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한국 AI 실력 미국 대비 47%...“GPU·인재 확보 절실” [AI 프런티어]

시간:2010-12-5 17:23:32  작성자:탐색하다   출처:탐색하다  查看:  评论:0
内容摘要:‘한국의 미래, AI 프런티어’ 기획매일경제, AI 기업 종사자 105명 설문“AI 전면도입시 생산성 72.9% 높아져”“공격적 자본 투자와 연구 개발 필요”미·중 틈바구니에서 3

한국 AI 실력 미국 대비 47%...“GPU·인재 확보 절실” [AI 프런티어]

‘한국의 미래, AI 프런티어’ 기획
매일경제, AI 기업 종사자 105명 설문
“AI 전면도입시 생산성 72.9% 높아져”
“공격적 자본 투자와 연구 개발 필요”
미·중 틈바구니에서 3위라도 달성해야


AI는 미래권력이다
인공지능(AI)은 미래 권력이다. 산업 혁신을 통해 생산성을 극대화할 수 있고, 노동 시간을 단축할 수 있으며, 새로운 경제적 가치를 창출하는 ‘부의 원천’이다. 미국 기업들이 AI에 올해 총 681억달러(91조원)를 투자할 것으로 골드만삭스가 내다보는 이유다. 인공지능(AI) 관련 기업에서 근무하는 임직원 역시 AI를 활용할 경우 국내 생산성이 향후 10년간 72.92% 상승할 것으로 내다봤다. 그만큼 AI가 생산성 혁명 도구라는 메시지다.

하지만 한국의 AI 기술은 미국의 47% 수준이라고 지적했다. ‘트리플5’(국민소득 5만달러·G5 국가·인구 5000만명)를 달성하기 위해선 AI에 대한 대대적인 육성 정책이 절실하다는 뜻이다. 18일 매일경제가 59개 인공지능 기업·교육기관 105명을 상대로 설문을 실시한 결과, 한국의 AI 기술 수준에 대해 미국을 10점 만점으로 놓고 보았을 때 평균 4.7점이라고 자평했다. 이는 영국 토터스 인텔리전스가 한국의 AI 수준을 미국(100점), 중국(61.5점), 싱가포르(49.7점)에 이어 40.3점으로 본 것과 비슷한 평가다.

조원규 스켈터랩스 최고경영자(CEO)는 “한국이 글로벌 AI 경쟁에서 생존하고 성공하기 위해서는 사고방식과 전략을 바꿔야한다”면서 “단기적인 수익 창출에 집중하는 대신, 장기적인 관점에서 공격적인 자본 투자와 연구 개발에 중점을 두어야 한다”고 강조했다. 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일AI 기술총괄은 “한국은 기술 변혁 시기에 선도 국가를 바짝 추격하고 있다”면서 “한국적 상황을 이제 객관적으로 조망할 때”라고 말했다. 또 하정우 네이버 클라우드 AI이노베이션 센터장 역시 “이제는 AI를 국가 경쟁력 강화 관점에서 보고 전략적으로 움직여야 한다”고 지적했다.

AI 경쟁력 확대 최우선 순위는 예산 증액
윤석열 대통령이 2023년9월13일 서울 청와대 영빈관에서 열린 ‘대한민국 초거대 AI 도약회의: 제20차 비상경제민생회의’에 참석해 발언을 하고 있다.
응답자 중 46.7%는 한국이 AI 경쟁력을 끌어올리기 위한 방안으로 예산 증액과 연구개발(R&D)지원을 꼽았다. 또 22.9%는 AI 인재를 육성해야한다고 답변했다.

