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하이프사이클로 살펴본 미국 AI 산업의 발전상
2019-12-24 김경민 미국 실리콘밸리무역관

- 미국은 세계 10대 인공지능 기업에서 8개를 차지하는 등 AI 분야에 세계 최고 경쟁력을 보유 –
- AI는 증강지능, 챗봇, 머신러닝 등으로 산업계 전반에 영향 미쳐 –




□ AI 시장

○ 미국의 AI 시장
    - 통계전문기관 Statista에 따르면 2025년 북미 인공지능 시장에서 발생한 수익이 294억 달러에 육박할 것으로 나타남.


2016~2025년 북미 AI 시장 수익 예측치(단위: 백만 달러)

자료: Statista


    - 이는 2017년의 12억 달러에 비해 24배 이상 늘어난 규모로 현재 인공지능 기술은 소비자, 기업 및 정부에서 다양한 상황에 사용되고 있는데 앞으로 더욱 폭발적으로 성장할 것으로 예상됨.

  ○ AI로 얻게 될 가치
    - 컨설팅업체 PwC의 2017년 보고서에 따르면, AI는 2030년에 전세계 경제에 15조7000억 달러를 기여할 것으로 전망됨.
    - 또한 노동생산성 향상 효과가 9조1000억 달러, 소비부문 효과가 6조6000억 달러에 달할 것으로 예측함.


AI로 촉발될 전세계 국민총생산(GDP)

자료: PwC


  ○ 미국은 AI 선도국가
    - 미국은 세계 10대 인공지능 기업에서 8개를 차지하는 등 AI 분야에 선제적으로 대응해 세계 최고의 경쟁력을 보유한 것으로 인정받고 있음.
    - Forbes에서는 2019년 9월 미국에서 유망한 50개의 AI 스타트업을 선정하였는데 그 중 절반 이상인 27개가 실리콘밸리에 소재함.
    - CB Insights에 따르면 70 개국 이상에서 3600개 이상의 AI 스타트업이 2013 년 이후 660억 달러를 투자받는 등 전세계적으로 AI 연구개발 및 시장확대가 진행되고 있음.
    - AI 가속기란 인공지능을 구현하고 실행하기 위한 전용 하드웨어로 시장조사업체 Tractica에 따르면 2017년 16억 달러 규모의 AI 가속기 시장이 2025년에는 663억 달러에 이를 것으로 예상하는데 Intel, Xilinx, nVIDIA 등 칩셋 개발기업들의 대부분이 미국 기업임.


2016~2025년 전세계 딥러닝 칩셋별 매출 예측치

자료: Tractica


□ Gartner의 2019 AI 하이프 사이클(Hype Cycle)

  ○ 하이프 사이클
    - 미국의 정보기술 자문회사인 가트너(Gartner)에서 1995년부터 발표하는 하이프 사이클 보고서는 기술에 초점을 맞춘 분석 도구로 새롭게 등장한 기술부터 주류가 되기 전까지의 기술을 다룸.
    - 기술의 성숙도를 추적 관리함으로써 기술 환경을 평가 분석하고 기업이 새로운 기술 채택 시기를 결정할 정보를 제공함.
    - 하이프 사이클은 새로운 기술이 등장하는 시점부터 안정기에 도달할 때까지 시간에 따라 5단계로 나누고, 시간의 변화에 따른 기대치를 하이프 사이클이라는 독특한 패턴으로 표현한 분석 도구
    - 하이프 사이클에서 기술의 성숙 단계를 표시하는 가로 시간축은 혁신적 기술(Innovation Trigger), 기대의 정점(Peak of Inflated Expectations), 환멸의 도래(Trough of Disillusionment), 이해의 확산(Slope of Enlightenment), 생산의 안정(Plateau of Productivity)으로 구분됨.
    - 하이프 사이클을 따라 나열된 각각의 기술에는 도형과 색상으로 표시된 기호가 함께 표기되어 있는데, 이 기호는 안정(Plateau will be reached) 단계에 도달할 것으로 예상되는 시간을 의미하며 이를 통해 해당 기술의 변화 스피드나 스케일을, 1~2년 전과 비교함으로써 추이를 쉽게 가늠할 수 있게 됨.

  ○ 2019 AI 하이프 사이클
    - Gartner의 조사에 따르면 인공지능을 채택한 조직은 2018년 4%에서 2019년 14%로 증가하였는데, AI는 자체 솔루션을 구축할 대안이 없었던 몇 년 전에 비해 다양한 방식으로 조직에 적용되고 있는 것으로 풀이됨.
    - 2019 AI 하이프 사이클에 따르면 자동화 머신러닝, 지능형 애플리케이션(intelligent applications)이 가장 큰 추진력을 보이고 있고, 서비스로서의 AI 플랫폼(AI PaaS), AI 클라우드 서비스도 인기가 많음.


