챗봇의 함정
저는 종종 생성형 AI가 스마트폰만큼이나 큰 기술적 변화라고 말하곤 합니다. 이 비유를 드는 이유 중 하나는 스마트폰이 얼마나 보편화되었는지에 있습니다. 많은 사람들에게 스마트폰은 아침에 눈을 뜨면서 가장 먼저 보고, 잠들기 직전에 마지막으로 보는 기기입니다.
하지만 제가 이 비교를 드는 데는 또 다른 이유도 있습니다. 예를 들어, iPhone이 처음 출시되었을 때
AI
당신의 AI 전략은 시간 낭비입니다
2025년은 지난 몇 년간의 약속과 과대 광고를 AI가 실현해야 하는 해가 될 것입니다 — 아니면 끝이겠죠! 그래서 요즘 AI 전략이 유행인데, 이는 과거의 클라우드 전략이나 모바일 전략과 다를 바 없습니다. 하지만 안타깝게도 AI 전략을 세우는 것은 대체로 시간 낭비이며, 아마도 멈추는 게 좋을 것입니다.
무슨 뜻일까요? AI 전략이란 여러분의 조직이 AI를
AI 시대의 TTV(Time-to-value)
실리콘밸리에서 Bret Taylor만큼 성공적인 경력을 쌓은 사람은 많지 않습니다. 그는 대화형 AI 회사 Sierra(최근 평가 가치 $45억) 공동 창업자이자 OpenAI 이사회의 의장입니다.
Invest Like The Best에서 고객들에게 가치를 제공하는 방법에 대해 이야기하며, Bret은 Sierra의 통합 및 신뢰를 쌓는 고도의 접근 방식을 언급했습니다:
저는 매우 견고한 에이전트를 만드는 데 중요한
Meta는 AI 덕에 배가 부르다
Stratechery는 창립 이래 Meta에 대한 '치트 코드' 덕을 많이 봤습니다. 투자자들이 공황 상태에 빠지고 주가가 하락할 때마다 Meta가 괜찮다는 — 더 나아가 아주 좋다는 — 글을 쓰고 그 예측이 맞는 모습을 지켜보는 것이었죠. 대표적인 예로 2013년 IPO 이후 하락, 2018년 Stories 침체, 그리고 최근 2022년 TikTok/Reels 침체를 들 수
AI가 기술 부채를 더 비싸게 만든다
AI가 기술 부채를 덜 중요하게 만들 것이라는 새로운 믿음이 떠오르고 있습니다. 코드를 작성하거나 정리하는 일이 점점 더 쉬워지고 있기 때문에, 일반적인 회사가 조금 더 많은 기술 부채를 감당할 수 있을 것이라고 생각하는 게 합리적으로 보이지 않나요?
하지만 사실은 그 반대입니다. AI는 기술 부채를 감당하는 데 드는 실제 비용을 크게 증가시켰습니다.
AI 경쟁의 다음 단계
모델 간 성능 차이가 줄어들면서, AI의 방어력은 컴퓨팅 자원, 인재, 데이터, 그리고 배포에 달려 있습니다.
AI 모델은 2022년 이후로 크게 발전해 왔으며, 2019년 Meta와 Google에서 처음 범용 NLP 모델이 훈련된 이후로도 크게 개선되었습니다. 그러나 모델 성능을 평가하는 일반적인 벤치마크가 이제 평준화되는 추세입니다. 과거에는 최첨단 벤치마크를 경신하는 것이 MMLU에서 27%에서
AI 서비스 시대에 Palantir가 주는 교훈
지난 달, 제가 공동 창립한 첫 번째 회사인 Palantir가 S&P 500에 합류했습니다. 20년 동안 대부분의 사람들은 Palantir를 “과대 평가된 컨설팅 회사”로 간주했습니다. SaaS “제품”이나 “플랫폼”을 개발하는 진정한 기술 혁신 기업이 아니라, 단지 서비스 기업일 뿐이라고 여긴 것이죠. Palantir를 초기부터 경시하는 것은 단견이었습니다. 실리콘 밸리 최고의