한국이 AI 육성에 큰 장애를 겪고 있는 까닭은 AI를 학습·추론할 수 있는 인프라와, 관련 인재가 부족하기 때문이다. 익명을 요구한 한 개발자는 “기초적인 AI 연구에도 서버 인프라가 필수적”이라면서 “하지만 엔비디아 독점으로 이루어진 AI 학습 서버는 상당한 고가로 어지간한 대기업이 아니고서는 접근하기도 쉽지 않다”고 꼬집었다. AI 학습에 필요한 엔비디아 H100은 개당 5000만원에 육박하지만, 주문에서 배송까지 10개월에서 12개월이 걸릴 정도다. 이재훈 삼성SDS 시니어엔지니어 역시 “다수의 고품질 학습 데이터와 고성능 GPU가 필수적”이라고 말했다.

또 다른 문제는 인재 부족이다. 장계봉 HD현대사이트솔루션 책임연구원은 “우수 인재들이 우선 확보 돼야한다”면서 “특정 기업 몇 곳 정도만 우수 인재를 확보할 수 있기 때문에 전체적인 기술 성장이 어렵다”고 설명했다.

인공지능(AI) 기술은 막강한 자본력과 시장 규모를 앞세운 미국과 중국이 단연 선두다. 전 세계 출시된 대규모언어모델(LLM) 320개 가운데 미국과 중국은 각각 50%·40%를 점유하고 있는 것으로 미국 투자업체 CLSA는 평가할 정도다. 초점은 3위에 모이고 있다. 현재 한국과 영국, 캐나다, 이스라엘 등이 미국과 중국을 뒤쫓고 있는 형국이다. AI 산업은 초기 시장 선점이 무엇보다 중요한 만큼 중위권에 속한 국가들의 경쟁은 그 어느 때보다 치열하다는 평가다.

대규모언어모델 미국과 중국이 90% 점유
2023년 9월12일 열린 2023 세계지식포럼. 미국과 중국, 그리고 AI 기술의 미래 세션에 론 클레인 전 백악관 비서실장, 장 야친 칭화대 AI 산업 연구소 학장, 전 바이두 총재, 칼 베네딕트 프레이 옥스퍼드대 마틴스쿨 교수, 게리 마커스 뉴욕대학교 명예교수, 알리 아슬란 TV쇼 사회자 겸 저널리스트 등이 참여해 미국과 중국간 AI 기술에 대해 논의했다.
국내 AI 연구자는 10년 뒤 한국이 다른 경쟁국을 제치고 미국과 중국에 이어 AI 패권 경쟁에서 3위에 자리매김할 것으로 전망했다. 다만 이를 달성하려면 AI 인프라, 인재 양성에 있어서 현재보다 과감하고 선제적인 투자가 필요하다고 입을 모았다.

10년 뒤 AI 패권을 거머쥘 국가로 미국(34.34%)과 중국(30.98%)에 이어 한국(15.15%)이 꼽혔다. 그 뒤로 이스라엘(5.72%)과 영국(4.38%), 캐나다(4.04%) 등이 꼽혔으며 싱가포르(1.35%), 독일(1.35%), 인도(1.01%) 등이 하위권을 형성했다.

오늘날 AI는 미·중 양강 체제다. 전 세계 3대 AI 지수로 꼽히는 ‘스탠퍼드 AI 지수’와 ‘글로벌 AI 지수’, ‘옥스퍼드 인사이트 AI 지수’ 등을 종합하면 미국이 압도적인 투자와 성과로 AI 산업을 주도하고 있는 가운데, 중국이 거대한 내수 시장과 정부의 지원을 등에 업고 이를 바짝 뒤쫓고 있다. 1위 미국, 2위 중국이라는 공식이 흔들리지 않는 것이다. 이어 한국과 캐나다, 영국, 이스라엘, 캐나다, 싱가포르, 인도 등 국가들이 중위권을 형성하고 있다. 미국 기술 수준을 100으로 봤을 때 중위 그룹 국가 점수는 30~40점 대에 촘촘하게 형성돼 있다. 시장과 투자 규모에 있어서 미국과 중국을 따라잡기 쉽지 않은 만큼, 중위권 국가들은 자국 언어를 중심으로 한 초거대 AI 개발, 정부의 투자 등을 기반으로 미국과 중국이 양분하는 AI 시장에 진입하기 위해 노력하고 있다는 것이다.

