2013년 스파이크 존즈 감독의 영화 ‘her’에서는 인공지능 사만다(컴퓨터 이름)라는 OS가 등장한다. 영화 속 주인공 시어도어는 OS1을 컴퓨터에 설치할 때 성별을 여성으로 선택하여 ‘사만다’라는 이름을 붙여준다. 영화를 보는 관객은 운영체제 사만다를 통해 기술이 계속해서 발전하는 동시에 ‘인간’을 어떻게 정의내려야 하는가에 대한 다양한 문제를 던져준다. AI 기술은 우리에게 편리성을 주고 있지만, 인간 본래의 정체성과 의사결정의 기준이 모호해지는 시대에 대한 고민을 안겨주는 것이다.
지난 10월 미국 올랜도에서 개최된 ‘가트너 심포지엄& IT 엑스포‘에서는 2019년 전략 기술 트렌드를 공개했다. 그 중 몇 가지를 살펴보면 우선 자율 사물이다. 자율 사물은 사람이 수행하던 기능들을 자동화한 로봇, 드론, 자율주행 자동차 등이 AI를 통해 주변 환경 및 사람들과 자연스럽게 상호작용하며 고차원적인 행동을 수행하는 것이다.
가트너 부사장 겸 펠로우인 데이비드 설리(David Charley)는 ‘자율 사물이 확산됨에 따라 우리는 독립적인 지능형 사물에서 벗어나 인간의 명령을 따르거나 스스로 여러 디바이스들과 함께 작동할 수 있는 다양한 지능형 사물을 도입하게 될 것’이라고 예측했다. (재인용: 자율 사물, 디지털 트윈 등 2019년 주목해야 할 IT 트렌드)
드론
예를 들면, 드론이 넓은 밭을 조사해 수확할 준비가 됐다는 결론을 내리면 자율 수확 기계가 곡식을 거두는 방식이다. 자율주행 트럭을 이용해 소포를 보낸 다음 짧은 거리는 로봇과 드론이 맡아 소비자에게 전달하는 일도 확산될 것이고, 특히 신차의 1%에도 미치지 못한 자율주행차 비중이 2021년에는 10%까지 높아질 것이라는 전망도 했다. (재인용: 자율 사물·증강 분석… 내년에 기업이 주목해야 할 ’10가지’)
증강 분석 (Augmented Analytics)
증강 분석은 머신러닝을 이용해 더 많은 양의 데이터와 숨겨진 패턴을 찾아내어 앞으로 벌어질 일을 예측, 분석하고 적절한 대안을 제시하는 기술이며, 디지털 트윈은 현실 세계에 존재하는 대상이나 시스템의 가상 모델을 지칭하는 용어로서, 가상공간에서 다양한 시뮬레이션을 실행하여 결과를 미리 예측할 수 있기에, 다양한 분야에서 효율성을 높이는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 이 외에도 블록체인, 드론, 대화형 플랫폼, 실감형 미디어 등 ‘IT 트렌드 스페셜 리포트 2019’라는 도서에서 확인할 수 있다.
이러한 발표처럼, 삼성전자를 비롯해 인텔, 아마존, 구글 등 세계 정보기술(IT) 기업들이 인공지능(AI) 반도체 개발에 경쟁적으로 뛰어들고 있다. 그중에서도 인공지능 기술의 발전이 자율주행차 및 로봇에 탑재하는 AI 반도체 수요로 확대되면서 먼저 시장을 선점해 영향력을 넓히려는 기반구축에 투자하고 있는 양상이다.
AI 반도체는 기존 중앙처리장치(CPU)가 정보를 입력하는 순서대로 계산하는 것과 달리, 한꺼번에 많은 연산을 동시에 처리하는, 쉽게 말해 인간의 뇌가 수많은 정보를 동시에 처리하는 것처럼 이미지 처리, 음성 인식 등 복잡한 연산을 동시에 분산처리하는 기술이다. 앞서 가트너가 예측한 자율사물, 증강분석 등의 베이스가 되는 반도체이기에 앞다투어 영향력을 확보하려고 하는 것이다.
