AI가 소프트웨어를 먹어치울 것이다 - Ali Ghodsi, Databricks CEO
- 마크 엔드리슨의 "소프트웨어가 세상을 먹어 치우고 있다" 에서 나아가 "AI가 소프트웨어를 먹어 치울 것"
- AI는 앞으로 단순한 부가 기능이 아니라 모든 데이터 플랫폼의 기본이 될 것임
- "데이터가 있는 곳이라면 어디든 인텔리전스가 들어올 것이며, 이는 모든 직업, 모든 산업, 모든 조직에서 일어날 것"
- 그 결과 소프트웨어는 정적이고 하드코딩된 도구에서 자율적인 의사 결정 엔진으로 전환될 것
- AI 데이터베이스를 'Lakehouse'라고 부르며, 데이터가 있는 곳이라면 그 옆에는 반드시 머신러닝이 자리 잡을 것이라고 강조
- 점점 더 많은 인텔리전스와 자동화가 엔터프라이즈 소프트웨어의 기반이 되는 데이터 아키텍처에 번들로 제공될 것
다른 스타트업과 함께 시작하라 - Ali Ghodsi, Databricks CEO
- 알리 고드시는 창업자들에게 혁신가와 초기 채택자(즉, 다른 스타트업)를 먼저 타겟팅할 것을 조언
- 초기 시장으로 대기업을 타겟팅하는 것보다 다른 스타트업과 시작하는 것이 제품 채택 가능성을 높이고 초기 사용자 피드백을 수집하는 강력한 방법임
LLM을 지식저장소가 아닌 추론엔진으로 취급하라 - Matei Zaharia, Databricks CTO
- 데이터브릭스의 공동 창업자이자 CTO인 마테이 자하리아는 LLM을 데이터베이스처럼 취급하는 것이 아니라 추론, 언어 해석, 맥락 이해에 뛰어난 점에 초점을 맞춰야 한다고 조언함
- LLM의 언어 분석 및 생성 기능을 활용하면서 사실적이고 최신의 정보는 신뢰할 수 있는 외부 소스를 통해 검색하고 도구 호출을 통해 활용해야 함
사람들이 문제에 대해 생각하는 방식 바꿔라 - Naveen Rao, Databricks Generative AI VP
- 데이터브릭스의 생성 AI 부사장인 나빈 라오는 신흥 기술 분야에서 회사를 창업하는 도전에 대한 통찰력을 제공함
- 신흥 기술 분야에서 새로운 카테고리를 만드는 것은 창업자에게 독특한 기회를 제공하며, 진정한 혁신은 새로운 제품을 만드는 것뿐만 아니라 문제가 이해되는 방식을 재구성하는 것임.
AGI는 몇 년이 아닌 수십 년 후가 될 것 - Naveen Rao, Databricks Generative AI VP
- 나빈 라오는 AGI에 대한 종말론적 두려움에 대한 해독제를 제공하며, AGI의 임박한 도래에 대한 주장에 대해 깊은 회의적 입장을 표명
- AI 개발의 역사를 되돌아보며, 유망한 진전이 확장성 한계에 부딪히는 경향이 있음을 강조
오픈 소스 모델이 점점 더 대세가 될 것 - Robert Nishihara, Anyscale CEO
- Anyscale의 공동 창업자이자 CEO인 로버트 니시하라는 생성 AI 채택의 트렌드에 대해 설명
- 초기에는 API 제품이 빠른 출시와 최소한의 엔지니어링 노력을 가능하게 하여 의미가 있었으나, 이제는 품질 향상과 비용 절감을 위해 맞춤형 모델로의 전환을 요구
태스크별 모델과 라우팅 아키텍처가 미래다 - Robert Nishihara, Anyscale CEO
- 로버트 니시하라는 비즈니스가 다양한 모델을 다양한 사용 사례에 대해 평가하는 하이브리드 전략을 채택하기 시작했다고 설명
- 작업에 특화된 모델은 비용과 속도 측면에서 큰 이점을 가지며, 라우팅 아키텍처의 사용이 증가하고 있음
Evaluation은 지속적인 골칫거리 - Robert Nishihara, Anyscale CEO
- 로버트 니시하라는 생성 모델을 평가하는 방법이 점점 더 큰 문제가 될 것이라고 지적
- 자연어의 경우 출력이 개방형이고 벤치마크가 절대적이지 않아 평가가 어려움
AI 도입을 개선하려면 기존 워크플로에 통합하라 - Bobby Yerramilli-Rao, Microsoft CSO
- 마이크로소프트의 전략 최고 책임자인 바비 예라밀리-라오는 AI 애플리케이션을 성장시키기 위해서는 사용자의 워크플로우에 통합하는 것이 중요하다고 강조
오래 지속될 문제를 해결하라 - Bobby Yerramilli-Rao, Microsoft CSO
- 바비 예라밀리-라오는 창업자들에게 생성 모델의 능력이 진전됨에 따라 지속될 문제를 해결하는 것이 중요하다고 강조
- AI 분야에서 가장 흥미로운 기회는 응용 계층에 있으며, 여기서 제품은 GitHub에 출시되어 수직 애플리케이션으로 성장할 수 있음