바이오인

출처 : LG경제연구원

인공지능, 플랫폼 경쟁이 시작되고 있다

최근 구현되고 있는 인공지능은 과거와 크게 다르다. 컴퓨팅, 데이터, 알고리즘의 한계가 차례로 극복되며 인공지능 분야에 큰 변화가 일어나고 있다. 인공지능의 발전은 그 영향력이 제조, 금융, 의료, 자동차 등 거의 모든 산업에 미칠 수 있다는 점에서 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 이러한 파급력을 일찍이 인지한 구글, 페이스북, 아마존 등 주요 IT 기업들은 인공지능을 미래의 핵심 기술로 정의하고 다양한 산업에서 혁신을 일으킬 핵심 요소로 활용하기 위해 인공지능 개발에 박차를 가하고 있다.

스마트폰 시대 구글, 애플이 모바일 OS를 플랫폼화해 산업을 혁신하고 생태계를 주도하였던 것 처럼 이제 주요 IT 기업들은 인공지능을 플랫폼화해 산업을 혁신시키며 자신들이 주도하는 산업 생태계를 만들려 한다. 구글, 페이스북, 아마존은 B2C 영역에서 다양한 서비스에 적용 가능한 ‘범용 인공지능 플랫폼(General A.I. Platform)’을 지향하고 있다. 특히 구글은 방대한 영역에서 그 동안 확보한 빅데이터와 최고 수준으로 개발 중인 인공지능 핵심 기술을 접목해 다양한 분야에 활용할 수 있는 인공지능 플랫폼을 구현하고 있다. 반면, 페이스북, 아마존은 각각 SNS, 온라인 쇼핑몰 서비스를 제공하며 확보해 온 사용자 정보를 활용해 개개인의 성향을 정교하고, 정확하게 분석 가능한 맞춤형 인공지능 플랫폼을 구현해 내려 한다.

이와 달리 IBM, GE는 특정 산업 영역에 특화된 ‘전문 인공지능 플랫폼(Vertical A.I. Platform)’을 구현하고 있다. IBM은 의료, 금융 분야에 집중해 전용 인공지능 플랫폼을 만들며 생태계를 확장하고 있다. 이를위해 IBM은 자체적으로 인공지능 핵심 기술을 개발함과 동시에 각 산업 내 주요 기업을 M&A하며 전문성을 높여 가고 있다. 항공기, 제조, 에너지 등 각종 산업 분야의 사업 경험이 많은 GE도 인공지능 역량을 빠르게 확보하며 각 산업별 전문 인공지능 플랫폼을 만들고 있다. GE는 각 산업 현장에 인공지능 플랫폼을 확산시켜 4차 산업 혁명을 주도하려는 의지를 보이고 있다.

생태계의 특성상 선제적으로 플랫폼을 통해 네트워크 효과 만들어 내는 기업이 경쟁에서 우세할 가능성이 높다. 특히 딥러닝을 기반으로 한 인공지능의 성능은 데이터에 의해 크게 결정되기 때문에 초기에 생태계에 참여자를 빠르게 확보한 인공지능 플랫폼과 후발 주자로 시작하는 플랫폼 사이의 성능 차이는 크게 벌어질 수 밖에 없다. 인공지능 플랫폼을 둘러싼 기업들의 경쟁은 이미 시작되었고 매우 빠른 속도로 진행 될 것이다.

< 목 차 >

1. 인공지능의 진화
2. 인공지능의 플랫폼화
3. 주요 기업의 인공지능 플랫폼
4. 향후 경쟁 전망

A.I. as a Service Platform (서비스 플랫폼으로서의 인공지능)

IBM Watson의 임원인 David Kenny는 인공지능이 서비스 형태로 제공되는 ‘AI as a Service’ 시대를 예견한다. 마치 소프트웨어나 서버 인프라 등을 기업들이 직접 구현하거나 구축하지 않고 서비스 형태로 제공된 ‘SaaS(Software as a Service), IaaS(Infrastructure as a Service)’를 활용하는 것과 같이 인공지능도 전문 기업에 의해 구현되고 서비스로 활용되는 환경이 될 것이라는 것이다.

