“AI의 미래는 ‘AI애플리케이션’이 지배”

[애플경제 전윤미 기자] AI기술의 미래는 ‘AI애플리케이션’(AI 앱)이 될 것이란 전망이다. 이를 위한 오픈소스 시장도 확장되고, AI모델과 대규모 컴퓨팅의 경쟁력이 갈수록 중요할 것으로 보인다. AI앱 시대의 기반으로서 ‘서비스로서의 지능(intelligence-as-a-service)’, 즉 IQaaS 경제도 본격화될 것이란 예상도 나오고 있다.

글로벌 기술투자기업인 Coatue나, 역시 테크 리서치 기관인 ‘트랜스포마 인사이츠’ 등에서도 같은 전망이 나오고 있다. Coatue는 최근 펴낸 리포트에서 “2022년 AI의 폭발적 성장은 곧 AI의 민주화와 AI 엔지니어의 등장다. 즉 (AI앱을 생성하는) ‘AI Ops’ 도구의 새로운 작물”이라고 표현했다.

이에 따르면 AI모델을 훈련하고, 미세 조정하고, 배포하는 것뿐만 아니라, 이러한 모델을 기반으로 유용한 AI애플리케이션을 만드는 것이 훨씬 쉬워졌다. 실제로 AI앱 등을 만들 수 있는 다양한 ‘AI Ops’ 도구의 출현으로 전 세계 약 3천만 명의 개발자가 AI에 액세스할 수 있게 되었다. 이에 AI앱은 갈수록 폭발적으로 늘어날 것으로 예상된다.

‘AI Ops’ 도구 출현으로 AI앱 폭발 예상

국내의 AI개발자 사이트 운영자도 “많은 대기업은 점점 Closed 전략으로 움직이고 있다.”고 구체적으로 ‘AI앱’ 시대를 기정사실화하고 있다.

그는 (AI앱)은 엔비디아, 망고부스트, 리벨리온 등이 장악한 하드웨어나, 애저, 람바 등 클라우드 플랫폼, 오픈AI, 허깅 페이스 등의 AI모델, 몽고DB 애널시리스, 랭체인 등의 ‘AI Dev Tools’을 넘어설 것으로 예상했다. 이미 챗GPT와 GPTs가 이를 증명한다는 얘기다.

실제로 생성AI 구축 기업인 ‘Hugging Face’에서는 30만 개 이상의 모델이 공유되었다. 또 최신 ‘깃허브 리포지토리’ 중 50% 이상이 AI에 관한 것이고, 8천개 이상의 AI 앱이 이미 생성되었다. 그야말로 “2022년이 AI 폭발의 해였다면, 2023년은 AI 물결이 구체화되고 추진력을 얻기 시작하여 벤처 생태계, 현대 기술 스택 등 경제 전반에 영향을 미치는 해”라는 Coatue의 표현이 설득력을 얻고 있다.

트랜스포마 인사이츠는 “이미 소비자와 기업들도 ‘Runway’나 ‘Tome’과 같은 AI 도구를 사용하는 창의적인 영역은 물론, ‘Replit’, ‘Aurora Solar’와 같은 전문적인 SW 크리에이션 플랫폼에 이르기까지 큰 관심을 갖고 있다”고 진단했다.

그러면서 특히 “AI 애플리케이션을 구축하는 스타트업이 기존 기업을 이기기 위해서는 빠르게 움직이고 새로운 행동 변화를 창출해야 한다”는 조언도 곁들였다.

현장 AI개발자들도 비슷한 시각이다. 그 중엔 “장기적인 관점에선 ‘closed-source model’이 압승할 것으로 생각한다”는 관측도 나오고 있다. ‘closed-source model’는 말 그대로 AI앱과 같은 최종 완제품을 뜻한다.

오픈소스 활기찬 성장, AI앱 시대 뒷받침

그 과정에서 특히 오픈소스가 활발하게 보급, 활용될 것으로 예상된다. 물론 전문가들 중엔 오픈소스 모델에 대해 회의적인 시각도 있다. 즉 오픈소스 모델들은 사용자에게 유연성을 제공하지만, 기업들 간의 기술적 격차가 시간이 갈수록 매우 클 것이란 지적이다. 또 오픈소스만으론 ‘Dev Tools’나 UI 없이 구축하고 관리하기 매우 어렵다는 점도 한계로 지적된다. 안정적인 서비스를 운영하는데 리스크가 존재한다는 우려도 나온다.

그럼에도 불구하고, 트랜스포마 인사이츠나, Coatue는 “오픈 소스 연구, 데이터, 커뮤니티는 AI 혁명의 핵심”이라고 단언한다. 이에 따름녀 원본 변환기 문서부터 최신 LLAMA-2 릴리스에 이르기까지 오픈소스를 통해 AI를 개선, 적응하여 AI앱 등으로 유용성을 높일 수 있다.

물론 “모든 오픈소스가 진정한 개방형은 아니며, 어떤 경우에는 공격을 받는 징후도 나타나고 있다.”면서 “또 (오픈소스 개발) 기업이 콘텐츠의 가치를 깨닫게 되면서 연구를 제한하고, 모델을 비공개로 유지하거나, 교육 데이터 저장소를 보류하는 움직임도 있다”고 한계를 지적하기도 한다.

그럼에도 불구하고 현실적으로 오픈소스 AI 커뮤니티는 활기차게 성장하고 있다. Coatue에 따르면 2023년 11월 기준으로 20만 명이 넘는 개발자가 깃허브의 AI 프로젝트에 기여하고 있다. ‘허깅 페이스’에는 30만 개가 넘는 모델이 게시되었으며, 현재 AI 관련 디스코드 채널에는 1,800만 명이 넘는 회원이 있을 정도다.

그래서 “오픈 소스 모델은 독점 모델과 함께 확고한 위치를 차지하고 있다”고 파악하고 있다.

‘IQaaS’가 대중화, ‘AI 모델’ 성능 확장

그런 가운데 이를 뒷받침하는 ‘AI 모델’ 기술도 날로 발달하고 있다. 즉, ‘IQaaS’가 활성화되면서 인재나, 데이터, 컴퓨팅 능력이 경쟁의 관건이자, AI모델 성능 확장을 통한 고품질 데이터 세트 구축의 요소가 될 것으로 보인다.

또한 컴퓨팅 성능 및 클라우드 플랫폼의 성능도 더욱 중시되고 있다. 주로 GPU(그래픽 처리 장치)인 하드웨어 가속기는 AI 성능을 좌우한다.

특히 AI가 고도화되면서 추론 워크로드가 훨씬 더 컴퓨팅 집약적이 되고 있다. 현재 전 세계 1억 명의 GPT-4 사용자에게 서비스를 제공하려면 지금보다 매일 4배나 되는 컴퓨팅 비용이 소요될 수 있다.

그럼에도 아직까진 국내외를 막론하고 대부분의 투자나 펀딩은 AI 모델 쪽으로 향하고 있다. 상대적으로 AI앱에 대한 투자는 적은 편이다.

그러나 앞으로 인프라 레이어가 안정화 될 경우, 더 많은 투자금이 AI 앱 분야로 향할 것이란 전망이다. 그래서 AI앱은 애플 앱 스토어, 구글 플레이 스토어, 마이크로소프트 OS 등과 같은 개발 플랫폼에서 생태계를 구축할 것으로 예상된다. ‘GPTs 스토어’도 그 시작일 것이란 전망도 설득력을 얻고 있다.