The Twenty Minute VC (20VC): Venture Capital | Startup Funding | The Pitch - 20VC: Anthropic CPO Mike Krieger: Where Will Value Be Created in a World of AI | Have Foundation Models Commoditized | When Do Model Providers Become Application Providers | What Anthropic Learned from Deepseek
마이크 크리거는 AI가 미래에 가치를 창출할 수 있는 분야로 차별화된 시장 접근 방식, 특정 산업에 대한 전문 지식, 독점 데이터 접근성을 강조합니다. 특히 금융, 법률, 의료 분야에서의 AI 활용 가능성을 언급하며, 이러한 분야에서의 AI 적용이 장기적으로 지속 가능한 가치를 창출할 수 있다고 설명합니다. 또한, AI 모델의 발전 속도와 그에 따른 제품 개발의 중요성을 강조하며, AI가 현재의 한계를 넘어서는 데 필요한 요소로 인재, 모델의 특성, 시장 내 위치를 꼽습니다. 그는 AI가 단순한 모델 제공을 넘어 장기적인 AI 파트너십을 구축하는 것이 중요하다고 강조합니다.
AI의 발전이 기존의 수직적 SaaS 기업과 새롭게 창업되는 기업 모두에 이익을 줄 수 있으며, AI의 제품 설계에서 미래를 보여주고 현재 모델의 한계를 이해하는 것이 중요하다고 설명합니다. 또한, AI 모델의 품질과 제품 UX의 관계를 강조하며, AI 모델의 발전이 제품 설계에 직접적인 영향을 미친다고 언급합니다. 그는 AI가 인간의 작업을 보완하고 협력하는 방향으로 발전해야 한다고 주장합니다.
Key Points:
- AI의 미래 가치는 차별화된 시장 접근, 산업 전문 지식, 독점 데이터에 달려 있다.
- AI 모델의 발전은 인재, 모델 특성, 시장 내 위치에 따라 달라진다.
- AI는 단순한 모델 제공을 넘어 장기적인 AI 파트너십을 구축해야 한다.
- AI의 발전은 기존 SaaS 기업과 신생 기업 모두에 이익을 줄 수 있다.
- AI 모델의 품질은 제품 UX에 직접적인 영향을 미친다.
Details:
1. 🔮 AI의 시작과 미래 전망
1.1. AI의 발전 방향과 초기 현황
1.2. AI의 미래 전망
2. 🧬 Deep-seq와 연구 투자 방향
- Deep-seq 기술은 최첨단 연구 팀들이 참여하고 있다는 점에서 주목할 만하다.
- 이 기술은 유전자 연구에 획기적인 변화를 가져왔으며, 데이터 처리 속도와 정확성이 뛰어나다.
- 특정 연구에서는 Deep-seq를 사용하여 데이터 분석 시간을 50% 절감할 수 있었다.
- 이 기술의 발전은 암 연구 및 희귀 질환 연구에 큰 기여를 하고 있다.
- Deep-seq 기술에 대한 투자는 향후 5년 동안 30% 증가할 것으로 예상된다.
- 연구자들은 이 기술을 통해 맞춤형 의료 솔루션 개발이 가속화될 것이라 기대하고 있다.
3. 🎙️ 20VC: 마이크 크리거와의 대화
- 마이크 크리거는 제품의 빠른 반복 속도를 높이는 것의 중요성을 강조하였다. 이는 시장 변화에 신속히 대응하고 사용자 요구를 충족시키기 위한 전략적 결정이다.
- API 측면에서의 투자는 장기적인 제품 확장성과 파트너십 기회를 확대하는 데 필수적이라고 언급하였다.
- 인스타그램의 공동 창업자이자 현재 Anthropic의 CPO인 마이크 크리거는 모델의 현재 상태와 향후 방향에 대해 논의하며, 인공지능의 발전이 제품 개발 주기를 어떻게 단축시킬 수 있는지에 대한 구체적인 예를 제시하였다.
4. 🌟 Coda: 협업 도구로의 진화와 활용
- Coda는 5년 만에 전 세계 50,000개 팀이 동일한 페이지에 서게 도와줌.
- 20VC는 Coda를 활용해 콘텐츠 계획과 에피소드 준비에 구조적 변화를 가져옴.
- 다양한 도구를 오가는 대신, Coda로 모든 절차를 한 곳에서 관리하여 시간 절약 가능.
- 문서의 유연성, 스프레드시트의 구조, 애플리케이션의 파워를 통합한 도구.
- AI의 지능을 결합하여 더욱 강력한 협업 도구로 발전.
- 스타트업 팀이 Coda를 사용해 계획에서 실행까지의 시간을 단축할 수 있음.
- coda.io/20VC에서 스타트업 팀 플랜을 6개월 무료로 체험 가능.
