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[기고] AI 패권 경쟁에서 우리나라는 살아남을 수 있을까?
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[기고] AI 패권 경쟁에서 우리나라는 살아남을 수 있을까?

[연재] 챗GPT로 열린 새로운 생성 AI의 시대 #4
장중호 AI종합대학원 교수 칼럼

[글] 장중호 AI 종합대학원 교수, 공학박사

 

예전에 대한상공회의소와 테크&트레이드(Tech & Trade) 포럼이라는 사단법인이 대한상공회의소 의원회의실에서 진행한, “생성형 인공지능(AI)이 가져올 미래 변화와 우리기업의 대응 방향 세미나”에 패널 토론, 토론자로 참석한 적이 있다. 

 

테크&트레이드 포럼은 세종법무법인의 대표이신 김두식 대표님이 주도하셔서 앞으로 미래에 정말 중요한 이슈로 떠오르고 있는 글로벌 국가들간의 테크놀로지 기술 패권과 경쟁, 이에 따른 무역전쟁, 특히 미국과 중국의 패권다툼이 결국엔 기술과 무역의 장벽으로 글로벌 경제, 특히 둘 사이에 가장 심각하게 끼어 있는 우리나라가 어떻게 대응하고 나가야 하는지를 연구하고 소통하기 위해 정치, 재계 및 대학교수, 기관들의 많은 분들이 참여하면서 올해 초에 창립된 단체다. 

 

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필자도 우연한 기회에 창립하는 단계부터 함께하게 됐는데 정말 앞으로 미국과 중국간의 싸움에 우리나라가 어떻게 해야 하는 걸까 고민이 들었다. 해쳐 나갈 희망은 있는 것인지, 고민하던 차에 정말 공감되는 포럼이 생겨서 기쁘게 생각하며 앞으로 적극적으로 참여할 생각이다.

 

여러가지 4차산업혁명의 기술 관련하여 미국과 중국이 패권 경쟁을 하고 있지만 그 중에서도 아마도 가장 치열한 싸움을 벌이고 있는 것은 바로 인공지능, AI 분야 일 것이다. 앞으로 글로벌 정치와 경제, 산업과 사람들의 삶에 가장 큰 변화와 영향을 미칠 것이 AI라는 것에 어느 누구도 부인을 못할진데, 지금 미국과 중국은 특히나 AI와 밀접하게 연관된 분야에서 엄청난 신경전을 펼치고 있다. 

 

AI 자체의 기술도 중요하지만, AI와 밀접한 분야라고 언급되는 분야는 바로 반도체와 빅데이터이다. AI의 그 엄청난 알고리즘과 연산양을 돌리기 위해서는 보통의 컴퓨터나 프로세서로는 안되고 이제는 AI에 특화된 엄청난 데이터를 한꺼번에 처리하고 연산할 수 있는 반도체가 필요하다. 대표적인 AI 반도체의 회사가 바로 NVIDIA인데, 이 회사의 가치는 최근 5년간 몇 십배로 뛰었다.

 

우리나라도 글로벌에서 부러움을 받는 반도체 강국이고 자랑스러운 삼성전자와 SK하이닉스를 가지고는 있지만, 앞으로의 글로벌 승패를 결정할 AI반도체에도 강국이라고 말하기엔 턱없이 부족하다. 중국은 지금까지는 반도체 분야에서는 두각을 보여주고 있지는 못하지만 국가적으로 사활을 걸고 반도체 기술을 발전시키고, 기업을 육성하고자 힘을 기울이고 있다.

 

최근에 시진핑이 3연임을 하면서 언젠간 반드시 중국이 대만을 침공하고, 점령하고자 하는 야욕을 거침없이 보이기에 때문에 전세계가 긴장하고 있는데, 나는 시진핑이 대만을 그렇게까지 탐내는 여러가지 이유가 많겠지만, 그 중에 큰 이유중의 하나는 바로 대만의 절대적 반도체 강자기업인 TSMC를 먹기위해서라고 본다. 

