쳇GPT 관련주라고?

대규모 생성형 인공지능 모델의 상업용 이름인 챗GPT가 본격적으로 상용화되었습니다. 그동안 심심이 수준에 머물면서 과연 이공지능 시대가 오긴 하는 걸까?라는 의문만 양산했던 인공지능 서비스들을 단번에 제압하고, 혁신적인 서비스의 대명사가 되었습니다.

 

사실 GPT라는 용어는 인공지능 언오모델 중 하나입니다. Generative Pre - Training의 앞글자를 따서 GPT라고 부르는 것이죠. 이를 OpenAl라는 스타트업에서 GPT-3라는 이름으로 모델을 만들어냈고, 이를 이용한 것이 바로 chatGPT입니다.

 

사실 이름 자체를 이해하고 아니고는 서비스 이용에 큰 문제가 되지 않습니다. 사용자 입장에서는 이를 어떻게 이용해서 나에게 도움이 되게 할지를 고민하면 되는데요. 그럼에도 불구하고 이 모델이 어떤 식으로 만들어졌는지 정도는 알아야 하겠죠.

 

모든 인공지능 모델이 그렇듯,GPT 역시 기존 데이터를 학습하여 만들어집니다. 여기서 학습이란 기존에 만들어진 데이터를 지속적으로 읽어보면서 단어와 단어, 문장과 문장 사이의 출현 빈도를 공부하는 것을 말합니다.

 

우리가 챗GPT에 무엇가를 물어보면 문장으로 대답해 줍니다. 그 문장은 어디에 저장되어 있는 것이 아니라, 공부한 분장들을 중심으로 A라는 단어 뒤에는 B라는 단어가 가장 많이 나오더라! 는 경험을 바탕으로 만들어 내는 것입니다.

 

경험으로 만들어낸다고?

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경험이라구요?네 맞습니다. 인공지능을 훈련시키는 것은 아이들을 가르치는 것과 유사합니다. 이제 막 태어난 아이들은 어른들이 하는 문장을 듣고, 이를 조합하는 과정을 통해서 말하는 법을 배웁니다. 음식 이름 다음에 "먹고 싶다"라는 단어가 붙는다는 것을 경험으로 아는 것이죠.

 

인공지능도 동일합니다.대신 말로써 가르치는 게 아니라 텍스트 문서로서 텍스트 문서로서 가르치게 됩니다. 온라인에 있는 문서들을 인공지능 모델에게 주고 읽게 함으로써 단어와 단어 사이의 출현빈도를 배우게 하는 것이죠. 이를 통해 인공지능은 마치 사람이 만들어낸 것 같은 문장을 자연스럽게 만들어낼 수 있습니다. 당연합니다. 사람이 만들어낸 문장을 보고 글 쓰는 법을 배웠으니까요.

 

 

어떤 단어 A 뒤에 단어가 나올지를 판단하려면 어떻게 해야 할까요? A라는 단어가 나온 문장을 수백 개, 수천 개, 수백만 개, 수천만 개를 분석해 보면 됩니다. 그럼 A 가 나온 뒤에 B라는 단어가 10%, C라는 단어가 19%, D라는 단어가 8%라는 식을 확률표를 만들 수 있습니다. 그럼 인공지능은 A라는 단어 뒤에는 C라는 단어를 붙여가면서 문장을 만들게 되는 것입니다.

 

물론, 이렇게 단순하게 동작하는 것은 아닙니다. A 이전에 어떤 단어가 나왔는지에 따라, 또 이전 단어는 무엇인지에 따라 선택되는 단어가 다를 것입니다. 그렇기 때문에 동일한 분장이 계속 만들어지는 것이 아닌, 각기 다른 문장이 만들어지는 것이죠.

 

이처럼, 문장을 읽고 출현빈도를 공부하고, 이를 통해 문장을 만들어내는 능력을 키우는 것을 "학습한다"라고 합니다. 학습이 완료된 모델에게 문장을 만들어 달라고 요청하는 것을 "추론한다"라고 합니다.

 

제대로 학습하기 위해서 필요한 것은

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오늘의 주제가 되는 챗 GPT 관련주는 주로 학습에 사용됩니다. 제대로 된 학습을 하기 위해서는 엄청난 양의 파라미터가 필요합니다. 파라미터란 쉽게 말해 A 단어 뒤에 나올 수 있는 가능성의 개수입니다.  예를 들어 A 뒤에 B, C, D라고 이야기했지만, 실제학습 모델에서는 A뒤에 나올 수 있는 종류의 수를 GPT-3 기준 1,750억 개로 잡습니다.

 

GPT-3가 인공지능 모델의 터닝포인트가 된 것은 바로 이지점입니다. 그동안은 파라미터 개수를 아무리 늘려도 AI의 성능이 그에 비례하여 개선되지 않는다는 연구 결과가 많았습니다.  그런데 GPT가 이런 관점을 깨고, 성능 개선을 이루어 냈다는 게 혁신적인 부분입니다.

