10가지 "최고"! 2024년 주요 AI 이벤트 검토, 숨겨진 트렌드와 업계 과제 밝혀

2024년에도 AI 열풍은 여전히 거세게 몰아치고 있으며, 쇠퇴할 기미가 보이지 않습니다. AI 열풍은 조용히 세계의 지형을 바꾸고 기록적인 혁신적 사건을 만들어내고 있습니다.

올해 NVIDIA, Broadcom과 같은 인프라 공급업체와 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 공급업체는 AI 사업 매출에서 강력한 성장을 이루었습니다. 올해 엔비디아는 애플과 마이크로소프트를 여러 번 앞지르며 세계에서 가장 가치 있는 기업이 됐습니다. 시장조사 기업 IoT Analytics의 GenAI 시장 조사 데이터에 따르면, Nvidia의 데이터 센터 GPU 수익은 2024년에 142% 증가하여 시장 가치가 3.5조 달러를 넘어설 것으로 나타났습니다.

또한, OpenAI와 xAI가 모두 자금 조달 라운드에서 60억 달러 이상을 모금한 해였고, 기술주 중심의 나스닥 지수가 처음으로 20,000포인트를 돌파했습니다.

AI 개발에 대한 열정이 지속적으로 높아지고 있는 것을 관찰한 시장 조사 회사 IoT Analytics는 2024년에 주목할 만한 이 분야의 상위 10개 이벤트를 선정했습니다.

01 ,가장 주목할 만한 AI 사이버보안 이벤트

국가 해커는 LLM을 사용하여 공격 역량을 향상시킵니다.

2024년 2월 14일Microsoft는 러시아, 중국, 북한, 이란의 국가 해커들이 OpenAI의 도구를 사용하여 공격 역량을 향상시키고 있다고 발표했습니다.

Microsoft는 이러한 조직들이 서로 다른 방식으로 AI를 사용한다고 밝혔습니다. 예를 들어, 러시아 GRU는 대규모 언어 모델(LLM)을 정기적으로 사용하여 "기존 우크라이나 군사 작전에 관련될 수 있는 다양한 위성 및 레이더 기술"을 연구합니다. 한편, 북한 해커들이 LLM을 이용해 스피어피싱 캠페인에 필요한 콘텐츠를 생성했다는 보고가 있었고, 이란 해커들은 이 모델을 이용해 더욱 설득력 있는 이메일을 작성했다는 보고도 있었습니다.

02 ,가장 영향력 있는 AI 규제

EU AI법

2024년 3월 13일, 유럽 의회는 EU AI법을 통과시켰고, 이는 2024년 8월 1일부터 시행될 예정입니다.

세계 최초의 공식적이고 포괄적인 AI 규정으로서, AI의 남용으로 인해 발생할 수 있는 잠재적 피해를 기준으로 AI를 4가지 위험 범주로 구분하여 EU 내 AI 사용에 대한 규칙을 설정합니다.

1. 허용할 수 없는 위험

AI 시스템은 다음을 포함하되 이에 국한되지 않고 명시적으로 금지된 시나리오에서 사용됩니다.

* 행동을 왜곡하거나 의사 결정을 손상시키기 위한 무의식적, 조작적 또는 기만적인 행동

* 연령, 장애 또는 사회경제적 지위와 관련된 취약성을 악용합니다.

* 민감한 속성(인종이나 정치적 견해 등)을 추론하기 위한 생체 인식 분류: 법 집행 기관이 합법적으로 얻은 생체 인식 정보를 태그 지정하고 필터링하는 것은 포함되지 않습니다.

* 사회적 평가, 즉 사회적 또는 개인적 특성에 따라 사람이나 집단을 평가하거나 분류하는 것으로, 이로 인해 해당 사람들이 부당한 대우를 받을 수 있음

* 의학적 또는 안전상의 이유를 제외하고 직장이나 학업 환경에서 감정을 추론하는 행위.

