전세계 휴머노이드 로봇을 만드는 회사 소개, 그 모델들과 전망에 대해 정리해보았다.

1. Boston Dynamics: 이 회사는 휴머노이드 로봇 개발의 선두주자이다. 대표적인 모델인 Atlas는 고급 이동 능력과 복잡한 동작 능력을 갖추고 있으며, 재해 구조 및 다양한 산업 분야에서 활용 가능하다. Boston Dynamics는 향후 로봇이 인간과 협력하여 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 발전할 것이라고 전망한다.

2. Honda: Honda의 ASIMO는 유명한 휴머노이드 로봇 중 하나이다. 이 로봇은 이동, 물건을 옮기기, 그리고 인간과 상호작용하는 능력을 갖추고 있다. Honda는 로봇 기술이 인간의 삶을 보다 편리하게 할 것이며, 다양한 생활 환경에서 인간을 도울 수 있다고 보고한다.

3. SoftBank Robotics: 이 회사는 Pepper와 NAO라는 모델로 잘 알려져 있다. Pepper는 감정을 인식하고 상호작용할 수 있는 기능을 갖추고 있으며, NAO는 교육 및 연구 목적으로 주로 사용된다. SoftBank Robotics는 인공지능과 로봇의 결합이 사회 여러 분야에서 활용될 가능성이 크다고 강조한다.

4. Figure: 최근에 등장한 Figure는 Figure 02라는 휴머노이드 로봇을 개발하였다. 이 로봇은 창고와 공장에서 작업하도록 설계되었으며, 인간과의 협업을 용이하게 한다. Figure는 향후 산업 현장에서의 효율성을 높이고, 반복적인 작업에서 로봇 사용이 더욱 증가할 것이라 전망한다.

5. Agility Robotics: 이 회사는 Cassie라는 모델로 주목받고 있다. Cassie는 유연한 이동 능력과 안정성을 갖춘 로봇으로, 연구 및 실험 환경에서 주로 사용된다. Agility Robotics는 향후 로봇이 사람들과 함께 작업하는 환경이 확대될 것이라고 예상한다.

전망: 전세계적으로 휴머노이드 로봇의 수요는 증가하고 있으며, 다양한 산업에서의 활용 가능성이 높아지고 있다. 기술 발전과 함께 로봇과 인간의 협력 관계가 더욱 발전할 것으로 보인다. 이는 산업 생산성과 효율성을 높이고, 인간의 일상생활을 더욱 편리하게 만들 것이다. 휴머노이드 로봇의 시장은 크게 성장할 것이며, 많은 기업들이 경쟁을 통해 더욱 혁신적인 모델을 선보일 예정이다.

 

더 상세하게 휴머노이드 40개 회사를 알아보자

휴머노이드 로봇 생산업체 12개의 로봇 모델과 그 특징, 가격 비교를 아래와 같이 정리했다.

1. Boston Dynamics

   • 모델: Atlas
   • 특징: 뛰어난 이동 능력과 균형 감각을 갖추고 있으며, 다양한 환경에서 작업을 수행할 수 있다. 복잡한 동작을 가능하게 하여 구조 작업에서 활용된다.
   • 가격: 비공식적으로 수백만 달러에 달한다고 알려졌다.

2. Honda

   • 모델: ASIMO
   • 특징: 이동, 인간 인식 및 상호작용을 가능하게 하며, 계단 오르기, 물건 들기 등 다양한 기능을 제공한다.
   • 가격: 비공식적으로 약 200만 달러에 판매된다.

3. SoftBank Robotics

   • 모델: Pepper
   • 특징: 감정을 인식하고 대화할 수 있는 기능을 갖추고 있으며, 주로 고객 서비스 및 교육 분야에서 사용된다.
   • 가격: 약 2만~2.5만 달러.

4. Figure

   • 모델: Figure 02
   • 특징: 창고와 공장에서 작업을 수행하도록 설계되었으며, 인간과의 협업을 보다 용이하게 한다. 내장 마이크와 스피커가 있어 자연스러운 대화를 가능하게 한다.
   • 가격: 아직 공개되지 않았으나, 수십만 달러 전후로 예상된다.

5. Agility Robotics

   • 모델: Digit
   • 특징: 인간과 유사한 형태를 갖추고 있으며, 유연한 이동과 다양한 작업 수행이 가능하다. 주로 물류 및 제조업에서 활용된다.
   • 가격: 약 25만 달러.

