애플과 구글 같은 업계 거물이 혁신적 기술 경쟁에서 민첩한 스타트업을 따라잡을 수 있을까?
요컨대
AI 혁명은 전례 없는 비용 절감을 특징으로 합니다. 반도체의 무어의 법칙과 비교해 AI 모델의 성능 비용은 4개월마다 절반으로 감소합니다.
캐시 우드의 투자 회사인 ARK Invest가 발간한 새로운 백서에서는 유명 기업인들이 AI 분야를 탐색하는 복잡한 역학에 대한 조명을 비춥니다.
AI 비용의 변화
AI 혁명의 핵심은 비교할 수 없을 만큼 빠른 비용 절감입니다. 백서의 저자이자 ARK Invest의 수석 미래학자인 Brett Winton은 비슷한 성능의 AI 모델을 실행하는 데 드는 비용이 4개월마다 절반으로 줄었다고 강조합니다. 이는 기술 역사상 가장 큰 비용 감소 곡선이며, 향후 10년 동안 계속될 것으로 예측됩니다.
Winton은 이것을 다음과 비교합니다. 무어의 법칙 반도체 사업에서 가격이 보통 18~24개월마다 절반씩 떨어지는 것을 보면 상황을 파악할 수 있습니다. 그 결과는 분명합니다. AI 혁명의 속도는 수십 년 동안 기술 성장의 엔진이었던 반도체 혁명보다 XNUMX~XNUMX배 빠릅니다.
기존 IT 기업은 이 빠른 비용 하락으로 인해 양날의 검에 직면하게 됩니다. 한편으로는 비용이 감소하면서 점점 더 강력한 AI 기능을 활용할 수 있는 기회가 제공됩니다. 그러나 신생 기업과 소규모 경쟁사가 시장에 진입하기 쉬워져 대기업의 패권에 도전할 수도 있습니다.
파괴적 기술의 특성
ARK Invest에 따르면파괴적 기술 플랫폼에는 세 가지 주요 특징이 있습니다. 새롭거나 서비스가 부족한 산업에 침투하고, 비용이 크게 감소하며, 수익화에 시간이 걸리고 처음에는 재정적으로 매력적이지 않을 수 있는 비즈니스 모델을 갖추고 있습니다.
이러한 특성은 보다 민첩하고 규모가 작은 기업이 업계 거대 기업의 지배력에 도전할 수 있는 분위기를 조성합니다. 심지어 해당 기업이 해당 기술의 잠재력을 알고 이를 자사의 재정적 이익을 위해 사용하려고 노력하는 경우에도 마찬가지입니다.
AI는 이러한 특성을 모두 갖추고 있기 때문에 궁극의 파괴적 기술입니다. 그 잠재적인 응용 분야는 광범위한 영역에 걸쳐 있으며, 그 중 많은 분야가 현재 기술로는 충분히 제공되지 않고 있으며, 빠른 비용 하락은 이미 명백합니다. 게다가 많은 AI 기반 비즈니스 모델은 빠른 수익화보다 사용자 확보와 데이터 수집에 더 중점을 두어 파괴적 기술의 추세를 따릅니다.
AI에 대한 빅테크 접근 방식
Apple과 Google은 모두 이러한 파괴적 잠재력에 비추어 AI를 통합하는 데 신중한 접근 방식을 취했습니다. Winton에 따르면, 기존 기술 기업은 종종 이 전략을 사용하여 스타트업이 혁신적인 아이디어를 널리 사용하기 전에 "위험을 제거"하도록 합니다.
이 방법은 Google이 방대한 언어 모델을 처리하는 방식에서 나타납니다. 이 회사는 정교한 언어 모델을 대중에게 공개하기 위해 OpenAI 3년 이상 사용 가능했습니다. 그런데도 Google의 성과는 OpenAI그리고 사용자는 Google의 가장 정교한 모델에 대해 40% 이상 더 많은 비용을 지불해야 했습니다. OpenAI가장 효과적인 것입니다.
