2024년은 생성형 AI의 미래를 결정짓는 중요한 한 해가 될 것이다. 기업들은 생성형 AI를 활용하여 생산성, 혁신, 창의성을 혁신하기 위한 다양한 방법을 모색하고 있다.

이러한 노력의 중심에는 세 가지 주요 트렌드가 있다. 첫째, 맞춤형 솔루션의 필요성이다. 기업들은 한두 개의 생성형 AI 애플리케이션을 보유하는 것이 아니라, 비즈니스의 다양한 부분에 적합한 독점 데이터를 사용해 수백 개의 맞춤형 애플리케이션을 보유하게 될 것이다.

둘째, 오픈소스 소프트웨어의 주도이다. 사전 훈련된 오픈소스 모델 덕분에 특정 분야의 문제를 해결하는 생성형 AI 애플리케이션이 기업 운영 전략의 일부가 될 것이다.

셋째, 상용 AI와 마이크로서비스의 결합이다. 개발자가 복잡한 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 엔드포인트의 채택이 증가하고 있다. 2024년에는 개발자가 서비스형 RAG와 같은 AI 마이크로서비스를 통해 상용 AI 모델을 커스터마이징함에 따라 소프트웨어 개발 키트와 API의 수준이 높아질 예정이다.

맞춤형 솔루션의 필요성은 기업들이 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위한 필수적인 조건이다. 기업들은 각각 고유한 비즈니스 요구 사항과 데이터 세트를 가지고 있다. 따라서 생성형 AI 애플리케이션이 이러한 요구 사항을 충족하고 데이터 세트에 맞게 최적화되도록 맞춤화하는 것이 중요하다.

오픈소스 소프트웨어는 맞춤형 솔루션의 개발을 가속화하는 데 도움이 될 수 있다. 사전 훈련된 오픈소스 모델은 개발자가 신속하게 애플리케이션을 구축하고 테스트할 수 있는 기반을 제공한다. 또한, 오픈소스 커뮤니티는 개발자들이 새로운 기능과 개선 사항을 공유하고 학습할 수 있는 기회를 제공한다.

상용 AI와 마이크로서비스의 결합은 개발자에게 보다 유연하고 확장성 있는 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 새로운 기회를 제공한다. 개발자는 서비스형 RAG와 같은 AI 마이크로서비스를 사용하여 상용 AI 모델을 커스터마이징하고, 애플리케이션에 직접 임베드할 수 있다. 이를 통해 개발자는 모델과 프레임워크를 지원하는 데 필요한 인프라를 유지 관리할 필요 없이, 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 AI 기능을 쉽게 조정할 수 있다.