오픈AI의 새로운 매출 전망 - 에이전트와 신규 제품의 성장

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

오픈AI의 새로운 자체 매출 전망이 보도되었습니다. 29년 1,250억 달러 및 30년 1,740억 달러를 전망했는데요

특히 에이전트와 신규 제품(New Product)에서 급격한 매출 증가 전망을 반영하고 있습니다. 신규 제품에는 무료 유저 수익화 관련 부분도 포함되어 있습니다. 

신규 제품이 무엇을 지칭하는지 알려지지 않았지만, 최근 경영진의 인터뷰를 고려하면 검색과 연계되는 쇼핑 수수료와 제휴 수익, 광고 등을 생각해볼 수 있습니다.

실제로 최근 코드 분석을 통해 오픈AI가 쇼피파이와 협력해 자체 쇼핑 기능을 추가하려 한다는 이야기도 나오고 있구요

여전히 높은 수준의 비용을 전망했습니다. 향후 4년간 모델 훈련, 운영, 인건비 등에 460억 달러 현금 소진을 전망하고 있습니다. 다만 29년에는 현금 흐름 흑자 전환으로 120억 달러 현금 창출을 기대하고 있네요

추론 비용(Inference Cost)이 완만해진다는 전망은 그나마 다행입니다. 관련 비용은 25년 60억 달러로 24년 대비 3배나 증가하지만, 30년에는 470억 달러로 성장률은 30% 수준으로 보았네요

여전이 밑 빠진 독 같지만 모델 효율성 향상과 프롬프트 캐싱을 비롯한 다방면의 효율성 추구 방안이 지속 강구되고 있습니다.

세부 매출 구성은 25년 챗GPT 80억 달러 + API 20억 달러 + 에이전트 30억 달러에서

29년 챗GPT 500억 달러 + API 220억 달러 + 에이전트 290억 달러 + 신규 제품(26년부터 발생) 250억 달러로 변화합니다.

Plus 요금제만 고려하면 챗GPT 유료 구독자는 2억 명(x 연 240 달러)이 되어야합니다. 매출 목표를 달성하기 위한 요금제 변화 가능성이 높아보이네요
 
챗GPT 유저 전망치도 존재했습니다. 30년 기준 MAU 30억 명, WAU 20억 명, DAU 9억 명을 기대하고 있습니다. 이러한 수치는 신규 자금 조달을 위한 낙관적 가정을 기반으로 하고 있을 것입니다.

하지만 단순 구독과 API 수익을 넘어 에이전트와 신규 제품까지 전망에 고려하고 있다는 것은 향후 AI 발전 방향성에서 주목할 부분입니다.

(참고) 오픈AI의 매출 전망 변화

- 24년 가을 전망
24년 37억 달러 → 25년 116억 달러
→  26년 260억 달러 → 27년 440억 달러
→ 28년 700억 달러 → 29년 1,000억 달러

- 25년 신규 전망
24년 37억 달러 → 25년 127억 달러
→ 26년 290억 달러 → 27년 540억 달러
→ 28년 860억 달러 → 29년 1,250억 달러

(2025/4/24 공표자료)

[삼성 이영진] 알파벳(GOOGL) 1Q25 실적 요약

■ 1Q25 실적
: 매출 902.3억 달러(+12%)
vs 컨센 891.8억 달러
: EPS $2.81
vs 컨센 $2.03

: 광고 매출 668.9억 달러(+8.4%)
vs 컨센 667.2억 달러
: 성장률 11.0→13.0→11.1→10.4→10.6→8.4%

: 검색 광고 매출 507억 달러(+9.8%)
vs 컨센 504.9억 달러
: 성장률 12.7→14.4→13.8→12.2→12.5→9.8%

: 유튜브 광고 매출 89.3억 달러(+10.3%)
vs 컨센 89.7억 달러
: 성장률 15.5→20.9→13.0→12.2→13.8→10.3%

: 클라우드 매출 122.6억 달러(+28.0%)
vs 컨센 122.7억 달러
: 성장률25.7→28.4→28.8→34.9→30.0→28.0%

: 클라우드 영업이익 21.8억 달러
vs 컨센 19.8억 달러

: CAPEX 172억 달러
vs 컨센 170.4억 달러
(80.6→110.2→120.1→131.9→130.6→142.8→172억 달러)

https://abc.xyz/assets/34/fa/ee06f3de4338b99acffc5c229d9f/2025q1-alphabet-earnings-release.pdf

감사합니다.

