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[퓨처 Eyes(4)] 2023년 이후 주목받는 AI 트렌드 5가지
- 인공지능(AI) 시장은 지난 몇 년 동안 기하급수적인 속도로 성장했다. 전 세계적으로 널리 알려진 챗GPT(ChatGPT)와 구글 바드(Bard), IBM의 왓슨(Watson), 네이버의 클로바X와 같은 제품 덕분에 이런 성장이 가능했다. 글로벌 경영 컨설팅 회사인 맥킨지(McKinsey)는 현재 전체 조직의 50~60%가 이미 AI 기반 도구를 사용하고 있으며, 이 비율은 가까운 미래에 더욱 늘어날 것으로 추정된다. 포브스 보고에 따르면, AI는 현재 세계에서 가장 빠르게 성장하고 있는 산업 중 하나이다. 이 분야의 시장 가치는 10년 내로 연평균 37.3%의 성장률을 기록하며, 같은 기간 동안 약 1조 8100억 달러의 누적 가치에 이를 것으로 전망된다. 이러한 증가세는 근거가 없는 것이 아니며, 실제로 많은 전문가들이 2030년까지 AI가 세계 경제에 기여할 가치가 15조 7000억 달러에 이를 것으로 예측한다. 이는 현재 인도와 중국의 GDP를 합한 것보다도 더 큰 금액이다. 이러한 예상은 생성형 AI)와 자연어 처리(NLP) 같은 특정 기술 트렌드의 발전 덕분이라고 할 수 있다. 기술의 중요성이 점점 부각됨에 따라, 시장 및 기술 전문가들은 AI가 주도하거나 영향을 미칠 주요 트렌드들에 주목하고 있다. AI 어시스턴트의 성장부터 생성형 AI의 부상까지 코인텔레그래프가 진단한 '2023년 이후 주목받는 AI트렌드 5가지'를 소개한다. AI 어시스턴트 사용 증가 기술이 지속적으로 발전하며 확장되면서, AI 어시스턴트는 다양한 서비스 분야의 자동화와 디지털화를 가능하게 하는 준비 상태에 있다. AI 기반 디지털 서비스 개발사 VAIOT의 최고 운영 책임자 파베 안드루슈키에비츠는 법률 서비스, 공공 행정, 시민 서비스 등이 AI의 도움으로 크게 향상될 수 있는 몇몇 분야라고 지적했다. 그는 "AI 어시스턴트는 사용자에게 더 나은 접근성과 비용 절감, 사용의 편리성을 제공한다. 법률 서비스의 경우, 많은 사람들이 비용 문제나 접근성의 어려움으로 인해 이용하는데 어려움을 겪기도 한다. AI 어시스턴트는 24시간 연중무휴로 모바일 기기에서 접근 가능한 '자연스러운 사용자 인터페이스'를 제공함으로써, 이런 부분의 장벽을 낮추어 누구나 쉽게 법률 지원을 받을 수 있도록 도와준다"고 설명했다. 포춘 500대 기업에서 AI 도입 선호도 상승 AI 컨설팅 전문 회사 킨포크스(Keenfolks)의 미구엘 마차도 CEO이자 공동 창립자는 최근 사람들이 AI 제품의 빠른 확장 속도와 폭넓은 접근성에 대해 놀라게 될 것이라고 전망했다. 그는 오픈AI의 챗GPT 인터페이스가 2022년 3월에 출시된 후 현재 사용자 수가 1억 명이 넘는 것을 예로 들었다. 그는 "다양한 파일럿 실험을 통해, 포춘 500대 기업은 AI 전략을 더 빠르게 조정하고 향상시킬 수 있을 것이며, 커뮤니티는 언어 모델에 대한 지식을 활용하여 협동 학습과 기술 개발을 추진하는 플랫폼 구축에 핵심 역할을 할 것"이라고 강조했다. 마차도는 법률, 인사, 재무 등의 분야에서 최고 경영진이 비즈니스를 혁신하기 위해 AI를 적극 도입하는 추세가 확산되고 있다고 지적했다. 