Sam Altman은 기업의 AI 채택이 예상보다 느리게 진행되고 있음을 인정했습니다.
작업의 핵심
- 알트만은 경제의 관성이 너무 크다는 점을 인정합니다. OpenAI의 CEO는 엔터프라이즈 소프트웨어가 모델 개선 속도에 따라 변하지 않는다는 점을 인식하고 있습니다.
- 소비와 비즈니스의 격차가 점점 벌어지고 있다. ChatGPT는 기록적인 시간에 1억 명의 사용자를 달성했지만 기업 배포는 사람의 속도로 진행됩니다.
- 이 고백은 AI 수익 예측을 냉각시킬 것이다. AI를 갖춘 비즈니스 소프트웨어를 판매하는 상장 기업은 시장에 대한 채택 주기가 길어지는 것을 정당화해야 합니다.
바이러스 소비와 기업 채택 사이의 격차
대조가 분명합니다. ChatGPT는 역사상 가장 빠르게 사용자 1억 명을 달성한 제품이 되었습니다.Threads는 나중에 특정 이점으로 이를 능가했습니다. 이러한 소비 폭발은 기업 내에서 일어나는 현상과 대조됩니다. Altman은 많은 비즈니스 소프트웨어가 큰 변화를 겪을 것이며 새로운 회사가 기존 소프트웨어에 대한 대안을 제안할 것이라고 예상했습니다. 그런 일은 일어나지 않았습니다.
그 이유는 기술적이지 않습니다. 2023년 GPT-4가 출시된 이후 모델이 많이 개선되었지만 조직은 API와 같은 속도로 변화하지 않습니다. 시스템 통합, 보안 검토, 데이터 마이그레이션, 직원 교육 및 고객 설득에는 몇 주가 아니라 몇 년이 걸리는 단계가 있습니다. ChatGPT를 여는 데 몇 초 밖에 걸리지 않는다는 것은 중요하지 않습니다. 회사의 내부 흐름을 재설계하려면 다른 속도가 필요합니다.
그러한 긴장은 AI를 갖춘 엔터프라이즈 소프트웨어 판매에서 나타납니다. 공급업체는 회의를 요약하거나 보고서를 작성할 수 있는 보조자를 제공하지만 계약은 회사 전체가 아닌 부서별로 체결됩니다. 구현은 일반적으로 확장으로 끝나지 않는 개념 증명으로 유지됩니다. 은행부터 산업까지 모든 분야에서 반복되는 격차다.
패배가 아닌 충격흡수제로서의 경제의 관성
알트만은 ‘몇 가지 점에서 내가 틀렸지만 그 중 하나는 속도 영역에 있다. 경제는 관성이 너무 크다’고 인정한다. 즉각적인 변화를 약속했던 업계에서 이례적인 고백이다. 하지만 OpenAI 창업자 역시 안도감을 드러냈다. 이러한 느림은 혁명에 대한 충격 흡수 장치 역할을 하여 기업의 전환을 보다 원활하게 만들 수 있습니다.
역사는 패턴을 확인합니다. 최초의 개인용 컴퓨터는 엄청난 기대를 불러일으켰지만 회사와 가정이 업무 방식을 재구성하면서 그 영향이 나타났습니다. 인터넷에서 더욱 분명한 일이 일어났습니다. 닷컴 버블은 수년에 걸쳐 가장 혁신적인 기술 중 하나가 되었지만 즉각적인 중요성이 과대평가되었음을 보여주었습니다. 소위 아마라 법칙은 기대값과 결정화 사이의 이러한 차이를 정확하게 설명합니다.
기업의 채택은 모델의 속도가 아니라 내부 프로세스의 속도로 진행됩니다.
스페인 미러: Telefónica와 Indra도 브레이크를 밟습니다.
스페인에서는 Altman의 주의가 IBEX 35에도 반영되었습니다. Telefónica와 Indra는 인공 지능의 발전을 선도하고 있지만 실험실이 아닌 계약 및 배포 속도로 발전하고 있습니다. 은행 및 에너지 부문의 AI 프로젝트는 기존 소프트웨어와의 통합, 규제 요구 사항 및 이사회가 돋보기로 측정하는 반환 기간 등 동일한 벽에 직면합니다. 파일럿과 프로덕션 사이의 거리가 병목 현상으로 남아 있습니다.
우리는 여기서 시장 수치를 관찰합니다. Altman의 고백은 지속적으로 강하게 성장하고 있는 OpenAI의 현재 수익에 영향을 미치지 않지만 해당 부문의 가치 평가의 일부를 정당화한 즉각적인 생산성에 대한 이야기를 냉각시킵니다. 기업 채택이 구체화되는 데 시간이 더 오래 걸릴 경우, 생성 AI를 판매하는 상장 기업은 수익 창출 기한을 더 잘 설명해야 합니다. 결과를 빠르게 할인하는 투자자들 앞에서.
문제는 AI가 경제를 변화시킬 것인지가 아니라, 언제 그것을 계정에 가시화할 것인지입니다. Altman 자신은 관성이 긍정적일 수 있다고 믿지만, 이 고백은 시장이 일반적으로 듣지 못하는 미묘한 차이를 가져옵니다. 다가오는 Big Tech 수익 시즌은 보다 구체적인 증거를 제공할 것입니다. 비즈니스 생산성이 반영되지 않은 채 AI 지출이 계속 증가한다면 약속과 실행 사이의 격차가 큰 타격을 입을 것입니다.
