저자: ChamathPalihapitiya · 외국인
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결론: 이 영상은 OpenAI 등 AI 확산을 기회로 보며, 특정 종목의 가격 방향 예측은 없고 AI 생태계 전략 논의 위주다. 주제 1 - AI 모델 확산 전망: Google은 검색 가치 강화를 위해 모델을 오픈소스화할 가능성이 있다고 예측했고, Microsoft는 이를 따라잡아야 하며, Facebook은 AR/VR 투자를 줄이고 AI로 과감히 재배분해야 한다고 주장. 주제 2 - 차별화 요소: 기본 모델은 대기업이 제공하더라도 실질적 수익 기회는 RLHF(인간 피드백 강화학습) 데이터셋 확보에 있다고 강조. Facebook·Google·Microsoft가 각자 보유한 사용 데이터가 차별화 요인이라고 설명. 주제 3 - 스타트업 기회: 창업자는 대형 기업의 모델을 재료처럼 활용해 고유 데이터셋과 제품으로 차별화해야 하며, 자사만의 강화학습 데이터를 어디서 확보할지 고민하라고 조언. 주제 4 - 저작권·수익 리스크: Napster 사례를 들어 콘텐츠 무단 사용에 대한 법적 손해 주장이 가능한지, Yelp 등 플랫폼의 광고 수익 손실을 AI가 어떻게 다룰지가 향후 해결해야 할 쟁점이라고 지적. 주제 5 - 바이오 데이터 사례: 취리히 소재 기업이 보유한 리간드 라이브러리와 핵의학 데이터(뇌종양 등 표적)가 AI로 가치 있는 사업이 될 수 있다고 언급. 언급 종목 및 방향: 개별 상장 종목(삼성전자, 엔비디아, 비트코인 등 대상 자산)에 대한 가격 방향 발언은 없음. Facebook(Meta), Google, Microsoft는 AI 전략 측면에서만 언급. 출연자 전망: 장기적으로 대형 플랫폼 기업이 AI 기반을 독점하기보다 기술을 공개하고, 데이터 보유 기업과 스타트업이 수익을 창출할 것으로 전망. 단기 가격 예측은 없음.
다듬은 글
첫 번째 부분에서 사크가 말한 내용은 기업가들이 꼭 체화해야 할 중요한 부분입니다. 바로 "어디에서 돈을 벌 수 있는가"라는 질문입니다. 오픈AI가 지난 한 달 동안 인터넷을 뜨겁게 달궜고, 전통 미디어와 소셜 미디어 여러 곳에서 이것이 좋든 나쁘든 어떤 산업도 영향에서 자유롭지 않을 것이라는 추측이 나오고 있습니다. 암호화폐도 예외가 아닙니다. 어떤 사람들은 오픈AI가 효율성 향상, 보안 강화, 규정 준수 같은 측면에서 암호화폐 산업에 상당한 이익을 가져올 수 있다고 예측하고, 또 어떤 사람들은 오픈AI가 웹3 게임의 예술성과 내러티브를 더 좋게 만들 것이라고 봅니다.
오픈AI는 이번 주 헤드라인을 장식했습니다. 마이크로소프트가 복잡한 거래를 통해 오픈AI에 100억 달러를 투자했는데, 모든 것이 성사된다면 마이크로소프트가 회사의 49% 지분을 갖게 되는 구조입니다. 오픈AI는 한 개인 기업이 장악하기에는 너무 강력하다는 판단에서 비영리 프로젝트로 출발했습니다. 하지만 창립자들이 이 기술을 일반 대중에게 맡겨두기에는 너무 강력하다는 것을 깨닫자 그 방향이 바뀌었습니다.
전문가들과 분석가들은 오픈AI가 일자리를 잠식할 것이라고 우려합니다. 단순 사무직뿐 아니라 전통적으로 고소득을 보장하던 화이트칼라 직종까지 위협할 것이라는 것입니다. 하지만 투자자 차마스 팔리하피티야는 다른 관점을 가지고 있습니다. 그는 자신의 올인 팟캐스트에서 오픈AI를 식료품점의 재료에 비유했습니다. 그는 진짜 기회는 그 재료들을 가져다 자기만의 특별한 요리를 만들 줄 아는 기업가와 투자자에게 있다고 믿습니다. 오픈AI를 두려운 시선으로 볼 것이 아니라 진지하게 돈을 벌 수 있는 실질적 기회로 보라는 것입니다.
