1. 서문
Web3Port 재단은 블록체인과 Web3 생태계에 초점을 맞춘 암호화폐 펀드로 전략적 투자와 혁신적인 잠재력을 지닌 스타트업 및 프로젝트의 인큐베이팅 통해 Web3 기술의 광범위한 채택을 촉진하는 데 전념하고 있습니다.
이 보고서의 목표는 일반 사용자에게 AI 산업에 대한 포괄적이고 이해하기 쉬운 개요를 제공하는 것입니다. 우리는 이 보고서를 통해 독자들이 AI의 기술 진화, 시장 동태, 응용 시나리오 및 향후 개발 동향을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 동시에 보고서에서는 AI와 Web3의 결합 사례를 살펴보고 이 신흥 분야의 잠재적인 기회와 과제도 분석할 것입니다. 해당 내용은 업계 학습 및 교환 목적으로만 제공되며 투자 참고자료로 간주되지 않습니다.
2. AI 개념, 역사적 변화와 기술 발전
2.1 AI란 무엇인가?
인공지능(AI)은 컴퓨터 시스템을 통해 인간의 지능적인 행동을 시뮬레이션하는 능력을 말합니다. AI 시스템은 환경을 인식하고 , 경험을 통해 학습하고 , 추론하고 결정을 내리고 , 자연어를 처리하고 , 특정 상황에서 자체 최적화를 달성할 수 있습니다.
인공지능(AI)의 핵심 목표는 컴퓨터가 '지각', '인지', '창의성', '지능'을 갖게 만드는 것이다. 간단히 말해서, 컴퓨터가 사람처럼 생각하고, 사람처럼 행동하고, 합리적으로 생각하고, 합리적으로 결정을 내리도록 하십시오.
인공지능(AI)은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 로봇 제어, 자율 주행, 의료 진단 및 기타 분야를 포함하되 이에 국한되지 않는 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 기술의 발전과 함께 AI는 점차 경제 성장, 사회 변화, 과학 발전 의 핵심 원동력 중 하나로 자리잡고 있습니다.
2.2 AI의 역사와 변화
인공 지능(AI)의 개발은 초기 이론적 탐구부터 오늘날의 광범위한 적용에 이르기까지 70년 이상의 기술 변화에 걸쳐 이루어졌습니다. AI는 여러 단계의 기복과 돌파구를 경험했습니다.
2.2.1 AI의 기원과 초기 발전(1940년대~1970년대)
AI의 기원은 20세기 중반, 특히 수학자 및 컴퓨터 과학자들이 '지능형 기계'라는 개념을 논의하기 시작한 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 이 시기 AI 연구의 대부분은 기호논리, 추론, 문제해결에 초점을 맞춰 인공지능 이론의 토대를 마련했다.
- 튜링 테스트(Turing Test ): 앨런 튜링(Alan Turing)은 1950년 논문 "컴퓨팅 기계 및 지능(Computing Machinery and Intelligence)"에서 처음으로 기계가 인간과 같은 지능을 나타낼 수 있는지 탐구했습니다. 이것이 기계가 자연어 대화를 통해 인간 지능을 시뮬레이션할 수 있는지 확인하는 데 사용되는 튜링 테스트의 탄생이었습니다. 이 아이디어는 AI 개발의 이론적 토대를 마련했습니다.
- 상징주의 AI(Symbolist AI) : 1950년대 AI 연구는 주로 논리적 추론과 상징적 처리에 중점을 두었습니다. 이 시기의 AI 시스템은 규칙과 기호(예: IF-THEN 문)를 통해 인간의 사고 과정을 시뮬레이션하려고 시도했습니다. 이러한 유형의 AI를 'Symbolist AI' 또는 'GOFAI(Good Old-Fashioned AI)'라고 하며, 대표적인 업적으로는 논리 이론가, 일반 문제 해결사 등이 있습니다.
- 다트머스 회의 : ' 인공지능 '이라는 용어는 1956년 다트머스 회의에서 공식적으로 제안되었으며 향후 AI 연구의 목표가 설정되었습니다. 이번 컨퍼런스는 AI가 독립적인 학문으로 탄생했음을 의미합니다.
2.2.2 규칙에서 학습으로: AI 기술의 진화(1970~2000)
AI의 초기 기술적 병목 현상이 점차 드러나면서 AI의 연구 방향은 점차 규칙 기반 기호 시스템에서 데이터 중심 학습 모델로 전환되었습니다 . 특히 1980년대부터 1990년대에 걸쳐 컴퓨팅 파워와 데이터 규모의 향상과 함께 머신러닝(ML) (Machine Learning)이 점차 AI 분야의 주요 기술 루트로 자리 잡았다.
- 전문가 시스템(1970년대~1980년대): 1970년대 전문가 시스템은 AI 연구에서 이슈 되었습니다. 이러한 시스템은 도메인 전문가의 지식(예: "규칙 베이스")을 인코딩하여 추론 및 의사 결정을 수행하며 주로 의료 진단 및 엔지니어링 설계와 같은 분야에서 사용됩니다. MYCIN(의료진단용), DENDRAL(화학분석용) 등 대표적인 시스템입니다. 전문가 시스템은 특정 분야에서 AI의 적용 가능성을 보여주지만, 그 개발은 규칙 베이스의 크기와 유지 비용에 의해 제한됩니다. 초기 규칙 기반 AI 시스템은 이러한 문제를 처리하는 데 제대로 작동하지 않았습니다.
- 신경망의 부활(1980년대) : 신경망은 MLP(다층 퍼셉트론) 및 역전파 알고리즘의 지원으로 다시 주목을 받았습니다. 역전파를 사용하면 신경망이 효과적으로 가중치를 조정하고 이전의 기술적 병목 현상을 해결할 수 있습니다.
- 머신러닝(ML) 의 부상 : 1980년대 후반부터 1990년대까지 컴퓨터 성능이 향상되면서 AI 연구는 규칙 기반 시스템에서 통계 및 데이터 기반 머신러닝(ML) 모델로 전환되었습니다. 명시적인 규칙에 의존하는 기존 AI와 달리 머신러닝(ML) 대량 의 데이터에서 '학습'하여 자동으로 규칙을 생성합니다. 이러한 기술적 변화는 AI가 더욱 유연하고 강력한 방향으로 발전한다는 것을 의미합니다.
2.2.3 현대 AI의 부상: (2000년-현재)
21세기 초, 빅데이터(Big Data), 클라우드 컴퓨팅, GPU(그래픽 처리 장치)의 발전으로 AI 기술은 새로운 발전의 정점을 맞이했습니다. 딥러닝(Deep Learning) 모델의 규모와 복잡성이 증가하면서 AI 기술이 발전하여 다양한 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두기 시작했습니다. 예를 들어 AlphaGo는 인간 바둑 챔피언을 이겼고 GPT-3의 자연어 처리 성능은 현대 AI의 부상을 가져왔습니다. AI 기술은 점차 실험 단계에서 상용화 단계로 옮겨갔고, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 자율주행 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다.
- 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅으로 촉진: 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 함께 AI 기술의 급속한 발전을 촉진합니다. 인터넷과 소셜 미디어의 인기로 인해 데이터의 폭발적인 증가로 인해 AI 모델에 풍부한 교육 자료가 제공되었습니다. 대규모 정형 및 비정형 데이터는 AI 교육의 기반이 되어 모델이 대규모 데이터 세트에서 유용한 기능을 클레임 도움이 됩니다. 성능 능력을 향상시켰습니다. 동시에 클라우드 컴퓨팅은 AI 개발을 위한 강력한 분산 컴퓨팅 리소스를 제공하여 기업과 연구 기관이 클라우드 플랫폼을 통해 효율적인 모델 교육 및 배포를 수행할 수 있도록 합니다. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 플랫폼은 AI 개발 비용과 한계점을 낮출 뿐만 아니라 유연하고 확장 가능한 컴퓨팅 인프라를 제공하여 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 광범위한 적용을 촉진합니다.
