AI 컴퓨팅이란 무엇인가요?

생성형 AI, 엣지 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT)과 같은 많은 최첨단 기술의 핵심인 이 프로세스는 대규모 데이터 세트에 대한 알고리즘 학습을 통해 AI 모델을 개발합니다.

지난 몇 년 동안 AI는 기술, 금융, 의료, 소매, 엔터테인먼트 등 여러 산업 분야에서 혁신을 주도하며 우리 시대의 가장 혁신적인 기술로 자리 잡았습니다. AI 컴퓨팅과 이를 지원하는 시스템 및 프로세스는 이러한 많은 혁신의 핵심입니다.

AI 컴퓨팅에는 실제 응용 분야가 많으며 해당 서비스 시장은 기하급수적으로 성장하고 있습니다. Forbes에 따르면 2024년에 기업의 64%가 AI가 생산성을 높일 것으로 예상했으며, 2027년까지 시장 규모는 무려 4,070억 달러에 이를 것으로 예측했습니다¹.

인공 지능(AI) 은 컴퓨터와 기계가 사람이 기술(예: 문제 해결, 의사 결정 능력)을 학습하고 개발하는 방식을 시뮬레이션할 수 있는 기술입니다. 

AI를 사용하는 애플리케이션은 사물을 보고 식별하고, 사람의 언어 프롬프트를 이해하고 응답하고, 사용자와 전문가에게 추천을 하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. AI 컴퓨팅은 AI와 다양한 AI 애플리케이션을 가능하게 하는 프로세스를 뒷받침합니다.

머신 러닝(ML)은 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리도록 알고리즘을 학습시켜 AI 모델을 생성하는 프로세스입니다. 머신 러닝(ML)에는 특정 작업을 위해 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터를 학습하고 추론할 수 있는 광범위한 기술이 포함됩니다. AI 모델은 일련의 데이터를 학습하여 사람의 도움 없이도 특정 패턴을 인식하고 그에 대한 결정을 내릴 수 있는 프로그램입니다.

AI 컴퓨팅은 비즈니스 사용 사례를 위해 기술을 고려하기 전에 이해해야 할 중요한 두 가지 개념, 즉 신경망과 딥 러닝에 크게 의존합니다.

신경망은 인간과 유사한 방식으로 결정을 내리도록 학습된 머신 러닝 프로그램입니다. 인간의 뇌에서 생물학적 뉴런은 협력을 통해 현상을 식별하고, 옵션을 고려하고, 결정에 도달합니다. 신경망은 노드, 인공 뉴런(인풋 계층이라고도 함) 및 아웃풋 계층으로 구성된 네트워크를 통해 이러한 프로세스를 모방합니다.

신경망의 각 노드는 다른 노드와 연결됩니다. 개별 노드의 아웃풋이 지정된 값 이상으로 상승하면 노드가 활성화되어 해당 정보를 네트워크의 다른 계층으로 보냅니다. 이러한 방식으로 데이터는 네트워크의 계층을 통과하여 신경망이 인간의 두뇌와 유사하게 작동할 수 있도록 합니다.

딥 러닝은 심층 신경망이라고도 하는 여러 계층으로 구성된 신경망을 사용하여 인간의 의사 결정 과정을 시뮬레이션하는 머신 러닝의 하위 집합입니다. 심층 신경망은 인풋 계층 및 아웃풋 계층과 수백 개의 숨겨진 계층으로 구성되어 있어 일반적으로 한두 개의 숨겨진 계층으로만 구성된 표준 신경망과 차별화됩니다.

심층 신경망의 여러 계층은 비지도 학습이라는 프로세스를 통해 기계가 대규모의 비정형 데이터 세트에서 정보를 추출할 수 있도록 지원합니다. 비지도 학습은 머신 러닝을 대규모로 가능하게 했으며, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전과 같이 많은 양의 복잡한 패턴을 빠르고 정확하게 식별해야 하는 AI 컴퓨팅의 매우 복잡한 대다수 작업에 적합합니다.

AI 컴퓨팅 프로세스는 추출/로드/변환(ETL), AI 모델 선택, 데이터 분석의 세 가지 기본 단계로 구성됩니다. 각 단계를 자세히 살펴보겠습니다.

