안녕하세요, 강정수입니다. 2023년도 그 끝을 향해 달려가고 있습니다. 2023년 예측에 이어서 2024년 산업 전망을 예측해 보고자 합니다. 물론 이 예측은 인공지능, 전자상거래 플랫폼, 자동차 시장 등에 제한됩니다. 이 세 개의 주제는 2023년 제가 The Core에 쓴 54개 글의 소재이기도 합니다.

2024년 전망은 3개의 포스트로 구성됩니다. 하나는 2024년 AI 전망으로 이 글 후반부에 적혀 있습니다. 둘은 테무, 쉬인 그리고 틱톡 샵 등 중국 이커머스 기업의 세계 상거래 시장 질서 재편이며 마지막은 자동차 시장입니다.

먼저 2022년 12월 26일에 작성된 2023년 예측을 간략하게 뒤돌아 보겠습니다.

1. Generative AI
   생성 AI 진화 속도와 공공 역할을 강조했습니다. 전자와 관련 “2023년 상반기 GPT-4.0의 출현은 다시 한번 WoW 물결을 가져올 것”이라는 예측은 맞았습니다. 후자 관련해서 “대학 연구소 등 공공 연구소 등에 의해 진행된 기초 연구의 성과가 서로 결합”될 것이라 전망했는데요, 이는 2024년에 더욱 강화될 것입니다. 이에 대한 자세한 분석은 이 글 후반부의 2024년 AI 전망을 참조하세요.
   또한 “생성 AI가 창작 작업과정(workflow)에 통합되는 방향”으로 움직일 것으로 전망했습니다. 이를 극적으로 보여준 사례는 2023년 할리우드 작가 및 배우 파업이었습니다. 미국 작가조합(WGA)과 배우조합(SAG)의 장기 파업은 AI를 매개로한 인류 첫 번째 파업으로 평가할 수 있습니다. 또한 유튜브와 유니버설 뮤직이 인공지능이 생성한 기존 아티스트의 음성, 이른바 deepfake voices에 대한 라이센스에 합의한 사실도 2023년 일어났습니다.
2. 소셜 미디어의 진화: 소셜 그래프에서 AI 추천으로
   인스타그램, 페이스북, 유튜브의 틱톡화(Tiktokfication)는 2023년 소셜 미디어의 주요 특징 중 하나입니다. 숏폼 영상의 인기뿐 아니라 이를 추천하는 방식이 소셜 그래프에서 AI 추천으로 빠르게 변화하고 있습니다.
3. 크립토 빙하기
   FTX의 대표는 사기 혐으로 2023년 유죄 판결을 받았습니다. 이어 바이낸스(Binance) 대표 창펑 자오도 미국 범죄 혐의에 대한 유죄를 인정하고 대표 자리에서 물러났습니다. 2023년은 크립토 생태계가 경제적으로뿐 아니라 도덕적으로 추락한 시기로 기록될 것입니다. 그러나 2023년 10월부터 비트코인 가격은 급등하기 시작했습니다. 2024년 크립토에도 봄이 찾아 올 수 있을 가능성이 높아지고 있습니다.
4. 이 밖에도 중국 이커머스의 약진과 빅테크 규제 강화를 전망했습니다. 쉬인뿐 아니라 테무의 놀라운 성장 그리고 틱톡 커머스의 돌풍은 2024년에도 이어질 전망입니다. 이는 2024년 이커머스 전망에서 따로 분석하겠습니다.
   

그럼 2024년 인공지능(AI) 관련 전망을 간략하게 제시해 보겠습니다. 핵심을 요약하자면 거대언어모델을 매개로한 인공지능 혁명은 2024년 다양한 과학 분야에서 꽃을 피울 것입니다. 또한 대중 서비스로서 인공지능은 2024년 돌파구(breakthrough)를 찾을 가능성이 높습니다. 첫 째, 챗GPT가 모바일 메시징 서비스를 품으면서 스마트폰의 중심 서비스로 성장할 수 있습니다. 둘 째, 애플과 구글의 LLM이 iOS와 안드로이드 운영체계에 적용되면서 스마트폰과 인공지능이 통합되는 경향이 강화될 수 있습니다.

