인공 지능(AI) 시장의 긴 겨울잠에서 깨어나고 있다. 인공 지능은 공상 과학의 오랜 단골 소재이자, 컴퓨터 역사의 처음과 끝을 잇는 연결 고리다.

기대가 큰 만큼 외면을 받았던 적도 있었다. 1980년 AI에 대한 기업의 관심은 상당했다. 하지만 곧 실체 없는 미래로 취급 받으며 시장에서 잊히는 듯했다.

이 시기를 ‘리처드 가브리엘’은 ‘AI 겨울(AI Winter)’라 표현하기도 했는데, 실제로 그랬다.

그렇다면 2017년 현재 불고 있는 열풍은 긴 겨울잠에서 AI가 깨어나 본격적인 르네상스 시대가 열리고 있다는 신호일까?

◆“선순환 고리의 완성이 AI 르네상스 열어”

학문과 연구 분야는 논외로 하고 기업 시장의 분위기를 통해 AI가 르네상스 시기를 맞이하고 있는지 살펴보면, 일단 각종 지표가 말을 해주고 있다.

대표적인 것이 AI 관련해 ‘엔비디아’가 급성장을 하며 시장의 관심을 몰고 다니는 것이다.

엔비디아의 주가 고공 행진은 단순한 지표가 아니라 실제 많은 기업이 GPU를 기반으로 AI 관련 투자를 서두르고 있음을 보여주는 방증이다.

기업이 이처럼 큰 관심을 두는 이유는 “이제는 뭔가 해볼 만 하다”는 계산 때문이다.

예전처럼 인프라, 플랫폼, 개발 측면에서 AI의 진입 장벽은 크게 낮아졌다. GPU 덕분에 이제는 예전보다 더 경제적이고 효율적으로 인프라를 꾸릴 수 있게 됐다.

오픈 소스 중심의 각종 프레임워크, 라이브러리, SDK의 등장과 커뮤니티가 주도하는 발전 덕에 AI 관련 개발은 소수의 전문가만 할 수 있는 것이 아닌 영역이 되어 가고 있다.

여기에 결정적인 것 하나가 더해지면서 AI는 수직으로 상승하게 됐다.

바로 ‘데이터’다.

아무리 실력 좋은 요리사가 있어도 ‘재료’가 없으면 소용없듯이, 과거 AI 겨울 시대와 비교할 수 없을 정도로 방대한 데이터 셋이 온라인상에 쌓여 있고 누구나 쉽게 접근할 수 있는 ‘빅 데이터’가 준비된 마당에 AI에 전력투구하지 않을 이유가 없어진 것이다.

더군다나 전 세계적으로 스마트폰 사용 인구는 꾸준히 늘고 있고, 사물인터넷(IoT)을 통해 연결되는 사물도 작은 단위의 센서부터 자동차까지 스펙트럼이 넓어지고 있다.

특히 2020년이면 5G 네트워크가 상용화되면 IoT는 모두의 현실로 다가올 것이다. 이처럼 연결이 확장될수록 기업이 접근할 수 있는 데이터는 많아지고, 이 데이터 속에서 새로운 가능성을 누가 더 빨리 찾느냐가 새로운 게임의 규칙이 때문이다.<그림1 ‘3, 4, 5세대 이동통신의 속도 비교’ 참조>(출처: CNET)

▲ 그림1 ‘3, 4, 5세대 이동통신의 속도 비교’ 참조>(출처: CNET)

▲ 그림1 ‘3, 4, 5세대 이동통신의 속도 비교’ 참조>(출처: CNET)

◆“IT 서비스, 통신, 금융, 제조, 소매 업종의 도입이 가장 두드러져”

현재 AI 관련 주도권 경쟁이 치열한 분야는 IT, 통신, 금융, 제조, 의료 등을 꼽을 수 있다.

특히 글로벌 IT 기업 구글, 아마존, 애플은 모두 AI를 미래 핵심 경쟁력으로 보고 기술 개발과 적용에 막대한 투자를 아끼지 않고 있다.

구글의 경우, 올해 열린 ‘구글 IO 2017’ 컨퍼런스에서 CEO 순다르 피차이가 직접 나와 모바일에서 AI로 전략의 우선순위(Mobile First to AI First)를 바꿨다고 발표할 정도로 강력한 의지를 나타내고 있다.

아마존 역시 ‘알렉사’를 통해 대중에게 AI 선도자의 이미지를 심는 동시에 접목 가능한 모든 분야에 AI를 발빠르게 적용하고 있다.

애플은 그 동안 시리 외에 이렇다 할 움직임이 없어 보였지만, 아이폰X를 발표하면서 원대한 AI 전략을 모두에게 알렸다.

AI 전용 칩과 과하다 싶을 정도로 여러 센서를 장착한 아이폰X를 통해 애플 역시, 쇼핑, 여가, 영상이나 음악 등 다양한 분야에서 AI 생태계를 탄탄히 할 것으로 보인다.

통신 쪽도 열기가 뜨겁긴 마찬가지다.

