인공지능의 미래, AI의 모든것, 너도 나도 인공지능에 투자한다고?

AI

오픈 AI(Artificial Intelligence)가 선보인 인공지능 챗봇 '챗 GPT'를 향한 전 세계적 관심이 식을 기미를 보이지 않는다. 사용자는 챗 GPT가 가져올 일상생활의 변화에 주목하고 산업계는 챗 GPT로 인한 시장 내 기각변동에 긴장하고 있다. 특히, AI를 접목한 정보기술 서비스 시장에서 승기를 잡으려는 빅테크 기업들의 발걸음이 빨라졌다. 마이크로소프트의 챗 GPT가 시작으로 구글의 바드(Bard) 그리고 국내에서는 네이버의 서치 GPT와 카카오의 KoGPT가 출시될 예정이다.

챗GPT 바로가기 링크

오픈 AI의 현재

 

2016년 구글의 '알파고'로 AI계에 굉장한 자신감이 쌓였다. 인간에게도 어려운 바둑 문제를 AI가 풀었기 때문이다. 알파고의 핵심 기능은 AI 스스로 데이터를 조합, 분석해 학습하는 '딥 러닝' 기술이다. 즉, 여러 상황들을 반복 학습하여 최선의 방법을 찾아가는 것이다. 과거에는 엄두도 못 내던 글쓰기, 그림 그리기, 작곡 등을 AI가 해낼 수 있게 되면서 하나의 분야에만 국한된 AI가 아니라 여러 가지 과업을 해낼 수 있는 범용 AI로 진화하게 됐다. 이게 요즘 자주 언급되는 '초거대 AI'다.

 

 

전 세계가 환호하는 챗 GPT

 

맞다! 알파고는 바둑이라는 제한된 분야에서만 사용할 수 있었지만 챗 GPT는 그렇지 않다. 학생, 직장인, 주부 등 누구에게나 활용도가 높다. 옆에 개인 비서를 두게 된 셈이다. 기존에도 AI 챗봇이 있긴 했지만 챗 GPT만큼 성능이 뛰어나진 않았다. 묻는 말에 간단히 즉답만 가능한 정도였는데, 이조차도 대화 문맥을 파악하지 못해 엉뚱한 답을 하곤 했다. 하지만 챗 GPT는 완전하진 않아도 문맥을 이해한 대화가 가능할뿐더러 보고서 작성, 코딩 작업 등 아주 고도화된 일을 처리한다. 챗 GPT의 학습 방법은 비지도 학습이라는 프로세스를 사용해 훈련받는다. 이 기술에서는 모델이 일련의 텍스트에서 다음 단어를 예측하는 것을 훈련시킨다. 이 모델은 많은 양의 텍스트 데이터를 입력으로 받고 가능 한 다음 단어에 대한 확률 분호를 생성한다. 생성된 응답은 훈련 데이터에서의 실제 다음 단어와 비교되고 모델의 파라미터는 생성된 응답과 대상 응답 사이의 차이응 최소화하도록 업데이트된다. 챗 GPT에게 직접 물어봤다.

 

챗GPT에게 질문한 내용

기존 AI와 챗 GPT의 가장 큰 기술적 차이

 

챗 GPT는 상품화에 성공했다는 점에서 차이가 있다. 전과는 다르게 트랜스포머 알고리즘을 통해 보고서 수준의 긴 문장을 생성할 수 있게 되었다. 문장을 생성할 때 앞쪽에 있는 문맥까지 고려해 정합성을 갖춘 문장을 내놓은 것이다. 이러한 기술로 오픈 AI가 챗 GPT 유료화를 선언했다. AI 자체만으로도 수익을 낼 수 있게 됐다는 뜻이다. 이러한 이유로 AI의 관련된 기업의 주가들이 들썩이고 있다.

 

구글이 마이크로소프트의 오픈 AI에게 뒤처진 이유, 결국 살아남을 강자는?

 

구글은 잃을 게 많기에 AI를 가장 먼저 개발하고도 공개 및 사용화를 주저했다. 구글은 윤리적인 문제 등 세상에 가져올 좋지 못한 효과를 우려해, 신중하게 개발에만 집중하고 있었기 때문이다. 하지만 챗 GPT의 출시로 구글은 비상이 걸렸다. 결국, 구글은 바드(시 쓰는 사람)라는 AI를 빠른 시일 내에 출시할 예정이다. 국내에서는 카카오와 네이버, SK 그리고 Kt 등도 AI모델을 출시할 예정이다.

 

결론

 

인공지능(AI)은 가장 유망하고 빠르게 성장하는 기술 분야 중 하나로 널리 알려져 있다. AI의 미래는 매우 유망해 보이며 의료, 금융, 소매, 운송을 포함한 많은 산업에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다.

AI에 대한 투자는 점점 더 대중화되고 있다. 기업들은 이 기술의 잠재력을 탐색하고 있다. 다음은 AI 부문에 대한 몇 가지 투자 아이디어를 공유한다.

1. AI 하드웨어: 그래픽 처리 장치(GPU) 및 인공 신경망 가속기(ANNAs)는 AI 전용 하드웨어에 대한 수요가 증가함에 따라 강력한 성장이 예상된다. (엔비디아)

2. AI 소프트웨어: 기계 학습 플랫폼 및 AI 기반 AI 소프트웨어와 같은 AI 소프트웨어를 개발하는 회사가 더 많은 기업이 AI 솔루션을 구현하려고 함에 따라 분석 도구도 강력한 성장세를 보일 가능성이 높다. (구글, 마이크로소프트)

3. AI 스타트업: AI 스타트업에 투자하는 것은 리스크가 높지만 보람도 있을 수 있다. 가능성을 보이는 초기 단계 AI 회사는 성숙하고 더 많은 투자를 유치함에 따라 상당한 성장을 볼 수 있다. (오픈 AI)

4. AI 집중 펀드: AI에 투자하고 싶지만 개별 주식을 고르고 싶지 않다면 AI 중심 펀드는 개별 기업에 대한 리서치 없이 AI 부문에 대한 노출을 제공할 수 있다. (BOTZ ETF, ROBO ETF, IRBO ETF)

AI는 다른 투자와 마찬가지로 약간의 위험과 불확실성을 수반한다. 특히, 개별 기업일수록, 스타트업일수록 위험하다. 투자하기 전에 철저한 조사를 진행하고 투자 목표 및 위험 허용 범위를 따져보고 투자하는 것이 바람직하다.

 

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