AI 2024 리뷰: 올해 가장 주목할 만한 AI 스토리 10가지

 AI 2024 리뷰: 올해 가장 주목할 만한 AI 스토리 10가지

2025년을 맞이하여 IoT 분석 연구팀은 작년의 주요 AI 사례를 분석했습니다. 이 글에서는 2024년 AI 분야에서 가장 큰 영향을 미친 10가지 혁신과 더불어 몇 가지 일반적인 관찰 및 발전 사항을 소개합니다.

IoT 애널리틱스는 2015년부터 지난 한 해 동안 가장 주목받았던 IoT 관련 10대 뉴스 를 매년 리뷰해 왔습니다 (2024년 IoT 리뷰는 다음 주에 발표될 예정입니다). 올해는 IoT 애널리틱스에서 처음으로 AI 리뷰도 추가했습니다. AI가 많은 기업의 전략과 주요 연구 주제의 핵심으로 자리 잡으면서, AI에 대한 리뷰도 함께 발표합니다.

일반 AI 2024 시장

AI 붐은 2024년에 기록적인 가치 평가와 시장 성장을 주도했습니다. NVIDIA 와 Broadcom 과 같은 AI 인프라 제공업체 와 Microsoft 와 같은 클라우드 AI 서비스 제공업체 는 각각의 AI 수익 흐름에서 강력한 매출 성장을 보였으며 NVIDIA는 2024년에 Apple 과 Microsoft를 여러 번 앞지르며 세계에서 가장 가치 있는 회사가 되었습니다 . IoT Analytics의 GenAI 시장*에 대한 지속적인 연구에 따르면 NVIDIA의 데이터 센터 GPU 수익은 2024년에 142% 증가하여 시가총액이 3.5조 달러를 넘어섰을 것으로 추정됩니다. 한편, AI 연구 개발 회사인 OpenAI 와 xAI는 모두 펀딩 라운드에서 60억 달러 이상을 모금했습니다(자세한 내용은 아래 참조). OpenAI의 현재 가치는 1,570억 달러입니다 . 실제로 AI는 2024년에 너무 과장되어 AI 열풍으로 인해 기술 중심의 NASDAQ이 처음으로 20,000포인트를 돌파했습니다 .

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2024년 가장 주목할 만한 AI 스토리 10가지

2024년 한 해 동안 IoT 애널리틱스는 AI 기술에 대한 보도 범위를 확대하면서 관련 주요 동향을 모니터링했습니다. IoT 애널리틱스 팀의 관점에서 아래 뉴스 기사들은 한 해 동안 나타났거나 더욱 두드러지게 나타난 주요 트렌드를 다뤘습니다. 이에 따라, 저희 팀은 2024년 AI 분야에서 가장 주목할 만한 10가지 뉴스와 그 배경이 된 주요 뉴스 기사를 선정했습니다(주요 뉴스를 시간 순서대로 정리).

1. 가장 주목할 만한 AI 관련 사이버 보안 사례: 국가 지원 해커가 LLM을 사용하여 공격을 개선함

2024년 2월 14일, 마이크로소프트는 러시아, 중국, 북한, 이란의 국가 지원 해커들이 마이크로소프트가 상당한 지원을 아끼지 않는 OpenAI 의 도구를 사용하여 해킹 캠페인을 개선해 왔다고 발표했습니다 . 마이크로소프트는 이들 해커 집단이 AI를 다르게 활용했다고 밝혔습니다. 예를 들어, 러시아 GRU는 일반적으로 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 "우크라이나의 전통적인 군사 작전과 관련될 수 있는 다양한 위성 및 레이더 기술"을 연구했습니다. 한편, 북한 해커들은 LLM을 사용하여 스피어피싱 캠페인용 콘텐츠를 생성했고, 이란 해커들은 이 모델을 사용하여 더욱 설득력 있는 이메일을 작성했다고 합니다.