[삼성 이영진] 글로벌 SW 헤드라인 (25/4/25)

■ 오픈AI, 유료 유저의 딥 리서치 기능 한도를 상향하고, 무료 유저 대상 lightweight 버전 발표

■ 오픈AI, 오픈 소스 모델에 복잡한 작업 처리 시 클라우드 기반 모델을 호출하는 Handoff 설계 고려

■ 어도비, 이미지 생성 AI 모델 업그레이드. Fifefly Image 4와 Image 4 Ultra. 웹 앱 내 구글, 오픈AI 등 타사 모델도 추가

■ 앤스로픽, AI 모델의 복지(welfare)를 연구하는 프로그램 시작. 인간과 유사한 의식 및 감정을 가질 수 있는지와 윤리적 고려사항 검토 목표

■ 메타, Reality Labs에서 구조조정. 오큘러스 스튜디오와 VR 피트니스 앱 Supernatural 팀 포함 일부 직원 해고

■ 알리바바, 분산형 AI 훈련 플랫폼 FLock. io와 파트너십. Qwen 기반 특정 도메인 및 범용 AI 모델 개발

■ 크라우드스트라이크, 인도 IT 서비스 기업 Wipro와 협력해 Falcon Next Gen SIEM 기반 보안 운영 서비스 제공

■ 드롭박스, AI 기반 검색 툴 Dash에 신규 기능 추가. 지원 콘텐츠 확대 및 플랫폼 통합 강화

■ 데이터브릭스, 3년 간 인도에 2.5억 달러 투자 계획

감사합니다.

알파벳의 1Q25 클라우드와 AI 성적표

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

알파벳이 기대에 부합하는 수준의 클라우드 부문 실적을 발표했는데요, 다만 '25년 Capex 가이던스를 유지했습니다.

 - 1Q 클라우드 매출 122.6억 달러(+28.0%) vs 컨센 122.7억 달러 (-0.1% 하회)

- 클라우드 매출 성장률: 22.5% → 25.7% → 28.4% → 28.8% → 34.9% → 30.0% → 28.0%

- 1Q 클라우드 영업이익 21.8억 달러(마진 17.8%) vs 컨센 19.8억 달러(마진 16.1%)

- 1Q CAPEX 172억 달러 vs 컨센 170.4억 달러

- 분기별 CAPEX 추이 80.6→110.2→120.1→131.9→130.6→142.88→172억 달러

- '25년 CAPEX 가이던스 750억 달러 유지 vs 컨센 716억 달러, '24년 525억 달러

■ 클라우드 및 AI 관련 컨퍼런스콜 주요 내용

- 타이트한 클라우드 수요-공급 환경 지속. 매출은 신규 캐파 배치 타이밍 영향에 따라 분기별로 변동

- 연말로 갈수록 상대적으로 높은 캐파 배치 전망

- Capex는 납품 타이밍과 건설 스케쥴 때문에 분기 변동성을 보일 것

- 영업 비용과 Capex 관련해 운영 효율성과 생산성에 집중. 다만 투자는 장기 성장을 주도하는 혁신을 만들기 위해 불가피

- GCP 성장은 구글 클라우드 전체 성장보다 높은 수준. 구글 워크스페이스 성장은 ASP(시트당 매출) 상승 영향(→ 2Q24 이후 동일 코멘트)

- AI 오버뷰 월간 유저 15억 명. AI 모드에 대한 긍정적 피드백 지속

- AI 스튜디오와 Gemini API 활성 유저 연초 이후 200%. Vertex AI 플랫폼 내 200개 이상 파운데이션 모델 지원

- 15개 제품 내 5억 유저가 Gemini 모델 활용 중. 안드로이드, 픽셀 등이 대표 예시

- 현재 AI 코딩 비율 30% 이상. 모델 개선과 에이전트 워크플로우를 통한 추가 개선 기대

- 구글 워크스페이를 통한 AI Assist 월간 20억회 이상

캐파 제약이 1개 분기 만에 해소되지 않겠지만, 향후 개선을 보여줘야 한다는 것이 과제가 되겠네요

이번 분기 실적에서도 강조된 것은 풀 스택 AI 전략과 이를 통한 고객 경험 향상입니다. 물론 근거 있는 자신감입니다.

