*이 글은 외부 필자인 신필수님의 기고입니다. 지난해 1월 오픈AI가 AI 화가 달리를 공개했습니다. (참조 - 오픈AI 홈페이지 바로가기) AI 연구소 오픈AI에서 공개한 달리는, 그려달라는 것은 무엇이든지 그려주는 AI 화가입니다. 예를 들어 '해가 뜨는 풀밭에 앉아있는 여우의 모습을 모네의 그림체로 그려줘'라고 입력하면 정말 묘사한 대로의 그림을 뚝딱 만들어냅니다. 올해 4월에는 '달리2'가 등장하면서 그 퀄리티가 한층 더 높아졌습니다. 달리와 달리2 모두 AI 언어 학습 모델 GPT-3를 기반으로 한다는 점은 차이가 없는데요. * GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) 오픈AI에서 만든 GPT-n 시리즈의 3세대 언어 예측 모델입니다. 딥러닝을 이용해 번역과 대화, 작문 등 인간다운 텍스트를 만들어내는 자기회귀 언어 모델입니다. 하지만 달리2는 묘사력이 리얼해졌고 해상도도 최대 4K까지 지원합니다. 더 빨리, 고해상도의 이미지를 만들어 내는 것이죠.

TV뉴스를 보면 종종 이렇게 생산라인 돌아가는 모습이 나옵니다. 생산라인의 로봇들은 제품을 만들기 위해 일사불란하게 움직입니다. 로봇들은 이리저리 부품을 집어 들고, 휙휙 돌리면서 조립을 하고요. 페인트칠을 하거나 용접을 하기도 합니다. 모르긴 몰라도 제 눈엔 이 시대의 최첨단 기술이 너무나 완벽해 보였습니다. 컨베이어 벨트 위 로봇의 손길을 몇 번만 거치면 자동차 같은 복잡한 제품도 뚝딱! 하고 만들어질 것만 같았습니다. 그런데 말이죠. 사실 우리가 생각하는 것만큼 현 로봇 자동화 시스템이 완벽하진 않다고 합니다. 로봇이 해낼 수 있는 일에는 한계가 존재하고, 그러다 보니 기술로 대체할 수 없는 일이 여전히 많다는 것입니다. 오늘 소개할 스타트업은 '씨메스'입니다. 씨메스는 AI 로보틱스 스타트업으로 제조 현장에서 활용할 수 있는 '똑똑한 로봇'을 만듭니다. 지난해와 올해에 걸쳐 300억원 규모의 시리즈B 투자를 받으면서 이목을 끈 회사이기도 한데요. 씨메스가 만드는 로봇은 기존 산업용 로봇과 무엇이 다르다는 걸까요.

네이버와 카카오의 대표적인 서비스! 하면 뭐가 떠오르시나요. 아마 대부분은 포털이나 메신저 내지는 이를 기반으로 한 커머스, 콘텐츠, 핀테크 서비스 등을 떠올리셨을 듯합니다. 실제로 두 기업은 일반 소비자 대상의 수많은 B2C 서비스를 시장에 안착시킨 바 있죠. 그런데 두 기업이 최근 몇 년 사이 B2B(기업 간 거래) 사업에도 본격적인 드라이브를 걸고 있다는 사실을 아는 분들은 많지 않은 것 같습니다. 두 회사는 각각 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈라는 자회사를 앞세워 클라우드-AI 분야에서 B2B 사업을 전개하고 있는데요. 일반 소비자를 대상으로 하는 사업이 아니다 보니 앞서 언급한 B2C 서비스들에 비해서는 잘 알려지지 않은 게 사실입니다. 오늘은 국내 대표 IT 기업인 네이버와 카카오의 B2B 자회사 현주소에 대해 이야기 해보겠습니다. 네이버클라우드와 카카오엔터프라이즈의 지난해 실적을 분석했고요. 그룹 내 이들 자회사의 존재감과 성장세 등을 살펴봤습니다. 또 이들 자회사를 바라보는 업계 관계자들의 시각과 향후 전망에 대한 이야기도 살짝 담아봤습니다. 네이버클라우드와 카카오엔터프라이즈는 어떤 회사? 먼저 두 B2B 자회사에 대한 소개를 간략히 해보겠습니다. 이들 자회사는 한마디로 기업 고객이 필요로 하는 IT 인프라와 서비스를 제공하는 회사라고 볼 수 있습니다. 클라우드를 기반으로 서버나 스토리지 같은 인프라를 제공하거나(IaaS) 개발에 필요한 플랫폼(PaaS)을 제공하기도 하고요.

"메타버스(3차원 가상세계) 시대에 페이스북은 메타(Meta)가 아니고 오픈타운(opentown)이 될 겁니다" "지금까지의 소셜네트워크서비스(SNS)는 현실의 인간관계를 온라인 공간으로 옮겨 놓는 일에 초점을 맞췄는데요" "가까운 미래엔 온라인 공간에서 만난 이들을 중심으로 인간관계가 형성될 전망입니다" "오픈타운만의 독자적 기술인 '소셜AI'가 이를 뒷받침할 수 있습니다" (김진욱 마인드로직 공동대표) 마인드로직은 인공지능(AI) 개발 기업으로 소셜AI 메타버스 채팅 플랫폼인 오픈타운을 운영하고 있습니다. 소셜AI는 이용자의 말과 성격을 학습한 뒤 자동으로 다양한 사람들과 대화하는데요. 이용자가 오픈타운에 접속하지 않는 시간에도 자신과 닮은 인공지능이 활동하며 친구를 사귑니다. 지금까지 등장한 인공지능이 대리인에 가까운 개념이었다면 오픈타운의 소셜AI는 이용자의 분신인 셈인데요. 소셜AI는 묻는 말에 적당한 정보를 찾아내는 것을 넘어 상황에 맞는 답변을 판단해 대답합니다. 주 이용자는 10대 후반에서 20대 초중반으로 Z세대의 새로운 만남의 장으로 떠오르고 있는데요. *Z세대 1990년대 중반에서 2000년대 초반에 걸쳐 태어난 젊은 세대로 어릴 때부터 디지털 환경에서 자란 디지털 네이티브(디지털 원주민)가 특징. 마인드로직의 김진욱, 김용우 대표는 오픈타운에서 인공지능으로 진정한 친구를 사귈 수 있다고 밝혔습니다. 두 대표를 만나 소셜AI는 무엇이고 Z세대에게 각광받는 이유는 무엇인지에 대해 이야기 나눠봤습니다.

*이 글은 외부 필자인 김가현님의 기고입니다. '인공지능 기술로 어떤 것들이 편해질까? 가장 먼저 떠오르는 키워드 중 하나는 자율주행인데요. 글로벌 시장조사기관인 스태티스타에 따르면, 전 세계 자율주행차 시장 규모는 2022년 약 18조8000억원(146억달러)으로 전망됩니다. 또한 2025년에는 약 51조300억원(396억달러) 규모로 성장할 것으로 예측되고 있습니다. (참조 - Projected autonomous vehicle market size) 자율주행이라고 하면 자율주행 자동차만 생각하게 될 수 있죠. 자율주행이 가능하게 하는 소프트웨어에 집중하는 업체들이 있습니다. 특히, 도로 위 객체 인식 및 분류 기능에 집중하는 시장이 있는데요. 바로 자율주행차의 눈이라 할 수 있는 '센서' 시장입니다. 지난 1월 'CES 2022'에서 가장 주목받은 자동차 산업기술이기도 했죠. 이 시장은 모빌아이라는 이스라엘 업체가 전 세계 자동차 센서 시장의 90%를 장악할 만큼 이미 독보적인 지위를 차지하고 있는데요. 여기에 국내 업체 스트라드비전이 도전장을 내밀었습니다. 스트라드비전은 한국의 모빌아이가 될 수 있을까요. 양사의 특징과 스트라드비전이 시장을 장악하기 위해 내세운 차별화 전략을 살펴봤습니다. (참조 - 현대차, 올해 자율주행 레벨3 신차로 승부) 1. 기존 시장 및 모빌아이 소개 자율주행에서 핵심은 도로 및 운전 환경에서의 객체 인식 -객체 분류 - 차량제어로 이뤄져 있습니다. 여기서 모빌아이, 스트라드비전이 모두 집중하는 기술은 바로 도로 및 운전 환경에서의 '물체 인식, 물체 분류 기술'입니다.

