thebell Forum|2023 더벨 경영전략 포럼

"AI 시대, 검색·헬스케어·로봇·콘텐츠 주목해야"

최근 급속도로 성장하는 인공지능(AI) 시장의 블루오션은 어디일까. 검색과 헬스케어, 로봇, 콘텐츠 분야가 성장 잠재력이 높은 '태동기 시장'이라는 예측이 나왔다. ◇"구글이 가진 1% 시장 점유율만 가져와도 큰 밸류" 김태훈 시프트업 AI Labs 팀장(사진)은 24일 서울 소공동 프라자호텔에서 열린 2023 더벨 경영전략 포럼에서 "우리는 태동기에 있는 AI 기술을 집중해서 바라보고, 고객가치를 만들 방법을 고민해야 한다"면서 "개인적으로 검색과 헬스케어, 로봇, 그리고 콘텐츠 분야가 태동기라고 생각한다"라고 말했다. 김 팀장은 글로벌 기업 '오픈AI' 개발자 출신이다. 오픈AI는 최근 AI 시장의 패러다임을 바꾼 '챗GPT'를 선보인 기업이다. 그는 오픈AI에서 챗GPT 구현에 필수적인 '거대언어모델(LLM·Large scale Language Model)' 연구를 담당했다. LLM은 대규모 데이터를 학습해 맥락을 파악하고 자연어(일상적인 언어) 응답을 생성하는 기술이다. 김태훈 시프트업 AI Labs 팀장 김 팀장은 우선 검색 분야에 대해서는 "구글이 가지고 있는 검색 시장의 1%만 가져와도 굉장히 큰 밸류에이션을 가져올 수 있다"라고 강조했다. 그는 "챗GPT가 만능은 아니다"라면서 "아직 어제 나온 뉴스 기사, 올해 나온 정보에 대한 질문은 바로 대답을 해주지 못하고 있다"라고 설명했다. 미국의 AI 스타트업 '퍼플렉시티(Perplexity)' 사례도 설명했다. 김 대표는 "퍼플렉시티는 챗GPT가 제공하지 않는 최신 정보와 출처, 레퍼런스 링크까지 제공하며 이용자를 빠르게 모으고 있다"라고 했다. 아울러 "키워드 검색이 아닌 자연어 검색이 보편화했을 경우 새로운 가치를 어떻게 만들 수 있을지도 생각해 봐야 한다"라고 했다. ◇"검색·헬스케어·로봇·콘텐츠가 AI 시대 블루오션" 헬스케어 분야에 대해서는 "오진과 진단 지연이 헬스케어 분야의 오랜 문제였고, 이로 인해 상태 악화, 의료비 증가와 같은 다양한 문제가 나타났다"면서 "LLM을 통해 기존 의료 데이터를 학습하고, 새로운 의료 데이터를 만들어 성능을 높이면 하나의 중요한 브레이크스루(돌파구)가 될 것"이라는 견해를 밝혔다. 김 팀장은 로봇 분야에 대해서는 "아직 프로덕션 레디(Production-Ready) 로봇이 나오지 않았기 때문에 굉장히 많은 기회가 있을 것으로 보인다"라며 "로봇은 종합 예술이라고 부를 수 있을 정도로 많은 문제를 풀어야 하는 분야이고, 풀어야 할 문제가 많다는 것은 기회도 그만큼 있다는 뜻"이라고 설명했다. 마지막으로 콘텐츠 분야에 대해서는 "최근 AI는 사진인지 현실인지 구분할 수 없을 정도의 자연스러운 이미지를 1초 만에 무한대로 만들어 낼 수 있게 됐다"면서 "기술은 빠르게 발전했지만 이용자 경험은 굉장히 불친절하기 때문에 이것으로 만들 수 있는 가치가 무궁무진하다고 생각한다"라고 전했다. 김태훈 시프트업 AI Labs 팀장 ◇"불확실한 정보로 판단하는 것은 금물" 나아가 AI 시장을 선점하기 위해서는 정보전에서 우위를 점하는 것이 중요하다는 의견도 제시했다. 김 팀장은 구체적으로 "국내에서 우리가 접하는 뉴스나 논문을 통해 소비하는 정보는 실제로 가치 없는 정보일 확률이 높다"면서 "불확실한 정보를 가지고 판단하고 실행을 하기 때문에 잘못된 실행이 이뤄지는 것"이라고 강조했다. 또한 "국내 AI 기업이 (글로벌 기업과 비교해) 많이 뒤처진 것은 사실"이라면서도 "과거 삼성전자가 거액을 들여 다른 반도체 회사에 투자하고, 정보를 습득해 지금의 거대한 반도체 회사가 됐다"라며 가능성을 제시했다. 그는 "AI 분야에서도 똑똑한 인재들이 모여 큰 가치를 만들어 내는 비슷한 사례가 나왔으면 한다"라고 했다.

