구글 내부에서 터진 충격 고백 AI 경쟁력의 진짜 문제, 해자가 없다

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최근 구글 내부 시니어 엔지니어가 작성한 AI 관련 문서가 유출되면서 큰 화제가 되고 있습니다. 이 문서에서는 구글과 오픈AI 모두 ‘모트(진입장벽)’가 부족해 장기적으로 위험한 상황에 처할 수 있다고 분석했는데요. 모트란 기술력이나 경제적 해자처럼 경쟁사가 쉽게 넘볼 수 없는 방어막을 뜻합니다. 특히 오픈소스 AI 모델들이 빠른 속도로 발전하며, 천문학적 비용을 들여 개발한 대형 모델과 성능 차이가 크지 않다는 점이 주목받고 있습니다. 예를 들어, 라마(LLM 모델) 공개 후 2주 만에 알파카, 1주 만에 디코나 같은 모델들이 잇따라 등장하며 오픈소스 생태계가 급성장 중입니다. 이는 수백만 개발자가 저렴한 비용으로 협업하며 AI 기술을 빠르게 진화시키는 힘 때문인데요. 구글이 막대한 자본을 투입해도 오픈소스의 혁신 속도를 따라잡기 어려울 수 있다는 점에서, AI 산업의 판도가 어떻게 바뀔지 관심이 집중되고 있습니다. 이처럼 AI 진화의 핵심 키워드인 ‘오픈소스’, ‘모트’, ‘경제적 해자’ 개념을 이해하면 앞으로 AI 경쟁 구도를 더 명확히 볼 수 있을 것입니다.

 

 

[영상 정보]

 

• 영상 제목: 구글 문서 유출로 드러난 실체 "AI 해자가 없다" 등 최신 AI 뉴스
• 채널명: 조코딩 JoCoding
• 업로드 날짜: 2023-05-10
• 영상 길이: 9:20

 

[영상에서 사용한 서비스]

 

• - 조코딩 : https://jocoding.net/ — 코딩 공부 및 정보 제공 웹사이트
• - 유튜브 (코딩하는거니님 채널) : https://www.youtube.com/@gunnycoding — 코딩 관련 유튜브 채널
• - 유튜브 (VVIP 멤버십 후원 페이지) : https://www.youtube.com/channel/UCQNE2JmbasNYbjGAcuBiRRg/join — 유튜브 채널 멤버십 후원
• - OpenAI : https://openai.com/ — AI 연구 및 챗GPT API 제공
• - MosaicML : https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b — 65K 컨텍스트 길이 상업용 오픈소스 AI 모델 제공
• - OpenLLaMA : https://github.com/openlm-research/open_llama — LLaMA 상업적 사용 가능 오픈소스 AI 모델
• - StarCoder : https://huggingface.co/bigcode/starcoder — 현존 최강 오픈소스 코딩 AI 모델
• - PandasAI : https://github.com/gventuri/pandas-ai — 파이썬 Pandas 데이터프레임에 AI 기능 추가하는 라이브러리
• - 블룸버그 (Bloomberg) : https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-05-05/google-staffer-claims-in-leaked-ai-warning-we-have-no-secret-sauce — AI 관련 뉴스 기사
• - SemiAnalysis : https://www.semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither — AI 산업 분석 블로그
• - https : —
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• - 세미 아날리시스 (Semi Analysis) : https://semi.analysis/ — 내부 문서 유출 내용을 뉴스레터로 배포하는 서비스
• - 구글 (Google) : https://www.google.com — 검색, 인공지능 연구 및 다양한 IT 서비스 제공
• - 오픈AI (OpenAI) : https://www.openai.com — 인공지능 연구 및 AI 모델 개발
• - 라마 (LLaMA, Large Language Model Meta AI) : https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/ — 페이스북 메타에서 공개한 오픈소스 언어 모델
• - 알파카 (Alpaca) : https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html — 스탠포드에서 공개한 LLaMA 기반 파인튜닝 언어 모델
• - 채찍 피티 (ChatGPT) : https://chat.openai.com — OpenAI에서 개발한 대화형 AI 챗봇
• - 모자이크ML (MosaicML) : https://mosaicml.com — 오픈소스 AI 모델 및 머신러닝 플랫폼 제공
• - MPT (Mosaic Pretrained Transformer) : https://mosaicml.com/blog/mpt-7b — MosaicML에서 공개한 7억 파라미터 규모의 상업용 오픈소스 언어 모델

 

[주요 내용]

 

구글 내부 문서 유출로 드러난 AI 경쟁력 한계와 ‘경제적 해자’ 개념을 쉽게 풀어 설명합니다. 시니어 엔지니어가 지적한 구글 AI의 약점과 기술적 진입 장벽이 왜 중요한지, 객관적 근거와 함께 이해하기 쉽게 소개하는 내용입니다.

