‘200만, 92%, 1억’6일(현지시각) 샌프란시스코 도심에 위치한 SVN 웨스트. 우렁찬 박수와 함께 무대에 등장한 샘 알트만 오픈AI CEO는 대형 화면에 세 개의 숫자를 띄웠다. 이날 최초로 개최한 오픈AI의 개발자 컨퍼런스 ‘오픈AI 데브데이(OpenAI DevDay)’에서 오픈AI가 이룩한 주요 성과들을 공유한 것이다. 2022년 11월 30일 AI 챗봇 ‘챗GPT(ChatGPT)’를 처음 선보인 후 약 1년이 지난 현재 200만 명의 개발자가 오픈AI의 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 활용해 제품을 개발하고 있다. 포춘 500대 기업 92%가 오픈AI의 고객이며 챗GPT의 주간 활성 사용자 수는 1억 명에 달한다.알트만 CEO는 “놀라운 점은 입소문만으로 이러한 성과를 달성했다는 것”이라며 “우리가 이런 일을 하는 이유는 AI가 기술적, 사회적 혁명이 될 것이라고 믿기 때문이다. AI가 다양한 방식으로 세상을 변화시킬 것으로 본다”고 했다. 오픈AI는 이날 개선된 성능의 새로운 대규모 언어모델(LLM) ‘GPT-4 터보’를 발표했다. 또 별도의 개발 작업 없이(no coding) 특정 목적을 위한 맞춤형 챗GPT를 만들 수 있는 ‘GPTs’를 출시한다고 밝혔다. 챗GPT 플러스 가입자, 기업 고객 등 유료 사용자들은 이렇게 만들어진 맞춤형 챗GPT를 GPT 스토어를 통해 이용할 수 있게 된다.
기업용 서비스형소프트웨어(SaaS) 시장은 1996년 세일즈포스의 창업가인 마크 베니오프가 고객관계관리(CRM) 소프트웨어를 클라우드 기반으로 내놓은 후 30년 가까이 발전하고 있다. 당시 소프트웨어 시장은 기업들이 전산 서버에 소프트웨어를 직접 설치하는 온프레미스, 영구 라이선스 형태가 주류였다. 하지만 세일즈포스가 시장을 개척했고 기업형 SaaS 기업이 속속 등장, 클라우드를 활용해 소프트웨어를 직접 설치에서 빌려 쓰는 형태로 시장의 판도를 완전히 바꿨다. 비브이피나스닥이머징클라우드 지수(The BVP Nasdaq Emerging Cloud Index)'를 보면 SaaS 시장의 성장세를 볼 수 있다. BVP는 공공 시장에서 기업공개(IPO)한 SaaS 업체들만을 모아 만든 지수다. BVP 수익률은 나스닥(NASDAQ) 지수를 2~3배 이상 상회하고 있다.
