아바타를 통해 이러한 관계가 현실화될 것
  • Character AI와 같은 AI 컴패니언 앱은 이미 수백만 명의 월간 활성 사용자가 가상의 엘론 머스크, 슈퍼 마리오, 심리학자 같은 챗봇과 소통하고 있음
  • 내년에는 이러한 대화가 FaceTime 대화처럼 자연스럽게 느껴질 것
  • 지연 시간이 짧은 응답, 텍스트 음성 변환의 발전, 오디오 기반 얼굴 애니메이션을 통해 AI 컴패니언과의 대화는 점점 더 현실감 있고, 현재적이며, 개인화된 느낌을 줄 것
  • 엔터테인먼트는 수동적인 경험에서 능동적인 경험으로 계속 전환될 것이며, 선형적인 TV와 인터랙티브 게임 사이의 경계가 모호해질 것

차세대 디즈니는 게임 회사

  • 최근 디즈니가 비디오 게임에 다시 진출하는 것에 대해 많은 논평이 있었지만, 다음 디즈니는 비디오 게임 회사가 될 것
  • 2023년은 영화와 TV에서 게임이 큰 성공을 거둔 해
    • 슈퍼 마리오 브라더스 무비는 바비를 제치고 1위를 차지했으며, 라스트 오브 어스 시리즈는 지난 10년간 두 번째로 좋은 성적을 거둔 HBO 시리즈
    • 할리우드는 문화적으로 큰 성공을 거두었지만, 글로벌 게임 시장은 그 어느 때보다 강세를 보이고 있음
    • 올해 전 세계 게임 매출은 1,880억 달러에 달할 것으로 예상되는 반면, 글로벌 박스오피스는 345억 달러에 그칠 것으로 전망됨
  • 게임에 익숙한 젊은 세대가 로블록스, 포트나이트, 클래시 오브 클랜, 발로란트 등을 플레이하면서 점점 더 많은 사람들이 게임을 IP로 선택중
    • 게임은 가장 깊이 있는 스토리와 세계를 제공하고, 수동적이지 않고 상호 작용하며, 매력적인 소셜 경험을 제공하기 때문
    • 스튜디오들은 게임 제작에 활력을 불어넣는 AI를 도입하고 있음
  • 라이엇 게임즈가 리그 오브 레전드를 기반으로 한 Arcane 시리즈를 출시했을 때, 이 시리즈는 넷플릭스에서 가장 많이 시청하고 최고 평점을 받은 시리즈가 됨
  • 라이엇, 에픽, 슈퍼셀, 그리고 새로운 차세대 게임 회사들은 게임이 영화를 대체하는 "차세대 디즈니"의 핵심으로 떠오르며 차세대 엔터테인먼트 거물이 될 준비를 하고 있음
  • 변화는 이미 주류가 알아채지 못하는 사이에 일어나고 있으며 2024년에는 더욱 가속화될 것

애니메이션 게임의 주류화

  • 애니메이션은 사용자당 평균 수익으로 계산할 때 가장 높은 수익을 올리는 장르 중 하나가 됨
  • 2022년 미호요는 '원신', '붕괴: 스타 레일' 등의 출시로 38억 달러 이상의 수익을 올렸으며, 올해 초 Nintendo는 젤다: 왕국의 눈물을 출시
  • 2024년에도 애니메이션의 모멘텀은 계속될 것
  • 애니메이션은 어린이와 성인이 모두 쉽게 접근할 수 있는 독특한 예술 스타일이며, 다양한 스토리의 원형을 만들어낼 수 있는 매체
  • 애니메이션 게임에는 플레이어의 깊은 몰입을 유도하는 모험 요소, 로맨스 고리, 소셜 루프가 있음
  • 원신은 다양한 디바이스 유형, GPU, 프레임워크에 걸쳐 완벽한 크로스 플랫폼 성능을 갖춘 게임의 새로운 기준을 세움

