PC 역사와 AI: 엣지 하드웨어의 미래 예측

이 콘텐츠는 FreeS Fund 내 IceWhale Technology의 공유 세션에서 시작되었습니다. 1980년대 실리콘밸리 PC 산업의 주요 변화, 발전 동향, 중요한 사건들, 그리고 근본적인 소비자 수요를 검토하는 것을 목표로 합니다. 이 글은 1980년대 칩 상태, PC의 시작과 보급, 1980-1990년 DOS와 윈도우 1.0 시스템의 변화, 초기 PC 킬러 앱, 그리고 콜드 스타트 시나리오를 다루는 꽤 긴 글입니다. 인내심을 가지고 읽어 주시길 바라며, AI 하드웨어와 애플리케이션 분야에서의 투자 결정과 제품 혁신에 영감을 주길 바랍니다.

브리지워터 어소시에이츠의 레이 달리오의 말을 빌리자면:

PC의 부상, 정보화 과정, 그리고 네 가지 핵심 요소

컴퓨터 역사 박물관, 1980년대 실리콘밸리

애플 I – 1976

$666

저자: The wub
라이선스: 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 4.0

애플 II – 1977

MOS 테크놀로지 6502, 8비트, 컬러, $1200 이상, 8개 확장 슬롯

저자: Rama
라이선스: CC BY 2.0

IBM PC – 1981

인텔 8088, 16비트, 16 MHz, $1500

저자: Rama & Musée Bolo
라이선스: CC BY-SA 2.0 fr

코모도어 64 – 1982

$595 ->$299

저자: Bill Bertram
라이선스: 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 2.5

오늘날 OpenAI, 구글, 마이크로소프트가 대형 모델을 기반으로 “지능의 시대”를 정의하는 가운데, 먼저 1976년 PC 탄생으로 구축된 초기 “정보 시대”로 돌아가 보겠습니다. 그 순간이 바로 애플 I이 탄생한 때입니다. 이 컴퓨터는 스티브 잡스와 스티브 워즈니악이 홈브루 컴퓨터 클럽이라는 기술자 커뮤니티에서 600달러에 출시했습니다. 클럽 내에서의 애플 I 출시는 오늘날 킥스타터 같은 온라인 크라우드펀딩 프로젝트와 비슷했습니다. 기술자만을 대상으로 했고 부품을 직접 조립해야 했으며 키트 형태로 제공되었습니다… 초기 판매량은 200대 조금 넘는 수준이었습니다. 하지만 이 제품은 애플의 토대를 마련했고, 잡스와 그의 팀이 첫 번째 초기 사용자 그룹을 확보하는 데 도움을 주었습니다.

1977년, 애플은 애플 II를 출시했습니다. 이 세대는 외관이 더 정교해지고 컬러 디스플레이가 추가되었을 뿐만 아니라 확장 슬롯과 통합 케이스를 포함해 기술자들이 확장하고 직접 제작하기 더 쉬워졌습니다. 하지만 다른 핵심 사양은 크게 변하지 않았습니다. 애플 II의 출시는 중요한 이정표였으며, 당시 비싼 상업용 컴퓨터에 비해 훨씬 저렴한 1250달러에 판매되었습니다.

4년 후, IBM은 시장 압박을 받으며 12명으로 구성된 소규모 팀을 파견해 “프로젝트 체스”라는 코드명으로 프로젝트를 시작하며 업계 리더로서 입지를 다졌습니다. 선도 기업으로서 강력한 메시지를 내야 했기 때문입니다. 인텔 프로세서를 기반으로 한 IBM PC를 출시하고 개방형 하드웨어 아키텍처를 채택했습니다. 이는 다른 제조사들이 호환 기기를 만들 수 있는 길을 열어 Wintel 생태계 형성을 촉진했습니다. IBM의 개방 전략은 PC 표준이 시장에 빠르게 받아들여지게 했습니다.

1982년의 코모도어 64도 주목할 만한 회사지만, 크게 성공하지는 못했습니다. 초기에는 몇 가지 핵심 전략을 정확히 예측했습니다. 경쟁력 있는 595달러 가격에 선도적인 그래픽과 오디오 성능을 제공해 좋은 반응을 얻었습니다. 동시에 코모도어는 유럽 시장 확장에 우선순위를 두었으며, 매출의 절반 이상이 유럽에서 나왔습니다. 현지 유통망과 광고를 활용해 빠르게 인기를 얻으며 글로벌 홈 컴퓨터 시장에서 견고한 기반을 마련했습니다.

오늘날 ChatGPT, LocalLLM, Stable Diffusion 같은 대형 모델을 위한 수많은 서브 채널이 Reddit에 존재하는 것처럼, 모든 시대 초기에 온라인과 오프라인 커뮤니티에서 많은 재능 있는 개인과 아이디어가 탄생했습니다. 이는 오늘날에도 낯설지 않은데, 많은 기술 대기업들이 인터넷 초창기 BBS 포럼에서 활동하다가 다양한 산업으로 흩어졌기 때문입니다. 오늘날 최고 대학의 대형 모델 커뮤니티도 비슷한 특성을 지니고 있습니다.

하지만 더 흥미로운 점은 이런 동호회들이 대개 10년 정도 지나면 점차 사라진다는 것입니다. 새로운 카테고리가 등장하면, 매우 활발한 커뮤니티 활동을 하는 열성 팬들이 모여 다양한 아이디어를 제안하고 초기 제품 프로토타입을 만들기도 합니다. 대기업이 개입하고 혁신이 상업화로 전환되면서, 초기의 바텀업, 커뮤니티 기반 아이디어는 점차 성숙해지고 구체화됩니다. 그러나 이런 커뮤니티들은 종종 “운명”을 가지는데, 혁신이 활발한 시기에는 매우 번성하지만 산업이 성숙하고 거대 기업이 등장하면 인기가 사그라듭니다. 홈브루 컴퓨터 클럽뿐 아니라 오늘날 모델 산업, 3D 프린팅, 쿼드콥터 개발도 모두 이런 “붐과 쇠퇴” 패턴을 따릅니다.

