AI 붐

AI 붐(AI boom)은 인공지능(AI) 분야가 급격히 성장하는 시기를 말한다. 가장 최근의 붐은 원래 2010년대에 점진적으로 시작되었으나, 2020년대 들어 가속도가 붙었다. 그 예로는 오픈AI와 같은 기업이 개발한 대형 언어 모델 및 AI 이미지 생성기와 같은 생성형 인공지능 기술뿐만 아니라, 구글 딥마인드가 주도한 단백질 접힘 예측과 같은 과학적 진보가 있다. 이 시기는 이전의 AI 겨울과 구분하기 위해 때때로 AI 봄이라고도 불린다. 2025년 기준 챗GPT는 전 세계에서 4번째로 많이 방문하는 웹사이트로 부상했으며, 그 위로는 구글, 유튜브, 페이스북만이 있다.

 역사 
섬네일|구글 트렌드에서 "AI"라는 용어에 대한 검색 횟수가 2022년에 급증했다.

1950년, 앨런 튜링은 "생각하는 기계"라는 개념을 제안했다. 이는 인간과 같은 수준으로 추론할 수 있는 컴퓨터를 의미했다. 그는 질문자가 두 가지 자료를 제공받고 어떤 것이 인공지능에 의해 작성되었고 어떤 것이 인간에 의해 작성되었는지 판별해야 하는 잘 알려진 "튜링 검사"를 시작했다. 1956년, 존 매카시는 "인공지능"이라는 용어를 처음으로 사용했으며, 결과적으로 인공지능의 아버지로 불리게 되었다.

1956년, 존 매카시, 너새니얼 로체스터, 마빈 민스키, 클로드 섀넌이 조직한 다트머스 회의가 열렸다. 이 회의는 인공지능이 하나의 연구 분야로 탄생한 지점으로 간주되며, 2개월 동안 워크숍이 진행되었다. 이 워크숍에서 최고 연구자들은 인간의 지능을 모방할 수 있는 기계를 만드는 개념을 탐구했다.
섬네일|존 매카시1958년, 존 매카시는 프로그래밍 언어 리스프를 만들었다. LISP는 "리스트 처리"(List Processing)의 약자로, 인공지능을 위한 주요 프로그래밍 언어로 작용한다. 이 프로그래밍 언어는 MIT에서 추진력을 얻어 IBM 704와 같은 인공지능 관련 프로젝트에 많이 사용되었다. 많은 언어가 생겨나고 사라졌지만, 리스프는 2006년까지도 미국에서 인공지능을 위한 가장 일반적인 프로그래밍 언어로 남았다. 리스프는 인공지능의 작동 방식 덕분에 매우 신뢰할 수 있게 되었다. 당시의 인공지능은 종종 크기가 끊임없이 변하는 리스트를 가지고 있었기 때문에 벡터와 같은 고정 길이 방식은 사용할 수 없었다.

1962년, 인공지능 연구를 계속하기 위해 존 매카시는 스탠퍼드 인공지능 연구소(SAIL)를 설립했다. SAIL은 AI 연구의 중요한 허브가 되었으며, 이 분야의 많은 발전에 기여했다. 이러한 발전에는 로봇공학, 보건 분야의 진단, 자연어 처리, 무인 자동차 등이 포함된다. 존 매카시는 또한 현재 MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소로 알려진 MIT 최초의 인공지능 연구소의 공동 설립자이기도 했다.

1966년, 조셉 웨이젠바움은 ELIZA를 만들었다. ELIZA는 정서적 도구로 설계되었으며 "로저스적 심리치료사"로 간주되었다. 이는 챗봇이 사용자의 입력을 반영하는 것처럼 보이게 하여 질문을 다시 사용자에게 돌려주는 방식으로 이루어졌다. ELIZA는 최초의 인공지능 챗봇으로 알려져 있다. ELIZA는 사용자가 실제 사람과 대화하고 있다고 믿게 만드는 출력을 제공하기 위해 패턴 매칭 및 치환과 같은 전략을 사용한다. 웨이젠바움의 ELIZA는 일반 사용자용 AI의 큰 진전이었으며, 오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미나이와 같은 미래 챗봇의 기초가 되었다.