새로운 세대의 UGC 게임 개발자 등장

  • 제작 예산이 증가하고 플레이어의 기대치가 높아지면서 게임 개발자로서 성공하기가 어려워졌음
  • 하지만 새로운 사용자 제작 콘텐츠(UGC) 플랫폼AI 기반 크리에이터 툴은 이러한 장벽을 허물 수 있는 가능성을 보여줌
  • 2023년 1분기에 로블록스 개발자들은 2022년에 비해 약 17% 증가한 1억 8,200만 달러의 수익을 올림
  • 에픽게임즈도 포트나이트 크리에이티브 개발자를 재정적으로 지원하기 시작했으며, 2023년에는 1억 달러를 넘어설 것으로 예상
  • UGC 플랫폼 간의 경쟁이 치열해지면서 개발자들은 더 많은 인센티브를 받을 수 있게 됨
  • 특히, 메타의 호라이즌 월드는 2023년에 모바일로 확장될 예정
  • 더 나은 재정적 지원과 함께, UGC 게임 개발자는 이제 제너레이티브 AI로 구동되는 더 강력한 툴을 이용할 수 있음
    • 에픽은 이러한 기술을 공개적으로 지지해 왔으며, Roblox는 이미 몇 가지 제너레이티브 AI 툴을 발표
  • 이 두 가지 요소가 결합되어 내년에 수백만 명의 새로운 크리에이터가 탄생할 것

마인크래프트 세대가 서바이벌 크래프팅 장르에 불을 붙이다

  • 마인크래프트는 내년에 출시 13주년을 맞이하여 'Crafting(제작)' 게임에서 성장한 플레이어 세대가 성인용 게임 카테고리로 전환하는 이정표가 될 것
  • 하지만 이들의 관심을 끌 만한 뚜렷한 게임이나 경험은 아직 없음
    • 한쪽에서는 2013년에 처음 출시된 치열한 경쟁의 '제작 서바이벌' 서비스형 게임(GaaS)인 Rust가 있음
    • 좀 더 친근한 게임인 2021년 출시작 Valheim 은, 이 게임은 상업적 예상을 깨고 많은 개발자가 이 게임의 성공을 모방헸으며, 이제 많은 개발자가 이 장르의 혼합을 GaaS로 구현하는 중
    • Valheim의 열기는 "마인크래프트 세대"의 성숙해진 취향에 부합하는 수십억 달러 규모의 새로운 IP를 탄생시키는 촉매제가 될 수 있음

[Bio + Health]

"기적의 약"의 대중화

  • 2023년에는 GLP-1, Curative Cell 및 유전자 치료법 등 기적의 약으로 칭송받는 치료법이 환자들의 삶에 큰 영향을 미쳤음
  • 현재 보험 시스템에선 이러한 치료법의 비용을 부담하거나, 의료 서비스 제공자가 이러한 치료법의 완전한 혜택을 실현하는 데 필요한 복잡한 물류, 데이터 수집 및 임상 운영을 관리할 준비가 되어 있지 않음
  • 정책, 바이오의약품 제조, 자금 조달, 임상 운영의 교차점에서 혁신을 도모하여 시스템을 파산시키거나 파괴하지 않고도 이러한 '기적의 약'을 시장에 출시할 수 있는 실행 가능한 수단을 확보할 수 있기를 기대

