Union Square Ventures: 한 장의 그림으로 보는 AI 기술의 미래에 대한 4가지 가능성
저자: Grace Carney, Matt Mandel, Rebecca Kaden & Nick Grossman
번역: TechFlow
기회와 불확실성이 공존하는 이 시대에 인공지능(AI)의 급속한 발전은 우리에게 무수한 가능성을 열어주고 있지만, 동시에 아직 해결되지 않은 깊은 질문들을 수반하고 있습니다. 우리는 기술의 지수적 성장 곡선을 계속 따라가며 자기 개선(self-improving)의 도약까지 달성하게 될까요? 아니면 기술적 병목 현상이 나타나 속도가 느려질까요? 기술 발전의 한계는 이미 눈앞에 있는 것일까요, 아니면 여전히 멀리 떨어져 있을까요? 미래 세계는 소수 거대 기업이 장악하는 폐쇄 생태계가 될까요, 다수의 경쟁자들이 경쟁과 협력을 통해 공생하는 개방 생태계가 될까요?
미래의 방향과 가장 큰 기회는 아마도 두 가지 핵심 요소에 달려 있습니다. 바로 기술 발전의 속도와 선도 모델의 개방 정도입니다.
-
기술 발전의 속도: 인공지능 모델의 능력이 얼마나 빠르게 향상되는지를 나타냅니다. 만약 급격히 발전한다면 몇 년 안에 '지능 폭발(intelligence explosion)'의 임계점을 달성할 수 있지만, 발전이 더디면 기술적 병목 현상으로 인해 10년 이상 지연될 수도 있습니다.
-
개방 정도: 인공지능 모델의 통제 권한과 그로부터 추출되는 경제적 가치의 범위를 측정합니다. 개방된 상황에서는 오픈 모델의 성능이 클로즈드 모델과 유사하거나, 성능이 비슷한 여러 클로즈드 모델 간 치열한 경쟁이 벌어지므로 모델이 경제적 수익을 독점할 수 없습니다. 반면 폐쇄적인 상황에서는少数 거대 기업이 우월한 클로즈드 모델을 보유하고 대부분의 가치 창출을 장악합니다.
각 시나리오마다 새로운 기회가 존재하겠지만, 우리가 최종적으로 도달하게 될 사분면(quadrant)이 어떤 프로젝트, 전략 및 비즈니스 모델이 가장 유리한 위치를 차지하게 될지를 결정할 것입니다.
거대 기초 모델: 좌측 하단 사분면
기술 스택 내에서 인프라 계층과 애플리케이션 계층 간의 가치 분배는 항상 긴장을 형성해 왔습니다. 2016년 USV의 애널리스트 Joel Monegro는 블로그 글 『뚱뚱한 프로토콜(The Fat Protocol)』에서 다음과 같이 언급했습니다. "기존 인터넷 기술 스택은 '마른 프로토콜(skinny protocols)'과 '뚱뚱한 애플리케이션(fat applications)'의 특징을 보여줍니다. 시장 동향에 따르면 애플리케이션에 투자하는 것이 높은 수익률을 제공하지만, 프로토콜 기술 자체에 직접 투자하는 것은 일반적으로 낮은 수익률을 가져다줍니다." 그러나 블록체인 기술 스택에서는 이 관계가 역전되어 대부분의 가치가 프로토콜 계층에 집중됩니다. 인공지능이 새로운 주요 플랫폼이 되면서 우리는 다시 한번 이 관계를 재고해야 합니다. 즉, 가치는 모델 자체에 있는가, 아니면 모델 위에서 구축되는 애플리케이션에 있는가?
좌측 하단 사분면에서는 기술 발전이 계속 가속화되며 결국 거의 모든 가치를 모델이 장악하는 폐쇄 생태계가 형성됩니다. 모델의 능력이 강해질수록, 우리는 그것들 위에 구축된 애플리케이션이나 다른 모델에 대한 필요성이 줄어듭니다.
이러한 상황에서 주도적인 위치를 차지할 것은 소수의 거대한 기초 모델과 그에 필요한 인프라입니다. 이러한 모델의 확장을 유지하기 위해 우리는 막대한 에너지를 소비해야 하며(더 효율적인 신형 에너지원 포함), 하드웨어, 소프트웨어 및 에너지 생산 관련 인프라 구축이 중요한 가치 창출 영역이 됩니다. 예를 들어 USV 포트폴리오에 속한 Radiant, Blixt, Lydian, Glow 등의 기업은 에너지 생성 및 관리 혁신을 추진하고 있습니다. 또한 탈중앙화 훈련(decentralized training)과 같은 다양한 기술 경로를 채택하는 모델 아키텍처를 지원하는 것도 기회가 될 수 있으며, 이러한 경로가 미래 시장에서 승자가 될 수 있습니다.
