인공지능(AI)에 대한 전 세계적인 열광은 여전히 뜨겁다. 그러나 현재의 AI는 여전히 불완전한 기술이고 궁극적인 지향점인 사람 수준의 지능을 달성하기까지 아직 많은 시간이 필요해 보인다. 그럼에도 AI 기술 확보를 위한 자본 집중과 경쟁 심화는 AI가 미래 먹거리의 중심에 서 있다는 것을 방증한다. 특히 하드웨어 시장을 살펴보면 그 잠재력을 짐작해 볼 수 있다. AI 하드웨어 시장의 키워드는 AI 칩이다. AI 칩의 본격 등장을 알린 계기는 2016년 이세돌 9단과 알파고의 대국부터이다. 구글은 AI 전용 칩인 ‘텐서플로우 연산처리장치’(TPU)를 개발해 이세돌 9단과의 대국에 나섰다. TPU는 인공신경망을 계산하는 데 최적화된 하드웨어로 가장 큰 특징은 저전력 소모이다. 인공신경망의 학습과 추론에 주로 활용되는 그래픽연산처리장치(GPU)와 비교했을 때 수십배 낮은 전력으로도 동일한 계산이 가능하다. AI 칩의 키워드는 저전력이다. 이것이 시사하는 바는 매우 크다. 작게는 사물인터넷(IoT) 장비에서 크게는 클라우드 데이터 센터까지 활용 폭이 넓다는 것이다. 특히 스마트폰 연산처리장치 생산 기업인 삼성과 퀄컴은 이미 AI 칩을 개발해 제품에 적용하고 있다. AI 활용 기능을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리 소모의 최적화가 무엇보다 중요하기 때문이다. 현재 AI 시장의 실질적인 매출은 글로벌 IT 기업이 공급하는 고성능 계산 클라우드 서비스 비중이 높은 편이다. AI 학습이라는 행위는 결국 막대한 연산으로 귀결되기 때문이다. ‘계산량=전력 소비량’이란 사실로 볼 때 계산 클라우드를 운영하는 기업의 입장에서는 전력소비를 최적화하는 것이 고수익과 직결된다. 저전력 AI 칩은 이런 고민을 근본적으로 해결해 줄 수 있는 매력적 대안이다. 재미있게도 저전력 AI 칩은 범용성이 매우 낮다는 특징이 있다. 일반적으로 범용성과 전력 소비량은 반비례 관계에 있기 때문이다. AI 칩에 대한 전 세계적인 관심과 투자는 그만큼 미래 AI 시장이 갖는 잠재력이 크다는 사실을 보여 준다. 또 AI 칩과 관련된 글로벌 IT 기업의 행보와 유니콘 스타트업(기업 가치가 10억 달러 이상인 스타트업 기업)의 출현은 그 경쟁구도를 더욱 본격화시키고 있다. 이러한 경쟁은 AI 발전의 자양분이 되어 미래를 혁신하는 원동력이 될 것이다.

퀄컴이 AI데이(AI Day 2019) 행사를 통해 고성능 인공지능(AI) 가속기인 ‘퀄컴 클라우드 AI 100’(Qualcomm Cloud AI 100) 프로젝트를 공개했습니다. 구체적인 스펙과 성능은 공개하지 않았지만, 퀄컴은 클라우드 AI 100 프로세서의 성능이 현재 AI연산을 위해 사용되는 GPU나 FPGA 대비 10배의 성능을 지닌다고 밝혔습니다. 진짜인지는 실물이 나와봐야 평가가 가능하겠지만, 퀄컴이 빠른 속도로 성장하는 AI하드웨어 시장에 출사표를 던진 것만은 확실합니다. 현재 회사의 주요 먹거리인 모바일 프로세서 및 모뎀을 넘어 데이터센터에 진출하겠다는 의지를 다시 보여준 것입니다. 퀄컴은 스냅드래곤 프로세서 및 무선 통신용 모뎀으로 널리 알려져 있습니다. 하지만 여느 기업과 마찬가지로 퀄컴 역시 인접 IT분야로의 진출을 끊임없이 시도하고 있습니다. 대표적인 분야가 바로 서버 및 데이터센터 시장입니다. 전통적인 모바일 시장의 강자이긴 하지만, 스마트폰 시장 역시 정체된 상태이고 회사가 성장하기 위해서는 신성장 동력이 필요하기 때문입니다. 가장 최근의 시도는 ARM CPU 설계 기술을 활용한 서버용 ARM CPU인 센트리크 (Centriq)입니다. 역대 가장 많은 48코어 ARM CPU라는 시도는 그럴듯했지만, 서버용 CPU 시장에서 x86 CPU의 지배력이 워낙 강해 결국 시장의 문턱을 넘기 어려운 모습입니다. 현재 서버용 CPU 시장은 시장을 장악한 인텔과 새로운 젠 아키텍처로 도전장을 내민 AMD 사이의 경쟁이 치열한 상태로 새로운 도전자가 비집고 들어갈 여지가 매우 적습니다. 이 문제에 대한 퀄컴의 해답 중 하나가 바로 클라우드 AI 100으로 생각됩니다. 물론 AI 하드웨어 시장 역시 엔비디아 GPU가 강세를 보이지만, 상대적으로 새로운 분야이고 성장이 빨라 CPU 시장보다는 훨씬 가능성이 있다고 판단했을 것입니다. 여기에 퀄컴은 스냅드래곤 프로세서를 개발하면서 얻은 인공지능 하드웨어 개발 노하우도 지니고 있습니다. 스냅드래곤 855는 새로운 텐서 가속기를 포함한 4세대 AI 엔진을 탑재해 7 TOPS (Trillion Operations Per Second)의 연산 능력을 가지고 있습니다. 스냅드래곤 855는 스냅드래곤 820에 비해 3배의 AI연산 능력을 지니고 있으며 클라우드 AI 100의 경우 스냅드래곤 820 대비 50배 이상이 성능을 지니고 있습니다. 사실 AI연산 관련 부분만 모아서 별도의 데이터센터용 프로세서를 만드는 만큼 이 정도 성능 향상은 당연합니다. 문제는 경쟁력이 있는지입니다. CPU나 GPU처럼 다른 목적으로도 사용할 수 있는 프로세서에 비해서 AI 전용 프로세서는 당연히 이 목적에만 특화되어 있어 빠른 성능을 자랑합니다. 하지만 최근에는 엔비디아 역시 AI 관련 전용 코어인 텐서 코어(Tensor Core)를 개발해 AI연산 능력을 크게 끌어올렸습니다. 무엇보다 엔비디아 GPU는 현재 있는 AI 관련 툴과 소프트웨어가 여기에 최적화되어 있다는 점이 큰 장점입니다. 여기에 구글의 TPU(Tensor processing unit)처럼 자체적인 AI가속기를 사용하는 기업도 있습니다. 아무리 새로운 분야라도 만만치 않은 경쟁이 예상되는 이유가 여기 있습니다. 하지만 다른 한편으로 AI시장은 거대 IT기업들이 대부분 탐내는 신흥 시장입니다. 퀄컴에 따르면 2025년까지 데이터센터에서 AI 추론 관련 매출은 170억 달러로 급증하게 됩니다. 데이터센터에 축적된 데이터의 양이 폭발적으로 증가하면서 이를 분석하고 학습해 다양한 서비스를 제공하는 AI의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 많은 IT기업들이 이를 신성장 동력으로 보는 것은 당연합니다. 퀄컴은 2019년 하반기에 클라우드 AI 100의 샘플링을 진행하고 2020년에 7㎚ 공정으로 양산에 들어갈 예정입니다. 공교롭게도 인텔 역시 Xe 그래픽 카드를 비슷한 시기에 출시해 데이터센터/AI 시장을 노릴 계획이라 엔비디아, 퀄컴, 인텔이 같은 시장에서 격돌하게 될 것으로 보입니다. 누가 웃게 될지는 알 수 없지만, 가능하면 몇 개의 업체가 경쟁하는 구도가 독점 구도보다 모두에게 더 유리할 것입니다. 퀄컴의 도전이 성공할 수 있을지 주목되는 이유입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