구글은 TPU, 네트워크 인프라, 엔비디아 파트너십을 포함한 AI 인프라와 Gemini 시리즈, Imagen 3, Veo 2 등 탑 티어 모델을 보유하고 있고, 이를 적용할 다양한 플랫폼과 프로덕트를 보유하고 있으니까요

불확실성 속 Capex 가이던스를 유지했다는 것으로 여전히 강력한 AI 수요를 지지하고 있습니다.

추가로 업데이트해 드리겠습니다.

(2024/4/25 공표자료, 컨센서스 자료: Factset)

오픈AI, 딥 리서치 lightweight 버전 추가

: 딥 리서치 기능 확대 제공 및 비용 절감과 사용자 경험 확장 목표

: light 버전 특징
- o4-mini 기반 경량 버전. 응답이 짧지만, 깊이와 품질은 유지. 기존 딥 리서치 사용량 한도 도달 시 자동 전환

: 월 한도(Full은 o3, light는 o4-mini 기반)
- Pro: Full 125회 + light 125회
- Plus: Full 10회 + light 15회
- Free: light 5회

[삼성 이영진] 글로벌 SW 헤드라인 (25/4/28)

■ 구글 딥마인드, 런던 본사 직원 300여 명 노조 결성 움직임. AI의 윤리적 문제에 대한 우려 표명

■ xAI, 200억 달러 신규 자금 조달 논의. xAI와 X 통합 기업 가치는 1,200억 달러로 평가

■ 마이크로소프트, 코파일럿+ PC 내 리콜 기능 미리보기로 출시. 지난해 공개된 이후 보안 강화 및 테스트 진행

■ 오픈AI에서 GPT-4.5 연구에 주요 역할을 한 캐나다 국적의 연구원 Kai Chen, 미국 영주권 신청 거부 이슈

■ 오픈AI, 딥 리서치 lightweight 버전 추가

■ 오픈AI, GPT-4o 업데이트. 지능과 성격 모두 향상

■ 딥시크, CFO와 COO를 포함해 연구 및 엔지니어링 직원 긴급 채용 진행 중

■ 중국 AI 스타트업 Manus, Benchmark 주도 펀딩 라운드에서 5억 달러 밸류로 0.75억 달러 조달

■ 바이두, ERNIE 4.5 Turbo와 X1 Turbo 출시

■ 다리오 아모데이, AI 모델 블랙박스 문제 해결을 강조하며, 오픈AI, 구글 등도 동참할 것을 촉구

■ 앤스로픽, 코딩 툴 Claude Code의 리버스 엔지니어링 시도에 대해 저작권 침해 이슈 제기

■ 트럼프 행정부, EU의 AI 규제법 세부 조항인 AI 행동 강령채택 반대 의사 표명

감사합니다.

[삼성 이영진] 글로벌 SW 헤드라인 (25/4/29)

■ 알리바바, Qwen 3 모델군 오픈웨이트로 공개. 하이브리드 추론 모델. 에이전틱 기능 지원 강화

■ 오픈AI, 챗GPT 내 신규 쇼핑 기능 추가 포함 업데이트 진행

■ 알파벳, 50억 달러 규모 고신용 회사채 발행

■ IBM, 5년 간 미국 내 1,500억 달러 투자 발표. 300억 달러 이상은 양자 컴퓨팅 및 메인프레임 관련 R&D에 투자

■ 팔로알토 네트웍스, AI 및 ML 보안 전문 스타트업 Protect AI 인수 발표. AI 생태계 전반의 통합 보안 플랫폼 Prisma AIRS 확장 목표

■ 크라우드 스트라이크, 차세대 SOC(보안 운영 센터)를 위한 신규 에이전틱 AI 솔루션 발표

■ 허깅페이스, 3D 프린터로 제작가능한 프로그래머블 로봇팔 SO-101 출시. 기본 가격은 $100에서 시작

■ 마이크로소프트 부회장 브래드 스미스, 양자 컴퓨팅 분야에서 미국의 기술 리더십 유지를 위해 양자 기술에 대한 투자 강조

■ 마이크로소프트, 생성 AI를 활용해 서피스 신제품 영상 광고 제작. 시간과 비용 90% 절감. 중국 미니맥스의 Hailuo와 콰이쇼우의 Kling 활용

감사합니다.

