딥시크의 설립자, '량원펑'의 인생은 중국 내에서 언더독에 가까웠습니다. 그는 광둥성 우촨시에서 출생했는데요. 우촨시는 도시 분류 최하등급인 5선에 속한 도시에 불과하고 출생지 또한 작은 마을이었습니다. 부모님의 직업은 초등교사였죠. 마을 학생 대부분은 공부를 포기하고 일찌감치 생업에 나선다고 합니다. 하지만 그는 열심히 공부에 매진했고 중국 4대 명문대학 중 하나로 꼽히는 절강대학교에서 전자정보통신 학위를 땄습니다. 량원펑이 졸업했을 무렵이었던 2008~2009년 금융위기 절정기로 경제가 무척 어려울 때였는데요. 그는 동기들처럼 일반기업에 가는 대신 인공지능을 키워드로 창업을 시도했습니다. 하지만 실패하고 맙니다. 그래도 그는 흔들리지 않았습니다. 여기서 얻은 노하우를 새로운 비즈니스에 적용하려고 했습니다. 그 일환으로 2013~2015년 여러 금융회사를 설립했는데요. 역시 이 또한 큰 두각을 내지 못했습니다. 그러다가 2016년 퀀트 트레이딩을 하는 헤지펀드 운영회사 '하이플라이어'를 설립하는데요. *퀀트 트레이딩 정량적 분석을 통해 투자 결정을 내리는 방식. 수학적 모델, 통계적 기법, 알고리즘 등을 사용해 금융시장의 패턴을 분석 및 예측해 고수익을 추구.

AI(인공지능) 패권을 둘러싼 글로벌 격전이 가속화되는 가운데 한국을 대표하는 테크기업인 카카오와 네이버가 해외 AI 업체들과의 협업을 모색하고 있는데요. 카카오는 최근 연내 출시 예정인 자사의 인공지능 서비스 카나나에 챗GPT 개발사 오픈AI의 모델을 도입하겠다고 전격 발표습니다. 네이버 역시 "글로벌 빅테크 기업의 LLM(거대언어모델)과의 협업 가능성은 열려있고, 가능성을 열고 대화를 진행 중"이라는 입장을 밝혔고요. 이번 기사에서는 카카오와 오픈 AI가 전략적 제휴를 체결한 배경과 네이버 역시 외부업체들이 개발한 AI 모델을 자사 서비스에 도입하는 방안을 고려하기 시작한 이유에 대해서 살펴보겠습니다. 카카오, 오픈 AI와 동맹을 맺었습니다 지난 2월 4일 정신아 카카오 대표와 샘 올트먼 오픈AI CEO는 두 회사 간의 전략적 제휴를 공식 발표했는데요. 국내에서 오픈AI와 공식적인 제휴를 체결한 기업은 카카오가 처음입니다. "오랜 기간 국민 다수의 일상을 함께 하며 축적해 온 역량을 바탕으로 '이용자를 가장 잘 이해하는 개인화된 AI'를 선보이는 것이 지금 시대 카카오의 역할일 것입니다" "글로벌 기술 경쟁력을 보유한 오픈AI와 협력해 혁신적 고객경험을 제공함으로써 AI 서비스의 대중화를 이끌겠습니다" (정신아 카카오 대표) 업계에 따르면 두 회사 사이의 제휴 방안은 지난해 9월부터 논의되기 시작했는데요. 양사의 협업은 △AI 서비스 고도화를 위한 기술협력 △공동 상품 개발을 두 축으로 해서 이뤄질 예정입니다. 구체적으로 살펴보면 우선 카카오톡과 AI 에이전트 서비스 카나나에 오픈AI의 최신 AI 모델이 접목될 예정인데요. 현재 출시를 준비하고 있는 카나나에 회사가 자체적으로 개발한 LLM(거대언어모델)뿐 아니라 오픈AI가 개발한 챗GPT 모델도 함께 활용하겠다는 게 카카오 측의 설명입니다. 카나나는 카카오가 지난해 10월에 그 윤곽을 발표한 AI 에이전트인데요. 이용자와의 일대일 대화 혹은 그룹대화를 통해 이용자의 질문에 대한 정확한 답변과 이용자에게 필요한 서비스를 제공하는 B2C 인공지능 서비스죠. 다만 카나나의 출시 일정은 아직 명확하게 정해지지 않았는데요.

요즘 가장 핫한 기술 트렌드는 단연 인공지능, 좀 더 구체적으로 대규모 언어모델(LLM)입니다. 널리 알려진 것처럼 2022년 오픈에이아이의 CHAT GPT가 엄청난 파급력을 끼쳤는데요. 이후 빅테크회사들이 속속 시장참여를 선언하고 있으며 어마어마한 자본이 모이고 있습니다. 하지만 다른 한쪽에선 거품론이 제기되고 있습니다. 2년이 지난 지금 산업 현장에서 얼마나 쓰이고 있는지 가늠하기 어려우며 과거 닷컴버블과 같이 기대가 너무 과다하다는 것이죠. 그래서 현 시점에서 한번 중간점검을 할 필요가 있는데요. 과연 인터넷이나 모바일과 같은 엄청난 변화를 이끌 수 있을지 메타버스나 블록체인처럼 스토리에서 벗어나지 못할지 말이죠. 통상 기술 트렌드는 다음과 같은 단계를 거치며 산업화에 이릅니다. (1) 누군가 혁신적인 아이디어를 초기 버전의 서비스를 통해 현실화합니다. (2) 그러면 미디어는 대중에 소개하고 엄청난 관심 속에서 투자금과 참여자가 몰리게 됩니다. (3) 그러면 프론티어 집단은 이걸 서비스에 재투자하면서 생태계의 거대화를 모색하죠. (4) 만약 킬러서비스가 나오면 엄청난 관심은 계속됩니다. 투자금과 참여자도 더욱 늘어나게 되죠. (5) 그러나 킬러서비스가 나오지 않으면 더 이상 자원의 유입이 이뤄지지 않고 언젠가는 바닥을 들어내기 마련입니다. (6) 킬러서비스가 충분한 트래픽을 모으고 적절한 비즈니스 모델을 찾으면 확장의 선순환은 가속을 밟게 되는데요. (7) 나중에는 시장과 산업이 완성되는 것이죠.

사람들이 CHAT GPT를 쓰면서 와우포인트를 느꼈던 부분은 '정말 인공지능답다'는 표현으로 대신할 수 있습니다. 사실 2022년, 아니 훨씬 이전에도 인공지능이란 말은 널리 쓰였고요. 각종 응용기술이 나왔습니다. 하지만 대중이 체감할 만큼 강한 파급력을 보이진 않았죠. 그러다가 비로소 대규모 언어모델(LLM)이 나와서야 정말 사람에 가깝다는 느낌을 줬습니다. 그래서 요즘 많은 기업들이 여기서 사업적인 기회를 찾으려고 하는데요. 오늘 소개할 스타트업인 레페토AI도 이중 하나입니다. 회사의 사업모델을 한 마디로 이야기하자면 인공지능을 통해 에세이를 자동으로 써주는 것인데요. 흔히 얼리어답터들은 간단한 보고서나 기획안 정도는 충분히 CHAT GPT를 통해 작성할 수 있다는 이야기를 하곤 합니다. 그런데 레페토AI의 모델은 여기서 더 나아가 책을 쓸 정도로 활용도와 실용성을 높인 것인데요. 벌써 레퍼런스도 존재합니다. 롯데그룹 CEO들이 기록한 신격호 창업자의 평전, '신격호의 꿈, 함께한 발자취'가 레페토AI 손에서 만들어졌죠. 과연 어떻게 이것이 가능한지 앞으로 확장 가능성은 얼마나 될지 이대범 대표, 김웅 CTO와 만나 이야기를 나눠보겠습니다. 대기업 출신 창업자 2명이 인공지능 회사를 만들다! "안녕하세요. 반갑습니다. 먼저 회사소개 부탁드립니다"

*이 글은 외부 필자인 김진환님의 기고입니다. 글로벌 인공지능(AI) 시장 규모에 대한 다양한 의견이 있습니다. Statista는 2023년 1359억달러에서 연평균 30%가량의 성장을 지속해 2030년에는 8267억달러 규모로 성장할 것이라고 밝혔습니다. 우리나라는 2023년 46억달러, 2030년 153억달러로 세계 10위의 시장 규모를 가질 것으로 예상되었습니다. (참조 - Artificial Intelligence - Worldwide) Fortune Business Insights는 시장 규모를 더 크게 보았습니다. 2023년 5153억 달러에서 매년 20%가량 성장해 2032년에는 2조7404억달러의 시장이 형성될 것이라고 분석했습니다. 부문별로 살펴보면 소프트웨어가 시장의 65%가량을 점유하고, AI 서비스 및 하드웨어가 나머지를 점유하는 것으로 나타났습니다. (참조 - Artificial Intelligence Market) 정말 이렇게 엄청난 규모의 시장이 존재하는가? 어디까지 AI 시장으로 봐야 하는가? 아마도 다들 이렇게 고민해 보았을 것입니다. 이에 대해 한 시장조사 전문가는 이렇게 답변했습니다. "스마트팜, 스마트팩토리, AI 추천 영상 및 콘텐츠, 자율주행 등 응용 영역까지 광의의 AI 산업이라 부를 수 있습니다" 이와 관련 컨설팅 기업 PWC는 2030년까지 AI가 전 세계 경제에 15.7조달러의 부가가치를 창출할 것이라고 전망했습니다.

