오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’로 불붙은 생성 AI 서비스 시장이 반도체 업계에 드리운 불황을 걷어낼 차세대 먹거리가 될 수 있을지 기대를 모으고 있다. 짧은 시간에 무수히 많은 연산을 해야 하는 초거대 모델 기반 생성 AI 운영엔 엄청난 수량의 고효율 반도체 칩셋이 필요하기 때문이다. 14일 업계에 따르면 챗GPT 운영엔 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) ‘A100’ 1만여개가 사용된다. AI 운용에 쓰이는 슈퍼컴퓨터엔 보통 GPU가 몇만 개 단위로 들어간다. GPU 수만 개가 방대한 양의 연산을 빠르게 처리하기 위해서는 고전력, 고비용이 들어갈 수밖에 없다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 최근 트위터에 “챗GPT 1회 사용에 몇 센트가 든다”고 적기도 했다. 챗GPT 가입자가 최근 1억명에 도달한 만큼 운영 비용은 하루 수백억원에 달할 것으로 추산된다. 국내 관련 업체들과 정부까지 나서서 AI 전용 반도체 개발을 추진하는 이유가 이런 고전력·고비용 문제에 있다. 앞으로 생성 AI 서비스가 더 많아질 것으로 예상되며, 업계가 저전력·고효율 반도체를 필요로 하기 때문이다. 우선 삼성전자와 SK하이닉스는 GPU에 붙는 메모리반도체 쪽에서 앞서 나가고 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능이 탑재된 지능형반도체(PIM) 제품을 GPU 업계 2위인 AMD에 공급하고 있다. PIM은 프로세서와 메모리 사이에 오가는 데이터의 양을 자체 연산 기능으로 조절, 데이터 병목 현상을 해결하고 전력 효율을 크게 높일 수 있다. 삼성전자는 PIM 기술 고도화를 위해 네이버와 협력하고 있다. SK하이닉스는 업계 1위 엔비디아의 A100과 더 발전한 모델인 ‘H100’ 칩셋에 자사 고대역폭메모리(HBM) 반도체를 공급한다. HBM은 대량의 데이터를 한 번에 보낼 수 있는 메모리로, 지난해부터 AI 서버용으로 적용되기 시작했다. 챗GPT 등장 이후 수요가 예상보다 빠르게 증가하고 있다는 게 업계의 설명이다. 애초 AI 전용으로 만들어진 게 아닌 GPU 이후의 반도체로 신경망처리장치(NPU)가 주목을 받고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 2021년 말 자체 개발한 NPU를 서버에 도입해 본 결과 GPU 기반 서버보다 연산 성능은 4배, 전력 효율은 7배 늘었다. 다만 아직까지 AI 개발 환경이 GPU 기반으로 형성돼 NPU 시장은 초기 단계다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년간 총 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 국산 AI 반도체를 단계별로 데이터센터에 적용해 국내 클라우드에 기반한 AI 서비스를 실증한다는 계획을 세웠다. 여기에만 올해 428억원, 2025년까지 1000억원을 지원한다. ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤은 자체 개발한 AI 반도체 ‘사피온’ 고도화에 집중하고 있다. KT는 반도체 제조사 리벨리온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰다. 리벨리온은 최근 국내 최초로 챗GPT의 원천 기술인 ‘트랜스포머’ 계열 자연어 처리 기술을 지원하는 AI 반도체 ‘아톰’(ATOM)을 출시한다고 밝혔다.

무인기를 공중에서 기총 사격으로 격추하는 것보다는 드론건으로 전파방해를 일으키는 방식이 현실적인 해법이라는 군 훈련 결과가 나왔다. 14일 합동참모본부에 따르면 지난달 5일 충남 보령시 대천사격장에서 ‘공중전력 통합 실사격 훈련’을 실시했다. 육군 AH1S ‘코브라’ 및 500MD ‘디펜더’ 헬기, 공군 KA1 전술통제기 등이 참여했으며 표적은 시속 150㎞로 비행하는 무인기였다. 지난해 12월 서울 시내 비행금지구역(P73)을 침범했던 북한 소형 무인기는 시속 약 100㎞로 비행했다. 훈련에서 코브라 헬기는 KA1이 파악해 전달한 표적 정보를 바탕으로 3차례에 걸쳐 모두 300발의 기총 사격을 실시했지만 단 1발도 무인기를 맞히지 못했다. KA1 역시 직접 기총 사격을 했지만 2대 중 1대만 무인기를 맞혔다고 한다. 직접 사격 방식은 결과가 신통치 못했던 반면 드론건을 사용해 방해전파로 무인기 운행을 방해하는 방식은 차라리 효과가 있었다. 군은 디펜더 헬기 탑승 요원이 약 500m 거리에서 시험용 드론건으로 발사한 방해전파에 무인기가 제대로 비행하지 못하는 걸 확인한 것으로 알려졌다. 드론건은 전파방해와 함께 위성항법체계(GPS) 수신신호를 교란해 무인기의 정상적 비행을 어렵게 하거나 기능 오류를 일으키는 장비다. 한편 북한의 소형 무인기 도발에 대응하기 위해 육군에 전담 부서를 두고 첨단 과학기술을 적용한 무기체계를 신속히 군에 도입하도록 관련 제도를 보완해야 한다는 제언이 나왔다. 이날 글로벌국방연구포럼이 ‘북한 무인기 위협 진단과 대응방안 모색’을 주제로 육군회관에서 개최한 세미나에서 ‘미국의 소형 무인기 대응시스템 구축 동향’을 발제한 김동일 육군교육사령부 인공지능(AI)·드론봇전투발전센터장 대리(대령)는 미 육군이 2020년 합동 소형무인기대응실(JCO)을 만든 사례를 소개하며 우리 군에서도 비슷한 개념의 조직체계를 모색해야 한다고 제안했다. JCO에선 소형 무인기 대응을 위한 전자파, 레이저, 마이크로파 등이 민간에 피해를 줄 수 있다는 점을 염두에 두고 민간과의 협업도 강화하고 있다. 김 대령은 미국의 신속획득프로세스(MTA) 등을 벤치마킹하는 방식으로 국방획득체계를 보완해야 한다는 주장도 내놨다. 미국에선 MTA를 통해 도입한 장비가 일정 기준을 충족하면 별도의 소요 제기 및 결정 과정 없이 후속 양산할 수 있다.

무인기를 공중에서 기총 사격으로 격추하는 것보다는 드론건으로 전파방해를 일으키는 방식이 현실적인 해법이라는 군 훈련 결과가 나왔다. 14일 합동참모본부에 따르면 지난달 5일 충남 보령시 대천사격장에서 ‘공중전력 통합 실사격 훈련’을 실시했다. 육군 AH1S ‘코브라’ 및 500MD ‘디펜더’ 헬기, 공군 KA1 전술통제기 등이 참여했으며, 표적은 시속 150km로 비행하는 무인기였다. 지난해 12월 서울 시내 비행금지구역(P73)을 침범했던 북한 소형 무인기는 시속 약 100㎞로 비행했다. 훈련에서 코브라 헬기는 KA1이 파악해 전달한 표적 정보를 바탕으로 3차례에 걸쳐 모두 300발의 기총 사격을 실시했지만 단 1발도 무인기도 맞추지 못했다. KA1 역시 직접 기총 사격을 했지만 2대 중 1대만 무인기를 맞혔다고 한다. 직접 사격 방식은 결과가 신통치 못했던 반면 드론건을 사용해 방해전파로 무인기 운행을 방해하는 방식이 차라리 효과가 있었다. 군은 디펜더 헬기 탑승 요원이 약 500m 거리에서 시험용 드론건으로 발사한 방해 전파에 무인기가 제대로 비행하지 못하는 걸 확인한 것으로 알려졌다. 드론건은 전파 방해와 함께 위성항법체계(GPS) 수신신호를 교란해서 무인기의 정상적 비행을 어렵게 하거나 기능 오류를 일으키는 장비다. 한편 북한의 소형 무인기 도발에 대응하기 위해 육군에 전담부서를 두고 첨단과학기술을 적용한 무기체계를 신속히 군에 도입하도록 관련 제도를 보완해야 한다는 제언이 나왔다. 김동일 육군교육사령부 인공지능(AI)·드론봇전투발전센터장 직무대리(예비역 대령)는 이날 글로벌국방연구포럼이 ‘북한 무인기 위협 진단과 대응방안 모색’을 주제로 육군회관에서 개최한 세미나에서 사전배포한 토론문을 통해 미 육군이 2020년 합동 소형무인기대응실(JCO)을 만든 사례를 소개하며 우리 군에서도 비슷한 개념의 조직체계를 모색해야 한다고 제안했다. JCO에선 소형 무인기 대응을 위한 전자파, 레이저, 마이크로파 등이 민간에 피해를 줄 수 있다는 점을 염두에 두고 민간과의 협업도 강화하고 있다. 이 토론문은 김 직무대리가 작년 5월 정보통신기획평가원 ‘주간기술동향’에 실은 글을 인용한 것이다. 김 대령은 미국의 신속획득프로세스(MTA) 등을 벤치마킹하는 방식으로 국방획득체계를 보완해야 한다는 주장도 내놨다. 미국에선 MTA를 통해 도입한 장비가 일정 기준을 충족하면 별도의 소요제기 및 결정 과정 없이 후속 양산할 수 있다.

인공지능 기반 서비스 및 연구개발 전문 기업 셀바스AI는 국내 최대 의료자문 제공 플랫폼 ‘닥터플렉스’ 운영사인 ‘메디허브’와 서비스 고도화 및 상호 플랫폼 활성화를 위한 지원 업무협약을 지난 9일 체결했다고 밝혔다. 셀바스AI는 2009년 국내 최초로 AI 사업분야에서 코스닥에 상장한 기업으로서 음성인식 등 AI 인식 기술 뿐 아니라 사용자의 건강검진 정보를 기반으로 주요 질환(6대 암 및 4개 질환)에 대한 발병 위험도를 예측하는 인공지능 솔루션인 셀비 체크업의 상용화에 성공하는 등 헬스케어 분야에서도 인공지능이 적용된 솔루션 사업을 활발히 진행하고 있다. 메디허브는 1200여명의 국내 전문의 데이터베이스를 보유한 플랫폼인 닥터플렉스를 통해 헬스케어 스타트업, 제약사, 투자사, 코스메틱, 의료기기, 빅데이터 및 인공지능, 방송사 및 제작사, 식품 기업 등 전 업종에 걸쳐 전문 의료인 매칭과 프로젝트 관리를 포함한 헬스케어 서비스를 제공하고 있으며, 개인 의료 자문으로 사업 영역 확대를 진행하고 있다. 양사는 이번 업무협력 체결을 통하여 헬스케어 분야에서의 서비스 고도화를 도모하며 신규 사업 모델 또한 적극 발굴해 나가기로 했다. 윤상원 셀바스AI 헬스케어부문 사업대표는 “셀비 체크업은 다양한 서비스 적용을 통해 개인에게 가장 밀접한 맞춤형 건강관리 서비스로 자리매김하고 있다”며 “이번 메디허브와의 업무협약을 통해 보험사, 검진센터, 마이데이터 사업자 외 의료 플랫폼 영역으로 서비스를 확장할 수 있는 기회가 마련됐다”고 밝혔다. 외과 전문의인 유선형 메디허브 대표는 “현직 의사로서 활동하는 1200여 명의 닥터플렉스 전문의 풀을 통하여 셀바스AI의 서비스 고도화가 가능할 것”이라며 “한편으로 이를 통해 의사 동료들에게 새로운 헬스케어 사업 분야로의 진출 기회를 제공해드릴 것”이라고 말했다.

