비즈니스 엔지니어가 바라보는 AI의 세 계층

비즈니스 엔지니어가 바라보는 AI의 세계층이라는 재미있는(?)글이 있어 옮겨봅니다. ^^ 11월 말에 ChatGPT가 출시된 이후 한 가지 확실한 것은 AI의 상업적 실행 가능성이 가속화되고 있다는 점입니다. 이를 통해 AI 생태계가 어떻게 구축되고 있는지 엿볼 수 있습니다.

 

🔔 기본 레이어 🔔

GPT-3, DALL-E, StableDiffusion 등과 같은 범용 엔진으로 구성될 수 있습니다. 이 계층에는 다음과 같은 주요 기능이 있을 수 있습니다. 👉 범용

특정 요구 사항에 대해 보다 일반화된 솔루션을 제공하도록 구축됩니다. 이 계층은 대부분 B2B/엔터프라이즈 계층일 수 있으며 비즈니스에 힘을 실어줍니다. Web 2.0(Netflix, Slack, Uber 등)으로 만든 애플리케이션으로 구동되는 2010년대의 AWS와 같습니다. AI 기반 레이어(여전히 중앙 집중식 클라우드 인프라를 기반으로 함)는 차세대 소비자 애플리케이션을 강화할 수 있습니다.

👉 멀티모달(다중모드?)

이러한 범용 엔진은 멀티모달입니다. 즉, 텍스트 대 텍스트, 텍스트 대 이미지, 텍스트 대 비디오 등 모든 종류의 상호 작용을 처리할 수 있습니다. 따라서 두 방향으로 움직일 수 있습니다. 웹의 수많은 도구에 내장된 AI는 웹에서 사용 가능한 모든 형식의 패턴을 읽고 분류하고 학습할 수 있습니다.

👉 자연어 인터페이스

이러한 범용 엔진의 기본 인터페이스는 자연어일 수 있습니다. 오늘날 이것은 프롬프트(또는 자연어 명령)의 형태로 표현됩니다. 프롬프트는 기본 계층의 핵심 기능으로 남아 있을 수 있지만 앱 계층에서는 대신 사라질 수 있습니다.

👉 실시간

이러한 엔진은 우리가 현실 세계를 탐색할 때 패턴을 읽을 수 있는 기능을 통해 실시간으로 적응할 수 있습니다. 범용 인터페이스를 증강 현실에 통합할 수 있는 핵심 기능이 될 것입니다!

 

🔔 중간층 🔔

이 중간 계층은 기본 계층 위에 구축될 수 있으며 매우 특정한 작업에 능숙해질 수 있는 다른 "중간 계층" 엔진을 결합합니다.이 중간 계층은 다음을 수행할 수 있습니다.

👉 기업 기능 복제

이 레이어의 첫 번째 단계는 각 관련 기업 기능을 복제할 수 있는 AI일 수 있습니다. 회계에서 인사, 마케팅, 영업까지. 이 중간 계층은 회사를 향상시켜 인간과 기계가 결합된 부서 운영을 가능하게 합니다.

👉 데이터 해자(경쟁우위?)

여기서 차별화는 데이터 해자 위에 구축될 수 있습니다. 즉, 기본 레이어 엔진을 지속적으로 미세 조정하여 중간 레이어 기능에 맞게 조정함으로써 이러한 AI 전문화는 특정 작업과 관련이 있게 됩니다.

👉 AI 엔진 이러한 중간 계층 플레이어는 특정 작업을 위해 모델을 교육하기 위해 특정 데이터 파이프라인을 생성할 때 기존 기본 계층 위에 다른 엔진을 추가할 수도 있습니다. 그리고 이러한 모델을 특수 기능에 점점 더 적합하도록 조정하는 기능입니다.

 

🔔 앱 레이어 🔔

그러면 중간 계층 위에 구축된 더 작고 훨씬 더 전문화된 응용 프로그램이 과도하게 증가할 수 있습니다. 이들은 다음을 기반으로 발전합니다.

👉 네트워크 효과

여기에서 사용자 기반을 확장하는 것은 네트워크 효과를 구축하는 데 중요합니다.

👉 피드백 루프

사용자의 피드백 루프는 네트워크 효과를 강화하는 데 중요할 수 있습니다.

 

🔎 어떤 비즈니스 모델을 보게 될까요? 🔎

Foundational Layer는 새로운 App Store와 AWS를 함께 할 수 있습니다! 반면에 이러한 앱이 빌드되는 곳은 마켓플레이스일 수 있습니다! 중간 계층은 처음에는 주로 엔터프라이즈 비즈니스 모델로 작동할 수 있습니다. 따라서 회사의 목표에 맞는 매우 맞춤화된 솔루션을 조직에 제공합니다. 따라서 회사는 마치 새로운 고용주의 힘인 것처럼 급여 수표에 AI 엔진을 보유할 수 있습니다. 앱 계층은 광고 기반, 구독 기반, 소비 기반의 세 가지 주요 비즈니스 모델을 따를 수 있습니다.

 

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