틈새 모델의 부상: 좌측 상단 사분면
(TechFlow 주석: 틈새 모델(Niche Model)이란 특정 분야 또는 특정 요구에 초점을 맞춘 인공지능 모델을 말합니다. 대규모 언어 모델(Large Language Models)과 같은 범용 모델과 달리, 틈새 모델은 특정 산업, 작업 또는 데이터셋에 최적화되어 있어 더욱 높은 목적성과 전문성을 갖춥니다.)
좌측 상단 사분면에서는 생태계가 폐쇄적이지만 기술 발전이 느려지면서, 기초 모델의 능력 한계를 메워주는 틈새 모델들에게 기회가 열립니다. 현재 우리는 바이오테크놀로지, 의료, 로보틱스, 감정 분석, 개인화된 데이터셋, 물리 세계 데이터 등 여러 분야에서 이러한 추세를 이미 목격하고 있으며, 일부 분야는 이미 USV의 투자를 받았습니다. 이 경우 데이터는 더욱 구체적이고 목적 중심적이며, 모델의 실용성도 명확해집니다. 응용 범위를 축소하고 목적성을 높임으로써 모델의 정확도와 실용성이 크게 향상될 수 있습니다. 이 사분면에서는 다양한 분야에서 지배적인 틈새 모델들이 성장하며 중요한 구성 요소로 자리매김하게 될 것입니다.
네트워크 효과를 갖춘 애플리케이션: 우측 상단 사분면
우측 상단 사분면에서는 기초 모델의 기술 발전 속도가 느려지지만 생태계는 개방 상태를 유지합니다. 모델의 능력에는 일정한 제한이 있고, 적용 범위도 더욱 구체적이므로 스타트업들이 AI를 제품화된 애플리케이션으로 전환하고 그 위에 구축하는 기회를 얻게 됩니다.
이 결과는 벤처 캐피탈 생태계에게 낯설지 않습니다. 이는 단순한 기술적 돌파구를 넘어서는 상상력의 시험대이기도 합니다. 기회는 우리가 AI와 상호작용하는 방식을 재설계함으로써 우리의 일과 삶을 변화시키는 데 있습니다. 우리는 앞으로 완전히 새로운 애플리케이션, 지원 계층, 상호작용 인터페이스가 등장하여 학습, 연구, 의료 서비스, 창작, 오락, 소셜 활동, 업무 수행 및 사업 관리 방식을 근본적으로 혁신할 수 있음을 예상할 수 있습니다. 사용자, 학습자, 환자 또는 고객에게 직접 접근하는 경로를 통해 비용은 크게 낮아지고 활용 가능성은 현저히 향상될 것입니다.
기존의 기술 사이클과 마찬가지로 많은 개발자들이 동일한 기회를 놓고 경쟁하게 될 것입니다. 따라서 네트워크 효과(사용자 증가 또는 데이터 축적을 통한)는 기업이 핵심 가치를 축적하고 이를 보호하는 데 핵심적인 요소가 될 것입니다.
진정한 의미의 개방형 AI: 우측 하단 사분면
만약 모델이 개방 생태계 내에서 빠르게 발전한다면, 우리는 가장 상상력을 자극하는 시나리오를 맞이하게 됩니다. 즉, 수많은 초지능(superintelligent) 모델들이 빠르게 진화하면서 높은 빈도와 고도의 기술 수준으로 상호작용하는 세계입니다.
이 시나리오에서 많은 개방형 모델들이 각자의 시장 영역에서 주도적인 위치를 차지하게 되지만, 서로 효율적으로 상호작용하기 위한 도구들이 필요합니다. 에이전트(agent) 중심의 세계에서는 이러한 에이전트들이 빈번한 거래를 수행해야 합니다. 암호화폐는 에이전트들 간 거래에 있어 가장 간단하고 유연한 디지털 통화 형태가 될 수 있으며, 이는 토큰 자체와 탈중앙화 인프라, Farcaster와 같은 상호작용 프로토콜에 이익을 가져다줄 것입니다. 미래에는 지갑과 예산을 가진 수많은 에이전트들이 디지털 경제 내에서 빈번하게 거래하는 모습을 상상할 수 있습니다.
결론
이 프레임워크는 단순화되어 있지만, 분명 우리의 사고를 시작하는 데 유용한 출발점이 됩니다. 각 사분면에서 유리한 위치를 차지하는 방법들은 특정 시나리오 아래에서 두각을 나타낼 수 있습니다. 특히 사용자에게 새로운 행동을 유도하고, 전혀 새로운 가치를 창출하며, 사용자의 적극적인 채택을 이끄는 제품은 막대한 가치 창출 잠재력을 지닙니다.
이러한 사분면 구분은 불확실성이 큰 특별한 시기에 우리 팀이 깊이 있게 고민하도록 돕습니다. "어떤 전략이 진정한 우위를 점하기 위해서는 어떤 조건들이 반드시 실현되어야 하는가?"라는 질문 말입니다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
@usv