그는 "노코드(Nocode) 솔루션의 등장은 AI도입을 대중화해서 기술적 전문성이 부족한 브랜드들도 첨단 기술을 그들의 운영체계에 손쉽게 통합하게 만들어줄 것"이라고 덧붙였다. 생성형 AI 급성장 최근 몇 년 간 많은 AI 기반 애플리케이션은 기존 데이터를 활용하여 예측하거나 인사이트를 추출하는 예측 모델에 주로 의존했다. 이렇게 생성된 결과는 기존 데이터에서 파생되며 실제로 새로운 내용을 제공하지 않는다. 반면, 생성형 AI는 머신러닝과 딥러닝을 사용해 기존 학습 데이터 위에 구축된 새로운 패턴을 사용하여 독립적으로 계산된 독창적인 정보를 생성한다. 지난 한 해 동안 이러한 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 콘텐츠를 생성하는 데 광범위하게 사용됐다. 메타와 언스트앤영의 생성형 AI 전문가이자 기술 자문인 헨리 아더(Henry Ajder)는 이 기술의 미래 가능성에 대해 "우리는 현재 생성형 기술의 초기 단계에 있으며, 앞으로 합성 미디어는 단순한 신기함에서 벗어나 엔터테인먼트, 교육, 접근성 등의 분야에서 큰 발전을 이끌 것"이라고 전망했다. 자연어 처리(NLP) 시스템의 성장 가까운 미래에 큰 관심을 받을 것으로 예상되는 AI 분야 중 하나는 자연어 처리(NLP)이다. 이 기술은 검색 엔진부터 음성 인식 시스템까지, 많은 사람들이 일상적으로 의존하는 다양한 기술 제품의 핵심이다. NLP를 통해, 기계는 사람의 언어를 보다 자연스럽게 이해하고 해석하여 대응할 수 있다. 실제로, 언어 모델링, 구문 분석, 감정 분석, 기계 번역, 음성 인식 등의 방식을 활용하여 이 기술은 다양한 비즈니스 환경에서 사용자에게 현실적인 대응을 제공한다. 아직 초기 단계이 이 분야의 잠재력을 강조하는 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)의 최신 보고서에 따르면, 2023년에서 2030년 사이에 연평균 40.4%의 성장률을 보일 것으로 예상되며, 10년 후에는 약 4385억 달러의 시장 규모를 이룰 것으로 전망된다. 의료 분야의 AI 활용 확대 포브스에 따르면, 의료 분야에서 AI의 활용은 질병을 진단하고 치료하는 의사의 방식을 혁신적으로 바꿀 것으로 보인다. 또한 신약 개발과 의학 연구 분야에서도 머신 러닝의 적용이 확대될 것이다. 2027년까지 신약 개발에 AI가 사용되는 규모는 40억 달러에 달할 것으로 예상된다(45.7%의 연평균 성장률로 성장). 마찬가지로 미국 의료 서비스 제공업체의 50% 이상이 내부 의료 프로세스의 일부로 로보틱스 프로세스 자동화와 같은 AI 도구를 도입했거나 도입할 계획이다. 2027년까지 AI가 신약 개발에서 차지하는 부분은 약 40억 달러로 추정되며, 이는 45.7%의 연평균 성장률로 성장할 것으로 예측된다. 또한, 미국의 의료 서비스 제공자 중 절반 이상이 로보틱스 프로세스 자동화 등의 AI 도구를 의료 프로세스에 통합하거나 도입 계획을 세우고 있다. 결과적으로 AI, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리와 같은 첨단 기술이 주도하는 디지털 시대로 전환하면서 다양한 산업에서 이러한 기술의 적용이 확대되어, 보다 디지털화되고 자동화된 미래를 구축하는 데 큰 역할을 할 것으로 예상된다.
