인공 지능(AI)은 이 10년 동안 가장 주목받는 기술 발전이 되었습니다. 우리가 기계가 할 수 있는 일의 경계를 넓히면서, 많은 기술 거대 기업의 궁극적인 목표는 인공 일반 지능(AGI)을 달성하는 것입니다. 인공 일반 지능은 인간의 뇌와 매우 비슷하게 모든 문제를 해결하기 위해 지능을 이해하고, 학습하고, 적용할 수 있는 가상의 AI 형태입니다.
AGI 경쟁은 단순히 기술적 우월성의 문제가 아니라 우리 사회의 구조 자체를 재편할 수 있는 탐구입니다. AGI의 잠재적 응용 분야는 광범위하고 혁신적이며, 복잡한 글로벌 이슈를 해결하는 것부터 산업 전반에 혁명을 일으키는 것까지 다양합니다. 이것이 세계 유수의 기술 기업들이 AI 연구 개발에 수십억 달러와 수많은 시간을 투자하는 이유입니다.
이 글에서는 Google, NVIDIA, Microsoft, OpenAI, Meta 등을 포함한 AI 경쟁의 핵심 참여자들의 노력을 살펴보겠습니다. 그들의 전략, 업적, 그리고 AI 기술의 경계를 넓히기 위해 취하는 독특한 접근 방식을 깊이 파헤쳐 보겠습니다.
AGI 이해
AGI란 무엇인가?
AGI는 종종 인공 지능의 “성배”로 묘사되며, 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 시스템으로 구상됩니다. 그러나 AGI를 정의하는 것은 그것을 달성하는 것만큼 애매한 것으로 입증되었습니다. AI의 선구자 Geoffrey Hinton은 AGI가 “심각하지만 잘 정의되지 않은 개념그것이 정확히 무엇을 수반하는지에 대한 합의는 거의 없습니다. Hinton은 인간의 인지 능력을 능가하는 AGI 시스템을 설명하기 위해 “초지능”이라는 용어를 선호합니다.
AGI의 애매한 본질
OpenAI, Google, Meta, Microsoft, Amazon을 포함한 선도적인 기술 거대 기업이 이 경쟁의 선두에 있습니다. 각 회사는 고유한 강점과 전략적 목표를 제시합니다. 예를 들어 OpenAI는 AGI가 개발되면 모든 인류에게 이로운지 확인하는 데 깊이 전념하고 있습니다. 이 조직은 이사회가 시스템이 AGI를 달성하는 시점을 결정하는 거버넌스 구조를 수립했으며, 이는 Microsoft와의 파트너십에 상당한 영향을 미칠 이정표입니다.
Google은 오랫동안 AI 연구 및 개발의 최전선에 있었으며, DeepMind와 Google Brain이라는 두 주요 사업부가 이 노력을 주도했습니다.
A. DeepMind와 그 성과
딥마인드2014년 Google에 인수된 는 AI 분야에서 가장 획기적인 업적 중 일부를 담당했습니다. 알파고 이 프로그램은 2016년 복잡한 바둑에서 세계 챔피언을 물리친 것으로 유명하며, 많은 사람이 수십 년 후에 있을 일이라고 생각했습니다. 그 뒤를 이어 AlphaZero가 체스, 쇼기, 바둑에서 셀프 플레이 강화 학습을 통해 초인적인 성과를 달성했습니다.
최근 DeepMind는 단백질 접힘 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다. 알파폴드. 이 AI 시스템은 놀라운 정확도로 단백질 구조를 예측할 수 있어 잠재적으로 약물 발견과 질병에 대한 이해에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
B. 구글 브레인과 텐서플로우
Google의 사내 AI 연구팀인 Google Brain은 전 세계적으로 AI 연구를 가속화하는 도구와 프레임워크를 개발하는 데 중요한 역할을 했습니다. 텐서플로우구글 브레인이 개발한 오픈소스 머신 러닝 라이브러리인 은 AI 모델을 구축하는 데 가장 널리 사용되는 도구 중 하나가 되었습니다.
구글 브레인 BERT와 같은 모델을 사용하여 자연어 처리에도 상당한 기여를 했습니다.변압기의 양방향 인코더 표현), 이로 인해 Google의 검색 결과와 언어 이해 기능이 개선되었습니다.
C. 최근 동향 및 향후 계획
Google은 다음과 같은 프로젝트를 통해 AI의 경계를 계속 넓히고 있습니다. LaMDA (Language Model for Dialogue Applications)는 대화형 AI를 보다 자연스럽고 맥락을 인식하도록 만드는 것을 목표로 합니다. 이 회사는 또한 Google 검색에서 Gmail, Google Photos에 이르기까지 자사 제품에 AI를 보다 깊이 통합하기 위해 노력해 왔습니다.