의학의 마지막 개척지 : 프로그래밍

  • 생명공학의 재사용 가능한 로켓은 어디에 있을까? 전통적인 신약 개발은 시간이 많이 걸리고, 위험하며, 비용이 많이 듦
  • 또한 기존 로켓처럼 한 분자가 다음 분자를 개발하는 데 영향을 미치지 않고 한 번만 사용되기 때문에 매우 맞춤화되어 있음
  • 하지만 이제는 달라지고 있음. SpaceX의 로켓 재사용성은 우주 여행을 혁신하여 비용을 낮추고 지평을 넓혔음
  • 마찬가지로 유전자 치료와 같은 잠재적 치료 프로그램 가능 의약품은 특정 세포를 표적으로 삼는 데 사용되는 전달체와 같은 구성 요소를 재사용하면서 유전자 화물을 교체할 수 있고, 다음 임무에서는 동일한 로켓을 사용하여 새로운 목적지에 다른 탑재물을 전달할 수 있음
  • FDA는 항공 안전에 대한 미국 FAA(연방항공청)의 접근 방식(엄격하면서도 적응력 있는)을 참고하여 최근 새로운 치료제품국을 출범하고, 희귀질환을 위한 워프 스피드 작전을 시범 운영하여 '프로그래밍 가능한 의약품을 평가하고 승인하는 프로세스'를 만들고 있음
  • 재혁신/재창조가 아니라 재배치하는 미래를 상상해 볼 것. 이는 의약품을 만드는 방법과 이러한 의약품이 우리를 어디로 데려갈 수 있는지를 혁신적으로 변화시킬 것

의료 인력이 더 많은 일을 할 수 있도록 지원

  • 의료진의 역량을 근본적으로 강화하는 소프트웨어와 데이터 플랫폼에 대한 기대가 큼
  • EHR 내 주변 메모 작성부터 상시 환자 분류의 지능형 자동화, 정밀 치료 계획에 이르기까지, AI가 의사들의 번아웃과 관리 부담을 줄이고 환자에게 가장 자비로운 최상의 진료를 제공할 수 있는 능력을 최적화할 수 있는 다양한 방법이 있음
  • 이 아이디어에서 한 걸음 더 나아가, AI 기반 플랫폼이 가치 기반 치료의 채택을 확대하는 열쇠가 될 수 있음
    • 지금까지 가치 기반 진료는 그 잠재력을 충분히 발휘하지 못했지만, AI가 제공하는 가능성은 그 궤도를 더 나은 방향으로 바꿀 수 있음

건강의 미래를 바꿀 AI

  • 과학과 의료 분야는 소프트웨어 도입에 있어 오랫동안 뒤처져 있었음
  • 하지만 AI가 기존 소프트웨어를 뛰어넘어 의료 기술을 혁신함에 따라 한때 부담으로 작용했던 것이 이제는 기회가 되고 있음
  • 호출기, 팩스, 수많은 사람이 수동으로 데이터를 입력해야 하는 의료 분야는 AI를 도입할 준비가 되어 있음
  • FDA의 규제 프레임워크에서 AI에 대한 기존 규정이 있는 유일한 산업이 의료 분야라는 사실은 이러한 혁신을 더욱 쉽게 만들어 줌
  • 2024년에는 이러한 도약의 순간이 과학 및 의료 산업 전반에 걸쳐 일어나 의료진과 환자의 삶이 크게 개선되기를 기대

[Crypto]

탈중앙화의 새로운 시대로의 진입

  • 강력한 시스템이나 플랫폼의 통제권이 소수의 리더에게만 집중되어 있으면 사용자의 자유가 침해되기 쉬움
  • 탈중앙화가 중요: 탈중앙화는 신뢰할 수 있는 중립적이고 구성 가능한 인터넷 인프라를 가능하게 하고, 경쟁과 생태계의 다양성을 촉진하며, 사용자에게 더 많은 선택권과 소유권을 부여함으로써 시스템을 민주화할 수 있는 도구이기 때문
    • 하지만 탈중앙화는 중앙집중식 시스템의 효율성과 안정성에 부딪혀 실제로 대규모로 달성하기 어려웠음
  • 대부분의 웹3.0 거버넌스 모델은 직접 민주주의나 기업 거버넌스에 기반한 단순하지만 부담스러운 거버넌스 모델을 사용하는 DAO(탈중앙화 자율 조직)를 포함하는데, 이는 탈중앙화 거버넌스의 사회정치적 현실에 적합하지 않은 모델
    • 지난 몇 년 동안 웹3.0의 '살아있는 실험실' 덕분에 탈중앙화를 위한 모범 사례가 더 많이 등장하고 있음
    • 더 풍부한 기능을 갖춘 애플리케이션을 수용할 수 있는 탈중앙화 모델과 마키아벨리즘 원칙을 수용하여 리더십에 책임을 지우는 보다 효과적인 탈중앙화 거버넌스를 설계하는 DAO와 같은 방법도 포함
  • 이러한 모델이 발전함에 따라 우리는 곧 전례 없는 수준의 탈중앙화 조정, 운영 기능, 혁신을 보게 될 것