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- 포커스온
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[퓨처 Eyes(4)] 2023년 이후 주목받는 AI 트렌드 5가지
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[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다
- 미래 기술에서 양자 컴퓨터를 빼고 이야기할 수 없다. 양자 컴퓨터는 독특한 도전과제를 제시하고 전례 없는 연산 능력을 약속하는 최첨단 기술이다. 양자 컴퓨터는 양자역학의 원리를 이용하여 작동한다. 이진 논리(0과 1)와 순차적 계산으로 작동하는 기존 컴퓨터와 달리, 양자 컴퓨터는 무한한 수의 가능한 결과를 나타낼 수 있는 양자 비트, 즉 '큐비트(qubit)'라는 정보 단위를 사용해 계산을 수행한다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 양자역학의 확률적 특성을 활용하여 엄청난 수의 계산을 동시에 수행할 수 있다. 인공지능(AI) 챗 GPT보다 더 큰 기술혁신을 몰고 올 것으로 기대되는 양자 컴퓨터의 장점은 첫째, 기존 컴퓨터보다 어떤 작업도 더 빠르게 수행할 수 있다. 양자 컴퓨터에서는 원자가 기존 컴퓨터보다 더 빠르게 움직이기 때문이다. 둘째, 높은 수준의 정밀도로 국가 보안 및 메가데이터 처리에 적합하다. 셋째, 에너지 낭비가 적다. 양자 컴퓨터는 아직 초기 단계에 있지만 암호화부터 신약 개발에 이르기까지 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있다. 양자 컴퓨터를 사용하면 부작용이 적고 더 효과적인 신약을 개발할 수 있다. 또한 IT 보안의 주요 도전 과제이기도 하다. 연구자와 기술 기업은 양자 컴퓨터의 성능을 견딜 수 있는 새로운 암호화 방법을 모색해야 한다. 여기에는 새로운 암호화 알고리즘을 개발하거나 양자역학의 원리를 사용하여 '양자 암호화'로 알려진 것을 만드는 게 포함될 수 있다. 프랑스 일간 경제지 라 트리뷘(LATRIBUNE)에 따르면 2030년까지 2000~5000대의 양자 컴퓨터가 작동할 것으로 보인다. 이 매체는 양자 컴퓨터 퍼즐에는 많은 조각이 있기 때문에 가장 복잡한 문제를 처리하는 데 필요한 하드웨어와 소프트웨어는 2035년 이후에나 존재할 수 있다고 전망했다. 또 대부분의 기업은 2035년까지 양자 컴퓨터를 통해 상당한 가치를 창출할 수 없겠지만, 일부 기업은 향후 5년 동안 이득을 볼 수 있을 것으로 내다봤다. 양자 컴퓨터 시장 규모는 2022년 약 10억 달러에서 2030년 80억 달러로 증가할 것으로 추정된다. 퓨처 아이즈에서는 양자 컴퓨터 작동 원리와 금융이나 생명공학, 공급망 등의 적용 분야, 향후 양자 컴퓨터 개발 과제 등을 점검해본다. 양자 컴퓨터의 작동 원리 1) 중첩 양자컴퓨터의 '중첩(Quantum superposition)'은 양자역학의 기본 원칙 중 하나로, 양자시스템이 두 개 이상의 상태를 동시에 가질 수 있다는 개념을 의미한다. 전통적인 컴퓨터에서 비트는 0 또는 1의 값을 갖는다. 그러나 양자컴퓨터에서 '큐비트'는 중첩의 원칙 덕분에 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있다. 이러한 특성은 양자컴퓨터가 복잡한 계산을 전통적인 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 해준다. 2) 양자 얽힘 양자 얽힘은 큐비트가 서로 결합하여 한 큐비트의 상태가 다른 큐비트의 상태에 즉각적으로 영향을 미칠 수 있게 함으로써 큐비트 사이의 거리에 관계없이 큐비트를 연결할 수 있게 한다. 이 특성 덕분에 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있다. 3) 양자 게이트 양자 게이트는 큐비트 집합에서 수행할 수 있는 연산이다. 양자 게이트는 고전 컴퓨팅의 논리 게이트와 유사하지만, 중첩과 얽힘 덕분에 양자 게이트는 가능한 모든 입력을 동시에 처리할 수 있다. 양자 컴퓨터의 적용 잠재력 양자 컴퓨터의 잠재력은 방대한 양의 정보를 병렬로 처리할 수 있어 기존 컴퓨터에 비해 계산 능력이 기하급수적으로 증가한다는 데 있다. 기존 컴퓨터는 한 사람의 경주 결과를 계산할 수 있지만, 양자 컴퓨터는 서로 다른 경로를 가진 수백만 명의 참가자가 참여하는 경주를 동시에 분석하고 확률 기반 알고리즘을 사용하여 가장 가능성이 높은 우승자를 결정할 수 있다. 