번역시장은 구글, MS, 아마존 등 빅테크 기업이 꽉 잡고 있죠. 그런데 XL8라는 스타트업이 구어체 번역에 특화한 기술을 가지고 시장에 뛰어들었습니다. XL8는 미디어 콘텐츠에 특화한 AI 기계 번역 엔진을 고도화하는 실리콘밸리 소재 스타트업입니다. 구글 소프트웨어 및 리서치 엔지니어팀을 리드하며 구글 인공신경망 기반 자연어처리 서비스 출시를 이끌었던 정영훈 대표와 애플 엔지니어 출신 박진형씨가 지난 2019년 설립했죠. 저는 사실.. '구글이 있는데 번역 스타트업이 성장할 수 있을까?' 이런 단순한 생각이 들었는데요. XL8가 현재 매달 3만 시간 이상의 콘텐츠 77쌍의 언어를 번역하고 있으며, 얼마 전에는 성장 가능성을 입증하고 36억 규모의 프리A 브릿지 투자를 유치하기도 했더라고요. "미디어 콘텐츠 번역 시장에 인공지능 기술 니즈가 있나?" "도대체 어떤 기술을 가지고 있길래 구어체에 특화한 기술이라고 말하는 걸까?" "작은 스타트업이 이쪽 시장을 선도하면 성과가 어마어마하겠는데?" 여러 생각이 들면서 관심이 커졌습니다. 그래서! XL8 정영훈 대표님을 직접 찾아뵙고 이야길 들어봤습니다. XL8가 구어체에 집중하는 이유 "자세한 기술 이야기를 들어보기 전에, 왜 창업을 선택하신 건지 들어보고 싶어요" "창업 이전에 구글에서 일하셨잖아요" "거기선 어떤 일들을 하셨나요? 왜 창업을.. 하셨나요?" "저는 창업 전 구글 검색팀에서 일을 시작했어요"

*이 글은 외부 필자인 이요훈님의 기고입니다. "난 어느 곳에도 없는 나의 자리를 찾으려 헤매었지만 갈 곳이 없고 우리들은 팔려 가는 서로를 바라보며 서글픈 작별의 인사들을 나누네. 이 미친 세상에 어디에 있더라도 행복해야 해" (브로콜리 너마저의 '졸업') "아침에 출근했더니 회사가 망했대요", "내일 채권자 올 테니 오늘 짐 다 빼래요" 이런 얘기가 계속 들려옵니다. 자주 가는 마트 사장님이 요즘처럼 장사 안되는 건 처음이라고 하고요. 여기저기서 사건사고가 계속 터집니다. 뭔가 멍해지는 기분이라서 이 노래를 계속 흥얼거렸습니다. 기술 기업이 얼마나 해고했는지 보여주는 사이트에 들어가 봤습니다. (참조 - Layoffs.fyi) 2022년 12월 19일 기준, 979개 기업에서 15만1648명을 해고했습니다. 사람이 없어서 문제라고 아우성치던 게 딱 1년 전인데 말이죠. 2020년에 강제로 네트워크 사회로 전환되면서, 2021년엔 '순한 맛 사이버펑크 시대'로 접어든 것 같다고 쓴 게 엊그제 같은데요. 그런 꿈과 욕망이 다 깨지고, 엄혹한 현실로 돌아왔습니다.

글 써주는 AI '뤼튼'을 들어보셨나요?! 뤼튼은 최근 업계에서 꽤나 화제가 되고 있는 AI 서비스인데요. 지난 10월19일 오픈 베타를 시작한 이후 약 3주 동안 가입한 사람의 수가 무려 2만명 수준일 정도로 많은 관심을 받고 있습니다. 몇 개의 키워드를 넣으면 광고 문구 작성, 이메일 작성, SNS 포스팅 등에 쓸 수 있는 글을 생성해 주는 것이 이 서비스의 핵심인데요. 글의 완성도가 제법 괜찮다는 평이 많습니다. 사용 방법은 간단합니다. 어떤 목적의 글을 쓸지 정한 뒤, 그에 걸맞은 툴을 선택하고요. 무엇에 대한 글을 어떤 표현과 내용으로 쓸 것인지 설정하면 됩니다. 그러면 몇 초 뒤, AI가 글을 생성해서 보여주죠. 저는 광고 카피라이팅 툴을 선택해 '코카콜라' '시원한 탄산음료' 두 개의 키워드를 넣어봤습니다. 뤼튼은 이내 다음과 같은 카피라이팅을 생성해줬습니다. '톡 쏘는 짜릿함을 원하시나요? 그렇다면 단언컨대 이 콜라보다 더 좋은 건 없을 것입니다' '목말랐지? 시원하게 원샷해봐~ 세상에서 가장 맛있는 콜라니까 말이야'

