[CEO 칼럼] 2025년과 그 이후 AI 전망...초개인화와 이기종 컴퓨팅이 화두로

황선욱 Arm코리아 사장 기고

황선욱 Arm코리아 사장 [사진=Arm코리아]

기술의 미래를 형성하는 데 있어 인공지능(AI)의 역할이 그 어느 때보다 중요해졌고 Arm 등 다수의 기업들이 AI가 어떻게 진화해 다양한 산업에 혁신을 가져올지 연구하고 있다.

2024년은 데이터센터보다 에지(Edge), 즉 기기에서 실행되는 AI 작업이 더 증가했다. 2025년에도 기기와 클라우드 간에 AI 작업을 분리하는 정교한 하이브리드 AI 아키텍처가 등장할 것이다. 이는 데이터 소스에 가장 가까운 기기에서 더 스마트하고 빠르며 안전한 처리를 지원하는 분산형 AI로 전환을 의미한다.

올해는 AI 추론 작업이 계속 증가할 것이다. 이는 AI 지원 디바이스와 서비스 수가 증가함에 따라 더 가속화되고 있다. 실제로 텍스트 생성·요약 등 일상적인 AI는 스마트폰과 노트북에서 이루어질 수 있고 이는 이용자에게 더욱 반응성 높고 안전한 AI 경험을 제공한다. 현재 GPT-4와 같은 초거대언어모델(LLM)은 사람의 텍스트로 학습하고 설명한다. 하지만 텍스트, 이미지, 오디오, 센서 데이터 등을 포함하는 멀티모달 AI 모델이 등장하면서 AI가 인간처럼 듣고, 보고, 경험하는 등 세상을 감지할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다.

지금은 이용자가 AI와 상호작용할 경우 요청한 작업을 혼자 수행하는 단일 AI인 경우가 많지만, 앞으로 AI 에이전트를 활용하면 여러 AI와 봇을 함께 활용할 수 있게 된다. 현재 AI 에이전트를 사용하기 시작한 산업 분야로는 고객 서비스 지원과 코딩 어시스턴트 등이 있다. AI가 더욱 연결되고 지능화됨에 따라 앞으로 더 많은 산업에 AI가 적용되고 개인 생활과 업무 생산성에 더 큰 영향을 미칠 것이다.

AI의 부상으로 더 개인화된 앱이 기기에 탑재된다. 여기에는 개인 비서뿐만 아니라 개인 주치의 등도 포함된다. 이러한 AI의 초개인화로 인해 데이터 사용량, 처리 및 저장량이 기하급수적으로 증가하면서 기업과 정부의 보안 조치와 규제 지침이 더욱 강화될 것이다. 

헬스케어는 AI의 주요 활용 사례 중 하나로 떠오르고 있으며, 2025년에는 이러한 추세가 더욱 가속화될 것이다. 의료용 AI 활용 사례로는 예측 의료, 디지털 기록 저장, 디지털 병리학, 질병 치료를 위한 백신 및 유전자 치료 개발 등이 있다. AI를 사용하면 신약 연구 과정에서 연구개발 주기를 절반가량 단축할 수 있다.

생성 AI 기술은 기존 자율주행이 직면한 확장성 장벽을 해결할 수 있는 엔드투엔드 모델에 빠르게 도입되고 있다. 이 새로운 접근 방식은 운영 설계 도메인을 더 빠르게 확장할 수 있는 효과적인 방법으로 고속도로에서 도시 지역까지 자율주행을 더 빠르고 저렴하게 배포할 수 있다. 

정부, 산업, 사회 전반에서 가장 주목받는 주제는 'AI 시대에 증가하는 전력과 컴퓨팅 수요를 어떻게 관리할 것인가'다. 전 세계 데이터센터의 연간 전력 소비량이 독일 전체에 해당하는 460 테라와트시(TWh)에 달한다고 한다. 이에 성능을 유지하는 동시에 대규모 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 방법을 찾는 연구가 활발해질 것이다. 성능과 전력 효율성이 뛰어난 AI는 하드웨어와 소프트웨어에 대한 투자와 함께 전체 시스템의 공동 설계를 통해 구현된다. 하드웨어 측면에서는 기본 프로세서 기술과 중앙처리장치(CPU) 아키텍처가 더욱 발전하여 AI가 최대한 효율적으로 처리될 수 있도록 할 것이다.

모든 AI 작업에 단일 하드웨어나 컴퓨팅 구성 요소를 적용할 수는 없다. 2024년은 빅테크 수요를 바탕으로 AI 가속기의 성장이 두드러졌지만, 앞으로는 AI 가속기를 효과적으로 AI 작업에 활용하기 위한 CPU 플랫폼 고민과 이기종 컴퓨팅 협업이 활발해질 전망이다. 대표적인 사례로 Arm 기반 CPU와 엔비디아 AI 가속기를 결합한 차세대 AI 가속기 '그레이스 블랙웰' 등을 꼽을 수 있다.