1950년 다트머스 회의에서 존 매카시(John McCarthy)는 처음으로 "인공지능"이라는 용어를 제안하여 AI가 독립적인 연구 분야로 탄생했음을 알렸습니다. 이후 AI는 급속한 발전을 이루었으며, 최근 컴퓨팅 파워의 급속한 발전, 빅데이터의 광범위한 적용, 머신러닝 알고리즘의 획기적인 발전으로 AI는 더 이상 이론적인 개념에 국한되지 않고 진정한 실용화 단계에 들어섰습니다. 응용 단계, 기술 변화의 물결을 시작합니다.
오늘날 AI는 사회 각계각층에 널리 침투했습니다. 자율주행차, 스마트홈, 의료진단, 금융서비스 등의 분야에서는 AI 기술이 빠르게 도입되면서 우리가 살고 일하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 특히 딥 러닝은 인간 두뇌의 처리 방법을 시뮬레이션하여 기계가 시각적 인식, 언어 처리 및 의사 결정 분야에서 엄청난 발전을 이룰 수 있도록 해줍니다.
그리고 API는 AI 개발을 촉진하는 중요한 도구가 되고 있습니다. API를 통해 더 많은 기업과 개발자가 자체 AI 모델을 개발하지 않고도 AI 기반 제품과 서비스를 쉽게 구축할 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 AI 기술이 더욱 대중화되고 혁신과 개발 속도가 빨라졌습니다.
AI+API 경제 및 우선권법
인공지능 분야에서는 기술 개척자들이 API를 통해 자신의 역량과 자원을 개방하고, AI 개방형 플랫폼을 구축하고, 파트너를 모으고, 영향력을 확대하며 기술 싱킹을 실현하고 있습니다. 이번 이니셔티브는 보다 완전하고 다양한 산업 생태계를 조성하는 것을 목표로 하고 있습니다. AI 개방형 플랫폼을 통해 개발자는 대규모 인프라 투자 없이도 유연하게 API를 호출하고 제품과 서비스를 빠르게 구축 및 반복할 수 있다. AI 개방형 플랫폼을 핵심으로 하는 이러한 경제 모델을 'AI+API 경제'라고 합니다.
AI+API 경제는 아직 개발 초기 단계에 있지만, 다양한 기업에서 이러한 API에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있어 이 경제 모델의 확장에 추진력을 불어넣고 있습니다. Gartner 예측에 따르면 2026년까지 80% 이상의 기업이 생성 인공 지능(GenAI) API 또는 모델을 채택하여 생산 환경에 배포할 것으로 예상됩니다. 이는 2023년에는 사용량이 5% 미만에 불과한 수치입니다. 이러한 성장은 상당할 것입니다. 이러한 추세는 또한 AI+API 경제의 급속한 발전과 광범위한 수용을 예고합니다.
이러한 신흥 경제 모델에서 "AI + API 우선"은 인공지능 기반 제품 및 서비스 구축을 위한 핵심 전략이 되었습니다. 이는 API의 설계 및 개발이 우선시되고, 다른 제품이나 서비스의 개발도 API를 중심으로 이루어짐을 의미합니다. 개발 관점에서 AI+API 우선순위 전략은 다음과 같은 주요 이점을 제공합니다.
- 가속화된 혁신: 기업은 기존 인공 지능 API를 통합하여 AI 지원 기능을 신속하게 개발하고 반복하여 제품 출시 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
- 확장성: AI+API의 구조는 애플리케이션 자체와 독립적으로 확장될 수 있으므로 기업은 증가하는 워크로드와 변화하는 사용자 요구에 더 쉽게 적응할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 기존 AI 기능을 기반으로 구축하면 개발 비용이 절감되고 심층적인 AI 전문 지식에 대한 의존도가 줄어듭니다.
- 사용자 경험 개선: AI로 강화된 애플리케이션은 사용자에게 보다 개인화되고 지능적인 대화형 경험을 제공하여 사용자의 전반적인 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다.
요약하면, AI+API 경제는 기업에 새로운 성장 기회를 제공할 뿐만 아니라 기술의 광범위한 적용과 혁신을 촉진하여 산업 전체에 변화의 가능성을 제공합니다.
AI+API 우선 기업이 성장하기 시작했습니다.
우리는 AI와 API가 함께 협력하여 비즈니스 발전을 주도하는 새로운 시대에 살고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 제품 구축에 대한 "AI 우선" 접근 방식의 개발을 주도하고 있습니다. 이러한 모델은 인간과 유사한 대화를 생성하고, 텍스트를 요약하고, 언어 번역을 수행하고, 대량의 텍스트 데이터에 대한 교육을 받은 후 콘텐츠를 생성할 수 있는 놀라운 자연어 처리 기능을 보여줍니다.
