간략한 요약
이 비디오에서는 인공지능, 특히 챗GPT와 거대 언어 모델(LLM)의 발전과 그 영향에 대해 설명합니다. 챗GPT의 기본 원리인 트랜스포머 아키텍처부터, 오픈AI의 성장 과정, 그리고 AI 반도체 시장의 현재와 미래 경쟁 구도까지 다룹니다. 또한, GPU의 역할과 엔비디아의 성공 요인, 그리고 한국 반도체 산업이 나아가야 할 방향에 대한 인사이트를 제공합니다.
- 챗GPT와 거대 언어 모델의 기본 원리 및 발전 과정
- 오픈AI의 성장 과정과 샘 올트먼의 역할
- AI 반도체 시장의 경쟁 구도와 엔비디아의 성공 요인
- 한국 반도체 산업의 미래와 투자 기회
소개
솔트룩스 및 솔트룩스 그룹의 대표인 이경일은 솔트룩스가 대한민국 최초로 인공지능 기업으로 상장했으며, 전 세계를 대상으로 인공지능 서비스를 확대하기 위해 노력하고 있다고 소개합니다.
챗GPT의 기본 원리
챗GPT는 GPT에 채팅 기능을 더한 것으로, GPT는 사람과 대화를 할 수 있도록 만들어진 인공지능 서비스입니다. GPT는 '생성적 사전 훈련 트랜스포머'의 약자로, 트랜스포머 아키텍처는 구글 엔지니어들이 사람의 말을 잘 이해하도록 하기 위해 개발한 기술입니다. 이 기술은 문장의 중요한 주제에 관심을 기울여 사람이 질문하거나 요구하는 것에 대해 문장을 생성해 냅니다. 챗GPT를 포함한 초거대 인공지능은 이 아키텍처에서 시작되었습니다. 챗GPT는 사람의 언어를 학습하고, 질문에 대답하도록 만들어진 인공지능입니다.
챗GPT의 놀라운 발전
챗GPT는 사람만큼 학습하고 질문에 놀랍게 대답할 수 있어 사람들을 놀라게 했습니다. 과거에는 손글씨, 음성 인식, 이미지 인식 등에서 사람 수준에 도달하는 데 20년 이상 걸렸지만, 챗GPT는 SAT 시험에서 상위 5~6% 안에 들고, 미국 변호사 시험에서 상위 10% 안에 드는 등 빠른 속도로 발전했습니다. 이러한 발전 속도는 매년 100배에 이를 정도로 빠르며, 우리 삶에 많은 영향을 줄 것으로 예상됩니다.
오픈AI의 성장 과정
오픈AI는 샘 올트먼이 설립한 회사로, 일론 머스크를 포함한 여러 공동 창업자들이 함께했습니다. 처음에는 공익을 위해 모든 것을 개방하는 비영리 법인으로 시작했지만, 마이크로소프트로부터 막대한 투자를 받은 후 GPT-3와 GPT-4를 개발하며 큰 성과를 거두었습니다. 샘 올트먼은 이후 기업을 성장시키고 돈을 버는 방향으로 전환하면서 많은 공동 창업자들과 갈등을 겪었지만, 결국 복귀하여 오픈AI를 이끌고 있습니다.
챗GPT의 활용 분야와 일자리 영향
챗GPT는 검색, 문서 작성, 회의록 작성, 사업 기획서 준비, 대본 작성 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히, 기획, 시장 조사, 번역 등 지적 노동의 글쓰기 부분과 검색을 대신하는 질문 등에 많이 사용됩니다. 멀티 모델 기능이 추가되면서 그림을 그리고 이해하는 기능도 확대되고 있습니다. 또한, 엑셀 자동 작성, 그림 그리기, 파워포인트 연동 등 다양한 애플리케이션과 결합되고 있습니다. 개발 분야에서는 챗GPT가 신입 개발자보다 더 잘 프로그램을 짜기 때문에, 미국에서 개발자 해고가 증가하는 등 일자리에 큰 영향을 주고 있습니다.
