IT 트렌드 읽는 습관
기술 트렌드 읽는 법
기술 트렌드는 부침이 많다. 작년만 해도 NFT와 메타버스가 IT 업계의 화두였는데, 올해들어 급반전하며 챗GPT가 블랙홀처럼 모든 것을 빨아들이고 있다. 오늘 주목받은 기술이 내년에도 여전히 주목받을지 장담할 수 없다는 것이다. 그런데, 반짝 등장했다 사라지지 않고 여전히 5년 넘게 화두가 되는 기술도 있다. 바로 클라우드, 빅데이터, AI가 그렇다. 또, 주목받다 잊혀졌다 다시 주목받으며 기회를 엿보는 기술도 있다. 바로 블록체인 기반의 암호화폐 비트코인이다. 이렇게 변화무쌍한 기술 트렌드는 어떻게 해석해야 할까?
▣ 기술이 어떻게 사용되고 가치를 만들어내는지 주목하라.
기술은 사용처가 있어야 빛을 발할 수 있다. 바둑을 잘 두는 알파고가 계속 바둑만 두고 있으면 가치가 만들어지지 않는다. 알파고를 만든 딥마인드라는 회사는 2010년 설립 후 2014년 구글에 5억 달러에 인수됐다. 이후 매년 AI 개발을 위해 수 십억 달러가 투자되었고 2020년까지도 적자였다. 하지만, 2021년 처음으로 1조 매출과 흑자 전환에 성공한다. 딥마인드의 인공지능은 구글의 관계사에 제공되고 바이오 산업과 챗GPT와 같은 생성형 AI 서비스를 개발하는데 이용되기도 한다. 즉, 딥마인드는 알파고를 더욱 개선시켜 인공지능을 여러 산업에 활용될 수 있는 솔루션으로 만들어 기업에 공급하는 사업을 전개하며 가치를 만들어내고 있다.
인공지능 기술은 테슬라의 자율주행차에도 적용되어 있다. 차량에 적용된 인공지능은 사람을 대신해 운전하는 것 외에도 차량 앞뒤 보행자가 부딪힐 수 있거나 다른 차량과 충돌이 예상될 때 이를 자동으로 알려준다. 또한, 신호등을 인식해 빨간불에 멈추고 녹색불에 출발을 하기도 하며, 차로 이탈 방지 기능이 자동으로 동작되기도 한다. 자동주차는 물론 떨어져 있는 차를 내 코 앞까지 부를 수도 있다. 그렇게 기술은 사용처가 있어야 가치가 발휘된다.
기술 트렌드를 읽을 때 중요한 것은 그 기술 자체가 아니라 그 기술이 사용되는 사용처에서 만들어지는 가치이다. 사용처가 많고, 다양한 가치를 만들어낼 때 그 기술은 트렌드가 될 수 있다.
▣ 기술의 원리를 알고, 사용자에게 주는 가치를 발견하라.
2022년 11월말 출시된 챗GPT는 전 세계를 떠들석하게 했다. 출시된지 6개월도 안된 서비스의 사용자가 수억명이 될 정도로 가입자는 폭증했다. 그런데, 이렇게 대단한 서비스에는 어떤 기술이 적용된 것일까? 그 기술이 기존 인공지능과 무엇이 다른 것일까? 트렌드를 정확하게 이해하려면 기술의 원리를 알아야 한다.
챗GPT는 LLM(Large Language Model)이라는 AI 모델로 만들어졌다. LLM은 바둑 기보 데이터로 학습한 알파고와 달리 인간의 언어 데이터(General data)를 기반으로 학습했다. 즉, 제한된 영역의 데이터로 학습한 것이 아니라 인류의 문명 속에서 쌓아온 책, 뉴스, 블로그, 카페 등의 공개된 언어 데이터로 학습을 했다. 이렇게 범용적인 언어로 학습한 AI보다 사람처럼 할 수 있는 것이 많다. 번역, 요약, 코딩, 수학, 문서생성은 물론 그림이나 음악, 영상까지도 제작해준다. 그래서, LLM을 통해 만들어진 AI 서비스를 가리켜 Generative AI 즉 생성형 AI라고 부른다. 사람처럼 새로운 콘텐츠를 만들 수 있는 서비스이기 때문에 그렇게 부르는 것이다.
