AI업계에 중요한 것들

  1. 저전력 추론용 AI 전용 machin & system

    • 시대별 application의 요구사항에 따라 compute system도 변해왔는데 AI를 위해 설계된 system이 부족함

    • NVIDIA GPU는 너무 무거움.

    • NPU는 eco system을 구축하기에 모자람

    • RISCV가 미래가 될 수 있음.

  2. Long context AI model

    • 이젠 model의 크기보다 context를 늘리는게 중요함.

    • ChatGPT는 context learning의 무한한 가능성을 보여줌.

    • 하지만 transformer는 태생적 한계로 context를 무한히 늘리는게 불가능함.

    • long context를 효과적으로 다루기 위한 시도가 꾸준히 있어왔고 mamba는 하나의 대안이 될 수 있음.

    • 그 중 Jamba가 굉장히 흥미로움

    • RULER benchmark에서 transformer 모델 대비 long context 처리 성능이 뛰어남

  3. Nocode AI

    • AI killer app이 없어서 AI 거품이 꺼지는 중

    • 중앙화된 app을 만들려고 하니까 killer app이 안됨

    • 기존에 app이라는건 상대적으로 극소수의 사람들이 app이라는 content를 만들고 user들은 소비하는 business model이었다면, AI는 훨씬더 많은 사람들이 생산자가 되어서 초개인화된 app을 만들고 소비할 수 있어야 하고 AI는 그게 가능한 알고리즘임

    • 단순히 chatbot형으로 만들면 한계가 있고 nocode로 AI와 다른 서비스들을 포함 다 연결해서 하나의 small app을 마구잡이로 만들고 배포, 검색, 사용이 한곳에서 가능해야 AI가 의미있게 사용될 수 있음

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