[뉴스비전e 김혜진 기자] 최근 인공지능, 자율주행차, IoT 등 분야가 미래 산업으로 부각되면서 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터에 대한 관심이 늘어나고 있다.

인공지능의 머신러닝 · 딥러닝을 처리하기 위해서는 대용량의 빅데이터가 필요하고, 이러한 빅데이터를 처리하기 위해서는 고성능의 컴퓨팅 인프라가 필수적이기 때문이다.

특히 4차 산업시대를 맞아 빅데이터의 수집과 분석은 한 기업의 성패를 떠나 국가 산업의 미래를 좌우할만한 중요한 요소로 자리잡고 있다.

이러한 이유 때문에 선진국 정부와 글로벌 기업들은 인공지능 클라우드 플랫폼 산업 선점을 위해 노력하고 있다.  

전세계 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 지원 현황과 국내 현실, 향후 과제 등을 심층 분석해 본다. [편집자 주]

< 클라우드 컴퓨팅 / PSM IT Solutions >

[⑤ AI 클라우드 컴퓨팅 육성 위한 범정부 차원의 로드맵 필요]

4차 산업혁명에서 인공지능이 핵심 키워드가 되면서 산업 전반에 인공지능이라는 말이 빠지지 않을 정도로 주목받고 있다.

수많은 기업이 인공지능 관련 분야에 관심을 두면서 이 분야가 활성화되었다. 인공지능 활성화에 반드시 따라오는 기술 분야는 클라우드컴퓨팅과 빅데이터이다.

인공지능의 머신러닝을 수행하기 위해서는 대용량의 빅데이터가 필요하고, 이러한 빅데이터를 처리하기 위해서는 고성능의 컴퓨팅 인프라가 필수인데, 일반적인 기업이나 개인에게는 불가능한 자원이라 할 수 있다.

컴퓨팅 자원과 대규모 데이터 구축 등의 역량을 갖춘 업체만이 인공지능 클라우드 컴퓨팅 산업에 뛰어들 수 있다.

최근 IBM을 시작으로, 마이크로소프트, 구글, 아마존 등이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 인공지능 서비스를 적극적으로 지원하고 있다.

글로벌 클라우드 벤더들이 인공지능 클라우드 플랫폼 산업을 선점하려는 이유 중의 하나는 빅데이터 수집과 밀접한 관계를 맺고 있다.

벤더들이 제공하는 클라우드 인프라를 적극적으로 활용하게 되면 인공지능 관련 빅데이터들이 쌓이게 된다.

이러한 빅데이터들을 이용하기 위해 관련 서비스 업체들은 해당 클라우드 컴퓨팅 업체를 이용하게 될 것이고, 이러한 것들이 쌓이고, 반복되게 되면 자연스럽게 생태계 구축을 가능할 수 있다. 

영국 경제주간지 ‘이코노미스트’는 "데이터를 거머쥔 회사가 미래에 지배력이 증가할 것"이라고 보도하기도 했다.

이코노미스트는 구글, 애플, 페이스북, 아마존, 바이두, 알리바바, 텐센트 등 7곳을 유망기업으로 선정했으나 우리나라의 삼성이나 IBM이 제외했다.

데이터를 수집하고 추출 · 정제하여 의미 있는 서비스를 만들어 새로운 경쟁력을 확보하는 것이 미래사회에서는 중요하다는 것이다.

데이터를 장악한 기업은 새로운 제품과 서비스 창출을 통해 경쟁력을 높일 수 있는 중요한 수단이라 할 수 있다.

글로벌 벤더들이 앞다투어 인공지능 클라우드 플랫폼을 서비스로 내놓는 것도 이러한 빅데이터를 인공지능에 활용할 수 있는 필요성 때문이라 할 수 있다.

머신러닝 · 딥러닝은 그 분야를 오래 활용한 사람들이 아니라면 접근의 어려움이 있는데, 이러한 부분을 해결하기 위해 최근 클라우드 컴퓨팅 환경을 IaaS 중심에서 PaaS 중심으로 이동하는 것도 인공지능 클라우드 컴퓨팅의 활성화를 위한 방안인 것이다.

< cloud-computing / Ahnlab >

국내의 경우 글로벌 업체보다 시작은 늦었지만 빠르게 인공지능 시장의 성장과 맞물려 클라우드에 대한 투자를 확대하고 있다.

SK는 IBM의 왓슨 시스템에 기반을 두고 클라우드 Z를 서비스하고 있고, 인공지능으로 서비스 확장을 위해 에이브릴을 선보이고, 중국 등으로 시장을 확대해 나가고 있다.

다음 카카오도 카카오브레인이라는 인공지능 전담 조직을 구성해 최근 ‘카카오 AI 보고서’를 작성하는 등 본격적으로 인공지능 클라우드 플랫폼 시장을 위한 시동을 걸고 있다.

그러나 우리나라는 인공지능을 위한 클라우드 컴퓨팅 인프라 자원의 부족으로 인해 국내 업체들이 해외 주요 기업 인프라를 활용해 자신들이 소유한 데이터를 분석하고 있다.

한국전자통신연구원은 보고서를 통해 "우리나라도 국가 차원에서의 인공지능을 위한 클라우드 컴퓨팅 환경과 빅데이터의 구축 및 효율적 활용 방안에 대해 구체적이고 체계적인 로드맵을 세워야 한다"고 지적했다.

이어 "특히 향후 의료정보, 국방정보 등 민감한 정보에 대한 AI 활용방안을 심각하게 고려해야 하라 것"이라고 덧붙였다.

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