새해 첫날인데 다들 뭐하고 계신가요? 저는 2025년 AI 업계를 돌아보는 글을 발견해서 공유드려요. 연초에 예상했던 것들이 얼마나 맞았는지 보니까 재밌더라구요 😅 여러분의 생각은 어떠세요?
10분 안에 이런 내용 알려드려요!
1년 전만 해도 GPT-4 성능에 도달하는 건 불가능해 보였다. 그런데 2024년 한 해 동안 무려 18개 조직이 GPT-4 수준 이상의 모델을 개발했다. 더 놀라운 건 가격이다. GPT-4가 백만 토큰당 $30이었는데, GPT-4o는 $2.50으로 12배나 저렴해졌다. Gemini 1.5 Flash 8B는 $0.0375까지 떨어졌다. 저자는 68,000장의 사진을 AI로 분석하는 데 단 $1.68밖에 안 들었다고 한다.
가장 충격적인 변화는 로컬 실행의 혁명이다. 2년 된 M2 맥북에서 Llama 3.3 70B, Qwen2.5-Coder-32B 같은 GPT-4급 모델이 실제로 돌아간다. 데이터센터급 서버가 필수라고 생각했던 가정이 완전히 뒤집혔다. 이건 개인 개발자나 스타트업에게 엄청난 기회다.
미국의 수출 제한이 역설적으로 중국의 기술력을 끌어올렸다. DeepSeek v3는 685B 파라미터 모델을 단 $560만에 학습시켰다. Meta의 Llama 3.1 405B가 11배 더 많은 GPU 시간을 썼는데도 비슷한 성능이다. 제한된 자원이 오히려 효율성 혁신을 이끈 셈이다.
모두가 기대했던 자율 에이전트는 여전히 "곧 출시" 단계다. 핵심 문제는 LLM의 신뢰성 부족이다. 잘못된 정보를 구분하지 못하고, Google 검색이 존재하지 않는 영화를 추천하는 일이 벌어진다. 한 단계씩 오류가 쌓이면 전체 시스템이 무너지기 때문에, 인간 감독 없는 완전 자동화는 아직 위험하다.
아이러니하게도 기능이 많아지면서 AI를 효과적으로 쓰기가 더 어려워졌다. ChatGPT는 대중에게 알려졌지만, Claude나 최신 기능들은 소수만 안다. 기술 발전 속도가 교육을 따라가지 못하고 있다.
원문: LLMs in 2024 by Simon Willison
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새해 첫날인데 다들 뭐하고 계신가요? 저는 2025년 AI 업계를 돌아보는 글을 발견해서 공유드려요. 연초에 예상했던 것들이 얼마나 맞았는지 보니까 재밌더라구요 😅 여러분의 생각은 어떠세요?
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1년 전만 해도 GPT-4 성능에 도달하는 건 불가능해 보였다. 그런데 2024년 한 해 동안 무려 18개 조직이 GPT-4 수준 이상의 모델을 개발했다. 더 놀라운 건 가격이다. GPT-4가 백만 토큰당 $30이었는데, GPT-4o는 $2.50으로 12배나 저렴해졌다. Gemini 1.5 Flash 8B는 $0.0375까지 떨어졌다. 저자는 68,000장의 사진을 AI로 분석하는 데 단 $1.68밖에 안 들었다고 한다.
가장 충격적인 변화는 로컬 실행의 혁명이다. 2년 된 M2 맥북에서 Llama 3.3 70B, Qwen2.5-Coder-32B 같은 GPT-4급 모델이 실제로 돌아간다. 데이터센터급 서버가 필수라고 생각했던 가정이 완전히 뒤집혔다. 이건 개인 개발자나 스타트업에게 엄청난 기회다.
미국의 수출 제한이 역설적으로 중국의 기술력을 끌어올렸다. DeepSeek v3는 685B 파라미터 모델을 단 $560만에 학습시켰다. Meta의 Llama 3.1 405B가 11배 더 많은 GPU 시간을 썼는데도 비슷한 성능이다. 제한된 자원이 오히려 효율성 혁신을 이끈 셈이다.
모두가 기대했던 자율 에이전트는 여전히 "곧 출시" 단계다. 핵심 문제는 LLM의 신뢰성 부족이다. 잘못된 정보를 구분하지 못하고, Google 검색이 존재하지 않는 영화를 추천하는 일이 벌어진다. 한 단계씩 오류가 쌓이면 전체 시스템이 무너지기 때문에, 인간 감독 없는 완전 자동화는 아직 위험하다.
아이러니하게도 기능이 많아지면서 AI를 효과적으로 쓰기가 더 어려워졌다. ChatGPT는 대중에게 알려졌지만, Claude나 최신 기능들은 소수만 안다. 기술 발전 속도가 교육을 따라가지 못하고 있다.
원문: LLMs in 2024 by Simon Willison
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