양자 컴퓨터는 특히 여러 가지 확률적 결과가 나오는 최적화 문제와 시뮬레이션을 해결하는 데 적합하며 물류, 의료, 금융, 사이버 보안, 날씨 추적, 농업 등의 분야에 혁신을 가져올 수 있다. 양자 컴퓨터의 영향력은 지정학까지 확장되어 전 세계적으로 힘의 역학 관계를 재편할 수 있다. 양자 컴퓨터는 금융과 생명공학, 공급망 등 많은 산업 분야에 혁신을 가져올 것이다. ◇ 금융 금융 및 투자 산업은 양자 AI(퀀텀 AI)의 혜택을 크게 받을 수 있는 분야 중 하나다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 양자 AI 알고리즘은 금융회사가 보다 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 리스크를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 시장 동향을 분석하고 주식, 채권 및 기타 금융상품의 움직임을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이는 투자자가 투자 시점에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 구매, 판매 또는 보유 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 또한 금융회사가 새로운 투자 기회를 파악하는 데도 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 새로운 트렌드와 성장 가능성이 있는 산업을 파악할 수 있다. 이를 통해 투자자는 새로운 산업의 초기 단계에 진입하고 잠재적으로 상당한 투자 수익을 얻을 수 있다. ◇ 생명공학 양자 AI는 유전자 데이터와 기타 복잡한 의료 정보를 분석할 수 있는 능력을 통해 질병에 대한 새로운 치료법과 치료법을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 대량의 유전자 데이터를 분석하여 암과 같은 질병의 근본적인 원인을 파악하는 데 사용될 수 있다. 이는 연구자들이 이러한 질병을 유발하는 특정 유전자 돌연변이를 표적으로 하는 새로운 치료법을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. 또한 의료진이 환자 개개인에게 맞춤화된 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 환자의 유전자 데이터를 분석하여 해당 환자의 특정 질환에 가장 효과적인 치료법을 찾아낼 수 있다. 이를 통해 의료진은 보다 효과적인 치료를 제공하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있다. ◇ 공급망 및 물류 물류 및 공급망 관리는 양자 AI의 혜택을 크게 받을 수 있는 또 다른 분야다. 복잡한 물류 네트워크를 최적화함으로써 기업은 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있다. 양자 AI는 배송 경로와 배송 시간을 분석하여 가장 효율적인 상품 운송 방법을 파악하는 데 사용될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 판매 데이터 및 기타 요인을 분석하여 제품 수요를 예측하고 기업이 재고 수준을 최적화할 수 있도록 도울 수 있다. 이를 통해 기업은 낭비를 줄이고 수익성을 개선할 수 있다. ◇ 기후 및 환경 모델링 양자 AI는 기후 및 환경 모델링에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 연구자들은 대량의 환경 데이터를 분석함으로써 기후 변화의 영향을 더 잘 이해하고 그 영향을 완화하기 위한 전략을 개발할 수 있다. 양자 AI는 위성 데이터를 분석하여 해수면 변화를 추적하고 해수면 상승이 해안 지역 사회에 미치는 영향을 예측하는 데 사용될 수 있다. 또 기상 조건을 분석하고 허리케인이나 토네이도와 같은 자연재해의 발생 가능성을 예측하는 데에도 사용될 수 있다. 양자 컴퓨터의 개선점 양자 컴퓨터는 큐비트 수정과 양자 오류 등의 수정, 양자 알고리즘 개발 등이 문제점으로 거론된다. 이를 개선하면 양자 컴퓨터는 상상할 수 없는 혁신적인 단계로 접어들 것으로 보인다. 1) 큐비트 개선 양자 컴퓨팅의 기본 단위인 큐비트는 고전적인 비트에 해당한다. 연구자들은 양자 정보를 보다 안정적으로 저장하고 조작할 수 있는 더 안정적이고 일관된 큐비트를 개발하기 위해 노력하고 있다. 