차세대융합기술연구원(융기원)은 지난 10일 휘닉스 평창에서 열린 ‘CDE DX Awards 2022’에서 공공기관 부문 금상과 특별상, 대학·연구소 부분 동상을 수상했다고 13일 밝혔다. 융기원은 경기도와 서울대학교가 공동출연해 설립한 기관이다. CDE DX Awards는 과학기술정보통신부가 후원하고 한국 CDE(Computational Design and Engineering) 학회가 개최하는 행사로, 디지털 트랜스포메이션 정책과 엔지니어링 이노베이션 사례, 4차 산업 기술 연구개발 및 우수 적용 사례를 대상으로 시상하는 행사다. 시상은 공공기관, 민간기업, 대학·연구소 부문 3개 분야로 나눠 진행된다. 융기원은 ‘디지털 트윈 기반 판교 자율주행 실증단지 및 산업생태계 조성 사례’를 내용으로 자율주행 통합관제센터, 자율주행 기술 실증지원 및 빅데이터 개방, 스타트업 육성, 자율주행분야 디지털신사업 추진 등에 기여한 공로를 인정받아 공공기관 부문 금상과 협찬사 특별상을 수상했다. 또 융기원 데이터과학연구소에서 개발한 엣지 AI 기반 흡연방지 시스템이 호응을 얻어 대학·연구소 부문 동상을 받았다. 시스템은 사람이 직접 흡연 단속을 해야 하는 방식에서 벗어나 인공지능 딥러닝 기술을 활용해 흡연자의 행동 감지, 금연구역 안내, 간접흡연 위해성 인지 등 자발적인 금연을 유도하는 시스템이다.

금융감독원이 은행연합회, 국내은행과 함께 금융사고 예방 및 내부통제 개선을 추진하고 있는 가운데 생체인증 수단 중 얼굴인식 기술 적용 움직임이 활발해지고 있다. 최근 몇 년간 내부 직원에 의한 정보유출 등의 대형 금융사고가 잇따라 발생함에 따라 기존 내부 통제 시스템을 강화하기로 한 것이다. 금융감독원은 지난 해 11월 ‘국내 은행 내부통제 혁신방안’을 발표, 비밀번호를 대체하는 인증방식으로 생체인증 등을 통해 내부 인증 시스템 고도화를 추진하기로 했다. 13일 얼굴인식 AI 전문기업 메사쿠어컴퍼니에 따르면 생체인증 기술은 얼굴, 지문, 장정맥, 홍채 등 개인 고유의 생체특성을 정보화해 본인여부를 확인하는 보안기술이다. 이중 얼굴인식은 타 생체인증과 달리 카메라 외 별도의 인식장치가 필요 없고, 서버에 안전하게 보관된 얼굴정보를 여러 채널에서 활용할 수 있다는 것이 장점이다. 이에 따라 기존 국내 대형은행을 중심으로 얼굴인식 도입 및 검토가 확산되고 있다. 하나은행과 신한은행은 업계에서 국내 최초로 모바일 앱 및 영업점에 얼굴인식 솔루션을 발빠르게 적용했고, 내부 접근 인증수단에도 기 도입 및 오픈 예정이다. 두 은행 모두 메사쿠어컴퍼니의 얼굴인식 엔진을 도입해 적용 중이다. 얼굴인식 인증방식은 카메라가 탑재된 모바일, PC, ATM 등에서 한번의 등록으로 여러 매체에서 활용이 가능해 타 생체인증 수단보다 도입비용이 합리적이다. 또한 직원 출입통제 및 내부 접근제어 등 내부 통제 시스템 등까지 확산이 용이하다는 장점이 있다. 대형은행에서 디지털 혁신의 일환으로 얼굴인식 기술을 적극 도입하면서, 제2금융권과 지방은행까지 빠르게 확산되고 있다. 이와 더불어 최근 ‘e-KYC’(비대면 신원확인) 관련 기술이 각종 신원도용 사고의 예방 및 차단으로 진화하고 있다. 타인의 신분증과 휴대폰을 활용한 신분도용의 허점방지를 위해 신분증 진위여부를 확인하고 사용자의 실제 얼굴과 신분증 사진을 비교하는 방식으로 적용된다. 얼굴인식 AI 전문기업 메사쿠어컴퍼니 관계자는 “세계적인 수준으로 성장해 있는 국내 얼굴인식 기술은 현재 관련분야의 대규모 데이터베이스 확보를 통한 AI학습이 매우 중요한데, 정부차원의 데이터바우처 지원사업도 진행되고 있다. 그러나 더 큰 데이터베이스 확보를 위해서는 다수의 사용자 데이터베이스를 확보한 대형은행 및 공공기관 등에서 얼굴인식 기술을 도입하고 고도화시킬 경우, 국내 관련산업 발전에 긍정적인 영향을 줄 것으로 예상된다”고 밝혔다.

구글 바드, 오답 하나에 200조원 날려  미국 스타트업 오픈AI가 개발한 대화 전문 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗지피티’(이하 챗GPT)에 대한 전 세계의 관심이 뜨거운 가운데, 구글이 이에 대항하는 AI 챗봇 ‘바드’(Bard)를 성급히 내놓았다가 한화로 수백 조원을 날렸다.  CNN 등 외신의 8일(이하현지시간) 보도에 따르면, 이날 구글은 프랑스 파리에서 AI 기술이 구글의 새 검색 기능, 구글맵, 번역 등에 어떻게 적용되는지 세부 내용을 공개했다.  이 자리에서는 AI 챗본 기반의 채팅 서비스인 바드의 소개 및 시연회도 함께 열렸다. 바드는 1370억 개에 이르는 매개 변수로 학습한 대형 언어모델인 ‘람다’(LaMDA)를 기반으로 한다. 문제는 구글이 공개한 시연에서 바드가 틀린 답을 내놓은 사실이 확인되면서 시작됐다.  동영상에서 사용자는 구글 바드에게 ‘9살 아이에게 제임스 웹 우주망원경의 새로운 발견에 대해 어떻게 설명해줄 수 있을까’라는 질문을 던진다. 그러자 바드는 ‘제임스웹 우주망원경은 최초로 태양계 밖의 행성을 찍었다’고 답했다.  그러나 이는 사실이 아니었다. 태양계 밖 행성을 최초로 촬영한 망원경은 제임스웹 우주망원경이 아니며, 유럽남방천문대가 칠레 남부 고도 2635ｍ 지점에 설치한 초거대 망원경 VLT였다.  구글의 모회사인 알파벳의 순다르 피차이 최고 경영자(CEO)가 직접 바드를 소개하면서 해당 시연 사례를 넣었는데, 여기서 오답이 발생하자 구글 외부에서는 실망이 터져 나왔다. 구글이 지난해 12월 공개된 챗GPT에 조급증을 느끼고 설익은 기술을 내놓은 게 아니냐는 의구심도 쏟아졌다.  간단한 질문에조차 오답을 내놓은 구글 바드에 테크 업계는 냉혹한 평가를 내놓았다. 하루 알파벳의 주가는 7.68% 급락했다. 지난 이틀 동안 알파벳의 시총 1720억 달러, 한화로 약 216조 원이 증발했다.  챗GPT 인기에 다급해진 구글? 당초 구글은 챗GPT보다 3개월가량 늦게 AI챗봇을 공개한 배경에 ‘안전과 정확성’이 있다고 강조해왔다. 윤리적으로 문제가 될 수 있는 혐오발언이나 정확하지 않은 정보를 제공할 수 있는 위험성을 막는데 집중하느라 챗GPT보다 3개월 늦게 시장에 진입했다는 것이다. 하지만 구글이 3개월 늦게 AI챗봇 시장에 들어오는 동안 챗GPT는 예상보다 훨씬 강하게 시장을 휘어잡았다. 마이크로소프트(이하 MS)는 거액의 투자를 확정지으며 자사 검색엔진인 빙(Bing)에 챗GPT를 접목했다. 사용자들의 관심도 뜨거워서 챗GPT를 개발한 오픈AI의 기술 책임자가 공식적으로 챗GPT의 악용을 걱정하며 규제가 필요하다고 말했을 정도다.  사실 빙은 챗GPT와 손잡기 전까지, 구글과는 '계란과 바위'에 불과한 존재였다. 시장조사기관인 스탯카운터에 따르면 올해 1월 구글의 검색시장 점유율은 93%인데 반해, MS 빙의 시장 점유율은 단 3%에 불과하다.  문제는 챗GPT '덕분에' 투자자들이 처음으로 MS 빙을 구글의 경쟁자로 여기기 시작했다는 사실이다. 미국 경제매체 배런스는 9일 “구글 바드의 실수는 큰 의미를 지닌다. 바드의 오류 탓에 투자자들은 빙을 사상 처음으로 구글의 경쟁자라 여기게 됐다”고 분석했다.  언론과 업계은 챗GPT를 두고 앞다퉈 ‘구글의 대항마가 나타났다’, ‘구글, AI챗봇 시장 빼앗기나’ 등의 전망을 내놓았다. 2009년 출시된 뒤 단 한 번도 구글의 검색시장 지배력에 영향을 미치지 못했던 MS 빙이 구글의 경쟁자로 거론됐다는 사실 자체가 시장에서는 화젯거리가 될 수밖에 없다.  MS 빙과 챗GPT의 결합 소식이 전해진 뒤, 구글은 전 직원에게 ‘적색 경보’(코드 레드)를 발령하고 대응 방안을 논의하기 시작했다. 빙, 기존 검색광고 시장의 수익모델도 흔드나 게다가 당초 MS가 챗GPT를 빙에 도입하겠다고 밝혔을 때, 업계는 검색 자체가 챗GPT와 대화하는 방식으로 완전히 바뀔 수 있다고 예상했다.  일반적으로 구글 등 검색 광고 시장에서는 검색어를 입력한 뒤 결과 값으로 나온 여러 개의 인터넷 링크 중 사용자가 원하는 것을 선택하고, 이 과정에 광고를 삽입하는 형태의 수익모델을 운영한다.  만약 챗GPT를 도입한 빙이 검색 형태 자체를 대화형으로 바꿔놓는다면, 기존의 검색 광고 시장 수익 모델이 완전히 흔들릴 수도 있다는 예측이 쏟아졌다. 이미 시장의 90% 이상을 차지한 구글이 ‘설익은 바드’를 급히 공개할 수밖에 없었던 이유 중 하나다. 구글이 실수를 연발하는 동안, 챗GPT를 품은 MS의 기세는 거세졌다. 바드가 오답을 내놓은 날, MS의 주가는 반등했다. MS의 주가는 올해 들어 11% 상승했으며, 상승세가 이어질 것이란 전망이 지배적이다. 그만큼 챗GPT에 대한 업계와 소비자의 반응이 뜨겁다.  MS의 윈도우·검색 부문 CFO(최고재무책임자)인 필립 옥켄덴은 “검색 광고 시장에서 점유율이 1% 포인트 증가할 때마다 20억 달러의 수익 기회가 발생한다”고 말했다. 이는 MS가 AI, 그 중에서도 챗GPT를 탑재한 빙의 시장 점유율을 높일 수 있을 것으로 기대한다는 의미다.  챗GPT 품은 MS, 구글의 상대가 될 수 있을까 일각에서는 아무리 MS가 챗GPT를 등에 업었다 할지라도, 이미 시장을 ‘거의 완전히’ 장악한 구글의 상대가 되긴 어렵지 않겠냐는 의문도 제기한다.  실제로 이번 주 MS가 일부 취재진에게 선공개한 새로운 빙은 큰 틀에서 기존 검색 광고 방식을 그대로 유지하고 있었다. 챗GPT를 품었다 해서 완전히 새로운 방식의 검색 시스템으로 변모한 것은 아니라는 의미다.  전문가들은 챗GPT를 탑재한 빙이 당장 시장에 격변을 일으키진 않을 것으로 전망하지만, 챗GPT에 쏟아지는 열기와 기대는 구글이 무시할 수 있는 수준을 넘어섰다.  게다가 구글 안팎에서는 MS 빙의 검색시장 점유율에 대한 위협 외에도 인공지능모델 ‘람다’를 검색엔진에 적용하는데 있어 추가적인 비용이 들 수 있다는 우려도 나온다.  모건 스탠리의 애널리스트 브라이언 노왁은 “쿼리를 AI 기반 검색으로 10% 전환할 때마다 구글의 운영비는 12억 달러가 증가할 것”이라면서 “구글이 검색 쿼리의 50%를 전환하면 비용이 60억 달러 늘면서 구글의 세전 이익을 6% 줄일 것”이라고 예측했다.  여기에 세계 각국의 주요 빅테크 기업들이 잇따라 챗봇 관련 기술 연구와 출시 계획을 밝히면서 시장 경쟁은 더욱 격해질 것으로 보인다. 중국 검색 기업인 바이두도 오는 3월 중국판 ‘챗GPT’인 ‘어니 봇(ERNIE Bot)’ 공개 계획을 밝혔으며, 이커머스 기업 알리바바도 ‘챗GPT’의 경쟁 대상이 될 수 있는 기술을 내부적으로 테스트 중인 것으로 알려졌다.  한국의 카카오 역시 한국어 특화 AI 모델인 ‘코GPT(KoGPT)’를 활용한 서비스를 연내 선보인다고 밝혔다. 

