시장 조사 및 컨설팅 전문기업 ABI리서치는 2022년 테크놀로지 분야 주요 시장 흐름을 담은 백서 ‘’70가지 기술 트랜드 2022‘(원제:70 Technology Trends That Will—And Will Not—Shape 2022)를 최근 발표했다. ABI 리서치는 이 백서에서 2022년 일어날 가능성이 높은 35개 트랜드와 일어나지 않을 가능성이 높은 트랜드 35개 등 70가지의 트랜드를 정리해 소개하고 있다.

로봇신문은 이 백서 내용 가운데 로봇 시장의 주요 트랜드를 발췌해 지난 2일 소개했다.(2일자 기사 참고, 제목:’2022년 전세계 이동 로봇 45만2000대 출하 전망‘). 이번에는 인공지능 분야의 주요 내용을 정리한다.

ABI리서치는 먼저 인공지능 분야에서 '타이니ML(TinyML)'의 확산과 뉴로모픽(Neuromorphic) 칩셋의 상용화를 주요 트랜드로 꼽았다.

백서에 따르면 최근들어 타이니ML이 인공지능 분야에서 큰 잠재력을 보이고 있으며, 향후 엣지 머신러닝(ML)의 상당 부분을 타이니ML이 차지할 것으로 전망된다. 타이니ML은 거의 모든 생활·산업현장 속 전자기기에 들어가는 마이크로 컨트롤러칩(MCU)에서 머신러닝 모델을 구현한다. 이 칩셋은 엣지 ML 칩셋과는 구분된다.

ABI는 올해 타이니ML 칩셋을 탑재한 디바이스의 출하대수가 12억대에 달할 것으로 전망했다. 또한 초전력 ML 애플리케이션의 확산은, 보다 많은 디바이스들이 온디바이스(on-device)상의 이상 탐지, 예방보전, 상황 모니터링 등을 위해 ML 모델을 탑재한다는 것을 의미한다는 분석이다.

뉴로모픽 칩셋의 상용화 역시 올해 주목할 새로운 트랜드다. 뉴로모픽칩(Neuromorphic Chip)은 인간의 뇌나 신경세포의 구조와 특성을 모방해 효율성을 높인 병렬 연산 인공지능형 반도체를 의미한다.

인텔이 뉴로모픽 칩셋 ‘로이히(Loihi) 2’를 내놓은 것에서 알 수 있는 것처럼 올해 뉴로모픽과 SNNs(Spiking Neural Networks)에 대한 관심이 상용 인공지능 애플리케이션을 중심으로 증대되고 있으며, 브레인칩(Brainchip),GrAI 매터랩스(Matter Labs) 등 다른 뉴모로픽 칩셋 벤더들도 주목받고 있다. 뉴모로픽 칩은 대중적인 DNNs(Deep Neural Networks)를 적용할 수 있지만 SNNs의 활용이 장기적으로 에너지 효율성과 지연시간 등 측면에서 상당한 편익을 제공할 전망이다.

ABI는 이번 백서에서 세계 여러나라들이 유럽과 중국의 뒤를 이어 인공지능의 설계, 개발 및 적용에 관한 규제들을 준비할 것이라고 예측했다. 하지만 인공지능에 관한 단일의 규제를 만들기보다는 인공지능 가이드라인, 표준, 규제 등 여러 차원에서 규제를 준비할 것으로 봤다. 인공지능에 관한 규제는 데이터의 획득, 저장, 모델의 투명성, 미래 업데이트, 법적인 책임 등 여러 측면에서 접근할 수 있다. 예컨대 EU는 일반데이터보호규제(GDPR), 윤리적인 거버넌스 프레임워크, 위험 기반의 법률 프레임워크 등에 관한 기준들을 갖고 있다.

ABI는 이번 백서에서 증강현실(AR)과 가상현실(VR) 영역에서 인공지능의 존재감이 확대될 것으로 내다봤다. 그동안 업계가 AR과 VR분야에서 인공지능의 활용에 관한 모멘텀을 찾지 못했지만 이런 추세에 빠른 변화가 일어나고 있다는 설명이다. ABI는 올해 2000만명의 액티브 사용자들이 증강현실을 위해 AI라는 지렛대를 활용할 것으로 예측했다.

애플이 HMD(Head-Mounted Devices) 시장 진출 가능성이 제기되고 있다. 하지만 ABI는 공급망의 지연 등 문제로 가능성은 높지 않다고 보고 있다. 설령 올해 제품이 출하되더라도 늦은 시점에 이뤄지기 때문에 시장에 영향을 줄 만큼 시간적으로 여유가 있는 것은 아니다라고 했다. 애플의 첫 번째 제품은 콘텐츠 제작을 위한 프로슈머 또는 엔터프라이즈급 VR헤드셋이 될 것으로 예측된다.

인공지능과 머신러닝의 역할은 미디어와 엔터테인먼트 산업에서도 중요해지고 있다. 올해 이 시장이 95억달러를 상회할 전망이다. 인공지능과 머신러닝은 특히 광고 영역에서 중요한 역할을 할 전망이다. 광고업체들은 개인화 또는 맥락적인 이해가 요구되는 광고 영역에서 인공지능과 머신러닝을 도입하고자 노력하고 있다.