베네딕트 에반스의 2024년 AI 기술 트렌드 분석과 예측
실리콘밸리의 유명한 애널리스트인 베네딕트 에반스의 2024년 AI 기술 트렌드 분석과 예측을 살펴보세요. AI에 대한 내용 뿐 아니라 2024년 알아아할 기술 트렌드까지 담겨있습니다.
Aug 01, 2024
1. 2024년 기술 트렌드: AI
베네덱트 에반스(Benedict Evans)는 기술 분야에서 저명한 애널리스트이자 저널리스트입니다. 에반스는 매년 기술 분야에 대해서 분석하고 있으며, 2024년에는 특히 AI, 플랫폼 변화, AGI(Artificial General Intelligence) 등 최신 기술 트렌드를 분석했습니다. (링크)
2024년 리포트에서 에반스는 AI가 기술업계의 주요 트렌드를 주도하고 있다고 설명합니다. 그는 AI가 기술업계의 Hype Cycle을 주도하고 있으며, AI 관련 뉴스가 아이폰과 암호화폐를 뛰어넘고 있다고 지적합니다. 특히 YC 스타트업들이 AI를 주요 분야로 삼고 있으며, 벤처 투자는 줄어들었지만 AI는 예외라고 강조합니다. 2023년에는 OpenAI가 시작한 모델 붐이 구글과 메타의 모델 출시로 이어졌고, 신규 모델과 오픈소스 모델의 증가로 이어졌습니다. Nvidia는 GPU 수요를 따라잡지 못할 정도로 수익이 증가했으며, AWS, 구글, 마이크로소프트 등 빅3 클라우드 기업도 인프라 확장에 1000억 달러(약 130조 원)를 투자했습니다.
기존 기업들도 이제 AI에 큰 관심을 보이며 "우리의 AI 전략은 무엇인가?"라는 질문을 던지고 있습니다. ChatGPT는 주간 활성 사용자 1억 명을 기록했으며, OpenAI는 13억 달러의 매출을 올렸습니다. 기술 분야에서 모두가 AI가 "The Thing"이라는 것에 동의하지만, 정확히 어떤 의미인지는 아직 명확하지 않습니다. 에반스는 AI가 소프트웨어의 본질을 바꿀지, 우리가 AGI로 나아갈지에 대한 질문을 제기합니다. 이번 글에서는 이러한 플랫폼 변화와 AI의 미래에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
2. 플랫폼 변화(Platform Shift)
기술업계는 메인프레임에서 PC, 웹/오픈소스, 스마트폰/클라우드, 그리고 현재의 생성형 AI로 이어지는 플랫폼 변화를 통해 발전해왔습니다. 새로운 기술은 S커브를 따라 발전하며, "이게 왜 유용한가?(Why is this useful?)"에서 "재미있네!(Exciting)" 단계를 거쳐 "지겨워(Boring)" 단계에 이릅니다. 현재 스마트폰은 성숙하여 지겨운 단계에 들어섰고, 머신러닝도 비슷한 단계를 겪고 있습니다. 반면, 생성형 AI는 이제 막 "재미나네!" 단계에 접어들었습니다.
머신러닝의 진화
2013년의 머신러닝(ML 1.0)은 "컴퓨터가 어떻게 고양이를 인식하게 만들까?"라는 질문을 해결하기 위해 수백만 장의 고양이 사진을 사용했습니다. 2023년의 머신러닝(ML 2.0)은 "컴퓨터가 어떻게 추론하고 이해하게 만들까?"라는 질문에 답하기 위해 인간의 모든 지식이 담긴 출력물을 컴퓨터에 제공하고 있습니다.
생성형 AI의 현재와 미래
생성형 AI는 현재 "유용한가?"에서 "재미있네!" 단계로 넘어가고 있습니다. 하지만 이 기술이 어떻게 동작하는지, 그리고 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 우리는 아직 배우고 있는 중입니다. 예를 들어, 아마존의 모든 팀이 생성형 AI를 탐색하고 있으며, AI가 무한한 인턴 역할을 할 수 있다고 평가하고 있습니다.