2. 가장 영향력 있는 AI 관련 규제: EU AI법

EU AI법이 통과되어 시행되었습니다. 2024년 3월 13일, EU 의회는 EU AI법을 채택하여 2024년 8월 1일부터 시행되었습니다. 세계 최초의 공식적이고 포괄적인 규제 로 알려진 이 법은 (오)용으로 인해 발생할 수 있는 잠재적 피해를 기준으로 AI를 네 가지 위험 범주로 분류하여 EU 내 AI 사용 규칙을 수립합니다 .

1. 허용할 수 없는 위험 – 이는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는, 특정 용도로 배포되어 금지된 AI 시스템입니다.
   • 행동을 왜곡하거나 의사결정을 손상시키기 위한 잠재적, 조작적 또는 기만적인 행위.
   • 연령, 장애 또는 사회경제적 상황과 관련된 취약점을 악용합니다.
   • 민감한 속성(예: 인종이나 정치적 의견)을 추론하는 생체 인식 분류(법 집행 기관의 라벨링 및 합법적으로 취득한 생체 인식 정보의 필터링 제외)
   • 사회적 평가, 즉 사회적 또는 개인적 특성을 기반으로 사람이나 그룹을 평가하거나 분류하는 것으로, 이로 인해 해당 사람들에게 불리한 대우가 초래될 수 있습니다.
   • 의학적 또는 안전상의 이유를 제외하고 직장이나 교육기관에서 감정을 추론하는 행위.
2. 고위험 – 허용 가능한 최고 위험으로, EU AI법의 상당 부분은 이러한 AI 시스템 규제에 중점을 두고 있습니다. 이러한 시스템에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.
   • EU AI법 부록 I 에 나열된 EU 법률에 의해 보호되는 안전 구성 요소 또는 제품을 사용하고 해당 법률에 따라 제3자 적합성 평가를 받아야 하는 경우
   • 기타 사항으로는 EU AI법 부록 III 에 나열된 사용 사례 , 허용된 생체 인식 작업 및 중요 인프라 등이 있습니다.

고위험 AI 제공자는 위험 관리 시스템 구축, 데이터 거버넌스 수행 , 규정 준수를 입증하는 기술 문서 제공 등 AI 운영에 필요한 요구 사항을 충족해야 합니다 .

3. 제한적 위험 – 이 범주는 법의 훨씬 작은 부분을 차지하며, 투명성 요건이 훨씬 완화됩니다. 간단히 말해, 이러한 시스템의 개발자와 제공자는 최종 사용자가 AI와 상호 작용하고 있음을 인지하도록 해야 합니다.
4. 최소한의 위험 – 이러한 위험에는 규제되지 않으며 EU 시장에서 제공되는 대부분의 AI 애플리케이션(예: AI 기반 비디오 게임 및 스팸 필터)이 포함됩니다.

일본과 브라질도 AI 규제를 도입했습니다. EU AI 법이 이러한 종류의 최초법으로 선전되고 있지만, 다른 국가들은 AI를 규제하기 위한 법률을 제정했거나 기존 법률과 일치하지만 EU AI 법만큼 규제를 엄격하게 적용하지는 않는 지침을 제시했습니다. 예를 들어, 아시아에서 일본 정부는 2024년 4월 책임 있는 AI 개발 및 사용을 장려하기 위한 기존 법률에 기반한 자발적 지침인 '기업을 위한 AI 지침 1.0'을 발표했습니다. 한편, 남미에서는 브라질 상원이 2024년 5월 AI(알고리즘 설계 및 기술 표준 포함)를 규제하기 위한 첫 번째 법안인 법안 2338/2024를 발의하여 2024년 12월에 통과시켰습니다.

미국에는 연방 차원의 규제가 없습니다. 그러나 2024년에는 최소 24개 미국 주, 푸에르토리코, 미국령 버진아일랜드, 그리고 워싱턴 D.C.에서 AI 법안이 발의되었습니다 . 최소 31개 주, 푸에르토리코, 그리고 미국령 버진아일랜드가 해당 결의안을 채택하고 제정했습니다.

