2025 - 베네딕트 에반스(Benedict Evans)

1. Generative AI의 도래

• OpenAI의 ChatGPT는 폭발적인 관심을 받았지만, 실질적인 사용 사례와 수익 모델이 아직 명확하지 않음.
• Generative AI는 새로운 플랫폼 변화로 여겨지며, 클라우드와 같은 혁신적인 기술로 자리 잡을 가능성이 있음.
• 하지만 모델의 확장 및 발전에는 엄청난 비용과 시간이 소요됨.

2. AI의 유용성과 한계

• LLM(대규모 언어 모델)은 특정 작업(정보 요약, 간단한 자동화)에서 유용하지만, 복잡한 추론에는 여전히 미흡.
• 초기에는 "흥미롭다" 수준의 반응이었으나, 점차 명확한 비즈니스 사례에서 활용되고 있음.
• 비용 구조와 환경적 지속 가능성 문제는 해결해야 할 과제로 남아 있음.

3. AI 모델의 배포와 활용

• 기업은 AI 도입 시 통합(absorb), 혁신(innovate), 시장 재정의(redefine markets)를 단계적으로 진행.
• AI 기술은 SaaS처럼 기존 워크플로우를 혁신하거나 새로운 시장을 창출할 가능성을 가짐.
• "구매할 것인가(build vs. buy)"와 같은 전략적 결정이 필요하며, AI의 역할(API, 플랫폼, UX 중심)이 계속 진화 중.

4. Generative AI의 경제적 및 기술적 함의

• 기존 소프트웨어와 달리 LLM은 한계 비용이 거의 없는 대신, 학습 및 추론에 지속적인 비용이 발생.
• "무료로 출시하고 후에 수익화"하는 전통적인 인터넷 모델은 LLM의 비용 구조와 맞지 않음.
• Apple, Meta와 같은 기업은 엣지 컴퓨팅과 오픈 소스를 통해 AI를 대중화하고 있음.

5. 소프트웨어의 확장

• 소프트웨어는 미디어, 자동차 등 전통적인 산업을 빠르게 흡수 중.
• 자율주행 및 전기차(BEV)는 소프트웨어 중심의 생태계로 전환되고 있으며, Tesla는 이 선두에 있음.
• 기존 전자상거래(e-commerce)는 여전히 주요 비즈니스 모델이지만, Amazon과 Shopify와 같은 회사 간의 경쟁이 치열해지고 있음.

6. 미래를 향한 질문

• LLM이 계속 확장되고 발전할 것인가?
• AI가 새로운 시장을 어떻게 재정의할 것인가?
• 소프트웨어와 하드웨어의 경계가 희미해지는 시대에 어떤 모델이 성공할 것인가?

핵심 메시지:

Generative AI는 기존 기술과 경제 구조를 재편하며, 미래 기술 트렌드를 주도할 가능성이 높음. 그러나 그 과정에서 막대한 자원, 비용, 그리고 시간 투자와 함께 윤리적 및 환경적 과제도 해결해야 함.

 

 

Presentations — Benedict Evans

Presentations — Benedict Evans

베네딕트 에반스의 기술트렌드 2025: AI eats the world | GeekNews