플랫폼 변화에서 가치 포착
생성형 AI가 새로운 플랫폼으로 자리 잡으면, 이 과정에서 가치를 포착하는 방법도 중요해집니다. 기존 기업들은 AI를 하나의 기능으로 도입하거나, 스타트업들은 AI를 언번들링하여 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. Adobe는 이 두 가지 접근 방식을 모두 활용하고 있습니다. 포토샵에 Generative Fill 기능을 추가하는 한편, 새로운 별도 앱인 Firefly를 출시했습니다.
이러한 플랫폼 변화는 기술 산업의 본질을 바꾸고 있으며, 앞으로의 가능성을 더욱 넓혀가고 있습니다.
3. 플랫폼 이동을 넘어서
기술은 지속적으로 발전하며, 우리는 플랫폼의 변화를 경험해왔습니다. 빌 게이츠는 "제 인생에 있어서 혁명적이라고 느낀 기술 데모는 단 2가지입니다. GUI와 ChatGPT"라고 말했습니다. 이 말은 우리가 단순히 플랫폼의 이동을 넘어서 새로운 패러다임으로 진화하고 있음을 시사합니다.
기술의 일반화 단계
기술의 발전은 일일이 타이핑하는 과정에서 GUI, 그리고 이제는 생성형 AI로 발전하고 있습니다. 초기에는 명령어를 배우고 입력해야 했던 것이, GUI의 등장으로 옵션을 보고 선택하는 형태로 발전했습니다. 이제는 생성형 AI를 통해 컴퓨터에게 원하는 것을 말하기만 하면 됩니다. 이는 사용자 경험을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.
AI 에이전트와 언번들링
다목적 AI 에이전트는 우리를 위해 모든 것을 해주는 꿈의 기술입니다. 이러한 에이전트는 사용자의 필요에 맞춰 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 이는 기술의 일반화를 한 단계 더 끌어올리는 역할을 합니다.
기술의 발전과 함께 언번들링도 진화하고 있습니다. 과거 Unix 기능들이 각각의 회사가 되었듯이, Excel 템플릿이나 Notion 템플릿들도 각기 회사가 될 수 있습니다. ChatGPT와 같은 AI 추천 시스템도 마찬가지입니다. 이러한 언번들링은 다양한 기능들을 분리하여 전문화된 솔루션으로 제공함으로써 사용자에게 더 큰 가치를 제공합니다.
프로덕트 패러독스
모든 기능을 갖춘 진정한 범용 소프트웨어는 다양한 작업을 소수의 앱으로 자동화할 수 있습니다. 이는 사용자가 더 적은 노력으로 더 많은 일을 처리할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 한 앱에서 모든 필요한 작업을 처리할 수 있다면, 이는 사용자에게 큰 편리함을 제공합니다.
이러한 변화는 단순한 플랫폼 이동을 넘어, 기술의 새로운 시대를 예고하고 있습니다. AI의 발전과 함께 우리는 더욱 편리하고 효율적인 도구를 사용하게 될 것입니다.
4. AGI로 가는 길
AGI(Artificial General Intelligence), 즉 인공지능의 궁극적 목표는 인간과 같은 전반적인 지능을 갖춘 시스템을 만드는 것입니다. 하지만 우리가 AGI를 얘기할 때, 실제로 무엇을 만들려고 하는지, 그것이 얼마나 먼 미래의 일인지, 어떻게 접근해야 하는지에 대한 명확한 합의는 없습니다.
생성형 AI와 AGI, 그리고 LLM
생성형 AI는 AGI로 가는 길의 중요한 단계일 수 있습니다. 현재 우리는 생성형 AI가 얼마나 발전했는지, 그리고 얼마나 더 발전할 수 있는지에 대해 알지 못합니다. 하지만 생성형 AI는 이미 다양한 분야에서 놀라운 성과를 보여주고 있으며, 이는 AGI에 한 걸음 더 다가가는 과정일 수 있습니다. AGI는 특정 작업에 국한되지 않고, 인간처럼 다양한 작업을 수행할 수 있는 지능을 의미합니다. 이는 단순한 문제 해결 능력을 넘어, 창의력, 직관, 그리고 복잡한 의사결정을 포함합니다. 하지만 이러한 목표를 달성하기 위해 필요한 구체적인 기술적 접근법과 시간표는 여전히 불확실합니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 AGI로 가는 중요한 도구 중 하나입니다. LLM은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있으며, 이는 더 복잡한 인공지능 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 그러나 현재의 LLM이 AGI로 가는 데 얼마나 기여할 수 있을지는 아직 불분명합니다. 우리는 이러한 모델들이 얼마나 더 발전할 수 있는지, 그리고 그 한계는 어디인지에 대해 지속적으로 연구하고 있습니다.
