커버스토리 제 1199호 (2018년 11월 21일)

“이제는 ‘AI 퍼스트’ 시대”...가전에서 차량까지 필수 탑재

[커버스토리='미리 보는 2019년 IT 시장 빅 이슈 5']
-시각 대신하는 ‘비전 AI’ 고도화 예상, “AI가 모든 산업 재정의할 것”

존 크라프칙 웨이모 CEO가 지난 5월 열린 구글 IO 컨퍼런스에서 발표하고 있다.(/연합뉴스)



[한경비즈니스=김영은 기자] “우리는 컴퓨팅의 새로운 전환을 목격하고 있습니다. 바로 모바일 퍼스트에서 인공지능(AI) 퍼스트 세계로의 전환입니다.”(순다 피차이 구글 최고경영자) 

산업·경제·사회 변화의 핵심이 됐던 모바일의 역할을 이제는 AI가 하게 된다는 말이다. 전 세계를 막론하고 AI 기술 경쟁이 뜨겁다. 구글·마이크로소프트·IBM·아마존 등 글로벌 기업들은 AI를 하나의 사업 분야나 신성장 동력으로 바라보는 것이 아니라 모든 기술과 영역을 뒷받침할 기반 기술로 여기고 있다. 

조셉 시로시 마이크로소프트 AI 책임 부사장은 “AI는 새로운 기준”이라고 강조했고 손정의 소프트뱅크 회장은 “AI가 인류 사상 최대의 혁명이고 모든 산업을 재정의할 것이고 AI를 지
배하는 자가 미래를 지배할 것”이라고 말했다. 

이를 위해 세계 주요 기업들은 AI 전문 인재 유치에 열을 올리고 있고 관련 스타트업을 인수하며 저마다의 생존 방안을 구상하고 있다. 



◆5G 상용화로 날개 단 AI 

2019년엔 5G가 상용화됨에 따라 AI 기술이 본격적으로 확대될 전망이다. 2019년 3월 5G가 상용화되면 지금보다 데이터 전송속도는 최소 20배 빨라지고 데이터 처리 용량은 100배 커진다. 5G가 4차 산업혁명의 신경망으로 불리는 이유다. 

대용량 데이터 전송, 수많은 기기의 연결, 실시간 데이터 전송이 가능해지면서 얻게 된 네트워크 경쟁력은 AI가 더 많은 사물에 연동되고 더 많은 일을 처리할 수 있게 만들어 준다. 

특히 자율주행차의 AI를 위해서는 5G 기술이 매우 중요하다. 자율주행차의 AI가 순간적인 결정을 내리기 위해서는 지연시간이 없는 빠른 통신이 필요하기 때문이다. 5G 기반의 지연시간 없는 빠른 통신이 유효한 데이터를 활용해 AI의 판단을 돕는다. 자율주행에 들어간 AI는 가장 가까운 위치의 고객과 차량을 연결하고 최적의 주행 경로를 찾아주며 차량은 주행 중 관제센터, 신호등과 정보를 주고받아 위험 요소를 피한다.   

산업연구원이 올해 발표한 보고서에 따르면 2019년 커넥티드카 관련 시장 규모는 112조원까지 성장할 전망이다. 또 2020년에는 전체 차량의 55%가 커넥티드카가 될 것이라고 내다봤다. 이 역시 2019년 5G 상용화를 염두에 둔 예측이다. 

글로벌 시장에서는 이미 올해 말부터 세계 최초의 상용 무인 자동차 서비스가 예정돼 있다. 블룸버그통신에 따르면 구글 모회사 알파벳의 자회사인 웨이모가 12월 말부터 상용 무인 자동차 서비스를 시작할 예정이다. 웨이모는 2009년 자율주행차 연구에 착수했고 2017년 애리조나 주에서 자율주행 택시의 시운전을 시행했다. 

일본도 2020년 도쿄올림픽 기간에 맞춰 ‘레벨 5’의 완전 자율주행(운전자 개입 없이 AI가 모든 운전 상황을 제어) 택시와 버스를 운행할 계획이다. 

한국은 현대차가 자사 차세대 수소전기차를 이용해 서울~평창 간 196km 구간을 ‘레벨 4’ 고도 자동화(모든 도로 환경에서 주행 시 운전자 개입이나 모니터링이 크게 필요하지 않은 상태) 단계로 완주하는 데 성공했다. 또한 정부는 올해 제주도를 테스트베드 삼아 자율주행 정밀 지도 구축 대상으로 지정하고 관련 사업을 시작했다. 

