챗GPT4와 “AI>메타버스”

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전세계 테크 투자자들의 핵심 키워드가 이동하고 있다.

투자자들의 눈은 메타버스(Metaverse)에서 인공지능, 생성형AI로 돌아가기 시작했다. 팬데믹 이후 1년 전인 2022년만해도 메타버스가 투자 1순위였지만 이제는 AI로 키워드가 바뀌었다.

피치북(Pitchbook)에 따르면 메타스에 대한 투자(2023년 3월 16일 기준)는 1년에 비해 4분의 1로 줄었다.  대신 생성형AI(Generative AI)는 메타버스를 넘어 투자가 계속 이뤄지고 있다. 특히,  더 똑똑해진 GPT-4가 나온 만큼, AI로의 투자 쏠림을 더욱 가속화될 것으로 예상된다.  오픈 AI는 3월 15일  GPT- 4를 공개하고  보다 창의적으로 협업을 더 잘한다.”고 밝혔다.

[미국 투자 흐름 메타버스에서 AI로]

메타와 AI에 대한 글로벌 투자(악시오스)

AI기반 의사결정 지원 솔루션 알파센스(Alphasense)에 따르면 2023년 1분기 미국 실적 발표 어닝콜 중 63개 기업이 메타버스를 언급했다. 2022년 1분기의 경우 메타버스에 대한 언급은 총 234개 곳이었다.  메타버스에 대한 기업들의 관심이 줄어들었다는 것을 보여준다.

메타버스와 관련한 투자 금액도 감소하고 있다. 악시오스에 따르면 2022년 초부터 3월 16일까지 메타버스, 웹 3.0 관련 기업들을 20억 달러 가까이 투자 받았다. 올해(2023년) 1월부터 3월 16일까지  메타버스와 웹3 업체는 5억 8,670만 달러를 모금하는데 그쳤다.

하지만, 생성형AI 등 AI에 대한 투자는 분위기가 완전 달랐다. 2022년 초부터 3월 16일까지 AI기업 투자는 6억 1,280만 달러였지만, 2023년 같은 기간에는 23억 달러로 급증했다. AI와 메타버스의 투자액이 역전되는 이른바 ‘골든 크로스’도 현상도 나타났다.

2022년 최악의 주가 기록 S&P500기업

[디지털 돈먹는 하마 메타버스에서 떠나다.]

기업의 미래를 메타버스 대신, AI로 전환하고 있는 기업들도 늘고 있다. 대표적인 기업이 소셜 미디어 그룹 메타(Meta)다. 알다시피, 메타는 메타버스의 가장 큰 전도사 중 하나였다.  심지어 2021년 메타는 페이스북에서 사명까지 변경했다.

하지만, 메타는 메타버스 때문에 고전을 면치 못하고 있다. 퀘스트 프로 등 VR헤드셋과 호라이즌과 같은 메타버스 플랫폼을 개발 출시하는  메타의 리얼리티 랩스 부문(Reality Labs)은 2022년과 2022년 각각 137억달러, 102억 달러의 손실을 봤다. 2023년 메타는 시가총액의  70% 이상을 공중에 헌납해 S&P500기업 중 ‘가장 최악의 실적’을 기록한 회사 중 하나로 선정됐다.

글로벌 1위 소셜 미디어 메타도 이정도 손실을 연속으로 볼 경우 감당하기 어렵다. 결국 메타는 2023년 3월 14일 1만 명을 감원한다고 밝혔다. 2022년 11월 말 1만 명을 줄인 이후 연이은 충격타였다.

감원 발표와 함께 저커버그는 AI로의 방향 선회를 지시했다. 메타는 회사 블로그에서 AI에 본격 뛰어들 것이라고 밝히며 메타버스를 회사 전략 우선 순위에서 밀어내는 듯한 인상을 풍겼다. 저커버그는 메타버스가 여전히 중요하다고 말했지만 메타버스보다 AI에 더 무게감을 뒀다.

저커버그 대표의 회사 블로그

저커버그는 “단일 사업 기준 가장 많은 투자를 해, AI기술을 발전시키고 우리의 모든 상품에 AI를 접목할 것”이라며 “우리는 이전에 보지 못한 규모로 AI시스템을 구축할 것이며 엄청난 결과를 가져다 줄 것이다.”라고 설명했다. 또 그는 “메타버스를 구축하고 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 형성하는 우리의 선도적 연구는 소셜 미디어의 미래를 정의하는 데 핵심적인 역할을 할 것”이라고 덧붙였다.

[메타의 AI 단백질 구조 예측]

한편,월스트리트저널(WSJ)은 2023년 3월 16일 메타가 AI를 이용해 수천만 개의 단백질(proteins) 구조를 예측하는 도구를 만들었다고 보도했다. 연구자들은 “생물학에 대한 과학자들의 이해를 더 깊게 하고 새로운 약물의 발견 속도를 높이는 계기가 될 것”이라고 보고 있다.

메타의 리서치 부문, 메타 AI는 새로운 AI기반 컴퓨터 프로그램 ‘ESMFold’ 이용해 6억 1,700만 개의 예측 단백질의 공개 데이터베이스를 만들었다. 단백질에 기초한 약은 심장병, 특정 암, HIV 등을 치료하는데 사용된다. 또 많은 제약사들은 인공지능(AI)을 신약을 만드는데 사용하기 시작했다.

단백질 구조를 예측하는데 AI를 사용하는 것은 현재 약물과 신약 후보군들의 유효성을 높일 뿐만 아니라, 치료법이 발견되지 않은 질병들을 해결할 수 있는 분자구조를 발견하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

메타의 ESMFold는 알파벳 자회사인 딥마인드(DeepMind)의 단백질 예측 모델 알파폴드(AlphaFold)의 대항마가 될 것으로 보인다.

알파폴드는 2022년 약물 탐지를 가속화할 수 있는 2억 1,400만 개 예측 단백질 데이터베이스를 가지고 있다고 말했다. 이에 대해 메타는 “ESM폴드가 알파 폴드에 비해 60배 이상 빠르지만 아직 정확하지 않다.”며 “ESMFold 데이터베이스는 이전에 연구되지 않았던 유전자 서열로부터 예측을 했기 때문에 더 방대하다”고 강조했다.

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