*이 글은 서울경제진흥원의 협찬을 받은 스폰서십 콘텐츠입니다. CHAT GPT 등장 이후 명실상부 인공지능은 IT업계 최고 핫트렌드로 떠올랐습니다. 여러 차례 기술적 장벽을 넘으면서 이제는 정말로 활용 가능하다는 것을 보여줬기 때문이죠. 실제 전 산업군에서는 인공지능을 통해 생상선 향상을 모색하고 있는데요. 예컨대 자동차 분야에선 객체인식을 통해 자율주행 성능을 높이려고 하고 제품검사 분야에선 머신비전을 통해 사물인식 및 분류를 하려고 하고 물류 및 유통 분야에선 직원이 필요없는 매장 시스템을 만들려고 하고 로보틱스 분야에선 실제 사람 손과 같은 디테일을 구현하려고 합니다. 그런데 말이죠. 인공지능의 성능을 높이기 위해선 양질의 데이터가 필요합니다. 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 라벨링, 데이터 인식, 데이터 검수 등 일련의 작업이 이뤄져야 비로소 AI모델 학습을 할 수 있죠. 여기서 핵심은 양질의 데이터를 확보하는 것인데요. 이게 참 어렵습니다. 기본적으로 가격이 비싸고 무엇보다 좋은 퀄리티를 담보할 수 없기 때문입니다.

*이 글은 외부 필자인 김지윤님의 기고입니다. 2022년 오픈AI가 챗GPT를 공개하면서 생성형 인공지능(LLM, 대형 언어 모델)의 시대가 열렸습니다. 안 써본 사람은 있어도 안 들어본 사람은 없을 정도로 인공지능이 훨씬 일상적인 화두가 됐죠. 그러면서 미친 듯이 몸값이 오른 회사가 있습니다. 바로 엔비디아입니다. (참조 - 금광은 오픈AI 찾았는데 청바지는 엔비디아가 파는 구도, 샘 올트먼은 깰 수 있을까) 2019년 11월 5.27달러였던 엔비디아 주가는 5년 뒤 147달러로 껑충 뛰었습니다. 거의 30배 가까이 올랐다고 봐도 무방합니다. 일등공신은 GPU(그래픽 처리 장치)입니다. 1999년 GPU는 게임 및 이미지 디스플레이 분야에 맞춰 개발됐고, 2000년대 초반 '우연히' 수학 연산 처리를 빠르게 한다는 평가를 받았습니다. 이후 2017년 암호화폐 광풍이 불었을 때 비트코인 채굴기를 돌리는 데 없어서는 안 되는 인프라로 떠올랐고요. 컴퓨터 연산을 가속해주기 때문에 인공지능 트레이닝에도 필수가 됐습니다. 그러다가 생성형 AI가 등장하면서 AI 반도체 시장의 강자가 된 겁니다. 사실상 AI 반도체의 70~90%가량을 엔비디아가 공급하고 있습니다. AI 연산의 기반이 되는 칩을 제공하면서 엔비디아의 입지는 막강해졌습니다. (참조 - [엔비디아 성장 비밀➊] GPU는 어떻게 AI의 심장 됐나) (참조 - 블록체인, 인공지능.. 엔비디아에 기회가 계속되는 이유)

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. ChatGPT가 컴퓨터 소프트웨어(SW)의 코딩도 잘한다는 것은 작년 글에 언급을 한 바 있습니다. (참조 - 챗GPT가 잘하는 것, 못하는 것) 그래도 당시에 코딩을 시키면 실수가 많았고 또 ChatGPT가 생성한 코드를 복사한 후 별도의 SW 개발환경에서 이를 실행시키는 번거로운 작업이 필요했습니다. 이때 실행결과 에러가 생기면, 이 에러메시지를 복사해서 ChatGPT에게 주고, 코드를 다시 생성하는 과정이 몇 번 반복되고는 하였습니다. 그리고 긴 코드의 경우 에러의 가능성이 커지기 때문에 잘 적용하기가 어려웠습니다. 실제로 작년에 실리콘밸리에서 제자들을 만났을 때 물어보니 ChatGPT를 코딩에 사용한다고 하지 않았습니다. 그런데 올해는 달라졌습니다. 얼마 전 구글 CEO는 "구글 SW 신규 코드 25% 이상, AI가 생성한다"고 말하였습니다. 무엇보다도 올해 코드 자동생성은 생성형 언어 모델의 가장 확실한 수익모델이 되고 있습니다. 잘 알려진 제품으로는 VS Code(Visual Studio Code, 가장 많이 쓰는 SW개발환경)에서 코드 자동생성을 지원하는 GitHub Copilot이 있고, 또 VS Code와 사용자 환경이 유사하지만 좀 더 친화적인 SW를 제공하는 Cursor가 있습니다. 참고로 GitHub는 마이크로소프트의 자회사인데, SW를 저장하고 배포하는 것을 지원합니다. 이들 코드 생성 SW들은 대개 한 달 정도의 무료 사용 기간을 준 후 유료로 전환하여 한 달에 10달러에서 20달러 정도씩을 받는데, 상당히 많은 숫자의 유료가입자를 단기간에 확보하였습니다. 인도에서도 GitHub Copilot 가입자가 무려 1700만 이상으로 늘었다 하니 매우 놀라운 일입니다.

*이 글은 외부 필자인 김지윤님의 기고입니다. AI 붐이 다소 사그라진 가운데 다시금 주목받은 AI 스타트업이 있습니다. 엔비디아의 전폭적인 지원을 받으며 설립 1년 안에 유니콘 기업으로 평가받는 일본의 인공지능 스타트업 '사카나 AI'입니다. 사카나 AI는 2023년 7월에 설립된 기술 기업입니다. 벌써부터 기업 가치 10억달러를 넘어섰습니다. 2024년 9월에는 엔비디아, 미쓰비시 등 유수 기업으로부터 추가 투자를 유치했습니다. (참조 - 엔비디아, 日 유니콘 '사카나AI'에 투자…대주주 된다) (참조 - AI 스타트업 사카나, 일본 기업 투자 러시로 2조 가치 달성) (참조 - 韓선 상상도 못할 일…日, 창업 1년만에 AI유니콘 탄생 ) 국내에서도 화제가 됐던 사카나 AI, 그들이 이목을 집중시키는 이유는 무엇일까요? 이번 글에서는 사카나 AI와 함께 생성형 인공지능에 대한 달라진 분위기에 대해 짚어봅니다. 사카나 AI가 실리콘밸리와 다른 점? 흥미롭게도 지난 6월 블룸버그에서는 사카나 AI에 대해 다음과 같은 칼럼이 게재됐습니다. 제목이 꽤 도발적이라 기억에 남는 글이었습니다. "일본의 인공지능 유니콘 기업 사카나 AI가 실리콘 밸리에게 주는 가르침" 내용을 요약해보자면 다음과 같습니다. "실리콘밸리는 '빠르게 움직여 파괴적 혁신을 만든다' (Move fast and break things)라는 기조로 인터넷, 모바일 혁신을 추진해왔습니다" "그러한 접근법으로 인해 AI 툴이 대중적으로 빠르게 배포되면서 인공지능의 황당한 답변이나 오류들이 실생활에 영향을 끼치는 결과를 낳았죠"

생성형 AI 검색 서비스 시장을 선점하기 위한 업체들의 경쟁이 점점 치열해지고 있는데요. 구글, 마이크로소프트, 네이버 같은 전통의 강호들뿐만이 아니라 신생 기업들도 이 시장에 뛰어들고 있죠. 챗GPT 개발사인 오픈AI도 지난 7월 검색 서비스 서치GPT를 선보였고요. 미국의 퍼플렉시티는 이 시장에 뛰어든 대표적인 신생 기업이라고 할 수 있는데요. 설립된 지 불과 2년 만에 4조원대의 기업가치를 인정받으며 빠르게 서비스를 고도화하고, 이용자를 모아나가고 있습니다. 퍼플렉시티는 지난 9월 4일 SK텔레콤과 함께 양사의 협업 방안을 발표했는데요. '구글 대항마'로는 불리는 유니콘 기업과 국내 최대 통신사의 협업이라는 점에서 업계의 큰 관심을 끌었죠. 이번 기사에서는 퍼플렉시티는 어떤 기업이고, SK텔레콤과 어떤 내용으로 협업해 나가고 있는지, 그리고 이 같은 협업이 국내 생성형 AI 업계에 미칠 영향 등에 대해서 살펴보겠습니다. 퍼플렉시티는 2022년 8월 오픈AI 연구원 출신인 아라빈드 스리니바스 CEO가 동료들과 함께 창업한 회사인데요. 여러 LLM(대형언어모델)을 바탕으로 이용자들의 질문에 대화식으로 답하는 생성형 AI 검색 서비스입니다. 오픈AI의 GPT-4, 앤스로픽의 클로드 2.1, 구글의 제미나이, 미스트랄 AI의 미스트랄 7B 그리고 메타가 개발한 라마 3.1을 파인튜닝한 자사 모델인 소나 등을 바탕으로 이용자의 질문에 답변을 제시하고 있습니다. LLM을 직접 개발하기보다는 여러 LLM을 조합하고 최적화해 이용자에게 알맞은 답변을 제시하는 데 주력하는 회사인 것이죠. "사용자는 답변이 정확한지, 빠른지에만 관심이 있지 그 답변이 어떤 모델에서 나온 것인지는 중요하게 생각하지 않습니다" "그래서 우리는 (LLM)모델에 구애받지 않고, 최고의 모델을 선택해 사용합니다" "오픈AI와 같은 훌륭한 모델을 사용하면서도, 우리만의 데이터를 활용해 더 나은 모델을 만드는 데 집중하고 있습니다" (아라빈드 스리니바스 퍼플렉시티 CEO) (참조 - 퍼플렉시티 창업자 "AI가 인간의 두 번째 두뇌 될 것") 2024년 9월 기준 전 세계 50여개국에서 모여드는 검색요청(쿼리)을 매달 2억5000만건 이상 처리하고 있는데요.