거대 언어 모델의 한계와 발전 방향
거대 언어 모델은 수학적으로 공부하고 생각하기 때문에 환각 현상, 최신성 확보의 어려움, 보안 문제 등의 한계가 있습니다. 환각 현상은 확률 통계적으로 주사위를 던지기 때문에 완벽한 거짓말을 하는 것을 의미합니다. 또한, 학습에 많은 비용이 들기 때문에 최신성을 확보하기 어렵고, 기업 내부 데이터를 학습시키기 어렵다는 보안 문제도 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 검색을 통해 사람의 말과 그림을 생성하는 것을 증강하는 기술인 RAG가 개발되고 있습니다. 거대 언어 모델은 더 큰 뇌를 만드는 방향, 멀티모달리티 기능 확장, 그리고 특정 분야에 전문화된 스몰 랭귀지 모델 개발의 세 가지 축으로 발전하고 있습니다.
GPU와 인공지능의 관계
GPU는 원래 게임을 지원하기 위해 만들어진 그래픽 전용 프로세서로, 수천 개의 코어를 가지고 있어 수학 연산을 동시에 처리할 수 있습니다. 힌튼 교수 팀은 GPU를 인공지능 학습에 활용하는 아이디어를 실행에 옮겼고, 이를 통해 인공지능이 빠르게 발전할 수 있었습니다. 엔비디아는 GPU를 통해 인공지능 분야에서 큰 성공을 거두었지만, 이는 단순한 반도체 기술뿐만 아니라 쿠다(CUDA) 아키텍처와 생태계를 구축했기 때문입니다.
AI 반도체 시장의 경쟁 구도와 미래
인공지능 발전 속도에 비해 GPU 발전 속도가 따라가지 못하고 있지만, 엔비디아는 여전히 AI 반도체 시장을 주도하고 있습니다. 하지만 반도체 기술이 한계에 다다르고 있고, 추론형 반도체 시장이 성장하면서 새로운 경쟁자들이 등장할 가능성이 있습니다. AMD는 전통적인 GPU 시장에서 엔비디아의 경쟁자가 될 수 있으며, npu, lpu 등 새로운 형태의 AI 전용 반도체도 등장하고 있습니다. 한국도 세계적인 반도체 회사를 보유하고 있지만, 비메모리 분야에서 도전을 해야 합니다. 중국은 물량 공세를 통해 엔비디아를 포함한 모든 반도체 회사에게 큰 도전이 될 수 있습니다.
한국 반도체 산업의 기회와 도전
학습용 반도체 시장에서는 엔비디아를 이기기 어렵지만, 추론형 반도체 시장에서는 새로운 기회가 있을 수 있습니다. 오픈AI는 자체 반도체 설계 하우스를 만들어 AI 반도체 시장에 진출할 가능성이 있으며, 애플, 구글, 테슬라 등도 경쟁자가 될 수 있습니다. 한국은 hbm 기술을 넘어선 차세대 기술을 준비해야 하며, 비메모리 분야인 npu, lpu 분야에서 기회를 찾아야 합니다. 네이버를 포함한 몇몇 회사들이 npu, lpu를 개발하고 있으며, 벤처 캐피탈의 투자도 활발히 이루어지고 있습니다.
투자의 기회와 변곡점
지난 40년간 여러 번의 변곡점이 있었으며, 중요한 투자를 하고 의사 결정을 했던 사람들은 큰 돈을 벌었습니다. 1981년 IBM PC, 1995년 인터넷 붐, 2005년 애플 아이폰 출시 등이 대표적인 예입니다. 2023년은 또 다른 변곡점으로, 인공지능 분야에 수십조 원이 투자되고 있습니다. 위대한 혁신이 일어날 때는 거품이 끼게 되지만, 그중에서 살아남은 기업들이 시장을 지배하고 새로운 부를 창출할 것입니다. 투자자들은 인공지능 분야에 투자하는 기업들을 면밀히 검토하여 큰 성과를 만들어야 합니다.
