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구글·MS·IBM·아마존·애플·페이스북...불꽃튀는 인공지능(AI) 경쟁자율주행, 헬스케어, 챗봇 집중...인수합병으로 약점 보완

[키뉴스 박근모 기자] 인공지능(AI)이 글로벌 IT 기업들의 핵심 기술로 꼽히면서 AI 주도권을 잡기 위한 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있다. 특히 AI 기술을 바탕으로 글로벌 IT 패권을 차지하려는 구글, 마이크로소프트(MS), IBM, 아마존, 애플, 페이스북 등은 자율주행, 음성인식, 챗봇, 헬스케어 등 저마다 핵심 영역을 꼽으며 부족한 부분은 인수합병(M&A)과 고급 AI 개발인력 충원을 통해 만회하려는 움직임이 바빠지고 있다.

디지털과 인터넷이 주축이 된 3차산업혁명을 지나 ICBM(IoT, 클라우드, 빅데이터, 모바일)이 이끄는 4차산업혁명이 도래하면서 AI의 중요성이 날로 커지고 있다. 사물인터넷(IoT)를 통한 스마트홈·스마트시티 구축과 모바일을 통해 수집되는 빅데이터 분석, IT 기술 인프라를 이룰 클라우드 등 융합형 IT 기술을 활용하기 위해서 AI와의 결합은 선택이 아닌 필수라는 주장이 글로벌 IT 기업들을 중심으로 나오고 있다.

그 중에서도 AI를 중심으로 글로벌 IT 패권을 차지하려는 구글, MS, IBM, 아마존, 애플, 페이스북 등은 저마다 강점을 강화하고 약점을 보완하며 더욱 치열한 경쟁을 펼치고 있다.

주요 IT 기업들의 AI 현황 (자료 취합=키뉴스)

AI 기술의 경우 최근 딥러닝과 인공신경망 등 이론상 존재했던 개념을 컴퓨팅 파워의 향상으로 현실에 구현 가능해지며 급성장을 거듭했다. 문제는 급성장한 규모에 비해 AI 개발 인력이 절대적으로 부족하다는 점이다.

수천명에 달하는 AI 연구 인력...여전히 부족

글로벌 IT 기업들은 AI의 중요성을 인식하고 AI 연구를 전담할 부서를 만들며 개발 인력 확충에 팔걷고 나선 상태다.

먼저 구글은 머신러닝 방법 중 하나인 딥러닝을 구현한 AI 연구소 딥마인드를 중심으로 약 1000명의 전문 인력이 해당 분야에 집중하고 있다. 딥마인드가 대중화를 시킨 딥러닝, 인공신경망 기술은 글로벌 AI 기술 성장의 기폭제로 평가 받는 만큼 데미스 허사비스, 무스타파 슐레이만, 세인 레그 등 딥마인드 창업자 겸 핵심 개발자는 AI 영역에 있어서 손꼽히는 핵심 인력이다. 현재 구글이 AI의 최강자로 꼽히는 것도 이런 이유다.

MS는 AI 리서치 그룹을 조직하고, AI 연구를 전담할 연구 인력을 약 6000명까지 늘리며 자신들의 클라우드 서비스인 애저와 AI 결합에 적극 나서고 있다. MS가 내부 기술 조직을 크게 클라우드와 AI 등 두갈래로 나눠 역량을 집중하는 만큼 급성장을 거듭하고 있다.

전통의 강자 IBM은 왓슨 그룹을 통해 자신들의 AI 플랫폼 왓슨 개발에 나선 상태다. 약 2000명에 달하는 개발자들이 왓슨을 AI 플랫폼화 시켜 다양한 영역에 왓슨 하나로 적용 할 수 있는 통합 AI를 지향하고 있다. 이는 AI 영역마다 각기 다른 AI 플랫폼을 적용하는 여타 IT 기업과는 상반된 접근법으로 향후 승패에 관심이 커지고 있다.

글로벌 온라인 마켓을 천하통일한 아마존은 클라우드 서비스 아마존웹서비스(AWS)를 중심으로 AI를 연구 개발하고 있다. MS와 유사한 클라우드와 AI를 결합하는 형태로 진행 중이다. 클라우드를 통해 수집되는 다양한 정보를 바탕으로 빠른 속도로 AI 기술 수준이 높아지고 있는 것으로 평가된다.