6. Unitree Robotics

   • 모델: A1, B1
   • 특징: A1은 소형 로봇으로, 이동성과 정밀한 작업 수행이 가능하다. B1은 더 강력한 성능을 제공하며, 산업 현장에서 활용되는 기능이 탑재되어 있다.
   • 가격: A1은 약 10,000 달러, B1은 약 20,000 달러.

7. Tesla

   • 모델: Optimus
   • 특징: 사람의 형태를 한 로봇으로, 일반적인 작업과 작업 자동화를 목표로 하고 있다. AI 기술을 활용하여 실시간으로 환경을 인식하고 반응할 수 있다.
   • 가격: 아직 발표되지 않았으나, 수십만 달러로 예상된다.

8. Phoenix

   • 모델: 다양한 연구 및 개발 모델
   • 특징: 유연한 로봇 디자인과 고급 센서 기술을 적용하여 특정 산업 분야에 최적화된 솔루션을 제공한다.
   • 가격: 비공식적인 가격 정보 없음.

9. H1 Robotics

   • 모델: 맞춤형 로봇 솔루션
   • 특징: 특정 산업의 요구에 맞춘 휴머노이드 로봇을 제공하여 온전히 특정 용도에 적합한 로봇을 개발한다.
   • 가격: 비공식적인 가격 정보 없음.

10. Xiaomi

    • 모델: 다양한 소비자 로봇
    • 특징: 스마트 홈 기술과 결합된 로봇으로, 사용자 편의를 위한 다양한 기능을 제공한다.
    • 가격: 약 1,000~2,500 달러로 저렴한 편이다.

11. NVIDIA

    • 모델: AI 로봇 플랫폼
    • 특징: 다양한 로봇 기술을 지원하고, AI 기반의 로봇 솔루션을 제공한다.
    • 가격: 비공식적인 가격 정보 없음.

12. Diligent Robotics

• 모델: Moxi
• 특징: 의료 현장에서 지원 작업을 수행하도록 설계되었으며, 환자의 요구를 지원하고 물건을 운반할 수 있다.
• 가격: 약 25만 달러.

13. 구글 (Google):

    • 모델: Geminoid
    • 상황: 구글은 휴머노이드 로봇 기술에 대한 연구를 진행하고 있으며, Geminoid는 인간과 유사한 외형을 갖춘 로봇이다. 구글은 AI 기술을 활용해 로봇의 상호작용 능력을 강화하는데 초점을 두고 있다.

14. 애플 (Apple):

    • 모델: Current Development
    • 상황: 애플은 아직 공식적으로 휴머노이드 로봇을 출시하지 않았으나, 증강 현실(AR) 기술을 통해 미래의 로봇 기술에 투자하고 있다. 가까운 시일 내에 로봇 기술 개발을 진전할 가능성이 높다고 전망된다.

15. 아마존 (Amazon):

    • 모델: Astro
    • 상황: 아마존은 가정용 로봇인 Astro를 개발하였다. 이 로봇은 주로 가정에서 안전 및 모니터링 기능을 제공하며, AI를 통해 가정 환경을 인식하고 상호작용한다. 향후 더 많은 기능과 업데이트가 기대된다.

16. 마이크로소프트 (Microsoft):

    • 모델: 다양한 AI 로봇 프로젝트
    • 상황: 마이크로소프트는 휴머노이드 로봇보다 AI와 소프트웨어 개발에 중점을 두고 있으며, 로봇 기술을 포함한 다양한 최신 AI 기술을 연구하고 있다. Azure 플랫폼을 통해 로봇 개발자들에게 도구를 제공하고 있다.

17. 메타 (Meta):

• 모델: 메타버스 기반 상호작용 로봇
• 상황: 메타는 메타버스와의 통합을 목표로 한 로봇 기술 개발에 집중하고 있다. 물리적인 휴머노이드 

18. IBM:

    • IBM은 AI와 로봇 기술을 융합하여 인공지능 기반 로봇 솔루션을 연구 및 개발하고 있다. IBM의 Watson 플랫폼은 다양한 로봇 응용에 통합될 수 있다.

19. Alibaba:

    • 알리바바는 로봇과 AI 기술을 활용한 가정용 및 산업용 로봇을 연구하고 있다. 이들은 물류와 고객 서비스 분야에서 활용될 예정이다.