하드웨어 측면에서 구글은 자체 AI 칩을 개발했습니다. 텐서 처리 장치 (TPU)는 머신 러닝 워크로드에 최적화되었습니다. 이 칩은 Google의 많은 AI 서비스를 구동하며 Google Cloud를 통해 고객에게도 제공됩니다.
앞으로 구글의 AI 전략은 광범위한 작업을 처리할 수 있는 보다 일반적이고 다재다능한 AI 시스템을 개발하는 데 집중되어 AGI 개념에 더 가까워지는 듯합니다. 이 회사는 또한 양자 컴퓨팅 연구.
AI 생태계에서 NVIDIA의 역할
NVIDIA는 Google이나 Microsoft만큼 널리 알려진 이름은 아니지만 AI 계산을 구동하는 하드웨어의 선도적 공급업체로서 AI 생태계에서 중요한 역할을 합니다.
A. AI 하드웨어에서의 GPU 우세
NVIDIA의 그래픽 처리 장치(GPU)는 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사실상의 표준이 되었습니다. 원래 비디오 게임에서 그래픽을 렌더링하기 위해 설계된 GPU는 AI 계산에 필요한 병렬 처리에 매우 적합한 것으로 밝혀졌습니다.
NVIDIA의 데이터 센터 수익은 주로 AI 관련 판매에 의해 주도되었으며 빠르게 성장해 왔습니다. 2022년에 이 회사는 H100 GPU새로운 Hopper 아키텍처를 기반으로, AI 워크로드에 대한 상당한 성능 향상을 약속합니다.
B. NVIDIA의 AI 소프트웨어 스택
하드웨어 외에도 NVIDIA는 AI 개발을 위한 포괄적인 소프트웨어 스택을 개발했습니다. 여기에는 개발자가 NVIDIA GPU의 성능을 범용 처리에 활용할 수 있도록 해주는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델인 CUDA가 포함됩니다.
NVIDIA는 또한 cuDNN과 같은 도구를 제공합니다.CUDA 딥 신경망 라이브러리) 및 TensorRT를 사용하여 딥러닝 성능을 최적화합니다. 엔비디아 GPU. 이러한 도구는 AI 커뮤니티에서 널리 사용되고 있으며 NVIDIA가 AI 하드웨어 시장에서 지배적인 위치를 차지하는 데 기여했습니다.
C. 파트너십 및 협력
NVIDIA는 많은 선도적인 기술 회사 및 연구 기관과 전략적 파트너십을 맺었습니다. 예를 들어, 자율 주행차 제조업체와 긴밀히 협력하여 자율 주행차를 위한 AI 기반 솔루션을 제공합니다. 이 회사는 또한 의료 기관과 협력하여 의료 영상 및 약물 발견에 AI를 적용했습니다.
2022년에는 NVIDIA, Booz Allen Hamilton과의 파트너십 발표 미국 정부와 중요 인프라를 위한 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 개발합니다. 이는 국가 안보 및 방위 애플리케이션에서 AI의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.
Microsoft의 AI 전략
Microsoft는 파트너십을 활용하고 주요 AI 스타트업에 투자함으로써 AI 분야의 리더로서 전략적으로 자리 매김했습니다. 이 회사의 OpenAI에 130억 달러 투자 OpenAI의 모델에 대한 독점적인 액세스 권한을 제공했으며 이 모델은 Microsoft 제품에 통합되었습니다. GitHub Copilot 그리고 애저 AI 플랫폼.
A. Azure AI 및 클라우드 서비스
Microsoft의 클라우드 플랫폼인 Azure는 기업이 AI를 애플리케이션에 통합할 수 있도록 하는 광범위한 AI 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 분야를 포괄합니다.
머신 러닝 모델을 훈련, 배포 및 관리하기 위한 클라우드 기반 환경인 Azure Machine Learning은 AI 솔루션을 구현하려는 기업들에게 인기 있는 선택이 되었습니다. 사용하기 쉬운 AI 도구를 제공한다는 Microsoft의 전략은 AI 개발을 민주화하고 다양한 산업에서 채택을 가속화하는 데 도움이 되었습니다.
B. Microsoft 제품 전반의 AI 통합
Microsoft는 제품 라인업 전반에 걸쳐 AI 기능을 꾸준히 통합해 왔습니다. 마이크로소프트 365 (이전의 Office) AI는 Outlook의 스마트 작성, PowerPoint의 자동 슬라이드 디자인, Excel의 데이터 분석과 같은 기능을 구동합니다.
