AI 시대의 개막, 영화가 현실이 되다

지난 2004년에 개봉한 영화 <아이로봇>에서는 주인공 윌 스미스가 AI(인공지능) 로봇에게 “로봇이 교향곡을 쓸 수 있나?”, “로봇이 아름다운 걸작을 그릴 수 있나?”라는 질문을 던진다. 이러한 질문은 그 당시에 상상할 수 없는 미래의 이야기였다. 그러나, 우리가 살고 있는 현재 (2023년)에 같은 질문을 한다면, 대답은 “Yes”일 것이다.
지금은 AI기술의 발전으로 작곡, 그림 그리기, 동영상 제작 등 다양한 창작물을 만들 수 있는 시대가 되었기 때문이다. 실제로, 2022년 8월 미국 ‘콜로라도 주립 박람회 미술대회’의 디지털 아트 부문에서 AI의 그림<스페이스 오페라 극장>이 인간을 제치고 1등을 차지했다. 따라서, 우리는 영화가 현실이 되는 AI 시대를 살고 있다.

새롭게 열리는 초거대 AI 시대

AI는 이미 우리 생활에 스며든 기술로, 이제는 초거대 AI 시대로 접어들었다. 초거대 AI는 AI에서 한 단계 진화한 차세대 AI로 방대한 양의 데이터와 작업을 처리하는 AI 시스템을 의미한다. 초거대 AI의 시작을 연 챗GPT의 성공은 AI를 단순히 도구로 사용하는 것을 넘어서, AI와 함께 작업하고 협력하는 ‘With AI’ 시대를 열었다.
챗GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 줄임말로, OpenAI가 개발한 프로토타입 대화형 인공지능 챗봇이다. 현재, 챗GPT를 학교, 회사 등 다양한 곳에서 활용하고 있으며, 최근 ‘일(공부) 잘하기 위한 챗GPT 활용’이 SNS(Social Network Service)에서 많은 관심을 받고 있다. 또한, 앞으로 챗GPT가 우리의 직업 세계에 많은 변화를 가져올 것이라고 예측하고 있다. 마이크로소프트 창업자 빌 게이츠는 “챗GPT는 PC나 인터넷만큼 세상에 영향을 줄 것”이라고 하였으며, 테슬라의 대표 일론 머스크는 “챗GPT는 무섭도록 좋은 것이며, 위험할 정도로 강력한 AI”라고 언급하였다. 이에 따라, 초거대 AI 시대에 서비스 시장을 선점하고자 많은 기업들이 초거대 AI에 도전하고 있다. 예를 들어, AI 모델을 통한 서비스(KT-‘믿음(MI:DEUM)’, 네이버-'서치GPT', SK텔레콤-'에이닷')가 있다.

초거대 AI를 지원하기 위한 하드웨어 기술 집중 조명

하드웨어 기술은 초거대 AI를 지원하기 위해 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 기술은 AI 시스템의 성능과 효율성을 향상시키는 데 도움이 되며, 대규모 데이터 처리, 병렬 컴퓨팅, 심층 신경망(DNN) 모델의 학습과 추론에 필요한 높은 계산 능력과 처리 속도를 제공한다. 병렬 컴퓨팅을 통한 AI 모델의 학습과 추론을 위해 CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)와 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치)가 사용된다. CPU는 다양한 일반적인 작업을 처리하는 데 특화되어 있으며, GPU는 대량의 데이터를 병렬 처리하는 데 탁월한 성능을 보인다. 또한, 대규모 데이터를 병렬처리하기 위해서는 FPGA(Field Programmable Gate Array), VPU(Vision Processing Unit), TPU(Tensor Processing Unit, 텐서처리장치)가 사용된다. 이는 CPU와 GPU에 비해 적은 전력을 소비하면서도 DNN 모델 훈련에서 높은 성능을 제공한다.

▲ 출처 : 에이디링크

이 외에도, AI 시대를 이끌 차세대 메모리 솔루션 CXL(Compute Express Link) 표준이 제정되었다. CXL 표준은 CPU와 디바이스 간의 대규모 메모리를 공유 가능하게 하여 효율적인 메모리 및 대역폭을 확장할 수 있다. 그러나, 초거대 AI 서비스를 신속히 지원하기 위해 필요한 대규모 하드웨어 장비들을 설치 및 관리/유지하는 것은 인력, 비용, 공간 등에 많은 부담이 따른다. 따라서, 초거대 AI 서비스를 제공하기 위해서는 클라우드와 같이 자원을 쉽게 확장 및 통합 가능한 기술이 필수적이다. 가상화된 클라우드 기반의 인프라를 사용하면 하드웨어 리소스를 효율적으로 활용하고, 확장성과 유연성을 갖춘 AI 서비스를 보다 효과적으로 제공할 수 있다.

▲ 출처 : http://mocaproject.org/w/index.php/MOCA_Project

지능형 서비스 지원을 위한 클라우드 기술

기존 서버 시스템 기반의 컴퓨팅 시장은 빠른 확장, 유연한 자원 활용 등 많은 장점에 기반한 클라우드 컴퓨팅을 제공하면서 컴퓨팅 시장을 이끌어왔다. 그러나, 산업의 발전으로 다양한 분야에서 빅데이터가 생성되고, 그에 대한 저지연 서비스 및 실시간 처리를 통한 즉각적인 서비스에 대한 요구가 증가하였다. 즉, 현장에서 실시간 서비스를 제공할 수 있는 분산 클라우드 서비스에 대한 수요가 증가하였다.
또한, 이러한 빅데이터를 프라이빗 클라우드 서버에서 사용하여 데이터 보안과 데이터 주권 유지 및 비용을 절감하면서, 기존 서비스는 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 멀티 클라우드 활용이 증대되고 있다. 클라우드 컨티뉴엄 기술은 이러한 멀티/하이브리드 클라우드, 분산/에지 클라우드, 에지 컴퓨팅 기술을 통합하는 클라우드 연속체 기술이다. 즉, 클라우드 컨티뉴엄은 데이터 수집 및 관리, 모델 학습 및 배포, 서비스 개발 및 운영 등 초거대 AI 기반 지능형 서비스 지원에 최적화된 클라우드 기술이다.

With AI 시대의 가장 중요한 파트너, 클라우드 컨티뉴엄

With AI 시대에 가장 중요한 것은 AI와 인간의 파트너십의 연결고리 역할을 하는 클라우드 컨티뉴엄이다. 클라우드 컨티뉴엄(Cloud Continuum)은 지능 서비스를 실현하기 위해 분산/멀티/에지 클라우드 등 다양한 클라우드 형태를 연계함으로써, 기업의 대규모 리소스 (HPC, GPU Cluster 등)에서 개인의 IoT(Internet of Things) 센서 레벨의 자원까지 총망라하여 서비스 인프라로 제공하는 차세대 클라우드 패러다임이다.
이를 통해, 초거대 AI 모델 훈련에 필요한 방대한 데이터의 효율적 수집 및 관리, 지속적 학습 등의 중요한 문제점을 해결하고 필요한 컴퓨팅 리소스를 최적화하여 배치함으로써 에너지 낭비를 줄이고 사용자에게 효율적이고 신뢰성 있는 서비스를 사용할 수 있도록 지원한다.
클라우드 컨티뉴엄은 초거대 AI를 훈련하기 위한 데이터 수집에서도 이점을 가진다. 사용자는 추가적인 정보수집 없이, 원하는 데이터를 클라우드 컨티뉴엄에 구성된 IoT 단말에 요청하여 정보를 수집 및 학습함으로써, 정확성 및 실사용 시, 오차를 줄이는 고품질 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 보안이 중요한 데이터는 사용자가 보유한 개인의 컴퓨팅 자원(에지, 서버 등)을 이용하여 데이터의 유출을 방지하고 데이터 주권을 유지할 수 있다.

클라우드 컨티뉴엄이 가져온 새로운 시장, 클라우드 서비스 마켓

클라우드 컨티뉴엄이 가져온 새로운 시장은 누구나 소비자가 될 수 있고, 판매자가 될 수 있다. 클라우드 컨티뉴엄은 초거대 AI 모델 훈련에 필요한 최적화된 컴퓨팅 리소스를 제공할 뿐만 아니라, IoT 센서 레벨에서의 데이터 수집 및 처리를 모두 지원한다. 그렇다면, 이러한 IoT 센서 데이터는 누가 제공하는가?
바로, 사용자 모두가 데이터 판매자가 될 수 있다. 가정용 온/습도 데이터부터, 연구소의 광학 현미경 이미지 같은 특수한 데이터, 국가기관의 공개 데이터, 기업의 서비스 데이터 등과 같은 빅데이터까지 모든 사용자가 소정의 대가를 받고 다양한 형태의 데이터를 제공할 수 있다. 반대로, 특정 목적을 위한 초거대 AI를 훈련 시키기 위해 특별한 데이터가 필요한 사용자는 원하는 데이터 제공자를 ‘구독’하는 방법으로 데이터를 실시간으로 받을 수 있다. 또한, 사용하지 않는 서버 및 여유 클러스터와 같은 여분의 컴퓨팅 리소스도 판매 및 구독할 수 있다.
클라우드 컨티뉴엄이 가져오는 리소스 판매 및 구독 서비스를 기반으로, 클라우드 서비스 마켓은 데이터의 시각적인 가치를 보여줌으로써 고품질의 국산 데이터 생산을 활성화 시킬 것이며, 고품질의 국산 데이터는 국제적 다목적 특화 초거대 AI 서비스 플랫폼 시장을 선도할 것으로 예상된다.

새로운 AI 시대를 실현시켜 줄 클라우드 컨티뉴엄

기존의 콘텐츠 전달 중심(CDN: Contents Delivery Network)의 OTT 서비스 (유튜브, 아프리카TV)가 개인 방송 시대로 전환하여 거대한 시장의 새로운 물결을 일으켰던 것처럼, 지금의 AI 서비스는 곧 남녀노소 누구나 자신의 생각이 영화 작품으로 되는 날이 곧 올 것이다. 즉, 영화에서만 상상으로 일어날 일들이 이제 현실에서 일어날 것이다. 이를 위해 미래에는 클라우드 컨티뉴엄을 통해 누구나 영화 감독이 되어 상상을 영화로 만들 수 있는 플랫폼 기술이 제공 될 것이다.
거대 AI 서비스 시나리오로 예를 들어보자. 사용자가 “우주 공간에서 골프를 치는 장면을 연출하고 싶어.”라고 요청하면, 여러 IoT에서 실제 우주공간과 골프장 사진을 수집하고, 수집된 실제 사진과 기존의 골프 플레이 영상들을 학습한 것을 바탕으로 다양한 형태의 필드를 포함하는 영상을 AI가 생성한다. 또한, 영상에 필요한 배경 음악, 우주 장애물 등을 창작하여 메타버스 형태의 영화를 제공하여 실시간으로 운동을 즐기는 창작물을 맞춤형으로 생성한다.
이처럼 클라우드 컨티뉴엄은 초거대 AI 모델의 워크플로우(Workflow)를 지원할 수 있다. 특히, IoT 기기로부터 데이터 수집 뿐만 아니라, 클라우드에서 데이터 가공 및 처리 등의 전반적인 과정을 하나의 파이프라인(Pipeline)을 구축하여 사용자에게 맞춤형으로 서비스 제공이 가능하며, 즉, 각각의 클라우드에서 생성한 다양한 AI 서비스 모델을 연계함으로써 창작에 필요한 AI 기능들을 누구나 사용할 수 있게 된다.
따라서, 누구나 상상력을 발휘할 수 있는 창의적인 영화 제작 환경을 열어주어 다양하고 독창적인 작품들이 탄생하는 계기가 될 수 있을 것이다. 뿐만 아니라, AI가 기반이 되어 더욱 다채롭고 진화된 산업으로 발전해가는 새로운 동력을 클라우드 컨티뉴엄이 제공할 것이다.

Win-Win 전략, 클라우드-AI는 함께 성장해야 한다

클라우드 분야는 필요한 무엇인가를 처리하고, 컴퓨팅 파워를 통해 더 많은 사람들이 다양한 서비스를 경험할 수 있도록 돕는 방향으로 성장하고 있다. 인공지능 분야는 클라우드를 바탕으로 현실화되는 기술로 발전하고 있다.
이처럼 클라우드와 인공지능은 서로를 이끌어주며, 상호협력적인 관계라고 할 수 있다. 특히, 클라우드 컨티뉴엄은 클라우드와 AI의 상호 협력을 강화하여 양쪽이 혜택을 누리는 윈-윈 전략을 추구하기 위한 가장 중요한 열쇠라고 할 수 있다.