2024 기술분야 빅 아이디어들

(a16z.com)

41P by xguru 11달전 | 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 질문임
- 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) 플랫폼과 AI 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