2024년 인공지능 전망

1. 수학과 형식 논리학은 인공지능 연구에서 매우 중요한 역할을 합니다. 머신러닝이 무엇인지, 컴퓨터 과학이 무엇인지, 재료 과학이 무엇인지 생각해 보면 이 모든 것이 수학으로 귀결됩니다. 수학은 이 모든 것의 기반이 되는 언어입니다. 역으로 인공지능이 수학 발전에 기여할 수 있습니다. 오픈AI의 큐*(스타) 유출 사건에서 확인할 수 있는 것처럼 수학 관련 인공지능은 2023년 큰 성과를 기록했습니다. 지금까지 풀지 못했던 다양한 수학 정리(theorem)가 인공지능의 도움으로 해결될 수 있습니다.
   한편 인공지능의 추론(reasoning) 능력은 보다 논리적 추론에 가까워질 가능성이 높습니다. 인공지능이 수학과 논리를 마스터하여 인간과 비교하여 유사한 수준에 도달할 수 있는 인공지능 모델이 존재한다면, 이는 과학 발전에 필요한 기초와 기본 능력을 이해하는 기계가 탄생한다는 뜻입니다. 2024년은 수학과 논리학이 크게 발전하는 해가 될 것입니다. 수학과 논리학의 발전은 다시 인공지능의 발전을 가속화하는 선순환의 고리이기도 합니다.
2. 재료 과학(Material Science)은 2024년에도 큰 이슈가 될 가능성이 높습니다. 구글 딥마인드는 2023년 11월 인공지능의 도움으로 220만 개의 새로운 물질과 새로운 결정(crystal structures)을 발견한 논문을 Nature에 발표했습니다. 수학처럼 재료 과학이 모든 것에 영향을 미친다고 말할 순 없지만, 새로운 금속, 플라스틱, 단백질 발견 등 재료 과학은 대다수 응용 과학의 출발점입니다. 컴퓨터 기술부터 2나노 생산 방식, 신약의 신속한 생산, 의약품 합성이나 의약품 검출에 사용되는 모든 장비 등 모든 것이 재료 과학에 의해 가속화될 수 있고, 이 재료 과학은 인공지능에 의해 가속화되고 있습니다. 이 또한 하나의 선순환입니다. 더 나은 인공지능과 더 나은 재료 과학 그리고 더 나은 수학의 결합은 인공지능을 더욱 가속화하는 선순환을 형성합니다. 재료 과학이 발전할수록 컴퓨팅 파워가 발전하고, 이는 더 빠른 인공지능, 더 많은 인공지능, 더 높은 밀도의 데이터 등으로 이어지기 때문입니다. 또한 재료 과학은 지속 가능한 에너지, 핵융합을 실현하는 데 도움이 될 핵심 요소 중 하나입니다. 양자 컴퓨팅은 재료 과학의 문제이기도 합니다. 2024년은 재료 과학 분야에서 획기적인 해가 될 것입니다.
3. 노화(aging) 정보 이론 또는 장수 연구(longevity research)는 바이든 행정부의 핵심 지원 사업 중 하나입니다. 이와 관련 바이든 행정부는 향후 10년간 24억 달러에 달하는 지원금을 만들었습니다. 2023년 12월 셋째 주 Nature Aging에는 인공지능의 도움을 받은 진일보한 노화 정보 이론이 발표되었습니다. 이 논문에 따르면, 환경적 요인과 세포 손상으로 인해 후성유전체(epigenome) 또는 '후성유전체 노이즈'가 파괴됩니다. 노화 정보 이론이 성공한다면 정보 손실을 일부 되돌리고, 후성유전체를 초기화하며, 노화 관련 질병을 완전히 치료할 수 있을지도 모릅니다. 2024년은 노화 정보 이론 분야에서 큰 도약의 해가 될 것이며, 단백질 구조를 밝히는 구글 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold) 2와 같은 혁신으로 인해 이 분야의 연구 속도는 빨라질 것입니다. 2024년 알파폴드 3가 등장할 수 있습니다.
