세르게이 브린 해설: AI 기술의 비법과 빠른 발전 정리

당신은 매일 일할 거예요.

 네,  솔직히 말해서 제 인생에서 가장 즐거웠던 시간 중 하나였어요.

 그리고 저는 CO가 이론상 등장하기 한 달 전에 은퇴했고, 이게 괜찮다고 생각했습니다.

 나는 다른 일을 하고 싶어요 .

 나는 카페에서 시간을 보내며 물리학 책을 읽고 싶다.

 응.

 그리고 한 달쯤 지나서, 저는 이게 실제로 일어나지 않는다는 걸 깨달았습니다 .

 그래서 저는 사무실에 가기 시작했어요.

 사무실에 갈 수 있게 되자마자요.

 그리고 사실 아주 솔직하게 말해서, OpenAI에 Dan이라는 사람이 있었는데, 제가 작은 파티에서 그를 우연히 만났는데, 그가 말하더군요.

 "이봐, 너 뭐 하는 거야?" 이건 컴퓨터 과학 역사상 가장 큰 변혁의 순간과 같습니다 .

 그렇죠.

 당신은 컴퓨터 과학자이시군요.

 저는 컴퓨터 과학자입니다.

 그건 잊어버려요.

 구글의 창립자이시지만, 컴퓨터 과학 박사과정에 재학 중이셨죠 .

 아직 박사학위를 마치지 못했지만, 노력하고 있습니다.

 계속 일하세요.

 우리는 거기 도착할 거예요.

 기술적으로는 휴가 중이 맞죠? 그리고 어, 그가 나한테 이걸 말했고 난 이미 사무실에 조금 들어가기 시작했는데, 아니, 그가 옳았어라고 생각했고 어, 정말 믿을 수 없을 정도로 놀라웠어.

 다들 AI 기술을 따라가고 있지만 컴퓨터 과학자로서,  내 인생에서 가장 흥미로운 일이야.

 기술적으로, 그리고 기하급수적으로 발전하는 이 속도.

 우리가 경력에서 본 어떤 것보다도 빨라.

  지난 30년이나 40년 동안 우리가 한 모든 일이 이 순간으로 이어진 것 같아.

 그리고 이 모든 게 저절로 합쳐지고 있어.

 그 속도 말이야.

 구글이라는 회사가 100명의 사용자와 10명의 직원으로 시작해서 지금은 20 억 명이 넘는 사람들이 사용하고 있어.

 6개나 5개의 제품이 20 억 명이 넘지.

 셀 수도 없을 만큼이야.

  지구상 대부분의 사람들이 구글 제품을 사용하기 때문이지.

 그 속도를 설명해 줄 수 있어.

 AI의 발전은 정말 놀랍지.

 비교해 보면 그렇지.

 웹이 퍼졌다는 건 알겠지만 기술적으로는 그렇게 많이 변하지 않았어요.

 매달, 매년 말이죠 .

 하지만 이러한 AI 시스템은 실제로 많은 것을 변화시킵니다.

 아시죠, 한 달 동안 어딘가에 갔다가 돌아왔을 때, "와, 무슨 일이 있었던 거지?"라고 생각하게 되는 거죠.

 누군가가 당신이 코드 제출을 시작했다고 말했고,  아빠가 집에 있다는 사실에 모두가 겁을 먹었다고 했습니다.

 좋아요.

 아빠는 홍보가 필요했어요.

 무슨 일이에요? 제가 제출한 코드는 그다지 흥미롭지 않았습니다.

 제가 뭔가에 접근하기 위해 제 자신을 추가해야 했고, 여기저기에 작은 봉인이 필요했던 것 같아요.

 음, 아무것도 아니에요.

 상을 받을 만한 것도 아니에요 .

 음, 하지만 기본적인 일을 하려면, 기본적인 실험을 하려면, 그런 게 필요하다는 걸 알죠.

 음, 저는 시스템의 다양한 부분을 다루려고 노력했습니다.

 우선 재미있고, 둘째로 제가 말하는 것이 무엇인지 알 수 있도록요 .

 음,  실제 경영상의 책임은 없지만 회사로 돌아가서  모든 작은 부분까지 실제로 깊이 파고들 수 있다는 건 정말 영광스러운 일이에요.

 지금 당장 AI 스택 중에서 다른 부분보다 더 관심 있는 부분이 있나요?  당신을 완전히 사로잡은 특정 문제가 있나요? 네, 저는  몇 년 전, 그리고 아마 1년 전에 시작했는데,  사전 훈련이라고 부르는 것과 정말 밀접하게 관련되어 있었습니다.

 사실 사람들이 AI 훈련이라고 생각하는 것의 대부분은  다양한 역사적 이유로 사전 훈련이라고 부르는 것입니다.

 음, 하지만 그건 엄청난 양의 컴퓨터를 쏟아붓는 것과 마찬가지죠 .

 음, 그리고 음, 저는 많은 것을 배웠습니다.

 아시 다시피, 그 일에 깊이 관여하고 우리가 모델에서 모델로 옮겨가는 것을 보고, 작은 실험을 하는 것을 보는 것만으로 도, 음, 그냥 재미로 한 것입니다.

 그래서 내가 해냈다고 말할 수 있었어요.

 음, 그리고 음, 최근에는 특히 사고 모델이 등장하면서 훈련 이후에도 그렇습니다.

 음, 그게 AI 전반에 걸쳐 또 다른 큰 진전이었습니다 .

 그래서, 아시다시피, 우리는 실제로 천장이 무엇인지 모릅니다.

 당신이 즉각적인 엔지니어링에서 무슨 일이 일어나고 있는지 설명하고 심층 연구를 진행하며 민간인 에게 무슨 일이 일어나고 있는지 설명할 때, 그런 종류의 계단 함수를 어떻게 설명할 것인가요? 사람들이 당근을 아래로 내리지 않고 Gemini의 모바일 앱에서 심층 연구를 보고 있다고 생각하는데, 모바일 앱이 있고 꽤 훌륭하고, 그런데 당신이 그것에 대해 이야기한 후에 접혔고, 알겠어요, 구글은 지금 정말 대단한데, 실제로 앱을 열라고 하면 원하는 대로 해주죠.

 하지만 그 심층 연구에서 수행한 스레드 수, 쿼리 수, 후속 조치 수가  200에서 300입니다.

 아마도 그 점프를 설명하고  그 다음 점프가 무엇이라고 생각하시나요? 저에게 AI에 대한 흥미로운 점은, 특히 요즘은 사람들이 찾고 있는 민첩성과는 거리가 멀다는 것입니다.

 초인적 지능은 아니지만, 매우 똑똑하고 분명 사람들을 놀라게 할 수 있습니다.

 그래서 저는 초능력이란 제가 할 수 없는 일을 대량으로 처리할 수 있는 능력이라고 생각합니다.

 예.

 오른쪽.

 그러니까, 기본적으로 우리의 AI 시스템을 사용하면 상위 10개 검색 결과를 수집해서 그 중에서 필요한 정보를 추출하는 거죠.

 음, 하지만 솔직히 말해서 그건 제가 직접 할 수 있는 일이에요 .

 아시겠지만, 아마 시간이 좀 더 걸릴 것 같아요 .

 하지만 맨 위의 검색 결과, 예를 들어 수천 개의 결과를 끌어내리고 각 결과에 대한 검색을 추적하여 자세히 읽는다면, 저에게는 일주일이 걸리는 작업입니다.

 내가 그럴 수는 없어.

 이것이  심층 연구 프로젝트를 활용하지 않는 사람들이 충분히 인식하지 못하는 점이라고 생각합니다 .

 우리가 F1 드라이버를 무대에 올리기 전에요.

 저는 초보자입니다.

 저는 그것에 대해 아무것도 모릅니다.

 10년마다 몇 명이 죽는지 말씀드렸습니다.

 그리고 나는 1마일당 사망자 수를 늘리고 싶다고 말했습니다 .

 처음엔 정말 힘들 거라는 생각이 들었어요 .

 나는 당신에게 최선을 다해 최고의 이론을 생각해 내도록 허락하고 싶었습니다.

 그렇게 하자.

 그리고 괜찮았어요.

 그리고 이렇게 많은 팀이 있고, 이렇게 많은 종족이 있는 것 같았습니다.

 하지만 잠깐만요.

 그것을 검토한 결과,  연습 마일을 포함해야 한다고 말하는 시스템이 문자 그대로 나왔습니다.

 그러면 트랙의 1마일 마다 100마일의 연습 마일이 있다고 가정해 봅시다 .

 그리고 그것은 문자 그대로 마일당 사망자 수를 추산해 보여주었습니다.

 그리고 교차 참조를 시작하면서 , '맙소사, 이건 마치 누군가의 학부 학기 논문 같군,  몇 분 만에 끝났네'라는 생각이 들었습니다.

 그렇죠, 정말 놀랍죠.

 그리고 우리 모두는 갑자기 " 좋아, 이걸 AI에 던져넣어야겠다"고 결심하는 경험을 한 적이 있습니다.

 실제로 효과가 있을 거라고 기대하지는 않아요.

 그러면 "와 , 정말 효과가 있구나"라고 생각하게 될 거예요.

 그럼, 아빠 로서의 삶을 마치고 집으로 돌아가는 순간 , '내 아이들이 뭘 할까?'라는 생각이 드는 지경에 이르신 적이 있나요?  그리고 그들이 올바른 방법으로 배우고 있는 걸까요? 그리고 그들이  지금 하고 있는 모든 것을 완전히 바꿔야 할까요? 여러분도 그런 순간을 경험해 보셨나요? 네, 솔직히 말해서 어떻게 생각해야 할지 모르겠어요.

 저는 마법같은 방법은 없어요.

 제 말은, 제게 고등학생과 중학생이 있는데, 아시다시피 AIS는 기본적으로 이미 앞서가고 있다는 거예요.

 물론 AIS가 특히 어리석은 몇 가지 일이 있고,  인간이 결코 하지 않을 실수를 저지르기도 하지만, 일반적으로 수학이나 미적분 같은 것에 대해 이야기한다면, AIS는 매우 훌륭합니다.

 아시다시피, 그들은 수학 경연 대회나 코딩 경연 대회 같은 곳에서 몇몇 뛰어난 인간을 상대로 우승할 수 있습니다.

 그리고 나서 저는 이렇게 생각합니다.

 "좋아, 내 아들이 2학년에서 3학년으로 진학할 때 무엇을 배울까?" 그리고 저는 마음속으로 생각하고 그에게 이것에 대해 이야기합니다 .

 글쎄요, AI가 정확히 무엇이 될 건가요? 정확히.

 응.

 응.

 비교할 만한 것 같죠? 물론,  아들에게 "봐라, 하지마, 아직 안 해"라고 말할 부분이 있을 겁니다.

  이걸 바탕으로 당신의 삶을 계획할 수 있을지 모르겠어요.

 사실, 저는 제 인생을 기업가가 되거나 그런 식으로 특별히 계획한 적이 없습니다.

 저는 수학과 컴퓨터 과학을 좋아했을 뿐이에요.

 아마도 제가 운이 좋아서  세상에 유용하게 쓰일 수 있었던 것 같아요.

 모르겠습니다.

 제 생각엔, 제 아이들은 자기가 좋아하는 일을 해야 한다고 생각해요.

 바라건대, 어느 정도 도전적이어서 다양한 종류의 문제나 그런 것들을 극복할 수 있을 겁니다.

 구체적으로 어떤가요? 대학은 어때요? 대학이 오늘날처럼 계속 존재할 것이라고 생각하시나요? 제 말은,  이런 종류의 AI 도전이 시작되기 전부터 대학에서는 이미 이런 종류의 혁명이 일어나고 있었던 것 같아요.

 사람들은 '이게 가치가 있을까?'라고 생각하죠.

 저는 좀 더 직업적으로 살아야 할까요? 실제로 무엇이 유용할까요? 그래서 우리는 이미   대학에 대한 질문이 제기되는 이런 종류의 상황에 돌입하고 있습니다.

 응.

 AI가 분명히 그것을 최우선으로 생각한다고 생각합니다.

 부모로서 저는 미국의 교육에 대해 많은 생각을 합니다.

  중산층 상류층은 어떤 대학에 진학하고 어떻게 그곳에 도달하는지에 관심이 많습니다.

 솔직히 요즘은 대학에 가지 않는 게 좋을 것 같다는 생각이 들어요.

 기본적으로 그렇죠.

 응.

 응.

 세르게이, 하드웨어에 대해 물어볼 수 있나요? 아시다시피 몇 년 전 구글은 보스턴 다이내믹스를 인수했는데 , 시대를 조금 앞서 있었던 건 사실 이지만, 이 시스템들이 시각 정보와 감각 정보를 통해 학습하고 기본적으로 주변 환경 에 적응하는 법을 배우는 방식이   하드웨어에 있어서 꽤 심각한 학습 곡선을 촉발하고 있습니다.

 현재 로봇 시스템을 만드는 스타트업이 수십 개나 있습니다 .

 로봇공학과 하드웨어 분야에서 무엇을 보시나요? 올해는 상황이  정말 좋아지기 시작하는 시점인가요? 제 말은, 저희는 로봇 회사 5개 정도를 인수했다가 나중에 매각했고, 보스턴도 그중 하나였습니다.

 로봇은 다 멋지지만 소프트웨어는 좀 부족하더군요.

 음, 그게 우리가 그것을 정말 유용하게 만들려고 시도했던 때마다 그랬지만, 아마도 언젠가는 그게 더 이상 사실이 아닐 거예요, 그렇죠? 하지만 최근에 그런 걸 본 적이 있나요 ? 당신은 인간형 로봇을 믿나요? 아니면 그것은 약간 지나치다고 생각하시나요? 저는 아마도 인간형 로봇을 별로 좋아하지 않는 이상한 사람일 겁니다.

 하지만 제가 냉소적인 건지도 몰라요.

 적어도 두 개 이상의 인간형 로봇 스타트업을 인수한 후에 매각했거든요.

 음, 하지만 그 이유는 사람들이 대부분 인간형 로봇을 만들고 싶어하는 이유는  세상이 이런 형태의 요소를 중심으로 설계되었고, 유튜브나 비디오를 보고 훈련할 수 있고, 사람들이 온갖 일을 할 수 있기 때문입니다.

 음, 저는 개인적으로 AI에 충분한 평가를 내리지 않았다고 생각합니다.

 AI는 시뮬레이션과 실제 생활을 통해 다양한 상황을 처리하는 방법을 매우 빠르게 학습할 수 있습니다.

 그리고 모든 것을 작동시키기 위해 인간의 경우  팔, 다리, 바퀴가 정확히 필요한 것과 같은 수인지는 모르겠습니다.

 인간의 경우 팔, 다리, 바퀴가 전혀 필요하지 않습니다.

 그래서 저는 아마 그 점에 대해서는 그다지 강경한 입장을 취하지 않을 겁니다.

 하지만 공평하게 말하자면, 인간형 로봇을 만드는 정말 똑똑한 사람들이 많이 있습니다 .

 그러니 저는 그것을 할인하지 않을 겁니다.

 프로그래머가 되는 길은 어떤가요? 이것이 우리가 유한한 데이터 집합에서 보고 있는 것입니다.

 그리고 들어보세요, 구글은 이제 20년 된 코드 비트 코드 베이스를 가지고 있습니다.

 그러니까 실제로는 꽤 큰 영향을 미칠 수도 있겠네요.

 회사에서 문자 그대로 무엇을 보고 있나요? 아시다시피, 10배 뛰어난 개발자가 항상 이상적인 존재인가요?  가끔 유니콘을 몇 개 얻을 수 있는 거죠.

 하지만 모든 개발자의 생산성이 8~10 수준에 도달하는 걸 볼 수 있을까요? 그냥 그럴까요? 아니면 전부 컴퓨터로 처리하고, 우리가 확인하고 , 너무 이상하지 않은지 확인할 뿐일까요? 음, 코드를 진동시키면 이상해질 수 있거든요.

 응.

 이 말을 하는 게 부끄럽네요.

 좋아요.

 최근에 회사 내에서 큰 다툼이 있었습니다.

   코딩에 사용할 수 있는 것과 사용할 수 없는 것을 나열한 목록이 있었는데, 제미니는 그 목록에 없었습니다 .

 당신은 순수해야 해요.

 할 수 없어요.

 정말 이상한 이유가 여러 가지 있어서,  제미니 코드에 바이브 코드를 넣을 수 없다는 게 정말 이해가 안 돼요.

 아무도 이 규칙을 시행하고 싶어하지 않겠지 만, 음, 어떤 이유에서인지 실제 내부 웹 페이지에 누군가가 이걸 넣어서 그들과 큰 싸움이 있었습니다 .

 알다시피, 저는 놀라울 정도로 오랜 시간 후에 그것을 해결했습니다.

 어쨌든, 문제는 해결되었고 사람들은 외부 커서를 사용하고 시도하고 있습니다.

 세상의 모든 커서가 그렇듯이,  사람들을 더 생산적으로 만드는 것이 무엇인지 알아보기 위해서입니다.

  3년 후를 내다보면 기초적인 모델의 수가 점점 늘어나서 일반적인 모델을 넘어 고도로 전문화될 것이라고 생각하시나요? 아마도 칩 설계를 위한 매우 구체적인 모델이 있을 겁니다.

  생물학적 전구체 설계, 즉 단백질 접힘에 대한 매우 구체적인 모델이 분명히 존재합니다.

