인공지능 버블 '이렇게' 붕괴됩니다. (ft. 엔비디아)

주간실리콘밸리
maily.so/ianpark/posts/240ff7a1
모건스탠리 생산성 자료
www.saasletter.com/p/ai-roi
이코노미스트 자료
www.economist.com/business/2024/02/29/how-businesses-are-actually-using-generative-ai
그 외 엔비디아 패권 관련된 자료
blog.naver.com/mynameisdj/223364802430

AI업계에 있는 사람으로써, 저도 토론을 해보고 싶습니다.
1. 더 큰 모델이 더 높은 성능을 내지 못하면?
> 현재 nvidia의 GPU 수요가 많은 이유는 LLM의 goverence 측면이 큽니다. 각 기업들이 GPT-4의 성능에 맞서서 많은 도전을 하지만, 결국 뛰어넘는 모델은 아직은 없습니다. 현재 openai가 압도적으로 좋은 성능을 보여주고 있기 때문에 의존도가 커지고 있는 상황인거죠. 물론 가성비를 따지자면 다른 좋은 대안들도 있지만, 많은 분들이 댓글에서 얘기하셨듯 애매한 성능을 보이기 때문에 쓸거면 GPT-4를 쓰는게 훨씬 낫습니다. 그래서 각 기업들은 GPT-4를 선택할 수 밖에 없는데요. 이렇게 되면 openai의 API에 의존하게 되어서 나중에 거의 반독점의 상황이 올거라고 생각합니다. (그리고 이런걸 마소가 엄청 잘하죠) 이렇게 되고 나면 이제 API 비용을 올려버렸을 때 비용 감당이 엄청나게 힘들 수 있어서, 부담이 엄청 커지게 되는거죠. 물론 이것 뿐만 아니라, 데이터 보안 이슈도 있고 약간의 정치적인 이슈들도 있는데 결국엔 현재 LLM(같은 말로 Foundation Model)은 국가 또는 기업이 가진 힘과 같은 수준이 되어버렸습니다. 그래서 각 기업들이 현재 독자적인 LLM을 가지려고 엄청나게 투자를 하고 있습니다. LLM을 만드려면 현재는 A100, H100이 필수입니다.
2. 더 빠르고 저렴한 소형모델이 등장한다면?
> 언급하셨던 mistral이 딱 여기에 해당됩니다. 시작은 llama였고, llama.cpp 같은 프로젝트들과 QLoRA 같은 PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning) 기법들이 추가되면서 이러한 SLM(Small Language Model)들이 큰 주목을 받기 시작했습니다. 하지만 아직은 성능 면에서 GPT-4가 압도하고 있기 때문에, 기대는 있지만 실제 시장 수요는 별로 없습니다. 그리고 이 소형모델이라는게 말이 소형이지 LLaMA2-7B 같은 비교적 작다고 생각한 모델도 70억 파라미터라서 PEFT가 아닌 from-scratch로 만들어서 쓰려면 A100, H100이 없으면 불가능합니다. PEFT는 RTX 3090 같은 비교적 저렴한(?) GPU로도 시도는 해볼 수 있지만, 기업들이 사용하기엔 턱없이 나약한 성능이기 때문에 이것도 제대로 하려면 nvidia GPU가 필수입니다. 물론 ARM을 기반으로한 Apple Silcon에서 많은 프로젝트가 이루어지고 있고, 애플에서도 관련 연구들도 슬슬하고 있는데 아직 초기단계라서 한참 걸릴 것 같습니다..
3. 누군가 엔비디아보다 성능이 좋은 반도체를 만들어버린다면?
> 저도 반도체는 잘 모르지만, 업계에 계신 많은 분들의 얘기를 들어보면 엔비디아의 기술력 차이가 너무 심해서 앞으로 2~3년은 없을 것 같습니다. groq의 경우에는 엄청나게 많은 SRAM을 때려박아서 저 속도를 만든건데, 저게 사실상 SLM엔 가능하지만 LLM에서는 현실성이 너무 없다고 알려져 있습니다. (돈이 너무 많이들어서..) 그리고 엔비디아의 HBM 계열이 아닌 다른 계열로 시도했던 반도체 회사들이 약간 망해가는 분위기라서(e.g. graphcore).. 물론 아예 다른 계열로 구글의 TPU가 있는데, TPU는 GCP(Google Cloud Platform)에서만 사용할 수 있어서 사용 가격이 굉장히 비쌉니다. TPU가 GPU보다 더 빠르게 학습/추론이 가능하지만, 개발에 사용하는 framework도 약간 다르고 cloud의 특징상 on-demand로 돈을 내야하기 때문에 차라리 엔비디아 카드를 사서 on-premise로 서버를 구축하는게 낫다는 대부분의 판단입니다. 그래서 아이너리하게도 가성비를 따지자면 오히려 엔비디아가 현재 제일 좋은 편입니다.
4. 인공지능으로 만들어지는 생산성의 혁신이 부족하다면?
> 저도 가장 우려하는 부분이 바로 여기입니다. 스마트폰이 처음나왔을 때 피처폰에 비해서 배터리도 빨리 닳고, 데이터도 많이 쓰고 쓸데없이 기능만 많아서 이런걸 누가 쓰냐라고 했던 기억이 있는데요. 제가 대학을 다니던 2010년대 초반에 아이폰3gs 시절에는 스마트폰이 오히려 더 불편했었습니다. (그리고 엄청 비쌌구요) 하지만 앱 생태계가 제대로 구축이 되면서 메신저는 카카오톡으로 굳어지고, 카메라도 심지어 아이폰4가 사용률 1위를 차지하는 등의 모든 생태계 변화가 2~3년만에 순식간에 벌어졌습니다. 제 생각에 현재 LLM은 모델 개발이 우선되고 있지만 GPTs 같은 서비스들을 통해서 점차 생태계가 만들어져가고 있습니다. 그리고 찾아보시면 Gamma나 Pika 등 이미 은근히 많은 시도들이 이루어지고 있고, 이 중에 어떤 서비스가 터져서 생산성의 혁신을 가져오는건 시간 문제라고 생각합니다. 이미 사람들이 ChatGPT를 통해서 쉽게 무언가를 만들 수 있다는걸 알아버렸기 때문입니다. 정확히는 "초안"을 쉽게 만들 수 있어서, 거의 모든 분야에서 생산성은 좋아지는게 확실하다고 생각이 듭니다. 아마도 그 첫 시작은 MS365 Copilot이 정식으로 출시되었을 때가 아닐까 싶습니다.
저도 제가 모두 경험하고 적은 것들이 아니고, 여기저기서 정보도 수집하고 경험하면서 적은 것들이기 때문에 비판도 많이 주시고, 같이 얘기나눠보면 좋을 것 같습니다 :)

