AI 회사

서문: "2027년"이 증폭된 AI 노드가 되는 이유는 무엇인가?
2023년 이래로 생성적 AI 도구의 발전 속도는 전 세계를 놀라게 했습니다. ChatGPT의 인기부터 GPT, Claude, Gemini의 기능적 중첩까지, AI는 "카피 작성"에서 "의사결정 지원"으로 진화했습니다. 많은 사람들이 좀 더 급진적인 가정을 내놓기 시작했습니다. 2027년까지 진정한 AGI를 볼 수 있을까요?
AGI(인공 일반 지능)는 AI가 더 이상 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 인간처럼 학습하고, 추론하고, 이해하고, 계획을 세울 수 있다는 것을 의미합니다. Anthropic과 OpenAI와 같은 회사의 창립자들은 최근 그러한 목표가 2027년경에 달성될 수 있다고 공개적으로 밝혔습니다. 이런 종류의 이야기는 흥미롭기도 하지만 무섭기도 합니다...
저는 AI를 많이 사용하는 사용자로서 이러한 도구를 사용하고 매일 업계 동향을 관찰합니다. 동시에 저는 다양한 관점의 균형을 맞추기 위해 보다 포괄적인 연구가 필요하다는 것을 깊이 느낍니다. 그렇지 않으면, 저는 매일 새로운 AI 연구에 대해 정말 걱정하게 될 겁니다!
따라서 오늘의 글은 미래를 예측하려는 것이 아니라, 보다 합리적이고 객관적인 관점으로 돌아가겠습니다. AI 2027에 대한 찬반 논쟁을 시작으로, 왜 "AI 2027"이 주목을 받게 되었는지, 그리고 이를 바라보는 데 어떤 사고방식을 가져야 하는지 알아보겠습니다! 함께 시청해 보세요!

서문: AI가 너무 똑똑해지면 블랙박스는 더 이상 안심할 수 없습니다. 2024년 이후, AI 도구는 우리 삶의 모든 구석구석에 침투했습니다. 에서

처음으로 ChatGPT를 사용하면 응답 속도, 언어 기능, 정보량에 놀랄 수도 있습니다. 이는 기사를 쓰고, 이력서를 수정하고, 마케팅 카피를 작성하고, 심지어 코드를 작성할 수 있는 전지전능한 온라인 백과사전 도우미와 같습니다. 많은 사람들에게 이런 도구는 업무 습관과 생활 방식을 바꾸는 데 충분합니다.
하지만 여러분이 기업가, PM 또는 프리랜서라면 ChatGPT가 "물건을 만드는 데" 도움을 줄 수는 있지만 "작업을 완료"할 수는 없다는 사실을 곧 깨닫게 될 것입니다. 마치 매우 똑똑하지만 수동적인 조수와 함께 일하는 것처럼 모든 단계를 직접 지시해야 합니다. 이때 AI 에이전트라는 개념이 등장했습니다.
AI 에이전트는 단순한 챗봇이 아니라 목표를 적극적으로 이해하고, 작업 프로세스를 계획하고, 여러 단계로 이루어진 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템입니다. "웹사이트의 전환율을 높이고 싶습니다"라고만 말하면, 웹사이트 문제를 자동으로 분석하고, 카피라이터에게 제안을 하고, A/B 테스트를 수행하고, 마지막으로 결과를 보고해 줍니다. 이러한 능력은 AI에 대한 우리의 기대를 뒤집을 뿐만 아니라, 차세대 AI 혁명의 시작점이 될 것입니다.
오늘의 글에서는 AI Agent가 무엇인지, 무엇을 할 수 있는지, 대표적인 도구와 프레임워크는 무엇인지, 그리고 ChatGPT에 이어 주목해야 할 새로운 트렌드인 이유에 대해 가장 기본적인 정의부터 심층적으로 이해하도록 도와드리겠습니다. 계속 읽어보세요!

중소기업이 사업을 확장하기 시작할 때, 가장 먼저 직면하는 문제는 대개 시장이나 제품이 아니라 인력 부족입니다. 오늘 당신이 이 회사의 책임자라고 상상해보세요. 고객에게 답변하고, 카피를 쓰고, 고객 리뷰를 처리하는 등 세 가지 업무를 동시에 수행해야 할 수도 있습니다.
그리고 이러한 지루하지만 중요한 작업의 한가운데서 여러분은 업무 수행 방식을 바꿀 수 있는 새로운 도우미에 대해 듣게 됩니다. 바로 인공 지능, 더 구체적으로 말하면 대규모 언어 모델(LLM)입니다.

