예전에도 여러 차례 말씀드렸지만, 

여전히 부정적 의견이 많이 보여 적어 봅니다.

AI는 엄청난 도약을 이루고 있습니다.

이것이 갖는 함의를 조금이나마 풀어 보겠습니다.

지금의 도약은 과거의 경합은 까마득히 보이지 않는 아래로 내려다 보게 합니다.

바꿔 말하면 지금 현재 도달해 있는 상태는,

지금 기준으로도 수 많은 산업에 쓰일 수 있을 정도가 되어 있습니다.

그런데, 여기서 멈출 것이 아니죠.

딥시크의 충격은 이런 논의의 새로운 전환점이었습니다.

또한 많은 분들이 잘 알고 있지 못하지만,

거대 모델의 실질적인 최종 모델의 학습에는 수십만개가 쓰이지 않습니다.

다시 말해 당장도 그렇지만 앞으로의 모델은,

그 도달의 수준에 있어서, 목적에 따라 필요한 하드웨어의 필요량이 달라질 것이고,

그렇게 만들어진 각 성능 별 각 층위의 AI들은 

다양한 분야로의 확산으로 이어지게 됩니다.

자! 예를 하나 들어 봅니다.

현재 엑사원의 성능을 어떻게 볼 수 있을까요.

제 경우 하루에도 AI에 수십번의 질문을 던집니다.

그 대부분은 엑사원 수준이면 되는 질문입니다.

지금도 그렇다는 말입니다.

그런데 MCP를 비롯해, 사용 용도의 확장에 필요한 

많은 도구들이 점점 더 가파른 속도로 발전해 갑니다.

여기서 끝이 아닙니다.

해외 기업 중에는 로봇에 쓰일 전용 플랫폼 개발 및 데이터 전문화에 매진하는 곳도 있고,

의료 분야에는 국내 및 해외 기업들 다수가 존재 합니다.

엔비디아는 월드 모델을 내놓고 있고,

온갖 응용 분야가 보통 사람들이 잘 모르는 가운데,

단지 발을 내딛는 정도가 아니라 그 모델의 심도를 높여가고 있습니다.

AI는요. 최고 성능의 모델만이 필요한 것이 아니라

다양한 분야에 다양한 크기에 다양한 목적을 가지고,

여러 층위를 갖고 사용 되게 됩니다.

목적의 댜양화는 모델의 크기부터 가르게 됩니다.

목적의 댜양화는 그것을 커스텀화 할 수 있는 데이터의 특수 목적을 부각시킵니다.

크기의 다양화는 그것이 활용 될 여러 기기의 다양화를 불러 옵니다.

A.I를 단지 일부 챗봇에 한정해서 생각하니,

최고 모델 아니면 무슨 쓸모가 있느냐고 생각하게 하지만,

절대 그렇지 않다는 얘깁니다.

엑사원이 4.0이 나온다고 가정해 보겠습니다.

그것이 1년 뒤에 지금의 제미나이 2.5 정도의 성능이 된다고 가정해 보겠습니다.

최고의 성능이 필요한 곳에 쓰이지 못할 것입니다.

그러나 일반적인 질문 용도... 챗봇에 한정하더라도 대부분의

용도에 만족할 수 있습니다.

학교에서도,

집에서도,

일상적인 어떤 곳에서도 국가 AI가 목적으로 하는 수준으로 충분한 시대가

다가 옵니다.

혹자는 그런 성능을 개발 해 낼 수 있겠느냐고 묻는 분들도 있을 수 있는데요.

충분히 가능하고도 남습니다. 

그래서 하는 것이고요.

직접적으로 맞는 비유는 아니지만 이렇게 보면 됩니다.

모두가 5090그래픽카드를 가질 필요가 없다는 말과 비슷하게 보면 됩니다.

쓰일 분야가 너무 많아서, 우리가 그에 대비하지 않으면 안 될 것을

걱정해야 하는 판에,

이 모두를 외국 AI에 내줄 필요가 전혀 없다는 말을 하는 것입니다.

예를 들어 제가 개발을 주 업무로 하고 있다면,

지금도, 앞으로도 계속 최고 모델 또는 그에 준하는 모델을 쓰겠습니다.

그런데, 그 정도가 아니어도 되는 분야,

또는 완전 전문화를 추구 함과 동시에 경량화가 필요한 분야 등... 

앞으로의 쓰임새는 무궁무진하게 펼쳐집니다.

이상 마무리 하겠습니다.