Chat GPT가 쏘아올린 초거대 AI시대(Hyperscale AI)의 본격 개막, 그리고 우리는?

반도체 산업과 AI 산업은 모두 세계적인 경쟁이 치열하게 벌어지고 있습니다. 이러한 상황에서 자국 기업이 이러한 분야에서 선점하기 위해서는 몇 가지 전략이 필요합니다.

첫째, 기술 개발에 대한 투자와 연구개발(R&D) 활동을 확대해야 합니다. 이를 위해서는 정부와 기업이 협력하여 R&D 예산을 늘리고, 인재 육성을 위한 교육체제 개선 등을 추진해야 합니다.

둘째, 국제적인 협력과 제휴를 통해 기술력과 시장을 공유해야 합니다. 이를 위해서는 다양한 협력 모델을 시도해 보고, 글로벌 네트워크를 구축하는 것이 중요합니다.

셋째, 지속 가능한 생태계를 구축해야 합니다. 인공지능이 발전하면서 생기는 문제점들을 해결하고, 이를 위한 윤리적인 지침을 수립하는 것이 필요합니다. 이를 통해 AI 기술의 발전을 적극적으로 활용하면서도 사회적 문제를 예방하고 해결할 수 있습니다.

마지막으로, 적극적인 정책 수립과 집행이 필요합니다. AI와 반도체 분야에서 경쟁 우위를 점하기 위해서는 적극적인 정책 수립과 이를 실행하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 정부와 기업이 협력하여, 이러한 분야에서 경쟁 우위를 점하는 데 필요한 법적, 정책적, 인프라적 등의 조건들을 만족해나가야 합니다.

 

이러한 전략을 적극적으로 추진하면서, 자국 기업이 AI와 반도체 분야에서 경쟁 우위를 점하고, 선도적인 지위를 유지할 수 있을 것입니다.

 

요즘 생성형 AI 기술과 트렌드는 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 다양한 회사들이 이 분야에서 경쟁에 가세하고 있으며, 새로운 기술과 서비스가 지속적으로 출시되고 있습니다.

메타(META)의 SAM 서비스는 사진과 동영상에서 이미지를 분할하고 개별 항목을 식별하는 AI 모델입니다. 이는 가상현실(VR) 등에서 활용될 수 있습니다. AWS의 Titan(타이탄)은 대규모 언어모델이며, 이를 기반으로 하는 생성형 AI 기업용 클라우드 서비스인 Bedrock이 출시되었습니다. 이러한 서비스들은 기업들이 AI 기술을 활용하여 비즈니스에 적용할 수 있도록 도와줍니다.

 

일론 머스크(Elon Musk)는 X.AI 코퍼레이션을 설립하여 AI 분야에 참여하고 있습니다. 이전에는 오픈 AI를 창립했지만, 이제는 오픈 AI가 불분명하다는 점과 Chat GPT가 정치적으로 훈련되고 있다는 점을 우려하여 저격했습니다. 머스크는 또한 오픈 AI, MS, Google의 딥마인드와 함께 AI 분야의 '헤비급'이 되어서 AI의 발전을 적극적으로 추진할 계획이라고 밝혔습니다. 이는 인류에 위협이 될 수 있는 AI의 발전을 미루기보다는 현실적인 대응 방안을 모색하고 있다는 것을 보여줍니다.

 

생성형 AI는 매우 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등의 콘텐츠를 생성할 수 있어서, 창의성을 요구하는 분야에서도 새로운 시도가 가능합니다. 예를 들어, 작가의 화풍을 모방하여 글을 쓰거나, 인간 얼굴을 무한정으로 생성하는 것이 가능합니다. 텍스트 분야에서는 특정 주제로 시나 소설을 쓰거나, 글을 이미지나 비디오로 변환시키는 기술도 발전하고 있습니다.

 

또한 생성형 AI(Generative AI)는 운영체제(OS)의 진화로도 볼 수 있습니다. 인간의 일상생활에서 사용하는 다양한 디바이스를 하나의 AI로 통합하여 사용할 수 있습니다. 이렇게 AI를 활용하면 일상생활에서의 번거로움을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 아침에 일어나 AI에게 날씨와 필요한 물건을 말하면 AI가 이를 구매하고, 차량을 시동하거나 집안의 모든 전자기기를 제어하는 것도 가능합니다.

생성형 AI는 우리의 삶과 일상을 크게 바꿀 수 있는 기술입니다. 이제부터 우리는 인공지능이 제공하는 혁신적인 서비스를 접할 수 있게 될 것입니다.

 

AI 시장에서 API(Application Programming Interface)를 공유하는 전략은 빅테크들이 AI 생태계 선점을 위해 사용하는 전략 중 하나입니다. API를 공유함으로써 더 많은 개발자를 자신들의 생태계에 끌어들여 AI 기술을 사용하도록 유도하고, 이를 통해 더 많은 데이터를 수집하고 AI 모델을 개선하며 시장에서의 지배력을 확보하려는 것입니다.