20. Samsung:

    • 삼성은 다양한 로봇 기술을 연구 중이며, 가정용 로봇 및 서비스 로봇을 개발하고 있다. 소프트웨어와 하드웨어의 통합을 통해 다양한 기능을 제공할 예정이다.

21. LG Electronics:

    • LG 또한 로봇 기술 개발에 주력하고 있으며, 특히 서비스 로봇 분야에서 혁신적인 솔루션을 구현할 계획이다.

22. Adobe:

    • Adobe는 AI와 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 로봇과의 상호작용을 강화하는 도구와 솔루션을 개발하고 있다. 이는 디자인 및 창의적인 작업에 적용될 수 있다.

23. Realbotix:

    • 모델: Harmony
    • 상황: 개인화된 파트너 로봇을 개발하며, 감정적 상호작용과 대화를 중심으로 설계되었다.

24. Ubtech Robotics:

    • 모델: Walker
    • 상황: 이 회사는 다양한 로봇을 생산하며, Walker는 인간과 유사한 형태로 이동성과 상호작용을 가능한 로봇이다.

25. Kawasaki Heavy Industries:

    • 모델: Kawasaki duAro
    • 상황: 이 로봇은 산업용 휴머노이드로, 사람과 협력하여 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계되었다.

26. PAL Robotics:

    • 모델: REEM-C
    • 상황: 인간과 함께 작업할 수 있도록 다양한 기능을 갖춘 로봇으로, 연구와 산업 응용에서 사용된다.

27. Shadow Robot Company:

    • 모델: Shadow Dexterous Hand
    • 상황: 고급 손기술을 갖춘 로봇 팔을 개발하여, 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계되었다.

28. robots:

    • 모델: 다양한 프로토타입 로봇
    • 상황: 이 회사는 혁신적인 디자인과 클릭 가능한 로봇을 연구 개발 중이며, 실생활에서 활용할 수 있는 로봇 솔루션을 탐구한다.

29. XRobotics:

• 모델: 개인화된 휴머노이드 로봇
• 상황: 가정에서 사용할 수 있는 다양한 기능을 갖춘 로봇을 개발 중이다.

30. RoboCup:

    • 로봇 축구 대회를 개최하며, 연구자들이 로봇 기술을 발전시킬 수 있도록 플랫폼을 제공한다.

31. Fetch Robotics:

    • 물류 및 산업 자동화에 특화된 로봇을 개발하고 있으며, 인간과 함께 작업할 수 있는 휴머노이드 솔루션을 모색하고 있다.

32. Pal Robotics:

    • REEM-C와 같은 휴머노이드 로봇을 제작하며, 연구 및 산업 응용을 위한 다양한 기능을 갖춘 로봇을 개발하고 있다.

33. Diligent Robotics:

    • Moxi라는 의료 지원 로봇을 개발하고 있으며, 주로 병원과 의료 산업에서 활용된다.

34. Purdue University Robotics:

    • 여러 대학과의 협력으로 다양한 연구 프로젝트를 통해 휴머노이드 로봇 기술을 발전시키고 있다.

35. Agility Robotics:

    • Cassie와 Digit 같은 로봇을 개발하며, 물류와 제조업에서의 적용 가능성을 탐색하고 있다.

36. Robai:

    • 의료 및 산업용으로 최적화된 로봇을 개발하며, 사람과의 협업을 촉진하는 기술에 중점을 두고 있다.

37. OpenAI:

    • 인공지능 기술을 기반으로 로봇 개발을 진행 중이며, 향후 휴머노이드 로봇과의 융합 가능성을 탐구하고 있다.

38. Clever Robots:

    • 개인화된 가정용 로봇 솔루션을 개발하고 있으며, 인간 친화적인 디자인에 집중하고 있다.

39. RoboMe:

 

• 다양한 용도의 휴머노이드 로봇을 연구 개발하며, 상용화를 목표로 하고 있다.

 

전체적으로 로봇의 가격과 기능은 매우 다양하며, 각 기업은 특정 산업 및 시장 요구에 맞춘 다양한 모델을 개발하고 있다. 로봇 기술의 발전에 따라 이들 로봇의 가격대와 기능은 더욱 진화할 것으로 예상된다.

 

 

휴머노이드 로봇을 모아놓은 몇 가지 이미지가 있다.

