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Amazon, 상품 리뷰의 주요 특징을 생성 AI가 요약하는 서비스 소개

https://www.aboutamazon.com/news/amazon-ai/amazon-improves-customer-reviews-with-generative-ai
넷플릭스는 캐나다/영국의 일부 회원에게 TV 스트리밍으로 게임하는 기능을 베타 형태로 오픈. 컨트롤러는 스마트폰을 활용

몇주 내 PC에서도 할 수 있도록 업데이트 예정(PC 유저는 키보드마우스 사용)

https://about.netflix.com/en/news/testing-games-on-more-devices
[단독]"고도화·비용 절감"…쏘카, 자체 LLM 개발
- 모든 부문을 자체 기술로 구성하는 방안부터 이미 공개된 오픈소스 모델을 차용하는 방안 등 가장 효율적인 모델 구축 방식을 논의 중

- 쏘카 관계자는 “LLM 구축에 많은 인력과 GPU(그래픽처리장치) 등 투입 자원이 필요하지만 모빌리티 영역에 특화한 작은 파운데이션 모델은 ‘챗GPT’나 ‘하이퍼클로바’ 정도의 대규모 투자가 필요하진 않을 것으로 보고 있다”고 발언

https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0004226627?sid=105
크래프톤, 2분기 신규 투자 기업 정리 기사(사업보고서 기준)
- 사진만 보셔도 됩니다
- 각 개발사별 신작은 아직 구체화되지 않은 단계(PCF에 대해서는 이전 보고서 등 참고 바랍니다)

https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0004226626?sid=105
OpenAI는 몇 시간 전 콘텐츠 내용조정(정책에 따라 혐오표현 등 검열)에 GPT를 활용하는 방법을 소개
- GPT-4는 검열을 거의 스스로 하는 중
- LLM 개발의 난관 중 하나가 부적절하게 만들어지는 내용들을 사람이 직접 확인하면서 알고리즘에서 걸러내는 일이었는데, 이 일을 이제 AI가 한다고 합니다.

https://openai.com/blog/using-gpt-4-for-content-moderation
(중요) Google이 3개월 전 출시된 SGE를 업데이트해서 검색에 적용되는 생성 AI를 한 단계 더 진화시켰습니다.
- SGE while browsing: 웹사이트의 핵심 내용을 요약하는 기능. 기존에는 검색 결과만을 생성 AI가 보조했다면, 이제는 Google이 아닌 웹사이트의 내용도 요약 가능(사진 1)
- 어려운 용어에 대해, 마우스를 올리면 (사전 기능처럼) 생성 AI가 설명하는 기능 추가(사진 2)
- 코딩 검색, 코딩 생성, 코딩 debug 기능 강화

네이버는 이런 기능을 9월 Cue:를 통해 선보일 예정이고, 11월에 통합검색에 적용할 예정입니다
Google이 지속적으로 업데이트한 내용을 네이버가 얼마나 비슷하게, 혹은 그 이상으로 보일지는 8월 24일에 알 수 있지 않을까요?

https://blog.google/products/search/google-search-generative-ai-learning-features/
인게임 과금/구독의 매출 비중 추이
- 차트가 좋아서 저장
- 기사의 인사이트는 그다지 특별하지 않습니다. 패키지 게임 위주로 하던 서구권 게이머들은 인게임 과금 시스템이 신기하겠지만, 돈 버는 법부터 연구한 과금 모델의 선진국인 우리나라에서는 당연한 일이니까요

Games console industry tries to adapt to rise of free-to-play noscripts

https://www.ft.com/content/92d3f96f-78f6-4576-b6ca-520dcac68cb3
[게임(Neutral) - 다올투자증권 인터넷/게임 김하정]

★ 생성 AI로도 신작 라인업은 쉽게 늘지 않는다

기존작 부진, 아쉬운 신작, 신작 연기: 돌파구가 있을까?

엔씨소프트 개발 생성 AI '바르코'는 내부 업무 효율화에 기여할 수 있음

재무적인 기여는 두 가지 형태: 1) 비용이 줄거나, 2) 신작이 늘거나
- 생성 AI가 게임 산업에 미치는 영향은 ‘단위 신작당 투입 자원 감소’의 관점에서 접근해야 함. 기술 자체로는 제품(게임)의 퀄리티를 높이지 않기 때문. 블록체인처럼 생성 AI 역시 게임의 핵심적인 재미를 결정짓는 기술이 될 수 없다고 판단
- 따라서 생성 AI 개발 툴의 재무적인 영향은 1) 인건비 효율화 등을 통해 비용이 감소하거나 2) 인력 규모가 유지되어도 신작 라인업이 늘어나는 형태로 나타날 전망

1) 비용은 쉽게 줄지 않고 2) 신작은 천천히 늘어날 전망
- 생성 AI는 게임 산업의 돌파구가 될 수 있겠지만 변화까지 시간이 필요할 수 있음
- 1) 인건비는 일반적으로 하방 경직성이 존재하며(Fig. 4에서 드러남) 특히 우리나라는 노동유연성이 낮은 편이므로 인건비를 중심으로 한 비용은 쉽게 감소하지 않으며 2) 신작 라인업 확장 역시 대규모 개발 팀을 소규모로 전환하는 조직 구조 개편이 수반되어야 하므로 추가된 신작을 확인하기까지 시간이 소요될 전망(IV. 참고)

산업 투자의견 Neutral로 하향
- 기존 전략으로는 이익 개선 가능성이 뚜렷하지 못한 와중 신기술을 통한 변화에도 시간이 필요하다고 판단. 산업 투자의견을 기존 Overweight에서 Neutral로 하향 조정

보고서 및 컴플라이언 노티스 ☞ http://bitly.ws/Sb7Q