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by Jinsoo Jan 14. 2024

CES 2024 스케치

Generative AI 시장의 시작과 메타버스의 하락

이번 CES의 키워드는 AI, 모빌리티, 로봇으로 생각되었다. 기술의 발전과 쇠퇴를 잘 보여주는 해였다는 느낌이다. Gen(Generative) AI의 급격한 부상과 메타버스의 하락이 특히 대비되었다. 개인적으로는 Gen AI로 작년보다 훨씬 다양한 분야에서 새로운 기술과 Use case를 보여줘 재미있었다. 작년의 큰 주제였던 메타버스는 이제 더 이상 용어조차 찾아보기 힘들었고, AR/VR기기 또한 침체된 분위기로 전시회에서 관심은 미미했다. 곧 출시되는 애플비전프로의 결과에 따라 시장은 바뀔수도 있을 것 같다. 모빌리티도 몇년전 화두였던 자율주행은 침체된 시장 분위기로 전면에 내세우는 회사는 많이 없었다. 하지만, 그 자리를 건설현장 등의 Vertical Mobility나 SDV(Software Defined Vehicle) 등이 채운 것 같다. 로봇 분야도 소셜로봇은 자취를 많이 감추었고 그에 비해 작년에 잘 안보이던 4족 보행로봇은 초기 Use case들을 조금 보여줬다.

[AI] Gen AI의 다양한 Use Case의 시작

최근 5년간 AI는 CES의 항상 중심이었다. 올해도 AI 기술은 모든 서비스에 적용되어 있는 것을 느꼈다. 특히 2022년말 출시된 ChatGPT 이후 많은 Gen AI 서비스들이 나왔다는 것이 인상 깊었다. Gen AI는 사용자 인터페이스와 Communication의 방식을 Easy, Simple, Creative하게 만드는 특징을 가지고 있어 새로운 서비스 UX에 매우 큰 영향을 미치고 있었다. 또한, Gen AI는 데이터를 좀 더 빠르게 가치있게 만드는 특징을 가지고 있는 것 같다. 보고 읽고 요약하고 번역하고 트라블 슈팅하는 등 다양한 기능을 쉽게 제공하고 특히 사용자의 Intention 파악과 다양한 시나리오를 제공 가능하다는 측면에서 서비스의 질을 높이기 쉬워진 것 같다.

1. 빅테크들의 Gen AI 적용 서비스

구글이 몇가지 Gen AI 서비스를 내놓았는데 좀 재미있었다. "유투브 크리에이터"는 현재 베타 서비스 중인데 크리에이터가 동영상을 캡쳐하고 에디팅하고 공유하는 것을 쉽게 만들수 있는 서비스이다. 에디팅을 할 때 오디오를 Clear하게 하고, Caption을 넣어주는 Gen AI 기술이 적용되었다. 또한, Duet AI in Google workspace는 두가지 Use case가 시연되었는데 하나는 이메일 쓸 때 누구에게 무슨 메일 보낼꺼야 짧은 글을 주면, 그 의도에 맞추어서 이메일을 만들어준다. 형식도 비즈니스, 친근하게 등으로 변경도 가능하다. 하나는 Google sheet에 라스베가스에서 와이파이가 있는 일할 수 있는 커피숍과 운영시간 알려줘하면 엑셀로 정리가 되는 시나리오였는데, 점점 우리의 생활로 Gen AI가 들어오는 것을 느낄 수 있었다.

아마존은 발화할 때 “Alexa, Let’s chat” 하면 Gen AI 서비스가 실행되는데 예전에 질의응답의 형식보다는 대화를 좀더 부드럽고 다양하게 이어나갈 수 있게 만들었다. 특히 Social Robot인 Moxie와 대화하는 모습이 인상적이었다.