그러나 이러한 전략은 성공할지, 실패할지 예측하기 어렵습니다. API를 공유하면서 빅테크들은 자신들의 기술력과 데이터를 다른 개발자들과 공유해야 하기 때문에 보안 문제와 경쟁력 하락의 위험성이 있습니다. 또한, 개발자들이 독자적인 앱을 개발하면서 AI 기술을 활용하는 것은 AI 시장을 더욱 다양하게 만들어 시장 경쟁력을 높일 수 있는 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다.

따라서, 빅테크들은 AI 기술을 공유하는 전략을 적극적으로 활용하면서도, 안정적인 수익모델과 보안 정책을 구축하여 안정적인 성장을 이끌어 나가야 합니다. AI 생태계 선점을 위해 경쟁하는 모든 기업들은 이러한 점을 유념해야 합니다.

 

 

 AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 글로벌 시장에서도 큰 성장을 이루고 있습니다. 특히, AI 기술을 활용한 서비스와 애플리케이션은 사용자 경험을 크게 향상하고 있습니다. 이러한 흐름은 한국 시장에도 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

한국에는 이미 인공지능 분야에서 전문 기업들이 존재하고 있지만, 새로운 기술 발전과 글로벌 시장 동향에 대응하기 위해서는 지속적인 연구개발과 투자가 필요합니다. 또한, 새로운 비즈니스 모델과 서비스를 개발해 나가는 기업들이 더 많이 등장할 것으로 예상됩니다. 이를 위해서는 다양한 산업 분야와의 협업과 융합이 필요하며, 적극적인 정부 정책 지원도 중요합니다.

AI 생태계에서 선두적인 위치를 차지하기 위해서는 글로벌 시장 동향과 기술 흐름을 적극적으로 파악하고 대응해 나가는 것이 필요합니다. 또한, 사용자 중심의 AI 서비스 개발과 혁신적인 비즈니스 모델을 구축하는 것이 중요합니다.

 

다중 언어모델(LLM : Large language model)은 최근 몇 년간 자연어처리 분야에서 큰 변화를 가져왔습니다. 이전에는 작은 언어모델이 여러 개 연결되어 사용되던 방식이 일반적이었지만, LLM은 하나의 모델로 다양한 언어의 데이터를 학습시켜 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 자연어 기반의 인공지능 서비스가 보다 정교하고 다양화되어 발전할 수 있게 되었습니다.

그러나 LLM을 학습시키기 위해서는 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 인프라스트럭처가 필요합니다. 이는 기존에는 가능하지 않았던 초대규모의 인공지능 모델을 만들 수 있게 되었지만, 한편으로는 대규모 AI 모델을 보유한 기업들이 독점적으로 시장을 지배하게 될 우려도 있습니다.

 

오픈 AI의 경우 처음에는 인공지능 소스 코드를 오픈소스 화하여 안전하고 평등한 인공지능 발전을 추구하며 시작했지만, GPT-3부터는 마이크로소프트(Microsoft)를 통해 API를 독점적으로 공급하고 있습니다. 이로 인해 AI 생태계를 두고 마이크로소프트와 오픈 AI가 독점할 것이라는 우려가 나오고 있습니다.

 

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하지만 AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 여러 기업이 경쟁하여 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 또한 오픈AI와 같은 기업들도 인공지능 발전을 추구하는 데 있어서 독점적인 입장을 지키지 않고, 협력과 공유를 통해 보다 발전된 인공지능 생태계를 만들어갈 가능성이 있습니다.

 

오픈소스 LLM 라마(LLaMA)의 등장은 챗GPT의 독점적 지위를 도전하는 중요한 발전입니다. 라마를 기반으로 다양한 미니GPT를 개발하는 학계, 연구소, 개인들의 활동은 LLM 기술의 보급과 발전을 촉진할 수 있습니다. 그러나 AI 생태계는 여전히 경쟁적이고 독점적인 특성을 가지므로, 승자독식으로 수렴할 가능성도 높습니다. 따라서 오픈소스 LLM 기술을 활용하는 기업이나 개인들은 새로운 차별화된 서비스를 제공하여 새로운 시장을 개척하는 것이 중요합니다. 이를 위해 필요한 것은 고도화된 AI 기술과 함께 적극적인 비즈니스 전략 수립이 필요합니다.

 

AI무기의 발전과 사용은 국가안보와 밀접한 연관이 있습니다. AI무기는 인간이 아닌 기계가 살상을 일으키는 것이기 때문에 인간의 도덕적 판단과는 다른 측면이 있습니다. 그러므로 국제사회에서 AI무기의 사용에 대한 규제와 책임 있는 사용 방안을 모색하는 노력이 필요합니다.

