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클라우드 인공지능, SW혁신 판 뒤집힌다

SW중심사회 2018-02-22 3845명 읽음

최근 IT 이슈에서 빼놓을 수 없는 키워드는 ‘AI(인공지능) 플랫폼’입니다. 기업에서 새로운 AI 플랫폼을 개발했다거나, 관련 신제품을 출시했다는 뉴스가 연일 이어지고 있습니다. IT기업들이 AI 플랫폼에 집중하는 이유는 AI 플랫폼을 지배하는 기업이 미래 IT시장을 지배하게 될 것이기 때문입니다. 현재 IT업계의 중심인 모바일 플랫폼은 빠르게 AI플랫폼으로 대체되고 있습니다. 이미 업종을 가리지 않고 다양한 기업들이 이 분야에 뛰어들고 있습니다.

 

 

 

삼성SDS나 LG CNS같은 IT서비스 업체들도 AI플랫폼 산업에 도전장을 내밀었습니다. 이 기업들은 본래 고객사가 원하는 시스템을 개발해주고 인건비로 수익을 창출했지만, 클라우드 서비스와 AI환경이 구축되면서 기존의 비즈니스를 지속할 수 없게 되었기 때문입니다.

 

국내 대표 인터넷, 모바일 기업인 네이버, 카카오 역시 AI플랫폼 경쟁에 참가했습니다. 네이버는 아마존이나 구글과 유사한 전략을 사용하고 있으며, 카카오는 현대자동차나 건설사등과 연계하여 차량이나 가정용 AI플랫폼을 공급하고 있습니다.

 

글로벌 IT기업, AI 지배를 노린다.

 

아마존, 마이크로소프트, 구글, IBM은 이 경쟁의 유력한 승리자로 손꼽힙니다. 그중에서도 최근 아마존 웹서비스에서 발표한 통합 개발 플랫폼 ‘클라우드9’은 전 세계 소프트웨어 업계의 주목을 모았습니다. 클라우드9은 개발자들이 실시간으로 협동하며 클라우드 기반 인공지능이 탑재된 서비스를 개발할 수 있게 지원합니다. 클라우드 기반의 머신러닝 기술이 소프트웨어 산업 전체로 확대될 수 있는 계기가 마련되면서 산업 전체가 전환점을 맞이하게 되었습니다. 아마존이나 구글같은 거대 기업들 역시 자사 클라우드에 AI를 적용하기 위해 애쓰고 있는데, 시장 선점을 위해서는 클라우드 서비스와 AI기술이 동시에 구축되어야 하기 때문입니다.

 

AI개발에는 클라우드가 필수적

 

클라우드 서비스에 강한 기업이 AI플랫폼에서도 강한 이유는 인공지능 기술의 원리와 밀접한 관계가 있습니다. 인공지능은 크게 머신러닝과 클라우드 컴퓨팅 시스템으로 구성되는데요. 쉽게 정리하면 뇌는 클라우드, 그 뇌를 교육시키는 것이 머신러닝이라고 할 수 있습니다.

 

인공지능을 설명하기에 앞서 인간이 지능을 얻는 과정을 살펴보려고 합니다. 인간은 태어난 후 교육을 통해 지성을 얻게 되는데요, 태어날 때부터 최고의 하드웨어 및 소프트웨어인 뇌와 신경망을 지니고 있습니다. 여기에 인류가 유사 이래로 축적한 지식을 교육함으로써 고난이도 사고가 가능한 인간의 지능이 탄생합니다. 인공지능의 구축 역시 이와 다르지 않습니다. 컴퓨터에 클라우드 컴퓨팅 시스템이라는 뇌를, 머신러닝이라는 교육을 제공하는 것입니다.

 

 

 

클라우드 컴퓨팅 시스템은 다수의 컴퓨터를 병렬로 연결하여 거대한 슈퍼컴퓨터로 활용하는 기술입니다. 기존의 슈퍼컴퓨터는 시스템을 구축하는 데에 막대한 비용이 소모되지만, 처음 설계한 목적으로밖에 사용할 수 없습니다. 클라우드 시스템은 이러한 슈퍼컴퓨터의 단점을 보완한 것으로 내부 자원을 용도에 맞게 분배할 수 있어 효율적입니다. 전체 능력의 1/3은 서비스를 제공하는데 활용하고, 1/3은 기술연구에 사용하고, 나머지 1/3은 돈을 받고 타인에게 빌려줄 수도 있습니다.