Qwen 3 모델군 요약 도식도

SAP(SAP DE, SAP US) - A Whole New Europe for SAP

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

글로벌 소프트웨어 섹터 내 대표적인 Non US 투자 옵션으로 주목받는 기업이 바로 ‘유럽의 SAP’입니다.

SAP는 독일의 엔터프라이즈 소프트웨어 기업으로 우리에게는 ERP 솔루션으로도 친숙한데요

기본적으로 매출 구성 내 구독 관련 클라우드 매출이 증가하며 비즈니스 모델이 변화하고 있고, 클라우드 수주 잔고 반등도 지속되고 있습니다.

또한 SAP은 미국 SaaS 기업 대비 유럽 익스포저가 높습니다. 미국 대비 낮은 유럽의 클라우드 전환율과 무역 긴장에 따른 Regional 소프트웨어 수요 증가 모멘텀으로 이어질 수 있지요

SAP이 집중하는 ERP 분야가 타 소프트웨어 분야 대비 클라우드 전환에서 뒤쳐져 있던 것도 오히려 긍정적으로 작용하고 있습니다. AI 활용을 위해서는 클라우드 전환이 불가피하니까요

생성 AI 모멘텀 또한 확인되고 있습니다. SAP Business Data Cloud(BDC)와 AI 에이전트 Joule로 대표되는 AI 전략을 펼치고 있고, 1Q 클라우드 주문의 절반 이상에 AI 기능 활용 사례(Use Case)가 포함되는 성과를 보이고 있습니다.

매크로 불확실성 속에서도 클라우드 전환과 공급망, ERP 분야가 비탄력적 성격을 보이며 견조한 파이프라인과 전환율을 유지한 것도 현재 국면에서 긍정적 요인입니다.

주가 상방을 지지하는 여러 모멘텀이 반영되어 12M FWD P/E는 38.6배(Factset)로 5년 평균 24.7배 대비 +2SD 수준입니다.

분명한 프리미엄 구간이지만 성장성을 함께 고려한다면 그렇게 부담스러운 수준도 아니라고 생각합니다.

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/42Bhk57

(2025/4/29 공표자료)

일론 머스크, Grok 3.5 얼리 베타 버전 코멘트

: Grok 3.5 얼리 베타 버전, 다음 주 SuperGrok 구독자 전용 출시 예정

: 로켓 엔진이나 전기화학 같은 기술적인 질문에 정확히 답할 수 있는 최초의 AI라고 주장

: Grok은 first principles(제1 원칙, 가장 기본적인 구성으로 분해하고 거기서부터 추론하는 방식) 기반 추론을 통해, 인터넷에 존재하지 않는 답을 생성할 수 있다고 설명

Qwen, DeepSeek 그리고 Llama - 오픈소스 AI 산업 내 주도권 전쟁

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

DeepSeek(딥시크) R2에 대한 루머가 파다한 가운데 알리바바가 Qwen3 모델군 발표를 통해 오픈소스 AI 생태계 경쟁을 심화시켰습니다.

다양한 파라미터(0.6B~235B)로 구성되고 Apache 2.0 라이선스 기반으로 개발자 접근성을 높였는데요

Qwen3는 2개의 MoE 모델과 6개의 Dense(일반) 모델로 구성됩니다. 플래그십 모델인 Qwen3-235B-A22B는 R1, o1, Gemini 2.5 Pro에 경쟁하는 성능을 보였고, 소형 MoE 모델 Qwen3-30B는 추론 모델 QwQ-32B를 상회하는 성능을 보였습니다.

하이브리드 사고 모드와 광범위한 언어지원(방언 포함 119개)은 물론이고, MCP 지원을 포함해 에이전틱 기능을 강화했습니다.

사전학습은 36조 토큰 규모 데이터셋을 통해 진행했고, PDF 형태 데이터와 합성 데이터도 활용되었습니다. 사후학습에는 장기 CoT 데이터 기반 SFT(Supervised Fine Tunning), 추론 기반 강화학습(RL) 등이 적용되었습니다.

딥시크가 적용한 방법론과 유사하지만, 프론티어 AI 기업의 기술 트렌드와도 일맥상통하는 부분입니다. 서로 서로 참고하는 전통은 계속되고 있습니다.

공개된 벤치마크 성능 외 서드파티 테스팅과 실 사용자 후기를 확인할 필요가 있지만, 압도적 성능보다 최적화와 가성비에 조금 더 집중한 결과로 평가해볼 수 있습니다.