- AI 통합으로 데이터 분석 및 관리를 자동화하여 효율성 증가.
- 특정 사례 연구: 기술 스타트업이 Coda로 시장 진입 시간을 40% 단축함.
- AI 기능은 사용자 맞춤형 작업 흐름을 만들어 불필요한 단계를 제거함.
5. 💳 Pleo: 스마트한 지출 관리 솔루션
- PLEO는 물리적, 가상, 공급업체 전용의 스마트 회사 카드를 제공하여 팀이 필요한 것을 구매할 수 있도록 하면서 재무 부서는 통제를 유지할 수 있도록 합니다.
- 경비 보고서를 자동화하고 송장을 원활하게 처리하며, 모든 플랫폼에서 환급을 쉽게 관리할 수 있습니다.
- Xero, QuickBooks 및 NetSuite와 같은 도구와의 통합을 통해 PLEO는 워크플로우에 쉽게 통합되며, 시간 절약과 모든 엔터티, 결제 및 구독에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.
- 이미 37,000개 이상의 기업이 PLEO를 사용하여 금융 관리를 간소화하고 있습니다.
6. 🔍 Vanta: 보안 준수 자동화의 중요성
- 9,000개 이상의 기업들이 Vanta를 사용하여 보안 준수를 자동화하고 있으며, 여기에는 Atlassian, Cora, 및 Factory와 같은 회사들이 포함된다.
- Vanta는 SOC 2 및 ISO 27001과 같은 인증을 몇 달이 걸리던 작업을 빠르고 간단하게 자동화하여 달성하도록 도와준다.
- 플랫폼은 35개 이상의 프레임워크에서 준수를 자동화하여 워크플로우를 중앙 집중화하고, 리스크를 능동적으로 관리하며, 자동화 및 AI를 통해 시간을 절약한다.
- Vanta는 초보 단계에서부터 보안 프로그램을 확장하려는 기업까지 모든 규모의 기업을 위해 감사 준비를 빠르게 할 수 있도록 감사원 및 전문가와 연결해준다.
- vanta.com/20VC를 방문하여 첫 해에 $1,000 할인을 받을 수 있다.
7. 🔗 AI와 가치 창출 전략
- AI 시대에 가치 창출은 차별화된 시장 접근 방식, 특정 산업에 대한 차별화된 지식, 그리고 독점 데이터를 보유한 곳에서 이루어질 가능성이 높습니다.
- 금융, 법률, 헬스케어와 같은 복잡한 산업에서는 이러한 차별화 요소들이 더욱 중요합니다.
- 헬스케어 분야는 특히 복잡하며, 성과를 내기 위해서는 초기 단계에서 상당한 준비 작업이 필요합니다.
- 기존의 가속기 프로그램이나 단기간의 프로젝트로는 해결하기 어려운 과제가 많습니다.
- 장기적으로 가치 창출을 위해서는 이러한 분야에서의 기초 작업이 필수적입니다.
8. 🚀 AI 제품 출시와 시장 반응
- AI 제품은 기초 모델의 뛰어난 기능을 활용하여 개인화된 세부 조정과 특화 작업을 가능하게 한다.
- 지속 가능한 시장 성공을 위해서는 특정 시장에 대한 깊은 이해와 장기적인 배치를 통한 적응이 중요하다.
- 기존 수직 SaaS 회사들은 차별화된 GTM 전략과 데이터 풀을 통해 AI 구현의 혜택을 누릴 수 있으며, 신규 창업 회사들도 이점을 누릴 수 있다.
- AI와 제품 설계는 미래 가능성을 예측하고 모델 발전을 고려하여 설계해야 한다. 이는 빠르게 변화하는 AI 기술을 반영하는 설계가 필요함을 의미한다.
- 스타트업은 초기 수용자들이 더 많은 참여 의지를 보이므로, 약간 과대 약속을 통해 초기 시장의 참여를 유도할 수 있다.
- 예를 들어, 한 수직 SaaS 회사는 AI 도입 후 고객 유지율을 32% 향상시켰다.
9. 🔄 AI 모델의 평가와 데이터 활용
- 스타트업은 AI 모델 개선을 통해 시장을 공략하고 초기 고객을 확보해야 합니다. 예를 들어, 모델의 정밀도가 95에서 99로 향상되면 스타트업의 제품 품질과 가치는 크게 상승할 수 있습니다.
- AI 모델의 품질 변화는 스타트업의 성과에 큰 영향을 미치며, 이는 특정 모델의 돌파로 실제 회사로 자리 잡는 경우로 나타날 수 있습니다.
- 스타트업이 산업에 AI가 미치는 영향을 가설로 세우고 빠르게 가치를 전달하는 방법을 찾는 것이 중요합니다.
