지금 it업계와 벤처 스타트업 업계는 GPTs 때문에 난리네요 새벽에 있었던 지피티 개발자 컨퍼런스 요약입니다.

https://themiilk.com/articles/a85c49b49?u=1b5c382f&t=aab118dcf&from&fbclid=IwAR2mxdF9K8B1BucpvFiTOO9FCszAAMDScmg3hrSukv_BI-kLCrT8xZgwxx0_aem_ARXM4CMTNbsuxkzDlCzGrjREnlD87U821jLRsOPYd6ikX_-qizwEPRZPK8UfGeCrL_8&mibextid=Zxz2cZ#utm_source=facebook&utm_medium=share

새벽에 OpenAI DevDay가 있었습니다.

대충 GPT-4 Turbo로 업그레이드된 챗GPT가 300page 분량의 문서를 Prompt로 넣을 수 있고 속도가 더 빨라졌으며, 6개의 voice를 지원한다는 것인데.. 가장 눈에 띄는 것은 GPT store를 이용한 GPTs(맞춤형 챗봇)을 만들 수 있는 기능입니다.

GPT Builder를 이용한 기능으로 개인/기업의 Data를 넣어 학습시키고 특정 프로그램과 API를 연동해서 Action을 할 수 있는 비서를 만들 수 있죠. 달리3와 Bing 연동, 플러그인 등을 넣는 것도 가능하니 정말 특정 영역에서 전문 비서 아니 집사?처럼 이것저것 다 알아듣고 해줄 수 있는 AI를 만들 수 있는 셈이죠.

그렇게 만든 GPTs(챗봇 AI)는 타인에게 제공할 수 있으며, 그런 수 많은 챗봇을 중계 서비스하는 marketplace를 향후 챗GPT가 제공하겠다는 것으로 보입니다.

아래 이미지가 앞으로 챗GPT가 하려는 것을 보여주죠.

그렇게 되면, CJ나 삼성전자 그리고 유명 인플루언서와 각 분야별 전문가들이 자신의 Social data와 각종 이메일 및 작성한 문서들을 넣고 몇가지 플러그인을 조합해서 특정 분야별 전문 AI assistant를 만들어 타인에게 제공하는 것이 가능해지는거죠. 챗GPT store 속 GPTs를 챗GPT에서 만날 수도, 또 각 회사의 홈페이지나 앱에서 연동해서 제공하는 것도 가능할 수 있겠죠.

https://youtu.be/U9mJuUkhUzk?t=1371


* 김지현 sk부사장 포스팅

https://m.blog.naver.com/chunpro_o/223258108366

요즘 제가 관심있는 영역입니다.

1. Ai-노코드 툴
2. Ai 콘텐츠 크리에이팅
3. 직장인 사이드프로젝트

이분은 확실히 맥락 파악과 커뮤니케이션 스킬이 압도적으로 뛰어납니다

https://youtu.be/_P2mc5YCFwg?si=3Wh39rE9hYX2EyUh

얼마전 코리아스타트업포럼에 처음 오신 빅히트엔터테인먼트 방시혁대표님을 뵐 기회가 있었습니다. 사실 연예기획사라고 하면 스타트업과 거리가 있다고 생각하기 쉬운데 어떻게 오셨는지 궁금했습니다. 방대표님은 이렇게 인사말을 하시더군요. (십여명의 스타트업대표들이 둘러앉은 작은 자리였습니다.)

"저는 엔터테인먼트업계에 있지만 항상 스타트업에 로망을 가지고 있었습니다. 저희 회사는 벤처인증도 받았습니다.

혁신은 기술뿐만 아니라 비즈모델의 혁신도 포함된다고 생각합니다. 저희는 엔터테인먼트의 부정적인 이미지를 바꾸고 비즈니스모델을 바꾸고 혁신하고 있어서 스타트업과 동질감이 있습니다.

나름 우리도 기술 기반입니다. DB기반, 기술기반으로 개발자들을 뽑고 있고 VR, 인공지능 기반 아이돌을 개발하고 있습니다. 스타트업 대표님들을 보면서 나도 저런 분들과 같은 판에 있다고 생각해왔습니다. 오늘 같이 만나게 되서 영광입니다."

인상적이어서 대충 메모해뒀습니다.

* 임정욱 전 스타트업얼라이언스 센터장님의 메모

스타트업의 흔한 착각.

스타트업 대표님들이 뭔가 대단한 일을 하고 증명하려고 노력한다. 상을 받고, 발표를 하는 자리에 어떻게든 가려고 하는 대표님들이 많다. 특히, 한두번의 투자로 pay it forward 라는 미명하에 여기저기 스킬마냥 경험을 공유한다고 한다. 단언컨대 투자받는 법은 없다.