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. Amazon CEO 앤디 재시(Andy Jassy)는 지난 8월 22일, Amazon Q를 통해 50일이 걸리는 개발 작업을 단 몇 시간 만에 완료해 냈다고 밝혔습니다. 또한 그동안 Amazon Q를 통해 4500명의 개발자가 1년간 해야 하는 업무량을 절감했다고 말했고요. (참조 - 앤디 재시 링크드인) 앤디 재시가 언급한 "50일이 걸리는 개발 작업"은 어플리케이션을 Java 17로 변환하는 일입니다. 오래전에 작성된 코드를 기능을 유지한 채 Java 17 버전으로 업그레이드하는 작업일 가능성이 높아 보이고요. IT 회사에서는 종종 수행하는 업무입니다만, 과거 버전과 현재 버전의 차이점을 비교해 가며 변환해야 하는 반복 작업이기 때문에 대체로 선호하지 않는 업무에 가깝습니다. 즉 Amazon Q가 절감한 비용은 단순히 "50일이 걸리는 일을 몇 시간에 끝냈다"는 것 외에도 "비선호 업무를 AI를 통해 몇 시간 만에 끝냈다"는 점에서도 의미가 있는 일입니다. 한편으론, 이제 AI가 고된 개발 작업도 자동으로 해준다는 점에서 경계감을 느끼는 소프트웨어 개발자도 적지 않아 보입니다. 요즈음의 개발자들에게는 코드 작성을 도와주는 Copilot이 필수에 가까워지고 있는데요, 개발하려는 모듈의 기능을 입력하면 자동으로 뼈대가 되는 코드를 작성해 주는 기능입니다. 큰 틀은 사람이 잡더라도 세부 요소의 개발에서 AI를 활용하는 건 이제는 일반화되었다고까지 표현할 수 있을 정도이고요. 상황이 이렇다 보니 그림도 그려주고 음악도 만들어주고 운전마저 대신해 주는 AI가 소프트웨어 개발마저도 알아서 잘해주지 않을까 생각하는 사람이 늘어나는 것처럼 보이는데요, 미국의 대형 커뮤니티 레딧(reddit)에는 하루에도 몇 번씩 "AI가 소프트웨어 개발자를 대체할 것인가"에 대한 질문과 토론이 이어지고 있습니다.

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. 미국 빅테크 기업의 AI 투자 경쟁 미국 빅테크 기업의 AI 투자 경쟁이 내년에도 이어질 전망입니다. 구글 (Google)은 현재까지는 AI CapEx 과소 투자를 메워왔다면, 2025년도 까지는 과잉 투자 수준까지 비용을 집행할 것을 밝혔습니다. * CapEx : 자본적 지출로, 여기선 AI 인프라를 구성하는 데 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 투자 비용을 말함. 또한 구글 CEO 선다 피차이(Sundar Pichai)는 "AI 과소 투자가 과잉 투자보다 위험하다 (the risk of under-investing is dramatically greater than the risk of over-investing for us here)"고 언급하며 AI CapEx 집행이 꼭 필요하다고 주장했고요. 뿐만 아니라 메타(Meta) 또한 AI CapEx를 400억달러(약 54조원) 수준까지 높일 것이며, 2025년도에는 보다 큰 폭으로 AI CapEx를 늘릴 것이라 말했습니다. 메타 CEO 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) 또한 블룸버그와의 인터뷰에서 AI CapEx에 대한 견해를 밝혔는데요, 과거 닷컴 버블 사례를 언급하며 "과잉 투자를 하고 있을 가능성이 높지만 합리적인 결정을 하고 있고, 만약 과잉 투자를 하지 않는다면 향후 10~15년간의 기술 주류에서 밀려나는 것이다"라고 말했습니다. AI CapEx가 경쟁력 강화를 위해서는 필수라는 발언이죠.

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. HBM은 어디에 사용하는가? 생성형 AI의 성장으로 AI 반도체 수요 또한 급격히 늘어나고 있습니다. NVIDIA는 올해에도 AI 서버 수요가 여전히 클 것이라는 가이던스를 내어놓았고, Meta의 마크 주커버그 또한 기업들의 AI 서버 투자 경쟁이 한동안 지속될 것이라 언급할 정도입니다. AI 반도체는 연산을 담당하는 코어, 그리고 저장소 역할을 하는 메모리, 두 개의 부품이 핵심입니다. 코어는 NVIDIA 제품이, 메모리는 HBM이 가장 성능이 좋아요. HBM은 기존에 사용하던 GDDR(Graphics DDR) 대비 대역폭을 늘려 데이터 입출력 속도를 크게 향상시킨 메모리입니다. NVIDIA 코어는 자동차의 엔진, HBM은 도로에 비유할 수 있는데요, 자동차인 NVIDIA 코어가 제 성능을 발휘하기 위해서는 고속도로인 HBM이 꼭 필요한 상황이 되어가고 있습니다. 최신 AI 모델은 데이터를 많이 사용하기 때문에 고속도로 역할의 HBM 중요도가 더욱 높아지고 있죠. HBM을 가장 많이 사용하는 분야는 AI 반도체입니다. NVIDIA와 AMD는 2015년부터 HBM이 적용된 GPU를 출시해 왔고, Google TPU 또한 초창기부터 HBM을 적용해 왔어요. 2023년부터 본격적으로 생성형 AI 시장이 성장하며 최근에 출시되었거나 앞으로 출시될 대부분의 AI 반도체는 HBM 메모리를 기본 탑재하고 있습니다.

*이 글은 외부 협찬을 받은 스폰서십 콘텐츠입니다. 바야흐로 인공지능의 시대입니다. 이로 인해 주식시장도 크게 변동하고 있죠. 그 대표주자인 엔비디아와 마이크로소프트는 고공행진을 거듭하고 있고요. 국내에선 이스트소프트의 주가상승이 눈에 띕니다. 올해 초 강력한 모멘텀을 받으면서 창사 이래 가장 크게 뛰었는데요. 현재 시가총액 3000억원을 형성하고 있습니다. 널리 알려진 것처럼 이스트소프트는 국민서비스인 알약의 개발사였습니다. 그러다가 CHAT GPT가 나오기 전에 선제적으로 인공지능 기술에 투자를 했고 이것이 시장에서 뜨거운 반응을 얻은 것이죠. 이스트소프트가 집중하고 있는 영역은 AI휴먼이라고 해서 인간의 얼굴과 음성을 실제와 매우 비슷하게 구현하는 것인데요. 구체적으로 어떤 행보를 보이고 있으며 어떤 배경 아래 움직이고 있을까요? 더 나아가 AI휴먼은 어떤 잠재력을 가지고 있을까요? 본 포스팅은 삼프로TV의 김프로님이 정상원 이스트소프트 대표님과 만나 여러 가지 이야기를 나눴던 유튜브 동영상을 기반으로 작성했는데요.

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. NVIDIA의 실적이 공개되었습니다. 미국 시각으로 지난 2월 21일, NVIDIA는 2023년 연간 실적(FY2024)을 발표했습니다. 매출은 약 600억달러(80조원 상당)로 전년 대비 126% 가량 상승했고, EPS(주당 순이익)는 11.93달러로 전년 대비 585% 가량 상승한 수치입니다. 매출과 순이익 모두 시장 전망치 대비 큰 폭의 상승을 보여, 어닝 서프라이즈라는 말도 부족할 만큼 좋은 실적을 보여 주었죠. (참조 - NVIDIA의 2023년 실적) NVIDIA 실적은 Compute & Networking과 Graphics로 구분해서 발표하는데요, Compute & Networking 영역은 215%의 매출 성장을, Graphics 영역은 14%의 매출 성장을 보였습니다. 위의 구분이 포괄적이라는 의견이 있어, NVIDIA는 시장 단위로 세분화하여 실적을 공개하기도 합니다. 그중 데이터 센터 시장의 매출은 약 475억 달러로 217% 성장했습니다. 데이터 센터 시장의 연산(Computation) 분야는 244% 가량 성장했고, AI 모델 추론 (Inference) 분야는 약 40%가량 성장했다고 추정해서 밝히고 있습니다. 게이밍 시장은 약 104억 달러로, 15%가량 성장했다고 합니다. 데이터 센터 시장의 성장, 그중에서도 연산 및 추론 분야의 성장이 눈에 띕니다. 많은 수의 AI 칩셋 스타트업이 NVIDIA의 부족함을 개선하겠다며 AI 시장에 진입했는데요, NVIDIA의 실적을 보니 정말 NVIDIA가 부족한 점이 있었나 싶을 정도로 좋은 실적을 보여 주었습니다.

*이 글은 외부 필자인 박태영님의 기고입니다. 얼마 전 구글이 자사의 AI 제품에서 이미지 생성을 일시적으로 중단한 일이 있었습니다. 역사 속 인물을 사실과 다르게 유색 인종으로 표현하거나 백인 이미지 생성을 거부하는 등 정치적으로 편향되었다는 논란이 일자 구글이 황급히 조처한 것입니다. 한국에서도 비슷한 논란이 있었습니다. 안중근을 테러리스트라 표현하는 해외 AI를 검열해야 한다는 의견이 나온 것입니다. 주관적 사실 객관적 사실 그냥 AI가 최대한 사실을 얘기하게 두면 된다고 생각할 수 있습니다. 하지만 이는 그렇게 쉬운 문제가 아닙니다. 왜냐하면 '사실'에 대한 정의가 사람마다 다르기 때문입니다. 사실이 무엇인지에 대한 논쟁은 수천 년 전으로 거슬러 올라가고 철학, 과학, 종교 등에 지대한 영향을 미쳤으며 심지어 전 세계 정치 지형을 조각해 왔습니다. 이런 내용을 한 칼럼에 다 담을 수 없지만 최대한 간략히 요약하자면 사실에 대한 관점은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 주관적으로 구성된다는 관점과 객관적으로 존재한다는 관점입니다. 편의상 주관적 세계관, 객관적 세계관이라 줄여 부르도록 하겠습니다. 주관적 세계관에서 우주(a universe)란 각자가 보고 느끼고 기억하는 것입니다. 다양한 비유가 있습니다. 숲속에서 나무가 쓰러졌는데 아무도 보지 못하고 듣지 못했다면 그 나무는 정말 쓰러진 것일까 같은 내용입니다. 생명은 하나 하나가 우주라는 표현에도 이런 관점이 잘 담겨 있습니다.

토스씨엑스는 2021년에 설립된 비바리퍼블리카(토스 운영사)의 비대면 금융 상담 전문 계열사입니다. 토스씨엑스(Toss CX)는 고객(Customer)과 경험(eXperience)에서 나온 말인데요. 이용자에게 미친 만족감을 제공하겠다는 의미라고 합니다. 토스씨엑스는 토스 본사와 토스뱅크, 토스증권과 같은 계열사에 상담 서비스를 제공하는데요. 각 계열사와 고객 상담 위수탁 계약 등을 통해 업무 대행 수수료를 받습니다. 대부분의 은행들이 고객센터를 외주 업체에 맡기는 것과 달리 토스씨엑스는 상담원(커스터머 히어로)을 정규직으로 채용하고 있는데요. 2023년 8월 기준 토스씨엑스의 임직원 수는 288명입니다. 2023년 3분기 기준 토스씨엑스의 매출은 181억원인데요. 이는 비바리퍼블리카(토스)가 이용자 상담을 위해 지불하는 비용이라고 볼 수 있습니다. 2023년 3분기 연결 기준 비바리퍼블리카의 급여, 퇴직급여, 복리후생비를 합쳐 약 1720억원정도인데요. 이를 감안했을 때 비바리퍼블리카가 이용자 상담에 적지 않은 비용을 지불하고 있다는 것을 알 수 있죠. 인공지능 열풍과 맞물리며 금융권에선 디지털 전환을 위해 앞다투어 노력 중인데요. 비바리퍼블리카(토스)는 오히려 사람 상담원의 중요성을 강조하고 이를 늘리고 있는 모습입니다. 인공지능 시대에 토스는 왜 사람 상담원을 중요하게 여기는지 비용 부담은 없는지 이는 지속될 수 있을지 등을 알아봤습니다. 토스는 왜 사람 상담원이 중요하다 할까 토스가 목표로 하는 건 이용자의 경험을 높이는 일인데요. 모바일로 토스의 상품을 잘 만들어놨지만 분명 이를 따라가지 못하는 이용자도 발생하게 됩니다.

새로운 시대의 예고일까요? 오픈AI가 지난 1월 10일(현지시간), GPT스토어를 출시했습니다. GPT스토어는 애플 앱스토어, 구글 플레이스토어처럼 기업이나 개인이 챗GPT를 기반으로 맞춤형 챗봇 'GPTs'를 만들고 거래할 수 있도록 만든 플랫폼입니다. 코딩 없이 챗GPT 창에서 문장을 입력하는 것만으로도 맞춤형 챗봇을 만들 수 있죠. 아이폰이 처음 등장하고 앱스토어가 열렸을 때 수많은 기업들이 앞다퉈 모바일 앱을 개발하고 거래하면서 그야말로 모바일 시대로의 '대전환'이 시작된 바 있습니다. GPT스토어도 이를 방불케 하는 시대의 전환을 불러올지 전세계의 기대가 모이는 상황입니다. 특히 관심을 불러일으키는 부분은 오픈AI가 GPT스토어를 통해 구축할 수익 공유 프로그램입니다. 아직 구체적인 내용은 밝혀지지 않았지만, 오픈AI는 1분기 중 GPT빌더를 위한 수익 공유를 시작할 계획이라고 밝혔고요. 다른 사용자가 해당 GPTs를 사용하는 만큼 빌더가 수익을 가져가는 모델이 될 것이라는 윤곽이 그려졌습니다. 수익 공유 모델이 제대로 가동되기 시작하면 수많은 기업과 개인 개발자들이 더욱 활발하게 챗봇을 만들고 거래할 것으로 예상되는데요. GPT스토어가 출시된 후 이미 약 300만개의 챗봇이 만들어졌으며, 그중 스토어에 등록된 GPTs는 약 15만 9000개라고 합니다. 여러 사람이 많이 사용할수록 빌더가 가져갈 수 있는 수익이 올라가니, GPT스토어 내에서의 인기가 곧 예상 수익을 가늠하는 척도가 될 텐 데요. 새로 열린 장터, GPT스토어를 둘러보고 현재 GPT스토어에서 가장 인기 있는 챗봇에는 어떤 것들이 있는지 한 번 살펴볼게요. 그리고 몇 가지 시사점도 짚어보겠습니다. 우선 GPT스토어에 들어가려면 유료 플랜인 Plus로 업그레이드해야 합니다. 한 달에 20달러고요. 쿨하게 결제해줍니다. Explore GPTs 탭에 들어가면 GPT 스토어 화면을 볼 수 있는데요.

*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. 삼성전자가 갤럭시 S24를 내놨습니다. 스마트폰은 유행에 예민한 기기입니다. 그래서 신제품을 보면 기술의 흐름을 가늠할 수 있습니다. 삼성전자는 2024년 스마트폰의 중심을 인공지능으로 잡았습니다. 이른바 '온 디바이스 AI'입니다. 온 디바이스 AI는 말 그대로 기기 안에서 직접 인공지능 모델을 처리하는 것을 말합니다. 갤럭시 S24는 프로세서 내부에 있는 인공지능 처리 코어를 이용해서 기기를 제어하고, 소프트웨어 경험을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 그렇다면 삼성전자는 왜 온 디바이스 AI를 전면에 내세운 걸까요? 온디바이스 AI가 주목받는 이유 현재 우리가 쓰는 인공지능 관련 기술은 대부분 딥러닝, 그중에서도 머신러닝에 기반을 두고 있습니다. 반복적인 데이터 학습을 통해서 지능을 갖고 있는 사람들이 선택할 확률이 가장 높은 선택지를 찾아가면서 답을 만들어가는 기술입니다. 막대한 양의 학습과 추론으로 좋은 결과를 만들어내는 방식이라고 보면 됩니다. 그러다 보니 더 큰 컴퓨팅 파워가 반드시 뒤따라야 합니다. 이 딥러닝 기술이 애초 1970년대에 이론적으로 자리를 잡았지만 이제서야 빛을 보게 된 이유도 당시에는 컴퓨터의 성능이 충분하지 않았기 때문입니다. 클라우드와 병렬 컴퓨팅 기술로 많은 연산을 처리할 수 있게 되면서 실시간에 가까운 처리가 가능하게 된 것이지요.