2. 고위험

허용되는 가장 높은 위험 수준인 EU AI 관련 법규의 대부분은 이 범주의 시스템에 대한 규제에 초점을 맞추고 있으며, 여기에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

* EU AI 지침 부록 I에 나열된 EU 법률에 따라 안전 구성 요소로 사용되거나 해당 법률에 따라 제3자 적합성 평가를 거쳐야 하는 제품에 사용되는 경우

*허용된 생체 인식 작업 및 중요 인프라와 같은 EU AI 지침 부록 III에 나열된 시나리오를 사용합니다.

*부록 I:

https://artificialintelligenceact.eu/annex/1

*부록 III:

https://artificialintelligenceact.eu/annex/3

고위험 AI 제공업체는 위험 관리 시스템 구축, 데이터 거버넌스 수행, 규정 준수를 입증하는 기술 문서 제공 등 운영 요구 사항을 충족해야 합니다.

3. 제한된 위험

이 범주는 법안에서 차지하는 공간이 적고 투명성 요구 사항이 느슨합니다. 간단히 말해, 이러한 시스템의 개발자와 제공자는 최종 사용자가 AI와 상호 작용하고 있다는 사실을 알도록 해야 합니다.

4. 최소한의 위험

이러한 애플리케이션은 규제되지 않으며 EU 시장의 대부분 AI 애플리케이션(예: AI 비디오 게임 및 스팸 필터)이 포함됩니다.

EU의 AI법이 이러한 종류의 법 중 최초라는 찬사를 받고 있지만, 다른 국가들은 이미 AI를 규제하기 위한 입법 절차를 시작했거나 기존 법률과 일치하지만 EU의 AI법만큼 구속력이 있도록 의도되지 않은 지침을 제공했습니다.

예를 들어,일본 정부는 2024년 4월에 "비즈니스 인공지능 가이드라인 1.0"을 발표했습니다.이는 AI의 책임감 있는 개발과 사용을 장려하기 위해 기존 법률에 근거한 자발적 지침입니다. 동시에,브라질 상원은 2024년 5월에 법안 제2338/2024호를 제안했습니다.이는 알고리즘 설계와 기술 표준을 포함하여 인공지능을 규제하는 것을 목표로 한 국내 최초의 법안으로, 2024년 12월에 통과되었습니다.

미국에서는 아직 연방 차원의 규제법이 도입되지 않았지만, 2024년에는 최소 24개 미국 주, 푸에르토리코, 미국령 버진아일랜드, 워싱턴 D.C.가 AI 관련 법안을 제안했습니다. 최소 31개 주, 푸에르토리코, 미국령 버진아일랜드가 이러한 결의안을 채택하고 이행했습니다.

03 ,가장 영향력 있는 AI 하드웨어 개발

엔비디아 블랙웰 시리즈와 출시 지연

2024년 3월 18일, NVIDIA는 GTC 2024에서 새로운 Blackwell GPU 아키텍처를 발표하고 B100, B200, GB200(Grace CPU와 B200 2개 결합)의 3개 GPU를 출시했습니다.

엔비디아는 블랙웰 시리즈가 성능과 에너지 효율성 면에서 엄청난 개선을 이룰 것이라고 약속했으며, H 시리즈에 비해 상당한 성능 개선이 있을 것으로 기대합니다. 여기에는 초당 처리되는 쿼리 수가 6배 증가하고 GPU당 초당 출력되는 토큰 수가 30배 증가하는 것이 포함됩니다.

하지만 블랙웰 시리즈의 출시는 지연되었습니다. 2024년 8월, Nvidia는 클라우드 서비스 제공업체에 다음과 같이 말한 것으로 알려졌습니다.2024년 4분기에 출시될 예정이었던 많은 기대를 모았던 B200 AI 칩의 출시가 2025년으로 연기되었습니다.그 이유는 "생산 과정 중 비정상적으로 늦은 시점"에 발견된 설계 결함 때문이었습니다.