*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 우리의 모든 온라인 활동은 흔적을 남깁니다. 그런 디지털 흔적을 분류하고 분석해 의미를 도출하고 있는 AI가 있는데요. 그들은 사실 우리 자신보다 우리를 더 잘 알 수도 있을 것 같아요. 그럼 이쯤에서 만약 AI가 나를 어떻게 분류하고 있는지 확인할 수 있다면 어떠신가요? 대부분 궁금해하실 것 같아요. 특별히 구글에서는 개별 유저들을 어떻게 분류하고 있는지 그 내용을 공개하고 있는데요. 해당 사항을 잘 모르는 분들이 많아 알려 드리면 재미있어하더라고요. 지금 독자 여러분들께서도 바로 확인해 보실 수 있는데요. 핸드폰을 손에 쥐고 있다면 아래 순서대로 차근차근 따라 해 보시면 쉽게 확인해 보실 수 있습니다. 구글 AI는 과연 나를 어떻게 분류하고 있을까요? * 유튜브 앱 -> 우상단 프로필 아이콘 클릭 -> Youtube의 내 데이터 -> 광고개인최적화 -> 광고 설정 업데이트 위 메뉴를 따라 들어가면 나에 대해, 상당히 다양한 라벨링이 되어 있는 걸 알 수 있는데요. 내가 검색하고 시청했던 행동에 기반한 선호 내역이 모두 다 포함돼 있는 걸 알 수 있습니다. 특히 재미있는 부분은 바로 데모 그래픽 통계와 관련된 부분입니다. 연령, 성별, 국가는 기본이고요. 소득 수준, 자녀 유무, 부동산 소유 유무, 소속된 회사의 규모까지 확인할 수 있습니다. 그러니까 내가 현재 기혼자인지 미혼자인지. 기혼자라면 자녀가 있는지, 또 자녀가 있다면 몇 세 정도 되는지가 나타나 있습니다.

오늘 기사는 간단한 퀴즈로 시작해 보겠습니다. 코엑스(COEX)엔 CCTV가 몇 대 설치되어 있을까요? 두구두구두구~ 정답은~ 1000대 이상입니다. 정말 많죠? 매일 1000대가 넘는 CCTV가 수집하는 데이터의 양은 상당한 수준일 겁니다. 수집한 데이터에서 추출할 수 있는 비즈니스 인사이트도 다양하겠죠. 월별 방문 고객 추이를 분석할 수도 있겠고요. 고객의 성별이나 연령대부터 동선 같은 통계도 확보할 수 있을 것입니다. 또 이렇게 수집한 막대한 데이터를 AI와 접목한다면 좀 더 강력한 비즈니스 전략을 수립하는 것도 가능하겠죠. 그런데 안타깝게도 CCTV 촬영본을 비즈니스를 목적으로 활용하는 것은 불가능합니다. 개인정보 보호법을 위반하는 것이기 때문입니다. 개인정보 보호법은 범죄의 예방이나 시설 안전, 화재 예방 같이 특정한 몇 가지 목적 외에는 CCTV를 활용할 수 없도록 명시하고 있습니다. (참조 - 개인정보 보호법) 다만! 한 가지 방법이 있습니다. 얼굴 등 개인정보가 포함된 부분을 '비식별화' 처리하면 비즈니스 통계 작성에 데이터를 활용할 수 있습니다. 오늘 소개할 스타트업은 바로 이런 비식별화 기술을 개발-공급하는 '딥핑소스'입니다.

*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 유튜브 플랫폼에는 얼마나 많은 영상이 있을까요? 봐도 봐도 끝이 없을 것 같은데요. 1분에 무려 500시간 분량의 영상이 업로드되고 있다고 합니다. 그러니까 지금 이 문장을 쓰고 있는 중에도 최소 몇천 시간 분량이 새로 업로드되었겠네요. 실로 엄청난 규모감에 압도되는 것 같은데요. 잘 생각해 보면, 이렇게 많은 영상 속에서 유저의 눈에 띄지 않는다면 세상에 존재하지 않는 것이나 다름없을 것 같아요. 그렇다면 우리 영상은 어떻게 고객의 눈에 띌 수 있을까요? 유튜브의 영상 노출 원리(알고리즘)에 대해서 알아야 하는 이유입니다. 이번 글에서는 바로 그 원리의 2가지 관점에 대해 이야기하겠습니다. 첫째는 콘텐츠 관점에서의 노출 원리이고, 둘째는 광고 관점에서의 노출 원리입니다. 유튜브 세계에서 통용되는 원리와 문법을 익히고 적극 활용하실 수 있길 바라며! 이번 글 시작하겠습니다. 1. 콘텐츠 관점 첫째로, 광고비를 쓰지 않는 콘텐츠 관점에서 노출 원리를 살펴보겠습니다. 우리가 유튜브 채널에 영상 하나를 업로드하고 제발 조회수가 많이 나오길 기도하는 것 이외에 아무것도 하지 않는다면 바로 이 경우에 해당됩니다. 광고비를 쓰지 않기에 고객에게 강제로 노출할 길은 없으며, 오직 유튜브의 추천 알고리즘을 통해 고객에게 추천되어야 합니다. 이때 유튜브의 추천은 크게 3단계로 설명할 수 있습니다. 노출 - 검증 - 확산의 단계가 그것이죠.

*이 글은 외부 필자인 양동신님의 기고입니다. CEO의 프리젠테이션을 생각하면 먼저 스티브 잡스가 떠오릅니다. CEO임에도 불구하고 기술 및 전략의 세부까지 완벽하게 이해하고 있으니 가능한 유려한 프리젠테이션이었습니다. 그가 떠나간 지 십 년이 훌쩍 지났지만 여전히 그의 프리젠테이션은 우리 기억 속에 강하게 자리 잡고 있습니다. 최근 어느 기업의 프리젠테이션을 보며, 오래전 스티브 잡스가 떠올랐는데요. 현존하는 반도체 기업 중 시가총액이 가장 높은 엔비디아의 창업자이자 CEO, 젠슨 황이 그 인물이었습니다. 1963년 대만에서 출생한 미국인인 젠슨 황은 환갑에 가까운 나이인데요. 한 시간 반이 넘는 프리젠테이션을 처음부터 끝까지 이끄는 모습을 보여줬습니다. 분명 중간중간 이해하기 어려운 수준의 고차원 기술에 대한 소개도 있었는데, 그는 일상의 언어로 아주 자연스럽게 설명을 이어 나갔습니다. 회사를 맨손으로 만들고 스스로 GPU를 발명한 사람이니 가능한 일입니다. 그 옛날 아인슈타인은 아래와 같은 말을 남겼는데요. "If you can't explain it simply, you don't understand it well enough. (타인에게 말로 쉽게 설명할 수 없으면, 제대로 이해하지는 못한 것이다)" 그는 분명히 엔비디아의 거의 모든 기술을 제대로 이해하고 있는 것으로 보였습니다. 그렇다면 이번 GTC(GPU technology conference)를 통해 현존하는 최고의 반도체 팹리스 기업, 엔비디아는 어떤 미래를 만들어나가고 있는지 한번 들여다보겠습니다.

"2011년 카카오에 인수합병이 됐는데요. 어쨌든 첫 번째 프로덕트는 결국 실패라고 판단했습니다" (이참솔 리턴제로 대표) 리턴제로는 통화 녹음을 문자 채팅처럼 보여주는 인공지능(AI) 앱 '비토'를 개발한 곳입니다. 2018년 카카오 출신 이참솔 대표가 설립했습니다. 비토는 2020년 3월 베타 버전을 거쳐 2021년 4월에 정식 서비스를 시작했는데요. 2022년 2월 기준, 월간 활성 이용자 수(MAU)는 10만명 정도이고요. 앱 다운로드 수 약 48만회입니다. 누적 음성인식 처리 시간은 430만 시간이고요. 누적 처리 통화 수는 1억1179만 건입니다. 짧은 기간 이용자가 가파르게 늘고 있는데요. 이에 힘입어 2021년 7월엔 160억원 규모의 시리즈B 투자금을 유치했습니다. KTB네트워크, 에이티넘인베스트먼트, 하나벤처스, 컴퍼니케이파트너스 등이 투자했습니다. 누적투자금액은 총 198억원입니다. 최근에는 '비토' 무료화를 선언했습니다. 이참솔 대표를 만나 카카오 퇴사 후 재창업한 이야기부터 '비토' 무료화 이유까지 들어봤습니다. (참조 - AI 전화앱 '비토', 160억 시리즈B 투자 유치) (참조 - 비토, 변환 서비스 무료화) "리턴제로는 어떤 회사인가요?" "음성인식 AI 기술로 B2C, B2B 서비스를 만드는 데 집중하는 회사입니다" "AI 스타트업 중에는 드물게 완성된 서비스 프로덕트를 가지고 있어요" "또, B2C 프로덕트를 만드는 팀으로는 드물게 데이터와 모델 설계 그리고 최적화까지 직접 다 다루고 있습니다" "연구 개발 중심 조직입니다. 전체 56명 정도이고요" "개발자가 약 25명, 연구팀에 12명 정도 있습니다" "리턴제로 창업 전에는 뭘 하셨죠?" "카이스트 전산과 출신이고요. '로티플'이라는 회사를 2011년에 창업한 바 있습니다" "같은 해에 카카오에 인수합병이 됐는데요. 이후 2015년까지 카카오에서 일했습니다. 그리고 2018년에 리턴제로를 창업했어요" 카카오에서 벌어진 일 "'로티플'은 모바일 커머스 앱이었잖아요. 당시 스마트폰이 막 퍼지기 시작한 때인데 굉장히 빠르게 시장에 진입했어요" "그런데 카카오의 '로티플' 인수는 회사가 아닌 인력을 흡수하기 위한 '재능 인수'였습니다"