- 딥러닝의 획기적인 발전: 2012년 Alex Krizhevsky 등이 제안한 심층 합성곱 신경망 AlexNet은 ImageNet 이미지 인식 대회에서 획기적인 결과를 달성하여 딥러닝 기술의 르네상스를 알렸습니다. 딥 러닝(특히 컨벌루션 신경망 CNN 및 순환 신경망 RNN)은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 영역에서 강력한 기능을 입증했습니다. 딥 러닝은 다층 신경망을 통해 데이터의 추상적인 특징을 클레임 AI가 복잡한 작업을 처리하는 데 있어 전례 없는 정확성을 보여줄 수 있게 해줍니다.
- 생성적 AI 및 강화 학습: 생성적 AI 및 강화 학습은 AI 기술의 중요한 분야로, 각각 여러 분야에서 강력한 응용 가능성을 보여줍니다. 생성적 AI의 대표적인 기술인 GAN(Generative Adversarial Network)은 생성자와 판별자의 적대적 훈련을 통해 매우 사실적인 이미지, 비디오, 음악 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. GAN은 예술, 광고, 의료 영상 및 기타 분야에서 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다. 강화학습은 AI가 환경과 상호작용하고 보상 메커니즘을 통해 최적화할 수 있도록 함으로써 게임 AI, 로봇 제어 등에서 상당한 발전을 이루었습니다. 2016년 알파고는 딥러닝과 강화학습 기술을 결합해 바둑에서 인간 최고 플레이어들을 물리치고 복잡한 작업에서 AI의 탁월한 성능을 입증했습니다.
2.2.4 AI의 미래:
- 전용 AI부터 일반 인공지능(AGI)까지 : 대부분의 현대 AI 시스템은 특정 분야(예: 이미지 인식, 음성 인식 등)에서만 특정 작업을 수행할 수 있는 전용 AI입니다. 일반인공지능(AGI)은 인간과 마찬가지로 다양한 환경과 업무에서도 학습하고 추론하고 의사결정을 할 수 있는 미래 AI 연구의 궁극적인 목표이다. 일단 실현되면 사회에 혁명을 일으키고 노동 시장, 과학 연구, 교육 모델 및 사회 거버넌스를 재편할 것입니다.
- AI와 첨단기술의 융합 : AI와 첨단기술( 블록체인, 사물인터넷, 양자컴퓨팅 등)의 융합은 다양한 산업과 인류사회에 새롭고 무한한 가능성을 창출할 것입니다. 특히 스마트홈, 스마트시티, 산업자동화, 양자컴퓨팅 등에서는 AI가 핵심 역할을 하게 될 것이다.
2.3. AI와 관련된 주요 기술:
현재 AI 기술의 이슈 로는 머신러닝(ML), 딥러닝, 자연어 처리(챗봇, 언어 번역 등), 컴퓨터 비전(얼굴 인식, 자율주행 등), 생성 AI(텍스트 생성, 이미지 합성 등) 등이 있다. . 이러한 기술은 지속적으로 발전하여 다양한 분야에서 AI의 심층적인 적용을 촉진하고 있습니다.
2.3.1 머신러닝(ML):
머신러닝(ML) 은 데이터와 알고리즘을 이용해 모델을 구축하고, 그로부터 패턴을 클레임 예측하거나 분류하는 기술 이다. 머신러닝(ML) 대량 의 데이터와 복잡한 신경망 모델에 의존하므로 AI가 패턴을 인식하고 결과를 예측하며 자율적으로 학습할 수 있습니다.
머신러닝(ML) 3단계로 나누어집니다.
데이터 준비, 모델 교육, 사용자 경험 구축
- 데이터 준비 : 기계가 학습하려면 대량 의 고품질 데이터가 필요합니다. 예를 들어 텍스트를 이미지로 변환하려면 ML 모델은 텍스트 레이블이 있는 수백만 개의 이미지로부터 학습해야 합니다. ML 엔지니어는 일반적으로 기능 엔지니어링이라는 프로세스에서 데이터를 수동으로 정리하는 데 시간의 80%를 소비합니다.
- 모델 학습 : 다음으로 ML 엔지니어는 데이터를 학습 세트와 테스트 세트로 분할합니다. 기계는 훈련 세트를 사용하여 모델을 구축한 다음 테스트 세트를 사용하여 모델의 정확도를 향상시킵니다.
- 사용자 경험 구축 : 팀은 모델을 훈련한 후 사람들이 원하는 결과를 얻기 위해 입력을 제공할 수 있는 사용자 UX 경험을 구축해야 합니다. ML 엔지니어에게도 모델 작동 방식은 블랙박스이므로 사용자 경험은 명확하고 신뢰할 수 있으며 실행 가능해야 합니다.
머신러닝(ML) 지도 학습(이미지 분류와 같이 레이블이 지정된 데이터로 훈련됨), 비지도 학습(클러스터링과 같이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴 발견), 강화 학습(환경과 상호 작용하여 보상을 받음)의 세 가지 주요 범주로 더 나뉩니다. , 게임 AI 등). 이 세 가지 유형의 학습 방법은 현대 AI의 핵심 알고리즘 기반을 형성합니다.
2.3.2 딥러닝
딥러닝은 신경망을 기반으로 한 머신러닝(ML) 기술 입니다. 주요 특징은 데이터의 특성을 자동으로 학습 할 수 있고, 학습을 위한 모델에 특징 학습 작업을 넘겨줌으로써 자동 학습 과정을 구현할 수 있다는 점이다.
딥러닝의 역사적 발전
신경망의 다층 구조를 통해 데이터에서 고급 특징을 클레임 것은 특히 비정형 데이터(예: 이미지, 음성, 텍스트) 처리에 적합하며 이미지 인식, 자연어 처리, 의료 이미지 분석 및 기타 시나리오에 적합합니다. .
2.3.3 자연어 처리(NLP)
NLP는 의미론적 이해와 응답을 위해 텍스트나 음성을 분석하여 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 처리하고 생성할 수 있도록 하는 기술입니다.
최근 몇 년 동안 NLP 기술은 특히 생성적 사전 학습 모델(BERT, GPT-3 등)을 통해 상당한 발전을 이루었으며 AI는 언어 이해 및 생성에서 좋은 성능을 발휘했습니다. 이러한 모델은 대량 의 텍스트 데이터를 사용하여 훈련되며 자연스럽고 일관된 텍스트를 생성할 수 있으며, 이는 채팅 로봇, 지능형 고객 서비스, 언어 번역 및 콘텐츠 생성과 같은 시나리오에서 사용할 수 있습니다.
2.3.4 컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 기계가 이미지나 비디오를 "이해"하고 시각적 데이터에서 자동으로 정보를 클레임 있도록 합니다.
컴퓨터 비전은 주로 객체 감지 및 추적, 이미지 인식 및 처리, 동작 인식 등에 사용됩니다. 응용 시나리오에는 자율 주행, 보안 모니터링, 의료 영상 분석, 소매 및 광고 등이 포함됩니다.
2.3.5 강화 학습
강화학습은 환경과의 상호작용을 통해 피드백(보상 또는 처벌)을 얻어 의사결정을 최적화하는 기술입니다. 환경과의 상호작용을 통해 전략을 학습함으로써 AI 시스템은 시행착오를 통해 수익을 극대화할 수 있습니다. 각 운영 단계 후에 시스템은 장기적인 피드백을 통해 의사결정을 최적화하기 위해 보상이나 페널티를 받게 됩니다.
강화 학습은 주로 AI 에이전트를 훈련하여 동적 환경에서 최적의 결정을 내리는 데 사용됩니다. 응용 시나리오에는 게임 AI(예: AlphaGo), 자율 주행, 로봇 제어 등이 포함됩니다.
Google DeepMind가 Nature에 게재한 "심층 강화 학습을 통한 인간 수준 제어" 기사에서는 End-to-End 심층 강화 학습 모델인 Deep Q-Networks를 최초로 구현했으며, 입력은 게임 화면의 픽셀 값이며, 출력은 게임의 제어 명령이며 그 원리는 아래 그림에 나와 있습니다.