그리고 그런 일련의 행위들은 스타트업의 본질이 아니다. 스타트업은 뭔가를 보여주는게 아니라, 단지 보여지는 것이다. 보여주려고 하면 힘이 들어가고 실수하게 되고, 빨리 사라진다.

3년, 5년 전 봤던 수 없이 많은 대표님들, 스타트업들이 지금 연락도 안되거나 안드러난 경우가 많다. 오랜기간 연락되고 남은 분들은 투자자분들, 투자씬에서 일한 스텝 분들이다. 계속 새로운 대표님들, 새로운 스타트업들을 만나 라포를 형성하고 함께 하는 과정에서 지금 살아 있는 스타트업들을 매번 만나기에 새롭지만, 정작 그들 중 상당수는 투자자로서도, 그리고 내 인생에서도 스쳐지나가는 분들일 때가 많다.

그래서 너무 보여주려고 하지 말고, 잘 보여지면 좋겠다. 힘을 빼고 본질적인 부분에 집중하면 나머지는 따라온다. 사용자, 고객, 프로덕트에 집중하시라는 이야기가 그 이야기다.


출처: https://www.facebook.com/100001500562304/posts/pfbid02CwkYrn67bcW34pypHVv5nB5nymnu8hMYT3M6jFqauVsRgFWeHQAwfr3CJtntX1W3l/?mibextid=r5uJeJ

얀테의 법칙은 북유럽사람이 삶을 살아가는 사회규범, 관습이자 불문율 같은 삶의 철학이다. 덴마크계 노르웨이 작가인 악셀 산데모세가 1933년에 쓴 소설 '도망자'에 등장하는 가상마을 '얀테'를 소개하면서 지어진 법칙이다.

북유럽, 특히 노르웨이에서 정신적인 주류를 이룬다고 한다.

1
openAI 발표때마다 수백개의 스타트업이 죽어 나간다고 한다.
개인적으로도 이번 발표로 발길 끊은 서비스가 4-5개는 된다.
토큰수가 12만까지 증가했으므로
chatPDF는 발표 끝나자마자 바로 지움..ㅎㅎ
api를 적당히 포장해서 파는 잔잔바리 랩퍼 스타트업 뿐만 아니라, 유니콘 기업까지도 영향이 있을 듯하다.

2
기계에게 자연어로 물으면 알아듣고 어떻게든 대답을 해낸다.
문제는 내가 가진 데이터에서 정확히 답을 찾아내는 것.
토큰수 제한때문에 자료를 다 때려놓고 물어볼 수가 없으니까,
토큰수 제한보다 텍스트를 잘게 쪼개서 벡터 db 에 넣고 벡터화한 다음
자연어로 물으면 그 자연어를 다시 벡터화해서 가장 유사한 벡터를 찾는 방식이 각광받게 된다.
토큰수가 12만까지 증가했으므로, 이제 이런 번거로운 짓을 할 필요가 줄어들게 된다.
유니콘 기업이라고 칭송받던 파인콘(Pinecone)에게도 영향이 있을 듯?

3
LLM 시대에 촉망받던 랭체인(LangChain)마저도 영향 있지 않을까?
자연어에서 주요 정보를 추출해서 API에 전달하고 연결하는 것이 랭체인으로만 가능했는데, openAI도 함수 호출기능(Function calling)으로 가능해진 게 몇개월 전이다.
암만봐도 GPT 빌더에서 함수 호출기능 이용하는게 더 좋을거 같은데?

4
GPT 빌더의 등장으로
벨루가 등 맞춤형 챗봇 도구 제공 서비스는 당분간 쳐다볼 필요도 없어 졌다.
안그래도 강력한 음성인식 기능이 있는 위스퍼가 업그레이드 됨으로서
텍스트-음성 변환 AI 스타트업도 그렇다.
일레븐랩스(ElevenLabs)가 기술력이 그렇게 뛰어나다던데, 앞으로 어떻게 될지 모름..

5
그럼 openAI는 스타트업 생태계를 초토화시키고 있나?
아니다. 그동안 소수의 스타트업들만 가능하던 서비스를 이제는 일반인도 충분히 만들수 있게 되었다.
1000개의 스타트업이 망하겠지만, 10만개의 스타트업이 생길수 있는 가능성을 만들었다.
코딩지식 부족한 개인도 기발한 아이디어만 있다면 서비스를 열수 있게 된다.
그러니까 앱스토어 초기 상황이 펼쳐지게 된다. 지금은 상상도 못할 기발한 서비스가 생겼다가 사라지고, 이합집산을 하는 재밌는 상황이 펼쳐질것.