삼성은 NQ8 AI Gen Processor를 통해 8K로 Upscaling하고, 모션을 좀더 부드럽게 하고, 목소리는 더 쉽게 들리게하는 ai 기술을 적용했다. 실시간 대화를 번역해서 통화할 수 있는 서비스나 자동으로 Caption을 넣어주는 서비스 등을 On device에서 구현했다.

아마존 AWS는 Gen AI를 위해 Foundation Model 학습과 추론을 위한 Infra, LLM과 Foundation Model을 위한 개발 툴, Application까지 Gen AI 밸류체인 전체를 Cover하고 있는 점이 인상 깊었다. 아마존은 직접 칩 개발부터, 모델 개발, 다양한 LLM 모델(LLAMA2, Claude, Stable diffusion 등 총 6개)의 Customization(Fine tunig, RAG(Retrieval Augmented Generation), Pre training)을 쉽게 할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 Guardrail이라고 하여 책임있는 AI를 위한 서비스도 제공하고 있었는데, 실제 Gen AI 구현을 위한 노력이 보였다. Amazon Q라는 Gen application를 개발자, 전문가, B2B, 컨택센터 용으로 보유하고 있는 점도 새로웠다.

내년 CES에는 구글, MS, 아마존의 치열한 Voice assistant경쟁이 있던 CES 2019와 같이 구글, MS, 아마존, OpenAI의 치열한 전시장 내의 파트너쉽 경쟁이 있지 않을까 한다.

2. 스타트업들의 Gen AI 서비스

스타트업의 서비스들 중 Translation과 Note taking을 하는 회사들이 좀 보였다. HIDock은 ChatGPT 기반의 Audio 기계로 Note taking과 Summary를 제공했다. Plaud AI는 스마트폰 뒷면에 붙이는 카드형태의 작은 기계로 아이폰의 Note taking을 해준다. 2023년 7월 출시된 이후에 $5.5M의 프리오더를 가지고 있다. 짧은 시간 내에 매우 빠른 매출을 올리고 있어 관심이 집중되었다.

또한, Digital Asset을 만들 때 Chatting 형식으로 3D Asset을 만드는 회사들도 눈에 보였다. 아직 Text to 3D 분야는 기술 초기 단계로 Use case는 게임회사들의 게임 캐릭터, Asset이나, 제조산업의 Digital twin을 할 때 활용되었다.

imki라는 프랑스 패션 스타트업은 현재 7개 럭셔리 브랜드 고객 대상으로 옷을 디자인 해주는 서비스를 제공하는데, 회사 내에 패션, 원단, AI 전문가들이 있어서 실제 제조 공정에서 발생하는 문제까지 다 고려하여 디자인을 하고 있었다. 스테이블 디퓨전 기반의 파인튜닝한 모델을 사용하고 있고, 실제 Domain Knowledge를 반영한 모델이 강점이라고 한다. 기존 디자이너의 저항이 있지만, 기존 패션회사들이 18개월 걸리는 출시일을 3개월로 단축시키는 것이 가능해 시장의 트렌드를 주도할 수 있는 차별화된 강점이 있다고 한다.

커머스 분야에서 사용되는 다양한 사진 이미지를 쉽게 만들어주는 서비스도 다수 있었다. 얼굴과 이미지만 제공하면 합성을 통해 커머스용 이미지를 자동으로 만들어주었다.

파운데이션 모델은 Text 영역은 ChatGPT를 거의 쓰고 있지만, 이미지영역은 달리3, Diffusion 모델을 쓰는 등 좀 다양한 것 같다. 하지만, 많은 회사들이 파운데이션 모델 종류에 상관없이 만들 수 있는 Model-agnostic 이란 이야기를 많이 하고 있었다. 향후 Model vs. Application의 방향도 재미있을 것 같다.

Gen AI 스타트업은 Vertical 영역에서 서비스하는 경우가 많았고, 특히 Domain Knowledge와 데이터가 많을수록 서비스가 더 인상 깊었던 것 같다.

