인공지능 기술을 확보하려는 글로벌 IT업체들간 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 이런 시장 상황에서 최근에는 인공지능 서비스를 클라우드 환경에서 제공하려는 움직임이 확산되고 있다. 클라우드 방식으로 인공지능 서비스를 제공하면 굳이 모든 기업들이 인공지능 기술을 확보할 필요가 없다. 다른 사업자가 제공하는 인공지능 플랫폼을 활용해 각자의 애플리케이션이나 비즈니스에 맞게 특화된 인공지능 서비스를 개발 또는 이용할 수 있는 것이다.

‘IEEE 스펙트럼’이 최근 인공지능 기술 및 시장 동향을 분석한 자료에 따르면 현재 아마존, 구글, IBM, MS 등 글로벌 IT업체들이 클라우드 방식 인공지능 서비스 개발 경쟁에 뛰어들고 있다. 특히 이들 기업들은 오픈소스 머신러닝 툴까지 제공하면서 인공지능 플랫폼 시장을 장악하려는 시도를 하고 있다. 아마존의 DSSTNE, 구글의 텐서플로우, IBM의 시스템ML, MS의 CNTK 등이 대표적인 오픈소스 머신러닝 툴이다. 이들 업체는 인공지능 스타트업 인수에도 발벗고 나서고 있다. 아마존(오르베우스), 페이스북(위트AI), 구글(딥마인드, 다크블루랩스, 무드스톡스, 비전팩토리, DNN리서치), IBM(알케미API), MS(스위프트키) 등이다.

이들 업체들이 지향하는 것은 인공지능 서비스를 클라우드 환경에서 제공하고 자신들만의 독자적인 인공지능 생태계를 구축하는 것이다.

▲ 딥러닝 분야 주요 글로벌 IT업체 현황(자료:IEEE 스펙트럼)

샌디에이고 소재 캘리포니아대학 인공지능그룹 소속 딥러닝 과학자인 ‘자카리 체이스 립튼’은 IEEE 스펙트럼과의 인터뷰에서 “데이터셋이 방대하면 딥러닝 기술이 다른 머신러닝 기술을 지배한다”며 시장 분석이나 언어 번역과 같은 서비스를 제공하려는 업체들에게 딥러닝의 장점이 크다고 소개했다. 인공지능 업체들이 관심을 갖고 있는 대표적인 기술로 딥러닝 기술이 떠오른 것이다. 그는 클라우드 기반 딥러닝 서비스를 활용하면 기업들이 간단하게 클라우드 서비스를 선택할 수 있으며 온라인을 통해 자신들의 서비스에 맞는 API를 확인할 수 있다고 언급했다.

자키라 체이스 립튼에 따르면 클라우드 방식 머신러닝 서비스 시장은 두가지 요인에 영향을 받는다. 첫째, 머신러닝 기술의 발전으로 다양한 문제를 해결할 수 있는 능력이 제고되면서 머신러닝에 대한 수요가 지속적으로 증가하는 것이다. 둘째, 모든 기업들이 독자적으로 인공지능 전문인력을 고용할 수 없다는 인력풀의 한계다. 이미 구글, MS, 페이스북 등 글로벌 기업들이 인공지능 전문가를 대거 영입하면서 스타트업들은 인공지능 개발 인력을 충원하는 데 어려움을 겪고 있다.

현재 상용화된 머신러닝 애플리케이션들은 대부분 ‘지도학습(Supervised Learning)’ 방식의 알고리즘에 의존하고 있다고 한다. 지도학습 방식의 머신러닝은 모방이나 정해진 사례 및 규칙에 따른다. 그동안 인공 신경망은 대량의 데이터에 의존하는 지도학습 기술의 가장 성공적이고 대중적인 방식으로 알려져 있다. 인공신경망은 정보를 복수의 노드(뉴런)에 통과시킴으로서 학습하는 방식이다. 노드들은 서로 네트워크로 연결되어 있으며 레이어를 형성하고 있다. 역사적으로 보면 입출력 레이어와 추가적으로 숨겨진 뉴런의 레이어를 통해 네트워크를 훈련시키는 게 가능했다.

립튼에 따르면 딥러닝은 뉴런의 멀티 레이어를 통해 다음 단계로 발전해 왔다. 각 레이어상에 존재하는 네트워크는 데이터 포인트간의 추상적인 관계의 대표성을 성공적으로 학습할 수 있다. 충분한 레이어와 노드의 도움으로 딥신경망(DNN)은 제 기능을 수행할 수 있다는 설명이다.

인공지능 스타트업들은 대기업들의 주목을 끌기위해 자신들의 딥러닝 기술을 적극 홍보하고 있는데, 이는 인수 합병의 대상이 되려는 목적이 크다. 세일즈포스닷컴과 트위터는 최근 인공지능 스타트업인 ‘메타마인드’와 ‘웨트랩(Whetlab)‘을 각각 인수했다. 스타트업 인수를 통해 글로벌 IT기업들은 인공지능 전문 인력을 더욱 보강하는 효과를 누리고 있다.

물론 전문적인 인공지능 시장을 공략하려는 스타트업들도 있다. 샌프란시스코에 위치한 ‘엔리틱(Enlitic)’은 딥러닝 기술을 활용해 질환의 증후를 찾으려는 기술을 개발하고 있다. X-레이와 MRI 사진을 통해 질병을 진단하는 인공지능을 개발하는 것이다. 캘리포니아 마운틴뷰에 위치한 ‘아톰와이즈(Atomwise)’라는 기업은 딥러닝 기술을 활용해 신약을 개발하려는 시도를 하고 있다.

또 다른 스타트업들은 보다 광범위한 응용 분야를 갖고 있는 플랫폼 개발에 힘쓰고 있다. 시애틀에 위치한 '데이토(Dato)'는 딥러닝 툴킷을 개발해 제공 중인데 현재 시스코, 페이팔 등의 개발자들이 사용하고 있다. 뉴욕에 위치한 스타트업 ‘클래리파이(Clarifai)’는 이미지와 비디오를 필터링하고 태깅하는 인공지능 기술을 제공하고 있다. 여행 사진 전문사이트, 부동산중개사이트 등이 이 기술의 중요한 수요처가 될 것으로 보인다.

‘네르바나 시스템즈(Nervana Systems)’라는 스타트업은 최적화된 딥러닝 플랫폼에 승부를 걸고 있다. 이 플랫폼은 GPU 하드웨어 기반의 신경망에서 최적의 결과값을 제공할 수 있다고 한다. 여기서 더 나아가 네르바나는 딥러닝의 성능을 높여줄 수 있는 특화 칩의 개발을 추진하고 있다.

글로벌 기업들의 등살에 인공지능 사업을 포기하는 업체도 나오고 있다. 캘리포니아 퍼시피카에 위치한 '에어잣츠 랩스(Ersatz Labs)'는 지난해 펀딩에 실패하면서 클라우드 방식 머신 러닝의 개발을 포기했다. 도저히 골리앗과의 싸움에서 승산이 없다고 판단했기 때문이다. 올해 구글 I/o컨퍼런스에서 구글은 텐서 플로우를 지원하는 인공지능 전문 칩인 'TPU(Tensor Processing Units)'를 공개했다. 구글과 같은 글로벌 기업이 인공지능 전문 칩까지 내놓으면서 인공지능 분야 스타트업들은 독자적으로 생존하는게 더욱 힘들어졌다.