현재 기술과 시장에 대해 우리가 알고 있는 것을 기반으로 생성적 AI의 비즈니스 모델은 무엇일까요?
나는 여기에서 생성적 AI의 기술적 및 자원 제한에 대해 많은 시간을 쏟았는데, 이러한 도전을 주변에 자리잡은 산업에게서 보다 뚜렷하게 지켜보면 매우 흥미롭습니다.
그러나 이렇게 된다면, 생성적 AI의 실제 비즈니스 모델은 무엇일까요? 우리는 어떤 것을 기대해야 하고, 그냥 과대광고인가요? 이 기술의 약속과 실제 현실 사이에는 무엇이 다를까요?
생성적 AI는 기능인가, 제품인가?
몇 명과 대화를 나누면서 매체에서도 자주 듣고 있습니다. 기술이 기능인지 제품인지의 차이는 결국 해당 기술이 독자적으로 충분한 가치를 가지고 있는지, 사람들이 거기에만 액세스하고 싶어하는지 또는 다른 기술들과 결합했을 때 대부분 또는 모든 가치를 실제로 나타내는지입니다. 우리는 지금 "AI"가 기존 제품들에 붙여지고 있습니다. 텍스트/코드 편집기부터 검색, 브라우저까지 다양한 제품들에 사용되고 있으며, 이러한 응용프로그램들은 "생성적 AI가 기능으로 사용됨"의 예입니다. (제가 지금 이 글을 Notion에서 작성 중이고 AI가 계속해서 무언가를 하도록 유도하고 있습니다.) 반면에 Anthropic, OpenAI 및 기타 여러 비즈니스들은 ChatGPT나 Claude와 같이 생성적 AI가 중심 요소인 제품을 판매하려고 노력하고 있습니다.
조금 논란이 될 수도 있지만, 내가 생각하는 주요 요소는 "생성적 AI가 제품으로 사용됨" 그룹에 대한 것입니다. 생성적 AI가 고객의 기대에 부응하지 않는다면, 그들은 제품 사용을 중단하고 제공업체에 지불을 중지할 것입니다. 반면에 (이해할 만한) 구글의 AI 검색 요약이 별로라고 느낀다면 그들은 불평을 할 수 있고 그 요약을 끄고 그대로 구글 검색을 사용할 수 있습니다. 핵심 비즈니스 가치 제안은 AI의 기초 위에 건설되지 않습니다. 그것은 그저 추가 잠재적 판매 포인트에 불과합니다. 이로써 기업에 대한 위험이 훨씬 적어집니다.
애플이 생성적 AI 공간 대부분에 접근하는 방식은 생성적 AI를 기능으로, 제품으로 보는 좋은 예입니다. 내게 매우 약속된 전략이 있는 것 같습니다. 마지막 WWDC에서 애플은 OpenAI와 협력하여 애플 사용자가 Siri를 통해 ChatGPT에 액세스할 수 있도록 한 사실을 밝혔습니다. 이 중요한 것은 몇 가지가 있습니다. 첫째, 애플은 이 관계를 만들기 위해 OpenAI에 어떤 비용도 지불하지 않습니다. 애플은 매력적인 경제적 사용자들에게 액세스를 제공하고, OpenAI는 이러한 사용자들을 ChatGPT의 유료 구독자로 전환할 기회를 갖습니다. 애플은 관계에서 어떤 위험도 감수하지 않습니다. 둘째, 이는 애플이 다른 생성적 AI 제품들을 사용자들에게 제공하지 못하게 하는 것은 아닙니다. 그는 OpenAI가 첫 번째 협력을 발표한 것 뿐이며, 더 큰 생성적 AI 경쟁에서 특정 말의 승리에는 베팅하지 않습니다. 애플은 물론 애플 AI에 대해 작업 중이지만, 그들은 이 제안을 이미 존재하는 제품 라인을 보완하기 위해 타겟팅하고 있는 것으로 보입니다 - 당신의 iPhone을 더 유용하게 만들기 위해 - 제품으로서의 모델을 판매하는 대신.
이 모든 말은 유추할 수 있는 AI가 비즈니스 전략에 어떻게 작용해야 하는지 여러 가지 관점이 있다는 것을 의미합니다. 기술 자체를 구축하는 것이 가장 성공적일 것이라고 보장되지는 않습니다. 10년 뒤 되돌아봤을 때, 유추할 수 있는 AI 비즈니스 영역에서 "큰 승자"로 생각할 기업이 실제로 기술을 개발한 기업은 아닐 것이라고 의심합니다.
개발에 적합한 비즈니스 전략은?
알겠다고 생각할 수도 있지만, 가치가 충분히 있다면 누군가는 만들어야만 한다고 생각할 것입니다, 맞아요? 유추할 수 있는 AI 능력을 실제로 만드는 데 돈이 들지 않는다면, 이 능력은 어떻게 되는 걸까요? 그것이 최대의 잠재력에 도달할 수 있을까요?