지난 9일 강원 춘천시에 있는 네이버의 데이터센터 ‘각 춘천’ 본관에서 엘리베이터를 타고 지하 2층 무정전전원장치(UPS)실 앞에 도착하니, 기차에나 들어갈 법한 거대한 디젤 엔진이 눈에 들어왔다. 최첨단 기술의 집합체로 네이버의 정보기술(IT) 서비스를 지탱하고 클라우드, 인공지능(AI), 메타버스 등 미래 산업의 토대가 될 데이터센터에 경유 엔진이라니. 보통사람 눈엔 영 어울리지 않지만, 배터리 대신 경유 엔진을 사용하는 네이버의 ‘다이내믹 UPS’는 각 춘천이 지난 10년 간 ‘무중단·무사고·무재해’ 운영을 할 수 있었던 핵심 요소 중 하나다. 만약 한국전력의 전기 공급에 이상이 생기면 우선 다이내믹 UPS에서 고속회전하던 ‘인덕션 커플링’의 운동에너지가 즉각 전기에너지로 전환되며 최대 10초간 서버룸에 전기를 공급한다. 그 사이 건물 밖 땅 속에 묻혀 있는 비상 경유 탱크에서 기름을 공급받은 엔진이 2.5초 안에 돌기 시작한다. 각 춘천의 기름탱크는 비상 경유를 약 60만ℓ 보관하고 있으며, 이는 외부 전력 공급 없이 약 70시간을 버틸 수 있는 양이다. 엔진은 지난 10년 간 매년 5~7번 가동돼, 전력 공급 이상 상황이 서비스 장애로 이어지는 걸 막았다. 각 춘천은 다이내믹 UPS 자체에 이상이 생길 경우, 예비 다이내믹 UPS 장비로 회선을 자동 연결하는 STS 시스템도 갖추고 있다. 안정성 위해 배터리 없는 UPS한전 공급 이상 땐 ‘인덕션 커플링’디젤 엔진 돌기 전 10초간 전력 공급1년 5~7회 작동하며 서비스 장애 막아 네이버는 이날 각 춘천에서 테크포럼을 개최, 2013년 6월 국내 인터넷 포털 기업 최초로 구축한 자체 데이터센터 각 춘천을 공개하고 올 2분기 세종시에 준공되는 ‘각 세종’을 소개했다. 데이터센터는 클라우드 산업의 중추로, 서비스 운영에 필요한 데이터와 사용자들의 기록 등 모든 자료를 저장하는 거대한 서버실이라고 보면 쉽다. 데이터센터를 ‘후대에 전해야 할 문화유산의 저장소’로 정의한 네이버는 수천년 동안 불교와 유교 경전을 보관해 온 장경각에서 이름을 따 ‘각’이라고 명명했다. 춘천시 전경이 내려다보이는 구봉산 자락에 위치한 각 춘천은 입지부터 ‘안정성’을 고려해 선정됐다. 노상민 네이버클라우드 각 춘천 센터장은 “설립 당시 통신사업자들의 데이터센터가 수도권에 계속 증가하는 상황이었다”며 “우리는 서비스 안정성을 고려해 춘천을 선택했다”고 말했다. 수도권과 떨어져 있으면서도 접근성이 뛰어나고 안정적인 전력 확보가 가능하며, 지진 등 자연재해로 인한 피해도 거의 없는 곳이다. 연평균 기온이 전국 평균보다 2℃ 가량 낮아 서버 냉각을 위해 자연풍을 활용할 수 있다. 각 춘천은 설계, 구축, 운영을 모두 네이버 자체 기술과 인력, 노하우로 내재화했다. 이를 위해 전기·기계·제어·통신 등 다양한 직군에서 데이터센터 전문 인력을 육성하고, 설비와 서비스 운영에 필요한 시스템을 독자 개발하고 있다. 10년 동안 서비스가 중단되는 사고 없이, 각 춘천 만의 친환경 냉각 시스템과 에너지 효율화를 이뤄낼 수 있었던 이유도 내재화에 있었다.그린에너지통제센터에선 각 춘천의 모든 설비에서 일어나는 상황을 모니터링한다. 직원 3명이 벽면과 각자의 자리 앞에 설치된 수십개의 모니터에 둘러싸인 채 전력 수급 현황, 서버룸 온도, 전압 등을 실시간으로 감시하고 있었다. 설비 이상으로 인한 모든 알람은 5초 이내에 각 담당자들에게 전달된다. 벽면 모니터 하나에 24시간 뉴스 채널이 틀어져 있었던 것이 흥미로웠는데, 인솔 직원은 “네이버 트래픽은 이슈에 민감하게 반응한다”며 “큰 사건이 뉴스를 통해 전해지면 서버 온도가 올라가기 때문에, 뉴스 모니터링도 중요하다”고 말했다. IT서비스통제센터는 네이버의 600여개 웹, 모바일 서비스 상태를 감시한다. 이 방 벽에 붙은 한 모니터 화면은 8개의 모바일 화면으로 분할돼 끊임없이 스크롤이 오르내리는 등 움직이고 있었다. 자동 프로그램이 각 모바일 서비스를 사용 시나리오대로 계속 구동시키는 장면으로, 문제가 발생하면 즉각 담당 직원에게 알려준다. 자체 개발한 서비스 장애 감지 도구는 기존 상용 도구가 감지하지 못하는 영역까지 모니터링이 가능하다. 역시 자체 개발 도구인 종합 장애 분석 툴은 서비스와 인프라 장애 감지를 한 화면에서 할 수 있는 게 특징이라고 직원은 설명했다. 서버 다중화 시스템과 재난 대응 체계가 아무리 잘 갖춰져 있어도 구성원들의 대응 능력이 부족하면 서비스 중단 없이 10년을 끌어갈 수 없다. 노 센터장은 “우리도 언젠가는 큰 장애를 겪을 수 있겠지만 사전에 예방할 수 있는 부분은 최대한 예방할 수 있도록 훈련하고 있다”며 “상황 대응을 머리가 아닌 몸에 익히기 위해 지금껏 200회 이상 훈련을 실시했다”고 말했다. 네이버는 매년 소방당국과 민관합동훈련도 진행한다. 노 센터장은 “소방관 진입 경로 등도 매우 중요하다”며 “물을 사용하기 때문에 서버에 2차 피해가 발생할 수밖에 없기 때문”이라고 말했다. 설계·구축·운영 모두 자체 기술·인력으로설비 이상 땐 5초 내 담당자에 알람 보내훈련 200회 이상 “머리 아닌 몸에 익혀야”민관합동 훈련으로 소방관 진입 경로 설정 남관 서버룸으로 이동하는 아스팔트 도로 위는 유달리 보송보송했는데, 이번 겨울에 온 눈이 아직 남아 있는 화단과 대조적이었다. 이는 서버룸의 폐열을 흡수한 부동액이 도로 밑 특수 배관으로 흐르고 있어서다. 폐열은 도로 뿐 아니라 각 춘천에서 깽깽이풀, 양지꽃, 벌개미취, 바람꽃 등 화초를 기르는 내부 온실 난방도 사용된다. 남관 서버룸에 들어서자, 유리 벽으로 된 서버실 곳곳에 켜진 조명이 해인사 장경각에 자연광이 비추는 모습을 재현했다. 네이버는 서버룸 끝 벽에도 은은한 조명을 배치해, 세로로 나무 살을 댄 창호지 문과 같은 효과를 냈다. 서버가 설치된 틀인 랙에도 갈색 칠을 해, 나무 느낌이 나도록 했다. 남관 서버룸은 각 춘천에서도 가장 최신의 기술이 적용됐다. 네트워크 대역폭을 기존 서버룸에 비해 랙 당 8배 이상 확장, 서버 인터페이스 속도도 10배 이상 향상시켰다. 네트워크 기술보다 인상적인 건 공조 기술이었다. 남관 서버룸은 차가운 자연 바람을 위에서 공급해 효율성을 높였다. 뜨거운 서버열이 나오는 뒷면은 서로 마주보게 배치해, 폐열이 찬공기와 섞이지 않게 했다. 남관 서버룸, 해인사 8만 대장경각 본따 만들어자연바람으로 서버 냉각… 폐열로 도로 눈 녹여종이 필터로 먼지 걸러… 찬물 코일로 온도 조절각 세종은 춘천 6배 규모 “세계 최고로 2분기 준공” 자연 바람을 서버 냉각에 이용하기 위해 공기 중 먼지를 거르고 온도를 조절하는 기술도 네이버는 자체 개발했다. ‘나무2(NAMU2)’라고 이름붙인 3세대 공조 설비는 자연 바람이 종이필터를 거쳐 찬 물이 흐르는 코일 벽을 통과하도록 고안됐다. 안내 직원이 ‘나무실’ 문을 열자 골판지 같은 종이가 빽빽하게 꽂힌 벽이 눈에 들어왔다. 종이를 사용하는 건 재활용과 수분 조절이 용이하기 때문이다. 왼쪽 편에 새로 교체한 종이 필터는 흰색이었고 교체 시기가 가까워진 오른쪽 편은 종이가 누렇게 돼 있었다. 네이버는 올해 2분기 안에 각 세종을 준공한다. 미래형 로봇 데이터센터로 탄생할 각 세종은 춘천의 6배 규모 대지에 세워진다. 각 춘천의 10년 경험과 노하우를 세종에 담아 세계 최고 수준의 시설로 만들 계획이다. 정수환 네이버클라우드 IT서비스본부장은 “향후 클라우드 산업의 근간인 미래형 데이터센터를 통해 세계에서도 경쟁력 있는 클라우드 사업을 전개할 것”이라며 “각 세종은 최근 주목받고 있는 네이버의 초대규모 AI ‘하이퍼클로바’가 성장하고 전세계로 뻗어나가는 근간이 될 것”이라고 덧붙였다.