   알파폴드의 단백질 시뮬레이션은 일부분에 불과합니다. 인체에서 일어나는 모든 호흡 및 대사 과정, 30억 개의 염기쌍, 마이크로바이옴(microbiome), 후성유전체 등 인체에만 수십만 개의 물질이 존재합니다. 따라서 이 모든 문제를 해결하려면 아직 갈 길이 멀지만, 관련 투자가 큰 규모로 이루어지고 있어 해결책을 충분히 기대할 수 있습니다. 학술 이론이 있고, 시뮬레이션하는 방법도 알고 있지만, 데이터의 양과 그 처리량이 현재로서는 엄청나게 비싸다는 것이 가장 큰 문제입니다. 그러나 GPU가 더 저렴하고 빨라지고 모든 센서와 기타 실험실 장비가 더 저렴하고 빨라지면 2024년은 노화 정보 이론 또는 장수 이론이 돌파구를 찾는 해가 될 수 있습니다.
4. 인공지능으로 만들어진 합성 콘텐츠(synthetic content)는 2023년 아르헨티나 선거, 방글라데시 선거에서 주요 이슈로 등장했습니다. 2024년 미국 대선은 이와 관련한 다양한 모습을 관찰할 수 있는 기회가 될 것입니다. 또한 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형식을 갖춘 합성 콘텐츠는 엔터테인먼트 제작 전반에 생산 방식의 변화를 가속화시킬 것입니다. 머지않아 음악, 영화, 이미지 등 모든 콘텐츠가 인공지능의 도움을 받아 생성될 것입니다.
   인공지능 학습용 데이터도 크게 변화하고 있습니다. 합성 데이터(synthetic data)가 최근 인공지능 관련 뉴스에 자주 등장하고 있습니다. 인공지능을 학습시킬 수 있는 데이터가 고갈되면서 OpenAI 등이 합성 데이터로 학습된 인공지능 모델을 만들고 훈련시킨다는 소문도 있습니다. 인공 지능이 합성 데이터를 생성하고 합성 데이터로 학습하는 능력이 향상됨에 따라 기본적으로 모든 형식의 데이터를 무제한으로 학습할 수 있다는 플라이휠이 형성될 수 있습니다. 이 때 데이터의 한계 비용은 0으로 수렴할 수 있습니다.
5. 2023년은 빅테크에게 있어 인공지능의 해였습니다. 가장 큰 이득을 본 기업은 마이크로소프트와 Nvidia입니다. MS 클라우드 서비스 매출이 크게 증가했고, Nvidia의 데이터 센터 매출은 급등했습니다.구글, 메타 등도 인공지능으로 이득을 보았습니다. 그런데 유독 어려움을 겪은 기업이 있습니다. 바로 애플입니다. 2023년 아이폰은  판매 부진을 경험하고 있습니다. 애플은 2024년에 소비자 수요를 다시 활성화하기 위해 노력할 것입니다. 이를 위해 애플은 아이폰에 LLM 기반 서비스를 출시할 것으로 예상할 수 있습니다. 애플의 인공지능 연구원들은 지난 10월 페렛(Ferret: ‘흰담비')이라는 오픈소스 멀티모달 LLM을 출시했습니다. 애플 CEO 팀 쿡은 11월 초 실적발표 컨퍼런스 콜에서 애플이 생성 AI에 책임감 있는 수준의 투자와 연구 및 개발을 진행하고 있다고 밝힌 바 있습니다. 12월 둘 째 주에는 이와 관련된 논문도 발표했습니다. 이 논문은 메모리가 제한된 기기, 다시말해 스마트폰에서 LLM을 실행하는 방법을 담고 있습니다. 이러한 세 가지 사실로부터 애플이 2024년 iOS 업데이트를 통해 또는 아이폰 16부터 LLM을 통합한 아이폰을 선보일 것으로 예측할 수 있습니다. 안드로이드 진영도 손놓고 이를 쳐다보지 않을 것입니다. 구글은 이미 제미나이(Gemini)를 결합한 Pixel 8을 예고하고 있습니다. 2024년은 스마트폰에 직접 LLM이 결합되는 첫 해가 될 가능성이 높습니다.
   

결론적으로 2024년 인공지능은 우리 삶의 다양한 측면을 혁신할 것입니다. 수학과 논리학의 진전, 재료 과학의 혁신, 장수 연구의 진일보, 합성 콘텐츠의 대중화 그리고 스마트폰에 직접 결합한 인공지능까지 2024년 인공지능 분야에 상당한 발전과 혁신이 일어날 것입니다.

2024년 전망 2부에서는 테무, 쉬인 그리고 틱톡 숍이 재편하는 세계 전자상거래 시장을 다루겠습니다.