중국은 정부는 물론 민간 기업까지 인공지능(AI)에 대한 공격적인 투자를 진행 중입니다. 이미 미국, 유럽 등 다른 AI 선진국과 비교해도 크게 뒤지지 않았다는 평가를 받고 있지만, 더욱 집중적인 투자를 통해 이 분야에서 가장 앞서 있는 미국 주요 IT 기업들을 위협할 기세입니다. 하지만 기본적으로 중국 AI 기업들이 사용하는 하드웨어는 인텔이나 엔비디아처럼 미국 회사의 것이고 사용하는 소프트웨어 도구 역시 마찬가지입니다. 그런데 중국의 작은 스타트업 기업이 이 판도를 바꾸겠다고 나섰습니다. 캄브리콘 테크노롤지(Cambricon Technologies·寒武纪科技, 이하 캄브리콘)는 이름만 들으면 어떤 일을 하는 회사인지 쉽게 감이 오지 않습니다. 이 단어는 현생 동물문의 대부분이 등장했던 시기인 고생대 캄브리아기에서 따온 것입니다. 아마도 폭발적인 진화가 이뤄진 지구 역사 시대의 시작을 빗댄 것으로 보입니다. 중국과학원 출신의 30대 연구원들이 2016년 설립해 이제 불과 2년 된 스타트업입니다. 캄브리콘은 사실 하루에도 몇 개씩 설립되는지 알 수 없는 평범한 스타트업 기업 가운데 하나일 뿐입니다. 하지만 2017년 화웨이의 기린 970 프로세서의 AI 관련 로직을 만드는데 협업했다고 알려지면서 세간의 눈길을 끌었습니다. 우리식으로 치면 삼성, LG 같은 대기업과 신생 중소기업이 협업한 셈이기 때문입니다. 그것도 요즘 가장 중요한 차세대 기술로 주목받고 있는 인공지능 반도체에서 그랬다는 점이 더 주목을 받은 이유일 것입니다. 1년이 지난 후 캄브리콘은 더 놀랄 만한 소식을 들고 왔습니다. 캄브리콘 MLU100 프로세서라는 고성능 머신러닝 전용 칩을 선보인 것입니다. 이 프로세서는 TSMC의 16FF 공정으로 제조되었으며 기본(base) 모델과 고성능(performance) 모델 2종이 존재합니다. 그래픽 카드와 유사한 형태의 PCIe 카드로 각각 80W와 110W의 TDP를 가지고 있습니다. 가장 인상적인 부분은 머신러닝 관련 연산 능력으로 기본/고성능 모델의 반정밀도(half precision) 연산 능력은 64/83.2TFLOPS이고 머신러닝 알고리즘에 많이 쓰이는 8bit 정수 연산 성능은 128/166.4TOPS입니다. 이는 현재 나와 있는 가장 강력한 GPU인 엔비디아의 볼타 GV100과 경쟁할 수 있는 성능입니다. 그 비결에 대해서는 자세한 설명이 없지만 단정밀도나 배정밀도 연산 성능에 대한 언급이 없는 것으로 볼 때 GPU처럼 그래픽이나 범용 병렬 연산은 불가능하고 머신러닝 관련 로직만 넣어서 성능을 높인 것으로 보입니다. 머신러닝 알고리즘에 필요한 부분만 넣었다는 점에서 구글이 개발한 전용 프로세서인 TPU(Tensor processing Unit)와 비슷한 구조로 보입니다. 하지만 엔비디아의 GPU나 구글의 TPU와는 달리 이 프로세서를 실제로 사용한 시스템은 아직 공개된 바가 없습니다. 실제 서비스에 사용된 적도 없어 주장만큼 성능이 뛰어난지 역시 검증이 필요한 부분입니다. 인공지능 자체가 급속도로 성장하고 관심이 뜨겁다 보니 자신이 가진 기술을 과대 포장하는 스타트업도 적지 않습니다. 다만 기린 970에 들어간 인공지능 기술을 개발했다는 점에서 완전히 허무맹랑한 이야기는 아닐 수도 있습니다. 아무튼 캄브리콘의 이야기는 중국에서 인공지능 개발 열기가 얼마나 뜨거운지 보여주는 사례임은 확실합니다. 인공지능은 아직 미국 IT 공룡들이 헤게모니를 쥐고 있지만, 상업화 초기 단계인 만큼 앞으로 결과가 어떻게 될지 장담하기 어렵습니다. 중국의 AI 굴기는 이제 시작이고 대기업은 물론 적지 않은 수의 스타트업이 여기에 뛰어들고 있습니다. 우리나라 역시 인공지능에 대해 관심이 많은데, 이를 육성하기 위해서는 혁신적인 스타트업 기업이 실패를 두려워하지 않고 도전할 수 있는 토양을 마련할 필요가 있습니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

지난 미국 대선 당시 이용자 8700만명의 개인 정보를 유출해 궁지에 몰린 페이스북이 유해 영상을 담은 라이브 스트리밍 콘텐츠를 실시간으로 걸러낼 인공지능(AI) 칩을 개발하고 있다고 벤처비트 등 정보통신기술(IT) 매체들이 26일(현지시간) 전했다. 페이스북의 AI 수석엔지니어 얀 르쿤은 이날 프랑스 파리에서 열린 비바테크놀로지 콘퍼런스에서 “누군가 살인 또는 자살을 라이브 스트리밍으로 생중계해 페이스북에 올린다면 우린 그런 유해 영상을 곧바로 제거할 것”이라며 “에너지 효율을 최대한 높인 칩을 디자인하기 위해 많은 회사와 협력하고 있다”고 설명했다. 페이스북의 칩 개발에는 인텔, 삼성, 엔비디아 등이 협력할 가능성이 점쳐진다. 앞서 마크 저커버그 페이스북 최고경영자(CEO)는 페이스북에 자살 충동 영상 등 유해 콘텐츠가 넘쳐난다는 지적이 잇따르자 인력 3000명을 고용해 나쁜 콘텐츠를 걸러내겠다고 공약한 바 있다. 벤처비트는 애플, 구글, 아마존 등 미국 IT 기업들은 이미 유사한 전문 칩 제조에 돌입한 상태라고 전했다. 구글은 AI 고도화를 위해 자체 AI 칩 텐서프로세싱유닛(TPU)을 3세대까지 공개한 상태다. 애플은 2020년부터는 맥북 등에 쓰이는 중앙처리장치(CPU)를 자체 칩으로 대체한다는 계획이다. 하종훈 기자 artg@seoul.co.kr

