내년에는 어떤 AI 기술이 주목받을까
AI를 둘러싼 화두는 내년에도 계속될 전망이다. 단순 기술 혁신을 넘어 미래 산업과 생활 전반, 국가 안보에서도 핵심적인 역할을 할 것이라는 이유에서다. 특히 AI의 수익성, 환경 문제, 새로운 기술 패러다임까지 다양한 도전 과제가 직면한 가운데 SK텔레콤 뉴스룸은 올해 급부상한 기술 트렌드 중 내년에도 계속 될 주요 이슈7가지를 꼽았다. 소버린 AI, 국가 경쟁력의 새로운 축으로 내년에는 '소버린 AI(Sovereign AI)' 개념이 더욱 주목받을 예정이다. '소버린 AI'는 단순히 자국의 기술로 모델이나 데이터를 구축하는 보호주의적 접근이 아닌, 선도 기업의 AI 기술을 활용하면서도 해외 AI 기술에 종속되지 않는 경쟁력을 확보하려는 노력이다. 현재 가장 주목받는 정책을 추진하고 있는 나라는 프랑스다. 프랑스는 2017년부터 AI 국가 경쟁력 강화를 위한 정책을 시행해왔으며, 최근에는 자국 기업 미스트랄 AI 보호를 위해 EU AI 법안 수정을 이끌어내는 등 적극적인 행보를 보이고 있다. 이에 한국도 9월 'AI G3 강국 실현'을 위한 국가 AI전략 정책방향을 발표했다. 높은 디지털 역량과 HBM 등 다양한 인프라를 보유하고 있는 만큼 명확한 정책적 지원과 시너지를 통해 목표를 달성할 것이란 기대를 받고 있다. AI 단백질 예측...노벨상 수상의 쾌거 AI 기술이 발달하면서 바이오 분야에서도 새로운 지평이 열렸다. AI가 단백질 구조 예측에 도입되면서 복잡한 3차원 구조의 단백질을 몇 시간에서 며칠 내에 예측할 수 있게 된 것이다. 특히 올해는 구글 딥마인드의 CEO와 연구원 존 점퍼가 이 공로를 인정받아 노벨 화학상의 절반을 수상했다. 2020년 공개된 알파폴드2는 90%의 놀라운 예측률을 보여줬으며, 올해 5월에는 더욱 정밀한 알파폴드3가 네이처를 통해 공개됐다. 단백질 구조 예측은 신약 개발뿐 아니라 플라스틱 분해 효소와 생분해성 단백질 소재 개발 등 환경 문제 해결에도 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. LLM의 한계와 RAG의 부상 내년에는 'LLM 성능 향상 한계에 대한 논의'가 더욱 깊게 이뤄질 것으로 예측된다. LLM은 입력값과 관련성 높은 단어를 조합하는 알고리즘으로, 인지과학의 관점에서 보면 직관적인 '시스템 1'에 가깝다. 반면 별도의 데이터베이스로 논리를 보완하는 RAG 기술은 논리적인 '시스템 2'를 추가하려는 시도다. 이런 맥락에서 LLM의 환각 현상은 기술적 오류가 아닌 본질적 특징으로 이해된다. 지난 10월 애플 연구진은 LLM의 수학적 논리성 문제를 지적하는 논문을 발표했다. LLM이 간단한 수학 개념을 이해하는 데 심각한 문제가 있으며, 단순히 이름이나 숫자만 바꿔도 정답률이 10% 이상 떨어질 정도로 불안정하다는 것이다. 또한 지난달에는 오픈AI의 차세대 모델 '오리온(Orion)'이 기대했던 성능 개선을 보여주지 못했다. 이는 모델 거대화 전략의 한계를 보여주는 것으로, 앞으로는 단순한 규모 확장이 아닌 AI 모델의 논리성 강화를 위한 기술적 돌파구를 찾는 연구가 확대될 것으로 기대된다. AI의 개발과 활용에는 막대한 계산량과 에너지가 필요하다. 특히 마이크로소프트는 AI 데이터센터 확장을 위해 상반기에만 1천억 달러의 금융리스 비용을 지출했으며, 블랙록과 함께 300억 달러 규모의 투자 펀드를 운영 중이다. 'AI 데이터센터'로 인한 '에너지 문제' 발생 내년에는 늘어나는 'AI 데이터센터'로 인한 '에너지 문제'도 발생것으로 관측된다. AI의 개발과 활용에는 막대한 계산량과 에너지가 필요하다. 특히 마이크로소프트는 AI 데이터센터 확장을 위해 상반기에만 1천억 달러의 금융리스 비용을 지출했으며, 블랙록과 함께 300억 달러 규모의 투자 펀드를 운영 중이다 이러한 상황에서 RE100 기조에 변화가 감지된다. AI 데이터센터는 기존 데이터센터의 전력 소비량(10~20MW)을 크게 웃도는 100MW 이상의 전력을 필요로 하기 때문이다. 