전문 인터뷰 OpenAI 첫 번째 투자자 비노드 코슬라: AI에 관한 7가지 중요한 질문

저자：Lynn Yang, 실리콘 발행

지난 주 어느 저녁, 나는 저녁을 먹으면서 Spotify에서 하나의 팟캐스트를 들었다.

초대 손님은 OpenAI의 첫 번째 투자자이자 실리콘밸리 최고의 기술 벤처 캐피탈 Khosla Ventures의 창립자인 비노드 코슬라였다.

분명히, 매일 OpenAI 첫 번째 투자자의 생각을 깊이 이해할 기회는 없다.

그래서 나는 코슬라의 핵심 관점을 정리하여 여러분과 공유하고자 한다. 다음은 코슬라가 언급한 AI에 대한 7가지 핵심 관점이다:

(일)

관련 배경: 진행자가 코슬라에게 OpenAI의 첫 번째 투자자로서 일상 생활에서 주로 어떤 AI 사용 사례를 사용하는지 물었다.

코슬라: 주로 두 가지, ChatGPT와 테슬라의 자율주행이다.

테슬라에 관해서는, 내가 "가자"라고 말한 횟수가 정말 놀랍다. 완전한 자율주행처럼 느껴졌다. 며칠 전 밤, 나는 새벽 3시에 착륙했다. 그때 나는 너무 피곤해서 안전한 운전자가 아닐 것 같았다. 그래서 나는 그냥 "집으로 데려다 줘"라고 말했다. 그 경험은 정말 훌륭했다.

이것들이 AI가 나에게 주는 주요 용도다. 그리고 이 두 가지 용도는 하루에 여러 번 사용한다.

ChatGPT에 대해서는, 나는 그것을 사용하여 내 봄 정원을 계획하고 있다.

나는 ChatGPT에게 말했다: "나는 9a 지역에서 자라는 식물이 필요하다." (미국 농무부의 식물 내한 구역 분류에서 9a 구역에 적합한 식물). 나는 각 지역의 높이가 필요하다, 왜냐하면 나는 그것들을 층으로 나누고 있기 때문이다.

그리고 나는 또 말했다: "나는 봄에 꽃이 피는 꽃, 초여름에 꽃이 피는 꽃, 늦여름에 꽃이 피는 꽃, 가을에 꽃이 피는 꽃이 필요하다."

사실 이것은 디자인과 유사한 작업이다. 나는 ChatGPT에게 20종의 식물을 배치하도록 요청했고, 그것은 나에게 모든 정보를 제공했다. 여기에는 물 주는 양, 기후 구역, 높이, 햇빛이 없는 지역, 반그늘 지역, 밝은 그늘 지역이 포함된다.

그래서 ChatGPT는 놀라운 일을 해냈다. 이러한 일들은 원래 나에게 3-4시간이 걸릴 일이었다. 그래서 맞다, 정원은 내가 직접 디자인한 것이고, 나는 디자이너를 고용하지 않았다. 그리고 나는 당신에게 보장할 수 있다: 지금 내 정원이 꽃을 피우고 있으며, 당신은 믿지 않을지도 모른다.

(이)

관련 배경: 진행자가 코슬라에게 OpenAI의 첫 번째 투자자로서 애플이 AI 전략을 발표하고 OpenAI와 협력하는 것에 대해 어떻게 생각하는지, 그리고 이러한 협력이 향후 몇 년 동안 AI 창업 생태계에 어떤 영향을 미칠 것인지 물었다.

코슬라: 나는 애플이 AI를 위해 뭔가 해야 한다고 생각한다. 결국 Siri의 평판이 악화되기 시작했기 때문이다.

우선, 애플의 현명한 접근은 사용자들이 어떤 LLM에도 접근할 수 있도록 개방하는 것이다. 그러나 애플은 실제로 iOS에 내장하고 통합하는 방식을 선택했으며, 이는 일론 머스크를 불안하게 만들었고, 그는 애플 기기를 금지하겠다고 주장했다.

그래서 나는 이 문제의 더 중요한 점은 애플이 실제로 매우 중요한 것을 보여주었다는 것이다: 우리는 컴퓨터와 어떻게 상호작용하는가?

나는 시간이 지남에 따라 Siri가 인간의 실제 인터페이스로 진화할 것이라고 생각한다. 이 관점에서 나는 이것이 큰 뉴스라고 생각한다. 왜냐하면 우리는 이 시작을 보고 있기 때문이다. 이는 흥미롭다.

OpenAI의 관점에서, 이번 협력은 OpenAI가 경쟁에서 최적의 위치를 명확히 정립한 것이다—사용자와 직접 상호작용하는 것이다. 사실, 많은 사람들이 이 비즈니스를 원하고 있다.

반면에 나는 애플이 신중하게 고려했어야 한다고 생각한다—1-2년 후 애플이 생각하는 최고의 AI는 어디에 있을 것인가?

따라서 여러 면에서 애플과 OpenAI의 협력은 OpenAI에 대한 검증이자 인간이 기계와 어떻게 상호작용하는지에 대한 매우 중요한 이정표이다.