디팍 싱(Deepak Singh) 아마존웹서비스(AWS) 부사장은 26일(현지시각) 더밀크와 단독으로 진행한 인터뷰에서 “AWS는 최근 새로운 생성 AI 조직, ‘차세대 개발자 경험’을 만들었다”며 이같이 말했다. AWS가 생성 AI 대응 조직을 만들었다는 사실은 지난 7월 13일 인사이더 김의준 기자의 단독 기사로 외부에 처음 공개됐다. 인사이더가 AWS 내부 이메일을 입수, 생성 AI 붐에 대응하기 위해 AWS가 분주하게 움직이고 있다는 걸 확인한 것이다. ‘차세대 개발자 경험’ 조직은 AWS가 진행하는 생성 AI 비즈니스 관련 핵심 조직으로 평가된다. 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 생성 AI 기술을 사용할 수 있도록 돕는 역할을 담당하며 최근 아마존이 선보인 AI 기반 코드 생성 도구 ‘아마존 코드위스퍼러(Amazon CodeWhisperer)’팀이 차세대 개발자 경험 조직에 속해 있다. ‘파운데이션 모델(Foundation Model)’ 플랫폼 ‘베드록(Bedrock)’, 26일 새롭게 공개한 ‘아마존 베드록 에이전트(Agent for Amazon Bedrock)’와도 밀접하게 연관돼 있다. 더밀크는 차세대 개발자 경험 조직을 이끄는 디팍 싱 AWS 부사장을 ‘AWS 서밋 뉴욕(AWS Summit New York)’ 현장에서 만나 대면 인터뷰를 진행했다. 싱 부사장은 “고객이 생성 AI 분야에서 어떤 일을 하길 원하는지 면밀히 살펴보고 있다”며 “앞으로 생성 AI 분야에서 많은 일이 일어날 것”이라고 했다. 다음은 일문일답
‘구글 I/O 2023’에서 놓친 건 없을까?기조연설 요약본만 보고 구글 I/O 2023을 마스터했다고 생각한다면 오산이다. 구글의 연례 개발자 컨퍼런스 구글 I/O 2023은 제품 출시, 소프트웨어 업데이트를 비롯한 새로운 뉴스로 가득 찬 행사였다. 기조연설 외에도 별도로 데모 행사, 기술 세션, 워크숍 등이 진행됐고, 놓치면 아쉬울 정보가 가득했다. 더밀크는 구글이 발표한 목록을 기반으로 카테고리별 ‘주목해야 할 이유(why it matters)’와 ‘요점(takeaways)’을 추가하고, 중요도에 따른 순서를 새롭게 매겨 총정리본을 만들었다. 바로 ‘구글 I/O 2023에서 발표된 100가지 사실’이다. 구글이 그리는 웹, 스마트폰 생태계, 하드웨어, AI의 미래를 이 시리즈 하나로 정리할 수 있다.
구글의 온라인 문서 편집 툴은 회사는 물론 학교, 직장에서도 널리 활용되고 있다. 별도의 프로그램 설치 없이 거의 모든 기기에서 사용할 수 있는데다, 기본적으로 무료이기 때문이다.지금은 많은 곳에서 활용하지만, 한때는 제한된 편집 기능과 느린 속도 등으로 비싼 소프트웨어를 살 수 없는 개인이나 학생들이 주로 사용했다. 여러 도구 중 가장 많이 사용된 도구는 설문지나 간단한 신청서를 만들 수 있는 '구글 폼(Google Form)'이었다. 제작과 배포도 쉽고, 데이터 수집과 통계에 걸리는 시간도 적게 만드는 이 툴은 구글 문서 툴의 인기를 꾸준히 유지하는데 도움을 준 1등 공신이다.구글 폼의 등장 이후로 10년이 지난 지금, 이 구글 폼의 쉬운 사용과 편리함을 기업을 위한 고도의 데이터 분석과 맞춤 디자인 기능을 더한 소프트웨어를 만든 기업이 등장했다. 바로 앤빌(Anvil)이다.
챗GPT로 전 세계 AI 열풍을 일으킨 샘 알트만(Sam Altman) 오픈AI 공동창업자 겸 CEO가 챗GPT를 세상에 공개하기 전 했던 발언이 주목을 받고 있다. 지난해 9월에 열린 그레이락의 ‘디 인텔리전트 퓨처’ 이벤트에서 알트만 CEO는 “이 강력한 모델은 모바일 이후 볼 수 없었던 진정한 신기술 플랫폼 중 하나가 될 것"이라며 AI로 생겨날 새로운 비즈니스 기회에 대해 설명했다. 챗GPT 열풍이 휩쓸면서 그의 발언 하나 하나가 '역주행'하고 있는 것이다. 그는 이날 차별화된 AI 비즈니스 기회, 가속화될 과학의 발전과 방향, AI가 바꿀 수 없는 것, 사회적 문제 등에 대해 이야기를 나눴다.
