오늘은 AI 영역에서 본격적으로 걸음을 빨리하는 구글의 모습을 우선 전합니다. 최근 구글 검색에도 대규모 언어 모델(LLM)을 적용해 이미지와 영상 검색 결과를 제시하는 실험을 진행 중이고, 로봇의 뇌 역할을 하는 모습도 공개되었어요. 

이어서 전체 광고 시장은 커가지만, 역시나 가장 큰 디지털 광고가 그 파이를 계속 키우고 있고, 그 파이도 빅테크 기업들이 가장 많이 차지하는 모습을 짚었습니다. 앞으로도 이들이 가진 기술 우위가 만드는 격차는 더욱 벌어질 것으로 보여요.

단순한 텍스트 입출력을 넘어
위 사례들에서 볼 수 있듯, 대규모 언어 모델은 이미 텍스트 기반을 넘어 이미지 및 동영상을 이해하는 수준으로 발전하고 있습니다. 그러한 모델을 대규모 "언어" 모델이라고 부르기보다는 멀티 모달(Multi-modal)*이라는 단어를 사용하는 것이 적합하지 않나 싶기도 합니다.

이제 이미지, 텍스트, 소리, 동영상 등을 단순히 생성하는 것을 넘어, 이를 이해하는 수준까지 무리 없이 성장하고 있는 것으로 보입니다.

작년 말부터 올해 초까지 대중에게 공개된 이미지 생성 AI들은 사용자의 프롬프트를 받아 이에 매칭되는 이미지를 생성하는 것이 주요한 기능이었어요. 하지만 GPT-4 나 바드와 같은 LLM들은 이제 서서히 이미지에서도 "어떤 일이 일어나고 있는지"를 파악하고 추론이 가능한 영역까지 발전했다는 이야기입니다.

실제로 GPT-4의 연구 페이퍼에는 사용자가 "이 사진들이 왜 웃겨?"라고 질문하자, GPT-4가 사진 간의 관계, 해당 사진이 가지는 사회적인 의미 등까지 모두 고려하여, "휴대폰에 모니터 단자가 꽂힌 것이 웃깁니다"라고 대답하는 사례가 소개되어 있습니다.

이는 구글의 AI 로봇과 같은 사례라고 할 수 있어요. 아니, 엄밀히 따지면 더 나아간 것이죠. 기계가 자신이 보는 것을 이해하고, 실제로 물리적인 동작을 수행하는 것까지 발전한 것입니다.

기계는 의외로 복잡한 계산을 하는 데는 효율적이지만, "거기서 내가 어제 쓴 펜 좀 집어줘"와 같은 인간에게는 단순한 일은 처리하지 못했습니다. 추론 능력과 물리적인 동작 능력을 모두 프로그래밍하려면 엄청난 비용이 들었기 때문입니다. 하지만 상황이 달라졌습니다.

이제는 '뇌' 역할을 대신하는 AI가 점점 발전하는 만큼, 로봇의 동작, 검색 결과의 다양성 등을 넘어 자율주행이나 생산 자동화 등까지 지금보다 훨씬 더 간단하고 낮은 비용으로 더 많은 문제들을 해결하는 모습이 나올 것이라 예상됩니다. 각종 도구를 시각으로 구분하여 목공 일을 한다던가, 화장실을 구석구석 청소한다든가 하는 일들을 기계가 수행하는 것에 점점 더 낮은 비용이 들 것이라고 보이고요.

이제 또 한 차원 더 나아간 경쟁이 시작된 것으로 보입니다.

알파벳, 메타 등 빅테크 기업들이 최근 잇따라 광고 수익이 개선됐음을 알리면서 2021년 이후 침체되었던 디지털 광고 시장이 회복되고 있다는 낙관적인 전망이 나오고 있어요. 2분기 실적을 발표하면서 알파벳은 유튜브가 3분기 연속 광고 매출이 줄어든 이후 전년 동기 대비 다시 반등한 76억 7000만 달러(약 10조 760억 원)의 매출을 기록했다고 알렸고요. 메타는 전년 동기 대비 매출이 11%, 광고 수익은 12% 증가했다고 밝혔죠.

물론, 이들만 보면 디지털 광고 시장이 회복하면서 다시 전반적인 시장의 성장세가 커지는 것으로도 보이는데요. 빅테크와 일부 기업을 제외한 소셜미디어나 미디어 기업들은 여전히 디지털 광고 수익을 회복하는데 어려움을 겪고 있으며, 이를 대체할 다른 수익원을 찾아야 하는 상황입니다. 

점점 기술 격차가 벌어질 수밖에 없는 현실 속에서 빅테크 플랫폼과 경쟁해야 하는 기업들은 시장이 성장해도 그 속에서 파이를 키우기가 어려워지는 중입니다.