3. 가장 중요한 AI 하드웨어 개발: NVIDIA의 Blackwell 시리즈와 그 지연

엔비디아가 차세대 데이터센터 GPU를 발표했습니다. 2024년 3월 18일, A100 및 H100 시리즈 데이터센터 GPU에 대한 수년간의 과대광고 이후, 미국의 칩 설계 및 개발 기업 엔비디아 (AI를 구동하는 데이터센터 GPU 분야에서 단연 최대 공급업체 )는 GTC 2024 기조연설 에서 새로운 블랙웰(Blackwell) GPU 아키텍처를 발표했습니다 . 이 아키텍처 내에서 B100, B200, 그리고 GB200(그레이스(Grace) CPU 1개와 B200 2개를 결합한 데이터센터 슈퍼칩)의 세 가지 GPU가 발표되었습니다.

NVIDIA는 Blackwell 시리즈의 성능 및 에너지 효율을 대폭 향상시킬 것이라고 약속했습니다. 하지만 NVIDIA의 Blackwell 아키텍처 문서에 예상 성능이 변경될 수 있고 NVIDIA가 설계 결함(자세한 내용은 아래 참조)을 겪었다는 내용이 명시되어 있어 구체적인 수치를 제시하기는 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 예상 성능은 H("Hopper") 시리즈보다 상당히 향상되었으며, GPU당 초당 쿼리 처리 속도는 6배, 출력 토큰 처리 속도는 30배 향상되었습니다.

블랙웰 시리즈 출시가 지연 되었습니다. 2024년 8월, NVIDIA는 클라우드 공급업체들에게 2024년 4분기에 출시될 예정이었으며 GB200 데이터 서버 슈퍼칩의 핵심 구성 요소인 B200 AI 칩이 "이례적으로 생산 과정 후반에" 발견된 설계 결함으로 인해 2025년으로 지연 될 것이라고 알린 것으로 알려졌습니다. NVIDIA의 CFO인 콜레트 크레스는 2024년 11월 분기 실적 발표에서 투자자들에게 GPU가 본격적으로 생산 중이라고 확신시켰고, 일부 보도에서는 NVIDIA가 2024년 12월에 B200을 출시할 계획이라고 보도했지만 , NVIDIA 자체 또는 B100 출시 소식은 아직 공식적으로 발표되지 않았습니다.

4. 가장 영향력 있는 M&A 활동: Microsoft와 Inflection AI

마이크로소프트는 Inflection의 기술과 팀을 인수했습니다. 2024년 3월 19일, 마이크로소프트는 Microsoft AI라는 새로운 소비자 AI 부서를 설립했습니다 . 이 부서의 인력을 충원하기 위해 마이크로소프트는 미국 기반 AI 스타트업 Inflection AI 의 공동 창립자인 무스타파 술레이만과 카렌 시모얀을 영입했으며 , Inflection AI 팀원 대부분도 영입했습니다. 또한, 마이크로소프트는 Inflection AI와 일련의 상업적 계약을 체결했는데, 여기에는 Inflection AI의 지적 재산권 사용에 대한 비독점적 라이선스 계약(기타 계약 포함)이 포함됩니다.

영국 경쟁시장청(CMA)에 따르면, 마이크로소프트는 Inflection AI의 자산 대부분을 인수했으며 , CMA는 Inflection AI가 새로운 경영진과 직원을 두고 독립 법인으로 계속 운영되고 있음에도 불구하고 이러한 거래가 CMA의 합병 관리 관할권에 속한다고 판단했습니다. 그러나 CMA는 일부에서 준합병(quasi-merging )으로 지칭하는 이번 거래가 "실질적인 경쟁 약화"를 야기하지는 않는다고 덧붙였지만, 경쟁 우려를 야기할 경우 유사한 상황에 대한 규제 권한을 가질 것이라고 밝혔습니다 .