갤럭시S9 ‘엑시노스 9810’ 찍은 사진과 유사 상품 검색 애플 ‘아이폰에 3D 안면인식’ 초당 최대 6000억번 작업 처리 아마존·구글·퀄컴도 개발 올인정보기술(IT) 업계가 올해를 이른바 ‘차세대 칩’으로 불리는 인공지능(AI) 애플리케이션프로세서(AP) 개발 경쟁의 원년으로 보고 있다. 4차 산업혁명과 5세대(5G) 이동통신 상용화로 사물인터넷(IoT) 등 신기술이 AI 칩을 요구하기 때문이다. 진화하는 스마트폰과 자율주행차 등이 인간의 뇌처럼 연산하는 AI 칩을 꼭 필요로 하는 까닭도 가세한다. 15일 업계에 따르면 AI 칩은 그동안 각각 발전했던 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 메모리 기술이 하나의 칩으로 합쳐진다는 의미다. 기존 기술에서 각각의 칩이 ‘한 번에 하나씩’ 데이터를 처리했다면 이미지 처리, 음성인식 등 다양한 비정형 데이터를 동시에 빠르게 처리하는 기술이 요구되는 것이다. 글로벌 IT 기업들은 물론 중국 업체들까지 이미 시장에 속속 뛰어들고 있다. AI 비서 시장이 불어나는 것도 AI 칩의 미래를 밝게 해 준다. 시장조사 업체 IDC에 따르면 AI 하드웨어, 소프트웨어 시장은 해마다 50%씩 급증할 전망이다. 지난해 80억 달러(약 9조원)이던 세계 AI 시장 규모는 올해 125억 달러로 불어날 것으로 예상됐다. 2022년에는 1000억 달러(약 112조원)가 넘을 전망이다.삼성전자의 새 전략 스마트폰 갤럭시S9 시리즈에 탑재된 ‘엑시노스 9810’ 칩은 AI 칩의 출발선 격이다. 외국어 메뉴를 한국어로 번역해 주고, 사진을 찍으면 비슷한 상품을 쇼핑 검색해 주는 등 “주로 지능형 이미지 처리에 특화됐다”는 게 삼성전자의 설명이다. 신경망을 기반으로 한 딥러닝(심화학습)이 적용됐다는 것이다. 삼성의 음성인식 비서 ‘빅스비 2.0’을 위해선 이 칩 수준을 끌어올려야 한다. IT 전문매체 폰아레나 등 외신에 따르면 삼성전자는 신경망네트워크프로세서(NPU·딥러닝 연산을 처리하는 별도 처리장치) 개발도 임박한 것으로 알려졌다. 지금의 AI 칩은 클라우드를 거쳐 정보를 처리하지만 NPU는 기기 내 데이터만으로 AI 서비스를 이용할 수 있어 실시간 지연이 거의 없다. 애플이 휴대폰 중 최초로 아이폰에 3차원(3D) 안면인식 기술을 넣은 것도 AI 칩 덕분이다. 애플의 자체 프로세서 ‘A11 바이오닉’은 신경망 엔진이 적용된 AI 칩이다. 초당 최대 6000억번까지 작업을 처리할 수 있어 음성 인식, 자연어 처리 등에도 특화됐다. 아마존, 구글, 퀄컴 등 글로벌 IT 강자들도 AI 칩 개발에 올인하고 있다. 구글은 이미 자체 칩을 사용해 스트리트뷰, 사진, 번역 등 서비스를 지원하고 있다. 지난해 텐서프로세싱유닛(TPU)이라는 새 AI 칩을 내놓았다. 아마존은 한발 늦었지만 최근 자사 AI 스피커 ‘에코’에 사용할 AI 칩의 자체 설계에 들어갔다. 반도체 강자 인텔은 지난해 8월 AI 스타트업(신생기업) ‘너바나 시스템스’를 인수하며 AI 칩 확장에 대한 의지를 드러냈다. 퀄컴의 ‘스냅드래곤845’ 칩은 전작인 ‘스냅드래곤835’ 대비 AI 성능이 3배가량 향상돼 AI 비서에 활용할 경우 훨씬 정확하고 빠른 대답이 가능해졌다. AI 칩 개발에 열을 올리고 있는 중국 화웨이는 지난해 가을 세계 최초로 모바일용 NPU ‘기린 970’을 공개하고 최신 스마트폰 ‘메이트10’에 실었다. 업계 관계자는 “AI 칩은 네트워크 환경 제약을 받지 않고 에너지 효율도 높아 활용 범위가 비약적으로 넓어질 것”이라고 내다봤다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

지난 5월 알파고는 중국의 바둑 신성 커제 9단과의 대결에서 승리한 뒤 화려하게 은퇴했다. 이 대결은 지난해 3월 있었던 이세돌 9단과의 대결에 비하면 충격적이지는 않았지만 학계에 남겨진 여운은 매우 컸다. 첫 번째 이유는 알파고가 컴퓨터 한 대를 활용해 커제와 대결했다는 점이다. 이세돌 9단과의 대결에서는 슈퍼컴퓨터급의 장비를 활용했는데 1년여의 기간에 전력 소비를 큰 폭으로 줄인 것이다. 두 번째는 바둑기사들의 기보를 전혀 학습하지 않았다는 점이다. 이런 접근은 역설적으로 대규모 데이터를 학습하여 패턴을 예측하는 현대 인공지능 개념을 뒤엎는 것이다. 구글 딥마인드는 지난 10월 우리에게 남긴 여운에 대한 해답을 주는 논문을 세계적인 학술지 네이처에 발표했다. 논문에서 소개된 ‘알파고 제로’는 바둑기사의 기보 없이 스스로 대결하며 학습했다고 밝혔다. 비결은 강화학습이다. 강화학습은 행위에 대한 보상을 통해 전략을 강화하는 방법으로, 게임 인공지능 분야에 주로 활용됐다. 알파고 제로의 강화학습 알고리즘은 지난 이세돌 9단과 대결했던 버전보다 상당 부분 개선됐다. 지난 버전의 알파고는 두 가지 형태의 인공신경망을 활용했다. 이 두 가지는 전문 바둑기사의 기보를 학습해 착수 선호도를 결정하는 정책망과 현재 바둑판의 승률을 근사하는 가치망이다. 알파고 제로에서는 이 두 가지를 하나의 신경망으로 통합해 성능을 개선한 것이다. 또 기존 알파고는 바둑판을 48가지 특징으로 분류하여 학습을 진행했으나 알파고 제로는 바둑돌의 위치만을 토대로 학습했다. 즉 알파고 제로는 백지 상태에서 바둑의 규칙만을 토대로 학습했다고 볼 수 있다. 한편 알파고 제로는 학습을 위해 4개의 TPU(Tensorflow Processing Unit)를 활용했다. TPU는 구글이 고안한 학습 전용 하드웨어로 기존 연산처리장치보다 최대 80배 정도 전력 효율이 높다. 학습기반 인공지능은 일반적으로 계산량이 매우 많다. 현재 인공지능 컴퓨팅 인프라로 GPU가 각광받는 이유도 같은 가격의 CPU 대비 계산 성능이 월등히 뛰어나기 때문이다. 문제는 GPU의 전력 소모가 크다는 점이다. TPU는 GPU와 같이 인공지능 학습에 뛰어난 성능을 보이면서도 전력을 적게 소모한다는 점에 주목할 필요가 있다. 딥마인드의 알파고 제로는 현대 인공지능의 변혁을 알리는 신호탄이 될 것이다. 데이터를 스스로 생산하며 학습한다는 패러다임을 제시했기 때문이다. 사람처럼 행동하는 인공지능은 현재 시점에서는 요원한 일이지만, 알파고 제로가 증명한 기술 발전의 속도는 우리들이 생각하는 것보다 훨씬 더 빠를지도 모른다.

프로세서 업계 1위로 군림해온 인텔의 입지는 지난 몇 년간 크게 변했습니다. 여전히 프로세서 업계 1위긴 하지만, 시장이 모바일 중심으로 바뀌고 고성능 ARM 기반 프로세서의 비중이 커지면서 위상이 예전 같지 않은 것입니다. 올해 3분기 인텔의 매출은 161억 달러로 5년 전인 2012년 3분기 135억 달러보다 성장은 했지만, 물가 상승률 등을 감안하면 큰 성장세라고 하긴 어려운 수준입니다. 매출에서 가장 큰 부분을 차지하는 클라이언트 컴퓨팅 부분(PC용 CPU 및 연관 제품) 매출이 88억 6000만 달러로 정체된 것이 가장 큰 이유입니다. 그나마 서버 부분을 포함한 데이터 센터 부분의 성장률은 꾸준해서 매출과 순이익은 점점 증가하는 추세긴 하지만 그 성장 속도는 완만합니다. 그래서 인텔은 인공지능과 사물인터넷에서 새로운 가능성을 탐색하고 있습니다. 솔직히 말하면 인공지능 분야에서 아직 인텔의 입지는 그렇게 크지 않습니다. 최근 인공지능 하드웨어 부분에서 최근 단연 두각을 나타내는 기업은 엔비디아로 이 회사의 그래픽 연산 유닛 혹은 GPU는 딥러닝 연구에서 매우 널리 활용되고 있습니다. 구글 역시 인공지능 관련 소프트웨어는 물론 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit·TPU) 같은 하드웨어를 공개하면서 앞선 기술력을 자랑하고 있습니다. 이에 질세라 최근 인텔은 매우 과감한 기술 개발과 인수 합병을 통해 새로운 제품군을 공개하고 있습니다. 그것도 하나가 아니라 비슷한 시기에 3개를 동시에 발표했습니다. 첫 번째 타자는 USB 메모리나처럼 생긴 모비디우스(Movidius) 뉴럴 컴퓨트 스틱(Neural Compute Stick)입니다. (사진) 모비디우스는 작년에 인텔에 인수된 신생 기업으로 절전형 인공지능 프로세서에 특화된 기술을 지니고 있습니다. 우리가 사용하는 USB 메모리보다 약간 큰 이 장치를 이용하면 1w의 전력으로 100GFLOPS의 인공지능 관련 연산이 가능합니다. 가격은 79달러. 성능을 생각하면 저렴한 편입니다. 일반 PC의 USB에 끼워서 사용할 수 있는 것은 물론 앞으로 소형 저전력 장치에 강력한 인공지능을 부여할 수 있습니다. 두 번째 타자는 엔비디아의 고성능 GPU와 경쟁할 제품으로 너바나(Nervana)라는 명칭을 가지고 있습니다. 아직 실물이 공개된 것은 아니지만, 공개된 내용을 종합하면 강력한 성능을 지닌 고성능 인공지능 전용 프로세서라고 할 수 있습니다. 너바나의 구체적인 성능에 대해서는 아직 공개되지 않았지만, 12개의 내부 프로세서와 4개의 고속 메모리인 HBM2를 사용한다는 점은 알려졌습니다. 더 흥미로운 사실은 이 제품의 개발에 페이스북이 참여했다는 것입니다. 당연히 구매 가능성 역시 높을 것으로 추정됩니다. 참고로 너바나 역시 사실 작년에 인텔에 인수된 기업입니다. 새로운 프로세서에 대한 투자를 하는 것은 물론 과거와 달리 인공 지능 관련 스타트업을 과감히 인수해서 자신의 제품군에 투입한다는 점은 과거 ‘공룡’으로 불리던 인텔의 행보가 덩치에 비해 매우 빨라졌다는 것을 보여줍니다. 과연 너바나가 엔비디아의 고성능 GPU와 견줄 성능을 지녔는지 결과가 주목됩니다. 세 번째 제품은 아직 그 성능을 짐작하기 어려운 로이히(Loihi) 입니다. 앞서 두 제품을 포함해 현재 인공지능 연구에 널리 사용되는 GPU는 모두 소프트웨어적인 방법으로 뉴런(신경세포)을 구성하는 반면 로이히는 하드웨어적인 뉴런을 가지고 있습니다. 실제 뇌의 작동 방식을 모방한 프로세서이기 때문에 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing)이라고 불립니다. 로이히는 13만 개의 뉴런과 1억 3000만 개의 시냅스를 가지고 있습니다. 기존의 인공지능과 작동방식이 달라 과거 인공지능이 취약한 부분에서 더 좋은 성능을 보일 것으로 기대하고 있습니다. 인텔의 공격적인 AI 행보가 얼마나 성공을 거둘지는 아직 예측하기 어렵습니다. 아무리 프로세서 업계 1위지만, 과거에도 스마트폰 시장에서 고배를 마신 경험이 있어 무조건 성공을 장담하기 어렵습니다. 그리고 이미 경쟁자인 엔비디아는 이 부분에서 많은 경험을 축적했습니다. 하지만 적극적인 연구 개발과 인수합병을 통해 무섭게 성장한 인텔의 인공지능 관련 부분 역시 무시하기 어려울 것입니다. 중생대 비조류 공룡(non-avian dinosaur)는 모두 멸종했지만, 새로 진화한 공룡의 후손은 지금도 크게 번성하고 있습니다. 급격히 변하는 IT 세상에서 살아남기 위해서는 공룡으로 비유되는 인텔 역시 변화에 맞는 진화가 필요합니다. 세상이 변하는데 나만 변하지 않는 것은 세상을 거부하는 것이기 때문입니다. 변해야 산다는 것은 단지 구호가 아니라 모든 기업이 직면한 현실입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

지난 5월 ‘알파고 2.0’은 세계 바둑 랭킹 1위인 중국의 커제 9단에 맞서 3대0으로 승리했다. 시종일관 압도적인 기량을 보여 준 알파고 2.0은 지난해 이세돌 9단과의 대결에서 드러낸 약점들을 극복해 낸 모습이었다. 사람들은 불과 1년 사이에 나타난 알파고 2.0의 놀라운 성장에 감탄했다. 인공지능(AI)은 약점이 있더라도 그 원인을 파악하기가 어렵다. 구조적으로 너무 복잡해 데이터를 통한 학습과 인공지능의 성능 간 인과관계를 명확히 파악할 수 없기 때문이다. 영국의 인공지능 개발 회사인 딥마인드가 1년여의 시간 동안 알파고의 괄목할 만한 성능 개선에 성공했다는 사실은 세계 최고의 인공지능 기술력을 다시 한 번 보여 준 것이다. 딥마인드 측은 커제 9단과 대결한 알파고 2.0이 더이상 기보를 학습하지 않았다고 밝혔다. 이 사실로 유추해 보면 기존 알파고가 자체 대결을 하면서 생성한 기보를 학습했다고 볼 수 있다. 그러나 이것으로 단순히 약점을 보완했다고 추측하기에는 무리가 있다. 딥마인드는 올해 말 알파고 2.0에 대한 세부 내용을 공개할 예정이다. 알파고 2.0으로의 진화가 인공지능의 새로운 발견을 보여 줄지 귀추가 주목되는 이유다. 알파고 2.0은 이번 대국에서 컴퓨터 1대의 성능으로 대결에 임했다. 과거 알파고는 수십대의 고성능 컴퓨터를 활용해 대결에 나서 형평성에 문제가 제기됐었다. 이렇게 알파고 2.0이 컴퓨터 1대의 성능을 기반으로 커제 9단을 꺾은 사실 역시 대단한 기술적 진보를 시사한다. 구글은 2014년부터 인공지능을 위한 전용 하드웨어를 개발하는 데 노력을 기울여 왔다. 이른바 ‘텐서플로프로세서유닛’(TPU)이라고 불리는 장치인데, 전력 대비 인공지능 계산 효율이 기존의 하드웨어와 비교했을 때 최대 80배 정도 높다. 특히 알파고 2.0에 탑재된 TPU는 기존보다 개선된 ‘2세대’ 버전이었다. 이러한 하드웨어의 개발과 보급은 향후 인공지능 연구 개발에 가속도를 더할 것이다. 딥마인드의 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스는 커제 9단과의 대결을 끝으로 알파고 2.0의 바둑계 은퇴를 선언했다. 알파고 2.0의 자체 대국인 50개 기보도 공개했다. 이 기보를 본 국내외 바둑 커뮤니티는 알파고 2.0이 4000년 바둑 역사의 각종 격언을 뒤엎었다고 평가했다. 이는 프로기사들이 바둑 격언이라는 틀에 갇힌 반면 인공지능은 어떠한 선입견도 없이 객관적으로 학습했기 때문이다. 커제 9단과의 대결에서 알파고 2.0이 ‘탄탄하다’ 혹은 ‘차갑다’라는 인상을 남긴 것도 이러한 연유일 것이다. 알파고는 갑작스러운 등장 못지않게 서둘러 퇴장해 큰 여운을 남겼지만, 인류 역사에 남긴 큰 획은 길이 기억될 것이다.