2019 인공지능 하이프 사이클

자료: Gartner


    - 대화형 AI(Conversational AI)는 아마존 알렉사, 구글 어시스턴트 등의 성공으로 기대의 정점에 도달해 있고, 증강지능, 엣지AI 등 새로운 기술이 계속하여 등장하고 있음.

□ 주목받는 AI 기술들

  ○ 증강지능(Augmented Intellgence)
    - 현재 AI는 사람들과 상호 작용하고 이미 알고 있는 것을 개선하여 실수와 일상 업무를 줄이고 고객 상호 작용, 고객서비스 및 환자 관리를 개선하고 있음.
    - 이에 AI라는 단어 대신 증강지능이라고 칭해야 한다는 주장이 힘을 얻고 있는데, 인공지능은 인간을 대체할 기술이 아닌 인간을 도울 수단이라는 것이 그 이유
    - 증강지능의 목표는 수행하는 사업의 위험을 관리하기 위해 인간의 손길과 상식으로 보완하면서 자동화로 보다 효율적으로 만드는 것으로 인간의 능력을 향상시키는 데 있어 AI의 보조 역할에 중점을 둠.

  ○ 챗봇(Chatbot)
    - 챗봇은 채팅하는 로봇으로 대화형 인터페이스에서 인공지능으로 사용자와 상호작용하는 서비스에 해당하는데, 인공지능 기반 챗봇은 규칙과 검색 기반 챗봇과는 달리 학습(머신러닝과 딥러닝)에 의함.
    - 일주일에 약 115,000명의 사용자와 대화하는 기아자동차의 챗봇 ‘Kian’과 구매할 와인에 대한 지침과 음식 페어링에 대한 팁을 제공하는 Lidl의 Winebot인 ‘Margot’ 등 모든 영역에 영향을 미침.


기아자동차의 챗봇 Kian

자료: CNET


    - 챗봇은 텍스트 기반 또는 음성 기반이거나 둘의 조합일 수 있으며 소수의 사람들과 관련된 스크립트 응답에 의존하기도 함.
     - HR, IT 헬프 데스크 및 고객서비스에 일반적인 응용 프로그램이 있지만 특히 고객서비스는 챗봇이 가장 큰 영향을 미치는 영역으로 고객서비스의 수행 방식을 변화시킴.

  ○ 머신러닝(Machine Learning)
    - 머신러닝은 수학적 모델을 사용하여 데이터에서 지식과 패턴을 추출하는데, 조직에서 데이터 용량이 기하 급수적으로 증가하고 컴퓨팅 인프라가 발전함에 따라 머신러닝의 채택이 증가하고 있음.
    - 현재 머신러닝은 제조업, 소매업, 헬스케어, 여행업, 금융업, 에너지산업 등 여러 분야에서 개선을 주도하고 비즈니스 문제에 새로운 솔루션을 찾는 등에 사용되고 있음.


여러 산업에 널리 쓰이는 머신러닝

자료: Tata Consultancy Services


    - 카드회사인 American Express는 데이터 분석 및 머신러닝 알고리즘을 사용하여 실시간으로 사기를 감지하여 수백만 건의 손실을 줄이고 있고, 자동차기업 볼보는 데이터를 사용하여 부품 고장시기 또는 차량 정비가 필요한 시기를 예측하여 차량 안전을 향상시키고 있음.

  ○ 지능형 애플리케이션(intelligent applications)
    - 지능형 자동화, 데이터 기반 통찰력 및 생산성 및 의사 결정을 개선하기 위한 권장 사항을 통해 인간 기반 활동을 지원하거나 대체하기 위해 내장 또는 통합 AI 기술을 갖춘 엔터프라이즈 응용 프로그램임.
    - 오늘날 기업용 응용 프로그램 공급자는 엔터프라이즈 자원 계획에서 고객 관계 관리, 인력 관리 및 인력 생산성 응용 프로그램에 이르기까지 AI 플랫폼 기능을 도입 할뿐만 아니라 AI 기술을 제공하고 있음.

  ○ 엣지 AI
    - 엣지 AI는 사물 인터넷 (IoT) 엔드 포인트, 게이트웨이 및 사용 시점에서 데이터를 계산하는 기타 장치에 내장된 AI 기술을 사용하는 것으로 운영 효율성 및 고객 참여를 높일 수 있음.
    - 2017 년 Domino's Pizza와 Ford Motor Company는 실제로 자율 주행 차량을 사용하여 피자를 배달하는 배달 시스템을 개발하였는데 Edge AI를 사용하여 데이터, 위치 정보, 예상 시간 프레임 및 개인 설정을 제공하여 효율성을 개선함.