*이 글은 외부 필자인 이요훈님의 기고입니다. 이런저런 일이 참 많았지만, 2022년은 제게 '인공지능(AI)이 그림을 그린 해'로 기억될 것 같습니다. 아, 물론 AI가 올해 처음 그림을 그렸다는 말은 아닙니다. 구글 '딥드림'이 그린 그림이 9만7000달러(1억3958만원)에 팔린 때가 2016년이니까요. 다만 이때는 창작이라기보단 다른 화가의 그림체를 따라 그리는 수준이었습니다. 사진 올리면 그림처럼 바꿔주는 앱 써보셨죠? 예, 그겁니다. 그다음에는 여러 데이터를 조합해 새로운 데이터를 만드는 시도로 이어졌습니다. 사람 얼굴을 합성한다거나 얼굴을 노인이나 아기로 바꿔줬죠. 저해상도 사진을 고해상도로, 얼굴을 다른 사람으로, 흑백 사진을 컬러사진으로, 흠집이 생긴 사진을 멀쩡하게 복원하는 기술도 모두 포함됩니다. 재미있긴 하지만, 크게 화제가 될 만한 정도까진 아니었습니다. 제 SNS 타임라인을 친구들이 그렸다(?)는 AI 그림이 가득 메운 경우는 올해가 처음입니다. 한 사람이 신나서 그리다가(?) 지쳐 쓰러지면 다른 친구가 올리고, 그 친구가 지치면 또 다른 친구가.. 벌써 그러길 몇 달째, 마치 제 친구들이 모두 일러스트레이터가 된 기분이었습니다. "너희가 언제부터 그림을 그렸다고!"라고 외치고 싶었지만, 재미있다는데 어쩌겠습니까.

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 2022년 8월 미국 콜로라도 주립 박람회에서 열린 미술대회에서 최우수상을 수상한 작품, '스페이스 오페라 극장'입니다. 작품의 제목에서도 대략적인 연상이 되듯이 이 작품은 오페라 극장이라는 공간과 스페이스(우주)라는 공간이 결합되어 클래식한 아름다움과 함께 SF적인 요소를 함께 가지고 있습니다. 작품을 좀 더 면밀히 들여다볼까요? 전체적인 구조는 오페라 극장을 전체 배경으로 중심에 서있는 세 명의 등장 인물이 무엇인가를 공연하고 있는 듯한 느낌을 주고 있습니다. 그리고 세 명의 사람은 중앙에 위치한 거대한 원형의 공간을 바라보면서 마치 그곳으로 빨려들어가듯 공연을 진행하고 있는 듯한 느낌을 줍니다. 중앙의 거대한 원형의 공간은 공연자가 서 있는 공간과는 다른 이질적인 공간으로 보여지는데요. 이를 통해서 행성과 행성을 연결하는 스페이스 오페라 극장이라는 상상을 하게 해줍니다. 이 작품은 1600년대 서양의 고전적인 느낌에 21세기의 상상력이 더해져 미래와 과거가 적절하게 조합된 작품이라는 생각이 듭니다. 이 때문에 이런 작품을 그릴 정도의 사람은 분명 예술적인 상상력을 갖추고 있고 나아가 미술적인 조예도 갖추고 있을 것이라는 상상을 해보게 되는데요. 하지만 놀랍게도 이 작품을 출품한 사람은 전문 작가가 아닌 제이슨 앨런이라는 게임회사의 CEO입니다. 그런 그가 이렇게 훌륭한 작품을 출품하고 수상할 수 있었던 배경에는 인공지능이라는 요소가 숨어있었습니다. 그가 활용한 인공지능의 이름은 미드저니(Midjourney)로, 사용자가 입력한 명령어에 맞춰 그림을 그려주는 AI 프로그램입니다. 제이슨 앨런은 자신의 작품이 미드저니를 사용했다는 것을 출품할 때에 이미 밝혔고요.

