오픈AI “우리한테 투자하려면 5개사는 투자하지 마라” 어디일까? (30년 개발자 박종천) - YouTube

이 영상은 오픈AI의 장점과 경쟁력에 대한 심도 있는 분석을 제시합니다. 특히 GPT 4 미니의 출시에 따른 비용 절감과 사용자 증가에 대한 설명이 중요한 핵심 주제입니다. 오픈AI는 기술적인 우위를 점하고 있으며 경쟁사와의 차별성을 두기 위해 API 관련 서비스 개선에 힘쓰고 있습니다. 또한, 투자를 받으면서 경쟁사에 대한 투자 금지를 요구하는 상업화 전략이 논의됩니다. 이러한 흐름은 AI 기술의 발전과 서비스 산업의 변화가 어떻게 진행될지를 보여주는 중요한 사례로, 앞으로의 시장 전망에 대한 깊은 통찰을 불러일으킵니다. [1]

핵심 용어

• 오픈AI: 오픈AI는 인공지능(AI) 기술을 개발하고 연구하는 회사입니다. 비영리에서 시작했으나 현재는 상업화를 목표로 하고 있습니다. 많은 사람들이 오픈AI의 프로그램인 **...

1. 🚀 오픈AI의 성능과 상업화 전략00:00:01 (4분)

• GPT-4 미니 출시로 비용을 절감하며 경쟁력을 강화하고 있다. [1-4]
• 스트럭처드 아웃풋을 도입해 개발자들의 효율성을 높여준다. [1-5]
• 오픈AI는 지속적인 성능 개선과 안정성을 통해 개발자 친화적인 환경을 제공하고 있다. [1-15]
• API사용률을 높이기 위해 다양한 전략을 추진 중이며, 특히 B2B API시장 성장을 기대하고 있다. [1-22]
• 상업화 확대와 함께 적자 문제 해결을 위해 지속적인 투자가 필요하다. [1-21]

 

2. 🏢 경쟁사의 투자 제한 조건00:04:56 (21초)

• 투자 조건으로 경쟁 회사에 대한 투자 금지를 요구하는 사례가 발생하고 있다. [2-1]
• 특정 조건 하에 투자를 받는 기업이 다섯 개의 경쟁사에 대한 투자를 금지하고 있다. [2-2]
• 사람들은 이 다섯 개 회사가 무엇인지에 대해 궁금해하고 있다. [2-3]

 

3. 🤖 오픈AI의 투자 회피 추천 기업 목록00:05:17 (4분)

• 

• 오픈AI는 엔트로픽, xAI, 세이프 슈퍼인텔리전스 핀크와 퍼플렉시티를 투자하지 않기를 권장하고 있다. [3-1]
• 퍼플렉시티는 질문과 답변을 통해 사용자와의 상호작용을 강화하고 있으며, 자체 언어 모델을 개발하고 있는 중이다. [3-6]
• "린"이라는 소규모 스타트업은 다양한 서비스(구글 드라이브, 아웃룩 등)를 연결해 데이터 관리를 돕는 기능을 제공하고 있다. [3-15]
• 오픈AI는 퍼블릭과 비즈니스 시장 모두에서 경쟁력을 확보하려는 방향성을 가지고 있으며, 수익성도 고려한 전략을 보이고 있다. [3-21]
• 오픈AI의 상업화 방향에 대한 우려가 있지만, 사용자에게 더 나은 경험을 제공하기 위한 지속적인 개발이 필요해 보인다. [3-29]

 

4. 🚀 GPT-4.5 미니와 API의 발전00:09:27 (10분)

 

