AI Explained - Did AI Just Get Commoditized? Gemini 2.5, New DeepSeek V3, & Microsoft vs OpenAI
Gemini 2.5 Pro와 DeepSeek V3는 최신 AI 모델로, 각각의 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보인다. 특히 Gemini 2.5 Pro는 복잡한 지식 문제와 시각적 이해에서 인간에 가까운 성과를 보이며, 긴 문맥을 처리하는 능력에서도 두각을 나타낸다. DeepSeek V3는 수학과 코딩에서 우수한 성능을 보이며, OpenAI의 GPT 4.5와 비교해도 뒤지지 않는다. 그러나 AI 모델의 성능은 점점 수렴하고 있으며, 컴퓨팅 자원의 효율적 사용이 주요 차별화 요소로 부각되고 있다. Microsoft와 OpenAI 간의 경쟁은 AI 모델의 상업화와 관련된 논쟁을 불러일으키고 있으며, AI가 점점 더 많은 코드를 작성하게 될 것이라는 예측이 나오고 있다.
Key Points:
- Gemini 2.5 Pro는 복잡한 문제 해결과 시각적 이해에서 뛰어난 성능을 보인다.
- DeepSeek V3는 수학과 코딩에서 우수한 성능을 보이며, GPT 4.5와 비슷한 수준이다.
- AI 모델의 성능은 점점 수렴하고 있으며, 컴퓨팅 자원의 효율적 사용이 중요하다.
- Microsoft와 OpenAI 간의 경쟁은 AI 모델의 상업화와 관련된 논쟁을 불러일으킨다.
- AI가 점점 더 많은 코드를 작성하게 될 것이라는 예측이 있다.
Details:
1. 🚀 AI 모델 혁신과 경쟁: Gemini 2.5 Pro
- Gemini 2.5 Pro는 최근 출시된 AI 언어 모델로, Google 내부에서 최고의 AI 모델로 평가받고 있음. 이는 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있는 중요한 요소로 작용함.
- Gemini 2.5 Pro의 구체적인 비밀 소스는 공개되지 않았으나 벤치마크 결과에서 뛰어난 성능을 보임. 이는 사용자 경험 향상과 더불어 사용 범위 확장에 기여할 수 있음.
- Microsoft CEO는 AI 모델이 성능에 따라 상품화되고 있으며, OpenAI와 같은 연구소는 단순히 '경험을 파는 제품 회사'라고 언급. 이는 기업들이 AI 기술을 어떻게 상업적으로 활용하고 있는지를 보여주는 사례임.
- AI의 비밀이 더 이상 존재하지 않는다는 점에서 Gemini 2.5 Pro와 Deepseek V3의 발표는 AI 기술 발전의 투명성과 경쟁의 심화를 반영함. 이는 기업들이 지속적으로 혁신을 추구해야 하는 압박을 가중시킴.
2. 📊 성능 비교: 다양한 AI 모델의 벤치마크
2.1. Gemini 2.5의 성능 및 벤치마크 결과
2.2. OpenAI와 Google의 모델 성능 비교
3. 🔍 Deep Seek V3의 등장과 AI 발전 동향
- Gemini 2.5 Pro는 긴 문맥 처리에서 탁월하며 최대 백만 토큰(약 750,000 단어)을 처리할 수 있음. 이는 다른 모델들이 처리할 수 있는 용량의 4배에 해당함.
- 현재 구글 AI 스튜디오에서 Gemini 2.5 Pro가 무료로 제공되지만, 이는 한정된 기간일 가능성이 큼.
- Gemini 2.5 Pro는 Simplebench라는 상식 추론 벤치마크 테스트에서 10개 중 5개를 맞추며, 이는 이전 모델들보다 큰 향상을 보임. Claude 3.7 또한 동일한 성과를 보였음.
- 이 모델의 발전은 AI가 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 중요한 진전을 나타내며, 이러한 성능은 앞으로의 AI 응용 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됨.
4. 💼 AI 상업화의 시대: 협력과 경쟁
- Deep Seek V3는 오늘 아침 발표되었으며, 이는 새로운 베이스 모델로 GPT 4.5와 비교될 수 있습니다. 이는 GPT5의 베이스 모델 역할을 할 것입니다.
- 오늘의 Deep Seek V3는 스트라이프 패턴으로, R2 모델의 베이스 모델이 될 것입니다. 이는 몇 주 내에 출시될 가능성이 큽니다.
- Deep Seek V3는 수학적 성능에서 GPT 4.5보다 뛰어나며, 코딩에서도 보다 나은 성과를 보입니다. 다만, 과학 문제와 일반 지식에서는 약간 뒤처집니다.
- OpenAI는 원래 중국 기업들보다 6개월에서 12개월 이상 앞서 있었다고 평가되었지만, 현재 Deep Seek V3와 GPT 4.5의 베이스 모델은 거의 동등한 수준입니다.
- 현재 상태로는 추론 모델에 대해 명확한 해자가 없으며, AI 상업화에서의 주요 차별점은 컴퓨팅 능력을 확보하기 위한 자금력입니다.
5. 🔧 AI의 상업적 성공과 미래 비전
- 마이크로소프트의 Satia Nadella는 AI 모델의 상업화를 강조하며, 이는 2년 전 OpenAI와의 파트너십 이후 큰 변화임.
- 마이크로소프트 AI 부서의 Mustafa Suleyman은 OpenAI의 기술적 발전에 대해 불만을 표시하며, 기술 이해를 위해 노력함.
- 마이크로소프트의 AI 모델은 OpenAI와 Anthropic의 선도 모델과 성능이 비슷하다고 주장함.
- Microsoft의 MAI 모델은 질문에 답하기 전에 사고하는 기능을 갖추고 있으며, 이는 상업적 성공의 중요한 요소임.
- 마이크로소프트는 클라우드와 AI 서비스의 매출 증가를 통해 다양한 방향으로 수익을 창출 중임.
- OpenAI가 단순한 제품 회사인지에 대한 의문이 제기되며, 이는 시간에 따라 판가름 날 것임.
- Microsoft의 AI 모델은 클라우드 컴퓨팅을 통해 대규모 데이터 처리를 가능하게 하여 상업적 성공을 뒷받침함.
6. 🎮 AI 코딩의 미래와 인력 관리
- AI는 3~6개월 내에 90%의 코드를 작성하고, 12개월 내에 거의 모든 코드를 작성할 수 있을 것으로 예측됨. 이는 인력 관리에 큰 영향을 미칠 수 있음.
- Anthropic은 여전히 소프트웨어 엔지니어링 직무를 광고하고 있으며, 이는 AI의 발전이 인력 수요를 완전히 대체하지 못하고 있음을 시사함. 런던에서는 상당한 연봉을 제시하고 있음.
- AI가 모든 코딩을 할 수 있을 것이라는 예측과 실제 채용 활동이 일치하지 않음. 이는 AI의 한계와 인력의 중요성을 보여줌.
- AI 모델이 여전히 포켓몬 게임을 제대로 진행하지 못하는 문제를 보이고 있음. 이는 AI의 현재 한계점을 나타냄.
- 새로운 Gemini 모델은 예외적이라기보다는 수렴을 증명하는 사례로 간주됨. 이는 AI 모델의 발전이 급진적이지 않음을 의미함.