인공지능(AI – Artificial Intelligence) 기술의 발전은 산업 생태계 전반에 큰 변화를 가져왔다. 원하는 답변과 자료를 쉽게 찾아주는 것부터 시작해 사람이 하기 어려운 생산적인 업무까지 척척 해내는 수준에 도달했기 때문이다. 사람은 이제 사람만이 할 수 있는 창조적인 업무에만 집중할 수 있게 되었다. 아이디어를 도출하거나 사람을 만나는 일 등이 대표적이다.

인공지능 기술은 검색과 콘텐츠 생성 외에도 다양한 산업에 적용되고 있다 / 출처=엔비디아

인공지능 기술은 여기에서 멈추지 않고 계속 진화 중이다. 검색 및 콘텐츠 생성 인공지능 외에도 ▲자율주행 ▲자연과학 ▲생명공학 ▲로보틱스 등 다양한 분야에 인공지능이 적용되고 있으며, 하나 둘 성과도 드러나고 있다.

상황이 이렇다 보니, 인공지능 시장 패권을 두고 경쟁이 치열하다. 특히 미국 기술 기업을 중심으로 활발한 투자가 이뤄지고 있다. ▲마이크로소프트 ▲구글 ▲아마존 ▲테슬라(xAI) ▲메타 ▲엔비디아 등이 천문학적 비용을 들여 대규모 데이터 센터를 확보 중인 것은 잘 알려져 있다. ▲오라클 ▲어도비 등 서비스 기업도 인공지능을 접목해 기술 고도화에 나섰다.

‘시장 선점이 곧 경쟁력’ 인공지능에 집중하는 이유

시장조사기업 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)의 자료에 따르면, 글로벌 인공지능 시장은 2024년 2146억 달러(약 313조 5735억 원) 규모로 평가됐고, 2030년까지 1조 3391억 달러(약 1956조 4251억 원)로 성장할 것으로 예상된다. ▲의료 ▲금융 ▲제조 ▲소매 등 여러 산업에서 디지털 전환이 빠르게 진행됨에 따라 인공지능이 프로세스 전반을 자동화하고 서비스 개인화 환경을 구축 중이라고 진단했다. ▲효율성 ▲의사결정 ▲고객 경험 향상에 인공지능 솔루션이 필요하다는 게 이유다.

마이크로소프트는 인공지능 서비스 영역을 클라우드 외에 온-디바이스 영역까지 확대하는 데 힘쓰고 있다 / 출처=마이크로소프트

시장 선점을 위한 투자는 현재진행형이다. 마이크로소프트는 인공지능 서비스 고도화를 위해 데이터 센터 구축에만 800억 달러(약 116조 9600억 원)를 투자한다. 마이크로소프트는 코파일럿(Copilot) 인공지능 서비스를 구축했다. 윈도 11 운영체제 내에서 원하는 정보를 찾아주거나 이미지 생성 등에 쓰인다. 마이크로소프트 365 서비스에도 코파일럿이 적용되어 있다. ▲워드 ▲엑셀 ▲파워포인트 등 생산성 작업에 인공지능의 도움을 받아 문서 작성을 쉽게 마무리할 수 있다.

구글도 인공지능 데이터 센터 구축에 750억 달러(약 109조 6500억 원)를 투자할 예정이다. 구글은 제미나이(Gemini) 서비스를 제공 중이다. 구글 홈페이지 내에서 원하는 정보를 검색하는 데 도움을 주고, 구글 클라우드를 통해 생산성과 창의성 발휘도 가능하다. 안드로이드 운영체제에는 제미나이 인공지능 플랫폼이 적용되어 사진영상 편집이나 문서 정리 등이 가능하다.

일론 머스크는 테슬라 자율주행, xAI 서비스 등 경쟁력 확보를 위해 투자 비중을 늘리는 중이다. 특히 xAI는 2024년, 60억 달러(8조 7720억 원) 규모 투자금을 유치해 인공지능 데이터 센터 구축에 일부 사용했다. 최근 공개한 언어모델, 그록(Grok)은 뛰어난 결과물과 커스터마이징 자율성 등 긍정적 평가를 얻으며 빠르게 성장 중이다. 또한 테슬라 자율주행(FSD) 기술 고도화에도 인공지능 기술이 적극 활용 중이다. 

인공지능 시장의 주역을 꿈꾸는 메타는 대형언어모델 라마를 오픈소스로 공개할 정도로 공격적 행보를 이어가는 중이다 / 출처=메타

대형언어모델 라마(Llama)로 잘 알려져 있는 메타도 데이터 센터 구축을 위해 650억 달러(약 95조 원) 투자를 시작했다. 특히 메타는 인공지능 기술의 핵심 요소 중 하나인 언어모델을 오픈소스로 공개함으로써 공격적 행보에 나섰다. 오픈소스로 개발자 저변을 넓혀 시장 주도권을 갖겠다는 의도로 풀이된다.