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이 이미지들을 통해 다양한 휴머노이드 로봇의 세부 모습을 확인할 수 있다. 추가적인 정보나 더 많은 사진이 필요하면 알려줘.

 2024년 인공지능 경쟁의 승자: 빅테크의 인공 일반 지능(AGI) 경쟁

 

인공지능(AI)은 이 10년 동안 가장 주목받는 기술 발전이 되었다. 우리가 기계가 할 수 있는 일의 경계를 넓히면서 많은 기술 거대 기업의 궁극적인 목표는 인공 일반 지능(AGI)을 달성하는 것이다. 인공 일반 지능은 인간의 뇌와 매우 유사하게 모든 문제를 해결하기 위해 지능을 이해하고 학습하고 적용할 수 있는 가상의 AI 형태이다.

 

AGI 경쟁은 단순히 기술적 우위의 문제가 아니라 우리 사회의 구조 자체를 재편할 수 있는 탐구이다. AGI의 잠재적 응용 분야는 광범위하고 혁신적이며 복잡한 글로벌 문제 해결에서 전반적인 산업 혁신에 이르기까지 다양하다. 이것이 세계 유수의 기술 기업이 AI 연구 개발에 수십억 달러와 수많은 시간을 투자하는 이유이다.

 

AGI 이해

AGI란 무엇인가?

종종 인공지능의 "성배"로 묘사되는 AGI는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 시스템으로 구상된다. 그러나 AGI를 정의하는 것은 그것을 달성하는 것만큼 애매한 것으로 입증되었다. AI의 선구자 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)은 AGI가 "심각하지만 잘 정의되지 않은 개념"이지만 정확히 무엇을 수반하는지에 대한 합의가 거의 없다고 지적한다. 힌튼은 인간의 인지 능력을 능가하는 AGI 시스템을 설명하기 위해 "초지능"이라는 용어를 선호한다.

 

AGI의 애매한 본질

OpenAI, Google, Meta, Microsoft, Amazon을 포함한 선도적인 기술 거대 기업이 이 경쟁의 최전선에 있다. 각 회사는 고유한 강점과 전략적 목표를 제시합니다. 예를 들어 OpenAI는 AGI가 개발되면 모든 인류에게 이익이 되도록 하는 데 전념하고 있다. 이 조직은 이사회가 시스템이 AGI를 달성하는 시점을 결정하는 거버넌스 구조를 설정했으며, 이는 Microsoft와의 파트너십에 상당한 영향을 미칠 이정표이다.

 

Google

Google은 오랫동안 AI 연구 및 개발의 최전선에 있었으며, DeepMind와 Google Brain이라는 두 가지 주요 사업부가 노력을 주도했다.

 

A. DeepMind와 그 업적

 

2014년 Google에 인수된 DeepMind는 AI 분야에서 가장 획기적인 업적 중 일부를 달성했다. 그들의 AlphaGo 프로그램은 2016년에 복잡한 바둑 게임에서 세계 챔피언을 물리친 것으로 유명하며, 많은 사람이 수십 년 후에 있을 일이라고 생각했다. 그 뒤를 이어 AlphaZero가 체스, 쇼기, 바둑에서 셀프 플레이 강화 학습을 통해 초인적인 성과를 달성했다.

최근 DeepMind는 AlphaFold로 단백질 접힘 분야에서 상당한 진전을 이루었다. 이 AI 시스템은 놀라운 정확도로 단백질 구조를 예측하여 약물 발견과 질병에 대한 이해에 혁명을 일으킬 가능성이 있다.

 

B. Google Brain과 TensorFlow

Google의 사내 AI 연구팀인 Google Brain은 전 세계적으로 AI 연구를 가속화하는 도구와 프레임워크를 개발하는 데 중요한 역할을 했다. Google Brain에서 개발한 오픈소스 머신 러닝 라이브러리인 TensorFlow는 AI 모델을 구축하는 데 가장 널리 사용되는 도구 중 하나가 되었다.

Google Brain은 또한 BERT(변압기의 양방향 인코더 표현 Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 모델을 통해 자연어 처리에 상당한 기여를 했으며, 이는 Google의 검색 결과와 언어 이해 기능을 개선했다.