규제 당국은 이러한 거래가 불공정한 시장 환경을 조성하는지 의문을 제기합니다. 마이크로소프트 사례는 하나의 예일 뿐입니다. 2024년 초, 미국 연방거래위원회(FTC)는 아마존 이 앤 트로픽 (Anthropic) , 구글 이 앤트로픽(Anthropic), 마이크로소프트가 오픈 AI( OpenAI )에 수십억 달러를 투자한 것에 대한 조사 를 시작한다고 발표했습니다(이 투자들은 각각 대기업들이 소규모 기업의 지분을 상당 부분 인수하는 결과를 낳았습니다). 이 조사는 이들 기업이 합병이나 인수 없이 해당 기업에 대한 실질적인 지배력을 획득하여 규제 당국의 주의를 피하고 불공정한 시장 경쟁 상황을 조성하는지 여부를 조사하기 위한 것입니다.

"준합병"과 "인수합병"은 새로운 개념은 아니지만 AI 경쟁이 치열해짐에 따라 이러한 개념이 더 자주 발생하는 것으로 보이며, 전 세계 규제 기관에서도 이러한 거래를 막지는 못하더라도 이를 주목하는 것으로 보입니다(지금까지는 그렇습니다).

5. 가장 중요한 LLM 발전: Meta의 개방형 모델 LLaMa 3.1이 폐쇄형 모델을 능가합니다.

LLaMa 3.1은 ChatGPT 또는 Claude 모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보입니다 . 2024년 7월 13일, Meta는 업데이트된 LLaMA 3.1(비상업적 라이선스에 따라 공개 가중치 제공, Large Language Model Meta AI의 약자)을 출시하고 OpenAI, Anthropic 및 Mistral 의 다른 인기 모델과 비교한 모델의 벤치마크 테스트 결과를 발표했습니다 . Meta에 따르면 15개 벤치마크 테스트에서 4,050억 개의 매개변수를 가진 모델(LLaMA 3.1 405B)은 OpenAI의 GPT-4 및 GPT-4o와 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델보다 7개에서 더 높은 점수를 받았습니다(비교를 위해 Claude는 6개 테스트에서 더 높은 점수를 받았습니다). 가장 높은 점수를 받지 못한 벤치마크에서는 일반적으로 다른 모델과 동등한 수준을 유지했습니다.

80억 개와 700억 개의 매개변수를 가진 LLaMA 3.1 모델(각각 LLaMA 3.1 8B와 LLaMA 3.170B)에 대한 유사한 벤치마크 테스트에서 두 모델 모두 12개 테스트 중 11개에서 Google, Mistral, OpenAI 모델보다 우수한 성적을 기록했습니다. Meta는 405B와 동일한 15개의 벤치마크 테스트를 수행했지만, 나머지 3개 테스트에서는 다른 모델을 포함하지 않았다는 점에 주목할 필요가 있습니다.

6. 가장 주목할 만한 AI 기반 해고: 클라르나

클라르나(Klarna)는 AI로 인한 기업 인력 감축 위협이 현실화되었음을 보여줍니다. 2024년 8월 27일, 스웨덴에 본사를 둔 결제 회사 클라르나(Klarna) 는 고객 문의 처리에 AI를 도입하면서 수백 개의 직무를 감축 했으며, 더 많은 직무 감축을 예상한다고 밝혔습니다 . 이번 AI 기반 해고 중 가장 주목할 만한 점은, 자사의 AI 기반 챗봇이 직원 700명의 업무를 대신할 수 있다고 발표하면서 평균 문의 해결 시간이 11분에서 2분으로 단축되었다고 밝힌 것입니다. 이 경우 AI가 인간 직원을 완전히 대체한 것입니다. 클라르나는 또한 당분간 엔지니어 외에는 채용하지 않을 것이라고 발표했습니다.

