세계적 수준의 국가인공지능(AI)데이터센터가 본격 서비스를 시작한다. 광주시는 첨단3지구 인공지능중심산업융합집적단지(이하 AI집적단지) 내 핵심시설인 세계적 수준의 국가인공지능 데이터센터 서비스를 15일 개시한다고 밝혔다. 인공지능데이터센터는 초거대 인공지능 모델을 개발할 수 있는 고성능 컴퓨팅 자원 등의 서비스를 지원한다. 인공지능 모델은 점점 더 복잡해지고 개발에 필요한 데이터량이 커지고 있는 상황에서, 메모리 용량과 데이터 처리 속도를 높인 초고성능 컴퓨팅 자원의 필요성이 커지고 있다. 광주시는 엔비디아의 최신 성능 가속기 ‘H100’ 등 고성능 컴퓨팅 자원을 활용, 짧은 시간 내 방대한 데이터 학습과 분석이 가능하도록 인공지능 연구개발에 최적화된 인프라를 제공한다. 이로 인해 창업 초기기업(스타트업)들도 복잡한 인공지능 서비스 개발·연구가 가능해져 인공지능 산업융합 생태계가 활성화될 것으로 기대된다. 국가인공지능 데이터센터는 20페타플롭스(PF) 규모의 고성능컴퓨팅(HPC)과 68.5페타플롭스(PF) 규모의 GPU 클라우드 혼용 방식으로 구축됐다. 전체적으로 88.5페타플롭스(PF) 연산자원과 107페타바이트(PB) 저장공간을 갖춘 세계적 수준의 규모다. 데이터센터는 연면적 3144㎡의 2층 구조로, 인공지능 개발을 위한 260랙 규모의 전산실에 6메가와트(MW)의 전력이 소요된다. 사용자가 통신 회선 사업자를 자유롭게 선택해 사용할 수 있는 망중립 데이터센터이며, 수도권과 동일한 네트워크 품질 신뢰성과 접근성을 제공한다. 광주시는 지난 10월23일 전체 구축량의 50%인 연산자원 44.3페타플롭스(PF), 저장공간 53.5페타플롭스(PF) 규모의 자원구축과 성능테스트를 마쳤다. 12월엔 추가로 가속기 24페타플롭스(PF) 그리고 2024년 1분기에 20페타플롭스(PF) 규모의 고성능컴퓨팅(HPC)자원을 구축할 예정이다. 광주시는 이를 통해 1000여 개의 인공지능 관련 기업을 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 기업은 인공지능 모델이나 관련 제품을 개발하는데 반드시 필요한 고비용의 연산자원과 저장공간 및 개발환경을 무료로 제공받고 개발시간도 단축할 수 있게 된다. 이에 따라 광주에는 국내외 인공지능 기업이 모여 협업하고, 기술개발과 활용을 촉진하는 인공지능 산업생태계가 구축될 것으로 기대하고 있다. 광주시는 자원이용 기관 및 기업 선발을 위해 지난 10월 공모를 진행, 10월27일 263개 기업에 가속기 21페타플롭스(PF)와 스토리지 8페타바이트(PB) 자원을 할당했다. 1페타플롭스(PF)는 초당 1000조번의 수학 연산처리를 의미하며, 1페타바이트(PB)는 6기가바이트(GB) 영화 17만4000편의 영화를 보관할 수 있는 용량이다. 정부가 추진하는 초고속·저전력 국산 인공지능 반도체 개발과 데이터센터 적용을 통해 국내 클라우드 경쟁력을 강화하기 위한 ‘K-클라우드 프로젝트’ 일환으로 데이터센터 내에 11페타플롭스(PF) 규모의 인공지능(AI)반도체(NPU)팜 실증·구축도 병행한다. 광주시는 1단계 인프라의 고도화와 도시규모의 실증을 목표로 인공지능 2단계 사업을 순차적으로 진행하기 위해 예비타당성 용역을 준비 중이다. 김용승 인공지능산업실장은 “광주시는 인공지능 관련 인프라와 도시규모의 실증환경을 조성해 기업에 제공하고, 기업은 이를 활용해 인공지능 서비스를 만들어가게 될 것”이라며 “이를 통해 대한민국의 인공지능 대표도시 광주가 명실상부한 한국의 실리콘밸리로 성장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

KT는 미래 먹거리로 떠오른 인공지능(AI) 사업을 남다른 각오로 키워 내고 있다. 특히 초거대 AI, 클라우드, AI 반도체 등 소프트웨어와 솔루션, 서비스, 하드웨어 등 모든 과정을 아우르는 개발 및 서비스 능력인 ‘풀스택’을 추진하고 있다. KT의 AI 역량을 집대성한 초거대 AI ‘믿음’(MIDEUM)은 감성을 이해하고 인간과 공감하는 AI를 목표로 한다. 학습을 통해 사용자 의도를 해석할 수 있고, 상황에 맞춰 말투나 목소리를 바꾸는 것도 가능하다. 이전에 나눈 대화를 기억해 활용하기도 한다. KT는 믿음의 특성을 활용해 AI 전문상담, AI 감성케어 서비스를 개발하고 있다. 2021년 10월엔 AI 인프라 솔루션 전문기업 ‘모레’, 지난해 7월엔 AI 반도체 전문기업 ‘리벨리온’과 각각 동맹을 맺고 국내 최초로 AI 풀스택 협업 환경을 구축했다. KAIST, 한양대, 한국전자통신연구원(ETRI) 등과 산·학·연 협의체 ‘AI 원팀’을 만들고 AI 알고리즘을 연구하고 있다. 최근엔 리벨리온이 개발한 AI 전용 반도체인 신경망처리장치(NPU) ‘아톰’을 클라우드를 통해 이용할 수 있는 서비스를 국내 최초로 상용화했다. 현재 AI 개발과 서비스에 널리 사용되는 그래픽처리장치(GPU) 대비 연산 속도가 빠르고 전력 소모가 낮은 NPU를 인프라로 활용해 AI 개발과 운용에 이용할 수 있다. 최근에는 삼성전자와 함께 한국형 AI 풀스택 구현을 위한 차세대 메모리 기술협력 업무협약(MOU)도 교환했다. 삼성전자 프로세싱 인 메모리(PIM)와 프로세싱 니어 메모리(PNM) 환경에서 KT의 믿음을 통한 AI 풀스택 역량 강화를 위해 협력하기로 했다.

챗GPT 등 생성형 인공지능(AI)의 폭발적 수요로 매출에 날개를 단 미국 시스템 반도체 기업 엔비디아의 고속 성장에 삼성전자와 SK하이닉스에도 모처럼 훈풍이 불고 있다. 시장에서는 엔비디아의 성장이 AI 반도체시장 전체를 견인하고, 늘어난 AI용 반도체 수요가 우리 기업의 실적 회복을 촉진할 것이라는 전망이 나온다. 29일 업계에 따르면 엔비디아가 최근 발표한 1분기(2∼4월) 매출은 71억 9000만 달러(약 9조 5483억원)로 시장 전망치를 10% 웃도는 ‘어닝 서프라이즈’를 기록했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 실적 발표 콘퍼런스콜에서 “전 세계적으로 데이터센터를 업그레이드하려는 엄청난 주문을 목격하고 있다”면서 “기업들이 더 가속화된 컴퓨팅을 통해 챗GPT와 같은 생성형 AI 제품을 구동하려는 목적으로 데이터센터 인프라에 수조 달러를 투입하고 있다”고 밝혔다. 그래픽처리장치(GPU) 개발 기업으로 출발한 엔비디아는 일찌감치 AI용 반도체에 대한 투자를 강화해 현재 AI 개발에 이용되는 반도체의 80% 이상을 공급하고 있다. 1분기 실적 발표 이후 뉴욕증시에서 주가 급등세가 이어지면서 26일(현지시간) 종가 기준 시가총액은 9632억 달러로 뛰어올랐다. 애플과 마이크로소프트, 알파벳(구글 모회사), 아마존에 이어 미국에서 다섯 번째로 ‘1조 달러 클럽’ 가입이 유력한 상황이다. 엔비디아의 고공행진은 삼성전자와 SK하이닉스에 ‘가뭄의 단비’가 되고 있다. 삼성전자는 국내 증권시장에서 지난 26일 전 거래일보다 2.18% 오른 7만 300원에 마감됐다. 종가 7만원 상회는 지난해 3월 29일 이후 14개월 만이다. SK하이닉스도 이날 5.51% 상승한 10만 9200원에 마감됐다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스가 AI 분야 데이터 처리에 필요한 고대역폭메모리(HBM) 시장을 선점하고 있는 데다 D램 수요 회복도 기대되기 때문이다. 글로벌 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 4분기 기준 HBM 시장은 SK하이닉스가 50%, 삼성전자가 40%를 점유하고 있고 나머지 10%를 미국 마이크론이 차지하고 있는 구조다. 특히 SK하이닉스는 고대역폭 D램 제품 HBM3를 양산해 엔비디아에 납품하고 있다. 앞서 이재용 삼성전자 회장은 미국 출장 중이던 지난 10일 현지에서 젠슨 황 CEO를 따로 만나 양사 협력 강화 방안을 모색한 바 있다.

