팔란티어 제6화: AIP - ChatGPT를 무기로 만

15년의 인내, $6에서 180으로: 월가를 침묵시킨 숫자의 반란

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생성형 AI 시대, 팔란티어의 역습

2022년 11월 30일.

OpenAI가 ChatGPT를 공개했다.

세상이 뒤집혔다.

출시 5일 만에 사용자 100만 명. 두 달 만에 1억 명.

사람들은 ChatGPT에 열광했다. 에세이를 쓰고, 코드를 짜고, 시를 쓰고, 농담을 했다.

실리콘밸리는 패닉에 빠졌다.

구글 CEO 순다르 피차이는 "코드 레드(Code Red)"를 선언했다. 20년 만에 처음이었다.

마이크로소프트는 즉시 OpenAI에 100억 달러(나중에 총 130억 달러)를 투자했다. 빙(Bing) 검색에 ChatGPT를 통합했다.

메타는 2023년 2월 LLaMA를 공개했다. 구글은 3월 Bard(현 Gemini)를 급하게 출시했다.

모두가 생성형 AI 경쟁에 뛰어들었다.

더 큰 모델, 더 많은 파라미터, 더 긴 콘텍스트...

그런데 팔란티어는?

조용했다.

2023년 1분기 실적 발표. 애널리스트들이 물었다.

"ChatGPT에 대한 팔란티어의 대응은 무엇입니까?"

알렉스 카프가 답했다.

"우리는 이미 준비돼 있습니다."

"우리가 만든 건 ChatGPT가 아닙니다."

"우리는 ChatGPT를 무기로 만들었습니다."

2023년 4월 18일, 팔란티어는 발표했다.

AIP (Artificial Intelligence Platform)

ChatGPT의 문제

ChatGPT는 놀랍다.

에세이를 쓴다. 코드를 짠다. 질문에 답한다. 번역도 한다.

하지만 기업이나 정부 입장에서는?

문제가 산더미다.

문제 1: 환각(Hallucination)

ChatGPT는 그럴듯한 거짓말을 한다.

실제 사례 (2023년):

변호사가 ChatGPT에 판례를 물었다.

→ ChatGPT가 6개 판례를 제시

→ 변호사가 법원에 제출

→ 6개 전부 가짜 판례

→ 변호사 징계

생사가 걸린 결정에는 못 쓴다.

문제 2: 데이터 연결 불가

ChatGPT는 2023년 4월까지의 공개 데이터로 학습됐다.

회사 내부 데이터는 모른다.

"우리 회사 Q3 재고가 얼마야?"

→ ChatGPT: "죄송합니다. 귀사의 내부 데이터에 접근할 수 없습니다."

"공급업체 X의 납품이 늦으면 어느 생산라인이 영향받나?"

→ ChatGPT: "구체적인 정보가 없어 답변드리기 어렵습니다."

범용 AI라서 특정 조직에 맞춤화 안 됨.

문제 3: 보안

기밀 데이터를 OpenAI 서버에 보낼 수 없다.

국방부가 ChatGPT에 작전 계획을 물어볼 순 없다.

제약회사가 신약 데이터를 입력할 순 없다.

은행이 고객 금융 정보를 올릴 순 없다.

문제 4: 책임 소재

AI가 틀린 답을 주면?

누가 책임지나?

생산라인이 멈추면? 환자가 다치면? 작전이 실패하면?

OpenAI? 아니다. 약관에 면책 조항이 있다.

팔란티어의 관점:

카프가 2023년 5월 콘퍼런스에서 한 말:

"ChatGPT는 장난감입니다. 재밌습니다. 인상적입니다."

"하지만 이걸로 F-35 전투기를 관리할 순 없습니다."

"이걸로 병원 수술 일정을 짤 순 없습니다."

"이걸로 원자력 발전소를 운영할 순 없습니다."

"우리는 운영 시스템을 만들었습니다."

AIP가 하는 일

AIP는 생성형 AI(LLM)를 조직의 실제 데이터와 워크플로우에 연결한다.

구조: 4개 레이어

1층: 조직의 데이터

Gotham이나 Foundry에 이미 통합된 데이터

실시간

보안 유지

조직 내부에 존재 (클라우드 또는 온프레미스)

2층: 온톨로지

데이터의 의미 체계

"재고", "공급업체", "주문", "직원" 등이 뭔지 정의

관계 정의: A와 B가 어떻게 연결되나

3층: LLM (Large Language Model)

GPT-4, Claude, Llama 등

고객이 선택 가능

여러 모델 동시 사용도 가능

자연어로 질문받고 답함

4층: 실행 레이어

AI가 답만 주는 게 아니라 행동을 제안

"재고 주문하기", "경고 보내기", "일정 조정" 등

하지만 실행은 인간이 승인

핵심 차이:

ChatGPT: 인터넷에서 학습한 일반 지식

AIP: 당신 회사의 실제 데이터로 답변

ChatGPT: 조언을 준다

AIP: 실행 가능한 액션을 제시한다

ChatGPT: 책임 없음

AIP: 모든 답변이 로그에 기록되고 추적 가능

실제 사례 1: 군사 작전 시뮬레이션

2023년 여름, 미 국방부가 AIP를 시범 운용했다.

시나리오 (가상):

적군 부대가 특정 지역에서 이동 중이다.

지휘관이 AIP에 묻는다:

"적군의 다음 목표는 어디일까? 대응 방안은?"

AIP의 작동:

1단계: 데이터 수집 (3초)

AIP가 Gotham에 연결된 데이터를 실시간 수집:

위성사진 (최근 24시간)

적군 이동 이력 (과거 6개월)

지형 정보 (고도, 도로, 다리)

기상 정보 (현재 + 72시간 예보)

아군 배치 상황

보급로 데이터

2단계: 분석 (20초)

LLM(GPT-4)이 패턴 인식:

"과거 이 부대는 주요 도로를 따라 이동했음"

"현재 기상 조건: 비 예보. 산악 지역 이동 어려움"

"보급 차량 3대가 72시간 전 A 지점에서 출발"

"목적지 후보: B 도시, C 공항, D 교량"

"아군 방어: B 도시 약함, C 공항 보통, D 교량 강함"

3단계: 시뮬레이션 (30초)

각 시나리오를 시뮬레이션:

시나리오 A: 적군이 B 도시로 향함

→ 도착 시간: 48시간

→ 아군 대응 시간: 36시간

→ 성공 확률: 65%

시나리오 B: 적군이 C 공항으로 향함

→ 도착 시간: 60시간

→ 아군 대응 시간: 48시간

→ 성공 확률: 80%

시나리오 C: 적군이 D 교량으로 향함

→ 도착 시간: 72시간

→ 아군 방어 준비: 충분

→ 성공 확률: 90%

4단계: 답변 (즉시)

AIP: