좋은 질문입니다. 우선 개념부터 짚고 넘어가면 다음과 같습니다.

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은 시간이 흐름에 따라 일정한 속도로, 꾸준히 발전하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 매년 정확히 5%씩 기술이 향상된다면 그것은 선형적인 발전입니다. 시각적으로는 직선 그래프로 나타납니다.

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AI는 일반적으로 <em>가속적으로 발전</em>하고 있다고 평가받습니다. 이는 발전 속도가 시간이 지남에 따라 빨라지고 있다는 뜻입니다. 시각적으로는 곡선(기하급수적 곡선, exponential curve) 형태입니다.

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몇 가지 핵심적인 이유가 있습니다:

<h4>(1) </h4><ul>
<li>무어의 법칙에 따라(과거 기준), 반도체 성능은 일정 시간마다 두 배가 되어 왔습니다.</li>
<li>클라우드, GPU, 특수 AI 칩(NVIDIA, TPU 등) 덕분에 대규모 모델 훈련이 가능해졌습니다.</li>
</ul><h4>(2) </h4><ul>
<li>인터넷, 스마트폰, IoT 등으로 인해 데이터가 기하급수적으로 늘어나고 있습니다.</li>
<li>데이터는 AI 학습의 핵심 자원입니다.</li>
</ul><h4>(3) </h4><ul>
<li>트랜스포머, 자가회귀 모델, RLHF, Chain-of-Thought 등의 아이디어가 AI 능력을 단기간에 크게 끌어올렸습니다.</li>
</ul><h4>(4) </h4><ul>
<li>더 나은 AI → 더 나은 연구 생산성 → 더 나은 AI</li>
<li>예: AI가 논문을 읽고 요약하고 코드 작성까지 도와주는 시대.</li>
</ul><hr><h3></h3>

항상 그렇지는 않습니다. **"AI 겨울"**이라고 불리는 정체기들도 있었고,

한계에 부딪히는 순간들이 있습니다.

하지만 최근 10~15년간은 명백한 가속 성장을 보였습니다. 특히 2012년 이후 딥러닝이 부활하면서 매우 가파른 발전이 있었죠.

<hr><h3></h3><ul>
<li>: 일정한 속도</li>
<li>: 일반적으로 </li>
<li>: 컴퓨팅, 데이터, 알고리즘, 자기증폭 구조 때문</li>
<li>: 항상 직선적으로 가속하는 건 아니며, 도전과 한계도 




지피티가 선형보단 가속이라는데



글이 다 깨져서 미안