Nvidia의 CFO인 콜렛 크레스는 2024년 11월 분기 실적 발표에서 투자자들에게 GPU가 본격적으로 생산되고 있다고 확신시켰고, 보고서에 따르면 Nvidia는 2024년 12월에 B200을 출시할 예정이지만, 2025년 1월 8일 현재로선 B200이나 B100이 출시된다는 소식은 공개적으로 나온 바가 없습니다.

04 ,가장 영향력 있는 합병 및 인수

Microsoft와 Inflection AI

2024년 3월 19일, 마이크로소프트는 Microsoft AI라는 새로운 소비자 AI 부서를 설립했습니다. 부서가 설립되었을 때,마이크로소프트는 미국의 AI 스타트업 Inflection AI의 공동 창립자인 무스타파 술레이만과 카렌 시모얀, 그리고 Inflection AI 팀의 대부분을 고용했습니다.또한 Microsoft는 Inflection AI와 다수의 상업적 계약을 체결했는데, 여기에는 Inflection AI의 지적 재산을 사용할 수 있는 비독점적 라이선스(기타 거래 포함)가 포함됩니다.

기본적으로 영국 경쟁 및 시장 당국(CMA)에 따르면 Microsoft는 Inflection AI의 자산 대부분을 인수했으며, CMA는 Inflection AI가 별도의 법인으로 계속 존재했음에도 불구하고(새로운 경영진과 직원만 있음) 이러한 거래가 합병 통제 관할권에 속한다고 판단했습니다. 그러나 CMA는 일부는 이 거래를 "준합병"이라고 부르지만 이 거래가 "경쟁을 실질적으로 약화시킬 가능성"을 만들지는 않는다고 덧붙이며, 유사한 상황이 발생하여 경쟁에 대한 우려가 제기될 경우 규제 검토를 실시할 것이라고 밝혔습니다.

규제 기관은 이러한 거래가 불공정한 시장 환경을 조성할 것인지 의문을 제기했습니다. 마이크로소프트의 Inflection AI 인수는 그중 하나일 뿐입니다. 2024년 초,연방거래위원회(FTC)는 Amazon이 Anthropic에, Google이 Anthropic에, Microsoft가 OpenAI에 수십억 달러를 투자한 사건을 조사할 것이라고 발표했습니다(이러한 투자의 결과로 대기업이 중소기업의 지분을 대량 인수하게 되었습니다).이 조사의 목적은 이들 기업이 합병이나 직접 인수 없이도 실제 사업체에 대한 통제권을 획득했는지 여부를 판단하여 규제 조사를 피하고 불공정한 시장 경쟁 상황을 조성하는 것입니다.

유사 합병 및 인수는 새로운 개념은 아니지만 AI 경쟁이 치열해지고 전 세계 규제 기관이 이러한 거래를 차단하지는 않지만(지금까지는) 주목하고 있는 것처럼 보이므로 점점 더 자주 등장하고 있는 것으로 보입니다.

05 ,가장 중요한 대형 모델 개발

메타 오픈소스 모델 LLaMA 3.1은 폐쇄소스 모델보다 우수합니다.

LLaMa 3.1은 ChatGPT 및 Claude와 비슷하거나 더 뛰어납니다. 2024년 7월 13일, Meta는 LLaMA 3.1의 업데이트 버전을 출시하고 OpenAI, Anthropic, Mistral 등의 회사에서 제공하는 주류 모델과 해당 모델의 벤치마크 비교 결과를 공개했습니다.

Meta에 따르면, LLaMA 3.1 405B는 15개 벤치마크 중 7개에서 OpenAI의 GPT-4, GPT-4o, Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델보다 우수한 성능을 보였습니다(비교적 Claude 모델은 6개에서 가장 우수했습니다). 가장 높은 점수를 달성하지 못한 테스트에서는 LLaMA 3.1의 성능이 다른 상위 모델과 대체로 비슷한 수준이었습니다.