그러나 현재로서는 국제적인 규제가 없는 상황에서, 군사적인 목적으로 AI무기가 개발되고 사용되고 있습니다. 이는 미국과 중국을 비롯한 다수의 강대국에서 경쟁적으로 AI무기를 육성하는 이유가 있습니다. 이는 실제 'AI전쟁'을 대비한 물밑 움직임도 빨라지고 있는 실정입니다.

따라서 인공지능(AI)의 책임있는책임 있는 군사적 사용 방안에 대한 국제적인 논의와 규제가 필요합니다. 이를 위해서는 국제사회에서 함께 노력해야 하며, 모든 국가는 책임 있는 사용 방안에 대해 적극적으로 참여해야 합니다. 이는 인간의 안전과 평화를 위한 필수적인 과제입니다.

 

AI거버넌스(AI Governance)는 AI 기술이 사회 전반에 미치는 영향을 최소화하고 이를 지속 가능한 방식으로 관리하고 조율하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해서는 다양한 이해관계자들 간의 협력과 의사소통이 필요하며, 국가와 민간 부문 모두가 참여해야 합니다.

국가 주도의 AI전략 개발은 각국이 AI 기술 발전에 대한 방향성을 제시하는 것이며, AI거버넌스는 이를 실행하기 위한 구체적인 방안을 제시하는 것입니다. 예를 들어, 개인정보 보호, 공정한 알고리즘 개발, 역량 강화 및 인재 양성 등의 문제에 대한 해결책을 제시하고 이를 실행할 수 있는 제도적 규제와 인프라를 구축하는 것입니다.

미국의 경우, 국가 주도의 AI이니셔티브실(NAIO), AI특별위원회 AI자문위원회(NAIAC), 국가 AI연구지원 TF(NAIRRTF) 등을 통해 AI거버넌스를 추진하고 있습니다. 이들 기관은 AI 기술 개발과 함께 AI 기술에 대한 윤리, 법률, 규제 등의 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.

중국의 경우, 국가 주도의 AI생태계 구축을 위한 차세대 AI발전계획을 수립하고 있습니다. 중국 당국은 AI 기술이 국가 체제에 부합하도록 조율하고 있으며, 이를 위해 AI 챗봇이 사회주의적 가치를 드러내야 하고, 국가 권력에 대해 선동해서는 안 된다는 가이드라인을 제시하고 있습니다. 이러한 중국의 AI 거버넌스는 다른 국가들과는 다소 차이가 있지만, 국가 체제에 맞게 AI 기술을 관리하고자 하는 중국의 의도와 목표를 반영하고 있습니다.

 

인공지능 분야는 기술 고도화와 특허 개발이 매우 중요합니다. 미국과 중국이 이 분야에서 압도적인 지위를 차지하고 있는 이유는 많은 인력과 자원을 투입해 이 분야를 선점하고 있기 때문입니다. 한편, 한국도 인공지능 분야에서 많은 연구와 개발을 하고 있지만, 미국과 중국에 비해 상대적으로 밀리고 있어서 전략적으로 대응할 필요가 있습니다.

따라서, 한국은 인공지능 분야에서 미국과 중국과 경쟁하기 위해 인력과 자원을 더욱 투입하고, 글로벌 학술·특허 정보서비스를 활용하여 최신 기술 동향을 파악하고, 협력과 교류를 더욱 강화해 나가야 할 것입니다. 또한, 미래 인공지능 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 창의적인 기술 개발과 선도적인 전략 마련이 필요합니다.

 

AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 이를 활용하여 혁신적인 제품이나 서비스를 개발하려면 충분한 R&D 기초체력이 필요합니다. 이는 AI 생태계에서 선점 경쟁에서 앞서가는 데 필수적인 요소입니다.

 

예를 들어, 딥마인드(Deepmind)가 단백질 구조 예측 분야에서 성과를 내었는데, 이는 AI를 이용하여 인간이 발현하는 대부분의 단백질 구조를 예측하는 데 성공했다는 것입니다. 이러한 성과는 알츠하이머, 파킨슨병 등 난치성 질환의 원인과 치료방법을 개발하는 데 큰 도움이 됩니다.

또한, AI 기술은 신약개발 분야에서도 매우 유용하게 사용될 수 있습니다. 딥마인드를 인수한 구글은 신약개발 분야에서도 선도적인 위치를 차지하고 있습니다. 이러한 이유로, AI 분야에서의 원천 기술을 확보하고 이를 지속적으로 개발해 나가는 기업들이 앞서가는 경향이 있습니다.

