인공지능(AI)의 발전 단계
지각 AI (Perception AI)
이 단계는 음성 인식, 딥 추천 시스템(Deep RecSys), 의료 영상과 같은 작업에 초점을 맞춘다. AlexNet(2012)과 같은 모델을 통해 컴퓨터 비전 분야에서 혁신을 이룬 기초적인 AI 개발 단계이다.
생성 AI (Generative AI)
생성 AI는 디지털 마케팅 자료 및 창의적인 콘텐츠 제작과 같은 작업을 전문으로 한다. 텍스트, 이미지, 동영상 등 새로운 데이터를 생성하는 AI 기술의 발전을 보여준다.
에이전트 AI (Agentic AI)
에이전틱 AI는 기존의 AI와 달리 단순한 질문-응답 방식이 아니라, 스스로 생각하고 작업을 분해하여 최적의 해결책을 찾아내는 AI 시스템이다. 사용자의 질문에 대해 여러 모델이 백그라운드에서 동작하여 다양한 아이디어를 평가하고, 최상의 답변을 도출한다.
물리 AI (Physical AI)
마지막 단계는 자율주행 자동차와 일반 로봇과 같은 물리적 시스템에 AI를 통합하는 것을 목표로 한다. 물리 AI는 단순한 언어 모델을 넘어 물리적 법칙을 이해하는 AI 시스템을 의미한다. 물리적 세계와 상호작용하는 기계에 지능을 구현하는 데 중점을 둔다.
AI의 발전과 한계
현재 AI는 비약적인 성장을 거듭하고 있지만, GPT-4.5를 기점으로 더 이상 뇌의 크기를 키우는 방식으로 발전하는 것이 한계를 맞이했다는 평가가 나오고 있다. 오픈AI는 GPT-4.5가 마지막 대형 모델이 될 것이라고 밝히며, 기존의 방식에서 벗어나 새로운 접근법을 모색하고 있다.
더 큰 모델이 더 똑똑한 것은 아니다
★기존 방식: 더 많은 데이터를 학습하고, 더 큰 모델을 만들어 더 정교한 응답을 생성하는 방식.
★문제점: 경제적 한계와 학습 비용 증가, GPU와 전력 소비 증가.
★인간의 진화와 비교: 과거 인류의 두뇌 크기는 커지지 않았지만 협업과 언어를 통해 더 발전해 왔다.
AI의 새로운 방향: 사고의 사슬(Chain of Thought)과 추론(Reasoning) 방식
더 이상 모델의 크기를 키우는 것이 아닌, AI가 스스로 사고하고 추론하는 능력을 발전시키는 방향으로 나아가고 있다. 이를 통해 AI는 단순한 답변 생성이 아닌, 깊이 있는 사고를 하면서 더욱 정확한 결과를 제공하게 된다.
Chain of Thought (COT) 기법
★인간처럼 절차적 사고를 하도록 유도하는 방식.
★질문을 세분화하여 단계를 나누고, 스스로 문제를 해결하는 과정.
★이를 통해 복잡한 문제를 논리적으로 해결 가능.
Test Time Scaling & Deep Reasoning
★AI가 여러 번 답변을 생성하고 검토하여 최적의 답을 찾는 방식.
★검색과 검토 과정을 반복하여 정확도를 향상.
★단순한 응답 생성이 아니라 심층적인 분석과 논리를 바탕으로 결과를 도출.
AI 시장의 변화와 딥시크(DeepSeek)의 등장
최근 AI 시장에서는 오픈AI, 구글 등 대기업 외에도 중국의 딥시크 같은 신생 AI 모델이 등장하며 기술 경쟁이 치열해지고 있다.
딥시크의 전략
★기존 GPT-4의 데이터를 활용하여 학습 비용 절감.
★증류(Distillation) 기법을 활용해 효율적인 모델 개발.
★비용 절감과 성능 최적화를 동시에 달성.
AI 모델 개발의 새로운 패러다임
★MOE (Mixture of Experts):
●특정 분야 전문가 AI를 여러 개 두어 협업하는 방식.
●예: 의료 AI, 법률 AI, 투자 AI 등이 개별적으로 존재하면서 협업.
★증류 학습(Distillation):
●대형 모델에서 핵심 정보를 추출하여 작은 모델에 적용.
●더 적은 비용으로 비슷한 성능을 유지.
★온디바이스(On-Device) AI:
●AI를 클라우드가 아닌 개별 디바이스에서 실행하는 방식.
●데이터 보안 강화와 비용 절감 효과.
AI가 가져올 사회적 변화와 양극화 문제
AI 발전의 가장 큰 사회적 문제는 ‘양극화’이다. AI를 소유한 기업과 국가가 막대한 경제적 이익을 가져가며, AI를 활용하지 못하는 국가나 개인은 점점 도태될 가능성이 커지고 있다.
전략적 양극화의 필요
★서비스형 AI 활용 극대화
●AI 사용 비용이 낮아지면서 누구나 AI를 활용할 수 있는 환경 조성.
●기업들은 AI를 활용한 다양한 서비스와 비즈니스 모델 개발이 필요.
★전문 AI 개발 강화
●특정 도메인(예: 법률, 의료, 투자 등)에 특화된 AI 개발.
●전통적인 AI 모델과 차별화하여 시장 경쟁력 확보.
엔비디아(NVIDIA)의 역할과 GPU 시장 전망
엔비디아는 AI 학습과 추론을 위한 GPU 시장을 장악하고 있으며, 향후 AI의 발전 방향에 따라 GPU 수요가 계속 증가할 전망이다.
다만, 현재 투자 시장에서 예상하는 만큼 급격한 수요 증가는 현실적이지 않을 수 있다.
학습 시장에서 추론 시장으로 변화하면서 GPU의 필요성이 지속될 것으로 보인다.
AI 시대의 기회와 생존 전략
AI 시대는 이제 시작되었으며, 앞으로의 성공은 AI를 어떻게 활용하느냐에 달려 있다.
기업과 개인이 나아가야 할 방향
★AI 기반 비즈니스 모델 개발
●AI를 활용한 혁신적인 서비스 기획.
●예: AI 기반 투자 서비스, 의료 AI, 맞춤형 고객 서비스 등.
★전문화된 AI 개발
●특정 산업에 맞춘 AI 솔루션 개발.
●법률, 금융, 의료 등의 분야에서 차별화된 AI 도입.
★빠른 적응과 실행
●AI의 변화 속도가 빠른 만큼, 조기 시장 진입이 중요.
●기존 AI 기술을 빠르게 도입하고 활용하여 경쟁력 강화.
결론: AI 시대의 핵심은 협업과 고뇌
이제 AI는 단순한 도구가 아니라, 인간과 함께 사고하고 협업하는 존재로 변해가고 있다. 더 큰 뇌를 만드는 것이 아닌, 더 깊이 사고하는 AI가 미래의 핵심이 될 것이다. 기업과 개인 모두 AI를 활용하는 전략을 수립하고, 빠르게 변화하는 환경에 적응해야 한다. AI를 단순한 기술이 아니라, 새로운 시대를 여는 혁신의 기회로 바라보는 것이 중요하다.