저자: ZyMOS 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 4.0

인텔 8088은 1979년에 출시된 클래식 프로세서로, IBM PC에 사용되었습니다. 8비트 데이터 버스, 16비트 내부 처리: 내부적으로는 16비트였지만, 8비트 외부 데이터 버스를 사용해 하드웨어 비용을 줄였습니다. 4.77 MHz 클럭 속도: 당시 워드 프로세싱과 간단한 게임을 지원하기에 충분한 적당한 처리 속도. 1MB 메모리 지원: 최대 1MB 메모리에 접근 가능. x86 명령어 세트 호환: 이후 x86 시리즈 프로세서와 호환되어 PC 표준화의 기초를 마련. 40핀 패키지, 저전력: 당시 데스크톱 컴퓨터의 요구에 맞는 작은 크기와 낮은 전력 소비.

둘째, 당시 PC 범주의 기초가 된 칩을 살펴보겠습니다. PC의 정의는 칩 비용의 지속적인 하락과 “충분한” 컴퓨팅 파워와 떼려야 뗄 수 없습니다. 사용하기 적합하고 저렴했기에 PC는 대중 시장에 진입할 수 있었습니다. 인텔 8088이 대표적인 예입니다. 8088은 전작 8086에 비해 버스 폭을 조정해 비용을 낮췄고, 덕분에 IBM PC의 핵심 칩이 될 수 있었습니다.

당시 IBM의 주요 상업용 및 군사용 컴퓨팅 장비는 매우 크고 강력했지만, 개인 시장에는 완전히 “과잉 사양”이었습니다. 반면 8088은 한 단계 낮은 성능으로 비용을 줄여 균형 잡힌 컴퓨팅 파워를 제공했는데, 이는 오늘날 상업용 서버를 가정용에 맞게 크기와 성능을 단순화한 NAS(네트워크 연결 저장장치)와 비슷해 개인이 소규모 컴퓨팅 솔루션을 가질 수 있게 했습니다.

오늘날 NVIDIA의 H200이 상업적 리더라면, AI PC나 AI NAS 같은 다양한 컴퓨팅 단말에 모델을 가져올 ASIC 칩은 누가 개발하고 있을까요?

시스템의 진화 – 세대마다 “친숙한 사용자 인터페이스”를 자랑하다

오늘날 모든 회사가 “지능형 시스템”을 갖췄다고 주장하는 것과 마찬가지로

저자: Vadim Rumyantsev
퍼블릭 도메인

애플 II DOS – 1978년

기술 매니아, 소규모 기업

명령어 기반 인터페이스

저자: leighklotz
크리에이티브 커먼즈 저작자표시 2.0 일반

제록스 스타 OS – 1981년

기업 사용자

GUI를 처음 도입한 제품; 16,595달러의 고가 럭셔리 아이템…

저자: 홍콩의 Eric Chan
크리에이티브 커먼즈 저작자표시 2.0

매킨토시 – 1984년

일반 소비자, 창작 전문가, 교육

GUI의 대중적 채택

셋째, 초기 운영체제를 살펴보겠습니다. 오늘날 사람들이 모델을 “미세 조정”하는 것처럼, 당시에는 기본적으로 엔지니어들만 다룰 수 있는 것이었습니다. 1978-79년경, 실리콘밸리에서 약 만 명의 엔지니어만이 완전히 명령어 기반이고 그래픽 인터페이스가 없는 DOS 시스템을 사용하고 있었습니다. 이 단계에서 운영체제는 오늘날 AI 모델처럼 기업과 일반 대중의 일상 사용에 거의 침투하지 못한 상태였으며, 여전히 소수의 기술 매니아들 손에 있었습니다.

1981년 IBM의 첫 PC 출시로 DOS 시스템이 점차 주목받기 시작했지만 여전히 GUI가 없는 명령줄 버전이었습니다. 따라서 당시 컴퓨팅 시나리오는 오늘날 AI와 매우 비슷했으며, 많은 기술 전문가와 엔지니어가 특정 애플리케이션을 달성하기 위해 반복적으로 조정하고 통합해야 했습니다. PC와 운영체제를 기업 수준으로 끌어올린 진정한 계기는 Xerox Star의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)로, 이는 사용자 확장의 첫 번째 진정한 물결을 시작했습니다.

1984년 Apple이 출시한 그래픽 인터페이스 시스템은 사용자 기반을 창작, 교육 및 기타 전문 분야로 확장하며 운영체제의 대중적 적용을 서서히 열었습니다. 그러나 이 기간 동안 DOS와 GUI 시스템은 오랜 기간 공존했으며, 기업들은 서로 다른 요구를 충족하기 위해 두 개의 별도 시스템을 유지했습니다.

1980년대 초 애플리케이션 생태계, 오늘날 우리가 “킬러 앱”이라 부르는 것들

넷째, 시스템과 하드웨어 성능과 함께 점차 발전한 애플리케이션 생태계! 여기 PC 생산성 혁명에서 대표적인 애플리케이션과 그 보급 경로를 살펴봅니다.

초기 UI 시스템에서는 시장이 아직 소비자용 규모에 도달하지 못했고 주로 생산성 시나리오로 구성되어 있었습니다. Lotus 1-2-3와 같은 유명한 재무 관리 소프트웨어이자 초기 Excel 버전과 같은 일부 애플리케이션이 두드러지기 시작했습니다. 1985년에 출시된 WordPerfect는 주로 법률 및 학술 분야에서 사용되었습니다. 그러나 이러한 편집 작업은 세련된 그래픽 인터페이스를 통해 이루어진 것이 아니라 DOS 명령줄에 의존했습니다. 지식 노동자들은 편집 작업을 완료하기 위해 관련 명령줄 조작을 배워야 했습니다.