아이폰을 통해 모바일 영역에서 빅데이터를 수집 중인 애플은 이 데이터를 바탕으로 핵심 영역인 AI음성인식 서비서 '시리' 성능 향상에 초점이 맞춰진 상태다. 특히 기계학습그룹을 조직하고 1000여명에 달하는 연구 인력들이 AI 개발에 나선 상태다. 애플은 그동안 자신들이 보유한 기술에 대해 비공개를 원칙으로 했으나 AI 분야에 있어 축적된 기술을 공개하며 AI에 있어서도 부족함이 없다는 것을 내세운바 있다.

소셜네트워크서비스(SNS)로 대표되는 페이스북은 AI 영역에 있어서 다소 생소할 수 있으나, 그 어느곳 보다 AI 친화적인 모습을 보이고 있다. 타 기업들에 비해 다소 부족해 보이는 230여명의 AI 연구 인력으로 구성된 페이스북 AI 리서치 랩(FAIR)은 딥러닝의 글로벌 1인자로 꼽히는 뉴욕대 얀 레쿤 박사를 중심으로 최근 급성장을 보이고 있다.

최근 애플의 애플리케이션 개발 언어인 '스위프트'를 만들고 애플 AI 개발을 담당했던 크리스 래트너가 구글로 자리를 옮기고 AI 머신러닝의 선구자로 꼽히는 스탠포드대의 앤드류 응 교수가 구글에서 바이두로 옮기는 등 핵심 개발자 확보를 위한 움직임이 빨라지고 있다.

글로벌 IT 기업들이 AI 주도권을 잡기 위해 적개는 수백명에서 많게는 수천명에 달하는 전문 연구 인력을 보유하고 있지만 여전히 AI 기술 개발을 위해서는 부족한 상태로, 서로 핵심 개발자를 뺏고 뺏는 경쟁을 진행 중이다.

음성인식, 챗봇, 헬스케어, 자율주행, 이미지 분석 등 다양한 영역에 AI 활용

AI 개발자가 부족한 이유는 AI가 그만큼 다양한 영역에 적용될 수 있다는 점이 말해준다. 기존 기술이 한 가지 영역에서 단일 적용을 했다면 AI는 음성인식, 챗봇, 자율주행, 헬스케어, 이미지, IoT 등 수많은 영역에 필수처럼 따라 들어간다.

구글은 알파고로 대변된느 딥러닝 플랫폼을 중심으로 AI 음성비서 서비스 '구글 어시스턴트', 자회사 웨이모가 개발 중인 '자율주행 시스템', 인공 신경망을 통한 구글 번역기 등 다양한 분야에서 Ai 결합을 시도 중이다. 특히 AI 프로그래밍 개발 툴 겸 알고리즘인 텐서플로우를 오픈소스로 공개하며 AI 민주화에 기여한 것으로 평가된다. 국내 AI 개발업체 관계자는 "구글이 텐서플로우를 오픈소스로 공개하면서 따로 AI 알고리즘을 개발할 필요가 없어졌다"라며 "현재 텐서플로우만큼 성능을 보이는 AI 알고리즘이 없는 만큼 텐서플로우를 활용한다면 불필요한 AI 개발에 시간과 자원을 낭비할 필요가 없다"고 설명했다.

MS는 기본적으로 애저 클라우드에 AI을 서비스 형태로 제공하는 것을 핵심으로 꼽고 있다. 여기에 윈도 운영체제(OS)를 결합해 어디서나 AI 서비스를 이용할 수 있도록 방향을 잡은 상태다. 특히 모바일 디바이스나 PC에서 AI 음성비서 서비스 '코타나'를 사용할 수 있고, 챗봇을 위해선 '루이스'를 카메라로 이미지 뿐만 아니라 실제 사물을 인식하는 '아담' 프로젝트를 진행 중이다. MS는 "다양한 영역에서 특화된 AI 서비스를 통해 최적의 AI를 활용할 수 있다"라며 "특히 아담을 통해 이미지 분석 영역을 한차례 끌어올릴 것으로 기대한다"고 전했다.