차마스는 이렇게 설명합니다. 제가 한 가지 예측을 해보자면, 구글은 자사 모델을 오픈소스로 공개할 것이라고 봅니다. 구글이 할 수 있는 가장 중요한 일은 검색의 가치를 강화하는 것이고, 그 가장 좋은 방법은 이 모델들을 최대한 널리, 가능한 한 무료로 공개해서 판을 완전히 뒤집는 것이기 때문입니다. 그러면 마이크로소프트는 따라잡아야 할 것이고, 페이스북은 자신들이 AR·VR에 건 베팅을 다시 생각해 보고 AI에 공격적으로 자원을 재배분해야 할 것입니다. 저는 렉스 프리드먼 팟캐스트에서도 이 얘기를 했는데, 페이스북이 해야 할 일이 바로 그것입니다.
그 이유는 페이스북, 구글, 마이크로소프트가 같은 모델에서 거의 비슷한 능력을 갖게 된다면, 아주 중요한 머신러닝 요소가 드러나기 때문입니다. 바로 **인간 피드백 기반 강화학습**, 즉 RLHF입니다. 이런 RLHF 파이프라인이야말로 여러분의 결과물을 독특하게 만들어 주는 요소입니다. 스타트업이라면 자사 제품이 많은 사용 데이터를 확보하도록 설계된 강화학습 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 이 데이터셋은 회사마다 고유합니다. 그것을 모델에 넣으면 더 나은 답변을 얻을 수 있고, 그것으로 돈을 벌 수도 있습니다.
페이스북 안에는 엄청난 양의 강화학습 데이터가 있습니다. 모든 클릭, 댓글, 좋아요, 공유가 그렇습니다. 트위터도 그런 데이터셋을 가지고 있고, 구글은 지메일과 검색 안에, 마이크로소프트는 마인크래프트와 핫메일 안에 그런 데이터를 가지고 있습니다. 제 요점은 데이비드의 말이 맞다는 것입니다. 거대 기업들이 기반 기술을 만들고, 결국 그것을 무료로 뿌리도록 강요받게 될 것입니다. 그리고 그 위에서 돈을 벌 수 있는 곳이 생깁니다. 저는 기업가들에게 이렇게 생각해 보라고 권하고 싶습니다. 강화학습에 활용할 수 있는 흥미로운 데이터셋을 만드는 데서 내 강점은 무엇인가?
이것은 슈퍼마켓에서 재료를 사 오지만, 그래도 그 재료로 독특한 요리를 만들 수 있다는 말과 같습니다. 소금도 있고 후추도 있지만, 그것을 어떻게 쓰느냐에 따라 사람들이 그 요리를 좋아할지 말지가 결정되니까요. 우리는 이런 방식으로 생각하기 시작해야 합니다. 이 분야의 가장 큰 기회는 페이스북에 있습니다. 그들은 가능한 한 빨리 이 대화에 들어와야 합니다.
파이토치는 AI와 머신러닝 분야의 많은 사람들이 오랫동안 사용해 온 매우 중요한 기술이었습니다. 그 전에는 텐서플로가 있었죠. 재미있는 점은 구글과 페이스북이 그다지 큰 진전을 보이지 못하고 있다는 것입니다. 페이스북은 최근 알파폴드의 어설픈 버전을 내놓았는데, 그다지 훌륭하지 않습니다. 이 회사들은 이런 제품을 가능한 한 빨리 세상에 내놓아야 합니다. 사람들이 이메일을 보내고 어떤 명단에 올라가야만 써볼 수 있는 상황이어서는 안 됩니다. 구글과 페이스북은 정말 그렇게 하라고 말하고 싶습니다.