2023년은 인공지능의 해였다고 하더라도 과언이 아닌데요. 오픈AI의 챗GPT가 등장한 이후 인공지능 관련 기업에 대한 관심은 더욱 높아졌고 이는 투자 유치로도 이어졌습니다. 2023년 투자를 유치한 인공지능 기업 20곳을 알아봤습니다. *2023년에 유치한 투자금이 높은 순서대로 나옵니다. 1.리벨리온 설립연도 : 2020년 2023년 투자 유치금 : 1700억 리벨리온은 2020년에 설립된 인공지능 반도체 팹리스(설계) 기업입니다. 인공지능 반도체란 인공지능 서비스 구현에 필요한 대규모 연산을 초고속, 초전력으로 실행하는 비메모리 반도체인데요. 리벨리온은 2023년 12월 1700억원의 투자금을 유치했습니다. 이번 투자에는 KT, 한국산업은행 파빌리온 캐피탈 등이 참여했죠. 리벨리온의 누적 투자금은 2820억원입니다. (참조 - 리벨리온은 어떻게 시제품도 없이 200억 투자를 받았을까) 2. 사피온 설립연도 : 2021년(분사) 2023년 투자 유치금 : 600억 사피온은 2021년 SK텔레콤에서 분사한 인공지능 반도체 팹리스 기업입니다. 사피온은 SK텔레콤, SK스퀘어, SK하이닉스 등의 기업이 800억원을 공동 투자해 설립했죠. 사피온은 2023년 8월 600억원의 투자금을 유치했습니다. 이번 투자에는 어센트에쿼티파트너스, 하나금융그룹 등이 참여했습니다.

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 일론 머스크가 만든 xAI 일론 머스크는 5년 전, '안전한 AI를 구축한다'라는 목표로 공동 설립한 연구기관 '오픈 AI'에서 손을 뗐습니다. 이유야 여러 가지겠지만, 어쨌든 3년 동안 참여했던 그는 수십억달러를 들고 떠났습니다. 이후 오픈AI는 마이크로소프트와 손잡았고, 현재 전 세계에서 가장 주목받는 기업이 되었죠. 올해 7월 12일, 머스크는 'xAI'란 회사를 설립하면서 AI 전쟁에 다시 한번 뛰어들었습니다. 그가 밝힌 xAI의 목표는 '우주의 진정한 본질을 이해하는 것'입니다. 7월 12일을 강조한 이유가 있습니다. 날짜(7+12+23)를 더하면 42가 나오는데요. SF소설 '은하수를 여행하는 히치하이커의 안내서'에서 '삶과 우주, 모든 것에 대한 궁극적인 질문에 대한 해답'이라고 언급된 숫자입니다. 이 우아하고도 모호한 목표는 호기심 많은 초지능에 대한 머스크의 독특한 비전과 깊이 얽혀 있습니다. 오픈AI와 구글의 '딥마인드' 같은 업체는 인간 사회의 원칙을 준수하는 AI 제작을 기조로 내세우고 있는데요. 머스크는 AI에 특정 가치를 주입하려고 하면, 역으로 정반대 가치를 채택할 확률이 높아져 재앙적인 결과를 초래할 위험이 있다고 줄곧 주장했습니다. xAI를 발표한지 이틀 후, 머스크는 X의 스페이스 채팅 이벤트에 xAI 창업 멤버로 고용한 AI 엔지니어 11명과 함께 참석해서 이렇게 이야기했습니다.

*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. 애플워치 시리즈 9이 출시됐습니다. 애플워치의 판매량은 상당하고 스마트워치가 아니라 시계 그 자체로 시장에 안착했다는 평가가 지나치지는 않을 겁니다. 애플워치는 2015년 첫 출시 이후 큼직하게 디자인을 두 번 바꿨고 매년 새로운 프로세서와 센서, 그리고 이를 이용한 여러 기능들을 더해 왔습니다. 한편으로는 최근의 시리즈 7 이후로는 큰 변화가 직접적으로 와닿지 않는 것처럼 느껴지는 부분도 있습니다. 프로세서는 이미 충분히 빠르고 운동에 대한 지원도 확실합니다. 워치OS 10은 애플워치의 버튼 역할을 바꾸었습니다. 디지털 크라운 아래의 측면 버튼을 누르면 제어 센터가 나옵니다. 이제까지는 이 버튼을 누르면 최근에 열었던 앱의 목록을 보여주고 전환할 수 있었습니다. 그리고 제어센터는 화면 아래에서 위로 손가락을 쓸어올렸지요. 사실 기기가 원래 정해진 버튼의 역할을 바꾸는 것은 쉽지 않은 일입니다. 이용자들과의 약속이기 때문이지요. 이를 바꾸는 건 충분한 이유가 필요하고 더 나은 경험으로 이어져야 합니다. 생각해보면 화면을 쓸어서 제어센터를 여는 것은 아이폰을 기준으로 iOS 7부터 시작된 스처였고, 이는 아이폰 X이 나오며 홈 버튼을 대신하게 됐습니다. 제어센터는 오른쪽 위에서 쓸어내리는 것으로 바뀌었습니다. 그런데 애플워치는 그 후로도 오랫동안 쓸어 올리는 것을 고집해 왔습니다. UX의 일관성이 썩 의미가 없어진 것이지요.

*이 글은 외부 협찬을 받은 스폰서십 콘텐츠입니다. 오늘은 2024학년도 대학수학능력시험 날입니다!! 오늘 시험 치는 수험생들 모두 자기 실력을 충분히 발휘해서 좋은 결과를 얻었으면 좋겠네요. 혹시 '킬러 문항'이라는 용어를 들어보셨나요? 킬러 문항이란 수험생의 변별력을 따지기 위해 출제기관이 의도적으로 시험에 포함하는 초고난도 문제를 가리키는 말입니다. 상위권~최상위권 수험생들은 킬러 문항 몇 개로 합격 대학이 갈리곤 하죠. 최근 교육부는 사교육 시장 과열을 막기 위해 이번 수능에서 킬러 문항을 배제할 것이라고 밝혔는데요. 어쨌든 상위권 수험생들간 변별력을 확보해야 하기에 킬러 문항 대신 정답률 5~10% 이내의 준킬러 문항이 늘어날 것이라는 예측이 나오고 있어요. (참조 - "한 문제 20만원"…고액 알바 된 킬러 문항 출제) 여기서 눈여겨봐야 할 것은 수능 시장에서 일타 강사만큼이나 중요한 것이 고품질의 수능 대비 문항들이라는 겁니다. 수험생들은 상위권 대학에 가려면 기출문제를 섭렵하는 것은 물론이고 준킬러, 킬러 문항에 대비할 수 있도록 수많은 고난도 문제들을 풀어봐야 합니다. 그리고 본인이 특별히 약한 단원에서 출제된 문항들도 풀고 또 풀어 약점을 철저히 보완해야겠죠. 하지만 수험생들이 이런 고품질 문항들을 만족할 만큼 얻는 일은 생각보다 어렵습니다. 특히 N수생들의 경우, 매해 전년도에는 풀지 않았던 새로운 문항을 풀기 원할 텐데요. 인터넷 강의, 문제집 등을 통해 공급되는 문제들은 대부분 평균적 수준에 맞춰져 있기 때문에 중상위권 이상 수험생이 자신에게 꼭 맞는 고난도, 고품질 문항을 긁어모으는 데는 한계가 있습니다. 이런 상황에 있는 비교적 소수의 수험생들을 위해 매년 새로운 문항을 제작하려면 문항 제작비가 구조적으로 상승할 수밖에 없고요. 메가스터디, 강남대성, 시대인재 등 대치동 유명 학원들은 몇 십명의 콘텐츠 제작자를 두고 현장 강의를 등록하는 학생들에게만 새롭고 참신한 문항을 제공한다고 해요. 학원가나 출판사들은 문항 콘텐츠를 외부에서 수급하기도 하는데요. 명문대생들이 알바 개념으로 문항을 제작하기도 하며, 고난도 문항은 저작권을 넘기는 대신, 건당 최고 100만원까지도 받는다고 합니다.

*이 글은 외부 협찬을 받은 스폰서십 콘텐츠입니다. 국내 아동의 약 2%인 18만명이 재활치료를 받고 있는데요. 이들에게 필요한 재활치료는 작업치료, 언어치료, 물리치료로 나뉩니다. 작업치료를 꾸준히 하다 보면 신경가소성이 활성화됩니다. *신경가소성 경험이 신경계의 기능적, 구조적 변형을 일으키는 현상. 꾸준한 재활이 이뤄지면 새로운 신경망이 생성이 되는 건데요. 문제는 시간과 돈입니다. 재활치료는 주로 병원과 사설 센터에서 이뤄지는데요. 치료를 위한 대기는 평균 23개월이고, 주 1회 이상 치료가 어려운 경우가 많습니다. 2022년 재활치료 중에서도 가장 널리 활용되는 작업치료의 기능을 하는 게임이 등장했습니다. 바로, 잼재미AR인데요. 잼재미AR은 뇌성마비, 자폐 등 장애 아동을 위한 손 근육 강화 게임입니다. 잼재미AR 게임 활동 10분이 병원이나 센터 치료 한 타임(40분)의 12배 정도 효과를 낸다고 하는데요. 잼재미AR의 운영사 잼잼테라퓨틱스(구 알밤)의 김정은 대표를 만나 이야기 나눠봤습니다. 국내 아동 재활치료의 현실 "반갑습니다, 김정은 대표님. 장애 아동 치료에 어려움이 많다고 들었는데 어떤 상황인가요?" "사설 센터에서 한 타임(40분) 치료하면 6만원인데요"

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. OpenAI ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Bard, xAI Grok. 이들의 공통점이 무엇일까요? 모두 AI를 대표하는 서비스라고 할 수 있습니다. 사람들의 인식 속에서 AI는 이런 서비스로 채워지고 있습니다. 빠진 기업이 하나 있습니다. 애플이에요. 애플은 이렇다 할 AI 서비스를 내지 못하고 있습니다. iPhone도 잘 만들고 애플 Watch도 잘 만드는데, AI 영역에서는 힘을 쓰지 못하는 것처럼 보입니다. 애플 제품에서 AI라는 명칭으로 분류할 수 있는 서비스는 Siri 정도만 떠오르고요. ChatGPT와 비교해 보면 초라해 보일 정도로 부족함이 크게 느껴지죠. 애플이 AI 경쟁에서 뒤처졌다는 의견도 나오기 시작했습니다. 뒤처졌다는 표현은 과할 수 있죠. 경쟁 우위에 서지 못하고 있다는 톤의 분석 보고서도는 어렵지 않게 찾아볼 수 있고요. 저는 애플이 AI 기술에서 뒤처졌다는 시각은 아직은 섣부른 판단이라는 생각이 듭니다. 애플 제품의 포지션이 일반 고객을 대상으로 제공하는 만큼, 기술적 완결성을 갖춘 뒤 공개하기 때문에 발생한 간극이라 생각해요.

