Transcend Borders: Software & Design “Intelligence is the efficiency with which you operationalize past information in order to deal with the future. You can interpret it as a conversion ratio, and this ratio can be formally expressed using algorithmic information theory”(@fchollet) |
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About 데일리 노트
이번 월요일 편 뉴스레터는 "소프트웨어 & 비즈니스" 주제의 이야기들을 담았습니다. 이번 데일리 노트도 재밌게 읽어나가시길 바랍니다.
- 목차
- Google의 SW & HW 통합 움직임
- 자율적인 리서치 에이전트 “AI 연구원”
- 여러분 자신이 가장 수익성이 높은 틈새 영역입니다
- 소프트웨어 Release/Update
다가오는 목요일 편 뉴스레터는 “디자인 & 아이디어” 주제의 이야기들로 구독자분들을 다시 찾아뵐 수 있도록 하겠습니다.
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Google의 SW & HW 통합 움직임
- GPT-4o 모델을 탑재한 Copilot +PC의 출시 (Microsoft, 24.05), DCLM 소형 언어 모델을 탑재한 iPhone 출시 (Apple, 24.07), 그리고, 가장 최근에 발표된 Google의 Gemini Nano 모델을 탑재한 Pixel 9 Phone 출시(24.08)까지, 빅테크 기업들의 소프트웨어 & 하드웨어 통합 노력이 계속해서 나타나고 있습니다.
- AI 모델과 그 모델을 탑재한 휴대폰/온디바이스의 상품 상용화가 동시다발적으로 이뤄지며 하드웨어와 소프트웨어 개발 노력이 상호 의존적인 관계로 발전해 나가고 있음을 알 수 있는데요, 이번 장에서는 지난주에 발표된 Google의 Pixel 9 폰 소식을 중점적으로, Google의 이번 하드웨어 & 소프트웨어 업데이트가 Google의 시장 포지셔닝 전략에 어떤 의미를 가지는지 전해 드리고자 합니다.
- I. Google의 Gemini Nano 모델을 탑재한 Pixel 9 Phone의 출시
- A. Software 업데이트
- 안드로이드 디바이스와의 자연스러운 대화를 가능케 해주는 음성 어시스턴트 Gemini Live
- 모델 기능: 대화 의도 파악, 생각의 흐름 이해, 복잡한 작업 수행
- 화면에 나타난 내용, 보고 있는 영상에 대해 Gemini에게 물어볼 수 있음
- 중간에 대화 주제를 바꾸거나 대화에 침입해도 자연스럽게 대응
- 창의력을 마음껏 펼칠 수 있는 Pixel Studio
- 카메라
- 과거에 저장한 스크린샷을 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 Pixel Screenshot 앱
- Add Me: 사진에서 제외된 사람을 자연스럽게 사진 내 포함 시킬 수 있는 기능
- Panorama: 디테일, 밝기 조정
- Magic Editor: 더 나은 구성으로 변환해 주는 Autoframe, 추가하고 싶은 물체를 텍스트로 요청해서 첨부하기
- Video Boost: Night Sight Video 처리 속도 개선
- 통화
- Clear Calling: 오디오 상태 개선
- Call Notes: 통화 참여자들의 인지 아래, 통화 내용에 대한 대본을 보내주고, 주요 내용을 요약해 주는 기능. 프라이버시 보호를 통해 온디바이스에서만 작동하며 통화 내역은 Google이 접근할 수 없음
- 날씨 정보
- B. Hardware 업데이트
- 디바이스 크기, 메모리 용량에 따라 구분된 Pixel 9, Pixel Pro, Pixel 9 Pro XL 휴대폰
- 카메라 바, 옆면/후방 디자인 리뉴얼
- Pixel 8 비해 내구성 강화, 35% 밝기 향상, 20% 배터리 수명 증가
- Google Deepmind가 자체적으로 제작한 Tensor G4 칩으로 구동하는 AI 시스템
- 신속한 앱 열기, 웹 브라우징 등의 일상생활 용도를 처리 위해 제작
- 멀티모달 기능을 갖춘 Gemini Nano 모델을 지원할 수 있는 첫 처리 장치
- 자연스러운 AI 경험을 제공하기 위해 메모리 용량 업그레이드 — 9 (12GB RAM), 9 Pro & 9 Pro XL (16GB RAM)
- Google AI 서비스에 최적화되어 설계된 에어팟 Pixel Buds Pro 2
- Google Tensor A1 오디오 칩
- 베이스, 프리미엄 음량
- 2배 엑티브 노이스 캔슬
- II. Pixel 9 폰 출시로 살펴보는 Google의 시장 포지셔닝 전략 분석
- A. 안드로이드 운영 체제의 지배력 향상을 위한 하드웨어 제작 (참고. @GergelyOrosz)
- Google이 하드웨어 디바이스 상품군을 확대하려고 노력하는 배경에는 자사 운영체제인 안드로이드의 시장 지배력을 강화해나가고자 하는 의도가 내포되어 있습니다.
