2023년 초, Microsoft는 AI 분야에서 '큰 승자'로서의 위상을 보여주었습니다.
최근 치열한 경쟁을 벌이는 ChatGPT와 Microsoft 사이에 불꽃이 끊임없이 튀고 있습니다.
Microsoft는 ChatGPT를 자체 검색 엔진 Bing에 통합하겠다고 처음 발표했습니다. 며칠 후 Office 제품군의 "3가지 주요 항목"인 Word, Excel 및 PPT에 통합하겠다고 발표했습니다. 많은 사람들을 행복하게 만든 Office를 사용하여 ChatGPT를 경험할 수 있습니다.
사무용 소프트웨어 부문에서 Microsoft의 규모로 판단할 때, 이러한 움직임은 10억 명 이상의 사람들이 문서, 프레젠테이션 및 이메일을 작성하는 방식을 바꿀 수 있습니다.
이미 2019년 초 마이크로소프트는 ChatGPT의 주인인 OpenAI에 10억 달러를 투자했습니다. 이러한 잦은 "상호작용"도 업계에서 생각하게 만들었습니다. 다음으로 Microsoft는 더 많은 칩을 투자하고 OpenAI와 ChatGPT를 함께 인수하기도 했습니다. 자연스러운 일이 되었습니다.
놀라움도 반전도 없었으며 사람들은 너무 오래 기다릴 필요도 없었습니다. Microsoft는 100억 달러를 추가로 투자하라는 답을 내놓았습니다.
이 문제에 정통한 사람들에 따르면 마이크로소프트는 이미 지난해 10월부터 오픈AI와 추가 투자 협상을 시작해 왔다.
신규 투자를 포함해 이 자금이 최종 확정되면 OpenAI의 가치는 290억 달러로 평가됩니다.
보도에 따르면 Microsoft의 자본 투입은 투자 후 투자금이 회수될 때까지 OpenAI 수익의 75%를 받게 되는 복잡한 거래의 일부가 될 것입니다.
이전에 OpenAI는 Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 부서에서 서비스를 구매해 왔으며 해당 금액이 해당 계정에 계산되는지 여부는 현재 알 수 없습니다.
투자가 회수된 후 OpenAI 지분 구조에 따라 Microsoft는 주식의 49%를 소유하고 다른 투자자는 주식의 49%를 추가로 받게 되며 OpenAI의 비영리 모회사는 주식의 2%를 받게 됩니다. .
보도에 따르면 거래가 완료되었는지 여부는 불분명하지만 최근 잠재 투자자가 받은 관련 문서에 따르면 거래는 원래 2022년 말 이전에 완료될 예정이었던 것으로 나타났습니다.
현재 Microsoft와 OpenAI 모두 실질적인 논평을 거부했습니다. 마이크로소프트 대변인은 이메일 성명을 통해 회사는 "추측에 대해 언급하지 않는다"고 밝혔다.
인공지능의 경제적 잠재력은 엄청나며 현재의 모든 소프트웨어 지출보다 클 수도 있습니다.
사용자가 무엇을 찾고 있는지 직관적으로 아는 더 나은 검색 엔진을 설계하면 Google 모회사인 Alphabet의 1조 1천억 달러 가치 평가에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 다음 단계는 약물용 AI 프로그램을 설계하는 것일 수 있습니다.
물론 대부분의 기술 회사처럼 OpenAI가 사라질 가능성이 높습니다. 그렇다고 마이크로소프트의 투자가 헛되지는 않을 수도 있다.
Morgan Stanley는 Alphabet이 지난 3년 동안 R&D에 약 1,000억 달러를 투자했다고 추산하며, 향후 3년 동안 지출이 연간 13%씩 증가할 것으로 이러한 제품에 크게 투자했습니다.
유망한 회사와 부족한 연구원을 가두어 Microsoft는 Alphabet의 승리를 막고 잠재적으로 지출을 늘리도록 강요할 수 있습니다.
