<앵커> 대화형 GPT가 출시된 후 관련 AI에 대한 빅테크들의 전쟁이 시작됐습니다.
GPT에 대한 실질적인 수혜 분야와 업종에 대해 양재준 기자와 살펴 보겠습니다.
챗 GPT와 관련해 반도체는 물론 클라우드업계가 상당한 수혜를 입을 것이라는 얘기가 많은데, 어떤가요?
<기자> 최근 SK텔레콤은 챗GPT와 관련해 초거대 AI의 '두뇌'격인 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’을 기존 대비 2배로 확대 구축했다고 밝혔습니다.
SK텔레콤은 이번에 미국 반도체업체인 엔비디아 A100 그래픽처리장치(GPU) 1,040개로 증설하면서 ‘타이탄’의 연산처리 속도를 한층 끌어 올렸다고 설명했습니다.
GPU는 그래픽 기능을 빼고 연산 기능을 활용해 메모리반도체와 데이터를 주고 받으면서 데이터 저장과 처리를 하고 있습니다.
엔비디아도 지난해 대만 TSMC에 신형 GPU 생산을 위탁 의뢰했는데, 엔비디아의 물량은 전량 챗GPT 개발운영사인 오픈AI에 납품된 것으로 알려졌습니다.
결국 챗GPT가 AI용 고성능 메모리반도체 수요를 이끌면서 구글과 마이크로소프트 등 빅테크는 물론 삼성전자와 SK하이닉스 등의 반도체 생산 기업에도 영향을 미치고 있는 것입니다.
또, 클라우드업계도 수혜가 예상됩니다.
챗GPT 자체가 대용량의 하드웨어를 사용하는데 챗GPT 개발업체들이 장비를 계속 늘리는 것은 한계가 분명 있습니다.
데이터 저장과 처리, 분산 등을 유동적으로 확장하고 줄일 수 있는 장비를 사용해 유연하게 대처하기 위한 솔루션으로 클라우드업계가 실질 수혜를 입을 것이라는 분석입니다.
챗GPT와 같이 초거대 AI 기반의 모델들이 등장하고 데이터 전송량이 급증하면서 IDC 즉 데이터센터가 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.
클라우드 컴퓨팅분야 세계 1위인 아마존웹서비스(AWS)는 전용 AI 반도체, 인프렌시아를 개발해 GPU 시스템보다 최대 70% 낮은 비용에 영상 인식 서비스 속도를 8배 높인 바 있습니다.
<앵커> 글로벌 기업 뿐 아니라 국내에서도 네이버와 카카오 등도 최근 실적 발표에서 대화형GPT 개발에 뛰어 들겠다고 선언했죠?
<기자> 글로벌시장에서 가장 핫 이슈는 대화형GPT를 놓고 네이버와 카카오가 개발과 투자를 선언했습니다.
네이버는 지난 3일 연간 실적발표 컨퍼런스 콜에서 올 상반기 중 '서치GPT'를 출시하겠다고 선언했습니다.
카카오 역시 지난 10일 경영실적 컨퍼런스콜을 통해 “카카오브레인이 보유하고 있는 한국어 특화 인공지능(AI) 모델 ‘Ko-GPT’를 활용해 버티컬AI 서비스에 집중하고자 한다”고 밝혔습니다.
버티컬은 유사 제품이나 서비스를 유사한 방법을 사용해 개발하고 마케팅하는 기업이나 산업을 말합니다.
대화형GPT 개발과 관련해 벤처캐피탈, 인공지능 관련 벤처기업, 클라우드업계, 반도체 팹리스기업을 취재한 결과 국내에서 GPT시장에 뛰어들 수 있는 곳은 네이버와 카카오 뿐 이라는 답변을 얻었습니다.
미국 마이크로소프트는 지난 2019년부터 GPT를 개발한 오픈AI에 투자해 왔고, GPT4까지의 플랫폼 고도화를 위해 100억 달러 규모의 추가 투자 협상을 진행중입니다.
향후에도 막대한 자금이 투자될 수 있다는 점에서 국내에서도 반도체와 클라우드, 인터넷포털, 통신사들의 전략적 제휴가 본격적으로 진행될 것이라는 관측도 많습니다.
<앵커> 네이버나 카카오 뿐 아니라 구글, 마이크로소프트 등 국내외 빅테크들이 개발하는 운영체제에 따라 연동되는 서비스가 나올 것으로 예상하셨는데, 실제 관련업계에서는 어느 분야를 주목하고 있나요?
<기자> 최근 클라우드업계에서는 신용카드사들이 챗봇 관련 분야에 대한 투자를 시작했다는 얘기가 많이 나오고 있습니다.
벤처캐피탈업계에서는 금융 즉 파이낸스 프로그램이 많이 나올 것으로 예상하고 있으며, 건강 상식과 같은 헬스분야, 교육과 언어 등의 분야에서 튜닝한 버티컬 서비스가 나올 것으로 예상하고 있습니다.
또, 데이터와 관련된 AI 보안에 대한 수요도 커질 것으로 예상되며, 이스라엘 디아이디업체와 같은 ‘딥페이크’를 제공하는 메타휴먼도 주목받을 것으로 예상됩니다.
챗GPT 역시 아직까지 에러들이 많이 발생하고 있기에 이를 교정하는 ‘리파인딩’ 훈련이 필요하기에 버티컬 역시 표준모델 정립이 필요할 것으로 보입니다.
GPT를 능가하는 새로운 서비스가 나왔을 때 지난해 국내에서 불거졌던 ‘이루다 사태’와 같이 2~3%의 오류가 성패를 좌우할 수 있기 때문입니다.
<앵커> 주식시장에서는 인공지능 관련 벤처나 코스닥 상장사에 대한 대화형 GPT 개발 기대가 큰데, 실제 현장에서의 반응은 어떠한가요?
<기자> 실제 인공지능 관련 벤처 대표는 GPT가 거대한 신경망처럼 연결돼 있어 빅테크가 아니면 접근하기 어렵다고 설명했습니다.
국내에서 출시된 챗봇 솔루션들은 질문 분석을 통해 종합의견을 제시하는 형태가 아니라 어느 정도 항목 유형이 정해져 있는 단답형 챗봇 시스템입니다.
예를 들어 신용카드사들이 소비자가 ‘카드명세서의 청구 기간은 언제인가요?’ 질문을 하면 ‘언제부터 언제까지입니다’라는 단답형 챗봇 정보입니다.
즉, 프롬프트에서 질문을 어떻게 하느냐에 따라 답변이 달라질 수 있기에 대화형 GPT를 직접 개발하기 보다는 이를 활용하거나 응용하는 서비스에 주안점을 둘 것이라고 밝혔습니다.
인공지능업계는 챗GPT를 개발하기 위해서는 광대한 데이터와 이를 활용하기 위한 자원 결합, 자료 업데이팅이 필요하기에 적어도 1개 프로젝트당 최소 50억~60억원의 비용이 소요될 것이라고 예상했습니다.
이로 인해 챗봇 개발업체들은 네이버클로바와 카카오브레인에서 개발하는 API, 즉 운영체제와 응용프로그램 사이의 통신에 사용되는 언어나 메시지 형식에 따라 응용해서 활용하는 서비스를 내놓을 것으로 보입니다.