AI 연구 및 개발의 진화하는 풍경
연구 및 개발(R&D)은 신화 속 키메라와 같아서, 혁신을 이끄는 두 개의 뚜렷한 머리—연구와 개발이 함께 작동합니다.
연구: 혁신의 기초
연구자들은 강력한 학문적 배경을 가지고 있으며, 논문을 발표하고 특허를 출원하며 장기적인 아이디어를 탐구합니다. 그들의 작업은 도전적인 질문을 던지고 혁신적인 답변을 모색하여, 궁극적으로 미래의 발견을 위한 길을 닦습니다.
개발: 결과의 엔진
반면, 개발자는 문제 해결에서 실용적인 기술로 인정받습니다. 개발 팀은 빠른 사이클로 운영되며, 명확하고 측정 가능한 결과를 제공하는 데 집중합니다. 비평가들은 이러한 팀이 기존 제품을 단순 재포장한다고 주장할 수 있지만, 기술적 구현이 사용자 채택에 중요한 영향을 미친다는 점은 부인할 수 없습니다.
만약 R&D가 농구팀이라면, 선수는 개발 부서에서 나오고 연구팀은 농구가 최적의 게임인지 고민할 것입니다.
AI 패러다임의 변화
우리는 AI 분야의 변화를 목격하고 있습니다. S&P와 Fortune 500 기업들이 AI 연구자를 계속 채용하는 반면, 기본 개념은 진화하고 있습니다.
대규모 소프트웨어 기업을 고려해 보십시오: 전통적으로 건물이나 공장으로 여겨지던 그들의 핵심 자산은 이제 수년이 걸리던 방대한 코드베이스입니다. AI 기반 자동 코딩으로, 이는 로봇이 몇 시간 만에 집을 짓는 것과 같은 개념입니다.
이러한 변화는 진입 장벽과 가치 창출의 중요한 변화를 나타냅니다. 따라서 AI의 성장은 경쟁에 대한 보호 장벽인 'AI 무늬'도 발전했습니다. 오늘날 지속 가능한 비즈니스 무늬는 획기적인 연구에서가 아니라 사용자 참여와 제품 제공에 기초하고 있습니다.
AI 투자 수익 극대화
OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 같은 기업들은 우수한 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하기 위해 연구 팀에 막대한 투자를 하였습니다. 이러한 투자는 사회적 진전을 위해 필수적이지만, 특허만으로는 AI 스타트업의 강력한 투자 수익(ROI)을 보장하지 않습니다.
진정한 게임 체인저는 개발에 있으며, LLM을 실행 가능한 제품으로 전환하는 과정에 있습니다. 새로운 스타트업이 등장하고 기존 기업들이 첨단 기술을 통합함에 따라, AI의 지속적인 가치는 세 가지 주요 분야에서 육성되고 있습니다:
1. AI 인프라: 조직이 AI를 채택함에 따라, 그들의 인프라는 새로운 계산 요구 사항을 충족하기 위해 진화해야 합니다. 이 진화는 특수 칩에서 시작하여 AI 데이터 흐름을 보장하는 데이터 네트워크까지 확장됩니다. 이 인프라에 적응하는 기업은 클라우드 컴퓨팅에서 Snowflake의 trajectory와 유사한 경로를 따라야 합니다.
2. LLM의 활용: LLM의 빠른 진화로 인해 대규모 조직은 최고 기술을 선택하는 것 외에도 이 기술을 특정 사용 사례에 효과적으로 적용해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 수백만 명의 코더 중 비AI 전문가가 LLM의 발전을 쉽게 활용할 수 있도록 지원하는 기업에는 상당한 잠재력이 있습니다.
3. 수직 LLM 제품: 게임의 변화는 새로운 제품 기회를 열어줍니다. Uber가 스마트폰의 출현으로 번창했듯이, 혁신적인 창업자들은 과거에는 상상할 수 없었던 획기적인 제품을 선보일 것입니다.
결론
AI에서의 성공은 더 이상 혁신적인 연구에 국한되지 않습니다; 이제는 실용적인 응용에 관한 것입니다. 연구가 미래의 혁신을 위한 기초를 마련하지만, 진정한 가치는 개발에 있습니다—아이디어가 실행 가능한 제품으로 어떻게 전환되는지가 중요합니다.
현대 AI의 무늬는 연구 업적이 아니라 뛰어난 AI 기반 제품으로 형성됩니다. 사용자 친화적인 도구, 원활한 AI 통합, 창의적인 LLM 기반 솔루션을 우선시하는 기업이 AI 응용의 진화하는 풍경에서 선두를 이끌 것입니다.
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