2022년 10월 440억 달러의 트위터를 인수한 일론 머스크는 회사 접수 초기부터 수익화에 집중했다. ‘트위터 블루(Twitter Blue)’ 구독 모델(월 8달러)을 도입했고 직원 절반도 해고해 비용도 줄였다. 이어 슈퍼볼 특별 할인 패키지를 내놓는 등 광고 매출 확대에도 올인하고 있다. 여기에 이어 트위터가 그동안 무료로 제공하던 API를 유료로 전환하기로 했다. 일론 머스크는 2월 2일 트위터 API(application program interface (API))에 접근하는 조건으로 월 100달러를 부여할 예정이라고 밝혔다. 이어 트위터는 2023년 2월 9일부터 API를 모두 유료로 전환한다고 공식화했다.
구글이 새로운 야심찬 AI(인공지능) 프로젝트를 공개했습니다. 지난 2일 미국 뉴욕 구글 오피스에서 개최한 'AI 연례 컨퍼런스'에서 구글은 세계에서 가장 많이 사용되는 1000개 언어를 지원하는 AI 프로젝트를 발표했습니다. 더버지(The Verge)에 따르면 공개한 AI 모델은 텍스트 뿐만 아니라 음성 및 동영상까지도 자동으로 번역할 수 있습니다. 이 날 구글은 400개 이상의 언어로 훈련된 AI 모델을 선공개하며 "오늘날 음성 모델에서 볼 수 있는 가장 큰 언어 범위"라고 설명했습니다. 구글은 수십억명의 사람들이 온라인에서 자유롭게 의사소통하고 정보를 접하게 하고 싶다는 목표를 밝혔습니다. 구글의 1000개 언어 프로젝트는 전 세계 언어에 걸쳐 방대한 지식을 갖춘 단일 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다. 주빈 가라마니(Zoubin Ghahramani) 구글 AI의 연구 부사장은 더버지와의 인터뷰에서 "이제 제대로 구현되지 않는 언어들도 AI 기술을 통해 더 쉽게 사용될 수 있다"고 전했습니다. 언어와 AI는 항상 구글의 핵심 기술이었는데 최근 머신 러닝의 발전으로 'Large Language Models(초대형 언어 모델, LLM)'이 개발돼 더 강력하고 다기능적인 AI 언어 모델이 기대됩니다. 👉 자연재해 예측 시스템 확대·강화더불어 구글은 AI를 이용해 자연재해를 예측하는 시스템을 확대 및 강화한다고 발표했습니다. '플러드허브(FloodHub)'라는 새로운 도구는 전 세계의 홍수 예측 정보를 지도에 표시해 홍수가 언제, 어디서 발생할 것인지 알려주는 시스템입니다. 머신러닝으로 학습한 AI가 기상 상황과 인근 강 수위를 분석해 홍수 발생 가능성을 알려줍니다. 이 시스템은 기존 2개국(인도, 방글라데시)에서 18개 국가로 확대됩니다. 홍수로 위험에 처한 사람들에게 필요한 지원을 신속하게 제공하는 데 도움을 줄 수 있을 것입니다. 그리고 AI가 인공위성 사진을 분석해 산불의 예상 진로와 확산 경로를 파악할 수도 있습니다. 이처럼 AI가 실제 삶 속 문제를 해결하는데 큰 역할을 하고 있습니다.
로봇이 커피를 만들거나 레스토랑에서 음식을 서빙하고, 수술실에 들어가 미세수술을 집도하는 것은 더이상 영화나 소설 속에만 존재하는 이야기가 아니다. 다양한 기능을 보유한 로봇이 점점 영역을 넓혀가고 있기에 지능형 로봇의 발전은 의심할 여지가 없다.산업용 로봇이 국내외 시장에 도입된 것은 오래된 일이다. 그러나 비싼 가격과 큰 부피, 어려운 사용법 때문에 중소업체에서는 이제껏 사용을 꺼려하고 있었다. 사우시 오토노미(Southie Autonomy)는 이러한 문제를 해결해 준다.이 기업은 다른 자동화 기기보다 50%이상 싼 가격으로 누구나 사용할 수 있는 노코드 로봇 팔을 시장에 내놓았다. 이 로봇을 사용하기 위해서는 복잡한 코딩을 알 필요가 없다. 조작자가 로봇에게 간단한 제스처와 음성으로 어떤 작업을 해야 하는지 알려주면, 인공지능 알고리즘을 가진 로봇이 스스로 알아서 일을 진행한다.