80억 개의 매개변수를 가진 LLaMA 3.1 모델과 700억 개의 매개변수를 가진 LLaMA 3.1 모델(각각 LLaMA 3.1 8B와 LLaMA 3.170B)에 대한 유사한 벤치마크에서 두 모델은 12개 테스트 중 11개에서 Google, Mistral, OpenAI의 경쟁 모델보다 우수한 성과를 보였습니다. Meta가 405B 버전과 마찬가지로 두 개의 작은 모델에 대해서도 동일한 15개의 테스트를 수행했지만, 그 테스트 중 3개에는 다른 비교 모델의 데이터가 포함되지 않았다는 점은 주목할 만합니다.

* Open WebUI를 사용하여 한 번의 클릭으로 Llama 3.1 405B 모델을 배포합니다.

https://hyper.ai/cn/tutorials/33221

06 ,가장 주목할 만한 AI 관련 해고

클라르나

2024년 8월 27일, 스웨덴의 결제 회사 클라르나(Klarna)는 수백 명의 일자리를 감축했다고 발표했으며, AI가 고객 상담 업무를 장악함에 따라 앞으로 해고 규모가 더욱 확대될 것으로 예상한다고 밝혔습니다. 이번 사건이 AI가 인간의 노동력을 대체하는 가장 전형적인 사례로 여겨지는 이유는 회사가 이를 명확히 밝혔기 때문이다.AI 기반 챗봇은 직원 700명의 업무량을 처리하고 평균 문제 해결 시간을 11분에서 2분으로 단축할 수 있습니다. 이 경우 AI가 인간의 노동을 완전히 대체했습니다.또한 클라르나는 엔지니어를 제외한 모든 직책에 대한 채용을 일정 기간 중단한다고 발표했습니다.

하지만 클라르나만 그런 것은 아닙니다.

2024년 7월미국의 세무 소프트웨어 회사인 인튜이트(Intuit)는 "인튜이트 어시스트(Intuit Assist)"와 같은 AI 도구 개발에 집중하기 위해 직원 1,800명을 해고할 것이라고 발표했습니다.그리고 이러한 해고가 비용 절감을 위한 고려로 인한 것이 아니라는 점을 분명히 했습니다. 동시에 Intuit은 2025년 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 엔지니어링, 제품 및 영업, 마케팅과 같은 고객 대면 부문에서 최소한 동일한 수의 직원을 고용할 것이라고 밝혔습니다. Intuit의 해고 규모는 더 컸지만, 회사는 단지 AI로 전략적으로 전환하고 있었고 Klarna는 이미 AI 대체 방안을 시행했습니다.

AI 기술이 없는 기술 종사자들 역시 산업 변혁으로 인한 압박에 직면합니다. 위의 두 사례는 AI가 고객 서비스와 같은 비기술적 직책을 대체할 수 있음을 보여줍니다. 동시에 대형 기술 회사들도 AI 사업에 다시 집중하는 과정에서 기술 인력을 대폭 감축했습니다. 기술 산업의 실업률은 2024년에도 계속해서 변동했습니다. 6월에 4년 만에 최고치인 3.7%를 기록한 후, 9월에 다시 하락하여 2.5% 수준을 유지했습니다.

2024년 주요 기술 분야 일자리 감축 내용은 다음과 같습니다.

* 1월

글로벌 기술 대기업 구글은 Gemini GenAI(이전 명칭 Bard)와 같은 AI 제품에 더 집중하기 위해 하드웨어와 Google Assistant를 포함한 여러 팀에 걸쳐 1,000명 이상의 직원을 해고했습니다. Google의 CEO인 순다르 피차이는 Google이 AI에 자원을 재분배함에 따라 2024년 내내 더 많은 해고가 예상된다고 밝혔습니다(2024년 12월, 피차이는 10% 관리직 감축을 발표했습니다).

* 6개월

글로벌 소프트웨어 및 클라우드 서비스 대기업인 Microsoft는 혼합 현실 및 Azure 부문에서 1,000명 이상의 직원을 해고할 것이라고 발표했습니다. 마이크로소프트의 전략적 사명 및 기술 담당 수석 부사장인 제이슨 잰더는 회사 이메일에서 이번 조치는 "AI 열풍을 정의하고 고객이 AI를 적용하여 성공하도록 돕는 데 더 많은 에너지를 쏟기 위한 것"이라고 밝혔습니다.

