The Twenty Minute VC (20VC): Venture Capital | Startup Funding | The Pitch - 20VC: Foundation Models: Who Wins & Who Loses | How Economies and Labour Markets Need to Change in a World of AI | China vs the US in an AI Race: What You Need to Know | Rich Socher, Founder @ You.com
리치 소처는 AI와 LLM(대규모 언어 모델)의 현재 상태를 분석하며, 특히 기업 환경에서의 활용 가능성을 강조한다. 그는 AI가 이미 많은 작업에서 인간을 대체할 수 있는 수준에 도달했으며, 기업들이 이를 활용하여 효율성을 높일 수 있다고 설명한다. 또한, AI의 발전이 가져올 사회적 변화와 그에 따른 도전 과제에 대해서도 논의한다. 그는 AI가 의료 및 경제 분야에서 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이러한 기술이 복잡한 시스템을 이해하고 해결하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 전망한다. 또한, AI의 발전이 가져올 수 있는 사회적 변화와 그에 따른 도전 과제에 대해서도 논의한다. 그는 AI가 의료 및 경제 분야에서 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이러한 기술이 복잡한 시스템을 이해하고 해결하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 전망한다.
Key Points:
- AI는 이미 많은 작업에서 인간을 대체할 수 있는 수준에 도달했다.
- 기업들은 AI를 활용하여 효율성을 높일 수 있다.
- AI는 의료 및 경제 분야에서 혁신을 가져올 수 있다.
- AI의 발전은 사회적 변화와 도전 과제를 동반한다.
- AI는 복잡한 시스템을 이해하고 해결하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
Details:
1. 🎙️ 인터뷰 시작과 리치 소처 소개
1.1. 리치 소처의 배경
1.2. 리치 소처의 업적 및 기여
2. 🔒 SecureFrame와 Harmonic 광고
- SecureFrame은 AI와 자동화를 통해 정보 보안 및 준수를 간소화하여 고객과의 신뢰를 구축할 수 있도록 지원합니다.
- NASDAQ, AngelList, Doodle, Coda를 포함한 수천 개의 빠르게 성장하는 기업들이 SOC 2, ISO 27001, CMMC, NIST 표준 등 글로벌 보안 및 개인 정보 보호 표준에 대한 준수 과정을 가속화하기 위해 SecureFrame을 신뢰하고 있습니다.
- Google, Kleiner Perkins와 같은 최상위 투자자 및 기업의 지원을 받고 있으며, Forbes가 선정한 2024년 상위 100대 스타트업 고용주 명단에 포함되었습니다.
- G2의 최고 만족도 소프트웨어 상 및 2024년 사이버 보안 우수상 수상자로 선정되었습니다.
- SecureFrame은 고객 사례를 통해 AI 기반 솔루션이 보안 감사 준비 시간을 평균 40% 단축하며, 고객 만족도를 크게 향상시키고 있음을 보여줍니다.
- AngelList와 같은 고객은 SecureFrame을 통해 매년 약 60%의 보안 유지 비용을 절감하고 있습니다.
3. 🧠 AI와 LLM의 현재 상태와 전망
3.1. Startup Trends and Harmonic
3.2. Harmonic's Advantages
3.3. Mode Mobile's Innovative Model
3.4. AI and Language Model Innovations
4. 💼 기업 내 LLM의 활용과 도전과제
- 현재 LLM은 이미 많은 작업에서 충분히 유용하며, 서비스 산업에서도 활용 가능성이 높습니다.
- LLM의 발전은 계속될 것이며, 특정 분야에서는 인간 전문가와 동등하거나 그 이상의 성과를 낼 가능성이 있습니다.
- AI의 지능적 한계는 여러 차원으로 나뉘며, 물체 인식과 컴퓨터 비전은 거의 해결된 상태로, 대부분의 물체를 분류할 수 있습니다.
- 데이터와 물질적 지식의 상한선은 아직 멀었으며, AI가 이를 완전히 충족하려면 물리학적 한계를 넘어야 합니다.
- LLM의 상업적 활용은 급속히 확산되고 있으며, 이는 LLM의 상품화와 가치 창출 및 포착의 차이에 영향을 미칩니다.
- LLM 인프라 구축은 높은 자본 지출이 요구되며, 이는 전통적인 텔레콤과 유사한 모델을 형성합니다.
- OpenAI와 같은 소비자 앱 회사는 ChatGPT를 통해 주로 수익을 창출하지만, API 인프라 계층에 있는 회사들은 더 큰 압박을 받습니다.
