1. 산업 동향: AI 모델 회사들이 클라우드 제공업체들에 의해 인수될 가능성이 있습니다. 독립성 유지는 어려운 과제입니다.

2. 기업 도입: 보안과 데이터 프라이버시가 주요 걸림돌입니다. 기업들은 AI를 실제 운영에 통합하려 노력 중입니다.

3. AI의 미래: 추론 능력과 장기 계획 수립 능력을 갖춘 AI가 등장할 것으로 예상합니다. 로보틱스 분야에서 큰 돌파구가 있을 것으로 전망합니다.

4. 사회적 영향: AI는 인간을 대체하기보다는 보완하고 생산성을 향상시킬 것으로 봅니다. 일부 직종에서 국지적인 일자리 대체가 있겠지만, 전반적으로는 성장을 촉진할 것입니다.

5. 자금 조달: Cohere는 약 10억 달러를 조달했으며, 독립성을 유지하면서 성장하는 전략을 추구하고 있습니다.

6. 유럽의 기술 생태계: 영국은 기술 낙관주의가 있지만, 유럽 대륙은 여전히 규제 중심적 접근을 하고 있습니다.

1. AI 모델 발전:
- 더 큰 모델 만들기: 단순히 모델의 규모를 키우는 것은 성능 향상의 확실한 방법이지만, 비용과 효율성 측면에서 문제가 있습니다. 예를 들어, GPT-4가 1.7조 파라미터를 가진다고 가정할 때, 130억 파라미터의 모델로도 비슷한 성능을 낼 수 있다고 합니다.
- 데이터 품질: Gomez는 최근 데이터 품질의 중요성을 깨달았다고 말합니다. 단 하나의 잘못된 예시가 수십억 개의 데이터 중에 있어도 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
- 새로운 기능: 현재 개발 중인 주요 기능으로는 모델의 추론 능력, 장기적인 작업 수행 능력, 실패 후 회복 능력 등이 있습니다.

2. 발전 속도:
- Gomez는 AI 발전이 정체되었다는 일반적인 인식에 동의하지 않습니다.
- 특히 추론기(reasoners)와 계획기(planners) 개발에 많은 노력이 집중되고 있으며, 이는 곧 실용화 단계에 접어들 것으로 예상합니다.
- 이러한 발전은 AI의 능력을 크게 향상시킬 것으로 전망합니다.

3. 비용 감소:
- 컴퓨팅 비용(flops per dollar)이 매년 급격히 감소하고 있습니다.
- 이로 인해 작년 모델을 만드는 비용이 매년 10배에서 100배까지 감소하고 있습니다.
- 그러나 Gomez는 이전 세대의 모델에 대한 시장 수요가 거의 없다고 지적합니다.

4. 로보틱스 분야:
- AI 발전으로 인해 로봇의 소프트웨어가 더욱 유연하고 적응력 있게 변화하고 있습니다.
- 특히 언어 모델을 활용한 더 나은 계획기의 개발로, 로봇이 더 자연스럽게 환경을 이해하고 대응할 수 있게 되었습니다.

"I don't know if that comes in the next 5 years or 10 years but it's going to be somewhere in that range and I talk to you all day"
- Gomez는 향후 5-10년 내에 저렴하고 견고한 범용 인간형 로봇이 실현될 것으로 예측합니다.

5. 산업 적용:
- 기업들이 AI에 대한 실험 단계를 넘어 실제 운영에 통합하려는 노력을 하고 있습니다.
- 특히 직원 생산성 향상을 위한 AI 도구 개발이 주요 트렌드입니다. 예를 들어, Microsoft의 Copilot과 같은 도구가 있지만, Gomez는 이러한 도구들이 특정 생태계에 국한되어 있다고 지적합니다.
- 그는 다양한 도구와 시스템을 아우르는 플랫폼의 필요성을 강조합니다.

6. 윤리적 발전:
- Gomez는 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 보완하고 생산성을 향상시키는 방향으로 나아가야 한다고 강조합니다.
- 특정 직종(예: 고객 지원)에서는 일부 일자리 대체가 있을 수 있지만, 전반적으로는 인간의 역할이 여전히 중요할 것으로 봅니다.
- 그는 AI와의 상호작용이 인간 관계를 대체하지 않을 것이며, 오히려 교육이나 정서적 지원 등의 영역에서 보완적 역할을 할 수 있다고 믿습니다.