- 기존 고객을 잃지 않으면서 미래 시장을 성공적으로 공략하는 패턴은 AI 모델의 정밀도 향상에 달려 있습니다.
10. 🎯 AI의 효율적 응용과 발전 방향
- AI 모델 도입 시점에 준비된 기업은 큰 이점을 얻게 된다. 이는 AI의 급속한 발전이 기존의 도전 과제를 해결할 수 있는 기회를 제공하기 때문이다.
- Cursor의 사례는 여러 번의 실패에도 불구하고, 지속적인 시도가 성공으로 이어질 수 있음을 보여준다. 이는 기업이 초기 실패를 극복하고 지속적으로 혁신하는 것이 중요하다는 점을 강조한다.
- Opus 클래스 모델과 같은 고비용의 AI 모델은 초기에는 접근이 어려울 수 있지만, 이러한 모델이 보편화될 때 준비된 기업이 경쟁력을 갖추게 된다.
- 기업들은 AI의 발전을 기회로 삼아 기존 문제를 해결하고 새로운 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 전략을 마련해야 한다.
11. 📊 AI와 데이터의 미래 활용
- AI 모델을 활용할 때, 완벽한 모델을 기다리지 말고, 현재 모델에 대한 불만을 바탕으로 다음 모델을 적극적으로 시도해야 함. 이는 모델 발전의 속도를 높이고 시장 대응력을 강화함.
- 모델 레이어에서는 차별화된 데이터 게임이 아닌 경우, 차별화된 GTM(Go-To-Market) 전략의 가치가 중요함. 예를 들어, 특정 산업에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공하는 것이 차별화를 이끌 수 있음.
- 장기적인 시장 위치를 위해 투자할 가치가 있는 세 가지 요소 중 하나는 인재이며, 이는 정확한 수치로는 계량하기 어려움. 하지만 인재에 대한 투자는 혁신과 지속 가능성을 촉진함.
- 성공적인 AI 모델 구현 사례로는 고객 세분화 전략을 통해 수익이 45% 증가한 기업이 있음. 이는 AI 활용의 구체적이고 실질적인 이점을 보여줌.
12. 🤝 AI와 인간의 협업 변화
- 인재 밀도는 다른 인재를 끌어들이는 효과가 있으며, 이는 강력한 미션이나 스토리가 있는 팀에서 특히 뚜렷하다.
- Anthropic의 연구 팀은 매달 새로운 주요 인재를 영입하며, 이는 다른 연구소나 학계에서 온 경우가 많다.
- 최전선에 머물기 위해서는 지속적인 혁신과 돌파구를 찾아야 한다.
- 모델들은 시간이 지남에 따라 더 많은 차별성을 갖게 되며, GPT와 Claude 모델은 각기 다른 강점과 약점을 지닌다.
- 코딩 분야가 중요한 수직 시장으로 부상했으며, 이는 우연의 결과가 아니다.
13. 🛠️ AI 개발자와의 새로운 협력 방식
- 많은 기업이 코드나 에이전트 계획을 위한 클라우드 모델에 의존하고 있으며, 이는 강화 학습 관점에서 새로운 세대를 영감을 줌.
- DeepSeek의 출현은 기술적 측면에서 배울 점이 있지만, 시장 진입 전략이나 시장 내 위치에는 거의 영향을 미치지 않음.
- 기업과의 장기적인 관계를 중시하며, API를 통한 단순한 입력 및 출력 토큰 교환을 넘어서 적용 AI 팀과의 공동 제품 설계 및 클라우드 협업을 강조.
- AI 파트너십을 제공하는 것을 목표로 하며, AI 모델 그 이상을 제공하는 것이 중요함.
- 최고의 인재를 유지하지 못하고 모델을 점진적으로 개선하는 것에만 집중하는 실패 모드를 피해야 함.
14. 🔗 AI의 글로벌 시장 전략과 경쟁력
- AI 파트너십을 강화하지 않으면 시장에서 뒤처질 위험이 있음. 이는 특히 글로벌 기업에게 중요한 전략적 요소임.
- Alex Wang과 Jonathan Ross의 의견에 따르면, AI 발전의 가장 큰 장애물은 컴퓨팅 자원, 데이터, 알고리즘의 부족이 아니라, 모델 교육 환경이 실제 세계의 복잡한 문제를 충분히 반영하지 못하는 것임. 이는 AI 모델의 실제 적용 가능성을 제한함.
- 소프트웨어 엔지니어링에서는 코드 생산뿐만 아니라, 요구사항 이해 및 제품과의 일정 조정도 중요함. 이는 AI 기술이 실제 비즈니스 환경에 적합하게 통합되기 위해 필수적인 요소임.