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"생성형 AI 시대, 메모리반도체 수요증가 주목해야"

2016년 3월 15일 알파고와 이세돌 9단이 격돌하면서 인공지능(AI)에 대한 관심이 급속도로 커졌다. 그로부터 6년여가 지난 작년 11월 오픈AI가 챗GPT를 공개했다. 챗GPT는 알파고가 일으켰던 파장과 비교가 되지 않을 정도의 충격을 줬다. 생성형 AI는 이미 실생활을 바꾸면서 산업 생태계 전반에 영향을 미치고 있다. 특히 반도체 산업은 생성형AI로 인한 변화에 가장 민감한 분야다. AI 반도체 수요가 증가하면서 반도체 기업들은 관련 경쟁력을 강화하기 위해 그 어느 때보다 분주한 상황이다. 다만 이런 시장 변화 속에서 상대적으로 주목받지 못하는 메모리반도체 수요가 유지되고 오히려 증가할 수 있다는 분석이 제기된다. 생성형 AI로 만들어지는 데이터는 크게 늘어날 텐데 저장능력이 필수적이기 때문이다. 또 최근 해외 선진국에서 새롭게 만드는 공장은 파운드리를 위한 것으로 추후 국내 반도체기업의 경쟁력이 부각될 수 있다는 전망이다. ◇"AI시대 데이터 증가, 한국의 '메모리 독점력' 부각될 것…글로벌 경기침체 '변수'" 더벨은 24일 서울 더플라자호텔에서 열린 '2023 더벨 경영전략포럼'에서 '웹3.0 시대 게임체인저, 디지털 전환과 AI' 주제 관련 발표가 끝난 뒤 질의응답 및 토론시간을 가졌다. 윤덕룡 전 한국개발연구원(KDI) 초빙연구위원(사진)의 사회로 △김태훈 시프트업 AI Labs 팀장 △신성규 리벨리온 최고재무책임자(CFO) △김양팽 산업연구원 전문연구원이 패널로 참석했다. 이 자리에서 김 연구원은 생성형AI로 인해 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업의 메모리 반도체 경쟁력이 오히려 부각될 것이란 분석을 내놨다. 김 연구원은 "앞으로 메모리반도체의 비중이 줄거나 사라지지 않을 것이고 오히려 메모리반도체 수요가 더 크게 늘어날 수도 있다"며 "AI가 생성하는 데이터는 계속 저장이 돼야 하는데 데이터는 정말 무한하게 늘어날 것"이라고 말했다. 이어 "지금 단기적으로 세계 시장이 불황이다 보니 삼성전자나 SK하이닉스의 실적도 악화했는데 고비를 지나면 괜찮을 것이라 생각한다"고 덧붙였다. 그는 향후 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 기업의 메모리반도체 시장 점유율이 더 공고해질 수 있다는 전망도 내놨다. 최근 글로벌 시장에서 반도체와 관련된 시설투자가 대거 이뤄지고 있는데 파운드리에 쏠림 현상이 있기 때문이다. 김 연구원은 "메모리반도체 투자를 하는 지역으로는 한국의 용인, 평택 그리고 미국 기업으로는 마이크론이 있다"며 "메모리 반도체에 대한 독점력은 우리가 지금 갖고 있고 앞으로도 유지가 될 것 같다"고 말했다. 