초전도 큐비트, 갇힌 이온 기반 큐비트, 광자 기반 큐비트 등 다양한 기술이 연구되고 있다. 2) 큐비트 수 증가 양자 계산의 규모와 복잡성은 사용 가능한 큐비트 수에 따라 달라진다. 연구자들은 더 강력한 양자 알고리즘을 실행하기 위해 큐비트 수를 크게 늘리고자 한다. 큐비트 수가 많은 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 접근할 수 없는 계산을 수행할 수 있게 해준다. 3) 양자 오류 수정 양자 시스템은 노이즈, 간섭, 불안정성 등의 요인으로 인해 오류가 발생하기 쉽다. 양자 오류 수정은 양자 오류를 감지하고 수정하는 기술을 개발하여 실제 시스템에서 양자 계산의 신뢰성을 보장하는 것을 목표로 하는 활발한 연구 분야다. 4) 양자 알고리즘 연구원들은 양자 컴퓨터에서 실행되도록 설계된 특정 알고리즘을 개발하기 위해 노력하고 있다. 이러한 알고리즘은 양자 속성을 활용하여 기존 알고리즘보다 복잡한 문제를 더 빠르게 해결한다. 유망한 양자 알고리즘의 예로는 쇼 인수분해 알고리즘, 그로버 검색 알고리즘, 양자 시뮬레이션 알고리즘 등이 있다. 5) 양자 머신 러닝과 양자 인공 지능의 사용 연구자들은 양자 시스템의 고유한 특성을 활용할 수 있는 새로운 머신러닝 및 인공 지능 알고리즘을 개발하기 위해 양자 컴퓨팅의 활용을 모색하고 있다. 6) 양자 클라우드 서비스의 부상 큐비트 수와 일관성 시간이 증가함에 따라 많은 기업이 사용자에게 양자 클라우드 서비스를 제공하여 자체 양자 컴퓨터를 구축하지 않고도 양자 컴퓨팅의 성능을 이용할 수 있도록 하고 있다. 7) 양자 오류 수정의 발전 양자 컴퓨터를 실질적으로 유용하게 사용하려면 계산 중에 발생하는 오류를 최소화하는 양자 오류 수정 기술이 필요하다. 이 목표를 달성하기 위해 많은 새로운 기술이 개발되고 있다. 양자 컴퓨팅은 아직 개발 초기 단계에 있으며, 널리 사용 가능하고 상업적으로 실행 가능한 양자 시스템이 현실화되려면 많은 기술적 과제를 극복해야 한다. 하지만 이러한 혁신 분야의 지속적인 발전은 가까운 미래에 양자 컴퓨팅에 대한 흥미로운 전망을 열어줄 수 있다. 양자 컴퓨팅은 새로운 논리 패러다임으로 인해 프로그래밍에 완전히 다른 접근 방식이 필요하다. 이 기술의 잠재력을 효과적으로 활용하려면 불확실성과 반복적인 휴리스틱 접근 방식을 수용하는 것이 필수적이다. 그러나 양자 컴퓨팅의 한 가지 중요한 과제는 오류 확률을 높이지 않고 여러 큐비트를 연결해야 한다는 점이다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 상업적 성장을 가로막는 중요한 장애물로 남아 있다. 양자 상태를 저하시키는 디코히어런스를 피하기 위해 큐비트를 실제 환경으로부터 격리해야 한다는 현실적인 제약이 있다. 현재는 극도로 낮은 온도로 냉각하는 것이 격리에 사용된다. 현재 진행 중인 연구에서는 양자 프로세서의 확장성과 상업적 실용성을 높이기 위해 포토닉스 및 다양한 소재를 포함한 다양한 방법론을 모색하고 있다. 또한 양자 컴퓨터는 '1000큐비트'의 강력한 성능이 필요하다. 지난 10년 동안 양자 컴퓨팅은 괄목할 만한 발전을 이루었다. 예를 들어 IBM은 2017년에 50큐비트 칩을 출시했으며, 2019년에는 특정 계산에서 가장 빠른 기존 슈퍼컴퓨터를 능가하는 성능을 보였다고 주장했다. 1000큐비트 양자 컴퓨터 개발 경쟁이 이미 진행 중이며, 더 많은 발전이 기대된다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 최대한 발휘하려면 오류 수정 큐비트의 개발이 필수적이다. 현재의 양자 프로세서는 하나의 오류 수정 큐비트를 구현하기 위해 상당한 수의 표준 큐비트가 필요한 경우가 많다. 그러나 이 문제는 향후 몇 년 내에 해결될 것이라는 낙관적인 전망이 나오고 있다. 현재 거론하는 양자 컴퓨터에 대한 단기적인 전망은 과장된 것일 수 있지만, 장기적인 결과는 판도를 바꿀 가능성이 높다. 다양한 분야에서 전 세계적으로 관심이 높아지면서 상당한 자본이 투입되고 있으며, 향후 몇 년 동안 놀라운 실용적 혁신이 이루어질 수 있는 기반을 마련하고 있다. 양자 컴퓨터는 전례 없는 연산 능력을 제공하고 다양한 산업과 분야에 혁명을 일으켜 세상을 변화시킬 수 있는 가능성을 지니고 있다. 아직 해결해야 할 과제가 남아 있지만, 양자 기술의 지속적인 발전은 언제든 획기적인 발전이 일어날 수 있음을 시사한다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 활용하면 모든 첨단 기술 중에서 가장 영향력 있는 기술이 되어 우리 사회에 큰 발전을 가져올 것으로 기대된다.
