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어떤 기술기업의 창업자와 이사회가 대립할 때 전세계의 관심을 받은 사례가 없습니다. 비슷한 사례가 애플이사회와 스티브잡스정도가 아닐까 합니다. 그렇지만 1985년 잡스 해고할 때와 이번 사태를 비교하면 하늘과 땅만큼 차이가 있습니다. 그만큼 OpenAI의 미래가 우리 사회에 미치는 영향력이 큽니다. AGI가 그려갈 미래에 대한 낙관과 비관이 공존하고 있기도 합니다. 새로운 기술이 등장할 때 가장 민감히 반응하는 것은 ‘돈’입니다. 자본일 수도 있고 투자일 수도 있지만 전망에 따라 돈의 흐름이 달라집니다. 2023년에 나온 AI와 관련하여 투자은행들이 발간한 보고서를 소개합니다.
먼저 투자회사인 Coatue의 AI: The Coming Revolution입니다. 자료를 보니까 인터넷시대의 유명한 애널리스트인 Mary Meeker의 보고서가 생각납니다. 마지막보고서가 2019년입니다. 하여튼 보고서의 구성이 비슷해 보입니다.
AI Models: We think models are beginning an age of “intelligence-as-a-service”, or IQaaS, and the winners will be decided in a race for talent, data, and compute power. Scaling model performance also means scaling high quality datasets. We’re seeing models perform as well when trained on pruned and curated datasets 30% of the size, which presents an opportunity for innovative engineering teams. Synthetic data and user feedback are also potential frontiers to explore.
Compute power and cloud platforms: Hardware accelerators — predominantly GPUs (graphics processing units) – are the foundation for AI’s power. The insatiable demand for GPUs has led to ripple effects across our entire economy, from stressing our power grids, to bolstering the growth of the semiconductor supply chain, to re-accelerating demand for cloud services. As AI becomes more mainstream, we expect inference workloads to be drastically more compute intensive. Servicing 100 million GPT-4 users could cost 4x more compute per day than the amount spent on training the model. As we begin to deploy AI in production, there is an opportunity for AI startups to innovate across training and inference stacks and bring down costs dramatically.
Developer tooling: One of the big shifts since the explosion of AI in 2022, has been the democratization of AI and the rise of the AI engineer. A new crop of AI Ops tooling has emerged, which has made it dramatically easier to not only train, fine tune, and deploy models, but build on top of those models to create useful applications. Due to the emergence of a vibrant AI Ops tooling layer, the ~30M developers in the world can access AI, which creates potential for an explosion within the application layer.
AI applications: We’re seeing just the beginnings of AI applications adoption, and we predict that many more use cases will emerge. Consumer and enterprise interest in AI is already gaining momentum from creative domains with tools like Runway and Tome, to professional use cases like Replit and Aurora Solar. However, startups building AI applications will need to move quickly and create new behavioral shifts if they want to beat incumbents.
다음은 Olyber Wyman인 UK Finance가 Oliver Wyman과 협력하여 발행한 The impact of AI in financial services: opportunities, risks and policy considerations입니다. 제목처럼 행정부와 협업한 결과물이기 때문에 사례 및 정책적인 조언을 담고 있습니다.
앞서 보고서와 유사하지만 자산운용에 촛점을 맞춘 The AI Tipping Point는 Oliber Wymans과 Morgan Stanley가 협업한 보고서입니다.
Morgan Stanley도 투자자를 위한 자료를 제공하고 있습니다. Morgan Stanley Technology, Media and Telecom 2023는 최근에 개최한 AI와 관련한 행사입니다. 이 때 발표한 자료중 하나가 How Generative AI Could Reshape Work입니다.
다음은 MIT Technology Review가 UBS와 협업하여 만든 Finding value in generative AI for financial services입니다. UBS가 Q-Series: Will Generative AI deliver a generational transformation? 와 비슷한 내용인 듯 합니다.
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컨설팅업체의 보고서중 Mckinsey가 발행한 The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year입니다. 설문조사 결과를 분석한 보고서입니다.
또다른 보고서는 BCG의 A Generative AI Roadmap for Financial Institutions입니다.
Air Street Capital에서 매년 발간하는 State of AI Report라고 있습니다.2018년부터 매년 발행하고 있습니다. State of AI Report 2023 입니다. 다른 보고서와 달리 Politics부문에서 다양한 정치적 쟁점을 소개하고 있습니다.
마지막 보고서를 제외하면 기업고객을 위한 자료라서 그런지 공통적인 분류가 등장합니다. Generative AI와 Predictative AI라는 표현, Revenue Increase, Cost Decrease이라는 분석입니다.