국가 인공지능데이터센터 구축사업을 수행하는 엔에이치엔클라우드(NHN CLOUD)의 연구개발센터가 8일 상무비즈니스센터 4층에서 문을 열었다. 이날 개소식에는 강기정 광주시장과 김동훈 엔에이치엔클라우드 대표, 김상훈 엔에이치엔아카데미 부학장, 김준하 인공지능산업융합사업단장 등이 참석했다. 새로 문을 연 광주연구개발센터는 820㎡ 규모로 60여명이 근무하며, 앞으로 상주직원이 180명까지 확대될 계획이다. 센터에는 본사에서 파견된 인력뿐만 아니라 지난해 9월 개소한 ‘엔에이치엔(NHN) 아카데미 광주캠퍼스’에서 7개월 간 웹개발자, NHN 인증과정을 수료한 전문인력도 함께 근무하게 된다. 광주시는 앞으로도 인공지능(AI) 분야 교육과 채용의 연결고리를 강화해 나간다는 방침이다. 연구개발센터는 광주시와 엔에이치엔클라우드 간 인공지능 분야 협력의 구심점으로써 선도적 역할을 수행하게 된다. 연구개발센터는 지역거점 클라우드 생태계 조성, 인공지능·게임·핀테크 등 엔에이치엔(NHN) 그룹사의 개발 업무를 담당한다. 이와 함께 세계 클라우드 시장으로 진출하기 위해 국산 인공지능(AI) 반도체로 외산 그래픽처리장치(GPU)를 대체하는 국산 AI반도체 클라우드 전환, 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술을 활용한 의료영상 분석·진단 지원 서비스 개발 등 인공지능 응용기술 등을 중점 개발할 계획이다. 엔에이치엔클라우드 관계자는 “이번 광주연구개발센터 개소를 통해 지역거점 클라우드 생태계 조성 노력을 더욱 가속화할 것”이라며 “향후 광주연구개발센터는 지난해부터 운영하고 있는 ‘NHN아카데미 광주캠퍼스’와 더불어 지역사회 정보기술 인재양성 등 다양한 영역에서 중요한 역할을 해나갈 것”이라고 말했다. 강기정 광주시장은 “엔에이치엔클라우드와 함께 인공지능데이터센터의 활용률을 높이고 지역의 인프라와 융합해 상승효과가 나타나도록 연구개발센터 운영 등에 협업을 강화할 계획”이라며 “광주는 명실상부 인공지능(AI) 중심도시로 더욱 확고해지고 그 길에 엔에이치엔클라우드가 중요한 역할을 할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

서울과학기술대학교가 지난해 12월말 서울 공릉동 교내에 ‘슈퍼컴퓨터 데이터센터’를 구축하고, 사전 테스트 기간을 거쳐 최근 개소식을 했다고 10일 밝혔다. 서울과기대는 2021년 인공지능응용학과를 개설한 뒤 이번 슈퍼컴퓨터 데이터센터 구축을 위해 교육부와 함께 40억 9000만원의 실험·실습 기자재 확충사업 예산을 투입했다. 완성된 서울과기대 슈퍼컴퓨터 데이터센터는 초거대 AI 챗GPT 분야 글로벌 최고 인재교육 양성을 선도하는 핵심 인프라로 활용될 예정이다. 슈퍼컴퓨터 데이터센터에는 OpenAI가 챗GPT의 학습에 사용한 것과 같은 GPU 모델인 엔비디아의 ‘DGX A100’이 적용됐다. DGX A100은 대용량 AI 학습·추론 처리에 고성능을 발휘해 최적의 AI 컴퓨팅 클러스터 구현이 가능하다. 또한 GPU 활용 능력을 극대화하는 씨이랩의 솔루션 ‘우유니(Uyuni)’가 탑재됐다. 우유니는 간단한 입력으로 GPU 자원을 할당한 컨테이너를 생성하고 현재 작업 상태와 이력을 지속 추적한다.

카카오모빌리티가 사내 카페에서 로봇을 이용한 실내 배송 서비스를 시작했다고 5일 밝혔다. 네이버 역시 성남 본사 ‘1784’에서 지난해 6월부터 사내 배송 로봇을 운영해 왔다. 두 회사 로봇은 건물 내에서 비슷한 일을 하지만 기본 주행 방식부터 차이점이 많다. 먼저 카카오모빌리티의 로봇은 LG전자의 ‘클로이’다. 로봇의 ‘뇌’에 해당하는 프로세서와 라이다(LiDAR) 등을 탑재해 개별 로봇이 경로와 장애물을 파악하며 주행한다. 네이버 1784에서 운용되는 100여대의 로봇은 ‘브레인리스’ 로봇이다. 클라우드 상에 구현된 인공지능(AI) 통합 로봇 관리 시스템인 ‘ARC’가 이들 모두를 제어한다. 각 로봇은 네이버가 건물 내에 구축한 5G 특화망을 통해 ARC와 연결돼 있다. 두 로봇 구동 방식은 각각 장단점이 있다. 클로이 같은 자율주행 로봇은 전용 엘리베이터나 건물 내 센서 등 로봇 친화적 인프라가 갖춰지지 않은 일반 건물에서도 손쉽게 운영이 가능하다. 이에 로봇 배송 서비스 범위를 건물 단위로 쉽게 확장할 수 있다.반면 브레인리스 로봇은 우선 대당 가격이 획기적으로 저렴하다. 클로이의 경우 가격이 수천만원에 이르지만 브레인리스 로봇엔 그래픽처리장치(GPU)나 라이다 등 고가의 부품이 들어가지 않는다. 네이버 관계자는 “로봇 가격을 공개할 수는 없지만 부품 중 외부 케이스 금형이 가장 비쌀 정도”라고 말했다. 또 하나의 통합된 시스템이 제어하는 브레인리스 로봇은 해당 지역 내에 수많은 로봇을 동시다발로 구동해도 지연이나 장애 없이 서비스를 원활하게 운영할 수 있다. 건물 전체에 구축한 4㎓, 28㎓ 대역 5G 특화망으로 건물 여러개 층에서 많은 수의 로봇이 지연시간 없이 움직일 수 있도록 한다. 특히 네이버의 경우엔 디지털 트윈 기술로 건물 전체를 사이버 공간에 매핑해, 별도 센서나 인식 장비를 설치하지 않아도 된다. 카카오모빌리티는 로봇 기술 자체보다는 모빌리티 서비스 앱을 운영한 기술과 경험을 활용, 로봇을 이용한 플랫폼 서비스를 염두에 두고 이번 사내 배송을 시작한 것으로 보인다. 로봇 운영에 필요한 기술 관제, 배송 등은 클로이 솔루션이 담당하고 카카오모빌리티는 주문과 배차 등 서비스 운영에 필요한 관제 등을 맡는다. 네이버는 클라우드를 통한 제어, 특화망 활용, 디지털 트윈 등 로봇 상용화를 염두에 둔 정보통신기술(ICT) 전반 연구개발을 위해 로봇을 운영하고 있다. 1784 곳곳엔 배송로봇 외에도 팔을 가지고 그림을 그리거나 짐을 옮기는 등 다양한 활동을 하는 로봇들이 움직이고 있다.