이처럼 현재 AI는 전 산업 분야를 막론하고 적용되고 있다. 가전뿐만 아니라 금융·유통·통신·미디어에 이르기까지 다양한 분야에 도입되고 있다. 그뿐만 아니라 연구·개발, 시장 분석부터 데이터 도출, 고객 대응 등 모든 기업 활동을 섭렵한다. 

◆듣는 AI에서 보는 AI로  

AI는 컴퓨터를 기반으로 사람의 뇌가 수행하는 방법을 모사해 여러 가지 지능을 구현할 수 있게 하는 기술로 정의된다. 초기 스마트폰을 중심으로 접근이 가능했던 AI는 이제 그 틀을 벗어나 다양한 디바이스를 통해 활용이 가능해지고 있다. 

AI 스피커가 가장 대표적이다. 글로벌 시장에서 AI 스피커는 AI 플랫폼을 가장 손쉽게 만날 수 있는 도구다. AI 스피커의 보급률 또한 가파른 속도로 성장하고 있다. 미국 시장조사 기관 가트너에 따르면 2017년 미국의 AI 스피커 보급률은 17%까지 올랐고 2020년에는 75%까지 성장할 것으로 예측된다. 한국에도 SK텔레콤의 ‘누구’와 KT ‘기가지니’뿐만 아니라 네이버 ‘웨이브’, 카카오의 ‘카카오미니’ 등 AI 스피커는 대중화 단계에 접어들고 있다. 

AI 플랫폼의 적용 분야도 확대되고 있다. 삼성전자와 LG전자는 냉장고·TV 등 스마트 가전에 AI 비서 탑재하고 있다. 자동차업계도 AI를 탑재해 원격으로 차량을 제어할 수 있도록 하고 있고 금융 분야에서는 AI 챗봇 서비스, 의료 분야에서는 AI 영상 진단, 제조 분야에서는 로봇 등이 이미 상용화되고 있다. 유통 분야에서는 상품 추천과 배송 등으로 활용이 확대되고 있다. 

2019년엔 보는 AI로 불리는 ‘비전 AI’의 정확성과 활용 영역이 더 확대될 것으로 보인다. 길을 가다가 본 옷 정보가 궁금할 때, 현재 장소가 궁금할 때, 지금 읽고 있는 영어 문장을 바로 번역하고 싶을 때 스마트폰 카메라로 비추기만 하면 해당 정보를 실시간으로 얻을 수 있는 서비스다. 말할 필요 없이 자신이 보고 있는 것에 대한 궁금증을 해결해 주니 음성인식보다 더 편리하고 활용 범위도 넓다. 

현재 쉽게 접할 수 있는 비전 AI는 주로 스마트폰에 설치돼 있다. 삼성전자의 빅스비 비전, 구글의 구글렌즈, LG전자의 AI 카메라와 Q렌즈가 대표적이다. 아직까지는 아이폰에서 상용화되지 않고 별도의 앱을 설치해야 이용할 수 있다. 

현재 상용화된 비전 AI는 해외 원서를 카메라로 비추면 실시간으로 번역해 주거나 특정 상품을 찍으면 구매 링크로 바로 연결되는 쇼핑링크 등 다양한 기능을 제공한다. AI 카메라 스스로 최적의 상태로 촬영할 수 있는 효과를 조절하기도 한다.

비전 AI는 이미 사람의 얼굴까지 인식할 수 있는 수준으로 발전했다. 이를 통해 실종자를 찾거나 범죄 용의자를 찾는 일까지 가능해질 전망이다. SK C&C는 얼굴 인식 비전 AI를 활용할 수 있는 API를 제공하고 있다. 얼굴 인식 API를 이용하면 백화점이나 놀이공원 등에서 아이를 잃어버렸을 때 아이 사진만으로 아이의 현재 위치를 CCTV로 즉각적으로 알아낼 수 있다.  

AI의 확대는 산업혁명과 맞먹는 정도의 경제적 파급효과를 낳을 전망이다. 맥킨지는 AI 기술의 도입으로 2030년까지 글로벌 경제활동 규모가 13조 달러(약 1경4518조원) 정도 추가로 늘어날 것이라고 예상했다. 

이는 18세기 증기기관의 발명이 산업 발전에 기여한 정도와 비슷한 수준이다. 미국의 IT 연구 및 자문회사인 가트너는 AI로 파생될 글로벌 비즈니스 가치가 2018년 1조2000억 달러에서 2022년 3조9000억 달러에 달할 것이라고 전망했다. 

◆구글·페이스북·MS가 시장 장악 

구글·페이스북·IBM·마이크로소프트(MS) 등과 같은 공룡 IT 기업들은 이미 글로벌 시장에서 운영체제·클라우드·서버 같은 소프트웨어 생태계의 가장 밑단을 장악한 상태다. 

AI의 선구자 IBM은 자신이 개발한 ‘왓슨’을 각 산업 전반에 접목해 거대한 AI 생태계를 만드는 데 주력하고 있다. 왓슨의 데이터 검색 능력과 자연언어 이용 능력을 활용해 개발자들이 다양한 AI 서비스를 개발하도록 하는 방식이다. 

IBM은 2014년 왓슨 기술 개발과 상용화를 전담하는 새로운 사업 조직인 ‘IBM 왓슨그룹’을 신설해 의료·법률·금융 등 다양한 분야에 걸쳐 투자를 이어 나가고 있다. 현재 영어 외에 독일어·프랑스어·일본어·한국어 등 9개 언어를 지원하는 왓슨은 45개국 20개 산업군에 도입돼 있다. 

특히 왓슨은 의료와 금융 부문에서 뛰어난 성과를 보이고 있다. 암 진단과 치료에 AI를 도입한 IBM의 왓슨 포 온콜로지는 현재 전 세계 200개 이상의 병원에서 환자 1만여 명의 치료에 쓰이고 있다. 법률 분야에서는 자회사인 로스인텔리전스를 통해 법률 자문 솔루션인 AI 변호사 ‘로스’를 개발했다.

금융 분야에서는 왓슨을 도입한 챗봇을 통해 상담을 진행하고 은행이 대출 심사에서도 AI를 활용할 수 있는 모델을 만들었다.

구글은 일상생활에 자연스럽게 스며드는 AI를 지향한다. 사용자들은 쉽게 인지하지 못하지만 구글의 검색엔진·유튜브·구글드라이브·구글지도·지메일 등 모든 서비스의 밑단에 이미 AI가 녹아들어 있다. 구글은 올해 ‘AI 우선(AI-first)’을 넘어 ‘모두를 위한 AI(AI for everyone)’를 선언했다. 

순다 피차이 구글 CEO는 미국 캘리포니아 주에서 지난 8월 열린 구글 연례 개발자 회의 ‘구글 IO’에서 구글의 새로워진 AI 서비스들을 선보였다. 

구글 어시스턴트에 AI를 활용해 더 많은 목소리가 추가됐고 구글 어시스턴트가 직접 가게에 전화를 걸어 예약할 수 있게 됐다. 구글은 이용자들이 구글 어시스턴트와 자연스러운 대화가 가능하도록 기술을 발전시켰기 때문이다. 

피차이 CEO는 이를 “자연어 처리, 딥러닝, 텍스트 투 스피치 등이 모두 결합된 기술”이라며 이 기술을 ‘구글 듀플렉스(Google Duplex)’라고 소개했다. 또 e메일을 작성할 때 문장을 추천해 주는 ‘스마트 작성(Smart Compose)’ 기능을 선보였다.  

마이크로소프트는 클라우드 AI에서 AI의 미래를 찾는다. 클라우드 AI를 통해 ‘AI 민주화’를 추진하겠다는 포부다. AI가 모든 산업에서 핵심 기술로 적용될 것이므로 누구나 손쉽게 활용할 수 있도록 만들겠다는 의미다. 

사티아 나델라 MS CEO는 “어디에서든 AI를 활용할 수 있도록 클라우드 기반의 AI 개발에 주력하고 있다”며 “AI를 도입해 성과를 얻기까지 걸리는 기간을 갈수록 단축시키겠다”고 말했다. MS는 기업에서 원활한 클라우드와 AI를 활용할 수 있도록 세계에 54개 데이터센터를 갖추고 있다. 이를 연결하는 광케이블은 지구부터 달까지 거리를 3번 왕복할 수 있는 수준이다. 

글로벌 전자 상거래 기업 아마존은 AI를 통해 원활한 물류 환경 조성과 클라우드 서비스 확장에 주력하고 있다. 