직업인으로 개발자에게 무슨 역량이 중요한가. 만약에 팀으로 회사에서 일을 한다면, 다 집어치우고 일이 잘 되게 만드는 데 집중하는 능력이다. 자기 자존심이든 취향이든 스타일이든 뭐든 다 내려놓고, 일이 잘 되게 만드는 데 자기가 어떤 걸 해야하는지, 어떤 식으로 일을 해야하는지를 파악하고, 그걸 최선을 다해서 하는 것이다. 뭔가 지적하고 싶은 게 불쑥 올라오는데, 그걸 떠들어 대는게 지금 팀의 특성과 상황과 일정을 볼 때 일에 방해가 되면 그냥 눌러버리는 능력, 자기가 좀 더 잘 하는 분야가 있으면 그걸 팀이 일을 해내는데 잘 풀어 놓는 것, 필요하면 거칠게 나서기도 하고, 때로는 침묵하기도 하면서, 자기 일이 아니라고 생각했던 것도 하면서 목표를 이루는데 최선을 다하는 것. 나는 그게 실력이라고 생각한다. 다른 이들의 코딩 능력, 설계 실력, 커뮤니케이션 태도, 지식, 서투름 , 일을 하는 방식 그 따위 걸 가지고 감정이 상하게 따지고 싶다면 일단 일을 해내고 나서 하면 된다.

나는 팀으로 일을 한다면 우리 편인 사람들하고만 하고 싶다. 적어도 일을 하는 동안에는. 일을 마치고 다시는 보지 말자고 하고 떠나더라도.

프론트엔드, 백엔드 따위로 구분하고 비열하게 선을 긋고, 갈등 생긴다고 대화도 단절하고, 그룹을 만들어 자기들끼리만 떠들고 비방하고, 비밀로 하고, 정보를 공유하지 않고, 왕따 시키고, 툭하면 나는 맞는 말을 하는 거니까 하고 아무말이나 떠들어 대고는 당당한 사람은. 그냥 일에서는 무능한 사람일 뿐이다. 기술 선택, 설계, 코딩 따위 얼마나 우아하고 깔끔하고 세련되게 하든 말든 일을 잘 해내는 데 방해가 되니까.

https://www.ft.com/content/b2928076-5c52-43e9-8872-08fda2aa2fcf

“ChatGPT가 출시된 지 몇 달 만에 주요 온라인 프리랜서 플랫폼의 카피라이터와 그래픽 디자이너가 얻은 일자리 수가 크게 감소했으며 수입은 더욱 급격히 감소“

”이는 생성형 AI가 인간의 작업을 댗체수행할 뿐만 아니라 그들이 수행하는 일의 가격을 떨어뜨린다는 것을 의미“

“이전에 가장 높은 수입을 올리고 가장 많은 작업을 완료한 프리랜서들은 다른 근로자들에 비해 고용 및 수입 감소가 오히려 더 컸음. 즉, 더 뛰어난기술이 방어막이 되어주지 못했음“

#AI

제가 아는 인디 개발자 형님도 그래픽 디자이너 비용 줄이고 dall e 이용해서 그래픽 작업 중이더라구요. 확실히 ai가 실제 고용에 영향을 미치는 중입니다.

오 빅파이프님 의외의 선택이네요

속보 오픈ai 이사회가 샘알트먼을 해고시켜습니다 ㄷ ㄷ


https://n.news.naver.com/article/009/0005216932?sid=101

"인간의 정신은 '논리 처리 장치'가 아니라, '스토리 처리 장치'입니다. (다시 말해, 사람은 논리로 설득이 되는 게 아니라, 스토리로 설득이 된다는 말입니다)"

- 조너선 화이트

서울부동산포럼 20주년 특별컨퍼런스: "서울부동산포럼 20년, 회고와 미래"
2023년 11월 23일 /라움

[이태교 서울부동산포럼 창립회장 축사]
2003년 6월 25일 삼성에버랜드 주최 부동산 행사에서 시작
2003년 11월 12일 서울부동산포럼 정식 발족함
서울부동산포럼
자격심사해서 최고 전문가만 받는 모임을 만들어 20년을 이어오니 이제 대한민국 부동산의 핵심 인물들이 다 모인 포럼이 됨, 아무나 못들어오는 자부심
100년 후에는 우주도 가보자

[지난 20년의 부동산 시장, 그리고 다가올 20년의 기회 - 김경민 교수(서울대학교 환경대학원)]