Windows 11은 배경 흐림, 눈맞춤, 화상 통화의 자동 프레이밍에 AI를 사용하는 Windows Studio Effects와 같은 기능과 AI 통합이 증가했습니다. 이 회사는 또한 AI 기반 기능을 도입했습니다. 엣지 브라우저 Bing 검색 엔진은 대규모 언어 모델을 활용하여 더욱 대화형이고 유익한 검색 경험을 제공합니다.
OpenAI의 급속한 발전
OpenAI는 특히 AGI를 개발하는 사명으로 AI 분야에서 여전히 중심 인물로 남아 있습니다. 이 회사는 GPT-4와 곧 출시될 예정인 가장 진보된 언어 모델을 만드는 데 있어 선구자였습니다. GPT-5. OpenAI의 이 모델은 기술적 역량 면에서뿐만 아니라 Microsoft와의 긴밀한 협력 덕분에 상업적 통합 면에서도 앞서나가고 있습니다.
OpenAI의 AGI 야망은 잘 문서화되어 있으며 CEO Sam Altman은 AGI 달성이 “인류가 지금까지 발명한 가장 강력한 기술.” 회사의 AI 개발 접근 방식은 최첨단 혁신과 윤리적 고려 사항 및 사회적 영향에 대한 강력한 강조를 균형 있게 유지합니다. 그러나 대규모 모델을 훈련하는 데 따른 높은 비용으로 인해 UAE 정부와 같은 투자자와의 대화를 포함하여 최대 7조 달러 미래 AI 칩 제조 프로젝트를 위해
A. GPT 시리즈와 그 영향
OpenAI의 가장 주목할만한 업적은 다음과 같은 개발이었습니다. GPT(생성적 사전 훈련된 변압기) 일련의 언어 모델. 2020년에 출시된 GPT-3는 자연어 처리 분야에서 게임 체인저였으며, 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 전례 없는 능력을 보여주었습니다.
2023년 GPT-4 출시는 언어 모델로 가능한 것의 경계를 더욱 넓혔습니다. GPT-4는 향상된 추론 능력, 감소된 환각, 다중 모드 입력(텍스트 및 이미지)을 처리하는 능력을 보여주었습니다. 이러한 모델은 콘텐츠 생성부터 코드 생성, 자동화된 고객 서비스에 이르기까지 다양한 분야에 적용되었습니다.
B. DALL-E 및 멀티모달 AI
OpenAI는 텍스트 생성 외에도 DALL-E로 이미지 생성에서 상당한 진전을 이루었습니다. 이 AI 시스템은 텍스트 설명에서 고유한 이미지를 만들어 창의적인 분야에서 AI의 잠재력을 보여줍니다. 최신 반복, 프롬-E 3생성된 이미지의 품질과 정확도를 개선하는 동시에 인페인팅, 아웃페인팅과 같은 기능도 도입했습니다.
텍스트와 이미지와 같은 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 시스템인 멀티모달 AI의 이러한 발전은 보다 일반적인 AI 시스템을 향한 중요한 진전을 나타냅니다.
메타의 AI 이니셔티브
CEO 마크 주커버그의 리더십 하에 Meta는 인공 일반 지능(AGI) 개발에 초점을 맞추었습니다. Meta의 전략은 인간만큼, 또는 인간보다 더 잘 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AGI 시스템을 구축하는 것입니다. 이 야심 찬 목표는 방대한 앱 및 서비스 생태계에 고급 AI를 통합하려는 Meta의 더 광범위한 비전을 반영합니다.
이러한 노력을 지원하기 위해 Meta는 계산 능력에 많은 투자를 하고 있습니다. 340,000개 이상 모이다 2024년 말까지 Nvidia의 H100 GPU가 탑재될 예정입니다. 이 엄청난 계산 능력은 다음과 같은 대규모 AI 모델을 훈련하는 데 필수적입니다. 라마 3최근 출시된 제품입니다.
ㅏ. 파이토치 그리고 오픈소스 기여
AI 커뮤니티에 대한 Meta의 가장 중요한 기여 중 하나는 오픈소스 머신 러닝 라이브러리인 PyTorch입니다. PyTorch는 유연성과 사용 편의성으로 인해 연구 커뮤니티에서 널리 채택되었으며, 특히 딥 러닝 애플리케이션에 적합합니다.
메타AI회사의 AI 연구 부문, 정기적으로 게시합니다 연구 및 릴리스 오픈 소스 도구는 더 광범위한 AI 생태계에 기여합니다. 이 개방형 접근 방식은 h Meta가 최고의 AI 인재를 유치하고 AI 연구의 최전선에 머무르는 데 도움이 되었습니다.