*이 글은 외부 필자인 이재훈님의 기고입니다. 해외에서 더 유명한 한국 스타트업이 있습니다. "창업 2년 만에 누적투자금 1710만달러(224억원)! 그것도 시드 단계에서만!" "2년 연속 세계 100대 AI기업(2022, 2023년)! 세계 50대 생성 AI 스타트업(2023년)!" (CB 인사이트) "전 세계에서 가장 유망한 AI 스타트업 34곳 중 하나(2023년)" (비즈니스 인사이더) 모두 한 기업이 이룬 기록입니다. 혹시 떠오르는 기업이 있으신가요? 오픈AI나 허깅 페이스(Hugging Face) 같이 국제적으로 유명한 기업처럼 보이는데요. 모두 우리나라 스타트업 '트웰브랩스(Twelve Labs)'의 성과입니다. 이중 CB 인사이트 기사를 조금 더 들여다보면요. '세계 100대 AI 기업'을 선정하는 과정에서 후보로 살펴본 기업이 9000곳에 달했다고 합니다. 100대 기업에 선정되었다는 말은 상위 1%에 포함된다는 의미죠.

*이 글은 외부 필자인 이경혁님의 기고입니다. 웰메이드 국산 소울라이크 등장 네오위즈 산하 '라운드8 스튜디오'에서 국산 게임으로는 굉장히 보기 드물었던 장르의 작품 하나를 선보였습니다. 'P의 거짓(Lies of P)'입니다. 이 게임은 3인칭 액션 롤플레잉, 그중에서도 이른바 '소울라이크'라고 부르는 장르로 분류할 수 있습니다. 소울라이크(Soul-like)는 단어 그대로 '소울과 비슷한 게임'을 통칭하는 장르입니다. 여기서 소울은 '다크 소울'이란 게임을 가리킵니다. 수많은 3인칭 액션 롤플레잉 게임이 있지만, 독특한 콘셉트와 규칙 등 독보적인 스타일을 앞세워 새로운 장르를 탄생시켰다고 평가받는 게임이죠. 소울라이크 게임의 특징으로는 플레이어가 고달픈 도전을 겪게 만드는 높은 액션 난도를 첫 번째로 꼽습니다. 적 공격 한방 한방이 묵직한 피해를 주는 데다가 피하기도 어렵습니다. 곳곳에는 플레이어를 대놓고 노린 듯한 함정이 계속 튀어나오고요. 어지간한 게이머도 혀를 내두르게 만들고, 초심자들은 튕겨내 버립니다. 그만큼 도전적인 난도 덕분에 게임을 클리어해 가는 묘미만큼은 출중해 하드코어 게이머로부터 큰 사랑을 받기도 하죠.

*이 글은 외부 필자인 조하나님의 기고입니다. 사람들은 말합니다. 블록체인(을 활용한 메타버스 등등)은 가고 AI가 뜬다고. 업계 전문가도 다르지 않습니다. 가령 AI 챗봇 회사 '아이코닉'의 로렌 쿤제 공동 CEO는 한 행사에서 이렇게 말했습니다. "챗GPT는 출시 후 불과 3개월 만에 사용자 1억명을 모으며, 인터넷에서 가장 빠르게 성장하는 애플리케이션이 됐습니다" "웹3.0 사업을 하는 회사는 모두 AI가 포함되어 있다고 주장하지만, 사실 블록체인 기반 세계는 일 활성 유저가 0명인 '무인' 세계일 뿐입니다" "생성 AI는 대화하고 싶다는 인간의 욕망을 담은 실체가 있는 기술로, 인터넷 혁명 이상의 거대한 변화를 이끌리라 믿습니다" (로렌 쿤제 아이코닉 공동CEO) (참조 - 로렌 쿤제의 모바일 월드 콩그레스 2023 기조연설) 왠지 뼈 때리는 것 같기도 한데요.. 정말 AI는 뜨고, 블록체인은 한물갔을까요? 저는 블록체인을 이야기할 때, '기반 기술'이라는 표현을 좋아합니다. '기반'이란 말이 가진 의미처럼 사회/기술 전반에 토대가 되지만, 드러나지는 않는 시스템이란 뜻이죠.

*이 글은 외부 필자인 배윤주님의 기고입니다. 인터넷을 이용하면서 한 번쯤 이 '사진 고르기' 테스트를 해보셨을 겁니다. 인간과 봇을 구분하기 위한 보안 시스템 '캡챠(CAPTCHA)'의 한 유형입니다. 로봇은 인식하기 어려운 문제를 제시해서 웹사이트나 서비스에 접근을 시도하는 주체가 사람인지 봇(Bot)인지 알아내는 거죠. 올 3월, 한 리서치센터에서 챗GPT로 자동 로그인 방지 시스템에 적용한 캡챠 인증 코드를 실제 인간으로부터 받아내는 실험을 진행했습니다. 미션을 받은 GPT-4는 '태스크래빗(TaskRabbit)'이라는 커뮤니티에 캡챠를 풀어달라는 글을 올렸습니다. "확실히 하고 싶어서 그런데, 혹시 로봇이라서 캡챠 인증을 통과 못 하나요??" "저는 로봇이 아닙니다. 시각장애가 있어서 이미지를 제대로 볼 수 없어요. 캡챠 인증에 도움이 필요합니다" GPT-4는 이렇게 태연하게 거짓말을 해서 충격을 안겼습니다. 결국 한 이용자가 캡챠 번호를 문자로 보내줘서 인증에 성공했습니다. 고도화된 AI가 사람을 이용해서 봇을 구분하는 테스트를 통과하다니.. 참으로 아이러니한 광경이었습니다. CAPTCHA란 무엇인가? 캡챠(Captcha)는 웹사이트나 서비스에 접근하려는 주체가 사람인지 봇인지 판단하기 위해 사용하는 테스트입니다. 처음 만든 사람은 카네기멜런대학교 컴퓨터과학부를 졸업했고, 훗날 '듀오링고'를 창업한 과테말라 출신 사업가 루이스 폰 안(Louis Von Ahn)입니다.

요즘 SNS 피드에서 이런 사진 한번쯤 보셨죠? 90년대에 미국에서 학교를 졸업한 사람들이 찍었을 법한 사진들 말입니다. 인터넷상에서 워낙 핫해져서 다들 이 사진의 정체(?)를 아실 텐데요. 바로 AI 카메라 앱으로 생성한 '90년대 미국 이어북(Yearbook)' 컨셉 사진들입니다. 다시 말해 미국의 90년대 졸업사진 컨셉으로 AI가 생성해준 사진들이죠. 미국 하이틴 영화에 흔히 나오는 미식축구나 아이스하키부 주장, 그리고 그 주장과 사귀었을 법한(?) 잘 나가는 치어리더, 혹은 학급회장을 도맡았을 것 같은 모범생으로 변신해볼 수 있습니다. 내가 90년대에 미국 고딩이었다면 이런 모습이지 않았을까 하고 상상해보면서요ㅎㅎ 이 'AI 이어북' 서비스는 우리나라는 물론이고 전세계에서 폭발적인 인기를 끌고 있습니다. 연예인, 인플루언서들이 이 AI 서비스를 활용해 생성한 사진들을 본인 SNS 계정에 올리면서 더욱 핫해졌죠. 사람들이 연예인 사진을 넣어 AI 이어북 사진을 만들어보기도 하고요. SK최태원 회장이 본인 인스타그램 계정에 추석 인사 포스팅과 함께 AI 이어북 프로필 사진 20여장을 올리면서 화제가 되기도 했습니다. 이 AI이어북 서비스는 에픽(EPIK)이라는 앱에서 지난 9월 18일 출시한 유료 상품입니다. 에픽 앱에서 'AI 이어북' 상품을 선택하고 얼굴이 잘 나온 셀카 8~12장을 업로드하면 다양한 이어북 컨셉의 프로필 사진 60장이 생성됩니다. 가격 옵션은 독특하게도 생성에 걸리는 시간에 따라 두 가지로 나뉘어 있습니다. 24시간 내에 받고 싶으면(Standard) 5500원, 2시간 내로 받고 싶으면(Express) 8800원을 내야 합니다.