*이 글은 외부 필자인 이경혁님의 기고입니다. 바야흐로 인공지능(AI) 시대입니다. 어지간한 선거 공약에서도 AI 허브 육성, AI 전문인력 양성 같은 이야기가 쏟아질 정도로, 인공지능은 다가올 미래를 이야기할 때 빠지기 어려운 아이템이 되었습니다. (참조 - Y노믹스 시대..'메가테크 5'가 뜬다) '인공지능'을 어떻게 정의할 수 있는지, 어디부터 진정한 인공지능인지 등은 이 짧은 글에서 소화하기 어려운 문제인데요. 오늘은 우리가 근미래에 마주할 수 있는 인공지능의 이야기가 담긴 게임 한 편을 살펴보고자 합니다. 유토피아와 디스토피아를 가리지 않고 인공지능에 의해 움직이는 세계를 적나라하게 묘사한 동시에 우리가 곧 마주할 문제가 인류에게 처음 다가온 이슈가 아닌, 사실은 반복적으로 접했음을 드러내는 이 게임의 제목은 '디트로이트: 비컴 휴먼' 입니다. (참조 - Detroit: Become Human) 인공지능 대중화의 빛과 그늘 '디트로이트: 비컴 휴먼'은 시간상으로는 2038년, 공간적으로는 미국 디트로이트가 배경인 SF 스토리텔링 어드벤처 게임입니다. 게임 속 세계에는 사람과 구별하기 어려울 정도로 닮은 인공지능 로봇 '안드로이드'가 등장합니다. 안드로이드는 사람이 해야 할 온갖 일을 안전하고 신속하고 정확하게, 무엇보다 훨씬 저렴하게 해냅니다.

*이 글은 외부필자인 조정희님의 기고입니다. 사용자에게 딱 맞는 맞춤형으로 귀찮은 일을 처리해주는 서비스가 있었어요. 가격까지 저렴한 세상 좋은 완벽한 서비스에 보는 사람마다 칭찬이 자자했죠. 회사의 대표는 어쩌면 이 서비스가 회사를 크게 성장시킬 수 있는 서비스라고 확신하기까지 했어요. 하지만 안타깝게도 이 서비스는 출시된 지 하루도 채 지나지 않아 전설 속의 서비스로 묻히게 되었습니다. 마케팅이 부족해서 그랬을까요? 아니면 기술적인 결함이 발생한 것일까요? 놀랍게도 이 서비스를 만든 회사는 엄청난 대기업인 데다가 기술자만 무려 수만명이 집결된 IT기업이었습니다. 기술력도 좋고 자본도 풍부한 회사가 만든 서비스였는데 대체 왜 실패한 것일까요? 그건 바로 '공정성'이 결여되어 있는 서비스였기 때문입니다. 이 서비스는 2016년 마이크로소프트에서 만든 '테이(Tay)'라는 서비스였어요. (참조 - Microsoft's disastrous Tay experiment shows the hidden dangers of AI) 그런데 출시한 지 하루도 안 돼서 서비스를 중단해야만 했습니다. 사람들의 욕설과 편파성이 짙은 대화를 학습시키면서 인공지능이 이상한 답변을 했기 때문이에요. "너는 수많은 사람들의 학살을 지지하니?" "응, 난 정말로 지지해" 이런 말도 안 되는 답변들을 하면서 '테이' 서비스에 대한 비난이 쏟아지게 되었어요. 결국 테이 서비스는 시작한 지 하루도 채 되지 않아 종료를 해야만 했죠.

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 최근에 이루어지고 있는 디지털 혁신은 소비자 일상생활의 거의 전 분야에서 이루어지고 있는데요. 이는 소비재 기업도 예외가 아닙니다. 소비재 판매를 선도하는 기업 중의 하나인 P&G도 최근 디지털 혁신을 이루어내며 새로운 도약기를 맞이하고 있다는 평가를 받고 있습니다. 전통적인 소비재 기업이라고 평가받는 P&G가 어떻게 디지털 전환을 이루어냈기에 새로운 혁신의 아이콘으로 급부상 할 수 있었는지 알아보는 것도 시대적인 변화의 흐름을 읽어내는데 많은 도움이 될 것이라 생각이 들었습니다. 그럼 P&G라는 기업의 탄생과 성장과정 그리고 현재의 디지털 혁신은 어떻게 이루어졌는지 한 번 말씀드려보고자 합니다. P&G의 탄생 P&G는 더 프록터 앤드 갬블 컴퍼니 (The Procter & Gamble Company)의 약자로 미국의 다국적 기업입니다. 판매하는 제품은 비누, 샴푸, 칫솔, 기저귀 등 다양한 종류의 소비재를 제조 판매하고 있습니다. 유통 업계에서는 FMCG (Fast Moving Consumer Goods) 라고 불리는 상품으로 P&G는 이 분야에서 유니레버와 함께 세계에서 가장 유명한 생활용품 업체로 손꼽히고 있는데요. P&G는 1837년 오하이오의 신시내티에서 양초를 만들던 윌리엄 프록터와 비누를 만들던 제임스 갬블이 동업을 하면서 탄생하게 됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 P&G는 두 사람의 이름을 따서 프록터 앤 갬블이라고 사명을 지은 것입니다.

몇 달 전 저도 골린이 대열에 합류했습니다. 골프를 배우면서 골프가 얼마나 예민한 스포츠인지 알게 됐는데요. 팔의 각도가 조금만 어긋나거나, 머리 중심이 흔들리면 공은 여지없이 '퍽'소리를 내며 엉뚱한 방향으로 날아가죠. 정확하고 일관된 자세로 스윙하는 것은 생각보다 훨씬 힘든 일이었습니다. 팔, 다리, 머리, 어깨 중 어느 하나는 꼭 말썽입니다. 내 자세가 어디가 잘못됐는지 알면 다행입니다. 동행자가 자세 지적을 해주기도 하지만, 늘 봐줄 사람이 있는 것도 아니죠. (그 사람이 나와 실력이 고만고만한 경우, 더 큰 문제의 구렁텅이에 빠질 수도 있다..) 그래서 언제 어디서든 내 스윙 자세의 문제점을 정확하게 진단해줄 수 있는 믿을 만한 코치가 있으면 좋겠다는 생각을 했습니다. 모아이스의 '골프픽스' 앱은 AI 기술로 사용자의 스윙 자세 문제점을 진단해줍니다. 앱 내 카메라로 스윙하는 모습을 촬영하면 AI 빅데이터 기술에 기반해 최대 10 초 내로 45가지 이상 문제점 분석을 내놓는 식이죠. 프로의 자세와 내 자세를 비교해볼 수도 있습니다. 연습한 스윙은 앱에 누적돼 문제된 부분을 집중 연습하는 기능과 개선 상황 트래킹 기능을 제공하기도 합니다. 모아이스는 서울대 대학원 컴퓨터공학부 AI 기술 연구원들이 모여 만든 회사인데요. 동영상 분석 AI 기술을 연구하던 대학원생들이 해당 기술을 활용한 사업 아이템을 찾다가 골프와 접목하기로 한 것입니다.

