24년 12월 24일 흠터레스팅 테크 뉴스
혼다와 닛산 합병 계획 외 3건
[오늘의 인용글 - 좋은 지표란]
좋은 지표는 비교로 표현됩니다. 특정 지표를 다른 기간, 사용자 그룹, 혹은 경쟁사와 비교할 수 있을 때 변화의 방향성을 파악하기 쉬워집니다. 예를 들어, "지난주 대비 전환율 증가"가 단순히 "전환율 2%"라는 표현보다 훨씬 더 의미있습니다.
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좋은 지표는 이해하기 쉽습니다. 사람들이 쉽게 기억하고 논의할 수 없다면, 데이터 변화가 조직 문화의 변화로 이어지기가 어렵습니다.
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좋은 지표는 비율로 나타납니다. 회계사나 재무 분석가들은 회사의 근본적인 건강 상태를 단번에 파악하기 위해 다양한 비율을 참고합니다. 여러분도 그런 비율이 필요합니다.
- 린 애널리틱스
A good metric is comparative. Being able to compare a metric to other time periods, groups of users, or competitors helps you understand which way things are moving. “Increased conversion from last week” is more meaningful than “2% conversion.”
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A good metric is understandable. If people can’t remember it and discuss it, it’s much harder to turn a change in the data into a change in the culture.
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A good metric is a ratio or a rate. Accountants and financial analysts have several ratios they look at to understand, at a glance, the fundamental health of a company. You need some, too.
- Lean Analytics
(1) 인터넷 컨텐츠 소멸 문제 부상
- 연구에 따르면, 2013년 이후 38%의 웹 페이지가 접근 불가능, 뉴스 사이트의 3분의 1이 2025년까지 사라질 것으로 예상 -> 이는 개인 블로그, 학술 자료, 그리고 뉴스 아카이브에 이르기까지 폭넓은 콘텐츠의 소멸을 의미
- 디지털 저장소의 불안정성으로 콘텐츠는 사라지거나 접근이 어려워지는 상황이 빈번
- AI 기술이 창작 콘텐츠를 모방하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 과정에서 원작의 가치가 왜곡되고 훼손, 이는 창작자 권리와 정체성의 상실을 가중 -> AI를 통해 생성된 콘텐츠가 오히려 인터넷에 '쓰레기' 같은 역할을 하며 정보의 품질을 저하
- 인터넷이 영원히 남을 것이라는 믿음은 허구 -> 삭제된 콘텐츠나 접근 불가능한 계정은 창작자의 디지털 존재를 "지우는" 효과를 가져옴
- 우리는 무엇을 보존할지, 무엇을 잃어버릴지를 결정해야 하는 상황 -> 개인의 추억, 커리어, 예술적 작업이 소멸될 수 있으며, 이에 대한 논의가 필요
- 콘텐츠 소멸은 역사적 맥락을 잃게 하며, 미래 세대의 정보 접근성을 제한, 이는 단순한 개인의 문제가 아니라 사회 전체의 문화적 정체성과도 연결
- https://www.theverge.com/24321569/internet-decay-link-rot-web-archive-deleted-culture
(2) 혼다와 닛산, 전기차 시대를 대비하기 위해 합병 계획
- Honda와 Nissan이 전기차(EV) 시장 경쟁에 대응하기 위해 합병 계획 발표, 합병 시 매출 기준으로 세계 3위 자동차 제조사가 될 전망(1위 Toyota, 2위 Volkswagen)
- Mitsubishi Motors도 합병 논의에 참여 중이며, 2025년 1월까지 참여 여부 결정 예정
- Honda가 초기 합병 회사의 경영을 주도할 예정, 2026년 6월까지 공식 합병 계약 체결, 8월까지 최종 완료 목표
- 환경 변화 대응: Honda와 Nissan이 보유한 기술과 인재를 결합해 자동차 업계의 환경 변화 극복
- 경쟁력 강화: Tesla, BYD 등 EV 시장의 글로벌 경쟁사에 대응
- Nissan 구조조정: Nissan의 2024년 순이익이 전년 대비 90% 이상 감소, 대규모 감원 계획 발표
- Honda의 Mibe Toshihiro: "양사의 자원을 통합해 새로운 모빌리티 가치를 창출할 필요성이 있다."
- Nissan의 Makoto Uchida: "양사의 강점을 결합해 독자적 가치를 제공하겠다."
