우리가 평생 동안 AI보다 더 중요하고 중요한 기술을 접할 가능성은 거의 없습니다. 인공 지능의 존재는 이미 인간의 경험과 기술이 우리의 삶을 어떻게 재구성할 수 있는지를 변화시켰으며, 그 영향의 궤적은 점점 더 넓어지고 있습니다.
이를 염두에 두고 AI 혁신가와 리더들은 지난 25년 동안 생성적 AI를 지원하는 소프트웨어를 얻기 위해 데이터를 수집하고 모델을 발전시키는 데 시간을 보냈습니다. AI는 소프트웨어의 정점을 나타냅니다. 추상화 계층 전반에 걸쳐 문제를 해결하기 위한 도구를 재현할 수 있는 무정형 도구입니다. 컴퓨팅 제국을 건설하는 회사 또는 LLM 취득자 소프트웨어 제공을 강화하는 것은 이제 일반적인 광경입니다.
그럼 여기서 어디로 가야 할까요?
무한한 컴퓨팅을 사용하더라도 모든 기존 데이터를 사용한 추론 모음은 기존 인간 지식 체계에 점근적으로 접근합니다. 인간이 외부 세계를 실험해야 하는 것처럼 AI의 다음 개척지는 기술이 물리적 영역과 의미 있게 상호 작용하여 새로운 데이터를 생성하고 지식의 경계를 넓히는 데 있습니다.
실험을 통한 상호작용
AI의 잠재력을 탐구하려면 개인용 컴퓨터나 스마트폰에서의 사용을 넘어서야 합니다. 예, 이러한 도구는 AI 기술에 대한 가장 쉬운 접근 지점으로 남을 가능성이 높지만 기술이 달성할 수 있는 것에 제한을 둡니다.
비록 실행은 아쉬운 점이 많았지만, Ray-Ban 스마트 선글라스 Meta의 AI 시스템을 기반으로 한 AI 기술이 적용된 웨어러블의 개념 증명을 시연했습니다. 이러한 하드웨어 우선 통합의 예는 이러한 거대한 기술 발전을 원활하게 만드는 방법을 보여주기 때문에 장치 설정 외부에서 AI의 친숙성과 유용성을 구축하는 데 매우 중요합니다.
현실 세계에서 AI를 사용한 모든 실험이 성공할 수는 없습니다. 그것이 바로 실험인 이유입니다. 그러나 하드웨어 우선 AI 애플리케이션의 잠재력을 입증하면 이 기술이 현재 제공되는 “개인 비서” 상자 외부에서 어떻게 유용하고 적용 가능한지에 대한 스펙트럼이 넓어집니다.
궁극적으로 AI를 실용적이고 합법적으로 만드는 방법을 보여주는 회사는 웹 애플리케이션에서 얻을 수 없는 실험적인 데이터 포인트를 생성하는 회사가 될 것입니다. 물론, 이 모든 것이 제대로 작동하려면 컴퓨팅과 인프라가 필요하며, 이는 AI의 물리적 인프라 구축에 더 많은 투자를 필요로 합니다.
하지만 AI 기업은 그렇게 할 준비가 되어 있고 그럴 의향이 있습니까?
하드웨어 및 소프트웨어 대화
물리적 제품에 컴퓨팅 집약적인 AI 애플리케이션이 결국 표준이 될 것이라고 말하기는 쉽지만, 이를 현실로 만들려면 훨씬 더 엄격함이 요구됩니다. 사람이 적게 다니는 길을 갈 수 있는 자원과 자원은 너무 많습니다.
오늘날 우리가 보고 있는 것은 단기적인 AI 과잉의 한 형태로, 새로운 산업을 창출할 준비가 되어 있는 파괴적인 기술에 대한 일반적인 시장 반응을 반영합니다. 따라서 AI 소프트웨어를 구축하거나 이에 손을 대는 기업이 비용이 많이 들고 컴퓨팅 집약적인 하드웨어 출시를 시작하는 것을 주저하는 이유는 분명합니다.
그러나 더 넓은 시야를 가진 사람이라면 이것이 왜 혁신에 대한 근시안적인 접근 방식인지 알 수 있습니다.
놀랍게도, 풍부한 ~의 비교 AI 붐과 초기 인터넷 사이에 만들어진 닷컴 버블단기 목표에 초점을 맞춘 프로젝트가 일단 터지면 사라졌습니다. 그러나 우리가 닷컴 버블의 여파로 인해 오랫동안 살아남은 장기적인 아이디어에 다시 초점을 맞추는 대신 인터넷을 집단적으로 중단한다면 우리는 오늘날 우리가 처해 있는 기술 환경 근처에도 가지 못할 것입니다. 훌륭한 아이디어는 어떤 트렌드보다 오래 지속됩니다.
또한 컴퓨팅은 모든 AI 혁신이 계속해서 발전하는 데 핵심 역할을 합니다. AI 개발자라면 누구나 말하듯이 컴퓨팅은 금과 같은 가치가 있습니다. 그러나 이는 모델 개발만으로도 이미 리소스를 소모할 때 실제 AI 애플리케이션을 탐색할 수 있는 프로젝트의 수에 제한이 됩니다. 그러나 LLM이 아무리 인상적이더라도 어떤 회사도 소프트웨어만으로는 시장 지배력을 유지할 수 없습니다.
AI 회사가 소프트웨어를 주도하고 하드웨어 제공업체가 기술을 획득하거나 라이선스를 취득할 때까지 참을성 있게 기다리는 것이 편안합니다. 이는 심각하게 제한적일 뿐만 아니라, 결코 연락하지 않을 수도 있는 외부인의 손에 수많은 놀라운 프로젝트를 남겨둡니다.
AI는 시간이 지남에 따라 개인을 위해 더욱 맞춤화되고 설계되는 다세대 기술입니다. 그러나 물리적 영역으로 실질적인 진전을 이루기 위해 소프트웨어 측면에서 대부분 공평한 경쟁 필드를 활용하는 것은 프로젝트에 달려 있습니다. 대담한 실험과 실패 없이는 AI 기술이 인간 경험을 향상시키는 잠재력을 최대한 실현할 수 있는 길은 없을 것입니다.
게시물 이제 AI 배턴을 소프트웨어에서 하드웨어로 넘길 때다 처음 등장한 Unite.AI.