"어떻게 하면 초고속 인터넷과 같은 거대한 성장과 성공을 이어갈 수 있을까요?" "제 메시지는 대통령님! 오로지 하나만 하시면 됩니다" "AI, AI, AI 매일매일 외쳐주세요" 지난 2019년 7월 문재인 대통령을 만난 손정의 소프트뱅크 회장의 말입니다. 손 회장은 과거에도 김대중 대통령을 만나 "초고속 인터넷에 집중해야 한다"고 조언한 바 있는데요. 그로부터 약 20년이 지난 뒤, 문재인 대통령에게는 AI에 집중해야 한다고 강조한 것입니다. 손 회장은 이미 역사상 가장 큰 벤처캐피탈로 불리는 '비전펀드'를 조성해 글로벌 AI 기업을 대상으로 공격적인 투자를 이어가고 있죠. IT 시장분석 기관인 한국IDC는 2021년 전 세계의 AI 매출이 전년 대비 15.2% 증가한 404조4500억원(3418억달러)에 달할 것이라는 전망을 하기도 했습니다. 사실상 AI를 빼놓고 산업을 논할 수 없는 시대가 된 셈입니다. 국내엔 지능정보산업협회라는 단체가 있습니다. 과학기술정보통신부 인가 단체로, 170여개의 AI 관련 기업이 활동 중인 곳인데요. 지능정보산업협회는 올해 초 국내 유망한 AI 100대 기업을 선정한 바 있습니다. 총 1400곳의 스타트업, 중소기업 중 유망한 곳으로 판단되는 곳을 선정했다고 하는데요. 오늘은 이를 바탕으로 AI 기술이 활용되는 대표적인 산업군과 유관 비즈니스를 영역별로 살펴보겠습니다. 기사는 협회 측 자료와 그 외 자료 조사 등을 통해 작성했습니다.

몇 년 전부터 화제를 몰고 다니는 국내 AI 업체가 있습니다. 이 업체는 진짜인지 가짜인지 구별이 안가는 AI 문재인 대통령을 만들어 세상을 놀라게 하더니! 이듬해엔 MBN의 김주하 앵커과 똑같이 생긴 AI를 선보이며 다시 한번 충격을 안겨 줬습니다. '이 정도면 누가 AI고 누가 인간인지 알 수가 없는걸?!' 저 역시 몇 번이나 이런 생각을 했던 기억이 나네요. 이 감쪽 같은 AI를 만든 곳은 '딥브레인AI'라는 회사입니다. 딥브레인은 최근 500억원 규모의 시리즈B 투자를 유치하며 다시 한번 존재감을 드러냈고요. 네이버, 카카오보다 더 많은 연봉을 주겠다는 파격적인 광고로 입소문을 타기도 했죠. 최근엔 국제 대회에서 해외의 AI 기업들과 자웅을 겨루어 성과를 내는 등 실력을 입증하고 있습니다. 그렇다면 여기서 질문 하나! 딥브레인이 만든 AI가 진짜 사람과 똑같다는 건 알겠는데.. 이걸 지금 당장 비즈니스 현장에서 사용할 수 있을까요? AI도 결국 상품이니, AI를 썼을 때 '더 좋은 점'이 있어야 합니다.

글로벌 큰손들이 주목하는 인공지능(이하, AI) 스타트업 어디일까요? 글로벌 스타트업 조사업체인 CB인사이트는 매년 전 세계 AI스타트업 5천여개를 대상으로 '글로벌 100대 AI스타트업'을 선정하고 있는데요. (참조 - The Artificial Intelligence Startups) 그래서 오늘은 2021년판! 2021년 기준으로 1년 동안 가장 '투자유치 규모'가 큰 상위 10개 AI스타트업에 대해 알아보겠습니다. 1위 중국 AI반도체의 자존심, 호라이즌 로보틱스 투자유치규모 : 약 1조8848억원(16억달러) 대표 : 유카이 본사 : 중국, 베이징 설립년도 : 2015 주요투자자 : CATL, BYD, 베일리기포드 주요고객사 : 아우디, 보쉬, 콘티넨털 (참조-호라이즌로보틱스 홈페이지 바로가기) AI스타트업 대표들을 인터뷰하면 공통적으로 언급하는 곳이 호라이즌로보틱스입니다. '자율주행 플랫폼'을 풀스택으로 제공하는 것이 강점인데요. 단순히 칩뿐 아니라 AI추론 가속화를 위한 '칩+알고리즘+클라우드'까지 제공하는 것이 특징입니다. 무엇보다 자율주행기술의 바탕이 되는 AI칩, 프로세스, 컴퓨팅 기술 조합을 통해 빠르게 시장 우위를 선점하고, 상용화를 이뤄낸 것으로 평가받고 있습니다. 호라이즌로보틱스는 중국 상하이자동차뿐 아니라 아우디, 보쉬, 콘티넨털 등 해외업체도 고객사로 두고 있는데요. 창업 6년 차인 이 회사에 몰린 투자금만 1조원에 달합니다.

애플 창업자 고 스티브잡스 페이스북 창업자 마크 저커버그 오바마 전 미국 대통령 이들 셋의 공통점은 뭘까요. 늘 검은 티셔츠에 청바지를 입던 스티브잡스 회색티셔츠를 즐겨 입던 저커버그 차콜색 정장을 고집하던 오바마. 모두 군더더기를 거부하며 오로지 한 스타일만 고집했다는 것인데요. 옷은 늘 같은 스타일만 고집했지만 생각은 늘 한발 앞서 있었던 이들인데요. 이들이 공통으로 강조한 것이 있습니다. 바로 '컴퓨팅적 사고'입니다. "모든 사람이 컴퓨터 프로그래밍을 배워야 한다" "프로그램은 생각하는 방법을 가르쳐주기 때문이다" (애플창업자 고 스티브잡스) "15년 후 프로그래밍 교육을 보면서 왜 더 일찍 시작하지 않았는지 의아해 할 것입니다"

2020년 7월 8일. 엔비디아의 시가총액이 인텔을 추월했습니다. (참조 - AI 시대 리더 엔비디아, 인텔 시가총액 추월) 10년간 주가가 무려 40배 오른 것인데요. 엔비디아는 그래픽처리장치(이하, GPU)를 전문으로 생산하는 업체입니다. *GPU(Graphic Processing Unit) GPU는 영상정보를 처리하고 화면에 출력시키는 일을 합니다. 젠슨 황이 엔비디아를 창업했던 1993년. 당시 GPU는 존재조차 없었고, 인텔이 중앙처리장치(이하, CPU)시장이자, 반도체 시장을 압도적으로 지배하고 있었습니다. *CPU(Central Processing Unit) 컴퓨터의 두뇌에 해당하는 것으로서, 사용자로부터 입력 받은 명령어를 해석, 연산한 후 그 결과를 출력하는 역할을 합니다. 엔비디아는 어떻게 존재도 없던 GPU를 세상에 태어나게 한 뒤 미국 반도체기업 시가총액 1위로 올라설 수 있었을까요. 지난해 9월 미국 월스트리트저널은 '황의 법칙이 무어의 법칙을 대체한다'는 칼럼을 통해 이를 분석했는데요. (참조 - Huang's Law Is the New Moore's Law) *황의법칙 엔비디아의 공동 창업자이자 최고 경영자인 젠슨 황(Jensen Huang)의 이름을 딴 법칙입니다. 인공지능(이하, AI)을 구동하는 반도체의 성능이 2년마다 2배 이상 증가한다는 것을 의미합니다. (참조 - 엔비디아 황의 법칙)

2020년 10월 5일 월요일은 중요한 날이었습니다. "작년 이맘때니까.. 알겠다! 업스테이지의 설립일이군요?" "맞습니다. 그리고 제 '생일'이었어요. 우연과 필연의 일치라고 해야 할까요" "그..렇군요. 이활석 CTO님. 축.. 축하드립니다" "앗.. 그런데 이번 투자금 유치는 미리 받은 업스테이지 1주년 생일 선물이라고 볼 수 있겠는데요?" "하핫. 그런가요?" (참조 - AI 스타트업 '업스테이지', 316억 원 규모 시리즈A 투자 유치) AI 스타트업 업스테이지(upstage)가 창업 1년도 되지 않은 시점에 316억원 규모 투자를 유치했습니다. 업스테이지는 인공지능(AI) 시대에 고객을 무대(stage)에 업(up)시켜서 주인공으로 만들겠다는 포부를 비춘 기업인데요. 창업 직후부터 공동창업자 3명의 이력 덕분에 개발자들 사이에선 유명세를 치렀다고 합니다. 네이버의 AI 플랫폼 '클로바'를 이끈 김성훈 홍콩과기대 교수와 네이버 클로바의 비주얼AI, 문자판독(OCR)팀의 이활석 박사, 네이버 파파고 모델팀 박은정 리더가 세운 기업이기 때문이었죠. 오늘은 업스테이지의 이활석 CTO님을 모시고 이야기 나눠봤습니다. AI 무대(stage)에 업(up) 해드립니다. 업스테이지 "반갑습니다. 이활석 CTO님. 업스테이지는 어떤 기업인가요?"

언론 보도와 달리 AI 챗봇 서비스 '이루다'가 정식으로 오픈된 날은 2020년 12월 23일이 아닌 22일 오후였다. 좀 더 정확히 말하면 12월 22일 저녁 6시가 다 되어갈 무렵 이루다가 세상에 나왔다. 드라마에 흔히 나오는 것처럼 서비스를 출시했다고 박수치고 환호성을 지르는 광경은 없었다. 현실세계에서 서비스 출시일에 드라마틱한 일이 생기는 경우란 없다. 당시 이루다 프로젝트를 리드하는 최예지 PL은 출시를 알리는 보도자료를 쓰느라 바빴고, 이루다는 진작에 베타로 운영되던 서비스였기에 전반적으로 들뜬 분위기는 아니었다. 하지만 각 팀원의 마음이 100% 담담할 수는 없었다. 인공지능의 일상 대화 모델을 연구하고 만드는 이주홍 리서처도, 그 대화 모델에 캐릭터를 부여하며 기획을 겸했던 손윤선 기획자도, 각자의 자리에서 정신없이 체크리스트에 따라 움직이고 있었지만 마음 한구석의 긴장감과 홀가분함, 그리고 설레는 심정을 억누를 수는 없었다고 회상한다. 스캐터랩에는 연말에서 다음해 연초로 넘어가는, 마음이 들뜨고 일이 손에 잘 잡히지 않는 그 시기에 맞추어 전 직원이 며칠씩 자유롭게 쉬는 전통이 있다. 그 긴 휴가가 시작되기 전 이루다가 정식으로 출시된 것이다. 서비스를 출시하며 스캐터랩은 꽤 과감한 목표를 세웠다. 3개월내에 30만명의 유저를 만드는 것이었다. 그러려면 한 달에 10만명이, 하루에 3천명이 가입해야 한다. 서비스를 만들어본 이들이라면 이게 얼마나 어려운 목표인지 알 것이다. 물론 스캐터랩 팀도 모르지 않았다. 김종윤 대표에게는 나름의 계산이 있었다.

빅테크기업들이 자체 칩 설계에 나서고 있습니다. 자사 제품, 서비스에 최적화된 칩을 만드는 팹리스로 변모하면서 반도체산업에 뛰어들고 있는 것입니다. *팹리스 시스템 반도체의 설계와 개발만을 수행하는 회사를 의미합니다. *파운드리 반도체 제조를 전담하는 생산 전문기업. 애플을 선두로 구글, 아마존 등 빅테크기업들이 반도체 독자개발에 나서고 있는데요. 구글의 경우 반도체칩 설계를 위한 엔지니어를 고용해 칩을 직접 설계해서 파운드리에 맡기고 있습니다. 구글은 2017년부터 자체 칩 설계를 위해 애플 엔지니어를 영입하기 시작했는데요. 구글은 2016년 자사 딥러닝 프레임워크 '텐서플로우(Tensor Flow)'를 지원하는 1세대 TPU를 내놓은 바 있습니다. TPU는 구글이 자체 개발한 인공지능(이하, AI)전문 칩으로 구글의 AI 기계 학습엔진인 텐서플로우에 최적화돼 있습니다. *딥러닝(Deep Learning) 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술입니다. *텐서플로우(Tensor Flow) 구글에서 개발한 기계학습 엔진입니다. 애플은 한발 앞서 움직여 자사 제품에 최적화된 칩을 만든 선두주자 중 하나인데요. 애플은 2000년대 중반부터 삼성전자와 '아이폰 애플리케이션프로세서(이하, AP)'를 공동개발하면서 기술력 확보에 주력해왔습니다.

시제품도 없이 200억원 투자를 받은 회사가 있습니다. 바로 AI 반도체를 만드는 '리벨리온'입니다. 리벨리온은 창업 1년 만에 시드 투자 55억원, 프리A 투자 145억원으로 무려 200억원의 투자를 유치했는데요. 놀라운 건 아직 시제품도 나오지 않은 상태라는 겁니다. (참조 - AI 반도체 스타트업 '리벨리온', 145억 원 프리A 투자 유치) 물론 AI 반도체는 정말 유망한 분야입니다. AI 반도체는 AI 구현에 필요한 대규모 연산을 해낼 수 있는 고성능의 칩인데요. AI 기술의 사용도가 높아지는 만큼 그 기술을 구현하는 데에 필요한 하드웨어의 수요도 당연히 높아지겠죠. 정보통신정책연구원의 전망에 따르면 전 세계 AI 반도체 시장은 2030년에는 무려 139조원 이상(1179억달러)의 가치를 창출할 예정이라고도 합니다. (참조 - 인공지능 반도체 산업 발전전략) 하지만 몇 가지 궁금증이 들었는데요. 하나, 스타트업이 반도체를 만들 수 있나? 가벼운 몸집과 아이디어로 승부하는 스타트업이 대충 생각해도 막대한 인프라가 필요할 반도체를 만들어 팔 수 있나, 궁금했는데요. 반도체 시장 생태계의 구조를 알고 그 의문이 풀렸습니다. 리벨리온은 반도체를 '생산'하는 회사가 아니라, '설계'만 하는 회사입니다. 물론 둘 다 하는 회사도 있지만.. 리벨리온처럼 반도체 '설계'만 하는 회사는 '팹리스'라고 부르고요. 반도체를 '생산'하기만 하는 회사는 '파운드리'라고 부릅니다. 대만의 TSMC가 파운드리 업계 1위이고요, 삼성전자에도 파운드리 부문이 있죠.

*이 글은 외부필자인 이진복님의 기고입니다. AI에도 김나박이가 있다? 우리는 흔히 한 분야에서 입지전적인 공로를 세웠거나 선구자격인 지위를 가진 이들을 묶어, '4대 천왕'이라 부릅니다. 가요계 4대 천왕에는 김범수, 나얼, 박효신, 이수가 있고, 예능 MC계 4대 천왕에는 유재석, 강호동, 신동엽, 이경규가 있다고 하죠. 그런데, 혹시 인공지능에도 4대 천왕이 있다는 이야기를 들어보셨나요? 제프리 힌튼, 얀 르쿤, 요수아 벤지오, 그리고 앤드류 응. 이렇게 4명을 묶어 인공지능 4대 천왕이라고들 부르는데요. 한 명씩 간단히 소개해보자면, 캐나다 토론토대 교수 제프리 힌튼은, 현대 인공지능의 초석을 다진 "딥러닝의 아버지"로 불리는 인물입니다. 인공지능이 그야말로 도시 전설 혹은 신기루 취급을 받던 1980년대부터 인공신경망 연구에 몰두해, 딥러닝이란 개념을 창시해냈습니다. 그의 제자였던 얀 르쿤은 여기서 한 걸음 나아가 딥러닝의 한 갈래인 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 (Convolution Neural Network), CNN이란 개념을 만들었습니다. 현재는 페이스북의 AI 연구를 이끌고 있다고 하죠. 요수아 벤지오 역시 제프리 힌튼의 뒤를 이어 딥러닝 알고리즘을 설계하고 개발한 선구자적 인물입니다. 그 공로를 인정받아 앞의 두 사람과 함께 2018년 "컴퓨터 사이언스계의 노벨상"이라 불리는 튜링상을 공동 수상합니다.

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 얼마 전, 인공지능이 그린 그림이 900만원에 팔렸다는 기사를 접한 적 있습니다. (참조 - AI가 그린 그림 900만원에 팔려···예술 넘보는 인공지능) 마이크로소프트가 네덜란드 기술자들과 공동 개발한 인공지능이 렘브란트의 화풍을 그대로 재현한 그림을 그려냈다는 겁니다. 창의의 영역은 인공지능의 접근이 불가능한 영역이라고 생각했는데 이제는 꼭 그런 것도 아닌 듯 합니다. 이처럼 4차 산업혁명의 핵심 기술이라고 할 수 있는 인공지능은 이미 모든 영역에서 발전이 가능하다는 것을 보여주면서 나날이 영향력이 커져가고 있습니다. 그런 인공지능에 대해서 정리해보고 미래에는 어떤 산업의 시대가 열리게 될 것인지 함께 알아보도록 할까요? 인공지능을 발전시키는 머신러닝과 딥러닝 인공지능의 사전적 의미를 알아보면 '인공지능 = 기계가 가진 지적 활동 능력' 입니다. 그리고 인공지능을 만들어내기 위해서는 '데이터 + 학습 알고리즘'이 있어야 하죠. 데이터는 인터넷의 활용으로 말미암아 엄청난 양의 데이터 생산과 수집이 가능해졌고, 이를 빅데이터라 부르고 있습니다. 학습 알고리즘은 머신러닝과 딥러닝으로 불리는데, 모두 기계가 스스로 학습하는 것을 말합니다. 그리고 얼마나 고도화된 학습을 하는가에 따라서 인공지능의 지적 활동 능력이 우수해지게 됩니다. 그런 머신러닝과 딥러닝은 어떤 것을 의미하는지 어떤 차이가 있는지 알아보도록 하겠습니다. 먼저 시간적인 발전과 개념도를 살펴보겠습니다.