이어 "파운드리는 서로 경쟁을 하게 되고 주문이 없으면 생산을 하지 않는 시스템이기 때문에 결국 경쟁력 없는 기업은 도태될 수밖에 없다"며 "지금은 과도한 투자가 이뤄지지만 새로운 공장들이 대부분 들어서고 2027년 이후 본격적인 생산이 시작되면 2030년 내로 기술력 없는 기업은 도태될 것"이라고 덧붙였다. 다만 김 연구원은 생성형 AI의 확산, 국내 기업의 경쟁력과는 별개로 글로벌 경제 불황이 반도체 시장 회복에 영향을 미칠 변수로 꼽았다. 작년 우크라이나 전쟁, 미 연준의 급격한 금리 인상으로 유럽 등 선진국 지역에서도 인플레이션, 경기 침체가 발생하고 있다. 반도체산업의 전방산업 업황 회복이 관건이라는 설명이다. ◇"태동기 산업 주목해야, '로보틱스' 대표적…AI반도체 사업, '속도'가 경쟁력" 새로운 기술이 등장하면 수혜를 받는 업종과 도태되는 산업도 생긴다. 또 새롭게 부상하는 기업도 탄생하며 기존 지위를 위협받는 곳도 나타난다. 김 팀장은 생성형 AI로 인해 가장 빠르게 변화가 나타날 산업으로 로보틱스를 꼽았다. 그는 "로보틱스 분야에 굉장히 많은 투자가 이뤄지고 있다"며 "강화학습, 비전모델들이 이전에 할 수 없던 업무를 가능하게 해주고 있기 때문에 그 분야가 빠르게 성장할 것 같다"고 말했다. 김 팀장은 챗GPT로 파란을 일으킨 오픈AI와 같은 스타트업뿐 아니라 구글과 같은 거대 기업이 여전히 경쟁력을 발휘할 것으로 예상하기도 했다. 그는 "구글에는 충분히 똑똑한 엔지니어, 제품을 만드는 사람들이 있기 때문에 빠르게 따라잡을 수 있지 않을까 생각한다"며 "어쨌든 구글이 검색이라는 영역에 굉장히 많은 점유율을 가졌기 때문에 챗GPT가 그 시장을 빠르게 가져가기는 어려울 수 있다"고 밝혔다. 왼쪽부터 김태훈 시프트업 AI Labs 팀장, 윤덕룡 전 KDI 초빙연구위원, 김양팽 산업연구원 전문연구원, 신성규 리벨리온 CFO 최근 글로벌 대기업들도 AI 반도체 경쟁력 강화에 적극 나서고 있다. 이런 상황에서 신 CFO는 스타트업이 비교 우위를 갖기 위해서는 전문 인력의 수준이 중요하다는 견해를 피력했다. 그는 "이런 분야의 연구개발(R&D)에 있어서는 전문성과 경험이 있는 분들이 필요한데 그런 분들은 쉽게 기계적으로 양성되지 않는다"며 "다행히 우리나라의 반도체 생태계가 매우 좋고 서울대, 카이스트 등에서 반도체 관련 우수한 인력들이 계속 양성되고 있다"고 말했다. 무엇보다 신 CFO는 '속도'가 중요한 경쟁력이라고 강조했다. 그는 "빠르게 시장에 제품을 내놓는 게 중요한데 리벨리온에서도 가장 신경을 쓰는 부분"이라며 "오픈AI는 500명도 안 되는 조직으로 알고 있는데 이런 큰 변화가 있었다"고 말했다. 이어 "엔비디아도 3명으로 시작한 스타트업이었다"며 "레거시가 오히려 때로는 빠른 변화에서 발목을 잡는다"고 말했다.