인공지능은 그 동안의 기술적 한계를 극복하며 급속히 발전하고 있다. 특히 인공지능의 발전은 그 영향력이 IT 산업 내에 그치지 않고 제조, 금융, 의료, 자동차 등 거의 모든 산업에 미칠수 있다는 점에서 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 이러한 파급력을 일찍이 인지한 구글, 페이스북, 아마존 등 주요 IT 기업들은 인공지능을 미래의 핵심 기술 중 하나로 정의하고 관련 역량을 빠르게 확보해 가고 있다. 이들 기업은 자신들의 기존 사업을 고도화하는 수단으로 인공지능을 활용하는 것은 물론이고 향후 다양한 산업에서 혁신을 일으킬 핵심 요소로 활용하기 위해 인공지능 개발에 박차를 가하고 있다.

스마트폰 시대 구글과 애플은 모바일 OS를 통해 산업을 혁신시키고 이를 플랫폼화하여 생태계를 만들며 산업을 주도해 왔다. 마찬가지로 주요 IT 기업들은 인공지능을 플랫폼화 하여 다양한 산업에서 혁신을 리드하며 산업 생태계를 주도하려고 한다. 각 산업 내 기업들은 IT 기업들의 인공지능 플랫폼을 활용해 생태계 속에서 새로운 기회를 만들어 갈 수도 있다. 반대로 주도권을 가졌던 기업들이 인공지능을 활용한 새로운 기업들에게 기존 영향력을 빼앗기며 도태될 수도 있다. 인공지능의 플랫폼화를 통해 이러한 변화를 만들어 가려는 거대 IT기업들을 비롯한 주요 기업들의 준비는 이미 시작되었고 다양한 산업 영역으로 확산될 것으로 보인다.

1. 인공지능의 진화

수십 년 동안 가능성만 보여 온 채 지지부진 했던 인공지능은 2012년부터 딥러닝(Deep Learning)에 기반 한 시스템이 실제 구현되기 시작하면서 큰 전환기를 맞고 있다. 이미 10년전에 제안되었던 이론이 최근에서야 급속하게 구현될 수 있었던 데에는 딥러닝을 처리하기 위한 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 빅데이터로 대변되는 데이터의 폭증이 가장 크게 작용했다. 딥러닝에 필요한 정보의 처리를 일반 CPU 대비 수십 배까지 빠르게 처리 가능하게 하는 GPU의 발전, 그리고 수많은 컴퓨터의 동시 작업이 가능케 된 클라우드 컴퓨팅 환경의 발전은 과거 수년이 걸렸던 정보 처리 시간을 단 몇 시간, 몇 분 단위로 단축시키고 있다. 게다가 인터넷 기반의 온라인에서 생성되는 데이터와 함께 스마트폰 등 센서가 탑재된 다양한 모바일 디바이스에서 수집되는 정보의 증가 속도는 기하급수적이다. 센서를 통해 수집된 각 종 실시간 정보는 단순한 정보의 양적(Volume) 확대만이 아닌 정보의 다양성(Variety) 측면의 확대를 동반해 온라인에 존재하는 빅데이터와 현실 세계의 간극을 빠르게 좁히고 있다.

이러한 핵심 기술 요소들의 발전으로 인해 인공지능은 이제 현실 세계로 다가오고 있다. IT 기업들은 현재 바둑과 같은 게임, 이미지/영상 인식, 음성 인식과 같은 분야의 인공지능을 구현하면서 향후 다양한 산업에 적용 가능할 수 있도록 기술 역량을 높여가고 있다. 예를들면 알파고는 바둑 게임용 인공지능이지만 그 이면에는 방대한 양의 전문 정보를 기계가 스스로 학습하고 승리하는 방법을 터득하는 과정과 반복 학습을 통해 지식을 지속적으로 강화하는 과정 등이 핵심 기술로 구현되어 있다. 이러한 핵심 기술이 금융과 같은 분야에 활용되면 방대한 양의 금융 거래 정보, 경제 지표 등과 같은 전문 정보를 알아서 학습하고 학습된 지식을 스스로 강화해 사람을 대신한 투자 자문 인공지능으로도 구현 될 수 있다. 이와 같이 최근에 개발되고 있는 인공지능의 핵심 기술들은 목적에 따라 응용이 가능한 경우가 많기 때문에 향후 다양한 산업에 적용될 것으로 보인다.

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