인공지능은 새로운 장치에 추가되기 시작했다. 인공지능의 대중적인 구현 사례는 가상 비서이다. 2011년, 애플은 아이폰 4S를 출시했다. 이 새로운 스마트폰에는 2007년에 대그 키틀라우스, 아담 체이어, 톰 그루버가 처음 개발한 새로운 AI 비서인 Siri가 포함되었다. 원래는 자체 회사인 시리(Siri Inc.)를 소유하고 있었으나, 애플은 이 비서의 잠재력을 보고 이를 새로운 IOS에 통합하기로 선택했다. 시리는 주류 스마트폰 AI 비서로서 혁명적이었다. 길 찾기나 작업 설정이 훨씬 간단해졌으며, 스마트폰과 상호작용하기 위해 목소리만 사용하는 핸즈프리 방식이 가능해졌다. 시리의 성공 이후, 구글과 아마존과 같은 기업들도 영감을 받아 자체 AI 비서를 만들었다. 2014년, 아마존은 새로운 아마존 에코 스마트 스피커와 함께 AI 비서 알렉사를 출시했다. 알렉사는 사용자가 스마트폰 없이 스피커를 통해 AI 비서와 상호작용할 수 있게 해준다. 2016년, 구글은 아마존 알렉사와 동일한 기능을 가진 구글 어시스턴트를 출시했다. 텍스트-이미지 모델인 DALL-E 2와 Midjourney는 2022년에 출시되었다.

오픈AI가 만든 AI 챗봇인 챗GPT는 2022년 말에 출시되었다. 출시 단 2개월 만에 사용자 수가 1억 명을 넘어섰으며, 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어 애플리케이션이 되었다. 2025년 기준, 챗GPT는 구글과 페이스북 같은 사이트의 뒤를 이어 네 번째로 많이 방문하는 웹사이트로 남아 있다. 제미나이, 클로드, 마이크로소프트 코파일럿과 같은 다른 챗봇들도 대형 언어 모델(LLM)로 알려진 동일한 범주에 속한다. 대형 언어 모델은 인간의 언어에 적절하게 반응하고 광범위한 작업을 수행할 수 있도록 설계되었다. 이들은 수용 가능한 응답을 생성하기 위해 모델에 엄청난 양의 데이터를 학습시킴으로써 이를 수행한다. 오늘날의 챗봇은 AI 이미지 생성을 포함한 생성형 인공지능을 통합하고 있다. 2025년 설문 조사에 응답한 미국 성인의 절반 이상이 최소 한 번은 LLM을 사용해 본 적이 있다고 답했다.

 발전 

 생물 의학 

2020년, 단백질 접힘을 예측하도록 설계된 딥마인드의 알파폴드 프로그램은 CASP의 글로벌 거리 테스트(GDT)에서 90점 이상을 기록했다. 구조생물학자이자 노벨 화학상 수상자인 벤카트라만 라마크리슈난은 이 결과를 "단백질 접힘 문제에 대한 놀라운 진전"이라고 평가했다. 구성 아미노산 서열을 바탕으로 단백질의 구조를 정확하게 예측하는 능력은 약물 발견을 가속화하고 질병에 대한 더 나은 이해를 가능하게 할 수 있다.

 이미지 및 비디오 
upright=1.1|섬네일|텍스트 프롬프트 "말을 타고 있는 우주비행사 사진"을 기반으로 스테이블 디퓨전이 생성한 이미지

시간이 흐르면서 생성형 인공지능의 힘은 더욱 강력해졌다. 2015년, 구글의 딥드림 출시와 함께 초기 인기가 높아지기 시작했다. 딥드림은 이전 이미지의 입력을 받아 이를 변형하여 환각제를 복용한 듯한 이미지를 생성하는 생성형 AI이다.

2021년 1월, 오픈AI는 텍스트 프롬프트를 통해 이미지 생성이 가능한 DALL-E를 출시했다. 이를 통해 사용자는 간단한 프롬프트만으로 어떤 이미지든 생성할 수 있게 되었다. 곧이어 구글의 제미나이와 같이 DALL-E를 뒤잇는 다른 강력한 모델들이 등장했다.

텍스트-비디오 생성형 AI 도구의 인기는 기하급수적으로 증가했다. 2024년 오픈AI의 소라와 같은 모델이 출시되면서, 사람들이 제작 비용을 절감하고 제작 속도를 높이기 위해 광고 등에 이를 활용함에 따라 텍스트-비디오 도구의 사용이 정상화되었다.

생성형 AI는 현대의 탐지 도구를 앞지르며 빠른 속도로 성장하고 있다. 일반 대중이 이러한 도구에 접근할 수 있게 됨에 따라 생성형 AI의 윤리적 사용에 대한 우려가 제기되고 있다. 생성되거나 딥페이크된 영상이 정치에 대한 잘못된 정보를 인터넷에 퍼뜨려 보안 위협이 된 사례가 여러 차례 있었다.