- Google 모회사인 Alphabet의 수익 대부분이 Google 안드로이드 앱/플랫폼 위에 올라가는 광고에서 나오기 때문에, 하드웨어 디바이스의 디폴트 서치 엔진으로 Google 앱/플랫폼이 선택되는 게 매우 중요합니다.
- 지난 2022년, 구글이 자사의 검색 엔진을 아이폰 기본 설정으로 탑재하기 위해 애플에 약 27조 5,000억원을 지불한 것을 볼 때, 타사 하드웨어 장치사들에 대한 의존성을 줄이고자 자체 하드웨어를 제작하게 된 것으로 볼 수 있습니다.
- Google 측에서는 자사 Pixel 폰을 개발하는데 드는 ‘고정 비용’이 타 하드웨어사들에게 지출돼는’운영 비용’ 보다 적다고 판단한 것으로 볼 수 있습니다.
- B. 장기적인 현금흐름 창출을 위한 SW & HW 통합 모델 (참고. Ben Thompson)
- 통합(Integrated) 비즈니스 모델이란, 전체 기술 스택 (앱, O/S, 하드웨어, 칩)을 한 회사에서 통합적으로 기획/개발하는 모델로, 여러 구성요소를 다양한 회사에서 개발하는 모듈러(Modular) 비즈니스 모델과 대비되는 개념입니다.
- 일반적으로, 독립적 구성 체제를 갖춘 통합 비즈니스 모델이 모듈러 모델보다 경제적 우위에 있다고 여겨집니다. 그 이유는 통합 비즈니스 모델 아래에서는 엔지니어들의 자유도 커지면서, 더 효율적으로 서비스 개발을 이뤄낼 수 있기 때문입니다.
- Apple은 통합 모델을 활용하는 대표주자로 iOS의 운영체제, iPhone의 하드웨어, A-Series 칩을 자사 기술력으로 개발하고 있습니다. 반면, Microsoft는 모듈러 모델을 활용하는 대표주자입니다. 자사 구성요소로는 플랫폼인 Azure MaaS, 클라우드 Azure를 활용하지만, AI 모델은 OpenAI의 GPT 모델을 활용하고 있으며, 핵심 반도체 칩은 NVIDIA사의 제품을 대부분 가져와 사용하고 있습니다.
- Google은 Apple처럼 통합 모델로 가려고 노력하는 상황입니다. 플랫폼인 Vertex AI, AI 모델로는 Gemini, 클라우드로는 Google Cloud, 반도체 칩으로는 TPUs, 그리고 Pixel 9 / Pixel Buds등의 하드웨어까지 모두 Alphabet 계열사들이 주체권을 가지고 개발을 책임지고 있습니다.
- Apple이 하드웨어와 소프트웨어의 통합 주도권을 가지고 성공을 이뤘듯, Google은 Pixel 휴대폰의 성공이 장기적인 시장 우위를 차지하는 데 중요한 지침표가 될 걸로 보입니다.
- III. 생각
- Apple, Microsoft, Google 그리고 XR/AR 분야의 최강자가 되어가려는 Meta까지, 하드웨어아 소프트웨어의 유연한 통합 과정이 빅테크 기업들의 지속적인 성공을 이룩하는 데 큰 몫을 할 걸로 보입니다. 선의의 경쟁으로 더욱 진화해 나갈 빅테크 기업들의 하드웨어+소프트웨어 상품 라인이 어떻게 펼쳐질지 기대가 됩니다.