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[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
- 인공지능(AI)의 성장과 함께 반도체 산업도 그 국면을 바꾸고 있다. CPU(중앙연산처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)의 전통적인 경계는 흐려지며, 인텔과 엔비디아가 그 양대산맥에서 새로운 경쟁을 펼치고 있다. 특히, 엔비디아는 AI 분야에서의 독보적 지배력을 강조하며, 칩부터 소프트웨어, 그리고 다양한 서비스까지 AI 개발을 위한 원스톱 시스템을 제공함으로써 세계적인 톱 위치를 차지하게 되었다. 최근의 데이터센터와 인공지능 열풍은 기존의 반도체 업체들에게 큰 변화의 기회를 제공했다. 닛케이, 뉴욕타임스 등 외신들에 따르면, CPU 최대 업체인 미국 인텔과 GPU 최대 업체인 미국 엔비디아는 서로의 강점을 잠식하는 방향으로 성능 향상을 모색하고 있다. 이 중에서도 엔비디아는 AI에 특화된 원스톱 솔루션으로 시장의 주목을 받으며 독보적인 위치를 확립했다. 뉴욕타임스에 따르면, 신경과학자 출신의 기술 기업가 나빈 라오(Naveen Rao)는 "인텔이 인수한 스타트업에서 AI 작업에 적합한 GPU를 대체할 칩 개발을 했으나, 속도에서 뒤처진 인텔에 비해, 엔비디아는 신속한 제품 업그레이드와 새로운 AI 기능 도입으로 경쟁력을 확보했다"고 주장했다. 라오는 인텔을 떠나 모자이크ML(MosaicML)을 창업, 엔비디아의 칩을 사용해 경쟁사의 칩과 비교 평가했다. 그에 따르면 엔비디아는 자체 기술로 대규모 AI 프로그래머 커뮤니티를 형성해, 단순한 칩 생산 이상의 차별화를 달성했다고 전했다. 엔비디아의 경영전략 AI 집중 선택 엔비디아는 자사의 AI 알고리즘 및 개발 도구를 통해 개발자와 연구자들이 AI 솔루션을 제작하는 데 필요한 지원을 제공하며, 독특한 커뮤니티 활동을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 개발하고 공유하고 있다. 엔비디아는 AI를 위한 다양한 제품 라인업을 보유, GPU를 비롯하여 AI에 특화된 칩, 클라우드 서비스, 고성능 서버 및 슈퍼컴퓨터 솔루션, 그리고 AI 연구와 개발 지원 시스템 등을 포함한다. 10년 동안 거의 경쟁 없는 자리를 유지하며, 챗봇용 텍스트 생성 등에도 성공한 바 있다. 엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 '씨그래프(SIGGRAPH)'에서 생성 AI시대의 새로운 프로세서인 '그레이스 호퍼(Grace Hopper)' AI 반도체를 발표했다. 이 반도체는 엔비디아가 처음으로 데이터센터용으로 개발한 CPU를 포함하며, 주력 GPU 'H100'과 결합하면 AI 학습 속도를 기존 대비 약 4배 향상시킬 수 있다. 젠슨 황CEO는 "회사의 초점이 항상 AI 개발에 있어 원스톱 샵의 위치를 확보했다"고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 호퍼 vs 인텔 GPU 맥스 리서치 회사인 옴디아(Omdia)에 따르면 구글, 아마존, 메타, IBM 등도 AI칩을 출시하고 있지만, 엔비디아는 AI 칩 시장의 70% 이상을 차지해, 2분기 매출은 월스트리트의 예상을 크게 뛰어넘는 64%의 증가를 기록했다. 