그러나 기존 LLM은 훈련을 위해 주로 대량의 데이터와 텍스트에 의존하며 AI 기능은 데이터베이스에 크게 의존합니다. 이러한 모델 자체는 " 실제 세계 " 와 직접 상호 작용할 수 없지만 API는 이 시나리오에서 중요한 역할을 합니다. API는 LLM을 실제 응용 시나리오와 결합하는 연결점 역할을 하여 보다 실용적이고 포괄적인 사용자 경험을 제공합니다. 또한 API의 한계비용은 호출 횟수가 증가할수록 감소합니다. 이는 통화 횟수가 증가할수록 단일 통화 비용이 상대적으로 감소하여 더 큰 규모의 응용 프로그램과 더 빈번한 사용이 촉진됨을 의미합니다.
이미지 콘텐츠 출처: iResearch
처음에는 AI+API가 주로 CRM 시스템이나 전자상거래 플랫폼과 같은 기존 애플리케이션을 향상하는 데 사용되었습니다. 하지만 이제는 'AI 네이티브' 기업도 등장하고 있으며 AI+API를 핵심으로 활용하여 새로운 제품과 비즈니스를 추진하고 있습니다. 예를 들어 LLM API를 활용한 AI 콘텐츠 생성 플랫폼, 대화 API를 통해 제공되는 가상 고객 서비스 도우미, 예측 API를 기반으로 구축된 개인화 추천 엔진 등이 있습니다. AI API의 정확성, 적용 범위 및 확장성이 지속적으로 향상됨에 따라 점점 더 많은 산업이 AI 우선을 주요 개발 모델로 전환하고 있습니다.
이러한 배경에서 점점 더 미래지향적인 기업들이 AI + API를 기반으로 한 'AI 우선' 전략의 잠재력을 깨닫고 있습니다. AI API를 통합하면 중소기업도 고급 AI 기능을 제품 시스템에 쉽게 통합할 수 있어 AI 개발 부담을 API 제공업체가 처리하게 됩니다.
API는 AI의 다음 시대를 주도할 것입니다
인공지능이 계속해서 성숙해짐에 따라 앞으로 더 많은 인공지능 API가 등장할 것으로 예상됩니다. 이러한 API는 기업이 처음부터 AI 모델을 개발하지 않고도 AI 기능에 쉽게 액세스할 수 있는 가교 역할을 할 것입니다. 이러한 개발을 통해 기업은 인공 지능 분야에 더 쉽게 참여하는 동시에 애플리케이션의 지능 수준을 확장할 수 있습니다. 이러한 진전은 또한 AI+API 경제의 발전을 빠르게 촉진할 것입니다. 기업이 다양한 인공 지능 API를 자사 애플리케이션에 더 쉽게 통합할 수 있도록 AI API에 대한 더 많은 표준이 개발될 것으로 예상할 수 있습니다.
AI+API 경제는 인공지능이 점차 고립된 애플리케이션의 한계를 뛰어넘어 구성 가능하고 접근이 용이하며 빠르게 개선되는 지능형 시대로 나아가고 있음을 나타냅니다. 이 모델은 AI를 개방형 플랫폼으로 취급하므로 소프트웨어 개발자가 대화형 인터페이스, 정확한 예측, 자동 생성된 콘텐츠 등의 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있습니다.
대규모 언어 모델은 AI 혁명의 시작을 의미하지만, 이것이 최종 사용자에게 의미하는 바는 API를 구동하는 모델이 지속적으로 개선됨에 따라 AI가 생활의 모든 측면에 원활하게 통합될 것이라는 점입니다. API와의 통합 정도에 따라 결정됩니다. 다음 단계의 승자와 패자. AI+API 기반의 미래를 계획하지 못하는 기업은 뒤쳐질 위험이 있습니다.
이러한 맥락에서 Power Simple Integration은 다양한 개발자가 요구하는 API를 포함하는 리소스가 풍부한 API 리소스 라이브러리를 만드는 데 앞장서며 동시에 개발자가 API를 쉽게 발견하고 AI+API 전략을 구현하는 데 도움이 될 것입니다. , 플랫폼을 통해 더 많은 고객에게 자신만의 고유한 API를 배포할 수 있습니다.
참고자료:
2020년 중국 인공지능 API 경제 백서 인터페이스 뉴스 · JMedia |