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"글로벌 시스템 반도체 시장 생태계, 결국 무너질 것"

미중 분쟁과 코로나19 팬데믹을 계기로 빨라지고 있는 글로벌 반도체 시장 재편 움직임이 결국은 붕괴로 귀결될 것이란 전망이 나왔다. 김양팽 산업연구원 신산업실 전문연구원(사진)은 24일 서울 중구 더플라자에서 진행된 '2023 thebell 경영전략 포럼'에서 "현재 글로벌 반도체 재편 움직임은 딱히 옳은 방향으로 가고 있지 않다"고 잘라 말했다. 자국 중심의 반도체 공급망 재편 기조가 강해지면서 미국과 유럽, 일본 등이 시스템 반도체 생산 시설을 자국 내 짓고 있는데, 이는 결국 공급 과잉을 불러올 것이란 전망이다. ◇글로벌 반도체 생태계가 무너진다 지금까지 글로벌 반도체 생태계는 철저한 분업체계로 돌아갔다. 각 국가가 자국이 가장 잘할 수 있는 분야를 맡아 시스템 반도체를 만들었고 이를 통해 생산 효율성이 높은 생태계가 조성됐다. 그러면서 반도체 가격도 낮출 수 있었다. 하지만 최근 몇 년 새 글로벌 반도체 시장 재편 기조가 생겨나면서 미국과 중국, 유럽과 일본 등이 시스템 반도체 생산에 너도나도 나섰다. 이는 결국 반도체 공급 과잉이란 결과를 볼러 올 것이란 게 김 연구원의 생각이다. 김 연구원은 "반도체 시장의 밸류체인 변화를 가장 먼저 촉발시킨 것은 미국과 중국의 무역분쟁이었다"고 말했다. 중국 정부는 2015년 '중국 제조 2025' 계획을 통해 반도체 자급률을 70%까지 끌어올리겠다고 발표했다. 이후 미국의 중국 반도체 굴기에 대한 견제는 더욱 심화했다. 반도체 인수·합병(M&A)은 각국 정부의 견제 속에 줄줄이 무산됐다. 미국과 유럽에서도 자국 보호무역주의, 공급망 재편 움직임이 빨라지고 있다. 이어 "코로나19로 반도체 공급망에 문제가 생기고 부족하면서 가장 타격을 입은 게 자동차 산업"이라며 "자동차 강국인 미국과 유럽은 반도체 공급망을 재점검할 수밖에 없었고 그 이후 반도체법을 연달아 발표하고 자국 내 반도체 공장을 건설하는 기업에 보조금을 지급한다고 발표했다"고 설명했다. 김 연구원은 "이런 분위기 속에서 외국 기업을 적극적으로 유치한 나라가 일본으로 대만 파운드리(반도체 위탁생산) TSMC 설비 투자의 50%까지 보조금을 지급했다"며 "유럽에서도 TSMC의 투자 등이 활발하게 이뤄지고 있다"고 말했다. 일본은 정부가 지원하는 파운드리 라피더스를 건설하기도 했다. 대만도 자국 내뿐 아니라 미국과 일본, 유럽에도 파운드리 투자를 늘리고 있다. 미·중분쟁부터 시작해 코로나 팬데믹을 거치면서 각 국가가 반도체를 직접 생산하고 나서는 움직임이 강해졌다는 설명이다. 그러면서 "그렇게 되면 결과적으로 글로벌 반도체 생태계가 무너진다"고 말했다. ◇반도체 경기, 하반기 반등 어렵다 반도체 부진이 계속되면서 수출이 감소하는 등 한국 경제에 타격을 주고 있는데, 일각에서는 하반기 반도체 경기 반등을 점치고 있다. 하지만 김 연구원은 단기간 내 회복이 쉽지 않을 것으로 내다봤다. 김 연구원은 "(반도체 전망은) 수요산업을 봐야 하고 수요산업을 이끄는 건 소비심리"라면서 "반도체를 최종적으로 가장 많이 소비하는 미국과 유럽의 최근 경기와 물가가 어떻게 돌아가는지 보면 당장 전환되기 어려운 상황"이라고 말했다. 이어 "미국의 인플레이션도 역사적으로 가장 오래가고 있고 지금껏 경험하지 못한 고금리가 지속되고 있다"며 "여기에 중국 경제도 악화요인이 불거졌다"고 부연했다. 다만 장기적으로는 성장세를 이어갈 것임을 강조했다. 반도체 시장 전체적 추이를 봤을 때는 인공지능(AI) 기술 덕에 높은 성장률을 보여주며 우상향할 것이란 전망이다. 김 연구원은 "생성형 AI가 직접 데이터를 생성하면 사람이 직접 입력하는 속도의 수천배까지 빨라지고 이는 데이터가 많아진다는 것을 의미한다"며 "이를 처리하고 저장하기 위해선 당연히 더 많은 반도체 수요가 있을 수밖에 없기 때문에 반도체 시장의 장기적 전망은 상당히 좋다"고 덧붙였다. 한편, 김 연구원은 작년과 10년 전인 2012년 반도체 종류별 글로벌 시장 비중을 비교해 본 결과 "반도체 시장은 빠르고 크게 발달했음에도 반도체 구조 자체는 변화가 없다"고 말했다. 2012년에도 시스템 반도체는 62.2%, 작년에도 60%로 거의 비슷했다. 그는 "제품에 들어가는 반도체는 시스템이든, 메모리든 같이 사용되기 때문에 앞으로 성장률도 같이 갈 수밖에 없다"면서 이는 메모리 반도체 산업의 중요성이 그만큼 크다는 점을 시사한다고 말했다.