* 8월

다국적 네트워크 하드웨어 및 소프트웨어 기업인 시스코는 약 7% 직원을 해고하고 클라우드 애플리케이션을 위한 AI 네트워크 및 AI 인프라 구축을 포함하여 AI에 대한 투자 방향을 전환했습니다. 이는 2024년 2월에 약 4,000명을 해고한 데 이은 또 다른 해고입니다.

2025년에는 AI로 인한 해고가 더 많이 발생할 것으로 예상됩니다. 2024년 초 IoT Analytics 조사에 따르면, AI와 GenAI는 고용주들이 가장 원하는 기술이 되었습니다. 또한 Staffing Industry Analysts가 900명 이상의 미국 기업 임원을 대상으로 실시한 2024년 설문 조사에 따르면30%의 기업이 일부 직원을 AI로 대체했으며, 2025년에 AI를 활용할 계획인 기업 중 38%는 내년 안에 직원을 해당 기술로 대체할 것으로 예상한다고 답했습니다.

하지만 AI는 일부 기업에게는 희생양일 뿐일 수도 있습니다. 많은 회사가 해고의 변명으로 AI를 사용할 수 있다는 점은 주목할 만합니다. 해고를 AI 탓으로 돌리는 것보다, 비용 절감이나 수익 증대를 위해 해고가 이루어졌다고 인정하는 것이 더 부정적인 것처럼 들리기 때문입니다. 게다가 AI로 인해 해고가 발생한다는 것은 효율성과 생산성이 향상된다는 것을 의미하므로 투자자들에게 동기를 부여할 수 있습니다.

2024년 2월, 미국 기술 대기업 메타의 CEO인 마크 주커버그는 해고가 전염병 이후 시대의 현실을 반영한다는 자신의 견해를 공유했습니다. 회사는 전염병 기간 동안 불확실성에 대응하여 "과도하게 확장"했으며, 현재는 운영 효율성을 개선하기 위해 회사를 간소화하려고 노력하고 있습니다.

07 , AI 기업들이 직면한 가장 큰 과제

LLM 성능을 개선할 수 없습니다

대규모 LLM R&D 프로젝트는 기대에 부응하지 못했습니다. 2024년 9월, OpenAI는 회사 내부에서 Orion이라고 불리는 새로운 대규모 언어 모델에 대한 첫 번째 라운드의 훈련을 완료했습니다. OpenAI는 이 제품이 2024년 5월에 출시된 GPT-4 Turbo보다 더 큰 도약을 이룰 수 있기를 바라고 있습니다. 그러나 보도에 따르면,현재 이 모델은 예상 결과를 달성하지 못하고 있으며, 기존 모델과의 성능 격차는 GPT-4o와 GPT-4 Turbo의 비교, 또는 GPT-4와 GPT-3.5의 비교만큼 크지 않습니다.

하지만 OpenAI가 좌절을 겪은 유일한 회사는 아닙니다. Google과 Anthropic 역시 Gemini와 Claude 모델 업데이트에 대한 시장 기대치를 충족하지 못한 것으로 보이며, 그 결과 새로운 버전의 출시가 지연되었습니다.

새로운 데이터 제약으로 인해 LLM 개발의 패러다임이 전환되고 있습니다. 최근 몇 년 동안 대형 언어 모델 회사들이 모델에서 획기적인 발전을 이루기를 기대하는 것은 주로 "스케일링 법칙"에 근거합니다.즉, 더 강력한 컴퓨팅 성능, 더 큰 데이터 세트, 더 큰 모델이 AI 역량의 도약을 가져올 것입니다.