현재 시가총액 1조 달러(약 1321조 원)로, 세계에서 가장 가치 있는 칩 제조업체로 올라섰다. 엔비디아는 지난 10여 년 동안 이미지, 얼굴, 음성 인식 등의 복잡한 AI 작업을 위한 칩의 생산에서 뚜렷한 우위를 보여왔다. 특히, 챗봇용 텍스트 생성 기술인 챗GPT와 같은 분야에서의 성과를 통해 그 능력을 입증하며, 초기 AI 추세를 선제적으로 파악하고 적극 반영함으로써 경쟁력을 강화했다. 인텔도 엔비디아에 뒤질세라 적극적인 반격 자세를 취하며 지난 6월 데이터센터용 AI 반도체인 'GPU 맥스 시리즈'를 시장에 선보였다. 이 제품은 고성능 GPU를 탑재하며, 특히 AI를 이용한 이미지 분석 등에서는 엔비디아의 H100보다 우수한 성능을 보여주는 것으로 알려졌다. 맥스 시리즈의 핵심 반도체는 인텔의 7나노미터 기술과 대만 TSMC의 5나노미터 기술이 통합됐다. 21년 만에 인텔로 복귀한 팻 겔싱어 CEO는 전통적인 독립 제조 방식에서 벗어나 엔비디아를 탄력있게 추격하고 있다. 캐나다의 조사기관 프레지던트 리서치 예상에 따르면 2023년 AI 반도체 시장은 전년 대비 30% 성장하여 218억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. AI 반도체의 시장 점유율은 전체의 3%에 불과하지만, 고가 거래가 빈번하게 일어나고 있으며, AI 반도체는 현재의 반도체 시장에서 가장 주목받는 영역 중 하나다. 삼성전자와 비슷하지만 다른 엔비디아 전략 엔비디아와 삼성전자는 AI 분야에서 각기 다른 전략을 펼치며 세계적인 경쟁을 펼치고 있다. 엔비디아는 GPU와 같은 특화된 AI 하드웨어의 개발 및 제조에 중점을 둔다. 또한, 개발자들을 위해 소프트웨어 도구와 프레임워크를 제공하며, GPU 클라우드 서비스로 AI 작업의 효율성을 높이고 있다. 반면 삼성전자는 반도체 분야의 세계적인 위치를 바탕으로 AI 칩과 컴퓨팅 솔루션을 제작하며, 이를 스마트폰, 자율주행차, 그리고 다양한 AI 응용프로그램에 적용한다. 또한, 가전제품에서의 음성인식 AI 기술 개발로 스마트 홈 환경을 강화하고 있다. 예컨대, 엔비디아는 AI 하드웨어와 관련된 도구 및 서비스를 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 삼성전자는 다양한 전자 제품에서 AI를 접목해 스마트한 기술 환경을 선도하고 있다. 두 기업은 각자의 강점을 바탕으로 AI 분야에서 세계 각국과 경쟁하며 주도권을 놓고 다투고 있다. 한편 반도체 기술의 지속적인 발전에 따라, 서로의 강점을 지닌 분야를 잠식하고 있는 인텔과 엔비디아의 싸움에 세계 반도체가 흥미진지하게 지켜보고 있다. 인텔과 엔비디아는 모두 압도적인 자금력과 연구 및 개발 능력을 보유하고 있어, 반도체 산업 내에서의 핵심적인 위치를 계속 유지할 것으로 전망된다. 산업 전문가들은 엔비디아에서 촉발된 반도체 산업의 독점적 구조 변화를 산업의 건강한 발전의 일환으로 평가하며, 이로 인해 경쟁이 활성화되어 더 우수한 기술 및 제품이 시장에 등장할 것이라는 기대감을 드러냈다.