인튜이트(Intuit)가 AI 도입을 위해 대규모 구조조정을 단행했습니다. 하지만 클라르나(Klarna)만 그런 것은 아닙니다. 2024년 7월, 미국 세무 소프트웨어 회사 인튜이트(Intuit)는 인튜이트 어시스트(Intuit Assist)와 같은 AI 도구 개발에 집중하기 위해 1,800명의 직원을 해고 할 것이라고 발표하며 , 이러한 해고가 비용 절감 조치의 일환이 아님을 분명히 했습니다. 동시에 인튜이트는 2025년에도 AI 도입을 지원하기 위해 엔지니어링, 제품 개발, 그리고 고객 응대 분야(영업 및 마케팅 등)에서 최소 기존 규모 이상의 인력을 채용할 계획이라고 밝혔습니다. 인튜이트의 채용 규모는 더 크지만, 클라르나는 이미 AI로 대체된 반면, 인튜이트는 AI 도입에만 집중하고 있습니다.

AI 비숙련 기술 종사자들은 기술 기업들이 AI 서비스로 초점을 옮기는 것을 목격하고 있습니다. 위의 두 사례는 AI가 고객 서비스 및 기타 비기술 분야의 역할을 대체하고 있음을 보여주지만, 주요 기술 기업들은 AI 서비스 재집중의 일환으로 IT 전문 인력을 대폭 감축했습니다. 2024년 한 해 동안 기술 분야 실업률은 변동을 거듭하며 6월에는 4년 만에 최고치 (3.7%)에 근접했지만, 9월에는 2.5% 수준으로 하락하여 현재 수준을 유지하고 있습니다. 2024년 주요 기술 인력 해고 발표 내용은 다음과 같습니다.

• 1월: 글로벌 IT 대기업 구글은 하드웨어 및 구글 어시스턴트 팀을 포함한 여러 팀에서 1,000명 이상의 직원을 감축하여 Gemini GenAI(구 Bard)와 같은 AI 솔루션에 더욱 집중했습니다. 구글 CEO 순다르 피차이는 AI에 대한 자원 재분배를 지속함에 따라 2024년 한 해 동안 더 많은 감원이 예상된다고 밝혔습니다. (2024년 12월, 피차이는 이러한 AI 재집중 노력의 일환으로 관리직을 10% 감축한다고 발표했습니다.)
• 6월: 글로벌 소프트웨어 및 클라우드 서비스 대기업인 Microsoft는 Microsoft의 전략적 임무 및 기술 담당 부사장인 제이슨 잰더가 회사 이메일에 보낸 내용 에 따르면, "AI 붐을 정의하고 [고객이] AI 도입에 성공하도록 지원하는 데 더 많은 노력을 기울이기 위해" 혼합 현실 및 Azure 부서에서 1,000명 이상의 직원을 해고할 것이라고 발표했습니다.
• 8월: 다국적 네트워크 하드웨어 및 소프트웨어 기업 시스코는 약 7%의 인력을 해고했으며 , 클라우드 애플리케이션 및 AI 인프라를 위한 AI 네트워킹을 포함한 AI 투자로 전환했습니다. 이번 감원은 2024년 2월에 약 4,000건의 감원에 이어 이루어진 것입니다.

2025년에는 AI로 인한 일자리 감축이 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 2024년 초 IoT Analytics 조사에 따르면, AI와 GenAI 기술은 전반적으로 고용주들이 가장 선호하는 기술이 되었습니다 . 또한, Staffing Industry Analysts가 900명 이상의 미국 기업 리더를 대상으로 실시한 2024년 설문 조사에 따르면 , 기업의 30%가 AI로 인력을 대체했으며 , 2025년에 AI를 도입할 계획인 기업의 38%는 내년에 AI로 인력을 대체할 것으로 예상한다고 답했습니다.

AI는 일부에게는 희생양이 될 수 있습니다. 하지만 많은 기업이 AI를 해고의 구실로 삼고 있다는 점은 주목할 만합니다. 비용 절감이나 이익 증대를 위한 해고라고 말하는 것보다 AI가 해고의 원인으로 덜 해롭거나 가혹하게 들리기 때문입니다. 더 나아가, 해고의 원인을 AI로 돌리는 것은 효율성과 생산성 향상을 의미하기 때문에 투자자들에게 영감을 줄 수 있습니다. 2024년 2월, 미국 기술 대기업 메타(Meta )의 CEO 마크 저커버그는 해고가 코로나19 이후 기업들이 불확실성에 대응하여 "과도하게 구축"했던 현실의 징후라고 지적했습니다 . 이제 기업들은 효율성 향상을 위해 더 날씬한 조직으로 전환하려고 노력하고 있습니다.