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"생성형AI, 차별화된 '대중성' 가져…인퍼런스 특화 칩 주목"

신성규 리벨리온 최고재무책임자(CFO)는 24일 개최된 2023 더벨 경영전략 포럼 ‘웹 3.0 시대 게임체인저, 디지털 전환과 AI’에 연사로 참여했다. 그는 ‘생성 인공지능(AI) 시장과 AI반도체에 대한 이해 및 전망’이라는 주제로 발표를 진행했다. 최근 챗GPT 등장에 이은 생성형 AI 시장 성장 의미와 팹리스 등 반도체 기업의 역할에 대해 다뤘다. 신 CFO는 최근 주목받은 챗GPT, 생성형 AI와 과거 AI 이슈 간 차이점을 ‘대중성’으로 꼽았다. 챗GPT는 인스타그램 등 소셜네트워크 서비스(SNS)보다 이용자 수를 빠르게 확장했다. 대중이 실제 생활에서 AI를 통한 효익을 체감하기 시작한 만큼, 현재 업계의 예측처럼 생성형 AI 서비스 개발과 확장이 실제로 빠르게 진행될 것으로 평가했다. 최근 생성형AI의 대두로 수요 증가 중인 AI 특화 반도체의 향후 성장 방향에 대한 견해도 내놓았다. AI 모델을 직접 훈련, 고도화하는 트레이닝 분야에 이어 사용자의 질문에 따라 결과값을 내는 인퍼런스(Inference, 추론) 분야의 확대가 가속화할 것이라는 의견을 제시했다. ◇”챗GPT와 과거 인공지능 간 차이점은 ‘대중성’, AI 체감 확장시켜” 신 CFO는 “챗GPT는 출시 일주일도 지나지 않아 100만명의 사용자를 확보했다. 비교적 사용자 확보가 빨랐던 인스타그램이나 페이스북보다 빨랐다”고 말했다. “이는 챗GPT 같은 생성형 AI가 글로벌 사용자의 니즈를 얼마나 잘 충족했는지, 어느 정도 수준의 열풍을 불렀는지 보여주는 단면”이라고 분석했다. 챗GPT의 열풍과 생성형 AI에 대한 관심이 뚜렷하게 나타나면서, 국내외 기업은 큰 영향을 받았다. 국내 대기업의 경우 자체적인 생성형AI 서비스와 거대언어모델(LLM) 구축, 개발에 나섰다. 카카오의 칼로와 네이버의 하이퍼 클로바, LG그룹의 엑사원 등이 그것이다. 상대적으로 조용했던 애플 역시 최근 애플 GPT 개발소식이 들려오는 등 사실상 참전에 나섰다. 뿐만 아니라 구글은 챗GPT의 등장 이후 빠르게 사내에 ‘코드 레드(Code Red, 최고비상사태)’를 선포하기까지 했다. 구글은 챗GPT 등장 이후 올해 초 ‘바드(Bard)’란 유사한 서비스를 출시하며 빠른 대응에 나섰다. 알파고, 딥마인드 등을 개발한 구글마저 위기를 느끼고 서둘러 유사 서비스를 출시했다는 것은 유례없는 글로벌 AI 시장의 변혁, 혁명기가 시작됐다는 것으로 볼 수 있다. 신성규 리벨리온 CFO 블룸버그에 따르면 2022년 50조원 규모로 추정됐던 글로벌 생성형 AI 시장은 10년 후 1700조로 성장할 것으로 예상된다. 이는 연평균 성장률로 치면 40%를 상회하는 셈이다. 간단히 설명하면 매년 생성형 AI 시장은 2배씩은 성장하고 10년 동안 30배 이상 커진다는 의미다. 신 CFO는 “5일만에 100만명 수준이었던 챗GPT의 유저 숫자는 현재까지 약 1억5000만명으로 불어난 상태”라며 “5년 후인 2027년 쯤에는 전 세계 인구의 10% 약 8억명에 달하는 사람이 챗 GPT를 쓸 것으로 예상된다는 분석 결과도 있다”고 말했다. 