구축에도 운영에도 막대한 돈·인프라·에너지카카오브레인 ‘다다음’ 베타버전에 1만명 몰려 중단챗GPT에 2000만원 육박하는 GPU 1만여대 지난 20일 카카오브레인이 카카오톡채널에서 인공지능(AI) 챗봇 ‘다다음’ 베타테스트를 시작한 지 하루 만에 서비스를 일시 중단한 이유, 챗GPT 유료 구독 서비스가 출시된 이유는 같은 곳에 있다. 모두 ‘컴퓨팅 인프라’, 즉 연산 능력과 데이터센터, 클라우드 등을 아우르는 자원 때문이다. 초거대 AI 서비스가 속속 출시되며 컴퓨팅 자원의 중요성이 아주 빠른 속도로 높아지고 있다. 우리가 챗GPT에 접속해 자판을 두드려 질문을 입력하고 답변을 받는 단순해 보이는 과정은, 실은 엄청난 수의 연산을 통해 이뤄지고 있다. 대화창을 통해 주고받는 채팅이지만, 클라우드 환경에서 수만개의 그래픽처리장치(GPU)가 적용된 AI 구동 인프라와 연결되는 셈이다. 안정적인 초거대 AI 서비스를 제공할 수 있는 컴퓨팅 인프라 구축은 쉬운 일이 아니다. 애초에 AI를 학습시키는 과정부터 천문학적인 돈과 자원이 필요하다. 오픈AI의 최신 초거대 언어모델 ‘GPT4’의 머신러닝엔 엔비디아의 최신 GPU ‘A100’ 1만여대가 사용된 것으로 알려졌는데, 1대 당 2000만원에 육박한다. 애초 GPT3 교육에만 무려 1200만 달러(약 144억 7000만원)이 들어간 것으로 알려졌다. AI 서비스 운영에도 엄청난 에너지와 돈이 들어간다. 챗GPT의 경우 출시 한달 만에 사용자 1억명을 넘어섰는데, 이들이 입력한 각각의 질문에 무수한 연산을 수행하려면 GPU를 풀가동해야 하는데, A100의 경우 대당 전력량은 시간당 300~400Wh(와트시)로, 믹서기나 소형 전열기 등과 맞먹는다. 대부분 초거대 AI 운영 기반 시설인 데이터센터는 국내 한 곳 당 평균 연간 전력 사용량이 25GWh(기가와트시)인데, 이는 4인가족 6000가구와 같은 수준이다. 그러다보니 카카오브레인의 경우, 내부 개발 과정의 하나인 베타테스트 차원에서 공개했던 다다음에 충분한 컴퓨팅 인프라를 할당하지 않았을 테고, 여기에 짧은 시간 1만명 이상이 몰리니 정상적으로 AI 서비스를 제공할 수 없었을 것으로 보인다. MS의 천문학적인 투자와 컴퓨팅 인프라를 사용하는 오픈AI가 챗GPT 성공을 확인한 즉시 유료 구독 서비스를 출시한 것도 이런 이유에서다. 거꾸로 말하면 MS처럼 초거대 AI 모델을 돈이 되는 기존 서비스에 즉시 적용할 수 있으며, 글로벌 2위 규모 클라우드 회사로서 인프라를 확보한 기업이 오픈AI에 투자하고 협력하지 않았으면 지금의 챗GPT는 등장하지 않았을 수도 있는 셈이다. 기업이 GPT4를 서비스에 적용하려면 이전 버전인 GPT3.5보다 훨씬 높은 가격을 지불해야 한다. 카카오톡채널에 출시한 챗봇 서비스 ‘아숙업(AskUp)’에 GPT4를 적용한 업스테이지에 따르면, 오픈AI는 GPT4를 통해 제공하는 영어 단어 750개 정도에 3센트(약 39원)를 받는다. 본격 AI 시대를 맞아 기술 경쟁에 뒤처지지 않기 위해서는 컴퓨팅 인프라 확충과 동시에 컴퓨팅 자원 소비를 획기적으로 줄이는 기술 개발이 중요하다. 정부와 국내 업체들이 GPU를 대체할 AI 전용 반도체인 신경망처리장치(NPU) 개발을 서두르는 것도 이와 같은 맥락이다. 정보통신산업진흥원(NIPA)을 중심으로 고성능 컴퓨팅 자원을 지원하는 사업도 시행 중이다. GPU 클라우드 시스템을 임차해 중소∙벤처기업, 공공기관, 대학 등에 지원하는 것으로, 대규모 병렬연산 처리를 위한 고성능컴퓨팅(HPC) 자원, 개발 프레임워크, 개발언어 등을 지원한다.

KT, 캠핑장 배송 로봇 서비스SKT는 커피·순찰 로봇 등 진행LG전자, 클로이 로봇 자체 생산단가 낮춘 ‘브레인리스 로봇’도 과거 공상과학(SF) 콘텐츠에서나 보던 로봇을 이제 식당에서도 쉽게 마주칠 수 있는 시대가 왔다. 박물관과 미술관에서는 로봇이 어린이들에게 작품을 설명하고 기념사진도 찍어 준다. 배송 로봇이 호텔 엘리베이터를 타고 객실 앞까지 와인을 전달하기도 한다. 통신사 등은 로봇을 사용하는 다양한 서비스 플랫폼을 구축하고 있으며, 기술기업들은 더 싸고 편리한 로봇 개발에 몰두하고 있다. 로봇이 하나의 모바일 장치(디바이스)로서 생활 현장 곳곳을 누비게 될 전망이다.월별로 요금을 내고 로봇을 사용하는 서비스는 KT가 가장 앞서서 출시했다. KT는 플랫폼을 통해 사전 컨설팅, 로봇 설치, 원격관제, 현장 애프터서비스, 네트워크 구축 등 종합 서비스를 제공한다. 14일엔 캠핑장 배송 로봇 서비스를 출시하기 위해 ‘캠핑톡’, ‘캠핑아웃도어’와 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 캠핑장 배송 로봇 서비스는 ‘로봇 메이커스’ 플랫폼의 하나다. 로봇 메이커스는 서로 다른 기종의 로봇뿐 아니라 엘리베이터, 주문·결제 앱, 출입문, 인터폰, 저온 유통체계(콜드체인) 등 필요한 인프라를 하나로 연결할 수 있는 클라우드 기반 로봇 통합관제 플랫폼이다. SK텔레콤은 고객사에 필요하지만 로봇 제조사는 대응하기 어려운 인공지능(AI) 기반 응용 솔루션과 데이터 플랫폼을 구축해 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 사업 방향으로 잡았다. 지난해부터 커피 로봇, 물류 로봇 사업을 진행 중이며, 지난달 22일부터는 서울 도봉구 덕성여대 쌍문근화캠퍼스 안에서 AI 순찰 로봇을 테스트하고 있다. LG유플러스도 지난해 LG전자 서빙로봇 ‘클로이’ 등을 활용해 상품화를 완료했다. 올해도 요식업, 호텔 및 PC방 등의 사업장을 중심으로 로봇 보급을 확산하고 라인업을 확대해 나갈 예정이다. 이처럼 통신사들이 로봇 대중화에 앞다퉈 뛰어든 것은 로봇이 무선 네트워크를 필수로 하는 디바이스이기 때문이다. 로봇 대중화를 위해선 제품 단가가 낮아져야 한다. 이를 위해 ‘뇌’에 해당하는 프로세서가 없는 ‘브레인리스’ 로봇이 필요하다. 브레인리스 로봇은 네이버 신사옥인 경기 성남시 ‘1784’에서 볼 수 있다. 100여대의 브레인리스 로봇이 건물 곳곳에서 그림을 그리거나 택배와 커피를 배달한다. 모든 로봇은 건물 내에 구축된 초고속 5G 특화망으로 클라우드상의 로봇 통합 제어 시스템인 ‘ARC’에 연결돼 있다. 네이버 측은 구체적인 로봇 가격에 대해선 함구했지만, 관계자는 “자율주행에 필요한 라이다(LiDAR)나 그래픽처리장치(GPU) 등이 들어 있지 않아 부품 중 외부 커버의 가격이 가장 비쌀 정도”라고 말했다. 다양한 로봇 개발에 발 빠르게 나선 LG전자는 지난해 말 경북 구미에 있는 ‘LG퓨처파크’(LG Future Park)에 로봇 생산 라인을 신설하고 클로이 로봇 자체 생산을 시작했다. 2017년 인천국제공항에서 안내 로봇 시범 운영을 시작으로 서브봇 2종(서랍형·선반형), 방역용 UV-C봇, 자율주행 기반 차세대 물류 로봇 캐리봇을 출시해 로봇 라인업을 5종으로 강화했다.

과거 공상과학 콘텐츠에서나 보던 로봇을 이제 식당에서도 쉽게 마주칠 수 있는 시대가 왔다. 공항이나 관광지, 대형 쇼핑몰 등엔 안내하는 로봇이 돌아다니고, 도서관엔 사서 로봇도 있다. 박물관과 미술관에서는 로봇이 어린이들에게 작품을 설명하고 기념사진도 찍어준다. 배송로봇이 호텔 엘리베이터를 타고 객실 앞까지 와인을 전달하기도 한다. 이동통신사 등은 로봇을 사용하는 다양한 서비스 플랫폼을 구축하고 있으며, 기술기업들은 더 싸고 편리한 로봇 개발에 한창이다. 로봇이 하나의 ‘모바일 장치(디바이스)’로서 생활 현장 곳곳을 누비게 될 전망이다. 통신사, 플랫폼·솔루션 개발… 스마트폰처럼 요금제도 월별로 요금을 내고 로봇을 사용하는 구독형 서비스는 KT가 가장 앞서서 출시했다. 14일엔 캠핑장 배송 로봇 서비스를 출시하기 위해 캠핑장 예약 플랫폼 ‘캠핑톡’, 캠핑·글램핑을 기획하는 ‘캠핑아웃도어’와 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 서비스가 출시되면 캠핑장 손님들이 식료품이나 캠핑 물품을 주문하면 자율주행 로봇이 매점에서 각 텐트로 배달하게 된다. 이날 협약은 KT가 지난 2일(현지시간) 막을 내린 세계 최대 모바일 박람회 ‘모바일 월드 콩그레스(MWC) 2023’에서 선보인 ‘로봇 메이커스’ 플랫폼의 하나다. 로봇 메이커스는 서로 다른 기종의 로봇뿐 아니라 엘리베이터, 주문·결제 앱, 출입문, 인터폰, 저온 유통체계(콜드체인) 등 필요한 인프라도 하나로 연결할 수 있는 클라우드 기반 로봇 통합관제 플랫폼이다. KT는 플랫폼을 통해 사전 컨설팅, 로봇 설치, 원격관제, 현장 애프터서비스, 네트워크 구축 등 종합 서비스를 제공한다.SK텔레콤은 고객사에게 필요하지만 로봇 제조사는 대응하기 어려운 AI 기반 응용 솔루션과 데이터 플랫폼을 구축, 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 사업 방향이다. 지난해부터 AI 기반 로봇 관련 사업을 본격 추진 중인데, 커피로봇, 물류 로봇 사업을 진행 중이다. 최근엔 자율주행 로봇 스타트업 ‘뉴빌리티’, SK쉴더스와 손잡고 인공지능(AI) 순찰로봇을 공동 개발, 사업화에 나섰다. 지난달 22일부터는 서울 도봉구 덕성여대 쌍문근화캠퍼스 안에서 순찰로봇을 테스트하고 있다. LG유플러스는 지난 9월 LG전자와 함께 서빙로봇 LG 클로이 서브봇을 상품화했다. LG유플러스는 매장과 산업현장 전체에 음영지역 없이 LTE/5G 통신 기반 심리스(Seamless) 로봇 서비스를 제공한다.이처럼 통신사들이 로봇사업에 앞다퉈 뛰어든 것은, 로봇이 무선 네트워크를 필수로 하는 디바이스이기 때문이다. MWC에 전시장을 꾸린 글로벌 통신사들은 로봇을 통해 발전된 통신 기술을 전시했다. 프랑스 오렌지 텔레콤은 사족보행 로봇개를 확장현실(XR) 공간에서 제어하는 기술을 선보였다. NTT 도코모는 웨어러블 기기를 착용한 사람의 동작을 로봇이 실시간으로 똑같이 따라하는 ‘모션 셰어링’ 기술을 통해 6G 상용화 뒤 실현 가능할 생활상을 보여줬다.네이버 신사옥엔 GPU·라이다 없는 ‘브레인리스’ 로봇 100여대LG전자 클로이봇 생산 박차… 안내·서빙·방역·물류 등 5종으로 로봇 대중화를 위해선 제품 단가가 낮아져야 한다. 이를 위해 ‘뇌’에 해당하는 프로세서가 없는 ‘브레인리스’ 로봇이 필요하다. 브레인리스 로봇은 네이버 신사옥인 경기 성남시 ‘1784’에서 볼 수 있다. 100여대의 브레인리스 로봇이 건물 곳곳에서 그림을 그리고 있거나, 사내 집하장에서 각 직원들에게 택배를 배달하고, 카페에서 커피를 싣고 테이블이나 회의실 등으로 간다. 건물엔 로봇 전용 엘리베이터도 있고, 보안 시스템은 로봇을 위해 문도 열어 준다. 이들 로봇은 자체 프로세서가 있어서 움직이는 게 아니다. 모든 로봇은 건물 내에 구축된 초고속 5G 특화망으로 클라우드에 구축된 로봇 통합 제어 시스템인 ‘ARC’에 연결돼 있다. 명령과 제어는 ARC를 통해 이뤄진다. 네이버 측은 구체적 로봇 가격에 대해선 함구했지만, 관계자는 “자율주행에 필요한 라이다(LiDAR)나 그래픽처리장치(GPU) 등이 들어있지 않아, 부품 중 외부 커버 값이 가장 비쌀 정도”라고 말했다. 다양한 로봇 개발에 발빠르게 나선 LG전자는 지난해 말 경북 구미시에 있는 ‘LG퓨처파크(LG Future Park)’에 로봇 생산 라인을 신설하고 클로이 로봇 자체 생산을 시작했다. 2017년 인천국제공항에서 안내로봇 시범 운영을 시작으로 서브봇 2종(서랍형/선반형), 방역용 UV-C봇, 자율주행 기반 차세대 물류 로봇 캐리봇을 출시, 로봇 라인업을 5종으로 강화했다.

사람보다 말을 더 잘하는 인공지능(AI) ‘챗GPT’의 등장으로 정보기술(IT) 업계가 술렁이고 있다. 초거대 AI 모델은 뭐고 생성 AI 모델은 뭘까. 똑똑해진 AI가 인류를 지구 존속의 최대 위협 요인으로 간주하고 ‘말살 프로그램’을 실행하는 영화 같은 일이 어느 날 실제로 일어나는 건 아닐까. AI 업계 화려한 ‘스펙’을 가진 이들이 모여 있는 스타트업 ‘업스테이지’에서 AI 프로덕트 사업을 총괄하는 배재경(사진) 테크리더는 26일 서울신문과의 인터뷰에서 “영화에 등장하는 무서운 AI를 업계에선 인공일반지능(AGI·인간이 할 수 있는 어떤 지적인 임무도 해내는 단계)이라고 한다”며 “하지만 아직 챗GPT는 모르는 것을 모른다고 하는 능력, 또는 아는 것에 대해 어느 정도 확신하는지를 표현하는 능력조차 많이 부족해, AGI는 먼 얘기”라고 말했다. 다음은 일문일답.-챗GPT가 마치 사람처럼 거짓을 사실처럼 말하거나 틀린 답을 유도하면 기분 나빠하는 등 자의식이 있는 것처럼 반응하는 건 어떻게 가능한 건가. “자의식이 있는 것처럼 보이는 건 일종의 착시다. 생성 모델의 특성상 그럴듯한 문장을 만들어 내는 데는 탁월한 능력이 있다. AI의 학습은 두 가지 형태가 있는데 특정 지식 자체를 학습하기도 하지만 그 지식들 사이의 공통 패턴이나 지식을 표현하는 방법도 학습한다. 챗GPT는 이 중 특히 후자를 좀더 잘하도록 추가 학습이 많이 됐다. 학습의 목표가 정확성보다는 ‘사람이 보기에 적합’이었다.” -초거대 AI 모델은 뭐고 ‘초’거대가 되려면 어떤 기준을 충족해야 하는 건가. 생성 AI 모델은 또 뭔가. 둘 사이에 어떤 관계가 있나. “‘초’거대라고 하는 데에 명확한 기준은 없다. 오픈AI의 언어 모델 ‘GPT3’이 시발점으로 보인다. AI는 특정 문제 영역 한 가지를 잘하는 모델에서 최대한 많은 데이터를 학습하고 문제 영역에 특화된 데이터를 활용하는 걸 잘하는 모델로 변화했다. 기존 모델이 그래픽처리장치(GPU)가 4~8장 꽂힌 장비 한 대로 충분했다면 GPT3 이후엔 장비 수백~수천 대 수준이 필요하게 되면서 ‘초거대’라고 부르기 시작했다. 초거대 모델과 생성 모델은 논리적으로는 상관관계가 없지만, 초거대가 아닌 생성 모델은 성능이 안 나오기 때문에 지금처럼 ‘생성’과 ‘초거대’가 같이 쓰이다 보니 혼동이 생기는 것 같다.” -전문가가 보기에도 챗GPT는 놀라운가. 인터넷, 스마트폰이 나타났을 때와 비슷한 충격인가. “챗GPT의 등장에 업계도 대체로 놀랍다는 반응이다. 그런데 인터넷, 스마트폰과 비교해야 하는 건 챗GPT가 아니라 AI가 가져올 변화다. 인터넷은 도구가 활성화될 수 있는 기반을 마련했고 스마트폰은 그 토대 위에서 인터넷을 더 활용성 있게 한 하드웨어로서 정보 민주화를 일으켰다. AI는 소프트웨어로서 정보 민주화에 도움을 준다고 보면 될 것 같다.” -주로 검색 광고를 하는 회사들이 AI 챗봇을 만드는데, 구글이 경계하는 것처럼 챗GPT 등장으로 검색 광고 시장이 변화할 것으로 보는지. “챗GPT처럼 대화형 검색에서 결과의 주요 문장에 레퍼런스(참고) 링크가 달리는데, 광고주들이 이 레퍼런스를 놓고 경쟁하게 만들 수 있을 것 같다. 예를 들면 돈 많이 낸 사이트 위주로 레퍼런스를 연결해 준다든지. 더 중요한 변화는 ‘구독형’으로 지식 소비 형태가 전환되는 것이다. 유튜브 때문에 검색 엔진을 덜 활용하게 됐고, 챗GPT도 이달 초 월 20달러짜리 구독형 서비스를 출시했다.” -AI 챗봇이 넘어야 할 문제는. “첫 번째는 정확성 문제다. 모르는 걸 모른다고 할 수 있어야 사람이 신뢰할 수 있다. 점진적으로 발전해 쓸 만한 수준은 될 것이지만, 여전히 사실 여부에 대한 최종 판단은 사람의 몫이 될 것이다. 두 번째는 시의성 문제다. 학습하는 데에 오래 걸려서 최신 정보를 학습하고 서비스에 반영하는 게 느릴 수밖에 없다. 서버 성능이 좋아지고 학습 방식이 개선되면 점점 나아질 문제다. 세 번째는 비용이다. 학습 비용뿐 아니라 서비스 중에도 계속 GPU 장비를 엄청나게 사용해야 한다. 인프라 비용이 천문학적일 수밖에 없다. 지금 오픈AI가 운영하는 구독 서비스도 얼마나 수지타산이 맞을지 의문이다.”

사람보다 말을 더 잘하는 인공지능(AI) ‘챗GPT’가 나타나 정보기술(IT) 업계가 술렁이고 있다. 초거대 AI 모델은 뭐고 생성 AI 모델은 뭘까. 똑똑해진 AI가 인류를 지구 존속에 최대 위협 요인으로 간주하고 ‘말살 프로그램’을 실행하는 영화같은 일이 어느날 실제로 일어나는 게 아닐까? AI 업계 화려한 ‘스펙’을 가진 이들이 모여있는 스타트업 ‘업스테이지’에서 AI 프로덕트 사업을 총괄하는 배재경 테크리더는 26일 서울신문과 인터뷰에서 “영화에 등장하는 무서운 AI를 업계에선 인공일반지능(AGI·인간이 할 수 있는 어떤 지적인 임무도 해 내는 단계)라고 한다”며 “하지만 아직 챗GPT는 모르는 것을 모른다고 하는 능력, 또는 아는 것에 대해 어느 정도 확신하는지를 표현하는 능력조차 많이 부족해, AGI는 먼 얘기”라고 말했다. 다음은 일문일답. 그렇다면 챗GPT가 사실관계가 틀렸는데도 마치 사람이 거짓말하는 것처럼 그럴 듯하게 말하거나, 틀린 답 유도하면 기분 나빠하고, AP 기자에게 인신공격을 하는 등 자의식이 있는 것처럼 대답하는 건 어떻게 가능한 건가. “자의식이 있는 것처럼 보이는 건 일종의 착시다. 이런 경우가 몇번 나온다고 해서 무서워하거나 자의식이 있다고 볼 필요는 없다. 생성 모델의 특성 상 그럴듯한 문장을 만들어내는 데는 탁월한 능력이 있고, 어떤 질문엔 진짜인 것처럼 대답할 수도 있다. 인터넷에 이미 유사한 표현이 많이 있었을 테니 AI에겐 어렵지 않은 일이다. 만일 다양한 질문이나 조건에서 일관되게 그렇게 답변할 수 있다면 AGI에 도달했다고 볼 수 있을 텐데, 그런 시점은 아직은 먼 미래일 것으로 예상된다.” “AI의 학습은 두 가지 형태가 있는데 특정 지식 자체를 학습하기도 하지만 그 지식들 사이의 공통 패턴이나 지식을 표현하는 방법도 학습한다. 챗GPT는 이 중 특히 후자를 좀 더 잘 하도록 추가 학습이 많이 됐다. ‘요약해줘’, ‘번역해줘’, ‘몇개 나열해줘’, ‘제목:저자 형태로 값을 뽑아줘’ 등의 명령은 정보 사이의 공통 패턴을 잘 학습했기 때문에 아주 잘 동작한다. 때문에 사실이 아니라도 그럴듯하게 문장을 만들어내기도 한다. 학습의 목표가 정확성보다는 ‘사람이 보기에 적합할 것’이었기 때문이다.” 초거대 AI 모델은 뭐고 ‘초’거대가 되려면 어떤 기준을 충족해야 하는 건가. 생성 AI 모델은 또 뭔가. 둘 사이에 어떤 관계가 있나? “‘초’거대라고 하는 데에 명확한 기준은 없다. 오픈AI의 언어 모델 ‘GPT-3’이 시발점으로 보이는데, 인터넷 상 수집할 수 있는 거의 모든 데이터를 학습에 활용했고 이렇게 방대한 데이터 학습을 위해 모델 사이즈도 커져야 했다. AI는 특정 문제 영역 한가지를 잘하는 모델에서 최대한 많은 데이터를 학습하고 문제 영역에 특화된 데이터를 활용하는 걸 잘하는 모델로 변화했다. 기존 모델이 그래픽처리장치(GPU)가 4~8장 꽂힌 장비 한 대로 충분했다면, GPT-3 이후엔 장비 수백~수천대 수준이 필요하게 되면서 초거대라고 부르기 시작했다. 초거대 모델과 생성 모델은 논리적으로는 상관관계가 없지만 최근 언어 생성 모델이 사이즈가 커지면서 성능이 급속도로 향상됐다. 반대로 말하면, 초거대가 아닌 생성 모델은 성능이 안나오기 때문에 지금처럼 ‘생성’과 ‘초거대’가 같이 쓰이다 보니 혼동이 생기는 것 같다.”전문가가 보기에도 챗GPT는 놀라운가? 인터넷, 스마트폰이 나타났을 때와 비슷한 충격인가? “챗GPT의 등장에 업계도 대체로 놀랍다는 반응이다. 매우 복잡한 상황을 고려한 고도의 직관이 필요한 바둑이라는 영역에서 인간을 이길 수 없을 거라는 생각을 알파고가 깨 버렸는데, 언어의 영역에서도 이와 크게 다르지 않다는 걸 챗GPT가 보여준 셈이다. 그런데 인터넷, 스마트폰과 비교해야 하는 건 챗GPT가 아니라 AI가 가져올 변화다. AI 성능의 발전이 챗GPT 때문에 한 순간에 찾아온 것은 아니고, 그 이전에 이미 많은 기술적 진보가 있었다. 언어 쪽만 진보가 늦다가 최근 터지게 된 것이기 때문에, 변혁은 챗GPT가 아니라 AI가 일으키는 것이다. 인터넷은 도구가 활성화될 수 있는 기반을 마련했고, 스마트폰은 그 토대 위에서 인터넷을 더 활용성 있게 한 하드웨어로서 정보 민주화를 일으켰다. AI는 소프트웨어로서 정보 민주화에 도움을 준다고 보면 될 것 같다. 그래서 AI는 인터넷과 스마트폰 수준의 도약이라고 생각한다.” 네이버 카카오도 연내 챗봇 서비스를 출시한다고 한다. 바이두도 곧 출시한다고 하고, 주로 검색 광고를 하는 회사들이 AI 챗봇을 만드는데, 구글이 경계하는 것처럼 챗GPT 등장으로 검색 광고 시장이 변화할 것으로 보는지. “챗GPT가 잘하는 쪽은 전자상거래가 아니라 지식 분야다. 그런데 지식이 하는 역할이 대체로 사람들을 전자상거래로 끌어들이는 역할이고, 돈은 결국 전자상거래 상품 광고 쪽에서 나온다. 그래서 어찌 보면 검색 광고 수익 모델은 크게 달라지지 않을 수 있다. 다만, 챗GPT처럼 대화형 검색에서 결과의 주요 문장에 레퍼런스(참고) 링크가 달리는데, 광고주들이 이 레퍼런스를 놓고 경쟁하게 만들 수 있을 것 같다. 예를 들면 돈 많이 낸 사이트 위주로 레퍼런스를 연결해준다든지.” “더 중요한 변화는 ‘구독형’으로 지식 소비 형태가 전환되는 것이다. TV가 처음 나오면서 무작위 광고로 시작했고, 검색과 전자상거래가 등장하며 사용자 맞춤형 광고로 넘어갔다가 이제 특정 플랫폼에서 충분히 값어치를 얻고 있다고 판단되면 더 이상 광고를 안 보고 구독료를 내고 보는 형태가 되는 것이다. 챗GPT의 등장으로 동영상 뿐 아니라 텍스트나 이미지 정보도 구독형으로 가게 되는 과정에 서게 됐다고 본다. 유튜브 때문에 검색 엔진을 덜 활용하게 됐고, 기존 검색 엔진에 잘 안 가게 하는 챗GPT도 구독형으로 가려고 한다.” AI 챗봇이 우리 생활을 어디까지 변화시킬 수 있을까. AI 챗봇이 넘어야 할 문제는 무엇인가. “챗GPT가 잘하는 분야는 정보검색, 컨텐츠 생성, 추천, 요약, 번역, 코딩 등이다. 따라서 이 분야가 직접적인 영향을 받을 것으로 보이고 지식 노동자들이 바로 영향을 받을 것 같다. 생각해 보면 대부분의 업무가 정보를 찾고 분석하고 정리하는 것이라 각 업중에서 많은 사람들이 직간접 영향을 받게 될 것이다. 특정 업계가 영향을 더 받고 덜 받고 문제가 될 수도 있지만 결국 지식을 소비하는 작업 패턴, 또는 우리 삶의 패턴이 바뀌게 되지 않을까 싶다.” “챗봇이 넘어야 할 문제는 세 가지 정도로 보인다. 첫번째는 정확성 문제다. 가장 근본적인 문제인데, 모르는 걸 모른다고 할 수 있어야 한다. 그래야 신뢰를 할 수 있다. 완전히 극복하기는 힘들겠지만 점진적으로 발전해 쓸만한 수준은 될 것이다. 그럼에도 여전히 사실 여부에 대한 최종 판단은 사람의 몫이 될 것이다. 두번째는 시의성 문제다. 학습하는 데에 오래 걸리기 때문에 최신 정보를 학습하고 서비스에 반영하는 게 느릴 수밖에 없다. 서버 성능이 좋아지고 학습 방식이 개선되면 점점 나아질 문제다. 세번째는 비용이다. 학습 비용뿐 아니라 서비스 중에도 계속 GPU 장비를 엄청나게 사용해야 한다. 인프라 비용이 천문학적일 수밖에 없다. 지금 오픈AI가 운영하는 구독 서비스도 얼마나 수지타산이 맞을지 의문이다.” 업스테이지뿐 아니라 특히 기업 간 거래(B2B) 위주 AI 기술 기업들은 하나같이 일반 독자들이 어떤 회사인지 잘 모른다. 업스테이지는 어떤 회사인가. “AI 기술이 많이 발전했지만 아직 제대로 활용하지 못하는 기업이 매우 많다. 모든 회사가 개발팀, 또는 AI 개발팀을 보유할 수 없으니 당연하다. 이런 회사들이 좀 더 적은 비용으로 빠르게 새로운 기술을 누릴 수 있게 하는 게 업스테이지의 목표다. 현재는 이미지 내 문자를 인식해 원하는 정보를 뽑아내는 기술, 전자상거래에서 추천·검색 기능을 고도화해 사업을 더 키우려는 회사에 도움을 주는 기술에 초점을 맞추고 있다.”

미국 인공지능(AI) 연구소 오픈AI의 채팅봇 ‘챗GPT’의 세계적인 흥행을 계기로 글로벌 빅테크들이 대화형 AI 개발에 나선 가운데 국내 기업들도 AI 고도화에 대한 투자를 강화하고 있다. AI 산업 확장은 메모리 업황 하락으로 실적 부진에 빠진 국내 반도체 기업에도 새로운 돌파구로 주목받고 있다. 챗GPT로 고도화한 초거대 대화형 AI ‘에이닷’의 연내 출시를 추진하고 있는 SK텔레콤은 에이닷의 두뇌 역할을 하는 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’을 기존 대비 2배로 확대 구축했다고 12일 밝혔다. SK텔레콤은 2021년부터 슈퍼컴퓨터를 구축해 자체 운영하고 있으며, 이번에 타이탄의 그래픽처리장치(GPU)를 기존의 2배인 1040개로 증설했다. 수십억개의 매개변수를 다루는 초거대 AI를 구동하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 슈퍼컴퓨터 인프라가 필수적이다. SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 17.1페타플롭(Petaflop) 연산 성능을 지원한다. 1페타플롭은 1초에 수학 연산 처리를 1000조 번 수행한다는 의미로, SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 1초당 1경 7100조 번 연산할 수 있다. 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓은 전 세계 대화형 AI 서비스 시장 규모가 연평균 23.5%의 성장률을 보이며 2026년에는 105억 달러(약 13조 1880억원)에 이를 것으로 내다봤다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 기업에도 호재로 작용할 전망이다. 초거대 AI 구현을 위해서는 고대역폭 메모리(HBM)를 비롯한 고성능 D램 장착이 필수이기 때문이다. 두 기업은 AI에 특화한 AI 반도체 개발에도 속도를 내고 있다. 앞서 삼성전자는 지난 1일 실적 발표 콘퍼런스콜에서 챗GPT와 관련한 질문에 “웹 검색엔진과 AI가 결합하고 기술적 진화에 따라 메모리뿐만 아니라 업계 전반의 활용·확장 가능성이 매우 크다”며 AI 반도체 인프라 투자 확대 가능성을 시사한 바 있다.

미국 인공지능(AI) 연구소 오픈AI의 채팅봇 ‘챗GPT’의 세계적 흥행을 계기로 글로벌 빅테크들이 대화형 AI 개발에 나선 가운데 국내 기업들도 AI 고도화에 투자를 강화하고 있다. AI 산업 확장은 메모리 업황 하락으로 실적 부진에 빠진 국내 반도체 기업들에게도 새로운 돌파구로 주목받고 있다.챗GPT로 고도화한 초거대 대화형 AI ‘에이닷’의 연내 출시를 추진하고 있는 SK텔레콤은 에이닷의 두뇌 역할을 하는 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’을 기존 대비 2배로 확대 구축했다고 12일 밝혔다. SK텔레콤은 2021년부터 슈퍼컴퓨터를 구축해 자체 운영하고 있으며, 이번에 타이탄의 그래픽처리장치(GPU)를 기존의 2배인 1040개로 증설했다. 수십억개 이상의 매개변수를 다루는 초거대 AI를 구동하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 슈퍼컴퓨터 인프라가 필수적이다. SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 17.1 페타플롭(Petaflop) 연산 성능을 지원한다. 1 페타플롭은 1초에 수학 연산 처리를 1000조번 수행한다는 의미로, SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 1초당 1경 7100조번 연산할 수 있다. 김영준 에이닷 추진단 담당은 “슈퍼컴퓨터 확대 구축을 통해 에이닷이 기존보다 더 정교한 학습이 가능해져 사람과 대화 흐름과 답변 완성도가 사람 수준에 가깝도록 개선하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다”라면서 “앞으로도 공격적인 R&D(연구개발) 투자, 인프라 확대, 인재 영입 등을 통해 AI 기술 리더십을 선도하기 위해 지속적으로 노력할 것”이라고 말했다. 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓은 전 세계 대화형 AI 서비스 시장 규모가 연평균 23.5%의 성장률을 보이며 2026년에는 105억 달러(약 13조 1880억원)에 이를 것으로 내다봤다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 기업에도 호재로 작용할 전망이다. 초고대 AI 구현을 위해서는 고대역폭 메모리(HBM)를 비롯한 고성능 D램 장착이 필수이기 때문이다. 두 기업은 AI에 특화한 AI 반도체 개발에도 속도를 내고 있다. 앞서 삼성전자는 지난 1일 실적 발표 컨퍼런스콜에서 챗GPT와 관련한 질문에 “웹 검색엔진과 AI가 결합하고 기술적 진화에 따라 메모리뿐만 아니라 업계 전반의 활용, 확장 가능성이 매우 크다”며 AI 반도체 인프라 투자 확대 가능성을 시사한 바 있다.

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.

2016년 구글 딥마인드의 인공지능(AI) 바둑 기사 ‘알파고’의 등장은 ‘인공지능은 아직 인류의 사고와 창의력에는 미치지 못한다’던 인간의 자신감을 깨트린 충격의 인류사적 사건으로 기록됐다. 당시 알파고와 이세돌 9단의 대국을 앞두고 바둑계에서는 이 9단의 완승을 예상했지만, 첫 대국부터 내리 3패를 기록한 이 9단은 4국 78수 만에 첫 승을 거두며 자신은 물론 인류의 자존심을 지키는 데 만족해야 했다.알파고가 세계에 이름을 알린 지 6년이 지난 2022년, 국내 기업들은 물론 정부까지 ‘AI반도체’ 육성에 나섰다. AI반도체는 대규모 연산을 초고속·초전력으로 실행해 향후 자율주행, 클라우드 등에 접목할 수 있어 미래 먹을거리로 꼽힌다. 그간 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 반도체가 한국 수출을 견인해 왔다면, 이제 산업계는 물론 국민 보건과 안보에 이르기까지 AI 기술이 접목되면서 해당 기술 구현과 고도화를 위한 맞춤형 반도체 개발과 생태계 구축이 더욱 중요해졌다.19일 과학기술정보통신부(과기정통부)에 따르면 정부는 초고속·저전력 AI반도체를 개발하기 위해 2023년부터 2030년까지 총 8262억원의 예산을 투입한다. 또 국산 AI반도체를 데이터센터에 적용하기 위한 소프트웨어 예비타당성 조사를 진행하며, 이를 통해 2030년까지 국내 데이터센터 시장의 국산 제품 점유율을 80%까지 확대할 계획이다. 앞서 과기정통부가 지난 12일 ‘AI 반도체 최고위 전략대화’에서 공개한 ‘국산 AI반도체를 활용한 K클라우드 추진방안’에는 ▲국산 AI반도체 고도화 ▲전용 소프트웨어 개발 ▲데이터센터 및 AI 서비스 실증 ▲산학연 협력 강화 등의 계획이 담겼다. 세계 최고 수준의 메모리 반도체 기술을 기반으로 새로운 성장 동력이 될 AI반도체 분야도 세계 최고 수준으로 육성한다는 게 정부의 목표다. 무선통신서비스 고객 유치를 두고 무한 경쟁을 이어 온 통신사들도 ‘AI솔루션 기업’으로의 전환을 외치며 시장 선점에 나섰다. 통신사 중 가장 먼저 시장에 뛰어든 SK텔레콤은 2020년 데이터센터용 AI ‘사피온 X220’을 공개한 데 이어 내년 하반기에 후속작인 사피온 X330을 출시할 계획이다. SK텔레콤이 자체 개발한 사피온은 기존 그래픽처리장치(GPU)보다 전력 사용량이 80% 낮고, AI의 학습 기능인 딥러닝 연산 속도는 GPU 대비 1.5배 빨라 데이터센터에 적용할 경우 처리 용량도 1.5배 높다. 현재 SK텔레콤의 인공지능 서비스인 ‘누구’와 고객센터, SK쉴더스 영상분석 등에 사용되고 있다. 앞서 SK텔레콤은 올해 초 SK하이닉스, SK스퀘어와 공동으로 800억원을 투자해 AI반도체 전문 기업 ‘사피온’을 설립해 미국 실리콘밸리에 본사를 두고, 경기 성남시 판교에는 사피온코리아를 세워 AI반도체 개발에 속도를 내고 있다.KT도 AI반도체 개발에 주력하고 있다. 미국 반도체 기업 엔비디아가 GPU 시장의 80%를 점유하고 있는 가운데 KT가 지향하는 서비스에 더욱 적합하고 효율적인 자체 칩을 개발해 외산 의존도를 낮추며 국내 AI 생태계를 조성하겠다는 전략이다. KT는 이를 위해 지난해 국내 AI 인프라 솔루션 기업 모레에 40억원을 투자한 데 이어 올해 7월 반도체 설계 스타트업 리벨리온에 300억원을 투자했다. KT와 리벨리온이 협업한 AI반도체는 내년 3월 말 공개될 예정이다. LG유플러스는 경쟁사와는 다른 전략을 펴고 있다. SK텔레콤과 KT가 직접 관련 사업에 뛰어든 것과 달리 LG유플러스는 국내외 반도체 선도 기업과의 협력과 제휴를 통해 경쟁력을 확보한다는 계획이다. IPTV 경쟁 당시 시장 점유율 확대를 위해 넷플릭스와 독점 제휴를 맺었던 것처럼 이번에도 시장 선도 기업과 기술제휴를 하면서 서비스 내실 다지기에 집중한다는 복안이다. 업계 관계자는 “먼 미래의 일로 여겨졌던 AI 시대는 이제 우리의 일상에 급속히 퍼지고 있다”면서 “AI반도체 개발과 고도화는 기업 영속성 확보는 물론 국가 경쟁력 제고가 달린 핵심 산업”이라고 강조했다.

2014년 크름반도(크림반도) 합병 이후 서방측의 제재에 대응하기 위해 러시아 정부는 절대적으로 서방에 의존하고 있던 IT 기술의 국산화를 추진합니다. 그 가운데 하나가 바로 CPU입니다. 하지만 워낙 관련 기술 기반이 없다 보니 완전히 독자 CPU를 개발하지는 못하고 x86 호환 CPU인 엘브루스 시리즈나 MIPS나 ARM 기반의 바이칼 일렉트로닉스처럼 서방측 기술에 의존한 자체 CPU를 개발했습니다. 본래 러시아는 구소련 시절부터 서방에 비해 현저히 낙후된 반도체 기술을 극복하기 위해 서방측의 CPU를 무단으로 복제했던 역사가 있었습니다. 그리고 앞서가는 선진국을 따라잡기 위해 우선 모방하는 것은 우리에게도 낯설지 않은 모습입니다. 다만 21세기에 라이선스를 완전히 무시하기는 어려워서 오픈 아키텍처에 기반한 x86 호환 CPU나 아예 영국 ARM의 정식 라이선스를 받고 TSMC 같은 외부 파운드리를 사용했다는 점이 큰 차이점입니다. 물론 초기에 내놓은 제품들은 인텔이나 AMD의 최신 CPU와 견줄 수 없는 낮은 성능을 지니고 있어 러시아 내부에서도 거의 수요가 없다시피 했습니다. 이 회사들이 내놓은 제품들은 사실 제때 공급조차 되지 않아 러시아 정부에서도 많이 쓰이고 있지 않습니다. 다만 아직 태동 단계인 프로세서 제조업 산업을 키우기 위해서는 어쩔 수 없이 거쳐야 할 단계로 생각하고 투자를 지속한다면 10년, 20년 후 미래는 모르는 일입니다. 우리나라 역시 반도체 사업을 시작하던 초기부터 지금 같은 위상을 지닌 것은 아니었습니다. 하지만 러시아 반도체 산업의 미래를 끝장낼 수 있는 새로운 돌발 변수가 발생합니다. 우크라이나 침공 이후 전과 비교할 수 없을 정도로 강력해진 서방측 제재로 인해 러시아 반도체 제조사들은 이제 애써 설계한 프로세서의 양산이 사실상 불가능해진 것입니다. 작년 바이칼 일렉트로닉스는 일반 사용자를 위해 8코어 Cortex-A57과 8코어 말리 T628 GPU를 지닌 ARM 프로세서인 바이칼 BE-M1000을 개발했습니다. 보급형 스마트폰에도 밀릴 것 같은 사양이지만, 러시아의 열악한 IT 인프라를 생각하면 공공기관용으로 나쁘지 않은 시작일 수 있습니다. 진짜 문제는 이 프로세서가 TSMC의 28nm 공정을 이용하고 있어 앞으로 양산 가능성이 불투명하다는 것입니다. 러시아 내부 파운드리는 90nm 정도가 최선이고 그나마 최근 우크라이나 전쟁에서 드러난 것처럼 제대로 공급이 되지 않고 있습니다. 그런 상황에서 서방의 고강도 제재는 이제 걸음마 단계인 러시아 반도체 산업의 치명타를 안기고 있습니다. 최근 유출된 것으로 추정되는 바이칼 일렉트로닉스의 48코어 서버 프로세서도 그런 경우로 추정됩니다. 바이칼 BE-S1000은 TSMC의 16FFC 공정으로 제조되는 ARM 서버 프로세서로 최근 프로세서의 다이(die) 사진이 유출됐습니다. 이 사진을 분석하면 512KB의 L2 캐시 메모리를 갖고 있는 Cortex-A75 코어 네 개가 2MB 추가 L3 캐시 메모리와 합쳐 하나의 클러스터를 구성하며 여기에 추가로 32MB의 L4 캐시 메모리가 있는 구조입니다. 6개의 메모리 컨트롤러를 통해 DDR4-3200메모리 768GB를 지원하며 PCIe 4.0 64레인을 지원합니다. 러시아 회사가 직접 설계했다고 보기 힘든 크고 복잡한 프로세서라서 진위 여부에 의문이 들지만, 일단 사양은 바이칼 일렉트로닉스가 이전 공개한 것과 비슷합니다. 성능은 AMD의 16코어 서버 CPU인 에픽 7351나 인텔의 20코어 서버 CPU인 제온 골드 6148와 유사한 수준입니다. 5년 전 출시한 서버 CPU와 맞먹는 성능이라는 이야기입니다. 만약 진짜라면 ARM이 제공한 레퍼런스 설계를 따랐을 가능성이 커 보입니다. 하지만 역시 더 중요한 사실은 서방의 강력한 제재로 이 프로세서가 실제 양산될 가능성이 사라졌다는 것입니다. 영국 ARM의 설계와 대만 TSMC의 파운드리 중 어느 것도 이제 마음대로 쓸 수 없습니다. 더구나 DDR4 메모리나 기타 주요 부품 역시 수입이 막혀 러시아 토종 서버를 제조할 수 있는 길이 막힌 상태입니다. 실제로 샘플까지 만들 정도로 개발이 진행됐다면 연구팀이나 제조사 입장에서는 안타까운 상황이 된 셈입니다. 이렇게 보면 전쟁의 결과와 관계없이 러시아 IT 산업의 미래는 상당히 암울해진 상황입니다. 서방측 서버도 새로 들여올 수 없고 자체 서버도 개발할 수 없기 때문에 앞으로 지금 수준의 IT 서비스도 제공하기 어려워질 것입니다. 지금이라도 평화적인 해결책을 모색하지 않는다면 러시아 반도체 산업은 조만간 회복할 수 없는 피해를 입게 될 것입니다. 

통신사를 넘어 디지코(디지털 플랫폼 기업) 기업으로 거듭나는 KT가 자사의 가상 데스크톱 인프라(VDI) 솔루션이 국가정보원의 엄격한 보안적합성 검증 제도를 통과했다고 밝혔다. KT에 따르면 VDI는 중앙 서버에 여러 가상 PC를 만들어 사용자에게 제공하는 시스템이다. 물리적인 본체 없이도 다수가 동시에 PC를 활용할 수 있다. 이를 국가와 공공기관에 도입하기 위해선 정보기술(IT) 기기의 안전성을 검정하는 보안적합성 검증제도를 거쳐야 한다. 관리서버, 에이전트, 가상화 관리 제품 등 3개 분야의 69개 필수 항목은 물론 가장 높은 단계의 침투 시험을 방어하는 취약점 점검 요건도 충족해야 할 정도로 까다롭다. KT 융합기술원의 가상화 엔진과 공동 개발사인 3S소프트의 관리 솔루션을 융합해 개발한 KT의 VDI 솔루션은 이러한 검증 절차를 모두 통과했을 뿐 아니라 기존 VDI보다 경쟁력이 높은 것으로 평가된다. 우선 PC의 핵심 기능인 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)의 작업량을 최적으로 분배하는 기술이 적용됐다. 아울러 문서 편집 외에 화상 회의, 사진 편집, 동영상 제작 등 높은 성능이 필요한 작업에서도 일반 PC와 비슷한 수준의 환경을 지원한다. 이 외에 솔루션 하나로 가상의 PC와 모바일 환경을 동시에 구현할 수 있다는 점도 장점이다. KT 융합기술원 컨버전스연구소장 김봉기 상무는 “KT VDI 솔루션의 경쟁력을 토대로 업무 환경의 디지털전환(DX)을 선도하고, 교육과 메타버스 서비스 등과 연계해 차별화된 서비스를 제공하도록 노력하겠다”고 밝혔다.

