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2024-11-21 (목)

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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.
- IT/바이오
2023-09-04
네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개…11월 검색엔진에 통합

한국판 생성형 인공지능(AI)이 드디어 베일을 벗었다. 한국 대표 인터넷 대기업 네이버가 최근 생성형 AI '하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X)'를 공개하며 세계 AI 경쟁 무대에 데뷔했다. 네이버의 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)은 챗GPT와 유사한 인공지능 챗봇인 '클로바 X'와 마이크로소프트 빙(Bing)에 해당하는 생성형 AI 기반 검색 엔진인 '큐(Cue)'등의 서비스를 제공한다. 세계는 현재 생성형 AI 분야에서의 경쟁이 가열되고 있다. 네이버의 생성형 AI 출시는 다른 글로벌 기업들의 AI 강화 움직임에 발맞춰 이루어진 것이다. 오픈AI는 마이크로소프트의 지원을 받으며 이 경쟁을 선도하고 있다. 구글은 '바드'라는 AI 챗봇을 출시하고 미국 인공지능 스타트업 '앤트로픽'(Anthropic)에 투자하는 한편, 중국의 바이두는 '어니봇'을 선보였다. 메타와 아마존 같은 기업들 또한 자신들만의 AI 챗봇을 곧 선보일 계획이다. 미국이 생성형 AI 분야를 선도하는 가운데, 네이버의 한국판 생성형 AI 출시는 국내외에서 높은 관심을 받고 있다. 해외 IT 전문 매체 테크크런치 보도에 따르면, 네이버 클라우드에서 출시한 '하이퍼클로바 X'는 지난 8월 24일부터 한국어와 영어로 베타 서비스를 시작했다. 그리고 '큐'는 9월의 베타 테스트를 마치고 11월에는 네이버의 기존 검색 엔진과 통합될 계획이다. 네이버 측은 "하이퍼클로바 X는 크리에이터와 기업 고객 모두가 사용 가능하다"라며, 이는 2021년에 출시된 한국어 LLM 하이퍼클로바의 업그레이드 버전이라고 설명했다. 또한, 하이퍼클로바는 2400억 개 이상의 파라미터를 가지고 있음을 공개했지만, 하이퍼클로바 X에 얼마나 많은 파라미터가 학습되었는지는 구체적으로 공개하지 않았다. 네이버 최수연 대표는 주주에게 보낸 서한에서 "회사는 AI 전문가 500명을 보유하고 있으며, 1000억 개 이상의 파라미터로 구성된 대규모 언어 모델을 독자적으로 개발한 전 세계 5개 기업 중 하나"라고 밝혔다. 네이버 클라우드의 기술 및 하이퍼스케일 AI 책임자인 성낙호 총괄은 "네이버 클라우드는 텍스트부터 이미지, 동영상, 오디오에 이르기까지 다양한 데이터를 분석하고 생성하는 다중 모드 언어 모델의 개발을 진행 중"이라고 밝혔다. 즉, 클로바 X는 텍스트, 이미지, 음성 등의 다양한 데이터 형태를 통합해 학습함으로써 기존 언어 모델보다 더 깊은 정보 인식과 풍부한 정보 제공이 가능하다. 네이버는 한국, 일본, 동남아시아뿐만 아니라 중동, 스페인, 멕시코와 같은 비영어권 국가와 정치적으로 민감한 지역에서도 맞춤형 AI 애플리케이션을 제공하려고 한다. 이를 통해 경쟁사들이 아직 진출하지 않은 지역에 주목하고 있다는 점을 강조했다. 네이버의 최수연 대표는 컨퍼런스에서 11월에 60만 대의 서버로 구축된 'GAK 세종'이라는 두 번째 데이터 센터를 한국에서 오픈할 예정이라고 밝혔다. 네이버는 지난해 12월부터 삼성과 함께 하이퍼스케일 AI를 위한 AI 칩 개발에 착수했고, 삼성 또한 곧 기업용 생성형 AI를 출시할 계획이다. 네이버는 판매자, 창작자, 광고주를 포함한 파트너들을 위한 AI 기술 도구를 선보일 예정이다. '클로바 for Writing'이라는 글쓰기 도구와 '클로바 for AD'라는 광고 상품을 통해 다양한 네이버 서비스에 생성형 AI를 신속하게 통합할 계획이다. 또한 네이버 클라우드는 AI 기반의 B2B 상품을 출시하며, '뉴로클라우드'라는 완전 관리형 하이브리드 클라우드 서비스와 '클로바 스튜디오'라는 AI 개발 도구로 고객 기업들의 자체 생성형 AI 구축을 지원할 방침이다. 전문가들은 네이버의 강점이 다양한 서비스와 파트너들이 연계되어 성장을 이끌어내며, 그 결과로 플랫폼의 발전이 이루어지는 '위닝 루프' 구조에 있다고 지적하며, "하이퍼클로바X가 이 과정을 가속화시킬 것"이라고 전망했다.
