Amazon CTO Werner Vogels의 2023년 예측이 Startup에게 시사하는 의미

작년에 우리는 Amazon CTO인 Werner Vogel의 연간 기술 예측에 대한 최초의 Startup 관련 견해를 발표했습니다. Amazon의 CTO인 Werner는 업계 및 국가 전반에 걸쳐 폭넓은 시각을 가지고 있으며, 인기 있는 Startup이 무엇을 발명하고 있는지, 세계 최대 기업에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 모두 살펴봅니다. 이를 바탕으로 그는 향후 1년과 그 이후에 대한 예측을 발표합니다.

2023년에 대한 Werner의 5가지 예측은 특정 산업 및 기술과 관련된 주제뿐만 아니라 전 세계 많은 사람들의 삶에 영향을 미치는 주제를 다룹니다. 이러한 예측에서 그는 다음을 강조합니다.

• 인공 지능(AI) 및 분석이 인간의 행위와 행동 양식에 미치는 영향

• 가상 세계에서의 시뮬레이션 연구가 현실 세계에 미치는 영향

• 증가하는 에너지 수요를 해결하는 데 도움을 주는 에너지 혁신

• 새롭게 변모하는 공급망

• 클라우드의 맞춤형 실리콘 및 하드웨어를 통한 이러한 예측의 실현

저와 함께 이러한 예측에 대해 자세히 알아보고, Startup이 2023년과 그 이후에 무엇이 가능한지 증명하는 데 어떻게 도움이 될 것이라고 생각하는지 확인해 보세요.

1. 클라우드 기술이 기존 스포츠 재정의

Werner의 첫 번째 예측은 스포츠에서 기술이 어떻게 발전하고 있는지 (말장난으로) 설명합니다. 2000년대 초반부터 통계와 데이터 모델은 팀을 구성하는 방식과 선수의 경기 방식을 변화시켰습니다.

웨어러블 및 AI 모델과 같은 기술을 통해 선수의 성과를 평가하고 필드 전체에서 팀의 플레이를 추적할 수 있습니다. 코치는 수집한 데이터를 바탕으로 특정 경기의 경기력이 언제 어떻게 가장 좋은지 결정하거나 팬이 경기를 시청하면서 실시간 통계를 볼 수 있습니다.

Startup의 경우 기계 학습, AI, 사물 인터넷(IoT) 디바이스 및 분석이 인간이 거의 모든 작업을 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 강조한다고 생각합니다. 실적이 우수한 선수의 행동과 행동을 추적하고 사소한 개선의 여지를 찾는 것은 큰 비즈니스에 도움이 될 수 있으며, 이는 어떤 플레이가 성공 가능성이 더 높은지 보여주는 AI 모델만큼이나 가치가 있을 것입니다.

또한 시뮬레이션된 세계가 실제 세계에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 Werner의 다음 예측과도 매우 겹치는 부분이 있습니다. 실제 인간의 성과 데이터를 시뮬레이션하여 개선을 제안하려면 어떻게 해야 할까요?

2. 시뮬레이션 세계로 실험 방식 재창조

우리는 흔히 가상 세계와 가상 현실(VR)을 현실 세계에서 벗어나는 방법으로 생각합니다. VR 헤드셋을 착용하고 몰입형 게임을 플레이하는 것은 가상 세계를 경험하는 재미있고 흥미진진한 새로운 방법이 될 수 있습니다. 하지만 이러한 가상 세계에는 또 다른 매우 현실적이고 가치 있는 측면이 있을 수 있습니다. 바로 가상 시뮬레이션입니다.

오늘날 가상 시뮬레이션은 경주용 자동차 개선, 날씨 예측, 주식 시장 모델링 등에 사용됩니다. Werner가 이 두 번째 예측에서 썼듯이, 새로운 기술이 시뮬레이션을 실제 물리적 세계에서의 테스트와 거의 동등하게 만들기 때문에 이는 가능한 일의 시작에 불과합니다. 기업은 실제 데이터와 해당 데이터를 기반으로 구축된 모델, 그리고 AWS SimSpace Weaver와 같은 시뮬레이션 기술을 결합하여 비용이 많이 들고 복잡한 물리적 테스트로 인해 발생할 수 있는 결과와 거의 일치하는 사실적인 테스트 시나리오를 구축할 수 있습니다.

Startup의 경우 이 분야에서 사업을 구축하고 발명할 수 있는 기회는 사실상 무제한입니다. 이미 브랜드에서는 증강 현실(AR) 도구를 사용해 집안 가구가 어떻게 보일지 보여줍니다. 하지만 빛과 소리가 주변 공간에 어떻게 전달될지 예측할 수 있다면 어떨까요? 아니면 매장 레이아웃이 제품 검색 및 판매에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요? 조경 설계가 관개 및 물 흐름에 미치는 영향이 더 많은 정원과 식목으로 이어질 수 있다면 어떨까요? 중학생이 학교의 Soap Box Derby에서 우승하기 위해 더비 자동차 디자인의 영향을 모델링할 수 있다면 어떨까요? 가상 세계에서는 물리 및 자연 요소의 제약을 모델링하고 테스트하여 영향을 미칠 수 있습니다.

3. 스마트 에너지 분야의 혁신 급증

전 세계 여러 지역의 에너지 수요가 사상 최고치를 기록함에 따라 더 우수하고 스마트한 에너지 시스템에 대한 필요성이 명백해졌습니다. Werner의 세 번째 예측 내용은 이 분야의 급속한 발전입니다.