IBM은 왓슨을 통한 하나의 AI 통합 플랫폼을 지향한다. 왓슨을 통해 챗봇을 개발하고, 음성인식도 가능하며, 자율주행 및 헬스케어 등도 한번에 끝낸다. 글로벌 IT 기업들이 통합 AI 플랫폼은 실패할 수 밖에 없다라며 영역별 특화된 형태의 AI를 개발하는 것과 달리 IBM은 왓슨을 통한 통합형 AI 플랫폼을 개발하는 만큼 그 성과에 관심이 커진 상태다. 특히 헬스케어 영역에서 국내외 대형 병원들이 왓슨 포 온콜로지(암 분야의 의학 정보나 의료 데이터를 수집해 제공하는 AI 서비스)와 왓슨 포 지노믹스(유전자 염기서열을 분석해 맞춤형 치료법을 추천하는 AI 서비스) 등을 실제 진료에 도입하는 등 성과를 보이고 있다.

아마존은 대표적인 AI 음성비서 스피커 '알렉사'를 중심으로 빠르게 성장하고 있다. 특히 자신들의 강점인 AWS를 통해 알렉사의 AI 기반 기술인 렉스를 클라우드로 제공하며, 누구나 쉽게 음성인식 서비스를 이용할 수 있다. 또한 음성인식뿐만 아니라 실제 사용자와 비슷한 음성 서비스를 제공하는 '폴리'나 이미지를 분석하는 '리코그니션' 등 AWS를 기반으로 빠른 AI 서비스 확장을 보이고 있다.

애플은 그동안 음성인식 서비스 '시리'만이 보유한 AI 기술로 알려졌지만, 최근 GAN(비지도 방식의 머신러닝 기술, AI가 스스로 문제를 만들어 해결하는 과정을 통해 자기강화를 한다)을 공개하며 그동안 자신들의 AI 수준을 발표한바 있다. 또한 자율주행 시스템 개발에도 나서는 등 AI 관련 연구 인력을 확충 하며 영역 확대 중이다.

페이스북이 엔비디아와 함께 만든 머신러닝 전용 어플라이언스 '빅서' (자료=페이스북)

페이스북은 SNS를 기반으로 챗봇과 이미지 내 오브젝트 분석에 초점이 맞춰진 상태다. 하지만 이뿐만이 아니라 딥러닝 알고리즘 '토치'를 오픈소스로 공개하며 딥러닝 인공신경망 등 기술 확대에 주력하고 있다. 참고로 현재 토치는 구글, 인텔, 엔비디아, AMD 등에서도 활발히 연구되고 있다. 또한 엔비디아와 함게 머신러닝에 최적화된 어플라이언스 '빅서'를 개발해 오픈소스로 공개했다.

그래도 부족한 부분은 인수합병(M&A)

AI가 단독으로 사용되는 기술이 아니라 현존하는 대다수 기술과 결합돼 활용되는만큼 글로벌 IT 기업들이 수천명에 달하는 전문 인력을 투입하더라도 분명 한계점이 존재한다. 일단 기본적으로 내부적으로 최대한 AI 연구 개발을 통해 해결한다는 방침이지만 그래도 부족한 부분은 적극적인 인수합병으로 채워가고 있다.

올해 9월 기준 주요 M&A 사례를 살펴보면, 먼저 구글은 ▲데이터 분석 플랫폼 '캐글'(3월) ▲딥러닝 업체 '할리랩스'(7월) ▲이미지 분석을 위한 'AI매터'(8월) 등을 했다.

MS는 ▲머신러닝 분야 '말루바'(1월)를, 아마존은 ▲머신러닝 업체 '하베스트'(1월), 애플은 ▲얼굴 인식 솔루션 업체 '리얼페이스'(2월) ▲비정형 데이터 처리 업체 '래티스데이터'(5월), 페이스북은 ▲챗봇 개발 업체 '오즐로'(7월) 등 적극적인 M&A를 통해 약점을 보완하고 강점을 강화해 나가고 있다.

분기별 AI M&A 현황 (자료=CB인사이트)

기업정보 분석 업체 CB인사이트는 "지난 2012년 분기부터 올 1분기까지 글로벌 AI 관련 M&A가 총 216건, 176억달러에 달한다"라며 "AI는 모든 영역에 활용할 수 있고 어떤 제품에도 적용될 수 있어 앞으로 기업들의 AI 관련 M&A는 확대될 수밖에 없는 상황"이라고 전했다.

박근모 기자  suhor@kinews.net

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