[IT린이] 내가 보려고 만든 IT 랜덤 상식 06
구글 광고 사업, 구글과 정말 작별할까?
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내가 보려고 만든 IT 랜덤 상식 6번째 글, 재밌게 즐겨 주세요 :)
목차 ( 보고 싶은 주제만 쏙쏙 골라 가셔요! )
구글 광고 사업, 구글과 정말 작별할까?
한글과컴퓨터, 우리가 알던 '한컴'이 아니다
그냥 AI와 초거대 AI는 무엇이 다를까?
구글 광고 사업, 구글과 정말 작별할까?
A: 반독점법 위반 소송을 피하기 위한 해결책? 알파벳은 공식 부인
구글 모기업 알파벳이 광고사업 부문을 분사할 것으로 알려졌다. 지난 2020년 10월, 미국 법무부가 구글을 대상으로 반독점 소송을 제기한 것에 따른 해결책으로 보인다. 도대체 구글이 어떤 것을 독점하고 있는 건지 간단히 알아보도록 하자.
알파벳은
1) 온라인 광고 경매소 운영 (광고 공간 제공 및 배치)
2) 직접 광고 공간 판매 (유튜브 등)
이 2가지 사업을 운영 중이다.
이게 뭐가 문제냐면, 광고주가 유튜브에 광고를 내려면 무조건 알파벳의 온라인 광고 경매소를 거쳐야 한다 (= 알파벳 외 다른 온라인 경매업체를 통해서는 유튜브의 광고 공간 확보 불가)
따라서, 미국 법무부는 알파벳의 사업 행태가 시장을 왜곡하는 반독점법 위반에 해당한다고 판단했다. 이에 구글은 해당 사업을 구글로부터 분리 + 알파벳의 자회사로 설립하는 전략을 택한 것으로 보인다. 물론 알파벳은 사업 분리 가능성을 공식적으로 부인했으나, 미국 정치권에도 알파벳이 온라인 광고시장에서 지배적인 위치를 악용하고 있다는 여론이 형성된 시점에서 구조적 변혁은 불가피할 것으로 보인다.
한글과컴퓨터, 우리가 알던 '한컴'이 아니다
A: SaaS + 메타버스 + 위성 신사업 통해 기존 오피스 사업에서 진화 중
지난해 8월, 한컴에 김연수 대표 취임 후, 한컴은 SaaS, 메타버스, 위성 사업을 적극적으로 추진 중이다. 기존의 오피스 문서 사업에서 벗어나 사업 포트폴리오 다각화를 하기 위한 노력으로 보인다. 각 사업 영역에서 적극적인 M&A, 투자 전략을 통해 글로벌 솔루션 기업이라는 목표에 더욱더 가까워지고 있다.
1) SaaS 문서관리 솔루션 => KDAN Mobile 인수 통해 포지셔닝 가속화
싱가포르 법인 한컴홀딩스를 통해 글로벌 SaaS 기업 KDAN Mobile(이하 KDAN)을 인수했다. 약 200억 원을 투자해 약 30%의 지분을 확보했다. 2009년 대만에서 설립된 KDAN은 약 670억 원 규모의 기업 가치를 가진 기업이다. 모바일 PDF 솔루션, 전자서명솔루션, 모바일 애니메이션 솔루션을 보유하고 있으며 매출의 80%가 북미와 유럽에서 발생한다.
2) 메타버스 => 신세계, 싸이월드제트와 제휴 통해 메타버스 플랫폼 구축
한컴은 최근 신세계와 메타버스 플랫폼 구축 및 운영을 위한 전략적 협력 체계를 구축했다. 신세계로부터 지분투자까지 유치하며 협력을 지속할 예정이다. 또한, 한컴은 싸이월드를 운영 중인 싸이월드제트와도 제휴했다. 한컴이 제작한 메타버스 플랫폼 '싸이타운' 앱을 싸이월드 앱과 연동했으며, 이용자는 플랫폼에서 소규모 미팅이나 세미나를 개최할 수 있다. 이후 플랫폼 내 토큰 이코노미 등 이용자들의 경제활동을 지원할 예정이다.
3) 위성 사업 => 영상 데이터 가공 B2B 솔루션 준비
한컴은 지난 5월 25일 미국 케네디 우주센터에서 국내 첫 지구관측용 민간 위성인 '세종 1호(Sejong-1)'를 발사했다. 한컴은 위성을 통해 얻은 영상 데이터를 가공해 이를 필요로 하는 기업에게 판매하는 B2B 솔루션을 준비 중이다. 2023년 하반기까지 총 5기의 인공위성을 발사하는 것이 목표이며, 5년 내 50기 이상을 발사해 군집 위성 체계를 구축할 예정이다.
그냥 AI와 초거대 AI는 무엇이 다를까?
A: 엄청난 양의 데이터와 매개변수를 학습시킨 AI, 빅테크만 진입 가능한 영역
2020년 OpenAI가 GPT-3을 최초로 발표하며, 이후 여러 빅테크 기업들도 차례로 초거대 AI를 발표했다.
구글의 LaMDA 2, Deepmind의 gopher, 메타의 OPT-175B, MIcrosoft 와 NVDIA와 공동 개발한 MT-NLG 가 그 예다. 국내 기업도 마찬가지다. 네이버의 HyperClova, 카카오의 KoGPT, LG의 Exaone이 그 예다.
작년에 OpenAI가 만든 AI 시스템 DALL-E-2를 아시나요?
https://www.youtube.com/watch?v=X3_LD3R_Ygs
이 영상은 DALL-E-2의 활용사례 10가지를 알려주는데 공통된 1가지 원리는 글로 된 명령어의 맥락을 이해하는 것이다. 내가 쓰다 만 글을 완성할 수도, 웹 사이트 레이아웃을 만들 수도, 기존에 존재하지 않던 이미지를 만들어 낼 수도 있다. 예를 들어, '수영장에 홍학 이미지를 추가해줘'를 명령하면, 수영장 내부에 있는 홍학은 튜브로, 외부에 있는 홍학은 실제 동물로 묘사된다. 이와 같은 맥락을 이해하기 위해서는 엄청난 양의 데이터와 매개변수가 필요할 것이다.
그럼 이걸 누가 만들까? 1) 엄청난 연구개발비 2) 엄청난 데이터를 확보한 기업만 만들 수 있다.
빅테크이거나 대기업의 IT계열사인 경우가 거의 대부분이다. 네이버만 해도 HyperClova를 개발하기 위해 지식인, 웹문서, 카페, 블로그 등의 데이터를 학습시켰다. 뉴스 50년 치, 블로그 9년 치의 데이터를 정제하는 데만 해도 돈이 많이 들었을 것이다. 스타트업이 특정분야 AI 개발에 몰두하는 이유이기도 하다. 피지컬 차이가 너무 크다.
초거대 AI라는 표현보다 LLM (large language model), NLP (natural language processing)라는 말을 사용하기도 하다. 초거대 AI는 인간의 언어를 이해하는 데에 중점을 둔 범용적 AI이니까. 물론 매개변수를 미세 조종하여 특정 분야 AI로 커스터마이징할 수도 있다. "뭐라고 써야 검색이 잘 될까" 고민하는 시대는 이제 지난 것 같다. 이젠 AI가 철학 논문도 쓰고, 코딩도 한다는데,,,이러다가 정말 인간 일자리가 없어질까봐 두렵다.
