[이데일리 문승용 기자]

[이데일리 김가은 기자] 클라우드와 인공지능(AI)은 떼려야 뗄 수 없는 기술입니다. 올해 세상을 뒤흔들었던 ‘챗GPT’와 같은 초거대 AI는 막대한 데이터 연산이 필요하고, 이를 뒷받침하는 기술이 클라우드 컴퓨팅이기 때문입니다.

두 기술의 관계성을 미리 내다본 것일까요? 공교롭게도 클라우드 컴퓨팅과 AI에 대한 개념을 최초로 제시한 인물 또한 동일합니다.미국의 컴퓨터과학자이자 인지과학자인 존 매카시(John McCarthy)는 1955년 논문에서 AI에 대한 개념을 처음 언급했습니다. 그는 “AI의 목표는 인간처럼 만드는 것이 아니라, 인간과 유사하게 생각하며 인간의 사고를 뛰어넘는 것”이라고 말하기도 했습니다. 1959년에는 클라우드 컴퓨팅의 시초격인 ‘시분할 시스템’을 개발했고, 이후 컴퓨팅이 공공재로 구성돼 사용한 만큼 돈을 지불할 것이라고 예언했습니다.

현재 전 세계를 달구고 있는 생성형 AI 경쟁에서 클라우드의 존재감은 더 커지고 있습니다. 앞서 전 세계 사회와 경제의 패러다임을 바꿔놨던 기반 기술이 ‘인터넷’이었다면, 이른바 ‘AI 시대’를 이끄는 건 클라우드 컴퓨팅이라는 말까지 흘러나오는 상황입니다.

이는 AI 학습 데이터 확보는 물론, 대규모 연산이 가능한 수준의 인프라 확보 차원에서도 클라우드가 필수적이기 때문입니다. 초거대 AI를 감당하기 위한 서버와 스토리지, 데이터베이스 등을 하드웨어로 구축하기에는 지나치게 큰 비용이 투입돼야 하는 탓입니다. 최근에는 초거대 AI 구축·운영에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 또한 가상화 기술을 통해 클라우드로 제공되고 있어, 향후 클라우드 기술의 입지는 더욱 커질 전망입니다.

이는 결국 클라우드 인프라를 보유한 기업들간의 ‘진검승부’로 확대될 수 밖에 없다는 의미이기도 합니다. 지난해부터 현재까지 생성형 AI 경쟁을 주도하고 있는 마이크로소프트(MS), 구글 등 주요 기업들은 모두 자체 클라우드를 가지고 있습니다. 생성형 AI를 통해 클라우드 사업을 확대하려는 ‘락인(Lock-in)’ 전략을 펼치는 모습입니다.

먼저 MS는 오픈AI와 독점 계약을 맺고, ‘애저(Azure)’ 클라우드 위에서만 챗GPT와 GPT-4 등을 운영할 수 있도록 했습니다. 또 ‘애저 오픈AI 서비스’를 출시해 기업들이 GPT-4, 챗GPT, 메타 ‘라마2’ 등 다양한 모델을 애저 클라우드 상에서 제공합니다. 기업용 AI 구축을 위한 서비스로는 ‘애저 AI 스튜디오’가 제시됐습니다. 클릭 몇 번만으로 챗GPT나 GPT-4 기반의 자체 AI를 생성하는 일이 가능해진 것입니다.

이에 맞서는 구글 또한 구글클라우드(GCP)를 통해 AI 챗봇 ‘바드(Bard)’와 거대언어모델(LLM) ‘팜2(PaLM2)’ 등을 제공 중입니다. 2023년 말에는 구글의 차세대 LLM ‘제미니(Gemini)’ 또한 GCP 기반 생성형 AI 플랫폼 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’를 통해 기업들에게 제공될 전망입니다. 제미니는 매개변수(파라미터) 약 1조개를 가진 ‘멀티모달’ AI로 추정되고 있습니다. ‘미드저니’나 ‘스테이블 디퓨전’처럼 텍스트만으로 사용자가 원하는 이미지를 만들어내는 기능이 탑재될 가능성이 높습니다.

한국형 AI ‘하이퍼클로바 X’를 선보인 네이버와 초거대 AI ‘믿음(Mi:dm)’을 띄운 KT도 자사 클라우드를 통해 서비스를 제공합니다. 네이버클라우드는 보안성을 강화한 기업간거래(B2B) 서비스 ‘뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X’로 시장을 공략 중입니다. 2000억개 규모 매개변수(파라미터)를 보유한 KT 믿음은 KT클라우드와 함께 사용할 경우 비용을 30% 절감할 수 있습니다.

기존 모델을 업그레이드 한 새 초거대 AI 모델 ‘코GPT 2.0’을 개발 중인 카카오 또한 카카오엔터프라이즈 클라우드 기반으로 활용될 예정인 가운데, 향후 국내외 클라우드 서비스 제공사업자(CSP)들의 ‘인프라 경쟁’은 더욱 치열해질 전망입니다.