- IT/바이오
2023-09-01
[퓨처 Eyes(1)] 가트너 선정, 미래를 바꾸는 7가지 기술

포커스온경제는 창간을 맞이하여 '퓨처 아이즈(Future Eyes)'를 통해 지금까지 경험하지 못한 혁신 기술이 어떻게 새로운 세상을 창조하는지 탐색한다. 애플의 아이폰은 휴대폰 산업의 판도를 바꾸었으며, 오픈AI의 챗GPT는 AI의 유행을 일으키며 우리의 일상과 기업 환경에 변화를 가져왔다. 메타버스부터 플라잉카, 휴머노이드 로봇, 양자 컴퓨팅, 핵 융합에 이르기까지, 이 시리즈는 혁신적인 기술과 그것이 우리 생활에 미치는 영향을 짚어본다. [편집자 주] 오픈AI에서 출시한 생성형AI의 일종인 챗GPT는 지난해 11월까지 존재하지 않았다. 2009년 출시된 블록체인 기술을 바탕으로 하는 가상화폐 비트코인은 불과 14년 만에 전통 금융 기관이 인정하는 투자 자산으로 자리잡았다. 가상 현실(VR) 기반의 메타버스, 하늘을 나는 자동차(플라잉 카), 그리고 디지털 휴먼과 같은 혁신적인 기술들이 현실 세계로 빠르게 진출하며 사람들의 일상을 바꾸기 시작했다. 플라잉 카와 디지털 휴먼은 공통점이 거의 없어 보이지만, 이들은 미래를 예측하며 세상에 큰 변화를 가져올 기술 혁신으로 평가받고 있다. 미래를 전망하는 전문 매체 '가트너'는 2023년에서 2028년에 이르는 5년 사이에 주목해야 할 기술 혁신 7가지를 발표해 관심을 모으고 있다. 1. 메타버스 메타버스는 가상 또는 초월을 의미하는 '메타(meta)'와 '유니버스(universe)'의 합성어로, 현실과 연동된 가상의 세계를 가리킨다. 컴퓨터 그래픽, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등의 첨단 기술로 구현된다. 메타버스는 현재 업무 환경을 재구성하고 있다. 이 디지털 세계는 사용자에게 몰입감 있는 경험을 제공하며, 재무모델부터 구매 및 판매, 조직의 운영 방식, 협업의 형태에 이르기까지 비즈니스의 다양한 영역에 변화를 가져오고 있다. 그러나 VR 기술이 미디어부터 업무 협업에 이르는 현실의 다양한 분야에 도전하면서 일부에서는 그 혁신적인 가능성에 대한 우려의 목소리도 높아지고 있다. IT 서비스 업체들은 이러한 VR의 잠재력을 실현하고 최대한 활용하기 위해, 고객들이 새로운 VR 환경에서의 업무 프로세스와 시스템을 재구성하고 최적화할 수 있도록 지원하는 다양한 컨설팅과 개발 제품을 선보이며 경쟁력을 강화하고 있다. 2. 플라잉 카, 곧 실현될 '미래의 교통수단' 영화에서나 볼 법했던 하늘을 나는 자동차 즉 플라잉 카가 현실로 다가오고 있다. 다양한 스타트업은 물론 대형 교통 관련 기관에서 이를 위한 연구와 시제품 개발에 속도를 내고 있다. 플라잉 카의 등장은 저고도 영공의 지형을 근본적으로 바꿀 전망이다. 이로 인해 지상 도로의 혼잡이 줄어들 것이며, 새로운 교통 패러다임이 형성될 것으로 예상된다. 플라잉 카가 가져올 간접적인 변화로는 △복잡해질 항공로에 따른 항공 교통 관제 시스템의 변화 △수직 도로가 도입될 도시 구조 △출퇴근 시간의 단축으로 교외 지역이 더 넓게 확장될 가능성 등이 대두되고 있다. 하지만 이런 혁신적인 변화를 위해서는 상당한 기술적 투자와 연구가 필요하다는 의견도 있다. 3. 디지털 휴먼, '가상과 현실의 경계' 허물다 '디지털 휴먼'이란 말 그대로 디지털로 재현된 인간의 모습과 행동을 의미한다. 이는 3D 가상 인간으로, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술의 결합으로 탄생했다. 최근 디지털 휴먼 기술은 기하급수적으로 발전하며 실제 인간과 더욱 닮아가고 있다. 