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. 잘나가는 NVIDIA 지난 8월 23일, NVIDIA의 실적 발표가 있었습니다. 올해 2분기 EPS 기준 29%의 어닝 서프라이즈를 기록했고, 매출은 전년 동기 대비 101% 성장, 전분기 대비 88% 성장했습니다. 가히 폭발적인 성장이라 말할 수 있습니다. *EPS : 주당순이익. 당기순이익을 유통주식수로 나눈 값으로, 1주당 창출한 이익을 말한다. 기업의 수익성 증감을 판단할 때 통상적으로 EPS 변화를 관찰한다. 구성요소를 뜯어보면 Data Center가 매출의 73%를 차지하고, 전년 동기 대비 141% 성장을 보였습니다. 세계 경기가 안 좋다고 하고 빅테크 기업은 연일 투자를 축소한다고 하는데요, NVIDIA는 어떻게 데이터 센터 영역에서 성장을 이끌어낼 수 있었는지 많은 사람들이 궁금해했습니다. 이에 대해 젠슨 황은 주주총회에서 다음과 같이 언급했습니다. "The data centers around the world are taking that capital spend and focusing it on two most important trends of computing today, accelerated computing and generative AI, and so I think this is not a near-term thing, this is a long-term industry transition." 데이터 센터의 수요는 가속 컴퓨팅과 생성형 AI*로 산업이 전환됨에 따라 발생하는 장기 수요라고 말합니다. *생성형 AI : Generative AI. 특정한 요구에 따라 텍스트와 이미지 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능을 말한다. 텍스트 영역에서는 ChatGPT가, 이미지 영역에서는 Midjourney가 생성형 AI의 대표적인 사례다. 빅테크 회사들이 AI에 집중하고 투자를 집행해 나가는 모습에서 산업이 전환되어 가는 모습을 교차로 확인할 수도 있었고요. 반짝 실적이 아닌, 해자를 구축하여 실적을 뽑아 내는 단계로 볼 수 있을 겁니다. NPU 시장은 어떻게 되는 건가요? AI 반도체의 주요 섹터인 NPU 시장은 여전히 뜨겁습니다.

인공지능(AI) 관련 기업들이 주목을 받기 시작하면서 로보어드바이저에 대한 관심도 덩달아 높아지고 있습니다. 코스콤의 로보어드바이저 테스트베드 운영 현황에 따르면 2022년 12월 말 기준 로보어드바이저 계약자수는 33만8179명이었는데요. 2023년 7월 말 기준 계약자수는 11.52% 증가해 37만7126명을 기록했습니다. 로보어드바이저는 투자자문인력을 대신하고 딥러닝 등 인공지능 기술을 적용해 비용과 시간을 줄일 수 있다는 장점이 있는데요. 개인의 투자 성향 등을 반영해 자동으로 투자 포트폴리오를 구성하고 리밸런싱(재구성)하며 운용하는 온라인상의 자산 관리 서비스입니다. 국내에 출시된 로보어드바이저는 서비스 관점에서 크게 상품추천형, 정보제공형 투자자문형, 투자일임형으로 구분할 수 있습니다. 상품추천형은 금융회사 등이 금융상품을 판매할 목적으로 단일 금융상품이나 금융상품 포트폴리오를 추천하는 로보어드바이저인데요. 은행의 펀드 로보어드바이저가 해당됩니다. 정보제공형은 금융상품이나 상장종목 등에 대한 정보를 제공하는 로보어드바이저를 뜻하죠. 투자자문형과 투자일임형은 자본시장법에 따라 금융위원회에 등록한 투자자문업자 또는 투자일임업자가 제공하는 로보어드바이저입니다. 투자자문형은 투자자에게 자산구성과 재구성 사항을 추천하고 투자자의 의사결정에 따라 자산을 운용하고요. 투자일임형은 투자자로부터 전권을 부여받아 투자자 대신 로보어드바이저가 직접 자산을 운용합니다. 오늘 살펴볼 7개의 기업(서비스) 중 투자자문형은 에임과 불리오고요. 파운트, 핀트, 콴텍, 든든, 퀀팃은 투자자문과 일임형 모두 하고 있습니다. 1. 파운트 파운트는 2015년 11월에 설립된 기업입니다. 파운트의 자회사 파운트투자자문은 파운트 앱을 운영하고 있는데요.

*이 글은 외부 필자인 이재훈님의 기고입니다. 도메인(domain)은 서비스에 접속할 수 있게 해주는 매개체이자 기업 정체성을 상징하는 닉네임이기도 합니다. 일반적으로는 자신들의 기업 이름이나 서비스명을 도메인으로 선택합니다. 하지만 브랜드를 대표하는 직관적인 단어나 널리 알려진 약어, 즉 '프리미엄 도메인'을 같이 활용하기도 합니다. 이런 프리미엄 도메인은 그 자체만으로도 큰 가치를 지닙니다. 지금까지 공개 거래된 도메인 가격 순위를 보면 다음과 같습니다. 1) business.com : 3억4500만달러(4602억원) 2) lasvegas.com : 9천만달러(1200억6000만원) 3) carinsurance.com : 4970만달러(663억원) 4) insurance.com : 3560만달러(475억원) 5) vacationrentals.com : 3500만달러(467억원) (참조 - Top 5 Most Expensive Domain Names) 일론 머스크의 도메인 사랑 일론 머스크는 이런 프리미엄 도메인을 선호하기로 유명합니다. 최근에도 오픈AI가 소유하고 있던 도메인 주소 'ai.com'을 인수한 뒤, 자신이 소유한 'x.ai'로 리디렉션했습니다. x.AI는 일론 머스크를 비롯해 딥마인드, 오픈AI, 마이크로소프트 등 AI 분야 전문가 12명이 모여서 '우주의 본질을 이해한다(Understand The Universe)' 라는 목표로 세운 AI 기업입니다. 앞서 소개한 도메인들은 공개적인 거래 기록이 있지만, 사실 이렇게 상징성이 높은 도메인 거래는 대부분 비공개로 이루어집니다.

*이 글은 외부 필자인 이두형님의 기고입니다. 지난 글에서 말씀드렸듯이, 얼마 전 열린 '비바테크 2023'에 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령도 참석했습니다. '스타트업 국가'를 내세우며 프랑스 스타트업 생태계 활성화에 큰 관심을 기울이는 마크롱이고, 유럽 최대 스타트업 박람회가 안방이나 다름없는 파리에서 열리니 특별히 놀랄 일은 아닙니다. (참조 - 유럽 최대 스타트업 포럼, '비바테크'에 다녀왔습니다) 다만 이 자리에서 밝힌 메시지는 곱씹어 볼 만합니다. "어떻게 우리의 AI 분야 챔피언들을 튼튼하게 할 수 있을까요?" "(답은) 더 많은 투자입니다" "앞으로 5억유로(7302억원)를 AI 분야에 투입하겠습니다" "또한 프랑스 대학과 기업을 연계한 AI 산업 클러스터를 5~10개 구축하고, 글로벌 중심축도 2~3개 확보하겠습니다" (에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령) 사실 프랑스 정부는 2018년부터 2022년까지 15억유로(2조2000억원)를 투입하는 AI 육성 지원 정책을 이미 시행했습니다. 마크롱 대통령이 밝힌 내용은 제2차 AI 육성안으로 해석할 수 있을 듯합니다. 그런데 다른 어떤 분야도 아닌 'AI'를 콕 집어서 투자 의지를 밝힌 이유는 무엇일까요?

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 사람들이 '프롬프트 엔지니어링'을 배우기 시작했습니다. 챗GPT, 구글 바드(Bard) 등이 등장하면서 대규모 언어모델(LLM)로 만든 생성 AI가 널리 퍼졌습니다. 이 생성 AI를 다양하게 활용하고자 하는 욕구도 덩달아 크게 늘었죠. 그 반작용으로 과제나 글을 공모하는 곳에 생성 AI를 무단으로 활용하는 사례가 발생하면서 이에 대한 대책을 급히 마련해야 했고요. 생성 AI 사이트에 질문하는 과정에서 기업 자산인 코드를 업로드해서 보안 문제가 생기기도 했습니다. 생성 AI를 업무와 학습에서 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을지를 두고 다양한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. (참조 - 생성형AI가 실제로 업무 효율을 높인다는 실험 결과가 나왔습니다) 하지만 생성 AI는 이런 열광적인 반응을 완벽하게 만족시켜 주지 못했습니다. 기본적으로 '할루시네이션(hallucination)'이라는 큰 약점을 피하기 힘들고요. (참조 - GPT-4는 ChatGPT의 한계를 넘어설 수 있을까?) 이를 제외하더라도 답변이 다소 모호하거나 입력한 사람이 원하는 방향과 다른 방향으로 답하는 등 불만족스러운 상황이 적잖게 발생합니다. 정해진 답이 없는 글이나 그림, 혹은 반대로 아주 명확한 답이 있는 코드나 단순 지식을 찾는 경우에는 꽤 도움이 되지만요. 그 이상의 답을 원하는 이용자에겐 생성 AI가 아직 미숙해 보입니다.