3. Gen AI에 대한 하드웨어 고민

Gen AI 서비스 적용을 위한 하드웨어에 대한 고민이 느껴졌다. 로봇, 스마트글라스, 최근에 인기를 얻고 있는 Rabbit의 R1 등 Gen AI의 서비스를 좀 더 잘 적용하게 만들 수 있는 하드웨어 디바이스에 대한 고민이 있었다.

특히, 아무 생각이 없었는데 스마트글라스를 메타, 아마존 등 Big Tech에서 하는 것을 보고 놀랐다. 메타는 Rayban이라는 안경회사와 협력해서 만들고 있었고, 아마존 AWS는 직접 만들고 있다. 특히 AWS가 하드웨어를 직접 한다고 해서 많이 놀랐다. 대부분 카메라로 사진, 동영상 촬영이 가능하고, 대화도 되는 기능을 제공했다. 예전처럼 무겁고 크고 보기 불편하지 않고 기능도 레코딩과 대화 정도에 집중하여 가볍고 Look good 하게 보이는 패션 안경으로서도 괜찮을 정도로 디자인에도 신경을 썼다. 애플와치처럼 스마트글라스 시장도 Gen AI 또는 Tech 회사 들이 들어갈 수 있는 공간이 열리지 않을까 하는 생각을 했다.

정말 좋은 기회로 스탠포드 교수이자 AI Fund의 파트너인 Andrew Ng와 이야기 할 기회가 있었는데, Gen AI 투자는 Application에 집중하고 있다고 한다. 스타트업에게 중요한 시장은 application 영역이고 시장사이즈도 infra, middle area보다 훨씬 크다고 계속 강조해서 이야기 했다. 특히 Vertical에서 니즈를 찾고 Domain Knowledge가 중요하다고 강조했다. 물론 많이 듣는 이야기이지만, 구루에게 들으니 정말 그런 것 같았다.

[모빌리티] Car is New Computing Space

모빌리티는 최근 2-3년 정도 정말 많이 분위기가 바뀐 것 같다. 예전 최대 화두였던 CASE(Connected, Autonomous, Sharing, Electrification) 용어는 보이지 않았고, 특히 자율주행 관련한 회사들이 많이 보이지 않았다. OEM 조차 자율주행 관련 서비스를 말하지 않았다. 유일하게 모빌아이만 Level 4 로보택시를 선보였을 뿐이다. 최근의 자율주행 관련 암울한 시장 분위기가 반영된 것 같다. 자율주행 회사인 크루즈의 사고로 인한 샌프란시스코의 운행중단 명령/구조조정, 테슬라의 많은 사고 등 실제 자율주행에 도달하기까지는 많은 어려움을 직면하고 있다는 것을 이제 사람들이 느끼고 있었다.

모빌아이 부스에서 오래있으며 질문을 많이 했는데, 정말 잘하고 있다는 생각을 했다. 모빌아이는 오랜 기간동안 ADAS에 집중하여 자율주행 각 단계에 맞는 다양한 솔루션을 가지고 있기 때문에 현재와 같은 자율주행 시장의 불황에도 다양한 프로덕트 라인을 통해 사업을 지속할 수 있었다. 또한, Level 4 로보택시의 경우 2025-26년 정도에 출시를 예상하고 있다고 말하며 실제 고객도 폭스바겐, 쉐플러 등 5개 정도를 보유하고 있다고 했다. 이번 부스에서 보고 놀란 것은 라이다를 자체 생산하고 있었는데, 몇 년 전 CES에서 카메라만 가지고 자율주행을 할 수 있다고 비전에만 집중하는 회사였는데, Level 4를 만들기 위해 라이다의 필요성에 대해 느끼고 있다고 말한점이 인상 깊었다. 모빌아이는 자율주행 각 단계의 솔루션의 스펙, 차별성, 그리고 현재 협력하는 고객까지 다 보여주고 있어, ADAS 및 자율주행 분야에서는 정말 많은 자신감을 느낄 수 있었다. 또한, 재미있었던 것은 매핑에 관한 것인데, OEM에 납품된 모빌아이 솔루션을 통해 전 세계의 지도를 HD Map으로 만들고 있었다. 미국은 90% 이상의 도로를 Cover했고, 일본, 프랑스, 이스라엘 등에서 계속 데이터를 모으고 통합하여 자동으로 만들고 있다고 한다. 실제 자율주행 솔루션 판매를 위해서는 자율주행 기술뿐만 아니라, 양산을 위해 필요한 다양한 경험과 노하우가 매우 중요하다고 강조한 것이 인상적이었다(각 나라의 도로환경, 문화, 법 등에 대한 실제 구현 경험, 다양한 OEM의 실제 양산 경험)

