도리의 코인메모

OpenAI가 코딩과 리걸과 바이오는 우리가 직접 할 거고 나머지 영역은 우리가 안 하려고 한다.

Physical AI라고 하는 로보틱스, 그다음에 굉장히 많은 바이오나 헬스케어, 요새 또 longevity 스타트업들 굉장히 많이 생기고 있는데 longevity, 그다음에 AI 기반의 cancer therapy를 하는 회사들도 또 많이 생기고 있거든요. 그런 회사들, 이런 회사들은 좀 다른 보법을 가지고 있는 것 같습니다.

데이터와 이 post-train 인프라 쪽에 여전히 굉장히 많은 투자가 되고 있는 것 같다

데이터셋을 생성해 주는 회사들은 굉장히 호황이다. 그리고 그런 데이터셋을 생성하는 그런 부분들도 어떻게 하는지를 조금은 살펴보니, 아까 말씀드린 것처럼 하나의 섹터가 생기면 그 섹터의 전문 분야들을 소위 전문가들만 가지고 있었던 그런 암묵지에 대한 데이터들을 다 RLVR용 연습 문제로 빼는 그런 일들을 하고 있더라고요. 그래서 어느 정도의 데이터셋이 만들어지면 그걸 프론티어 랩들이 살짝 무게로 달아서 사 가는 그런 느낌. 물론 굉장히 비싼 가격에 사 가기는 합니다마는, 그 자체 자체를 이건 좋고 이건 나쁘고 그런 게 아니라 그 섹터에 대한 부분에 대해서 어느 정도 우리가 지금까지 없었던 그런 post-train 셋이네라고 하면 그냥 사 가는 그런 느낌이 들어요.

biology 쪽에서 이러한 foundation approach를 하고 있는 회사의 엔지니어들을 좀 만났어요. 그래서 그들이 어떤 approach를 하고 있는지 이제 방금 말씀을 드렸고, 굉장히 성과가 괜찮다. 애들 장난처럼 보이겠지만 지금은, 메인스트림 학자들 입장에서는. 그런데 이 부분이 GPT-1에서 GPT-2 정도 넘어가는 그 시기 정도의 느낌이라는 생각이 좀 들었습니다.

그리고 저희 소위 domain expert라고 하시는 분들이 나이도 많으시잖아요.

나이도 많으시고 아시는 것도 많고 이러기 때문에 제가 미국에서 만나본 많은 명함만으로도 화려하게 빛나는 그런 분들의 피드백들에 비춰서 볼 때는 이분들은 AI가 저거 해 오는 거 눈앞에서 보여줘도 안 믿으시겠다는 생각이 저는 좀 들었어요. 그래서 domain expert들을 설득하여 그들과 함께 무언가를 하는 것보다 그냥 AI 소프트웨어 엔지니어가 그 도메인을 배우는 게 더 빠를 수도 있겠다는 생각이 들어요.

그럼 예전에 그냥 조그마한 산업, 제가 화장품 사업을 하면서도 많이 썼던 비유이긴 한데 이런 화장품 사업이 아니라 therapeutics, 치료나 제약이나 심지어 longevity drug이나 이런 부분들도 expert가 아닌 출발점을 가진 회사가 이길 수 있겠다는 생각이 듭니다.

저는 한국의 강점 가장 한국적인 게 가장 글로벌한 거다라는 그런 생각을 하고 있거든요. 아까 말씀드린 것처럼 칩이라든지 인프라라든지 이런 부분들에 대해서도 있지만 아직 저는 AI가 만드는 컨슈머 서비스 이 부분이 열리지도 않은 시장이라는 생각이 들거든요. 그리고 그 부분에서 무언가 큰 서비스가 나온다면 저는 한국에서 그 씨앗이 가장 먼저 보일 거라는 생각을 하고 있습니다.

https://aifrontier.kr/ko/episodes/ep102/

AI Frontier

EP 102: EP 102. 샌프란시스코의 교훈: "사람들이 다 미쳤어요" | AI Frontier

3주간 실리콘밸리에 머물며 프론티어 랩, NeoLab, 스타트업, VC를 두루 만나고 돌아온 노정석님의 현장 리포트입니다.

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