• GPT-4.5 미니의 출시는 개인 사용자들이 보다 저렴하게 API를 사용할 수 있게 하여, 기존의 GPT-4보다 선택할 이유가 없도록 만들었다. [4-1]
• 개발자는 하루 100번 API를 호출해야 할 때, 비용이 ​​5만 원에서 1500원으로 줄어드는 차이를 보며, 경제적 효율성이 높아진다. [4-3]
• 출력되는 데이터는 단순 텍스트가 아니라, 여러 형식(XML, JSON 등)으로 제공하는 것이 개발자에게 편리하며, 이를 통해 데이터 구조화가 가능해진다. [4-12]
• 프롬프트 캐싱 기능을 통해 동일한 인풋에 대해 이전의 결과를 재사용함으로써 속도를 높이고 비용을 절감할 수 있다. 여기서 인풋과 아웃풋 토큰이 직접적인 비용으로 이어진다. [4-41]
• GPT는 이제 지식에서 지능으로 발전하고 있으며, 5.1 버전에서는 보다 추론적인 능력을 강화하는 방향으로 나아가고 있다. 따라서, 모델이 스스로 생각하며 최종 결론을 도출하는 기능이 중요해지고 있다. [4-53]

4.1. GPT-4.5 미니의 중요성

00:09:27 (45초)

• GPT-4.5 미니의 출시가 매우 중요하며, 이 모델의 가격이 기존 모델에 비해 약 1분의 1로 줄어든다. [4-1]
• 개인 사용자는 가격 차이가 크기 때문에 GPT-4 대신 GPT-4.5 미니를 사용할 이유가 없다. [4-1]
• 개발자 입장에서는 사용량이 많을수록 비용 차이가 더 커지므로, 하루에 100번 호출 시 5만 원과 1500원의 차이는 비교가 되지 않는다. [4-2]
• GPT-4.5 미니는 테스트를 위해 필수적인 요소로, 이를 통해 동일한 요청을 반복해서 시도할 수 있다. [4-4]
• 이러한 변화는 개발자들에게 큰 도움이 되며, 비용 측면에서 매우 유리한 조건을 제공한다. [4-3]

4.2. ️ 데이터 처리의 표준화와 이점

00:10:13 (2분)

• 자연어 입력 후 개발자는 결과를 딱 정리된 데이터 포맷으로 받는 것이 중요하며, 메타데이터가 포함된 형태가 더 효율적이다. [4-7]
• API호출 시, 텍스트 대신 구조화된 데이터(예: JSON, XML) 형태로 반환받는 것이 프로그래밍에 유리하다고 주장한다. [4-14]
• 정리된 데이터는 개발자의 분석을 용이하게 하며, 특정 포맷의 일관성이 필요하다. [4-19]
• 많은 개발자들이 이 스트럭처드 아웃풋 기능을 알지 못하고 활용하지 못하고 있음을 언급한다. [4-23]
• 비용 절감을 위한 최적화는 필수적이며, 똑똑한 API활용이 경쟁력을 높일 수 있다고 강조한다. [4-28]

4.3. 프롬프트 캐싱의 중요성 및 효과

00:12:50 (1분)

• 프롬프트 캐싱 기술을 사용하면 이전에 사용했던 내용을 자동으로 재사용하여 작업의 속도를 높이고 비용을 절반으로 줄일 수 있다. [4-41]
• 영수증 이미지 분석과 같은 작업에서, 사용자가 요구하는 포맷과 세부 정보를 포함한 긴 프롬프트가 필요하지만, 비용이 발생하므로 효율적인 사용이 요구된다. [4-34]
• 인풋과 아웃풋 토큰은 재정적 부담이 있으며, 이는 지속적인 비용 발생으로 이어진다. [4-37]
• 오픈AI의 프롬프트 캐싱기술은 이전의 기록을 참조하여 연결 및 재사용 함으로써 개발자들에게 큰 혜택을 제공한다. [4-47]
• API를 자주 사용하는 경우, 예를 들어 하루에 이메일에서 미팅 장소를 찾아내는 작업이 100회 이루어진다면, 이전보다 비용이 절감되는 효과를 볼 수 있다. [4-50]

4.4. 지식과 지능의 발전: GPT의 변화

00:14:42 (4분)