AGI로 가는 도전
AGI로 가는 길에는 많은 도전이 있습니다. 기술적인 문제 외에도 윤리적, 사회적 문제들이 얽혀 있습니다. 예를 들어, AGI가 가져올 수 있는 사회적 영향, 인간의 일자리에 미칠 영향, 그리고 윤리적 고려 사항 등이 있습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 기술적인 발전뿐만 아니라, 다방면의 협력이 필요합니다.
결론적으로, AGI로 가는 길은 아직 불확실하지만, 생성형 AI와 LLM의 발전은 우리를 그 목표에 한 걸음 더 다가가게 하고 있습니다. 앞으로도 우리는 이러한 기술의 발전을 지속적으로 모니터링하고, 그 가능성과 한계를 탐구해야 할 것입니다.
5. 결론과 중요한 질문들
기술의 발전은 지속적으로 우리의 삶과 비즈니스를 변화시키고 있습니다. 2000년대에는 "많은 사람들이 온라인에서 물건을 사게 될 것이다"라는 아이디어가 혁신적이었고, 2010년대에는 SaaS, 자동화, 협동, 워크플로우 등이 주요 아이디어로 떠올랐습니다. 이제 2030년대에는 크립토, 메타버스, 생성형 AI가 새로운 기술 트렌드로 주목받고 있습니다.
AI의 중요성과 새로운 트렌드
생성형 AI는 앞으로도 기술 발전의 중요한 축이 될 것입니다. Meta는 여전히 VR에 대한 믿음을 가지고 있으며, 지난 12개월 동안 160억 달러를 투자했습니다. 이커머스는 코로나 기간 동안 폭발적인 성장을 보였지만, 이제는 다시 안정세로 돌아섰습니다. 1993년에는 지구에 1억 대의 PC가 있었지만, 현재는 50억 명이 온라인에 접속해 있습니다. 2020년 이후에는 미국에서 맺어진 커플의 절반이 온라인을 통해 만났습니다. 이는 디지털 시대의 새로운 트렌드를 반영하는 것입니다.
새로운 번들링과 채널을 통해 글로벌 패스트 패션 비즈니스가 탄생했습니다. 예를 들어, Shein은 새로운 글로벌 패스트 패션 비즈니스 모델을 만들었고, 2022년 중반에 오픈한 Temu가 급속히 성장하면서 Shein을 따라가고 있습니다.
중요한 질문들
기술의 발전이 세상을 변화시킬 때, 우리는 어떤 질문을 해야 할까요? 소프트웨어가 세상을 지배하게 되면, 대부분의 질문은 소프트웨어 자체에 관한 것이 아닙니다. 자동차가 처음 등장한 50년 동안 사람들은 "자동차가 뭔가요?"라고 물었지만, 다음 50년 동안은 "모든 사람이 자동차를 가지게 되면 뭐가 바뀔까요?"라는 질문을 던졌습니다. 마찬가지로, 우리가 AGI와 같은 기술을 이해하려고 할 때, 우리는 이러한 기술이 우리의 삶과 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지에 대해 생각해야 합니다. 새로운 기술이 등장할 때마다 우리는 새로운 비즈니스 모델과 기회를 발견하게 될 것입니다.
2024년 기술 트렌드는 생성형 AI, 플랫폼 변화, AGI로의 여정 등 다양한 분야에서 중요한 변화를 예고하고 있습니다. 베네딕트 에반스의 분석은 이러한 트렌드가 우리의 미래를 어떻게 바꾸어 나갈지를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 앞으로도 우리는 이러한 변화를 주시하고, 새로운 기회와 도전에 대비해야 할 것입니다.
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