 

구글과 오픈AI는 막대한 비용을 들여 AI 모델을 개발하지만, 오픈소스 모델은 누구나 자유롭게 개선하고 튜닝할 수 있어 빠르고 다양하게 발전합니다. 이 때문에 오픈소스가 AI 경쟁에서 유리하다는 점이 흥미롭습니다.

 

라마, 알파카, 디코나 등 오픈소스 AI들이 천문학적 비용의 상용 AI와 비슷한 정확도를 보이며 빠르게 발전하고 있습니다. 수백만 개발자의 협업으로 더 저렴하고 효율적인 AI 기술이 가능해진다는 점이 흥미롭습니다.

 

오픈소스 AI가 구글 등 대기업을 빠르게 따라잡고 있습니다. 특히 70억 파라미터 규모의 상업용 언어 모델 MPT가 공개되면서, 오픈소스 AI 발전 속도가 눈에 띄게 빨라지고 있음을 알 수 있습니다. 많은 이들이 이 변화에 공감하며 앞으로의 가능성에 주목하고 있습니다.

 

사전 컨텍스트 입력 길이가 65k 토큰까지 확장되어 성능뿐 아니라 활용도가 크게 높아졌습니다. 상업적 이용도 가능해지면서 오픈소스 AI가 빠르게 발전 중인 점이 인상적입니다. 이 변화가 AI 시장에 미칠 영향도 흥미롭게 살펴볼 만합니다.

 

오픈소스 AI 모델들이 라마, 알파카, 비쿠나 등 빠르게 발전하며 상업적 활용까지 가능한 무료 버전도 등장해 AI 기술 접근성이 크게 높아졌습니다.

 

스타코더는 오픈소스임에도 현존하는 라지 랭귀지 모델 중 최고 성능을 보여주며, 성능 검증 결과도 뛰어납니다. 이에 오픈AI가 130조 원 투자로 AGI 개발 경쟁에 뛰어들면서 생성 AI 시장의 판도가 빠르게 변하고 있음을 알 수 있습니다.

 

바이든 행정부가 AI 제품의 안정성과 신뢰성을 위해 구글, MS 등 주요 기업 최고경영자들을 직접 만나 강력한 검증과 투자를 촉구했습니다. 1억 4천만 달러 규모의 AI 기초연구 지원과 연구소 확충 계획도 발표되었고, 정부 정책에 맞는 데이터 관리와 오픈 소스 활성화 가능성도 함께 기대되는 상황입니다. AI 산업의 투명성과 책임성을 높이려는 미국 정부의 움직임이 흥미롭습니다.

 

마이크로소프트가 빙 AI 채팅을 별도 신청 없이 누구나 사용할 수 있도록 개방했습니다. 이전에는 웨일리스트 통과와 기능 제한이 있었지만, 이제는 채팅 기록 저장과 플러그인 활용 등 다양한 기능을 자유롭게 경험할 수 있어 AI 활용의 문턱이 크게 낮아졌다는 점이 인상적입니다.

 

오픈테이블 예약부터 코드 실행까지 플러그인 활용이 가능해져, AI 활용 범위가 크게 확장되었습니다. 실제 사용 후 놀라운 편리함을 경험한 분들이 많아, AI 도구의 실용성이 한층 높아진 점을 친절하게 설명합니다.

 

넷플릭스 무비 데이터를 활용해 복잡한 분석과 차트 제작을 자동으로 처리하는 과정을 보여줍니다. 데이터 사이언티스트 없이도 코딩 명령만으로 결과를 시각화하고, 영상 편집까지 손쉽게 할 수 있어 업무 효율을 크게 높여줍니다.

 

영상 편집자도 점차 활용할 수 있는 AI 도구가 알파 단계로 공개되고, 자연어로 복잡한 판다스 명령어를 쉽게 실행할 수 있는 오픈소스 모델까지 등장해 데이터 분석과 그래프 작업이 훨씬 편리해졌다는 점이 인상적입니다.

 

판다스 AI 라이브러리를 활용하면 복잡한 데이터 처리도 코딩 기초만으로 쉽게 자동화할 수 있습니다. 데이터프레임 분석을 손쉽게 해주는 이 도구 덕분에, 일일이 코드를 작성하지 않아도 효율적인 데이터 작업이 가능해졌다는 점이 인상적입니다.

 

AI 학습에 내 정보가 포함됐는지 논란이 있는데, 알트만 CEO가 한동안 고객 데이터 학습을 중단했다고 밝혔습니다. 하지만 주요 기업들이 사내에서 AI 사용을 제한하는 이유도 바로 데이터 유출 우려 때문입니다. 데이터 보안과 AI 학습의 현실을 객관적으로 짚어보는 내용입니다.

 

뇌세포의 낮은 전력 소모와 뛰어난 지능을 본떠, 줄기세포로 뇌 오가나이드를 배양해 컴퓨터 구조를 혁신하려는 바이오 컴퓨팅 연구가 진행 중입니다. 이 방법은 기존 컴퓨팅보다 에너지 효율을 크게 높일 가능성이 있어 주목할 만합니다.

 

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