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오랜 고민 끝에 맥킨지앤컴퍼니가 마침내 2023년 3분기 인공지능 인사이트 TOP10 보고서를 공개했는데, 그 중 생성 AI 관련 보고서가 절반을 차지했습니다.
'2023년 AI 현황: 제너레이티브 AI의 획기적인 해' 보고서에서는 전 세계 다양한 지역, 산업 분야 기업의 인공지능 배포 및 활용 상황을 분석하고, 인공지능의 광범위한 활용이 AI 산업에 큰 영향을 미칠 것으로 보고 있습니다. 각계각층의 .
다음으로 이번 보고서를 중국의 관점에서 살펴보겠습니다
01 글로벌 생성 AI 도입: 선두 기업을 강하게 만드는 요소
첫째, 생성 AI가 공개된 지 얼마 되지 않았지만 사람들은 이를 낯설지 않습니다.
설문조사 결과에 따르면 응답자의 79%가 AIGC에 노출된 적이 있다고 답했고, 22%는 직장에서 AIGC를 자주 사용한다고 답했습니다
기업 수준에서도 AIGC가 널리 사용되고 있으며, 응답자의 3분의 1은 기업에서 이미 하나 이상의 기능에서 AIGC를 정기적으로 사용하고 있다고 말했습니다.
회사에서 AI를 사용한다고 답한 응답자 중40%는 AIGC 사용으로 인해 회사가 AI에 더 많은 투자를 할 것으로 예상한다고 답했으며, 28%는 AIGC 사용이 이미 회사 이사회의 안건으로 올라갔다고 답했습니다.
둘째, AI 성과가 높은 기업은 제품 및 서비스 개발에 인공지능을 활용하는 경향이 더 높습니다.AIGC를 비용 절감의 수단으로 활용하는 대부분의 기업과 달리, 고성과 AI 기업의 AIGC의 주요 목표는새로운 비즈니스 또는 수익원 창출과 인공지능의 새로운 기능을 기반으로 기존 제품의 가치를 높이는 것입니다.
이러한 기업의 인터뷰 대상자들은 그들이 직면한 가장 큰 과제는 생산 중 모델 성능 모니터링, 필요에 따라 모델 재교육 등 모델 및 도구와 관련된 문제라고 언급했습니다. 이와 대조적으로 다른 인터뷰 대상자들은 더 광범위한 전략적 문제를 언급했습니다
선도적인 AI 기업과 다른 기업 간의 차이점과 관련하여 Shidao는 기사에서 다음과 같이 지적했습니다.선도적인 AI 기업은 거버넌스, 배포, 파트너, 인력 및 데이터 가용성이라는 5가지 측면에서 일정한 유사점을 가지고 있습니다.관심 있으신 분들은 클릭해서 보실 수 있습니다.
셋째, 인공지능 관련 인재에 대한 수요가 바뀌었습니다.지난해 인공지능을 채택한 기업에서 가장 많이 채용한 채용은 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 인공지능 데이터 과학자였습니다. 이전 설문조사에 비해 현재 AI 관련 소프트웨어 엔지니어를 채용하는 비율은 훨씬 적습니다(최근 설문조사에서는 28%로 이전 설문조사의 39%에서 감소). 또한, AIGC의 광범위한 적용으로 기업 내 신속한 엔지니어링 기술에 대한 수요도 증가하고 있습니다.
Shidao는 인공지능 인재 풀이 국내 기업의 AI 도입 속도에도 영향을 미칠 수 있다고 믿습니다. 또 다른 맥킨지 보고서는 중국 기업들이 소프트웨어 엔지니어, 데이터 엔지니어 등 기술 인재 채용에 집중하고 AI 번역가, 디자이너 등 핵심 인재를 무시하고 있다고 지적했다. 2022년에는 중국 기업의 거의 절반이 소프트웨어 엔지니어를 고용할 예정인 반면, 기업의 6%만이 번역가를 채용할 것으로 보고되는데, 이는 주요 국가의 14%에 비해 훨씬 낮은 수치입니다. 이 데이터는 주목할 가치가 있습니다.
