2024년에는 글로벌 AI 열풍이 전 세계를 휩쓸고, 동남아시아의 주요 경제국인 태국도 AI 폭발의 기회를 맞이하게 될 것이다. 본 글에서는 태국 AI 시장의 급성장을 이끄는 요인을 심층적으로 분석하고, 오픈소스 모델의 대중화, 생태계의 원활한 통합, 태국 AI 시장의 급속한 성장 이유를 살펴보고자 한다. 인재 양성의 가속화, 비용 절감 및 효율성 증대를 위한 AI의 상당한 능력, 향후 개발 전망을 기대합니다. 또한 비용 예측의 불확실성, AI 보안 위험 등 태국의 AI 개발이 직면한 과제를 객관적으로 지적하고 이에 따른 대응 전략을 제안할 예정이다.
2024년에도 전 세계적으로 AI 열풍이 계속되고 있으며, 태국도 예외는 아니다. 인공지능(AI) 폭발 직전이다. 방콕의 거리를 걷고 있는데 주변의 모든 것이 조용히 변하고 있다고 상상해 보세요. 레스토랑의 스마트 주문 시스템은 유창한 태국어로 대화할 수 있고, 병원의 AI 진단 시스템은 귀하의 신체 상태를 정확하게 분석할 수 있습니다. 길가에 있는 공유 자전거에는 지능형 내비게이션이 장착되어 있습니다. 이것은 결코 환상이 아니라 태국에서 일어나고 있는 AI 혁명입니다.
이 파동은 얼마나 격렬할까요? 데이터 기관인 Statista는 태국의 GenAI(Generative AI) 시장이 2024년에 8천만 달러에 도달하고 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률 46.5%를 유지할 것으로 예측합니다. 2030년까지 시장 규모는 7.7%에 이를 것입니다. 10억 바트. 태국 디지털 경제 진흥청(DEPA)은 "태국 디지털 기술 전망 보고서 2035"에서 2030년까지 태국의 AI 시장 규모가 1,140억 바트에 이를 것이라고 과감하게 예측했습니다. 이는 "태국"의 축제로서는 놀라운 수치입니다!
그렇다면 태국 AI를 그토록 "오만"하게 만드는 이유는 단순한 행운이 아니라 여러 요인이 결합된 결과 때문일까요?
오픈소스 오픈소스 모델은 AI 대중화의 융합에 불을 붙였습니다. 과거 AI 분야에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 인기를 끌었지만, 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 능력이 필요한 경우가 많아 많은 기업이 낙담했습니다. 이제 소규모 언어 모델(SLM)과 오픈 소스 AI 모델이 등장하고, 점점 더 숙련된 기술 인력이 등장하면서 상황은 급격하게 변화하고 있습니다. 이러한 오픈 소스 모델은 더 큰 투명성과 유연성을 제공할 뿐만 아니라 기업의 컴퓨팅 비용을 크게 절감합니다. 특히 맞춤형 AI 솔루션이 필요한 산업에서 오픈소스 모델은 몸에 꼭 맞고 편안한 맞춤형 슈트와 같습니다. 특정 공급업체에 대한 기업의 의존도를 줄이고, 커뮤니티 중심의 혁신을 촉진하며, 보다 신뢰할 수 있는 AI 전략을 구축하는 데 도움을 줍니다. IBM 아시아 태평양 컨설팅 비즈니스 관리 파트너인 Juhi McClelland는 범용 대규모 언어 모델이 장점을 갖고 있지만 "일률적인" 솔루션이 모든 기업, 특히 일부 기업에 최선의 선택은 아니라고 말했습니다. 고도로 전문화된 산업.
생태계의 원활한 통합은 AI 폭발에 날개를 달았습니다. AI 모델을 보유하는 것만으로는 충분하지 않으며, "근육을 구부릴" 수 있는 단계도 필요합니다. 따라서 기업이 AI 개발 속도를 빠르게 따라잡을 수 있도록 더 큰 상호 운용성과 적응성을 보장하기 위해서는 애플리케이션 플랫폼과 다양한 모델의 원활한 통합이 중요해졌습니다. 개발하는 앱이 빌딩 블록과 같은 다양한 AI 모델에 쉽게 연결될 수 있다고 상상해 보십시오. IBM 태국의 총괄 관리자인 Anothai Wettayakorn은 IBM이 가속화를 위한 오픈 소스 모델 및 기타 4가지 핵심 요소를 홍보할 것이라고 말했습니다. GenAI의 기업 채택 속도. 그의 목표는 올해 태국 기업의 5~6%가 GenAI를 채택하도록 돕고, 내년에는 이 수치를 15~20%로 늘려 태국의 경쟁력을 강화하는 것입니다.