챗GPT에 적용된 LLM은 GPT-3.5(최근에는 GPT-4로 업그레이드)며 이 모델은 2021년 12월까지 웹에 공개된 인간이 만든 문서 데이터를 통해서 학습했다. 그렇다보니 2022년 이후의 최신 정보는 없어 날씨나 최신 뉴스를 물어보면 엉뚱한 답을 한다. 모르면 모른다고 하거나 정확하지 않은 정보는 답변을 해서는 안되는데 생성형 AI다보니 아무말이라도 하는 것이다. 이를 교정하기 위해 파인튜닝이라는 기술과 데이터 그라운딩(특정 영역의 최신 데이터를 LLM에 주입)을 하는 것이다. 또한, 챗GPT 사용자의 반응을 모니터링하며 꾸준히 LLM을 개선해간다. 이를 RLHF라고 부른다. 이처럼 기술의 작동 원리를 제대로 이해해야 이 기술이 가져다 줄 수 있는 사용자 가치에 대해서도 해석할 수 있다.
챗GPT를 만든 LLM은 챗GPT와 같은 서비스에만 적용되는 것이 아니라 다양한 서비스에 응용될 수 있다. 국내의 뤼튼 테크놀로지라는 스타트업은 wrtn이라는 다양한 문서를 생성해주는 서비스를 제공한다. LLM을 통해서 구현된 서비스로 중소상공인을 위한 상품 홍보 보도자료나 블로그나 페이스북 등에 상품 광고를 하기 좋은 문구를 만들어주기도 한다. 취업생을 위한 자기소개서와 각종 공문서들도 사용자의 의도에 맞게 생성해준다. 또한, 미드저니라는 미국의 생성형 AI 서비스는 사진을 생성해준다. 스테이블 디퓨전이라고 부르는 LLM을 통해서 사용자가 명령을 내린 단어에 맞는 사진을 만들어준다. 런웨이라는 스타트업은 영상을 생성해주는 생성형 AI 서비스를 제공하고 있다. 또한, 국내의 마이리얼트립이라는 여행 정보 앱은 챗GPT 기술을 가져와 여행 상품 상담 서비스를 제공하기도 한다.
덕분에 사용자들은 챗GPT 기술을 이용해 비서나 상담사에게 필요로 하는 것을 요청하면 그에 맞게 정보, 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 즉 LLM 기술은 사람이 내린 자연어 명령을 인식해서 서비스를 안성맞춤으로 제공해줄 수 있는 사용자 가치를 만들어낼 수 있다. 소프트웨어의 사용 방법을 몰라도, 하드웨어의 작동 방식을 몰라도 명령만 내리면 자동으로 찰떡같이 사람 말을 알아듣고 서비스가 구동되는 것이다. 엑셀의 함수를 모르고, 포토샵의 사용법을 몰라도 말로 하면 자동으로 소프트웨어가 작동되는 것이다. 전자레인지 사용법을 모르고 로봇 청소기 작동방식을 몰라도 말로 명령을 내릴 수 있는 것이 LLM이 가져다 준 사용자 가치다.
이처럼 기술의 원리를 알고 그 기술이 궁극적으로 사용자에게 어떤 경험을 가져다 주고 그로 인해 새로운 고객 가치가 만들어내는지 이해해야만 그 기술이 트렌드를 만들어낼지 반짝 주목받다 사라지는 것인지 전망할 수 있다.
▣ 기술로 인한 산업 구조 변화를 읽는다.