- Anthropic와 같은 회사는 시장 점유율을 높이기 위해 더 나은 모델을 계속 개발해야 하는 압박을 받습니다.
- ChatGPT는 이미 많은 사용자에게 기본 선택이 되었으며, 다른 LLM 앱 회사들은 시장에서 미미한 존재감을 나타냅니다.
5. 🤖 로봇공학과 AI의 발전 가능성
- Anthropic은 Claude의 소비자 제품을 유지하고 있으며, 이는 엔지니어링에 매우 뛰어난 능력을 보여주고 있다.
- AI 모델에 있어서는 최고의 모델을 보유하는 것과 사용자 입력 데이터를 통한 개선을 위한 데이터 네트워크 효과가 없다는 점이 중요하다.
- ChatGPT는 소비자 시장을 강력하게 장악하고 있어, 다른 틈새 시장을 찾아야 할 필요가 있다.
- 일반 소비자들은 대부분 간단한 질문을 하거나 지불을 꺼리는 경향이 있어, 기업 중심의 접근이 더 유망하다.
- 광고와 채팅은 검색 광고보다 10배에서 100배 더 나쁜 성과를 보이며, 비용은 두 배 이상 높다.
- Google은 Apple에 연간 200억 달러를 지불하여 기본 검색 엔진으로 남아있으며, 이는 사용자의 기본 설정 변경이 거의 없기 때문이다.
- ChatGPT로부터의 직접 전환율이 1.6%에서 4.5%로 증가하였다.
- 소비자 애플리케이션의 결합과 분해 흐름에서 여전히 큰 분해의 물결이 존재한다.
- LMs는 더 복잡한 질문에 대해 Google의 분해 흐름의 일부로 작용할 것이며, 이는 지식 노동자에게 유리하다.
- 대기업의 AI 도입은 단기적으로는 과대평가되고 장기적으로는 과소평가될 수 있다.
- 대기업 고객 중 일부는 OpenAI 프로젝트 실패 후 자체 API를 구축했으며, 이는 주로 채택 문제 때문이다.
- AI를 통해 모든 사람이 관리자가 될 수 있으나, 대부분의 사람들은 타인을 관리하는 데 익숙하지 않다.
- 다양한 작업을 수행하는 수평적 에이전트와 특정 작업에 특화된 수직적 에이전트 중 어떤 것이 주류를 이룰지에 대한 논의가 있다.
- 자연어는 모든 유형의 답변에 가장 적합한 인터페이스가 아니라는 점이 강조된다.
6. 🌐 AI의 사회적 영향과 경제적 도전
6.1. AI의 개인화 및 데이터 활용
6.2. 구글의 기술적 강점과 시장 위치
6.3. LLM의 발전을 가로막는 요소
6.4. 모델 개발 비용과 효율성
6.5. 바이오텍과 초기 단계 투자
6.6. AI 활용의 증가와 비용 절감
6.7. AI의 잠재적 활용 분야
7. 🧬 AI와 생명공학의 융합과 혁신
7.1. 과학 마케팅의 중요성
7.2. 로봇 공학의 도전과 기회
7.3. 인간형 로봇의 가능성과 한계
7.4. AI의 의료 분야 응용
7.5. AI가 사회적 변화에 미치는 영향
8. 📊 AI와 경제학의 만남
8.1. 기술 변화의 속도
8.2. AI 모델 선택과 자동화
8.3. UBI와 직업의 의미
8.4. AI와 인간 관계
8.5. 미래 직업 기술
8.6. AI와 업무의 미래
8.7. AI 스타트업과 시장 경쟁
9. 🔮 AI의 미래: 예측과 가능성
9.1. 기업의 AI 도입과 생존 전략
9.2. AI와 대중의 오해
9.3. 양자 컴퓨팅의 잠재력
9.4. AI 발전에 대한 개인적 인식 변화
9.5. AI 투자와 성공의 척도
10. ⚖️ AI와 사회의 조화로운 발전
- EU의 AI 규제는 신생 생태계를 저해하고 있으며, 컴퓨터 과학을 모든 학교에서 필수 과목으로 지정하고, 사람들에게 기업가 정신을 고취시키는 것이 필요하다.
- 대형 기업들이 소규모 스타트업을 더 쉽게 인수할 수 있도록 하고, 세금 혜택을 제공하는 방안이 필요하다.
- 스타트업들이 상장할 수 있는 장벽을 낮추어 두 가지의 출구 전략을 제공하는 것이 필요하다.
- Mode Mobile은 사용자에게 일일 활동에 대한 보상을 지급하는 스마트폰을 출시하여, 3년간 32,000%의 매출 성장을 이루었다.