생성형 AI와 NVIDIA의 관계 (산업 혁신, 가속 컴퓨팅, 비즈니스 전환)
2022년 11월 22일, ChatGPT의 등장은 전 세계 산업에 근본적인 변화를 가져왔습니다. 이날 이후 생성형 AI는 단순한 기술적 혁신을 넘어 비즈니스 운영 방식, 연구 개발 프로세스, 그리고 고객 서비스의 패러다임을 완전히 바꾸고 있습니다. NVIDIA는 이러한 변화의 중심에서 가속 컴퓨팅 기술을 통해 AI 혁명의 근간을 제공하며, 전 산업에 걸쳐 생성형 AI 도입을 가능하게 만들고 있습니다.
생성형 AI가 이끄는 산업 혁신의 실체
생성형 AI의 핵심은 가속 컴퓨팅에 있습니다. CPU와 함께 GPU, DPU, 네트워킹을 활용하는 가속 컴퓨팅은 과학, 분석, 엔지니어링은 물론 소비자 및 기업 사용 사례 전반의 애플리케이션을 가속화합니다. PwC는 AI가 2030년까지 전 세계 경제에 15조 달러 이상을 기여할 수 있다고 전망했으며, 그 영향력은 인터넷, 모바일 광대역, 스마트폰의 발명을 모두 합친 것보다 더 클 것으로 예상됩니다.
신약 개발 분야에서 생성형 AI의 혁신은 특히 주목할 만합니다. 기존 신약 개발은 5,000개 이상의 화합물을 합성해야 하는 자원 집약적인 과정으로 평균 성공률이 10%에 불과했으며, 대부분의 신약 후보가 시장에 출시되기까지 10년 이상이 걸렸습니다. 그러나 이제 연구원들은 생성형 AI 모델을 사용하여 단백질의 아미노산 서열을 읽고 몇 주 또는 몇 달이 아닌 몇 초 만에 표적 단백질의 구조를 정확하게 예측하고 있습니다. 글로벌 생명공학 리더인 암젠(Amgen)은 NVIDIA BioNeMo 모델을 사용하여 분자 스크리닝 및 최적화를 위한 모델 맞춤화 시간을 3개월에서 단 몇 주로 단축했습니다.
금융 서비스 업계에서는 자연어 처리 및 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 고객 서비스와 심층 분석을 개선하고 있습니다. 비즈니스 관련 정보의 80%는 주로 텍스트와 같은 비정형 형식으로 되어 있어 생성형 AI의 주요 적용 대상입니다. 블룸버그 뉴스는 하루에 5,000건의 기사를 생산하며, 이러한 스토리는 적시에 투자 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 방대한 비정형 시장 데이터의 보고입니다. NVIDIA, 도이치뱅크, 블룸버그 등은 금융 애플리케이션을 강화하기 위해 도메인별 독점 데이터로 학습된 LLM을 개발하고 있으며, 금융 트랜스포머, 즉 "핀포머(FinFormers)"는 컨텍스트를 학습하고 구조화되지 않은 금융 데이터의 의미를 이해할 수 있습니다.
소매업계에서도 생성형 AI는 구매자 여정의 모든 단계에서 고객과 직원을 지원합니다. 특정 브랜드 및 제품 데이터로 학습된 AI 모델은 강력한 제품 설명을 생성하여 검색 엔진 최적화 순위를 개선하고 고객이 원하는 제품을 정확하게 찾을 수 있도록 지원합니다. NVIDIA Inception의 글로벌 기술 스타트업 네트워크에 소속된 스타트업 Fashable은 생성형 AI를 사용하여 가상 의류 디자인을 생성함으로써 제품 개발 과정에서 실제 원단이 필요 없게 되었습니다. 그러나 이러한 급격한 기술 발전은 사회적 변화를 동반하며, 특히 고용 시장에서 AI가 인간의 일자리를 대체할 수 있다는 우려가 현실화되고 있습니다. 마이크로소프트나 아마존의 프로그래머들이 AI로 인해 직업을 잃고 있는 현상은 기술 발전이 가져올 수 있는 부작용을 보여줍니다.
가속 컴퓨팅이 실현하는 AI의 무한한 가능성
통신 업계를 대상으로 한 NVIDIA 설문조사에서 응답자의 95%가 AI를 활용하고 있다고 답했으며, 3분의 2는 AI가 회사의 미래 성공에 중요할 것이라고 답했습니다. 통신사는 네트워크 장비 및 서비스, 성능, 티켓 문제, 현장 조사 등에 대한 독점 데이터로 진단 AI 모델을 학습시킬 수 있으며, 이러한 모델은 기술 성능 문제의 문제 해결을 가속화하고, 네트워크 설계를 추천하고, 네트워크 구성의 규정 준수 여부를 확인하고, 장비 장애를 예측하고, 보안 위협을 식별 및 대응할 수 있습니다. 핸드헬드 디바이스의 생성형 AI 애플리케이션은 장비를 스캔하고 가상 튜토리얼을 생성하여 수리 과정을 안내함으로써 현장 기술자를 지원할 수 있습니다.