미국 최대 전자상거래 업체인 아마존이 AI 반도체 개발 조직을 이미 만들었고, 세계 1위 전기차 기업 테슬라는 자율주행차용 AI 반도체 개발에 들어갔으며, 중국의 알리바바는 크네론. 캠브리콘 등 AI 반도체 기업에 투자하고, 인텔은 알테라, 너바나를 인수하는 등 AI 반도체 기업에 대한 투자와 인수를 활발히 하고있다.
여기에 주요 국가의 정부들도 AI 반도체 연구개발(R&D)에 투자를 아끼지 않고 있는데, 중국은 과학원 산하에 인공지능혁신연구원을 설립하고, 일본 경제산업성은 벤처, 연구소, 대학 등에 자금을 지원하고 있다.
특히 차세대 AI 반도체 *뉴로모픽 칩이라는 기술을 인 텔에서는 인간의 뇌 신경망을 모방한 ‘로이히’로 개발 중이다. 즉 동물로 치면 바닷가재 수준의 인공지능을 구현할 수 있는 기술이다.
*뉴로모픽 칩: 인공지능 기능을 구현할 수 있는 반도체인 뉴로모픽 칩(neuromorphic chip)은 ‘신경 모방 칩’이라고 불린다.
IBM은 사무용 기기를 생산하는 사업으로 출발해 중대형 컴퓨터 개발을 선도한 다국적 기업이다. 이곳에서는 꿀벌의 뇌 처리 수준에 근접한 ‘트루노스’를 개발하고 있으며 퀄컴, ARM 등 다른 반도체 기업도 뉴로모픽 칩에 대한 연구가 한참이다.
이러한 AI 반도체 개발은 기존 산업 영역 간 장벽을 무너뜨리는데, 중국의 스마트폰 제조사인 화웨이는 지난해 말 AI 반도체 ‘기린 970’을 탑재한 프리미엄 스마트폰 ‘메이트10’을 공개했으며, 애플도 아이폰X에 자체 AI 반도체 ‘A11 바이오닉’을 탑재했고, 구글 역시 ‘TPU’라는 이름의 뉴로모픽 칩을 인공지능 알파고 제로에 장착했다고 한다. (재인용: 세계 IT공룡, ‘AI 반도체’ 개발 경쟁…‘반도체 한국’의 새 블루오션 될까?)
그렇다면 왜 이렇게 AI 반도체로 IT기업들이 몰릴까?
사실 인공지능(AI)에 대한 IT기업들의 오랜 투자는 미래 먹거리의 확보이기도 하지만 좀 더 현실적인 이유는 ‘미국 반도체의 무게중심이 인텔에서 엔비디아로 이동하는 것과 같은 맥락’으로 인텔의 CPU보다 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 인공지능 프로그램 구동에 적합하기 때문이라고 영국 경제주간 이코노미스트는 말했다.
‘ 엔비디아!! ’
다소 낯선 이름의 엔비디아는 어떤 회사지? 라는 의구심이 생기지 않을 수가 없다. 엔비디아는 미국의 컴퓨터 GPU 설계 회사이자 독립형 GPU 리테일시장 점유율, 자율주행 자동차 부분에서 1위를 달리는 회사이다.
딥러닝 쪽에서도 매우 알려져 있으며, AMD(중앙처리장치, 마이크로프로세서, 마더보드 칩셋, 휘발성 메모 리 등을 제작하는 회사)도 엄청나게 투자하던 분야로서, *쿠다 플랫폼 등의 기술과 함께, 2018년 9월 기준으로 시가총액이 1600억 달러 수준으로 월드 디즈니, 넷플릭스와 비슷한 규모를 유지하고 있는 미래가 밝은 회사이다.