넷째, 보고서에서는 다음과 같이 말합니다.AIGC 도구의 사용이 빠르게 인기를 얻고 있지만 데이터에서는 이러한 새로운 도구가 기업이 인공 지능을 완전히 채택하도록 유도하고 있음을 보여주지 않습니다.현재 인공지능을 채택하는 기업의 비율은 일반적으로 안정적으로 유지되고 있으며, 응답자의 55%가 자신의 기업이 인공지능을 채택했다고 답했습니다.
그러나 대다수의 응답자는 AI가 적용되는 모든 비즈니스 기능에서 AI 관련 수익이 증가했다고 보고했습니다.앞으로 전체 AI 채택률은 약 55%로 유지되지만 3분의 2 이상은 자사가 향후 3년 동안 AI에 대한 투자를 늘릴 것으로 예상합니다.
02 중국의 생성 AI 산업: 아직 초기 단계
제너레이티브 AI는 급속한 성장기에 들어섰습니다. 현재 중국 시장 규모는 전 세계 시장 규모의 약 1/10 수준으로, 연평균 성장률이 60% 이상으로 2025년에는 2000억 위안에 이를 것으로 예상된다.
향후 투자자들이 속속 시장에 진입할 것이라는 데에는 의심의 여지가 없으며, 잠재 기업과 개인 사용자가 생성 AI 도구의 기능에 대한 기대를 갖고 있는 것은 모두 산업의 봄이 왔음을 의미합니다.
현재 국내 GenAI(제너레이티브 AI) 산업의 특징은 무엇인가요?
전용 하드웨어: 제한된 인프라 리소스에도 불구하고 현지화 프로세스는 계속 가속화됩니다
고급 GPU 칩 A100과 H100을 확보하지 못해 국내 대형 모델 R&D 기관들은 컴퓨팅 파워에 병목 현상을 겪었다. 중국의 현지 칩 R&D 제조업체는 과학 연구를 강화하고 새로 개발된 칩의 컴퓨팅 성능이 2000TOPS에 도달할 수 있지만(현재 국내 GPU의 컴퓨팅 성능은 대부분 1000TOPS 이내임) 국제적으로 선두적인 칩의 4000TOPS 컴퓨팅 성능 사이에는 여전히 일정한 격차가 있습니다. H100 칩.
기본 모델: 업계 대형 모델이 국내 GenAI의 탈출구가 될 수 있습니다.
다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. 한편으로는 일반 대형 모델을 교육해야 하지만 전 세계 중국 웹사이트 수는 전체의 1.4%에 불과하며 사용할 수 있는 공개 중국어 말뭉치 수는 다음과 같습니다. 훈련은 제한되어 있고 질도 고르지 않습니다. 반면, 사용자 개인 정보 보호로 인해 국내 사용자가 웹사이트 및 모바일 애플리케이션에서 생성하는 대부분의 데이터는 대형 모델 학습에 사용할 수 없으며, 이는 모델의 학습 효율성 및 정확성에 부정적인 영향을 미칩니다
따라서 여러 분야 및 작업에 적합한 일반 대형 모델에 비해 산업 대형 모델은 개발자의 수직적 시나리오에 대한 이해와 대규모 산업 데이터 지원에 더 의존합니다.컴퓨팅 성능이 제한된 상황에서 업계 대형 모델은 중국 GenAI 제조업체의 승리 트랙이 될 가능성이 더 높습니다.
적용: 중국 스타트업은 아직 초기 단계이며 주로 일부 특정 분야에 집중합니다
GenAI 분야의 국내 스타트업은 엔젤 라운드와 Pre-A 라운드 사이에 집중된 고급 자금 조달 라운드를 가지고 있습니다. 대부분의 자금 조달 금액은 1억 위안 미만이며 산업 잠재력이 큽니다.