미래의 UX로 리셋

  • 암호화폐 사용자 경험의 기본은 2016년 이후 실제로 크게 달라지지 않았음
  • 비밀 키 자체 보관, 지갑과 탈중앙화 애플리케이션(dApp) 연결, 서명된 트랜잭션을 점점 더 많은 네트워크 엔드포인트로 전송하는 등 여전히 너무 복잡
  • 현재 개발자들은 내년에 암호화폐에 대한 프론트엔드 UX(사용자 경험)를 재설정할 수 있는 새로운 도구를 적극적으로 테스트하고 배포하고 있음
    • 사용자 기기에서 앱과 웹사이트에 간편하게 로그인할 수 있는 패스키: 암호화된 방식으로 자동으로 생성됨
    • 계정 자체를 프로그래밍할 수 있어 관리가 간편한 스마트 계정
    • 애플리케이션에 내장되어 있어 온보딩을 원활하게 해주는 임베디드 지갑
    • 제3자가 사용자의 키를 보관하지 않고도 서명을 쉽게 지원할 수 있는 MPC(다자간 계산)
    • 사용자가 원하는 것을 인식하고 부족한 부분을 채워줄 수 있는 고급 RPC(원격 프로시저 호출) 엔드포인트
  • 이 모든 것이 웹3가 주류로 자리 잡는 데 도움이 될 뿐만 아니라 웹2보다 더 우수하고 안전한 UX를 제공할 수 있음

모듈형 기술 스택의 부상

  • 네트워크의 세계에서는 네트워크 효과라는 한 가지 힘이 항상 다른 모든 힘을 지배
  • 네트워크 효과는 매우 강력하기 때문에 네트워크 효과를 확장하고 강화하는 모듈성과 네트워크 효과를 세분화하고 약화시키는 모듈성, 두 가지 종류의 모듈성만 존재
    • 극히 드문 경우를 제외하고는, 특히 오픈소스의 경우 전자의 경우만 의미가 있음
  • 모놀리식 아키텍처는 모듈화된 경계를 넘어 심층적인 통합과 최적화가 가능하여 적어도 초기에는 더 나은 성능으로 이어질 수 있다는 장점이 있음
  • 하지만 오픈소스 모듈형 기술 스택의 가장 큰 장점은 허가 없는 혁신을 가능하게 하고, 참여자들이 전문성을 발휘할 수 있게 하며, 더 많은 경쟁을 장려한다는 점

AI + 블록체인의 결합

  • 탈중앙화된 블록체인은 중앙화된 AI에 대항하는 힘
    • ChatGPT와 같은 AI 모델은 현재 소수의 거대 기술 기업만이 훈련하고 운영할 수 있는데, 그 이유는 필요한 컴퓨팅과 훈련 데이터가 소규모 기업에게는 감당할 수 없는 수준이기 때문
    • 하지만 Crypto를 사용하면 누구나 컴퓨팅이나 새로운 데이터 세트를 필요로 하는 누군가를 위해 네트워크에 기여하고 보상을 받을 수 있는 다면적이고 글로벌한 허가 없는 시장을 만들 수 있음
    • 롱테일 리소스를 활용하여 AI의 비용을 낮추고 접근성을 높일 수 있음
  • 그러나 AI가 정보를 생산하는 방식을 혁신하여 사회, 문화, 정치, 경제를 변화시키면서 딥페이크 등 AI로 생성된 콘텐츠가 넘쳐나는 세상도 만들어지고 있음
    • 여기서도 암호화 기술을 사용하여 블랙박스를 열고, 온라인에서 보는 것의 출처를 추적하는 등의 작업을 수행할 수 있음
    • 또한, 생성형 AI를 탈중앙화하고 민주적으로 관리하여 한 행위자가 다른 모든 행위자를 결정할 수 있는 권한을 갖지 않도록 하는 방법을 찾아야 하는데, Web3는 그 방법을 연구하는 실험실
  • 탈중앙화된 오픈 소스 암호화 네트워크는 AI 혁신을 민주화(또는 집중화)하여 궁극적으로 소비자에게 더 안전한 환경을 제공할 것