 세르게이 , 미래에는 기초 모델의 수가 오늘날 의 몇 배나 될 것 같 나요? 그 중간쯤? 좋은 질문이네요.

 제가 말씀드리고 싶은 건, 여러분이 저만큼 잘 추측하실지는 모르겠지만, 제가 추측해야 한다면, 아시다시피, 상황은 점점 더 수렴되고 있습니다.

 음, 음, 이건 머신 러닝 전반에 걸쳐 사실이에요 .

 예전에는 온갖 종류의 모델과 시각 관련 분야의 합성 신경망이 있었고, 텍스트와 음성 등에는 RNN이 있었고, 이 모든 것이  기본적으로 변환기로 전환되었고, 점점 더 하나의 모델이 되어가고 있습니다.

 지금은 가끔씩 특수 모델을 사용하여 많은 이점을 얻고 있으며,   특정 대상이 있을 때 반복 작업을 수행하는 과학적으로 좋은 방법입니다.

  모든 언어로 모든 것을 하거나 이미지, 비디오, 오디오를 한 번에 처리할 필요가 없습니다.

 하지만 일반적으로 우리는 그렇게 한 후에 학습한 내용을 가져와서 기본적으로 그 역량을 일반 모델에 적용할 수 있습니다.

 그러니 그다지 이점이 없습니다.

 음, 알다시피,  좀 더 작고 전문적인 모델을 조금 더 빨리, 조금 더 저렴하게 만들 수도 있겠지만 추세는 그렇지 않았습니다.

   AI가 발전함에 따라 인간과 컴퓨터의 상호작용이 어떤 모습일지에 대한 관점이 있나요? 예전에는 당신 덕분에 검색창이 생겼었죠.

 몇 가지 키워드나 질문을 입력하고 인터넷의 링크를 클릭하면 답변을 얻을 수 있었습니다.

 미래는 질문을 타이핑하는 걸까요, 아니면 AirPod에 대고 말하는 걸까요, 아니면 생각하는 걸까요, 생각하는 걸까요, 아니면 뭐지, 뭐지, 그렇죠.

 그러면 답은 당신에게 그냥 말해줄 뿐입니다.

 그런데 덧붙여 말씀드리자면, 오늘은 금요일이었잖아요, 맞죠? Neuralink는 인간 뇌 인터페이스 분야에서 획기적인 명칭을 받았습니다 .

 FDA가 모든 사람이 임플란트를 받을 수 있도록 허가하는 데 있어서 매우 큰 진전이라고 말하고 싶습니다.

 응.

 그리고 다음 10년 동안  가장 보편적으로 활용될 인간-컴퓨터 상호작용 모델이 무엇이라고 생각하는지 요약해 주시겠습니까?  안경에 화면을 붙이는 아이디어가 있는데,  오래전에 시도해보셨죠? 응.

 제가 뭔가 망 쳤어요.

 솔직히 말씀드리자면, 어, 타이밍이 전혀 틀렸어요.

 또 일찍.

 응.

 네, 맞아요.

 오른쪽.

 하지만 일찍.

  다르게 했으면 하는 점이 꽤 있지만, 솔직히 말해서 구글 클래스에 기술이 적응하지 못한 것 같았어요 .

 음, 하지만 요즘은 이런 것들이 더 현명하다고 생각해요.

 저는 배터리 수명 문제가 여전히 있다고 생각하는데, 저희와 다른 사람들이 극복해야 할 문제입니다.

 음, 하지만 저는 그것이 멋진 폼팩터라고 생각해요.

 그런데 10년이라고 하면, 많은 사람이 특이점은 5년 뒤에 온다고 말하죠.

 그래서  미래를 꿰뚫어 볼 수 있는 당신의 능력은 매우.

.

.

 혹시 죄송한 분 계신가요? 제가 이것에 대해 질문드리겠습니다.

 래리가 몇 년 전에 인간은 진화의 디딤돌이라고 했던 말이 있었죠.

 알겠습니다.

 이것에 대해 말씀해 주시겠습니까? AGI 초지능이나 실리콘 지능이 인간의 능력을 능가하고 인간이 진화의 진행에 있어서 디딤돌이라고 생각하십니까 ? 아휴, 가끔 우리 괴짜들은 술을 너무 많이 마시고 떠들썩해지는 것 같아요.

 두 잔 마셨고, 음, 이제 갈 준비가 됐어요.

 이 대화를 좀 더 나눠봐야겠어요.

 음, 인간 임플란트요.

 갑시다.