한국은 네이버가 미국과 중국에 이어 세계에서 세 번째로 대규모언어모델(LLM)인 하이퍼클로바X를 상용화했고, LG AI 연구원이 3000억 파라미터를 가진 ‘엑사원 2.0’을 내놓는 등 발 빠르게 대응하고 있다. 다만 경쟁력을 끌어올리기 위해선 정부의 과감한 투자가 필수적이다. ‘한국의 AI 경쟁력을 끌어올리기 위한 방법’을 묻는 말에, 응답자 절반에 가까운 44%가 ‘AI 예산 증액과 R&D 지원’을 꼽았을 정도다.

조원규 스켈터랩스 CEO는 “한국이 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 내수 중심의 접근 방식을 넘어서서, 국제 시장을 겨냥한 전략적인 투자와 연구 개발에 중점을 둘 필요가 있다”고 강조했다. 익명을 요구한 한 연구자 역시 “AI는 대규모 투자가 수반되는 기술로 국내 기업만의 투자 규모로는 미국, 중국을 따라잡고, 세계를 선도하기 어렵다”면서 “국가 규모의 대규모 투자가 민간 기업과 함께 진행되는 과감한 결정이 필요하다”고 덧붙였다. 이는 지난해 한국경제인협회가 전 세계 62개국의 AI 지수를 분석한 결과와 일맥상통한다. 보고서에 따르면 국내 AI 관련 기업 수와 투자 규모가 경쟁국과 비교했을 때 부족한 만큼 민간 투자 부문의 개선이 필요하다는 지적이 나왔다.

“반도체 산업 집중 육성했듯이, 이제는 AI 육성 필요”
2024년1월21일 시민들이 서울 서초구 센트럴시티에 마련된 삼성전자 갤럭시S24 체험공간인 ‘갤럭시 스튜디오’를 둘러보고 있다. 삼성전자는 서울 영등포구 타임스퀘어, 서초구 센트럴시티, 삼성 강남, 마포구 삼성스토어 홍대 등 4곳에서 갤럭시S24 시리즈의 핵심 인공지능(AI) 기능을 직접 경험할 수 있는 체험공간 ‘갤럭시 스튜디오’를 운영했다.
결국 국내 시장 규모가 좁고 AI 분야에 있어서 글로벌 기업이 부족한 상황에서, 과거 정부가 앞장서 반도체 산업을 미래 기술로 선정하고 육성했던 것과 같은 정책이 AI 분야에서도 시행되어야 한다는 것이다. 익명을 요구한 또 다른 AI 연구자는 “AI 경쟁력을 끌어올리기 위해서는 당장의 수익보다는 기반 기술에 대한 투자가 필요한다”면서 “하지만 기업에서 이를 해결하기에는 쉽지 않아 보인다”라고 말했다. 국내 IT 대기업의 AI 연구자는 “먼저 국내에서 AI 관련 예산을 기반으로 다양한 실증 기회가 필요하다”면서 “결국 AI경쟁력은 R&D 역량을 토대로 결정되기 때문에 이에 대한 지원이 필수적”이라고 설명했다.

전문가들이 AI에 투자를 해야하고 강조하는 이유는 AI가 생산성 도구이기 때문이다. AI가 확산할 2030년 가장 많이 바뀔 부분은 무엇이냐는 질문에 생산성 향상이 72.4%로 1위를 차지했다. 이어 노동시간 단축 14.3%, 실직 증가 8.6%, 사물지능 확산 2.9%라는 답이 뒤를 이었다. 하지만 큰 난관이 있는 것으로 조사됐다. AI 시대 반드시 필요한 인프라로 꼽히는 그래픽처리장치(GPU) 확대 역시 큰 숙제로 꼽혔다. GPU는 AI 학습을 위한 핷김 부품이지만 현재 시장의 90%는 미국 엔비디아가 독점하고 있다. H100과 같은 부품은 5000만원에 육박하는 가격에도 불구, 구하지 못해 AI 개발이 더뎌지는 원인이 되고 있다.

