생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

  2025년 초 AI 생태계 동향 분석 AI 플랫폼 Poe의 사용자 데이터 기반 (2025년 3월 10일)  참조: https://poe.com/ko/blog/report-early-2025-ai-ecosystem-trends   Poe는 100개 이상의 AI 모델을 제공하는 플랫폼으로, 수백만 명의 사용자 데이터를 기반으로 AI 생태계 동향을 분석하고 있습니다. 이 보고서는 2024년 초부터 2025년 초까지의 AI 모델 사용 추세를 보여줍니다. AI 모델 생태계 확장 추이 (2024-2025) 2024년 초2024년 중반2024년 말2025년 초020406080모델 다양성 및 사용량 증가 (%) 카테고리 2024년 초 시장 주도 2025년 초 시장 주도 주요 변화 텍스트 AI GPT-4 (OpenAI) GPT-4o (OpenAI) Anthropic의 점유율 증가, DeepSeek 등장 이미지 AI DALL·E-3 (OpenAI) Imagen3 (Google) 모델 수 3개→25개, 시장 지형 완전 재편 비디오 AI Runway (독점) Veo2 (Google) 8개 이상 공급자로 확대, Google 급부상 텍스트 생성 AI 시장 분석 모델별 점유율 회사별 점유율 OpenAI 38.3%Anthropic 34.2%DeepSeek 7%Google 4%기타 16.5% 주요 발견점 OpenAI와 Anthropic이 텍스트 생성 AI 시장의 약 85%를 차지 2024년 6월 Claude 3.5 Sonnet 출시 이후 Anthropic의 사용량이 급증하여 OpenAI와 경쟁 심화 사용자들은 새로운 모델이 출시되면 빠르게 이전 버전에서 전환 (GPT-4→GPT-4o, Claude-3→Claude 3.5) DeepSeek-R1 및 -V3는 2024년 12월부터 7%의 점유율을 확보, 기존 오픈소스 모델보다 강세 Google의 Gemini 계열은 2024년 10월까지 성장했으나 이후 하락세 이미지 생성 AI 시장 분석 모델별 점유율 회사/그룹별 점...

생성형 AI 모델 (Gemini Advanced, Claude 3 Opus, GPT-4o) 데이터 분석 능력 비교 1930년부터 2014년까지의 월드컵 경기 데이터 (아래 시트) 를 3가지 생성형 AI 모델 (Claude AI, GPT-4o, Gemini Advanced)을 사용하여 분석하고, 그 결과를 비교 분석해보았습니다. 각 모델별로 스프레드시트 데이터를 어떻게 분석하고 시각화하여 월드컵 경기의 추세와 특징을 어떻게 설명을 하고 있는지 비교 평가 해보았습니다. 테스트용 스프레드시트 데이터는 1930년부터 2014년까지 월드컵 경기에 대한 데이터  (개최연도, 개최지, 승리국가, 준우승 국가, 평균 관중 수, 총 경기수, 골 수, 평균 골 수)  입니다. Google Spreadsheet 데이터 원본 링크 월드컵 연도 개최지 승리국 준우승 평군관중 참가팀 경기수 골 스코어 평균 골수 1930 World Cup Uruguay 1930 Uruguay Uruguay Argentina 32,808 13 18 70 3.9 1934 World Cup Italy 1934 Italy Italy Czechoslovakia 21,353 16 17 70 4.1 1938 World Cup France 1938 France Italy Hungary 20,872 15 18 84 4.7 1950 World Cup Brazil 1950 Brazil Uruguay Brazil 47,511 13 22 88 4 1954 World Cup Switzerland 1954 Switzerland Germany Hungary 29,562 16 26 140 5.4 1958 World Cup Sweden 1958 Sweden Brazil Sweden 23,423 16 35 126 3.6 1962 World Cup Chile 1962 Chile Brazil Czechoslovakia 27,912 16 32 89 2.8 1966 World Cup England 1966 England Eng...