사진: ARK Invest
엄격한 제품 개발에 대한 명성에도 불구하고 Apple은 아직 주요 언어 모델을 출시하지 않았습니다. 이 회사는 많은 경쟁사보다 훨씬 늦은 2024년 가을에 최초의 최첨단 AI 기반 제품을 출시할 가능성이 높습니다.
이러한 체계적인 접근 방식에는 이점이 있습니다. 윈튼이 지적했듯이, 불규칙한 행동을 보이는 상품을 운송하는 것은 잘 구축된 평판을 유지하는 사람들에게는 다소 불안할 수 있습니다. Google과 Apple의 성공의 기반은 신뢰할 수 있고 사용자 친화적인 상품과 서비스를 제공하는 것이었습니다. AI가 예상치 못하거나 원치 않는 결과를 낼 수 있는 능력은 회사와 브랜드에 대한 사용자의 신뢰에 심각한 위협이 됩니다.
신규 진입자를 위한 기회
AI의 파괴적 특성과 빠르게 떨어지는 가격으로 인해, 새로운 플레이어가 잘 정립된 기술 거대 기업의 지배에 도전할 수 있는 잠재력이 많습니다. 소규모 기업과 스타트업은 레거시 시스템에 덜 제약을 받고 빠르게 움직일 수 있기 때문에 AI의 약속을 최대한 활용할 준비가 더 잘 되어 있을 수 있습니다.
이는 단순히 AI 역학이 아닙니다. 기술의 역사를 통틀어 빠른 개발의 폭발은 종종 더 확립된 회사를 희생하고 새로운 시장 리더의 등장으로 이어졌습니다. 메인프레임 컴퓨터에서 개인용 컴퓨터로, 그리고 모바일 기기로 전환할 때마다 새로운 지배적인 회사가 등장했습니다.
AI 혁신에도 비슷한 추세가 있을 수 있습니다. 빠르게 실험하고, 반복하고, 변화하는 AI 환경에 적응할 수 있는 기업은 큰 혜택을 볼 수 있습니다. 그 결과, 기술 부문은 더욱 활기차고 경쟁적이 될 수 있으며, Apple과 Google과 같은 기존 강자에 도전하는 새로운 회사가 등장할 수 있습니다.
혁신과 위험의 균형을 관리하다
Apple과 Google의 어려움은 위험 관리와 혁신의 이상적인 조합을 찾는 것입니다. 이러한 기업은 세련되고 신뢰할 수 있는 상품과 서비스를 제공함으로써 전 세계 수십억 명의 사용자를 행복하게 만들었습니다. AI를 통합하는 데 대한 신중한 접근 방식은 예상치 못한 기술을 대규모로 사용하는 데 수반되는 가능한 위험을 철저히 이해하고 있음을 나타냅니다.
반면에 지나치게 조심하는 것은 기회를 놓치게 할 수 있습니다. AI가 매우 빠르게 발전하고 있기 때문에 기술 환경의 주요 변화가 몇 달 안에 발생할 수 있습니다. 조정하는 데 오랜 시간이 걸리는 기업은 발전한 시장에서 따라잡기 위해 노력해야 할 위험이 있습니다.
게다가 AI 개발의 특성상 개선은 광범위한 구현과 실제 입력을 통해 이루어지는 경우가 많습니다. Apple과 Google은 AI 기반 기능과 제품의 출시를 연기하면 AI 시스템을 개선하고 개발하는 데 필요한 정보와 이해를 얻는 능력이 감소할 수 있습니다.
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저자에 관하여
Victoria는 다음을 포함한 다양한 기술 주제를 다루는 작가입니다. Web3.0, AI 및 암호화폐. 그녀의 광범위한 경험을 통해 그녀는 더 많은 청중을 위한 통찰력 있는 기사를 작성할 수 있습니다.
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