수직 AI의 쓰라린 교훈: 수평 AI의 부상

이 글에서는 특정 영역에 최적화된 AI인 수직 AI 애플리케이션과 더 일반적이고 확장 가능한 AI인 수평 AI 애플리케이션 간의 경쟁을 살펴봅니다. 저자는 자신의 경험과 해밀턴 헬머의 7가지 힘 프레임워크를 사용하여 모델 성능이 향상됨에 따라 수직 AI 애플리케이션이 경쟁 우위를 유지하기 어려워진다는 점을 주장합니다. 독점적이고 필수적인 리소스를 보유한 소수의 예외를 제외하고 대부분의 수직 AI 애플리케이션은 결국 더 우수한 수평 AI 애플리케이션에 의해 대체될 것입니다. 수평 AI는 원격 근무자와 같아서 통합이 용이하고 비용이 저렴하며 모델의 발전을 통해 성능이 지속적으로 향상됩니다. 저자는 자신의 AcademicGPT 프로젝트를 사례 연구로 사용하여 수직 AI 애플리케이션이 더 일반적인 수평 AI 모델에 의해 어떻게 능가되었는지 보여줍니다.