인공지능 분야는 엄청난 변화를 겪고 있습니다. LLM(대형 언어 모델)의 규모 확장은 더 이상 주요 목표가 아니라 모델의 '사고 능력'을 향상시키는 것입니다. 이는 AI 개발이 품질과 추론에 초점을 맞춘 새로운 단계에 진입했음을 나타냅니다. Downcodes의 편집자는 이러한 업계 동향의 변화와 그 이유를 설명할 것입니다.
인공지능 산업은 중요한 전환점에 도달했습니다. 선두 기업들은 더 큰 규모의 언어 모델 추구에서 모델의 사고 능력 향상에 중점을 두는 등 개발 방향을 바꾸었습니다. 이러한 변화는 전체 AI 산업의 개발 패턴을 재구성할 것입니다.
Reuters에 따르면 주요 AI 연구소는 어려움에 직면해 있습니다. 대규모 언어 모델을 개발하려면 수천만 달러의 투자가 필요할 뿐만 아니라, 모델 성능을 평가하는 데 수개월이 걸리는 경우도 많습니다.
이러한 개발 병목 현상은 업계 거대 기업에 영향을 미쳤습니다. OpenAI의 새로운 Orion 모델은 GPT-4에 비해 개선이 제한적이라는 보고가 있으며, Google의 Gemini2.0도 비슷한 어려움을 겪었습니다. Anthropic의 CEO인 Dario Amodei는 Opus 3.5의 개발 경로를 재계획하고 있다고 말했습니다.
OpenAI의 전 공동 창립자이자 현재 SSI(Safe Superintelligence)의 책임자인 Ilya Sutskever는 다음과 같이 지적했습니다. 2010년대는 확장의 시대였으며 이제 우리는 탐색과 발견의 새로운 단계에 진입했습니다. Sutskever는 더 클수록 좋다는 생각을 옹호해 왔기 때문에 이 진술은 특히 눈길을 끕니다.
업계의 새로운 방향은 AI 모델이 단계별로 문제를 생각하고 해결하는 데 더 많은 시간을 제공하는 테스트 시간 컴퓨팅을 가리킵니다. 이러한 접근 방식은 단순히 빠르게 답변하는 것이 아니라, AI 시스템이 다양한 솔루션을 생성하고 평가할 수 있도록 추론 능력을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.
이러한 변화는 하드웨어 시장 환경에도 영향을 미칠 수 있습니다. Nvidia가 기존 AI 교육 하드웨어를 장악하고 있는 반면, 새로운 컴퓨팅 패러다임은 Groq과 같은 다른 칩 제조업체에 기회를 제공합니다. 그러나 업계에서는 최적의 비용 효율성을 달성하기 위해 미래에는 전통적인 방법과 새로운 방법을 모두 사용할 수 있을 것으로 예상합니다.
많은 업계 관계자들은 전통적인 언어 모델 개발은 계속되겠지만 업계의 초점은 바뀌기 시작했다고 믿고 있습니다. 이는 AI 개발이 품질과 사고력에 더 많은 관심을 기울이는 새로운 단계에 진입했음을 의미합니다.
AI 산업은 규모 추구에서 지능 추구로 전환하고 있다. 이는 기술적인 방향의 조정일 뿐만 아니라 AI의 미래 발전 방향에 대한 재고이기도 하다. 이러한 변화는 지속적인 관심을 받을 만한 새로운 도전과 기회를 가져올 것입니다. 다운코드 편집자는 계속해서 최신 업계 동향을 알려드릴 것입니다.