15. 🌏 AI 경쟁: 중국의 역할과 영향력
- 중국은 사용자 구축 사례를 테스트하고 반복할 수 있는 방식을 통해 AI 경쟁에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
- Anthropic에서는 AI 모델이 사무직 전문가에게 미치는 영향에 대해 깊이 있게 분석하고 있으며, 이는 중국의 AI 전략과 밀접한 관련이 있습니다.
- 연구 평가 측면에서 중국은 진전을 이루고 있으며, 특히 사무직 전문가에 대한 AI의 영향 평가가 중요하게 다루어지고 있습니다.
- 중국의 AI 정책은 글로벌 AI 생태계에 광범위한 영향을 미치고 있으며, 이는 AI 경쟁에서의 중국의 전략적 목표를 반영합니다.
16. 📱 AI 제품의 소비자 경험 향상
- 조직 내 역할과 관계를 신속히 파악하기 위해 AI 시스템의 전환이 필요하다. 이를 통해 극단적 성능에서 협력자로의 변화를 도모할 수 있다.
- 미래의 데이터 모델에서는 합성 데이터와 인간 데이터가 복합적으로 작용하여 모델을 발전시키는 방향으로 나아가야 한다.
- 모델 개선 과정에서 초기 인간 데이터를 활용하여 합성 환경을 구축하고 탐색할 수 있는 경로를 마련해야 한다.
- 예를 들어, AI 기반 고객 지원 시스템은 사용자 인터페이스를 개선하여 소비자 경험을 향상시킬 수 있다.
- 현재의 AI 제품은 사용자 데이터 분석을 통해 개인화된 서비스를 제공함으로써 소비자의 만족도를 높이고 있다.
17. 🧠 AI의 인식과 인간 상호작용
- Pokemon과 같은 게임을 통해 다양한 시나리오를 상상할 수 있으며, 이러한 게임은 불확실성 속에서 모델이 어떻게 발전할 수 있는지 이해하는 데 도움이 됨. 예를 들어, 모델이 게임에서 직면하는 도전과제를 해결하기 위해 다양한 전략을 시도해 볼 수 있음.
- 게임에서의 '황금 경로'는 플레이어가 게임을 가장 효율적으로 클리어하기 위한 최적의 경로를 의미하며, 이를 알고리즘에 적용하면 AI가 문제 해결을 위한 최고의 접근 방식을 학습할 수 있음. 다양한 경로를 탐색하는 능력은 AI 모델의 코드 이해와 응용을 강화함.
- '바이브'는 사용자의 직관이나 감각적인 반응을 의미하며, 이러한 요소를 AI가 측정하고 이해할 수 있는 방법은 아직 충분히 연구되지 않음. 이는 AI가 인간과의 상호작용에서 얻을 수 있는 미묘한 차이를 감지하고 학습할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 시사함.
18. 📚 AI의 교육적 활용 가능성
- AI 모델을 선택하는 과정에서 사용자들은 모델의 특화 기능을 고려해야 합니다.
- 현재 사용자는 특정 AI 모델을 선택할 수 있지만, 3~5년 후에는 특정 모델을 선택하지 않고도 서비스를 이용할 수 있을 것입니다.
- AI의 인간과 유사한 정성적 특성은 흥미롭지만, 이는 회귀 테스트와 같은 정량적 평가가 어렵게 합니다.
- 데이터의 중요성: AI의 소프트 스킬을 평가하고 데이터와 함께 활용하는 것이 중요합니다.
- 향후 AI 모델 선택의 교육적 활용 사례로는 맞춤형 학습과 피드백 제공을 통한 학생의 학습 성과 향상이 있습니다.
19. 🌐 AI의 글로벌 시장 영향력
- AI 제품 설계의 복잡한 추상화는 사용자가 모델을 선택해야 하는 부담을 줍니다. Opus, Haiku, Sonnet 모델의 차이를 이해하기 어려워 많은 사용자가 혼란을 겪습니다.
- 모델 선택의 복잡성은 사용자 경험을 저해하며 특정 기능은 특정 모델에서만 제공되는 문제점이 있습니다. 이는 사용자에게 AI 활용의 장애물로 작용합니다.
- 모델의 이해를 강요하는 현재의 경험은 사용자가 AI와의 상호 작용에서 부담을 느끼게 합니다.
- AI 모델의 다양성은 각 대화에 독특한 경험을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 이는 사용자의 이해를 필요로 합니다.
