지난해 세계 민간 AI투자 111조원···미·중 협력 가장 많아

지난해 민간의 인공지능(AI) 분야 투자액이 세계적으로 935억달러(111조 6000억원)에 달했다. 전년보다 두배 이상 늘었다. 하지만 투자유치를 받은 AI 기업 수는 감소했다. 지난해 746개 AI기업이 투자 유치를 받아 2020년(762개)보다 16곳 줄었다. 투자유치 받는 AI기업은 2019년(1051개)부터 감소세다.

또 미중 기술패권 힘겨루기에도 불구 두 나라간 AI협력은 어느나라보다 가장 많았다. 지난해 컨퍼런스 등에서 발표된 전세계 AI연구논문 수는 33만 4500개로 증가세를 유지했다. 분야별로 보면 패턴 인식 논문이 5만1690건으로 1위를 차지했다. 이어 머신러닝이 3만9930건으로 2위, 컴퓨터 비전이 2만4800건으로 3위를 보였다.

미국 스탠포드대학은 이 같은 내용의 '2022년 AI 지수(AI Index 2022)'를 현지시각 16일 발표했다. 스탠포드는 2018년부터 세계에서 가능 신뢰할 수 있고 권위있는 인공지능 관련 데이터를 제공하는 것을 목표로 이번 '인공지능 지수 보고서'를 매년 발표하고 있다. AI 산업과 학계에서 지난 1년간 일어난 일을 한 눈에 볼 수 있는 '지수'로 호응을 받고 있다. 올해가 다섯번째로 스탠퍼드대학교의 인간 중심 인공지능연구소(Human-Centered Artificial Intelligence. HAI)가 주관해 발표한다.

올해는 AI 생태계를 다각도로 바라볼 수 있는 230페이지 분량으로 구성됐다. AI의 전반적 사항을 다룬 9가지 핵심 요점과 연구 및 개발, 기술적 성능, 기술 AI 윤리, 경제와 교육, AI 정책 및 거버넌스 등 5개 장으로 이뤄졌다.

9가지 핵심 요점은 ▲AI에 대한 민간 투자 급증과 투자 집중 강화 ▲미국과 중국이 AI 국가 간 협력 주도 ▲언어 모델 기능 향상과 이에 비례한 편향 우려도 확대 ▲AI 윤리 광범위하게 확산 ▲성능은 좋아지고 가격은 내려가는 AI ▲데이터, 데이터, 데이터(엑스트라 데이터 등 데이터 중요성 더 커져) ▲각국서 AI 법안 잇달아 제정 ▲AI 구현 디바이스인 로봇 팔 가격 저렴화 추세 등이다. 아래는 주요 지수들 내용이다

▲AI투자: 민간 AI 투자액이 급증했다. 2021년 935억달러(111조 6000억원)로 2020년에 비해 두배 이상 많아졌다. CB인사이츠에 따르면 2021년 VC들의 투자금은 6210억달러로 전년보다 111% 늘었다. AI가 전체 투자액의 10% 이상을 차지한 것이다.

국가별로 살펴보면 미국 내 민간 AI투자액이 528억8000만달러(약 64조원)로 가장 많았다. 2위인 중국(172억1000만달러, 약 20조8000억원)보다 3배 정도 많았다. 이어 영국(46억5000만달러, 약 5조6000억원), 이스라엘(24억1000만달러, 약 2조9000억원), 독일(19억8000만달러, 약 2조4000억원) 순이었다. 한국은 11억달러(약 1조3000억원)로 10위를 기록했다.

새로 투자를 받은 AI 기업은 줄었다. 2019년 1051곳에서 2020년 762곳, 2021년 746곳으로 감소세다. 투자유치 행사 1회당 모금액도 덩달아 줄었다. 2020년에는 5억달러 이상을 투자 유치 받으려면 네차례 투자 유치 행사를 했는데 이것이 2021년에는 15번으로 늘었다.

한편 CB인사이츠에 따르면 2021년 VC들의 투자금은 6210억달러로 전년보다 111% 늘었다.

▲미국과 중국간 AI협력 증대: 지정학정 긴장 고조에도 미국과 중국간 AI협업은 크게늘었다. 국가간 협력중 가장 많다. 2021년을 보면 2010년에 비해 다섯배 늘었고, 국가간 AI협력에서 2위를 차지한 영국과 중국간 협력보다 미국과 중국이 2.7배 많았다.