2.3.6 생성 AI
Generative AI는 머신러닝(ML) 모델을 사용하여 이미지, 텍스트, 비디오 등 훈련 데이터와 유사한 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
생성적 AI 기술은 창조 산업을 변화시키고 예술, 엔터테인먼트, 광고 및 기타 분야의 혁신을 촉진하고 있습니다. 응용 시나리오에는 예술 창작, 이미지 생성, 게임 디자인, 꾸준한 세대 등이 포함됩니다.
2.3.7 빅데이터와 데이터 처리
빅데이터 기술은 특히 AI에서 데이터 전처리, 특징 클레임 , 모델 훈련 등의 작업을 위해 대량 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용됩니다.
빅데이터 기술을 통해 AI 모델에 대한 효과적인 훈련 데이터를 제공하고 모델의 정확도와 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 응용 시나리오에는 전자상거래 분석, 시장 예측, 정서 분석, 추세 분석 및 예측 등이 포함됩니다.
2.3.8 AI 하드웨어 가속(GPU/TPU/NPU)
AI 하드웨어 가속 기술은 전용 하드웨어(예: GPU, TPU, NPU)를 사용하여 신경망 훈련 및 추론 프로세스를 가속화합니다.
애플리케이션 시나리오에는 딥 러닝 모델 교육, 스마트 장치 AI 컴퓨팅, 데이터 센터 등이 포함됩니다.
3 AI 시장, 응용 시나리오 및 비즈니스 모델
3.1 AI 산업의 시장 규모:
글로벌 인공지능(AI) 시장은 빠르게 확대되고 있으며, 특히 ChatGPT 출시 이후 성장 모멘텀이 상당하다. 2023년 글로벌 AI 시장 규모는 3000억~4000억 달러로 추산된다.
Precedence Research는 전 세계 AI 시장이 2024년에 6,382억 3천만 달러에 달하고 2034년에는 19.1%의 연평균 성장률(CAGR)로 36억 8,047억 달러에 이를 것으로 예측하여 이 분야의 엄청난 잠재력과 지속적인 강력한 발전을 강조합니다.
이러한 성장을 이끄는 요인으로는 자동화 및 데이터 중심 의사결정에 대한 비즈니스 수요 증가, AI 기술에 대한 정부 투자 및 지원, AI 기술의 지속적인 성숙도와 광범위한 적용(기존 인터넷 산업에서 금융, 의료, 교육, 제조 및 기타 분야).
3.2 AI 응용 시나리오
AI 기술은 AI의 여러 핵심 기능(이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 구체화된 지능)을 기반으로 의료(AI 진단 도구 등), 금융( 리스크 평가 및 알고리즘 등) 등 다양한 수직 분야에서 사용됩니다. 무역), 소매(추천 시스템 등), 제조(스마트 공장 등) 등을 통해 산업별 문제를 해결하고 운영 효율성을 향상하며 새로운 비즈니스 모델을 창출합니다.
- 의료 분야: 의료 분야에서 AI의 적용은 진단, 맞춤형 치료, 약물 연구 개발, 건강 관리 등 다양한 측면으로 점차 성숙해지고 확대되고 있습니다. AI는 의료 기록, 유전자 서열, 영상 데이터 등 대량 의 의료 데이터를 분석해 의사가 질병을 조기 진단하고 정확한 치료 결정을 내리는 데 도움을 주며 신약 개발 과정을 가속화할 수 있다. 예를 들어 방사선학 분야의 AI 도구는 의사가 암의 초기 징후를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, AI 기반 유전자 분석은 환자에게 맞춤형 치료 계획을 제공할 수 있습니다. 의료 분야에 AI를 적용하면 진단의 정확성과 치료 효율성이 향상될 뿐만 아니라 의료 비용도 크게 절감할 수 있습니다. 특히 자원이 제한된 환경에서 AI 기술은 의료 서비스의 접근성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 금융 분야: 금융 산업에서 AI는 리스크 관리, 알고리즘 거래, 고객 서비스, 사기 탐지 등의 분야에서 널리 사용됩니다. AI는 대규모 시장 데이터와 과거 거래 기록을 분석하여 실시간으로 시장 동향을 예측하고 고주파 거래 전략을 실행하여 투자수익률 과 시장 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 개인투자자가 재무상황과 리스크 선호도에 따라 투자전략을 수립할 수 있도록 돕는 로보어드바이저 서비스 개발에도 AI를 활용한다. AI 기반 사기 방지 시스템은 거래 패턴을 모니터링하고 비정상적인 거래 행위를 적시에 탐지해 금융기관의 손실을 줄여준다.
- 교육: 교육에 AI를 적용하면 전통적인 교육 모델이 바뀌고 맞춤형 학습 개발이 촉진됩니다. AI는 학생의 학습 행동 데이터를 분석해 학생별 학습 내용과 경로를 맞춤화해 학생의 학습 속도와 이해 능력에 맞는 속도로 학습할 수 있도록 돕습니다. 또한 AI는 교사의 업무량을 줄이고 실시간 피드백을 제공하기 위해 자동화된 숙제 채점 및 시험 채점 시스템을 개발하는 데에도 사용되고 있습니다. 또한 AI 기반 교육 플랫폼은 학생의 성과와 관심도에 따라 적합한 학습 리소스와 강좌를 추천해 학습 효과를 높일 수 있다.
- 소매 및 전자상거래 분야: 소매 및 전자상거래 분야에서 AI는 개인화된 추천 시스템, 재고 관리 최적화, 고객 관계 관리(CRM) 등을 통해 기업의 매출 및 고객 만족도를 높이는 데 도움을 줍니다. AI는 고객의 쇼핑 행동과 선호도를 분석해 정확하게 상품을 추천하고, 판매 전환율을 높일 수 있습니다.
- 공급망 관리 : 공급망 관리 측면에서 AI는 수요 변동을 예측하고 물품 부족이나 과잉을 줄여 재고 관리를 최적화합니다. 또한 AI 기반 챗봇과 가상 비서는 소비자의 쇼핑 경험을 향상시켜 연중무휴 맞춤형 서비스를 제공합니다.
- 스마트 제품 및 장비 : AI 기술은 스마트 홈 기기, 무인 자동차, 드론, 로봇 및 기타 스마트 제품에 널리 사용됩니다. 이들 제품은 AI를 통해 자동화되고 개인화된 기능을 구현해 사용자 경험을 대폭 개선한다. 예를 들어 Amazon Echo, Google Home 등 AI 기반 스마트 스피커는 음성 명령을 실행할 수 있을 뿐만 아니라 사용자의 습관을 학습하여 보다 세심한 서비스를 제공할 수 있습니다.
- 자율주행 : 자율주행 기술은 스마트기기 AI의 핵심이다. 딥 러닝 모델과 센서 데이터 융합을 통해 자율 주행 시스템은 복잡한 도로 환경에서 실시간 결정을 내려 운전 안전과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
3.3 AI 비즈니스 모델
AI에는 서비스형 소프트웨어(SaaS), 데이터 분석 서비스, AI 기반 제품(예: 스마트 기기) 등 다양한 비즈니스 모델이 있습니다. 기업은 프로세스를 단순화하고 효율성을 향상시키는 AI 솔루션을 제공하여 수익성을 달성할 수 있습니다.
- SaaS(Software as a Service) : AI SaaS 플랫폼은 기업 사용자가 자체 AI 인프라를 개발하거나 유지 관리할 필요 없이 온디맨드 방식으로 구독할 수 있는 클라우드 기반 AI 서비스를 제공합니다. 예를 들어 Google의 AI 플랫폼, Amazon의 AWS AI 서비스, Microsoft Azure의 AI 도구, OpenAI의 ChatGPT 등이 있습니다. 사용자는 API를 통해 이러한 서비스(머신러닝(ML), 자연어 처리, 컴퓨터 비전 포함)를 호출하고 사용량에 따라 비용을 지불할 수 있습니다.
- AI 하드웨어 판매 : 엔비디아 등 AI 하드웨어 제조사는 AI 전용 칩을 개발해 다양한 제조사와 사용자에게 AI 칩 해시레이트 제공함으로써 판매 수익을 얻고 있다. NVIDIA의 AI 칩 고객에는 CSP 제조업체(Microsoft, Amazon, Google 등), 인터넷 및 소비자 기술 회사(Meta, Tesla 등)가 포함됩니다.