해외 GenAI 산업에서는 과학기술 혁신 기업의 규모가 상대적으로 크며, 틈새 응용 분야에서도 독특한 유니콘 기업이 많이 등장했습니다. 그중 런던에 본사를 둔 글로벌 AI 연구 기업의 가치는 38억 달러
또한국내 GenAI 수직 응용 분야는 주로 텍스트, 이미지 및 오디오 및 비디오 생성에 중점을 두고 있습니다. 해외 시장에서는 위 분야 외에도 GenAI 기반 개발 플랫폼, 데이터 분석 플랫폼 및 코드 작성 플랫폼이 많이 등장했습니다.이유는 해외 프로그램이 초기에 해당 언어로 작성된 시스템이 많고, 프로그래밍 인건비가 높은 회사가 많아 프로그래밍 지원 소프트웨어에 대한 수요가 높다는 점입니다.
03 산업은 집중되어 있으며 대부분의 기업은 여전히 비즈니스 모델을 모색하고 있습니다
중국 GenAI 산업의 상업적 적용은 두 가지 주요 특징을 제시합니다.
첫째, 산업 유통이 집중되어 있으며 주로 상업 발전이 비교적 성숙한 유리한 산업에 집중되어 있습니다.
중국에서 가장 빠르게 성장하는 GenAI 애플리케이션 분야에는 전자상거래, 미디어, 엔터테인먼트 및 게임, 특히 디지털 가상 현실 및 전자상거래 비디오 마케팅이 포함되며, 대부분의 전통 산업(예: 금융, 에너지, 교육 등)은 아직은 소규모 파일럿 단계.
GenAI 애플리케이션이 인터넷 전자상거래 플랫폼에서 번성할 수 있는 이유는 중국이 고품질의 전자상거래 및 공급망 생태계와 거대한 소비자 그룹을 보유하고 있어 GenAI 애플리케이션 구현 기회를 제공하기 때문입니다
일반적인 산업 적용 사례는 다음과 같습니다: 비디오 업계의 생성 AI 3D 단편 비디오 콘텐츠 제조업체, 전자상거래 업계의 선도적인 GenAI 비디오 대형 모델 R&D 회사, 게임 내 인터넷 플랫폼 하의 게임 및 AI 연구 및 응용 기관 산업 등
위에서 언급한 기업 중에는 생성 AI 3D 단편 영상 콘텐츠 제조업체가 있습니다. 텍스트를 기반으로 3D 영상 콘텐츠를 제작하고 Douyin, Kuaishou, Bilibili 등의 짧은 영상 플랫폼을 통해 홍보할 수 있습니다. 이런 식으로 단편 영상 콘텐츠 제작자의 창작 효율성이 크게 향상되었습니다
GenAI 비디오 대형 모델 R&D 회사는 전자상거래 산업에 깊이 관여하고 있으며 AI를 사용하여 가상 인간 앵커를 생성하여 다양한 산업과 브랜드의 전자상거래 회사에 힘을 실어주고 있습니다.
게임·인공지능연구응용연구소는 인공지능 기술을 활용해 AI 반려 로봇과 AI 경쟁 로봇을 개발하고, 자연어 처리 기술을 활용해 논플레이어 캐릭터 캐릭터를 부여해 게임 내 플레이어와 대화형 대화가 가능하도록 했다
둘째, 대부분의 기업은 자체 비즈니스 모델을 적극적으로 탐색하는 초기 단계에 있습니다.
업계 유통이 너무 집중되어 있고 C-end 사용자에게 더 집중되어 있는 것이 문제입니다. 듣기에는 좋지만 실제로 직면해야 할 몇 가지 과제가 있습니다
Shidao가 논의한 것처럼: 인터넷 시대는 빅 모델 시대와 다릅니다. 인터넷 시대에는 "트래픽"이 무료입니다. 총 운영 비용이 변하지 않으면 사용자가 많을수록 네트워크의 가치는 커집니다. 대형 모델 시대에는 컴퓨팅 파워에는 비용이 발생합니다. 사용자가 추가될 때마다 컴퓨팅 파워를 실제 금액으로 지불해야 하므로 보조금이 의미가 없습니다. 신규 사용자가 많을수록 더 적은 돈을 벌 수 있습니다.