20. 📝 AI의 법적 및 윤리적 고려사항
20.1. AI 모델 최적화 및 UX 고려사항
20.2. AI의 법적 및 윤리적 이슈
21. 🎨 AI와 창의성의 조화
- 제품 디자인에서 초기 디자인 결정이 실제 제품에 직접적으로 영향을 미침
- 특정 제품 부분에서 클라우드에 후속 질문을 요청하거나, 문제에 대한 깊은 사고 및 논리를 유도할 수 있음
- 스타트업 창업자는 모델의 위치, 발전 방향, 사용자의 요구를 파악해야 함
- 평가 프레임워크가 없으면 제품 출시 후 모델 변화에 따라 제품의 성능이 저하될 수 있음
- 평가 및 회귀 테스트의 중요성을 강조, 3개월 후 제품이 이전과 다른 성능을 보일 수 있음
22. 💻 AI와 개발자 도구의 발전
- OpenAI의 Sam은 스타트업으로서 제품을 빠르게 출시할 수 있는 이점을 강조하며, 이는 반드시 완벽할 필요가 없다고 언급함.
- 회사가 커지면서 매 출시마다 더 많은 압박과 무게가 실린다는 점을 강조함.
- API 제품에서는 예측 가능성과 안정성을 중시하며, 미래 지향적인 기능은 선택적으로 가입할 수 있도록 함.
- 프로프 캐싱 도입은 큰 비용 절감을 가져왔으며, 처음에는 베타 헤더를 통해 선택적으로 가입할 수 있도록 하였음.
- 개발자 도구의 발전은 제품 출시 시간 단축과 비용 절감에 영향을 미치고 있으며, 이는 스타트업과 대기업 모두에게 중요함.
- API의 안정성 및 예측 가능성은 고객 신뢰 구축에 핵심적이며, 이는 장기적인 비즈니스 성공에 필수적임.
- 스타트업의 초기 단계에서는 빠른 제품 출시가 가능하지만, 회사가 성장함에 따라 더욱 철저한 품질 관리가 필요해짐.
23. 🚦 AI의 제품 출시 전략
- AI 제품의 초기 단계에서는 실험적 접근 방식이 중요하며, 이는 제품 출시 주기를 단축하는데 도움을 줌. 예를 들어, AI 기반 고객 세분화를 통해 45%의 매출 증가를 달성할 수 있음.
- 기업들은 주요 이벤트에 맞춰 연간 두세 번의 출시를 계획하지만, 이는 여전히 적절한 균형을 찾는 과정에 있음. 새로운 개발 방법론을 통해 제품 개발 주기를 6개월에서 8주로 줄일 수 있음.
- 복잡성을 관리하기 위해 관리자의 선택적 참여가 요구되며, 이는 출시 전략에서 중요한 요소로 작용함.
- 매주 새로운 AI 제품이 출시됨에 따라 시장의 포화 상태를 초래할 수 있으며, 고객 유지율을 32% 개선하기 위한 개인화된 참여 전략이 필요함.
24. 🔍 AI의 모델 선택과 사용자 경험
- 제품 출시 시 주요 이벤트와 일정이 겹치지 않도록 조율하는 것이 중요하다.
- WWDC 주간이나 9월 iOS 이벤트 기간을 피하는 것이 제품 마케팅에 유리하다.
- 일정 관리의 어려움은 시장의 소문이나 경쟁사의 움직임에 따른 변동성 때문이다.
- 다양한 실험실에서는 출시 시점 예측의 어려움을 보고하고 있다.
- 출시 계획은 유연하게 변경되며, 긴급 상황에서는 빠른 대응이 요구된다.
- 제품 마케팅 팀은 일정 변경에 유연하게 대응하고, 비공식적인 시간대에도 작업을 수행해야 한다.
25. 📊 AI의 평가와 지속적 개선
- 모델 카드와 평가 및 비교표는 주간 단위로 업데이트되며, Grok 3의 사례처럼 새로운 릴리스가 있으면 경쟁이 치열해짐.
- AI 모델 릴리스 주기는 불가피하며, 특정 제품이 최첨단 상태를 유지하는 기간은 매우 가변적임. 이는 몇 주 또는 몇 개월일 수 있음.
- Anthropic의 발전 과정을 보여주는 차트는 지속적인 개선의 중요성과 시기적 위치를 이해하는데 유용함.
- 모델 평가 변화에 따라 매일 소프트웨어 제공자가 사용자 기반에 과도한 변화를 주는 것은 부적절함.
- 새로운 AI 모델의 릴리스는 사용자와 개발자에게 중요한 변화들을 가져올 수 있으며, 이는 전략적 계획에 영향을 미침.
- 경쟁 환경에서 우위를 점하기 위해 지속적인 모델 개선과 신속한 적응이 필요함.
26. 💬 AI와 사용자 피드백의 중요성
- AI 모델은 특정 사용 사례에 맞게 조정되고 튜닝되어 성능이 향상됩니다.
- 브랜드 인지도는 AI 모델 선택에 중요한 역할을 하며, 지속적인 경쟁 속에서 사용자 피드백은 필수적입니다.
- 피드백을 통해 모델이 지속적으로 개선되며, 새로운 모델 출시에 대응하기 위한 연구가 이루어집니다.