(삼)

관련 배경: 진행자가 코슬라에게 애플의 사례가 작은 모델이 많은 일을 할 수 있음을 보여준다고 하면서, 큰 모델의 미래 위치는 무엇인지, 그리고 만약 모든 사람이 작은 모델을 원한다면 미래가 그렇게 될 것인지에 대해 물었다: "당신은 많은 사람들과 대화할 수 있으며, 어떤 사람은 IQ 50, 어떤 사람은 IQ 100, 어떤 사람은 IQ 10,000이다. 그리고 중요한 것은, 당신이 돈을 어디에 쓰고 싶은지, IQ 10,000인 사람에게 질문하는 데 돈을 쓰고 싶은지, 아니면 당신의 이메일 내용을 아는 IQ 70인 사람에게 질문하는 데 돈을 쓰고 싶은지이다." 여기에는 제품 처리 방향의 균형과 모델 계산 비용이 관련된다. 당신은 미래가 이런 경쟁이 될 것이라고 생각하는가?

코슬라: 작은 모델과 큰 모델은 다르며 서로 대체할 수 없다.

또한, 나는 IQ 가정의 미래에 동의하지 않을 수도 있다. 사실, 내가 생각하는 것은 미래의 계산 비용이 매우 저렴해질 것이라는 것이다.

나는 내기를 한다: 1년 후 계산 비용은 오늘의 1/5에서 1/10이 될 것이다. 그래서 나는 모든 스타트업에게 조언한다: 당신의 계산 비용을 무시하라. 당신이 하는 어떤 가정이나 소프트웨어 최적화에 쓰는 어떤 달러도 1년 내에 무의미해질 것이다.

그 이유는 모든 대형 모델의 소유자들이 계산 비용을 줄이기 위해 노력하고 있기 때문이다. OpenAI, 구글, 클라우드 컴퓨팅 회사의 엔지니어들이 비싼 AI 칩 비용을 줄이기 위해 노력함에 따라, 계산은 곧 매우 저렴해질 것이다.

그러니 잊어버리고, 시장에 있는 다양한 대형 모델, 예를 들어 구글의 Gemini와 OpenAI 간의 경쟁에 의존하여 비용을 무관심한 수준으로 낮추라. 사실, 현재의 10% 이하로 낮추기만 하면 그건 중요하지 않다.

또한, 현재 하나의 대형 모델이 다른 대형 모델보다 우수하려면 훈련 비용이 한 자릿수 이상 높아야 한다. 이것이 내가 오픈 소스 모델이 실행 가능하지 않다고 생각하는 이유이다. 왜냐하면 훈련 비용이 너무 높기 때문이다. 그러나 일단 훈련을 받으면, 가능한 한 널리 사용되기를 원할 것이다. 그 이유는 두 가지이다:

첫째, 당신은 최대의 수익을 얻고 싶어하며, 비용이 가장 낮은 모델이 최대의 수익을 얻을 것이다.

둘째, 그러나 더 중요한 것은, 다음 세대 모델을 훈련할 수 있는 방대한 데이터가 있기 때문이다.

따라서 여러 이유로 인해, 당신은 사용률을 극대화하고 싶어한다. 만약 당신이 장기 게임을 하고 있다면, 나는 AI 모델 게임이 대부분 5년의 시간 범위 내에서 이루어질 것이라고 생각한다. 이 시간 범위 내에서 비용은 감소할 것이다.

오늘날, 엔비디아는 모든 사람에게 상당한 세금을 부과하고 있지만, 각 모델은 다양한 유형의 GPU 또는 계산에서 운영될 것이며, 그들은 최대한 많은 데이터를 생성해야 한다. 그래서 나는 믿는다: 향후 몇 년 동안 수익은 모델 회사의 중요한 지표가 아닐 것이다.

물론, 당신은 감당할 수 없는 돈을 너무 많이 잃고 싶지 않다. 그러나 당신은 많은 돈을 벌고 싶지 않다. 왜냐하면 당신은 많은 사용자가 사용하도록 만들고 싶고, 사용자 사용에서 많은 데이터를 얻고, 더 나은 모델이 되기 위해 배우고 싶기 때문이다.

나는 실제로 지능 면에서 모델이 얻을 수 있는 것이 많다고 생각한다. 추론, 확률적 사고, 또는 어떤 패턴 매칭 등에서 이 모델들은 더 나아질 여지가 크다.

그래서 나는 거의 매년 놀라운 발전을 보게 될 것이라고 생각한다. 어떤 회사는 다른 회사보다 더 잘 실행하며, 이는 회사 간의 주요 차이점이다: OpenAI는 실행 면에서 매우 뛰어나고, 구글은 뛰어난 기술을 가지고 있지만 실행이 충분히 명확하지 않다.