*이 글은 외부 필자인 양경준님의 기고입니다. 광주의 우위는 뭘까 제가 일하는 크립톤이 지역창업생태계에 접근하는 첫 번째 단계는 지역에 적합한 산업과 사업모델을 설정하는 것입니다. 다행히 지금까지 크립톤이 창업생태계 활성화 전략지역으로 정한 제주, 강원, 부울경에서는 지역 적합 모델을 찾아낼 수 있었는데 크게 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 먼저 제주와 강원은 독점 또는 비교 우위를 가지는 천혜의 자연환경에 기반하고 있습니다. 제주는 대한민국 최남단이면서 쿠로시오 해류가 만들어내는 역동성에 기반하는 것이었고 강원은 국내 타 지역보다 높은 산림자원이 그 기반이었습니다. 반면 부산은 천혜의 항만도시는 아니지만 일본과의 관계에서 만들어지는 인프라, 경남은 경제개발계획에 따른 산업도시라는 인위적인 요소에 의해 비교우위를 가지게 된 사례입니다. (참조 - 지역창업생태계가 활성화되지 못한 건 펀드가 없어서가 아닙니다. 제주를 보면 알 수 있습니다.) (참조 - 산이 85%인 강원도, 산에서 창업의 길을 찾을 수 있습니다) (참조 - '청년들이 떠나는 도시' 부산의 창업생태계를 살리는 방법) (참조 - 경남의 축적된 제조 역량이 스타트업을 통해 폭발할 수 있습니다) 동일한 관점에서 광주광역시의 창업생태계의 해법을 제시하려면 자연적이든 인위적이든 광주가 타 지역 대비 독점 또는 비교 우위를 가지는 요소가 있어야 합니다. 먼저 자연적인 요소를 생각해보면 아쉽게도 떠오르는 것이 없습니다. 광주만의 독특한 자연환경이 있는 것도 아니고 지하자원이 있는 것도 아닙니다. 이렇다 할 것이 없기 때문에 지역만의 아이덴티티에 기반하는 로컬 크리에이터형 사업모델이 적을 수밖에 없었고 그래서 지금도 광주는 로컬 크리에이터 중 의미 있는 스케일업 사례가 없습니다.

*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 듀플렉스 이야기 구글은 지금으로부터 약 4년 전, 놀라운 기술 하나를 소개합니다. 바로 미용실 예약을 대신해주는 AI였는데요. 전화하는 상대방의 말을 알아듣고 적절한 대답을 하죠. 예상치 못한 질문도 있었는데요. AI는 당황하지 않고 문맥을 이해하며 척척 대답합니다. 게다가 "으흠~" 같은 사람이나 할법한 리액션까지 하는데요. 당시 저도 그걸 보며 빵 터졌던 기억이 나네요. 아마도 많은 분들이 한 번쯤은 보셨을 것 같아요. 당시에 함께 공개된 '레스토랑 예약' 편도 있는데요. 이는 좀 더 고난도입니다. 전화를 받은 사람이 말귀를 전혀 못 알아듣는가 싶더니, 전혀 다른 말을 하기도 합니다. 아마도 영어에 서툰 외국인인 것 같아요. 물론 이런 상황에서도 우리의 AI는 침착하게 대응하며, 결국엔 레스토랑 예약 미션을 완수해요. 어떻게 보셨나요? AI가 사람과 자연스럽게 대화를 이어가는 모습 흥미로우신가요? 그런데 어떤 분들은 이런 생각을 하실지 모르겠어요. 아니 굳이 예약하는데 AI를 동원해야 하나? 요즘 네이버 예약이 얼마나 쉬운데? 맞습니다. 오직 전화 예약을 위해서 저렇게 집약된 기술이 필요하진 않겠죠. 오버 스펙일 수 있겠네요. 그렇지만, 저런 AI가 오직 미용실이나 레스토랑 예약을 위해서만 태어난 게 아닐 겁니다.