따라서 B측 기업 고객을 대상으로 하는 것이 미래 인공지능 기업의 방향을 더 잘 나타낼 수 있을 것입니다.
유럽과 미국 시장에서는 대규모 기업 고객층이 주류를 이루고 있습니다. SaaS 유료 구독 모델은 기본적으로 성숙해졌습니다. 다수의 해외 GenAI 회사는 성숙한 SaaS 시장을 활용하여 첨단 기술, 통신 및 다양한 전통 산업(예: 의료, 교육 등)에 GenAI를 적용했습니다. 더 넓은 적용 범위
국내 시장에서 GenAI의 타겟 고객은 대부분 단말기입니다. 사용자 기업은 소프트웨어 비용을 지불할 의사가 없으며, 시장은 더욱 발전해야 하며, 기업은 SaaS 배포 방법에 대한 데이터 보안에 대한 우려를 갖고 있습니다. GenAI의 대규모 적용을 위한 비즈니스 모델은 여전히 탐색되어야 합니다.
현재 국내 시장의 주류 비즈니스 모델에는 클라우드 리소스 판매, 모델 API 호출, SaaS(Software-as-a-Service) 과금, 자재 과금 등이 있습니다.
일반적으로 국내 시장의 대부분의 GenAI 스타트업은 이제 막 표준화된 제품의 출력을 완료하고 예비 상용화 탐색 단계에 들어섰습니다.중국의 SaaS 시장이 성숙해지고 기업의 지불 의향이 높아지면서 국내 텍스트 생성 및 이미지 생성 스타트업이 기업 고객 시장으로 빠르게 진출할 것으로 예상됩니다.
6가지 영혼 질문: 인공 지능 기술은 어떻게 경제적 이익으로 전환되나요?
연구에 따르면 중국 기업 중 9%만이 AI 배포를 통해 10% 이상의 매출 성장을 달성할 계획인 반면, 주요 국가 기업 중 19%가 이 목표를 달성할 것으로 예상됩니다. 마찬가지로 이익 기여율 측면에서도 중국 기업 중 7%만이 AI의 EBIT 기여도가 20%를 초과한다고 응답한 반면, 주요 국가 기업의 14%는 이 비율을 초과했습니다.
결과에 따르면 중국 기업은 유동성을 개선하고 AI 기술의 잠재력을 실질적인 경제적 이익으로 전환해야 하는 것이 시급합니다.
위에서 언급한 AI 번역가의 부족한 보유량 외에도 중국 기업이 AI 배포에서 선두 국가에 뒤처지는 이유는 다음과 같습니다.
따라서 생성 AI를 최대한 빨리 배포하고 그로부터 성공적으로 가치를 추출하려면 기업은 먼저 6가지 주요 질문에 대해 생각해야 합니다.
McKinsey는 기업이 필요한 기능을 신속하게 구축하고 생성 인공 지능의 잠재력을 완전히 활용하며 이 파괴적인 기술이 창출할 수 있는 경제적 이점을 적시에 포착할 수 있도록 위의 질문에 답하고 다양한 과제를 극복해야 한다고 지적했습니다
현재 대형 모델 개발, 애플리케이션 레이아웃, 비즈니스 모델 등 여러 분야에서 국내 시장과 해외 시장 사이에 큰 차이가 있지만, 중국의 GenAI 산업이 지속적으로 국제 선두 수준을 따라잡고 있으며, 향후 중국의 GenAI 관련 기술 및 응용 분야가 성장할 것으로 예상됩니다. 점차 성숙해지며 자국 발전에 적합한 비즈니스 모델을 더욱 모색해 나갈 것입니다.
위 내용은 인공 지능에 대한 McKinsey의 10가지 통찰력을 최대한 활용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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