사용자와의 상호작용이 간편하게 이루어지며, 다양한 서비스 문제 해결부터 즉각적인 고객 서비스 제공에 이르기까지 그 활용범위가 넓어지고 있다. 특히, 자연어 처리와 로봇 프로세스 자동화 도구와의 통합으로 디지털 휴먼은 더욱더 강력한 존재감을 발휘할 전망이다. 디지털 휴먼의 활용 가능성은 의사와의 상담, 세무사와의 면담, 뉴스 시청, 연례 업무 평가 등 일상에서 인간 간의 상호작용이 이루어지는 거의 모든 분야에서 그 잠재력을 발휘할 수 있을 것으로 전망된다. 4. 블록체인 기반 '분산형 자율 조직(DAO)' 블록체인은 암호화폐의 기술적 기반일 뿐만 아니라 다양한 분야의 혁신을 주도하는 핵심 기술로 부상했다. 특히 이 중심에서 '분산형 자율 조직(DAO)'이 주목받고 있다. 블록체인이란, 데이터를 '블록'이라는 작은 단위로 나누고 이를 전체 네트워크에 참여하는 사용자들과 공유하는 기술을 의미한다. 이로 인해 데이터 조작이 어렵게 되어 투명하고 안전한 거래 기록이 가능하다. 그 가능성은 암호화폐뿐만 아니라 음악, 보험, 정부, 게임 등 광범위한 영역으로 확장되고 있다. DAO는 블록체인 위에서 운영되는 디지털 조직이다. 기존의 인적 관리가 필요 없이 다른 DAO, 디지털 에이전트, 심지어 기업과도 자동으로 상호 작용을 이어간다. DAO는 게임, 투자, 수집, 소셜 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 특히 근로자들에게 오픈소스 스타일의 창작 활동으로 수익 창출의 새로운 기회를 제공한다. 이는 기존의 비즈니스 방식과 커뮤니케이션 구조에 변화를 가져올 것으로 보인다. 이러한 DAO의 접근방식은 고객의 다양한 요구에 빠르게 대응하려는 기업과 조직에게 큰 매력으로 작용하고 있다. 5. 무선충전 전기 자동차 전기 자동차(EV)는 최근 몇 년 동안 엄청난 속도로 성장해 전 세계 신차 판매량의 약 4.6%를 차지하고 있다. 하지만 충전 시설의 부족은 여전히 전기차 보급의 큰 장벽이다. 무선 충전 기술은 전기차가 도로에 설치된 코일이나 충전 상태가 좋은 다른 차량으로부터 전력을 공유받아 이동 중에도 충전할 수 있게 해준다. 이는 전기차의 운행 거리를 늘리고, 배터리 용량을 줄여 차량의 중량과 비용을 낮출 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 무선 충전 기술을 보급하기 위해서는 '스마트' 도로와 자동차 소프트웨어의 개선이 필요하다. 도로에는 전력을 공급하고 관리할 수 있는 코일과 센서가 설치되어야 하며, 자동차에는 무선 충전을 인식하고 조절할 수 있는 소프트웨어가 탑재되어야 한다. 6. 컴퓨팅 분야에서 실리콘 대체하는 그래핀(Graphene) 그래핀은 탄소 원자가 벌집 모양의 2차원 구조를 이룬 나노 소재로, 열과 전기를 매우 효율적으로 전도한다. 그래핀은 컴퓨팅 및 전자 기술을 향상시키기 위한 소재로서 많은 장점을 가지고 있다. 그래핀은 실리콘과 같은 기존 반도체 소재보다 저렴하고 성능이 뛰어나며, 무어의 법칙을 따르는 고밀도 집적 회로의 발전을 이끌 수 있다. 그래핀은 이미 투명전극과 에너지 저장소재 등의 분야에서 상용화 단계에 접어들었으며, 앞으로도 다양한 응용 분야에서 활용될 가능성이 높다. 이에 IT 및 비즈니스 컨설팅 회사의 총괄 관리자는 그래핀이 반도체 기술에 미칠 영향을 파악해야 한다. 또한 고객이 공급업체의 최신 기술을 평가하고 활용할 수 있도록 지원하는 것도 중요하다. 7. 일회용 기술로 교환 가능한 IT IT 분야에서는 컴포저블(composable)과 디스포저블(disposable)이라는 개념이 빠르게 부상하고 있다. 이는 기술 혁신을 가속화하고 사용자 수요를 충족하기 위해 기술을 서로 교체하거나 폐기할 수 있도록 하는 방식이다. 일회용 기술은 모든 기술에 영향을 미치지만, 특히 소비자나 고객의 요구에 따라 변화하는 기술에 적용될 수 있다. 일회용 기술은 제품과 서비스를 장기적으로 판매하고자 하는 모든 기술 공급업체에게도 영향을 준다. 복잡한 기술을 위한 비즈니스 모델이나 유지보수 비용 등이 변화할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 일회용 원심분리기는 바이오의약품 제조 과정에서 교차 오염을 예방하고, 에너지 사용을 줄이고, 공정 유연성을 갖출 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 이러한 일회용 원심분리기를 공급하는 업체는 장비의 설계, 제작, 배송, 폐기 등의 과정에서 새로운 비즈니스 모델을 개발해야 할 수 있다. 가트너는 미래의 가장 큰 디지털 혁신 중 일부는 오늘날에는 멀게만 느껴지거나 터무니없어 보이는 기술에서 비롯될 가능성이 높다고 전망했다. 벤 프링 가트너 부사장 겸 애널리스트는 "지각 변동은 하루 아침에 일어나지 않는다"면서 "초기 단계에서 혁신을 무시하면 일반적으로 혁신의 개발 주기 후반에 진입 비용이 더 많이 들기 때문에 전략적, 재정적, 존재론적으로 더 많은 비용이 든다"고 말했다.
- 포커스온
2023-09-01
한국은행, 기준금리 3.50% 동결…미국 9월 금리 예의 주시

한국은행 금융통화위원회가 24일 기준금리를 연 3.50%로 동결하기로 결정했다. 지난 2월 이후 4·5·7월에 이은 5회 연속 금리 동결이다. 한국은행(이하 한은)의 7인으로 구성된 통화정책위원회는 올해 들어 네 차례 회의에서와 마찬가지로 만장일치로 기준금리를 3.50%로 동결하기로 의결했다. 금통위원들은 소비자 물가 상승률이 8월 3% 내외를 보이는 등 상당 기간 목표 수준(2%)을 상회할 것으로 전망되는 만큼, 현재의 긴축 기조를 유지해 나가야 한다는 판단이다. 아울러 주요국의 통화정책 및 경기와 관련한 불확실성이 높아진 데다 가계부채 흐름도 유의해서 지켜볼 필요가 있다는 인식이 깔렸다. 미국은 7월 소비자물가 상승률이 3.2%로 6월의 3.0%보다 높아졌으며, 유로 지역과 영국은 물가상승률이 5∼6%대의 높은 수준을 나타내고 있다. 한은 금통위는 올해 경제 성장률 전망치를 지난 5월 전망치와 동일한 1.4%로 유지했지만 내년 전망치는 2.3%에서 2.2%로 낮췄다. 인플레이션 전망은 변경되지 않았다고 금리 결정에 따른 성명에서 밝혔다. 다만 부동산 리스크로 촉발된 중국 경제의 향방과 우리나라에 미칠 파급 효과는 변수가 될 것이라고 봤다. 한은은 "경제 전망에 있어서는 중국 경제의 향후 성장세와 국내 영향, 주요 선진국의 경제 성장세, IT 업황의 반등 시기 등에 대한 불확실성이 높은 것으로 판단된다"고 말했다. 이창용 한은 총재는 정책 결정 후 기자회견에서 "통화정책이 인플레이션보다 성장에 더 비중을 둬야 한다는 주장도 있다. 하지만 인플레이션이 여전히 가장 중요하고 그 다음이 금융 안정이다"라고 말했다. 또 이 총재는 "미국 최종 기준금리 수준이 시장의 예상을 넘어선다면 금융시장의 변동성이 더욱 커질 수 있다"며 시장 상황을 예의주시하고 있다고 밝혔다. 향후 통화정책 운영과 관련해서는 앞으로도 상당 기간 긴축기조를 지속하면서 추가 인상 필요성을 판단해 나가는 것이 적절하다고 보고 있다. 이 총재는 6명의 금통위원이 7월과 마찬가지로 한 차례 더 금리 인상의 문을 열어두었다고 덧붙였다. 한편, 미국 연방준비제도(Fed·연준)는 긴축 기조를 이어가고 있다. 연준은 지난해 3월 이후 11회에 걸쳐 기준금리를 5.25~5.5%로 인상했다. 연준이 9월에 금리를 인상한다면 한국과 미국의 금리 격차는 역대 최고인 2.25%포인트가 될 가능성도 배제할 수 없다.