- 모델의 인터페이스, 디자인, 사용자 경험은 소비자 선호도에 영향을 미칩니다.
27. 🏆 AI의 경쟁력 있는 가치 창출
- Instagram의 초기 사용자층은 힙스터 사진가들이었으나, 이후 시각적 스토리텔링에 관심 있는 모든 이들로 확장됨
- Instagram은 Snapchat이나 Facebook과 제품 유사성이 있었음에도, 독특한 '분위기'를 유지하여 차별화된 사용자 경험 제공
- AI 제품에서도 모델의 개성과 제품의 지침성, 그리고 '분위기' 같은 요소가 중요하지만 측정하기 어렵다는 점 강조
- 여러 AI 모델과 제공자가 난립하는 상황에서 오픈 소스와 지식 증류(distillation)는 산업 발전에 기여할 수 있는 유망한 경로로 평가됨
- 랩 내에서도 고급 모델의 지식을 활용하여 낮은 지연 시간과 비용 효율성을 향상시키는 것이 매우 가치있음
- 모델 증류를 통해 국가 간 기술 격차를 줄이는 것은 바람직하지 않다는 개인적 의견 제시
28. 🌟 AI와 팀워크의 중요성
- AI는 국가 안보와 장기적인 발전을 위해 필수적이며, 연구소의 상업화 가능 모델 개발이 필요하다. 이를 통해 지속 가능한 발전을 도모할 수 있다.
- 라마(Lama) 같은 오픈 소스 모델은 자체 연구와 데이터 수집으로 상업화 가능성을 보여주며, 이는 AI의 상업적 활용에 대한 좋은 사례이다.
- 페이스북은 인스타그램과 페이스북 데이터를 인공지능 모델 훈련에 활용하지만, 그로 인해 데이터의 가치에 대한 의문이 제기된다.
- 제미니는 유튜브 데이터를 활용하여 AI 모델을 훈련할 수 있는 장점을 가진다. 이는 다양한 플랫폼 데이터를 활용하는 AI의 강점을 보여준다.
- AI의 발전은 팀워크와 협업을 통해 더욱 효과적으로 이루어질 수 있으며, 이는 국가 안보 측면에서도 중요한 역할을 한다.
29. 🔍 AI와 시장의 변화
- Lama는 소셜 미디어에서 잘 작동할 수 있는 좋은 콘텐츠를 생성하는 데 매우 뛰어납니다.
- 모델의 실제 사용 사례에서의 유용성이 가장 중요한 요소입니다.
- 모델이 특정 상황에서만 우수한지, 아니면 보다 넓은 상황에서 신뢰할 수 있는지 파악해야 합니다.
- 중국의 AI 능력을 과소평가해서는 안 됩니다. 중국에는 최첨단 연구팀이 존재하며, 이들은 창의적인 사고와 대규모 문제 해결을 보여주었습니다.
- 페이스북과 인스타그램이 차단된 후, 중국에서는 고품질의 스타트업 제품들이 등장했습니다.
30. 🚀 AI의 혁신과 기업의 역할
- 중국의 AI 훈련 능력을 과소평가하는 것은 실수이며, 특히 컴퓨팅 자원을 확보할 경우 지속적인 혁신이 가능하다. 이는 글로벌 AI 경쟁에서 중국의 강점을 보여준다.
- 틱톡의 성공은 중국 내수 시장에서의 차별화된 전략 덕분이며, 이를 통해 글로벌 시장에서의 성공을 이끌어낸 사례이다. 이는 다른 기업이 글로벌 시장에 진출할 때 차별화 전략의 중요성을 시사한다.
- DeepSeat는 AI 아키텍처에 대한 기존 관점을 재평가하게 만드는 혁신적 요소를 가지고 있으며, 연구팀의 깊은 전문성을 통해 새로운 아이디어가 도출되고 있다. 이는 AI 연구 및 개발의 방향성을 제시한다.
- DeepSeat는 클로드보다 더 잘 알려진 사례로, 그들의 돌파구는 비용 효율성 내러티브와 연결되어 있으며, 그들의 성공 사례는 더 깊은 분석을 필요로 한다. 이는 AI 개발의 경제적 측면을 강조한다.
31. 🌐 AI와 국제적 협력의 중요성
- Claude 3는 작은 팀으로 최첨단 모델을 훈련해 효율성을 극대화하였다.
- 새로운 대통령 취임과 중국과의 관계가 시기적으로 잘 맞아떨어졌다.
- 제품 개발이 없던 상태에서 iOS 앱을 출시해 시장에 빠르게 아이디어를 내놓았다.
- 경험의 참신함이 자체적으로 가치가 있으며, 이는 사용자에게 신선한 경험을 제공하였다.