*(CUDA; Compute Unified Device Architecture. 그래픽 처리 장치(GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술. 엔비디아가 개발)
즉 엔비디아의 GPU가 곧 인텔이 지배했던 중앙처리장치(CPU)보다 자율사물, 증강분석, 디지털 트윈 등 미래의 다양한 비즈니스에 더 적합하다는 말이다. 엔비디아의 다양한 그래픽 처리 장치는 자율주행차, 데이터 패턴, 시뮬레이션 등에 필수적인 것은 물론 소비자의 시각적인 감성의 자극을 통해 제품의 효용성과 기업의 이익 극대화에 기인하기 때문이다.
특히 특허청에 따르면 지난 2015년 77건에 머물던 AI 반도체에 관한 국내 특허출원은 지난해 391건으로 5배 넘게 증가했다. 정부도 AI 반도체 분야 개발에 약 2조5000억 원의 R&D 자금을 향후 10년 동안 투입한다고 발표했을 정도로 AI 반도체는 한국 반도체 산업에 새로운 블루오션이 될 수도 있다.
그러나 한국을 ‘반도체 강국’이라고 부르지만 정확하게 얘기하면 D램, 낸드플래시 중심의 ‘메모리 반도체 ‘강국’ 이다. AI 반도체는 시스템 반도체로 분류되는데, 앞서 가트너가 예측한 대로 쓰임새가 넓어질 AI 반도체에서 경쟁력을 확보한다면 상대적으로 기술력이 약한 시스템 반도체 분야에서 새로운 기회를 잡을 수 있다는 말이기도 하다.(재인용: 세계 IT공룡, ‘AI 반도체’ 개발 경쟁…‘반도체 한국’의 새 블루오션될까?)
한양대 송용호 교수는 ‘AI 반도체는 경쟁국들도 공격적으로 투자에 나서고 있어서 한국이 앞으로 주도권을 쥘 것이라고 예단하긴 힘들다’ 며, ‘한국이 강한 메모리 반도체와 시너지를 낼 수 있는 식으로 기술 발전 방향을 설정해야 할 것’이라고 조언하는 가운데, 삼성전자가 차량용 반도체 시장에 본격 대응하기 위해 차량용 반도체 전용 브랜드를 출시했다.
차량용 반도체 시장은 PC, 스마트폰을 잇는 반도체 수요의 보고(寶庫)로서 반도체 기업들의 새 격전지로 주목받고 있는 분야로서 독일 볼프스부르크에서 개막한 ‘국제 자동차부품 박람회’에서 자동차용 프로세서 브랜드 ‘엑시노스 오토’와 자동차용 이미지 센서 브랜드 ‘아이소셀 오토’를 선보이고 차세대 부품 라인업을 공개했다.
차량용 반도체는 2020년쯤 본격 상용화될 자율주행차의 눈과 두뇌 역할을 담당하는 주요 부품으로서, 특히 전방 추돌 경보, 차선 이탈 경보 등 핵심 기능을 관장하는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에서 차량용 반도체는 센서로부터 주행환경, 탑승자 정보 등을 감지해 구동 장치에 전달하는 역할을 한다.
현재 일반적인 자동차 한 대에 반도체가 약 300개 정도 쓰이는데, 자율주행차는 차 한 대당 약 2000개 이상의 반도체가 들어갈 것으로 전망되는 분야이기에 삼성전자로서는 향후 자율사물 등 자율주행차 분야에의 역할을 위한 미래 먹거리로의 투자는 당연할 것이다. 특히 차량용 반도체는 문제가 발생하면 치명적인 자동차 사고로 이어질 수 있기 때문에 고도의 기술 수준과 완성도를 요구하므로, 15년 이상 쓸 수 있을 만큼 내구성도 높아야 하기에 웬만한 업체들은 쉽게 도전할 수 없는 시장이기도 하다.
