영화 ‘솜 레퀴엠(Somme Requiem)’은 1914년 제1차세계대전 크리스마스 휴전 당시 눈보라에 갇힌 군인들의 이야기를 다룬다. 마일스(MYLES)스튜디오가 만든 이 2분30초 길이의 영화는 생성AI 영상 제작 프로그램 런웨이(Runway)가 제작에 활용됐다. 런웨이로 초벌영상을 제작하고 인간이 시나리오와 음악, 영상 편집 작업을 하는 방식이다. 생성AI로 영상 제작 환경이 급변하고 있다. 현재 시장은 런웨이, 피카랩스 등이 이미 서비스를 제공하고 있고, 높은 영상 퀄리티로 화제가 된 오픈AI의 소라(Sora)는 연내 정식 출시를 예고했다. 구글 클라우드도 최근 AI 동영상 제작 솔루션 비즈(Vids)를 내놓는 등 시장은 커지고 있다. 영상 제작 환경이 인간과 생성AI가 협업하는 하이브리드 체제로 변할 것이라는 전망이 나온다. 단순 프롬프트(명령어)만으로 높은 퀄리티의 영상을 생성하는 AI 제작 프로그램의 기술적 완성도가 높아지는 가운데, 인간의 역할은 전체 시나리오 기획, 영상 추출, 수정, 편집 업무로 옮겨갈 것이란 분석이다. 딥페이크 영상 등에 대한 우려를 불식하려는 서비스에서도 역할을 찾을 수 있다.
안녕하세요 뷰스레터 구독자 여러분, 새로운 스핀오프 레터, [비저너리(Visionary)]로 찾아뵙는 김세진입니다.약 4년 전이었습니다. 홍콩에서 날아온 한 암호화폐 거래소 대표 A씨가 자신이 산업을 재편할 거래소를 만들고 있다며 저에게 접촉했습니다. 당시(그리고 지금도) 업계엔 거래소 외 이렇다 할 비즈니스모델이 없는 상태였죠. 그가 내뱉은 거래소란 단어에 “또 거래소야?”라는 생각이 먼저 들었습니다. 그런데 그가 말한 건 당시 유행하던 일반 거래소나 탈중앙 거래소(DEX, 운영 주체 없이 스마트계약 시스템으로 구동되는 거래소)가 아니었습니다. 파트너사끼리 거래량을 공유하면서 현지에 맞는 컴플라이언스(준법감시)를 탑재한 거래소 제작 솔루션이었죠. 크립토 사업모델에도 ‘클라우드’ 컨셉을 도입한 점이 흥미로웠습니다. 4년이 지난 지금 그의 소식은 더 이상 들리지 않습니다. 고객사를 끌어들여 유의미한 거래량을 확보하는 건 다른 얘기였으니까요. 중요한 건 기술 세계에서 클라우드는 지금도 ‘힙한’ 아이템이라는 것입니다. 분산형 클라우드, 소버린AI같이 약간 말은 다르지만요.
샘 알트만 오픈AI 최고경영자(CEO)는 '일과 일자리'에 대해 질문을 받는다. 인공지능(AI) 기술 개발의 최전선에 서 있다보니 받는 당연한 질문이다. 그는 렉스 프리드먼의 팟캐스트(419화) 인터뷰에서 "일자리에 대한 질문을 바꿔보자"라고 제안했다. 전체 일자리가 아닌 업무(Task) 중심으로 일에 대한 정의를 바꿔보자는 것이다. 그렇게 되면 일과 일자리가 AI에 대해 대체되는 흐름이 보일 것이고 그 것을 예측하고 대응할 수 있는 대응책을 만들 수 있을 것이다. 생성AI로 인해 일과 일자리가 지각변동하고 있다. 화이트칼라로 구분되는 전문직, 사무직 일자리의 대체가 시작되고 있는 것. 기술 발전 뿐 아니라 고령화 인구의 증가, 저출생 기조로 인해 생산가능 인구가 줄면서 일과 일자리에 대한 재정의가 시급히 요구되고 있다. 전 세계 각 국가들은 ‘은퇴’ 연령을 늦추면서 은퇴라는 개념도 희석되고 있는 상황. 이런 상황에서 기술이 어느 정도까지 새로운 일자리를 창출하고 대체하는지에 대한 새로운 데이터가 속속 나와 눈길을 끈다.