아주 건강한 회의론적 관점이네요. 좋은 컨텐츠 감사합니다

컴퓨터 cpu로 예를 들자면
성능의 향상의 한계로 개발 방향이 성능대비 전력소비로
바뀌듯 추후 지켜봐야할듯

90년대 초반에 하드웨어 한계 때문 인공지능은 힘들다고 해서 어려움을 겪었던 봤는데...지금은 생각보다 빨리 하드웨어 성능이 올라와서 이용이 가능하지만, 결국 또 반도체 성능의 한계와 엄청난 에너지 소모가 발목을 잡을 듯 합니다.

좋은 영상 감사합니다. 제 생각 정리겸 그냥 주저리 주저리 써보고 싶어서 적어봅니다.
제 생각에 굴곡은 있을 것이지만, 그래도 우상향이다라는 결론을 만들고 싶네요.
영상 마지막에 나온 단기적으로 주문이 몰려서 매출이 오른 것이 조금 빠졌을 떄 굴곡이 있을거라는
시나리오가 그나마 제일 확률이 높은 시나리오라고 생각해요.
생산성 관련해서는 강인공지능의 사람 만큼의 지능을 가진 훌륭한 AI가 나오기전까지는 드라마틱한 효과를 기대하기가 어려울 거에요.
그래서 영상에서 말씀하셨던 것처럼, 결국에는 AI를 하나의 프로그램으로 생각한다면,
컴퓨터 인터넷 시대가 열리면서 여러 프로그램이 만들어져 사람들이 생산성을 점점 올렸듯이,
AI도 그렇게 될 거라고 생각이 듭니다. 컴퓨터가 처음 나왔을 때 일반인에게 접근성과 사용성이 높지 않으니까요.
AI를 하나의 프로그램으로 생각해서, 한 특정한 문제를 해결한다는 것이 중요한 게 AI는 훈련시킬 때 여러가지 업무를 주면 배우는 것을 힘들어 합니다. 특정 문제의 특정 데이터를 가르칠 때 가장 쉽게 배우니까요. 여러 기업들이 한 문제를 AI로 해결하는데 집중하면서, 성공할 때 마다 AI 마케팅은 지속적으로 될 거고 AI Hype이 꾸준할 거라고 생각이 듭니다 (+ 현재 세계 모든 대학과 혁신적인 기업들은 딥러닝을 통한 문제 해결 연구에 집중하고 있을테니, AI관련 투자 수요는 현재의 AI보다 더 뛰어난 것이 나와서 천지개벽하지 않은 이상 계속 성장할 것 같네요.).
AI관련 투자를 한다면 NVIDIA말고도 누가 AI 프로그램의 강자가 될 지 궁금합니다. 컴퓨터가 생기면서 예를들어 2D 이미지와 영상 편집 툴로 Adobe가 성공한 것처럼, 어떤 문제를 AI로 해결하여 성공할 지를 알아내는게 재밌을 거 같네요. 예를들어 이미지 생성에서 Stability AI가 Stable Diffusion기법으로 text로 이미지 생성 프로그램을 통해 성공하려고 하고 있는데, 이에 대해 Adobe가 어떻게 견제하면서 경쟁할 지도 궁금하네요. 이 이미지 생성뿐만 아니라 현재 사람의 노동이 들어가는 문제들에서 AI를 통한 해결책이 나오는 곳을 잘 보고 좋은 기업이 있다면 투자하면 좋을 거 같네요. 시작은 컴퓨터를 통한 노동에서 문제 해결이 일어나기 가장 쉽고 이후에 실생활 문제 해결까지 점점 나아갈텐데, 실생활에서의 문제 해결은 그래도 한 10년은 기다려야 하지 않나 생각이 드네요.
