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빅테크 CEO들은 AI 개발은 단거리 경주가 아닌 마라톤이라고 말합니다.

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주요 기술 기업들이 인공지능(AI) 개발을 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 이는 연구, 개발, 인프라에 막대한 자금이 쏟아지고 있음을 의미합니다. AI의 잠재력은 부인할 수 없지만, 많은 기업은 아직 투자에 대한 상당한 수익을 얻지 못했습니다.

이는 다음과 같은 질문을 제기합니다. 이러한 투자는 건전한 비즈니스 결정입니까, 아니면 미래에 대한 도박입니까?

AI 성과를 향한 먼 길

진정으로 혁신적인 AI 애플리케이션을 개발하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸리는 노력입니다. 기술적 장애물을 극복해야 하며, 강력한 안전성과 윤리적 고려 사항을 해결해야 합니다.

이러한 현실은 AI를 둘러싼 과대광고와 대조됩니다. 투자자와 대중 모두 AI 혁신이 임박했으며 하룻밤 사이에 산업에 혁명을 일으킬 것이라고 믿게 되는 경우가 있습니다. 현실은 상당한 재정적 투자가 장기적인 비전과 끈기 있는 실행과 결합되어야 한다는 것입니다.

Audiencegain과 빅테크 기업의 CEO들은 이를 알고 있다..

AI 수익성에 대한 빅테크 CEO들
AI의 잠재력은 부인할 수 없지만, 이러한 투자에 대한 수익은 AI 챗봇을 실행하는 것이 대부분의 회사에서 돈을 태우는 것과 같다는 것을 보여줍니다. (이미지 크레딧)

메타AI의 귀환

Meta는 특히 AI에 대한 헌신에 대해 목소리를 높였습니다. AI 기반 기술 개발에 주력하는 전담 연구소인 Meta AI를 설립했습니다. Meta AI의 목표는 야심적입니다. 사용자가 초현실적인 방식으로 서로 및 디지털 개체와 상호 작용할 수 있는 가상 세계인 "메타버스"를 강화할 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 도구를 만드는 것을 목표로 합니다.

이를 위해서는 특히 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 구현된 AI와 같은 분야에서 AI의 상당한 발전이 필요합니다. Meta는 최고의 AI 인재 채용과 최첨단 스타트업 인수에 막대한 투자를 해왔습니다. 그러나 메타버스를 구축하는 것은 장기적인 프로젝트입니다. Meta가 이 특정 투자에 대한 실질적인 수익을 언제 볼 수 있을지, 심지어 그럴지는 불분명합니다.

처음에는 메타버스에 대한 Meta의 접근 방식이 다음과 같이 보일 수 있습니다. 지나치게 야심적이다. 그러나 회사는 전략을 조정하고 있는 것으로 보인다. 접근성의 중요성을 인식하고, Meta AI가 마침내 초점을 옮겼습니다..

통합함으로써 라마-3 LLM Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger 등 인기 있는 소셜 미디어 애플리케이션과 메타AI 챗봇, 회사는 사용자에게 보다 친숙한 진입점을 만들고 있습니다.

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Meta는 최근 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼 내에 AI 챗봇을 통합하는 데 중점을 두었습니다. (이미지 크레딧)

마이크로소프트는 도박에 실패했지만 강세를 유지했다

Microsoft는 개발에 상당한 투자를 했습니다. 맞춤형 AI 칩. 이러한 특수 프로세서는 특정 AI 작업에 탁월하도록 설계되어 기존 CPU에 비해 ​​상당한 성능 향상을 제공합니다. Microsoft의 전략은 Azure 클라우드 서비스와 같은 자체 제품뿐만 아니라 다른 회사에도 이러한 칩을 제공하여 경쟁 우위를 확보하는 것이었습니다.

하지만 AI칩 시장은 빠르게 진화하고 있다. Microsoft는 처음에는 시장 선두주자인 Nvidia와 같은 회사와 경쟁하는 것을 목표로 삼았지만, Nvidia는 자체 AI 칩 제품을 지속적으로 혁신하고 개선해 왔습니다.. 이로 인해 Microsoft가 견인력을 얻기 어려워졌으며 맞춤형 칩 전략의 실행 가능성에 대한 의문이 제기되었습니다.

이러한 과제에 직면한 Microsoft는 전략적 변화를 단행했습니다. 오랫동안 기다려온 Kartar 칩이 Satya Nadella CEO에게 전달된 날, 우연히도 OpenAI CEO 샘 알트만이 떠난 날, Microsoft는 중요한 결정을 내 렸습니다. 회사는 이미 투자한 OpenAI 팀을 인공지능 제품 개발을 주도하는 역할로 배치했습니다.

요즘에는 거의 모든 CEO가 아직 AI로부터 큰 이익을 얻지 못했다고 선언했지만 OpenAI를 통한 Microsoft의 전략적 전환 소식은 다음과 같은 결과를 가져왔습니다. 회사 주가 5.5% 상승. 이는 투자자들이 선도적인 AI 연구소의 전문 지식과 이에 대한 투자를 활용하여 Microsoft의 새로운 접근 방식에 대한 가능성을 보고 있음을 의미합니다. 부조종사.