대학에서 AI 기반 기술을 개발하고 있는 한 교수는 “GPU 가격이 빠르게 오르면서 연구 과제를 신청했을 때 가격과, 실제 구매했을 때 가격이 달라 구매가 어려운 웃지 못할 일도 실제 연구현장에서 벌어지고 있다”고 말했다. NHN의 한 연구원은 “기초적인 AI 연구에도 서버 인프라가 필수적이지만 대부분의 기업, 학계에서는 인프라에 충분히 투자할 수 있는 여력이 없는 경우가 많다”면서 “특히 엔비디아 독점으로 이루어진 AI 학습서버는 상당한 고가로 어지간한 대기업이 아니고서는 접근하기도 쉽지 않은 만큼 지원이 필요하다”고 덧붙였다. 한 AI 연구원은 “AI 경쟁력은 투입할 수 있는 GPU장비 예산, 데이터 규모에 의해 결정된다”면서 “교육이나 육성에 들어갈 예산상 여유가 있다면, 모두 GPU 인프라에 투자해야 한다”고 말하기도 했다.

큰 기업도 GPU 구하기 어렵다...가격 매번 달라져
엔비디아에서 만드는 AI 학습용 GPU H100. <사진=엔비디아>
비디오 게임의 그래픽 처리를 위해 개발된 ‘그래픽처리장치(GPU).’ 방대한 양의 데이터를 처리하는 GPU는 인공지능(AI) 시대의 새로운 ‘인프라’로 주목받으면서 수년째 공급이 수요를 따라가지 못하는 일이 반복되고 있다. AI가 수많은 연산을 통해 확률적으로 정답일 가능성이 큰 답을 찾아 나가는 과정인 만큼 많은 ‘GPU = 기술 수준’을 의미하기 때문이다. 이러한 상황에서 국내 AI 연구자들은 GPU 확보를 위한 예산 증원은 물론 양질의 데이터 확보 등 AI 기술력을 끌어올리기 위한 정부의 과감한 지원이 필요하다고 지적했다.

한국의 AI 경쟁력을 끌어올리기 위한 방안으로 응답자의 절반에 해당하는 46.7%가 ‘AI 관련 예산 증액과 R&D 지원’을 꼽았다. 이는 두 번째로 많이 선택한 ‘AI 인재 육성 영입과 지원(22.9%)’의 두배에 달하는 선택을 받았다. AI 연구 현장이 얼마나 지원에 목말라 있는지를 확인할 수 있는 대목이다.

시장조사업체 옴디아의 지난해 발표에 따르면 메타와 마이크로소프트(MS)는 지난해 각각 15만개가량의 H100을 사들인 것으로 추정되고 있다. H100은 엔비디아가 개발한 고성능의 GPU로 가격은 개당 4만 달러를 웃돈다. 단순 계산으로 메타와 MS는 지난해 GPU 구매에만 약 60억 달러, 우리 돈 약 8조원을 쓴 셈이다. H100과 비교했을 때 사양은 낮지만 AI 연산으로 활용되는 A100(약 1만달러)까지 포함하면 주요 빅테크 기업들이 GPU 구매에 쓴 돈은 천문학적인 수준이 될 것으로 보인다. 빅테크 기업 중심으로 GPU를 쓸어 담고 있다 보니 현재 H100의 경우 주문 후 받을 때까지 걸리는 기간은 약 52주로 1년 가까이 기다려야 하는 상황이다.

