모든 곳에 AI를 접목시키고자 한다면 컴퓨팅 파워의 가용성과 효율성이 뒷받침되어야 하고, 이를 위해서는 컴퓨팅 인프라 네트워크의 재구축이 필요해요. 단순히 댐 건설 하나만으로 한 국가의 수자원이 안정적으로 관리되지 않듯이, AI 시대가 도래하기 위해서는 AI 컴퓨팅의 미래가 분산형이어야 하는데요. 분산형 컴퓨팅을 사용하면 △데이터센터 소유에 대한 경제적 부담 및 물리적 거리 감소 △AI PC를 통한 AI 워크로드 최적화 △엣지컴퓨팅을 통한 네트워크 혼잡 완화 등의 이점을 볼 수 있어요.
핵심은 엣지 컴퓨팅이 데이터 센터에서의 컴퓨팅보다 더 중요한지, CPU가 GPU보다 중요한 지가 아니라, 적합한 작업에 적합한 도구를 사용하는 것이에요. AI는 복잡하고 사용 사례에 따라 요구되는 컴퓨팅 사양이 크게 달라지기 때문에, AI의 지속 가능한 성장을 위해서는 끊임없는 컴퓨팅 수요를 충족할 수 있는 적합한 인프라를 구축하는 것이 중요해요.
챗GPT의 개발사 오픈AI의 인공지능 모델 개발이 지연된다는 소식이 전해졌어요. 미국 월스트리트저널(WSJ)은 차세대 AI 모델 GPU-5가 개발 일정이 기약 없이 지연되고 있으며 막대한 비용을 쓰고 있다고 보도했는데요. 오픈 AI는 인터넷에서 수집한 뉴스 기사나 소셜미디어 게시물, 과학 논문 등의 데이터를 AI 훈련에 사용한 바 있으나, 새 모델을 개발하는 과정에서 더 지능적인 훈련에 필요한 데이터가 충분하지 않은 것이 주요 난관으로 꼽힌다고 언급되었어요.
2024년 노벨 화학상을 수상한 구글 딥마인드 CEO 하사비스는 데이터가 고갈돼 기존의 AI 개발 방식이 힘을 잃고 있다고 말한 바 있는데요. 기존의 AI 기술로 발전이 어느 정도 지속될 것이나, LLM을 대신하는 완전히 새로운 개념이 제시되지 않는다면 AI가 인간 두뇌를 필적하기는 어려울 것으로 예상했어요.
제약·바이오 산업 내 신약개발 과정에서 인공지능 활용도가 커지고 있어요. 개발 기간 단축, 연구개발(R&D) 생산성 극대화 등의 효과 창출이 가능하기 때문인데요. 업계에서는 AI 신약 개발 도입을 '선택'이 아닌 '필수'로 보고 있어요. AI 기반 신약 기업 '리커전 파마슈티컬스'는 임상시험계획(IND)까지 개발 시간도 통상 30개월 수준에서 10개월 수준으로 단축할 수 있다고 발표했어요.
이에 유한양행, 한미약품, 동아에스티 등 국내 제약사들은 신약개발기업과 손잡고 발전 방향을 모색하는 성장 전략을 세우고 있어요. 또한 자체적으로 AI 신약 개발 시스템을 구축하는 등 경쟁력 확보를 위한 움직임이 눈에 띄어요.
한화오션이 초격차 기술력 확보를 목표로 연구개발에 힘을 쏟고 있어요. 국내 조선 3사 가운데 연간 매출 대비 연구개발비용의 비율이 한화오션이 제일 높은 것으로 나타났는데, 최근 5년 동안 연구개발 비용에 투자한 금액이 3600억 원이라고 해요.
국내 조선 업계는 초격차 기술력 확보를 목표로 연구개발에 힘을 쏟고 있어요. 한화오션의 주요 연구개발 키워드 중 하나는 해양 탈탄소 솔루션으로, '친환경 연료 추진 선박'과 '에너지 절감 기술'로 분류돼요. 한화오션은 올해 미국 선급 ABS와 협력해 자체 개발한 암모니아 추진선의 위험도 평가를 시행하고, 국내 최초로 '복합재료를 적용한 로터세일'에 대해 형식 승인을 획득하기도 했어요. 더불어 한화오션은 방산 분야에서도 적극적인 연구개발을 통해 기술 경쟁력을 강화하고 있어요.