(사)

관련 배경: 진행자가 코슬라에게 만약 5년의 시간 범위를 고려한다면, 현재 일부 기술계 인사들이 정말로 AI의 가치가 모두 기존 대기업으로 들어갈 것이라고 믿고 있다고 하면서, 그럼에도 불구하고 그것은 상품화되었다. 그래서 당신은 5년 후 전망이 어떻게 될 것이라고 생각하는가? 그리고 당신이 더 관심을 가지는 AI 주제는 무엇이며, 어떤 주제는 기존 대기업에서 다루지 않고 있는가?

코슬라: 그래서 나는 믿지 않는다. 만약 당신이 기본 모델을 구축하고 OpenAI와 구글과 경쟁하려고 한다면, 그것은 좋은 위치가 아닐 것이다.

왜냐하면 대형 LLM은 매우 큰 클러스터에서 운영될 수 있는 대형 참여자에게 속할 것이며, 그들은 Reddit에 지불하든, 모든 과학 논문에 접근할 수 있는 회사에 지불하든, 독점 콘텐츠/데이터에 대해 비용을 지불할 수 있는 사람들이다.

그래서 가장 큰 플레이어는 실제로 이점이 있다.

하지만 반면에, 최근 우리는 기호 논리 회사인 Symbolica에 투자한다고 발표했다. 그들은 모델을 만드는 데 매우 다른 접근 방식을 채택했다. 그것은 대량의 데이터에 의존하지 않으며, 대량의 계산에 의존하지 않는다. 이는 사실 고위험, 높은 상승 공간의 투자이다. 만약 Symbolica가 성공한다면, 그것은 극적인 일이 될 것이다.

그래서 나는 모델 층에서도 다른 방법이 있다고 생각한다. 만약 내가 MIT의 친구인 조시 테난바움에게 전화한다면, 그는 가장 큰 기여는 확률 프로그래밍이라고 말할 것이다. 왜냐하면 인간의 사고는 확률적이며, 패턴 매칭과는 다르기 때문이다. 이는 중요한 요소이다.

따라서 나는 기본 기술이 아직 완성되지 않았다고 생각한다. 우리는 점점 더 Transformer 모델을 활용하고 있지만, 개발해야 할 다른 모델들이 있다. 단지 모든 사람이 Transformer 모델 외의 것에 투자하는 것을 두려워하고 있다. 그러나 우리는 그렇지 않다.

당신이 아는 것처럼, 나는 매우 심오한 것에 집중하고 있다. 사실, Symbolica는 범주론이라고 불리는 이론으로, 대부분의 수학자들은 들어본 적이 없다.

그래서 우리는 대략 15, 18개월 전에 큰 내기를 걸었다. 나는 클라우드 컴퓨팅에 투자하는 것이 어리석다고 생각한다. 왜냐하면 사람들이 GPU를 구매하여 클라우드 컴퓨팅을 구축하지만, 그들은 아마존에게 지고, 아마존의 규모와 효율성에게 지고, 마이크로소프트에게 질 것이기 때문이다.

이 두 회사는 맞춤형 칩을 만들고 있으며, 그렇게 함으로써 그들은 몇 년 내에 엔비디아 세금을 지불할 필요가 없다. 맞다, AMD도 있으며, 칩 분야에서 할 일이 많다. 그러나 다음 단계, 응용 프로그램 단계에서는 거대한 기회가 있다.

(오)

관련 배경: 아래 내용에서 코슬라는 그가 생각하는 AI 응용의 거대한 기회가 구체적으로 어떤 기회를 의미하는지에 대해 이야기하며 많은 사례를 나열했다.

코슬라: 나의 중요한 예측 중 하나는: 미래에는 거의 모든 전문 지식이 무료가 될 것이라는 것이다.

따라서 이 논리에 따르면, 당신이 초급 의료인, 교사, 구조 엔지니어, 또는 종양학자에 대해 이야기하든, 수백 개 또는 수천 개의 전문 분야가 있으며, 각 분야마다 매우 성공적인 회사가 생길 것이다.

최근 우리는 구조 엔지니어를 만드는 회사에 투자했다. 물론 우리는 Devin과 같은 매우 인기 있는 것에도 투자했다. 모든 사람은 Devin을 알고 있으며, 그들은 AI 프로그래머를 만들고 있다. 그들은 프로그래머를 위해 Copilot과 같은 도구를 만드는 것이 아니라, 프로그래머를 만들고 있다. 그러나 우리는 방금 구조 엔지니어를 만드는 회사에 투자했다. 그들은 Hedral이라고 한다.

한 가지 이상한 점은, 지금 구조 엔지니어가 얼마나 많은가? 우리는 구조 엔지니어링에 얼마나 많은 돈을 썼는가? 당신이 건축 구조를 구조 엔지니어에게 맡기면, 두 달 후에 당신은 어떤 것과 변화를 받을 것이다. 그러나 당신은 AI 구조 엔지니어에게서 5시간 내에 5가지 변화를 얻을 수 있으며, 건축 프로젝트에서 몇 개월의 시간을 절약할 수 있다. 그래서 이것은 훌륭한 틈새 사례이다. 그러나 이것은 수백억 달러의 틈새 시장이 될 수 있다.

그래서 나의 관점은: ……