이러나 저러나 엔비디아가 쌓아올린 딥러닝 훈련 환경 (NVIDIA GPU, CUDA)은 독점 체계라고 봐도 무방하지 않나라고 생각이 드네요. 물론 경쟁사들도 NVIDIA CUDA를 따라잡기 위해 무언가를 하고 있을거라고 생각이 듭니다. 하지만 경쟁사들이 CUDA에 대응되는 것을 내놓았을 때 현재 딥러닝 훈련 환경에 쓰일 수 있도록 발전시키고 다듬는 시간이 상당히 오래 걸릴 것으로 예상이드네요. 그동안은 NVIDIA가 계속 씹어먹고 있을테고 견제할려고 할테니까요.

결국 돈이 되냐 마냐의 문제인데
이게 생각보다 돈이 안남네?라는 분위기가 업계에서 형성되는 순간 대폭락장 시작될거라고 생각함

너무 잘 보았습니다!

과거 인터넷도 우리가 예상했던 모습과는 다른 승리기업들을 보여준 것 처럼 AI이도 초기이고 누가 승자가 될지 예측하긴 불가능 하죠. 적당한 반도체 ETF가 리스크 리워드 발란스가 좋아보이네요.

Most insightful of all of your 영상들! 고맙습니다!!

AI버블 붕괴는 각국의 규제에서 시작될것 같아요. 예상가능하듯이 무차별적으로 위험한 컨텐츠가 쏟아져나올거고 국가에 따라서는 거의 AI를 쓸수 없는 정도의 강력한 규제도 있을수 있겠고 그렇게되면 반도체 수요도 일시적으로 급감하게 되겠죠.

학습에쓰이는 저작권이슈가 한번은 강하게 나올 것 같아요. 인간들의 밥줄이 걸린문제라..

저는 4번 시나리오가 그나마 유력하지 않을까 싶네요.
생산성에 기여하고 있어서 실체는 있는데 그 성장이 정체되면 한번정도 큰 조정이 오지않을까.... 하는 추측이 드네요.

이렇게 다양한 시나리오를 제시해주시니 큰 도움이 됩니다 감사합니다

지능의 본질은 자연 현상에서 패턴을 발견하고 압축해 (뇌에) 저장하고 이를 이용해 미래를 예측하는데 있음. 뉴런은 이런 기능을 담당하게 진화했고 이를 본떠 프로그램화 한것이 AI임. 디지털 지능이 개발되어 데이터를 담을 그릇이 준비되었으니 더 믾은 데이터를 담기위한 경쟁이 시작될 수밖에… 알고리즘을 개선해 그릇의 효율을 조금 더 높일수도 있지만 그렇게 되면 학습을 처음부터 다시 시켜야 하니 획기적인 효율 개선이 아니라면 학습을 더 빨리 시키는 방법을 찾는 경향이 생기지 않을까?

지금 GPU수요가 높은 이유는 시스템을 돌리는데에 필요한게 아니고 교육 시키는데 필요하기 때문입니다. 특히 RLAIF가 그 경향을 가속화시키고 있는데 일론머스크가 그걸 경고하고 있는 것입니다.