 언어 
GPT-3는 2020년 오픈AI에 의해 출시된 대형 언어 모델로, 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있다. GPT-4라 불리는 새로운 버전은 2023년 3월 14일에 출시되어 마이크로소프트 빙 검색 엔진에 사용되었다. 구글의 PaLM 및 제미나이, 메타 플랫폼스의 LLaMA와 같은 다른 언어 모델들도 출시되었다.

 음악 및 음성 
2016년, 구글의 구글 딥마인드는 웨이브넷을 제작했다. 웨이브넷은 말소리와 피아노의 원시 오디오를 생성할 수 있게 해주었다. 웨이브넷은 화자를 식별하여 서로 다른 목소리를 생성할 수 있다. 이는 미래 모델의 핵심적인 토대가 되었으며, 오디오를 처음부터 형성할 수 있게 했다. 이는 음악 제작뿐만 아니라 음성 생성에도 도움이 되었다.

웨이브넷의 발자취를 따라 오픈AI는 노래를 생성하는 최초의 대규모 모델인 Jukebox를 출시했다. Jukebox는 다양한 장르와 스타일의 원시 오디오를 허용하여 AI가 복잡한 오디오를 생성할 수 있는 힘이 있음을 보여주었다. 구글은 사용자가 텍스트 프롬프트를 통해 원시 오디오를 생성할 수 있는 MusicLM을 발표했다. 이 모델은 허밍 멜로디와 텍스트만으로도 완곡을 만들 수 있다. 이는 음악 생성 도구가 대중에게 더 가까워지는 도약이 되었다.

2020년 3월, 15.ai가 설립되었다. 15.ai는 음성 모방을 가능하게 하여 AI 붐에서 중요한 역할을 했다. 짧은 시간의 학습만으로도 수용 가능한 수준의 음성을 생성할 수 있었으며, 사람들이 자신이 좋아하는 가상 캐릭터에 이를 사용하면서 주류가 되었다.

인공적으로 생성된 보컬은 ElevenLabs와 같은 도구로 생성할 수 있게 되었다. ElevenLabs는 공개된 오디오를 사용해 보컬을 만들 수 있게 해준다. 이를 통해 인터넷에 음성 클립이 있는 연예인이나 정치인은 누구나 음성 모방의 대상이 될 수 있으며, 존재하지 않았던 아티스트의 노래가 제작되기 시작했다. 이는 또한 정치인의 목소리를 딥페이크하는 결과로 이어졌으며, 조 바이든은 유권자들이 받은 가짜 로보콜로 인해 주목을 받기도 했다.

 영향 
 에너지 

AI에 사용되는 하드웨어가 소비하는 전력으로 인해 전력망의 수요가 증가했으며, 이는 비활성화되었을 화석 연료 발전소의 사용 연장으로 이어졌다.

마이크로소프트, 구글, 아마존은 이러한 수요를 충족하기 위해 기존 또는 제안된 원자력 발전소에 투자했다. 2024년 9월, 마이크로소프트는 2019년에 폐쇄되었던 스리마일섬 원자력 발전소의 원자로에서 전력을 구매하기 위해 Constellation Energy와 계약을 체결했다. 이 원자로는 마이크로소프트의 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 2028년에 다시 가동될 예정이다. 이 원자로는 1979년 미국 역사상 최악의 원자력 사고를 일으켰던 유닛 옆에 위치해 있다.

 문화적 영향 
인공지능이 부상하면서 사람들은 AI에 대한 의견이 나뉘고 있다. 어떤 사람들은 사회에서 AI가 정상화됨에 따라 AI를 지지하는 반면, 다른 사람들은 대중에게 많은 우려를 불러일으키기 때문에 AI에 반대한다. 많은 미국인들은 AI가 데이터 분석, 의약품 개발, 일기예보에 도움이 될 것이라고 믿는다. 또한 사람들이 AI가 올바르게 통제되고 있음을 인지한다면 수용적인 태도를 보인다는 사실도 나타났다. 반대로 많은 사람들은 AI가 인류의 멸망을 가져올 것이라고 믿는다. 이들이 믿는 주요 지점은 AI가 인간의 창의성을 약화시키고 인간 관계를 제한할 것이라는 점이다. 이는 사람들이 타인과 소통하고 예술을 만드는 것과 같은 창의적인 작업을 수행하기 위해 인공지능에 의존하기 때문일 것이다. 인공지능이 사람들의 일자리를 대체하는 문제는 또 다른 강력한 논점이며, 기술 산업의 많은 사람들이 AI로 대체될 위험이 있다.