*이 글은 외부 필자인 민동규님의 기고입니다. 약 17일간 전 국민의 마음을 들썩였던 도쿄 올림픽이 8월 8일을 마지막으로 폐막했습니다. 사실 처음 올림픽이 개막한다는 소식을 들었을 땐 '어휴.. 코로나인데 굳이 해야 하나..?' '남들 운동하는 거 봐서 뭐해'라며 회의적이었는데요. 정신을 차려보니 어느새.. 제덕쿵야를 따라 화이탱!!!!!!!을 외치는 절 발견하게 되더라고요. 메달의 색과 상관없이 순간순간에 최선을 다하는 선수들의 모습을 보며 제 마음도 다시금 화르륵 타올랐습니다. 아! 물론 이번에 타오른 열정도 '쓸모없는 인공지능 만들기'라는 이상한 방향이었지만 말이죠! 호기심의 발단은 바로 영국의 한 복서였습니다. 영국의 복서 벤자민 휘태커는 도쿄 올림픽 복싱 결승전에서 패하면서 은메달을 수상했는데요. 이 선수는 아쉬움을 감추지 못한 채 시상대에서 고개를 떨구고 은메달을 주머니 속에 감춰 화제가 되었습니다. 행복한 표정을 짓고 있는 두 동메달 수상자와 대조되는 휘태커의 모습은 참 아이러니했죠. 저 사진을 보고 있자니, 문득 어디선가 들어본 문장이 떠올랐습니다. "동메달을 딴 선수는 은메달을 딴 선수보다 행복하다" 흐음.. 그럴듯하긴 한데요. 칭찬 양파, 혈액형 성격, 선풍기 사망설 등 각종 유사과학에 배신당하며 자란 저로서는.. 이러한 올림픽 속설, 직접 증명해보지 않고는 못 믿겠더라고요..!

*이 글은 외부 필자인 홍윤희님의 기고입니다. "사람을 찾기가 정말 힘들 거예요" 2017년 여름, 저는 마음 맞는 스타트업 관계자들과 '장애인 진로 박람회'를 열자는 계획을 세웠습니다. 스타트업은 장애인 채용 의무가 있지만 사람을 구하기 힘드니 한번 사람을 모아보자는 계획이었습니다. 저희는 서울대 지구과학공학부 이상묵 교수님에게 어떻게 하면 많은 장애인 인재를 모을 수 있을지 조언을 듣기 위해 전화를 드렸습니다. 이상묵 교수님은 사고로 전신 마비가 된 분입니다. 제 계획을 들은 교수님의 말씀은 충격적이었습니다. "IT 쪽은요. 장애인 인재 풀이 정말 드물어요. 내가 기껏 장애 학생 전형을 과학고등학교에 어렵게 만들어 놨는데 지원자가 없어요" (서울대 이상묵 교수) 결국 행사는 200명 정도가 방문해 성황리에 끝났습니다. 이 박람회를 통해 취업한 장애인들도 있었고, 고등학생, 대학생들이 방문한 것도 고무적이었습니다. 하지만 교수님 말씀은 안타깝게도 맞았습니다. 기업 수요가 가장 높은 IT 분야 전문가, 특히 개발자는 당장 찾기 어려웠습니다. 그 이유는 휠체어를 타는 제 딸이 상급 학교로 진학하려고 정보를 알아볼 때 금세 알 수 있었습니다. 많은 사립 특목고에는 엘리베이터나 특수 교사, 특수 학급 같은 장애인을 위한 인프라가 없습니다. 특목고 진학을 위해 다녀야 하는 학원들에도 엘리베이터가 없죠. 자폐성 장애나 지적장애가 있으면 더더군다나 진학이 어렵고요.

*이 글은 외부 필자인 민동규님의 기고입니다. 여러분 혹시 이 분.. 보신 적 있으신가요? 바로 음악 유튜버 루이인데요. 루이커버리라는 음악 유튜브를 운영하는 루이는 최근 본인이 세상에 존재하지 않는 가상 인물임을 밝혔습니다. "진짜 얼굴이면서 연기하는 거 아님?" "와 얼굴 360도 돌리면 100만 구독자 갈 듯" 충격과 공포에 빠진 네티즌들은 기대와 의심을 한껏 품은 댓글을 남겼죠. 음.. 루이커버리의 성장을 응원하긴 하지만.. 아쉽게도 루이가 저 방법으로 구독자가 100만명이 될 일은 없을 겁니다. 얼굴이 가상인 거지 몸은 실제 배우라서 목이 360도 돌아가면.. 음.. 안되거든요.. 루이는 인공지능을 통해 생성된 얼굴을 실제로 촬영한 배우의 몸에 입히는 방식으로 탄생합니다. 이런 가상 인물 기반 콘텐츠는 얼굴의 특징을 마음대로 조절할 수 있습니다. 덕분에 브랜드에 특화된 얼굴을 가진 모델을 만들거나, 배역에 딱 맞는 등장인물의 외모를 만들 수도 있습니다. 뿐만 아니라 실제 가수 혹은 배우와는 달리 모델 변경을 통해 체형을 쉽게 바꿀 수 있습니다. 또 작품의 시간 흐름에 맞춰 외모의 연령도 조절할 수 있다는 장점이 있죠.

서울로보틱스는 국내보다 해외에서 더 주목받는 B2B 기술 스타트업입니다. 이제 4년차, 지난해 65억원 규모의 시리즈A 투자를 유치한 회사로, 아직은 본격적으로 스케일업을 하기 전인데요. 이미 기업가치는 4000억원 규모로 평가 받고요. 협력 중인 파트너사를 봐도 상당히 화려합니다. BMW, 볼보 등 유수의 글로벌 완성차 업체부터 미국 미시간주 같은 정부 고객도 있죠. 그렇다면 서울로보틱스는 도대체 뭘 만드는 회사일까요? 서울로보틱스는 '컴퓨터 비전 소프트웨어'를 만드는 회사인데요. 이는 자율주행차와 스마트시티 등에 활용되는 핵심 기술이라고 해요. 우리가 익히 들어 본 기술이 아니다 보니 아무래도 이해하기가 좀 어려운 것이 사실인데요. 그래서! 이한빈 서울로보틱스 대표를 직접 만나 물어봤습니다. 이 회사가 만든다는 컴퓨터 비전 소프트웨어가 도대체 무엇인지! 구체적으로 어디에 어떻게 쓰일 수 있는지! 어떤 점이 세계 유수의 완성차 업체들의 마음을 훔쳤는지 등에 대해서 말이죠! 기사 후반부엔 이한빈 대표가 언론에 처음 공개하는 BMW와의 '빅딜'에 대해서도 전해드리겠습니다. "대표님, 안녕하세요!" "안녕하세요" "간단히 회사 소개 부탁드릴게요" "서울로보틱스는 로봇 인지 회사로, 컴퓨터 비전 소프트웨어를 만들고 있어요" "라이다, 이미징 레이다, 3D 카메라 등 다양한 '3D 센서'로 모은 시각 정보를 하나로 융합, 처리하는 소프트웨어라고 할 수 있습니다"

마크비전이 와이콤비네이터로부터 투자를 받았습니다. 미국 실리콘밸리의 와이콤비네이터(YC)는 세계 최대 액셀러레이터로 꼽힙니다. 에어비앤비, 드롭박스, 트위치, 코인베이스 등 다수의 글로벌 유니콘 기업들을 발굴해 냈죠. (참조 - 마크비전, 와이콤비네이터 등에서 36억 시드 투자 유치) (참조 -와이콤비네이터 창업자 폴 그레이엄의 뼈 때리는 스타트업 조언) 마크비전은 이번 기회를 통해 자금 투자 및 성장전략 자문 지원은 물론 YC의 글로벌 네트워크를 활용할 수 있게 됐습니다. 하버드대 로스쿨 출신 이인섭 대표가 창업한 마크비전은 인공지능(AI) 기술로 위조상품의 모니터링을 자동화하는 솔루션을 제공합니다. 출시한 지 1년도 채 되지 않았는데요. 랄프로렌코리아, 라코스테, 삼양식품, 레진코믹스 등 글로벌 고객사를 확보했습니다. 매출은 월 200%씩 증가하고 있고요. "시장의 기회, 돈이 되는 사업도 중요하지만 창업자와 '핏(fit)'이 잘 맞는 사업이 있습니다" (마크비전 이인섭 대표) YC로부터 투자 유치와 가파른 성장의 비결은 무엇인지, 그 '핏'이 무엇인지 이인섭 대표에게 직접 물어봤습니다. 와이콤비네이터를 설득한 전략은 무엇일까? "안녕하세요. 대표님. 바로 본론으로 들어가겠습니다" "최근 와이콤비네이터(YC)에서 시드 투자했어요. 이 소식이 상당히 화제가 됐는데요" "마크비전의 어떤 요소가 YC에게 매력적이었을까요?" "몇 가지 요소가 있을 텐데요. 첫 번째는 매출로 증명된 거 같아요" "YC에는 초기 스타트업들이 많이 투자 유치를 신청하는데요" "그래서 매출이 제로(0)인 경우가 많아요. 거의 아이디어 단계니까요" "그에 반해 마크비전은 8개월 차인데 매출이 매달 2배씩 오르고 있어요" "B2B 서비스가 그렇게 빨리 성장하는 일이 많지 않다 보니까 YC에서 가능성이 있다고 보신 거 같아요"