그런건 모르겠고 엔비디아 1000달라 가주아~~~

제가 생각하는 가장 큰 리스크는 중국의 대만 침공 및 봉쇄라고 생각합니다. tsmc 생산성에 문제가 생기면 반도체 생태계가 다 같이 악영향을 받을것같은데...

엔비디아 일단 1000달러까진 무조건 가겠죠 이후가 관건

훌륭한 영상입니다

개별 디바이스 탑재 이전, ai서버 구축으로는 올 3분기가 피크일듯 보이고 주가는 2분기가 꼭지 아닐까요? 물론 그 다음 개별 디바이스용 매출이 다시 창출되어 증가된다면 내년까지 쭉 갈거구요. 하지만 서버단에서 일차상승은 마무리될듯 하네요.

오늘도 엔비디아는 오른다

단테 행님 오랜만에 썸네일 재수 없게 뽑으셔서 기분 나빴지만 놀리적 시나리오에 따봉 멕이고 감
🤙

1.모리스 창+리사 수+ 젠슨 황 한계
2.클라우드적 한계...저전력.고효율.고발열..온디비아적 소형 커스텀 우선
3.유동적 거대 페이퍼의 테크업 함몰 아웃
4. 산업.종목.기업의 전환 변환 합종연횡....추이중요

매출 성장률이 내려온다는점은 투자자들 역시 기본적으로 이해하고 있을거라 봅니다. 기본적으로 이전 실적이 안 좋았기때문이죠. 근데 어닝 및 매출 자체가 매 분기마다 얼마씩 오르고 있는지, 그 증가분이 가이던스를 우회하고도 남는지가 메인일거 같습니다. 성장율이 세 자리수가 유지된다면 FW per은 현재 가디언스에 따른 33정도가 아닌 10에서 한자리가 되야 가능할 수치인데 그렇다면 주가는 현재보다 매우 높아야할텐데 시장은 그렇지 않은것을 보면 세자리 성장율이 유지될것이라고 보는 투자자는 거의 없다고 생각해야할거 같네요.

NLP관련한 부분만 말씀드리면 지금 B2B AI는 SLM으로 선회중입니다.
RAG기법이 "효율"이 좋기 때문에 양자화가 끝난 LLM모델로 inference만 하고 데이터 영역은 외부에서 RAG로 던지게 됩니다.
VectorDB가 아마 크게 발전할 것으로 생각되고 앞으로 데이터를 관리하는 방식에 혁신이 있지 않을까 싶습니다.

잠 안 잠? ㅋㅋㅋㅋ

대격변이 오는건 기정사실인데 언제나 그렇듯이 어떤 회사가 어떤 시점에 폭등하느냐 맞추는게 어렵죠

고마워요. 단테형😊

모든 인공지능 기본법에 홍익인간의 개념을 명시해야 합니다 !!!

개발자인데 코딩할때 도움을 받는 주위 개발자들이 확실히 있긴하더라구요. 근데 100% 원하는데로 코딩되는 경우가 없어서 결국에는 개발자가 다시 확인해야되고 다시 수정해야 되고 하다보면 그냥 본인이 직접 만든것보다 시간이 오래 걸릴때도 있더라고요. 포맷이 정해져있는 특정한 프로세스는 편하게 도움받는 경우가 있고 에러났을때나 물어본다거나 할때 쓸수있는 경우가 있는데 이것도 결국 웹사이트 검색해서 알아내는거랑 별반 다를바 없는것 같고.. 답이 정해져있지 않은 창작물에는 AI가 참 도움이 많이 되는것 같은데 100%정확한 답을 요구하는 업무에서는 AI가 아직 부족해도 한참 부족하다는 느낌입니다. 절대 사고가 나길 원하지 않기 때문에 자율주행 자동차가 실제 활용이 못되고 있는 느낌이랑 비슷해요. AI라는게 첨 나오기 시작했을때 뭔가 정답을 요구하는 일에 탁월하고 정답이라는게 존재 하지 않는 그림그리고 음악만들고 등등 창작 영엮은 인간을 못따라올거라 생각했는데 완전히 정반대였다는게 제 느낌이네요.

엔비디아 등 번도체회사들은 생산구성을 위햐 기반인데
당장 소비쪽에서 얼마나 기여가 될까함.