 비즈니스 및 경제 

섬네일|2024년 중국과 미국의 AI 특허 수는 전 세계 AI 특허의 4분의 3 이상을 차지했다. 중국이 AI 특허 수는 더 많았으나, 미국은 AI 특허 출원 기업당 특허 수가 중국보다 35% 더 많았다.

일부 경제학자들은 현재의 AI 물결이 생산성과 경제 성장을 촉진할 잠재력에 대해 낙관적이다. 특히 스탠퍼드 대학교 경제학자 에릭 브리뇰프슨은 일련의 기사를 통해 "AI 기반 생산성 붐"과 "다가오는 생산성 붐"을 주장해 왔다. 동시에 노스웨스턴 대학교 경제학자 로버트 J. 고든과 같은 이들은 여전히 더 비관적인 태도를 유지하고 있다. 브리뇰프슨과 고든은 2020년대의 생산성 증가율에 대해 롱벳(Long Bets)에 공식적인 내기를 걸었으며, 이는 10년이 끝나는 시점에 결판이 날 것이다.

빅테크 기업들은 AI 붐을 기회이자 위협으로 간주한다. 예를 들어 알파벳의 구글은 챗GPT가 구글 검색을 대체할 수 있는 혁신가의 딜레마 같은 존재가 될 수 있음을 깨달았다. 이 회사는 AI 연구를 가속화하기 위해 딥마인드와 내부 라이벌 부서였던 구글 브레인을 통합했다.

생성형 AI 모델 학습 및 사용을 위한 수요가 높은 GPU를 제조하는 엔비디아의 시가총액은 3.3조 달러 이상으로 치솟았으며, 2024년 6월 19일 기준 세계에서 시가총액이 가장 큰 기업이 되었다. 이후 2025년 7월 9일 최초로 4조 달러를 돌파했으며, 그로부터 불과 112일 만인 2025년 10월 29일에 5조 달러에 도달했다.

2023년, 샌프란시스코의 인구는 몇 년 만에 처음으로 증가했으며, 이러한 붐이 기여 요인으로 꼽혔다.

기계 학습 자원, 하드웨어 또는 소프트웨어는 기성품으로 구매 및 라이선스를 받거나 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 서비스로 이용할 수 있다. 이를 통해 광범위하고 공개적인 사용이 가능해져 AI 기술이 확산되고 있다. 기업의 절반 이상이 AI를 조직의 최우선 순위로 고려하며 수십 년간 가장 중요한 기술적 진보로 여기고 있다.

산업 전반에 걸쳐 생성형 AI 도구는 AI 붐을 통해 널리 보급되고 있으며 지역별 기업에서 점차 더 많이 사용되고 있다. 주요 사용 분야 중 하나는 데이터 분석이다. 점진적인 변화로 여겨지는 기계 학습은 산업 성과를 향상시킨다. 기업들은 AI가 프로세스 효율성 증대, 의사 결정 개선, 기존 서비스 및 제품 강화에 가장 유용하다고 보고한다. 도입을 통해 AI는 이미 여러 비즈니스 기능에서 수익 창출에 긍정적인 영향을 미쳤다. 기업들은 주로 제조, 위험관리 및 연구개발 분야에서 최대 16%의 수익 증가를 경험했다.

AI 및 생성형 AI 투자는 붐과 함께 증가하여 2014년 180억 달러에서 2021년 1,190억 달러로 늘어났다. 특히 2023년에는 생성형 AI 투자의 비중이 약 30%에 달했다. 또한 생성형 AI 기업들은 규제 및 경제 전망이 불투명함에도 불구하고 상당한 벤처 캐피털 투자를 받고 있다.

기술 거인들은 AI로부터 얻는 금전적 이득의 대부분을 가져가며, 일반 사용자 및 다른 기업들에 대한 주요 공급자 또는 고객 역할을 한다.

AI 도입으로 기업들의 생산량은 기하급수적으로 증가했다. 근로자들이 자신의 생산성을 높이기 위해 인공지능이 제공하는 자원을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 많은 소규모 기업들이 AI를 사용하지 않고 있지만, 더 많은 기업이 이를 도입한다면 많은 업무가 AI에 의해 자동화됨에 따라 전체 작업 구조가 바뀔 것으로 믿어진다.