Play to Earn 이 Play and Earn이 되다

  • "P2E" 게임에서는 플레이어가 게임을 플레이하는 시간과 노력에 따라 가상이 아닌 실제 돈을 버는 경우가 많음
    • 이러한 추세는 크리에이터 경제의 부상부터 사람과 플랫폼 간의 관계 변화에 이르기까지 게임과 그 너머를 변화시키고 있는 광범위한 변화와 관련이 있음
    • 웹3.0은 게임 플레이와 거래의 모든 수익이 게임사에게만 돌아가는 현재의 관행에 대항할 수 있음
    • 사용자들은 플랫폼에서 많은 시간을 보내고 많은 가치를 창출하기 때문에 그에 상응하는 보상을 받을 자격이 있음
  • 하지만 게임이 반드시 직장이 되도록 설계된 것은 아님(적어도 대다수의 플레이어에게는 그렇지 않음)
    • 우리에게 진정으로 필요한 것은 재미있게 플레이할 수 있는 동시에 플레이어가 더 많은 가치를 창출할 수 있는 게임
    • 따라서 P2E는 점점 더 'Play and Earn'로 변화하고 있으며, 게임과 직장을 구분하는 중요한 기준이 되고 있음
    • P2E가 초기의 성장통을 딛고 진화함에 따라 게임 경제를 관리하는 방식도 계속 변화할 것
  • 궁극적으로 이는 별도의 트렌드가 아니라 게임의 일부가 될 것

AI가 게임 제작자가 될 때, 암호화폐는 보증을 제공

  • 게임 내 AI 에이전트가 특정 모델을 기반으로 하고, 그 모델이 손상 없이 실행된다는 보장이 있어야 한다는 것은 분명함. 그렇지 않으면 게임은 무결성을 잃게 됨
  • 로어, 지형, 내러티브, 논리가 모두 절차적으로 생성될 때, 즉 AI가 게임 제작자가 될 때, 우리는 게임 제작자가 신뢰할 수 있을 정도로 중립적인지 알고 싶을 것
  • 우리는 그 세계가 보증을 통해 구축되었다는 것을 알고 싶을 것
  • Crypto가 제공하는 가장 중요한 것은 AI에 문제가 생겼을 때 이를 이해하고, 진단하고, 처벌할 수 있는 능력과 같은 보장
  • 이런 의미에서 'AI 조정'은 인간 에이전트를 다루는 것이 인센티브 설계의 문제인 것처럼, 암호화폐의 핵심은 인센티브 설계의 문제

형식적인 검증은 점점 더 형식화되고 있음

  • Formal Method는 하드웨어 시스템을 검증하는 데 널리 사용되지만 소프트웨어 개발에서는 덜 일반적임
  • 하드 시스템이나 안전이 중요한 시스템을 제외한 대부분의 개발자에게 이러한 방법은 너무 복잡하고 상당한 비용과 지연을 초래할 수 있음
  • 하지만 스마트 컨트랙트 개발자는 다른 요구 사항을 가지고 있음:
    • 이들이 개발하는 시스템은 수십억 달러를 다루고, 버그는 치명적인 결과를 초래할 수 있으며, 일반적으로 핫픽스가 불가능함
    • 따라서 소프트웨어, 특히 스마트 컨트랙트 개발에서 보다 접근하기 쉬운 공식적인 검증 방법이 필요
  • 작년에 기존의 형식적 시스템보다 훨씬 더 나은 개발자 경험을 제공하는 새로운 도구들이 등장
    • 스마트 컨트랙트가 원자적이고 결정론적인 실행, 동시성이나 예외 없음, 작은 메모리 사용량과 적은 루핑 등 일반 소프트웨어보다 구조적으로 더 단순하다는 사실을 활용
    • 도구의 성능 또한 최근의 획기적인 SMT 솔버 성능을 활용하여 빠르게 개선되고 있음
  • 개발자와 보안 전문가들 사이에서 공식적 방법에서 영감을 얻은 도구의 채택이 증가함에 따라, 차세대 스마트 계약 프로토콜은 더욱 견고하고, 비용이 많이 드는 해킹에 덜 취약해질 것으로 예상