 

C. 최근 개발 및 향후 계획

Google은 대화형 AI를 보다 자연스럽고 상황에 맞게 만드는 것을 목표로 하는 LaMDA(대화 애플리케이션을 위한 언어 모델 Language Model for Dialogue Applications)와 같은 프로젝트를 통해 AI의 경계를 계속 넓히고 있다. 이 회사는 또한 Google 검색에서 Gmail, Google Photos에 이르기까지 자사 제품에 AI를 보다 깊이 통합하기 위해 노력해 왔다.

하드웨어 측면에서 Google은 머신러닝 워크로드에 최적화된 Tensor Processing Unit(TPU)이라는 자체 AI 칩을 개발했다. 이러한 칩은 Google의 많은 AI 서비스를 구동하며 Google Cloud를 통해 고객에게도 제공된다.

 

앞으로 Google의 AI 전략은 광범위한 작업을 처리할 수 있는 보다 일반적이고 다재다능한 AI 시스템을 개발하는 데 중점을 두고 있으며, AGI 개념에 더욱 가까워지고 있다. 이 회사는 양자 컴퓨팅 연구에도 많은 투자를 하고 있다.

 

AI 생태계에서 NVIDIA의 역할

NVIDIA는 Google이나 Microsoft처럼 널리 알려진 이름은 아니지만 AI 계산을 구동하는 하드웨어의 선도적 공급업체로서 AI 생태계에서 중요한 역할을 한다.

 

A. AI 하드웨어에서의 GPU 우세

NVIDIA의 그래픽 처리 장치(GPU)는 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사실상의 표준이 되었다. 원래 비디오 게임에서 그래픽을 렌더링하기 위해 설계된 GPU는 AI 계산에 필요한 병렬 처리에 매우 적합한 것으로 밝혀졌다.

주로 AI 관련 판매에 의해 주도된 NVIDIA의 데이터 센터 수익은 빠르게 증가하고 있다. 2022년에 이 회사는 AI 워크로드에 대한 상당한 성능 개선을 약속하는 새로운 Hopper 아키텍처를 기반으로 하는 H100 GPU를 출시했다.

 

B. NVIDIA의 AI 소프트웨어 스택

NVIDIA는 하드웨어를 넘어 AI 개발을 위한 포괄적인 소프트웨어 스택을 개발했다. 여기에는 개발자가 범용 처리를 위해 NVIDIA GPU의 성능을 활용할 수 있도록 해주는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델인 CUDA가 포함된다.

NVIDIA는 또한 NVIDIA GPU에서 딥 러닝 성능을 최적화하는 cuDNN(CUDA Deep Neural Network library) 및 TensorRT와 같은 도구를 제공한다. 이러한 도구는 AI 커뮤니티에서 널리 사용되고 있으며 NVIDIA가 AI 하드웨어 시장에서 지배적인 위치를 차지하는 데 기여했다.

 

C. 파트너십 및 협업

NVIDIA는 많은 선도적인 기술 회사 및 연구 기관과 전략적 파트너십을 맺었다. 예를 들어, 자율 주행차 제조업체와 긴밀히 협력하여 자율 주행차를 위한 AI 기반 솔루션을 제공한다. 이 회사는 또한 의료 기관과 협력하여 의료 영상 및 약물 발견에 AI를 적용했다.

 

2022년 NVIDIA는 Booz Allen Hamilton과 파트너십을 맺어 미국 정부와 중요 인프라를 위한 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 개발한다고 발표했다. 이는 국가 안보 및 방위 애플리케이션에서 AI의 중요성이 커지고 있음을 보여준다.

 

Microsoft의 AI 전략

Microsoft는 파트너십을 활용하고 주요 AI 스타트업에 투자함으로써 AI 분야의 리더로서 전략적으로 자리매김했다. 이 회사는 OpenAI에 130억 달러를 투자하여 GitHub Copilot 및 Azure AI 플랫폼과 같은 Microsoft 제품에 통합된 OpenAI 모델에 대한 독점적인 액세스 권한을 얻었다.

 

A. Azure AI 및 클라우드 서비스

Microsoft의 클라우드 플랫폼인 Azure는 기업이 AI를 애플리케이션에 통합할 수 있도록 하는 광범위한 AI 서비스를 제공한다. 이러한 서비스는 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 분야를 다룬다.

머신러닝 모델을 교육, 배포 및 관리하기 위한 클라우드 기반 환경인 Azure Machine Learning은 AI 솔루션을 구현하려는 기업에 인기 있는 선택이 되었다. 사용하기 쉬운 AI 도구를 제공한다는 Microsoft의 전략은 AI 개발을 민주화하고 다양한 산업에서 도입을 가속화하는 데 도움이 되었다.

