일본이 AI 경쟁에서 뒤쳐지는 이유는?

딥러닝, 소프트웨어 개발 부족
LLM 훈련 위한 슈퍼컴도 없어
日 정부, 68억엔 투자할 예정

[그래픽=뉴시스]전 세계적으로 인공지능(AI) 열풍이 불고 있지만, 한때 첨단 기술로 유명했던 일본은 이 분야에서 뒤쳐진 상태다. 미국 경제매체 CNBC는 일본이 딥러닝 기술 등에서 약하기 때문이라고 6일(현지시간) 진단했다. 재배포 및 DB금지.

[서울=뉴시스] 최현호 기자 = 전 세계적으로 인공지능(AI) 열풍이 불고 있지만, 한때 첨단 기술로 유명했던 일본은 이 분야에서 다른 국가에 비해 상당히 뒤쳐진 상태다. 미국 경제매체 CNBC는 일본이 딥러닝 기술 등에서 취약한 모습을 보이고 있기 때문이라고 지난 6일(현지 시간) 진단했다.

최근 오픈AI가 생성형 AI 챗봇 '챗GPT'를 내놓은 뒤 전 세계는 AI 열풍에 빠져 있다. 골드만삭스는 생성형 AI의 발전이 향후 10년 간 전 세계 GDP(국내총생산) 7% 증가를 이끌어 낼 수 있는 잠재력을 갖고 있다고 분석하기도 했다.

이같은 AI 개발의 핵심은 LLM(거대언어모델·Large Language Model)이다. LLM은 대규모 데이터 세트에서 얻은 지식을 기반으로 텍스트, 콘텐츠 등을 인식·요약·번역·예측·생성하는 딥러닝 알고리즘을 말한다.

각국은 LLM 개발에 힘을 쏟고 있다. 거대 기술기업 알리바바와 텐센트 등 중국 기업들의 경우 지난 3년 간 최소 79개의 LLM을 자국 시장에 내놓은 것으로 알려져 있다.

반면 일본은 LLM에서부터 타 국가 대비 뒤쳐진 모습을 보이고 있다.

일본 경제산업부에 따르면 일본은 2030년까지 소프트웨어 개발자 78만9000명이 부족할 것으로 예상된다. 스위스 국제경영개발대학원(IMD)이 지난해 발표한 '세계 디지털 경쟁력 평가' 조사에서 전체 63개국 중 일본은 29위를 차지했다. 전년 대비 한 계단 떨어졌다.

일본 LLM 스타트업 코토바테크놀로지의 공동설립자인 코지마 노리유키는 "일본의 생성형 AI 분야 부진은 주로 딥러닝과 소프트웨어 개발의 상대적 부족에서 비롯된다"고 말했다. 이어 인프라와 앱 개발을 위한 딥러닝에는 "소프트웨어 엔지니어들의 강력한 커뮤니티가 필요하다"고 덧붙였다.

일본은 하드웨어적 문제에도 직면해 있다.

LLM 훈련을 위해선 IBM의 '벨라'와 같은 AI 지원 슈퍼컴퓨터를 이용해야 하는데, 이런 자체 컴퓨터가 부족한 상황이다. 닛케이아시아는 일본의 어떤 민간기업도 이런 기능을 갖춘 세계적인 수준의 기계를 보유하고 있지 않다고 보도한 바 있다.

따라서 후가쿠와 같은 정부 통제 슈퍼컴퓨터가 일본 LLM 훈련의 열쇠를 쥐고 있다고 코지마는 설명했다.

일본 정부는 슈퍼컴퓨터 부족 문제 해결을 위해 68억엔을 투자해 이르면 내년 중 훗카이도에 새 슈퍼컴퓨터를 설치할 예정인 것으로 알려졌다. 특히 이 슈퍼컴퓨터는 LLM 훈련에 특화되는 것으로 전해졌다.

생성형 AI 경쟁 대열에 적극적으로 뛰어드는 일본 기업이 없는 것은 아니다.

지난달 소프트뱅크는 생성형 AI 개발을 위해 200억엔(1918억원)을 투입한다고 발표했다. 투자금은 슈퍼컴퓨터 개발자금으로 쓰인다. 또 미국 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 탑재해 경쟁력도 끌어올린다는 계획이다.

소프트뱅크의 생성형 AI는 기업용으로 설계된다. 먼저 콜센터 업무에 도입하는 생성형 AI 개발을 진행하고, 그 뒤 전문지식이 요구되는 금융·의료 등에 특화된 AI를 만든다는 계획이다.

일본 통신 회사 NTT도 기업을 위한 가볍고 효율적인 서비스를 만드는 것을 목표로 자체 LLM을 개발한다는 계획을 발표했다. NTT는 데이터 센터와 AI 같은 분야에 향후 5년 간 8조엔을 투입, 이전보다 투자를 50% 늘릴 것이라고 밝혔다.

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