하지만,2024년에는 새로운 문제가 발생합니다.LLM을 교육하는 데 사용할 수 있는 새로운 (인간적) 정보는 제한적입니다.초기 LLM은 학습을 위해 주로 인터넷과 같은 출처에 의존했으며, 수십 년간 축적된 인간의 지식을 활용했습니다. 그러나 지난 2년 동안 인간이 생성한 신뢰할 만한 새로운 정보는 상대적으로 거의 추가되지 않았습니다.

LLM이 공개된 이후 또 다른 문제가 더욱 분명해졌습니다. 바로 AI의 공식 석상화입니다.생성적 AI(GenAI)는 온라인 콘텐츠 생성에 널리 사용되어 LLM이 AI가 생성한 콘텐츠를 점진적으로 수집할 수 있게 되었습니다. 이러한 순환 섭취는 원래 인간의 내용을 더욱 감소시키고 희석시킬 뿐만 아니라, 모델이 학습한 정보의 정확성에 영향을 미칠 수도 있습니다.

어떤 사람들은 AI의 한계에 의문을 제기하고, 어떤 사람들은 진보의 의미를 다시 생각하고 있습니다. LLM 획기적 발전이 제한적이고 새로운 데이터가 부족한 등의 문제에 직면하면서 AI 연구 기관에서는 "확장 법칙"이 실제로 보편적이지 않다는 사실을 받아들이는 듯합니다. AI 분야 일부에서는 다양한 모델이 점차 능력의 한계에 접근하고 있다고 생각합니다. 그러나 "스케일링 법칙"은 역동적인 것으로 보고 새로운 개발 패러다임에 적응해야 하므로 AI 교육 및 개발 프로세스에서 "테스트 시간 스케일링"과 같은 새로운 전략을 채택해야 한다고 믿는 낙관론자도 있습니다.

새로운 기능은 LLM의 제한적인 진전을 보완합니다. LLM 개발은 정점에 도달했을지 모르지만, AI 회사는 여전히 기존 모델에 가치를 더하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI는 2024년 9월에 o1 및 o1-mini 모델의 미리보기를 출시했고, 같은 해 12월에 공식 출시했으며, 곧 출시될 o3 모델도 발표했습니다. o1 모델은 질의를 처리하는 데 시간이 더 오래 걸리지만, 답변하기 전에 답변을 구성하고 수정하는 "생각의 사슬" 접근 방식을 사용합니다(사람이 복잡한 문제를 해결할 때 아이디어를 분해하는 방식과 유사). 이를 통해 추론 능력과 답변의 정확성이 향상됩니다.

또한, OpenAI는 2024년 10월에 ChatGPT가 웹 검색을 수행할 수 있는 ChatGPT Search를 출시했습니다. 사용자는 ChatGPT 인터페이스를 통해 정보를 찾고 출처 인용이 포함된 결과를 얻을 수 있습니다. 마지막으로, 2024년 12월, OpenAI와 Google은 각각 Sora(DALL-E 3 기반)와 Veo2를 출시하여 비디오 생성 기능을 더욱 확장했습니다.

08 ,가장 중요한 AI 연구 성과

노벨상 두 개

2024년 10월 8일과 9일, AI 관련 연구에 처음으로 노벨 물리학상과 노벨 화학상이 수여되었습니다. 2024년 노벨 물리학상은 인공 신경망을 이용한 머신 러닝 기술을 개발한 공로로 프린스턴 대학교의 물리학자이자 명예교수인 존 J. 홉필드와 토론토 대학교의 명예교수이자 전 구글 연구원인 제프리 힌튼에게 수여되었습니다.

동시에, 구글 딥마인드의 CEO이자 공동 창립자인 데미스 하사비스 경과 구글 딥마인드의 연구 책임자이자 알파폴드의 공동 개발자인 존 M. 점퍼는 단백질 구조를 정확하게 예측할 수 있는 AI 알고리즘을 개발한 공로로 2024년 노벨 화학상을 수상했습니다. 이 알고리즘은 과학계를 50년간 괴롭혔던 단백질 구조 예측 문제를 성공적으로 해결했습니다.