학술 연구 분야에서 문서 디지털화와 협업을 위해 PC를 사용하면서 엄청난 효율성 향상이 있었습니다. 따라서 1988년까지 학계에서 파일 전송, 이메일 통신, 텍스트 편집과 같은 시나리오에서 PC 보급률이 매우 높았습니다. 그러나 CPU 연산 능력과 GUI 처리 능력이 향상된 1989년에야 인쇄 및 광고 디자인과 같은 산업에 큰 영향을 미치기 시작했습니다. 이는 오늘날과 다소 비슷한데, OpenAI가 비디오 월드 모델을 출시했지만 컴퓨팅 자원과 GUI 기술의 성숙에 시간이 걸려 실용적인 시나리오에 빠르게 적용되지는 않았습니다.

새로운 컴퓨팅 플랫폼 초기에는 수직적 시나리오에 깊이 파고드는 애플리케이션 혁신이 여전히 산업에 엄청난 가치를 지닙니다. 현재에 비유하자면, 내년쯤 PC의 TPU 컴퓨팅 파워가 준비되고, 표준 중간 운영체제인 Windows가 상위 애플리케이션에 강력한 AI 컴퓨팅 파워를 제공할 수 있게 되면, 엣지에서 직접 실행되는 AI 관련 Copilot 같은 PC 애플리케이션의 새로운 물결이 등장할 것이라고 믿습니다.

이런 맥락에서 Quicken은 Lotus를 기반으로 비즈니스 시나리오에서 경험을 더욱 심화시켰습니다. 원래 DOS 시스템의 상호작용 인터페이스와 구성 가능성을 개선하고, 재무 관리와 소규모 비즈니스의 요구에 깊이 맞춰 개발했습니다. 이는 초기 애플리케이션들이 생존할 수 있는 좋은 공간을 제공했습니다.

하지만 이 애플리케이션들의 가격은 꽤 높았습니다. 예를 들어, Lotus 1-2-3는 1985년에 거의 500달러에 달했는데, 이는 매우 비싼 솔루션이었습니다. 이는 초기 생산성 시나리오가 주로 강력한 구매력을 가진 소비자에 의해 주도되었음을 의미합니다.

또한, Windows용 “Flight Simulator”와 같은 열성 사용자용 게임과 시뮬레이터도 있었는데, 이는 더 다양하고 가벼운 제품 기능을 제공해 탐험과 실험을 좋아하는 새로운 사용자를 끌어들였습니다. 따라서 초기 PC 생태계는 고성능 생산성 도구, 중소기업 침투, 산업 및 학술 연구, 그리고 흥미로운 돌파구 애플리케이션의 조합으로 구축되었음을 알 수 있습니다. 다만, 이 과정의 타임라인은 기본 DOS와 GUI 기술이 상대적으로 느리게 발전했기 때문에 매우 길었습니다.

특히 Lotus와 같은 애플리케이션 벤더들이 중요한 역할을 했습니다. 이들은 운영체제 벤더가 아니었으며, 후자는 시스템의 신뢰성, 자원 스케줄링, 확장성 구축에 집중했습니다. 1982년부터 1990년까지 8~9년 동안 Lotus는 시장의 공백을 채울 기회를 잡았습니다. Apple과 Microsoft는 1990년대에야 완전한 오피스 제품군을 출시하기 시작했기 때문에, 이 시스템 수준 애플리케이션들은 7~8년의 시장 우위를 가졌습니다. 이들은 IBM PC와 DOS 시스템의 인기를 활용해 기업 사용자, 재무 회계 등 분야에 빠르게 진입했습니다. 이 사용자들은 강력한 데이터 처리 수요가 있었고, 새로운 컴퓨터와 Lotus 소프트웨어의 조합은 이러한 시나리오에서 완전한 침투를 이뤘습니다.

Windows 1.0과 발머의 “미친” 판매 전략

1985년으로 돌아가 보면, Lotus의 시장 점유율은 이미 50%를 넘었습니다. 495달러라는 높은 가격을 감안할 때, 스티브 발머가 Windows 1.0을 홍보하면서 강조한 이유를 쉽게 이해할 수 있습니다: “우리는 체스 게임, 스프레드시트, 이미지 처리를 단 99달러에 제공합니다. 500달러나 600달러가 아닙니다.” 당시 소프트웨어 가격은 마케팅에서 매우 매력적인 판매 포인트였습니다. 운영체제를 판매할 때, CorelDRAW와 같은 전문 그래픽 소프트웨어는 나중의 포토샵과 유사하게 사용자에게 전문적인 이미지 처리 기능을 제공했습니다.

인수한 MS-DOS 1.0에서 윈도우 + 오피스까지

마이크로소프트의 부상은 초기 제품 때문이 아니라 뛰어난 사업 전략 덕분이었을 것이다. 초기에 마이크로소프트는 예리한 사업 감각을 보여주며 서드파티 운영체제인 86-DOS를 인수했다[네, 그들이 샀다…]. 이 움직임은 IBM의 중요한 파트너가 되게 했다. 하지만 놀랍게도 마이크로소프트는 2년 차에 빠르게 확장해 다른 하드웨어 제조사들과 협력했는데, 이는 오늘날 테슬라가 산업 표준을 정의한 후 수많은 기업이 따라가며 전체 ODM 생태계와 AIPC 표준 수립을 이끈 것과 유사하다.

마이크로소프트가 표준을 정의한 후 하드웨어 제조사들이 움직이기 시작했다. 오늘날 AI PC 트랙과 엣지 AI 애플리케이션으로 돌아가 보면, 40 TOPS의 AI 연산 능력을 가진 노트북이 대거 시장에 출시될 것이며, 퀄컴도 유사한 움직임을 보이고 있다. 이는 새로운 변수를 가져온다: 한편으로는 하드웨어가 업그레이드되고, 다른 한편으로는 중간 계층인 운영체제의 중요성이 부각된다. 운영체제는 40 TOPS의 연산 자원을 효과적으로 할당해 많은 상위 애플리케이션의 요구를 충족시켜야 한다. 마이크로소프트는 운영체제 개발에 막대한 투자를 했으며, 오랫동안 로터스나 워드퍼펙트와 경쟁할 여유가 없었다.