비록 생산은 증가하겠지만, 경제에 미치는 영향은 부정적일 수 있다. AI는 부와 권력을 집중시킬 위험이 있어 더 큰 불평등을 야기하고, 심지어 경제사회학적 분열을 일으킬 수도 있다. AI는 고용주가 일반 인간보다 적은 비용으로 업무를 자동화하여 기업이 노동 비용을 절감할 수 있다는 사실 때문에 임금이나 페이롤과 같은 측면에서도 변화를 일으킬 수 있다.

 우려 사항 

부정확성, 사이버 보안 및 지식 재산권 침해는 붐과 관련된 주요 위험으로 간주되지만, 위험 완화를 위해 적극적으로 노력하는 경우는 많지 않다. 대형 언어 모델은 인종이나 성별과 관련된 차별적 편향을 포함하여 학습 데이터로부터 물려받은 알고리즘 편향을 재생산한다는 비판을 받아왔다. 이중 용도 기술로서 AI는 악의적인 행위자에 의해 오용될 위험이 있다. AI가 더욱 정교해짐에 따라 결국 인간 근로자보다 저렴하고 효율적으로 변할 수 있으며, 이는 기술적 실업과 경제적 혼란의 전환기를 초래할 수 있다. AI 붐에 대한 대중의 반응은 엇갈리고 있는데, 일부는 AI가 창출하는 새로운 가능성, 정교함, 인류에게 유익한 잠재력을 환영하는 반면, 다른 이들은 고용 안정에 대한 위협과 기괴하거나 결함 있는 응답을 이유로 비난하고 있다.

 기술 거인들의 독점 
상업용 AI는 알파벳, 아마존, 애플, 메타 플랫폼스, 마이크로소프트와 같은 미국의 빅테크 기업들이 지배하고 있으며, 이들의 이 분야 투자는 미국 기반의 벤처 캐피털 투자를 앞질렀다. 이들 기업은 클라우드 컴퓨팅 인프라, AI 칩, 데이터 센터로부터 나오는 컴퓨팅 전력의 대부분을 소유하고 있다.

 지식 재산권 

메타, 오픈AI, 엔비디아와 같은 기술 기업들은 AI 모델 학습에 자신들의 저작물을 사용했다는 이유로 예술가, 작가, 기자, 소프트웨어 개발자들에 의해 고소당했다. GPT-1과 같은 초기 생성형 AI 챗봇은 북코퍼스를 사용했으며, 책은 여전히 고품질 언어 모델을 생산하기 위한 최고의 학습 데이터 소스이다. 챗봇이 세라 실버먼의 저서 'The Bedwetter'의 모든 부분을 상세하게 요약하고 뉴욕 타임스의 페이월 콘텐츠를 그대로 발췌해 내보낸 이후, 챗GPT의 출처에 불법 복제된 콘텐츠 라이브러리가 포함되어 있다는 의혹이 제기되었다. 저작권이 있는 음악이 AI 모델 학습에 합법적으로 사용될 수 있는 방법에 대한 영국 정부의 협의에 항의하여, 1,000명 이상의 영국 음악가들이 소리가 없는 앨범인 Is This What We Want?를 발표했다.

 초상권 및 사칭 

섬네일|AI로 생성된 사칭의 잠재적 위험과 이에 대응하기 위해 캘리포니아에서 통과된 법률을 다루는 미국의 소리 비디오

실제와 같은 이미지뿐만 아니라 설득력 있고 개인화된 메시지를 생성하는 능력은 대규모 오보, 조작 및 선전을 촉진할 수 있다.

2024년 4월 19일, 동료 래퍼 켄드릭 라마와의 지속적인 디스전의 일환으로, 아티스트 드레이크는 투팍 샤커와 스눕 독의 목소리를 모방한 AI 생성 보컬이 포함된 디스 트랙 "Taylor Made Freestyle"을 발표했다. 샤커의 유족 측은 샤커의 초상권을 사용한 것에 대해 소송을 제기하겠다고 위협하며, 그것이 샤커의 인격권 침해에 해당한다고 말했다.

2024년 5월 20일, 일주일 전 오픈AI의 챗GPT 음성 모드 기능 업데이트 데모가 공개된 이후, 배우 스칼렛 요한슨은 데모에서 보여준 "Sky" 목소리와 관련하여 성명서를 발표했다. 그녀는 이전에 시스템에 목소리를 제공해달라는 회사의 제안을 거절했음에도 불구하고, 오픈AI가 영화 그녀에서 그녀가 연기한 인공지능 음성 비서 사만다와 매우 유사하게 목소리를 제작했다고 비난했다. Sky의 목소리를 연기한 익명의 성우 측 대리인은 그녀가 자신의 평소 목소리로 대사를 녹음했으며, 오픈AI가 영화 '그녀'나 요한슨을 언급하지 않았다고 밝혔다.

동의 없는 딥페이크 포르노그래피 유포와 관련된 여러 사건이 발생했다. 2024년 1월 말, 미국의 음악가 테일러 스위프트의 딥페이크 이미지가 확산되었다. 여러 전문가들은 기술 사용의 상대적 용이성 때문에 딥페이크 포르노그래피가 더 빠르게 제작되고 유포되고 있다고 경고했다. 캐나다는 동의 없는 성적으로 노골적인 AI 생성 사진 공유를 금지하는 연방 법안을 도입했으며, 대부분의 주에는 이미 그러한 법이 있었다. 미국에서는 2024년 3월에 DEFIANCE 법안이 도입되었다.

 환경 

생성형 AI 제품을 가동하는 데 막대한 양의 전력이 필요하며, 이는 기업들이 탄소 중립을 달성하는 것을 더 어렵게 만들고 있다. 2019년부터 2024년까지 구글의 온실 기체 배출은 거의 50% 증가했으며, 이는 부분적으로 AI 데이터 센터의 에너지 소비 증가의 결과이다.

 바이오 보안 및 사이버 보안 
AI 안전 센터의 연구원들은 AI가 "사이버 공격의 접근성, 성공률, 규모, 속도, 은밀함 및 효력"을 향상시켜, 공격이 방어보다 강화될 경우 "심각한 지정학적 격동"을 일으킬 것으로 예상한다. 미래의 AI 시스템이 특히 치명적이고 전염성이 강한 병원체를 설계할 수 있는 잠재적 능력에 대한 우려도 제기되었다.

AI 붐은 대기업들이 안전과 사용자 보호보다 속도와 이익을 우선시하며 시장에서 가장 강력한 AI 모델을 보유하기 위해 서로 경쟁하는 군비 경쟁을 시작했다고 일컬어진다.

 인류 멸망 

업계 지도자들과 다른 이들은 AI 위험에 관한 성명에 서명하여, 인류가 충분히 진보된 인공 일반 지능(AGI)에 대한 통제권을 되돌릴 수 없게 잃을 수 있다고 주장했다.

 디지털 감각 
기계 학습 및 인공지능의 발전에 대한 보도는 AI 프로그램에 권리를 부여해야 하는지 여부와 같은 디지털 감각 및 도덕성에 대한 논의와 맞물려 왔다.

 재정적 우려 및 잠재적 거품 

AI 붐의 상당 부분은 대출과 벤처 캐피털로 자금이 조달되었으나, 많은 상업적 AI 서비스는 비즈니스를 위한 실질적인 효용이나 품질 면에서 의문이 남아 있다. 2025년 기업의 AI 투자가 600억 달러를 넘어섰음에도 불구하고, MIT의 연구에 따르면 비즈니스 AI 프로젝트의 95%가 수익성이 없다. 오픈AI와 같은 생성형 AI 제작자들 또한 현재 수익을 크게 상회하는 비용을 지출하고 있다. 엔비디아와 같은 다른 주요 기술 기업들이 AI에 막대하게 투자하는 동시에 지속적인 성장을 위해 AI 생태계와 하드웨어 수요에 의존하고 있기 때문에, 특히 미래 수요가 현재의 AI 투자 수준에 미치지 못할 경우 기술 산업 전반에 걸친 광범위한 거품에 대한 추측이 제기되고 있다.

 같이 보기 

 인공지능 거품
 데이터 센터
 AI 효과
 AI 슬롭
 AI 겨울
 인공지능의 역사
 인공 신경망의 역사
 하이프 사이클
 인공지능 프로젝트 목록
 인공지능 학술지 목록
 오픈 소스 인공지능 소프트웨어 목록
 인공지능의 진행상황
 인공지능 규제
 기술적 특이점
 글로벌 금융 분야 인공지능 위험 타임라인

 각주 

 추가 읽기 



 외부 링크 


분류:기술과 사회
분류:인공지능의 역사
분류:2020년대 컴퓨팅