 

대표적인 AI 알파고를 비롯한 딥마인드의 모든 인공지능 역시 구글이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 시스템 속에 있습니다. 미국에 위치한 구글 데이터센터에서 컴퓨팅 자원을 임대하여 인공지능을 구축한 것입니다. 알파고는 지난 이세돌 9단과의 대국에서 1,202개의 CPU와 48개의 TPU를 동원했습니다. 이는 국가 차원에서 운영하는 슈퍼컴퓨터에 뒤지지 않는 규모입니다.

 

이렇듯 막대한 컴퓨팅 자원을 활용한 연산능력은 인공지능이 인간을 아득히 뛰어넘은 분야입니다. 인간과 달리 오래 교육시켜야 할 필요도, 시간에 따라 성능이 떨어질 걱정도 없기 때문입니다. 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상시키고 싶다면 오직 컴퓨팅 자원만 추가하면 해결됩니다.

 

인공지능 클라우드, 어디까지 왔을까

 

이미 전 세계 IT 업계에서는 인공지능 클라우드 서비스를 출시하고 있습니다. 기존의 클라우드 서비스에 머신러닝을 적용하여 기능을 향상시킨 이 기술은 주로 기업이 서비스를 구축하는데 사용됩니다. 기존 서버에 구축했던 다양한 서비스를 클라우드 서비스를 통해 사용자의 취향, 필요에 따라 알맞게 제공할 수 있다는 것이 가장 큰 장점입니다. 특히 인공지능 개발에 애를 먹던 기업들에게 유용하게 적용될 수 있습니다.

 

기업 뿐 아니라 개인 사용자들 역시 많은 혜택을 누릴 수 있습니다. 일상생활 속에서 사용하던 다양한 서비스에 인공지능이 결합되어 더욱 향상된 기능을 제공하게 됩니다. 예를 들자면 번역 서비스를 음성 인식으로 이용할 수 있다던가, 사용자의 빅데이터를 분석하여 기분에 맞는 음악을 자동으로 선택해줄 수 있습니다. 이렇듯 인공지능 클라우드 서비스는 강력한 장점을 갖고 있을 뿐 아니라, 이미 다양한 형태로 사용자들에게 제공되고 있습니다.

 

 

 

2016년 출시된 ‘구글 클라우드 플랫폼’은 가장 대표적인 서비스입니다. 이 서비스는 클라우드 머신러닝 기술의 일종으로, 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리 ‘텐서플로우’의 클라우드 버전입니다. 구글의 인공지능 기술을 활용하면 기존의 구글맵, 구글번역 등 다양한 애플리케이션과 연계하여 사용할 수 있다고 합니다.

 

마이크로소프트는 인공지능과 클라우드가 결합된 서비스를 최초로 공개했습니다. ‘애저(Azure)'라는 이름의 서비스는 분석, 컴퓨팅, 데이터베이스, 모바일, 저장소 등의 웹 사용기능이 종합된 클라우드 서비스입니다. 애저의 클라우드 서비스를 이용하면 별도의 서버 구축 없이도 다양한 게임이나 모바일 서비스를 이용할 수 있습니다. IOS와 안드로이드, 윈도우 OS등 모든 앱 구분이 가능하며 SNS 연동 기능이 있어 모바일에 특화된 서비스입니다.

 

아마존 웹서비스는 주로 기업을 대상으로 하는 대여 서비스입니다. 대량의 서버, 네트워크를 미리 구비해놓고 인프라를 빌려주는 서비스입니다. 사용주 수에 맞춰 수분 이내로 서버를 자동 증축해주기 때문에 사용자 수 변동이 큰 모바일 게임 업체나, 해외 진출을 준비하는 기업이 주로 이용합니다. 아마존 웹서비스의 가장 큰 장점은 저렴한 비용으로 인공지능을 이용할 수 있다는 데에 있습니다.

 

현재 기업과 개인을 대상으로 한 인공지능 클라우드 시장은 아마존 웹서비스가 35%이상의 점유율로 압도적인 1위를 기록하고 있습니다. 이는 마이크로소프트나 구글 등 2~6위 기업의 점유율을 모두 합친 것보다도 높은 수치입니다. 하지만 인공지능 클라우드 시장 전체가 매년 40% 이상 급성장하는 만큼 점유율이 낮은 후발주자의 성장세도 놀라운 수준입니다.

