AI 분야에 투자하는 학습 경로

在 토요일의 온라인 소통에서, 한 네티즌이 AI 분야에서 어떤 책을 읽고, 어떤 잡지를 구독하며, 어떤 방식으로 학습할 수 있는지 질문했습니다.

저는 AI 학습은 우리의 목적에 따라 달라져야 한다고 생각합니다.

저에게 AI를 배우는 목적은 매우 간단합니다: 이 분야의 전문가가 되기 위해서도 아니고, 미래에 이 분야에서 생계를 꾸리기 위해서도 아니라, 단순히 이 분야의 발전을 이해하여 적합한 투자 기회를 찾기 위해서입니다.

이 목적을 가지고 학습을 진행할 때, 가장 중요한 것은 AI의 논리를 이해하여 미래 AI 분야에서 새롭게 나타나는 것들에 대해 대략적인 판단을 할 수 있는 것입니다.

AI의 논리를 이해하기 위해서는 AI 기본 원리를 소개하는 몇 가지 책에서 시작할 수 있다고 생각합니다.

이와 관련하여 온라인에서 울트라맨이 추천한 책 《이것이 ChatGPT다》(스티븐 월프람 저)가 있습니다.

이 책은 가장 간단한 기본 개념에서 시작하여 대형 언어 모델의 수학 원리와 작동 방식을 소개합니다. 기본적인 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 할 수 있다면 이 책을 읽을 수 있습니다.

읽는 과정에서 만약 정말 힘들다면, 처음 몇 장만 읽어도 후속 장을 보지 않고도 대형 언어 모델의 원리를 대략 이해할 수 있습니다.

이 원리를 이해한 후, 우리는 대형 언어 모델의 훈련에 GPU, 데이터, 알고리즘이 필요한 이유를 알 수 있으며, GPU, 데이터, 알고리즘이 대형 언어 모델 훈련 과정에서 어떤 역할을 하고, 어떤 측면에서 작용하는지를 알 수 있습니다.

더 나아가 생각해보면, 대형 언어 모델의 훈련 효율을 높이기 위해 엔비디아가 GPU를 어떻게 최적화했는지, 왜 엔비디아가 그런 최적화를 위해 역사적으로 몇몇 작은 회사를 인수했는지, 그 인수된 작은 회사들이 도대체 무엇을 했는지를 알 수 있습니다.

이 논리를 따라가다 보니, 현재 시장에 있는 많은 이른바 탈중앙화 컴퓨팅이 "가짜 프로젝트"인 이유를 대략 이해하게 되었습니다. 즉, 탈중앙화 컴퓨팅이라는 방향이 잘못된 것이 아니라, 엔비디아의 프레임워크 하에서는 이상적인 탈중앙화 컴퓨팅 시스템을 설계하기 어렵다는 것입니다.

이런 시스템을 진정으로 구현하기 위해서는 GPU 설계를 재구성해야 한다고 생각합니다. 만약 반드시 엔비디아의 프레임워크를 사용하여 이런 탈중앙화 컴퓨팅 시스템을 구축해야 한다면, 그렇게 구축된 시스템은 기껏해야 실험품이나 전시품에 불과할 것이며, 진정한 중앙집중형 컴퓨팅 시스템의 강력한 경쟁자가 되기 어렵습니다.

AI의 기본 원리에 대한 이해가 생긴 후에는 수학적으로 더 깊이 파고들 필요가 없으며, 다음에는 AI의 응용 사례와 발전 추세에 집중할 것입니다. 이와 관련하여 저는 완웨이강이 쓴 《전환점: AI가 세상을 뒤흔드는 전야에 서서》를 읽었습니다.

이 책은 상상력이 매우 풍부하고 기본적인 논리적 지지를 가지고 있어, 우리가 미래 AI가 널리 퍼진 세계가 대략 어떤 모습일지를 합리적으로 추측하고 상상할 수 있게 해줍니다.

이 두 권의 책 외에는 특별히 다른 책을 읽은 적이 없고, 나머지는 거의 모두 온라인에서 (예: 위챗 공공 계정, 트위터) 다양한 기사를 읽고, 새로운 동향을 주목했습니다. 그리고 이러한 기사와 동향에서 제공하는 새로운 정보를 바탕으로 AI에 대한 이해를 풍부하게 하고 확장했습니다.

예를 들어, 우리는 현재의 ChatGPT가 대형 언어 모델이며, 주로 AI의 언어 이해를 훈련하고 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 인간의 지능은 다양합니다. 우리는 언어 외에도 세상을 인식하는 많은 다른 방법이 있습니다. AI 분야의 많은 기사에서는 행동 모델, 공간 모델 등 다른 종류의 AI 발전을 소개합니다.

이러한 지식은 AI에 대한 우리의 수평적 이해를 풍부하게 하여, AI 발전이 이렇게 많은 분야를 아우르고 있다는 것을 알게 해줍니다. 그리고 이러한 여러 분야 중 일부는 현재 연구 단계에 있으며, 일부는 이미 고무적인 조짐을 보이고 있어, 향후 몇 년 내에 그들 또한 자신의 "ChatGPT"를 낳을 가능성이 높습니다. 그리고 이러한 새로운 "ChatGPT"가 등장할 때, 그들은 얼마나 많은 클라우드, 얼마나 많은 컴퓨팅 파워, 얼마나 많은 GPU가 필요할까요?

이 모든 것은 AI 분야 투자에 대한 우리의 이해와 상상을 크게 풍부하게 할 수 있습니다.

또한, 유명한 벤처 캐피탈이 AI 분야 발전에 대한 요약과 공유를 많이 읽어보는 것도 추천합니다.

예를 들어, 최근에 저는 세쿼이아 캐피탈이 AI 분야 발전에 대한 몇 가지 통찰을 읽었는데, 그 중에서 미래에 나타날 가능성이 있는 "지능체 경제"에 대해 언급했습니다. 즉, AI 에이전트 간의 상호작용이 형성할 수 있는 경제체입니다.

이 경제체에 대해 이야기할 때, 세쿼이아 캐피탈은 세 가지 요소가 반드시 필요하다고 강조했습니다:

첫 번째는 영구적인 신원; 두 번째는 원활한 통신; 세 번째는 안전입니다.

이 세 가지 요소를 보고 저는 즉시 블록체인이 떠올랐습니다. 이 세 가지 요소는 블록체인 기술의 강력한 무기가 아닌가요?

암호화 지갑은 AI의 영구적인 신원, 블록체인 기반 스마트 계약의 상호작용은 방해받지 않는 원활한 통신, 탈중앙화의 검열 저항 특성은 AI 지능체의 안전을 보장합니다.

위의 내용은 제가 AI를 배우고 이해하는 몇 가지 방법입니다. 참고하시기 바랍니다.