- 데이터 분석 서비스 : AI 데이터 분석 회사는 기업 데이터를 분석하여 업무 프로세스와 의사결정을 최적화하는 데 도움을 줌으로써 귀중한 비즈니스 통찰력을 제공합니다. Palantir와 같은 회사는 대규모 데이터 세트를 분석하여 회사가 패턴을 식별하고, 시장 동향을 예측하고, 보다 효과적인 전략을 개발하도록 돕습니다. 이러한 서비스는 일반적으로 컨설팅 또는 프로젝트 기반으로 제공됩니다.
- 스마트 디바이스 : AI 기술은 다양한 하드웨어 제품(스마트 스피커, 드론, 자율주행차 등)에 내장되어 있으며, AI를 통해 핵심 기능을 구현하고 독특한 사용자 경험을 만들어냅니다. 예를 들어 테슬라의 자율주행 시스템, 아마존의 에코 스마트 스피커 등은 모두 AI 기술이 적용된 제품이다. 이러한 스마트 기기는 하드웨어 판매를 통해 수익을 창출할 뿐만 아니라 추가 서비스나 콘텐츠 구독을 통해 지속적인 수익을 창출할 수도 있습니다.
- AI 응용 제품 서비스 : AI 대규모 언어 모델(예: GPT-4, Codex 등)을 기반으로 일반적인 응용 시나리오에 대한 AI 응용 프로그램을 개발합니다. 기업과 사용자는 AI 서비스에 가입하여 이러한 AI 응용 제품을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 OpenAI는 사용자가 콘텐츠, 기사, Q&A 등을 생성할 수 있도록 ChatGPT를 출시했습니다. MidJourney는 아티스트와 디자이너에게 다양한 스타일의 예술적 이미지를 생성할 수 있는 기능을 제공하여 사용자가 자동으로 비디오 클립을 생성할 수 있도록 합니다. 스타일 변환을 적용하고 빠르게 편집할 수 있습니다. DoNotPay는 사용자가 주차 위반 딱지 이의 제기, 환불 신청 등 간단한 법적 문제를 처리할 수 있도록 자동화된 법률 서비스를 제공하여 법률 서비스에 대한 문턱을 크게 낮춥니다.
4 AI 산업 체인맵과 대표적인 기업
4.1 AI 산업의 역할
AI 개발을 주도하는 주요 기업으로는 대형 하드웨어 기업(NVIDIA), 대형 기술 기업(Google, Microsoft, Amazon 등), 일련의 AI 스타트업 등이 있습니다. 이들 기업은 데이터 처리 능력, 알고리즘 개발, 시장 애플리케이션 분야를 선도하며 전체 AI 생태계의 발전을 주도하고 있습니다.
- 하드웨어 회사 : Nvidia와 같은 하드웨어 제조업체는 GPU 및 AI 칩을 출시했습니다. AI 칩은 심층 신경망 학습 및 가속 계산을 지원하여 AI에 대한 해시레이트 을 지원합니다.
- 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 거대 기술 기업들은 AI 분야에 대량 자원을 투자해 왔습니다. 강력한 AI 플랫폼을 개발했을 뿐만 아니라, AI 스타트업에 적극적으로 투자하고, 인수합병을 통해 AI 생태계를 확장해왔습니다. 이들 기업은 풍부한 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원, 최고의 인재를 보유하고 있어 AI 기술 발전 방향을 주도할 수 있다.
- AI 스타트업 : OpenAi, Nuro, Vicarious 등 AI 스타트업은 의료 AI, 자율주행 AI, 금융 AI 등 특정 분야의 혁신에 집중하는 경우가 많습니다. 이들 기업은 유연하고 혁신적이며 시장 수요에 신속하게 대응하고 경쟁력 있는 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다. 스타트업은 대개 리스크 캐피털을 통해 자금을 지원받고 단기간에 빠른 성장을 이루며 시장에서 중요한 세력이 된다.
- 학술 기관 및 연구 기관 : 전 세계 대학 및 연구 기관(예: MIT, DeepMind, BAIR 등)도 AI 기술 개발에 중요한 역할을 하고 있으며, 개방성을 통해 지속적으로 최첨단 연구를 수행하고 산업 발전을 촉진하고 있습니다. 소스 코드 및 학술 논문. 동시에 AI 분야의 전문가도 대량 양성됐다. 오픈 소스 및 학술 출판물을 통해 이들 기관은 지식 확산과 기술 확산을 촉진합니다.
4.2 AI 산업 체인 맵
AI 산업 체인은 업스트림 하드웨어 제공업체(예: 칩 제조업체)부터 미드스트림 소프트웨어 개발 및 플랫폼 제공, 다운스트림 애플리케이션 시나리오에 이르기까지 크고 복잡한 생태계를 형성합니다. 각 링크에는 여러 핵심 플레이어가 있어 AI 기술의 발전과 더 넓은 적용을 공동으로 촉진합니다.
4.2.1 업스트림: 인프라 계층
업스트림 부문에는 하드웨어 제조업체와 클라우드 서비스 제공업체가 포함됩니다.
- 하드웨어 제조업체 : CPU, GPU, TPU, 전용 AI 가속기 포함하여 AI 컴퓨팅에 필요한 하드웨어 지원을 제공합니다. NVIDIA, AMD, Intel 및 최근 등장한 전용 AI 칩 제조업체(예: Tesla의 FSD 칩)는 모두 이 계층에서 중요한 역할을 합니다.
- 클라우드 서비스 제공자 : Amazon Web Services(AWS), Google Cloud, Microsoft Azure 등 이들 회사는 기업의 AI 모델 개발, 교육 및 배포를 지원하기 위해 대규모 클라우드 기반 컴퓨팅 리소스와 AI 개발 플랫폼을 제공합니다. 클라우드 서비스의 인기로 인해 AI 개발의 문턱이 낮아지면서 중소기업도 AI 기술을 활용할 수 있게 되었습니다.
4.2.2 미드스트림: 플랫폼 및 도구 계층
미드스트림 부문에는 AI 모델 연구 및 개발 회사, 소프트웨어 개발 플랫폼, 데이터 서비스 및 관리 도구가 포함됩니다. 이 수준은 전체 생태계에 대한 알고리즘, 플랫폼 및 데이터 지원을 제공하여 AI 기술의 대중화와 실제 적용을 촉진합니다.
- AI 모델 연구 및 개발 회사: 대규모 AI 모델 개발 및 교육에 중점을 두고 기업과 개발자가 사용할 수 있는 기본 알고리즘 및 모델을 제공합니다. 이들 기업은 인공지능 기술에 대한 최첨단 연구를 촉진하고 API나 플랫폼을 통해 그 결과를 상용화합니다. OpenAI , Google DeepMind , Anthropic , Cohere 등 대표적인 기업에서는 자연어 처리, 생성 AI 등의 작업을 위해 GPT, BERT 등의 대규모 언어 모델(LLM)을 개발했습니다.
- AI 소프트웨어 개발 플랫폼 : 개발자에게 AI 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 도구를 제공합니다 . 이러한 플랫폼은 개발자가 AI 모델을 쉽게 개발하고 배포할 수 있는 유연한 프레임 제공합니다. 이러한 플랫폼은 고성능 모델 훈련을 지원할 뿐만 아니라 하드웨어 가속기(예: GPU 및 TPU)와 결합하여 모델 훈련 효율성을 향상시킬 수도 있습니다. TensorFlow , PyTorch , Keras, Hugging Face 등과 같은 대표적인 오픈 소스 플랫폼은 개발자가 다양한 딥 러닝 모델을 생성하고 학습할 수 있도록 지원하며, 해당 모델을 학술 연구부터 상용 애플리케이션까지 다양한 시나리오에 적용할 수 있습니다.
- 데이터 서비스 및 관리 도구 : 데이터는 AI 모델 훈련의 핵심이며 기업은 AI 모델을 훈련하기 위해 대량 데이터가 필요합니다. 데이터 서비스 및 관리 도구는 기업이 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하는 데 도움이 됩니다. Snowflake 및 Databricks 와 같은 데이터 서비스 회사는 기업이 정형 및 비정형 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 빅 데이터 처리 및 분석 도구를 제공합니다. 또한 데이터 주석 서비스 회사(예: Scale AI )는 AI 모델에 대한 고품질 교육 데이터를 제공하여 모델의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.