기술 영역의 많은 투자자들은 유추할 수 있는 AI에서 이득을 얻을 수 있는 기회가 충분히 있다고 믿기에 이미 OpenAI 및 동료들에 많은 억 달러를 투자했습니다. 하지만, 이러한 수억 달러가 이미 투자되었음에도 불구하고, 미래에 유추할 수 있는 AI의 성능이 조금씩 개선될 것이라고 강하게 의심한다는 내용을 이전에 여러 차례 썼습니다. (특히, 약속된 진전을 이루기 위한 훈련용 인간 생성 데이터 양에 대한 제한은 문제에 돈을 던져서 해결될 수 없습니다.) 즉, 유추할 수 있는 AI가 지금처럼 더 유용하거나 "똑똑"해질 것이라고 난생 단언할 수 없습니다.
그 말씀처럼, 제 의견에 동의하든 동의하지 않든, 높은 수준의 기술을 보유하는 것은 그 기술을 활용한 제품을 만들어 사람들이 구매하고 지속 가능하고 재생 가능한 비즈니스 모델을 만드는 것과는 매우 다르다는 것을 기억해야 합니다. 멋진 새로운 것을 발명할 수 있지만, 어떤 제품팀이나 스타트업이나 기술 회사에서 말씀할 것처럼, 그것이 과정의 끝이 아니라는 것을 이해해야 합니다. 실제 사람들이 어떻게 당신의 멋진 새로운 것을 사용할 수 있고 사용하는지 파악하고 전달하고, 사람들이 당신의 멋진 새로운 것이 지속 가능한 가격으로 가치 있다고 믿게 만드는 것은 굉장히 어렵습니다.
우리는 분명히 많은 채널에서 이에 대한 제안 아이디어들이 나오고 있지만, 이 중 일부 아이디어들은 꽤 실패한 것으로 나타나고 있습니다. 지난 주 발표된 OpenAI의 새로운 검색 엔진 베타판은 이미 출력물에서 주요 오류가 발생했습니다. LLMs가 어떻게 작동하는지에 대한 내 이전 글을 읽은 사람들은 놀라지 않을 것입니다. (개인적으로는 이 제품을 개발할 때 이 명백한 문제에 대해 생각하지 않았다는 점이 놀랐습니다.) 매력적인 것으로 여겨지는 아이디어들조차도 그냥 "있어야 하는 좋은 것"이거나 사치품이 될 수 없으며, 필수적이어야 합니다. 왜냐하면 이 비즈니스를 지속 가능하게 만드는 데 필요한 가격이 매우 높아야 하기 때문입니다. 연간 소비율이 50억 달러인 경우, 수익성을 창출하고 자긍심을 유지하기 위해서는 결국 유료 사용자 기반이 엄청나야 하거나, 이러한 사용자가 내는 가격이 눈을 떰질 만큼 높아야 합니다.
연구는 여전히 본질적으로 가치 있지 않나요?
기술적 경계를 넓히는 데 가장 흥미를 느끼는 사람들은 어려운 상황에 처해 있습니다. 결과가 즉각적으로 실용적으로 유용하지 않더라도 연구가 연구를 위한 가치를 가지고 있는 경우는 언제나 있습니다. 그러나 자본주의는 특히 이러한 유형의 작업이 지속되는 데 좋은 수단이 없습니다. 특히 이 연구가 참여 비용이 엄청나게 높은 경우에는 더 그렇습니다. 수십 년 동안 미국은 학계의 리소스를 고갈시켜 왔기 때문에 학자와 연구자들은 사설 투자 없이는 이러한 연구에 참여할 기회가 거의 없거나 전혀 없습니다.
제가 생각하기에 애써서 번역해 보겠습니다. 아카데미가 바로 적절한 감독 하에 이루어질 수 있는 이러한 연구를 진행할 수 있는 곳이기 때문에 이것이 정말 안타까운 일이라고 생각해요. 윤리적, 보안 및 안전 문제는 학계에서 적절히 다룰 수 있으며, 단순히 우선 순위를 두지 않는 방식으로 학계에서 탐구할 수 있어요. 학자들을 위한 연구에 대한 문화와 규범은 돈보다는 지식을 중시할 수 있지만, 민간 부문 기업이 모든 연구를 주도하고 있는 경우에는 선택이 바뀔 수 있어요. 사회가 "순수한" 연구를 할 수 있는 사람들이 발전적 AI 붐에 중요하게 참여할 수 있는데 필요한 자원에 접근할 수 없어하는 것이네요.
그럼, 이제 어떻게 해야 할까요?
물론, 심지어 이러한 민간 기업들조차도 더 많고 큰 모델을 훈련시키기 위한 자원이 부족할 수 있는 중요한 가능성이 있어요. 이는 저가 이 기사로 시작을 했던 인용구로 돌아오게 만들 수 있죠. 우리 기술 발전을 지배하는 경제 모델 때문에 잠재적 기회를 놓칠 수도 있어요. 합리적이지만 GPU 비용을 지탈만한 억만 달러 수준이 아닌 생성적 AI 응용 분야들은 제대로 탐구해보지 못할 수도 있으며, 사회에 해를 끼치거나 어리석거나 무용지물인 응용 프로그램은 더 많은 현금 인센티브 기회를 제공하기 때문에 투자를 받을 수 있답니다.
더 많은 내 작품은 www.stephaniekirmer.com을 방문해 주세요.