미래에셋 AI 리포트 공부
2023년 3월 29일 리포트 복습
최근에 읽은 자료 중 복습 및 정리해놓고 싶은 리포트가 있어 요약해 봅니다. "Everything Everywhere All at Once(AI가 불러온 신산업 혁명)"이라는 제목으로 발간된 미래에셋증권 디지털리서치팀의 리포트입니다. 200페이지가 넘는 방대한 자료이나 정말 큰 도움이 되는 내용으로 가득했습니다. 꼭 한번 읽어보시길 권합니다.
시간이 없다면 미래에셋증권 유튜브 채널에 공개된 동영상을 추천드립니다. 해당 리포트에 대한 내용을 요약하는 내용입니다.
Ep.1 AI에 주목하는 이유
Ep.2 실생활에 활용하는 AI기술들
Ep.3 왜 딥러닝인가?
Ep.4 생성 AI 기술, 어디까지 왔니?
Ep.5 언어모델과 트랜스포머[GPT])
Ep.6 기반 모델이 낳은 신 밸류체인
Ep.7 생성 AI와 메타버스
Ep.8 빅데이터와 빅테크 ①
Ep.9 빅데이터와 빅테크 ②
Ep.10 AI 연산의 시작은 반도체
Ep.11 AI에 진심인 중국, AI밸류체인 점검
Ep.12 글로벌 AI ETF 총정리
특별 대담. 월가 전문가에게 듣는 생성 AI의 미래(영어인터뷰)
아래 내용은 모두 100%로 미래에셋 리포트의 내용을 요약한 것이니 참고해 주시기 바랍니다. 참고로 모든 자료는 미래에셋증권 사이트에 공개되어 있습니다.
1. 우리가 AI 기술에 주목하는 이유
- 괄목할만한 생산성의 혁신
- 인지/판단 영역까지 확장된 기술의 발전으로 고용시장 변화 야기 (내 일자리..?)
- AI는 이제 시작이고, 채택속도의 가속화 진행 중
2. 주요 AI 기술
- 인공지능은 왜 딥러닝인가?
딥러닝은 머신러닝과 다르게 프로그래머가 플로우 차트를 그리지 않는 구조로, 스스로 매개변수를 찾아나감. 어떤 답을 내는 이유는 수학적으로 밝혀지지 않아 왜 되는지를 이해하지 못함. 그래서 역설적으로 어디까지 될지도 알 수도 없음(가능성의 무한대).
- 딥러닝의 발전 속도
진보의 속도가 엄청나게 빠르고, 이미 인간을 넘어섰음. 2012년에 처음으로 개와 사람을 구분하기 시작했고, 2년 뒤에 생성모델이 등장.
- 생성 AI의 주요 모델은 디퓨전과 GAN
디퓨전은 노이즈를 추가해 다시 제거해 가며 복원하는 방식이고 GAN은 생성자가 실제데이터와 구별할 수 없는 샘플을 생성하고, 판별자가 각 샘플들을 구별하는 방법을 학습하는 모델임
- 생성 AI의 기술의 현재와 미래
자연어로 입력하면 그림을 그려주고, 이미지를 만들어주는 현재. 그림의 퀄리티는 실제 사진과 같은 수준이라 엄청난 충격을 주는 수준이고, 고사양의 이미지를 빠르게 만들어내고 있음. 퀄리티는 아직 낮지만 일부 영상도 만들어 주고 있음. 해상도와 프레임은 떨어지나 비디오 생성까지 도달했다는 속도감이 압도적. 머지않아 영화도 만들 것 같은 속도
- 생성 AI 중 가장 주목을 받는 것은 '언어 모델'
GPT는 생성 AI이고, 언어모델임. 가장 성능이 좋아 주목을 받고 있음. 또한 언어모델을 다른 태스크에 전이학습을 하면 이전과 비교했을 때 다른 태스크의 성능이 비약적으로 상승함. AI가 언어를 이해한다는 것은 생각을 체계화한다는 개념임.
- 언어모델의 핵심은 '트랜스포머'
트랜스포머는 문장 전체에서 단어들 간의 관계를 파악하는 방식임. 어떤 단어가 다른 단어들과 가장 연관성이 높은 지를 판단하는 셀프 어텐션 방식임. 각 단어의 시퀀스를 병렬로 처리해야 함
- 그렇게 나온 Chat GPT4는 압도적
국내 서비스보다 한국어를 더 잘 아는 GPT4(말을 더해 뭐 하겠니..?). 재귀적 자기 개선(자기 자신을 참조해서 스스로 개선)도 곧 가능할 듯.
3. 모든 것, 모든 곳에서의 변화
- 신산업 혁명의 밸류체인
대형언어모델을 기반으로 수만은 애플리케이션과 서비스들이 출시되고 있음. 사전학습으로 만들어낸 Foundation Model(이게 Open AI의 GPT-4 임, 구글의 바드 등등)을 기반으로 다른 하위 업무에 적용하는 방식임. 자연어-to-something의 애플리케이션이 만들어지는 중. AI와 최종소비자를 연결하는 시장이 열리고 있음.
- 생성 AI와 메타버스
인공지능은 다른 산업의 발전을 가속화하는 기반기술임. AI 산업화 시대에 들어서면, 메타버스와 블록체인 기술이 고도화될 수 있음. 게임, 교육, 엔터, 개발/보안, 디지털 트윈 등.
- 헬스케어와 자율주행
헬스케어의 신약개발에 큰 도움을 주고 있음. 자연어 처리모델만큼이나 중요한 영역이 자율주행. 구글과 바이두가 자연어처리방식 대신 자율주행에 집중한 이유도 수익화 측면에서 더 유리하기 때문.
4. AI 모델 구축의 주요 요소
- 알고리즘 개발능력, 데이터, 반도체
하나라도 부족하면 만들어 낼 수 없음
MS : 빅데이터와 알고리즘 모델을 보유함. Chat GPT + BING. 플러그인으로 활용도 증가.
메타 : 79억 명 중 40%가 메타의 이용자.
구글 : AI원조 맛집. 모든 기반 기술에서 최고 기업
엔비디아 : 데이터센터는 GPU로 만들어야 함. AI공장이 되겠다고 선언. CUDA.
테슬라 : 자동차 회사가 반도체, 알고리즘, 서버를 다 만듦
5. AI in China
잊지 말아야 할 중국. 정부 중심으로 육성하는 AI산업. 반도체 기술에서 큰 취약점이 있는 것은 사실. 그러나 데이터 및 알고리즘 개발은 탁월함
6. AI 생태계, ETF로 접근하기
관련 ETF 정리