구글 바드, 오답 하나에 200조원 날려  미국 스타트업 오픈AI가 개발한 대화 전문 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗지피티’(이하 챗GPT)에 대한 전 세계의 관심이 뜨거운 가운데, 구글이 이에 대항하는 AI 챗봇 ‘바드’(Bard)를 성급히 내놓았다가 수백 조원을 날렸다.  CNN 등 외신의 8일(이하현지시간) 보도에 따르면, 이날 구글은 프랑스 파리에서 AI 기술이 구글의 새 검색 기능, 구글맵, 번역 등에 어떻게 적용되는지 세부 내용을 공개했다.  이 자리에서는 AI 챗본 기반의 채팅 서비스인 바드의 소개 및 시연회도 함께 열렸다. 바드는 1370억 개에 이르는 매개 변수로 학습한 대형 언어모델인 ‘람다’(LaMDA)를 기반으로 한다. 문제는 구글이 공개한 시연에서 바드가 틀린 답을 내놓은 사실이 확인되면서 시작됐다.  동영상에서 사용자는 구글 바드에게 ‘9살 아이에게 제임스 웹 우주망원경의 새로운 발견에 대해 어떻게 설명해줄 수 있을까’라는 질문을 던진다. 그러자 바드는 ‘제임스웹 우주망원경은 최초로 태양계 밖의 행성을 찍었다’고 답했다.  그러나 이는 사실이 아니었다. 태양계 밖 행성을 최초로 촬영한 망원경은 제임스웹 우주망원경이 아니며, 유럽남방천문대가 칠레 남부 고도 2635ｍ 지점에 설치한 초거대 망원경 VLT였다.  구글의 모회사인 알파벳의 순다르 피차이 최고 경영자(CEO)가 직접 바드를 소개하면서 해당 시연 사례를 넣었는데, 여기서 오답이 발생하자 구글 외부에서는 실망이 터져 나왔다. 구글이 지난해 12월 공개된 챗GPT에 조급증을 느끼고 설익은 기술을 내놓은 게 아니냐는 의구심도 쏟아졌다.  간단한 질문에조차 오답을 내놓은 구글 바드에 테크 업계는 냉혹한 평가를 내놓았다. 하루 알파벳의 주가는 7.68% 급락했다. 지난 이틀 동안 알파벳의 시총 1720억 달러, 한화로 약 216조 원이 증발했다.  챗GPT 인기에 다급해진 구글? 당초 구글은 챗GPT보다 3개월가량 늦게 AI챗봇을 공개한 배경에 ‘안전과 정확성’이 있다고 강조해왔다. 윤리적으로 문제가 될 수 있는 혐오발언이나 정확하지 않은 정보를 제공할 수 있는 위험성을 막는데 집중하느라 챗GPT보다 3개월 늦게 시장에 진입했다는 것이다. 하지만 구글이 3개월 늦게 AI챗봇 시장에 들어오는 동안 챗GPT는 예상보다 훨씬 강하게 시장을 휘어잡았다. 마이크로소프트(이하 MS)는 거액의 투자를 확정지으며 자사 검색엔진인 빙(Bing)에 챗GPT를 접목했다. 사용자들의 관심도 뜨거워서 챗GPT를 개발한 오픈AI의 기술 책임자가 공식적으로 챗GPT의 악용을 걱정하며 규제가 필요하다고 말했을 정도다.  사실 빙은 챗GPT와 손잡기 전까지, 구글과는 '계란과 바위'에 불과한 존재였다. 시장조사기관인 스탯카운터에 따르면 올해 1월 구글의 검색시장 점유율은 93%인데 반해, MS 빙의 시장 점유율은 단 3%에 불과하다.  문제는 챗GPT '덕분에' 투자자들이 처음으로 MS 빙을 구글의 경쟁자로 여기기 시작했다는 사실이다. 미국 경제매체 배런스는 9일 “구글 바드의 실수는 큰 의미를 지닌다. 바드의 오류 탓에 투자자들은 빙을 사상 처음으로 구글의 경쟁자라 여기게 됐다”고 분석했다.  언론과 업계은 챗GPT를 두고 앞다퉈 ‘구글의 대항마가 나타났다’, ‘구글, AI챗봇 시장 빼앗기나’ 등의 전망을 내놓았다. 2009년 출시된 뒤 단 한 번도 구글의 검색시장 지배력에 영향을 미치지 못했던 MS 빙이 구글의 경쟁자로 거론됐다는 사실 자체가 시장에서는 화젯거리가 될 수밖에 없다.  빙, 기존 검색광고 시장의 수익모델도 흔드나 게다가 당초 MS가 챗GPT를 빙에 도입하겠다고 밝혔을 때, 업계는 검색 자체가 챗GPT와 대화하는 방식으로 완전히 바뀔 수 있다고 예상했다.  일반적으로 구글 등 검색 광고 시장에서는 검색어를 입력한 뒤 결과 값으로 나온 여러 개의 인터넷 링크 중 사용자가 원하는 것을 선택하고, 이 과정에 광고를 삽입하는 형태의 수익모델을 운영한다.  만약 챗GPT를 도입한 빙이 검색 형태 자체를 대화형으로 바꿔놓는다면, 기존의 검색 광고 시장 수익 모델이 완전히 흔들릴 수도 있다는 예측이 쏟아졌다. 이미 시장의 90% 이상을 차지한 구글이 ‘설익은 바드’를 급히 공개할 수밖에 없었던 이유 중 하나다. 구글이 실수를 연발하는 동안, 챗GPT를 품은 MS의 기세는 거세졌다. 바드가 오답을 내놓은 날, MS의 주가는 반등했다. MS의 주가는 올해 들어 11% 상승했으며, 상승세가 이어질 것이란 전망이 지배적이다. 그만큼 챗GPT에 대한 시장과 업계, 소비자의 반응이 뜨겁다.  MS의 윈도우·검색 부문 CFO(최고재무책임자)인 필립 옥켄덴은 “검색 광고 시장에서 점유율이 1% 포인트 증가할 때마다 20억 달러의 수익 기회가 발생한다”고 말했다. 이는 MS가 AI, 그 중에서도 챗GPT를 탑재한 빙의 시장 점유율을 높일 수 있을 것으로 기대한다는 의미다.  챗GPT 품은 MS, 구글의 상대가 될 수 있을까 일각에서는 아무리 MS가 챗GPT를 등에 업었다 할지라도, 이미 시장을 ‘거의 완전히’ 장악한 구글의 상대가 되긴 어렵지 않겠냐는 의문도 제기한다.  실제로 이번 주 MS가 일부 취재진에게 선공개한 새로운 빙은 큰 틀에서 기존 검색 광고 방식을 그대로 유지하고 있었다. 챗GPT를 품었다 해서 완전히 새로운 방식의 검색 시스템으로 변모한 것은 아니라는 의미다.  전문가들은 챗GPT를 탑재한 빙이 당장 시장에 격변을 일으키진 않을 것으로 전망하지만, 챗GPT에 쏟아지는 열기와 기대는 구글이 무시할 수 있는 수준을 넘어섰다.  게다가 구글 안팎에서는 MS 빙의 검색시장 점유율에 대한 위협 외에도 인공지능모델 ‘람다’를 검색엔진에 적용하는데 있어 추가적인 비용이 들 수 있다는 우려도 나온다.  모건 스탠리의 애널리스트 브라이언 노왁은 “AI 기반 검색으로 쿼리를 10% 전환할 때마다 구글의 운영비는 12억 달러가 증가할 것”이라면서 “구글이 검색 쿼리의 50%를 전환하면 비용이 60억 달러 늘면서 구글의 세전 이익을 6% 줄일 것”이라고 예측했다.  여기에 세계 각국의 주요 빅테크 기업들이 잇따라 챗봇 관련 기술 연구와 출시 계획을 밝히면서 시장 경쟁은 더욱 격해질 것으로 보인다. 중국 검색 기업인 바이두도 오는 3월 중국판 ‘챗GPT’인 ‘어니 봇(ERNIE Bot)’ 공개 계획을 밝혔으며, 이커머스 기업 알리바바도 ‘챗GPT’의 경쟁 대상이 될 수 있는 기술을 내부적으로 테스트 중인 것으로 알려졌다.  한국의 카카오 역시 한국어 특화 AI 모델인 ‘코GPT(KoGPT)’를 활용한 서비스를 연내 선보인다고 밝혔다. 

카카오가 올해 안으로 초거대 인공지능(AI) 언어 모델 ‘코(Ko)GPT’를 기반으로 한 서비스 출시를 발표했다. 앞서 네이버가 상반기 ‘서치GPT’ 출시를 예고한만큼, 세계 최고 수준의 한국어 GPT(Generatvie Pretrained Transformer) 기술을 기반으로 한 서비스가 올해 속속 등장하는 셈이다.홍은택 카카오 대표는 10일 콘퍼런스콜에서 “카카오는 글로벌 기업과 같은 선상에서 경쟁하기보다 카카오브레인이 가진 한국어 특화 AI 모델인 코GPT를 활용, 우리가 잘 할 수 있는 버티컬 AI 서비스에 집중하고자 한다”고 말했다. 이는 초거대 언어 모델을 카카오가 제공하는 선물하기, 지도, 상거래, 택시 등 다양한 서비스에 접목하겠다는 의미다. 다만 카카오 관계자는 마이크로소프트(MS)의 빙과 네이버의 서치GPT 등처럼 검색 서비스에 코GPT를 적용할지에 관해서는 “아직은 내부적으로 다양하게 검토중”이라며 가능성만 내비쳤다. 홍 대표가 “초거대 AI 모델은 혁신적인 아이디어에 의해 차별화하는 것이 아니라 모델의 크기가 품질을 좌우하고, 결과적으로 풍부한 자본과 기술력을 지닌 글로벌 기업에 절대적으로 유리한 싸움”이라고 언급한만큼, 검색 시장에서 글로벌 검색 엔진, 네이버와 직접 경쟁은 피하고 카카오가 ‘잘 하는 것’에 차별화를 꾀할 가능성이 높아 보인다.미국 오픈AI의 챗봇 ‘챗GPT’은 전세계를 AI 경쟁의 장으로 몰아 넣었지만, 한국어 서비스엔 취약하다. 미국의 자료와 국내 기업에 비해 부족한 한국어 데이터를 학습해 이를 기반으로 답변을 도출하기 때문이다. 구글, MS 같이 각국 언어 서비스를 제공해야 하는 글로벌 기업이 국내 기술 기업보다 나은 한국어 서비스를 제공하긴 매우 어렵다. 예컨대 네이버의 초거대 AI 언어모델 ‘하이퍼클로바’는 오픈 AI의 GPT-3보다 한국어 데이터를 6500배 이상 학습했으며, 카카오브레인이 GPT-3 기반으로 만든 코GPT는 2000억개 토큰(언어단위)의 한국어 데이터를 바탕으로 구축됐다. 한편 카카오는 이날 지난해 연결 기준 매출이 7조 1071억원, 영업이익은 5805억원을 기록한 것으로 잠정 집계됐다고 공시했다. 전년 대비 매출은 15.8％ 증가했지만, 영업이익은 2.4％ 줄었다. 순이익은 1조 212억원으로 2021년에 비해 38％ 감소했다.

