주요 내용:
- AI 기술의 빠른 발전 속도: 현재 AI 업계는 인류가 목격한 적 없을 정도로 빠르게 진보하고 있으며, 특히 에이전트 기술이 핵심 화두입니다. [00:00], [33:19], [44:49]
- AI 에이전트의 개념 및 중요성: AI 에이전트는 사용자를 대신하여 소프트웨어, 도구, 데이터를 활용해 작업을 수행하는 것을 의미하며, 마치 여러 명의 부하 직원을 둔 것과 같은 효과를 가져올 수 있습니다. [00:32], [24:47], [49:03]
- 인공지능의 인간 지능 초월 여부: 지능에 대한 명확한 합의된 정의가 없어 단정하기 어렵지만, 특정 측면(정보 처리 속도, 다방면 지식, 확장성)에서는 이미 인간을 넘어섰다고 볼 수 있습니다. 다만, 주체성이나 자아는 아직 부족합니다. [03:07], [27:22], [51:37]
- AI 기술 발전의 부작용: 증기기관의 등장처럼 AI 또한 사회 전반에 걸쳐 큰 충격을 가져올 것이며, 기존 질서와 체제를 붕괴시킬 수 있습니다. 단순한 생산성 향상으로만 예측해서는 안 됩니다. [04:51], [29:07], [53:22]
- AI 기술 패러다임 변화와 거대 기업의 위기: 과거 기술 변화와 달리 현재 거대 기업들은 AI 기술 변화에 민첩하게 대응하고 있으며, 막대한 투자 능력을 바탕으로 오히려 강자로 남을 가능성이 큽니다. 다만, 아마존과 애플은 현재 시장 변화에 어려움을 겪고 있습니다. [06:03], [30:19], [54:34]
- AI 기술의 현재 수준: 지난 80년간의 연구를 바탕으로 거대 언어 모델(LLM)과 이를 활용한 ChatGPT와 같은 서비스가 최근 3-4년간 큰 발전을 이루었습니다. AI 모델의 크기는 로그 스케일로 빠르게 증가하고 있으며, 더 크기보다 더 똑똑하게 만드는 연구가 진행 중입니다. [09:04], [33:19], [57:35]
- 향후 AI 개발의 주요 관점:
- AI의 근본적인 문제 해결: 환각 현상 감소, 최신 정보 학습 용이성 확보, 보안 강화, 사용 비용 절감 등이 중요합니다. [11:35], [35:51], [59:55]
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): 검색 증강 생성 기법을 통해 AI의 답변 정확도를 높이고 최신 정보를 활용할 수 있게 됩니다. [12:42], [36:58], [01:01:13]
- 온디바이스/온프레미스 AI: 소형화 및 전문화된 AI가 휴대폰이나 PC 등에서 직접 실행될 수 있게 됩니다. [13:35], [37:51], [01:02:07]
- MOE (Mixture of Experts): 여러 전문화된 AI 모델의 협업을 통해 더 높은 성능을 달성할 수 있습니다. [13:54], [38:10], [01:02:26]
- 리즈닝 모델 (Reasoning Model): 스스로 논리적으로 추론하고 검증하며 깊게 생각하는 차세대 AI 모델이 등장하고 있습니다. [19:14], [43:30], [01:07:45]
- AI 발전 단계 (젠슨 황 제시): Perception AI (인지 AI) → Generative AI (생성 AI) → Agentic AI (에이전트 AI) → Physical AI (피지컬 AI) 순으로 발전할 것으로 예상되며, 현재는 에이전트 AI 시장이 핵심입니다. [14:44], [39:00], [01:03:16]
- 검색형 AI의 수익 모델 전망: 현재는 구독 모델이 주를 이루지만, 향후 리포트, 이미지, 음성 등 다양한 형태로 광고가 삽입되는 PPL 형태와 에이전트 기능을 통한 브로커리지 서비스 모델이 주요 수익원이 될 것으로 예상됩니다. [22:29], [46:44], [01:10:59]
- 한국 기업의 과제: 카카오, 네이버와 같은 국내 빅테크 기업과 삼성전자와 같은 제조 기업들이 AI 시대의 경쟁에서 살아남기 위한 전략 수립이 중요하며, 디지털 트랜스포메이션을 넘어 AI 트랜스포메이션을 고민해야 합니다. [20:41], [44:57], [01:09:12]