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생성형 AI 뒤에 숨겨진 클라우드

AI에서 클라우드의 존재 이유를 발견하다


2024년, 생성형 인공지능(AI) 시대가 열렸다. ChatGPT와 같은 생성형 AI 애플리케이션은 광범위한 관심과 상상력을 사로잡았으며 다양한 산업에서 생각지도 못한 혁신을 불러일으키고 있다. 생성형 AI 개발과 솔루션 구축을 위해 고성능의 컴퓨팅이 필수적으로 요구되면서 클라우드 인프라의 중요성 역시 많은 주목을 받고 있다. 그동안 AI 발전이 기대에 미치지 못했던 것은 그 이론을 뒷받침할 컴퓨팅 파워가 부족했기 때문인데, 클라우드가 ‘AI 민주화’를 실현함으로써 생성형 AI가 발전할 수 있는 인프라를 제공해줄 수 있게 되었기 때문이다.


생성형 AI와 클라우드


그렇다면 이런 클라우드가 기업에게는 왜 중요할까? 기업이 원하는 것은 AI가 아니라, AI를 이용해서 비즈니스를 혁신하는 것이다. 궁극적 목적인 ‘혁신’을 꾀하기 위해서 기업들은 클라우드를 수단으로 활용할 수 있다. 클라우드에는 AI가 필요로 하는 모든 리소스가 있다. 방대한 컴퓨팅 리소스와 AI 관련 다양한 소프트웨어 기술을 제공하며 대규모 데이터 세트를 처리하거나, 이미 연구된 AI 모델 혹은 응용프로그램을 SaaS 형태로 사용하고자 할 때 모두 클라우드에서 그 답을 찾을 수 있다. 비용적인 측면에서도 클라우드는 천문학적인 투자를 감축시킨다. 각종 인프라 장비를 구축하고 관리하는 비용을 절약하고, 클라우드 서비스의 모델을 통해 사용량만큼만 비용을 지불할 수 있다. AI의 자본 장벽을 제거해주는 클라우드는 중소기업에게도 공정한 기회를 주고 있으며 AI의 발전이 클라우드의 존재 이유를 더욱 명확히 하는듯 보인다. 


앞서가는 기업들은 단순히 클라우드 서비스를 도입하는 수준을 넘어, 클라우드 네이티브를 구축하는 수준에 올랐다. 클라우드 네이티브란, 클라우드가 제공하는 확장성, 탄력성, 민첩성 등의 장점을 잘 활용할 수 있도록 애플리케이션 아키텍처를 재구성하는 것을 말한다. 진정한 클라우드 네이티브 환경이 되기 위해서는 데이터 관리가 클라우드에서 진행되는 것이 중요하다. 특히 데이터 분석이 클라우드에서 진행되는 것은 거의 필수적이라고 볼 수 있으며 기업은 클라우드가 있어야 AI 모델을 훈련하고 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있다. 




생성형 AI와 클라우드의 상관관계는?


클라우드와 생성형 AI의 밀월 관계에 대해 더 자세하게 살펴보자. 일반적인 IT 서비스는 데이터를 보관, 활용, 배포하기 위한 서버가 필요하다. 과거에는 서비스 제공자가 물리적인 서버, 저장장치, 네트워크 장비 등을 직접 인터넷 데이터 센터 형태로 구축해 활용했지만, 서버의 필요성이 커지면서 서버 자원을 가져다 쓰는 ‘클라우드’의 개념이 생겼다. 클라우드 컴퓨팅을 통해 우리는 데이터 처리 및 보관과 더불어 데이터를 가공하고 소프트웨어 형태로 활용할 수 있다. 가용 자원 또한 임의적으로 늘리거나 줄일 수 있으며, 필요한 하드웨어 및 소프트웨어도 손쉽게 사용 가능하고, 국제 표준이나 보안 규격, 최신 작업 환경도 클라우드의 장점이라 할 수 있다.


생성형 AI의 성능은 ‘매개변수’에서 나오는데, 이런 막대한 양의 매개변수를 저장하고 정리하는 작업에 클라우드를 사용한다. 그리고 산업이 발전함에 따라 생성형 AI 기업들은 점차 많은 양의 매개변수를 인공지능에 탑재하고 있다. 앞서 언급되었던 IDC로도 생성형 AI를 관리할 수 있지만, 물리적인 한계와 수요 예측의 어려움으로 인해 기업은 클라우드를 더 선호하고 있다. 클라우드는 실시간으로 서버 수요를 조정할 수 있고, 저장 공간의 한계가 없어 용량을 조절하여 예산을 절감할 수 있기 때문이다. 또한 개발된 서비스도 가상 환경에서 검증을 거치고 배포할 수 있다. 


생성형 AI분야는 ‘클라우드 기업’이 앞설 수밖에 없다. 마이크로소프트와 구글, 아마존 모두 클라우드 기술을 기반으로 하여 생성형 AI 서비스를 진행중이다. 국내에서도 비슷하게 네이버가 네이버클라우드를 이용해 초거대 AI 사업을 진행하고 있다. 클라우드가 없는 AI 사업자는 상황이 어렵다. 클라우드 없이 생성형 AI, LLM만 만드는 기업들은 결국 타사 클라우드에 서비스를 탑재하는 식으로 시장에 승차해야하는 것이 현실이다.




 

마무리하며 


생성형 AI의 열기가 쉽사리 사그라들지 않고 있다. 실증적인 이론은 명확하나 상업적으로 유의미한 성과를 보이지 못했던 메타버스, NFT와 달리 생성형AI는 전 산업 영역에서 다방면의 가치를 창출하는 것에 차별점이 있어 보인다. 생성형 AI의 이미지 창작은 미술과 광고업계의 혁명을 일으켰고, GPT는 코딩, 문서작업 등 많은 영역에서 혁신을 일으키고 있다. 이 모든 생성형 AI의 뒤에는 클라우드가 존재한다. 클라우드가 있었기에 생성형AI가 존재할 수 있었고, 클라우드 덕분에 그 성장가능성이 무한해졌다고 봐도 과언이 아니다. AI모델과 서비스가 고도화되는 상황에서 겉으로 보이는 생성형 AI에만 주목하지 말고, 클라우드가 주는 강력한 인프라로까지도 시야를 넓혀보면 어떨까?





참고자료 출처

https://www.donga.com/news/It/article/all/20240229/123760378/1

https://www.cio.com/article/236487/enterprise-cloud-computing-trends.html#csidx310a17b309b6590a4f5d8f4236db624

https://www.samsungsds.com/kr/insights/cloud-cost-optimization-in-observability.html

http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=222659

https://www.ciokorea.com/news/310951


작성자: ITS 26기 강세아

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