이 외에 여러 기술 기업이 데이터 센터 확보를 위해 많은 비용을 쓰고 있다. ▲오픈AI ▲소프트뱅크 ▲오라클 ▲엔비디아 ▲마이크로소프트 ▲ARM 등이 합세한 인공지능 인프라 프로젝트 ‘스타게이트’도 이 중 하나다. 2029년까지 5000억 달러가 투입되는 거대한 프로젝트로 미국 전역에 데이터 센터를 건설해 인공지능 학습에 쓸 예정이다.

이처럼 많은 비용을 들여 인공지능 인프라를 확보하려는 데에는 인공지능 기술 완성도 확보 측면도 있으나 기술 경쟁에서 우위를 점해 수익을 극대화하려는 데 있다. 학습ㆍ추론 작업을 오래 전부터 진행해 온 기술 기업의 노하우를 후발주자가 따라잡기에는 한계가 있기 때문이다. 기술을 선점한 기업은 다양한 서비스를 제공하며 수익을 낼 수 있다. ▲마이크로소프트 코파일럿 ▲오픈AI 챗(Chat)GPT ▲구글 제미나이 서비스 등이 대표적 사례라 하겠다.

인공지능, 서비스 넘어 생활 영역에까지

인공지능 기술은 서비스에서 끝나지 않고 계속 발전하고 있다. ▲자율주행 ▲휴머노이드 등 우리 일상에서 경험 가능한 영역으로 구체화되고 있다. 지금까지 인공지능 서비스는 원하는 정보를 제공하거나 번거로운 작업을 도와주는 수준이었다면, 향후 인공지능은 사람이 하기 어려운 일을 대신해 편리함을 제공하는 형태로 발전할 것으로 예상된다. 이미 ▲보스턴 다이내믹스 ▲피규어 AI ▲xAI ▲앱트로닉 ▲생추어리 AI 등 다수 기업이 휴머노이드 개발 경쟁에 뛰어들었다.

휴머노이드는 마치 사람처럼 자연스럽게 움직이며 작업을 수행하는 장치다. 기계와 하드웨어, 소프트웨어가 자연스레 맞물려야 사람에 가까운 움직임을 수행한다. 인공지능 기술이 중요한 이유는 주변 사물과 상호작용하며 최적의 결정을 내리는 능력이 필요하기 때문이다.

보스턴 다이내믹스의 휴머노이드인 아틀라스. 인간에 가까운 움직임을 보일 정도로 발전했다 / 출처=현대자동차그룹

2024년 10월 30일, 보스턴 다이내믹스가 개발한 휴머노이드인 아틀라스가 선반의 엔진 커버를 집어 옮기는 작업을 시연한 바 있다. 약간의 버벅거림은 있었지만, 제법 자연스럽게 사람이 하는 일을 처리하는 데 성공했다. 아틀라스가 움직이는 과정 속에는 여러 기술이 쓰였다. 카메라와 인공지능 사물 분석이 그 예다. 공간과 주변 사물을 실시간 인식하면서 최적의 결정을 내린 것이다.

엔비디아는 인공지능 기술 전반에 걸쳐 영향력을 강화하는 서비스를 내놓으며 시장 최강자로 자리매김했다. 인공지능 모델 배포 및 가속화에 필요한 엔비디아 추론 마이크로서비스(NIM – NVIDIA Inference Microservice)는 데이터 과학, 헬스케어 등 광범위한 분야에 적용 가능하다. 오픈 소스로 사전 훈련된 인공지능 모델을 패키지로 제공, 최적의 결과를 제안하며, 엔비디아가 개발한 컴퓨터 언어 쿠다(CUDA) 기반으로 작동해 개발자 편의성도 갖췄다.

엔비디아는 물리 인공지능을 위한 코스모스 플랫폼을 선보였다 / 출처=엔비디아

뿐만 아니라, 실제 환경과 유사한 가상 환경에서 ▲자율주행 ▲로봇을 실험하는 코스모스(Cosmos) 플랫폼도 제안했다. 코스모스 플랫폼은 현실 수준의 ▲물리연산 ▲환경 정보 ▲피사체 정보 등 사실 물리 기반 합성 데이터가 담긴 월드 파운데이션 모델(WFM)을 활용할 수 있다.

빠른 속도로 발전 중인 인공지능 기술. 업계 전문가는 2025년까지 생성된 데이터 중 10%가 인공지능에 의해 생성될 것으로 보고 있다. 이를 중심으로 새로운 비즈니스 모델과 산업 혁신에 속도가 붙을 전망이다.

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