출처: 토큰포스트
Sequoia Capital에 따르면, 현재의 지출이 합리적으로 보이기 위해서는 약 6000억 달러의 수익을 창출해야 한다고 한다.
AGI 필요성
6일(현지시간) 코인텔레그래프에 따르면 인공지능(AI) 기업들은 인공지능 일반(AGI) 개발을 통해 투자와 수익 간의 격차를 메워야 할 필요가 있다고 전했다. 그러나 인간 수준의 추론이 가능한 AGI가 실제로 가능한지에 대한 과학적 증거는 아직 없다.
성장 시장
현재 AI 시장은 대부분 예측에 기반하고 있다. OpenAI는 몇 안 되는 매우 수익성 있는 생성형 AI 기업 중 하나로, 정보에 따르면 약 34억 달러의 수익을 올리고 있다. 이와 비교할 때, 다른 경쟁사들과의 격차는 매우 크다.
Sequoia Capital의 최근 분석에 따르면, 이는 약 6000억 달러의 자본 부족, 즉 부정적인 현금 흐름을 나타낸다. 이 수치는 Nvidia GPU 사용량을 기준으로 한 것으로, 전 세계 산업 지출을 고려할 때 약간 축소된 수치일 수 있다.
생성형 AI 제품의 필요성
현재 생성형 AI 기술에 대한 투자자와 기업의 관심이 시장을 사상 최고로 끌어올렸지만, 많은 분석가들은 지속 가능한 성장을 유지할 실제 AI 제품이나 서비스가 언제 도착할지 궁금해하고 있다.
ChatGPT는 이 분야의 대표적인 제품일 수 있지만, 이것이 갑자기 주류로 폭발할 이유는 거의 없다. 단순히 말해서, OpenAI의 10자리 수익 마진이 시장의 대부분을 차지하는 한, 6000억 달러의 수익 목표에 도달하는 데는 수십 년이 걸릴 것이다.
AI 시장의 미래
AI 시장은 곧 ‘AGI 아니면 실패’ 시대에 접어들 수 있으며, OpenAI와 Anthropic과 같은 회사들의 생존 가능성은 인간처럼 추론할 수 있는 기계를 제공할 수 있는지 여부에 달려 있을 것이다.
만약 Nvidia의 위치를 정당화할 수 없다면, 산업의 6000억 달러 격차는 회복 불가능한 수준으로 확대될 수 있다. 그러나 긍정적으로 보면, 실제로 AGI를 발명하면 이러한 문제는 사라질 것이다. Nvidia는 이 시나리오의 핵심이다.
Sequoia Capital은 또한 Nvidia가 새로운 Blackwell 기반 칩셋(B100)을 출시할 준비를 하고 있다고 지적했다. B100은 현재 모델 트레이닝의 산업 표준인 Nvidia의 H100보다 최대 2.5배의 성능을 발휘하며, 비용은 25% 더 비쌀 예정이다. 전문가들이 Nvidia의 최신 칩이 출시되기 전에 AGI를 실현할 수 있다고 믿는다면, 성능과 효율성이 150% 증가한 하드웨어를 통해 더욱 쉽게 실현될 것이다.
결론적으로, AI 산업이 현재의 기대를 충족하지 못하면 재정적 위기가 올 수 있지만, AGI의 발명으로 이러한 위기를 피할 수 있을 것이다.