강화학습 통해 ‘또 한번의 진화’ 대국 내내 거침없는 ‘한수 한수’구글의 바둑 인공지능(AI) 알파고가 강화학습(reinforcement learning)을 통해 또 한번의 진화에 성공했다. 알파고가 중국 저장성 우전 국제인터넷컨벤션센터에서 23일 열린 ‘바둑의 미래 서밋’에서 중국의 커제 9단을 첫판부터 무너뜨리자 AI 전문가들은 “예측했던 결과”란 반응을 보였다. 그렇더라도 알파고가 대국 내내 망설임 없이 수를 놓았다는 점, 지난해 3월 이세돌 9단과의 대국 당시와 다르게 바둑 전문가들을 실소하게 만든 의외의 실수를 하지 않았다는 점 등은 기대 수준을 뛰어넘은 장면으로 평가받았다. ●작년엔 아시아 최고수들의 기보로 학습 다른 소프트웨어처럼 ‘알파고’도 진화를 거듭해 왔다. 2015년 10월 판후이 2단과의 대국에서 승리한 ‘알파고 v.(버전) 13’이 유럽 기사들의 아마추어 기보에 의존해 기계학습(딥러닝)을 했다면, 지난해 이세돌과의 대국에 나선 ‘알파고 v.18’은 아시아 최고수들의 기보를 학습해 4승1패를 했다. 이때까지만 해도 알파고는 인간 최고수의 바둑을 흉내내는 수준으로 인식됐다. 이번 커제와의 대국에 선보인 ‘알파고2.0’은 강화학습을 통해 연마했다. 강화학습이란 추가로 기보를 더 입력하는 게 아니라 이세돌을 꺾은 ‘알파고 v.18’끼리 대결을 반복하며 기보를 완성해 갔다는 뜻이라고 전문가들은 설명했다. 이와 관련, 대국에 앞서 알파고 산파인 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 “인간의 기보를 입력할 필요가 없었고, 저전력으로 구동됐다”고 밝힌 바 있다. 강화학습은 인간이 돌발적인 상황을 직관을 발휘해 돌파하는 것을 흉내낸 알고리즘으로 이뤄진다. 가용할 수 있는 자원을 활용해 목적을 달성하기에 최적화된 방식을 수없이 고려한 뒤 실제로 감행, 시행착오를 거쳐 체화하는 방식이다. 허사비스는 지난해 방한 중 KAIST 강연에서 1980년대 유행했던 전자오락기의 벽돌깨기 게임을 활용해 AI 강화학습을 설명한 바 있다. 아래 판에서 공을 튕겨 내 위쪽에 있는 벽돌을 깨는 게임을 AI에게 시키자 처음 100회까진 잘 못했지만, 300회쯤 게임을 반복하자 아래 판으로 공을 받아야 게임에서 이긴다는 점을 AI가 학습해 내고, 500회쯤에 이르자 게임 고수의 면모를 보였다는 것이다. 사람 역시 같은 방식으로 게임을 연마한다. ●“AI의 실수 발견·시정… 혁신적 역량” 익명을 요구한 국내 AI 전문가는 알파고가 지난해 이세돌과의 대국 때와 다르게 ‘의외의 실수’를 전혀 하지 않은 모습에 주목했다. 그는 “AI의 실수가 어디에 있었는지 발견해 내는 것은 매우 어려운 일”이라면서 “그것을 알아내 시정한 자체가 높이 평가받을 혁신적인 소프트웨어 역량”이라고 치켜세웠다. 하드웨어적 개선도 있었다. 더버지 등 외신은 이번 알파고에 지난해 대국에서 구글이 고안한 AI용 칩인 T텐서프로세서유닛(TPU) 2세대가 활용됐을 가능성이 높다고 보도했는데, TPU 2세대가 적용됐다면 지난해보다 알파고의 연산 속도가 몇 십배 이상 빨라졌을 것으로 보인다. 최상의 경지에서 한 걸음 더 나아간 알파고의 진화상은 국내 AI 연구계에 허탈감을 안겨 주기도 했다. 지난해 ‘알파고 충격’으로 AI 열풍이 분 이후 AI가 빠르게 따라갈 수 있는 분야가 아니라는 자각도 얻었기 때문이다. 김진형 지능정보기술연구원(AIRI) 원장은 연합뉴스와의 인터뷰에서 “지난해 알파고 덕분에 우리나라 정보통신기술(ICT) 업계와 정부가 AI 연구의 중요성을 실감하게 됐다”면서도 “금방 따라갈 수 있는 분야가 아니며 우리나라 AI 연구개발 수준은 미국 등과 큰 격차가 있다”고 설명했다. 그는 “데이터 수집, 분석 기술을 중심으로 더 (연구) 노력을 기울여야 한다”고 덧붙였다. ●이번엔 ‘AI 공포증’ 대신 활용 기대감↑ 알파고를 처음 접한 지난해 일각에서 이른바 ‘AI 공포증’이 생긴 것과 다르게 AI의 활용 가능성에 대한 기대감이 높아진 것도 달라진 부분이다. 허사비스는 “알파고에 사용된 기계학습 방식은 이미 에너지 절약, 의료 진단, 헬스케어 등 다양한 부문에서 중요한 문제를 해결하는 데 사용되고 있다”고 설명했다. 이어 “기계학습은 또 여러 구글 제품에 활용돼 불가능했던 일을 현실로 만들고 있다”면서 “사람들은 이제 구글 포토를 사용해 눈 오는 날 찍은 강아지 사진을 바로 검색해 찾을 수 있고, 최근 구글 번역은 지난 10년간 있었던 품질 개선을 모두 합한 것보다 더 큰 개선을 한번에 이뤘다”고 덧붙였다. 지난해 이세돌과의 대국 전 알파고의 승리를 전망했던 서울과학종합대학원 빅데이터학과의 김진호 주임교수는 “주민등록등본을 뗄 때 지문 인식을 하는 것, 스팸메일을 걸러 내는 장치 등이 모두 알파고와 비슷한 AI의 영역”이라고 설명했다. 김 교수는 “알파고가 ‘바둑의 신’처럼 보이지만 사실 알파고는 스스로 바둑을 두는지 인식하지도 못한 채 대국에서 이기는 최적의 방법을 찾는 기계일 뿐”이라면서 “기후예측, 신약 개발 등 최적화된 방법을 찾아야 하는 모든 분야에서 활용될 수 있다”고 설명했다. 홍희경 기자 saloo@seoul.co.kr

프로세서가 얼마나 큰지 설명하기 위해서 예시로 드는 것이 트랜지스터 숫자입니다. 인구가 100만인 도시보다 1000만 명인 도시가 더 복잡하고 큰 도시인 것처럼 트랜지스터 10억 개를 가진 프로세서보다 100억 개를 가진 프로세서가 더 복잡하고 큰 프로세서일 것입니다. 물론 반드시 성능이 비례적으로 증가하는 건 아니지만, 대체로 성능이 우수하고 값비싼 프로세서라고 할 수 있을 것입니다. CPU나 그래픽 연산을 처리하는 GPU의 트랜지스터 숫자는 반도체 제조기술과 더불어 기하급수적으로 증가했습니다. 최초의 펜티엄 프로세서의 경우 300만 개가 조금 넘는 수준에 불과했지만, 더 작은 회로를 그릴 수 있는 미세 공정 반도체 제조 기술의 발전으로 이제는 우리가 쓰는 스마트폰에 들어가는 두뇌인 애플리케이션 프로세서(AP)에도 수십억 개의 트랜지스터가 담길 수 있습니다. 상대적으로 공간이나 전력 소모의 제약이 덜한 GPU의 경우 이제 100억 개가 넘는 제품까지 등장했습니다. 본래 GPU의 목적은 3D 게임을 빠른 속도로 처리하기 위한 보조 프로세서였으나 최근에는 다양한 병렬 연산을 돕는 프로세서로 발전하고 있습니다. 다양한 슈퍼컴퓨터에 GPU가 탑재되고 있는데, 이 시장에서 선두를 달리는 회사는 엔비디아입니다. 요즘 이 회사가 자주 거론되는 이유는 인공지능 때문입니다. 인공지능 연산을 위해서 전통적인 CPU만 사용하는 것보다 GPU를 이용해서 연산하는 것이 훨씬 빠르기 때문입니다. 최근 고성능 컴퓨터 시장뿐 아니라 인공지능 부분에서 수요가 급격히 증가하면서 이에 특화된 GPU가 등장했습니다. 최근 엔비디아가 공개한 GPU인 볼타 V100의 경우 210억 개의 트랜지스터를 지닌 괴물 프로세서입니다. 면적도 815㎟로 이제까지 나온 프로세서 가운데 가장 큰 편에 속합니다. 이렇게 크기가 커진 이유는 여러 종류의 연산 유닛을 탑재했기 때문인데, 눈길이 가는 부분은 구글이 기계학습 오픈소스인 텐서플로(TensorFlow)를 노리고 나온 듯한 연산 유닛인 텐서 유닛(Tensor Unit)을 탑재한 점입니다. 이는 인공 지능 연산에 특화된 부분입니다. 엔비디아에 의하면 V100의 텐서 유닛 연산 능력은 120TFLOPS에 달해 기존 제품에 비해 12배나 빠르게 인공 지능 관련 연산이 가능합니다. V100을 8개 탑재한 DGX-1 제품의 경우 960TFLOPS의 연산 능력을 지녀 전통적인 CPU 연산 대비 400배나 빠르다고 합니다. 한마디로 요즘 뜨는 분야인 인공지능을 위한 프로세서라고 할 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 이 분야에 경쟁자가 없는 것은 아닙니다. 이 분야에서 가장 앞선 기업인 구글의 경우 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit, TPU)이라는 텐서 플루 전용 프로세서까지 선보였습니다. 기존의 프로세서 대비 14~16배 정도 더 빠를 뿐 아니라 하루 1억 개의 이미지를 처리할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 더구나 이 프로세서는 28nm 같은 오래된 공정을 이용하는 만큼 마음먹고 더 미세한 공정을 이용해 고성능 텐서 프로세싱 유닛을 만들면 훨씬 강력한 인공 지능 칩을 만들 수 있습니다. 엔비디아가 결국 텐서 유닛을 추가로 집어넣어 거대한 프로세서를 만든 것도 사실 여기에 대응하기 위해서일 가능성이 큽니다. 인공 지능 연산에 특화된 유닛이 없으면 경쟁이 어렵기 때문입니다. 사실 이런 특수목적의 프로세서는 일반 사용자가 직접 접하기 어려운 제품입니다. V100을 8개 탑재한 DGX-1은 가격이 14만 9000달러(약 1억 6700만원)에 달합니다. 하지만 사실 우리가 일상적으로 사용하는 여러 인터넷 기반 서비스에는 인공지능이 이미 결합해 있습니다. 음성인식이 그렇고 언어 번역이나 검색도 마찬가지입니다. 자율주행같이 미래가 기대되는 분야도 있습니다. 우리가 모르는 사이 이런 고성능 프로세서들의 경쟁이 우리의 삶을 바꾸고 있고 앞으로 더 바꿔 나갈 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

‘동물은 모두 방귀를 뀔까?’, ‘어떤 동물이 방귀를 뀔까?’ 누군가는 충분히 궁금할 법한 질문이다. 너무 단순해 과학자들에게는 질문이 되지 않는다고 생각할 수도 있지만, 실제로 누군가가 트위터에 던진 질문 한 마디에 여러 과학자가 진지하게 답변을 내놓고 있어 화제가 되고 있다. 심지어 어떤 과학자는 이를 문서로 정리하고 있다는 것. 지난 10일(현지시간) 미국 과학매체 기즈모도는 트위터 등 사회관계망서비스(SNS)에서 화제가 되고 있는 구글 스프레드시트 하나를 소개했다. 스프레드시트란 여러 도표 형태의 양식에 계산, 표기되는 사무업무를 자동으로 하는 표계산 프로그램을 일컸는다. “이건 방귀 뀌나?”(Does it Fart)라는 제목으로 공개된 이 문서의 시작은 하나의 트윗 때문이었다. 영국 런던동물원의 박사과정 연구원 다니엘라 라바이오티는 지난 8일 “가족 중 한 사람이 자신에게 ‘뱀은 방귀를 뀌나요?’라고 질문했지만 ‘모른다’고 답할 수밖에 없었다”면서 “여러분도 그런가요?”라고 공개적으로 질문했다. 그러자 그다음 날인 9일 뱀 전문가로 알려진 미국 오번대의 생태학자 데이비드 스틴 박사가 “하아~. 맞다”라고 답했다. 과학자의 진지한 답변이 놀라웠던 것일까. 해당 트윗은 곧 화제가 됐고 몇몇 과학자는 ‘그건 방귀를 뀌나요?’(#DoesItFart)라는 이름으로 해시태그를 만들어 자신들이 연구하고 있는 생물이 방귀를 뀌는지 여부를 공개하기 시작한 것이다. 또한 이를 본 미국 앨라배마대학의 박사과정 연구원 니컬러스 카루소는 심지어 이런 반응을 하나로 모아 쉽게 볼 수 있도록 스프레드시트라는 문서로 정리하기 시작했다. 그리고 그는 자신의 트위터에 “자유롭게 공유하고 추가 업데이트해달라”고 밝혔다. 카루소 연구원은 “동물이 방귀를 뀌는지 아닌지를 아는데 가장 좋은 방법은 역시 그 동물과 가장 긴 시간을 보내고 있는 사람들에게 듣는 것으로 생각한다. 연구를 하는 사람이나 동물을 기르고 있는 사람, 또는 우연히 방귀 소리를 들어본 적이 있는 사람이라든지 말이다”면서 “구글의 스프레드시트를 사용하면 누구나 쉽게 편집할 수 있고, 많은 사람이 동시에 사용할 수 있기 때문”이라고 말했다. 단 누구나 편집할 수 있으므로 반응을 보고 승인하는 과정 등을 할 수 없다. 지금까지 79종이 기재된 목록에는 누군가 농담으로 외계인도 집어 넣어놨지만, 과학자들과 애완동물 소유자들은 대부분 성실하게 목록을 작성하고 있다. 예를 들어 ‘침팬지는 방귀를 뀌나요?’라는 질문에 ‘그렇다’고 답한 영국 켄트대의 진화인류학 박사과정 연구원 아드리아나 로는 다음과 같이 설명했다. 그는 “무화과를 먹었을 때 가장 심했다. 매우 시끄럽고 반복적인 방귀 소리로 우리는 그들이 숲의 어느 곳에 있는지 알 수 있을 정도다”면서 “남남(Cynometra cauliflora)의 씨앗과 섬유질을 먹을 때 더 심했다”고 말했다. 또한 맥 또는 테이퍼로 불리는 포유류가 방귀를 뀐다고 말한 영국 엑서터대와 미국 UC버클리의 생태학 박사과정 연구원인 루이스 바틀릿은 “거대한 진폭이 느껴졌다”고 설명했다. 방귀 해시태그가 인기를 끌면서 그건 토할 수 있나요?(#DoesItPuke)라는 것도 만들어졌다. ‘말은 토를 하는가?’라는 질문에 에어린 제이컵은 “식도 조임근이 매우 강해 토하지 않는다”고 답했다. 현재 SNS상에서는 이런 식으로 과학자들이 아주 진지하게 방귀나 토를 하는 동물을 분류하고 있다. 이에 대해 처음 방귀 트윗을 유발한 라바이오티 연구원은 사실 이는 굉장히 좋은 일이라고 생각한다고 말했다. 그녀는 “온라인상에는 이런 주제를 가르쳐주길 원하는 교사가 많다”면서 “일반인이 과학자들과 대화하는 것을 보는 것은 매우 좋은 일”이라고 말했다. 어쩌면 조금 바보같이 부끄러운 질문이라도 이렇게 진지하게 답해준다면 질문하는 것도 배우는 것도 즐거울 것이다. 사진=ⓒ Sergey Novikov / Fotolia(위), 트위터 스프레드시트 링크= https://docs.google.com/spreadsheets/d/19gMMn4Wmw3BNLWMojEy7kgrjnjVB2JlMSwd1s-nYyUc/edit#gid=0 윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr

순다르 CEO “인공지능·머신러닝 기술 외부에 개방” ‘AI 비서’로 집·직장·車 연동… 끊김 없는 세상 구현 증강현실 보여주는 ‘탱고 스마트폰’ 새달 9일 공개 정보기술(IT) 기업 구글이 주최하는 연중 최대 행사인 구글 개발자회의 ‘IO 2016’이 지난 20일(현지시간) 폐막했다. 구글이 지난 1년간 준비한 신제품과 새로운 서비스를 소개하고 앞으로의 계획을 밝힌 이번 행사는 ‘전 세계 정보를 정리해 누구나 편리하게 이용할 수 있게 하겠다’는 구글의 사명에 어느 때보다 충실했다. IO 2016을 개방적 혁신(open innovation), 끊김 없는 연결(seamlessly connection), 지속적인 진보(continuous progress)라는 3가지 키워드로 정리해봤다. ●안드로이드 운영체제 모든 제조사·개발자에 공개 구글 개발자회의의 이름인 IO는 입력(인풋)과 출력(아웃풋)의 머리글자에서 따왔지만, 개방을 통한 혁신이란 속뜻을 담고 있다. 예컨대 구글은 안드로이드라는 모바일 운영체제를 삼성전자, LG전자 등 모든 제조사에 공개하고 중소 소프트웨어·콘텐츠 개발자들이 애플리케이션(앱)을 개발할 수 있는 도구를 제공해 폐쇄적인 애플 아이폰의 운영체제인 iOS를 누르고 1등 모바일 운영체제로 올라섰다. 지난해에만 600개가 넘는 안드로이드 스마트폰이 출시됐고, 사용자들은 구글 플레이스토어에서 약 650억 건의 앱을 내려받았다. 구글이 대표적인 미래 먹거리로 내세운 인공지능(AI) 기술도 외부에 개방된다. 순다르 피차이 구글 CEO는 기조연설에서 “우리의 기술을 모든 사람과 공유하면 AI가 이끄는 시대가 더 빨리 올 것”이라면서 AI와 머신러닝을 구동하려고 특별히 고안한 고성능 컴퓨터 시스템 텐셀 프로세싱 유틸리티(TPU)를 제공하겠다고 밝혔다. TPU는 지난 3월 이세돌 9단을 꺾은 알파고의 수 읽기와 판단, 연산을 실행한 비밀병기였다. 외부 개발자들도 제2의 알파고나 구글의 머신러닝을 활용한 제품, 앱을 만들 수 있게 됐다는 뜻이다. 103개 언어의 통역을 지원하는 구글 번역은 번역 품질을 높이기 위해 집단지성을 활용하고 있다. 구글 번역 커뮤니티(translate.google.com/community)에서 누구든지 예시문을 번역하고, 참여자들이 번역 정확도를 평가한 것을 번역 품질 향상에 반영하고 있다는 얘기다. 구글은 이번에 새로 공개한 안드로이드 7.0 버전 엔(N)의 이름을 공모로 정할 예정이다. ●스마트폰 없어도 가정·차에서 원하는 정보 알수 있어 올해 IO 강연에서 가장 많이 언급된 단어 중 하나는 ‘연결성’이었다. 집에서나 직장에서나 자동차에서나 스마트폰을 쥐고 있거나 그렇지 않거나 항상 편리하게 인터넷 서비스를 누리는 것을 의미한다. 이런 목적을 달성하고자 구글은 디지털 개인비서 ‘구글 어시스턴트’를 내놨다. 묻는 이의 의중을 정확히 파악해 검색엔진 구글에서 정보를 찾아 음성 또는 문자, 사진으로 답변하는 프로그램이다. 이 자체는 아마존의 에코, 마이크로소프트의 코타나 등과 비슷하다. 구글은 한 걸음 더 나아가 구글 어시스턴트를 다양한 기기와 서비스에 연동시켰다. ‘구글 홈’은 가정에 놓는 사물인터넷(IoT) 제어기기로 스마트폰 없이 구글 어시스턴트를 실행한다. 채팅 메시지앱 ‘알로’는 나와 친구의 대화를 지켜보고 있다가 필요하다고 판단될 때 끼어들어 적절한 정보를 찾아준다. 가령 저녁식사 얘기를 하고 있으면 약속 장소 주변의 적당한 식당을 골라 예약까지 해주는 것이다. 구글이 현대자동차 등과 함께 만든 ‘안드로이드 오토’에서도 구글 어시스턴트를 이용할 수 있다. 차량에 설치된 큰 화면으로 날씨, 교통정보를 알아보고 음악도 찾아 재생해준다. 차에서도 컴퓨터 앞에 있을 때와 마찬가지로 원하는 정보를 손에 쥘 수 있게 된 것이다. ●‘아라’ 프로젝트 결실… 하반기 모듈형 스마트폰 출시 장기간 진행되던 프로젝트의 성과도 IO 2016에서 공개됐다. 모바일 기기에 달린 카메라와 센서로 특정 공간을 3차원으로 파악해 증강현실(AR)을 보여주는 ‘탱고’ 프로젝트는 다음달 9일 대중이 쓸 수 있는 탱고 스마트폰을 처음 내놓는다. 10억명의 스마트폰 사용자, 피처폰을 쓰는 50억명 그리고 휴대전화가 없는 나머지 10억명 등 모두를 위한 스마트폰을 개발하겠다며 2012년 야심차게 출발한 ‘아라’ 프로젝트도 4년 만에 빛을 보게 됐다. LG전자의 스마트폰인 ‘G5’와 비슷한 콘셉트인 아라는 카메라, 배터리, 스피커 등 스마트폰 부품을 입맛에 맞게 골라 블록장난감처럼 조립하는 모듈형 스마트폰이다. 첫 아라폰은 올가을 출시된다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