1. 추출/로드/변환(ETL): 데이터 과학자는 여러 소스의 데이터를 결합, 정리 및 구성하는 데이터 통합 절차인 추출/변환/로드(ETL)라는 프로세스를 통해 데이터 세트를 준비합니다. ETL이 수행된 후 데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 기타 대상 시스템에 저장됩니다. ETL은 AI 컴퓨팅 및 AI 애플리케이션에 중요한 데이터 분석 및 ML 작업 스트림을 위한 데이터를 준비합니다. ETL 파이프라인은 레거시 시스템에서 데이터를 추출 및 정제하고, 데이터 품질을 개선하고, 데이터를 보다 일관성 있게 만드는 데 자주 사용됩니다.
2. AI 모델 선택: AI 컴퓨팅 프로세스의 두 번째 단계는 의도한 비즈니스 애플리케이션에 적합한 AI 모델을 선택하는 것입니다. 비즈니스 사용 사례에 따라 적합한 모델이 다릅니다. 올바른 AI 모델을 선택하는 데 도움이 될 수 있는 질문은 다음과 같습니다. 누가 구축했는가? 그리고 어떤 종류의 안전 메커니즘이나 가드레일이 마련되어 있는가?
3. 데이터 분석: 추론이라고도 하는 데이터 분석 단계는 AI 컴퓨팅 프로세스의 마지막 단계입니다. 이 단계에서 데이터 과학자는 자신이 선택한 AI 모델을 통해 데이터를 푸시하여 실행 가능한 인사이트와 비즈니스 인텔리전스를 생성합니다. 이는 AI 컴퓨팅이 기업에 비즈니스 가치를 제공하는 순간이기 때문에 AI 컴퓨팅 프로세스에서 가장 중요한 부분입니다.

그래픽 처리 장치(GPU)는 1999년에 NVIDIA가 첫 번째 제품을 개발한 후 AI 컴퓨팅의 중요한 구성 요소가 되었습니다. 처음에는 컴퓨터 그래픽과 이미지 처리 속도를 높이기 위해 설계된 GPU의 높은 성능과 능력은 수학적 계산 속도를 높여 기존 CPU보다 더 빠르게 문제를 해결할 수 있습니다. GPU는 컴퓨터가 두 개 이상의 프로그램을 실행하는 데 필요한 시간을 줄여 AI 및 ML 워크로드의 속도를 높입니다.

오늘날 GPU는 IBM의 클라우드 네이티브 AI 슈퍼컴퓨터 Vela와 같이 점점 더 큰 데이터 세트를 학습하기 위해 빠른 속도가 필요한 많은 주요 AI 애플리케이션을 지원합니다. AI 모델은 일반적으로 과학 연구 또는 기타 컴퓨팅 집약적인 작업을 수행하는 기업에서 운영하는 데이터 센터 GPU에서 학습하고 실행합니다.

오늘날 한 가지 특정 유형의 AI가 다른 AI보다 더 많은 헤드라인을 장식하고 있는데, 바로 생성형 AI(GenAI)입니다. 여러 산업 분야에서 원본 텍스트, 이미지, 비디오 및 기타 콘텐츠를 만들 수 있는 생성형 AI는 AI 사용 사례를 흥미롭고 새로운 영역으로 확장합니다.

2022년 Microsoft의 OpenAI가 ChatGPT를 개발하는 등 생성형 AI는 최근 AI 컴퓨팅의 많은 혁신의 배경이 되었습니다. 생성형 AI는 현대 기업들이 비즈니스 니즈에 적용하고자 하는 많은 생산성 이점을 제공합니다. McKinsey에 따르면, 조직의 3분의 1이 이미 최소 하나 이상의 비즈니스 부서에서 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있습니다².

생성형 AI의 학습에는 다양한 유형의 생성형 AI 애플리케이션의 기반이 되는 생성 딥 러닝 모델이 포함됩니다. 엄청난 양의 데이터를 기반으로 학습된 파운데이션 모델 중 하나인 대규모 언어 모델(LLM)은 중요한 역할을 합니다. 또한 멀티모달 파운데이션 모델 또는 멀티모달 AI로 알려진 파운데이션 모델도 있는데, 이러한 모델은 여러 유형의 콘텐츠 생성을 지원할 수 있습니다.

AI 컴퓨팅은 많은 성공적인 현대 기업의 디지털 혁신 이니셔티브에 매우 중요하며, 디지털 기술을 기존 프로세스 및 운영에 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. AI 컴퓨팅이 비즈니스에 제공하는 가장 인기 있는 다섯 가지 이점은 다음과 같습니다.

AI는 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 작업자의 피로를 줄여줍니다. 또한 데이터 수집 및 처리, 창고 입고 및 추적, 반복적인 제조업 업무 수행, 원격 시스템 및 장비 관리 등에 도움이 될 수 있습니다. AI 컴퓨팅은 작업자가 보다 창의적이고 기술 집약적인 작업에 집중할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

AI 컴퓨팅은 데이터에서 수집한 강력한 인사이트를 통해 더 나은 의사 결정을 지원하거나, 자체 데이터 기반 의사 결정 기능을 기반으로 의사 결정 프로세스를 완전히 자동화할 수 있습니다. AI는 컴퓨팅 성능, 지원 및 자동화를 통해 모든 규모의 기업이 사람의 개입 없이도 더 현명한 의사 결정을 내리고 복잡한 문제에 실시간으로 대응할 수 있도록 지원합니다.

