엣지 AI, 클라우드 시장 지각변동 유도한다

클라우드 컴퓨팅이 발달할수록 디바이스 사용자를 위한 엣지 컴퓨팅 역시 급속도로 대중화되고 있다. 이런 경향은 AI 알고리즘이 대량의 데이터를 처리하고 다량의 컴퓨팅 리소스를 소비하면 할수록 두드러질 것이라는게 전문가들의 견해다.

즉 소프트웨어 공급자 중심으로 클라우드 기반 AI가 발전했으나, 최근에는 하드웨어 공급자 중심으로 디바이스에서의 인공지능인 엣지 AI가 더욱 사용자들로부터 선호되고 있다. 특히 일부 전문가들은 엣지에 활용되는 추론용 반도체 칩의 경우 오는 2025년이 되면 클라우드 기반의 학습용 칩보다 3~4배 가량 클 것으로까지 예측하고 있다.

최근 정보통신정책연구원 김민진 전문연구원도 이런 예측을 전제로 한 연구보고서를 통해 “소비자들의 디바이스에 대한 의존도가 높아짐에 따라 기업은 더 많은 서비스를 제공하기 위해 디바이스에 필수 컴퓨팅을 가져와야 할 필요성이 대두되면서 엣지 AI에 주목하고 있다“고 밝혔다.

엣지 컴퓨팅은 사용자 또는 데이터가 생성된 곳이나 그 가까운 곳에서 데이터 처리, 수집, 분석하는 것이다. 이는 데이터 익명화에 도움을 주며 굳이 먼 곳의 클라우드에까지 보낼 필요가 없이 신속하게 데이터를 처리할 수 있어 좋다. 다만 보안 등의 문제가 있긴 하다. 그래서 네트워크에 연결하려는 디바이스에 추가로 보안 절차를 접목해야 하고, 컴퓨팅 용량 등의 한계도 있다.

그럼에도 엣지AI 내지 엣지 컴퓨팅은 장차 클라우드 컴퓨팅의 중심적 기능을 하며, 상황에 따라선 클라우드 시장의 지각 변동을 유발할 것이라는 전망도 전문가들 사이에선 나오고 잇다.

앞서 김 연구위원은 ‘클라우드 기반 AI에 대한 엣지 AI의 도전과 영향’이라는 연구 결과를 통해 “현재 데이터의 91%는 중앙 집중식 데이터 센터에서 처리되고 있으나 2022년까지 전체 데이터의 약 74%가 엣지에서 분석 및 처리될 것”이라며 “2022년까지 출하되는 전체 스마트폰의 80%에 온디바이스(On-device) AI가 탑재될 것으로 예상한다”는 가트너의 전망을 소개하기도 했다.

이처럼 인공지능을 엣지에서 구현하려는 흐름은 클라우드 컴퓨팅이 발달할수록 가속화될 것으로 전망되고 있다. 특히 스마트워치, 스마트폰과 같은 스마트기기, 센서 등이 급속하게 성장함에 따라 이같은 추세도 한층 두드러질 것이라는 설명이다. 실제로 IBM은 현재 약 150억 개의 지능형 디바이스가 있다고 추정하였으며, IDC는 2025년까지 이러한 지능형 디바이스가 약 1,500억 개로 늘어날 것으로 예측하고 있다.

특히 이번 코로나19와 같은 감염병이 창궐할 때도 엣지 AI는 매우 유용할 것이란 주장이다. 예를 들어 엣지 AI를 활용하여 공공장소를 모니터링하고 감염자와 접촉한 사람들을 추적하는 프로그램을 구현할 수 있다. 실제로 잠재적으로 코로나 바이러스의 확산을 늦추는 데 도움을 주는 비디오 감시 애플리케이션이 향후 2년 동안 크게 성장할 것이라는 예상도 나오고 있다. 특히 이는 스마트폰, 자율주행차, 지능형 스피커 등에서 자체적으로 AI 서비스가 구현되는 온디바이스 AI 형태로 더욱 대중화될 전망이다.

엣지 AI는 특히 클라우드 기반 AI와는 또 다른 영역에서 새로운 시장을 창출할 것으로 예상되고 있다. 그렇다고 엣지 AI가 클라우드 시장의 주류가 될 것이라는 전망은 아직 많지 않다. 그 보다는 각각의 활용 영역이나 용도에 따라 역할이 구분될 것이라는 관측이 설득력을 얻고 있다. 클라우드 기반 AI는 방대한 양의 데이터와 연산 능력을 기반으로 AI 알고리즘을 구축하고 훈련하는 과정에서 유용할 것으로 판단되고 있다.

반면에 엣지 AI는 훈련된 알고리즘을 디바이스 단위에서 추론하여 판단하는 과정에서 더욱 유용하다는 설명이다. 따라서 엣지 AI는 하드웨어 공급자 뿐 아니라 소프트웨어 공급자에게도 새로운 시장 기회를 제공하면서 클라우드 기반 AI와 함께 성장할 것이라는게 많은 전문가들의 견해다.

물론 엣지AI의 한계도 뚜렷하다. 앞서 김 연구위원은 “AI가 구현되는 디바이스의 사양에 따른 한계가 존재하고, 클라우드에 비해 처리 능력이 미흡하다”면서 “특히 모델을 개발하거나 개선할 경우 이를 위한 훈련을 디바이스에서 수행하는 것은 한계가 있다”고 지적했다. 또 디바이스에서의 배터리 수명과 열손실 문제도 지적되고 있다.

그럼에도 불구하고 “향후 엣지 AI의 성장은 소비자에게 보다 밀접한 인공지능 서비스를 제공할 수 있으며 데이터가 저장 및 가공되는 방식에 있어서도 변화를 야기할 것”이라고 긍정적 전망을 곁들였다.