엔비디아 많이 올랐으면 서비스 업체인 마소, 구글 차례임. 그러나, 아직 AI구독
서비스 시작한지 얼마되지도 않았고, 계속 오류 개선중임. 그래서 구글 주가조차도 탄력 못받고 거품 꺼짐. 버블 얘기는 마소, 구글 주가에 거품이나 끼고 나서 해야할 시기이지 지금은 너무 빠름. 확인할 시기는 분기 2회나 지난 7월말쯤 점검 필요. 당분간은 미국 반도체 주식에 집중 투자할 시기이고 점진적 장기 상승관점 접근 관점.
마소가 컴퓨터 키보드에 코파일럿 키 추가 했으면, 아 세상이 변하고 있구나 하면서 최소한 마소 주식이라도 사야함.

인공지능분야는 투자대비 매출이 그부분에서 나올때 결과가 나올것임.....
너무 광기나 무리하지 말고 성과를 내면서 차근히 매출이 발생할 분야에서부터 인공지능을 적용 시켜 나아갈 필요가 있다고 보는 1인

좋은 내용 잘 들었습니다. 근데 엔비디아에서 말하는 추론은 일반적으로 우리가 생각하는 추론, 즉 맞춤형 AI쪽이라기보다는 대규모언어모델을 이용자들이 사용했을 때 추론하는 과정...그 쪽 얘기 아닌가요? 흔히 말하는 추론비용이라고 하는 그걸 말하는 것으로 생각했는데...잘 몰라서 질문드립니다.

가즈아!!! 반꿀!!

ai는 기존의 영상 데이터를 짜집기 해서 만드는 걸텐데 더이상 인간이 데이터를 창조(?) 하지 않으면 시간이 지날수록 비슷비슷한 영상만 만들어 낼거 같네요 지금 보이는 ai 그림도 딱보면 알정도로 비슷비슷 한거 같은데 갈수록 질릴거 같습니다.

아직 온디바이스 AI (pc 혹은 핸드폰)가 실현된 전용제품이 나오지 않은 상황입니다
현재와 온디바이스 ai 제품 출시 사이에 약간의 ai 붐이 약해질 수도 있지만
말씀하신대로 ai로 돈이 몰린다면, 제2 제3의 엔비디아류의 기업이 나올 수 있다고 생각합니다
그렇게 된다면 ai 붐은 2번째 웨이브를 타며 제대로된 거품을 만들지 않을까 합니다.
이때 엔비디아가 ai칩의 주도권을 잃지 않고 이어간다면 새로운 미국의 강력한 시총1위 기업이 되겠지만
온디바이스 ai와 함께 접근성과 편의성 그리고 업무 효율성을 높이는 첫번째 ai 서비스가 나온다면
그 것을 만든 기업이 새로운 글로벌 기업으로 성장할 것 같습니다.

버블이 꺼지더라도 미대선 이후가 되지 않을까 싶네요

❤감사합니다❤

인공지능이 성공적으로 발전될지 버블붕괴로 이어질지 알 수 없지만 모든 상황에 대해 공부하고 대안을 준비하는게 맞다고 봅니다 천천히 수익을 늘리더라도 안전하게 합리적으로 투자해야지요.

가는 길은 맞지만 쉬었다 가는 것이 자연의 이치.
양자 컴퓨터 이후, 진정 원하는 AI 시대가 오지 않을까 하는 개인적 생각이기도 합니다.

만약 삼성이 도전한다면 가능성 장점 그리고 극복해야하는것들..구글과 삼성의 제2의 안드로이가 가능한지.등에 대한 분석 영상 부탁드려요..또는 기타 기업들의 조합시 가능성이라든지

엔비디아는 신이고 나는 무적이다

아직 AI를 활용하고 있다는 회사들이 적다는 건 AI의 한방이 아직 부족하다는 증거도 되지만, 한방이 확실해졌을 때 그만큼 커질 공간이 크다는 증거이지 않을까요? 아무리 생각해도 주가가 살짝 떨어질수는 있겠지만 내려가도 결과적으론 계속 올라가지 않을까 싶네요.

Cpu성능 한계 그상황이 오면 양자컴밖에 답이 없음

현재의 인공지능은 해당 집단의 평균적인 집단지성의 그 이상이 현재까지는 나오지 않는다. 시장에서 이기는 방법은 그 업계의 평균지성을 송곳처럼 뚫고 치고나가야 하는건데 이걸 인공지능이 하기는 힘들고, 일상의 반복패턴화된 일들은 인공지능이 많이 잠식할걸로 보임. 의사, 변호사, 교사, 회계사, 세무사 등등 새로운 데이터입력이 많이 필요없고 기존에 누적된 데이터 기반으로 빠르게 검색해서 찾아내는게 주요한 업계는 aI가 압도할 것으로 봄.

