‘스타 벅스에 커피 원두 판매’ – AI 붐이 AI의 가장 큰 회사를 남겨 두는 방법

기초 모델은 얼마입니까?

어리석은 질문처럼 보일지 모르지만 AI 스타트 업과의 대화에서 많은 일이 일어나고 있습니다. AI 스타트 업은 “GPT 래퍼”로 기각 된 비즈니스 또는 ChatGPT와 같은 기존 AI 모델 위에 인터페이스를 구축하는 회사에 점점 더 편안 해지고 있습니다. 요즘 스타트 업 팀은 특정 작업 및 인터페이스 작업에 대한 AI 모델을 사용자 정의하는 데 중점을두고 있으며 기초 모델을 필요에 따라 교체 할 수있는 상품으로보고 있습니다. 이 접근 방식은 특히 지난 주 BoxWorks Conference에서 전시되었으며 AI 모델 위에 구축 된 사용자를 향한 소프트웨어에 전적으로 헌신 한 것처럼 보였습니다.

이를 추진하는 것 중 일부는 파운데이션 모델의 유일한 도메인 인 대규모 데이터 세트를 사용하여 AI 모델을 가르치는 초기 프로세스 (사전 훈련의 스케일링 이점)가 느려졌다는 것입니다. 그렇다고 AI가 진전을 멈췄다는 것을 의미하지는 않지만, 과도한 기초 모델의 초기 이점은 수익이 줄어들 었으며, 미래의 진보의 원천으로서 훈련 및 강화 학습에주의를 기울였습니다. 더 나은 AI 코딩 도구를 만들고 싶다면 사전 훈련시 서버 시간에 수십억 달러를 더 소비하지 않고 미세 조정 및 인터페이스 디자인 작업을 수행하는 것이 좋습니다. Anthropic의 Claude Code의 성공으로 인해 Foundation Model Companies는 이러한 다른 분야에서도 능숙합니다. 그러나 예전처럼 내구성있는 이점은 아닙니다.

요컨대, AI의 경쟁 환경은 가장 큰 AI 실험실의 장점을 훼손하는 방식으로 변화하고 있습니다. 모든인지 작업에서 인간의 능력을 일치 시키거나 초과 할 수있는 모든 강력한 AGI를위한 경쟁 대신, 즉각적인 미래는 소프트웨어 개발, 엔터프라이즈 데이터 관리, 이미지 생성 등의 개별 비즈니스의 혼란처럼 보입니다. 첫 발동 장점 외에도 기초 모델을 구축하면 해당 비즈니스에서 유리한 이점이 있습니다. 더 나쁜 것은, 오픈 소스 대안의 풍부함으로 인해 기초 모델이 응용 프로그램 계층에서 경쟁을 잃으면 가격 레버리지가 없음을 의미합니다. 이로 인해 OpenAi 및 Anthropic과 같은 회사는 저가 원자재 비즈니스에서 백엔드 공급 업체로 변할 것입니다. 한 설립자가 저에게 커피 원두를 스타 벅스에게 판매하는 것과 같이 나에게 말하면서 나에게 말했다.

AI의 사업을 위해 이것이 얼마나 극적인 변화가 될지 과장하기가 어렵습니다. 현대의 붐 전체에서 AI의 성공은 기업의 성공으로 인해 불가사의가 불가능했습니다. AI에 낙관적이라는 것은 AI의 변형 적 영향이이를 세대의 중요한 회사로 만들 것이라고 믿는 것을 의미했습니다. 우리는 어느 회사가 올라갈 지에 대해 논쟁 할 수 있었지만, 일부 재단 모델 회사가 왕국의 열쇠로 끝날 것이라는 것이 분명했습니다.

당시에는 이것이 사실이라고 생각해야 할 많은 이유가있었습니다. 수년 동안, 기초 모델 개발은 유일한 AI 사업이었으며 빠른 발전 속도로 인해 리드가 극복 할 수없는 것처럼 보였습니다. 그리고 실리콘 밸리는 항상 플랫폼 이점에 대한 뿌리 깊은 사랑을 가졌습니다. 그러나 AI 모델이 돈을 벌게되었지만, 혜택에 대한 사자의 비중은 재배치하기 어려운 작업을 수행 한 재단 모델 회사로 돌아갈 것이라고 가정했습니다.

작년에는 그 이야기를 더욱 복잡하게 만들었습니다. 성공적인 타사 AI 서비스가 많이 있지만 파운데이션 모델을 서로 바꾸어 사용하는 경향이 있습니다. 스타트 업의 경우 더 이상 제품이 GPT-5, Claude 또는 Gemini 위에 있는지 여부는 더 이상 중요하지 않으며 최종 사용자가 차이를 알아 차리지 않고 중간 릴리스에서 모델을 전환 할 수있을 것으로 기대합니다. 재단 모델은 계속해서 진전을 이루고 있지만 더 이상 한 회사가 업계를 장악 할만 큼 충분히 큰 이점을 유지하는 것은 더 이상 그럴듯하지 않습니다.

우리는 이미 1 위의 이점이 많지 않다는 많은 징후를 가지고 있습니다. A16Z의 Venture Capitalist Martin Casado가 최근 팟 캐스트에서 지적했듯이 Openai는 코딩 모델을 제시 한 최초의 실험실이자 이미지 및 비디오에 대한 생성 모델을 제시 한 최초의 실험실이었습니다. Casado는“우리가 알 수있는 한 AI의 기술 스택에는 고유 한 해자가 없습니다.

물론, 우리는 아직 기초 모델 회사를 계산해서는 안됩니다. 브랜드 인식, 인프라 및 상상할 수없는 광대 한 현금 매장량을 포함하여 여전히 많은 내구성있는 이점이 있습니다. OpenAi의 소비자 사업은 코딩 사업보다 복제하기가 더 어려울 수 있으며, 부문이 성숙함에 따라 다른 이점이 나타날 수 있습니다. AI 개발의 빠른 속도를 감안할 때, 현재 훈련 후에 대한 현재의 관심은 향후 6 개월 안에 쉽게 코스를 역전시킬 수 있습니다. 가장 불확실한, 일반적인 정보를 향한 경쟁은 약제 또는 재료 과학의 새로운 혁신으로 돈을 지불 할 수 있으며, AI 모델을 가치있게 만드는 것에 대한 우리의 아이디어를 근본적으로 전환시킬 수 있습니다.

그러나 그 동안, Ever-Bigger Foundation 모델을 구축하는 전략은 작년보다 훨씬 덜 매력적으로 보입니다. Meta의 10 억 달러 지출 Spree는 끔찍하게 위험 해 보이기 시작했습니다.