• 지식은 인터넷에 존재하는 정보로부터 얻어져도, 지능은 단순히 지식을 더하는 것만으로 향상되지 않는다. [4-53]
• GPT 3.5와 4.0은 지식을 확장하였으나, 5.1은 지능을 발전시켜 주로 내부적인 추론 과정을 강화하는 방향으로 발전하였다. [4-57]
• GPT는 문서의 중요한 내용을 질문할 때, 혼자서 이에 대한 추론을 하며 정리하는 과정을 거치게 되고, 이는 인간의 사고 방식과 유사하다. [4-61]
• 이 과정에서 리스닝 토큰이 사용되어, 모델이 중간 결과를 내부적으로 계산하고 최종 결과를 출력하는 구조를 가지고 있다. [4-72]
• 최종적으로, 모델의 성능 향상에 따라 기존의 프롬프트 기술이 더 이상 유효하지 않을 수 있으며, 사용자의 접근 방식도 변화해야 한다. [4-90]

4.5. AI의 발전과 인간의 역할 변화

00:19:12 (37초)

• 알파고는 인간이 입력한 기보를 기반으로 학습한 반면, 알파제로는 스스로 바둑을 두며 학습하는 방식이다. [4-105]
• 알파제로가 알파고보다 훨씬 더 똑똑하다고 평가받고 있으며, 이는 혼자서 학습하는 방식의 우수성을 나타낸다. [4-107]
• 현재, GPT-4 등 AI 모델이 인간의 훈련보다 더 나은 성능을 보임에 따라, 기계가 기계를 훈련시키는 새로운 시대가 도래하고 있다. [4-108]
• 최근 노벨상 수상이 AI와 관련되었다는 사실은 인간이 과학 계산을 할 필요성이 줄어들고 있음을 시사한다. [4-108]
• AI는 물리학, 화학, 생명과학과 같은 다양한 분야의 미래를 결정짓는 데 중요한 역할을 하게 될 것으로 보인다. [4-109]

5. 🤖 AI의 시대와 인간의 역할 변화00:19:56 (1분)

 

• 모든 분야에서 AI의 발전으로 인해 인간의 역할이 줄어들고 있다는 점을 강조한다. [5-1]
• 미래에는 AI와 로봇 조작과 관련된 직업이 늘어날 것으로 추정된다. [5-2]
• 노벨 문학상이 인간의 가치를 보여준다고 언급하며, AI의 발전과 인류의 고민이 상존하는 복잡한 위치를 설명한다. [5-4]
• 오픈AI시대에 우리는 어떤 역할을 할 것인지에 대해 깊이 고민할 필요가 있다고 주장한다. [5-5]
• 리얼타임 API와 리얼타임 보이스 API의 언급으로, 최신 AI 기술에 대한 관심과 활용 가능성을 시사한다. [5-9]

 

6. 🤖 AI의 발전과 에이전트의 역할00:21:06 (7분)

 

• 기존에는 텍스트를 음성으로 변환하고, 다시 텍스트로 변환하는 과정에서 언어의 뉘앙스가 손실되곤 했으나, 지금은 리얼타임 보이스 API를 통해 음성과 데이터를 직접 이해하게 됐다. [6-1]
• 이로 인해 사용자는 복잡한 문장을 사용하지 않고도 직접적인 음성으로 명령을 내릴 수 있으며, 응답도 음성으로 받을 수 있다. [6-11]
• AI 에이전트는 일정 관리와 같은 다양한 작업을 수행할 수 있는 가능성을 가지고 있으며, AI가 우리의 일상을 더 편리하게 만들어 줄 것으로 기대된다. [6-39]
• 에이전트의 발전 단계는 코파일럿, 에이전트, 그리고 최종적으로는 자율 에이전트로 나뉘며, 자율 에이전트는 지시 없이도 목표 날짜를 기준으로 일을 처리하도록 설계될 수 있다. [6-41]
• 이러한 기술 발전은 향후 도덕적이고 철학적인 고민을 야기할 수 있으며, 인간과 AI의 관계에 대한 근본적인 질문을 제기하게 될 것이다. [6-56]