◆삼성, AI 중심 경영 선언

국내에서는 삼성의 활약이 가장 두드러진다. 삼성전자는 올해 AI 중심 경영 선언했다. 앞으로 3년간 180조원을 투자하고 4만 명을 채용하는 경제활성화와 일자리 창출을 지원한다는 내용이다. 특히 2020년까지 모든 제품에 AI를 내장하겠다는 계획을 밝혔다. 

이를 위해 삼성은 AI 연구·개발과 인재 확보에 집중하고 있다. 삼성전자는 작년 말 한국 AI 총괄 연구개발센터를 시작으로 올해 들어 주요 국가에 글로벌 거점을 세워 AI 연구에 투자하고 있다. 한국·미국·영국·캐나다·모스크바 등 해외 글로벌 AI 연구 거점에 2020년까지 1000명의 인재를 확보한다는 방침이다. 

지난 10월에는 캐나다 몬트리올에 글로벌 AI 연구센터를 신설했다. 이는 지난해 11월 한국 AI 총괄센터가 설립된 이후 실리콘밸리·케임브리지·토론토·모스크바·뉴욕에 이어 일곱째다. 삼성전자는 또 한국 기업 최초로 AI 국제협력단체인 ‘PAI(Partnership on AI)’에 가입했다. 삼성전자는 PAI 연구 분야 중 ‘인간과 AI 협력’ 분야에 참여하며 사람과 사회를 위한 윤리적인 AI 연구에 집중할 계획이다. 

현대차그룹은 자율주행차에 필요한 AI 기술 개발에 주력하고 있다. 하지만 궁극적으로는 딥러닝 기반의 AI 플랫폼 기술의 고도화를 추진 중이다. 현대차는 5년간 미래차 개발에 23조원을 투자할 계획이다. 이를 기반으로 현대차는 자율주행 분야 최고의 기술을 보유하고 있는 미국 ACM·오로라, 중국 딥글린트 등에 투자하고 있고 자율주행에 필요한 AI 기술을 확보하기 위해 글로벌 스타트업들과 손잡고 있다. 또한 최근 AI 분야를 전담하는 별도 조직인 ‘에어 랩’을 신설하고 관련 인재들을 영입하고 있다.  

◆한국, 세계 AI 시장에서 경쟁력 떨어져 

하지만 여전히 세계 AI 시장에서 한국의 영향력은 미미하다. 지난 6월 개최된 ‘AI 위드 구글 2018’ 콘퍼런스 발표에 따르면 전 세계 AI 관련 특허 중 한국의 비율은 3%에 불과하다. 독보적으로 앞서고 있는 미국(47%)을 제외하더라도 중국(19%)이나 일본(15%)에 비해 한참 뒤져 있다. 

정부의 투자에서도 격차가 벌어진다. 한국형 AI 프로젝트인 ‘엑소브레인’은 약 1000억원의 예산이 들어갔지만 미국은 비슷한 유형의 프로젝트에 30억 달러(약 3조3800억원), 유럽은 12억 달러(약 1조3500억원), 일본은 9억 달러(약 1조원)를 투자하고 있다. AI 강국과 비교해 적게는 10배에서 많게는 30배가량 R&D 투자 규모 차이가 있는 셈이다. 

맥킨지 역시 보고서를 통해 미국과 중국의 AI 도입 준비 수준이 가장 뛰어나고 한국은 세계 평균 수준이라고 분석했다. 

전문가들은 AI 경쟁력 격차는 인프라에서 나온다고 분석했다. 황의종 카이스트 교수는 ‘AI 위드 구글 2018’에서 “국내에서 AI 연구를 선도하는 카이스트도 AI 관련 연구 비율이 5% 수준이라며 AI 연구 생태계를 확장할 필요가 있다”고 지적했다. 또 “학계에서는 연구에 필요한 데이터 인프라를 확보하기 쉽지 않은데 업계와의 협업이 어렵다”고 토로했다. 

이를 위해 한국도 정부 차원에서 AI 개발을 본격적으로 지원하려는 움직임을 보이고 있다. 2022년까지 2조2000억원을 투자해 세계 4대 AI 강국으로 도약한다는 계획이다.

참고 도서 : ‘인공지능과 미래 경제’


◆1950년대 시작된 AI, ‘딥러닝’ 기술로 본격 발전

인공지능(AI)은 컴퓨터를 기반으로 사람의 뇌가 수행하는 방법을 모사해 여러 가지 지능을 구현할 수 있게 하는 기술이다. 즉 모든 기기에 연결돼 일상을 바꿀 수 있고 복잡한 정보를 빠르게 분석할 수 있으며 인류의 새로운 인터페이스를 창조해 낼 수 있다. 