▲언어모델 지속 발전...편향 우려도 높아져: 거대 언어 AI모델은 기술 벤치마크에서 새로운 기록을 세웠다. 하지만 거대 AI의 데이터는 데이터를 훈련할때 편향을 더 많이 반영하는 우려도 낳았다. 패러미터라 불리는 매개변수가 많을 수록 AI모델의 성능이 좋아지는데 2021년에 2800억개 패러미터 AI모델(딥마인드의 고퍼(Gopher)이 개발됐다. AI인덱스 공동 기획자이자 AI회사 앤쓰로픽(Anthropic, 구 오픈AI) 공동 창업자인잭 클라크(Jack Clark)는 "AI산업계가 데이터 유해성을 없애기 위한 논의를 활발히 하고 있다"고 전했다.

▲어디서나 AI 윤리 언급: AI연구에 공평과 투명성을 주제로 한 것이 2014년부터 폭발적으로 늘었다. 컨퍼런스에서 AI윤리와 관련한 발표 논문이 이전보다 5배나 많아졌다. 이와함께 알고리즘 공정성과 편향성은 아카데미 일부의 연구에서 주류 연구 토픽이 됐다. 또 AI윤리와 관련해 산업계와 협력해 연구한 논문이 논문이 2021년에 전년보다 71% 늘었다.

▲AI가 할 수 있는건 더 많아졌고 성능도 향상: 이미지 분류 시스템을 훈련시키는 비용이 하락, 2018년과 비교하면 2021년에 63.6%나 하락했다. 반면 학습 시간은 94.4% 빨라졌다. 이러한 경향은 AI분야 성능비교 테스트인 MLPerf가 시행하는 성능 테스트 분야에서 고루 나타났다. 추천과 물체 탐지, 언어 프로세싱 같은 분야가 그 예다. 이는 AI 기술의 보다 광범위한 상업적 수용에 긍정적인 시그널을 제공한다.

AI는 2012년 이미지 인식 경진대회에서 '합성곱 신경망'이라는 새로운 딥러닝 방식이 등장해 상용화면에서 빅점프 계기를 마련한 바 있다.

▲데이터, 데이터, 데이터: AI에 데이터가 중요하다는 것은 이번 조사에서 또 다시 입증됐다. 기술평가에서 상위 분야를 차지한 AI시스템은 대부분 엑스트라(추가) 데이터를 사용했다. 2021년 10개 벤치마크 중 9개의 최신 AI 시스템이 엑스트라 데이터로 훈련했다.

▲늘어나는 AI법안: AI 법안이 세계적으로 늘었다. 세계적으로 AI법안 제정 갯수는 2016년 한 개였는데 2021년 18개로 껑충 뛰었다. 이는 미국 등 25개국을 선별해 조사한 결과다. 미국과 영국, 스페인 3국이 지난해 3개의 AI관련 법안을 제정, 가장 많은 AI법안을 제정한 나라로 꼽혔다.

▲로봇팔은 더 싸져: AI를 구현하는 대표적 디바이스인 로봇 팔의 가격은 더 싸지고 있다. 실제 로봇 팔의 중간 가격대가 지난 6년간 4배나 감소했다. 2016년 5만달러에서 2021년 1만2845달러로 내려갔다.

▲연구개발 논문 증가세 이어져: 2021년 전세계 AI연구논문은 33만4500개로 집계됐다. 이를 분야별로 보면 패턴 인식 논문이 5만1690건으로 1위, 머신러닝이 3만9930건으로 2위, 컴퓨터 비전이 2만4800건으로 3위를 보였다. 또 알고리즘이 1만8300건으로 4위, 데이터 마이닝이 1만5270건으로 5위, 자연어처리가 1만3430건으로 6위, 인간-컴퓨터 양방향 소통이 9700건으로 7위, 제어 이론이 8450건으로 8윌, 언어(링귀스틱)가 5780건으로 9위를 기록했다. 지난해에도 머신러닝 추세는 가파르게 늘었고, 머신러닝의 이런 추세는 2007년부터 시작됐다.

▲AI특허: AI특허는 2021년 14만1240개로 2020년보다 크게 늘었다.

▲AI정확성: AI정확성도 높아졌다. 2021년에는 87.80%를 기록했는데 특히 엑스트라 데이터를 사용하면 이 수치가 90.88%로 높아졌다. 2012년에는 AI정확성이 60%를 약간 상회했다.

▲AI와 머신러닝 분야가 미국 컴퓨터 과학 박사 학위자 중 압도적으로 많아: 컴퓨터 과학 중 미국에서 가장 박사가 많은 분야는 AI와 머신러닝으로 압도적으로 많았다. 전체의 21%를 차지했다. 2위인 소프트웨어 엔지니어링을 7.3%보다 세 배 정도 많았다. 3위는 보안 및 정보안전(Information Assurance)이였다.