침체된 자율주행 시장으로 라이다 관련 회사들도 정말 많이 줄은 것 같다. 한때 수십개로 컨벤션을 도배했던 라이다 회사들이 헤사이, 루미나, 이노비즈, 한국의 SOSLAB 정도 보였다. 예전 1위 라이다 회사였던 밸로다인이 아우스터에 인수합병되는 등 업계는 살아남기 위해서 노력하고 있었다.

이번 컨벤션에서는 SDV(Software Defined Vehicle) 관련 이야기가 많이 되고 있었다. 특히, 현대차의 경우 SDV를 강조하고 있었다. 모바일과 같은 UX에 익숙한 고객들에게 자동차의 UX는 너무 고정되고 Old하다. 이러한 문제 해결을 위해 SDV의 필요성이 증가하고 있다. 기존 레거시 차량의 제어기가 50-70개 정도인데, 이 많은 제어기로는 소프트웨어를 업데이트하는 것은 불가능하다. 테슬라도 현재 3개의 통합제어기를 가지고 있는데, 현대차도 인포테인먼트, 자율주행, 커넥티비티, 바디편의의 중 하드웨어 덜 종속적인 기능을 하나의 통합제어기로 만들어 고객이 원하는 서비스를 빠르게 제공한다고 한다.

Amazon은 모빌리티에 집중하는 것처럼 보였는데, Amazon for automotive 부스를 통해 차량의 각 단계(차량 Pre sales –> finance and 구매 –> 차량협상 –> 제조 –> 개발 –> 최적화 –> Vehicle experience)에 맞는 AWS 기반의 많은 스타트업들과 차량 관련 서비스를 보여줬다.

모빌리티 분야도 Gen AI 관련 기술이 많이 적용되고 있었다.

AWS와 현대는 LLM 기반의 차량용 엑스퍼트 서비스를 보여줬다. 차량 캐비닛 오른쪽에 들어가는 차량 설명서와 다양한 인포테인먼트 서비스를 LLM 기반으로 서비스를 만들었다. AWS는 BMW 차량내에서 “Question about my car”로 LLM을 발화했고, 다양한 차량의 기능 설명이 시연되었다. 현대차는 자체 LLM을 보유하고 차량에 적용한다고 하여 약간 놀랐다.

Helm AI는 자율주행을 위한 Corner Case를 Gen AI를 통해 생성하여 학습하고 있었다. 실제 이미지를 안개, 비, 스모그, 눈 등이 오는 환경으로 변화하고, 다양한 Corner case들을 시뮬레이션 하여 모델을 만들고 있었다. LLM 기반으로 시나리오를 만들고 이것을 시뮬레이션하는 방식으로 사람의 손이 덜 들어간다고 했다. 재미있었던 것은 모빌아이에 Generated image 학습에 대해 물어보니, 자기들은 해봤는데 결과가 안 나오기 때문에 안 된다고 했다. 모빌아이는 Validation 정도에만 사용한다고 했다.