트렌드에서 패러다임으로 시장의 판을 바꾸는 기술은 개인이나 기업을 넘어 산업과 사회에 변혁을 만들어낸다. 스마트폰이 모바일이라는 거대한 패러다임을 만들어낸 것은 스마트폰에서 구동되는 수많은 앱들 덕분에 가능했던 것이다. 멜론이 MP3P를, 인스타그램이 카메라를 대체하고, 상가수첩을 배달의민족이, 내비게이션을 티맵이, 장보기를 마켓컬리가, 거리에서 택시를 부르는 것을 카카오T가 대신함으로써 산업 전체의 변화가 만들어졌다. 스마트폰의 앱스토어가 만든 디지털 혁명이자 패러다임의 대전환이다.
하지만, 모든 기술이 그런 대전환을 만들어내는 것은 아니다. 스마트폰 이전에도 수 많은 디지털 기기들이 있었다. PDA, MP3P, 디지털카메라, PMP 등 수 많은 기기들이 있었지만 스마트폰처럼 모바일이라는 새로운 패러다임을 만들지는 못했다. 패러다임의 대전환이 만들어지려면 기술이 거대한 플랫폼을 만들 수 있을만큼 이해관계자들을 많이 참여시킬 수 있어야 한다. 스마트폰에는 앱을 만드는 전 세계의 수많은 산업별로 서로 다른 사업자들이 있고, 그 사업자들의 대상 고객들이 있어 모바일 생태계가 구축될 수 있었다.
PC 기반의 웹 역시도 마찬가지다. 2000년대부터 본격 보급되기 시작한 컴퓨터도 웹이라는 인터넷 생태계를 만들면서 전 세계의 수 많은 기업과 개인이 홈페이지를 만들어 서비스를 제공했다. 뉴스와 잡지를 보고, 영상과 음악을 듣고, 만화와 책을 보고, 사람들과 대화하고, 공동의 관심사를 가진 사람들과 정보를 나누는 서비스들이 웹을 통해서 제공되면서 커머스, 콘텐츠, 커뮤니티, 커뮤니케이션, 게임 등의 여러 산업 영역이 웹의 패러다임 속에서 구조적 변화를 겪었다.
이처럼, 기술이 우리 사회의 산업 전반에 어떤 영향을 주는지 진단하면 그 기술이 패션일지, 트렌드일지, 패러다임으로 커져갈 수 있는 존재인지를 전망할 수 있다.
기술은 기업의 성장과 기업가치를 결정짓는 중요한 요인이 된다. 애플은 나스닥 상장 기업들의 꿈의 시총이라 불리는 3조 달러를 돌파했다. 지난 10년간 이미 대기업인 애플은 12배나 성장할만큼 지속적으로 성장해오고 있다. 그런 애플의 성장에는 기술이 중심에 있다. 늘 애플은 혁신적인 기술로 고객들에게 새로운 경험과 가치를 만들어냈다. 최초의 개인용 컴퓨터, 노트북 그리고 MP3 플레이어와 스마트폰, 아이패드 더 나아가 애플TV, 애플워치와 에어팟에 이르기까지 늘 혁신적인 제품으로 시장을 선도했다. 그 중심에 기술이 있었다. 기술 트렌드의 이해에 기업을 빼놓을 수 없다.
▣ 과거에서 오늘을 배우고, 오늘의 현상에서 내일을 전망한다.
기술이 트렌드를 만들어가는 과정을 보면 닮은 꼴이 보인다. 지금의 모바일 패러다임을 가능하게 한 아이폰은 2007년 출시되었다. 사실 아이폰 이전에도 블랙베리와 PDA폰 등 스마트폰은 존재했다. 그럼에도 아이폰이 달랐던 것은 폰 전체 화면을 손가락을 이용해 자유롭게 터치하며 사용할 수 있는 혁신적인 인터페이스와 이듬해 출시된 앱스토어 덕분이다. 앱스토어는 아이폰에 누구나 앱을 개발해서 전 세계를 대상으로 서비스를 제공할 수 있게 해주었다. 애플이 공개한 API, SDK라는 툴킷을 이용해 아이폰용 소프트웨어를 쉽게 개발해 자기만의 서비스, 사업을 할 수 있게 해준 것이다. 덕분에 아이폰 사용자들은 앱스토어에서 쇼핑하듯 원하는 게임, 유틸리티, 서비스를 설치해서 어디서든 인터넷 서비스를 사용할 수 있게 되었다. 택시를 부르고, 영화를 보고, 사람들과 대화하고, 쇼핑을 할 수 있게 된 것이다. 덕분에 모바일 세상이 펼쳐졌다.