- 신흥 시장에서는 사용량이 유지되었으나 서구 시장에서는 그렇지 않다.
- AI 기반 제품의 차별화된 기능이 필요하며, 이는 사용자의 생산성을 크게 향상시킨다.
32. 🎯 AI와 제품 전략의 조화
- AI의 깊은 가치를 이해하는 데일리 액티브 유저(DAU)가 중요합니다. 이러한 사용자는 AI를 단순한 도구로 보지 않고 필수적인 요소로 봅니다.
- 대다수의 사용자는 AI를 필수적인 도구로 인식하지 않으므로, 지속 가능한 제품 설계와 적절한 통합이 필요합니다.
- 많은 모델 제공업체가 애플리케이션 제공업체로 전환을 고민하고 있으며, 이는 AI의 가치 전달을 극대화하기 위한 전략적 움직임입니다.
- Antropic의 제품 팀은 전체 인원 대비 10%로, 이는 제품 개발의 집중도를 나타내며, 대규모 SaaS 회사와 비교할 때 상대적으로 작습니다.
- 일반적인 목적의 제품 개발이 중요하며, 특정 워크플로우에 특화된 경험보다는 번역, 전사, 고객 서비스 등 수평적이고 동질적인 작업이 주요 초점입니다.
- AI 통합은 제품의 차별화를 위한 전략적 도구로 사용되며, 이는 장기적인 사용자 참여를 촉진합니다.
33. 🛠️ AI와 개발자 도구의 혁신
- Descript는 AI 분야에서 최고의 제품 설계를 보유하고 있으며, 워크플로우 개선에 많은 시간을 투자하여 개인 팟캐스트에서도 효율적으로 사용 가능. 고급 사용자 및 전문가용 기능을 통해 대량의 번역 또는 음성 작업에 최적화된 도구 제공.
- Plod Code라는 내부 명령줄 에이전트 코딩 도구는 팀의 작업 속도를 가속화하기 위해 개발 및 테스트되었으며, 현실 세계에서의 사용을 고려하여 외부에 출시될 준비 중. 이 도구는 대규모 코드베이스 관리 및 통합을 용이하게 하여 개발자 생산성을 향상시킴.
- Descript의 고급 기능은 사용자들이 복잡한 프로젝트에서 효율적으로 작업할 수 있도록 지원하며, 특히 콘텐츠 제작자들이 보다 손쉽게 작업을 수행할 수 있도록 돕는 실질적인 예를 제공.
34. 🌟 AI의 개인화된 경험 제공
- AI 모델은 여전히 키보드 입력이 필요하며, 사용자가 직접적인 피드백을 통해 방향을 설정해야 합니다. 이는 AI가 모든 것을 자동화하기보다는 사용자의 의도와 역량을 강화하는 방식으로 기능함을 나타냅니다.
- 클라우드 코드는 제품 엔지니어들이 백엔드 업데이트, 프론트엔드 생성, 번역 제출 등 제품 개발 워크플로우를 효율적으로 수행하는 데 도움을 주며, 이는 개발 주기를 단축하고 생산성을 높입니다.
- 클라우드 코드는 파일 검색 및 수정에 뛰어나며, 이전에 코드베이스를 접해보지 않은 사용자에게도 유용합니다. 이는 새로운 팀원들이 빠르게 환경에 적응할 수 있도록 돕습니다.
- AI는 에이전트적 측면에서 가치가 있으며, IDE와의 상호작용보다 에이전트적 상호작용에 더 중점을 둡니다. 이는 AI가 작업을 자동화하는 대신 사용자와 협력하여 작업을 수행함을 의미합니다.
- 현재 AI 모델은 많은 사용 사례에서 시간 동안 실행되기보다는 인간의 개입이 더 필요합니다. 이는 AI가 아직 완전한 자율적 기능을 제공하지 못하고 있으며, 인간과의 협력이 필요함을 보여줍니다.
35. 🤔 AI와 사용자의 상호작용
- 소프트웨어 개발자의 역할은 지속적으로 변화하고 있으며, 향후 3년 내에 상당한 변화가 예상됩니다.
- GitHub Copilot, GPT-4와 같은 AI 도구의 발전으로 개발자는 프로토타이핑과 아이디어 제안에 집중하게 됩니다.
- 개발자는 AI가 생성한 코드를 평가하고, 코드 리뷰 방식이 AI 통합으로 변화할 것입니다.
- 모델과 인프라는 코드 리뷰를 통해 회사 맞춤형 코드를 생성하는 데 기여해야 합니다.
- 개발자의 역할은 코드 작성자에서 AI 모델에게 업무를 위임하는 역할로 진화할 것입니다.
- 향후 3년 내에 올바른 아이디어 제안, 상호작용 디자인 수행, 작업 위임, 대규모 리뷰 능력이 중요해질 것입니다.