구글 개발자 회의 7000명 몰려 시리·코타나 등 대항마 주목채팅앱 알로·구글홈도 함께 선봬 혁신의 아이콘인 구글이 이번에는 일상을 파고들었다. 구글이 사용자의 까다로운 요청도 척척 알아듣고 똑 부러진 대답을 하는 인공지능(AI) 비서 ‘구글 어시스턴트’를 18일(현지시간) 공개했다. 미국 캘리포니아주 마운틴뷰 야외 공연장 쇼어라인 앰피시어터에서 개막한 구글 개발자 회의 ‘IO 2016’에서다. IO 2016은 구글이 1년 동안 준비한 사업 계획을 풀어놓는 자리다. 전 세계에서 모인 개발자와 취재진 등 7000명이 구글의 앞날을 지켜봤다. 2시간의 기조연설의 처음과 끝맺음은 구글 1인자 순다르 피차이 최고경영자(CEO)의 몫이었다. 피차이 CEO는 인류의 강력한 조력자가 될 AI의 가능성을 강조했다. 그는 “머신러닝을 통해 음성인식이 한층 정확해졌고 사람들은 더 자연스럽게 구글과 소통할 수 있다”면서 “정보를 직접 검색할 필요 없이 구글이 알아서 우리를 도와줄 것”이라고 덧붙였말했다. 곧이어 등장한 구글 어시스턴트는 머신러닝 기술이 집약된 AI 비서이다. 목소리만 듣고 식당을 예약하거나 가족과 함께 보기 적당한 영화를 추천하고 예매까지 해 준다. 구글 어시스턴트가 AI 기반 비서 서비스인 애플의 시리, 아마존의 에코, 마이크로소프트의 코타나 등과의 경쟁에서 우위를 차지한 셈이다. 구글은 AI를 적용한 채팅 애플리케이션(앱) ‘알로’와 무료 영상통화 앱 ‘듀오’도 소개했다. 알로는 구글 어시스턴트가 사용자 간 대화의 맥락을 이해하고 채팅 중간에 시의적절한 제안을 제시하는 ‘똑똑한 대답’ 기능을 탑재했다. 이탈리아 식당에서 저녁을 먹자는 이야기가 오간다면 근처의 적당한 식당을 추천하고 ‘오픈테이블’과 같은 앱을 이용해 식당 예약까지 해 주는 식이다. 구글 어시스턴트를 집에서 활용할 수 있는 구글 홈도 함께 선보였다. 손바닥 크기의 원통형 전자기기인 구글 홈은 집에서 음악, TV 등 엔터테인먼트를 즐기면서 전등을 끄고 켜거나 오븐의 타이머를 설정하는 등 집안일을 도와준다. 구글 홈은 연내에 출시될 예정이다. 정보의 투명한 공개와 열린 생태계를 지향하는 구글은 이번엔 인공지능 기술을 모든 개발자에게 공개한다고 밝혔다. AI 소프트웨어 플랫폼인 ‘텐셀플로’뿐만 아니라 이세돌 9단을 꺾은 AI 알파고의 동력인 고성능 클라우드 컴퓨터(TPU)도 공유한다. 구글 직원과 외부 개발자가 동일한 AI 자원을 활용할 수 있다는 얘기다. 피차이 CEO는 “AI를 활용하면 당뇨합병증으로 인한 실명까지 조기에 예방할 수 있고 기후변화 해결도 가능할 것”이라고 강조했다. 마운틴뷰 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

깜짝 놀랄만한 놀라운 혁신은 없었다. 대신 구글은 일상을 집요하게 파고들었다. 구글과 함께라면 인생이 훨씬 편리해지고 인간관계는 윤택해질 거라는 기대감을 주는 데 성공했다. 컴퓨터에게 방대한 정보를 학습시키는 머신러닝과 인공지능(AI)에 수년간 끊임없이 투자했기에 가능한 일이었다. 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰의 야외 공연장 쇼라인 앰피시어터에서 구글의 연중 최대 행사인 개발자 콘퍼런스(아이오·I/O)가 열렸다. 3일간 진행되는 이번 행사의 시작이자 핵심은 구글의 가깝고 먼 미래를 동시에 조망하는 기조연설이었다. 7000여명의 참가자들이 숨을 죽인 채 구글 임원들의 연설을 지켜봤다. 2시간 동안 이어진 무대의 처음과 끝을 장식한 인물은 구글 1인자 순다르 피차이 최고경영자(CEO)였다. 그는 시종일관 인류의 훌륭한 조력자로서 인공지능의 무한한 가능성을 강조했다. 그는 “17년 전 구글이 검색엔진을 시작했을 때 오직 3억명만 데스크톱으로 인터넷을 쓸 뿐이었지만 지금은 30억명이 모바일을 통해 필요한 정보를 얻고 서로 연락한다”면서 “자연어 처리, 음성인식과 번역 등 AI 덕에 가능해진 일”이라고 설명했다. 이어 피차이 CEO는 “머신러닝을 통해 구글의 음성인식이 한층 정확해졌고 사람들은 더 자연스럽게 구글과 소통할 수 있다”면서 “정보를 검색하는 대신 구글이 바로 곁에서 우리를 밀접하게 도와주게 된 것”이라고 덧붙였다. 이날 처음 공개된 ‘구글 어시스턴트’는 음성인식 디지털비서다. 검색창에 단어를 쳐 넣는 대신, 목소리로 식당을 예약하거나 적당한 영화를 추천받고, 병원이나 항공권 예약을 변경할 수 있는 서비스다. 피차이 CEO는 “구글 어시스턴트는 사용자의 요구사항을 깊이 이해할 수 있도록 수년간 투자해 탄생했다”면서 “머신러닝을 통해 질문의 맥락을 파악하고 사용자와 소통한다”고 말했다. 구글 어시스턴트를 집에서 활용할 수 있는 구글 홈도 함께 선보였다. 손바닥 크기의 원통형 전자기기인 구글 홈은 집에서 음악, TV 등 엔터테인먼트를 즐기면서 전등을 끄고 켜거나 오븐 타이머를 설정하는 등 일상적인 잡무 처리를 도와준다. 집안 내 기기를 제어할 수 있는 사물인터넷(IoT) 허브 역할을 한다. 구글은 올해 안에 구글 홈을 출시하겠다고 밝혔다. 에릭 케이 구글 엔지니어링 디렉터는 새로운 채팅 앱인 ‘알로’와 무료 영상통화 앱 ‘듀오’를 소개했다. 알로는 구글 어시스턴트를 십분 활용한 메신저 서비스이다. 구글 어시스턴트가 사용자간 대화의 맥락을 이해하고 채팅 중간에 적절한 제안을 제시하는 ‘똑똑한 대답’ 기능을 탑재했다. 이탈리아 식당에서 저녁을 먹자는 이야기가 오간다면 근처의 적당한 식당을 추천하고 ‘오픈테이블’과 같은 앱을 이용해 식당 예약까지 해주는 식이다. 듀오는 아주 느린 인터넷 환경에서도 빠르고 안정적으로 영상통화가 가능한 앱이다. ‘노크’ 기능을 통해 전화 연결이 되기 전부터 상대방의 모습을 확인할 수 있는 미리보기 기능이 눈에 띈다. 피차이 CEO는 구글 내부에 축적된 인공지능 기술을 모든 개발자에게 공개하겠다고 밝혔다. AI 활용한 개발도구인 ‘텐셀플로우’ 뿐만 아니라 머신러닝을 구현할 수 있는 고성능 컴퓨터인 ‘텐셀 프로세싱 유틸리티’(TPU)도 클라우드 플랫폼을 통해 외부 개발자와 공유하겠다고 말했다. 구글 내부 직원과 외부 개발자가 동일한 AI 자원을 활용할 수 있다는 얘기다. 피차이 CEO는 “TPU는 이세돌 9단을 꺾은 알파고의 동력이기도 하다”면서 “기후변화와 건강, 교육 등 다양한 분야에서 인공지능이 인간을 도와 진보를 이룰 수 있도록 함께 나아가자”고 강조했다. 마운틴뷰 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr