AI 기술 혁신 - 중요한 것은?
GPT-4o (Omni) 출시되면서 성능/비용 개선 그리고 입력/출력의 N:N 멀티모달이 거의 완성되어 가는 모습을 보이고 있습니다. 그동안 깊이 있는 체이닝 개발로 힘들게 만들었던 기능들이 이젠 쉽게 구현 가능한 상태가 되고 있는데요,
이제는 더 이상 놀랍지 않은 모습으로는,
ㅇ LLM, SLM간 누가 더 우수하다는 경쟁적 뉴스
> 비용은 계속 저렴해지고 있고, 결국 본 시장을 사업적으로 개척한
Open AI가 향후 본 시장의 중심이 될것 같네요.
마치 AWS가 Cloud 시장을 개척했고 계속 리더인 것 처럼요
ㅇ Chain을 통해 완벽히 구현한 서비스
> 급변하는 기술 환경에서 언제까지 유지 될 것인지?
너무 빈번한 업데이트로 인한 유지보수 Effort (Stress)가 만만치 않을 것 같습니다.
ㅇ 나만의 모델 만들기
> 열심히 파인튜닝해서 내것 만들었는데 그 사이 더 좋은 모델이 튀어 나와 오픈하자 마자 구식 기술이 되는 현상
기술은 비즈니스를 위한 것이어야 하는데, 너무 기술 자체에 집중하는 모습을 보이고 있는 건 아닌지 가끔 Head up이 필요한 때인 것 같습니다.
현재 시점 가장 승자는 "생성형 AI 기술을 간단하게 적용해봤더니 비즈니스 /업무적으로 뭐가 좋아졌다!! 의 사례가 있는 기업" 이지 않을까 싶네요.
이를 위해 단기/장기 관점의 기술 전략이 필요해 보이지 않을까요?
So What? 그래서 우리 회사는 당장 뭐하면 되는데?
이 포스팅은 AI 기술의 발전과 비즈니스 적용에 대한 흥미로운 시각을 제공하고 있네요! 기술이 비즈니스 목적으로 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 앞으로의 전략이 어떻게 될지에 대한 깊이 있는 논의가 돋보입니다. 혹시 우리 회사에서도 이런 최신 기술을 어떻게 활용할 수 있을지, 구체적인 아이디어가 더 있다면 공유해주시면 좋을 것 같아요! 서로의 경험을 공유하며 더 나은 방향을 모색하는 것도 좋은 방법이겠죠?