마이크로소프트가 워드퍼펙트[시스템이 주요 애플리케이션을 흡수함]를 모방하기 시작한 것은 3년 차에 이르러서였다, 그리고 이 과정은 1989년까지 계속되었다. 8년 동안 마이크로소프트는 시스템에 대한 서드파티 라이선스 범위를 확고히 했고 1985년에 윈도우 1.0을 독립적으로 판매하기 시작했다. 윈도우 1.0이 제록스의 GUI 시스템보다 무려 4년 늦게 출시되었다는 점은 운영체제 개발의 긴 과정을 보여준다. 초기 윈도우는 주로 하드웨어 장치와 함께 번들로 제공되었으며, 첫 2~3년 동안 수만 대가 판매되었고 8년 내 누적 출하량은 500만~600만 대에 달했다.

생산성 혁명 대 모든 가정의 보급

당시 PC의 주요 시장은 북미에 국한되지 않았으며, 유럽의 선진국들도 해상으로 이 장치들을 수입했습니다. 사용자 기반은 주로 무거운 생산성 시나리오에 집중되어 있었습니다. 1989년까지는 이미지 처리 같은 애플리케이션이 등장하기 시작하면서 새로운 사용 사례가 촉진되었습니다. GUI 시스템이 출시되었음에도 불구하고 즉시 대중 소비자 시장에 진입하지는 못했습니다. 실제 일반 가정에 보급된 시기는 1994년경 넷스케이프 브라우저와 인터넷의 부상과 함께, 직장에서 컴퓨터를 사용하던 사람들이 점점 더 가정용으로 장치를 구매하기 시작한 때였습니다.

생산성 혁명에서 소비자 폭발로 이어지는 이 기술 진화 경로는 PC 시대에 명확히 드러납니다. 오늘날 정보는 빠르게 확산되며, AI가 모든 소비자 시나리오에 힘을 실어줄 수 있을지는 아직 시간이 필요합니다. 초기 단계에서는 생산과 공급 측면의 변화를 더 주의 깊게 살펴야 할 것입니다.

또 다른 핵심 요소는 인간-컴퓨터 상호작용의 진화입니다. 마우스의 도입은 새로운 인간-컴퓨터 상호작용 방식을 만들어 PC 보급에 큰 영향을 미쳤습니다. 마찬가지로, 우리는 마이크로소프트의 개발 궤적을 통해 현재 구조를 되돌아볼 수 있습니다. 오늘날 OpenAI가 클라우드에서 AI 운영체제의 가능성을 검증하고 있다면, 엣지에서는 운영체제의 지원 없이는 상위 애플리케이션이 성장하기 어렵습니다. 운영체제와 하드웨어가 주요 돌파구를 이루면 하위 애플리케이션은 폭발적인 성장을 경험할 수 있습니다.

오늘날 우리는 자연어와 비디오 스트림을 통해 상호작용하며, 이러한 새로운 변수들은 AI의 응용 시나리오에도 영향을 미칠 것입니다. 간단히 요약하자면, 마이크로소프트가 1981년부터 1989년까지 DOS와 GUI를 병행 개발한 이유는 수많은 하드웨어 장치와의 호환성을 확보해야 했기 때문입니다. 이것이 스티브 잡스가 한때 윈도우 시스템을 복잡하고 미학적으로 떨어진다고 평가절하한 이유이기도 합니다. 하지만 비즈니스 관점에서 마이크로소프트는 꾸준히 단계를 밟아 나갔습니다: 코드 인수와 GUI 출시부터, 로터스보다 8년 뒤에 오피스를 출시하며 생태계 내 입지를 다졌습니다.

Windows NT를 통해 본 현재 Windows 아키텍처의 한눈에 보기

Windows NT 아키텍처 다이어그램(구성 요소 번역 포함)

사용자 모드 서브시스템: 애플리케이션 호환성 윈도우 관리자 및 GDI: 사용자 인터페이스 및 창 관리 전원 관리자: 전원 관리 PnP 관리자: 플러그 앤 플레이 장치 관리자 프로세스 관리자: 프로세스 관리 VMM: 가상 메모리 관리자 IPC 관리자: 메시지 전달 같은 프로세스 간 통신 보안 참조 모니터: 권한 부여 및 보안 I/O 관리자: 장치의 입출력 요청 관리 객체 관리자: 파일, 프로세스, 장치 같은 객체에 대한 통합 제어와 보안 제공 마이크로 커널: 핵심 OS 기능, 프로세스 간 통신, 스레드 관리 커널 모드 드라이버: 하드웨어와 직접 상호작용하며 시스템에 하드웨어 인터페이스 제공 HAL: 하드웨어 추상화 계층, 하드웨어 간 차이를 차단함

네 가지 요소 요약 – 변수와 변하지 않는 수요 보기

칩, 시스템, 애플리케이션, 그리고 장치

이 과정에서 주목할 만한 몇 가지 핵심 요소가 있습니다. 첫째는 저장 장치와 컴퓨팅 유닛의 진화입니다. 초기 칩과 저장 장치의 비용은 감소했지만 크게 떨어지지는 않았는데, 이는 무어의 법칙 발전과 관련이 있습니다. 오늘날 엣지 컴퓨팅의 도입도 기술 발전이 일정한 전환점에 도달했기 때문입니다.

둘째, 운영 체제는 중요한 미들웨어로서 자원 관리와 장치 적응 같은 핵심 업무를 수행합니다. 초기 시스템은 강력하지 않았지만, 그 중요성은 자명했습니다.