7. AI 기업의 가장 큰 과제: LLM 성과 개선 능력 부족

주요 LLM 발전 프로젝트들이 목표를 달성하지 못하고 있습니다. 2024년 9월, OpenAI는 새로운 LLM(내부적으로는 Orion이라고 함)의 초기 학습을 완료했습니다 . OpenAI는 이 LLM이 기존 모델을 크게 능가할 것으로 기대했습니다. 이는 OpenAI의 GPT-4o(2024년 5월 출시)가 GPT-4 Turbo에서 크게 발전한 것으로 평가받았던 것과 유사합니다. 그러나 이 모델은 지금까지 기대에 부응하지 못한 것으로 알려졌으며 , GPT-4o가 GPT-4 Turbo에서, GPT-4가 GPT-3.5에서 발전한 것처럼 현재 모델에서 크게 발전한 것으로 평가받지는 않습니다.

OpenAI만 이러한 실망스러운 결과를 겪은 것은 아닙니다. LLM 제공업체인 Google 과 Anthropic 또한 기대했던 Gemini 및 Claude 모델 업데이트에 대한 기대치를 충족하지 못한 것으로 보이며, 두 회사 모두 신규 출시가 지연되었습니다.

새로운 데이터의 한계는 새로운 LLM 개발 패러다임을 제시합니다. 지난 몇 년 동안 LLM 기업들은 모델의 획기적인 발전에 대한 기대를 "스케일링 법칙", 즉 더 많은 컴퓨팅 성능, 데이터, 그리고 더 큰 모델이 AI의 역량을 더욱 크게 향상시킬 것이라는 생각에 이끌렸습니다. 그러나 2024년에는 LLM을 훈련시킬 새로운 (인간) 정보가 제한된다는 문제가 발생했습니다. 초기 LLM 모델은 인터넷과 기타 출처, 즉 수십 년 분의 인간 지식을 학습에 활용했습니다. 그러나 지난 2년 동안 상대적으로 덜 새롭고 신뢰할 수 있는 인간 기반 정보가 온라인에 제공되었습니다. 다양한 LLM이 공개된 이후 또 다른 문제가 발생했습니다. 바로 AI의 자기잠식입니다 . 온라인 콘텐츠에 GenAI 를 사용하는 것이 너무 흔해지면서 LLM은 AI가 생성한 콘텐츠를 수용하기 시작했습니다. 이러한 순환적 수용은 인간이 생성한 새로운 콘텐츠를 더욱 제한/희석시킬 뿐만 아니라 모델이 학습하는 정보의 정확성에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

AI의 한계에 의문을 제기하는 사람들도 있고, 진보의 의미를 재고하는 사람들도 있습니다. LLM 분야의 발전이 미흡하고 AI를 훈련할 새로운 데이터가 제한적인 상황에서, AI 연구실들은 확장 법칙이 보편적이지 않다는 점을 받아들이는 듯합니다. AI 업계의 일부에서는 다양한 모델이 한계 성능 에 수렴하고 있다고 생각하기 시작했습니다 . 그러나 다른 이들은 낙관적인 태도를 유지하며 확장 법칙을 새로운 시각, 즉 역동적이고 새로운 패러다임에 대응하며 AI 개발 및 훈련 시 새로운 전략(예: 테스트 시점 확장 )을 필요로 한다고 생각합니다.

