챗GPT가 세상에 등장한지 이제 겨우 반년이 좀 더 지났습니 다. 챗GPT를 시작으로 여러 생성형 AI들이 앞다투어 등장하며 인류 역사상 가장 빠른 속도로 개인의 생활과 산업에 혁신을 일으키고 있습니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 음성까지 그 종류도 매우 다양합니다.

 

AI 의료 영상 진단 솔루션은 딥러닝 기술을 통해 CT와 MRI 등 의료 영상을 분석해 줌으로써, 의사가 질병을 진단하고 치료계획을 수립하는데 보조수단으로써 큰 도움을 줍니다. 또한, 교육에 있어서는 학생의 학습 진도를 파악하고 그에 맞춰 생성된 콘텐츠를 게임, 애니메이션, 동영상 등 다양한 방식으로 제공할 수 있습니다. 어려워 하는 부분은 여러 각도로 반복학습 할 수 있도록 하여 집중력을 잃지 않고 학습 능력을 향상시키도록 지원하는 것입니다. 생성형 AI의전파 가 이렇게 광범위하게 빠른 속도로 이루어질 수 있는 것은 인터넷 발전과 데이터 양의 증가와 밀접한 관계가 있습니다.

 

AI에 대한 개념은 1950년에 수학자이자 컴퓨터과학자인 앨런 튜닝(Alan Turning)이 처음 제시했습니다. 이후 70여 년 동안 개발되어 왔지만 그 잠재력을 완전히 발휘하지 못했던 AI가 오늘날에 와서 폭발적으로 영향력을 과시하고 있습니 다. 그 저변에는 방대한 양의 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 클라우드 컴퓨팅이 있습니다. 클라우드의 등장으로 AI 시대가 개막했다고 해도 과언이 아닌 것입니다.

 

AI는 머신러닝을 통해 성장합니다. 데이터를 학습시켜서 인간 수준으로 기계의 지능을 끌어올리는 것이 인공지능이지 요. 특히, 생성형 AI는 일정 부분에서 인간의 창의성과 학습 능력을 모방하는 수준에 이르렀습니다. 이뿐만이 아니지요. 생물 신경망을 묘사해 전자 신경망에 복사하는 뉴로모픽 컴퓨팅이 미래범용 AI 컴퓨팅컴퓨터 개발로 이어질 것으로 전망됩니다. 앞으로 1,000억개의 뉴런을 가지고 고차원적 인지 및 판단 능력을 갖춘 인간 두뇌의 원리를 묘사한 AI 컴퓨터가 세상에 탄생할 날이 얼마 남지 않았다고 봅니다.

 

반가운 소식은 2021년 국제과학 학술지 ‘네이처 일렉트로 닉스’에는 우리나라 삼성전자와 하버드 대학이 공동 연구한 새로운 뉴로모픽 기술 연구가 담긴 논문이 실렸는데, 이는 생물 신경망의 네트워크 상태를 그대로전자신경망에 복사하는 브레인 카피 기술입니다. 헝가리의 위대한 천재과학자 폰 노이만이 설계한 오늘날의컴퓨터는 최근의 사물 인터넷, 자율주행차, 로봇, 인공지능 등 방대한 데이터를 기반으로하는 신기술의 출현으로 기술적 한계에 직면했습니다. 현재의 컴퓨팅 기술로는 이 최신 기술들을 감당하기가 어려워 진 것입니다. 여기에 대처하기 위해 개발된 것이 뉴로모픽 (Neuromorphic chip)입니다. 이 칩은 인간 뇌의 신경세포와 시냅스를 묘사해 방대한 양의 데이터 처리를 용이하게 하도록 개발된 반도체를 말합니다. 인텔이 2017년 뉴로모픽 칩 ‘로이(Loihi)’를 출시하며 이 분야에서 가장 앞서나가고 있 습니다만, 삼성전자 반도체에서도 개발에 박차를 가하고 있으니 곧 뉴로모픽칩을 적용한 반도체가 나올 것으로 기대 됩니다.

 

이와같이 고도화된 AI 모델 개발을 위해선 훈련에 필요한 대용량의 데이터를 처리 할 수 있는 거대규모의 컴퓨팅 리소스가 필수적입니다. 그리고 경제논리에 따라 AI가산업이 되기 위해선 컴퓨팅 리소스를 합리적인 비용으로 신속하고 유연하게 확장하고 축소할 수도 있어야 합니다. 기존의 제한적인 규모의 데이터센터로는  AI 개발에 한계가 분명했습니다.

 

이것을 해결한 것이 바로 클라우드입니다. 클라우드는 가상화 기술을 사용해 여러 클라우드 서버를 하나로 관리 할 수도 있고, 다른 데이터센터의 서버를 사용하는 것도가능하니까요. 무한에 가까운 확장이 가능합니다. 그뿐만 아니라, 다중 사용자가 동시에 접근해 데이터와 AI 모델을 공유하고 협업 할 수 있는 환경도 제공합니다. AI 개발자들이 시공간의 제약 없이 협업하며 집단 지성을 발휘할 수 있는 여건이 조성 된 것입니다. 클라우드 기반 AI를 같은 규모의 온-프레미스 환경에서 구축하려면 막대한 비용이 소요되는데, 평범한 기업이 투자할 수 있는 IT R&D 규모를 초과하는 것이죠. 하지만, 클라우드 세상은 다릅니다. 기업이 합리적인 예산으로 생산성 있는 AI 관련 사업을 펼칠 수 있게 합니다. 글로벌 IT 컨설팅 기업 가트너(Gartner) 역시 클라우드 컴퓨팅을 AI의 성장을 주도하는 핵심 요인으로 꼽았습니다. 클라우드는 데이터의 저장과 학습 뿐만 아니라 배포도 용이하게 합니다. 다른 곳으로 배포가 쉬워진다는 것은 연구혁신을 이루는 것에서 더나아가 새로운 비즈니스 모델을 빠르고 간편하게 선보 일 수 있게 됨을 의미합니다. AI 산업 생태계의 기반을 클라우드가 제공하는 것이지요. 이처럼 AI와 클라우드는 서로의 발전을 꾀하는 상호 보완적인 관계입니다.

 

AI 시장 규모는 매년 21%씩 증가해 2030년에는 2조 2천 억 달러에 달할 것이며, 같은 기간 클라우드 시장도 연 20% 씩 성장해 4조 5천억 달러 규모를 기록할 것으로 전망된다고 합니다. 앞으로 클라우드는 기업이 AI를 더 쉽게 도입하고 사용할 수 있도록 하여 AI 채택을 가속화할 것이며, 앞으로 AI와 관련된 데이터, 알고리즘, API, 개발 도구 등이 모두 클라우드에서 통합되어 제공될 것입니다. 이는 곧 끊임없는 혁신을 불러오고그 주기를 단축 시킬 것입니다. 미래에 AI와 클라우드는 더욱 강력한 협력 관계를 형성하며 지속적인 동반성장을 이어나갈 것입니다. 여기에 동반하여 우리의 일상 삶에도 엄청난 변화가 예상됩니다.