안녕하세요, 메클레터 독자님들!
봄 기운이 물씬 느껴지는 3월 마지막주에 인사드립니다. 🙇

2월 메클레터가 나간 후 많은 분들께서 개편을 축하하고 응원해주셨는데요, 그 기세를 몰아 오늘은 IT 전문가 두 분의 인사이트를 알차게 담아왔습니다. 최근 바뀌고 있는, 그리고 이제는 바껴야 할 생성형 AI의 경향을 짚어보고, 산업 현장의 실제 도입 사례까지 함께 소개해 드리겠습니다.

오늘도 메클레터와 함께 스크롤을 내릴수록 채워지는 테크력을 느껴보세요.
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최고의 LLM보다 중요하다는 ‘이것’, AI 생태계가 변한다

AI를 넘어 AGI 🤖

많은 전문가들이 디지털 혁신이 도달해야 할 최종 목적지는 범용인공지능, AGI (Artificial General Intelligence)라고 말합니다. 이미 충분히 우리를 놀라게 하고 있는 생성형 AI 또한 그 목적지로 가는 과정이라고 하면서요. AGI는 인간 수준의 지능을 갖추고 스스로 사고하고 학습하는 AI입니다. 인간이 방대한 양의 데이터 셋을 통해 학습시키는 것이 아니라 ‘스스로’ 학습한다는 점에서 기존의 AI와는 큰 차이가 있습니다. 영화 아이언맨의 ‘자비스’나 HER의 ‘사만다’를 떠올려 볼 수 있겠네요.

구글, 아마존, 메타 등 빅테크 기업들의 AGI 연구도 활발한데요, 구글은 ‘딥마인드’를 통해, 아마존은 ‘아마존AGI’를 통해 AGI 개발에 열을 올리고 있습니다. 올 초 메타의 CEO 마크 저커버그 역시 ‘메타의 장기 비전은 AGI를 구축하는 것’ 이라고 선언하며, 연내 총 60만 개의 AI 칩을 확보한다는 계획을 발표했습니다. 이같은 수요에 힘입어 최근 삼성 또한 AGI용 칩 개발을 위한 전용 컴퓨팅랩을 신설한다고 밝힌 바 있습니다.

AGI가 먼 미래의 이야기처럼 느껴지지만, 멀티모달 기술의 발전과 이를 뒷받침해주는 반도체 칩 개발이 가속화되면서 그 도래 시기에 대한 예측도 점차 앞당겨지고 있습니다. 지난 3월 19일, 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 24’에서 CEO 젠슨 황은 ‘AGI가 5년 이내에 등장할 것’ 이라고 말했습니다. 무려 2080억 개의 트랜지스터와 10조 개의 파라미터를 탑재했다는 AI칩 ‘블랙웰’도 함께 공개됐고요. 오픈AI의 GPT-3 파라미터가 1750억 개, 구글의 제미나이가 1조 개, 그리고 사람의 뇌가 약 100조 개라고 하니 젠슨 황의 호언장담이 과장은 아닌 듯합니다.

2022년 말 텍스트 기반의 Chat GPT가 처음 출시된 이후 올 초 멀티모달 AI ‘Sora’의 등장까지 단 1년 만에 AI가 인간과 상호작용하는 방식에 드라마틱한 발전이 있었습니다. 그리고 이제는 인간 수준의 지능을 가진 AGI를 향한 카운트다운이 시작됐죠. 이렇듯 산업 전반으로 확산되는 급속한 변화의 흐름 가운데 예측할 수 있는 것은 많지 않지만, 이러한 흐름에서 한 발 빠져 있다면 나중에 뒤늦게 따라잡기란 무척 어려울 것은 분명해 보입니다.

오늘은 메가존클라우드 ADC(AI & Data Analytics Center)의 김한수 그룹장님을 모시고 너무나 빠르게 변화하는 AI 시장에서 기업들은 과연 무엇에 집중해야 하는지 메가존클라우드의 도입 성공 사례와 함께 알아보려고 합니다.

최고의 LLM vs. 최적의 LLM ⚖

미디어가 AI를 만날 때

만들고, 내보내고, 보는 모든 것의 온라인화 🎥

방송과 온라인 미디어는 그동안 서로를 보는 시선이 달랐습니다. 고화질 미디어로서 자리매김한 디지털 방송, IPTV 방송의 품질과 규정화된 아키텍처의 벽이 높았던 것이 사실이죠. 그러나 코로나를 기점으로 미디어의 축이 온라인으로 이동했습니다. 고품질의 미디어 콘텐츠를 전달하고 시청 환경을 제공하는 측면에서 인터넷을 기반으로 한 방송의 형태가 주요 서비스로 자리잡게 된 것입니다.

그 가운데 방송 기술도 온라인을 거점으로 이동하게 되었고, 콘텐츠 소비뿐만 아닌 제작 환경에서도 빠르게 온라인화가 진행되고 있습니다. 이제 클라우드 방송 기술의 발전과 함께 ‘언제 어디서나’ 라는 말은 콘텐츠 소비 측면을 넘어 제작 측면의 방송 기술 부문에까지 새로운 트렌드가 된 것입니다.

클라우드와 AI로 자동화되는 방송 기술⚙️

AI는 클라우드에서 강한 서비스입니다. 강력한 연산력과 확장성을 갖춘 클라우드 플랫폼에서 AI의 연산력이 극대화되기 때문입니다. 최근에는 이러한 AI를 방송 기술에 활용하는 방안의 가능성도 높아지고 있습니다. 앵커의 얼굴을 기억하고 있다가 해당 앵커의 얼굴을 기점으로 분석하여 인공지능이 편집을 한다거나 빠른 검색을 제공하는 등의 기술 활용이 가능해진 것입니다.

사람이 직접 화면을 보면서 일일이 편집하고 제작해야 했던 작업들이 이제는 AI를 활용한 ‘자동화’로 변모하고 있습니다. 메가존클라우드는 이러한 플랫폼 기반의 AI 서비스를 함께 제공하며 방송 미디어 부문을 비롯한 다양한 산업에의 적용과 활용에 앞장서고 있습니다.

방송 제작 환경을 개선하는 AI 👩‍💻

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