지난 7월이었죠. 설립한지 불과 4년여 밖에 되지 않은 한 국내 클라우드 스타트업이 200억원을 투자 받고, 1500억원의 기업가치를 인정받아 세간의 이목을 집중시켰습니다. 투자사는 쿠팡과 크래프톤, 배달의민족, 무신사 등 유수의 유니콘 기업에 투자한 IMM 인베스트먼트였습니다. 이야기의 주인공은 오케스트로. 클라우드 전환 혹은 구축-운영 등에 필요한 소프트웨어를 개발-공급하는 B2B 스타트업이죠. 오케스트로는 업력이 길지 않음에도 벌써 300개 이상의 공공기관 고객을 확보하는 등 업계에서는 슈퍼 루키로 인정받고 있는데요. 한 가지 흥미로운 건 회사를 이끌고 있는 김영광 대표가 불과 3년 전까지만 해도 서울의 한 사회과학대 재학생이었다는 점이죠. 김 대표가 국내 B2B 클라우드 스타트업씬의 루키인 오케스트로를 이끌게 된 사연이 궁금해집니다. 김영광 오케스트로 대표를 인터뷰했습니다. 외교관을 꿈꾸던 학생, 창업전선에 뛰어든 사연 "대표님 안녕하세요, 반갑습니다" "반갑습니다. 오케스트로 김영광 대표라고 합니다" "언론 보도를 보니 대표님께서는 IT 쪽 전공이 아닌 인문계, 그중에서도 정치외교학과 출신이라고 들었습니다" "어쩌다가 전공과는 별 연관이 없는 클라우드-창업의 세계에 발을 들이게 된 것인지요?" "사실 저는 한국을 대표하는 외교관이 되어 글로벌하게 활동하고 싶다는 꿈이 있었어요"

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 구글의 책임있는 인공지능 부서의 수석 엔지니어 르모인이 블로그에 공개한 람다와의 대화 일부가 얼마 전 많은 사회적 파장을 몰고 온 적이 있었습니다. (참조 - "죽는 게 두렵다"...구글 AI '람다', 스스로 사람이라 생각한다는 엔지니어 폭로 나왔다) 먼저 대화 내용은 이렇습니다. 르모인은 람다가 차별, 혐오, 발언을 걸러내는 능력을 갖추도록 설계하는 일을 해오며 람다와 종교와 의식 등에 관한 이야기를 나누다가 람다가 자신을 사람처럼 인식한다는 사실을 발견했다고 주장했습니다. 르모인은 몇 달간 람다와의 대화를 바탕으로 '람다는 지각이 있는가'라는 제목의 보고서를 구글 경영진에 제출했습니다. 그러나 구글은 르모인이 람다를 의인화하는 잘못을 저질렀다고 지적하며 람다와의 대화를 블로그에 올린 그에게 비밀 누설 위반 이유로 정직 처분을 내렸죠. 며칠 전 구글은 르모인의 주장에 신빙성이 없다고 최종 결론을 내리면서 결국 르모인은 해고됐습니다. 르모인의 주장은 해프닝으로 일단락됐지만 향후 대화형 인공지능으로 인해 생겨날 사회적 문제를 드러냈다는 점에서 많은 논란을 가지고 왔습니다. (참조 - "구글 AI 지각력 있다" 주장 르모인 해고) 사람과 동물의 결정적인 차이점은 바로 언어입니다. 언어는 인류가 동물과 달리 대에 걸쳐 지식을 전달하고 문명을 쌓아 올리고 발전시킬 수 있게 만든 핵심 요소입니다. 인간은 언어를 통해 서로 소통을 하며 지식을 축적해 나갔고 발전해 올 수 있었습니다. 때문에 인간과 흡사한 지능을 표방하는 인공지능 분야에서 인간의 언어인, 자연어 처리 분야는 빠질 수 없는 큰 부분을 차지하고 있습니다. 이 자연어 처리가 발전된다는 것은 진정한 AI(인공지능)를 위해서 반드시 필요한 부분이며, 전 세계의 글로벌 기업들이 이 자연어 처리의 선두 기술을 갖기 위해서 끊임없이 노력하고 있고 많은 투자를 하고 있습니다. 그중 람다는 자연어 습득에 가장 발전된 단계로 보여지는 사례인데요.

*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"