 

중국이 TSMC의 기술과 인프라까지 보유한다면, 어쩌면 미국의 반도체 역량에 엄청난 타격을 입힐 수 있기 때문이다. 두번째는 빅데이터이다. 전세계의 왠만한 모든 사람들의 인터넷과 모바일에는 미국의 구글과 유튜브, 페이스북과 인스타그램, 아마존, 트위터 등의 앱이 깔려있고, 수많은 사람들이 이 회사들의 플랫폼들을 통해 엄청난 양의 빅데이터를 만들어주고 있다. 

 

하지만 단 이 회사들이 접근할 수 없는 나라는 중국이다. 중국에서는 모두가 알다시피 위의 회사들 플랫폼을 사용할 수가 없다. 반면 15억명에 달하는 중국인구를 기반으로 한 중국만의 검색엔진인 바이두, SNS인 위챗, 온라인쇼핑인 알리바바 등 중국만의 플랫폼이 사용된다. 중국만의 플랫폼이라 하더라도 그 사용자가 무지막지하기 때문에 엄청난 양의 빅데이터가 생성되고, 또 저장되며 분석되고 학습되어 중국 자체의 AI 역량을 키워주고 있다. 

 

이러한 미국과 중국의 두 공룡들은 이제는 완전히 AI 분야에 있어 만리장성과 같은 벽을 쌓고 양쪽 진영이 다른 쪽에 절대로 기술공유나 협업을 철저하게 금지하고, 반도체와 빅데이터 분야에 경쟁하고 있다. AI기술이 미래의 경제와 무역, 안보의 패권에 결정적인 한방이 될 것이기 때문이다. 

 

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이전의 판별의 AI 시대와는 달리, 챗GPT가 쏘아올린 초거대 생성 AI의 새로운 신호탄이 미래의 AI를 주도해 나갈텐데 이 또한 중국과 미국은 완전히 벽을 쌓은채 경쟁하고 있다. 과연 우리나라와 같은 작은 나라에서는 어떻게 이 두 거인들이 장악하고 양분할 초거대 생성 AI의 시장에서 살아남을 수있을까 걱정도 되고 또 한편으로는 기대도 된다.

 

그날 포럼에는 훌륭한 분들이 많이 참여하였지만, 단연 눈에 띄는 분은 네이버 AI연구소장인 하정우 박사이다. 우리나라 최고의 IT 및 빅데이터 기업인 네이버에서 AI를 이끄는 수장인지라, 얼마나 대단한 사람일까 궁금하기도 했는데 만나보니 역시나 기대할 만큼의 역량을 갖춘 훌륭한 분이란 생각이 들었다. 

 

같은 패널토의의 토론자로 참여하게 되어 있어서, 포럼 시작하기전에 같이 만나서 30분가량 티타임을 하면서 이런 저런 이야기를 했는데, 거기에서 참으로 희망적인 이야기를 들었다. 사실 미국의 마이크로소프트의 지원을 받는 챗 GPT와 구글 바드같은 초거대 생성 AI나, 앞으로 세상에 선보일 중국의 초거대 AI와 같은 물결에 우리나라 특히 네이버가 어떻게 경쟁해가고 싸워나가며 돈을 벌지가 우리나라 사람이라면 모두가 궁금할텐데, 이 모든 기대를 어깨에 짊어진 하정우 박사의 대답은 아주 간단했다. 

 

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“우리에게는 우리들 만의 시장과 또 글로벌 니치 마켓이 있습니다.” 

 

전세계에서 챗 GPT 와 같은 초거대 언어모델 AI를 시도하고 학습시키고 어느 정도 성과를 보이는 나라는 딱 3개 밖에 없는데 바로 미국, 중국, 한국이라는 것이다. 의외였지만 생각해보면 당연한 이야기이다. 일단 그 나라 자체의 강력한 검색엔진과 SNS 소통 플랫폼을 가진 나라들이 몇 개 없는 것이다. 