4.2.3 다운스트림: 응용 시나리오 구현 및 서비스 계층
다운스트림 부분에는 다양한 산업에서의 AI 실제 적용 시나리오, AI 기술을 기반으로 한 지능형 제품 및 서비스, AI 기술 구현을 위한 컨설팅 서비스와 운영 및 유지 관리를 제공하는 서비스 회사가 포함됩니다.
- 수직 분야의 AI 적용 : AI 기술은 의료, 금융, 소매, 제조 등 다양한 수직 분야에 적용되어 다양한 산업에 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 의료 분야 에서는 IBM Watson Health , Zebra Medical Vision 등의 AI 진단 도구가 의료 이미지와 전자 의료 기록을 분석하여 의사가 질병을 더 빠르고 정확하게 진단하도록 돕습니다. 금융 분야 에서는 AI가 리스크 평가, 사기 탐지, 알고리즘 거래에 사용됩니다. 대표적인 사례로는 AI를 사용해 금융 데이터 분석의 효율성을 높이고 보안을 강화하는 Kensho 와 Darktrace 가 있습니다. 소매 업계 에서는 Amazon의 개인화된 추천 엔진 과 같은 AI 기반 추천 시스템이 사용자 행동과 선호도를 분석하여 온라인 쇼핑 경험을 향상시킵니다. 제조업 에서는 AI를 스마트 팩토리에 적용해 자동화 장비와 예측 유지보수를 통해 생산 공정을 최적화하고 있다. 지멘스 와 GE의 프레딕스 플랫폼은 AI 기술을 활용해 공장의 생산 효율성을 높이고 운영 비용을 절감하는 대표적인 기업이다.
- 스마트 제품 및 장치 : AI 기술은 다양한 스마트 제품 및 장치에 널리 사용되어 자동화 및 개인화 기능 개발을 촉진하고 사용자 경험을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, 스마트 홈 분야에서는 아마존 에코(Amazon Echo) , 구글 홈(Google Home) 등 AI 기반 기기가 음성 명령을 실행할 수 있을 뿐만 아니라, 집의 조명, 온도 등을 자동으로 조정하는 등 사용자의 일상 습관을 학습해 개인화된 서비스를 제공할 수도 있다. 환경 설정. 자율주행차 분야에서는 테슬라(Tesla) , 웨이모(Waymo) 등의 기업이 AI 기술을 활용해 자율주행 시스템을 개발하고, 카메라, 센서, 딥러닝 알고리즘을 활용해 차량의 자율주행과 도로 내비게이션을 구현한다. 드론 분야에서는 DJI 등 기업이 AI 기술을 이용해 드론의 자율비행과 표적 추적 능력을 향상시켜 사진, 물류, 교통, 인프라 점검 등 분야에서 널리 활용되고 있다. 보스턴다이내믹스(Boston Dynamics) 등 로봇공학 분야 대표자들은 AI 기술을 활용해 로봇에 인지 및 의사결정 능력을 부여해 창고 자동화, 위험환경 운영 등 복잡한 환경에서 작업을 수행할 수 있도록 해준다.
- AI 컨설팅 서비스 및 운영·유지보수 회사 : AI 기술을 기업의 실제 업무 에 적용하고 장기적인 지원과 최적화를 제공하는 역할을 담당합니다. 이들 회사는 AI 전략 컨설팅, 기술 구현, 모델 유지 관리에 이르기까지 광범위한 서비스를 기업에 제공하며 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 적용 및 개발을 촉진하는 핵심 링크입니다. 예를 들어 IBM Watson , Accenture 등은 기업이 AI 전략을 수립하고 AI 솔루션을 구현할 수 있도록 AI 컨설팅 서비스를 제공합니다. AI 모델 및 시스템은 배포 후 지속적인 유지 관리 및 최적화가 필요하며 이로 인해 기업에 AI 모델 모니터링, 유지 관리 및 최적화를 제공하는 데 중점을 두는 DataRobot , Algorithmia 및 기타 회사와 같은 AI 운영 서비스 시장(MLOps)이 발생했습니다. 서비스.
4.3 전형적인 AI 기업(미드스트림 및 상위 도달범위)
4.3.1 엔비디아
1993년에 설립된 NVIDIA는 원래 PC 게이밍 그래픽 카드 개발로 알려진 선도적인 글로벌 그래픽 프로세서(GPU) 제조업체입니다. 오늘날 NVIDIA는 그래픽 처리 분야에서 업계 최고의 위치를 유지할 뿐만 아니라 인공 지능(AI), 고성능 컴퓨팅(HPC), 자율 주행, 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 중요한 혁신을 이루었습니다.
업무 분야 : 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 분야 세계 1위 제조사로 AI 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 엔비디아는 AI 하드웨어(GPU, CUDA 병렬 컴퓨팅 아키텍처 등)와 소프트웨어 플랫폼(엔비디아 AI, 딥러닝 SDK 등)을 제공하고 있으며, GPU는 자율주행, 데이터센터, 의료 AI, 영상처리 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. .
- GPU(그래픽 처리 장치): NVIDIA는 게임, 이미지 처리, 3D 렌더링 및 기타 분야에 중점을 둔 GeForce 시리즈 그래픽 카드로 처음 알려졌으며 개인용 컴퓨터, 게임 콘솔 및 워크스테이션에 널리 사용됩니다. GPU는 이제 AI 모델 훈련 및 추론을 위한 핵심 하드웨어가 되었으며, 특히 딥 러닝 분야에서 NVIDIA의 GPU는 강력한 병렬 컴퓨팅 기능으로 인해 널리 사용됩니다.
- AI 및 머신러닝(ML) : NVIDIA의 GPU 및 CUDA(병렬 컴퓨팅 아키텍처)는 인공 지능 및 딥 러닝 분야의 표준 하드웨어가 되어 대규모 AI 모델이 효율적인 훈련 및 추론을 달성하도록 돕습니다.
- NVIDIA AI 플랫폼 : NVIDIA에서 제공하는 소프트웨어 도구(예: NVIDIA AI, NVIDIA TensorRT)는 개발자와 기업이 AI 모델의 개발 및 배포를 가속화할 수 있도록 지원합니다.
- NVIDIA DRIVE : NVIDIA는 자율주행 기술의 적용을 촉진하기 위해 인식, 의사결정부터 자율주행 시스템까지 완벽한 솔루션을 제공하는 NVIDIA DRIVE 플랫폼을 출시했습니다.
- 엔비디아 젯슨 플랫폼(NVIDIA Jetson platform) : 젯슨(Jetson)은 로봇 및 사물인터넷(IoT) 기기용으로 설계된 엣지 AI 플랫폼으로, 로컬 AI 처리를 지원하며 스마트시티, 산업자동화, 스마트기기 등 분야에서 활용된다.
비즈니스 모델 : NVIDIA의 비즈니스 모델은 하드웨어 판매, 소프트웨어 플랫폼 및 생태계 구축에 의존합니다. 엔비디아는 GPU 하드웨어를 소비자(GeForce 시리즈), 전문가용(Quadro 시리즈), 데이터센터(Tesla 시리즈), AI 컴퓨팅(A100 등) 등 4가지 카테고리로 나누어 판매해 돈을 벌고 있다. 소프트웨어 도구 및 플랫폼(NVIDIA AI, TensorRT, Omniverse 등)을 통해 개발자와 기업에 AI 개발 및 최적화 지원을 제공하고, NVIDIA는 소프트웨어 구독 및 개발 도구를 통해 수익을 얻습니다.
엔비디아는 지난 7년간 데이터센터 GPU 시장의 90 % 이상을 확고히 점유한 것으로 추정된다. 2023년에는 그 점유율 98%에 도달할 것입니다. 모든 대규모 데이터 센터의 운영과 대규모 모델 훈련은 NVIDIA가 개발한 GPU에 달려 있습니다.