이에 빅테크 기업들은 SMR 원자력 발전소 투자로 방향을 틀고 있다. 마이크로소프트는 콘스텔레이션 에너지와 계약을, 아마존은 도미니언 에너지에 5억 달러 투자를 결정했다. 최근 구글은 지속가능성 보고서를 통해 AI 데이터센터로 인해 2019년 이후 온실가스 배출량이 48% 증가했다며, 앞으로 더 많은 제품에 AI가 통합되면 배출량을 줄이기 어려울 것이라고 밝혔다. 이에 많은 전문가들은 기업들이 AI 전략을 지속 가능성보다 우선시하고 있으며, 향후 환경 비용에 대한 심각한 개입이 필요할 것이라고 지적하고 있다. AI 수익성 고민과 멀티 에이전트의 부상 올해 IT 업계의 최대 화두는 'AI 수익성'이다. 그동안 막대한 투자가 이루어진 AI가 실제로 수익을 창출할 수 있을지에 대한 고민은 내년에도 계속 될 것으로 전망된다. 올해 출시된 AI 서비스들이 효율성을 높이는 성과를 보였지만 투자비용을 회수할 만큼 대중적인 서비스를 출시하지는 못했기 때문이다. 세콰이어캐피탈의 보고서에 따르면 AI 업계는 투자 비용 회수를 위해 연간 약 6천억 달러의 수익이 필요하지만 현재 매출은 최대 1천억 달러에 그치고 있다. 챗GPT의 연 매출 목표도 34억 달러에 불과한 실정이다. AI는 사용한 토큰 수에 따라 계산량과 비용이 발생하는 특성상, 기존 디지털 플랫폼처럼 무료 사용자를 모았다가 유료화하는 방식이 통하지 않는다. 기업 솔루션을 통한 효율성 극대화가 가장 유망한 수익 모델로 예상되지만, 아직 시장 도입 초기 단계다. 가장 많은 수익을 낼 것으로 예상되는 분야는 기업 솔루션을 통한 효율성 극대화이지만, 아직 시장 도입 초기 단계이기에 지켜봐야 한다는 목소리가 나온다. 이러한 상황에서 마이크로소프트는 '오토젠'이라는 멀티 에이전트 프레임워크를 공개하며 새로운 가능성을 제시했다. AI 간의 협업을 통해 '1인+멀티 에이전트'로 이루어진 1인 팀이 가능해질 전망이다. 다만 인간의 개입 지점 설정, 오류 확산 등 해결해야 할 과제들이 남아있다. 청소년 SNS 규제 강화 흐름 거세져 올해 세계적인 사회심리학자 조너선 하이트는 저서 '불안 세대'를 통해 스마트폰과 SNS가 아이들의 뇌에 부정적 영향을 미치고 있다고 경고했다. 이러한 우려는 2022년 메타 전 직원 프랜시스 하우겐의 '페이스북 페이퍼' 폭로로 더욱 구체화됐다. 메타가 SNS의 청소년 정신건강 악영향을 알고도 수익만을 추구했다는 것이다. 2023년에는 미국 41개 주가 메타를 고소하며 청소년 보호 문제가 법적 쟁점으로 확대됐다. 이에 여러 국가에서는 미성년자 SNS 사용을 제한하는 조치가 이어지고 있다. 호주는 16세 미만 SNS 사용 금지 법안을, 미국 플로리다주는 14세 미만 사용 금지를 결정했다. SNS 본고장 캘리포니아주도 2027년부터 미성년자 보호 정책을 시행할 예정이며, 이러한 규제 움직임은 더욱 확산될 전망이다. MR와 AI의 만남...제2의 도약 될까 애플이 올해 2월 비전 프로를 출시하면서 침체됐던 메타버스 시장에 새 바람이 불었다. 이에 삼성은 구글, 퀄컴과 MR 헤드셋 개발을, 메타는 LG전자와 고급 MR 기기 준비에 착수했다. 개인의 눈 간격과 생체 정보를 기반으로 개인화되는 애플 비전 프로는 기존 MR 기기와의 차별성을 강조하며 시장의 기대를 모았다. 하지만 초기 품절 사태 이후 판매량이 급감했고, 5월부터는 공급사의 부품 생산까지 중단되는 상황을 맞았다. 그럼에도 전문가들은 MR과 AI의 결합 가능성에 주목하고 잇다. 메타의 얀 르쿤을 비롯한 전문가들은 AI가 인간의 물리적 세상을 이해하게 되는 시점이 진정한 특이점이 될 것이라고 전망한다. 시각과 촉각 정보를 연동해 물리적 정보를 전달하고 해석하는 MR 기기의 잠재력이 여기서 빛날 수 있다는 설명이다. 전문가들은 과거 딥러닝이 위기에서 CIFAR의 지원과 석학들의 연구로 살아남아 AI 혁명의 씨앗이 된 것처럼, MR 기술도 단기적 성과가 아닌 미래의 변화 가능성에 주목해야 한다고 진단했다.