 

클라우드 서비스, 인공지능 대중화의 첫걸음

 

인공지능의 발전이 인간 생활에 혁신을 가져왔다는 것은 부정할 수 없는 사실입니다. 하지만 동시에 다양한 논쟁거리를 만들어내고 있습니다. 작년 세계경제포럼에서는 인공지능으로 발생할 수 있는 9가지 윤리적 쟁점을 발표했는데요. 그중에서 2가지는 불평등에 관련한 사항이었습니다.

 

첫 번째는 ‘개인 간 불평등’입니다. 인공지능 서비스의 혜택을 받는 사람은 나날이 높은 수준의 삶을 누리게 되지만, 그러한 혜택이 돌아가지 않는 가난한 사람은 오히려 일자리를 잃을 수 있기 때문입니다. 실제로 인공지능이 어떤 일자리를 대체할 수 있는지 연구한 보고서에서 저임금 직업일수록 빠르게 인공지능으로 대체된다는 결과가 나왔습니다.

 

두 번째는 ‘기업 간 불평등’입니다. 기업 역시 인공지능 플랫폼 서비스를 이용해야 하는 상황에 직면했습니다. 이는 얼마나 큰 자본을 인공지능에 투자했느냐가 회사 매출에 직결되는 것을 의미합니다. 예를 들어 법정 싸움에서 인공지능이 적용된다면, 소송의 승패 원인이 인공지능의 수준으로 갈릴 수도 있다는 의미입니다. 이렇듯 인공지능 기술이 발전할수록 사회적 불평등이 심화될 수 있다는 우려의 목소리 또한 높아지고 있습니다.

 

 

 

그런데 현재 인공지능이 활용되고 있는 사례를 살펴보면, 이러한 우려와는 조금 다른 양상을 보이고 있습니다. 바로 클라우드 기술이 인공지능 서비스의 불평등을 완화시키고 있기 때문입니다.

 

기존 방식대로 인공지능을 구현하려면 높은 사양의 서버가 필요했습니다. 이는 당연히 막대한 비용을 필요로 합니다. 하지만 클라우드 기술을 이용하면 비싼 서버가 필요하지 않습니다. 인공지능을 구축하기 위한 처리 과정이 클라우드 서버 내에서 이루어지기 때문입니다. 이는 인공지능 개발비용을 대폭 절감시켜줄 뿐 아니라 누구나 인공지능 서비스를 이용할 수 있게 해줍니다. 뿐만 아니라 클라우드 서비스는 시간과 장소의 제약을 받지 않기 때문에 인공지능의 활용 범위를 넓혀줍니다.

 

클라우드 서비스는 인공지능의 성능 향상에도 효과적입니다. 서비스를 제공하는 모든 사업자가 저마다의 하드웨어를 구비할 필요 없기 때문에, 클라우드 제공자가 중앙에 하드웨어를 집중시킴으로써 관리 효율을 극대화 할 수 있습니다. 또한 세계 곳곳의 사용자가 만들어낸 정보를 중앙의 클라우드에 모음으로써 인공지능이 더 많은 정보를 학습할 수 있게 도와줍니다. 실례로 글로벌 정보통신 기업 시스코나 악성코드 탐지 기업 맥아피는 이러한 클라우드 기술을 활용하여 성능 향상과 보안 취약점을 개선하고 있습니다.

 

물론 클라우드 기반의 인공지능이 무조건적으로 만능은 아닙니다. 클라우드 인공지능은 중앙 서버에서 모든 인공지능을 관리하기 때문에 소수 기업의 독과점으로 이어질 수 있습니다. 더 나아가 독점적인 클라우드 제공자가 나쁜 의도로 사용자들의 인공지능을 통제한다면 ‘빅 브라더’처럼 모든 기업을 조종할 수도 있습니다.

 

사생활 침해 역시 대표적인 부작용입니다. 개인이 일상생활에 사용하는 기기들까지 클라우드 서비스로 모이게 된다면, 개인적인 정보들도 중앙에 공유될 수밖에 없습니다. 애플은 이러한 문제 발생을 방지하기 위해 인공지능 서비스에 클라우드를 적용하지 않고 기기 내에서 처리하도록 고수하고 있습니다.

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