참고로 제이슨, 지금 여러분이 하고 있는 것이 바로 챗GPT를 위한 인간 피드백 강화학습 파이프라인을 만드는 일입니다. 여러분이 그런 질문을 했다는 사실만으로도, 그리고 시간이 지나 챗GPT가 여러분의 GPS 정보에 접근해서 여러분이 식당 A에 갔는지 B에 갔는지 알게 된다면, 사용자의 의도를 추론해서 이렇게 물을 수도 있습니다. "제이슨, 근처에 계신 것 같던데 보테가에 가셨나요? 갔다면 1점에서 5점 사이로 평가해 주실래요?" 이런 강화학습 덕분에 다음 사람이 "가장 좋은 식당 다섯 곳은 어디인가요?"라고 물으면, 이 질문을 한 사람이 천 명이 넘고 그들이 실제로 평가한 결과를 바탕으로 한 최고의 답을 줄 수 있습니다. 공개 웹에서 일반적으로 순위를 매긴 결과와는 다릅니다. 이것이 흥미로운 이유입니다. 그래서 이미 눈동자, 즉 사용자의 시선과 주의를 소유한 회사라면 이 기술을 세상에 내놓기 위해 서둘러야 합니다.
지난주 여러분이 한 말을 생각하다가 음악 산업과 냅스터 시절을 떠올렸습니다. 당시 많은 뮤지션들, 특히 메탈리카가 가장 유명하게 냅스터를 고소했습니다. "이봐, 사람들이 돈을 내고 들어야 할 내 콘텐츠를 무료로 가져가게 허용하고 있잖아. 측정 가능한 경제적 피해가 발생하고 있다고." 이 법적 주장이 충분히 설득력이 있었고, 결국 냅스터는 문을 닫게 되었습니다. 물론 우리 윈앰프를 포함해 다른 사람들도 비슷한 것들을 만들었습니다. 우리는 헤드리스 버전을 만들기도 했죠.
이 문제를 지금 상황에 대입해 보면, 이 사례에서 옐프가 "챗GPT 때문에 우리가 돈을 잃고 있다"고 주장할 수 있을까요? 구글을 거치거나 옐프 앱을 쓰면 스폰서 링크 수익과 광고 수익이 발생했을 텐데, 여기서는 그것을 얻지 못하고 있다는 주장입니다. 물론 그렇다고 챗GPT가 이 문제를 해결할 수 없다는 뜻은 아닙니다. 하지만 이런 종류의 문제는 앞으로 몇 년 동안 상당히 골치 아픈 쟁점이 될 것이고, 반드시 해결되어야 합니다.
지난주 말씀하신 내용을 이어서 이야기하자면, 이번 주에 열린 JP모건 컨퍼런스가 있습니다. 프리드버그가 지난주에 언급했죠. 수요일 저녁에는 취리히에 본사를 둔 아주 흥미로운 회사와 식사를 했습니다. 이 회사는 기본적으로 리간드 라이브러리를 보유하고 있습니다. 이 리간드는 체내에서 여러 가지 분자를 전달하는 기질로 쓰입니다. 흥미로운 점은 이들이 약 1,000개의 리간드 포트폴리오를 가지고 있지만, 진짜 가치는 그 리간드들이 실제로 작동하는지에 대한 핵의학 데이터 전체를 가지고 있다는 것입니다. 예를 들어 교모세포종을 타깃으로 삼는다고 하면, 이 리간드가 혈액뇌장벽을 통과해서 뇌에 도달할 수 있다는 것을 바로 말할 수 있습니다. 그와 관련된 데이터셋과 많은 핵 영상 데이터를 보유하고 있습니다. 연조직 암종에 대한 것도 있습니다. 그래서 그 데이터셋을 가지고 있다는 것이 정말 가치 있습니다. 구글이나 마이크로소프트나 오픈AI가 하지 않을 실제 작업이기 때문입니다. 그런 데이터를 가지고 문제에 접근한다면 아마 돈을 벌 수 있을 것입니다. 충분히 만들어 갈 수 있는 사업이 있다고 봅니다.
(전체 영상은 설명란의 링크에서 확인하실 수 있습니다.)
차마스의 이런 생각에 대해 어떻게 생각하시나요? 오픈AI에 대해, 그리고 그것이 암호화폐 산업에 어떤 영향을 줄지 어떻게 보시나요? 이 콘텐츠에서 가치를 느끼셨다면 댓글을 남겨 주세요. 아래 감사 버튼을 눌러 작은 채널을 후원해 주시는 것도 고려해 주시면 감사하겠습니다. 오늘은 여기까지입니다. 시청해 주셔서 감사하고, 다음 영상에서 또 만나요.
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