문제는 국내 기업의 경우 이처럼 조단위에 달하는 비용을 투자하기가 쉽지 않다는 데 있다. 익명을 요구한 한 AI 연구자는 “AI 경쟁력은 투입할 수 있는 GPU장비 예산과 데이터 규모에 의해서 결정되고 있다”라며 “이 부분에 투자 없이는 다른 국가와의 경쟁력 차이를 극복하기 어려울 것”으로 우려했다. 또 다른 연구자는 “지금 상황은 불필요하게 국가 예산이 분산되고 있고 특히, 교육이나 육성 등에 들어갈 예산 여유가 있다면 모두 GPU 인프라에 투자해야 한다고 생각한다”라고 덧붙였다.

데이터 확보도 선제적 필요...기반 기술 연구 필수
연구 현장에서는 국가 규모의 대규모 투자가 민간 기업과 함께 진행되는 정책이 시급하다는 주장이 나온다. 국내 시장 규모가 좁고 AI 분야의 글로벌 기업이 부족한 상황에서, 과거 정부가 앞장서 반도체 산업을 미래 기술로 선정하고 육성했던 것과 같은 정책이 AI 분야에서도 시행되어야 한다는 것이다.

익명을 요구한 또 다른 AI 연구자는 “AI 경쟁력을 끌어올리기 위해서는 당장의 수익보다는 기반 기술에 대한 투자가 필요하다”면서 “하지만 기업에서 이를 해결하기에는 쉽지 않아 보인다”라고 말했다.

GPU 개발에 시간이 없는 만큼 데이터를 선제적으로 확보하는 것이 중요하다는 진단도 나왔다. 김남혁 업스테이지 매니저는 “AI는 자체 소프트웨어 기술력도 중요하지만 GPU 기술력도 중요하기 때문에, 미국이 앞서가고 중국이 따라가는 그림이 그려진다”라면서 “GPU 확보는 엄청난 자본이 필요한 프로젝트”라면서 “반면 데이터 확보는 GPU 확보 보다 보다 쉽게 해결할 수 있다”라고 말했다.

설문에 응답한 기업·기관 (가나다순) 59개기관 105명

(빅테크·대기업) HD현대, IBM, KT, LG AI 연구원, LG CNS, LG유플러스, NHN, SK텔레콤, 구글, 네이버, 네이버클라우드, 델, 롯데면세점, 리비안, 삼성SDS, 엔씨소프트, 카카오모빌리티, 테슬라, 현대차

(중소·스타트업) BHSN.AI, KRM, XL8, 구름, 뉴튠, 디어젠, 따뜻한메이커연구소, 리벨리온, 베이글코드, 브이캣, 사피온, 설로인, 스냅태그, 스켈터랩스, 쏘카, 액션파워, 어메이즈VR, 업스테이지, 에루디오바이오, 에버엑스, 에스엠코리아, 와이더플래닛, 우아한형제들, 웍스비, 인피닉, 콕스웨이브, 티디아이, 틱택, 포바이포, 퓨리오사, 하이퍼엑셀, 헥토, 흥일기업

(교육기관) KAIST, KIST, 경인교대, 동국대, 숙명여대, 스탠퍼드대, 중앙대



매일경제는 인공지능(AI) 대중화 시대를 맞아 한국의 AI 산업을 이끌고 있는 선두 업체들을 집중 조명하는 ‘AI 프런티어’를 연중 기획 시리즈로 시작한다. AI는 미래 권력이다. 산업 혁신으로 생산성을 극대화할 수 있고, 노동 시간을 단축할 수 있으며, 새로운 경제 가치를 창출하는 ‘부의 원천’이기 때문이다. 한국 경제의 미래 중심축이 될 AI 대표 기업들을 탐방하고 산업이 나아가야 할 방향을 모색한다. 자세한 내용은 ‘사람을 위한 AI 미디어 미라클아이’ 웹페이지(https://www.mk.co.kr/mirakleai)를 통해 확인할 수 있다.



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