샘 알트만 오픈AI 최고경영자(CEO)는 동부서주하고 있습니다. 그의 빅픽쳐 중 하나는 인공지능(AI) 서비스의 핵심인 반도체부터 에너지, 데이터센터 용량 확대를 위한 글로벌 연합입니다. 이를 위해 각국 정부 및 민간 리더들을 만나고 있죠.11일(현지시각) 블룸버그에 따르면 알트만 창업자는 최근 아랍에미리트(UAE)를 찾아 투자자와 정부 관리들을 만나 대규모 AI 인프라 지원 방안에 대해 논의할 것으로 알려졌습니다. 앞서 서방 국가 관계자들과도 이 사안을 논의했고, 조만간 미국 워싱턴D.C에서도 회의를 개최할 예정입니다. 최근에는 지나 러몬도 미국 상무부 장관도 만났습니다.알트만과 전 세계 관계자들의 잇단 회동은 이전에 알려진 것보다 더 광범위하게 AI 동맹이 형성되고 있음을 의미합니다. 알트만은 이른바 AI '올인원' 계획을 위해 단순 소프트웨어에 그치지 않고 산업에 필요한 반도체 핵심칩, 그리고 거기에 필요한 에너지 발전소까지 직접 구축하고 있죠. 이에 그는 글로벌 투자자들로부터 수십억달러를 모금하려는 계획을 갖고 있습니다. 여기서 모은 자금은 반도체 제조 공장 네트워크를 구축하는 데 사용할 계획입니다. 👉 AI동맹 확산 가운데 일본, 아시아 맹주로 부상샘 알트만 CEO는 이런 구상을 현실화하기 위해 중동과 아시아 각국을 돌며 손정의 소프트뱅크 회장, 세계 최대 국부펀드 중 하나인 싱가포르 테마섹 등과 만나 투자 논의에 나서는 등 AI왕국 건설에 박차를 가하고 있습니다. 알트만은 “에너지 및 데이터센터 용량 공급 확대를 위해 혁신적인 에너지원이 필요하다”면서 "더 저렴한 태양광 발전이나 핵융합 기술이 AI 개발을 촉진할 수 있다"고 제안한 것으로 알려졌습니다.이때 중국·러시아에 대항하는 미국과 일본의 밀월 관계도 눈에 띕니다. 일본은 최근 미국 빅테크 기업들을 공격적으로 유치하고 있죠. 오픈AI는 이달 중 도쿄에 아시아 최초로 지사를 설치하고 본격적인 기업 맞춤형 서비스를 제공할 계획입니다. 엔비디아는 작년 말 조인트벤처를 통해 일본에 반도체 공장을 설립하겠다는 뜻을 밝힌 데 이어 사쿠라인터넷과 소프트뱅크 등 일본 기업에 그래픽처리장치(GPU)를 제공할 예정이죠. 마이크로소프트(MS)는 일본 내 데이터센터 확충에 2년간 29억 달러(약 3조9000억원)를 투자할 것으로 알려졌습니다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI와 클라우드 인프라를 지원하고자 2027년까지 일본에 별도로 150억 달러를 투자할 예정이고, 구글과 MS는 AI 기반 모델을 개발하는 일본 기업에 컴퓨팅 리소스를 제공할 것이라고 밝혔습니다.왜 미국 빅테크 기업들은 기술 인프라와 인력, 그리고 스타트업 생태계가 우수한 한국이 아닌 일본으로 향하고 있는 것일까요? AI 패권 전쟁이 본질적으로 '미국과 중국'의 대결이기 때문입니다. 미국의 비즈니스 리더들은 여야 구분없이 "중국이 AI 분야에서 미국을 앞지르고 있기 때문에 더 투자 해서 이겨야 한다"고 입을 모으고 있는 상황입니다. 여기에 2024년들어 핵심이 서비스보다 'AI 칩' 등 인프라 경쟁으로 흐르고 있습니다. 한국은 북한 이라는 지정학적 리스크가 크고 일본보다는 중국 경제 의존도가 크다고 판단하고 있는 것입니다. 하지만 지정학적 리스크에서는 이스라엘도 만만찮은데 빅테크 기업들이 이스라엘 투자는 꺼리지 않는다는 점에서 한국의 경쟁력과 AI 패권전쟁 전략을 재검토할 필요가 있어 보입니다.
구글이 자사 클라우드 제품에 생성인공지능(Generative AI) 기능을 대거 도입했다. 클라우드 제품에 대형언어모델(LLM) ‘제미나이(Gemini)’를 전면 적용했다. 코드작성 보조도구 ‘제미나이코드어시스트’, AI 앱 최적화 프로그램 ‘제미나이클라우드어시스트’ 등이 그 예다.‘구글 분산형 클라우드(Google Distributed Cloud, GDC)’이라는 큰 체제 하에 소버린 클라우드(Google Sovereign Clouds), 크로스 클라우드(Cross-Cloud) 등을 제시하며 각 고객사가 각자 사정에 맞게 ‘맞춤화’할 수 있는 기능을 강조한 게 특징이다. 여기에 더해 인프라 단에는 엔비디아의 블랙웰 등을 도입, 생성AI 클라우드 제품에서 기술적 우위도 강조했다. 구글은 지난 2월 개인대상(B2C) 서비스 주력 제품이었던 제미나이가 부정확한 역사적 이미지 생성으로 논란을 겪은 바 있다. 이번 발표에서 기업별 맞춤형 생성AI 기능을 강화한 클라우드 제품을 강조하며 기업대상(B2B) 서비스로 돌파구를 마련하겠다는 의지로 풀이된다. 제미나이가 소비자용 시장에선 고전하고 있지만, ‘기업용 시장에선 다르다’는 게 토마스 쿠리안 구글 클라우드 대표의 말이다.
바야흐로 인공지능(AI) 인프라를 향한 군비 경쟁 시대다. 대형언어모델(LLM)을 훈련하는데 필수재인 AI 칩 전쟁이 국가전으로 확대되는가 하면 한편에서는 데이터 확보 전쟁이 치열하다. 언어모델은 인간의 언어, 행동, 관습 등을 모방하는 게 기본 골자다. 그 때문에 연구자료, 기사, 위키피디아 등 인터넷에서 생성된 텍스트를 최대한 많이 넣어(인풋) 훈련해야 최고의 결과물(아웃풋)을 얻을 수 있다. 그러나 AI칩처럼 AI 모델 고도화에 필요한 고품질 데이터에도 품귀 현상이 벌어지고 있다. 절대적인 양이 부족한 데다 저작권 문제 등으로 데이터 확보가 더 어려워진 것. 이에 마이크로소프트, 오픈AI, 구글 등 기업은 데이터 원천소스를 늘리는 한편, 인공으로 데이터를 만드는 ‘합성데이터(synthetic data)’에 주목하고 있다.