1950년대부터 관련 연구가 시작돼 발전해 온 AI는 기술적 한계에 부닥치면서 1970년대까지 관련 연구와 투자가 침체를 겪어 왔다. 그러다 1980년대 ‘신경망(neural network) 이론’으로 AI가 재발견됐다. 신경만 이론은 인간의 사고를 두뇌 작용의 산물로 보고 두뇌 구조를 분석함으로써 생각하는 기계를 만들 수 있을 것이라는 이론이다. 

하지만 이 이론을 적용하기에 방대한 데이터를 관리할 방법이 없어 또다시 침체기를 맞았다. 하지만 최근 다시 글로벌 정보기술(IT)업계의 핵심 기술로 등장하고 있다. 

인터넷 속도가 빨라지고 다양한 형태의 비정형 데이터를 과거보다 쉽게 수집하고 분석할 수 있는 빅데이터 처리 환경이 조성되면서 AI의 정확성이 향상됐기 때문이다. 

또 2006년 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 교수가 제안한 ‘딥러닝’의 등장으로 컴퓨터가 스스로 자질을 학습하고 AI를 설계하게 되면서 AI가 비약적인 수준으로 향상됐다. 또한 GPU 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 도움으로 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 됐다. 


◆차세대 반도체로 떠오른 AI 반도체



인공지능(AI) 기술을 실제로 구현하기 위해서는 전혀 다른 새로운 반도체 기술이 필요하다. 방대한 정보의 실시간 처리와 안정적 처리가 필수이기 때문이다. 특히 모바일에서 AI를 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 한다. 

이를 가능케 하는 것이 바로 AI 반도체다. 기존 반도체 칩은 순차적인 정보 처리인 직렬 처리 방식을 갖기 때문에 많은 양의 정보가 주어질 때 병목현상이 일어나지만 AI 칩은 사람의 두뇌와 같이 대용량 정보를 동시다발적으로 병렬 처리할 수 있게 한다. 

시장조사 기관 가트너는 AI 반도체 시장이 2021년 300억 달러 내외의 시장 규모를 형성해 전체 반도체 시장의 약 6% 비율을 차지할 것이라고 전망했다. 기존 반도체 시장은 스마트폰과 PC의 둔화로 정체되겠지만 AI 반도체는 급성장을 지속해 5~10년 후 메모리 반도체에 준하는 시장으로 성장할 것이란 예상이다. 

이를 두고 중국 기업들의 AI 반도체 굴기가 시작되고 있다. 바이두는 지난 7월 AI 반도체 ‘쿤룬’을 발표했다. 쿤룬은 데이터센터부터 자율주행차까지 클라우드와 에지에 모두 적용할 수 있다. 

화웨이는 지난 10월 2019년 출시할 서버용 AI 반도체 ‘어센드910’과 에지용 AI 반도체 ‘어센드 310’ 2종을 공개했다. 이어 차세대 스마트폰에 탑재될 모바일용 AI 반도체 ‘기린 980’을 공개했다. 알리바바는 2019년 하반기에 ‘알리-NPU’라는 AI 반도체를 출시할 계획이라고 발표했다. 

한국에서도 삼성전자·서울대·카이스트·포스텍 등이 산학협력을 통해 AI 반도체를 적극 연구하고 있다. 삼성전자는 최근 출시한 8K급 QLED TV에 직접 설계한 AI 반도체를 상용화해 화질을 자동으로 분석하고 개선하는 기능을 선보였다. 갤럭시 S10용 AP에 AI 코어를 내장해 딥러닝이 가능하고 이를 통해 영상·이미지·음성인식 성능을 강화할 예정이다. 

다만 중국에 비해 정부 지원이 적고 사실상 기업의 지원만으로 AI 반도체 개발이 진행되고 있는 상태다. 과학기술정보통신부는 지난 8월 지능형 반도체 연구·개발에 1조5000억원의 예산을 투입하기로 결정하고 산업통상자원부와 공동으로 예비타당성조사를 신청했다. 하지만 예비타당성조사가 통과돼도 2020년부터 사업에 본격 착수한다는 계획이다. 

kye0218@hankyung.com

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[본 기사는 한경비즈니스 제 1199호(2018.11.19 ~ 2018.11.25) 기사입니다.]


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입력일시 : 2018-11-20 18:05

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