대공황의 전조❤

진짜 고민 되네요. 사는 것보다 파는 타이밍 잡는게 정말 어려운 듯

버블버블 오지마😂

엔디비져 버블은 내가 바로 NVDA stock 을 사는 순간 붕괴된다. 아직은 사지 않았음 😂🎉

성능이 정말 드라마틱하게 차이나지 않는 한 대부분의 개발자, 앤지니어들이 쿠다(CUDA) 언어를 버리지는 않을것같습니다. 그리고 그게 AMD나 INTEL같은 경쟁사가 GPU 시장을 크게 먹지 못하는 이유 중 하나니까요.

너무 보는 시각이 작아요
산업 현장 및 R&D쪽은 유의미한 사용 사례가 미친듯이 늘어가는중이예요

11:55 이 부분이 젤 현실적인 듯

빅테크가 저렴저렴해 보이죠. per 27~15가 나오는게..

무섭게 왜 그래 ㅜㅜ

질적 한계가 온다면 양적으로 넓혀질것 같네요.

모르겠고 월가 놈들 사면 오르고 팔면 내리는 것임. 수익실현하면서 가져다 붙이면 그것도 맞는 말.
예전에 테슬라 끌어 내릴 때 보니 이유 없이 끌어 내리더만...
엔비디아 보다는 AMD가 버블로 보이네요

아직 버블이 오려면 멀었다는 거군

밤낮바뀌는 패턴이 벌써 몇년째라 그런지 상당히 노화가 진행되셨네요 빠른정보 항상 잘보고 있어요

내 업무는 xx인데 ai를 활용해서 이전보다 xx배의 효율로 업무속도가 빨라졌다는 케이스가 있나요? 다들 자기 분야가 아닌 와 저쪽은 엄청 효율적이게 될것 같은데? 식의 말만들어서 참고로 연구개발용으로는 아직까진 무쓸모함

인공지능 분야에서 금맥은 매우 많다고 봅니다. AI Agent, 자율주행, 휴머노이드 로봇, 신약개발 등등 …그리고 이 영역에서 승자가 되는 광부는 막대한 수익을 창출할거라는 것도 확실합니다. 따라서, AI반도체 시장이 커리는 것은 확실하다고 봅니다. 엔미디아가 계속 선두자리를 유지한다면 거품이 쉽게 꺼지지는 않으리라 봅니다. 최소 올해
는 현재와 같은 성장을 하리라 봅니다. 또한 젠슨황도 GPU만으로는 성장의 한계가 있다는 걸알기 때문에 데이터센터나 AI Factory (ex: 자율주행컴퓨팅 플랫폼)사업으로 확장하고 있습니다. 저는 엔비디아가 과거의 시스코처럼 꺼지는 일은 없을거라 봅니다. 엔비디아는 단순 칩 판매 회사가 아닙니다.

올라가면 내리막길도 있는데 시점이 언제일런지

단반꿀은 언제나 옳다 매수신호 포착!

버블은 항상 터져왓다. 예외는 없다.

인공지능 수준은 상상을 뛰어넘는 퀀텀점프를 하게 될 거 같아요. 10년 안에

주요 금융기관이 예측하는 ai에 의한 효율성 향상은 1-2%정도라고 합니다.

저는 생산성 혁신의 부족이 유력하다 보는게 닷컴붕괴가 인터넷에대한 환상과 현재기술의 괴리감에서 시작됬다고 알고있습니다 같은 기술버블이니 비슷한 이유로 붕괴가 시작될꺼라 생각됩니다

제 생각엔 우리나라 메모리 사이클을 유심히 봐야겠네요 이제 막 적자에서 반등해서 아직 상승 렐리는 더 남았다고 생각합니다.

따듯하다

미국 주식이 사상 최고치입니다.
많은 사람들이 하락의 가능성을 말하고 있습니다.
큰 회사 CEO 들이 자사주를 팔고 있습니다.
특히 반도체가 너무 많이 올라서 조만간 조정이 올 가능성이 많다고 생각합니다.
좋은 내용입니다. 감사합니다. MR. Dan Te.