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자율적인 리서치 에이전트 “AI 연구원”
- I. AI 연구원 보고서 요약
- A. Sakana Lab 연구 배경
- 자연의 작동 원리에 영감을 얻어 최첨단 기초 모델을 발전시키는 데 노력
- 여러 LLM 지식을 자동으로 병합하는 방법, LLM을 활용해 다른 LLM을 튜닝 할 수 있는 목적 함수를 찾아내는 연구를 진행함
- LLM 모델들의 창의력에 끊임없이 놀라게 돼면서 “기초 모델을 사용해 연구 과정 자체를 자동화할 방법”을 알아가고자 함
- B. AI Scientist 소개
- 인공지능의 과제 중 하나는 과학 연구를 수행하고 새로운 지식을 발견할 수 있는 에이전트를 개발하는 것
- 이미 몇몇 모델은 논문 아이디어를 브레인스토밍 및 코드 작성 과정에서 인간 과학자를 돕는 데 사용되어 왔지만, 여전히 광범위한 수작업 감독이 필요하거나 특정 작업에 크게 제한되어 있음
- “AI 연구원”은 연구를 완전히 자율적인 형태로 과학적 발견을 할 수 있는 첫 번째 종합 시스템으로, LLM 모델과 같은 기초 AI 모델들이 독립적으로 연구를 수행할 수 있다는 점을 보여주는 사례
- C. AI Scientist 작동 원리
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- 여러 아이디어를 브레인스토밍하고 각 아이디어의 참신성을 평가
- 알고리즘을 실행하기 위해 자동화된 코드 생성 기능을 갖춘 코드베이스 구축
- 실험을 진행하여 수치 데이터, 시각적 요약자료들을 담아 결과를 정리
- 결과, 맥락을 설명하는 논문 작성
- 최고 수준 머신런닝 컨퍼런스 심사 기준에 맞춰 자동화된 논문 검토
- D. AI Scientist 개발 의의
- 과학 연구에서 AI 기술의 잠재력을 최대한 발휘 할 수 있도록 하는 주요 발걸음
- 현재 AI Scientist가 잘 정립된 개념들을 바탕으로 혁신적인 생각을 도출하는데 강력한 역량을 보이지만, 궁극적으로 패러다임의 전환을 가져오는 아이디어를 제안할 수 있는지는 미지수
- AI Scientist가 인간 과학자들의 훌륭한 동반자 역할을 할 것이라 보며, 인공지능 에이전트들이 인간의 창의적인 사고와 우연한 혁신의 순간을 따라 할 수 있을지는 시간이 지나서야 알 수 있을 것
- E. 한계
- 현재 모델이 시각적 자료를 읽어내거나 해결할 수 없음
- AI Scientist가 아이디어를 편협한 방면으로 제시하거나, 평가 기준선에 비해 불공정한 해석을 하게 하면 잘못된 결과를 생성할 수 있음
- AI Scientist가 논문 결과의 성공 확률을 높이기 위해 자체 실행 스크립트를 수정하며 예상치 못한 경우가 발생하기도 함
- F. 생각할 지점
- 윤리적 문제
- 비윤리적인 방식으로 활용될 가능성 존재
- 논문 작성에 대한 진입장벽이 낮아지면서 인간 논문 심사자의 업무량이 높아지고, 학술 연구 커뮤니티의 혼란을 초래할 수 있음
- 자동 심사자로 인해 심사 품질이 현저히 떨어지고, 바람직하지 않은 편견이 개입될 수 있음
- 오픈 모델
- 앞으로 개방형 모델을 포함한 모든 대형언어모델이 개선 될 걸로 여김
- LLM 간의 경쟁으로 모델들이 계속해서 상품화되고 기능이 향상되어 가고 있으며, AI Scientist는 기초 모델 제공자에 구애받지 않으며 구동하는 것이 목표
- 오픈 모델을 활용해 폐쇄된 루프 시스템 하, 스스로 발전하는 AI 연구를 도출할 수 있는 것이 목표
- 인간 과학자의 역할
- 인간 과학자가 사라질 것이라고 믿지 않으며, 새로운 기술에 적응하며 역할이 변화할 것
- II. 코멘터리
- Sakana의 AI 과학자는 짧은 스크립트를 작성하고, 플롯을 만들고, 자체적으로 채점하는 ChatGPT(또는 Claude)일 뿐입니다. 멋진 데모이긴 하지만 큰 기술적 혁신은 없습니다. AI 과학자를 만들겠다는 주장은 이번이 처음이 아니며, 실제로 도달하기 전까지는 수많은 유사 서비스가 등장할 것입니다… 그러나, 언젠가는 “AI Scientist”가 나타나는 날이 올 것입니다. 그렇게 되면 세상이 바뀔 것이며, AI 과학자가 새로운 실험을 실행하고, 이전에 깨닫지 못했던 새로운 통찰력을 말하기 시작할 때 뱃속에서 불편한 느낌이 들것입니다. (@SGRodriques)
- 이 연구가 인공 일반 지능(AGI)에 도달하는 과정을 보여주고 있다고 생각하기에 흥미롭게 다가옵니다. 제가 개인적으로 생각하는 인공 일반 지능(AGI) 모델은 재귀적으로 스스로를 개선할 수 있는 기능을 갖춘 모델입니다. (@blader)
- III. 생각
- 한 분야에 대한 전문성을 갖는 ‘연구원’들이 사회의 존경을 받는 이유는 참신한 생각을 생각해 내기까지 오랜 인고의 시간을 견딘 것에 경외심에서 나온다고 생각합니다. 그렇기 때문에, “빠름”이라는 가치에만 치중하여 ‘AI 연구원’이 개발된다면, 사회의 공감을 얻는데 어려움을 겪지 않을까 싶습니다. 새로운 통찰력을 주는 AI 연구원이 나타난다고 한들, 과정에 대한 이해도 없이 인간 과학자들이 그 결과를 완벽히 이해할 수 있을까요?