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- IT/바이오
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
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블록체인, 금융에서 공급망까지 일상생활에 적극 활용
- '블록체인'은 단순히 금융 분야나 암호화폐의 기술로 국한되지 않는다. 최근에는 다양한 산업에서 그 가치와 실용성을 입증하며, 사회 전반의 혁신적 변화를 주도하고 있다. 블록체인 기술은 분산 원장 기술(Distributed Ledger Technology, DLT)의 한 형태로, 거래의 기록이나 데이터를 연결된 '블록'들의 체인으로 저장하는 시스템이다. 한번 기록된 정보는 변경이 불가능하여 높은 투명성과 신뢰성을 제공하며, 사기나 해킹의 위험도 줄여준다. 이 기술은 암호화폐뿐만 아니라, 음악 스트리밍 서비스 스포티파이에서의 라이선스 계약 관리, 보험, 부동산, 정부에서의 도입 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 애널리스틱스인사이트는 블록체인의 다양한 활용 분야 10가지를 집중 조명했다. 1. 공급망 관리 블록체인 기술은 물품의 이동을 추적하고, 제품의 품질과 출처를 확인하며, 사기와 오류를 줄임으로써 공급망의 효율성, 투명성, 보안을 강화할 수 있다. 최고의 기술 기업 중 하나인 IBM은 여러 공급망 관리 블록체인 프로젝트에 참여하고 있다. IBM 공급망용 블록체인은 공급망 참여자들이 블록체인 기술을 통해 신뢰할 수 있는 데이터를 전달할 수 있도록 지원하는 제품 중 하나다. 2. 디지털 ID 디지털 ID는 인터넷 사용자 수가 증가함에 따라 신원을 확인하고 보안을 유지하기 위한 중요한 다음 단계다. 블록체인 기술을 통한 디지털 신분증 발급은 네트워크에 보관되는 데이터의 보안과 개방성을 높인다. 공식 문서가 부족하거나 차별을 경험한 사람들에게 블록체인 기술은 디지털 신원을 생성하고 확인하는 데 더 접근하기 쉽고 안전한 방법을 제공할 수 있다. 마이크로소프트는 노숙자와 난민에게 블록체인 기반 ID를 부여하는 프로젝트를 개발 중이다. 3. 의료 블록체인 기술은 의료 기록의 배포, 데이터 보안 및 개인정보 보호 강화, 임상시험 간소화, 원격 진료의 용이성 등 의료산업의 다양한 분야에 기여할 수 있다. 메디레저 프로젝트는 제넨텍, 화이자, 아메리소스버겐, 맥케슨 코퍼레이션과 같은 주요 제약 회사들이 주도하고 있다. 이들은 블록체인에 의약품을 안전하게 등록하고 인증하는 시스템의 작동하는 프로토타입을 만들었다. 이는 블록체인이 어떻게 의료 안전을 개선하고 위조 의약품의 글로벌 공급을 차단할 수 있는지 보여준다. 4. 상속 블록체인 기술은 중개인 없이 자동으로 유언장이나 상속을 실행하는 스마트 계약을 활용하여 사망 후 자산과 재산을 이전하는 과정을 간소화할 수 있다. 5. 식품의 안전성 블록체인 기술은 식품의 출처와 품질을 추적하고, 사기와 오염을 발견하며, 규제 준수를 보장함으로써 식품 안전을 개선할 수 있다. 6. 디지털 투표 블록체인 기술은 단순히 사기를 방지하고, 신원을 확인하며, 익명성을 유지하는 것 외에도 더욱 안전하고 투명하며 효과적인 디지털 투표 시스템을 구축하는 데 도움이 될 수 있다. 7. 부동산 블록체인의 불변성으로 인해 물리적 자산과 불가역적으로 연결된 고유 토큰을 생성할 수 있다. 이는 사기를 방지하기 위해 소유권 기록과 거래에 대한 스마트 계약을 유지하는 데 도움이 된다. 블록체인 기술은 중개인을 없애고, 서류 작업을 줄이고, 소유권을 확인하고, 결제를 용이하게 함으로써 부동산 거래의 비용과 복잡성을 낮출 수 있다. 8. 데이터 공유 블록체인 기술은 사람, 기업, 디바이스 간에 탈중앙화되고 신뢰가 필요 없는 데이터 공유를 가능하게 함으로써 협력, 창의성, 수익 창출의 새로운 가능성을 열어준다. 9. 대체 불가능한 토큰(NFT) 블록체인 기술을 사용하여 게임, 수집품, 음악, 예술 및 기타 형태의 창의적 표현을 나타내는 고유한 디지털 자산인 대체불가능한 토큰(NFT)을 생성할 수 있다. 여러 플랫폼에서 암호화폐를 사용하여 대체 불가능한 토큰을 구매, 판매, 거래할 수 있다. 10. 정부 블록체인 기술은 관료주의를 줄이고, 사기와 부패를 방지하며, 시민 참여를 높이고, 국제 협업을 촉진함으로써 정부 서비스의 효율성, 투명성, 책임성을 높일 수 있다.
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블록체인, 금융에서 공급망까지 일상생활에 적극 활용
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