사용자의 질문에 인공지능(AI)이 그럴듯한 답변을 만들어 주는 챗GPT가 인기다. 챗GPT에 국내 부동산 시장의 문제가 무엇인지 물어봤다. 세 가지의 답변이 돌아왔는데 그중 가장 먼저 꼽은 것은 ‘규제로 인한 주택 구입 제약’이었다. 각종 부동산 규제가 주택 구입 가능성을 낮추기 때문에 수요가 집중될 경우 집값 상승에 영향을 미친다는 게 요지다. 지난해 초를 마지막으로 수집을 중단한 학습 데이터의 한계로 지난 상승장의 막바지를 기준으로 답했다는 점을 감안하더라도, 중첩된 규제를 통해 주택 수요를 제어하고자 했던 과거의 주택 정책에 시사하는 바가 크다. 챗GPT가 학습했던 당시의 규제 환경과 지금의 환경은 많은 부분에서 달라진 것이 사실이다. 2021년 10~11월을 기점으로 각종 시장 관련 지표가 급속히 악화되면서 1년여 만에 기존 규제 중 상당 부분을 해제했기 때문이다. 정부는 서울 강남 3구와 용산구를 제외한 전국의 모든 규제지역을 해제했다. 조정대상지역에서 해제될 경우 기존에 중과되던 양도소득세와 종합부동산세가 줄고, 주택담보인정비율(LTV) 등 금융 규제가 완화됨과 동시에 청약 규제 및 중도금 대출 상한도 한층 풀린다. 도심 공급을 저해하는 요인으로 지속해서 지목돼 왔던 정비 사업과 관련된 제도도 상당수 조정됐다. 기존에는 건물이 무너질 것으로 우려되는 경우에만 재건축이 허용됐지만 거주민들이 주거 환경의 질이 낮다고 판단할 경우 재건축 사업을 추진하기 용이하도록 규제를 완화했다. 이렇듯 다양한 규제가 이미 풀렸거나 조정을 위해 국회의 결정을 기다리고 있지만 여전히 시장 정상화의 발목을 잡아끄는 여러 규제가 남아 있다. 민간 택지에도 적용되는 분양가 상한제, 법정 기준 이상의 개발 이익이 발생할 경우 부담금으로 환수하는 초과이익환수제 등이 대표적이다. 수요 집중이 덜해 공급자가 열위에 위치한 현재 시장 상황에서는 공급자의 의도대로 가격을 조정하기 어려운 것이 현실이다. 그런데도 시장을 왜곡할 우려가 큰 여러 정책을 여전히 유지한다면 오히려 다른 부작용을 야기할 가능성이 있다. 과거 주택가격이 빠르게 상승하는 시기에 성급하게 도입한 규제들은, 적어도 도입의 선의에 대해 의심할 여지는 없다 할 것이다. 결과적으로 주택가격 상승 압력을 가속했다 하더라도 어떤 정부든 국민이 어떤 문제로 인해 고통을 받는다면 그 문제를 해결하려는 노력을 경주하는 것이 자연스러운 현상이다. 하지만 지금처럼 주택 경기가 침체에 접어들었음에도 시장을 자극할 수 있다는 명분으로 규제 개혁을 늦춘다면 이는 올바른 행보라 하기 어렵다. 거스르기 어려운 시장 사이클 속에서 하방 압력을 조절하고 향후 도래할 가격 상승기에 시장의 회복탄력성을 키우기 위한 규제의 정상화는 지금이 적기다.

그동안 코로나19 장기화에 하늘길을 포함해 교통 체계에 다소 어려움이 있었지만, 위드 코로나 선언에 이어 아시아 국가들의 마스크 의무 착용 해제로 완전한 정상화에 대한 기대가 높아지고 있다. 특히 항공·버스·철도 주요 사업이 일부 정상화됨에 따라 관광객 수요가 크게 늘어났고, 고객 민원까지 폭발적으로 증가하며 신속한 대응이 필요하게 됐다. 이에 SRT(고속철도), 카카오T, 티머니, 대한항공, 한국공항공사 등 국내 주요 회사들은 지난 수년간 메이크봇이 개발한 챗봇을 도입하고 서비스를 제공함에 따라 증가하고 있는 고객 민원에 효과적으로 대응하였다. 또한 최근 챗GPT 등 신기술의 영향으로 챗봇에 대한 관심이 이어지고 있는 만큼, 챗봇 분야에서 다양한 고객사와 함께 혁신적인 가치를 증명하고 있는 메이크봇의 챗봇 플랫폼은 향후 초거대 AI 등 기술과 결합하여 큰 발전이 기대된다. ●대한항공, 과학기술정보통신부 ‘ARS 우수 운영사 선정’…항공 챗봇 ‘대한이’ 주목 최근 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)에 따르면 ARS를 갖춘 211여개 회사 및 기관을 대상으로 지난해 운영 실태를 조사해 ‘우수’ 평가를 받은 운영사에 장관상을 수여할 예정이라고 밝혔으며, 대한항공 역시 ‘우수 운영사’에 선정되어 국내 대표 항공사로서의 입지를 다시금 다졌다. 과기정통부는 음성 통화 중심 ARS가 최근 인공지능 (AI) 챗봇, 보이는 ARS 등으로 유형이 다양해짐에 따라 올해부터는 새로운 평가지표를 적용할 예정이라고도 언급해 챗봇에 대한 열기와 관심이 고조되며, 대한항공의 마스코트 챗봇 ‘대한이’에 대한 높은 관심과 인지도가 상승하고 있다. 귀여운 대한이 챗봇 캐릭터로 연령대 제한없이 처음 이용하는 여객도 손쉽게 이용할 수 있고, 다국어 서비스 제공으로 한국어뿐만 아니라 영어, 각국의 언어 제공으로 챗봇을 수월하게 이용할 수 있다는 장점이 있다. 국내 대표 항공사인만큼 챗봇 이용률은 높은 편이며, 시간과 장소에 구애 받지 않아 다양한 카테고리를 통해 필요한 정보를 얻을 수 있다는 특징을 지니고 있다. 메이크봇이 개발한 챗봇 도입 후 약 2년 여간 이용자로부터 사랑을 받은 대한이는 앞으로도 지속적인 고도화와 업데이트를 통해 오류를 줄이고, 여객의 편의성을 대폭 높일 예정이다. ●한국공항공사, 챗봇 서비스 ‘물어보안’ 운영…서비스 품질·안전 한층 강화 한국공항공사는 국내 14여개의 공항을 관리하며, 업무에 편의성과 안전성을 더한 비대면 서비스에 대한 갈증을 호소한 바 있다. 이에 메이크봇이 개발한 카카오톡 기반 챗봇 서비스 ‘물어보안’을 도입하여 연평균 1억 5,000여명의 공항 방문객을 대상으로 항공 탑승 관련 주의사항 안내 및 공항 서비스 품질 및 안전을 극대화했다. 비대면 스마트 공항의 시작을 실현한 ‘물어보안’ 챗봇 서비스는 코로나19 완화로 늘어난 공항 방문객에게 큰 호응을 이끌어 냈고, 해당 챗봇 서비스를 통해 기내 반입금지 물품이나 공항 내 보안 검색 절차, 공항 방문객의 자주 묻는 질문(FAQ) 등을 면밀히 확인할 수 있다. 또한, 탑승수속 시간을 줄일 수 있는 손정맥 정보로 신분 확인이 가능한 ‘바이오패스’ 이용도 안내하고 있으며, 인공지능(AI) 엑스레이(X-ray) 판독시스템 확대 운영, 공항소요시간 안내 서비스 등을 제공 받을 수 있다. 올해 한국공항공사의 경우 기존 메이크봇이 개발한 챗봇 서비스 도입에 이어 2023년도 시설공사(신규) 발주 계획에 따라 비대면 스마트 공항 가속화를 위해 인프라 확충에 총력을 다할 것으로 전망된다. ●SRT 고속철도 챗봇 도입 후 고도화 지속 24시간 비대면 고객 응대가 가능한 SRT 챗봇은 승차권 예매·환불·보상 등 승차 정보를 승객이 직접 확인할 수 있고, 정기·회수 승차권·할인제도·운행일정 등 모두 한손으로 손쉽고 빠르게 확인할 수 있다. 특히 SR 회원제도 및 교통약자 도우미, 유실물 안내 기능을 활용할 수 있으며, 차내 와이파이 정보·콘센트 위치 등 자주 묻는 질문이나 주요 문의 사항에 알맞은 최적화된 답변을 제공하고 있다. 고객이 열차에 머무르는 시간이 긴 만큼 민원 해결 외 다양한 콘텐츠 등을 검토하여 메이크봇과 함께 개발 및 지속적인 고도화가 진행되고 있다. ●카카오T 고객센터, 챗봇 통해 신속한 문제 해결 가능 카카오모빌리티의 카카오T 고객센터가 챗봇을 도입한 이래 하루 약 수 만명 이상의 이용자수가 집계돼 관련 산업의 관심을 끌고 있다. 카카오T 챗봇은 카카오택시, 카카오대리, 주차, 바이크 등 8개 문의에 대한 답변을 신속하게 제공하고 있다. 카카오택시는 개인 카카오싱크 연동으로 교통서비스 사용 이력 조회를 지원하기 때문에 이용자의 문제를 해결하는데 시간이 크게 소요되지 않는다. 카카오T와 인공지능(AI)전문 업체 메이크봇은 지속적인 챗봇 고도화를 통해 고객의 만족성을 이끌어 내겠다는 포부를 전했다. ●티머니 챗봇, 고도화 통해 고객 소통 원활…부서별 업무 효율성↑ 대중교통 대표 결제서비스 티머니 고객센터가 메이크봇의 챗봇을 맞춤 구축한데 이어 지속적인 고도화를 진행하고 있다고 밝혔다. 티머니 챗봇은 오픈하자마자 약 5만명 이상의 카카오 친구를 추가하는 등 기염을 토하며 성공적인 시작을 알렸었다. 끊임없이 오류 등을 체크하여 이용자가 불편을 겪지 않게끔 고도화 및 관리를 진행하고 있고, 고객의 만족도 역시 높은 것으로 나타났다. 또한, 티머니 챗봇은 연중무휴 24시간 고객 문의에 대응하며, 티머니카드, 모바일티머니, 티머니페이, 티머니 고속버스, 티머니 시외버스, 티머니 택시 등 6개 서비스의 고객센터를 통합해서 관리하고 있다. 이에 실시간으로 대응함에 따라 고객과의 원활한 소통이 늘어나고, 티머니 각 부서의 업무 효율성이 높아졌다는 것을 확인할 수 있었다. 메이크봇은 대한항공, 한국공항공사, 티머니, 카카오T 등 대중교통·고속철도·항공 등의 국내 주요 교통항공산업 기업들의 챗봇을 개발 및 도입 구축시킴에 따라 해당 기업들은 고객과의 소통 범위가 넓어지고, 전국민이 사용하는 메신저 카카오톡 챗봇 운영으로 접근성이 좋을 뿐만 아니라 편의성까지 증대되어 월간 수백만 명에 이르는 수많은 이용자수를 자랑하고 있다. 특히 편리함과 신속함이 최우선인 교통산업은 메이크봇의 챗봇 플랫폼을 기반으로 고객 편의성 향상에 큰 효과를 누릴 수 있어 필수 채널로 운영되고 있다. 김지웅 메이크봇 대표는 “교통항공산업의 수요 증가로 최근 챗봇이 더욱 주목 받고 있다. 메이크봇은 지난 수년간 교통항공산업에 맞는 챗봇 솔루션을 고도화했다. 특히 교통시스템 체계와 유기적으로 연동되어 개인이 방대한 정보를 빠르고 간편하게 제공받을 수 있는 플랫폼”이라며 “코로나19 완화로 마스크 의무 해제가 비대면 사업에 영향이 있을 것으로 예상하는 의견들도 있었지만 ChatGPT 등 신기술에 따라 챗봇에 대한 열기와 관심은 오히려 증폭되고 있다”라고 전했다. 이어 “전문적인 챗봇 기획력과 기술력을 바탕으로 다양한 성공 사례를 이뤄낸 메이크봇은 항시 트렌드를 뛰어 넘는 향후 독보적인 AI 개발·언택트 기술 등을 통해 보다 업그레이드된 혁신적인 교통 서비스를 제공하도록 노력하겠다”라고 포부를 밝혔다.

세계 최대 정보기술(IT) 공룡 구글이 ‘챗GPT’ 등장 후 두 달 만에 대화형 인공지능(AI) ‘바드’(Bard) 출시를 예고하며 맞불을 놨다. 구글 모회사 알파벳의 순다르 피차이 최고경영자(CEO)는 6일(현지시간) 구글 공식 블로그를 통해 “자체 개발한 AI 언어 프로그램 ‘람다’(LaMDA)로 구동되는 실험적인 대화형 AI 서비스인 바드를 개발하고 있다”며 “앞으로 수주 내 바드를 대중에 널리 알리기 전 신뢰할 만한 테스터들에게 먼저 개방한다”고 밝혔다. 그동안 베일에 가렸던 챗봇 출시 일정을 처음 공개한 것이다. 피차이 CEO는 “단순 검색에서 복잡한 정보와 다양한 관점을 이해하기 쉬운 형식으로 추출하는 AI 기반의 기능을 보게 될 것”이라며 “이러한 새로운 AI 기능이 구글 검색을 통해 곧 출시될 것”이라고 설명했다. 또한 “AI 기술을 기반으로 언어와 이미지부터 비디오와 오디오에 이르기까지 정보를 얻는 완전히 새로운 방법을 만들고 있다”고 덧붙였다. 챗GPT 돌풍에 ‘구글의 시대는 끝났다’는 세평에 휩싸인 구글이 부랴부랴 대항마를 꺼내 놓은 것이다. 시점도 묘하다. 마이크로소프트(MS)가 챗GPT를 개발한 오픈AI와의 파트너십과 검색 엔진 ‘빙’ 탑재 등을 7일 발표하는 것과 하루 차이다. MS는 오픈AI에 최대 100억 달러(약 13조원)를 투자하는 것으로 알려졌다. BBC는 “‘구글 킬러’인 챗GPT가 AI 전쟁을 촉발했다”고 평가했다. 챗봇 자체는 완전히 새로운 기술이 아니다. 그간 구글, 메타 등의 빅테크는 AI 기술을 적용한 제품을 제한적인 수준에서 살금살금 공개해 왔다. 메타가 2020년 4월 출시한 대화형 챗봇인 ‘블렌더봇’(BlenderBot)이 대표적이다. 블렌더봇은 업그레이드를 거쳐 현재 3.0 버전까지 나왔지만 인종 차별 발언으로 논란에 휩싸였다. MS도 2016년 테이(Tay)라는 챗봇을 공개했다가 하루 만에 서비스를 중단했다. 차이점은 AI 기술을 쉬쉬하며 감추는 빅테크와 달리 스타트업인 오픈AI는 기술 유출 우려에도 불구하고 수억명의 대중이 이용할 수 있는 오픈 소스 기반 챗봇을 만들었다는 것이다. 워싱턴포스트(WP)는 “오픈AI는 구글 등 거대 기업이 AI 기술 혜택을 미래에 독점하지 않기를 원한다”며 “오픈AI의 목표는 AI 기술을 투명하게 구축·공개해 전 세계인들이 혜택을 받게 하는 것”이라고 평가했다.

세계 최대 정보기술(IT) 공룡 구글이 챗GPT 출현 후 두달 만에 대화형 인공지능(AI) ‘바드’(Bard) 출시를 예고하며 ‘AI 챗봇 전쟁’ 서막을 알렸다. 구글 모회사 알파벳의 순다르 피차이 최고경영자(CEO)는 6일(현지시간) 구글 공식 블로그에 “우리는 자체 개발한 AI 언어 프로그램 ‘람다’(LaMDA)로 구동되는 실험적인 대화형 AI 서비스 ‘바드’를 개발하고 있다”며 “앞으로 수 주 내 바드를 대중에 널리 알리기 전 신뢰할만한 테스터들에게 먼저 개방한다”고 밝혔다. 그동안 베일에 가렸던 챗봇 출시 일정을 처음 공개한 것이다. 피차이 CEO는 “단순 검색에서 복잡한 정보와 다양한 관점을 이해하기 쉬운 형식으로 추출하는 AI 기반의 기능을 보게 될 것”이라며 “이러한 새로운 AI 기능이 구글 검색을 통해 곧 출시될 것”이라고 설명했다. 또한 “AI 기술을 기반으로 언어와 이미지부터 비디오와 오디오에 이르기까지 정보를 얻는 완전히 새로운 방법을 만들고 있다”고 덧붙였다. 챗GPT 돌풍에 ‘구글의 시대는 끝났다’는 세평에 휩싸인 구글이 부랴부랴 대항마를 꺼냏놓은 것이다. 시점도 묘하다. 마이크로소프트(MS)가 챗GPT를 개발한 오픈AI와의 파트너십과 검색엔진 ‘빙’ 탑재 등을 7일 발표하는 것과 하루 차이다. MS는 오픈AI에 최대 100억 달러(약 13조원) 규모를 투자하는 것으로 알려졌다. BBC는 “‘구글 킬러’인 챗GPT가 AI 전쟁을 촉발시켰다”고 평가했다. 챗봇 자체는 완전히 새로운 기술은 아니다. 그간 구글, 메타 등 빅테크는 AI 기술 적용 제품을 제한적인 수준에서 ‘살금살금’ 공개해왔다. 메타가 2020년 4월 출시한 대화형 챗봇인 ‘블렌더봇’(BlenderBot)이 대표적이다. 블렌더봇은 업그레이드를 거쳐 현재 3.0 버전까지 나왔지만 인종차별 발언으로 논란에 휩싸였다. MS도 2016년 테이(Tay)라는 챗봇을 공개했다가 하루 만에 서비스를 중단했다. 차이점은 AI 기술을 쉬쉬하며 감추는 빅테크와 달리 스타트업인 오픈AI는 기술 유출 우려에도 불구하고 수억 명의 대중을 향해 챗봇의 존재를 공개했다는 점이다. 워싱턴포스트(WP)는 “오픈AI는 구글 등 거대 기업이 AI 기술 혜택을 미래에 독점하지 않기를 원한다”며 “오픈AI의 목표는 AI 기술을 투명하게 구축·공개해 전 세계인들이 혜택을 받게 하는 것”이라고 평가했다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 글로벌 정보기술(IT) 공룡들의 초거대 AI 전쟁을 촉발했다. 세계적으로 AI 서비스 경쟁이 격화되는 가운데, 국내 기업들의 AI 기술 수준은 세계 2~3위권으로 미국을 발빠르게 쫓고 있다. 하지만, 개별 기업들의 자본력과 인재풀로는 미국 기업에 기술 종속을 면하기 어려운 상황이다. 네이버의 초거대 AI 모델인 ‘하이퍼클로바’를 개발, 운영하는 네이버클라우드 AI랩 하정우 소장은 7일 서울신문이 이메일로 보낸 질문에 “초거대 AI 기술과 생태계 분야에서 미국의 오픈AI, 마이크로소프트(MS), 구글 중심으로 글로벌 리더십을 가지고 있으며 한국도 여러 기업이 경쟁력 있게 ‘패스트 팔로잉’ 중”이라면서 “한국이 중국과 함께 전세계 2~3위권 수준”이라고 답했다. 네이버가 2021년 5월 국내 최초로 선보인 초거대 AI 언어 모델인 하이퍼클로바는 AI 모델의 크기를 나타내는 매개변수(파라미터)가 2040억개로, 오픈AI의 GPT-3의 1750억개를 능가한다. 하이퍼클로바는 클로바 케어콜, 네이버 쇼핑, 네이버 검색 등을 통해 상당히 상용화돼 있으며, 국내 500개 이상 스타트업이 ‘클로바 스튜디오’를 통해 하이퍼클로바를 활용, 새로운 서비스와 앱을 만들어 사업 기회를 만들고 있다. 네이버가 상반기 출시하겠다고 공언한 생성 AI 서비스 ‘서치GPT’도 하이퍼클로바를 기반으로 한다. 카카오의 AI 전문 계열사 카카오브레인도 GPT-3 기반 한국어 특화 AI 언어 모델 ‘KoGPT’를 2021년 11월 공개했으며, 초거대 AI가 만들어 낸 AI 화가 ‘칼로’와 AI 시인 ‘시아’를 활용, 다양한 서비스로 확장을 계획하고 있다. 3000억개의 파라미터를 자랑하는 LG AI 연구원의 ‘엑사원’은 언어 뿐 아니라 이미지, 영상 등 다양한 정보를 습득하고 다루는 ‘멀티 모달리티’ 능력도 갖췄다. KT는 상반기 2000억개 파라미터를 가진 초거대 AI ‘믿음’을 출시, 다양한 서비스에 적용할 예정이다.최근 한화생명과 삼성SDS에 자사 솔루션 AI팩을 공급한 AI솔루션 기업 업스테이지의 배재경 AI 프로덕트 리더는 “원천 기술에 있어, 미국이 계속 우위를 가져왔고 새로운 시도가 가장 빈번하게 이뤄져 왔으며, 미국 기업이 시장을 잡고 있는 상황”이라면서 “중국은 데이터 확보에 매우 유리한 조건이라 성능 좋은 AI 응용 모델이 빠르게 나올 수 있고, 한국도 원천 기술, 응용 분야에서 많은 인재들이 활약하고 있어, 미국과 중국을 제외한 다른 선진국들에 비해 떨어지지 않는다”고 말했다. 하지만 ‘공룡’이라고 표현되는 미국 기술 기업들에 비해 국내 기업의 자본력과 인력풀은 턱없이 부족한 상황이다. 마이크로소프트는 오픈AI에 100억 달러(약 12조 5800억원)의 통 큰 투자를 감행했으며, 구글은 2014년 인수한 딥마인드가 6년간 적자만 내는 동안에도 막대한 투자를 멈추지 않았다. 중국은 ‘AI 굴기’로 자국 기업에 국가 단위의 전폭적인 지원을 쏟아붓고 있다. 네이버가 지난해 연구개발에 투자한 금액은 8370억원이다. 영국 데이터 분석 미디어인 토터스인텔리전스의 지난해 ‘글로벌AI지수’ 조사에 한국은 개발 능력이 3위였지만 인재 분야에선 28위에 그쳤다. AI 전문 인재를 양성한 시간이 길지 않아서다. 데이터 확보와 결과물에 대한 국내 규제나 사회의 보수성도 초거대 AI 서비스가 더 활발히 출시되는 데에 제약이 된다. 하 소장은 “학습 데이터의 지식재산권, 생성된 결과물에 대한 저작권 등 문제에 좀 더 개방적으로 접근해야 쉽게 기술을 운용할 수 있다”며 “초거대 AI를 더 많은 사람이 사용하게 하면서, 문제를 함께 논의하고 수정해 나가는 사회적 공감대를 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 특히 초거대 AI는 데이터 확보와 개발, 운용에 막대한 비용이 소요되는데, 그만큼의 수익을 서비스로 뽑아내기가 어렵다. 그래서 효율을 높이고 비용을 낮추는 데에 큰 효과를 낼 수 있는 AI 반도체 개발은 업계에 매우 중요하며, 시장 규모도 계속해서 커질 전망이다.현재 널리 사용되는 그래픽처리장치(GPU)는 애초에 AI를 위해 만들어진 프로세서가 아니라, AI가 거대해질수록 가격이 비싸지고 전력 소모가 커진다. 그래서 대용량의 데이터를 처리하면서 비용을 낮출 수 있는 프로세서로 신경망처리장치(NPU)가 업계의 기대를 받고 있다. 한국전자통신연구원이(ETRI) 2021년말 자체 개발한 NPU를 서버에 도입해 본 결과 GPU 기반 서버보다 연산 성능은 4배, 전력 효율은 7배 늘었다. 아직 초기 단계인 NPU 시장에 정부와 국내 기업은 발빠르게 진출했다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년 간 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. KT는 반도체 제조사 리벨레온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰고, ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤도 자체 개발한 AI반도체 ‘사피온’ 고도화에 집중하고 있다. 프로세서만큼 중요한 요소는 메모리다. 프로세서의 두뇌에 해당하는 코어와 D램 사이에 오가는 데이터 양이 많아지면 데이터 병목현상이 생기는데, 고성능 메모리가 이를 해결할 수 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능을 탑재해, 코어로 보내는 데이터를 가공하는 메모리인 PIM(Processing In Memory)를, SK하이닉스는 초고속 메모리 HBM(High Bandwidth Memory)만들고 있다. 이들 업체는 세계 시장을 장악하고 있는 엔비디아(SK하이닉스)와 AMD(삼성전자)의 GPU 제품에 각각 PIM을 공급하고 있다. 글로벌 기술기업들에 맞서는 국내 AI 업계에 정부 지원은 필수다. 특히 투자 규모와 인재 확보 측면에서 격차가 크다. 하 소장은 “기업들이 연구 투자와 산학 협력을 원활하게 할 수 있도록 다양한 지원이 필요하다”면서 “특히 초거대 AI를 활용할 수 있는 능력이 중요해질 전망인데, 중등·대학 교육 과정에서 AI 문해력(리터러시)을 강화할 수 있도록 지원해야 한다”고 말했다.