통신사들은 전통적인 운용관리시스템 분야에 AI를 적용하는 것부터 시작해 차세대 서비스 미디어, 에너지, 금융, 스마트 홈 등에도 지능화를 추구하고 있다.

가상 화폐와 핀테크 등 시장의 판을 뒤집는 변화가 연이으면서 발등에 불이 떨어진 금융권은 각종 위험 관리, 각종 규제 대응 등 전통적인 분석 업무의 기틀을 AI로 바꾸는 것뿐 아니라 오픈 API 시대의 문을 열 열쇠로 AI에 주목하고 있다.

제조는 공장 자동화의 연장 선상에서 AI를 바라보는 것과 제품 자체의 개념과 성격을 AI 지향적으로 바꾸는 두 가지 측면에서 접근하고 있다.
대표적인 업종이 ‘자동차’ 분야다.

자동차는 자율주행을 시작으로 빠르게 AI가 접목되고 있다. 업계에서 머지않아 자동차는 교통 수단이 아니라 움직이는 거실이나 사무실이 될 것이라고 말하는 배경에 AI가 자리하고 있다.

소매 역시 옴니채널이 대세가 되면서 온라인 업계의 오프라인 진출, 유통업체의 온라인 사업 강화에 따라 그 어느 때보다 경쟁이 치열해지고 있다.

관련 소비자의 행동과 취향을 분석하고, 상품과 서비스를 추천하는 것, 챗봇을 통해 고객 서비스를 강화하는 것 등 다양한 형태로 AI 접목 분야를 넓히고 있다. <그림2 ‘AI의 진화 1950년~현재’ 참조>(출처: 골드만 삭스-에쿼티 리서치2016년 11월 14일)

▲ 그림2 ‘AI의 진화 1950년~현재’ 참조>(출처: 골드만 삭스-에쿼티 리서치2016년 11월 14일)

◆“IT 업계 역시 발 빠르게 대처 중”

AI 시장에 대한 기대감이 가장 큰 곳은 IT 업계다. 국내 IT 시장도 전통적인 시스템 통합 사업자, 솔루션 공급자, 서비스 제공자 등에서 AI 전담 조직을 갖추고 레퍼런스 확보에 박차를 가하고 있다.

‘유클릭’이 최근 ‘엔비디아’와 손잡고 통신, 금융, 제조, 소매, 공공 등 AI 시장 개척에 나선 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다.

두 회사는 성능과 확장성이 이전 세대보다 크게 개선되고 AI 관련 기업들의 요구 사항이 반영된 여러 기능을 보강한 최신 아키텍처 ‘볼타(Volta) GPU’로 엔터프라이즈 HPC, 슈퍼컴퓨터, 딥러닝 시스템 수요에 적극적으로 대응할 예정이다.

아울러 두 회사는 신경망 트레이닝에 최적화된 구조를 갖추고 있는 ‘볼타’가 현재 AI에 대한 기업의 눈높이를 맞출 수 있을 것으로 보고 있다.

현재 기업은 수천 개의 계층과 수백만 개의 신경이 분포된 더 깊고 복잡한 신경망 적용에 관심이 많은데, 이를 수용하려면 엄청난 성능 확보가 필요하다.

‘볼타’는 이전 세대에 없던 텐서 코어(Tensor Core)가 적용돼 더 큰 성능을 제공한다.

실제로 ‘볼타’ 아키텍처가 작용된 ‘테슬라(Tesla) V100 GPU’의 경우 640개의 텐서 코어가 있고, ‘텐슬라 V100’의 텐서 코어는 추론이나 트레이닝 애플리케이션을 위해 최대 120 텐서 테라 플롭스(Tensor TFLOPS)를 제공한다.

간단히 비교해보자면, 4X4 행렬 곱셈을 할 때 ‘볼타’ 기반 ‘테슬라 V100’은 이전 ‘파스칼(Pascal) 아키텍처’ 기반 테슬라 P100보다 12배 빠른 속도로 계산을 한다. <그림3 ‘파스칼과 볼타의 4X4 행렬 곱셈 비교’ 참조 (출처: 엔비디아)

▲ 그림3 ‘파스칼과 볼타의 4X4 행렬 곱셈 비교’ 참조 (출처: 엔비디아)

유클릭과 엔비디아는 국내 AI 시장이 본격적인 개화기를 맞이하고 있고, 기업의 요구 사항이 반영된 ‘볼타 아키텍처 기반 테슬라 GPU’가 시장의 성장에 촉매 역할을 할 것으로 기대하고 있다.

물론 AI가 또 다른 겨울을 맞이할지 지금 분위기를 이어갈지 누구도 알 수 없겠지만, 한 가지 확실한 것은 4차 산업 혁명 시대란 거창한 주제를 갖다 붙이지 않아도 ‘데이터’가 각종 경영 위험 관리와 미래 수익 창출에 지대한 영향을 끼친다는 것은 자명한 사실일 것이다.

<유클릭 김광정 상무>kj.kim@uclick.co.kr