2023년 예측: 현실을 왜곡하고 황금 나사와 자아를 푸는 AI

팬데믹과 봉쇄 후 숙취로 인한 3년 간의 불확실성 이후, 2023년 기업은 경기 침체가 다가오고 불확실성이 팽배하더라도 이전과 동일한 과제, 즉 주도, 혁신, 문제 해결에 직면하게 됩니다.

AI는 이러한 목표를 달성하는 데 있어 공통 스레드가 되고 있습니다. 최근 Gartner가 미국, 영국, 독일의 약 700개 기업을 대상으로 실시한 조사에 따르면 평균적으로 기업 AI 프로젝트의 54%가 시험 단계에서 생산 단계까지 진행되었습니다. 설문 조사에 참여한 경영진 중 무려 80%가 자동화가 모든 비즈니스 결정에 적용될 수 있으며 AI의 전술적 사용에서 전략적 사용으로 전환하고 있다고 답했습니다.

2023년의 주문은? 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행하세요. NVIDIA의 AI 전문가 중 일부는 기업이 모든 기업, 애플리케이션 또는 예산에 맞게 구매하고 맞춤 설정할 수 있는 클라우드 기반 통합 소프트웨어 및 하드웨어 제품을 사용하여 정리해고와 숙련된 인력 부족 속에서 AI 프로젝트 확장에 우선순위를 둘 것이라고 예측합니다.

비용 효율적인 AI 개발은 2023년 전문가 예측에서도 반복되는 주제입니다. 무어의 법칙이 물리 법칙에 어긋나면서 온프레미스 컴퓨팅 성능을 설치하는 것은 점점 더 비용이 많이 들고 에너지 효율성이 떨어집니다. 그리고 핵심 구성 요소에 대한 Golden Screw 검색은 AI 애플리케이션 개발과 공급망 문제에 대한 데이터 기반 솔루션 찾기를 위해 클라우드로의 전환을 가속화하고 있습니다.

AI 분야의 향후 한 해에 대해 우리 전문가들이 말하는 내용은 다음과 같습니다.

ANIMA ANANDKUMARML 연구 이사 겸 Caltech의 Bren 교수

디지털 트윈이 물리적으로 나타남: 날씨 및 기후 모델, 지진 현상 및 재료 특성과 같이 복잡하고 다양한 규모의 물리적 프로세스의 대규모 디지털 트윈을 볼 수 있습니다. 이를 통해 현재의 과학 시뮬레이션을 최대 100만배까지 가속화하고 새로운 과학적 통찰력과 발견을 가능하게 할 것입니다.

일반 AI 에이전트: AI 에이전트는 자연어 지침 및 대규모 강화 학습을 통해 개방형 작업을 해결하는 동시에 레이블이 지정되지 않은 방대한 양의 대규모 데이터에 대해 교육을 받은 대규모 AI 모델인 기반 모델을 활용하여 모든 작업을 구문 분석할 수 있는 에이전트를 활성화합니다. 요청 유형을 파악하고 시간이 지남에 따라 새로운 유형의 질문에 적응합니다.

MANUVIR DAS엔터프라이즈 컴퓨팅 부문 부사장

소프트웨어 발전으로 AI 사일로 종료: 기업은 오랫동안 AI 연구 및 개발을 위해 클라우드 컴퓨팅과 하이브리드 아키텍처 중 하나를 선택해야 했습니다. 이는 개발자 생산성을 저해하고 혁신을 지연시킬 수 있는 관행입니다. 2023년에는 소프트웨어를 통해 기업이 모든 인프라 유형에 걸쳐 AI 파이프라인을 통합하고 AI 실무자에게 연결된 단일 경험을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 프로젝트 규모나 복잡성에 관계없이 전략적 목표와 비용의 균형을 맞추고 유연한 개발을 위해 사실상 무제한의 용량에 대한 액세스를 제공할 수 있습니다.

생성적 AI가 엔터프라이즈 애플리케이션을 변화시키다: 생성적 AI에 대한 과대광고는 2023년에 현실이 됩니다. 진정한 생성적 AI의 기반이 마침내 마련되었기 때문입니다. 대규모 언어 모델과 추천 시스템을 이미지를 넘어 지능적으로 답변하는 프로덕션 애플리케이션으로 전환할 수 있는 소프트웨어가 있기 때문입니다. 질문을 던지고, 콘텐츠를 만들고, 발견을 촉발할 수도 있습니다. 이 새로운 창의적 시대는 맞춤형 고객 서비스의 엄청난 발전을 촉진하고 새로운 비즈니스 모델을 주도하며 의료 분야의 혁신을 위한 길을 열어줄 것입니다.

KIMBERLY POWELL헬스케어 담당 부사장

생물학이 정보 과학으로 변하다: 대규모 언어 모델의 획기적인 발전과 생물학을 일련의 문자로 설명할 수 있는 능력 덕분에 연구자들은 화학과 생물학을 위한 새로운 종류의 AI 모델을 훈련할 수 있는 능력을 갖게 되었습니다. 이러한 새로운 AI 모델의 기능을 통해 신약 개발 팀은 분자와 단백질의 특성과 상호 작용을 모두 실리콘으로 생성, 표현 및 예측할 수 있습니다. 이는 잠재적인 치료법의 본질적으로 무한한 공간을 탐구하는 우리의 능력을 가속화할 것입니다.