2023년에는 ▲생성형 AI(Generative AI) ▲듀얼 엔진 디시전 인텔리전스(Dual Engine Decision Intelligence) ▲클라우드 네이티브 보안 등의 기술에 주목해야 한다는 트렌드 보고서가 나왔다.

11일 알리바바그룹의 글로벌 연구 이니셔티브 ‘다모 아카데미(DAMO Academy)’가 ‘2023년 IT 산업에서 주목해야 할 10가지 트렌드’를 발표하며, 이같이 전했다.

이번 발표는 지난 3년간 발표된 논문과 특허 출원 분석을 포함해 약 100명의 과학자, 기업가, 엔지니어 등을 대상으로 조사한 내용에 기반한다.

발표에 따르면 ▲생성형 AI(Generative AI) ▲듀얼 엔진 디시전 인텔리전스(Dual Engine Decision Intelligence) ▲클라우드 네이티브 보안 등의 기술을 주목할 수 있다. 

또 ‘사전학습 멀티모달 기초모델(Pre-trained Multimodal Foundation Models)’, ‘클라우드 인프라 처리 장치(CIPU)’, ‘지능형 반도체(PIM)’, 대규모 도시 단위 디지털 트윈 등의 신기술 또한 급부상 중인 것으로 나타났다.

다모 아카데미는 ‘생성형 AI’가 디지털 콘텐츠 제작 앱의 발전과 함께 영상 제작의 다양성, 창의성, 효율성 등을 더욱 향상할 것으로 전망했다.

또한, 운영 최적화와 머신러닝을 통합한 ‘듀얼 엔진 디시전 인텔리전스’ 기술을 통해 기업과 산업군은 운영 효율성을 향상하고 지속가능한 발전을 실현할 수 있게 된다.

이 밖에도 클라우드와 보안 기술이 통합됨에 따라 보안 서비스는 클라우드 네이티브화, 플랫폼 중심화, 지능화되고 있다.

제프 장(Jeff Zhang) 알리바바 다모 아카데미 대표는 “2023년 다양한 혁신 기술의 발전은 소프트웨어, 하드웨어, 컴퓨팅, 통신 기술의 통합을 촉진할 것이다. 신기술 활용 범위는 점차 확장되고 있으며 이는 버티컬 시장에서의 AI, 디지털 기술 관련 산업의 발전을 더욱 가속화하고 보안 기술, 보안 관리 영역의 공공, 민간, 개인의 협력을 촉진하고 있다. 기술 발전과 산업계 응용으로 인한 혁신은 멈출 수 없는 흐름”이라고 말했다.

▲ (이미지 출처 : 다모아카데미 제공)

◆트렌드 1, 생성형 AI의 활용 범위 확장 = 텍스트, 이미지 또는 오디오 파일을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 ‘생성형 AI’는 현재 주로 시제품과 초안 제작에 활용되고 있다.

이 기술은 게임, 광고, 그래픽 디자인 등의 시나리오 제작에 활용될 수 있으며, 기술 고도화 및 비용 절감 등을 통해 콘텐츠 제작의 다양성과 창의성, 효율성을 향상할 것으로 예상된다. 

향후 3년간, 생성형 AI가 상용화됨에 따라 관련 비즈니스 모델과 생태계가 더욱 발전할 예정이다. 

생성형 AI 모델은 더욱 인터랙티브하고, 안정적이고, 지능적으로 다양한 창작 활동을 지원할 것이다.

◆트렌드 2, ‘듀얼 엔진 디시전 인텔리전스’ 통한 운영 효율화 = ‘운영연구(Operation Research)’에 기반한 전통적인 의사 결정 방식은 불확실성의 한계가 있으며 규모의 문제에 대한 대응에 오랜 시간이 소요된다.

이에 학계•산업계는 ‘의사결정 최적화 툴(Decision Optimization)’에 머신러닝을 적용했다.

두 개의 엔진을 동시에 사용할 경우 의사 결정의 속도와 품질을 향상할 수 있다.

향후 이 기술은 실시간 전기 공급, 항만 처리량 최적화, 공항 주기장 배정, 제조 공정 개선 등 동적이고 포괄적인 자원 배정을 필요로 하는 업무에 활용될 전망이다.

이 기술은 지역 자원 할당 시나리오에서 개체와 스케일을 확장하고 역동적, 포괄적, 실시간 자원 할당을 실현할 것으로 보인다. 

◆트렌드 3, 클라우드 네이티브 보안 = 클라우드 네이티브 보안은 클라우드 인프라에 내재된 보안을 지원할 뿐만 아니라 클라우드 네이티브 기술을 통해 보안 서비스를 개선한다.

보안 기술과 클라우드 컴퓨팅은 컨테이너화 구축부터 마이크로 서비스, 서버리스 모델까지 발전해 높은 통합성을 보인다. 보안 서비스는 네이티브화, 세분화, 플랫폼 중심화 및 지능화되고 있다.

향후 3~5년간, 다양화된 클라우드 네이티브 보안은 멀티 클라우드 아키텍처에 더욱 쉽게 적용될 수 있으며, 하이브리드 환경에서도 엔드투엔드의 동적이고 정확한 보안 시스템 구축을 보다 용이하게 지원할 것이다.

◆트렌드 4, 사전학습 멀티모달 기초모델 = ‘사전학습 멀티모달 기초모델’은 AI 시스템 구축의 새로운 패러다임과 인프라로 부상했다.

다양한 모달리티를 기반으로 지식을 제공하는 본 기술은 향후 이미지, 텍스트, 오디오 작업 전반에 걸쳐 기본 인프라의 역할을 하며 AI 시스템의 추론, 답변, 요약 및 생성을 지원할 것으로 예상된다.

◆트렌드 5, 하드웨어•소프트웨어 통합 클라우드 컴퓨팅 아키텍처 = ‘클라우드 인프라 처리 장치(CIPU)’를 중심으로 새로운 클라우드 아키텍처가 등장하고 있다.

이 소프트웨어 정의, 하드웨어 가속 아키텍처는 클라우드 애플리케이션 개발에 있어 높은 탄력성, 민첩성을 지원한다.

CIPU는 차세대 클라우드 서비스의 표준이 돼 핵심 소프트웨어 연구개발, 전문 칩 산업을 위한 새로운 개발 기회를 제공할 예정이다.

◆트렌드 6, 엣지•클라우드 시너지 기반 예측 패브릭 = ‘호스트 네트워크 공동 설계 네트워크 시스템’인 ‘예측 패브릭(Predictable fabric)’은 고성능 네트워크 서비스를 제공한다.

컴퓨팅과 네트워크 서비스는 점차 통합되고 있으며 클라우드 프로토콜, 소프트웨어, 칩, 하드웨어, 아키텍처, 플랫폼의 풀 스택 혁신 통해 핵심 네트워크가 될 전망이다.

이는 현재의 ‘TCP 기반 네트워크 아키텍처’를 대체하고 데이터 센터 네트워크와 향후 광역 클라우드 백본 네트워크 전반에 활용될 예정이다.

◆트렌드 7, 컴퓨테이셔널 이미징 = 점차 부상하고 있는 컴퓨테이셔널 이미징 기술은 전통 이미징 기술과 달리 수학적 모델과 신호 처리 역량을 통해 라이트필드 정보를 심층 분석할 수 있다. 

이는 이미 휴대폰 카메라, 의료 산업 전반, 자율주행 등에서 대규모로 활용되고 있으며 향후 렌즈리스(Lensless) 이미징, 비가시선(NLOS) 이미징 등 혁신적이고 창의적인 애플리케이션이 개발될 예정이다.

◆트렌드 8, 칩렛(Chiplet) = 칩렛 기반 설계를 통해 제조업체는 ‘시스템 온 칩(SoC)’의 구성요소를 여러 개의 칩으로 분산시켜 개별 공정으로 분리 후 생산해 인터커넥트 및 패키징을 통해 SoC로 재조립할 수 있다.

칩렛의 인터커넥트 표준은 점차 단일 표준으로 통합되어 칩렛의 산업화를 촉진하고, 집적회로(IC)의 연구개발 과정을 새롭게 변화시킬 것이다.

◆트렌드 9, 지능형 반도체(PIM) = 지능형 반도체(PIM)는 통합 CPU와 메모리를 한 개의 칩에 통합해 데이터를 메모리에서 직접 처리할 수 있도록 한다.

향후 CIM(compute-in-memory) 칩은 클라우드 기반 추론 등 애플리케이션에 적용돼 전통 컴퓨팅 아키텍처를 혁신하고 데이터 기반 아키텍처로 발전해 클라우드 컴퓨팅, AI, 사물인터넷(IoT) 산업에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다.

◆트렌드 10, 대규모 도시 단위 디지털 트윈 = ‘대규모 도시 단위 디지털 트윈’은 도시 거버넌스에 새롭게 접근하는 개념이며 교통 거버넌스, 자연재해 예방 및 관리, 탄소 중립과 정점 등 시나리오의 주요 성과를 이뤄냈다.

향후 대규모 도시 단위 디지털 트윈은 더 다차원적, 자율적으로 발전할 것으로 보인다. 

<김동기 기자>kdk@bikorea.net