한국미즈노가 ‘ST(Speed Technology) 시리즈’의 5세대 모델인 ‘ST230’ 드라이버 2종을 출시했다. 2023년 신제품 ST230 드라이버는 비거리 향상을 위한 ‘빠른 볼 스피드’와 ‘로스핀’에 집중한 클럽으로, 글로벌 R&D 기술과 PGA 투어 선수들의 피드백이 집약됐다는 게 한국미즈노 측의 설명이다. ST230 드라이버에 새롭게 적용된 ‘코어테크 챔버(CORTECH CHAMBER)’ 기술은 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 하나는 탄성을 지닌 ‘TPU’ 챔버 안에 ‘스테인리스 파츠(Stainless Parts)’를 탑재해 응축 에너지원을 만들었다. 임팩트 시의 힘을 흡수·복원하는 반발력으로 비거리를 높이는 TPU 소재와, 반발 에너지를 클럽·볼에 전달하는 스테인리스 파츠의 시너지 효과로 볼 스피드를 기대할 수 있다. 다른 하나는 코어테크 챔버의 위치를 클럽 페이스에 더욱 가깝게 배치했다. 클럽 페이스에 무게를 가깝게 할수록 더 빠른 볼 스피드와 로스핀이 가능하다는 점에 착안한 설계다. 이를 통해 스핀 속도를 줄이는 동시에 타구감과 반발력을 높일 수 있도록 했다. 헤드 디자인은 공기 저항을 줄여주는 ‘다이나믹 모션’을 적용한 점이 눈에 띈다. 페이스는 복원력과 강도가 좋은 ‘포지드SAT2041 베타 티타늄’으로 만들었다. 이 소재는 일본 철강(NIPPON STEEL)에서 개발했다. 또한 페이스 중심부는 두껍게, 주변부는 얇게 한 ‘코어테크 페이스’ 기술로 전작보다 정교하게 설계했다. 이는 페이스 아래에 있는 얇은 두께의 주변부 면적을 더 확장한 것으로, 페이스의 반발력과 타구감을 향상해준다. 아울러 크라운 안쪽에 ‘CT립(Ribs)’을 배치함으로써 ‘반발력 규제(SLE Rule)’의 적합한 기준에서 고반발 성능을 낼 수 있도록 했다. 이번 신제품은 스윙타입에 따라 ‘ST-X 230’, ‘ST-Z 230’ 2가지 라인업으로 선보였다. 먼저 ST-X 230 드라이버는 드로우(Draw) 구질이 생기도록 설계한 모델이다. 헤드 솔의 토우 측에 가벼운 무게의 카본을 사용해 중량을 낮춤과 동시에 힐에는 웨이트를 7g 배치함으로써 헤드 회전의 스피드를 높이도록 설계했다. ST-Z 230 드라이버는 직진성과 로스핀 성능을 살린 모델로, 안정적인 방향성을 원하는 골퍼에게 적합하다. 헤드의 토우와 힐 측에 균형 있게 카본을 채용해 직진성을 강화했다. 이 모델은 드라이버와 함께 페어웨이우드, 유틸리티 등으로 구성됐다.

‘나무로 만든 길을 통해 불이 붙은 들판을 지난다.’ 하얀 꽃이 만발한 들판을 지나는 화사한 영상이 이 말 한마디에 재난 영화의 한 장면으로 바뀐다. 구글이 사진이나 동영상을 첨부하고 텍스트로 설명하면 새로운 동영상을 만들어 주는 인공지능(AI) 기술을 공개했다. 최근 오픈AI의 챗봇 ‘챗GPT’가 등장한 뒤 구글은 감춰 뒀던 AI 기술을 서둘러 공개하고 있다. 지난 2일(현지시간) 구글리서치와 이스라엘의 예루살렘히브리대 개발팀은 개발자들의 오픈 소스 코드 공유 플랫폼인 ‘깃허브’에 ‘드리믹스’를 공개했다. 논문 형태로 공개된 드리믹스는 글로 된 설명으로 동영상을 만들 수 있고 기존 동영상에 요소를 추가, 변경, 제거해 새로운 동영상을 만들어 낼 수 있다. 사진을 동영상으로 만들 수도 있다. 영상을 편집할 때 일일이 다른 영상 소스를 찾아와 컴퓨터 프로그램으로 합성할 필요 없이 설명하면 배경에 등장인물을 추가하거나 소품을 없앨 수도 있다. 장난감 소방관을 찍은 사진 여러 장을 올려 움직이게 할 수 있고, 영상 속 원숭이를 곰으로 바꿔 춤을 추게 할 수도 있다. 드리믹스엔 최근 화두가 된 ‘생성’ AI의 새로운 형태인 ‘확산’(Diffusion) 모델이 적용됐다. 개발팀은 AI가 원본 동영상을 해체하고, 입력한 텍스트 설명에 맞춰 시공간 정보를 재합성한다고 설명했다. 개발팀에 따르면 텍스트 기반으로 동영상을 만드는 확산 모델은 세계 최초다. 기존 확산 모델 중엔 이미지를 생성하는 AI인 ‘스테이블 디퓨전’이 있다. 지난해 11월 말 오픈AI가 챗GPT를 공개한 뒤 세계적으로 폭발적인 반응이 일어나자 구글은 발등에 불이 떨어진 듯 움직임이 빨라졌다. 지난달엔 논문을 통해 텍스트 기반 음악 생성 AI인 ‘뮤직LM’을 공개했고, 지난 2일 실적발표에 이은 콘퍼런스콜에서는 올해 안으로 20개의 AI 서비스를 공개하겠다고 밝혔다. 지난 4일엔 오픈AI 창업 멤버들이 설립한 앤스로픽에 4억 달러(약 5000억원)를 투자했다고 밝히기도 했다. 다만 구글은 이번 드리믹스도 뮤직LM처럼 서비스를 개방하지는 않고 논문 형태로만 공개했다.