텍스트 모델로 멀티모달 지원이 아쉽다는 점도 단점으로 꼽아볼 수 있겠네요 

컴퓨팅 자원 제한에 따라 모델 연구 및 발전과 API 서빙 측면에서 딥시크가 다소 불리한 모양새지만, 중국 AI 티어만 놓고 보면 딥시크는 여전히 Qwen을 앞서고 있습니다.

루머로 판단할 수는 없는 것이기에 실제 발표를 기다리고 있지만, 산업이 기대하는 와우 포인트는 역시 딥시크 R2에서 기대하는 것이 맞아보입니다. 미국 AI 씬에 다시 경보음으로 작용하게 될까요?

물론 세컨티어로 잊혀진 것 같지만 당장 오늘 밤 진행할 메타 LlamaCon에서의 신규 업데이트(대형 모델? 추론 모델? 혹은 메타 AI 관련 소식?)도 주목해야할 부분입니다.

추가 업데이트해 드리겠습니다.

(2025/4/29 공표자료)

[삼성 이영진] 글로벌 SW 헤드라인 (25/4/30)

■ 메타, Meta AI를 위한 독립형 모바일 앱 출시

■ 메타, Llama 시리즈 12억 회 다운로드 언급. 24년 12월 6.5억 회 및 3월 10억 회에서 성장

■ 메타, Llama API 공개. 개발자의 모델 활용 및 커스터마이징 환경 지원 목적

■ 오픈AI, GPT-4o 업데이트 롤백. 챗 봇의 지능과 성격 향상이 목적이었지만, 유저에게 지나치게 아부하고 무조건적 긍정을 보인다는 의견

■ 구글, 개인 맞춤형 언어 학습을 지원하는 AI 도구 공개. Tiny Lesson(상황에 맞는 어휘와 문법 팁 제공), Slang Hang(현지인처럼 자연스럽게 말하는 법), Word Cam(객체를 인식하고 언어 라벨링)

■ 구글, NotebookLM의 Audio Overview 기능을 76개 언어로 확장

■ 스노우플레이크, 생성 AI 제품 ARR 1억 달러 달성 목표 설정. 제품 매출 전망 대비 2%

■ 일론 머스크, 다음 주 Grok 3.5 얼리 베타 버전을 SuperGrok 구독자 전용으로 출시 예정이라 코멘트

■ 미라 무라티의 Thinking Machines Lab, 20억 달러 규모 시드 펀딩 논의 중. 무라티는 다른 모든 이사의 의결권의 합보다 1개 많은 의결권 보유. 창립 멤버는 일반 주식 대비 100배 의결권을 가지는 지배구조

감사합니다.

메타, LlamaCon 2025 주요 발표 내용

■ Meta AI 독립형 모바일 앱 출시

- Llama 4 기반 독립형 Meta AI 모바일 앱 출시

- 음성/텍스트 대화, 이미지 생성 및 편집 기능, 디스커버 피드 등, 플랫폼 유저 데이터와 연동해 개인화된 응답 제공

- Ray Ban 스마트 글래스와 통합

■ Llama 시리즈 12억 회 다운로드 기록

- 24년 12월 6.5억 회 → 25년 3월 10억 회 → 최근 12억 회

■ Llama API 공개

- 개발자의 간편한 Llama 모델 활용 및 커스터마이징 지원. 제한된 프리뷰 형태로 제공

- Python 및 Typescript SDK 제공, OpenAI SDK 호환성 확보. Cerebras 및 Groq와 협력하여 빠른 추론 환경 지원

■ Llama Stack 확장

- NVIDIA NeMo, IBM, Red Hat, Dell과 협력해 Llama Stack을 엔터프라이즈 AI 배포 표준으로 확장

■ 오픈 소스 커뮤니티용 Llama 보안 도구

- Llama Guard 4, Llama Firewall, Llama Prompt Guard 2: AI 어플리케이션 구축 측면의 보안 기능 강화 도구