NFT는 유비쿼터스 브랜드 자산이 됨

  • 점점 더 많은 기존 브랜드가 주류 소비자에게 NFT의 형태로 디지털 자산을 도입중
    • 스타벅스는 참가자들이 스타벅스의 커피 제품을 탐험하면서 디지털 자산을 수집하는 게임형 로열티 프로그램을 도입
    • 나이키와 레딧은 디지털 수집용 대체불가토큰을 개발하여 광범위한 잠재고객을 대상으로 마케팅을 진행
  • 하지만 브랜드는 훨씬 더 많은 일을 할 수 있음
    • NFT를 사용하여 고객 정체성과 커뮤니티 소속감을 표현하고 강화할 수 있으며, 실제 상품과 디지털 표현을 연결하고, 심지어 가장 열성적인 팬들과 함께 새로운 제품과 경험을 공동 제작할 수도 있음
    • 작년에는 소비재로서 대규모 수집을 위한 저렴한 대체불가토큰이 증가하는 추세를 보았는데, 이는 종종 커스터디 월렛이나 거래 비용이 낮은 '레이어 2' 블록체인을 통해 관리
  • 다양한 기업과 커뮤니티에서 디지털 브랜드 자산으로서 NFT가 보편화될 수 있는 많은 조건이 갖춰짐

SNARK가 메인스트림으로

  • 기술자들은 역사적으로 컴퓨팅 워크로드를 검증하기 위해 다음과 같은 전략을 사용해 왔음
      1. 신뢰할 수 있는 컴퓨터에서 컴퓨팅을 재실행하거나
      1. 작업에 특화된 컴퓨터(일명 TEE 신뢰 실행 환경)에서 컴퓨팅을 실행하거나
      1. 블록체인과 같이 신뢰할 수 있는 중립적인 인프라에서 컴퓨팅을 실행하는 것
  • 각 전략은 비용이나 네트워크 확장성 측면에서 한계가 있었지만, 이제는 SNARK(Succinct Non-interactive ARguments of Knowledge, 간결한 비대화형 지식 논증)의 활용도가 높아지고 있음
  • SNARK를 사용하면 위조가 불가능한 신뢰할 수 없는 '증명자'가 일부 컴퓨팅 작업량의 '암호화 영수증'을 계산할 수 있음
  • 과거에는 이러한 영수증을 계산하는 데 원래 컴퓨팅보다 10^9의 작업 오버헤드가 발생했지만, 최근의 발전으로 이 수치는 10^6에 가까워지고 있음
  • 10^6의 오버헤드를 감당할 수 있고 클라이언트가 초기 데이터를 재실행하거나 저장할 수 없는 상황에서 SNARK를 사용 가능
  • 사용 사례는 다양
    • 사물 인터넷의 엣지 디바이스가 업그레이드를 검증
    • 미디어 편집 소프트웨어는 콘텐츠 진위 여부와 변환 데이터를 포함
    • 리믹스된 밈은 초기 소스에 대한 경의를 표할 수 있음
    • LLM 추론에는 진위 여부 정보가 포함될 수 있음
    • 국세청 양식의 자체 검증, 위조 불가능한 은행 감사 등 소비자에게 혜택을 주는 더 많은 용도로 활용 가능