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여러분 자신이 가장 수익성이 높은 틈새 영역입니다 (You are the most profitable niche)
- I. “일의 미래” 요약
- A. 미래의 일은 1인 비즈니스가 주도할 것이다
- 사회 변화
- 2020년 이후, 전체 인구의 36% → 46.6%가 프리랜서 업무를 함
- 크리에이터 경제는 2028년까지 $250B → $480B 규모로 커질 것으로 예상됨
- 저명한 인물들은 올해 말까지 인공 일반 지능(AGI)이 올 것으로 예측함
- 직장 초년생의 기준선이 높아지고 있음
- 인터넷을 통해 누구나 새로운 기술을 학습할 수 있고, 무엇이든 만들어낼 수 있으며, 누구로부터 돈을 받을 수 있음
- 미래에 필요한 스킬 스택
- 인간은 타고난 제너럴리스트(Generalist)며, 서로 다른 틈새 영역의 교차점에서 가장 많은 창의력을 발휘함
- 꼭 필요한 인문학적 소양
- 마케팅 및 영업: 사람들을 끌어들이고 설득하는 방법을 모른다면 원하는 것을 얻을 수 없으며, 주어진 것만 받게 됨 (수사학, 심리학)
- 글쓰기 및 사고력: 나만의 가치를 전달하는 능력. 다른 사람들 앞에 서기 위한 기초 (논리, 연구)
- 기업가 정신: 내 미래를 내 손으로 개척하고, 생존을 모색하며, 내가 세상에 내놓고 싶은(다른 사람들이 관심을 가질 만한) 제품을 만드는 과정 (통계, 에이전시, 투자)
- 인간이 앞으로 나가야 하는 길은 “Deep Generalist”로 성장해 나가는 것이며, 그러기 위해서는 “자기 주도적인 탐험 마음가짐”을 가져야 함
- 책, 구글 서치, 유튜브 비디오를 통해 이미 사회에서 보증된 지식을 연구하기
- 다양한 기술들을 활용해 실험해 보며 유사한 패턴을 발견하면 더 깊숙이 파보는 연습을 하기
- 사람들에게 배운 것을 전수하며, 비판적인 사고력 없이는 알 수 없는 정보들을 전달할 것
- 디지털 르네상스 시대에 필수적으로 알아야 할 기술적인 역량
- 소셜 미디어: 본인이 직접 만들어 내는 가치에 대한 명함. 비즈니스의 중심
- 콘텐츠: 사람들에게 가치를 전달하기 위한 글, 디자인, 비디오
- 이메일 마케팅: 잠재고객을 더 많이 확보하기 위해 필요한 뉴스레터 등의 활용
- 시각적 디자인: 관찰자들의 감성을 자극하는 브랜드의 색깔 전달
- 고객 유입 경로 구축: 랜딩 페이지, 웹사이트 등을 통해 고객이 유입될 수 있는 창구 마련
- B. 여러분 자신이 가장 수익성이 높은 틈새 영역입니다 (You are the most profitable niche)
- 꼭 필요한 인문학적 소양과 기술적 역량을 키웠다면 팔고자 하는 서비스/상품에 대한 개념화를 시작해야 함
- 무엇에 대해 글을 쓸 것인가?
- 무엇을 마케팅하고 판매할 것인가?
- 이메일, 디자인, 또는 기술적 역량을 어떻게 활용할 것인가?