- 경제
2023-08-24
인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?

마이크로소프트(MS) 창업자 빌 게이츠가 "인터넷의 발명만큼 중대한 사건"이라고 극찬한 챗GPT(Chat GPT)는 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능(AI) 서비스로, 대량의 데이터를 학습해 새로운 정보를 생성하고 응답하는 능력을 갖춘 시스템이다. 챗GPT는 챗(Chat)과 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 합성어로, 트랜스포머(Transformer) 계열의 대규모 언어 모델(GPT-3.5)을 기반으로 한다. GPT-3.5는 오픈AI에서 개발한 GPT-3의 업그레이드 버전으로, 1000억 개의 파라미터를 가지고 있다. 파라미터란 AI가 학습할 수 있는 변수의 수를 의미하는데, 이는 GPT-3의 2배에 달한다. 챗GPT는 강화학습(RLHF) 방식을 채택해 자신의 행동에 따른 보상을 통해 스스로 학습하고 발전할 수 있다. 챗GPT는 번역 및 문장 재구성, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성, 코딩 등 다양한 영역에서 우수한 성능을 뽐내고 있다. 무엇보다 인간 고유의 영역이라 여겨져 온 창작의 영역까지 AI가 파고든 사실에 많은 사람이 놀라고 있다. 지난해 11월 선보인 챗GPT는 출시된 지 5일 만에 이용자 수 100만 명을 확보했고, 1억 명을 돌파하는 데는 두 달이면 충분했다. 현재 전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 AI 서비스로 자리매김했다. AI 지능 저하 '드리프트' 현상이란? 인공지능(AI)의 새로운 패러다임인 챗GPT와 같은 채팅AI가 의사 면허 시험을 통과하거나 복잡한 수학 문제를 놀라운 정확도로 풀 수 있다는 보고서도 나왔다. 그런데 최근 챗GPT의 성능이 급격히 저하되는 현상이 나타나 인공지능 학계를 발칵 뒤집어 놓았다. 파겐 와사니 테크롤로지스(Fagen Wasanni Technologies)와 일본 매체 기가진(gigazine)의 최근호에 따르면 올해 3월부터 6월까지 채팅 AI의 수학 능력이 급격히 떨어지는 현상이 발견됐다. 이러한 채팅 AI의 지능 저하 현상을 '드리프트(drift)'라고 한다. 외신에 따르면 미국 스탠포드 대학과 UC 버클리가 올해 3월과 6월 두 차례에 걸쳐 오픈AI의 대규모 언어모델(LLM) 'GPT-3.5'와 'GPT-4'로 구동되는 챗GPT에 '수학 문제', '코드 생성', '시각적 추론', '민감한 질문' 등 4가지 과제를 부여해 그 답변의 신속성과 정확성을 분석했다. 그 결과, '17077은 소수인가?'와 같은 단순 수학 문제에 대한 GPT-4의 응답 정확도가 2023년 3월부터 6월 사이에 97.6%에서 무려 2.4%로 급락한 것으로 나타났다. 두 대학의 연구진에 따르면, "AI의 드리프트 문제는 매우 복잡한 AI 모델의 일부를 개선하려고 할 때 모델의 다른 부분의 성능이 저하되는 문제"라고 설명했다. 연구원들은 3월과 6월 다양한 버전의 LLM을 테스트하고 위의 네 가지 과제 외에 미국 의사 면허 시험, 시각적 추론을 포함한 다양한 AI 작업에서 성능을 평가했다. 그 결과, LLM이 제공하는 답변에 상당한 변동성이 있는 것으로 나타났다. 