메타버스의 수요 감소, ChatGPT 등장에 따른 AI 시장 관심 급증에 대해 알아보겠습니다.
메타버스 인기 급감
코로나19로 비대면 수요가 증가하며 함께 높아졌던 메타버스는 2년이 지난 현재, 이에 대한 관심이 급격히 감소했다. 구글 트렌드에 따르면 메타버스 관련 검색량은 2022년 1월 100포인트를 기록한후 2023년 4월 초 기준 18포인트로 폭락했다.
사명까지 변경한 메타는 메타버스 분야에 100억 달러를 투자했지만, 가시적인 성과를 내지 못하며 주가는 2022년 한 해 동안 64% 하락했다.
메타 내 VR/AR 사업을 총괄하는 리얼리티 랩스의 2022년 137억 달러에 달하는 역대 최대 영업손실을 입었다. 디즈니도 메타버스 부서를 폐쇄했으며, 마이크로소프트도 소셜 VR 플랫폼인 알트 스페이스 서비스를 종료했다.
메타버스 인기 급감 원인
메타버스는 명확한 비즈니스 모델이 없다는 점이 가장 약점이었다고 판단한다. 팬데믹으로 인해 다양한 분야에서 활용되는 데에는 성공을 거두었지만, 수익 창출 모델이 딱히 없다.
메타버스를 구현하기 위한 기술적 요소들이 아직 완전히 발전하지 않았으며, AR/VR 기술을 바탕으로 하기 때문에 기기 구입에 대한 진입장벽도 존재했다.
10대 취향의 아바타 기반 메타버스는 나름 호조를 보이고 있지만, 그 외의 연령층을 유입시키는 것은 또 다른 과제다.
지금은 AI 열풍
2022년 11월 OpenAI가 Chat-GPT를 공개하며 AI에 대한 시장의 관심이 급증했다. 그리고 이는 메타버스 열풍이 금세 사그라들었던 현상과는 다소 다를 것이라는 판단이다.
ChatGPT를 필두로 한 생성 AI는 실제로 인간의 수고를 줄여줄 수 있고, 이 기능을 통해 플랫폼으로 이용자를 유입시킬 수 있기 때문이다. 수요가 분명히 존재하는 영역이므로, 이용자 확보를 통해 수익 창출 모델을 만들어 낼 수 있다는 뜻이다.
실제로 ChatGPT는 출시 2개월 만인 23년 1월 월간 활성 사용자 수가 1억 명을 돌파해 높은 관심과 수요를 증명하고 있다.
분석형 AI와 생성 AI
과거 전통적인 ‘분석형 AI’는 미리 코딩해 둔 시나리오나 스크립트에 대해 정해진 답을 불러오는 기능이 대부분이었다. 말 그대로 데이터를 분석하고, 식별해서, 정해진 답을 내어주는 기능이다. 따라서 이는 반복되는 문의를 처리하는 챗봇이나 음성인식 AI, 번역 등의 기능만 수행할 수 있었다.
‘생성 AI’는 지시를 이해하고, 그에 따른 내용을 찾고, 정해진 답을 불러오는 것이 아니라 스스로 답을 찾아낸다는 점이 다르다. 실제로 인간이 일하는 방식과 동일한 과정이라는 데에 의미가 있다. 인간 고유의 영역이라고 여겨졌던 창작을 해낼 수 있다는 뜻이기 때문이다.
이를 위해 생성 AI는 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 기반으로 하는데, GPT-3에는 1,750억 개의 파라미터가 사용되었고, 3월 15일 발표된 GPT-4 버전은 미공개지만 파라미터가 100조 개에 달한다고 업계에서는 추산 중이다.
참고로 인간의 뇌는 뉴런과 시냅스의 상호작용을 통해 인지하고, 학습하고, 기억하는 능력을 발현하는데 시냅스는 수백조 개로 알려져 있다.