- CyberSecEval 4
: AI 시스템 용 사이버 보안 벤치마크 세트

- Llama Defenders 프로그램: AI 보안 강화를 위한 파트너십 프로그램. 신뢰할 수 있는 파트너들에게 AI 기반 보안 도구와 평가 도구를 제공

https://ai.meta.com/blog/llamacon-llama-news/

저커버그-드와르케시 파텔 팟캐스트 주요 내용

■ Llama 4와 다른 모델 비교

- Llama 4 시리즈 개요
: Scout & Maverick: 먼저 출시된 중소형 모델. 높은 intelligence per cost, 멀티모달, 낮은 지연 시간, 단일 호스트 실행 가능

: Little Llama: Llama 3 8B 계승 모델. 몇 달 내 출시 예정

: Behemoth: 2조 개 이상 파라미터의 초거대 모델. 자체 인프라로 훈련. 향후 distillation 등으로 실용화 예정

- 오픈소스 vs 폐쇄형 모델 성능 격차
: 작년엔 Llama가 거의 유일했지만, 올해 오픈소스 모델 전반이 성장. GPT나 Gemini와 같은 폐쇄형 모델이 특정 벤치마크에선 우세하지만, 메타는 제품 사용자 경험 중심으로 모델 최적화 중

- 벤치마크 해석과 전략
: Chatbot Arena 등 벤치마크는 제한적 용도에 치중되어 있고, 실제 소비자들이 요구하는 제품 사용성과 다를 수 있음

: 공개된 Maverick 모델은 튜닝 없이 배포되어 순위가 낮음. 내부에서는 제품 사용성, 응답 속도, 비용 효율을 중시

- Meta의 지향점(North Star)
: Meta AI 사용자가 실제로 느끼는 가치가 최우선. 추론형 모델도 개발 중이지만, 당장 중요한 건 빠르고 자연스러운 인터페이스. 멀티모달과 개인화를 통해 하루 종일 함께하는 AI 경험 구축이 목표


■ 지능 폭발(Intelligence Explosion)

- AI 지능 폭발 가능성
: AI가 스스로 AI를 개발하게 되면, 지능 성장이 폭발적으로 가속될 수 있다는 관점에 동의. 이를 위해 내부용 코딩·연구 에이전트를 개발 중. 향후 Llama 개발 코드의 대부분이 AI에 의해 작성될 것

- 지능 폭발의 제약 요인
: 하지만 물리적 인프라 구축, 규제, 사용자 적응 같은 현실적 병목 지적. 단순히 AI가 코드를 잘 쓴다고 해도, 테스트,검증,사용자 학습 등 시간이 필요한 요소 존재

- Meta의 전략
: WhatsApp 등에서 Meta AI 사용이 활발하지만, 미국에서는 상대적으로 낮아 독립형 AI 앱을 출시. AI는 검색, 정보 처리, 코딩, 오락, 문화 콘텐츠 등 다양한 분야로 확장 전망


■ AI 친구, 치료사, 연인

- AI와의 관계는 현실이 된다
: 이미 많은 사람들이 AI와 의미 있는 관계를 맺고 있으며, 향후 AI가 개성 있고 지능적으로 변하면 관계는 깊어질 것. 자연스럽고 유익한 흐름

- AI는 인간 관계의 보완재
: 현실의 친구 수는 적고 외로움은 많기 때문에, AI가 실제 관계를 대체하기보다는 보완하는 역할. 많은 이용자들이 Meta AI에 어려운 대화를 상담 중

- 구현 기술은 아직 초기지만 진화 중
: 현재 AI 친구/치료사는 주로 이미지 기반이지만, Reality Labs의 Codec Avatar 등은 실시간 대화와 제스처 인식까지 구현해 진짜 사람처럼 느껴짐

- 기술 남용 우려
: AI 연인 + 릴스 자동재생 같은 경험이 보상 중독으로 연결될 수 있다는 우려 존재. Ray-Ban Meta처럼 AI가 필요할 때만 등장하는 투명한 기술이 미래 AR 설계의 핵심


■ DeepSeek와 중국의 AI 경쟁력

- 중국은 인프라 확장에서 강점
: 전력 확보, 데이터센터 확장 등에서 빠르게 움직이고 있으며, 미국은 데이터센터 건설, 에너지 생산 규제 완화가 시급

- DeepSeek 성과와 한계
: 제한된 칩 텍스트 성능에서 경쟁력 있는 모델 개발. 다만, 미국 연구소는 고성능 칩을 사용하므로 인프라 최적화에 시간을 들일 필요가 없음. 또한 DeepSeek은 멀티모달 기능 부재