따라서, AI 생태계에서 성과를 내고 앞서가기 위해서는 R&D 기초체력을 확보하고 이를 바탕으로 지속적인 기술 개발과 혁신을 이루어 나가는 것이 매우 중요합니다.

 

유럽이 AI 규제 카드를 만지작거리는 것은 이전에 발생한 구글 독과점 문제와 같은 문제가 다시 발생하지 않도록 대응하기 위함입니다. 이를 위해 유럽연합은 세계 최초의 AI 규제 법안인 'AI ACT'를 준비하고 있으며, 이 법안에는 대규모 데이터로 훈련되는 '딥러닝'(Deep Learning) 방식의 '기초 모델'에 대한 규제 조항이 담길 것으로 예상됩니다. 이에 해당하는 것이 생성형 AI인 '챗 GPT' 등입니다.

 

하지만 유럽이 AI 규제에 나선 이유는 단순히 독과점 문제에 대비하기 위해서만은 아닙니다. 유럽에서는 빅테크에 대항할만한 AI 기업이 부족하기 때문에 자국 기술과 서비스 경쟁력을 확보해야 한다는 지적도 있습니다.

이와 같은 상황에서는 생성형 AI의 이용을 제한하는 'AI 규제론'이 전 세계에서 힘을 얻고 있습니다. 따라서 AI 업체들은 본격적인 방어전에 나서고 있으며, 마이크로소프트(MS)와 같은 대형 기업들은 전 세계 정책 결정권자들을 직접 만나 '안전한 AI'를 설파하고 있습니다. 이를 통해 각국 정부를 설득하는데 공을 들이겠다는 의미로 풀이됩니다.

 

한국 정부가 최근 발표한 초거대 AI(Hyperscale AI) 경쟁력 강화 방안은 텍스트 데이터 구축, 알고리즘 개발, 하드웨어와 소프트웨어 개발 등 다양한 전략을 포함하고 있습니다.

우선, 텍스트 데이터 200종을 구축하고 국가지식정보 통합플랫폼 상에서 저작권 제약이 없는 논문과 보고서 메타 데이터도 단계적으로 개방하기로 한 것은 매우 의미 있는 일입니다. 이를 통해 초거대 AI 개발에 필요한 데이터를 확보하고 AI의 학습 능력을 강화할 수 있을 것입니다.

또한, 인과관계 이해, 실시간 정보 반영, 편향성 필터링 등 초거대 AI의 한계를 극복할 알고리즘 개발에도 많은 노력을 기울일 예정입니다. 이를 위해 AI 혁신허브와 전문위원회 등을 통해 차세대 생성형 AI 개발 과제를 발굴하고 국산 AI 반도체 기반의 서버를 개발할 계획입니다.

정부는 또한 법률·세무, 의료보조, 심리상담, 문화·예술, 학술·연구 등 5개 전문 영역에서 생산성 혁신 프로젝트를 추진하며, 디지털플랫폼정부 테스트베드(Testbed)에서도 초거대 AI 기능이 검증될 전망입니다.

 

한국 정부의 이번 초거대 AI 경쟁력 강화 방안은 다양한 전략과 노력을 통해 초거대 AI 플랫폼 시장 선점과 전문 특화 응용 서비스 1위를 목표로 하고 있습니다. 이는 한국이 AI 분야에서 더욱 강력한 경쟁력을 확보하고 국가 발전에 기여할 수 있도록 하는 것에 큰 의의가 있습니다.

 

한국이 AI 분야에서 앞서가기 위해서는, 우선 자국의 연구 역량과 기술력을 정확하게 파악하고 강점을 강화하고 약점을 보완할 수 있는 AI 생태계 전략 수립이 필요합니다. 대학이나 연구기관을 중심으로 생성형 AI 관련 창업 생태계를 만들고, 대학·연구소·기업 간 협조 체계 마련도 시급한 과제입니다. 이를 위해서는 상용화 관점에서도 높은 성과를 나타내는 최상위권 대학들의 모범 사례를 참고하고, 상용화 가능성을 고려한 지식재산권 확보도 중요합니다.

또한, 생성형 AI 분야에서 경쟁력 있는 플랫폼을 만들어내기 위해서는 생태계 구축이 필수적입니다. 이를 위해서는 기업의 생존에 국경과 국뽕은 없으며, 합리적인 비용과 성능으로 글로벌 수준의 이용자를 확보하는 것이 중요합니다.

따라서, 국가 전략적 관점에서는 생성형 AI 분야를 우선 순위를 높게 두고, 대학, 연구소, 기업 간의 긴밀한 협력 체계를 구축하고, 지식재산권을 강화하며, 생태계 구축을 위한 적극적인 노력이 필요합니다. 이를 통해 한국은 AI 분야에서 앞서가는 미국과 중국과 경쟁하며, 세계적인 AI 리더로서 자리매김할 수 있을 것입니다.