290억 달러는 OpenAI에 대한 큰 가치입니다. 현재 OpenAI가 유명하지만 현재 비즈니스 모델과 경로는 여전히 남아 있습니다. 확실하지는 않지만 100억 달러는 Microsoft 주주들에게 큰 숫자입니다.
그러나 일부 월스트리트 분석가들은 100억 달러가 상당한 금액이지만 투자 시기나 투자 전략 측면에서 마이크로소프트가 이번에는 '고위험 도박'으로 간주되지 않는다고 보고 있다.
ChatGPT는 전 세계적으로 인기가 높아 폭발적인 인기를 누리고 있는 것이 사실이지만, 사용자가 급증하면서 생계의 위험이 점점 더 심각해지고 있습니다.
OpenAI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 지난 달 누군가가 ChatGPT에서 질문을 할 때마다 회사가 몇 센트의 컴퓨팅 성능을 지불해야 한다고 트윗하여 OpenAI가 "너무 비싸다"는 비판을 불러일으켰습니다. 이러한 컴퓨팅 성능의 대부분은 Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 얻습니다.
OpenAI가 ChatGPT 및 이미지 생성 도구 Dall-E와 같은 제품으로 돈을 버는 방법을 알아낸다면 초기 투자금 전액을 회수할 때까지 수익의 75%가 Microsoft에 전달됩니다.
이익 외에도 가장 중요한 기술 시장도 있습니다.
OpenAI와 Microsoft는 2019년 첫 투자 이후 사실상의 파트너십을 유지해 왔습니다. 이번 투자는 기본적으로 두 회사가 힘을 합쳐 기술 연구를 가속화할 수 있도록 하는 파트너십의 공식화입니다.
이번 투자 이후 Microsoft는 OpenAI와 협력하여 자체 클라우드 플랫폼에서 기술을 개발할 수 있습니다.
이를 통해 Microsoft는 거의 즉시 향후 10년 동안 아마도 가장 중요한 소비자 기술의 최전선에 서게 됩니다. 상용 클라우드 분야에서 이미 전 세계 3분의 3을 장악하고 있는 Azure 플랫폼이 OpenAI와 ChatGPT를 만나 미래 클라우드 시장에서 마이크로소프트는 2B와 2C에서 '모든 것을 갖췄다'는 것을 원하는 것으로 보인다.
마이크로소프트에게 이번 투자는 전략적 관점에서 보면 엄청난 '쿠데타'다.
특히 중요한 경쟁사인 Google은 이전에 일부 OpenAI 기술 개발에 참여한 적이 있습니다. ChatGPT와 Bing의 통합은 Google의 핵심 검색 사업을 직접적으로 겨냥합니다. 이번 투자는 AI 레이아웃에 대한 Google의 야망을 더욱 압박할 것으로 예상됩니다.
Microsoft의 관점에서 OpenAI는 앞으로도 ChatGPT와 같은 제품을 사용하는 다른 AI 알고리즘 회사보다 훨씬 앞서 나갈 가능성이 높습니다.
대형 제조업체들이 업계에 진출한 후에는 이러한 새로운 AI 기업이 새로운 "해자"를 발굴하고 네트워크 효과를 창출하는 것이 점점 더 어려워질 것입니다. 이것이 없으면 소비자 기술 분야에서는 매우 어려울 것입니다. 돈을 벌기 위해.
이러한 관점에서 마이크로소프트의 투자는 포지셔닝에 집중되어 있습니다.
많은 거대 기술 기업들도 인공 지능의 미래에 주목하고 있습니다. 그들은 핵심 기술을 통제하는 기업이 향후 몇 년 안에 큰 이점을 갖게 될 것이라는 것을 알고 있습니다. OpenAI에 투자함으로써 Microsoft는 AI 혁명의 선두에 서게 되었습니다.
인공 지능으로 인해 세상이 계속 변화하고 있는 가운데, Microsoft와 OpenAI의 이러한 결합은 시작에 불과할 수도 있습니다. 미래는 밝으며 Microsoft와 OpenAI 모두 이 AI 혁명의 선두에 서기를 희망합니다.
