네이버 초거대 AI 연구, 상용화에 한발짝 더

9월 세계학회 논문 9개 채택
인간의 뇌 닮은 초거대AI
'양자화' 기반 최적학습 시켜
AI 수익화 경쟁서 우위 확보
검색·이커머스와 시너지 기대

네이버가 올해 인공지능(AI) 분야 세계적 학회에서 괄목할 만한 기초연구 성과를 거둔 것으로 확인됐다. 특히 최근 네이버 사내 연구진이 이론으로만 존재해온 초거대AI를 실제 서비스에 적용하기 위한 핵심 기술을 개발하고 이를 국제 저명 학회에 등재해 업계의 관심이 집중된다.

30일 학계와 정보기술(IT) 업계 등에 따르면 지난달 열린 국제 AI학회 'EMNLP'에서 네이버AI랩과 클로바 소속 연구자들 논문 9개가 채택됐다. EMNLP는 자연어처리(NLP) 분야에서 세계 최고의 권위를 인정받는 국제 학회다. 특히 이번에 채택된 논문 중엔 네이버의 초거대AI '하이퍼클로바' 상용화에 쓰이는 '알파튜닝' 기술이 공개돼 전 세계 연구자들에게서 큰 주목을 받았다는 후문이다.

네이버 클로바 '이피션트AI' 팀이 개발한 알파튜닝은 AI 상용화에서 전 세계 연구진의 고민인 경량화·최적화 분야에서 새로운 돌파구를 제시했다는 평가를 받고 있다. 양자화와 데이터 압축기술 등을 통해 더 가볍고 효율적인 AI를 구현해 파라미터가 높아질수록 그래픽처리장치(GPU) 수가 많아지는 문제를 개선했다는 설명이다. 네이버 관계자는 "알파튜닝 연구는 새로운 양자화 기반의 추가 학습 기법을 통해 AI 경량화와 최적화를 개선하는 핵심 기술"이라면서 "앞으로 이를 할용해 향후 여러 서비스에 초대규모 AI를 도입할 계획"이라고 밝혔다.

'인간의 뇌'를 닮은 초거대AI는 막대한 양의 데이터를 스스로 학습해 인간처럼 생각하고 판단하는 차세대 AI를 말한다. 인간 뇌엔 신경세포(뉴런)를 연결하고 각종 정보를 전달·기억하는 '시냅스'가 100조개가량 있다. 초거대AI에서 이와 같은 역할을 수행하는 게 인공신경망 '파라미터'다. 이 때문에 초거대AI 성능은 통상적으로 파라미터 숫자로 평가받는다. 네이버가 작년 5월 공개한 하이퍼클로바는 그간 가장 뛰어난 초거대AI로 알려진 GPT-3(오픈AI)보다 많은 2040억개 파라미터 규모로 화제를 모았다.

하지만 실제 초거대AI를 서비스로 구현하는 단계에서는 수천억 개에 달하는 파라미터를 모두 이용할 필요가 없다. 오히려 많은 파라미터를 서비스에 적용하려면 비용 문제가 발생해 AI모델을 경량화하는 것이 중요하다. 파라미터 수를 줄이면서도 성능이 더 좋은 AI를 만드는 최적화 기술도 상용화의 핵심이다.

네이버의 초거대AI 개발은 2년 차에 접어들었다. AI를 '수익화'가 가능한 서비스로 만들어내는 것은 네이버뿐 아니라 모든 빅테크 기업의 고민이다. 네이버가 공개한 2분기 실적에 따르면 클로바 매출은 기술 자회사 네이버랩스와 함께 네이버 클라우드 사업 부문의 미래 기술 연구개발 (R&D)로 집계되는데 매 분기 수백억 원대 적자를 내고 있다. 올해 하반기 네이버는 클로바 조직 개편에도 착수했다. 회사 AI사업 기조는 △글로벌 AI 인재 영입 △R&D 등 기술 리더십 확보 △실적에 직결되는 서비스 상용화에 방점을 찍는 것으로 알려졌다. 네이버는 AI 연구개발에 꾸준한 투자를 이어가고 있다. 구글, 바이두 등 해외 빅테크 기업에 밀리지 않는 AI 기초체력(연구 역량)을 쌓아야 서비스 단계에서 이들과 경쟁이 가능하다는 판단에서다. 회사는 지난 수년 동안 매출의 약 25%를 R&D에 투자해왔는데 특히 AI 분야 투자가 많은 비중을 차지하고 있다. 2017년엔 프랑스 제록스리서치센터유럽을 인수해 네이버랩스 유럽을 만들었다.

핵심 인재 영입과 기술 개발을 책임지는 네이버의 글로벌 AI 전진기지다. 최수연 대표와 김남선 최고재무책임자(CFO) 등 네이버 주요 경영진은 지난달 네이버랩스 유럽을 찾아 관련 사업을 점검한 것으로 전해졌다. 연구 성과는 논문 지표로도 확인된다. AI 분야의 글로벌 3대 학회(ICLR·CVPR·EMNLP)를 비롯해 전 세계 주요 학회에서 채택된 네이버 클로바의 논문 수는 2020년 43건에서 올해 97건으로 증가했다.

[황순민 기자]

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