KT가 국내 인공지능(AI) 반도체 전문기업 리벨리온에 대해 300억원 규모의 전략적 투자를 단행했다. 글로벌 AI 반도체 시장에서 외산 의존도를 줄이고 ‘한국의 엔비디아’를 직접 키워내기 위한 발판이다. 6일 KT에 따르면 리벨리온은 국내 AI 반도체 설계(팹리스) 기업으로, 특히 주문형 반도체(ASIC) 설계 분야에서 독보적 경쟁력을 갖춘 것으로 평가된다. 주문형 반도체란 사용자의 요구에 따라 특정 용도를 위한 특수한 기능의 반도체 회로를 직접 설계하는 것을 의미한다. 리벨리온은 지난해 금융 특화 AI 반도체 ‘아이온’을 공개해 주목받기도 했다. KT의 AI 반도체 관련 투자는 지난해 AI 솔루션 전문기업 ‘모레’에 이어 이번이 두 번째다. KT는 투자 스타트업들과의 협업을 통해 AI 연산에 활용되는 그래픽처리장치(GPU) 수천 장 규모에 달하는 초대규모 GPU팜을 연내 구축하고, 내년엔 GPU팜에 자체 개발한 AI 반도체를 접목할 계획이다. KT가 주축이 돼 개발하는 AI 반도체는 AI 알고리즘에 최적화된 신경망처리장치(NPU)로, GPU 대비 3배가 넘는 에너지 효율과 저렴한 도입 비용이 장점이다. KT가 적극적인 AI 반도체 투자에 나서는 것은 높은 성장성 때문이다. 시장조사업체 가트너는 글로벌 AI 반도체 시장이 지난해 267억 달러(약 35조원)에서 오는 2030년 1179억 달러(154조원)로 10년 새 4배 이상의 성장률을 기록할 것으로 전망했다. 앞서 SK그룹 역시 SK텔레콤·SK하이닉스·SK스퀘어 등 SK 정보통신기술(ICT) 연합을 구성해 AI 반도체 ‘사피온’ 개발에 착수했다고 밝혔다. 특히 이번 투자의 배경엔 국산 경쟁력을 키워 미국 엔비디아(NVIDIA)가 장악한 글로벌 AI 반도체 시장에 대응하려는 목적도 크다. 한국의 메모리 반도체와 파운드리(반도체 위탁생산) 분야 역량은 글로벌 시장에서 각각 1위와 2위를 기록할 정도로 높지만, AI 서비스 개발에 필요한 팹리스 분야 점유율은 고작 1% 수준에 그친다. 현재 대부분의 AI 서비스와 솔루션은 엔비디아가 제공하는 소프트웨어 ‘쿠다’(CUDA)를 기반으로 개발되고 있고, 특히 하드웨어 GPU 시장은 엔비디아가 80%에 육박하는 점유율을 기록하고 있다. 박성현 리벨리온 대표는 “전용 AI 반도체와 인프라가 있으면 비용 절감뿐 아니라 전체 AI 서비스의 질을 높일 수 있다”고 말했다. 구현모 KT 대표는 “AI 반도체는 대한민국의 차세대 먹거리가 될 수 있는 핵심 영역”이라며 “국내 AI 반도체 분야의 선두주자인 리벨리온이 KT와 협업을 통해 엔비디아나 퀄컴과 같은 글로벌 팹리스 기업이 되길 기대한다”고 밝혔다.

인텔은 CPU 제조사로 가장 잘 알려져 있고 대부분의 매출이 이와 관련된 것이지만, 사실 생각보다 다양한 사업에 진출했었습니다. 하지만 잘나가는 기업이라고 해서 모든 사업이 다 잘 될 순 없어 결국 사업을 금방 접었기 때문에 잘 알려지지 않은 것입니다.  대표적인 사례가 바로 인텔 그래픽 카드입니다. 인텔 최초의 독립 그래픽 칩인 i740은 1990년대 후반 보급형 시장에서 그럭저럭 인기를 끌었으나 엔비디아 같은 경쟁자에 밀려 시장에서 설 자리를 잃게 됩니다. 결국 인텔은 독립 그래픽 카드 시장을 포기하고 이후에는 내장 그래픽으로 만족하게 됩니다. GPU 시장이 성장하고 있었지만, 아직 CPU 시장만큼 크지 않았고 무엇보다 CPU 시장처럼 인텔이 독점하기 힘들어 수익성이 좋지 않을 것으로 생각했기 때문입니다.  하지만 2010년대에 중반 이후 상황이 바뀌게 됩니다. GPU는 게임만 하는 도구가 아니라 인공지능 연산에 없어서는 안 될 핵심 인프라로 거듭나며 수요가 폭발하게 됩니다. 이 분야 1위인 엔비디아의 가치는 그야말로 폭등해 시가 총액이 7000억 달러에 도달했습니다. 반면 인텔의 시가 총액은 2000억 달러 수준입니다. 반도체 업계 1위인 인텔의 가치가 엔비디아의 1/3도 안 되는 수준으로 떨어진 것입니다.  이런 상황에서 인텔은 지난 몇 년간 자체 그래픽 카드를 만들기 위해 와신상담 칼을 갈아왔습니다. 그리고 이제 인텔 아크 알케미스트 (Intel Arc Alchemist) 그래픽 카드를 통해 첫 결과물을 내놓을 예정입니다. 인텔은 노트북 그래픽 카드인 인텔 아크 A 시리즈에 대한 상세한 정보를 공개했습니다. 인텔 아크 A 시리즈는 ACM-G11와 ACM-G10이라는 두 개의 칩을 이용해 인텔 아크 3 2종, 아크 5 1종, 아크 7 2종, 총 5종의 제품 (A350M, A370M, A550M, A730M, A770M)으로 등장할 예정입니다. 이중에서 올해 4월 먼저 등장할 제품은 소형 GPU인 ACM-G11 기반의 아크 3 A350M과 A370M입니다. 이 제품들은 보급형 노트북 그래픽 카드로 6개 혹은 8개의 Xe 코어를 탑재하고 있습니다. 각각의 코어는 최대 16개의 XVE 벡터 엔진과 XMX 메트릭스 엔진을 포함하고 있는데, 전자가 그래픽 연산을 담당하고 후자는 인공지능 연산을 담당합니다. 초기 제품들은 엔비디아의 지포스 MX 라인업과 경쟁할 예정으로 성능은 내장 그래픽보다 조금 나은 수준이 될 것으로 보입니다. 중급 및 고급형 제품인 아크 5/7 라인업 제품들은 16, 24, 32개의 Xe 코어를 지니고 있습니다. 최상위 제품은 A770M은 32개의 Xe 코어와 512개의 XVE 벡터 엔진, 512개의 XMX 메트릭스 엔진, 32개의 레이 트레이싱 유닛을 지니고 있으며 16GB의 대용량 GDDR6 메모리를 탑재해 매우 높은 성능이 예상됩니다. 다만 전력 소모량도 120-150W에 달해 엄청난 발열량을 감당할 수 있는 고성능 게이밍 노트북에 탑재될 것으로 보입니다.물론 그래픽 카드 사장에 오래전 진출한 엔비디아나 AMD는 기본 연산 능력은 물론이고 게임에서 지원하는 여러 가지 이미지 품질 향상이나 동영상 녹화 등 부가기능을 제공합니다. 인텔 역시 이런 점을 인식해 올해 첫 출시하는 아크 그래픽 카드에 몇 가지 신기술을 제공합니다. 그중 하나가 엔비디아의 DLSS 같은 업스케일링 기술인 XeSS(Xe Super Sampling)입니다. 인텔은 개발 중인 게임인 돌맨 (Dolmen)에서 상당한 수준의 이미지 품질 데모를 보여줬지만, DLSS처럼 많은 게임에서 지원 가능한지 여부가 중요할 것으로 보입니다.인텔은 동영상 녹화 및 재생 부분에도 힘을 기울였습니다. 영상처리를 담당하는 Xe 미디어 엔진은 8K@60 12비트 HDR 영상 디코딩이 가능합니다. 8K HDR 영상 인코딩 역시 지원합니다. 게임 방송을 하는 경우 업계 최초로 AV1 포맷 하드웨어 가속으로 실시간 고품질 영상을 전송할 수 있다는 것이 인텔의 설명입니다.  마지막으로 엔비디아나 AMD처럼 그래픽 카드의 세세한 설정이 가능한 아크 컨트롤 기능 역시 제공합니다.  인텔은 지난 몇 년간 아크 그래픽 카드를 위해 많은 것을 준비한 것으로 보입니다. 하지만 상대방은 그보다 더 많은 것을 지니고 있다는 것이 문제입니다. 올해 새로 출발하는 인텔 아크가 지포스와 라데온의 틈바구니 사이에서 자신만의 입지를 다질 수 있을지 결과가 주목됩니다.