"클라우드로 산업 전반 혁신과 성장 가속"···'1회 클라우드 빅테크' 성료

한국클라우드산업협회(KACI, 회장 최지웅 KT클라우드 대표)가 개최한 행사로 인공지능(AI)과 접목한 클라우드가 바꿔가는 공공, 금융, 제조, 의료, 교육, 유통 산업을 조명한 ‘제1회 클라우드 빅 테크(Cloud Big Tech)2024’가 25일 양재 엘타워 6층(그레이스홀)에서 열렸다.

AI 기반 클라우드기술 트렌드를 점검한 이날 행사는 클라우드 네이티브 구현 핵심기술과 AI 기반 클라우드 전문 정보와 각 산업별 다양한 클라우드 전환 사례를 제시했다. 무료 행사로 관계자 300여명이 참석, 성황을 이뤘다.

기조 강연은 KT클라우드 안재석 기술본부장(CTO)과 네이버클라우드 유경범 상무(비즈니스 아키텍트), AWS코리아 강상백 전무 3인이 했다. 안 본부장은 AICT(인공지능+정보통신기술) 시대를 맞아 클라우드 데이터센터(DC)가 필수 인프라라고 강조했다. 이어 KT클라우드가 고객의 다양한 요구에 맞춰 프라이빗, 퍼블릭, 소버린 클라우드를 협력사들과 함께 제공한다면서 "기업과 기관에 좋은 유틸리티(서비스)를 제공하기 위해 노력하고 있다"고 밝혔다.

안 본부장은 KT클라우드가 기술중심 회사로 도약하기 위해 지난 8월 영입한 인물이다. 국내에 오픈스택 커뮤니티를 설립해 다양한 글로벌 오픈소스 소프트웨어(SW) 프로젝트와 쿠버네티스 관련 기술 생태계 육성에 앞장섰다. 텍사스주립대학(소프트웨어 엔지니어링)공학 박사 출신이다. 국내 클라우드 시장 태동기에 KT에서 클라우드 OS(운용체계) 개발팀장을 맡기도 했다.

안 본부장은 새로운 기술을 쓰지 않으면 AI서비스를 할 수 없다면서 "산술적으로 보면 일반 서버 10대가 하는 일을 GPU 서버 한대로 해결할 수 있다. 공간 축소 뿐 아니라 전기 소모 절약이 가능하다"면서 "클라우드DC가 AI시대에 매우 중요한 이유"라고 진단했다. AI 발전에 따른 페인포인트(문제점)도 지적했다. 자원 부족과 데이터 폭증, 고사양 반도체와 전력 폭증, 데이터 오염과 유출 등의 문제를 안고 있다는 것이다.

실제 전력 사용의 경우 글로벌 빅테크들의 DC가 사용하는 연간 전력량이 일본 한개 국가보다 더 많은 실정이다. 안 본부장은 이런 문제를 해결하기 위해서라도 클라우드DC가 필요하다면서 AI기술을 활용한 AICT 사례를 소개했다. 또 해외 클라우드 정책 사례로 이탈리아와 벨기에를 들며 "이탈리아는 우리랑 비슷하게 정부 주도로 적극적인 디지털 전환 및 공공행정의 디지털화를 추진하고 있고, 벨기에는 국가 정책 및 규제 방향에 맞춘 데이터 정의와 분류, 프레임워크를 갖고 있다"고 설명했다.

1956년 용어가 나온 AI가 급격한 발전을 한 이유도 진단했다. AI알고리즘, 빅데이터, 컴퓨팅 파워 등의 3대 동력이 있었기 때문이라는 것이다.이어 챗GPT를 개발한 미국 오픈AI사가 만들어 공개한 5단계로 이뤄진 범용인공지능(AGI) 로드맵도 소개했다. AGI는 인간과 비슷한 수준의 AI로 AI단계 중 최상위 레벨을 말한다. 오픈AI의 AGI 5단계는 LLM(언어,1단계, 챗봇 등 대화형 AI애플리케이션)->LMM(멀티모달,2단계, AI추론자와 문제해결자)->LAM(액션,3단계, 자율AI 에이전트)->LBM(behavior, 4단계, 혁신적 AI시스템)->LWM(월드, 5단계, 조직 수준 AI)으로 이뤄져 있다.

안 본부장은 "오픈AI는 자기네가 레벨2에 있다고 말하는데 현재 레벨2에서 레벨3으로 빠르게 가는 과정에 있다"고 말했다. 최상위 단계인 LWM은 조직 차원에서 복잡한 문제를 AI가 다 해결, 더이상 AI를 AI로 인식하지 않는 것으로, AI가 조직에 녹아들어가 자연스럽게 사람과 협업하는 단계를 말한다.

안 본부장은 KT가 생각하는 AICT도 밝혔다. "여러 DC를 사용하는 것"이라면서 프라이빗 클라우드, 호스티드 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 소버린 클라우드를 소개했다. 소버린 클라우드 대표 사례는 KT가 CSAP인증을 받고 대구 국가정보자원관리원(국자원)에 구축한 PPP센터다.

유경범 네이버클라우드 전무는 ‘클라우드 기반의 AI 활용 전략’을 주제로 발표, "AI도입 및 활용은 목적이 아닌 수단이다. 전문성 보유 기업과 기업의 문제를 만자 정의하고 이후 기술 기반으로 문제를 해결하는 것이 중요하다"고 강조했다.

유 전무는 기업의 문제는 단순하지 않고 복합적이라면서 "제조만 봐도 생산, 마케팅, 유통 등이 얽혀있다. 문제는 복합적인데 AI는 단편적이다. AI는 만능 해결 도구가 아니다"면서 "복합 문제를 해결하기 위해선 SaaS, PaaS, IaaS 등 다양한 클라우드 상품을 AI와 결합하는 방식으로 기획해 문제를 해결해야 한다"고 역설했다. 특히 유 전무는 CSP(클라우드 서비스 제공 기업)적 접근이 문제를 더욱 빠르게, 또 낮은 비용으로 해결하는 좋은 방법이라면서 그 이유로 "CSP는 여러 기술과 비즈니스, 파트너 등을 조합, 생태계를 구성할 수 있기 때문"이라고 진단했다.

네이버 클라우드만의 장점 4가지도 꼽았다. 검색·쇼핑·콘텐츠·지도 등의 네이버 서비스에서 나오는 온라인 행동 데이터와 질 좋은 많은 전문 인력, 경쟁력 있는 가격의 GPU 클러스터 제공, 네이버 클라우드만의 생태계 구축 등이다.

최근 1년간 분석한 결과, 고객의 AI도입 목적 1순위는 업무자동화로 AI를 프로세스에 적용해 업무 효율과 생산성을 높이려는 목적이 41%로 압도적으로 높았다면서 이어 챗봇과 콜봇이 12%로 2위를 기록했는데 "도입 니즈와 실제 반영과는 차이(갭)가 발생한다. 이런 갭을 줄이기 위한 AI도입 방향의 변화와 인지가 필요하다"고 제시했다.

AI도입 3대 트렌드로 ▲투자대비수익(ROI) ▲도메인 특화 ▲서드파티 데이터와 연동을 꼽으며 네이버가 이에 대해 어떻게 대응하고 있는 지도 설명했다. 즉, 고객이 염려하는 ROI 문제는 유통 산업의 경우 매출 증대 차원으로 제안하고, 제조업은 비용 최적화 차원으로, 일반적으로는 업무 생산성 향상 차원에서 접근, 해결한다는 것이다.

도메인 특화의 경우 네이버클라우드는 자체 보유한 '클로바 스튜디오'를 앞세워 금융, 법률, 교육 등의 특화 고객사들 요구에 대응하고 있다.