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.

얼마 전 곧 중학교에 올라가는 우리 집 큰아이가 최신 게임을 할 수 있는 컴퓨터를 갖고 싶다고 했다. 그래서 오래간만에 조립 컴퓨터 시장을 들여다봤는데, 필자가 중고등학교를 다니던 1990년대와 많이 달라진 시장을 보고 조금 놀랐다. 대표적인 예가 CPU다. 당시만 해도 인텔이 시장 점유율을 90% 이상 차지할 때이다 보니 인텔 인사이드 스티커를 붙이지 않으면 무언가 제대로 된 컴퓨터를 산 것이 아니라는 생각이 들기도 했다. 하지만 현재 시장을 들여다보니 마이크로칩의 성능이 2년마다 두 배로 증가한다는 ‘무어의 법칙’으로 유명했던 인텔이 더이상 그 당시의 아성을 지키고 있다고 생각하기 어려웠다. 이는 시장 점유율의 변화로도 확인할 수 있다. 몇 년 전까지 전체 CPU 시장 점유율 80% 이상을 차지하던 인텔은 최근 들어 60% 선을 위협받고 있다. 이게 데스크톱 CPU 시장으로 가면 작년부터 경쟁자인 AMD과 1, 2위가 엎치락뒤치락하는 수준이 됐다. 4차 산업혁명 시대에 가장 중요한 서버 시장에서도 인텔은 절대적인 점유율을 점차 잃어 가고 있다. 이마저도 X86 아키텍처 내에서의 경쟁이지 작년부터 등장한 애플의 ARM 기반 M1 칩을 고려하면 CPU 시장의 변화는 앞으로 더 가팔라질 것이다. 여기에 GPU 시장의 선두주자 엔비디아 역시 최근 ARM 기반 서버용 CPU인 그레이스를 내놓은 상황이다. 그리고 전 세계 데이터 센터의 양대 산맥인 MS와 아마존 역시 자체 서버용 CPU를 개발하고 있는 점을 고려하면 기존 시장의 절대 강자였던 인텔의 고뇌는 깊어질 수밖에 없다. ARK 인베스트의 분석에 따르면 현재 비중이 미미한 ARM 기반 CPU의 비중은 2030년에 이르러 PC 부분에서 82%, 데이터 센터에서 71%가량 차지할 것이라고 한다. X86 기반의 CPU 절대강자인 인텔의 아성이 점점 더 흔들릴 수밖에 없는 이유다. 이런 시장의 흐름을 단적으로 보여 주고 있는 것은 각 회사의 주가 흐름이다. 현재 인텔의 시가총액은 246조원가량이다. 이는 애플(약 2856조원)이나 MS(약 2513조원)의 10%도 안 되는 수준이다. 과거 전 세계 최고의 반도체 기업이었던 인텔은 이제 대만의 TSMC(약 631조원), 미국의 엔비디아(약 561조원)는 물론 삼성전자(460조원)보다도 낮은 기업 가치를 보여 주고 있다. 20여년 전 인텔은 현재 전 세계 시가총액 1위를 달리고 있는 애플과 비교할 수 없는 수준의 절대 강자였다. 20여년 전 애플은 회사 존폐의 위기 속에 현재의 200분의1도 안 되는 시가총액을 보였다. 엔비디아는 당시 막 상장을 한 때라 현재의 100분의1도 안 되던 시가총액이었다. 하지만 그 길지 않은 시간 동안 시장의 승자는 판이하게 바뀌게 됐다. 언더독의 반란이라 하지 않을 수 없다. 사회 전체적인 관점에서 이렇게 시장의 승자가 계속해서 변화하며 경쟁이 지속되는 현상은 매우 바람직하다고 볼 수 있다. 이렇게 치열한 경쟁 속에서 언더독들이 승리할 수 있었던 이유는 더 싸고 성능이 좋은 제품을 만들어 시장 점유율을 높여 갔기 때문이다. 덕분에 소비자는 25년 전 인텔 펜티엄 3가 탑재된 진돗개 1호를 200만원에 구매할 수 있었지만, 현재 그보다 월등히 성능이 앞선 인텔 코어 i7은 물론 그래픽카드까지 탑재된 조립식 컴퓨터를 100만원 수준에 구매할 수 있다. 언더독의 반란, 그렇다면 우리나라의 경우는 어떠할까. 현재 코스닥 시가총액 상위 5개 기업을 본다면 기존 대기업군으로 분류될 수 있는 회사는 없다. 20년 전에는 존재하지도 않았거나 이제 막 시작한 셀트리온헬스케어, 에코프로비엠, 펄어비스, 엘앤에프, 카카오게임즈와 같은 기업들의 면면이 보인다. 여기에 코스피 상위 종목인 네이버, 카카오, 셀트리온, 크래프톤과 같은 회사들을 보면 변화의 흐름을 뚜렷이 감지할 수 있다. 승자가 계속해서 변화해 나가는 세상, 그리고 그 과정에서 기술혁신과 비용 절감이라는 두 마리 토끼를 잡아 가는 세상, 그것이 우리가 추구해야 할 세상이지 않을까 싶다. 우리 사회에도 그런 기존 레거시 시스템을 창조적으로 파괴해 나가는 언더독들의 반란이 이어질 수 있기를 기대한다.

KT는 클라우드 기반 GPU(그래픽처리장치) 인프라 제공 서비스 ‘하이퍼스케일 AI(인공지능) 컴퓨팅’을 출시했다고 10일 밝혔다.하이퍼스케일 AI 컴퓨팅은 GPU 인프라를 동적 할당 방식으로 제공하는 사용량 기반 종량제 서비스다. AI 서비스 전문기업이나 AI 개발자 등은 원하는 시점에 원하는 만큼만 GPU 자원을 할당받아 사용한 후 반납하면 된다. 이 서비스는 한 개의 서버에서 구동할 수 있는 GPU 수량 이상을 클러스터링해 연산 활용에 제공한다. 대규모의 GPU 자원이 필요할 경우 요청을 자동으로 대기시키고 순차적으로 처리하는 방식으로 서비스 안정성을 높였다. KT는 2022년 ‘초대규모 GPU팜’을 구축하고 2023년에는 전용 AI 반도체 칩을 제작해 GPU 기술 국산화를 추진할 계획이다. KT Cloud/IDC사업추진실장 윤동식 부사장은 “앞으로도 AI 전문 기업들과의 협력을 강화해 대한민국 AI 개발자들이 활발하게 활동할 수 있는 생태계를 구현하기 위해 노력하겠다”고 말했다.

지난달 테슬라는 ‘AI 데이’라는 콘퍼런스를 개최해 자신들이 개발하고 있는 자율주행 기술을 있는 그대로 보여 줬다. 모두의 관심을 끌었던 휴머노이드봇은 결국 우리네 EBS 펭수와 별반 다를 바 없는 존재였지만, 인공지능으로 구현한 사람의 눈이 머지않아 자동차를 넘어 로봇에도 상용화될 것임을 암시하는 중요한 퍼포먼스였다. 이날 AI 데이의 실제 프레젠테이션 시간은 1.5시간가량이었으며, 이 프레젠테이션을 주도한 사람들은 최고경영자(CEO)인 일론 머스크가 아닌 4명의 임원급 엔지니어들이었다. 8대의 카메라와 머신러닝을 통해 구현해 낸 가상의 벡터 스페이스나 자체 슈퍼컴퓨터를 이루는 독자적 반도체 D1 칩과 같은 것들은 물론 세상에 없던 놀라운 기술들이었다. 하지만 해당 프레젠테이션을 보면서 개인적으로 더 흥미로움을 느낄 수 있었던 부분은 프레젠터들의 수려하지 않은 영어 구사의 미학이었다. 그도 그럴 것이 이날 등장한 연사 4명의 공통점은 모두 비미국인이었다. 제일 처음 등장해 컴퓨터 비전을 설명한 안드레이 카파시는 슬로바키아 출신이었으며, 두 번째로 나와 플래닝을 설명한 아쇽 앨루스와미는 인도 출신이었다. 컴퓨팅 하드웨어를 설명한 가네시 베카타라마난 역시 인도 출신이었으며, 마지막으로 등장한 밀란 코바크는 벨기에 출신이었다. 물론 이 테슬라라는 회사 자체를 만든 일론 머스크가 남아공 출신임은 모두가 주지하는 사실이다. 결론적으로 전 세계 자율주행을 이끌어 나가는 회사 자체는 미국 캘리포니아 팰로앨토에 존재하지만, 이 첨단 기술의 끝에는 미국뿐만 아니라 전 세계 인재들이 이끌어 나가고 있다는 말이다. 테슬라만 그런 것이 아니다. 현존하는 최고 GPU 팹리스 회사인 엔비디아 창업자와 철옹성 같던 인텔의 아성을 넘보는 AMD CEO는 모두 대만 출신이다. 그런가 하면 구글과 MS, 그리고 어도비의 CEO는 모두 인도 출신이며, 페이팔과 유튜브를 공동창업한 사람들은 각각 독일과 대만 출신이다. 미국에 이런 현상이 보편적인 까닭은 여러 가지 요인들이 있겠지만, 먼저 보상의 규모를 고려하지 않을 수 없다. 현재 미국의 최고 부자들을 보면 선대로부터 어떤 회사를 물려받기보다는 창업자라는 점을 확인할 수 있다. 아마존의 제프 베이조스, 테슬라의 일론 머스크, MS의 빌 게이츠, 페이스북의 마크 저커버그, 구글의 래리 페이지와 같은 사람들이 그러하다. 그런가 하면 전문경영인인 애플의 팀 쿡 역시 1조원이 넘는 재산을 보유했는데, 이쯤 되면 미국은 현재 어느 한 분야에서 자신의 역량을 쏟아낸다면 그에 상응하는 보상이 주어진다는 문법이 통한다고 볼 수 있을 것이다. 우리나라의 경우는 어떠할까. 물론 상기 언급한 미국과 같이 전 세계 인재의 용광로가 될 수는 없지만, 최근 보여 주는 지표를 통해 보면 그래도 상황이 나쁘지는 않다. 현재 코스피 시가총액 2, 3위 기업은 네이버와 카카오인데, 이들 기업 창업자들은 앞서 언급한 미국의 최고 부자들과 같이 한 세대 안에서 무에서 유를 창조한 케이스다. 이들 기업 외에도 셀트리온, 크래프톤, 엔씨소프트, 하이브 등 현재 우리나라에도 한 세대 안에서 수십조원의 가치를 평가받는 기업을 일구어 낸 인재들이 많이 있다. 다만 조금 더 바라는 부분이 있다면 한국이라는 나라도 국적과 관계없이 훌륭한 기업을 만들어 낼 수 있는 장소가 됐으면 한다는 점이다. 현재 국내 체류 외국인은 200만명이 넘는데, 이분들이 앞서 언급한 미국의 빅테크 기업들과 같은 훌륭한 기업들을 국내에서 만들고 경영할 수 있으면 얼마나 좋을까 싶다. 태어난 곳이 다르더라도 훌륭한 기업으로 만들어 낸 일자리, 법인세, 수출액은 궁극적으로 더 나은 대한민국을 만드는 성장 동력이 될 것이다. 국내에서 활동하는 외국인 혹은 외국 투자 기업들을 여전히 ‘먹튀’나 ‘국부유출’과 같은 프레임으로만 보기도 한다. 하지만 궁극적으로 우리나라 법의 적용을 받으며 적법한 세금을 납부하는 이들은 우리의 경쟁력이지 걸림돌은 아닐 것이다. 부디 그런 관점에서 상생의 길이 어느 방향인지 깊이 고민해 볼 수 있으면 한다.

광주 북구 오룡·대촌동과 전남 장성군 남면 일대 등 ‘광주 첨단3지구’에 인공지능 중심 산업융합 집적단지(AI 집적단지) 조성 계획이 확정됐다. 19일 광주시에 따르면 과학기술정보통신부는 전날 제33차 연구개발특구위원회에서 광주 연구개발특구 미개발지인 첨단 3지구에 인공지능 기반 과학기술 창업 단지 중심의 연구산업복합단지 조성 계획을 심의·의결했다. 개발 계획이 확정된 AI 집적단지는 광주 연구개발특구 첨단 3지구 4만6200㎡에 3939억원을 들여 2024년까지 조성된다. 예산 항목별로 건축 974억5000여만원, 데이터센터 900억4000여만원, 실증 장비 127억8000여만원, 창업지원 543억2000여만원, 인력양성 308억7000여만원, 연구개발(R&D) 508억4000여만원 등이 책정됐다. 이 사업은 인공지능과 광주 주력산업을 융합해 AI 산업 생태계를 조성하는 것이 핵심 과제다. 데이터·기술·인력 등 자원, 데이터센터·실증 시설 등 인프라를 집약해 생태계를 조성하고 자동차·에너지·헬스케어 등 지역 주력 산업을 AI 데이터를 기반으로 육성하는 것이다. 핵심 시설은 AI 특화 데이터센터, AI 제품·서비스 실증동, 창업·교육동 등이다. 특히 연내 착공 예정인 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU) 연산량 88.5페타플롭스, 저장 용량 107페타바이트 규모로 설계됐다. 국내 최고인 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온(25.7페타플롭스) 보다 뛰어나 세계 10위권 성능이다.집적단지는 자동차·에너지·헬스케어 등 모두 77종의 장비를 구축해 AI 제품과 서비스 실증을 지원한다.올해 안에 관련 기관, 전문가가 참여하는 AI 인력양성 기획위원회를 구성해 추진계획을 수립한 뒤 2021년부터 인력 양성 사업도 본격적으로 추진한다. 이용섭 시장은 “슈퍼 컴퓨팅 시스템을 갖춘 데이터 센터, 연구소 등이 집적화되면 이를 활용하기 위한 기업들이 몰려올 것”이라며 “이에 대비해 젊은층 인력 양성에 행정력을 모으겠다”고 말했다. 광주 최치봉 기자 cbchoi@seoul.co.kr

빅데이터와 인공지능을 주축으로 하고 있는 ‘지능정보’는 현재 우리나라 IT 산업 진흥책의 핵심으로 자리매김하여 인공지능(AI) 및 빅데이터 분석 기술 개발에 대한 관심과 수요가 증가하고 있다. 그러나 현재, 관련 분야에서 필요한 인력은 매우 부족하며, 산업 현장에서 연구 개발을 담당하고 있는 재직자들의 실무 역량을 높일 수 있도록 지원하는 교육 프로그램은 미비한 상황이다. 이에 성균관대학교에서 최근 문을 연 지능정보융합원의 교육과정이 주목받고 있다. 성균관대학교는 의료, 경영, 경제, 제조, 로봇, 공공 분야 등 다양한 영역에서 연구 개발을 선도할 수 있는 인재를 양성하기 위하여 일반대학원 과정으로 데이터사이언스융합학과를 설치했다. 본 학과는 4차 산업 혁명을 선도하는 AI 빅데이터 융합 전문가를 양성하는 데 힘을 쏟고 있으며, 재직자 중심형 교육과정과 실무 중심형 산학협력 교육체계로 구성되어있는 것이 특징이다. 학사 일정과 교육 과정을 재직자 맞춤형으로 운영하여 석사학위 취득을 위한 재학 기간을 18개월로 단축할 수 있도록 계절 학기를 운영하고, 수업을 금, 토요일에 집중적으로 개설하여 재직자들의 수업 참여를 돕고 있다. 재직자 중심의 학과 특성을 반영하여 현장과 연결된 연구 주제의 캡스톤프로젝트를 도입하여 진행하고, 삼성서울병원, 강북삼성병원, IBS 연구단 등 국내외 기관의 전문가를 초청하여 강의 및 공개 세미나를 개최하는 등 학제 간 융합 연구에 앞장서고 있다. 또한 산학협력 교육체계를 갖춰 삼성 SDS와 빅데이터 분석 전문가 양성 및 공동 연구를 위한 산학연계 교육프로그램을 운영하고 있다. 삼성 SDS 전문 연구원들이 겸임교수로 강의에 참여하여 실무 중심의 강의를 진행하고, 삼성 SDS의 인공지능(AI) 기반 데이터 통합분석 플랫폼인 ‘브라이틱스’를 무료 제공하여 대학원생들이 연구에 활용할 수 있도록 하고 있다. 다양한 실무 중심의 교육 콘텐츠를 확보하기 위해 풍부한 교육 콘텐츠와 인프라를 보유하고 있는 멀티캠퍼스와 협력하고 있다. 더불어 데이터 분석 인프라로 데이터스트림즈로부터 5억원 상당의 빅데이터 분석 플랫폼인 테라원(TeraONE)을 기증받아 활용하고 있다. 대외에서 제공한 이러한 플랫폼 이외에도 지능정보 원천 기술을 개발하고 각 응용 도메인 분야와의 융합 연구를 위하여 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 교육·연구용 분산 서버 및 GPU 서버 장비를 구축하여 활용하고 있다. 한편 성균관대학교의 데이터사이언스융합학과는 국내 유일의 재직자 중심형 교육과정과 실무 중심형 산학협력 교육체계를 갖추고 있으며, 현재 2018학년도 1학기와 2학기에 입학한 88명의 학생이 재학 중이며, 2019학년도 3월 입학을 위한 입시가 2018년 9월 27일부터 10월 15일까지 진행될 예정이다. 온라인뉴스부 iseoul@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.

KT가 지난 1월 말 출시한 인공지능(AI) TV ‘기가지니’가 출시 5개월 만에 가입자 10만명을 넘어섰다.기가지니는 KT가 오랜 시간 축적한 AI 노하우와 차별화된 네트워크 기술을 접목시킨 AI TV로 원거리 음성인식 기술과 함께 최고 수준의 한국어 음성인식 기술을 바탕으로 하고 있다. 그동안 국내외에서 출시된 AI 스피커를 TV와 연동한 ‘시청각’ 기반의 서비스로 호평받고 있다. 기가지니의 장점은 TV 연동뿐 아니라 다양한 기능을 갖췄다. TV, 음악 등 미디어 서비스와 함께 홈 비서 기능과 홈 사물인터넷(IoT) 제어, 영상·음성 통화 등을 제공하고 있다. KT는 지난 4월 미래에셋대우와 업무협약을 체결하고 오는 30일부터 음성인식을 이용한 AI 금융서비스를 기가지니를 통해 제공한다. 국내 1호 인터넷 전문은행 ‘케이뱅크’와도 서비스 연동을 추진 중이다. 9월 중으로 퀵송금, 계좌조회 등을 음성으로 처리할 수 있는 ‘카우치 뱅킹’ 서비스를 준비하고 있다. KT는 기가지니를 바탕으로 한 AI 생태계 조성을 본격화한다. 개발자 포털과 함께 기가지니 서비스 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 공개한다. KT의 축적된 음성인식 기술과 함께 음성·영상통화 기능을 사용할 수 있는 앱 프로그래밍 환경(API)을 포함했다. 지난 6일에는 AI 테크센터를 개소했다. AI 테크센터는 슈퍼컴퓨터 등 국내 산업계 최고 수준의 인공지능 개발인프라를 기반으로 구축한 개방형 인공지능 개발 플랫폼으로, KT와 제휴사들의 미디어, 네트워크 및 플랫폼의 지능화를 주도할 KT 인공지능 허브 역할을 수행한다. AI 테크센터의 연구공간은 ▲KT의 AI 인프라를 사용한 인공지능 기술 연구와 협력을 위한 AI 크래프트숍 ▲국내외 단말과 서비스를 벤치마킹할 수 있는 체험 스페이스 ▲AI 교육을 위한 아카데미 라운지 ▲음성 녹음 및 테스트를 할 수 있는 음성 성능평가실로 구성됐다. 또한 최고 수준의 딥러닝 인프라를 갖추기 위해 ‘GPU Computing Cluster 1’도 구축했다. KT 이필재 기가지니사업단장은 “기가지니 관련 기술과 연구 공간의 공유를 통해 국내 AI 생태계가 보다 활성화되는 계기가 되기를 바란다”고 말했다. 김태곤 객원기자