 

B. Microsoft 제품 전반의 AI 통합

Microsoft는 제품 라인업 전반에 AI 기능을 꾸준히 통합해 왔다. Microsoft 365(이전 Office)에서 AI는 Outlook의 스마트 작성, PowerPoint의 자동 슬라이드 디자인, Excel의 데이터 분석과 같은 기능을 구동한다.

 

Windows 11은 배경 흐림, 눈맞춤, 화상 통화의 자동 프레이밍에 AI를 사용하는 Windows Studio Effects와 같은 기능과 AI 통합이 증가했다. 이 회사는 또한 Edge 브라우저와 Bing 검색 엔진에 AI 기반 기능을 도입하여 대규모 언어 모델을 활용하여 보다 상호 작용적이고 유익한 검색 환경을 제공했다.

 

OpenAI의 급속한 진전

OpenAI는 특히 AGI를 개발한다는 사명으로 AI 분야에서 여전히 중심 인물로 남아 있다. 이 회사는 GPT-4와 곧 출시될 GPT-5를 포함한 가장 진보된 언어 모델을 만드는 데 선구자였다. OpenAI의 모델은 Microsoft와의 긴밀한 협력 덕분에 기술적 역량뿐만 아니라 상업적 통합 측면에서도 선두를 달리고 있다.

 

OpenAI의 AGI 야망은 잘 문서화되어 있으며, CEO인 샘 알트먼은 AGI를 달성하는 것이 "인류가 아직 발명한 가장 강력한 기술"이 될 것이라고 말했다. 이 회사의 AI 개발 접근 방식은 최첨단 혁신과 윤리적 고려 사항 및 사회적 영향에 대한 강력한 강조를 균형 있게 유지한다. 그러나 대규모 모델을 훈련하는 데 드는 높은 비용으로 인해 UAE 정부와 같은 투자자와 협의하여 미래 AI 칩 제조 프로젝트에 최대 7조 달러를 확보하는 등 상당한 외부 자금이 필요했다.

 

A. GPT 시리즈와 그 영향

OpenAI의 가장 주목할 만한 업적은 GPT(생성적 사전 훈련된 트랜스포머 Generative Pre-trained Transformer) 시리즈 언어 모델을 개발한 것이다. 2020년에 출시된 GPT-3는 자연어 처리 분야에서 게임 체인저였으며, 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 전례 없는 능력을 보여주었다.

2023년에 출시된 GPT-4는 언어 모델로 가능한 것의 경계를 더욱 넓혔다. GPT-4는 추론 능력이 향상되고 환각이 감소하며 다중 모드 입력(텍스트와 이미지)을 처리하는 능력을 보여주었다. 이러한 모델은 콘텐츠 생성에서 코드 생성, 자동화된 고객 서비스에 이르기까지 다양한 분야에 적용되었다.

 

B. DALL-E와 다중 모드 AI

OpenAI는 텍스트 생성 외에도 DALL-E로 이미지 생성에서 상당한 진전을 이루었다. 이 AI 시스템은 텍스트 설명에서 고유한 이미지를 만들어 창의적인 분야에서 AI의 잠재력을 보여준다. 최신 버전인 DALL-E 3은 생성된 이미지의 품질과 정확도를 개선하는 동시에 인페인팅 및 아웃페인팅과 같은 기능도 도입했다.

 

텍스트와 이미지와 같은 다양한 유형의 데이터로 작업할 수 있는 시스템인 멀티모달 AI의 이러한 발전은 보다 일반적인 AI 시스템을 향한 중요한 단계를 나타낸다.

 

Meta의 AI 이니셔티브

CEO 마크 주커버그의 리더십 하에 Meta는 인공 일반 지능(AGI) 개발에 초점을 맞추었다. Meta의 전략에는 인간만큼 또는 그보다 더 잘 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AGI 시스템을 구축하는 것이 포함된다. 이 야심 찬 목표는 광범위한 앱 및 서비스 생태계에 고급 AI를 통합하려는 Meta의 광범위한 비전을 반영한다.

이러한 노력을 지원하기 위해 Meta는 연산 능력에 많은 투자를 하고 있으며 2024년 말까지 Nvidia의 H100 GPU 340,000개 이상을 모을 계획이다. 이 엄청난 연산 능력은 최근 출시된 LLaMA 3와 같은 대규모 AI 모델을 훈련하는 데 필수적이다.

 

A. PyTorch와 오픈 소스 기여

AI 커뮤니티에 대한 Meta의 가장 중요한 기여 중 하나는 오픈 소스 머신러닝 라이브러리인 PyTorch이다. PyTorch는 특히 딥 러닝 애플리케이션에 대한 유연성과 사용 편의성으로 인해 연구 커뮤니티에서 널리 채택되었다.

Meta AI는 회사의 AI 연구 부서로, 정기적으로 연구 결과를 발표하고 오픈소스 도구를 출시하여 더 광범위한 AI 생태계에 기여한다. 이러한 개방적인 접근 방식은 Meta가 최고의 AI 인재를 유치하고 AI 연구의 최전선에 머무는 데 도움이 되었다.

 

B. 소셜 미디어와 메타버스의 AI

Meta는 콘텐츠 추천, 광고 타겟팅 및 콘텐츠 조정을 위해 소셜 미디어 플랫폼(Facebook, Instagram, WhatsApp)에서 AI를 광범위하게 활용한다. 이 회사의 추천 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 처리하여 사용자 경험을 개인화한다.

 

C. 최근의 획기적인 진전과 과제

2024년에 Meta는 이미지와 비디오에서 객체를 놀라울 정도로 정확하게 식별하고 윤곽을 그릴 수 있는 이미지 분할을 위한 새로운 AI 모델인 Segment Anything Model(SAM)을 포함하여 여러 AI 획기적인 진전을 발표했다. 또한 LLaMA(대규모 언어 모델 메타 AI/Large Language Model Meta AI)라는 가장 인기 있는 오픈소스 LLM 시리즈를 출시했다.

 

그러나 Meta는 특히 콘텐츠 조정에서 어려움에 직면했다. 이 회사는 자사 플랫폼에서 잘못된 정보와 증오 표현을 퇴치하는 데 AI를 효과적으로 사용하는 데 어려움을 겪었으며, AI를 실제 사회 문제에 적용하는 데에는 복잡한 문제가 있다는 점을 부각시켰다.

 

기타 주목할 만한 플레이어

IBM은 watsonx 플랫폼을 통해 AI 분야의 주요 플레이어로 계속 활동하고 있으며, 이 플랫폼은 출시 이후 크게 발전했다. IBM의 초점은 기업을 위해 AI를 보다 개방적이고, 접근 가능하며, 확장 가능하게 만드는 방향으로 전환되었다. 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 있다.

 

최근 IBM은 관리형 위협 탐지 및 대응 서비스를 개선하기 위해 생성형 AI 기능을 도입했다. 여기에는 보안 위협에 대한 조사와 대응을 간소화하고 가속화하도록 설계된 새로운 AI 기반 사이버 보안 어시스턴트가 포함되어 watsonx 플랫폼에 구축된 IBM의 광범위한 AI 기능을 더욱 활용한다(IBM Newsroom)(IBM Newsroom).

 

IBM은 또한 AWS, Adobe, Meta, Salesforce와 같은 회사와 전략적 파트너십을 맺어 AI 솔루션을 더 광범위한 생태계에 통합하고, AI 기술이 다재다능하고 산업 전반에 널리 채택되도록 하고 있다(IBM TechXchange Community)(IBM – 미국).

 

B. Amazon의 AI 서비스

Amazon은 포괄적인 AI 및 머신러닝 도구 모음을 제공하는 Amazon Web Services(AWS) 플랫폼을 통해 AI 분야에서 여전히 주도적인 역할을 하고 있다. AWS의 Amazon SageMaker는 개발자가 대규모로 머신 러닝 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있도록 하는 핵심 제품이다.

기업 AI 서비스 외에도 Amazon은 가상 비서인 Alexa를 통해 소비자 AI 제품을 혁신하고 있으며, Alexa는 고급 자연어 처리 및 머신러닝을 활용하여 사용자와 상호 작용한다. 이 회사는 AI를 전자 상거래 및 클라우드 서비스에 원활하게 통합하는 데 중점을 두고 있어 AI 분야의 선두 주자로 자리 매김했다.

