thinkpool

구글이 기업용 클라우드 서비스에 인공지능(AI)의 기반기술인 머신러닝(기계학습)을 적용한다고 발표하면서 AI도 구글, 마이크로소프트(MS) 등 글로벌 기업에 종속되는 것 아니냐는 우려가 높아지고 있다. 구글은 지난 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 '구글 클라우드 플랫폼(GCP) 넥스트 2016' 행사를 갖고 분산컴퓨팅, 데이터관리 및 머신러닝 등 그동안 구슬이 개발한 혁신적인 기술을 클라우드에 통합한다고 발표했다. 구글은 이를 통해 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS)의 애저에 비해 뒤쳐진 퍼블릭 클라우드 사업을 강화한다는 전략이다. 이중 가장 관심을 끌었던 대목은 머신러닝 기술을 클라우드에 접목한다는 것이었다. 최근 알파고의 사례에서 확인할 수 있듯이 구글은 그동안 AI에 상당한 투자를 했으며, 그 강점을 클라우드에 적극 활용하겠다는 속셈이다. 머신러닝을 클라우드에 접목할 경우 기업은 자체 머신러닝 기술이 없더라도 구글의 머신러닝 기술을 활용해 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 구글은 "클라우드 머신러닝 서비스는 음성 검색과 키보드 음성 입력을 지원하는 고급 신경망 기술을 모든 애플리케이션에서 똑같이 이용한다"며 "기존의 클라우드 번역 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 클라우드 비전 API에 더해져서 보고, 듣고, 번역하는 완전한 API 조합을 제공한다"고 설명했다. 머신리닝 오픈소스 텐서플로우를 이용, 자체 데이터 기반의 기계학습 모델 구축도 가능하다고 구글은 설명했다. 이날 구글은 구글 클라우드에 접속한 '고파이고(GoPigo)' 로봇 자동차가 어떻게 작동할 수 있는지 보여주는 동영상을 유튜브에 올렸다. 이 동영상을 보면 구글 직원이 로봇 자동차의 마이크에 '춤을 춰봐'라고 말하니 로봇 자동차가 클라우드를 통해 이를 인식해 실제로 춤을 춘다. 이 로봇자동차는 음성뿐 아니라 영상인식 기술을 통해 '오른쪽으로 돌아', '왼쪽으로 돌아'라고 쓴 단어에 따라 움직이기도 했다. 구글은 80개 이상의 언어에서 음성-텍스트 변환을 제공한다고 강조했다. 원본보기 구글 클라우드 머신러닝 시연(사진:유튜브 캡처) 구글이 클라우드에 머신러닝을 적용키로 한 것은 AI 플랫폼인 텐소플로우를 공개하겠다고 발표하면서 어느정도 예견됐던 일이다. 구글이 텐소플로우를 오픈소스로 공개한 것은 안드로이드 운영체제(OS) 처럼 AI 생태계를 주도하겠다는 의도로 해석되고 있다. 기업이나 개발자들이 구글 머신러닝 플랫폼을 사용할 수록 더 많은 데이터를 확보할 수 있고, 이를 통해 구글의 AI 경쟁력은 더욱 강화된다. AI의 주도권 경쟁에서 가장 중요한 것 중 하나가 누가 얼마나 더 많은 데이터를 확보하느냐다. 텐소플로우를 오픈소그로 공개한 것도 더 많은 개발자들을 끌어들이고 전세계 데이터를 확보하기 위해서라는 설명이다. 데이트를 끌어 모으기 가장 중요한 방법이 클라우들 활용하는 것이다. 구글은 클라우드에 머신러닝을 적용함으로써 클라우드 서비스의 경쟁력을 높일 수 있을 뿐 아니라 더 많은 데이터를 확보할 수 있는 1석2조의 효과를 기대하고 있다. 원본보기 구글 클라우드 음성인식 개념도 클라우드에 머신러닝을 적용한 것은 구글이 처음은 아니다. MS도 지난해부터 애저 클라우드에 머신러닝을 적용했다. 한국MS 관계자는 "구체적으로 밝힐 수는 없지만 현재 다양한 분야의 기업들이 애저 머신러닝을 도입한 상태"라고 설명했다. 한국MS는 내달 22일 광화문 사옥에서 '머신러닝이 가져올 4차 산업혁명과 MS의 머신러닝 생태계'를 주제로 세미나를 개최한다. 이날 주요 주제중 하나가 애저 머신러닝이다. 세계 클라우드 1위 업체인 아마존웹서비스(AWS)는 아예 수퍼컴퓨터를 빌려주는 서비스도 제공한다. AWS에 따르면 가상 CPU32장과 GPU4장, 240GB의 솔리드스테이트드라이브(SSD)를 탑재한 장비를 한 시간에 약 3000원에 사용할 수 있는 서비스도 있다. 구글 클라우드 사업을 총괄하는 다이앤 그린 부사장은 이날 행사에서 "검색 엔진과 머신러닝의 결합이 클라우드산업에 엄청난 효과를 가져올 것”이라고 강조했다. 구글은 지난해 11월 클라우드 사업을 강화하기 위해 VM웨어 설립자인 다이앤 그린을 영입한 바 있다.