인공지능은 챗GPT 세상? 소형 AI는 뉴페이스가 앞선다

창간 60 디지털 휴이넘이 온다
(3) 기업 생태계 뒤흔드는 AI
작지만 강한 'sLLM'으로 승부수
파라미터 수, LLM의 100분의 1
특정 분야 최적화해 활용 가능
훈련·운용비도 훨씬 적게 들어
"엔비디아 잡자" AI 반도체 각축전
인텔·AMD는 차세대 모델 공개
리벨리온 등 韓 스타트업도 도전

< “인공지능, 선택이 아닌 필수”…산업계 지도 다시 그리는 AI > 정보기술(IT) 기업부터 패스트푸드 회사에 이르기까지 산업계의 화두는 인공지능 전환(AIX)이다. AI는 기업의 선택이 아니라 생존 차원의 문제다. 십수 년 전 모바일 혁명과 함께 등장한 빅테크는 헤게모니를 놓지 않기 위해 안간힘을 쓰고 있다. 이들의 자리를 차지하기 위한 스타트업의 반격도 거세다. 새로운 시대의 패자는 누가 될 것인가. 이미지 생성형 AI ‘미드저니’에 ‘미래 공장에서 생산을 주도하는 AI’를 그려달라는 프롬프트를 입력했다. 미드저니

지난해 글로벌 인공지능(AI) 생태계의 최상위 포식자는 오픈AI였다. 전 세계에 챗GPT 열풍을 일으키며 AI 시대 개막을 알렸다.

비영리기관에서 출발한 이 기업 가치는 1000억달러(약 130조원) 선까지 증가했다. 올해에도 오픈AI의 독주가 계속 이어질지는 미지수다. AI와 관련한 비즈니스 모델이 다양한 데다 비슷한 서비스가 우후죽순처럼 쏟아지고 있어서다. 184억달러(약 24조원)의 가치로 자금 조달을 진행 중인 앤스로픽만 하더라도 언제든지 오픈 AI 자리를 위협할 수 있다는 평가를 받는다.

 LLM부터 sLLM까지 각축전

기존 빅테크(대형 정보기술기업)의 반격도 매섭다. 구글과 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존 등은 AI 기술을 클라우드에 적용해 기업에 제공하는 방식으로 영토를 확장 중이다. 빅테크가 ‘기술 유통회사’ 전략을 쓰고 있다는 점이 주목할 만하다. 자사 클라우드를 고객이 취향에 따라 다양한 대규모언어모델(LLM)을 고를 수 있게 한 것이다. 오픈AI를 경쟁사가 아니라 클라우드 전위 부대로 활용하고 있는 MS가 대표적인 사례로 꼽힌다.

파라미터(매개변수)가 수천억~1조 개에 달하는 초거대 LLM에 맞선 소규모언어모델(sLLM)도 잠재력이 상당하다. 수백억 개의 파라미터로 구성된 sLLM은 특정 분야에 최적화해 효율적으로 활용할 수 있다는 장점이 있다. 훈련과 운영 비용도 적게 들어간다.

솔라의 파라미터는 107억 개에 불과하다. 파라미터가 1조 개인 오픈AI의 GPT-4와 비교하면 100분의 1 수준이다. sLLM은 프랑스의 미스트랄(79억 개), 영국 스태빌리티AI의 스태이블LM(30억 개), 중국 알리바바의 큐원(140억 개) 등 세계 여러 국가에서 속속 등장하고 있다.

sLLM을 소규모 기업만 만드는 건 아니다. 작년 10월 애플이 미국 컬럼비아대 연구진과 함께 개발해 최근 공개한 생성 AI 패럿은 파라미터가 70억 개, 130억 개 두 종류다. 이보다 앞서 메타가 내놓은 라마2는 70억 개, 130억 개, 700억 개로 구성됐다. 구글이 지난달 공개한 차세대 LLM 제미나이도 18억 개, 32억 개짜리 소형 모델인 ‘제미나이 나노’를 갖추고 있다.

sLLM은 기기 속에서 AI 연산을 처리하는 ‘온디바이스 AI’와 궁합이 맞는다. 데이터센터나 클라우드를 거치지 않아 응답이 빠르고 보안성도 높은 것이 장점이다. 미국 정보기술(IT) 전문 리서치 기업 가트너는 작년 10월 발간한 ‘2024년 10대 전략 기술 보고서’에서 “생성 AI가 손안에 들어오는 에지 AI 기술이 AI산업에서 새로운 화두로 부상할 것”이라고 진단했다.

차상균 서울대 교수(데이터사이언스대학원 초대 원장)는 “얼마나 혁신적이고, 활용도가 높은 기술이냐에 따라 파급효과가 달라질 수 있다”며 “아직 AI산업이 초기 단계인 만큼 후발주자라도 얼마든지 AI 생태계를 재편할 가능성이 있다”고 설명했다.

 AI 반도체도 춘추전국시대

AI 반도체 생태계는 ‘엔비디아 1강 독주체제’에서 각축장으로 변하고 있다. 인텔은 지난달 15일 차세대 AI 반도체 ‘가우디3’를 공개했다. AI 반도체는 생성형 AI 훈련과 추론을 위한 두뇌 역할을 한다. AMD도 지난달 초 새 AI 반도체 MI300X를 내놓으면서 “엔비디아의 H100보다 성능이 뛰어나다”며 테스트 결과를 제시하기도 했다.

엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)는 AI 반도체 시장의 90%가량을 점유하고 있다. 여기에 자사 슈퍼컴퓨팅 인프라와 자율주행, 디지털 트윈 등 다양한 소프트웨어가 모여 있는 플랫폼 ‘쿠다’를 활용해 엔비디아만의 생태계를 구축했다. AMD는 이런 열세를 극복하기 위해 AI 개발자를 위한 소프트웨어 제품군 ‘ROCm’도 대거 개선했다.

빅테크는 엔비디아 의존도를 낮추기 위해 자체 역량을 강화하고 있다. 아마존의 클라우드 자회사 아마존웹서비스(AWS)는 AI 추론용 ‘인퍼런시아’와 훈련용 ‘트레이니엄’을, 구글은 ‘텐서프로세싱유닛(TPU)’이란 AI 반도체를 개발해 활용 중이다. MS는 최근 ‘애저 마이아’를, 메타는 ‘MTIA’를 선보였다. 국내에서는 리벨리온, 퓨리오사AI 등이 차세대 AI 반도체를 개발 중이다.

업계에선 누구든 기존 제품을 뛰어넘는 AI 반도체를 개발하면 생성 AI업계의 오픈AI처럼 단숨에 생태계를 주도할 수 있다고 보고 있다. 글로벌 시장조사기관 프레시던스리서치에 따르면 지난해 218억달러 규모인 AI 반도체 시장이 10년 뒤인 2032년 2274억달러 규모로 10배 이상 커질 전망이다.

실리콘밸리=최진석 특파원 iskra@hankyung.com

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