 

C. Apple의 온디바이스 AI 접근 방식

Apple의 고유한 AI 접근 방식은 사용자 개인 정보 보호를 우선시하기 위해 온디바이스 처리를 강조한다. 이는 Face ID와 Core ML 프레임워크를 통한 머신 러닝 모델의 광범위한 사용과 같은 기능에서 잘 드러난다. A 시리즈 및 M 시리즈 칩을 포함한 Apple의 맞춤형 실리콘에는 장치에서 AI 작업을 효율적으로 구동하는 전용 신경 엔진이 포함되어 있다.

이 회사는 또한 Siri를 통한 자연어 처리 개선과 Live Text와 같은 기능을 통한 컴퓨터 비전의 발전으로 AI 제품을 개선했다.

 

다음은 무엇일까요? AGI로 가는 길

AGI로 가는 길은 기술적, 윤리적, 규제적 과제로 가득 차 있다. AI 시스템이 더욱 발전함에 따라 일자리, 개인 정보 보호, 심지어 인권에 미치는 영향에 대한 우려가 커지고 있다. 기업들은 더 강력한 AI를 개발하기 위해 경쟁할 뿐만 아니라 이러한 기술을 책임감 있게 배포하는 방법에 대해서도 고심하고 있다.

 

예를 들어, Google이 미국 의료 면허 시험에 합격할 수 있는 AI 시스템인 Med-PaLM을 개발한 것은 AI가 의료와 같은 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 강조한다. 그러나 AI 기반 의사 결정에 대한 책임과 신뢰에 대한 의문도 제기한다.

Microsoft가 제품군 전반에 AI를 통합한 것은 AI를 일상 도구에 내장하는 더 광범위한 추세를 반영한다. 이러한 접근 방식은 AI를 민주화하여 고급 기능을 더 많은 청중이 사용할 수 있게 할 수 있다.

 

렉스 프리드먼(Lex Fridman)의 팟캐스트에서 얻은 통찰력

렉스 프리드먼의 팟캐스트는 이 분야의 선도적 목소리에서 귀중한 통찰력을 제공한다. 특히 유익한 토론 중 하나는 Meta의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤(Yann LeCun)이 AGI 개발의 과제를 탐구하는 것이다. 르쿤은 현재 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 물리적 세계를 이해하고 상호 작용하는 데 한계가 있음을 지적한다. 그는 LLM이 텍스트를 처리하고 응답을 생성할 수 있지만 진정한 AGI에 필수적인 직관적 물리학과 상식적 추론의 복잡성을 이해하는 능력이 부족하다고 강조한다. 이러한 격차는 인간과 같은 이해와 의사 결정을 재현할 수 있는 AI의 발전에 대한 지속적인 필요성을 강조한다(렉스 프리드먼).

 

다른 에피소드에서 OpenAI의 CEO인 샘 알트만(Sam Altman)은 사회에 대한 AGI의 더 광범위한 의미에 대해 논의한다. 알트만은 AGI가 인간의 가치와 윤리에 부합하는 방식으로 개발되어야 한다는 중요성을 강조한다. 그는 산업을 혁신하고 인간의 삶을 개선할 수 있는 AGI의 엄청난 잠재력을 인정하지만 통제되지 않은 AI 개발과 관련된 위험도 강조한다. 알트만의 성찰은 AGI 추구에서 혁신과 안전 사이에서 유지되어야 하는 섬세한 균형을 보여준다(렉스 프리드먼).

 

이러한 논의는 AGI 경쟁이 기술적 과제일 뿐만 아니라 철학적이고 윤리적인 과제임을 보여준다. 이 관점은 Meta와 OpenAI와 같은 회사가 AI 개발을 어떻게 탐색하고 있는지에 대한 이해에 깊이를 더한다.

 

결론: AI 경쟁은 막 시작에 불과하다.

AGI를 개발하기 위한 경쟁은 Google, Microsoft, OpenAI, Meta, Nvidia와 같은 주요 기술 회사가 선두를 달리고 있는 우리 시대의 결정적인 과제이다. 각 회사는 고유한 강점과 전략을 제시하여 빠르게 진화하는 환경에 기여한다. 경쟁이 치열해짐에 따라 사회, 경제, 윤리적 거버넌스에 대한 영향이 가장 중요해질 것이다. AGI를 향한 여정은 단순히 기술 발전에 관한 것이 아니라 AI가 인류의 최선의 이익을 위해 봉사하는 미래를 형성하는 것에 관한 것이다.