B. 소셜 미디어와 메타버스의 AI
Meta는 콘텐츠 추천, 광고 타겟팅, 콘텐츠 조정을 위해 소셜 미디어 플랫폼(Facebook, Instagram, WhatsApp)에서 AI를 광범위하게 활용합니다. 이 회사의 추천 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 처리하여 사용자 경험을 개인화합니다.
C. 최근의 혁신과 과제
2024년에 Meta는 다음을 포함한 여러 가지 AI 혁신을 발표했습니다. 세그먼트화 모델(SAM)이미지와 비디오에서 객체를 놀라운 정확도로 식별하고 윤곽을 그릴 수 있는 이미지 분할을 위한 새로운 AI 모델입니다. 또한 가장 인기 있는 오픈소스 LLM 중 하나인 LLaMA(Large Language Model Meta AI) 시리즈도 소개했습니다.
그러나 Meta는 특히 콘텐츠 검토에서 어려움에 직면했습니다. 이 회사는 플랫폼에서 잘못된 정보와 증오 표현에 맞서기 위해 AI를 효과적으로 사용하는 데 어려움을 겪었으며, 이는 AI를 실제 사회 문제에 적용하는 것의 복잡성을 강조합니다.
다른 주목할만한 플레이어
IBM은 창립 이래로 크게 발전한 watsonx 플랫폼으로 AI의 주요 플레이어로 계속 자리매김하고 있습니다. IBM의 초점은 기업을 위해 AI를 보다 개방적이고, 접근 가능하며, 확장 가능하게 만드는 방향으로 전환되었습니다. watsonx 플랫폼에는 이제 기업이 IT 운영, 사이버 보안, 고객 서비스와 같은 다양한 도메인에서 AI 솔루션을 보다 효과적으로 통합하고 관리할 수 있도록 하는 AI 기반 자동화 도구와 거버넌스 기능이 포함되어 있습니다.
최근 IBM은 관리형 위협 탐지 및 대응 서비스를 강화하기 위해 생성형 AI 기능을 도입했습니다. 여기에는 보안 위협에 대한 조사 및 대응을 간소화하고 가속화하도록 설계된 새로운 AI 기반 사이버 보안 어시스턴트가 포함되어 있으며, watsonx 플랫폼에 구축된 IBM의 광범위한 AI 기능을 더욱 활용합니다. (IBM 뉴스룸) (IBM 뉴스룸).
IBM은 또한 AWS, Adobe, Meta, Salesforce와 같은 회사와 전략적 파트너십을 강화하여 자사의 AI 솔루션을 보다 광범위한 생태계에 통합하고, 이를 통해 자사의 AI 기술이 다재다능하고 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되도록 하고 있습니다. (IBM TechXchange 커뮤니티) (IBM – 미국).
B. Amazon의 AI 서비스
Amazon은 포괄적인 AI 및 머신 러닝 도구 모음을 제공하는 Amazon Web Services(AWS) 플랫폼을 통해 AI 분야에서 여전히 지배적인 입지를 유지하고 있습니다. AWS의 Amazon SageMaker 개발자가 대규모로 머신 러닝 모델을 구축, 훈련시키고 배포할 수 있도록 하는 핵심 솔루션입니다.
Amazon은 기업용 AI 서비스 외에도 소비자 분야에서도 혁신을 계속하고 있습니다. Alexa를 탑재한 AI 제품사용자와 상호 작용하기 위해 고급 자연어 처리 및 머신 러닝을 활용하는 가상 비서. 이 회사는 AI를 자사의 전자상거래 및 클라우드 서비스에 원활하게 통합하는 데 중점을 두고 있어 AI 분야의 리더로 자리매김했습니다.
C. Apple의 온디바이스 AI 접근 방식
Apple의 AI에 대한 고유한 접근 방식은 사용자 프라이버시를 우선시하기 위해 온디바이스 프로세싱을 강조합니다. 이는 Face ID와 Core ML 프레임워크를 통한 머신 러닝 모델의 광범위한 사용과 같은 기능에서 잘 드러납니다. A-시리즈 및 M-시리즈 칩을 포함한 Apple의 맞춤형 실리콘에는 장치에서 AI 작업을 효율적으로 구동하는 전용 신경 엔진이 포함되어 있습니다.
회사는 또한 자연어 처리를 개선하여 AI 제품을 강화했습니다. 시리 그리고 컴퓨터 비전의 발전과 같은 기능 라이브 텍스트.