Google Dreamix - Video Diffusion ModelPresentation video for the paper “Dreamix: Video Diffusion Models are General Video Editors”.Project Page: https://dreamix-video-editing.github.ioArXiv Link:...youtu.be오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’의 등장으로 흔들리고 있는 ‘AI 패권’을 지키려는 구글이 감춰 뒀던 AI 기술을 잇달아 공개하고 있다. 최근 텍스트 설명을 음악으로 만들어 주는 ‘뮤직LM’을 논문을 통해 공개하더니, 이번엔 최근 화두가 되고 있는 ‘생성’ AI의 새로운 형태인 ‘확산(Diffusion)’ 모델을 소개했다. 지난 2일(현지시간) 구글리서치와 이스라엘의 예루살렘히브리대 개발팀은 사진이나 동영상과 텍스트 설명에서 동영상을 만들어 내는 ‘드리믹스’를 공개했다. 깃허브 페이지와 논문 형태로 공개된 드리믹스는 텍스트 설명으로 동영상을 만들 수 있고, 기존 동영상에 요소를 추가, 변경, 제거해 새로운 동영상을 만들어낼 수 있다. 사진을 동영상으로 만들어낼 수도 있다. 예를 들면, 장난감 소방관을 찍은 사진 여러 장을 올리고 ‘장난감 소방관이 아령을 들고 있다’고 쓰면 AI는 사진 속 장난감 소방관이 한 손으로 아령을 반복해서 들어올리는 모습을 고화질 동영상으로 보여준다. 깃허브에 올라간 영상에선 같은 방법으로 영상 속 먹이를 먹는 원숭이가 춤추는 곰으로 바뀌었다.드리믹스에 적용된 확산 AI 모델은 생성 모델과 검증 모델의 끊임없는 대립을 통해 콘텐츠를 생성하는 ‘생성적 대립 신경망(GAN)’ 모델과 달리, 콘텐츠를 해체하고 복구하는 방식으로 구성된다. 개발팀은 AI가 원본 동영상의 시공간 정보를 입력한 텍스트 설명에 맞춰 재합성한다고 설명했다. 개발팀에 따르면 텍스트 기반으로 동영상을 만드는 확산 모델은 세계 최초다. 기존 확산 모델 중엔 이미지를 생성하는 AI인 ‘스테이블 디퓨전’이 있다. 지난해 11월 말 오픈AI가 챗GPT를 공개한 뒤 세계적으로 폭발적인 반응이 일어나자, 구글은 발등에 불이 떨어진 듯 움직임이 빨라졌다. 순다르 파차이 구글 최고경영자(CEO)는 회사에 적색 경보(코드레드)를 발령하고 창업자인 래리 페이지와 세르게이 브린을 불러들여 대응책 마련을 위해 머리를 맞댔다. AI 기술로 세계 최고임에도 수익화 방안과 윤리적 문제 등을 고심하던 중 챗GPT가 등장해 검색 광고 시장을 위협하기 때문이다. 구글은 지난달엔 논문을 통해 ‘뮤직LM’을 공개했고, 지난 2일 실적발표에 뒤이은 콘퍼런스콜에서는 올해 안으로 20개의 AI 서비스를 공개하겠다고 밝혔다. 지난 4일엔 오픈AI 창업 멤버들이 설립한 앤스로픽에 4억 달러(약 5000억원)를 투자했다고 밝히기도 했다. 앤스로픽은 지난달 챗GPT에 대응할 챗봇인 ‘클로드’ 테스트 버전을 공개했다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 AI 산업의 헤게모니(패권)를 거머쥐었다. ‘한 방 먹은’ 구글이 패권을 되찾아 오려는 움직임이 자못 조급하다. 챗GPT가 만들어 낸 흐름을 국내 업계도 쫓는다. 네이버는 상반기 ‘서치GPT’를 출시해 새로운 검색 경험을 제공한다는 계획이다. 메모리 반도체 불황의 늪에 빠진 삼성전자와 SK하이닉스도 챗GPT가 불을 댕긴 AI 시장에서 위기의 돌파구를 찾는다. 4일(현지시간) 블룸버그에 따르면 구글은 오픈AI의 경쟁자인 앤스로픽에 4억 달러(약 5000억원)를 투자했다. 앤스로픽은 오픈AI 창립 멤버인 대니엘라·대리오 애머데이 남매가 세웠으며, 지난 1월 챗GPT에 대항할 AI 챗봇 ‘클로드’의 테스트 버전을 공개했다. 특히 이번 제휴를 통해 앤스로픽은 별도의 비용 없이 구글의 클라우드 컴퓨팅 인프라를 사용할 수 있게 됐다. 이는 초거대 언어모델 기반 AI 챗봇에 필수적이며 스타트업 스스로는 해결하기 어려운 부분이다. 앞서 지난 2일 실적 발표 뒤 콘퍼런스콜에서 구글은 20개에 달하는 AI 서비스를 올해 안으로 선보인다고도 밝혔다. AI 자회사 딥마인드의 초거대 언어모델 ‘람다’를 기반으로 한 AI 챗봇 ‘견습 시인’도 테스트에 들어갔다. 모두 챗GPT가 등장한 뒤 일어난 일들이다. 구글이 오픈AI보다 기술에서 뒤처졌다고 보긴 어렵다. 다만 상대적으로 ‘몸이 가벼운’ 오픈AI보다 수익 모델이나 윤리적 문제, 신뢰도 등 고민할 거리가 많아 기술이 있어도 공개를 고심했을 거라는 게 업계의 분석이다. 하지만 이렇게 한꺼번에 수십 개의 AI 프로젝트를 꺼낸 것은 오픈AI에 ‘선수’를 빼앗겼다는 걸 인정한 셈이다. 구글이 이처럼 조급해진 것은 자사 사업 분야 중 여전히 수익의 절반 이상을 책임지는 검색 광고 시장을 챗GPT가 위협하기 때문이다. 마이크로소프트(MS)는 이미 자사 검색엔진인 빙에 챗GPT를 적용하고 있다. 국내에서 네이버가 서치GPT를 서둘러 출시하는 것도 이와 무관치 않다. 구글의 기술·자본과 앤스로픽의 가능성, 오픈AI가 올해 안에 출시할 예정인 새 초거대 언어모델 ‘GPT-4’의 파괴력이 아직 예측 불가한 상황이라 AI 서비스 패권은 앞으로 어디로 향할지 알 수 없다. 하지만 2016년 구글 딥마인드의 ‘알파고’가 이세돌 9단을 바둑으로 이기며 전 세계 기술 경쟁의 무대를 만든 것처럼 챗GPT가 ‘게임의 규칙’을 정한 것은 분명하다. 삼성전자와 SK하이닉스는 이런 흐름 속에서 위기 탈출의 가능성을 발견했다. AI 반도체는 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 메모리반도체가 세트로 판매되는데, 이런 패키지 수요가 폭발적으로 늘어날 것으로 예상되기 때문이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 각각 AMD와 엔비디아 등 AI 반도체 선두권 회사들과 협력해 패키지 제품에 고성능 메모리반도체를 공급하고 있다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 지난달 31일 실적 콘퍼런스콜에서 “자연어 기반 대화형 AI 서비스가 미래 메모리 수요에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 AI 산업의 헤게모니(패권)를 거머쥐었다. ‘한 방 먹은’ 구글이 패권을 되찾아오려는 움직임이 자못 조급하다. 챗GPT가 만들어 낸 흐름을 국내 업계도 쫓는다. 네이버는 상반기 ‘서치GPT’를 출시해 새로운 검색 경험을 제공한다는 계획이다. 메모리 반도체 불황의 늪에 빠진 삼성전자와 SK하이닉스도 위기의 돌파구를 찾는다.4일(현지시간) 블룸버그에 따르면 구글은 오픈AI의 경쟁자인 앤스로픽에 4억 달러(약 5000억원)를 투자했다. 앤스로픽은 오픈AI 창립 멤버인 다니엘라, 다리오 애머데이 남매가 세웠으며, 지난 1월 챗GPT에 대항할 AI 챗봇 ‘클로드’의 테스트 버전을 공개했다. 특히 이번 제휴를 통해 앤스로픽은 별도 비용 없이 구글의 클라우드 컴퓨팅 인프라를 사용할 수 있게 됐다. 이는 초거대 언어모델 기반 AI 챗봇에 필수적이면서 막대한 비용이 들어, 스타트업 스스로는 해결하기 어려운 부분이다. 오픈AI도 MS의 클라우드를 이용하고 있다. 앞서 지난 2일 실적발표 뒤 콘퍼런스콜에서 구글은 20개에 달하는 AI 서비스를 올해 안으로 선보인다고도 밝혔다. AI 자회사 딥마인드의 초거대 언어모델 ‘람다’를 기반으로 AI 챗봇 ‘견습 시인’도 테스트에 들어갔다. 보다 앞서서는 텍스트 설명에 맞춰 음악을 만들어 주는 생성형 AI ‘뮤직LM’을 논문을 통해 공개하기도 했다. 모두 챗GPT가 등장하고 순다르 파차이 구글 최고경영자(CEO)가 비상선언(코드 레드)을 발령하고 나서 일어난 일들이다. 구글, 오픈AI 대항마 앤스로픽에 5000억 투자올해 안에 AI 서비스 20여개 줄줄이 공개 계획수익모델, 윤리문제, 신뢰도 고려하다 선수 놓쳐총수익 절반 이상 내는 검색광고 시장 위협느껴 구글이 오픈AI보다 기술에서 뒤처졌다고 보긴 어렵다. 다만 상대적으로 ‘몸이 가벼운’ 오픈AI보다 수익모델이나 윤리적 문제, 신뢰도 등 고민할 거리가 많아, 있는 기술도 공개를 고심했을 거라는 게 업계의 분석이다. 하지만 이렇게 한꺼번에 수십개의 AI 프로젝트를 꺼낸 것은 오픈AI에 ‘선수’를 빼앗겨 주도권을 놓쳤다는 걸 인정한 셈이다. 구글은 AI 신제품이 윤리적으로 타당한지를 검토하는 절차를 기존보다 빠르게 진행하는 ‘그린 레인’ 제도도 도입을 검토하게 됐다. 구글이 이처럼 조급해진 것은 엄청나게 넓어진 자사 사업 분야 중에서도 아직까지 수익의 절반 이상을 책임지는 검색광고 시장을 챗GPT가 위협하기 때문이다. 자연어 질문에 완결된 문장으로 결과를 내 놓는 챗GPT는 검색어를 입력하고 수많은 인터넷 사이트 링크들 중에 적합한 것을 사용자가 고르는 검색 모델을 뿌리째 흔들 수 있다. MS는 이미 자사 검색엔진인 빙에 챗GPT를 적용하고 있다. 국내에서 네이버가 서치GPT를 서둘러 출시하는 것도 이와 무관치 않다. 한국어 검색 데이터를 가장 많이 보유하고 있는 네이버는 GPT를 이용해, 영어 기반 개발 모델을 한국어로 번역하면서 발생하는 약점을 해결할 계획이다. 구글이 가진 기술·자본력과 앤스로픽의 가능성, 오픈AI가 올해 안에 출시할 예정인 새 초거대 언어모델 ‘GPT-4’의 파괴력이 아직 예측 불가능한 상황이라 AI 서비스 패권이 앞으로 어디로 향할지는 알 수 없다. 하지만, 2016년 구글 딥마인드의 알파고가 이세돌 9단을 이기며 전세계 기술 경쟁의 무대를 만든 것처럼 챗GPT가 ‘게임의 규칙’을 정한 것은 분명하다. 네이버 영어모델->한국어 단점 없는 검색GPT 상반기에삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체에 고성능 메모리 탑재 삼성전자와 SK하이닉스는 이런 흐름 속에서 위기 탈출 가능성을 발견했다. 한번에 대량의 데이터를 처리해야 하는 AI 반도체는 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 메모리반도체와 세트로 판매되는데, 이런 패키지 수요가 폭발적으로 늘어날 것으로 예상되기 때문이다. 삼성전자는 제휴를 맺은 AMD의 ‘MI-100’에 자사 HBM-PIM(Processing-in-Memory) 메모리를 납품한다. PIM은 메모리반도체에 연산 기능을 추가해 중앙처리장치(CPU)와 메모리 간 데이터 이동을 줄여 성능과 효율을 높일 수 있다. SK하이닉스는 GPU 시장 1위 엔비디아의 최신 GPU인 ‘H100’ 패키지에 차세대 D램 ‘HBM3’를 결합한다. HBM은 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory)의 약자로 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 높인 제품이다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 지난달 31일 실적 콘퍼런스콜에서 “자연어 기반 대화형 AI 서비스가 미래 메모리 수요에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다”며 “AI 기술에 기반한 모델의 학습과 추론을 위해서는 대량 연산이 가능한 고성능 프로세스와 이를 지원하는 고성능 고용량 메모리 조합이 필수적”이라고 말했다.