AI가 군중과 치열하게 싸우고 있는데, 마지막에 웃을 수 있는 사람은 누구일까요?
Google이 피를 토하게 만드는 AI 분야에서 Microsoft가 급상승하고 있습니다.
최근 ChatGPT의 인기가 전 세계의 주목을 받고 있는 가운데, 구글은 아마도 조금은 서운함을 느끼고 있을 것입니다.
Google도 이 길을 택할 기회를 얻었습니다. 챗봇에 있어서 구글은 불리한 위치에 있지 않습니다. 이르면 2021년 5월 I/O 컨퍼런스에서 구글의 인공지능 시스템 LaMDA가 공개되자 모두를 놀라게 했다.
하지만 "평판 위험" 등의 고려 사항으로 인해 Google은 이전에는 챗봇을 마케팅할 계획이 없었습니다.
Google은 AI 분야의 빅 브라더로 간주됩니다.
Pichai는 일부 팀에 방향을 전환하고 AI 제품을 개발하도록 지시했습니다.
Google이 개발한 Transformer는 최신 AI 모델을 지원하는 핵심 기술이라는 소문이 있습니다. Google의 LaMDA 채팅 로봇은 ChatGPT보다 성능이 훨씬 뛰어납니다. 또한 Google은 자체 모델의 이미지 생성 기능도 갖추고 있다고 주장합니다. Imagen은 Dall-E나 다른 회사의 모델보다 낫습니다.
그런데 조금 당황스러운 점은 현재 구글의 챗봇과 이미지 모델은 '클레임'으로만 존재하고 실제 시중에 나와 있는 제품은 없다는 점입니다.
구글이 이런 식으로 배치하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 많은 경우 구글은 AI를 상업적인 목적으로 사용할 것으로 기대하지 않습니다.
Google은 검색 엔진 및 기타 소비자 대상 제품을 개선하고 Google Cloud 기술을 서비스로 제공하기 위해 기계 학습을 사용한다는 사명을 오랫동안 유지해 왔습니다. 검색 엔진은 항상 Google의 핵심 사업이었습니다.
피할 수 없는 문제가 있습니다. 검색 엔진에서는 항상 사용자가 최종 결정권자입니다. 링크는 Google에서 제공하지만 클릭할 링크를 결정하는 사람은 사용자입니다.
Google은 제품을 매우 영리하게 만듭니다. 노출당 광고주에게 비용을 청구하는 대신(특히 20년 전에는 그 가치를 결정하기 어려웠기 때문에) 클릭당 비용을 청구합니다. 정말 혁명적인 제품이네요.
Google 수익의 대부분은 온라인 광고에서 발생합니다.
이제 Google은 검색 엔진의 광고 수익으로 연간 2,080억 달러를 벌 수 있으며 이는 총 수익의 81%에 해당합니다. 따라서 언어 모델 등 AI를 배치하는 방법에 있어서 보수적이다.
7년 전, 미국의 비즈니스 분석가 벤 톰슨(Ben Thompson)은 "구글과 전략적 한계"라는 글을 작성하여 AI 분야에서 구글 사업이 직면한 어려움을 언급했습니다. -
iOS 6 이전 시기 2016년 애플은 음성 비서 Siri가 처음으로 등장했습니다. 음성 도우미는 검색 결과 페이지보다 더 능동적이어야 하기 때문에 Google에 미치는 영향은 심오합니다. 도우미가 올바른 답변을 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
2016년 Google은 Google Assistant를 출시했습니다. 하지만 수억 명의 iOS 사용자가 Google 어시스턴트를 사용하려면 별도로 다운로드해야 합니다. 또한 Google 검색 엔진은 사용자가 더 많은 클릭을 할 수 있도록 하여 수익을 창출할 수 있습니다.
이제 7년이 지났고 Google의 주요 비즈니스 모델이 아무리 혁신적이라고 해도 여전히 '검색 프로세스에 더 많은 광고를 추가하는' 수준에 머물고 있습니다. 모바일 장치에서는 훌륭하게 작동합니다.
Pixel에서 실행되는 Google 어시스턴트
하지만 이제는 환경이 달라졌습니다. ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델은 파괴적인 혁신을 가져옵니다.
파괴적인 제품이 점점 더 좋아지는 동안 Google의 현재 제품은 점점 더 비대해지고 있습니다. 아무리 봐도 이는 좋은 징조가 아니다.
최근 Google은 검색 엔진 업그레이드를 발표하여 사용자가 더 적은 수의 키워드를 입력하고 더 많은 결과를 얻을 수 있도록 했습니다.
Google이 직면한 위기에 대해 Stability AI의 창립자인 Emad Mostaque는 "Google은 여전히 LLM(대형 언어 모델) 분야의 선두주자이며 혁신에 있어서 무시할 수 없는 팀입니다.
그럼에도 불구하고 그는 구글이 "주주 및 시장과 잘 소통하지 못했고 다소 조심스러웠다"고도 인정했다.
Google의 다음 단계는 무엇인가요? AI 연구소를 손에 넣으면 자사 AI 제품이 성공적으로 상용화 길을 찾을 수 있을까?
메타 없이 어떻게 AI 분야의 난전을 논할 수 있겠습니까?
메타에게 AI는 큰 기회이기 때문에 메타는 이에 막대한 자본을 투자해 왔습니다.
Meta에는 주로 Meta의 서비스를 구동하는 데 필요한 CPU 컴퓨팅에 사용되는 거대한 데이터 센터가 있습니다. Meta를 구동하는 광고 모델과 네트워크에서 콘텐츠를 추천하는 알고리즘에는 모두 CPU 컴퓨팅이 필요합니다.
광고 비즈니스를 위한 장기적인 솔루션으로서 Meta는 확률 모델을 구축하고 어떤 것이 변환되고 어떤 것이 변환되지 않았는지 이해해야 합니다. 이러한 확률 모델에는 많은 GPU가 필요하며, NVIDIA의 A100을 사용하면 비용이 최대 5자리(USD)에 달합니다. 그러나 이는 Meta에게는 비용이 많이 들지 않습니다.
메타는 당연히 '확실한' 광고 효과를 알아야 합니다. 투자에는 보다 명확한 측정 기준이 필요하기 때문입니다. Facebook이든 Reels이든 AI 모델은 콘텐츠 추천의 핵심이며 이러한 모델을 구축하려면 필연적으로 많은 비용이 소요됩니다.
이 투자는 장기적으로 성과를 거둘 것입니다. 사용자를 위한 더 나은 포지셔닝과 권장 사항이 있으면 수익도 증가할 것입니다. 일단 이러한 AI 데이터 센터가 구축되면 유지 관리 및 업그레이드 비용은 처음 구축하는 데 드는 초기 비용보다 훨씬 낮아야 합니다. 게다가 이런 막대한 투자는 구글이 아닌 전 세계 기업이 감당할 수 없는 일이다.
그러나 이는 Meta의 제품이 점점 더 통합되는 데에도 도움이 될 것입니다. 메타도 자체 AI 칩을 개발하고 있다.
이제 Meta의 광고 도구는 매우 강력하여 카피와 이미지 생성 및 A/B 테스트의 전체 과정을 AI로 수행할 수 있으며, 이러한 기능을 대규모로 제공하는 데 Meta보다 나은 회사는 없습니다.
Meta의 광고는 소비자가 이전에 알지 못했던 제품과 서비스에 대한 관심을 끄는 것을 목표로 합니다. 이는 대다수의 광고가 전환되지 않기 때문에 실수가 많다는 것을 의미하지만 실험과 반복의 여지가 많다는 의미이기도 합니다.
이것은 AI에 매우 적합합니다.
많은 대기업이 오픈 소스 소프트웨어에 투자할 것입니다. 왜냐하면 현명한 기업은 보완적인 제품을 상용화하려고 노력할 것이기 때문입니다. 제품의 보완재 가격이 떨어지면 해당 제품에 대한 수요가 증가하여 회사는 더 많은 비용을 청구하고 더 많은 돈을 벌 수 있습니다.
Apple이 오픈 소스 기술에 투자한 가장 유명한 사례는 운영 체제에 사용되는 Darwin 커널과 WebKit 브라우저 엔진입니다.
그동안 Apple의 AI 노력은 추천, 사진 인식 및 음성 인식을 위한 전통적인 기계 학습 모델에 대한 연구라는 하나의 작은 영역으로 제한되었습니다. 이러한 연구는 Apple의 비즈니스에 큰 영향을 미치지 않는 것 같습니다.
그러나 Apple은 오픈 소스 세계로부터 놀라운 선물인 Stable Diffusion을 받았습니다.
Stable Diffusion은 오픈 소스일 뿐만 아니라 모델이 놀라울 정도로 작기 때문에 주목할 만합니다. 처음 출시되었을 때 이미 일부 소비자 그래픽 카드에서 실행되고 있었습니다. iPhone에서 실행되도록 최적화되었습니다.
Apple이 이 기회를 잡았고 Apple의 기계 학습 팀은 지난달에 다음과 같은 발표를 했습니다. Stable Diffusion 모델 자체(Apple은 오픈 소스이기 때문에 이를 수행할 수 있음). 둘째, Apple은 Apple의 통합 모델 덕분에 자체 칩에 맞게 조정된 운영 체제를 업데이트했습니다.
이것은 시작에 불과하다고 해도 과언이 아닙니다. Apple은 수년 동안 자체 칩에 소위 "신경 엔진"을 출시해 왔지만 인공 지능 전용 하드웨어는 Apple 자체 요구에 맞게 조정되었습니다. 향후 Apple 칩도 Stable Diffusion에 맞게 조정될 것으로 보입니다.
동시에 Stable Diffusion 자체를 Apple 운영 체제에 내장할 수 있으며 Lensa와 같은 백엔드 인프라 없이도 모든 개발자가 쉽게 액세스할 수 있는 API를 제공할 수 있습니다.
Apple Store 시대에는 Apple이 승자처럼 들립니다. 통합과 실리콘의 장점을 활용하여 차별화된 앱을 제공할 수 있는 반면, 소규모 독립 앱 제조업체는 API를 소유하고 새로운 비즈니스 유통 채널을 구축합니다.
패자는 중앙 집중식 이미지 생성 서비스(Dall-E 또는 MidJourney)와 이를 지원하는 클라우드 제공업체인 것 같습니다.
확실히 Apple 장치의 Stable Diffusion이 전체 시장을 장악하지는 못할 것입니다. Dall-E와 MidJourney는 모두 Stable Diffusion보다 낫습니다. 그러나 내장된 로컬 기능은 중앙 집중식 서비스와 중앙 집중식 컴퓨팅이 궁극적인 목표에 영향을 미칠 것입니다 시장.
Amazon은 Apple과 마찬가지로 앱에서 기계 학습을 사용하지만 Amazon의 경우 소비자 사이에서 이미지 및 텍스트 생성 AI의 사용 사례가 덜 명확해 보입니다.
Amazon에게 더 중요한 점은 AWS가 클라우드에서 GPU에 대한 액세스를 판매한다는 것입니다. Stability AI의 설립자이자 CEO인 Emad Mostaque에 따르면, 256개의 Nvidia A100을 사용하여 150,000시간 동안 실행되었으며 시중 가격이 600,000달러인 Stable Diffusion을 포함하여 이러한 GPU 중 일부가 훈련에 사용되었습니다. 가격은 이미 놀랍도록 저렴합니다.
그러나 더 큰 사용 사례는 추론이며, 이는 이미지나 텍스트를 생성하기 위해 모델을 적용하는 것입니다. 사용자가 MidJourney에서 이미지를 생성하거나 Lensa에서 아바타를 생성할 때마다 추론은 클라우드의 GPU에서 실행됩니다.
이 분야에서 Amazon의 전망은 다양한 요인에 따라 달라집니다.
첫 번째이자 가장 분명한 것은 이러한 제품이 현실 세계에서 얼마나 유용한지입니다. 하지만 Amazon은 그 자체로 칩 제조업체입니다. 지금까지 대부분의 노력은 Graviton CPU에 집중되어 있었지만 Stable Diffusion과 같은 모델을 위한 자체 전용 하드웨어를 구축하고 가격 경쟁을 할 수 있습니다.
그래도 AWS는 양쪽에 베팅하고 있습니다. 클라우드 서비스는 Nvidia 제품의 주요 파트너이기도 합니다.
Amazon의 단기적인 문제는 수요를 측정하는 방법입니다. GPU가 충분하지 않으면 돈 손실이 발생하지만 사용하지 않는 제품을 너무 많이 구매하면 회사에 상당한 비용이 발생합니다. 또한 AI가 직면한 과제 중 하나는 추론에 비용이 든다는 것입니다. AI를 사용하여 물건을 만드는 데에는 한계 비용이 있습니다.
현재 시선을 사로잡는 AI 제품 개발에 안간힘을 쓰고 있는 대기업들은 아직 한계비용이라는 도전을 깨닫지 못한 것 같습니다. 클라우드 서비스에는 항상 비용이 발생하지만 AI 제품의 개별 특성으로 인해 제품-시장 매칭에 필요한 반복에 자금을 조달하기가 더 어렵습니다.
현재 ChatGPT는 가장 획기적인 제품인 것 같습니다. 사용자에게 무료일 뿐만 아니라 자체 모델을 구축하고 컴퓨팅 성능을 위해 Microsoft와 좋은 계약을 맺은 OpenAI를 기반으로 합니다. .
결론적으로 AWS가 GPU를 저렴한 가격에 판매한다면 장기적으로 더 많은 사용을 촉진할 수 있습니다.
이렇게 보면 마이크로소프트가 가장 좋은 위치에 있는 것 같습니다.
AWS와 마찬가지로 GPU를 판매하는 클라우드 서비스인 Azure도 있으며 OpenAI 전용 클라우드 제공자이기도 합니다.
한편, Bing은 iPhone 출시 직전의 Mac과 같습니다. 상당한 수익에 기여하지만 지배적인 부분만 차지합니다. ChatGPT가 Bing에 통합되면 Bing은 비즈니스 모델을 위험에 빠뜨리고 엄청난 시장 점유율을 얻게 될 것입니다.
분명히 Microsoft는 투자할 가치가 있습니다.
또한 The Information에서는 GPT가 Microsoft의 사무용 소프트웨어에 도움이 될 것이며 소프트웨어에 새로운 유료 기능이 추가될 수 있으며 이는 Microsoft의 구독 비즈니스 모델에 완벽하게 들어맞을 것이라고 보도했습니다. Microsoft는 이미 GitHub Copilot을 모방하여 Clippy와 같은 성가신 마법사 대신 보조자를 만드는 방법을 알고 있습니다.
GPT가 사무용 소프트웨어에 진입하는 것은 혁명적인 조치가 될 것 같습니다. 이제부터 10억 명의 사람들이 문서, 프리젠테이션, 이메일을 작성하는 방식이 영원히 바뀔 수도 있습니다.
이제 AI는 필수품이 되고 있으며, 다양한 모델이 날로 확산되고 있습니다.
결국 가장 큰 승자는 아마도 NVIDIA와 TSMC일 것입니다.
Nvidia는 CUDA 생태계에 투자했습니다. 이는 Nvidia가 최고의 AI 칩뿐만 아니라 최고의 AI 생태계를 보유하고 있다는 것을 의미하며 Nvidia의 투자는 계속 확대되고 있습니다.
이는 이미 Google의 TPU 칩과 같은 경쟁업체에 짜증을 안겨주었습니다.
또한 적어도 가까운 미래에는 모든 회사가 TSMC에서 칩을 생산해야 할 것입니다.
위 내용은 Microsoft는 OpenAI에 100억 달러를 추가로 지출합니다! 거대 AI가 4년 동안 체스를 두었습니다. 가장 큰 승자는 누구일까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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