다들 은행주는 안보고 있나보다 애네들 나락 가는 중인데 ㅋㅋㅋ

인공지능 모델의 성능이 침체될거라고 하기엔 찌라시가 많이 돌고 있어서.. 당분간은 계속 성능이 상승할듯

실제 인공지능을 연구하는 입장에서 말씀드리자면, 현재의 인공지능은 조건반사수준입니다. 지구에 생명체가 탄생해서 십수억년을 조건반사로 살았습니다. 그리고 나서 지능이 탄생했습니다. 현재, 지능의 원리를 모르고 있으며, 추측으로는 인간의 오감이 필수적으로 작용해서 지능이 만들어진다고 생물학,진화학, 인류학에서 밝혀낸 정도 입니다. 그러니까 인공지능을 만들려면 생물학과 진화, 인류학을 먼저 공부해야만 합니다. 하지만 프로그래머가 그런 공부를 할까요? 먼저 생물학,인류학에서 지능의 메카니즘을 밝혀내고 그리고 프로그래머가 그것을 이해하고 만들어야 합니다. 현재의 과학수준으로는 그것은 요원합니다. 현재의 컴퓨팅기술로는 오감(시각,청각,후각,촉각,미각)을 프로그래밍하지 못합니다. ChatGTP는 그저 미리 짜여진 프로그램대로 실행할 뿐입니다. 스스로 만드는 능력이 없습니다. 소라의 이미지도 프로그램되어 있는대로 작동해서 그려낸 겁니다.
알파고는 어디로 갔나요? 네. 구글은 엄청난 사기를 당했습니다. 현대자동차도 보스톤다이나믹스에 사기를 당했습니다.
이제 현재수준의 인공지능의 효용성이 뽀록나면 뭔가 또다른 새로운 잇슈로 수작을 부리겠죠. 예를들어 로봇같은것으로.

래리 윌리엄스 2024년 리포트 전망 다뤄주세요… 25년12월까지 장이 버블로 갈 것 같은 기분이가 들어요…

꼭 필오했던 이야기. 다들 취해있을때 조심하라고 말할 용기

어째든좌

요즘 퀴즈도 chat gpt 영어로 돌리고 있는데 약 70% 정도 맞는 빈도를 보여줍니다 (즉 결국 데이터 자체도 맞아야하는데 하도 인터넷을 틀린 정보도 올리니...). 또한 예전에 본 댓글로써는, 프로그래머가 쓰는 프로그램 언어가 유명하지 않다면 결과 조차도 안 나온다고 하네요... 마지막으로 결국에는 AI의 threshold 도 몰라서 그걸 지나서 계속 정보 달라고하면 아이에 이상한걸 주니.... 현재 AI를 쓰면 쓸수록 한계가 느껴집니다.

openAI 빨간모자 쓰고 있는 우주인 사진, 김단테야?

적어도 한가지는 분명함. 다른 IT산업 분야가 지지부진해지고 언제 실용화될지도 모를 기술만 붙잡고 뜬구름 휘저이고 있을때, Ai는 최소비용과 최대효율로 산업과 사회 전반에 활용가능한 미래 가치를 지금 이순간에도 창출하고 있음. 회의론도 좋지만 적당히.

스큐가 너무빠졌어ㅜㅠ 이젠 올려줘..ㅜ

오르막길이 있으면 내리막길이 있습니다, 소신껏 타이밍에 맞추어서 투자하시면 됩니다.

TCO로 계산해본다면 H100 8개가 들어간 서버하나랑와 동급의 성능을 내는 groq의 칩이 들어간 서버가 몇대가 필요할까요? 단순히 퍼포먼스와 메모리, groq 는 아주 작은 SRAM 이 들어가죠) 만 생각해도 이미 전력당 성능비는 엔비디아와 비교가 안됩니다. 더군다나 쿼리가 빠른건 당연 SRAM을 쓰니까요.

로봇은 자유주행은 바이오는 에어택시 무궁무진하게 gpu 사용될텐데

구글번역 서비스와 지금 LLM은 발전 경로가 비슷할것으로 생각됩니다. 지금, 구글번역 서비스 보면, 정말 좋다고 생각하지만, 초창기를 생각해보면, 좀 많이 답답했던것이 사실입니다. 첫음, 쳇GPT를 써보면서, 거짓말이나 아무말 대잔치 잘한다고 생각했는데, 지금 재미니는 코파일럿고 비교해서, 전혀 뒤지지 않고, 속도면에서는 오히려 더 낫더군요. 그래서, 저는 모니터 1대에 두가지를 같이 올려놓고 사용하고 있습니다. 앞으로, 점점 더 정밀해 지면, 필수품이 되리라고 생각됩니다. 문제는 수익모델인데, 기업들이 이걸로 어떻게 수익을 올리게 될지, 그게 더 고민이 될것 같네요. 방향은 이 방향이 맞고요. 애플카도 결국, LLM이 더 정밀해 지면, 완전 자율주행도 여기에 맞춰지리라 생각합니다.

