AI의 발전과 그에 따른 소식은 끊이지 않고 있죠. 오늘은 AGI에 대해서 알아보고자 합니다. 최근 미국에서 개최된 엔비디아의 인공지능(AI) 컨퍼런스 'GTC 2024'에서 AGI가 강조되었는데요.
AGI는 '범용인공지능'을 뜻하는 축약어입니다. 이는 예전부터 있었던 개념이지만 체계적으로 정리되거나 개념이 확립되었다고 보기엔 어려움이 있었습니다. 최근 구글 딥마인드는 AGI를 0~5레벨로 분류하며 사람처럼 학습하고 생각하는 AGI가 10년 이내에 개발될 것이라고 예측했습니다.
AGI의 정의와 함께 레벨이 어떻게 나뉘었는지, 그리고 AGI를 주도하는 기술은 어떤 것이 있는지 함께 알아보겠습니다.
지난 8일, LLM 솔루션 기업인 올거나이즈가 AI 모델의 금융 용어 이해 여부, 복잡한 추론에 특화된 정도 등을 중심으로 여러 모델을 경쟁시키는 '금융 전문 LLM 리더보드'를 공개했어요. 또한 최근 법조계에서도 법률 용어에 특화된 AI 모델 활용이 주요 이슈로 부각하고 있는데요. 업계에서는 금융 및 법률 등 산업 전문 LLM의 등장으로 이들을 학습할 연산 자원인 클라우드와 데이터센터 확대가 필수적이라는 분석이 나와요. KB증권 연구원은 "마이크로소프트는 AI 전용 데이터센터에 향후 6년간 약 135조원, 아마존 역시 15년간 202조원 규모의 투자를 집행한다"라며 "산업 전문 LLM과 같은 AI 애플리케이션 수요가 급증하고 있다"고 분석했어요.
삼성전자와 SK하이닉스 등 민간 기업이 경기 남부 일대에 구축하는 '반도체 메가 클러스터'의 신속한 조성을 위해 정부가 관ㄹ녀 인프라 구축에 속도를 내요. 또 인공지능(AI) 시대를 맞아 AI 글로벌 3대 강국(G3)의 도약을 위해 반도체-AI 기술혁신에 국가 연구개발(R&D) 역량을 집중한다고 해요.
특히 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 AI 서비스로는 AI 슈퍼컴퓨팅을 지향하는 'K-클라우드 2.0'을 추진, 국산 AI 반도체와 연계한 데이터센터 기반의 저전력·고성능 컴퓨팅 핵심 기술을 개발하고 이를 토대로 지능형 CCTV와 디지털 교과서 등 범부서 AI 서비스를 확산할 방침이에요.
이제는 클라우드 도입을 통해 비즈니스 혁신을 일으키고 매출 증가와 가치 증진을 달성한 기업들을 쉽게 찾아볼 수 있어요. 데이터 활용을 위한 IT 인프라를 개별 기업에서 직접 구축해 관리하는 것은 엄청난 비용과 인력을 필요로 하기 때문에 클라우드 서비스에 대한 요구치는 매년 상승 추세인데요.
과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)가 발간한 '2023 클라우드 산업 실태조사 결과 보고서'에 따르면 클라우드 산업 활성화 저해 요인으로 작용하는 영향 1순위로 '도입 비용의 부담'이 38.8%였고 이어 '성능/기능 부족(19.9%)', '보안 우려(15.3%)'가 있었어요.
최근 보안에 대한 정부 지원의 필요성이 대두됨에 따라 한국정보보호산업협회(KISIA)는 클라우드 보안 관계자 32명으로 구성된 협의체를 발족한 바 있어요.
행정안전부가 대국민 디지털서비스의 중단없는 제공과 장애 발생 시 즉각적인 개선을 위해 공공부문 정보시스템의 클라우드 네이티브 전환을 올해부터 본격적으로 추진한다고 발표했어요. 우선 기술적 난이도가 높은 클라우드 네이티브 전환을 차질없이 수행할 수 있는 기반을 마련하기 위해 컨설팅 사업을 11월까지 추진하고, 이를 통해 전환 효과를 분석하고 목표 모델을 수립하는 등 전환에 필요한 모든 내용을 사전에 준비한다고 해요.
HPC 통합 솔루션 전문기업 클루닉스가 울산과 대전, 각 지역에서 개최한 <High Performance Computing Vision 2024>를 성황리에 마쳤습니다. 해당 행사에서는 △HPC 운영 전략 △HPC 및 GPU 시장 트렌드 △HPC 혁신 솔루션 사례 등 HPC 운영에 필수적인 여러 영역의 정보와 국내 활용 사례를 공유했습니다.
특히 한국과학기술정보연구원(KISTI) 국가슈퍼컴퓨터본부 이식 본부장, 서울여자대학교 정보보호학부 김명주 교수 등이 연사로 초청되어 HPC와 AI 분야의 인사이트를 제공하였습니다.