그렇게 2010년대 스마트폰은 앱스토어라는 마켓플레이스를 통해 수 많은 산업이 소프트웨어로 고객들에게 서비스를 제공할 수 있도록 해주었다. 이제 더 이상 은행을 가지 않고, 카드없이도 카카오뱅크나 애플페이로 결제를 할 수 있고, 동사무소에 가지 않아도 홈텍스로 공공 서류를 신청하고 확인할 수 있게 된 것이다.
챗GPT 그리고 LLM이라는 AI 기술 또한 그렇게 2010년대의 성공 공식을 적용해 해석해볼 수 있다. LLM은 더 이상 빅테크 기업들만의 전유물이 아니다. 클라우드 기업은 아마존, MS, 구글은 자사의 클라우드에 LLM을 솔루션화해서 일반 기업들이 사용할 수 있도록 제공해주고 있다. 또한, 메타라는 회사는 람마2라는 LLM을 상업용 오픈소스로 공개해서 어떤 기업이나 LLM을 직접 개발할 수 있도록 해주었다. 한마디로 앱스토어의 앱만들 듯이 LLM을 누구나 만들어 이용할 수 있는 마켓플레이스가 형성된 것이다. 덕분에 이런 LLM을 취사 선택, 개발해서 우리만의 AI 서비스를 만들 수 있는 기회가 열렸다. 생성형 AI는 우리의 말을 알아듣고 필요로 하는 서비스를 자동화해서 제공해준다. 한마디로 아이언맨의 자비스와 같은 나만을 위한 비서가 생기는 셈이다. 그런 비서가 업무용, 게임용, 개인용 그리고 가정용 등등 다양한 니즈에 맞게 용도별로 생길 수 있게 된 것이다. 그런 세상에는 스마트폰에서 자주 사용하는 앱처럼 생성형 AI 시장에도 자주 사용하는 서비스들이 탄생할 것이다.
웹 세상이 열리면서 구글과 네이버라는 기업이 탄생했고, 모바일 덕분에 카카오와 페이스북이 성장할 수 있었던 것처럼 AI 세상에는 또 다른 기업이 수혜주가 될 것이다. 그리고 그 기업은 AI 기술로 기업가치를 높이며 시장을 선도해갈 것이다. 그런 기업이 어떤 기술로 시장을 리딩하는지 진단할 수 있어야 기술 트렌드를 해석할 수 있다.
▣ 원천 기술은 눈사람처럼 굴려가며 큰 가치를 만들어낸다.
아이를 키우는 집이라면 세이펜 하나쯤 장만하고 있을 것이다. 책이나 포스터에 세이펜을 가져다 대면 펜에서 음악이 나오고 영어, 중국어 등 다양한 언어가 오디오로 출력된다. 아이들이 아날로그 책을 보면서 소리를 들으며 학습하고 재미를 찾을 수 있어 인기만점의 제품이다.
그런데, 세이펜의 작동 원리는 무엇일까? 세이펜은 어떻게 아이가 보고 있는 페이지의 특정 영역을 인식하는 것일까?
바로 LeapFrog Tag라는 종이 책의 오디오를 저장하는 기술 덕분에 가능하다. 이 태그는 눈으로는 보이지 않는 작은 점들의 패턴을 스타일러스 펜에 장착된 렌즈가 분석해서 책과 페이지의 특정 영역 위치를 파악하고 그 위치에서 재생될 오디오를 찾아서 펜의 스피커를 통해 출력된다. 이 태그 특허는 스웨덴의 클라우드 소프트웨어 제공업체인 Anoto Group이 가지고 있다. 스톡홀름에 있는 50명도 채 안되는 직원들만 있는 이 회사는 이 도트 패턴 기술 특허 덕분에 전 세계 350개의 파트너사를 두고 로열티 수입을 얻고 있다.