재생 가능 에너지원과 배터리가 발전하면서 트럭에서 가정에 이르기까지 다양한 곳에 동력원으로 사용되고 있습니다. 이는 에너지의 생산, 운송 및 소비의 모든 단계에서 혁신을 모색하는 Startup에게 좋은 기회를 제공합니다. 또 다른 가능성으로는 수요가 가장 많은 주기에 맞춰 기능을 줄여 전력 사용량을 최적화하면서, 가전제품의 전체 소비 전력를 보다 효과적으로 관리할 수 있는 방법을 찾는 것이 있습니다.

Startup이 이 분야에서 혁신을 주도하고 기계 학습, AI 및 IoT의 이점을 활용할 수 있는 기회는 매우 중요합니다. 개인 습관을 조정하여 에너지를 더 잘 소비하거나 디바이스를 언제 충전해야 하는지 알려줄 수 있다면 어떨까요? 중소기업이 매장이 언제 문을 닫고 언제 문을 열지 알 수 있는 더 스마트한 매장 내 가전 제품과 디바이스의 이점을 활용할 수 있다면 어떨까요? 그리고 배터리 용량 및 전력 모델링을 사용하여 경쟁사보다 충전이 덜 필요하도록 디바이스의 기능을 만들 수 있다면 어떨까요?

이러한 사례는 에너지 혁신 분야에서 Startup이 빠르게 성장할 기회가 많다는 것을 보여줍니다.

4. 다가오는 공급망 변혁

2020년에 시작된 글로벌 코로나19 팬데믹으로 인해 우리 모두는 일부 제품이 전 세계에서 어떻게 제조, 배송 및 구매되는지에 대해 생각하게 되었습니다. Werner의 네 번째 예측은 공급망의 여러 영역에 걸친 현대화가 일상 생활을 어떻게 개선할 것인지를 보여줍니다. 크루즈 선박의 항로 최적화부터 자율 트럭 운송의 발전, 진열된 제품을 더 잘 정리하고 선택하는 데 로봇이 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 이르기까지 혁신의 가능성은 엄청날 것입니다.

Startup에게 공급망 자동화 및 발명의 기회는 열린 길처럼 보입니다. 대형 매장부터 소규모 매장까지, 현지 또는 대륙 횡단 운송에 이르기까지 Startup은 IoT 센서, 기계 학습, AI 또는 데이터 분석을 통해 영향력을 행사할 수 있습니다.

Startup은 보트, 기차, 트럭, 비행기에만 집중할 필요가 없습니다. 라스트 마일 공급망 역량에서 가능한 혁신은 여전히 매우 활발한 분야입니다. Werner의 예측에 따르면 많은 기업이 온디맨드 배송 능력을 위한 유연한 B2B 옵션을 필요로 하는 기업에 대한 방문 배송 방식에 투자하고 있지만, 이는 공급망의 미해결 측면으로 남아 있습니다.

5. 주류가 된 맞춤형 실리콘

Werner의 다섯 번째 예측에서 알 수 있듯이 일반 프로세서가 대부분의 워크로드에 ‘충분하던’ 시대는 끝났습니다. 기계 학습 데이터를 처리하는 클라우드에 있든 거의 실시간으로 신호 데이터를 처리하는 디바이스의 엣지에 있든, 이제 맞춤형 실리콘과 특수 하드웨어가 표준이 되었습니다. 대부분의 일반화된 워크로드를 처리할 수 있는 저전력 CPU의 개선도 고객이 비용을 절감하고 인스턴스 플릿 크기를 줄이는 데 도움이 되고 있습니다.

예를 들어 AWS의 Graviton3 기반 인스턴스는 Graviton이 아닌 CPU를 사용하는 유사한 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스와 동일한 성능에 더 적은 에너지를 사용합니다. 마찬가지로, AWS Tranium 및 AWS Inferentia 인스턴스용으로 특별히 설계된 프로세서는 기계 학습 워크로드의 훈련 비용과 추론 성능을 개선합니다.

Startup의 경우 자체 실리콘을 설계하거나 맞춤형 하드웨어를 구축해야 하는 사람은 거의 없지만 이러한 도구를 사용하면 이점을 얻을 수 있습니다. Startup은 데이터베이스, 웹 애플리케이션 또는 미디어 트랜스코딩과 같은 일반 워크로드에 가장 적합한 컴퓨팅 리소스를 조정함으로써, 너무 크지도, 너무 작지도 않고 어느 시점에서든 적절한 비용과 성능이 요구되는 적절한 워크로드에 적합한 크기 조정이라는 ‘골디락스’를 발견하게 될 것입니다.

클라우드 기술이 제공하는 더 빠르고 저렴한 기계 학습을 통해 Startup은 더 자주 실험하고, 모델을 더 미세하게 조정하고, 비용을 절감하는 방법을 찾을 수 있습니다.

결론

이러한 기술 예측에서 알 수 있듯이 AI, 기계 학습, 가상 환경 및 하드웨어의 조합이 계속해서 폭넓게 발전하여 흥미롭고 새로운 비즈니스 아이디어를 구현할 수 있게 되었습니다.

또한 기술은 지속적으로 보다 평등한 세상을 만들어가고 있습니다. 인터넷 연결 및 통신을 가능하게 하는 더 작고 소비 전력이 적은 개인용 디바이스를 수십억의 사람들이 사용하고 있습니다.

Startup은 차세대 제품을 구축하는 데 필요한 도구를 그 어느 때보다 쉽게 이용할 수 있게 되었습니다. 2023년에 여러분이 어떤 제품을 만들어 낼지 기대됩니다!