도미노 피자를 배달하는 포드 자율주행차

자료: Ford


    - 최근 Marriott International은 Samsung 및 Legrand와 제휴하여 IoT 및 엣지 AI를 사용하여 세계 최초의 IoT 지원 호텔 객실을 지원하게 됨. 객실은 개인화되어 있어 고객이 앱에 저장된 정보를 기반으로 방을 원하는 대로 설정할 수 있음.
    - 이 외에도 보험회사는 지붕 손상을 평가하기 위해 드론을 사용하는 등 엣지AI를 이용하여 적은 투자로 비즈니스에 큰 영향을 줄 수 있게 됨.

  ○ 양자 컴퓨팅(Quantum Computing)
    - 양자 컴퓨팅이란 양자를 연산법칙으로 사용하여 계산하는 것으로 양자 컴퓨터는 0과 1을 동시에 공존시킬 수 있기에 이론적으로는 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도의 문제해결능력을 보임.
    - 양자 컴퓨팅으로 시스템 최적화, 머신러닝, 암호화, 신약 발견 및 유기화학 분야에 크게 기여할 수 있을 것으로 보이고 이 외에도 일반 기업들의 운영에 전략적인 영향을 미칠 것으로 예상됨.
    - 현재 IBM, Google, Microsoft, Intel 등에서 연구개발 중이고 하이프사이클에서는 양자컴퓨팅이 실용화되기까지 10년 이상 걸릴 것으로 예상하지만 만약 상용화가 된다면 다양한 영역에 광범위한 영향을 줄 것으로 보임.

□ 시사점

  ○ AI를 이용한 경영 성과 향상
    - MIT 경영대학원의 연구결과에 의하면, 연간 5억 달러 이상의 매출을 올리는 기업들의 76%는 머신러닝을 통해 더 높은 매출 성장을 목표로 하고 있고, 40% 이상이 이미 머신러닝을 이용하여 마케팅 및 영업 성과를 향상시키고 있다고 응답함.
    - Gartner의 ‘2019년을 이끄는 10대 전략기술 트렌드 보고서’에서는 2022년까지 적어도 40%의 새로운 개발 프로젝트에서는 AI 개발자를 포함하게 될 것이라고 전망함.
    - 이 외에도 계약관리, 고객서비스, 재무, 영업, 품질개선 등에 걸쳐 인공지능을 이용한 기업 경영으로 효율성을 증대시키고 있음.

  ○ AI 기술은 기업들의 미래 먹거리
    - Google, Intel, nVIDIA, Facebook 등 실리콘밸리의 IT 기업들은 인공지능 플랫폼 생태계를 확장시켜 산업구조를 빠르게 재편하고 있음.
    - GPU 가속기를 통해 인공지능 산업에서 두각을 나타내고 있는 nVIDIA의 한 엔지니어는 KOTRA 실리콘밸리 무역관과의 인터뷰에서 “엔비디아는 마이크로소프트와 AI 스타트업 지원 프로젝트를 지원하고 젯슨 나노 개발자 키트로 AI 콘테스트를 개최하는 등 GPU를 사용한 AI 기술개발에 노력하고 있다”고 밝힘.
    - IT 기업뿐만 아니라 일반 기업들에서도 데이터 중심의 경영이 기업문화로 자리잡으면서 데이터 사이언티스트들의 수요가 늘고 있음.

  ○ 기업들의 AI 기술 도입 및 정부 차원의 육성 시급
    - 국내 AI 산업은 일부 대기업이 기술개발을 추진하고 있으나 스타트업에서는 게임 등 일부 분야에 한정되어 있음.
    - AI 기술을 기업 경영 전반에 적용시켜 효율성을 증대시키는 사례가 늘어나는 만큼 국내 기업들도 머신러닝, 챗봇, 엣지 AI 등을 적극적으로 도입하여야 할 때
    - 기아차 챗봇 ‘Kian’ 도입으로 미국 시장 판매가 증가한 것으로 나타났고 고객들도 챗봇을 이용한 서비스에 만족도가 높은 것으로 알려진 만큼 미국 시장 진출에 AI 기술을 활용하는 것이 필요함.
    - 과학기술정통부에서는 데이터 및 AI 경제 활성화 계획을 통해 기업, 대학, 연구소가 한곳에 모여 데이터와 인공지능 관련 연구개발, 인력양성, 창업 등을 종합 지원할 수 있는 인공지능 융합 클러스터 조성 구축을 도모하고 있음.
    - 이와 더불어 인공지능 산업에 종사할 전문인력 육성을 위해 코딩 교육 등 장기적 관점에서 교육 정책을 마련하여야


자료: Statista, PwC, Forbes, CB Insights, Tractica, Gartner, CNET, Tata Consultancy Services, Ford 및 KOTRA 실리콘밸리 무역관 자료 종합
 

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