생성 AI 무한 경쟁 시대
플랫폼들의 시작이 검색엔진이었든, 이커머스였든, 메신저였든, SNS였든 상관없이 이제 모두가 AI 개발과 경쟁에 뛰어들었다.
그동안 플랫폼 혁명으로 확보해 온 거대한 트래픽과 데이터 셋을 기반으로 무엇을 어떻게 할 수 있는지, 어떤 사업에 접목시킬 것인지, 이를 통해 어떻게 수익화할지에 주목할 때이다.
그동안 플랫폼들은 제공하는 서비스가 무엇이든지 간에 ‘지속해서 유입되고, 모여있는 사람들’을 통해 어떤 사업이든 확장해 왔었는데, 이제는 그 데이터를 활용하는 기술이 중요한 시기가 됐다.
구글 Google
구글은 람다를 기반으로 한 바드(Bard)를 공개했다.
ChatGPT가 출시 2개월 만에 사용자 수 1억 명을 돌파하자 검색 시장 경쟁력 유지를 위해 내놓은 생성 AI다.
구글은 2021년 5월 연례 개발자 콘퍼런스에서 람다(LaMDA)의 첫 버전을 공개했었고, 당시 람다는 문서 30억 개, 단어 1.6조 개, 각종 뉴스, 위키피디아 문서, 블로그 게시물, 온라인 커뮤니티 자료 등을 학습했었다.
구글 AI 팀에서 람다의 차별적 언어 또는 증오 표현 생성에 대해 점검하는 업무를 담당했던 엔지니어 블레이크 르모인은 람다가 의식이 있다고 주장하기도 했다.
아마존 Amazon
아마존도 참전했다. 아마존은 4월 초 자사의 거대 언어 모델 ‘타이탄(Titan)’과 이를 기반으로 한 클라우드 서비스 ‘베드록(Bedrock)’을 공개했다.
아마존의 타이탄 또한 자연어를 이해하고 생성할 수 있다. 텍스트에서 정보를 추출해 요약하거나 맞춤형 검색도 지원한다. 현재는 일부 고객사에 미리 보기 방식으로만 지원되는 것으로 알려졌다.
베드록의 특장점은 자사의 LLM인 타이탄 외에도 다른 AI 모델을 같이 이용할 수 있다는 점이다. 베드록에서는 스타트업 ‘AI 21’이 개발한 언어 모델과 구글이 지원하는 앤스로픽의 언어 모델, 스태빌리티 AI의 모델도 이용할 수 있다.
이처럼 클라우드 시장에서도 AI 관련 경쟁이 심화할 것으로 보인다.
메타 Meta
메타버스에 막대한 투자를 했던 메타마저도 생성 AI에 힘을 쏟고 있다. 지난해 5월 LLM ‘OPT-175B’를 공개한 이후 8월 이를 기반으로 ‘블랜더봇3’이라는 챗봇을 내놓았고, 11월에는 과학 논문 생성 AI ‘갤럭티카’도 출시했다.
이어 올해 2월 실적 발표 콘퍼런스 콜에서 마크 저커버그는 AI 28번 언급한 반면, 메타버스는 7번 언급했다. 그는 “생성 AI는 현재 우리를 이끌 기술이고, 메타버스는 미래의 기술”이라 덧붙이기도 했다. 관련해 올해 2월 공식 블로그를 통해 대규모 언어 모델 LLaMa(Large Language Model Meta AI)를 공개했는데, LLaMa는 70억 개부터 650억 개의 파라미터까지 여러 크기로 만들어졌다.
Chat GPT나 구글의 LLM 대비 파라미터 개수는 적지만, 효율적인 고품질 데이터 훈련으로 더 적은 컴퓨팅 파워로도 좋은 성능을 낼 수 있다는 것을 강조하고 있다.
마치며
메타버스에 대한 관심은 감소하고 있는 반면, 생성 AI에 대한 시장의 관심은 급증하고 있습니다. AI 유행에 뒤처지지 않게 우리들도 발 빠르게 쫓아가야겠죠? 구글부터 하나씩 경험해 보자구요~