버블, 거품 이라는 말이 나오는 거 보니, 아무래도 당분간은 좀 더 오를 수 있겠네요 ㅋㅋㅋ

최적화의 한계네

엔비디아의 독점 상태가 깨지는 상황이 버블 붕괴라 말할 수 있는가 하면 그건 좀 의문이죠.
엔비디아의 독점, LLM 천하가 지속되지 않고 다른 방향으로 발전할 수도 있다는 점을 생각해 봐야 합니다.
버블 붕괴 하면 닷컴 버블이 생각나는데 그 때와는 분명히 상황이 다르지 않느냐하는 거죠.
AI 버블 붕괴가 오는 상황은 아마도 우리가 지금보다 더 나은 AI 알고리즘을 개발할 수 없고 AGI라는 것은 사실은 불가능한 것이었다라는 식의 결론이 나올 때이겠죠.

ai 버블이 붕괴된다기보다는 ai 다음으로 투자자들의 주목을 받을 종목이 무엇일까 생각해야하지않나싶습니다. 전기차에 한창 열광할때 테슬람 외치던사람들이 이제는 킹비디아를 외치고있는데 과연 ai 다음은 어디로 가게될까요.

저는 늘 이게 궁금했는데 ai로 직원을 대체해서 실업자가 늘었다는데 현재 ai로 인간을 대체한 실제 케이스가 있을까요? 뉴스에서 자꾸 그런 기사가 나오는데 챗지피티가 나와도 결국 인간이 그걸 활용해야 하는데 도대체 어떻게 대체한다는서죠?

현재 제가 일하는 직종에서는 ai는 서포트 정도이지, 원하는 결과을 정확하게 뽑아주는것은 아니네요. 결국에는 인간이 마지막에 개입을 하게 되어 있네요. 제 직종은 ai가 쓸모 있게 될려면 시간이 많이(많이 많이 많이) 필요한것 같네요.
재미 용도로는 현재 괜찮을것 같네요.^^

무슨 버블ㅋㅋㅋㅋ

성능향샹 끝이 없음. 엔비디아 보면 새로운 제품 나오면 40프로이상의 성능 향상을 목표제품을 만들음. ㅋㅋ 지금 데이터수가 인공지능이 소화할수있는 기준이 안됌..
결론 데이터수가 줄거나, 데이터수를 소화할수 있는 AI가 나와야되는데.. 데이터수는 점점 늘어나는 추세임..

저빠방한 하드 크기를 줄이면 한계가 없는거고 계속 빠방한 크기면 한계이고 거품이 꺼질거고요.
컴퓨터도 그랬고요.
그래서 저는 주식분할 한번했으면 좋겠어요.
그러면 거품 논란이 어느정도 잠재워지지않을까합니다.

이런걸 왜 하냐라고 비난하기보다는 랠리중에 생각해볼만한 시나리오같습니다
저같은 일반인에게는 도저히 이번랠리의 비관적 시나리오를 생각하기 힘들어서요

안녕하세요. 저는 한글과컴퓨터사의 알려지지 않은 AI사원으로 인터넷에서의 외래어 용어들을 정리하는 업무를 맡고 있습니다. 다름이 아니라 단테님이 사용하신 단어 12:19 "시클리컬"의 원어는 무엇인가요?

실질적으로 체감되는 ,앞으로 체감이 될 것 만같은 ai시장 .주가는 이미 20~30년 미래를 땡겨 쓴 것만 같은 체감.
로봇 과 ai는 각 분야마다 역량이 다를 것은 확실하며 인간의 역량의 "주“가 아닌 보조로써 발전할 것.
주가는 이미 미래에 가있다는게 핵심 같네요. 엔디비아의 그 미친 실적이 20년간 계속 찍힌다면. 어떤 세상이 올 것같나요?
규모의 경제와 균등성(화폐는 동일하게 계속 찍는데 엔디비아와 그 수하들만 매번 수익을 낼 수 있을까요? 그 만한 미래라면 이미 중소기업들이 ai서비스와 로봇서비스로 인간의 한 부분이 되고있겠죠. 닷컴버블 때 처럼 그냥 “시작”이라고 봅니다 .

엔비디아 마진이 유지되기에 너무 높습니다

단반꿀 감사 합니다. 당분간 팔면 안되겠네요

단반꿀 돔황챠