새로운 기능들이 LLM의 제한적인 발전을 보완합니다. 모델 발전이 정체기에 접어들었을지 모르지만, AI 기업들은 현재 모델에 부가가치를 제공하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI는 2024년 9월에 o1 및 o1-mini 모델의 프리뷰 버전을 출시했고, 2024년 12월에 정식 출시했습니다(곧 출시될 o3 모델도 함께 출시). o1 모델은 질의를 처리하는 데 시간이 더 오래 걸리지만, 마치 사람이 복잡한 문제를 분석하는 데 시간이 걸리는 것처럼 "사고의 사슬"을 통해 답변을 구성하고 수정한 후 응답합니다. 이를 통해 추론 능력과 답변의 정확성이 향상됩니다.

또한, 2024년 10월, OpenAI는 ChatGPT Search를 출시하여 ChatGPT가 웹을 검색하고 사용자가 ChatGPT 인터페이스와 출처 인용을 통해 정보를 검색할 수 있도록 했습니다. 마지막으로, 2024년 12월, OpenAI와 Google은 각각 Sora (DALL-E 3 기반)와 Veo2 라는 이름의 비디오 생성 기능을 출시했습니다.

8. 가장 중요한 AI 연구 성과: 노벨상 2개 수상

AI 선구자들이 노벨상을 수상했습니다. 2024년 10월 8일과 9일, 노벨 물리학상과 화학상이 처음으로 AI 관련 연구에 수여되었습니다 . 2024년 노벨 물리학상은 인공 신경망을 이용한 머신러닝 기술을 개발한 프린스턴 대학교 물리학자이자 명예교수인 존 J. 홉필드와 토론토 대학교 명예교수이자 전 구글 연구원인 제프리 힌튼에게 수여되었습니다. 한편, 구글 딥마인드 의 CEO 겸 공동 창립자인 데미스 하사비스 경과 구글 딥마인드의 이사이자 알파폴드 의 공동 개발자인 존 M. 점퍼는 아미노산 서열로부터 단백질 구조를 정확하게 예측하는 AI 알고리즘을 개발하여 50년 된 단백질 구조 예측 난제를 해결한 공로로 2024년 노벨 화학상을 수상했습니다.

9. AI에 대한 가장 큰 기업 자체 투자: Amazon

아마존 은 데이터 센터와 AI에 막대한 투자를 했습니다. 2024년 10월 31일 실적 발표 에서 앤디 재시 CEO는 회사의 2024년 자본 지출(CAPEX)이 750억 달러에 달할 것이며, 가장 큰 비중을 차지하는 것은 AWS 와 AI라고 밝혔습니다. 이 시점까지 아마존은 자산 및 장비를 포함하여 데이터 센터 확장에 226억 달러를 지출 했으며 , 이는 전년 대비 81% 증가한 수치입니다.

AI가 하이퍼스케일러 CAPEX(자본지출)를 전반적으로 크게 증가시키고 있습니다. 데이터센터에 투자하는 것은 아마존뿐만이 아닙니다. 마이크로소프트 , 알파벳 , 메타 등 미국의 주요 하이퍼스케일러 기업들의 CAPEX는 AI 투자에 힘입어 2024년에 2,000억 달러를 넘어설 것으로 추산됩니다 . 이러한 대형 기술 기업들은 CAPEX를 계속 늘릴 계획이라고 발표했으며, 미국의 주요 투자은행인 모건 스탠리는 2025년에 하이퍼스케일러 CAPEX가 3,000억 달러를 넘어설 것으로 예측했습니다 . 이러한 지출의 상당 부분은 고성능 GPU와 이를 수용할 대규모 데이터센터 건설에 사용되지만, 서버 운영에 드는 에너지 비용 과 같은 지원 비용도 있습니다 .