인공 지능(AI)은 우리의 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 챗봇, 음성 지원, 자율주행차 등 모든 것이 강력한 AI 훈련 및 추론 기술에 의존합니다. 하지만 모든 AI 모델이 동일하게 훈련되는 것은 아닙니다. 일부 회사는 최첨단 하드웨어를 사용하기로 선택하고, 다른 회사는 더 적은 리소스로 비슷한 결과를 얻으려고 합니다.
DeepSeek, OpenAI, Anthropic은 AI 분야의 3대 경쟁사이며, 각 회사마다 학습 전략이 다릅니다. DeepSeek은 오래되었지만 가격이 저렴한 A100 GPU를 사용하기로 했고, OpenAI는 최신 NVIDIA H100을 사용했으며, Anthropic은 Google TPU를 사용하여 AI 학습을 최적화했습니다. 이 글에서는 이 세 회사의 AI 훈련 및 추론 전략을 자세히 살펴보고, AI 산업에 미치는 영향을 분석합니다. 계속 읽어보세요!

DeepSeek는 누구인가요?
DeepSeek은 최근 매우 낮은 비용으로 OpenAI GPT-4와 경쟁하는 AI 모델을 개발한 중국의 스타트업입니다. DeepSeek의 성공은 주로 혁신적인 AI 학습 방법에 기인하는데, 이는 오래된 NVIDIA A100 GPU와 저렴한 칩을 결합하여 AI 학습의 높은 비용을 돌파했습니다.
NVIDIA의 역할
NVIDIA는 글로벌 AI 하드웨어 시장의 선두주자이며, 이 회사의 고성능 GPU는 AI 훈련과 추론에 널리 사용됩니다. 과거에는 NVIDIA가 거의 모든 대규모 AI 프로젝트의 핵심 공급업체였으며, 기업들은 값비싼 GPU에 의존해 AI 모델을 훈련해야 했습니다.
DeepSeek 및 NVIDIA
DeepSeek은 현재도 NVIDIA 하드웨어를 사용하여 AI 모델을 실행하고 있지만, DeepSeek은 AI 학습에 반드시 NVIDIA의 최신 H100 또는 Blackwell 아키텍처 GPU를 사용할 필요는 없다는 것을 증명했으며, 이로 인해 시장에서는 NVIDIA의 고성능 하드웨어의 필요성에 대해 다시 생각하게 되었습니다.

최근 들어 인공지능(AI) 분야의 경쟁이 점점 더 치열해지고 있으며, 전 세계의 기술 기업들은 시장 기회를 잡기 위해 자원을 투자해 왔습니다. 이러한 AI 경쟁에서 DeepSeek은 저비용 고효율 기술 솔루션을 선보이며 빠르게 부상했으며 시장의 주목을 받게 되었습니다. OpenAI와 Anthropic 등 미국의 기술 기업과 비교했을 때 DeepSeek은 강력한 기술 혁신 역량을 보여줄 뿐만 아니라, AI 훈련 비용에 대한 사람들의 기존 인식을 뒤집습니다.
이 글에서는 DeepSeek의 부상에 대해 깊이 파고들어 다양한 관점에서 그 기술적 이점, 핵심 경쟁력, AI 산업에 대한 영감을 분석합니다. 계속 읽어보세요!

AI 분야에 막대한 기술산업 자금이 유입되는 가운데 다양한 AI 스타트업의 자금조달 현황과 개념을 이해함으로써 미래 인공지능 트렌드에 대해서도 보다 명확하게 이해할 수 있다.
생성 AI 및 대규모 언어 모델 생성을 예로 들면, OpenAI만이 뛰어난 기술을 자랑하는 Amazon과 Google의 막대한 투자를 바탕으로 올해 가장 주목받는 유니콘이 되었습니다. OpenAI 이후.

앤트로픽은 어떤 회사인가요? 창업자들이 OpenAI에서 분리된 이유는 무엇입니까? 두 회사의 전략적 위치의 차이점은 무엇입니까?

오늘은 인류학 이야기를 여러분과 공유하겠습니다!