인재 양성은 AI 발전의 진정한 원동력이다. 집을 짓는 것과 마찬가지로 도면과 자재만으로는 부족하고 숙련된 인력이 필요합니다. AWS(Amazon Cloud Services) 태국 총괄 관리자인 Vatsun Thirapatarapong은 GenAI가 여전히 상대적으로 새로운 기술이며 많은 프로젝트가 아직 개념 증명 단계에 있다고 말했습니다. 기업은 이러한 초기 프로젝트를 사용하여 모범 사례를 배우고, 가치를 평가하고, 미래의 대규모 배포를 위한 기반을 마련하기 위한 경험을 얻습니다. 그는 기술 뒤에 숨은 재능이 혁신의 핵심이라고 믿으며, 이것이 바로 현재 GenAI 인기의 병목 현상입니다. 이에 AWS는 AI 인재에 대한 시장 수요를 충족하기 위해 2026년까지 태국에서 10만명의 AI 인재를 양성할 계획이다. 동시에, 태국 정부의 클라우드 우선 전략과 태국을 디지털 경제 중심지로 구축하려는 정책도 각계각층에서 클라우드 컴퓨팅과 GenAI에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 인재와 정책이 있으면 AI가 도약할 수 있는 토대가 마련될 것입니다.
비용을 절감하고 효율성을 높이는 AI의 능력은 기업이 속속 업계에 진출하는 '촉매'다. 생성적 AI의 강력한 자동화 기능은 기업이 효율성을 향상하고, 반복적인 노동을 줄이고, 운영 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 의심할 여지 없이 높은 효율성을 추구하는 기업에 큰 도움이 됩니다. 예를 들어 AI 도구는 개발자의 작업 속도를 57% 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 효율성은 비교할 수 없을 만큼 뛰어납니다. 뿐만 아니라 GenAI는 새로운 애플리케이션, 제품 및 서비스를 생성하여 기업이 치열한 시장 경쟁에서 두각을 나타내는 데 도움을 줄 수 있습니다. 현재 은행/금융 서비스, 의료, 제조/공급망 등의 영역이 GenAI의 노력의 초점이 되었습니다.
물론 AI 개발은 순조롭게 진행되지 않는다. Accenture Thai의 상무이사인 Patama Chantaruck은 태국은 GenAI 개발 과정에서 예측할 수 없는 비용, 보안 위험, AI 환상(AI 생성 콘텐츠) 등 여전히 몇 가지 과제에 직면해 있다고 말했습니다. 이는 합리적으로 보이지만 실제로는 잘못된 것입니다.) Gartner의 연구에 따르면 GenAI 비용 추정은 500~1000%의 오류가 발생할 수 있어 기업이 명확한 수익 없이 대규모 투자를 하기 어렵게 만드는 것으로 나타났습니다.
GenAI가 실제로 작동하려면 기업은 개념 증명 단계에만 머물지 않고 실제 가치에 더 관심을 갖고, 생산성 향상을 우선시하고, AI 관련 비용에 세심한 주의를 기울이고 지출을 실시간으로 모니터링해야 합니다. 재정적 실수를 피하기 위해. IBM은 2024년에는 많은 기업이 AI를 비즈니스 가치 및 투자 수익과 직접 연결하여 AI 야망에서 AI 행동으로 전환하기 시작할 것이라고 믿습니다. 2025년에는 실험에서 실제 비즈니스 결과로 초점이 옮겨지고 기업은 AI를 대규모로 배포하여 상당한 투자 수익을 달성할 것입니다.
엔비디아 창립자이자 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 최근 태국을 방문하는 동안 1세대 AI는 챗봇과 유사하게 숫자와 정보를 기반으로 한다고 말했습니다. 2세대 AI는 로봇공학과 결합해 농업 등 산업에서 사용되는 자율주행차와 로봇을 만들게 된다. 미래에는 로봇이 인간의 작업장에 통합되어 생산성을 높이고 다양한 산업에 혁명을 일으킬 것입니다. 그는 또한 태국 AI의 미래에는 지능을 창출하고 산업을 변화시킬 수 있는 AI 인프라 구축, AI 기술을 운영 및 개발할 수 있는 능력을 갖춘 숙련된 인재를 양성하고 이를 추진하기 위해 다양한 산업에 AI 적용을 촉진하는 세 가지 핵심 단계가 필요하다고 강조했습니다. 경제가 증가합니다.
전체적으로 태국은 AI 폭발의 직전에 있습니다. 오픈 소스 모델, 인재 교육, 정부 정책, 기업 변혁 및 기타 요인에 힘입어 태국 AI 시장은 확실히 더욱 빛나는 내일을 열 것입니다!
전체적으로 태국 AI 시장의 급속한 발전은 여러 요인의 결과이며 향후 발전 잠재력이 크다. 그러나 동시에 우리는 태국 AI 산업의 건전하고 지속 가능한 발전을 보장하고 궁극적으로 경제 변혁과 업그레이드라는 목표를 달성하기 위해 잠재적인 위험에 주의를 기울이고 도전에 적극적으로 대응해야 합니다.