 

G7 선진국인 영국, 프랑스, 독일, 이탈리아나 캐나다, 호주 등의 앞서가는 나라들도 영어와 비슷한 알파벳 기반의 언어를 사용하는 나라들로 미국의 구글 검색과 페이스북, 트위터 등의 SNS를 그대로 사용하지 우리나라 별도의 네이버나 카카오톡과 같은 온국민이 사랑하고 매일 사용하는 별도의 플랫폼이 없는 것이다. 

 

물론 각 나라마다 작은 자체적인 검색플랫폼이나 SNS는 있겠지만, 내가 알기로도 미국, 중국을 제외한 어느 나라든 우리나라의 네이버와 카카오톡과 같은 미국의 구글과 페이스북 등과 맞짱을 뜨고있는 그 나라의 강력한 자체 플랫폼은 없는 것으로 안다. 한가지 더 기분이 좋아진 것은 옆나라인 일본의 상황이었는데, 그래도 선진국인 일본의 검색엔진과 SNS플랫폼을 이미 네이버가 장악을 하고 있다는 사실이다. 

 

네이버의 라인이 일본에서 가장 많이 쓰이는 카카오톡과 같은 SNS라는 것은 알고 있었으나, 검색은 전통적인 야후(Yahoo)재팬이 장악하고 있는 것으로 알고 있었는데 내가 모르던 사실은 그 야후 재팬의 검색엔진을 네이버가 제공하고 운영하고 있다는 것이다. 

 

원래 야후라는 포털 사이트는 제대로 된 검색엔진의 구조가 아니라 Dictionary 구조의 초창기 인터넷 포털의 모델이라 미국에서도 구글이 등장한 이후 급속도로 몰락하여 미국에서는 사라진 플랫폼인데, 일본에서는 의외로 소프트뱅크의 손정의 회장이 가지고 있는 야후재팬이 선전을 하고 있다는 것이 신기했는데 결국엔 야후재팬은 이미 한국의 네이버와 협력하여 네이버의 검색엔진을 도입하고, 네이버재팬이 실질적인 검색엔진을 운영하고 있다는 것이 놀라웠다. 결국 이 말은 일본의 초거대 생성 AI를 학습시키고 운영할 수 있는 빅데이터를 우리나라의 네이버가 장악하고 기술을 쌓아가고 있다는 사실이다. 

 

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또 한 가지 그에게서 들은 좋은 이야기는 네이버에게 글로벌에서 각 나라의 초거대 생성 AI모델을 만들고 제공할 수 있는 니치시장이 존재한다는 것이다. 중동의 사우디아라비아, 아랍에미리에트나 러시아권의 나라와 같은 미국의 패권에 거부감을 가지고 있는 나라들, 중남미에도 미국과 비우호적인 나라들이 많은데 미국에 종속이 되거나, 자신의 나라의 데이터나 정보들이 모두 미국에 빨려가는 것을 꺼리는 나라들이 있다. 

 

또한 인도나 동남아 국가들과 같이 일종의 제3세계 국가들은 영어나 중국어와 같은 언어가 아니라 각 나라들의 특이한 언어 모델들을 가지고 있다. 특히 우리나라는 독특한 한글이라는 언어를 가지고 이미 수년간 개발하고 어느 정도 검증된 생성 언어모델을 가지고 이 나라들의 독특한 언어모델에 접근을 하면 손쉽게 개발할 수 있다는 것이다. 물론 미국의 MS나 구글과 같은 엄청난 자본과 기술, 이미 구축한 빅데이터 학습을 반에 반도 따라 갈 수는 없겠지만, 각 나라의 독특한 언어에 기반한 모델을 우리나라의 자체 기술로 값싸고, 빠르게 구축하고 운영해 줄 수 있다면 그 시장에서 우리나라는 초거대 생성언어 AI 모델에 있어 큰 사업 기회를 얻게 될 것이다. 

 

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국내에서 네이버는 이전부터 CLOVA라는 언어를 인식하고 처리하고 채팅기능이나 답변 기능을 가지는 플랫폼을 가지고 있었는데, 이 것을 더욱 확장하여 초거대 AI 개념의 Hyper CLOVA를 제공한다고 한다. 그리고 이 AI 모델을 학습시키는 과정에 삼성전자와 협업하여, 삼성전자에서 강력한 AI용 반도체를 제공하고, 이를 기반으로 학습시키는 비용과 에너지를 확보하는 작업을 한다고 한다. 

