너무 강한 미국 고용

24년 AI가 가장 크게 변화시킨 것은 무엇일까 생각해보면, 여러가지가 있지만, 인터넷의 유료화가 아닐까 생각 됩니다. 인터넷이 탄생한 이래로 우리는 통신비만 내면 자유롭게 인터넷을 쓸 수 있었습니다. 그 때문에 구글의 광고수입모델이 정착되기 까지 인터넷은 버블의 시대를 겪어야 했습니다. 즉, 사용자는 많지만 돈은 벌지 못했습니다. AI는 다릅니다. 많은 무료 서비스가 나오긴 했지만 "쓸만한" 서비스는 유료로 제공됩니다. 그리고 그 비용은 계속 높아집니다. B2C에서 기본적인 reasoning 모델 구독에 $20, 영상 생성을 위해서는 $200 수준이 필요합니다. OTT 시대에 넷플릭스와 유튜브가 광고 프리한 유료 컨텐츠 시대를 열었고, 그 영역이 인터넷 검색시장까지 확장되는 것으로 보입니다. 25년 아마도 GPT 무료 서비스 사용자는 많은 광고를 만나게 될 것입니다. B2B 대상 API 호출비용은 1000건당 $1 수준을 유지하고 있습니다. RAG를 더하면 비용은 최대 10배까지 증가할 수 있습니다. (검색, 랭킹 API 비용, 토큰 수 증가) B2B는 챗봇 이상의 정확도와 안전을 보장해야 하므로 RAG 기반으로 될 수 밖에 없습니다. 조금더 유용한 모델을 만드려면 ...

24년은 생성형 AI의 시대였다. GPT-4, 4o, 4o-mini로 이어지면서 LLM의 가격은 무료에 가까운 수준으로 내려갔고, o1이 출시되면서 LLM의 추론 능력이 비약적으로 상승했다. 24년 상반기 LLM을 코딩 업무에서 일상적으로 쓰이게 되었고, 24년 하반기 서치엔진과의 결합, RAG, CoT의 발전으로 일반 업무에서도 매일 쓰인다. RAG, Knowledge graph, Chain of Thought 는 특정 영역에서 LLM의 정확도를 거의 100%에 가깝게 올린다. LLM은 인터넷 검색 결과, 기업내 문서, 법률문서의 정보를 이용하고 인간들이 미리 만들어둔 예제풀이를 참고하여 답변을 생성한다. 인간보다 월등히 많은 데이터를 볼 수 있고, 월등히 빨리 작성할 수 있다. 다음은 무엇일까? 지금 생성형 AI의 한계는 제어권을 확보하지 못했다는 것에 있다. 인간이 시킨 업무를 작은 화면 안에서 처리하고, 답변을 보여준다. 인간은 그것을 참고하여 업무를 한다. 그러나 25년에는 실행까지 자동화가 될 것이다. 팔란티어는 이미 AIP를 통해 LLM 기반 업무 자동화를 이루었다. 온톨로지와 workfolw 개념을 경쟁사에 비해 압도적으로 일찍, 높은 수준으로 구현했다. 빅테크들을 뒤늦게 팔란티어를 벤치마크 하고 있다. Databricks나 Snowflake 는 데이터 플랫폼에서는 일부 따라왔으나 ...