하이퍼스케일러의 재정적 지속가능성에 대한 의문. AI 관련 기업들은 투자자들에게 이러한 투자가 획기적인 기술에 대한 큰 규모의 계약금 이라는 점을 납득시키기 위해 노력하고 있습니다 . 마치 "만들면 사람들이 온다"는 식의 접근 방식처럼, 수익성 있는 제품이 운영되려면 인프라가 구축되어야 합니다(예: 기차는 철도가 있어야 합니다). 그러나 수익이 비용에 상응하는지 여부 에 대한 의문이 제기되고 있습니다 . 예를 들어, 데이터 센터(시설, 서버 등) 구축에 드는 초기 비용과 반복적인 에너지 비용은 투자 수익률(ROI) 계산에 반영될 수 있지만, 데이터 센터는 정체되지 않을 가능성이 높습니다. GPU 제조업체들은 더 새롭고 강력한 칩을 계속 개발할 것이며, 하이퍼스케일러들은 더욱 강력하고 성능이 뛰어난 AI가 등장함에 따라 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 칩을 구매하고자 할 것입니다. 또한, 컴퓨팅 성능이 향상됨에 따라 에너지 수요도 증가합니다.

10. 가장 큰 AI 관련 펀딩 라운드: Databricks, OpenAI, xAI

Databricks의 투자는 AI의 날개를 타고 치솟습니다. 2024년 12월 17일, 미국 AI 클라우드 데이터 플랫폼 Databricks는 시리즈 J 투자로 100억 달러를 유치 했다고 발표하며 2024년 최대 규모의 벤처 캐피털 라운드로 자리매김했습니다. 이번 투자로 Databricks의 기업 가치는 620억 달러로 상승했습니다.

OpenAI와 xAI 또한 대규모 투자를 유치했습니다. 2024년 10월, OpenAI는 시리즈 B 투자 유치를 통해 66억 달러를 유치했다고 발표하며 , 투자 유치 후 기업 가치는 1,570억 달러로 상승했습니다. 이 금액은 Databricks가 그 자리를 차지하기 전까지 2024년 최대 규모의 벤처 캐피털 투자 라운드였으며, 2024년 5월 시리즈 B 투자 유치를 통해 60억 달러를 유치 하며 그 자리를 차지한 Elon Musk의 xAI를 제쳤습니다 . 2024년 11월, xAI는 시리즈 C 투자 유치를 통해 다시 60억 달러를 유치하며 기업 가치를 500억 달러로 끌어올렸다고 발표했습니다.

2025년 AI 전망

IoT Analytics 뉴스레터 를 구독하시면 최신 소식과 정보를 지속적으로 받아보실 수 있습니다 . 2025년에도 IoT Analytics 팀은 중요한 IoT 주제에 집중할 예정이지만, AI 관련 보고서를 발간할 계획입니다. 보고서 내용은 다음과 같습니다(이에 국한되지 않음).

• 생성 AI 시장 보고서 2025-2030 (이것은 이전에 게시된 보고서인 생성 AI 시장 보고서 2023-2030 에 대한 업데이트입니다)
• 산업용 AI 시장 보고서 2025-2030 (이것은 이전에 발행된 보고서인 산업용 AI 및 AIoT 시장 보고서 2021-2026 에 대한 업데이트입니다 )
• 규정 영향 통찰력 보고서(EU 데이터 및 EU AI 법 포함)
• Edge AI 보고서

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폭로

본 기사에 언급된 기업과 그 제품들은 2024년 AI 시장 동향을 보여주기 위한 예시로 사용되었습니다. 본 기사에서는 어떠한 기업도 특혜를 받거나 비용을 지불하지 않았으며, 어떤 예시를 사용할지는 분석가의 재량에 달려 있습니다. IoT Analytics는 다양한 IoT 및 관련 기술 시장 참여자들에게 주목을 끌기 위해 언급된 기업과 제품을 다양하게 활용하고자 노력합니다.

IoT Analytics는 기사에 언급된 일부 회사와 상업적 관계를 맺고 있을 수 있습니다. 일부 회사는 IoT Analytics 시장 조사에 대한 라이선스를 보유하고 있기 때문입니다. 단, IoT Analytics는 기밀 유지를 위해 개별 관계를 공개할 수 없습니다. 이와 관련하여 문의 사항이나 우려 사항이 있으시면 compliance@iot-analytics.com으로 연락해 주십시오.