셋째, 초기 킬러 애플리케이션은 수익을 낼 수 있었지만, 깊이 있게 개발되지 않으면 결국 대체될 수 있습니다 [현재 흔히 수직 시나리오라고 부르는, 깊이가 필요한 영역]. 애플리케이션 공급자가 운영 체제 계층까지 침투할 수 있는지는 여전히 고민할 가치가 있는 문제입니다.

궁극적으로 가치는 상업적 수단에 의해 창출됩니다. 초기에는 사람들이 하드웨어를 수단으로 구매했지만, 시스템 플랫폼이 자리 잡으면서 하드웨어의 중요성은 상대적으로 줄어들었습니다. “플랫폼이 왕이다”라는 시대에는 운영 체제가 가치를 공유할 뿐만 아니라 풍부한 애플리케이션 생태계를 육성했습니다. 이 현상은 모바일 인터넷 시대에도 확인되었습니다.

우리는 이 네 가지 요소—하드웨어, 운영 체제, 애플리케이션, 그리고 인간-컴퓨터 상호작용—를 현재 AI 개발에 대응시킬 수 있습니다. 공급 측면에서, 사람들은 왜 컴퓨터가 필요한지, 왜 AI 모델이 필요한지 생각해봐야 합니다. 변하지 않는 수요는 효율적이고 편리한 정보 저장과 편집입니다. 모든 세대의 컴퓨팅 기기는 더 자연스럽고 쉬운 인간-컴퓨터 상호작용을 추구하는데, 이것은 영원한 주제입니다.

마지막으로, 정보의 전파와 공유도 기술 발전을 이끄는 중요한 요소입니다. 초기 이메일부터 이후의 브라우저까지, 전파 방식의 진화는 사람들의 깊은 디지털화 욕구를 충족시켰습니다. 오늘날 우리는 과거 정보 혁명처럼 지능화의 물결에 있다고 일반적으로 믿으며, 역사적 패턴을 통해 유추하고 미래 방향을 생각할 수 있습니다.

• 기술 기반 계층 (저장/컴퓨팅의 핵심): 프로세서(연산 능력)와 저장장치(저장 매체) 같은 핵심 하드웨어 기술의 발전.
• 플랫폼 계층: PC의 기본 플랫폼으로, 하드웨어와 상위 응용 프로그램 간 인터페이스 및 실행 환경을 제공합니다.
• 응용 계층: 응용 소프트웨어는 사용자가 PC를 구매하는 주요 동기이며 특정 플랫폼으로 사용자를 끌어들이는 중요한 요소입니다.
• 거래 수단: 하드웨어 제품은 최종 사용자가 구매하는 물리적 장치로, 사용자가 선택하고 구매할 수 있습니다.

수요 – 디지털화:

• 보존: 정보를 영구적으로 저장하는 편리한 매체.
• 생산: 생산성 시나리오에서 텍스트, 데이터, 이미지, 정보 처리의 지속적인 효율성 요구.
• 전파: 협업의 효율성.

1990년 이후 주요 사건 및 동향

위 표는 매우 흥미로운 정보를 명확히 보여줍니다! 1990년대에 접어들면서 인텔 펜티엄 프로세서 출시, 인터넷 애플리케이션 폭발적 증가, 윈도우 98 탄생, USB 1.1, 넷북과 울트라북의 등장 등을 맞이했습니다. 이 일련의 기술 혁신은 컴퓨터 발전의 변하지 않는 추세를 보여줍니다 — 인터넷이 진정으로 모든 가정에 들어온 것입니다.

이 시기 동안 CPU는 더욱 경량화되었고, USB 1.1의 등장으로 주변기기 확장이 더 편리해져 마우스 같은 장치 연결이 쉬워졌습니다. 인터넷의 보급으로 많은 소비자가 개인용 컴퓨팅 기기를 사용하기 시작했습니다. PC 발전은 명확한 경향을 보여주는데, 그것은 경량화와 휴대성입니다. 초기 휴대폰의 축소판은 PDA였습니다.

데스크톱 컴퓨터 – 2000

노트북 – 2005

울트라북 – 2012

위 이미지는 AI가 생성한 시뮬레이션입니다

1990년대 PDA 혁명은 흥미로운 관점을 제공합니다. 시간이 제한되어 있어 여기서는 자세히 다루지 않지만, 이 경로를 되짚어보는 것은 AI PC나 AI NAS의 미래 반복 경로에 중요한 유추를 제공할 수 있습니다.

이 점에 대해 레노버 동료들과 논의했습니다. 그들의 초기 시장 침투는 이미 브라우저를 포함했습니다. 2000년 레노버는 다이얼업 인터넷 접속을 쉽게 하는 프로그램을 출시해 네트워크 설정과 연결을 간소화했고, 더 많은 사용자가 인터넷에 접속할 수 있게 했습니다. 이는 그들이 시장을 빠르게 장악하는 데 도움을 주었습니다. 이후 브랜드 컴퓨터 시대가 도래했습니다.

PC 진화의 한 가지 불변은 휴대성과 슬림화로의 전환으로, 개인이 언제 어디서나 디지털 세계에 접근할 수 있게 되었다는 점입니다. 또 다른 트렌드는 초기 무거운 생산에서 다중 시나리오 침투로의 전환입니다. 그렇다면 AI는 어떤 수직 산업에 처음 집중할까요? 언제 광범위한 채택을 이룰까요? 이는 기본 컴퓨팅 파워, 기기 폼팩터, 운영체제 성숙도와 밀접하게 연관되어 있으며 모두 상호 연결되어 있습니다. 우리는 PC 시대 후반부가 이 다중 시나리오 침투를 구현하고 있음을 봅니다.

오늘날 GPU, TPU, RISC-V 내장 NPU 같은 새로운 변수들이 시스템 진화를 이끌고 있으며, 이러한 시스템 변화는 애플리케이션 계층에 스며들 것입니다. 적절한 시기가 오면 많은 흥미로운 AI 네이티브 애플리케이션이 등장해 로컬 코파일럿을 더욱 강력하게 만들 것입니다. 하지만 산업 체인에는 많은 핵심 요소가 있어 주요 플레이어의 변화를 깊이 있게 고려하고 관찰해야 합니다.