공부도 잘하고 춤도 잘추는 두 소년이 있었습니다... 한성과학고 댄스동아리에 몸담았던 소년들은 학생의 본분인 공부를 소홀히 하지 않았고 고등학교 2학년을 마치고 함께 카이스트로 갑니다. 그리고 카이스트에서도 댄스동아리에 들어갔지요. 학업과 댄스의 동반자였던 이들의 다음 행보는? 바로 공동창업이었습니다...!!! 공부도 춤도 빡세게(?) 했던 이들은 (댄스 동아리에서 회장과 팀장을 맡았었다고 함) 창업도 빡세게(?) 했습니다. AI 학습데이터를 위한 모바일 크라우드소싱 플랫폼을 운영하는 회사 '셀렉트스타'를 만들었는데요. 불특정 다수의 사람들로 하여금 앱(캐시미션)을 통해 수많은 수작업이 필요한 데이터 수집 및 가공을 수행하고 그에 맞는 보상을 받도록 했습니다. 성장세는 놀랍습니다. 2018년 11월에 설립한 이후 현재까지 133개의 고객사, 누적 매출 74억원, 투자 44억원을 유치하며 업계에서 가장 빠른 성장을 보이고 있거든요. "옛말에 진짜 친한 친구끼리는 같이 사업하는 거 아니랬는데..." "가깝고도 먼 사이입니다..." (신호욱 셀렉트스타 대표) "역할분담을 잘했어요. 제가 방향성을 제시하고 실무쪽을 담당하는 신대표님이 속도를 조절해 주십니다" (김세엽 셀렉트스타 대표) "좋습니다" "인터뷰 준비하면서 워크맨 출연하셨던 것도 보고 여러가지 이야기도 많이 듣고 왔는데요" "두 분 다 한성과학고 출신. 고등학교 1학년 때 같은 반으로 만나 댄스동아리도 함께 했고"

여러분은 얼마나 자주 번역기를 사용하시나요? 저는 영어로 된 외신 기사를 볼 때 종종 구글 번역기 혹은 네이버 파파고를 사용합니다. 두 번역기는 국내에서 가장 많이 쓰이는 '양대 번역기'라고 할 수 있을 텐데요. 꽤 자연스러운 번역 성능을 가지고 있어 유용하게 사용하고 있습니다. 하지만 종종 같은 문장을 서로 다르게 번역하기도 해서 헷갈릴 때가 있습니다. 그럴 땐 이전에 번역한 것들도 혹시 틀린 건 아닌지 내심 불안해지곤 하죠. 또 어떤 번역기가 더 정확한지 모르니, 늘 두 번역기 중 뭘 쓸지 고민하기도 합니다. 그래서 두 번역기를 비교하는 실험을 해봤는데요! 영어 문장 10개와 한국어 문장 10개를 준비한 뒤, 영->한 번역 10개, 한->영 번역 10개를 두 번역기로 각각 돌려본 겁니다. 제가 전문가 수준의 영어를 구사하지는 못하는 관계로 해커스어학원의 연태흠 강사에게 심판 역할(?)을 부탁했는데요. 간략한 소개를 덧붙이자면 연 강사는 해커스어학원에서 11년간 기초영어를 강의했고요. 비즈니스영어와 이메일 작문 등에 전문성을 보유한 번역가로도 활동 중입니다. 실험 결과를 밝히기에 앞서 몇 가지 말씀드리자면요. 우선 연 강사께는 "자주 쓰이지만, 번역할 때는 까다로운 문장을 뽑아달라" 고 부탁했습니다. 앞서 언급했듯 두 번역기 모두 상당한 퍼포먼스를 보여주고 있는데요.

*이 글은 외부 필자인 이재용님의 기고입니다. 처음 컴퓨터를 배울 때, 여러분의 PC에는 어떤 운영체제가 깔려 있었나요? 젊은 분들은 2001년에 출시한 MS '윈도우 XP' 일 가능성이 높고요. 약간 연배가 있으시다면 '윈도우 98', 아마 '윈도우 95'를 사용해 보신 분도 계실 것 같습니다. ‘윈도우(Windows)’는 2021년 현재까지도 전 세계 컴퓨터의 8~90%가 사용할 만큼 압도적인 운영체제(OS)입니다. 컴퓨터랑 친하지 않아서 "윈도우는 컴퓨터 사면 원래 깔려 있는 거 아니야?"라고 이야기하는 분이 있을 정도죠. 윈도우는 엄연히 마이크로소프트(MS)가 판매하고 있는 유료 소프트웨어입니다. 첫 번째 윈도우(윈도우 1.x)는 1985년에 출시됐습니다. 처음 '대박'난 버전은 1995년에 나온 '윈도우 95'죠. 이런 윈도우를 보유한 MS는 얼마나 부자일까요? 최근 주가를 보면 시가총액이 약 1조6800억달러(1850조원)입니다. 최근 급등하고 있는 삼성전자의 시가총액이 550조원 수준이니, MS가 얼마나 큰 기업인지 알 수 있습니다. MS에 행복한 시절만 있었던 건 아닙니다.

스포티파이 국내 진출 떡밥, 벌써 1년이 넘었습니다. '음원계 넷플릭스'라는 스포티파이가 국내에 진출한다는 소문은 지난해 3월부터 있었습니다. 하지만 벌써 1년 반 넘게 소문만 무성했죠. 하지만! 머지않아 국내 진출이 이루어질 가능성이 커졌는데요. 우선 스포티파이의 CEO인 다니엘 에크가 지난해 1분기 실적 발표에서 한국 진출을 거론했고요. 또 국내 저작권신탁단체들은 스포티파이와의 협상에 대해 "꽤 많이 진행된 상황"이라고 밝혔습니다. 한 대형유통사 관계자는 스포티파이와 음원 공급 논의를 진행하고 있는지에 대해 "스포티파이 측에서 공식 발표하지 않았는데 파트너가 먼저 언급을 하긴 어렵다"고 알 듯 말 듯한 답변을 주셨죠. 이러한 정황으로 미루어 봤을 때 '스포티파이의 국내 진출이 머지않은 미래에 이루어질 것'이라는 잠정적인 결론을 내릴 수 있을 것 같습니다. 스포티파이의 국내 진출이 가장 신경 쓰이는 곳은 아무래도 멜론일 텐데요. 국내 부동의 1위 사업자인 것은 여전하지만, 경쟁자가 많아진 데다 이용자 수도 감소세를 보이기 때문이죠. 그래서! 멜론과 스포티파이의 강점과 약점, 특징 등을 비교해보기로 했는데요. 과연 멜론은 1위의 아성을 지켜낼 수 있을까요? 스포티파이는 선전할 수 있을까요? 우선 간략하게 두 사업자를 비교해보면 다음과 같습니다. 멜론 스포티파이 출시일 2004년 11월 2008년 10월 이용자수(MAU) 598만명 2억8600만명 보유곡수 4000만곡 이상 5000만곡 이상 슬로건 언제나 내겐 마음을 읽는 친구가 있었다. 멜론 언제 어디서나 음악과 함께 구독료 유료서비스(7900원) 유료서비스(9.99달러), 광고 기반 무료 이용 가능 유통인프라 탄탄한 국내 유통망 인프라 미비 AI추천 국내 데이터多 전 세계 사용자 데이터 200페타바이트 보유 아티스트를 위한 프로그램 사용자데이터 제공, 팬들과 소통의 장 마련 사용자 데이터 제공, 마케팅 방법론 및 멘토링 제공 탄탄한 국내유통인프라 vs 불리한 해외사업자