IMF 외환위기 -> 카드 대란 -> 2008년 금융위기 -> 유럽위기 -> 팬데믹
위기는 많았는데 100년전에는 어땠을까?
핫플레이스, 익선동은 누가 언제 만들었을까?
1929년, 1935년: 익선동 166번지

1919년, 정세권이라는 분이 경성에 와서 가옥을 개발하기 시작함
집값폭락시대의 무시무시한 그때를 말하는 정세권
1935년 신문기사
정세권은 북촌 지역 개발을 많이 했음
1930년대 대폭락기 정세권의 전략
중일전쟁 충격으로 부동산 시장 가격 급락, 주택 공급 축소, 이후 인플레이션 발생, 디벨로퍼들의 주택 공급 어려워짐
건양사, 1920년 설립 후 10년만에 서울 최대 재벌이 됨
혁신 아이디어, 앞으로 집장사는 새로 짓는 것이 어렵기 때문에 집세 받는 업, 기업형 임대시장을 열어야 한다. 무려 100년 전 기업형 임대업을 생각한 것
100년 전 역사에서 찾을 수 있는 교훈

지난 10년 최대 파산 위기였던 사업, 용산 국제업무지구 파산(2013년)
서울 아파트 가격 바닥이었던 시점, 2013년

전문 디벨로퍼의 등장
외환위기 후: 엠디엠, 신영, 피데스
다양한 디벨로퍼, 전문 디벨로퍼, 전문 부동산 운용사 등 등장

프롭테크의 성장, 한국 프롭테크 포럼

도시 패러다임의 변화, 부동산 패러다임의 변화
프랭크로이드라이트가 그린 도시의 미래
라디오가 공급되면서 정보통신 혁명, 교통혁명이 일어남에 따라 도시가 교외로 확산되어 갈 것으로 생각했음. 고속도로의 결절에 이르는 지점에 사람들이 물건을 파는 장소가 생길 것으로 생각했는데 실제 30년대 미국에서 이 지점에 쇼핑몰이 생김.
중세도시는 반경이 짧은 성곽도시. 산업화되면서 도시가 확장됨.
도시 빈곤, 환경, 위생 등 문제 발생 -> 광역 도시 논의, 철도망(20세기 초)

서비스 도시 - 공장이 빠져나가고 도시에 오피스가 들어서기 시작
르꼬르뷔지에가 이를 예측함. 빠리 중심 도시에 새로운 유형의 금융회사, 로펌, 회계사들이 들어서면서 글로벌 비즈니스를 하게되고 초고층 개발
구로공단의 변화도 마찬가지 변화 흐름

사이먼 프라퍼티 주가 폭락, 미국 증시 상승 -> 글로벌 오프라인 리테일 붕괴
아마존 주가 상승

21세기 플랫폼 도시
상점이 망하고 도시로 다시 물류창고가 들어옴

산업도시 -> 서비스 도시 -> 플랫폼 도시
강남, 여의도, 상암, 을지로, 홍대/합정 오피스 클러스터

생성형 AI
김경민 교수도 올해
LLM 머신, 부동산 전용 챗 GPT 만들고 있음

부동산의 핵심 리스크는 유동성과 비대칭성, 보안성인데 AI, 블록체인, STO 등으로 개선할 수 있지 않을까? 라는 김경민 교수의 개인 의견으로 마무리

[밸류맵 김범진대표 - 부동산 시장과 AI(AI가 바꾸는 부동산 시장)]

무어의 법칙
AI의 기술적 발전은 지속 발전하고 있음
어떻게 진짜 같은 가짜 데이터를 만들 수 있을까?
최대한 진짜 같은 모조품을 생성하는 생성자 Generator가 생성한 데이터를 구별자 Discriminator가 진품과 모조품을 구분함 -> 경쟁적으로 발전하는 과정

부동산 의사결정에서 AI결정이 어려운 이유
부동산의 경우 고도의 경험과 지식이 요구되는 전문가 고관여 의사결정 분야
데이터 수집 및 라벨링 작업에 있어 전문가 참여가 필수적
케이스별로 결과값이 달라 전문가 사이에서도 가치판단이 다름
과거 자료를 현재 추정 자료로 사용하기 어려움
학습 데이터 확보 매우 어려움

질로우, 주택가격 예측 모델 어려움
AI데이터 라벨링 서비스가 오히려 유망 (노가다)

*현재 활발하게 개발되고 있는 서비스
AI 건축설계 - 규모검토, 기본설계
부동산가치평가 AVM(Automatic Valuation Model): KT, 밸류맵
부동산 채권평가 자동화 ABV(Automatic Bond Valuation): 회수금액 예측 산출
부동산 신용평가 시스템 R-Credit Scoring System