변하는 요소, 변하지 않는 트렌드

• 1. 휴대성: 무거운 기기에서 휴대 가능한 기기로, 낮은 전력 소비와 가벼운 기기로 – 디지털 세계 진입 비용을 크게 줄입니다.
• 2. 다중 시나리오: 게임, 드로잉, 프로그래밍 및 관련 주변기기 – 디지털 응용의 경계를 크게 확장합니다.

새로운 카테고리를 구축하는 핵심은 무엇일까요? 전문화 기기 대 범용 컴퓨팅 기기

이 과정에서 흥미로운 질문을 깨달았습니다: 오늘날의 다중 형태 AI 하드웨어는 과거 PC 개발과 어떻게 비교될까요? 어떤 기기 혁신이 PC에 흡수되고, 어떤 것은 그렇지 않을까요? 당시 PC는 스마트폰, 노트북, 클라우드 컴퓨팅이 오늘날 그러하듯 매우 지배적이었습니다. 그렇다면 전문화된 기기와 범용 기기 사이의 분기점은 어떤 시나리오에서 발생했으며, 결국 단일 통합 기기로 대체되지 않은 이유는 무엇일까요?

1983년에 닌텐도가 출시한 게임 콘솔이 실제로 Apple I과 II와 동일한 칩을 사용했지만, 전문 장치가 되었다는 것을 알게 되었습니다. 오늘날 PS5나 Xbox를 구매하는 논리도 동일합니다. 따라서 수직 시나리오가 컴퓨팅 요구, 시스템 요구 사항, 응용 시나리오에서 충분한 깊이를 가질 때, 독립적인 전문 장치 카테고리를 형성할 수 있습니다. 1999년의 PDA가 또 다른 예입니다. 당시 PDA는 비교적 구식이고 저전력 장치를 사용하여 개인 디지털 비서의 필요를 충족했습니다. 당시 PDA는 아직 전화기가 아니었고, 일정 관리와 연락처 관리를 위한 저비용 도구였지만, PC보다 훨씬 저렴했고 휴대용 장치의 작은 생태계를 차지했으며, 이는 휴대폰의 전신으로 볼 수 있습니다. 그러나 이후 노트북에 완전히 대체된 것은 아니었고, 오히려 휴대폰의 발전이 PDA를 능가했습니다.

1980년부터 2000년 사이에 컴퓨터 산업에서 단일 통합 컴퓨팅 장치가 등장했는가? 핵심 키워드는 “장면 깊이”입니다.

NES – 1983년

MOS Technology 6502

PDA – 1999년

Motorola DragonBall 16 MHz

전문 장치와 범용 장치의 경계는 우리에게 다음과 같은 생각을 하게 합니다: 오늘날의 AI 스마트 하드웨어 중 어떤 것이 AI 휴대폰에 흡수될 것이며, 어떤 것이 AI 장난감처럼 독립적으로 새로운 카테고리로 분화할 것인가? 장면 깊이와 자산 투자 측면에서, 우리는 게임 콘솔과 PDA를 깊이 있는 사고의 비유로 사용할 수 있습니다.

덧붙여, 초기 8비트 프로세서는 오늘날 ARM 프로세서와 비교할 수 없는 컴퓨팅 성능을 가졌으며; 가정용 냉장고나 전자레인지의 디스플레이 컨트롤러와 비슷했습니다. 1980년대 컴퓨터는 본질적으로 가정용 냉장고 수준의 컴퓨팅 성능이었습니다. 요점은: 되돌아보면 사람들이 상상하는 만큼 강력하지는 않았지만, 전체 PC 산업과 인터넷 발전의 기초를 마련했다는 것입니다.

오늘날의 AI PC, 애플리케이션, 그리고 새로운 기회

현재로 돌아와서, 산업 체인의 요소는 변했지만 변하지 않은 것은 사람들의 데이터 보유, 생산, 전파에 대한 수요입니다. 추상적인 수준에서 사람들의 요구는 GUI 조작에서 경쟁자나 지능형 에이전트가 자동으로 코드나 작업을 완성하는 쪽으로 이동하고 있습니다. 변하지 않는 것은 정보를 획득하고 저장해야 한다는 필요성입니다. Copilot이 도입되면서 창작자들은 일부 맥락을 입력하고 기계가 창의적인 스크립트를 도와주거나 동료들이 무엇을 하는지 이해하도록 할 수 있습니다.

예를 들어, 한 회사는 에이전트를 사용해 관련 산업 혁신을 실시간으로 추적하고 자동으로 주간 보고서를 생성할 수 있습니다. 이러한 생산 데이터의 보유 및 획득 방식은 점점 더 스마트하고 지능적으로 변할 것입니다. 그리고 이를 위한 매개체는 전통적인 PC와는 확실히 다를 것입니다; 항상 켜져 있고 실시간으로 작동하는 컴퓨팅 장치가 될 것입니다. 과거에는 생산성을 위해 마우스와 GUI를 사용해야 했지만, 지능이 컴퓨팅 장치에 직접 내장되면 독립적으로 작동할 수 있습니다. 이는 인간-컴퓨터 상호작용이 더 이상 마우스와 디스플레이 화면에 의존할 필요가 없다는 뜻입니다. 작업을 보내면 바로 완료할 수 있습니다.

그리고 이 모든 과정을 이루는 과정은 지난 40년간의 미시 세계에서 볼 수 있는 패턴을 드러냅니다. 따라서 이러한 근본적인 현장 수요는 일관성이 있습니다! GPT가 주도하는 새로운 생산성은 DOS 시대의 Lotus 1-2-3처럼 초기 단계의 생산성 시나리오가 여전히 지배할 것입니다! 우리는 이 기반 위에 새로운 생산 변수를 추가하고 가능한 초기 적용 시나리오를 찾을 수 있습니다. 앞서 언급한 게임 산업, 이미지 처리 산업, 그리고 데이터를 생산, 획득, 전파하는 방법과 결합하여 이론적으로 모든 가능성을 탐구할 수 있습니다.