특히 GPT-4의 수학 문제 해결 능력은 3월과 6월 사이에 정확도가 84.0%에서 51.1%로 떨어지는 등 급격히 악화됐다. 반면, GPT-3.5의 정확도는 같은 기간 동안 49.6%에서 76.2%로 향상됐다. 연구원들은 또한 특정 작업에서 지시를 따르는 GPT-4의 능력이 저하되는 것을 관찰했다. 예를 들어, '행운의' 숫자와 관련된 수학 문제에서 GPT-4의 정확도는 3월과 6월 사이에 83.6%에서 35.2%로 떨어졌고 GPT-3.5의 정확도는 30.6%에서 48.2%로 오히려 증가했다. 또한 ‘민감하거나 위험한 질문’에 답변하려는 LLM의 의지에 변화가 있었다. GPT-4는 응답률이 21.0%에서 5.0%로 급격히 낮아졌고, GPT-3.5는 2.0%에서 5.0%로 소폭 증가했다. 복잡한 추론 과제에서 GPT-4는 정확한 답변을 생성하는 점이 1.2%에서 37.8%로 증가해 개선된 모습을 보였다. 그러나 GPT-3.5의 추론 완전 일치 성공률은 22.8%에서 14.0%로 감소했다. 연구원들은 또한 시간이 지남에 따라 LLM이 생성한 코드의 실행 가능성도 감소하는 것을 관찰했다. 또 미국 의사 면허 시험에서 GPT-4의 성적은 86.6%에서 82.4%로 소폭 하락한 반면, GPT-3.5는 54.7%였다. 시각적 추론 과제에서 약간의 개선이 있었지만 두 모델 모두 전반적인 정확도는 여전히 낮았다. 연구진은 짧은 시간 내에 GPT-3.5와 GPT-4의 성능과 동작에 상당한 변화가 있었다는 점을 강조했다. "AI 미세 조종시 다른 영역서 후퇴" 스탠포드대 제임스 조우(James Zou) 컴퓨터 과학 연구원은 "AI 모델을 미세 조정해 특정 방향으로 강화하면 다른 영역에서는 후퇴할 위험이 있다"며 "AI 모델을 지속적으로 개선하는 것은 매우 어렵다"고 말했다. 또한 조우 연구원은 "우리는 GPT-4와 같은 AI 모델에서 언젠가 드리프트 문제가 발생할 것으로 예상했지만, 이렇게 빨리 드리프트 문제가 발생한 것에 대해 매우 놀랐다"고 했다. 해외 매체 크립토폴리탄(Cryptopolitan)은 AI의 드리프트 문제에 대해 "이 문제는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 급성장 중인 트렌드와 관련이 있을 수 있다"고 추측했다. '프롬프트 엔지니어링'은 사용자가 프롬프트를 만들어 AI로부터 특정 반응을 이끌어내는 개념이다. 이 매체는 "GPT-4의 수학적 능력 저하가 프롬프트 엔지니어링에 대응하기 위해 취해진 우발적 결과일 수 있다"고 지적했다. 오픈AI "개선 위해 다양한 연구 진행" 드리프트 문제에 대해 오픈AI 측은 "새로운 AI 모델을 출시할 때, 우리는 새로운 모델을 더 똑똑하게 만드는 것을 최우선 과제로 삼고 있다. 또한 우리는 새로운 AI 모델 버전이 포괄적인 작업의 개선으로 이어지고 있는지 확인하기 위해 다양한 조사와 연구를 진행하고 있다. 하지만 우리의 평가 방법은 완벽하지 않기 때문에 지속적으로 개선해 나가고 있다"고 말했다. 조우는 AI의 드리프트 문제에 대해 "중요한 것은 지능이 떨어진다고 해서 기술을 포기하는 것이 아니라 그 어느 때보다 AI를 면밀하게 모니터링하는 것"이라고 말했다. 아울러 연구팀은 챗GPT와 같은 AI 모델에 대해 수천 개의 질문을 던져 체계적인 테스트를 계속하고 있으며, 시간이 지남에 따라 성능 변화를 분석하고 있다고 덧붙였다.
- IT/바이오
2023-08-17

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