부동산 시장에도 생성형 AI가 활용될 수 있을까?
Nerf: 3d 맵에 사진 찍히지 않은 부분을 완성 시켜줌
GPT X DALL-E
건물 CG 그리기
전문가 AI로 설계 후 생성형 AI로 디자인
참고: 의료영역에서의 생성형 AI기술, 인공지능이 뼈나이 판독, 루닛 흉부 영상분석

[우미건설 김병권 전무 - 인구변화와 주택시장의 미래]

지금부터 2050년까지
총인구수 420만명 감소
고령인구 950만명 증가
1인가구 현재 800만명(30년전에는 100만) 100만 증가
수도권 인구 2600만명에서 98만명 감소 전망(비수도권은 300만명 이상 감소)

과거 30년간 연평균 542천가구 이상 공급
대형건설사(7개사) 연 15000-20000세대 공급해왔음

사업구조가 단순했음
토지비의 10% 출자, PF 대출로 토지 잔금, 선분양, PF 상환, 건축비 충당, 시행이득 획득

인구구조의 변화
3,4인 가구 중심에서 1,2인 가구로 주된 가구 유형 변화

경제성장률 둔화, 가구수는 꾸준히 증가해도 가구원수는 감소
국민총소득은 꾸준한 성장 후 둔화
1인당 국민총소득 및 증감률 추이
산업화로 인한 급격한 성장과 도시 집중화 현상: 2000년을 기준으로 증가율 둔화

섬찟한, 정해진 미래 주요 View Point
인구문제 해결 주체는? 부동산 사업자는?
2019년부터 인구수 감소, 가구수, 고령인구, 1인가구수, 수도권 고령인구수 증가
2035년 65세 이상 인구 40%, 2050년 65세 이상 인구 52%

대규모 아파트 개발 사업 - 사라지지는 않겠지만 업의 본질이 바뀔 수 있음
Work + Play + Live

[알스퀘어 류강민 리서치센터장 - 데이터로 보는 미래 상업용 부동산 시장의 변화와 예측]
서울 오피스 가격은 거품인가?

최근까지 서울 오피스 가격은 거품이 있었으나 지금은 거품이 사라지고 있는 시장
거품이 끝난 후에는 오히려 기회가 많을 것

가격은 왜 변하는가? 금리와 미래 가격에 대한 기대
거품은 무엇인가? 근거가 없는 막연한 기대로 현재 가격이 상승하는 경우를 말함
거품은 시장가격과 잠재가치의 차이라 볼 수 있으며 거품이 존재하는 동안 거품의 크기는 커짐
거품은 자기증식, 나중에 터지게 됨

글로벌 금융위기 직전까지 서울 오피스 Cap rate은 국고채와 거의 붙을 만큼 안전 자산으로 취급됐고 코로나 직후도 마찬가지 -> 과연 안전자산으로 볼 수 있는가/ 거품일까?
거품이 어느 정도 있었다고 판단함

거품이 사라졌다고 판단하려면 국고채와 Cap rate spread가 다시 벌어져야 함: 국고채보다 서울 오피스라는 자산에 좀더 위험이 있다는 점을 반영한 가격이어야 거품이 없는 건전한 가격
Cap rate이 국고채 금리 + 160bp 수준까지 상승해야함
이를 위해서, 1) 임대료가 상승하거나 2) 오피스 가격이 하락해야함
결론적으로 시간이 필요
향후 2년간 임대료 8% 정도 상승하면서 금리 하락하면 균형이 맞춰질 것

지식산업센터와 물류센터의 가격은 오피스보다 더 높게 상승했고 금리인상의 여파도 더 크게 나타남
모든 자산유형의 거래 규모가 절반 이하로 감소. 거품이 사라지는 과정에서 거래 감소 불가피

오피스는 공급이 많지 않아 공실률이 상승할 것 같지 않으나
지식산업센터는 꾸준히 공급되고 있음(연평균 10%, 공급과잉) 특히 경기도
물류센터도 공급과잉 당분간 지속. 저온 공실률 급등
경기 고양시 등 지산 공급 과도. 경기도 공실률 급등
전통적인 지산 중심지 구로와 가산도 당분간 공실 증가할 전망

오피스 시장은 가격의 민감도가 중심성이 더 높아지고 있음
중심지에서 멀어질수록 가격이 낮아지는 정도가 더 가팔라진다는 의미

물류의 입지는 교통비용이 적은 곳이 양호한 입지
자동화 가격이 저렴해질수록 교통비용이 점점 더 중요

[마스턴아시아퍼시픽 양병우 상무 - 부동산 금융시장의 혁신과 과제