다만, 삼성전자가 미래 먹거리를 위한 AI를 베이스로 한 자동차 반도체에 투자하는 이유는 메모리 위주 반도체의 한계뿐만 아니라, 글로벌 투자은행 모건스탠리가 발표한 ‘PC. 모바일. 데이터센터 등 전 세계 반도체의 수요처에서 반도체 수요가 크게 줄고 있다’는 메모리반도체 시장의 불황을 예고하는 것에 있다. 삼성전자는 스마트폰 시장에서 여전히 전 세계 1위지만 시장 점유율은 하락하는 추세에 있고, 여기에 화웨이. 샤오미 등 중국 업체들이 삼성전자를 바짝 추격하고 있는 상황이라 최대의 실적을 내는 삼성전자로서도 새로운 수입원을 고민할 수밖에 없는 상황이란 점 또한 간과해서는 안 될 부분이다.(재인용: ’38조원’ 차량용 반도체 도전장 낸 삼성전자…’반도체 고점론’ 위기 돌파하나)
자, 그렇다면 지금껏 AI반도체, 차량용 반도체 등. 여러 역할별로 불리는 이 반도체들은 고객들에게 어떠한 효용성을 제공할까? 또한 B2B로서의 역할만을 위한 비즈니스? 아니면 개인들의 디바이스나 라이프에도 어떤 영향을 미칠까? 라는 생각은 마케터로서 너무나 당연히 할 수밖에 없다. 더구나 지금의 디지털 시대는 모든 것이 링크되어 있고, 모든 사물이 공유 또는 플랫폼으로 커넥팅 되어 있는 상황이라 그 효용성은 무궁할 것으로 예상된다.
AI 반도체를 바탕에 둔 이 기술은 우리의 일상적인 생활뿐만 아니라 업무 환경도 크게 변화시키고 있다. 그 영향은 크게 두 가지로 첫째, AI 기술을 이용하여 기존의 업무를 대체하는 것이다. 현재는 단순하고 반복적인 업무에 집중적으로 적용되고 있으나, AI 기술이 빠른 속도로 발전하면서 오랜 경험이나 복잡한 지식을 요구하는 업무에도 AI 기술이 적용될 것이다. 물론 여기에도 반도체의 정보처리 기술이 활용될 것은 당연할 것이고,
두 번째는 AI 기술이 업무를 보조하는 서비스를 제공할 때도 반도체의 메모리나 인간의 뇌에 해당하는 능력을 발휘할 것이다. 특히, 의료 서비스나 법률 서비스와 같이 전문화된 지식 서비스 분야에서 고도의 지적인 AI 반도체의 역할이 적용되는 것은 당연할 것이다. 최근 AI 기술이 정교해 지면서 인간의 지적 활동의 많은 부분을 흉내 낼 수 있게 되어 공장 자동화를 넘어서 업무 자동화의 역할을 하고 있다.
인간의 지적 활동을 가장 많이 요구한다는 바둑에서 AI 기반의 ‘알파고’가 인간과의 대국에서 크게 승리하는 것을 지켜본 많은 사람들은 과연 AI 기술이 인간의 업무를 어느 정도까지 대체할 수 있을지에 대하여 논의가 시작됐다. 2015년 Mc Kinsey가 실시한 조사에 의하면, 800여 개의 직업에서 공통적으로 수행하는 약 2,000여 개의 개별 활동의 45%가 이미 컴퓨터에 의하여 자동화되었다고 조사된 자료를 근거로 2018년으로 유추해 보면 자동화는 80% 이상이라고 봐야 할 것이다.
그러나 아직 의료, 법률, 투자 서비스와 같이 지식 집약적인 직종에서는 아직까지 AI를 바탕에 둔 반도체 기술이 완전히 인간의 업무를 대체하지는 못하고 있지만, 인간의 업무를 효율적으로 처리하는 데 도움을 줄 수 있는 다양한 지식과 정보를 제공해주어 과거 고비용과 오랜 시간이 걸렸던 업무를 좀 더 신속하고 정확하게 처리할 수 있게 도움을 주고 있다.