- 전통적인 자동차 산업이 전기차 중심으로 재편되는 과도기에서 생존을 위한 합병
- https://www.theverge.com/2024/12/23/24327946/honda-nissan-mitsubishi-merger-deal-plans-2026
(3) AI 효율성을 높이는 퀀타이제이션 기법의 한계
- AI 추론(inference) 비용 문제: 훈련 비용도 높지만, 추론 비용은 더욱 빠르게 증가, Google의 Gemini 모델은 훈련 비용 약 1억 9,100만 달러, 추론 비용은 연간 60억 달러 추정
- 대규모 데이터 학습 및 "스케일링" 방식은 효율성의 한계에 도달
- 퀀타이제이션은 AI 모델의 파라미터를 낮은 비트 수로 표현하여 계산량과 비용을 줄이는 기술 -> 예: 16비트 데이터를 8비트로 변환, 계산량 감소로 인해 추론(inference) 단계에서의 비용 절감 가능
- "정밀도"를 낮추지만, 적정 수준에서는 정확도와 효율성을 동시에 유지
- 퀀타이제이션의 문제점: Harvard, Stanford 등의 연구에 따르면, 긴 시간 동안 많은 데이터를 학습한 대규모 모델에서는 퀀타이제이션이 성능 저하를 유발 -> 대규모 AI 모델보다 작은 모델을 훈련하는 것이 더 효과적일 가능성도 제기
- 사례: Meta의 Llama 3 모델에서 퀀타이제이션이 다른 모델보다 더 큰 부작용을 보임
- 대안 1: 저정밀도(low-precision) 훈련 -> 연구에 따르면, 초기부터 낮은 정밀도로 훈련하면 퀀타이제이션 후 성능 저하가 적음, Nvidia는 4비트 정밀도(FP4)를 지원하는 새로운 칩을 개발 중, 그러나 7-8비트 이하로 정밀도를 낮추면 성능 저하가 발생 가능
- 퀀타이제이션은 훈련 후 변환 과정에 초점이 맞춰져 있고, 저정밀도 훈련은 훈련 과정에서부터 낮은 정밀도를 사용하는 방식
- 대안 2: 데이터 큐레이션과 필터링 ->품질 높은 데이터를 선별적으로 사용해 모델 크기를 줄이면서 성능 유지
- 퀀타이제이션의 지속 가능성에 대한 논의: 무한히 정밀도를 낮추는 것은 불가능하며, 데이터 품질과 모델 구조 혁신이 병행되어야 함
- https://techcrunch.com/2024/12/23/a-popular-technique-to-make-ai-more-efficient-has-drawbacks/
(4) 일론 머스크의 xAI, 60억 달러 투자 유치
- Andreessen Horowitz, Blackrock, Fidelity, Nvidia, AMD, Sequoia Capital 등 주요 투자사와 개인 투자자 97명이 참여
- 이전 투자 라운드에 참여한 투자자들에게만 이번 라운드 참여 기회 제공
- Twitter 인수에 참여했던 투자자들이 최대 25%의 xAI 지분을 받을 수 있도록 허용
- xAI의 기술 및 사업 현황: 주요 제품 Grok -> xAI의 대표 생성 AI 모델로 X(구 Twitter)에서 채팅봇 및 이미지 생성 등 다양한 기능 제공, “반항적 성향”을 강조하며 ChatGPT 등 기존 AI 시스템과 차별화, 이미지 생성 도구 Flux와의 통합을 통해 제한 없는 이미지 생성 가능
- 데이터 활용 전략: X의 데이터를 활용해 모델 훈련 및 AI 개발 속도 가속화, X의 개인정보 보호정책 변경으로 xAI가 X 게시물을 훈련 데이터로 활용 가능
- 통합 생태계 구축: xAI 모델은 Tesla와 SpaceX 같은 Musk의 다른 기업 데이터로 훈련, SpaceX의 Starlink 고객 지원 기능에 사용 중이며, Tesla와 기술 R&D 협력 논의 중
- 데이터 센터: Memphis에 122일 만에 완공된 데이터 센터를 통해 다음 세대 Grok 모델 훈련, 현재 10만 개 Nvidia GPU 사용 중이며, 내년까지 이를 20만 개로 늘릴 계획
- 수익과 경쟁: 연간 약 1억 달러의 수익 창출, OpenAI($40억)와 Anthropic($10억) 대비 수익 규모는 작으나 빠르게 성장 중
- https://techcrunch.com/2024/12/23/elon-musks-xai-lands-billions-in-new-cash-to-fuel-ai-ambitions/