 

MS는 OPENAI에 투자하면서 훈련과 학습을 위한 슈퍼컴퓨터를 발표했는데 GPU는 모데 28만 5천 개가 들어가고, GPU 역시 1만 개를 기반으로 하는 네트워크 시스템입니다. 얼마나 많은 자원이 투입되는지 쉽게 알수 있죠. 

 

1만 개의 GPU로 일컬어진 부분이 바로 챗GPT관련주 중 하나인 엔비디아가 수혜를 보는 지점입니다. 엄청난 숫자의 GPU를 안정적으로 공급할 수 있는 회사는 엔비디아 아니면 AMD 뿐인데, 지금 시장의 지배자는 전자입니다. 엔비디아 주가가 상한가를 갈만하죠.

 

 

AMD주가 역시 비슷한 분위기입니다/ 물론 엔비디아처럼 급격하게 상승한 건 아니지만,. GPU와 GPU를 동시에 만드는 회사로서 인공지능 시대에 최대의 수혜주라고 할 수 있습니다.

 

 

물론 이렇게 직접적인 반도체를 생산하는 기업이 아니지만, 다양한 방면에서 AI 관련 사업을 펼치고 있는 회사들도 챗GPT관련주로 꼽을 수 있습니다. 특히 대표적인 기업이 바로 마이크로소프트 MS와 구글, 그리고 아마존입니다.

 

 

마이크로소프트 OpenAI의 최대 지분을 보유하고 있습니다. 100억 달러 이상을 투자했고, 이를 이용해 자사의 검색엔진인 Bing빙을 한 단계 발전시켰다는 평가도 받고 있죠. 그동안 구글에 밀렸던 명성을 되찾고 있기 위해서 고군분투하고 있습니다.

 

마이크로소프트 주가는 지난 6개월간 꾸준히 상승했습니다.  현재는 322.89달러로 지난 5개월 전보다 100달러 이상이 상승한 수치네요. 최고의 대형주가 이렇게 빨리 상승하다니 :)

 

 

구글은 바드를 내놓으면서 적극 대응하고 있습니다. 첫 모델은 실망스러웠지만 지속적으로 개선되고 있죠. 구글의 장점은 검색엔진에 등록된 사이트들을 통해서 학습용 데이터를 꾸준히 확보할 수 있다는 것입니다. 인공지능 모델 훈련에서 가장 중요한 것이 학습용 데이터의 정제이기 때문에 이를 얼마나 빨리 확보하느냐에 따라서 쳇 GPT를 따라잡을 수 있을 것인가를 가늠해 볼 수 있을 것입니다.

 

 

개인적으로 결국 구글이 이 전쟁에서 우위를 점할 것이라고 봅니다. 구글은 가진 무기가 많습니다. 구글 검색엔진과 유튜브, 안드로이드, 구글 클라우드 등등 정말 다양한 서비스들이 존재합니다. 물론 MS 역시 만만치 않지만 데이터를 얻고, 얻어진 데이터로 훈련된 모델을 적용하는데 유리한 쪽은 구글입니다. 최종 승자는 구글이 될 텐데... 과연 언제가 될지는 모르겠네요.

 

구글주가 역시 현재 125.43 달러까지 치솟은 상태입니다. 3개월 전 2월에는 90달러였는데 순식간에 치솟아버렸네요. 역시 미래는 모르는 법!

 

쳇 GPT 관련주

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• 엔비디아 - GPU 그래픽 칩셋 제조회사
• AMD - GPU 및 GPU 칩셋 제조회사
• 마이크로소프트 - OpenAI 투자회사 및 예정 클라우드 운영사
• 구글 - 검색엔진 및 바드 서비스 제공회하

항간에는 이 서비스가 조만간 검색을 대체할 것이라고 이야기하는 경우가 많습니다. 개인적으로 가까운 시일 내에는 불가능하다고 봅니다. 검색이란 정보를 찾아보고 이를 알려줘야 하는 것인데, 생성형 인공지능은 정보생성에 있어 진위를 띠리리 않기 때문에 현식적으로 쉽지 않다고 생각합니다.

 

검색엔진 역시 정보의 진위에 대해서는 따지지 않습니다. 그러나 검색엔진은 정보를 제공하는 사이트의 신뢰도를 판단하고 있기 때문에 믿을만합니다. 그러나 GPT에 흥해 생성된 정보는 이게 진짜인지 거짓말이지 알아낸 방법이 없죠.

 

아래처럼 "중국음식 광자탕 레시피에 대해 알려줘"라는 질문에 답변하는 것을 보면 알 수 있습니다.

 

 

마치며...

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정보검색으로서의 신뢰를 얻을 수 없지만, 상상의 문장을 생성해야 하는 문학적인 측면에서는 오히려 유용하다고 생각합니다. 이 부분은 제가 전문가가 아니라 알 수 없지만, 사실 여부가 중요하지 않지만 문장이 우려해야 하는 경우는 충분히 이용가치가 있지 않을까 생각해 봅니다.

 

여기까지 인공지능 쳇 GPT 관련주 마이크로소프트 구글 엔비디아 AMD주가에 대해서 알아보았습니다. 주식 추천은 절대 아니며, 지금의 광풍에 대해서 이해하고 투자했으면 하는 바람으로 적어보았습니다.