[American Dynamism]

21세기 공공안전

  • 기술발전으로 생활수준이 높아지면서 안전한 사회에 대한 기대치도 높아짐
  • 소비자와 기업은 기술의 혜택을 받고 있지만, 공공안전은 훨씬 뒤처짐
    • 왜 911 상담원과 FaceTime / WhatsApp 으로 연결해서 현장 사진/동영상을 쉽게 공유할 수 없을까 ?
    • 드론이 사고현장에 더 빨리 도착해서 출동중인 응급구조대원에게 '하늘에서 내려다 보는' 시야를 제공할 수 있는데 왜 응급차량이 도착할때 까지 기다릴까 ?
  • 얼리 어답터 도시에는 이미 적용되어 범죄율을 크게 감소 시켰지만, 더 많은 도시에 도입되어야 함
  • 공공 안전시스템을 전국적으로 업그레이드 해야할 때

스마트 그리드가 점점 더 전기화되는 세상에 동력을 공급할 것

  • 미국은 에너지 집약적인 부문을 시급히 활성화해야 함
  • 스마트 그리드 기술은 기존의 배선 인프라를 우회함으로써 점점 더 복잡해지는 전력망에 대한 해결책을 제시
  • 가정용 태양광, 가정용 에너지 저장 장치, 심지어 소형 모듈형 원자로와 같은 분산형 에너지 자원은 안정적인 개인용 전력이나 그리드 복원력을 제공할 뿐만 아니라 잉여 전력을 그리드에 다시 판매할 수 있는 능력도 제공
  • 그러나 이를 대규모로 구현하려면 전력망이 대형 발전소에서 소비자에 이르는 단방향 전력 흐름 모델에서 다양한 공급원과 위치로부터의 양방향 흐름을 지원하는 '스마트 그리드'로 전환해야 함

비용 효율적인 방어용 군집 비행

  • 미국은 미래의 분쟁에 대비하기 위해 적의 방어를 압도할 수 있도록 설계된 공중, 해상, 지상 드론과 같은 무인 시스템에 투자해 왔음
  • 그러나 비용 효율적인 Swarming이 없다면, 경제적 관점에서 볼 때 손실이 불가피한 무인 항공기 및 기타 부대를 통해 적을 압도하는 데는 한계가 있음
  • 스워밍은 국방부의 전력을 하나의 자산(항공모함 등)에 여러 명의 운용자가 배치되는 방식에서, 한 명의 운용자가 여러 자산을 함께 제어하는 진정한 시스템 오브 시스템 운영 모델로 전환하는 데 필요한 필수 요소
  • 자율 시스템 네트워크가 협업하고, 소통하고, 조율하면 국방의 새로운 패러다임이 열릴 것

Tech-First 인수를 통해 Atom들을 흡수하는 소프트웨어

  • 앞으로 더 많은 기업이 인수를 통해 소프트웨어 우위의 규모를 확장**하고 인수 후 소프트웨어 우위를 구현하는 것을 보게 될 것
  • 기업들이 이러한 전략을 추구하는 주요 이유
    • 운영 역량과 유통의 형태로 규모를 확보하기 위해(예: Metropolis의 SP Plus 비공개 인수)
    • 제품 플랫폼을 확장하기 위해(예: 안두릴의 다양한 하드웨어 시스템 인수)
  • 기존/잠재 고객사 인수, 파편화된 시장 통합, 제품 중심의 전략적 인수 등 다양한 형태로 이루어질 수 있음
  • 이러한 기술 주도형 인수의 경우, 공통점은 인수자가 주로 기술 우위를 바탕으로 피인수 기업의 인지도를 높인다는 점
  • 왜 지금일까? 운영이 많은 비즈니스의 수익과 서비스 확장성을 획기적으로 향상시키는 현재의 AI 물결의 힘