특히 전문서비스 분야는 일반적으로 수많은 정보와 지식을 검색하고, 정리하는데 많은 시간과 노력이 소요되다 보니 전문가들에게는 무엇보다도 오랜 경험이 업무의 효율성과 성과를 좌우하는 주요한 요소였지만, 최근에 들어 지능형 서비스는 전문가들의 의사결정의 질을 크게 상승시키고 있다.
최근 조선일보 보도에 따르면, 가천대 길병원에서 Watson 컴퓨터를 도입하여 의료진의 암 진단과 치료를 보조할 계획이라 공개되었고, 외에도 미국의 Enlitic 사는 딥러닝 기술을 이용하여 CT, MRI, 현미경, 방사선 사진 등과 같은 영상자료를 자동적으로 분석하여 종양의 특성을 분석하고, 환자의 유전자 정보를 결합하여 암을 진단 및 치료 방법을 제안해 주는 지능형 서비스를 제공하고 있다.
물론 여러 분야의 경제적, 사회적 그리고 순기능과 역기능에 대한 세부내용은 위의 표에서 확인이 가능하지만, 최근 AI 기술이 상업적으로 가장 발전한 분야가 바로 자율사물의 대표적인 개념인 ‘자율자동차’ 분야일 것이다.
앞에서 언급한 바와 같이, 크고 작은 사고로 이미 사고에 대한 책임이 누구에게 있는지에 대한 논란이 사회적 문제로 크게 대두 되고 있는 상태이다. 아직까지 구체적인 사례는 없지만, 의료분야와 투자 분야와 같이 개인에게 막대한 신체적, 재정적으로 손해를 미칠 수 있는 분야에서는 사고 시 책임 소재에 대한 이슈는 매우 중요하다.
그러므로 이 분야에서 AI 반도체 기술이 더욱 폭넓게 사용되기 위해서는 이러한 이슈가 선결돼야 한다. 자칫 전문적인 AI 시스템에 대한 전문적인 이해도가 낮아 더 이상 활용되지 못하거나, 이유와 책임소재 등 법적 해석이 명확하지 못하다면 여러 사회문제를 낳기 마련이고, 아울러 이러한 시스템의 도입이 인간의 삶에 있어서 얼마나 질적인 편리를 줄 것인지 혹은 불편을 줄 것인지 등에 대해 여러 논의들이 함께 진행한다. 일부 엔지니어들의 기술우선주의에 의한 주장과 기존 과정의 변화에 대한 두려움을 앞세운 사회전문가들 사이에 마음을 여는 소통이 필요한 부분들이다. (재인용: 정보화정책 제23권 제4호, 2016년 겨울호)
왜냐하면, AI 반도체 기술은 빌딩내 음료를 구입하는 단순한 밴딩머신의 기술이 아니기에 더 더욱 깊이 있는 커뮤니케이션은 필요한 것이다. 미래의 AI 기술은 위와 같은 긍정적인 영향뿐만 아니라 부정적인 영향도 우리 생활에 크게 미치게 될 것이기에 항상 사회변화의 트렌드를 읽고 있는 마케터들에게는 깊이 있는 연구가 필요하다.
AI 기술을 이용한 지능형 제품이나 서비스가 여러 분야에 널리 활용되면 예측치 못한 대박의 매출이 일어날 수도 있을 것이고, 경험하지 못했던 불행한 일도 일어날 수 있다. 이는 마케터들에겐 기회이거나 새로움에 대한 호기심으로 판단해 볼 수는 있으나 트렌드는 흘러가기 마련이며, 지금의 기술은 항상 다음의 기술에 따라 잡히게 되어있다는 점을 이해한다면 영화 her의 또 다른 ‘사만다’를 만날 수 있을 것이다. (출처;월간마케팅)
Gil Park님의 브런치에 게재된 글을 모비인사이드가 한 번 더 소개합니다.
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