그는 “1개의 서비스에 불과한 챗GPT를 8억명 이상 인구가 사용한다는 것은 생성형AI가 정말 대중화된 서비스가 돼가고 있다는 것”이라며 “과거 AI 시대와 달리 대중의 관심을 얻은 생성형 AI의 등장은 단순한 하입(Hype, 과장)이 아니라, 사람들이 실제 실생활에서 AI를 체감하는 영역이 넓어지고 있다는 뜻”이라고 강조했다. ◇생성형AI 유저 증가, 코스트·레이턴시 효율 높인 AI 반도체 필요성 높여 생성형 AI의 시장 확대는 필연적으로 GPU 코스트, AI 반도체의 수요 증가를 동반한다. 특히 생성형 AI 서비스의 품질 유지와 구현을 위한 GPU 코스트의 경우 가파르게 늘어날 것으로 확실시된다. 현재 10억달러, 1조3000억원 수준으로 예상된 챗GPT의 운영 GPU 코스트는 2027년에는 300억달러, 40조원 규모까지 늘어날 것으로 추산된다. GPU 코스트 문제는 현재 엔비디아 위주로 재편된 AI GPU 공급망을 바꾸는 단초로 작용할 전망이다. 엔비디아는 챗GPT 출시 이후 매출이 88% 증가한데다 주가도 급등해 지난 5월 반도체 기업 중 사상 최초로 시총 1조 달러, 1300조원을 달성하기도 했다. 다만 이는 현재 생성형 AI 등의 성능을 만족할 현실적인 대안이 엔비디아의 GPU 밖에 없었던 탓이다. 신 CFO는 “엔비디아의 GPU는 AI에 필요한 병렬시스템에 부합하지만 처음부터 AI를 타겟으로 개발했다기보다는 게임 그래픽을 주 목적으로 만들어졌다”며 “엔비디아의 GPU는 AI 시대를 서포트할 수 있는 제품으로써 지금까지 많은 기여를 해왔으나, 생성형 AI 시장이 본격적으로 전개됐을 때는 좀 더 다양한 고민을 하게 된다”고 말했다. 생성형 AI의 GPU 코스트 이슈와 연결되는 것은 인퍼런스 분야의 성장이다. AI 인프라는 연산 목적에 따라 트레이닝과 인퍼런스로 나눌 수 있다. 트레이닝은 AI 모델을 만들고 고도화하는 과정이다. 실제 챗GPT 등 생성형 AI 서비스 개발을 예시로 들 수 있다. 인퍼런스는 생성형 AI를 출시한 이후 질문을 던지는 유저를 고객으로 맞이하는 부분에 가깝다. 생성형 AI가 대중적인 주목을 받고 유저 숫자도 늘어나면 이에 대응하기 위한 인퍼런스 관련 기술, 특화 AI 반도체 수요는 증가할 수밖에 없다. 모델 고도화를 위한 속도, 범용성에 치중했던 트레이닝과 달리 인퍼런스는 레이턴시(지연속도), 코스트 효율성이 중요하다. 사용자가 생성형AI에 질문을 제시할 때 결과 도출에 오랜 시간을 요구하고 비용도 많이 든다면 서비스 품질에서 치명적인 평가를 받게 된다. 리벨리온 같은 인퍼런스향 AI 팹리스가 최근 주목받는 이유다. 신 CFO는 “엔비디아나 AMD 등은 트레이닝 영역에 강자 지위를 가지고 있으며, 인퍼런스향 AI 반도체 분야에선 텐스토렌트 그리고 한국의 리벨리온이 활약하고 있다”며 “리벨리온은 2020년 9월 설립돼 3년 밖에 되지 않은 신생 회사지만 1120억원 투자를 유치해 90명 규모 수준 팀으로 성장했고 최근 KT를 전략적 투자자로 두고 긴밀히 협업 중이다”고 설명했다.