 

또한 7월쯤에 Hyper CLOVA X를 출시한다고 하는데 이는 기존의 일반적인 언어모델인 Hyper CLOVA에 각 전문분야의 빅데이터를 접목시켜 더욱 학습을 시켜, 각 전문분야에 특화된 생성 AI를 만든다는 것인데, 예를 들면, 건축분야, 법률분야, 의료분야, 예술 분야 등 각 분야에 특화된 데이터들을 추가로 학습시키면 각 분야에 전문가로써 생성 AI가 강화되고, 그 부분에 보다 디테일한 AI 서비스를 제공할 수 있다. 

 

또한 정부와는 디지털플랫폼정부를 구축하는 프로젝트를 기획 중인데, 국회, 정부, 지자체가 보유하고 있는 모든 공개가능한 문서와 데이터를 오픈하여 AI가 읽을 수있도록 하고 이를 가공하고, 학습하여 국민들이 원하는 모든 정보와 서비스를 지금보다도 월등히 쉬워진 콜센터나 채팅서비스 등을 통해 제공하여 대민 서비스의 질을 높이는 공공 생성 AI의 시대가 열리는 것이다. 

 

네이버가 먼저 우리나라에서 이러한 다양한 분야의 프로젝트나 플랫폼 구축을 시도를 하고 크고 작은 성공사례들을 만든다면, 그 것이 바로 솔루션이 되어 앞에서 언급한 미국이나 중국의 영향을 받기를 꺼리는 나라들에 많은 사업의 기회를 가지게 될 것이다. 바로 옆나라인 일본을 포함해서 말이다. 

중국은 이미 자신만의 벽이 쌓여져 있고, 중국내 시장만도 엄청 크기 때문에 아무래도 이러한 니치마켓에 대한 관심도는 아직은 낮으며, 또 많은 나라들이 미국과 친하지는 않아도 그래도 중국과도 좋은 관계는 아닌 나라가 많기 때문에 그 나라의 특유의 초거대 생성AI 언어모델 시장에서 단연 한국의 입지는 돋보일 것으로 보인다. 그 뒤에는 또 글로벌에서 핫하게 뜨고 사랑받고 있는 K-POP, K-드라마, K-무비 같은 K-Culture가 든든히 받쳐줄 것으로 믿는다. 

 

이러한 네이버의 초거대 생성 AI의 포부에 대해서 거침없이 설명하는 젊은 하정우 박사를 보면서, 내심 든든하기도 하고 응원하면서도 26년전에 AI로 컴퓨터박사를 받은 나로써는 내가 한 20년만 젊었으면 하는 아쉬움이 들기도 했다.

 

위의 네이버 하정우 박사와의 대화 외에도 서울대법학전문대학원의 정상조 교수님과의 대화와 발표도 상당히 의미가 큰데, 저번 글에서도 언급한 AI의 발전으로 인한 폐혜와 이에 따른 AI 규제에 대한 이야기이다. 

 

정상조 교수님은 “인공지능, 법에게 미래를 묻다”라는 책을 저술하신 AI와 법, 규제와 윤리 등에 있어서 국내 최고의 전문가이다. 그분과도 많은 이야기를 나누었다. 그 내용은 다음에 나눠 보고자 한다.




<장중호 칼럼니스트>

 

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[약력]

현, 서울과학종합대학원 AI공학대학원 교수

전, 홈플러스 마케팅부문장/전무

전, GS홈쇼핑 마케팅부문장/상무

전, 이마트 마케팅담당/상무

전, 딜로이트 컨설팅 전략컨설팅 상무

전, PwC 컨설팅, 전략컨설팅 상무


[학력]

미, Texas A&M University, 컴퓨터공학 석사/박사 (1996년)

연세대 전자공학과 졸 (91년)

경기고등학교 졸 (87년)

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