컴퓨터 비전과 비디오 인텔리전스를 위한 새로운 애플리케이션

  • 2024년에는 컴퓨터 비전과 비디오 인텔리전스가 실제 세계에 새롭게 적용되는 모습을 보게 될 것
  • 기업이 더 나은 정보에 기반한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 비디오 데이터에서 인사이트를 활용하는 것은 기업에서 보편화됨
  • 그러나 여전히 비디오를 캡처하고 이해할 수 있는 최신 시스템이 부족
    • 고객들은 기존 비디오 인프라가 없거나 최신 소프트웨어와 통합하기 어려운 레거시 비디오 시스템을 사용하는 경우가 많음
  • 기업들은 비디오 하드웨어 카메라와 소프트웨어를 함께 판매하는 하드웨어+소프트웨어 모델을 활용하여 이 문제를 해결중
  • 이러한 기업들은 특정 고객을 타겟팅하고 그들의 특정 요구 사항을 가장 잘 충족할 수 있도록 시장 진출 방식을 맞춤화하는 경우가 많음
    • 예를 들어, Flock Safety와 Ambient 같은 회사는 모두 실제 세계에서 컴퓨터 비전을 활용하고 있음
    • 도로 및 항만과 같은 운송, 플랜트 및 공장과 같은 산업, 농업, 광업 등 다른 산업에서도 동일한 성공을 거둘 수 있을 것

해양 탐험의 새로운 시대

  • 수 세대 전, 우리 조상들은 탐험을 위해 바다로 나섰지만 오늘날 우리는 지구의 해저에 대해 아는 것보다 화성 표면에 대해 더 많이 알고 있음
  • 이제 새로운 해양 탐험의 시대가 열리면서 창업자들이 그 변화를 주도하고 있음
  • 해양은 항공우주와 유사한 신뢰성 및 엔지니어링 과제에 직면해 있으며, 최신 우주 시대에 개척된 많은 기술을 쉽게 적용할 수 있을 뿐만 아니라 상업 및 방위 시장의 규모와 중요성으로 인해 상당한 보상을 제공
  • Flexport, Saildrone, Saronic 등의 기업은 이미 해양 현대화를 시작했으며, 지정학적, 공급망 및 기후 혼란이 지속되면 변화에 대한 요구가 더욱 가속화될 것으로 예상
  • AI, 하드웨어, 컴퓨터 비전의 발전은 자율적이고 현대화된 페리, 컨테이너선, 어선을 통해 도시, 항구, 무역 네트워크를 혁신할 수 있는 기회를 제공합니다. 로봇은 해저에서 귀중한 자원을 지속 가능하게 채굴하고, 수로를 지도화하고 측량하며, 생태계의 건강 상태를 모니터링하는 데 도움을 줄 것입니다. 새로운 세대의 해군 및 해안 경비대 함정, 선박, 잠수함은 우리의 공급망과 해안을 보호할 것
  • 기술이 다시 한 번 해양으로 돌아오고 있음

개인적으로 2024는 시대의 분기점이 될 거라 생각합니다.

아주 길어서 시간이 될 때 읽어봐야겠지만,

전 AI와 문화 측면에서 새로운 형태의 소설은 언제 나오려나 기다려지네요.

작가가 기본적인 세계관과 스토리 라인을 그리고 있으면,
독자는 그 세계 속에서 AI를 통해 작가가 쓰지 않은 다른 시각에서 소설을 지켜보거나,
특정 캐릭터를 추가하거나 약간의 if 스토리를 전개하는 식으로...

AI 소설이 이미 존재하긴 하지만, 비교적 과거? 기술이기도 하고 (너무 빠르게 발전해서...) 그 한계가 명확한 시점에서
더 발전한 첨단의 LLM을 통해 이런 플랫폼이 생기면 재밌겠다는 생각을 계속 합니다.

아, AI 시대니까 기다리는게 아니라 직접 만들어야 하는 건가...? @_@

원문에서의 챕터 순서는 뭔가 우리와 관련없거나 재미없는 부분이 앞쪽이라 순서만 살짝 조정해서 정리해봤습니다.