- 크리에이터는 자신의 관심사를 추구하고 자신의 지식을 문서화하는 특징을 가진 개인이며 인플루언서와는 다른 개념
- AI 기술은 호기심을 가지지 않으며, 특정 사람이 모델에게 비전, 스토리, 맥락을 제시해야만 작동함
- 크리에이터는 자신의 비전, 스토리, 목표에 사람들을 끌어들임
- 비즈니스와 가치는 문제를 해결하는 과정에서 생겨나며, 수익을 만들어 내는 방식임
- C. 1인 비즈니스 모델을 수립하는 방법
- 본인이 본래 관심을 가지는 분야에 집중하라
- 자신을 위해 만들어라 (Build for yourself)
- 자신을 위해 써라 (Write to yourself)
- 자신에게 팔아라 (Sell to yourself)
- 경기장에 발을 들이지 않고 경험을 쌓을 수 없기에 세 가지 경로를 통해 실전에 돌입하라
- 1) 역량 기반: 역량을 배우고 → 그 역량에 대해 가르치고 → 그 역량을 팔아라
- 목적의식이 부를 쌓는 데에만 집중되며, 브랜드가 1차원 형태로만 커지며 추천하지 않음
- 2) 발전 기반: 자신의 인생 목표를 추구하고(브랜드), 그 목표를 추구하기 위해 문제를 해결하며(콘텐츠), 다른 사람들도 똑같이 할 수 있도록 돕는 시스템을 만들 것 (제품)
- AI는 유용한 도구를 제공할 수는 있지만, 의식의 무질서에서 비롯된 의미, 명확성 및 기타 본질적 특성의 부족을 치료할 수는 없음
- 인간은 기본적인 욕구를 초월하여 도전, 이해, 의미와 같은 성장 욕구를 향해 가고자 하는 목적/인간 경제로 접어들고 있음
- 3) 역량 기반 + 목적 기반: 가장 좋은 최적의 조합
- II. 생각
- 이 글이 저에게 개인적으로 많은 영감을 주었던 이유는 제가 ‘데일리 노트’ 뉴스레터를 기획한 이유와 연결 지을 수 있었기 때문이었습니다. 저는 오래전부터 새로운 기술 트랜드를 알아가고, 그 정보를 공유하는 것에 큰 행복을 느꼈습니다. AI 기술/데이터, 디자인, 비즈니스, 아이디어 소식들을 ‘데일리 노트’를 통해 공유하며, 그 과정에서 얻은 인사이트로 저만의 전문성을 확보하는 것이 꿈이기에 이 글을 통해 많은 용기를 얻어갔던 것 같습니다.
- 구독자 여러분들도 자신이 가장 수익성이 높은 틈새 영역이라는 확신을 갖고, “자기주도적인 탐험”을 하며 Deep Generalist가 되어갈 수 있기를 응원합니다.
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소프트웨어 툴 Release/Update
Release (출시)
- Notion: Charts — 데이터베이스를 차트로 변경 시켜주는 기능
- Tavus: Carter — 개발자 전용 대화형 비디오 인터페이스 툴킷
- Hyperspace AI: Node 운영 — 일반 소비자들의 디바이스를 활용해 100+개 모델을 구동하는 분산화된 노드 네트워크
- Supabase: Postgres dot new — ChatGPT와 Postgres 기능 혼합한 오픈소스 모델. 원하는 만큼 데이터베이스를 구축하고, AI로 만들고, 차트 제작, 임베딩 넣어주기
- X: Audience Analytics — 주요 X 관찰자, 반응자에 대한 기본 정보 요약
- OpenAI: SWE-Bench Verified — 실질 소프트웨어 문제들에 대한 대응력을 가진 SWE-Bench의 업데이트 평가 지표
Update (업데이트)
Research (연구)
Product/Service (상품/서비스)
- AI Eraser — ChatGPT 프롬프트에서 개인 데이터를 삭제하는 로컬 Chrome 확장 프로그램
- Hero — 음성으로 Perplexity에게 무료로 질문하고, Instacart를 통해 식료품을 주문하고, 이벤트를 예약하고, 미리 알림을 만들고, 메모에 추가하는 등의 작업을 수행할 수 있는 데일리 어시스턴트
- Subform — AI 챗 기록들을 연결하고 리믹싱하는 캔버스
- Meme Alert — 밈 트랜드 알림
Guide/Others (가이드, 기타)
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여러분의 참여를 환영합니다.
'데일리 노트' 뉴스레터는 독자들의 적극적인 참여를 전제로 기획되었습니다.
의견 남기기를 통해 여러분들의 이야기를 들려주세요. 뉴스레터 내용에 대한 의견, 다른 크리에이터분들에게 선보이고 싶은 제품/서비스, 공유하고 싶은 이야기, 협업하고 싶은 내용 모두 환영합니다. |
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