4.3.2 OpenAI와 ChatGPT
OpenAI는 Tesla와 SpaceX 창업자인 Elon Musk가 2015년에 설립한 미국의 인공지능 연구 기관으로, 안전한 섹스를 보장하고 모든 인류에게 가장 큰 혜택을 제공하기 위해 일반 인공 지능(AGI)을 개발하는 데 전념하고 있습니다. OpenAI는 비영리 조직으로 시작했다가 나중에 '제한된 수익' 비즈니스 모델로 전환하여 Microsoft와 같은 대규모 기술 기업의 투자를 유치했습니다. AI 기술의 연구개발을 통해 AGI 발전을 촉진하는 동시에 AI의 안전성, 윤리성, 제어 가능성에 주목하는 것이 목표다.
업무 분야 : 핵심 업무 AI 모델, 특히 자연어 처리, 생성 콘텐츠 및 기타 분야에서 널리 사용되는 LLM(대형 언어 모델) 및 생성 AI의 연구 개발을 중심으로 이루어집니다. OpenAI는 API 서비스를 통해 상용화된 AI 모델에 대한 액세스도 제공합니다.
- GPT : GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델 시리즈는 GPT-3 및 최신 GPT-4와 같은 모델이 강력한 자연어 생성 기능을 보여주는 핵심 제품 중 하나입니다.
- DALL·E : 텍스트 설명을 기반으로 고품질 이미지를 생성할 수 있는 OpenAI가 개발한 생성 AI 모델입니다. 디자인, 광고, 창조 산업 및 기타 분야에서 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다.
- Codex : 자연어 명령을 이해하고 해당 코드를 생성할 수 있는 GPT 기반 프로그래밍 언어 생성기입니다. GitHub Copilot에 적용되어 개발자의 자동 코드 생성 및 작성을 돕습니다.
- OpenAI API : OpenAI는 개발자와 기업이 AI 모델을 기반으로 애플리케이션을 구축할 수 있는 상용 API 서비스를 제공합니다. 기업은 API를 통해 GPT, DALL·E, Codex 및 기타 모델을 쉽게 호출하고 자연어 처리, 콘텐츠 생성, 자동화된 워크플로우 등 다양한 업무 시나리오에 적용할 수 있습니다.
비즈니스 모델: AI 모델에 대한 API 액세스 제공 및 대규모 기술 기업과의 파트너십을 통한 수익 창출을 중심으로 합니다 .
- OpenAI API : OpenAI의 핵심 비즈니스 모델은 API 플랫폼을 통해 GPT, DALL·E, Codex 및 기타 모델에 대한 액세스를 제공하는 것입니다. 개발자와 기업은 이러한 서비스를 구독하고 자연어 처리, 이미지 생성, 자동화 프로그래밍 및 기타 작업.
- 기술 라이선스 및 승인 : OpenAI는 다른 회사와 협력하여 제품 통합 및 애플리케이션 개발을 위한 기술 및 모델 라이선스를 부여합니다. 이번 인증을 통해 OpenAI는 기술적 영향력을 확대하고 기업에 맞춤형 AI 솔루션을 제공할 수 있게 됐다.
OpenAI의 기술은 특히 AI 콘텐츠 생성 및 자동화 분야에서 전 세계적으로 큰 영향을 미쳤습니다. OpenAI는 개방형 API 플랫폼을 통해 수천 개의 기업에 AI 솔루션을 제공하여 자연어 처리, 자동화된 생성, 프로그래밍 및 기타 분야의 혁신을 주도합니다.
4.3.3 테슬라:
2003년에 설립된 Tesla는 전기 자동차, 에너지 저장 시스템 및 태양광 제품의 개발 및 생산에 주력하는 세계적으로 유명한 전기 자동차 제조 회사입니다. 테슬라는 전기차 업무 외에도 인공지능(AI)과 자율주행 기술 분야에서도 업계 선두를 달리고 있다. AI 기반 자율주행 시스템과 자체 개발한 AI 하드웨어는 자동차 분야에서도 독보적인 경쟁 우위를 점하고 있다. 산업.
업무 분야 : 테슬라의 업무 전기차에만 국한되지 않고, 자율주행, 에너지 솔루션, AI 하드웨어 개발 등도 포함한다. Tesla는 AI 칩(FSD 칩 완전 자율주행 칩; Dojo 칩, Dojo 트레이닝 칩), Dojo 슈퍼컴퓨터, AI 데이터센터 등 인공지능 분야에서 강력한 인프라를 구축하여 자율주행 및 로봇 업무 지원을 위한 기반 기술을 제공하고 있습니다.
- 전기차 : Tesla의 핵심 업무 Model S, Model 3, Model X, Model Y를 포함한 전기차의 생산 및 판매입니다. 고성능, 장거리 주행, 자율주행 기능으로 글로벌 전기자동차 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다.
- 완전자율주행기술 : 테슬라의 완전자율주행기술( FSD )은 테슬라가 자체 개발한 컴퓨팅 플랫폼과 막대한 해시레이트 지원을 바탕으로 축적된 대규모 주행 경험을 바탕으로 한 AI 전략의 핵심이다. 마일리지 데이터를 활용하여 AI 모델을 지속적으로 최적화합니다. Tesla는 2013년부터 자율주행 기술을 탐구해 왔으며, 2019년에는 자체 개발한 FSD 칩을 탑재한 완전 자율주행 컴퓨팅 플랫폼을 출시했습니다. Tesla FSD 출시 이후 16억km 이상의 주행거리를 달성했습니다.
- AI 하드웨어 연구 및 개발 : Tesla는 과거에 의존했던 NVIDIA 하드웨어를 대체하는 완전 자율 주행(FSD) 칩을 독립적으로 개발했습니다. 이 칩은 자율주행 컴퓨팅 역량과 효율성을 향상시키기 위해 특별히 설계되었으며, Tesla가 완전 자율주행이라는 비전을 실현하는 데 중요한 기반이 됩니다. Tesla는 자율 주행 시스템을 위한 딥 러닝 알고리즘을 훈련하기 위해 설계된 Dojo라는 슈퍼컴퓨터를 개발하고 있습니다. Dojo는 대량의 시각 및 센서 데이터를 처리하고 AI 모델 훈련의 속도와 성능을 최적화하여 Tesla가 FSD를 더 빠르게 상용화하도록 돕습니다.
- 에너지 솔루션: Tesla는 또한 사용자가 태양 에너지를 저장하고 에너지 사용을 최적화할 수 있도록 Powerwall, Powerpack 및 Megapack과 같은 가정용 및 상업용 에너지 저장 시스템을 제공합니다. Tesla는 태양광 제품과 통합하여 청정 에너지 솔루션의 확산을 촉진합니다.
- 옵티머스(Optimus ) : 옵티머스는 노동력 부족 문제를 해결하기 위해 안전하지 않고 반복적이거나 지루한 작업을 수행할 수 있는 범용 이족 보행 자율 휴머노이드 로봇으로 자리매김하고 있습니다. 테슬라는 옵티머스를 자체 슈퍼공장에 배치해 자재 이동, 부품 조립 등 반복적인 작업을 수행할 계획이다. 앞으로 테슬라는 옵티머스를 수천 가구에 진출해 일반 가정이 요리, 청소 등 집안일을 완료할 수 있도록 돕는 데 전념하고 있다.
- 로보택시 : 2024년 4월 머스크는 테슬라가 3분기에 공식적으로 로보택시를 출시할 계획이라고 발표했는데, 이는 전통적인 이동 방식을 전복하고 차량의 효율적인 공유 이용을 달성할 것입니다.
비즈니스 모델: Tesla의 비즈니스 모델은 전기 자동차, 자율 주행 및 에너지 솔루션의 다양한 측면을 포괄하며 수익 창출을 위해 하드웨어 판매 및 소프트웨어 구독이라는 두 가지 모델을 사용합니다.
- 하드웨어 판매: Tesla는 전기차(Model S, Model) 판매로 수익을 얻습니다.
- 소프트웨어 및 구독 서비스 : Tesla의 FSD(완전 자율 주행) 소프트웨어는 일회성 구매 또는 구독 서비스로 판매되므로 소유자는 더욱 발전된 자율 주행 기능을 이용할 수 있습니다. 이 모델은 Tesla에게 지속적인 수익의 추가 소스를 제공합니다.