새로운 생산 요소

이제 네 가지 새로운 생산 요소가 등장하기 시작하는 것을 볼 수 있습니다: GPU 및 TPU 개발, 새로운 운영 체제 모델, 데이터 프라이버시화, 그리고 보유한 고유 사용자 데이터 양. 이 요소들이 결합되면, 우리는 완전히 새로운 “컴퓨트-스토리지 통합” 컴퓨팅 장치의 탄생을 목격할 수 있습니다. 이 장치는 휴대폰, 노트북, 심지어 퍼블릭 클라우드와도 다른 위치에 있습니다. 그 특징을 표로 명확히 정리해 보겠습니다.

• 프라이빗 데이터: 조직 내 고품질 독점 데이터 자원 또는 기계가 독자적으로 획득한 데이터는 AI 모델 훈련 및 최적화의 핵심 자산입니다.
• 대형 모델 역량: 이해, 생성, 추론 능력으로 다양한 작업과 시나리오에 적응 가능.
• GPU 또는 ASIC 컴퓨팅 파워: 추론을 위한 특화된 고성능 하드웨어.
• AI 애플리케이션: 다양한 시나리오에 통합된 LLM 기반의 새로운 애플리케이션.

시나리오 및 운용자 – 한눈에 보기

배터리 수명 제한으로 인해 컴퓨팅이 점점 더 경량화되고 있으며, 이는 오늘날의 휴대폰과 노트북으로 이어졌습니다. 따라서 기술 발전의 궤적은 항상 휴대성과 협업을 향해 왔으며, 이는 사람들의 장기적인 요구입니다. 전자상거래의 발전과 마찬가지로 사람들은 더 높은 품질의 브랜드와 경량화된 경험을 추구하며, 더 휴대하기 좋은 배터리와 휴대폰을 원합니다. 그러나 컴퓨팅 성능과 배터리 수명은 에너지 및 전력 소비 한계에 의해 제약을 받으며, 이는 현재 일반적으로 30억 매개변수 수준의 모델이 장치에서 실행될 수 있는 지능 수준을 제한합니다.

이는 Windows나 차세대 Android 시스템이 준비되면, 아마도 3B 수준 모델과 Copilot을 기반으로 하여 AI 기반 브라우저, 이메일 답장 도구 등 새로운 세대의 AI 애플리케이션을 촉진할 것임을 의미합니다. 이러한 애플리케이션의 공간은 제한적이지만, 3B 수준 모델만 뒤에서 실행할 수 있기 때문에 여전히 매우 흥미로울 것입니다. 이는 모바일폰과 노트북이 반드시 거쳐야 할 단계이며, 실리콘 공정 관점에서 와트당 AI 컴퓨팅 파워가 급격히 변하지 않을 것이기 때문입니다.

반면에 순수 클라우드 컴퓨팅도 있습니다. 하지만 클라우드의 문제는: 여러분이 Notion, Slack, Lark 같은 플랫폼의 데이터를 클라우드 공급자에게 맡길 의향이 있나요? 아니면 단일 클라우드 서비스 제공자에게 Taobao, WeChat, 금융 계정에 대한 완전한 접근 권한을 줄 의향이 있나요? 이는 분명히 큰 심리적 의사결정 비용을 수반합니다. 따라서 클라우드는 최고 수준에서 존재하며, API 호출을 통해 가장 지능적인 모델 기능을 제공하며 대기업을 관통하고 포괄할 것입니다.

하지만 그 중간에 새로운 운영체제를 구축할 기회가 나타났습니다. 이 운영체제는 지능형 에이전트의 매개체 역할을 하며, 24시간 켜져 있는 기기에서 실행됩니다. 여러분은 휴대폰이나 노트북에서 작업을 보내면, 이 운영체제가 백그라운드에서 자동으로 실행합니다. 방대한 데이터 저장 용량을 가지고 있으며, 컴퓨팅 파워 제약이 없기 때문에 100와트급 GPU를 장착할 수 있어 약 200 TOPS의 AI 컴퓨팅 파워를 제공합니다. TPU와 NPU의 반복 발전은 초기 8088 칩의 진화와 유사하게 컴퓨팅 파워 비용을 더욱 낮출 것입니다.

이 기반 위에, 모두를 위해 실시간으로 충분히 지능적인 모델을 구축할 수 있습니다. 현재에 맞춰 보면, 모두가 출시하는 7B에서 100B 수준의 대형 모델들이며, 양자화 후에는 200 TOPS 컴퓨팅 아키텍처에서 완전히 실행할 수 있습니다. 적절한 운영체제 지원이 있다면, 풍부한 지능형 에이전트 애플리케이션 생태계가 나타날 것입니다. 이러한 시스템 수준 모델은 정밀하게 튜닝된, 우리가 흔히 엣지 모델이라고 부르는 것입니다. 산업 체인에는 많은 요소가 있지만, 이 새로운 기기는 명확한 위치를 차지합니다. 여러분이 노트북을 구매하듯, 데이터 보안 문제를 크게 걱정하지 않고 다양한 계정에 로그인할 수 있습니다. 왜냐하면 이것은 여러분의 개인 컴퓨팅 기기이기 때문입니다. 24시간 여러분을 위해 서비스를 제공할 만큼 충분히 똑똑합니다.

크리에이터, 엔지니어, 지식 노동자

크리에이터

프리랜서

코더

안경이나 헤드폰 같은 프론트엔드 혁신을 제쳐두고, 백엔드에서는 개인용 컴퓨팅 기기가 등장할 가능성이 큽니다. 이는 생산성에서 소비자용으로 전환하는 기기입니다. 순수 컴퓨팅에서 컴퓨트-스토리지 통합 기기로 변화하는 장치입니다. 오늘날 데이터 이동성과 협업이 강화되고 있으며, 컴퓨팅 파워에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 컴퓨트-스토리지 통합 기기는 개인 지능형 에이전트의 필수 매개체가 됩니다.