 제 말은, 우리는  우리보다 훨씬 더 잘할 수 있는 AI에 대한 경험을 쌓기 시작했다는 겁니다.

 음, 그리고 그들은 확실히, 아시다시피, 제 수학과 코딩 기술을 생각하면, 지금은 AI 로 전향하는 게 더 낫다고 생각합니다 .

 그럼 나는 그것에 대해 어떻게 생각할까? 사실, 저는 별로 신경 쓰지 않아요.

 알다시피, 저는 그것을 도구로 사용합니다.

 그래서 저는 익숙해진 것 같지만,  앞으로 그들이 더욱 유능해진다면, 음, 다르게 볼 수도 있을 것 같아요.

 그렇죠, 불안한 순간이 있을 수도 있겠죠.

 그럴 것 같아요.

 덧붙여 말하자면, AI를 활용하는 가장 쉬운 방법은 관리입니다 .

 네, 물론입니다.

 그리고 저는 제미니에서 우리의 업무 채팅 중 일부에서 이런 일을 했습니다.

 Slack과 비슷한 종류지만, 우리만의 버전도 있습니다.

 우리는 실제로 매우 강력한 AI 도구를 가지고 있었습니다.

 어쨌든 불행히도 우리는 그것을 일시적으로 없애버렸습니다.

 우리는 그것을 다시 가져와서 모든 사람이 볼 수 있게 할 생각이지만, 그렇게 되면 채팅 공간 전체가 줄어들고 꽤 복잡한 질문에 답해야 할 수도 있을 겁니다 .

 그래서 저는 "좋아요, 이걸 요약해 주세요.

"라고 말했습니다.

 좋습니다.

 이제 각자에게 작업할 일을 할당하세요.

 그리고 그것을 다시 붙여 넣었습니다.

 그래서 사람들은 그것이 AI라는 것을 깨닫지 못했습니다.

 나는 곧 그것을 인정했습니다.

 음, 여기저기서 몇 가지 경품이 있었지만, 놀라울 정도로 효과가 좋았습니다.

 그러자 저는 " 이 채팅 공간에서 누가 승진해야 할까?"라고 생각했습니다.

 음, 그리고 사실 이 여성을 골랐어요.

 젊은 여성 엔지니어인데, 아시다시피 저는 그녀가 별로 목소리를 높이지 않는다는 걸 전혀 몰랐어요.

 음, 특히 그 홍보에서 엄청난 성과를 냈죠.

 아니, 그런 다음 음, 저는 잘 모르겠지만 AI가 뭔가를 감지했고, 저는 매니저와 이야기를 나눴는데, 그는 '그래, 알겠지? 그녀는 정말 열심히 일해서 이 모든 걸 해냈어.

'라고 말했어요.

 제 생각엔 결국 그렇게 된 것 같아요.

 음, 글쎄요.

 시간이 지나면서 사람들은  이런 일들을 할 수 있다고 당연하게 여기게 되었지만, 제가 놓친 AI 활용 사례가 있는 것 같아요.

 아마  더 자주 시도해봐야 할 것 같아요.

 Gemini를 사용 중이라면 검색을 통해 Google 탐색을 이용하는 것처럼 실제 Gemini 앱을 다운로드하기만 하면 됩니다 .

 정말 멋지죠.

 정말 최고의 모델이에요.

 그렇다고 생각해요.

 2.

5 Pro를 사용하시는 게 좋습니다.

 2.

5 프로.

 돈을 내야지, 그렇지? 아 , 그렇군요.

 몇 가지 질문이 있네요.

 무료로 몇 가지 메시지를 받을 수 있지만,  여러 번 하면 한 달에 20달러를 벌어야 합니다.

 무료로 제공하고 옆에 광고를 넣는다는 비전이 있나요? 응.

 하드웨어 비용이 한 단계 낮아지면 모든 것이 무료가 됩니다.

 음, 알겠습니다.

 오늘은 광고 없이 무료로 이용할 수 있습니다.

 당신은 최고 모델의 특정 숫자를 얻었습니다.

 저는 우리가    처음부터 모든 사람에게 무한히 공급할 수는 없지만, 항상 최고의 모델을 갖게 될 가능성이 높다고 생각합니다.

 하지만 다음 세대로 넘어갈 때마다, 알다시피, 매번 세대를 지나면서 새로운 무료 티어는 보통 이전 프로 티어만큼 좋고, 때로는 더 좋기도 합니다.

 좋아요, 세르게이 브리트에게 맡겨주세요 .

 감사합니다.