09 ,최대 규모의 기업 수준 AI 투자

아마존

Amazon은 데이터 센터와 AI에 많은 투자를 하고 있습니다. 2024년 10월 31일 수익 전화 회의에서 CEO Andy Jassy는 다음과 같이 말했습니다.이 회사의 자본 지출(CAPEX)은 2024년에 750억 달러에 이를 것으로 예상되며, AWS와 AI가 가장 큰 비중을 차지할 것입니다.현재까지 Amazon의 데이터 센터 확장에 대한 지출(부동산 및 장비 포함)은 226억 달러에 달했으며, 이는 전년 대비 811조 3천억 달러 증가한 수치입니다.

Amazon이 데이터 센터에 투자하는 유일한 기업은 아닙니다. 2024년까지 Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta와 같은 거대 기업의 총 CAPEX가 2,000억 달러를 넘어설 것으로 추산됩니다. 이들 대형 기술 기업들은 CAPEX를 계속 늘릴 계획이라고도 발표했습니다.미국의 주요 투자은행인 모건스탠리는 2025년에 하이퍼스케일 기업의 CAPEX가 3,000억 달러를 넘어설 것으로 예측했습니다.이러한 지출의 대부분은 고성능 GPU와 이를 수용하기 위해 건설된 대규모 데이터 센터에 사용되지만, 서버를 운영하는 데 드는 에너지 비용과 같은 지원 비용도 있습니다.

이러한 AI 관련 기술 회사들은 투자자들에게 해당 지출이 파괴적 기술에 대한 선행 투자라는 점을 확신시키기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 이는 "만들면 사용자가 온다"는 모델과 유사합니다. 즉, 미래의 수익성 있는 제품 운영을 지원하기 위한 인프라가 먼저 구축되어야 한다는 의미입니다(예를 들어, 기차는 운행하기 전에 선로에 놓여야 합니다). 그러나 수익이 비용에 부합할지는 여전히 의문이다.

예를 들어, 데이터 센터(시설, 서버 등 포함)를 구축하고 지속적인 에너지 비용을 투자 수익률(ROI) 계산에 포함할 수 있지만, 데이터 센터가 항상 동일하게 유지되는 것은 아닙니다. GPU 제조업체는 더욱 강력한 칩을 계속 개발할 것이며, 기업들은 경쟁력을 유지하고 더욱 진보된 AI 컴퓨팅 요구 사항에 대처하기 위해 장비를 지속적으로 업그레이드해야 할 수도 있습니다. 또한 컴퓨팅 성능이 향상되면 에너지 소비도 늘어나 운영 비용도 더욱 증가합니다.

10 ,AI 관련 최대 규모 자금조달

Databricks, OpenAI 및 xAI

2024년 12월 17일미국에 본사를 둔 AI 클라우드 데이터 플랫폼인 데이터브릭스(Databricks)가 100억 달러 규모의 시리즈 J 자금 조달을 완료했다고 발표했습니다.이는 2024년에 가장 큰 벤처 캐피털 투자가 될 것입니다. 이번 자금 조달 이후 Databricks의 기업 가치는 620억 달러에 도달했습니다.

OpenAI와 xAI도 막대한 투자를 받았습니다. 2024년 10월, OpenAI는 시리즈 B 자금 조달을 완료하여 66억 달러를 모금했으며, 자금 조달 후 기업 가치는 1,570억 달러에 도달했다고 발표했습니다. 이는 Databricks가 그 타이틀을 차지하기 전까지 2024년 최대 규모의 벤처 캐피털 라운드였습니다.

앞서 일론 머스크의 xAI는 2024년 5월에 시리즈 B 자금 조달을 완료하여 60억 달러를 모금했는데, 이는 올해 가장 큰 자금 조달 라운드가 되었습니다. 이후 2024년 11월, xAI는 시리즈 C 자금 조달 완료를 발표하며 60억 달러를 조달하고 회사 가치를 500억 달러로 높였습니다.

참고문헌:

https://iot-analytics.com/ai-2024-10-most-notable-stories