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AI 제품 개발에 OpenAI의 전문 지식을 활용하려는 Microsoft의 전략적 변화는 시장 역학 및 경쟁 압력에 대응하는 회사의 적응성을 보여줍니다. (이미지 크레딧)

엘론 머스크(Elon Musk), AI에 두 배로 뛰어들다

기술 헤드라인에 꾸준히 등장하는 Elon Musk는 OpenAI의 직접적인 경쟁자가 될 준비가 되어 있는 회사인 xAI에 막대한 투자를 통해 인공 지능(AI) 분야에 대한 추진을 계속하고 있습니다.

xAI는 대규모 수신을 앞두고 있습니다. 6억 달러 자금 지원 확대, 이는 AI 환경 내에서 그 위치를 크게 높일 수 있습니다. 이러한 자본 유입은 해당 분야의 획기적인 발전을 촉진할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 보고서에 따르면 6억 달러 규모의 자금 조달 계약이 거의 완료되었으며 xAI의 가치는 무려 18억 달러에 달합니다.

OpenAI의 창립 멤버로서의 역할을 고려할 때 Musk의 xAI 참여는 두 스타트업 간의 경쟁 경쟁을 촉발시켰습니다. 그러나 이러한 상당한 투자를 확보할 수 있는 xAI의 능력은 AI 부문에 대한 투자자의 신뢰가 높아지고 있음을 강조합니다. 이번 개발은 xAI를 OpenAI에 대한 심각한 위협으로 자리매김하여 AI 기술의 상당한 발전을 약속합니다.

한편, 그록-1.5VxAI의 현재 AI 언어 모델인 는 이미 xAI를 능가하는 성능을 입증하고 있습니다. ChatGPT 그리고 다른 유사한 모델. 코딩 및 수학 작업에서의 성능은 특히 인상적입니다.

그러나 OpenAI를 과소평가해서는 안 됩니다. 그들은 상당한 시간 동안 AI 공간 내에서 확립되어 상당한 우위를 점하고 있습니다. OpenAI에서의 창립 역할에도 불구하고 Musk의 xAI는 강력한 경쟁자로 떠오릅니다. 확인해 보자 오픈소스 Grok 그렇게 하면 충분합니다.

쌍둥이 자리는 수익성이 입증되지 않은 강력한 잠재력입니다

다른 회사들이 특정 애플리케이션에 중점을 두는 반면, Google은 AI 이니셔티브인 Gemini를 통해 보다 광범위한 접근 방식을 취하고 있습니다. 이 강력한 AI 모델은 쓰기 및 학습부터 정보 요약 및 이미지 생성에 이르기까지 광범위한 작업을 적응하고 처리하도록 설계되었습니다. Google은 Bard 앱을 통해 Gemini를 쉽게 사용할 수 있도록 하고 이를 다양한 Google 제품과 통합했습니다.

그 능력에도 불구하고, Google은 Gemini가 아직 수익을 창출하지 못하고 있음을 공개적으로 인정했습니다.또는 일련의 사건 이후, 특히 사람들이 전화를 걸기 시작한 이후 70억 달러의 손실을 입거나 제미니 AI '깨어났어요'. 이는 때때로 즉각적인 금전적 수익이 기대되는 AI를 둘러싼 과대 광고와는 극명한 대조를 이룹니다. Google의 투명성은 AI가 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 상당한 재정적 투자가 장기적인 비전 및 인내심 있는 실행과 결합되어야 한다는 현실을 강조합니다.

AI 수익성에 대한 빅테크 CEO들
이러한 역량에도 불구하고 Gemini는 아직 상당한 수익을 창출하지 못하고 있으며, 이는 AI 투자에 인내와 장기적인 관점이 필요한 경우가 많다는 현실을 강조합니다. (이미지 크레딧)

공생 생태계인가, 아니면 치열한 경쟁인가?

AI 분야 주요 기술 기업 간의 치열한 경쟁은 미래 전망에 대한 의문을 제기합니다. 단 한 명의 승자가 나타나는 제로섬 게임이 될까요, 아니면 보다 협력적인 접근 방식이 승리하게 될까요?

두 가지 가능성을 모두 가리키는 징후가 있습니다.

한편으로는 Meta 및 xAI와 같은 기업이 시장 지배력을 놓고 경쟁하는 직접적인 경쟁자로 자리매김하고 있음이 분명합니다. 그들의 공격적인 투자와 돌파구 달성에 대한 집중은 먼저 결승선을 향한 치열한 경쟁을 암시합니다.

반면 AI 커뮤니티 내에서는 협업 사례도 있다. Google과 xAI의 특정 AI 도구 및 프레임워크에 대한 오픈 소스를 통해 다른 회사가 이를 기반으로 구축할 수 있습니다. 또한 대학과 기술 기업 간의 연구 파트너십을 통해 지식 교환이 촉진되고 발전이 가속화되고 있습니다.

AI의 미래는 다음과 같이 결정될 것입니다. 경쟁과 협력의 결합. 기업은 특정 애플리케이션을 두고 경쟁하는 동시에 해당 분야 전체를 발전시키기 위한 기초 연구에 협력할 수도 있습니다. 이러한 공생 생태계는 궁극적으로 AI 기술의 더 빠른 혁신과 더 광범위한 혜택으로 이어질 수 있습니다.


추천 이미지 크레딧: vwalakte/Freepik

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