North hall에서 제일 매우 재미있었던 전시는 존디어의 Autonomy 서비스였다. 기존의 트랙터에 자율주행을 위한 장치를 부착하면 모바일을 통해 자동으로 트랙터가 정해진 텍사스 농작지를 이동하는 모습을 라이브 데모로 보여줬다. 현재 24개가 테스트중이고 온 보딩도 새로운 트랙터는 10-15시간이면 가능하다고 한다. 농작지에서 만나는 다양한 코너케이스(이상한 돌, 사건) 등도 해결하는 모습을 보였다. 실제 자율주행에서 해결해야 하는 다양한 코너케이스가 상대적으로 적은 것도 Autonomy를 잘할 수 있는 강점이라고 했다. 미국은 노동력 부족현상이 심하고, 땅이 매우 크기 때문에 충분히 사업성이 있을 것으로 본다고 했다.

이외에도 다양한 OEM의 컨셉카가 소개 되었고, 그 중에서는 소니가 모빌리티 진입을 위해 만든 소니혼다모빌리티 Afeela를 출시한 것이 좀 새로웠다. MS와 협력을 통해 Gen AI 기술이 In-vehicle experience에 적용되는 것을 강조하고 있었다. 기아의 Purpose Vehicle인 PV1의 앞바퀴가 90도 돌아가는 PV1 실제 시연도 신기했다.

[Robot] 소셜로봇의 하락과 B2B 로봇의 시장 초기 진입

로봇도 인상깊게 봤는데, B2C 로봇은 많이 줄어들었고, B2B 고객을 대상으로 하는 로봇이 많이 나왔다. 종류로 보면, 4족 보행 로봇, 휴머노이드, 소셜로봇, Mobile 로봇으로 구분되는 것 같다.

예전에는 보기 힘들었던 4족 보행 로봇이 제법 많이 보였다. 특히 Unitree라는 중국로봇회사와 이야기를 많이 했는데, 애완용 로봇과 산업용 로봇을 만들고 있었다. 애완용 로봇의 가격은 $3,000 정도이고 8,000대 정도 팔렸다고 하고, 산업용은 $70,000 정도라고 했다. 산업용의 대부분 고객은 구조, 화재 등 Inspection이 Use case이라고 한다. 대부분의 산업용 4족보행 로봇은 보스톤 다이나믹스 로봇과의 차별점을 물어보면, 대부분 반 이하의 가격과 Customization을 이야기 하였다.

모바일 로봇은 대부분 Delivery를 위한 용도였다. Ottonomy는 3년간 계속 CES에서 봤는데, 현재 150대의 모바일 로봇을 커머스, 배달 회사등과 POC 중이라고 한다. 인도 베이스의 회사로 본사는 미국인데 현재 Series A를 한다고 해서 물어봤는데, 생각보다 낮은 밸류에 놀랐다. 그 외에도 공사현장에서 자재를 배송하는 로봇, 계단을 올라갈 수 있는 모바일 로봇 등 회사를 볼 수 있었다.

휴머노이드도 Enchated Tools, Kepler, Unitree 등에서 나왔다. 휴머노이드라고 말해야할지 모르지만, Enchanted Tools는 정말 인상 깊었다. 만화 모양의 귀여운 얼굴, 바퀴 대신 하나의 발란스 볼을 통한 이동과 손가락 4개로 3KG까지 들 수 있는 기능까지 2025년 출시 예정이다. 실제 이동도 시켜보고 대화도 해보니 꽤 괜찮았다. Kepler, Unitree 등의 찐 휴머노이드 로봇은 구조물을 통해서 유지가 되는데 자유로운 손 움직임, 불규칙한 곳에서의 보행, Hand-eye coordination(눈을 통해 손제어), 물건 나르는 것 등 사람과 비슷하게 행동하고 인식되는 것을 목표로 한다.

수영장 청소 로봇회사가 3개가 나왔는데, 수영장 청소 시장이 꽤 고객들에게는 Painful하고 니즈가 있는 시장인 것 같았다.