사람과 달리 AI는 잠을 자거나, 음식을 먹거나, 재충전하기 위해 휴식을 취하지 않습니다. 또한 상시 가동되며 항상 사용할 수 있습니다. 챗봇 이나 가상 어시스턴트와 같은 AI 툴은 기업이 연중무휴 24시간 고객에게 서비스를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 제조 및 창고 관리 툴과 같은 다른 종류의 애플리케이션에서 AI 컴퓨팅은 품질 관리 및 아웃풋 수준을 유지하고 재고를 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

AI 컴퓨팅은 인적 오류로 인한 작업 중단 가능성을 줄일 수 있습니다. 인사이트와 지원을 통해 직원이 더 나은 성과를 낼 수 있도록 돕는 것부터 잠재적인 문제에 대해 직원에게 경고하고 중요한 프로세스를 완전히 자동화하는 것에 이르기까지 AI 컴퓨팅은 보다 효율적이고 효과적인 비즈니스 프로세스를 만드는 최전선에 있습니다. 또한 유연하고 적응력이 뛰어난 AI 모델은 지속적으로 학습하고 개선할 수 있기 때문에 새로운 데이터에 노출될 때 오류가 발생할 가능성을 더욱 줄일 수 있습니다.

AI 컴퓨팅은 멀리 떨어져 있는 위험한 환경에서 탄약 폐기 또는 장비 수리와 같은 위험한 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, AI 드론은 깊은 수중 파이프라인을 수리하거나, 인간을 보내는 것이 어렵고 위험한 지구 상공 수 마일 궤도에 떠 있는 위성을 수리할 수 있습니다. 또한 원격으로 조종하는 드론, 자동차 및 군용 차량과 같은 많은 자율 주행 차량은 매우 중요한 작업을 수행하기 위해 AI 컴퓨팅에 크게 의존합니다.

다음은 AI 컴퓨팅이 제공하는 몇 가지 매우 흥미로운 비즈니스 애플리케이션입니다.

AI 플랫폼은 몇 가지 중요한 방식으로 클라우드 컴퓨팅을 지원합니다. 기본적으로 AI 시스템은 IT 에코시스템에 이상적인 강력한 의사 결정 기능을 갖추고 있습니다. 클라우드 제공업체는 AI를 사용하여 데이터 센터에서 다양한 중요 작업을 자동화합니다. AI는 서비스 프로비저닝 및 확장, 문제 감지, 잠재적인 사이버 보안 위협 발견에 도움이 됩니다. 

IoT 및 생성형 AI와 같은 새로운 AI 기반 애플리케이션의 도입으로 AI 컴퓨팅 사용 사례가 증가함에 따라 클라우드 AI는 비즈니스 솔루션에 AI 서비스를 통합하는 방식으로 빠르게 자리잡고 있습니다. 

AI 컴퓨팅이 가장 널리 쓰이는 분야 중 하나는 고객 지원 분야로, 챗봇과 가상 어시스턴트가 고객 문의, 지원 티켓 등을 처리합니다. AI 컴퓨팅 툴은 자연어 처리(NLP)와 생성형 AI를 활용하여 고객 문제를 빠르고 종합적으로 해결합니다. 또한, 직원과 달리 챗봇과 가상 어시스턴트는 연중무휴 24시간 이용 가능하므로 직원은 더 적절한 업무에 집중할 수 있습니다.

ML 및 딥 러닝 알고리즘과 같은 AI 컴퓨팅 툴은 트랜잭션 및 기타 빅 데이터 소스에서 이상 징후를 발견하여 기업이 잠재적인 범죄 활동을 발견하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어, 은행은 AI 컴퓨팅 툴을 사용하여 비정상적인 지출 패턴과 인식할 수 없는 위치에서의 고객 로그인을 표시합니다. 또한 조직은 AI로 강화된 사기 방지 기능을 사용하여 위협을 보다 쉽게 탐지하고 대응할 수 있으므로 고객에게 미치는 영향을 제한할 수 있습니다.

많은 기업들이 특정 대상의 공감을 이끌어낼 수 있는 보다 개인화된 고객 경험과 캠페인을 만들기 위해 점점 더 AI 컴퓨팅에 의존하고 있습니다. AI 컴퓨팅은 고객의 구매 및 검색 기록에서 얻은 데이터를 사용하여 광범위한 인구 통계가 아닌 개인의 관심사에 맞는 제품과 서비스를 추천할 수 있습니다.

인사 부서는 AI 컴퓨팅 툴을 활용하여 채용 프로세스를 간소화합니다. AI 컴퓨팅은 이력서 심사, 후보자와 고용주 매칭을 포함한 리소스 최적화에 도움이 됩니다. 또한 AI 시스템은 채용 프로세스의 단계를 자동화하여 후보자에게 지원 상태를 알리는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.

AI 컴퓨팅은 오늘날 가장 혁신적인 애플리케이션의 개발 프로세스를 강화합니다. 생성형 AI의 코드 생성은 코딩 프로세스를 단축하고 레거시 애플리케이션의 현대화를 가속화할 수 있습니다. 또한 AI 컴퓨팅은 코드 일관성을 유지하고 개발 프로세스에서 인적 오류 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.