- 에너지 서비스 : Tesla는 Powerpack 및 Megapack을 통해 엔터프라이즈급 에너지 저장 솔루션을 제공하고 전 세계 유틸리티 회사와 협력하여 그리드 운영을 최적화하고 재생 가능 에너지의 적용 및 저장을 촉진합니다.
Tesla는 글로벌 전기 자동차 시장의 선두 주자입니다. 고성능, 장거리 주행 및 혁신적인 전기 자동차 제품을 통해 특히 미국, 유럽 및 중국에서 전 세계 전기 자동차 판매에서 상당한 점유율 차지할 수 있었습니다. Tesla는 전기 자동차 시장의 글로벌 리더일 뿐만 아니라 자율 주행, 에너지 솔루션, AI 기술 분야의 혁신도 큰 영향을 미쳤습니다.
4.3.4 인류학
앤트로픽(Anthropic)은 2021년 설립된 인공지능(AI) 연구 기업으로 안전하고 신뢰할 수 있는 대규모 인공지능 시스템 개발에 전념하고 있다. 이 회사는 보다 제어 가능하고 설명 가능한 인공 지능 모델을 통해 AI의 안전한 개발을 촉진한다는 목표로 OpenAI의 전직 연구원들이 설립했습니다. Anthropic은 AI 윤리, AI 안전, 투명성 및 공정성에 중점을 두고 강력한 AI 모델을 개발하는 동시에 모델이 가져올 수 있는 사회적 리스크 줄이는 데 전념하고 있습니다.
업무 분야 : 핵심 업무 인공 지능 시스템, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성 AI의 안전성, 설명 가능성 및 윤리를 중심으로 이루어집니다.
- 대규모 언어 모델(LLM): Anthropic의 Claude 모델 시리즈는 OpenAI의 GPT 모델과 유사한 대표적인 대규모 언어 모델입니다. 이러한 모델은 복잡한 자연어 이해 및 생성이 가능하며 대화 시스템, 자동 작문, 질문 및 답변 시스템 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다.
- Claude API : Anthropic은 Claude 모델을 기반으로 API 서비스를 제공하여 개발자와 기업이 자연어 처리 작업을 위해 AI 모델을 통합할 수 있도록 합니다. API를 통해 기업은 자동화된 대화, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 및 기타 기능을 위해 Claude 모델을 호출할 수 있습니다.
- 안전한 AI 솔루션 : Anthropic은 안전 우선 AI 모델을 통해 특히 금융, 의료, 법률 등 보안 요구 사항이 높은 분야에서 기업에 맞춤형 AI 솔루션을 제공하여 기업이 AI 적용 리스크 줄이는 데 도움을 줍니다.
비즈니스 모델 : 비즈니스 모델은 AI 모델의 개발 및 안전한 적용을 중심으로 진행되며 API 서비스 및 엔터프라이즈 솔루션을 통해 비즈니스 고객에게 AI 기술 지원을 제공합니다.
- API 서비스 : Anthropic은 API 플랫폼을 통해 개발자와 기업에 대규모 언어 모델 Claude를 공개하고 필요에 따라 자연어 처리 및 생성된 AI 기능을 제공합니다. 개발자와 기업은 구독 모델을 통해 사용량에 따라 비용을 지불하여 클로드 모델의 AI 기능을 확보하고 이를 대화 시스템, 자동화된 워크플로, 콘텐츠 생성 등 업무 시나리오에 적용할 수 있습니다.
- 맞춤형 AI 솔루션 : Anthropic은 특히 보안 요구 사항이 높은 산업에서 강력한 AI 기능이 필요한 기업을 위해 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다. 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 제공함으로써 기업이 AI 적용 시 잠재적인 리스크 방지하고 AI 시스템의 투명성과 설명 가능성을 보장하도록 지원합니다.
- 안전 및 윤리 컨설팅 : Anthropic은 AI 안전 및 윤리 분야의 전문성을 바탕으로 기업 및 정부에 AI 윤리 및 안전 컨설팅 서비스를 제공하여 기존 AI 시스템의 안전성을 평가 및 개선하고 이로 인한 잠재적 리스크 예방할 수 있도록 지원합니다. AI.
Anthropic의 기술과 연구는 이미 AI 커뮤니티와 산업, 특히 AI 안전 및 윤리 문제에 대한 논의를 주도하는 데 중요한 영향을 미쳤습니다. Claude 모델과 안전 우선 AI 시스템을 통해 Anthropic은 더 많은 기업의 관심과 적용을 받고 있습니다.
4.3.5 코히어
2019년에 설립되어 캐나다에 본사를 두고 있는 Cohere는 자연어 처리(NLP) 기술에 주력하는 인공지능(AI) 회사입니다. Cohere는 기업이 AI 기술을 텍스트 이해, 생성, 번역 및 기타 자연어 처리 작업에 적용할 수 있도록 강력한 언어 모델을 개발하는 데 최선을 다하고 있습니다. OpenAI, Anthropic 등의 회사와 달리 Cohere는 주로 기업 수준의 NLP 솔루션에 중점을 두고 있으며, 특히 기업이 자연어 처리 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 유연하고 사용자 정의 가능한 AI 모델을 제공합니다.
업무 영역 : 핵심 업무자연어 처리(NLP)와 생성 AI를 중심으로 기업의 AI 적용을 촉진하기 위한 다양한 언어 모델과 개발 도구를 제공합니다.
- 자연어 처리(NLP): Cohere는 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 대규모 언어 모델 개발에 중점을 둡니다. 텍스트 분류, 감정 분석, 자동 요약, 번역 등의 작업에 널리 사용되며 다양한 산업 분야의 텍스트 처리 요구에 적합합니다.
- 제너레이티브 AI(Generative AI) : 코히어의 제너레이티브 AI 기술은 콘텐츠 제작, 자동화된 글쓰기, 요약 생성, 데이터 보고 등의 작업을 위한 고품질 자연어 텍스트를 생성할 수 있습니다. AI를 통해 생성된 콘텐츠는 효율적인 콘텐츠 생성을 위한 미디어, 마케팅 및 기타 산업의 요구를 충족할 수 있습니다.
- API 및 개발 도구: Cohere는 기업과 개발자가 AI 기술을 신속하게 통합할 수 있도록 API 서비스와 유연한 개발 도구를 제공합니다. Cohere의 툴킷은 다양한 프로그래밍 언어와 프레임 지원하므로 다양한 규모와 기술 수준의 개발 팀이 쉽게 채택할 수 있습니다.
- 엔터프라이즈 솔루션 : Cohere는 범용 언어 모델을 제공할 뿐만 아니라 기업의 요구에 따라 맞춤형 개발을 수행할 수 있어 모델이 특정 산업의 업무 시나리오에 더 적합하도록 만듭니다. 이러한 맞춤형 모델은 고객 지원, 전자상거래, 법률, 금융 및 기타 고정밀 언어 이해가 필요한 분야에서 널리 사용됩니다.
비즈니스 모델 : 비즈니스 모델은 API 서비스 , 맞춤형 솔루션 및 기업 NLP 컨설팅 서비스를 중심으로 하며 주로 기업 고객에게 고급 NLP 도구 및 지원을 제공합니다.
- API 서비스 : Cohere는 API 플랫폼을 통해 자연어 처리 및 생성 서비스를 제공합니다. 개발자와 기업은 요청 시 이러한 API를 호출하여 텍스트 처리 작업을 수행할 수 있습니다. Cohere는 다양한 규모의 기업의 요구 사항을 유연하게 충족하기 위해 구독 기반 및 종량제 비즈니스 모델을 채택합니다.
- 맞춤형 NLP 솔루션: Cohere는 개인화된 언어 처리 기능이 필요한 기업을 위해 맞춤형 NLP 솔루션을 제공합니다. 기업은 업계 요구 사항에 따라 모델을 맞춤화하고 AI 시스템의 성능을 최적화할 수 있습니다. 특히 금융, 법률, 고객서비스 등 텍스트 처리의 정확성이 요구되는 산업 분야에서 코히어의 맞춤형 모델은 강력한 시장 경쟁력을 갖고 있습니다.
