INFLECTIONAI

빅테크 기업들이 생성 AI 분야에서 역량을 강화하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 최근, '비인수 거래(non-takeover deals)'라는 새로운 트렌드가 등장했는데요.뉴욕타임스는 지난 8일(현지시간) "AI 업계에서 새로운 거래 방식이 부상하고 있다"며 "빅테크 기업들이 AI 스타트업을 인수하는 대신, 기술과 인력만을 영입하고 있다"고 보도했습니다.이와 관련된 사례들이 이어지고 있습니다. 챗봇 제조사 캐릭터.AI(Character.AI)는 최근 구글과 30억 달러 규모의 비독점 기술 라이선스 계약을 체결했습니다. 이 거래의 일환으로, 캐릭터.AI의 직원 중 약 20%가 구글의 AI 연구 부서에 합류할 예정이며, 이 중 공동 설립자인 노암 샤지어와 다니엘 드 프레이타스는 구글의 AI 연구 조직인 딥마인드에 소속될 예정입니다.아마존도 AI 스타트업 어뎁트(Adept)와 3억 3000만 달러에 기술 라이선스 계약을 체결했으며, 어뎁트의 대부분의 직원들을 고용할 예정입니다. 또 마이크로소프트는 지난 3월 스타트업 인플렉션(Inflection)의 지적 재산권을 6억 5000만 달러에 인수하고, 거의 모든 직원을 채용했습니다. 여기에는 인플렉션의 공동 창업자 무스타파 술레이만도 포함됐습니다.

미래를 바꿀 기술로 확인되고 있는 인공지능(AI) 패권 경쟁을 둘러싸고 자본의 흐름이 심상찮다. 미국 빅테크 기업들이 주도하는 양상을 나타내면서 이를 집중 견제하려는 미국과 유럽연합(EU) 정부가 재빠르게 움직이고 있는 것. 빅테크들이 스타트업이 쫓아올 수 없는 ‘초격차’ 환경을 만든다는 비판이 일자 미국과 EU 등 각국 규제 당국들은 결국 제동을 걸기 시작했다. 이에 빅테크 기업은 막강한 자금력을 바탕으로 산업에 공격적인 투자를 집행, 벤처캐피털(VC)을 넘어 AI의 '왕좌' 를 차지한 것도 모자라 다음의 왕이 될만한 세자들을 집중적으로 키우려는 '킹메이커' 역할로 바꾸려 하고 있다. 직접 인수나 지분 취득보다 금전적 지원을 아끼지 않고 자사 인프라를 집중적으로 제공하며 사실상 빠져나가지 못하게 하고 있는 상황. 클라우드 고객사를 확보하고, 스타트업 기술을 자사 AI 서비스 개발에 활용하는 동시에, 반독점 조치를 우회하기 위한 전략으로 풀이된다.

뷰스레터 독자 여러분 안녕하세요. 더밀크 박원익입니다. 최근 미국 뉴욕 현대미술관(MoMA, 모마)에 전시돼 큰 화제가 된 작품 ‘언슈퍼바이즈드(Unsupervised, 비지도)’를 아시나요? 모마 1층 로비에 설치된 가로 x 세로 7.3미터 대형 미디어월 작품으로 아파트 3층 높이의 크기에 압도되는 작품입니다. 이 작품이 화제를 모은 건 생성형 AI가 인간의 개입 없이 만들어 낸 추상적 이미지, 영상을 보여준다는 점 때문입니다. 작가 레픽 아나돌(Refik Anadol)은 AI가 모마에 소장된 방대한 작품(13만8151개) 데이터를 학습하도록 한 뒤 이를 기반으로 새로운 시각 이미지를 계속 생성하도록 만들었습니다. 거대한 디스플레이에서 재생되는 영상과 음악을 감상하다 보면 어느새 용암 분출, 모래 폭풍 같은 환상적인 세계로 빠져들게 됩니다. AI는 우리 시대 예술가, 크리에이터(creator, 창작자)들을 위한 새로운 팔레트, 붓이 되고 있습니다. 새롭게 쏟아져 나오는 놀라운 성능의 AI 기반 창작 도구들은 크리에이터 산업의 미래를 어떻게 바꿀까요?

무스타파 슐레이만(Mustafa Suleyman) 인플렉션AI CEO는 최근 MIT테크놀로지리뷰와의 인터뷰에서 “오랫동안 대화가 미래의 인터페이스가 될 것이라고 장담했다”며 이같이 말했다. 버튼을 클릭하거나 문자를 입력하는 대신 대화를 나누는 방식으로 AI와 소통하게 될 것이라는 전망이다. 그는 “AI 분야에서 일어난 첫 번째 물결은 ‘분류’였고, 두 번째가 ‘생성’이었다”며 “세 번째인 인터랙티브 AI는 행동을 취할 수 있다는 점이 특징”이라며 “기술의 역사에서 매우 중요한 순간이라고 생각한다”고 했다. 인터페이스가 대화형태로 변화함에 따라 AI가 할 수 있는 일이 매우 많아질 수 있다는 설명이다.실제로 AI 기술 발전의 역사를 살펴보면 인공신경망의 발전으로 컴퓨터가 이미지, 비디오, 오디오, 언어 등 다양한 유형의 입력 데이터를 분류할 수 있게 됐고, 이후 학습 데이터 기반으로 새로운 데이터를 만들어 내는 생성형 AI 시대가 열렸다.