사실 이렇게 종이에 인쇄된 패턴을 인식해서 디지털 정보를 연결하는 아이디어는 QR코드에 적용된 것과 같다. 이처럼 기술은 작은 아이디어, 특허에서 시작해서 눈덩이를 키워가듯이 커다란 가치로 완성된다. 그러므로, 이미 사람들에게 잊혀진 기술이라 할지라도 그 기술이 다시 부활할 수 있는 계기와 기회는 늘 있다. 우리 뇌리에서 잊혀진 기술도 시대를 다시 만나 재기에 성공할 수도 있다. 기술 트렌드를 분석할 때에는 최신 기술 이전에 잊혀진 기술도 꺼내어 다시 보고, 이를 어떻게 재활용해서 큰 비즈니스 가치를 만들어낼 수 있을지도 함께 고려해야 한다.
▣ 기술이 기업의 비즈니스 모델을 어떻게 변화하는지 이해한다.
모든 기술은 사용자의 선택이 있어야 트렌드가 되고, 사용자가 선택하려면 기업이 그 기술을 이용해 사업, 서비스, 상품에 적용해야만 한다. 그렇게 기업과 사용자의 선택이 결국 시장을 만들어내고 그 과정에 그 기술은 트렌드가 된다.
그러므로, 기술 트렌드의 이해에 중요한 핵심은 기업이 그 기술을 선택해 어떻게 비즈니스 혁신을 해가는지를 진단하는 것이다. 기업이 기술을 제한적으로만 사용한다면 그 기술이 트렌드로 커지긴 어렵다. 사업 혁신에 적극 활용해 시장을 개척할 수 있어야 그 기술이 보편화되고 트렌드로 받아들여질 수 있기 때문이다.
아마존은 애플, MS, 구글과 함께 손 꼽히는 빅테크 기업이자 기술 기반의 혁신 기업이다. 아마존은 쇼핑몰을 운영하면서 쌓은 클라우드, 빅데이터, AI 기술을 아마존 비즈니스 모델을 다각화하고 혁신하는데 적극 활용하고 확장했다. 그렇다보니 아마존의 비즈니스 모델은 이커머스 사업에서 나오는 것이 아니라 클라우드 즉 AWS라고 부르는 아마존 웹 서비스를 통해서 발생된다. 사실 회사의 수익에 실질적, 직접적으로 크게 기여하는 영역은 클라우드 비즈니스이다. 그 클라우드 비즈니스는 쇼핑몰 사업을 하면서 확보한 기술 덕분에 가능했던 것이다.
더 나아가 클라우드 사업을 하면서 고도화하게 된 AI는 알렉사라는 AI Assistant를 만들고, 이를 에코라고 불리는 스피커에 적용해 새로운 스마트홈 사업으로 확장되는 발판이 되었다. 이제 아마존은 수 십개의 가정용 디지털 디바이스를 만들고 있으며, 그 디바이스들에는 알렉사라는 AI가 탑재되어 있다. 심지어 아스트로라는 가정용 로봇을 만들기도 했다. 그렇게 아마존은 최첨단의 IT 기술을 자사의 내부 사업 효율화에만 사용하는 것이 아니라 이를 외부 기업에 제공하며 그 자체를 사업화하며 비즈니스 도메인을 확장하고 있다. 그런 사업 확장의 핵심 축에 있는 것이 바로 4가지의 기술들이다. 클라우드, 빅데이터, IoT(Internet of Things) 그리고 AI.
기술은 도구이다. 그 기술 즉 그 도구가 트렌드가 되기 위해서는 기업과 개인이 적극, 광범위하게 사용해야만 한다. 그리고 그렇게 그 기술이 트렌드가 되어버리면 이 기술을 사용하지 못하는 기업과 개인은 도태될 수 있다. 그러므로, 도구로서의 기술을 잘 이해해 가치있게 활용할 수 있는 지혜, 디지털 리터러시를 키우는데 주저하지 말자.
※ 작가의 IT 트렌드를 어떻게 읽고 해석해야 하는지에 대해 기술한 에세이
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