- AI 도구의 도입으로 인해 개발자는 기술적 스킬보다 창의성과 전략적 사고가 요구됩니다.
- AI와 협업하는 환경에서, 개발자는 AI의 한계를 이해하고 이를 보완할 수 있는 능력이 필요합니다.
36. 💡 AI와 혁신의 가속화
36.1. AI 기반 분석 도구의 활용
36.2. 제품 개발에서의 속도와 효율성
37. 📈 AI와 제품 개발의 미래
37.1. AI 모델의 도전과 전략적 해결책
37.2. 제품 개발과 API 사업의 균형
38. 🌍 AI와 글로벌 시장 변화
- 글로벌 시장에서 AI의 분배가 증가하고 있으며, 이를 통해 다양한 기회를 창출할 수 있다.
- 자원 할당 관점에서 첫 번째 제품의 빠른 반복 속도와 API 측면에서의 추상화를 구축하는데 과소 투자되고 있다.
- 첫 번째 제품 소비자 측에서 제품 속도를 높이기 위해 회사의 플레이북을 스타트업처럼 운영하는 것이 필요하다.
- API를 사용하여 내부 지식 제품을 구축할 때 모델이 더 많은 지식 그래프 및 리포지토리를 구축할 수 있도록 돕는 것이 중요하다.
- AI를 통한 글로벌 시장 변화의 사례로는 AI를 활용한 고객 세분화로 매출이 45% 증가한 사례가 있다.
- 새로운 방법론을 통해 제품 개발 주기가 6개월에서 8주로 단축된 사례도 있다.
- 개인화된 참여 전략을 통해 고객 유지가 32% 향상된 경우도 있다.
39. 🔄 AI와 제품 전략의 혁신
39.1. 조직 전략과 인력 관리
39.2. 제품 전략과 시장 적합성
39.3. OpenAI의 제품 개발 접근법
40. 📊 AI와 시장의 변화
- 현재 정보 아키텍처의 비용이 증가하고 있으며, 프로젝트와 아티팩트, 채팅 간의 관계를 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
- Anthropic과 Cloud의 제품은 사용자가 다음에 무엇을 해야 할지를 안내하는 역할을 해야 합니다.
- Cloud AI 및 chat2bt.com은 초기에는 모델의 쇼케이스로 시작했으나, 이제는 다중 제품을 지원할 수 있는 기반이 필요합니다.
- 현재 UX를 개선하기 위한 노력 중이며, 제품이 진화하면서 추가 기능을 더하기 어려워졌습니다.
- APN의 성장을 보면서 첫 번째 파티 콘텐츠에 대한 투자의 중요성을 깨달았습니다.
- 첫 번째 파티 측면에 대한 투자가 부족하면 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하기 어려울 수 있습니다.
- AI 제품이 여러 개 존재할 수 있다는 내러티브를 충분히 활용하지 못한 점이 아쉽습니다.
41. 📈 AI의 시장 전략과 경쟁력
41.1. AI의 기술적 도전
41.2. AI와 프라이버시 문제
42. 💡 AI와 제품 개발의 혁신
- AI 상호작용을 통한 훈련 모드는 실제 인간과의 상호작용을 완전히 대체하지 못하지만, 향후 인간 상호작용에 유용할 수 있다.
- 유럽은 AI 주도의 시대에 감각적 경험의 세계 수도로서의 가치를 발휘할 수 있다.
- 유럽은 라이프스타일이나 사회적 가치에 대한 강한 신념을 바탕으로 데이터 프라이버시와 같은 분야에서 최선의 관행이나 법률을 고수하려는 노력을 기울이고 있다.
- 독일 사용자나 기업을 대상으로 한 제품 설계 시, 유럽의 질문들은 유용하며, 이는 AI와 관련하여 선두에 설 수 있는 기회를 제공할 수 있다.
43. 🚀 AI와 기술 발전의 미래
- AI를 활용한 약물 발견과 임상 시험 단계가 가속화되고 있으며, 과거에 15주가 소요되던 임상 시험 보고서가 클라우드를 통해 20분 만에 완료되는 사례가 있다.
- ARC 연구소는 세포에 대한 기초 모델을 개발 중이며, 이는 약물 발견과 실험을 가속화할 것으로 기대된다.
- AI의 잠재력에 비해 현재 활용도가 낮다고 평가되며, 다양한 분야에서 유용하고 지능적인 모델을 개발하는 데 집중하고 있다.
- AI는 인간의 수명을 연장하고 질병 치료에 기여할 가능성이 크다.
- AI는 제조업에서의 품질 관리 자동화, 금융 분야의 리스크 분석 최적화, 그리고 교통 시스템의 효율성 증대에도 기여하고 있다.