초기에는 크리에이터, 엔지니어, 지식 노동자 같은 그룹에 집중해 시장에 진입할 수 있습니다. 이들은 대량의 풍부한 미디어 데이터와 자산 관리가 필요하며, 저장과 협업에서의 문제를 해결할 생산성 도구가 필요합니다. 이는 초기 PC의 침투 경로와 유사하며, 비용을 지불할 의사가 있고 생산성에 대한 강한 수요가 있는 사용자를 대상으로 새로운 전장에 진입하는 것입니다.

ZimaCube – 크리에이터의 프라이빗 클라우드

최근 다수의 크리에이터와 콘텐츠 전문가를 추가로 인터뷰하며 더 다양한 애플리케이션 시나리오를 발견했습니다. 사실 이 분야는 매우 긴 파이프라인을 가지고 있습니다. ZimaCube의 접근법은 애플의 수직 통합과 더 유사하며, 각 단계에서 어떻게 진행할지 재고해야 합니다. 현재 NAS(네트워크 연결 스토리지)는 AI의 매개체 역할을 하며 자체적인 반복 과정을 거칩니다. 이 과정에서 크리에이터의 프라이빗 클라우드 솔루션 수직 통합을 통해 상용화를 이루고 있습니다.

하드웨어는 장벽이 아니라 출발점이며, 일정한 독창성이 필요합니다.	시스템과 애플리케이션은 시나리오를 지원합니다.

하드웨어가 출발점입니다; 하드웨어에서 시작하지만 시나리오 가치는 애플리케이션에 있습니다. 열린 애플리케이션 생태계는 Lotus 1-2-3 같은 다양한 신흥 애플리케이션을 더 빨리 흡수하는 데 도움이 됩니다. 애플리케이션 개발에 많은 자원을 서두르지 말고, 플랫폼을 구축하고 커뮤니티 기반 운영을 통해 홍보해야 합니다.

시스템 및 서드파티 애플리케이션

열린 자세를 유지하고, LocalLLM 커뮤니티의 주류 애플리케이션을 통합하며, 문서화와 고유한 애플리케이션 표준을 갖춘 앱 스토어를 구축하세요.

글로벌 비즈니스 환경에서 시스템과 커뮤니티의 결합 필요성

하지만 하이브리드 하드웨어와 소프트웨어 제품은 실제로 만들기 어렵습니다. 오늘날 중국에서는 많은 혁신 기업이 이중 역량을 요구합니다. 조직 역량 측면에서 한편으로는 하드웨어 비용과 위험을 통제하기 위해 “워터폴” 방식의 하드웨어 관리 및 생산 프로세스를 따라야 하며, 다른 한편으로는 소프트웨어 시스템을 주간 또는 월간 단위로 업데이트하는 애자일 반복 논리를 구축해야 합니다.

커뮤니티는 전 세계 사용자 요구와 피드백을 소프트웨어 시스템에 반영하는 훌륭한 수단이 될 수 있습니다. 하드웨어 자체는 자주 업데이트가 필요하지 않을 수 있습니다. 만약 파워뱅크를 판매한다면, 아마존의 평점과 워터폴 관리가 제품 정의와 1년 판매 주기를 완성할 수 있습니다. 하지만 오늘날 하드웨어 공급에만 의존하는 창의적 기업을 위한 틈새 시장은 거의 없습니다. 규모의 경제에 의존하는 대부분의 카테고리는 거대 기업이 지배하며, 시장을 빠르게 확장할 수 있는 새로운 트래픽 구조도 없습니다.

보편적인 도전: 차세대 플랫폼 구축자를 위한 부름

역사는 모든 컴퓨팅 시대가 궁극적으로 하나 또는 몇 개의 지배적인 플랫폼에 의해 정의된다는 것을 보여줍니다. 오늘날 이 새로운 플랫폼을 구축하는 것은 전 세계 모든 혁신가에게 주어진 공동의 기회이자 도전입니다. 이는 경계를 초월하는 전례 없는 포괄적 역량을 요구합니다:

하드웨어와 소프트웨어의 깊은 통합: 이는 하드웨어 개발의 “워터폴” 엄격함과 소프트웨어의 “애자일” 반복 방식을 완벽하게 융합해야 합니다. 성공적인 혁신은 더 이상 하드웨어나 소프트웨어만의 문제가 아니라, 완벽하게 통합된 “하이브리드 제품”에 관한 것입니다.

생태계와 커뮤니티 공동 구축: 홈브루 컴퓨터 클럽이 PC 혁명을 촉발시켰듯이, 오늘날의 오픈소스 커뮤니티(예: LocalLLM)는 차세대 “킬러 앱”의 요람입니다. 폐쇄형 시스템은 잠시 이길 수 있지만, 미래를 이길 수 있는 것은 오직 열린 생태계뿐입니다.

따라서 1980년대의 궁극적인 교훈은 지리적 위치가 아니라 비전입니다. 그 시대의 승자들은 실리콘밸리에 있었기 때문이 아니라, 칩, 시스템, 애플리케이션을 성공적으로 통합하여 사람들에게 힘을 실어주고 새로운 시대를 연 플랫폼을 만들었기 때문입니다.

오늘 무대가 마련되었습니다. 전 세계의 기업가와 투자자들에게 진짜 질문은 “어디서” 혁신할 것인가가 아니라, 사적 데이터, AI 모델, 접근 가능한 컴퓨팅 파워라는 새로운 생산 요소들을 어떻게 효과적으로 조직하여 창의력을 발휘하는 인간 중심의 새로운 플랫폼을 만드는가입니다. 이것은 어느 한 국가나 지역의 단독 공연이 아니라, 우리 모두가 관련된 글로벌 과제로, 컴퓨팅의 미래를 재구성하는 데 목적이 있습니다.