- Llama 4와 비교
: 텍스트 성능은 유사하지만, Llama 4는 사이즈가 작아 효율성이 높음. 또한 멀티모달 기능에서 앞선다는 주장


■ 오픈소스 AI

- Llama 라이선스 논란
: 오픈소스 LLM 생태계를 주도했다는 자부심을 갖고 있으며, Llama 라이선스는 과도하지 않고 상업적 사용 전 협의를 유도하는 합리적 장치

: 목적은 사용 제한이 아니라, 대기업과 협력 구조를 마련하려는 것. 지금까지 라이선스로 인해 실제 사용이 거부된 사례는 거의 없음

- 직접 모델을 만드는 이유
: 속도, 효율성, 제품 통합에 최적화된 모델이 필요. 특정 상황에선 외부 모델을 쓸 수도 있음

- 오픈소스 생태계 유지에 대한 경계
: 다른 기업들이 오픈소스를 추구하는 건 메타의 압력에 따른 ‘따라하기’일 수 있음. 메타가 멈추면 오픈소스 흐름이 약화될 수 있다고 우려

- 보안과 가치 중립성의 균형
: LLM은 언어뿐 아니라 세계관, 문화, 가치 체계도 내포. 추론 모델은 비교적 중립적이며, 보안 위협이 적음. 하지만 코딩 모델은 보안 취약점 삽입 가능성이 있어 국가적 우려가 존재

- Distillation 전략
: Behemoth 같은 초거대 모델을 개발하고, 이를 증류해 고성능·저비용 모델을 개발. 다양한 오픈소스 모델에서 특장점을 추출해 융합할 수 있는 distillation 전략 강조

: 다만, 언어 기반 모델은 가치 편향이 있기 때문에 보안, 윤리적 측면을 고려한 distillation 기술 필요


■ AGI 수익화 전략

- 광고 모델은 여전히 유효
: 무료 AI 서비스 제공에는 광고가 효과적. 사용자 경험을 해치지 않게 설계된 광고 필요. 다양한 광고주 풀과 랭킹 긴술이 전제 조건

- 고비용 AI 서비스는 유료화 필요
: 막대한 컴퓨팅 자원이 드는 고급 기능은 무료 제공이 어려움(ex, 수천 개의 AI 소프트웨어 엔지니어 에이전트 활용). 사용자는 수천~수십만 달러도 기꺼이 지불 가능

- 다양한 비즈니스 모델 병존
: AI도 활용 목적에 따라 광고형, 유료형 모델이 병존할 것.기본적으로 많은 사람에게 도달하는 무료 서비스(광고 기반)와 고급 사용자를 위한 프리미엄 유료 모델을 함께 운영할 계획


■ CEO의 역할과 정부 관계

- CEO의 역할
: CEO로서 인재 채용, 팀 간 조율, 인프라·재정·정치적 판단, 제품 완성도 결정 등에 집중. AI는 모델 중심 개발이기 때문에, 모델을 먼저 만들고 이후 제품화 가능성이 파생

- 정치와 정부 관계
: 누가 대통령이든 생산적인 관계 유지를 원함. 과거 언론·정부에 지나치게 순응했던 콘텐츠 검열 정책 반성. 스스로 의사결정 책임을 지는 방향으로 전환

- AI 거버넌스
: 팩트 체크보다 커뮤니티 기반 감시 효과적. AI 시대엔 정부와 대화가 중요하지만, 권한 없는 기관에 지나치게 의존해선 안 됨

- 인프라와 관세
: 미국 내 관세와 규제로 인프라 비용이 증가할 수 있으나, 향후 전개는 아직 불확실


■ 100배 생산성 시대

- 생산성 100배 시대, 무엇이 가능해지나
: AI로 창의성 폭발 가능. 질병 치료, 과학 발전뿐 아니라 밈, 유머, 문화 콘텐츠 등 사회적·감성적 창조물이 급증할 것. 인터넷처럼 풍부하고 복잡한 문화가 형성되며, 사람들 간 연결과 표현 능력이 크게 확장될 것

- AI는 일자리를 줄이기보다 재구성
: AI가 업무의 90%를 처리하고 나머지 10%는 사람이 담당, 결과적으로 일자리 수요가 늘 수도 있음

https://www.dwarkesh.com/p/mark-zuckerberg-2

영상: https://youtu.be/rYXeQbTuVl0