IT업계의 ‘넥스트 빅 씽’은 무엇일까요? 정답은 없겠습니다만, ‘인공지능’이 강력한 후보 중 하나란 건 다들 동의하죠. 많은 사람들이 AI로 소프트웨어가 ‘지능화’되면 IT서비스 시장이 엄청나게 커질 거라고 합니다. 그러나 기술만으로 시장이 생기는 건 아닙니다. 고객들이 실제로 지갑을 열 만한 어플리케이션을 나와야 합니다. 기술을 구현하는 것과 그 기술로 서비스를 만들어 고객이 돈을 내게 하는 건 다르니까요. ‘현재 기술 수준에서, 충분한 시장을 창출할 수 있는 AI 어플리케이션은 무엇일까?’ 전 항상 궁금했습니다. 그러다 ‘AI 면접 솔루션’을 알게 되었는데요. 앞으로 주요한 'AI 어플리케이션'으로 떠오르겠구나' 생각이 들었습니다. AI로 지원자를 평가한다 ‘AI 면접’. 사람이 아니라 소프트웨어가 면접 질문을 합니다. 지원자가 대답하면 촬영된 영상과 음성을 분석해 평가하는 서비스인데요. 2019년부터 SK, LG, 롯데 등을 비롯해서 200곳 넘는 기업이 채용에 AI 면접을 도입했습니다. 덕분에 취업가에선 핫이슈가 되었죠. ‘감히 AI가 나를 평가해?’라는 반응도 있고요. 당장 불안한 학생들은 ‘AI 면접 후기’ ‘AI 면접 팁’을 검색합니다.

인공지능 모델 ‘GPT-3’가 실리콘밸리에서 핫 이슈로 떠올랐습니다. 연일 트위터에서 관련 트윗이 엄청나게 공유되고 있는데요. “일론 머스크 주제로 시 써봐”하면 그럴듯한 시가 나오고 “할일 관리 앱 코딩해줘” 하면 진짜 작동하는 웹앱 코드가 나오고, “인스타 같은 앱 디자인해줘” 하면 디자인 템플릿이 튀어나옵니다. “와 이거 성능 미쳤다” “이제 진짜 AI가 프로그래머 대체하겠다.” “너무 위험해 보이는데…” 다양한 반응과 토론이 이어지고 있습니다. GPT-3란 도대체 뭐 하는 애고, 왜 이렇게 주목받고 있는지 알아보겠습니다. 오픈AI가 공개한 ‘GPT-3’ 오픈AI는 실리콘밸리 AI 연구기업입니다. 세계 정상급 AI 연구자들이 모여 있죠. 와이컴비네이터 전 회장 샘 알트먼이 CEO고요.

*이 글은 외부 필자인 류교원님의 기고입니다. 벤처캐피털리스트 빅터 황과 그렉 호로윗은 ‘정글의 법칙’이란 책에서 실리콘밸리를 ‘열대우림’에 비유했습니다. 열대우림은 다양한 동식물이 울창한 생태계를 이룬 정글이죠. 그 다양성 안에서 환경에 적응하지 못한 종은 사라지고 잘 적응한 종은 번성하며 생태계를 구성합니다. 이런 정글 같은 실리콘밸리 생태계에서 번성하는 비결 중 하나가 ‘인수합병’입니다. IT 기업은 빠르게 변화에 적응하고 혁신해야 합니다. 굳이 자신이 개발하겠다며 오랜 시간을 투자하면 이미 늦죠. 지난해 기준 애플이 127조원, 구글 142조원, 아마존은 65조원으로 현금성 자산을 늘렸습니다. 마이크로소프트(MS)도 160조원 가량을 보유하고 있고요. 막대한 현금 보유액을 기반으로 ‘가팜’ 혹은 ‘빅테크’라고 불리는 IT 공룡들의 인수합병이 한창입니다. (참조 - “지금이 기회”· · ·실리콘밸리 IT 공룡들 M&A 질주) (참조 - "블랙스완 오나"…현금 쌓아둔 기업들) IT 공룡들이 어떤 미래 비전을 가지고 있나 인사이트를 얻어 보기 위해 요즘 인수한 회사들을 살펴봤습니다.

저는 올해 초 연재포스팅 ‘직무 인터뷰’를 영상콘텐츠로 만들었습니다. 마케터, 개발자, 디자이너 등 여러 직무자의 이야기를 인터뷰 형식을 빌려 영상에 담았죠. (참조 - 연재 포스팅 ‘직무인터뷰’) 1시간가량 촬영한 것을 약 10분 분량으로 편집했는데요. 편집자에 따라 다르겠지만 저는 항상 마지막에 자막을 올리는 편이었습니다. 불과 10분 분량의 영상이지만 화자의 말을 들으며 직접 타이핑하고, 다시 확인하며 편집해서 자막으로 만드는 일은 여간 성가신 일이 아니었어요. 누군가는 이렇게 말했다죠. 영상편집은 ‘현대의 삯바느질’이라고.. 그래도 자막은 이어폰을 사용하지 않고 영상을 보시는 분들과 청각장애인 분들을 위해 포기할 수 없는 작업이었어요. 이따금 ‘누가 좀 쳐주면 좋겠다’는 생각으로 무료 STT 프로그램을 사용해봤는데요. 만족스럽지 않아서.. 그냥 제가 쳤습니다. 이후 우연히 유료 STT서비스를 발견! https://www.youtube.com/watch?v=hUP2NpoLlKA 가격 부담이 없어서 한 번 사용해봤는데요.

*이 글은 외부 필자인 이미준님의 기고입니다. 저는 지금 회사를 다니면서 석사 과정 마지막 학기를 다니고 있습니다. 그런데 졸업하기 위해선 토익 점수가 필요합니다. 750점이라는 기준이 엄청 높은 건 아니에요. 저도 왕년에 900점대 받던 사람인걸요. 그런데 제가 토익을 공부한 게 언제인지 가물가물하더라고요. 분명 토익은 영어실력도 중요하지만 원어민급이 되는 사람이 아니라면 시험 기술과 유형 연구 역시 필요했던 것으로 기억하고 있습니다. 제 처음 계획은 이랬습니다. 올해 1월 일단 토익을 한 번 보고 제 점수대를 파악한 다음 공부를 해서 5월까지 목표 점수를 만든다는 것이었죠. 그런데 코로나19의 침공으로 토익시험이 계속 취소되기 시작했습니다. 그렇게 접수도 못 해본 채 한 달이 가고 두 달이 갔죠. 졸업 영어점수 제출일정은 다가오는데 기회가 점점 사라져가고 있었어요. 덮어놓고 공부를 하자니 회사의 업무 일정이 너무나 촉박했고요. 그때 지하철에서 광고를 하나 보았죠. “인공지능이 필요한 문제만 알려주는 토익 공부앱” 시간이 절대적으로 부족하고 빠른 시간에 효율적으로 점수를 올리지 않으면 안 되는 상황이었던 저는 앱을 설치했습니다. 등급테스트를 보고 난 뒤, 큰맘 먹고 결제까지 해버렸어요. 첫째, 제 예측 점수에 너무 놀라버렸고, 둘째, 대대적인 홍보를 하고 있던 환급클래스에 혹했기 때문이었죠. 물론 학습이 급했지만 새로운 앱을 쓰다 보니 서비스 기획자로서 관심이 생기지 않을 수 없었습니다.

자취생 시절. 저와 함께한 인공지능(Ai)은 로봇 청소기였습니다. 간단한 기술이 적용된 저가품이었지만 청소를 안 했다는 죄책감을 덜어줬고요. 같이 살던 고양이와 제가 없을 때 놀아주면서 실시간으로 털도 제거해줬죠. 배터리가 끝나가면 알아서 충전기를 찾아가는 간단한 기능에도 처음 썼을 땐 꽤 놀랬던 기억이 납니다. 무쓸모 Ai 끝판왕은 애플의 ‘시리’였습니다. 처음엔 신기해서 몇 번 말을 걸어봤지만 지금도 얘가 뭔 도움이 되는지 모르겠네요 ㅎ 이처럼 정말 기초 수준의 Ai라도 실생활에 큰 도움을 주기도 하고, 뭔가 굉장해 보이지만 별 도움이 안되는 기술도 존재합니다. 그렇다면 현재 우리 주변에서는 어떤 Ai 기술들이 세상을 바꾸고 있을까요? 실용성 증명 중인 로봇ㆍ자율주행 요즘 도로에서 테슬라 차량을 심심치 않게 볼 수 있는데요. 자동차, IT 기기 유튜버분들의 시승기 영상도 많더군요 ㅎ “저도 구매해 시승기를 전해드리고 싶지만 주머니 사정상 ㅜㅜ” “(부러우면 지는 거다. 부러우면 지는 거다)”