- 기업 컨설팅 및 기술 지원: Cohere는 기업에 심층적인 NLP 컨설팅 서비스를 제공하여 기업이 AI 및 언어 처리 시스템을 최적화하여 기업이 NLP 기술의 사용을 극대화할 수 있도록 지원합니다. Cohere는 또한 기업과 개발자가 Cohere의 API 및 언어 모델을 더 잘 사용하는 방법을 이해하고 내부 팀의 AI 기능을 향상시키는 데 도움이 되는 교육을 제공합니다.
기업급 자연어 처리 시장에서 코히어의 성과는 눈길을 끈다. 효율적인 API 서비스와 맞춤형 솔루션을 통해 코히어는 많은 기업의 신뢰를 얻었으며 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있다. 코히어의 NLP 기술은 금융, 법률, 의료, 고객 서비스 및 기타 분야에 적용되어 기업이 AI 기술을 활용하여 텍스트 처리, 데이터 분석, 고객 지원 등의 작업을 자동화하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
4.4 AI 착륙 애플리케이션 및 앱(다운스트림)
AI 산업 체인의 다운스트림에서 AI 애플리케이션은 주로 특정 산업이나 기업의 요구를 겨냥한 AI 솔루션입니다. 이러한 유형의 애플리케이션의 핵심 목표는 AI 기술을 산업 워크플로우에 통합하고 산업의 지능적 변혁을 촉진하는 것입니다. AI 다운스트림 애플리케이션은 엔터프라이즈 수준 솔루션을 포함하여 광범위한 범위를 포괄하며 소비자 시장도 포함할 수 있습니다.
4.4.1 OpenAI — ChatGPT
ChatGPT는 OpenAI가 2022년 11월 출시한 대규모 언어 모델 기반의 인공지능 채팅 로봇입니다. 자연어 처리 및 생성이 가능하며, 다양한 지능형 서비스를 제공할 수 있습니다. 출시 두 달 만에 ChatGPT의 월간 활성 사용자는 2023년 1월 말에 1억 명을 돌파하며 전 세계에서 가장 짧은 시간에 1억 명의 사용자를 달성한 플랫폼이 되었습니다.
- 기능 : ChatGPT는 생성적 사전 훈련 모델(GPT)을 사용하여 자연어 텍스트를 이해 및 생성하고, 여러 라운드의 대화를 지원하고, 질문에 답하고, 제안을 제공하고, 콘텐츠를 생성하는 등의 작업을 수행합니다. 애플리케이션 시나리오에는 고객 지원, 글쓰기 지원, 지식 Q&A가 포함됩니다. 그리고 다른 분야.
- AI 기술 : 자연어 처리(NLP), 생성적 사전 학습 모델, 딥 러닝.
- 일반적인 애플리케이션 시나리오 : 지능형 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 교육 지원 및 글쓰기 지원.
4.4.2. Zebra 의료 비전 — 의료 이미지 분석
지브라 메디컬비전은 의료영상 분석에 AI 기술을 활용해 암, 심장병, 폐렴 등 의사의 질병 진단을 돕는 기업이다.
- 기능 : Zebra Medical Vision의 AI 시스템은 엑스레이, CT 스캔, MRI 등 의료 영상을 분석하여 잠재적인 병리학적 변화를 자동으로 식별하고, 의사가 질병을 보다 빠르고 정확하게 식별할 수 있도록 진단 권장 사항을 제공합니다.
- AI 기술 : 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 의료 영상 처리.
- 일반적인 응용 시나리오 : 암 검진, 심장 질환 감지, 폐 질환 진단.
4.4.3. 줌 - 지능형 회의 기능
Zoom은 원격 근무, 온라인 교육, 사회적 상호 작용에 널리 사용되는 화상 회의 플랫폼입니다. 화상회의 시스템은 클라우드 컴퓨팅과 AI 기능(실시간 자막, 배경 흐림 등)을 통해 고품질 원격 협업 경험을 제공한다.
- 기능 : Zoom은 AI 기능을 사용하여 실시간 자막, 배경 흐림, 소음 억제 및 기타 지능형 회의 서비스를 제공하여 원격 협업 경험을 향상시킵니다.
- AI 기술 : 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML), 컴퓨터 비전.
- 일반적인 적용 시나리오 : 원격 회의, 온라인 교육, 실시간 자막 생성.
4.4.4. 레모네이드 - AI 기반 보험 청구
레모네이드는 AI 기술을 활용해 보험 서비스를 최적화하는 회사다. AI와 챗봇을 통해 보험금 청구 프로세스를 단순화하고, 빠르고 개인화된 보험 서비스를 제공합니다.
- 기능 : 레모네이드의 AI 시스템은 자연어 처리 및 머신러닝(ML) 기술을 사용하여 보험금 청구 요청을 자동으로 처리하고 고객 요구 사항을 신속하게 분석하여 청구 결정을 내립니다.
- AI 기술 : 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML), 자동화된 의사 결정 시스템.
- 일반적인 애플리케이션 시나리오 : 자동화된 보험 청구, 리스크 평가, 고객 서비스.
4.4.5. 알리바바 — 스마트 소매
알리바바의 무인 슈퍼마켓은 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 생체인식 기술을 활용한 완전 자동화된 소매 모델이다. 무인 슈퍼마켓의 핵심은 기술적 수단을 통해 '무인' 운영을 달성하여 소비자가 전통적인 매장 점원에 의존하지 않고 쇼핑 과정을 완료할 수 있도록 하는 것입니다.
- 기능 : 알리바바의 스마트 소매 시스템은 AI와 RFID 기술을 사용해 자동 결제, 재고 관리, 맞춤형 추천 등의 기능을 구현해 소비자가 수동 개입 없이 쇼핑을 완료할 수 있다.
- AI 기술 : 컴퓨터 비전, 사물인터넷(IoT), 머신러닝(ML).
- 일반적인 적용 시나리오 : 무인 슈퍼마켓, 자동 계산대, 맞춤형 제품 추천.
4.4.6. Apple Siri — 지능형 음성 지원
Siri는 Apple의 지능형 음성 비서입니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 사용자가 미리 알림 설정, 탐색, 메시지 보내기 등 다양한 작업을 완료할 수 있도록 도와줍니다.
- 기능 : Apple 장치의 지능형 음성 도우미는 사용자가 음성 명령을 통해 메시지 보내기, 알림 설정, 탐색, 정보 쿼리 등의 작업을 완료하도록 도와줍니다.
- AI 기술 : NLP, 음성인식, 머신러닝(ML).
- 일반적인 애플리케이션 시나리오 : 음성 명령 실행(전화 걸기, 문자 메시지 보내기, 미리 알림 설정), 탐색 및 정보 쿼리.
4.4.7. Spotify — 음악 추천 시스템
Spotify는 AI와 머신러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 사용자의 청취 습관을 분석하고 개인화된 음악 추천을 제공합니다. Spotify는 사용자 행동 데이터를 통해 사용자가 좋아할 만한 노래와 아티스트를 예측할 수 있습니다.
- 기능 : Spotify의 AI 기반 음악 추천 시스템은 사용자의 청취 습관과 선호도를 분석하여 개인화 된 음악 추천 및 일일 추천 재생 목록을 제공합니다.
- AI 기술 : 협업 필터링, 딥러닝, 머신러닝(ML).
- 일반적인 애플리케이션 시나리오 : 개인화된 음악 추천, 일일 음악 추천 목록 생성, 새로운 음악 발견.
4.4.8. 문법 — AI 작문 지원
Grammarly는 자연어 처리 기술을 사용하여 사용자가 철자, 문법 및 작문 스타일 오류를 감지하고 개선 제안을 제공하도록 돕는 AI 기반 작문 지원 도구입니다.
- 기능 : Grammarly는 사용자의 텍스트를 분석하고 문법, 철자 및 스타일 개선을 위한 제안을 제공하여 글쓰기 품질을 향상시키는 데 도움을 줍니다.
- AI 기술 : 자연어 처리, 머신러닝(ML), 텍스트 분석.
- 일반적인 응용 프로그램 시