2022년 전만 해도 정말 많은 소셜로봇들이 전시되었는데, 정말 많이 없어졌다. 기존의 로봇은 한정된 대화주제, 인식율, 가격 대비 Voice assistance와 차별화된 가치를 제공하지 못하였기 때문에 시장에서 많이 힘들었다. 하지만, Gen AI를 통해 커뮤니케이션이 쉬워지고 대화의 분야와 형식도 다양해 졌기 때문에 이쪽 분야도 향후에 다시 성장 가능하지 않을까? 하는 생각도 들었다. 특히 Gen AI의 LLM을 통해 기존의 Decision tree 방식이 아니라 시나리오를 만들고 그 중에 최고의 시나리오를 선택해서 대응하는 방식은 로봇의 Communication 방식을 정말 많이 바꿀수 있을 것 같다.

[스마트홈] 스마트홈의 새로운 모습을 보여주지는 못함

스마트홈은 몇 년전부터 더 이상 새롭지 않았다. 항상 강조하는 Connectivity와 Intelligence는 스마트홈에 이미 많이 적용되어 있고 매년 컨셉이 비슷하여 새롭지 않았다. 다만, 이번 CES에서는 환경, 지속가능경영을 강조했다는 점이 좀 색다른 포인트였다. 그래도 가정내 로봇인 삼성의 볼리, LG의 스마트홈 AI 에이전트는 스마트홈에서 로봇이 왜 중심이 될 수 밖에 없다는 것을 보여준 것 같다. 특히, Gen AI로 인하여 단답형 중심의 Communication이 점점 자연스러운 대화로 발전하고 있어 미래에는 더 중요한 역할을 하지 않을까 하는 생각이 들었다. On-device AI를 위한 칩과 OS 정도가 작년과 다른 포인트였던 것 같다. 몇 년전에 모든 가전회사에 적용되었던 Voice Assistant는 이제 더 이상 스마트홈의 핵심 기능이 아니었다. 결국 Voice Assistant가 고객에게 가치를 주지못했다는 뜻인데, Gen AI의 등장으로 어떻게 발전할 수 있을지가 궁금하다.

CES에서 한국의 중요성 증대

많은 분들이 이야기 하지만, 한국 회사들이 정말 많이 나왔고, 혁신상도 많이 받았다. 투자를 하는 입장에서 보면, 최근에 유레카관에서 한국 스타트업의 퀄리티가 다른 나라보다 좋은 회사들이 많다고 느꼈다. 프랑스는 잘하고 관심이 가는 회사들이 많이 있었지만, 일본, 대만, 이스라엘은 부스에 나온 회사만 보면 예전보다 기술력이 있어 보이지는 않았다.

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개인적으로는 이번 CES를 보면서 시장의 변화와 그에 따른 각 회사의 성장과 실패를 느낄 수 있었다. 시장의 트렌드가 2-3년만에 확 바뀌는 경우에 관련 산업군이 어떻게 되는지도 잘 보여줬던 것 같다. 시장은 정말 무섭다고 느꼈다. 결국 단기간의 트렌드가 아닌 메가트렌드가 중요한 것 같다.

Gen AI는 분명 새로운 기회를 만들고 있는 것 같다. 기술과 서비스 측면에서도 모두 기회가 있는 것을 느꼈다. Big Tech가 너무 잘하기 때문에 Model, middle 영역에서 잘하기는 쉽지 않겠지만, Application 영역에서는 기회가 분명 있을 것이다. Vertical에 집중한 application 영역에서 Domain Knowledge와 Data로 차별화된 강점을 만들어나간다면 새로운 성장을 만들 수 있지 않을까 하는 생각이 들었다. 내년 CES에는 Gen AI 기반의 다양한 Assistant 서비스(Copilot, Autopilot), Native Gen AI 서비스들이 나올 것을 기대해 본다.

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