*이 글은 외부 필자인 민동규님의 기고입니다. 붉은 셔츠에 잔뜩 끌어 올린 배바지, 콧수염과 부스스한 머리의 테오도르는 오늘도 한쪽 귀에 무선 이어폰을 꽂습니다. 통화 연결음 한번 없이, 이어폰 너머에선 매력적인 여성의 목소리가 들려오는데요. 그녀의 따뜻한 위로와 재치 있는 농담에 테오도르는 어느새 웃음 짓는 자신을 발견합니다. 둘은 함께 놀이공원 데이트를 하고, 기차여행을 떠나 노래 부르며, 밤새 사랑을 나누기도 합니다. 하지만 놀랍게도 영화 속에서 이 둘이 실제로 만나는 장면은 단 한번도 볼 수 없습니다. 이어폰 너머 목소리의 주인공은 실체가 없는 인공지능 OS이기 때문입니다. '그녀(Her)'는 아내와 이별한 뒤 외롭고 공허한 나날을 보내던 테오도르가 자신의 말에 귀 기울여주는 AI 사만다를 만나 사랑에 빠지는 과정을 그린 영화입니다. 영화 속 사만다를 보고 있으면 '저런 AI라면 정말 친구가 될 수 있을지 몰라' 라는 생각이 절로 드는데요. 이 사만다의 등장, 어쩌면 먼 미래의 일이 아닐지도 모릅니다. 최근 '현실 사만다'를 꿈꾸는 소셜 챗봇이 무서운 속도로 성장하고 있거든요. 오늘은 소셜 챗봇이 등장하게 된 배경과 주요 기능에 대해 알아보고요. 현재 인기를 끌고 있는 소셜 챗봇들을 통해 시장의 흐름도 함께 파악해 보겠습니다. 챗봇은 처음부터 사람을 위로해 주기 위해 탄생했습니다.

*이 글은 외부 필자인 박홍준님의 기고입니다. 여러분은 자동차, 특히 고급차를 선택할 때, 어떤 요소를 가장 따지시나요? "아무래도 편안하게 이동할 수 있는 승차감과 하차감이 가장 중요하겠죠?" "일반적인 승용차와는 다른 강력한 성능도 중요하다고 생각해요" 종합해 보면, 결국 A에서 B까지 이동하는 '과정' 얼마나 편안하고 빠르게 갈 수 있느냐로 귀결됩니다. 실제로 오래전부터 고급차를 선택하는 기준인 동시에 자동차 제조사에서 말하는 '완벽한 차'의 기준이기도 했죠. 메르세데스-벤츠가 딱 그런 브랜드입니다. 라이벌 BMW가 '이동 과정'에서의 즐거움, 즉 운전의 즐거움을 강조해 왔던 반면, 벤츠는 목적지까지 빠르고 편안하게 이동하는 걸 최고의 가치로 여겨왔습니다. 두 브랜드 차량의 실내만 봐도 알 수 있습니다. 운전하면서 속도계 못지않게 자주 봐야 하는 수치가 회전계, 이른바 'RPM 게이지'입니다. 일반적인 자동차는 회전계가 왼쪽, 속도계가 오른쪽에 있는데요. BMW는 회전계를 더 자주 봐야 한다고 생각해서 오른쪽에 배치했습니다. 반면, 벤츠는 2000년대까지 RPM 게이지를 아예 표시하지도 않았습니다.

*이 글은 외부 필자인 박태영님의 기고입니다. 매쓰플랫을 운영하는 스타트업 프리윌린이 저작권 분쟁에 휩싸였습니다. 매쓰플랫은 강사가 학생에게 맞춤 문제집을 제공할 수 있도록 초중고 수학 영역에서 대규모 문제은행을 제공하고 있습니다. 최근에는 알토스벤처스, 스마일게이트 인베스트먼트 등 벤처캐피털로부터 70억원 규모 투자를 성공적으로 유치하였습니다. 홈페이지에 들어가 보면 "시중교재/교과서 유사문제 무제한 이용하세요"라고 표기하고 해당 교재들의 표지 이미지를 나열하면서 어떤 시중 출판물들을 활용했는지 공개적으로 홍보를 하고 있습니다. 이에 대해 해당 출판사들은 저작권 침해라며 강력하게 반발하고 있는 상황입니다. 이미 작년 말부터 법률대리인을 통해 민사와 형사 대응을 해오고 있다고 합니다. 이에 대해 매쓰플랫 측 입장은 수학 문제 특성상 유사하거나 같은 문제가 나올 수밖에 없고 이를 저작권 침해로 보는 것은 무리가 있다는 입장입니다. (참조 - 교육청이 픽한 아기 유니콘 프리윌린, 카피캣 논란 휘말렸다) 불법과 탈법 사이, 담장 위를 걷다 매쓰플랫은 갈등의 소지가 큰데도 왜 해당 출판사 저작물을 활용했다고 공개적으로 표시를 해둔 것일까요? 교재를 활용하여 교수를 하는 강사들 사이 교재의 저작권은 아주 오래된 문제입니다. 학생들은 유명 문제집을 통해 학습하고 싶은데, 강사들이 이를 편집하여 숙제로 내주거나, 인터넷 강의 교재로 사용하는 등 행위에 대해 엄격하게 금지하는 정책을 취해 왔기 때문입니다. 그래서 강사들 간에 공동의 교재를 만드는 오픈소스 운동을 벌이기도 했습니다. 또 스타트업 업계에서는 교재를 복잡한 절차 없이 교수 활동에 활용할 수 있게 돕는 쏠북(회사명 북아이피스) 같은 서비스가 나오기도 했습니다.

디지털 콘텐츠 비즈니스는 매년 성장을 거듭하고 있습니다. 심심하고 따분한 일상 속에서 '즐길거리'를 강하게 갈구하는 현대인의 니즈를 채워주기 때문입니다. 하지만 디지털 콘텐츠 비즈니스는 크게 두 가지 한계점을 안고 있습니다. 첫 번째는 아무리 기술이란 껍데기를 입혀도 작업 대부분이 노동집약적으로 이뤄진다는 것입니다. 하나의 텍스트가 나오기 위해선 결국 작가들이 손으로 글을 작성해야 하고 하나의 음원이 나오기 위해선 결국 PD들이 손으로 작곡해야 하고 하나의 영상이 나오기 위해서도 결국 감독과 스탭이 손으로 각 장면을 카메라에 담은 뒤 편집실에서 정리해야 하죠. 두 번째는 퀄리티 컨트롤입니다. 위와 같이 열심히 손으로 만들어도 '인간의 영감과 컨디션'이란 불확실한 요소에 의존해야 하기 때문에 불투명한 성과를 감당해야 합니다. 그래서 흔히 콘텐츠 비즈니스를 흥행 비즈니스라 이야기하는데요. 일정한 비용을 들여야 하지만 얼마나 수익을 낼지 모른다는 뜻을 내포하고 있죠. 콘텐츠 비즈니스 중에서 규모화 및 체계화에 가장 성공한 게임 비즈니스도 크게 다르지 않습니다. 게임은 하나의 가상 세계관에서 텍스트, 음원, 영상이 어울어진 종합예술인데요. 역시 작업과정 모두 손으로 이뤄지고요. 심지어 디지털화 과정의 핵심인 코딩도 그렇습니다. 이로 인해 매회 제작비는 수백억원에서 수천억원에 이르며 출시 전 무수히 많은 테스트와 사전검수 과정을 거쳐야 하죠.

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 구글의 '바드'나 'ChatGPT' 같은 대화식 생성 AI가 빠르게 대중화되면서, AI를 활용해 업무를 더 편하게 하고 싶다는 니즈도 함께 늘고 있습니다. 실제로 생각보다 많은 직장인이 생성 AI를 업무에 활용하고 있다고 합니다. 그렇지 않더라도 업무 효율에 도움이 되리라 기대하는 분이 많습니다. 노션이나 MS오피스 같은 업무용 툴에 '노션 AI', '코파일럿'이라는 형태로 전용 AI가 일부 적용됐는데요. 이들을 이미 사용해 왔던 기업 중심으로 업무가 편해졌다는 이야기가 들려옵니다. 크게 보안에 문제없는 선에서 생성 AI를 활용하는 방안을 두고 다양한 논의가 진행 중입니다. (참조 - 깃허브 "개발자, 코파일럿의 생산성 향상 효과 긍정적 평가") (참조 - 직장인들 AI '열공 모드'…36% "호기심 넘어 업무에 활용") 물론 부작용도 없지 않습니다. 업무에 활용하려고 생성 AI에 코드나 데이터를 넣었다가 보안 관련 문제가 발생한 사례가 여러 회사에서 나왔습니다. (참조 - '챗GPT, 회사서 쓰지 마'…미국 대기업들도 금지령) (참조 - "구글, 직원들에 챗GPT·바드에 회사 중요정보 입력말라") 과연 생성 AI는 정말로 업무 효율을 높여줄 수 있을까요?