에너지 산업에서 AI는 예측 유지보수 및 자산 최적화, 스마트 그리드 관리, 재생 에너지 예측, 그리드 보안 등을 지원하고 있습니다. 미국에서는 전력 회사들이 발전 및 송전 인프라를 검사, 유지보수, 업그레이드하는 데 매년 수십억 달러를 지출하고 있습니다. 생성형 AI는 소량의 이미지 학습 데이터로 수천 장의 물리적으로 정확한 이미지를 생성하여 현장 기술자가 그리드 장비의 부식, 파손, 장애물을 식별하고 산불까지 감지하는 데 도움이 되는 컴퓨터 비전 모델을 학습시킬 수 있습니다. McKinsey에 따르면 직원들은 하루 최대 1.8시간을 정보 검색에 소비하며, 이는 일주일 근무 시간의 거의 20%에 해당합니다. 에너지 기업은 생산성을 높이기 위해 회의 노트, SAP 기록, 이메일, 현장 모범 사례, 표준 자재 데이터 시트와 같은 공개 데이터를 포함한 독점 데이터로 LLM을 학습시킬 수 있습니다.
고등 교육 및 연구 분야에서도 가속 컴퓨팅의 위력은 명확합니다. 플로리다 대학교의 연구원들은 학계에서 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 중 하나를 이용하여 GatorTron을 개발했습니다. 이는 컴퓨터가 전자 의료 기록에 저장된 임상 기록의 의료 언어를 읽고 해석할 수 있는 자연어 처리 모델입니다. 뮌헨 공과대학교가 참여한 산학협력을 통해서는 유전체학 데이터로 훈련된 LLM이 특수 모델이 필요했던 이전 접근 방식과 달리 수많은 유전체 작업에 일반화할 수 있음을 입증하고 있습니다. 이러한 컴퓨터 프로그램을 인간의 뇌가 처리하는 방식으로 생각하게끔 만들 수 있게 한 것이 연산이고 메모리이며, OpenAI와의 협력을 통해서 엄청난 양의 데이터를 기반으로 인간이 사고하는 능력을 계속 배워가는 것도 첨단 기술의 산물입니다. 그러나 어느 선에서는 기술의 한계점에 부딪힐 수도 있으며, 전력 문제, 공해 등 부작용으로 인해 자연을 파괴하고 다시 그로 인해 피해를 본다면 자동화, 자율화를 좇다가 오히려 더 큰 피해를 입을 수도 있습니다.
비즈니스 전환을 위한 생성형 AI의 실전 적용
공공 부문에서 AI의 가장 큰 활용 기회는 공무원이 업무를 보다 효율적으로 수행하고 리소스를 절약할 수 있도록 지원하는 것입니다. 미국 연방 정부는 2백만 명 이상의 민간 직원을 고용하고 있으며, 이 중 3분의 2가 전문직 및 행정직에 종사하고 있습니다. 이러한 행정 업무에는 문서 초안 작성, 편집 및 요약, 데이터베이스 업데이트, 감사 및 규정 준수를 위한 지출 기록, 시민 문의에 대한 응답 등 시간이 많이 소요되는 수작업이 수반되는 경우가 많습니다. 문서를 요약하는 생성형 AI의 기능은 정책 입안자와 직원, 공무원, 조달 담당자, 계약업체의 생산성을 높일 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. LLM으로 구동되는 AI 가상 어시스턴트와 챗봇은 온라인에서 사람들에게 관련 정보를 즉시 전달할 수 있어 재무부, 국세청, 차량관리국 등의 기관에서 폰 뱅크 업무를 담당하는 직원들의 업무 부담을 덜어줄 수 있습니다.
기업에서 생성형 AI를 실행하려면 방대한 양의 데이터, 심층적인 AI 전문 지식, 모델을 빠르게 배포하고 유지 관리할 수 있는 충분한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 기업은 DGX 클라우드에서 실행되는 NVIDIA AI 엔터프라이즈 소프트웨어의 일부인 NeMo 생성형 AI 프레임워크를 사용하여 빠르게 도입할 수 있습니다. 사전 학습된 NVIDIA의 기반 모델은 고유한 비즈니스 사용 사례에 맞는 맞춤형 생성형 AI 솔루션을 구축 및 실행하는 간소화된 접근 방식을 제공합니다. 모든 분야에서 조직은 생성형 AI를 통해 직원의 생산성을 혁신하고 제품을 개선하며 고품질의 서비스를 제공하고 있습니다.
그러나 이러한 기술 발전이 인간과 공존하면서 사회나 국가가 건전하게 발전할 수 있으려면 적절한 제도적 장치가 필요합니다. 사회 전반적으로 AI가 발전하면서 사람이 할 수 있는 일들을 빼앗아 간다면 엄청난 사회적 변화를 맞이할 수도 있기 때문입니다. 제도보다 기술이 더 빨리 발달한다면 결국은 인간이 더 피해를 볼 것입니다. 산업 발전으로 인해 자연재해가 더 많이 늘어났듯이, 적절한 규제와 틀 속에서 AI가 발전되어야지 부작용을 최대한 줄일 수 있을 것입니다. AI가 인간의 삶을 풍요롭게 만드는 도구로 남기 위해서는 기술적 발전과 함께 윤리적, 사회적 고려가 균형을 이루어야 합니다.
생성형 AI는 분명 비즈니스 성공의 핵심 요소이자 산업 혁신의 동력입니다. NVIDIA가 제공하는 가속 컴퓨팅 기술은 이러한 변화의 기반이 되고 있으며, 전 세계 기업들은 이를 통해 경쟁력을 확보하고 있습니다. 그러나 기술의 발전이 인간의 생존을 위협하지 않도록, 그리고 자연환경을 파괴하지 않도록 균형 잡힌 접근이 필요합니다. AI와 인간이 함께 공존하며 서로를 보완하는 미래를 만들어가는 것이 우리 세대의 중요한 과제입니다.
[출처]
NVIDIA 공식 블로그 - 산업을 위한 생성형 AI: https://blogs.nvidia.co.kr/blog/generative-ai-for-industries/