정보기술(IT)이나 플랫폼 기업이 아니더라도 코딩을 할 수 있는 사람이 필요한 때가 있다. 바로 기업의 데이터를 활용해 새로운 상품을 기획할 때다. 금융 전문가, 영업사원, 마케터들은 실무 경험이 많고 데이터가 있어도 코딩 실력이나 데이터 분석 능력이 부족한 경우가 많다. 코딩을 할 수 있다고 해도 모델을 만들고 상품을 개발하려면 몇 달 걸리기도 한다. 상품을 내놓기도 전에 시장이 바뀔지도 모르는 시간이다.기업 규모가 크면 전문 데이터 과학자를 두지만, 이들은 채용도 어렵고 몸값도 비싸다. 고객을 직접 만나고 현장에서 뛰는 실무자들만큼 업계 사정을 잘 알지 못하기 때문에 실생활과 동떨어진 분석 결과를 내기도 한다. 그렇다고 웹사이트나 보안을 책임지는 개발자들을 쓸 수도 없는 일이다. 코딩을 할 수 있는 개발자들도 데이터 분석이나 통계학 배경지식이 없는 경우가 많다.제대로 활용되지도 못한 채 쌓여 있는 데이터, 어떻게 하면 의미 있는 비즈니스 데이터로 바꿀 수 있을까? 시장 변동, 위험 요소를 예측하고 계산한 신제품을 어떻게 만들 수 있을까? 코히어런트(Coherent)의 노코드 소프트웨어라면 코딩을 모르더라도, 시간이 촉박하더라도 의미 있는 데이터 기반 결정을 할 수 있다.
팬데믹의 장기화로 비즈니스 환경이 디지털 중심으로 더욱 가속화되고 있다. 기업들은 새로운 비즈니스 도약을 위해 고객 경험, 비즈니스 모델, 운영 등 기업 전반에 디지털 소프트웨어 기술을 적용하고 있다. 경쟁력 확보를 위해 효율적인 디지털 환경을 구축하는 것이 더욱 중요해졌기 때문이다. 이런 상황에서 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)의 중요성은 더욱 커지고 있다. API는 개발자가 애플리케이션을 구축할 때 데이터베이스의 데이터를 효과적으로 요청하고 제공받는데 도움을 주는 구성 요소다. 예를 들어, 항공사 예약 앱을 만들려고 한다면 각 항공사에서 제공하는 정형화된 API를 통해 효율적으로 데이터를 요청하고 받아야 한다. API는 애플리케이션과 데이터베이스 사이에서 중간자 역할을 한다.디지털 환경이 일반화 될수록 API를 사용하는 빈도수는 증가한다. 분산된 API를 효과적으로 관리하기 위해서는 한 곳에 모아 관리해야 한다. 기업에서 사용하는 API를 통합 관리하는 플랫폼을 개발한 기업이 바로 라피드API(RapidAPI)다. 미국 샌프란시스코에 본사를 둔 라피드API의 인터페이스는 마치 앱스토어에 진열된 애플리케이션을 보는 것과 비슷하다. 앱스토어에서 누구나 쉽게 원하는 애플리케이션을 찾아볼 수 있듯이 개발자가 API를 찾아보기 쉽게 진열해 놓았기 때문이다. 라피드API의 플랫폼을 이용하면 효과적인 애플리케이션 개발 환경을 구축할 수 있다. 개발 속도는 끌어 올릴 수 있고 개발자 인력 부족의 문제도 어느 정도 해결할 수 있다.