18일(현지시간) 미국 조지아주에서 열린 '신재생 에너지' 세미나에서, 더밀크와 애틀랜타 총영사관, 그리고 한미동남부 상공회의소가 공동으로 개최한 세미나에서 프란시스코 발레 조지아파워 전력수요 예측 디렉터는 전력 수요 급증에 대해 다음과 같이 언급했다.신재생 에너지 기업들의 미국 진출 러시는 아이러니하게도 '에너지' 측면에서 위기로 작용하고 있다. 전력 수요가 급격하게 늘면서 충분한 전력 공급 능력에 대한 우려가 나오고 있다.발레 디렉터에 따르면 2021년 이전까지 조지아파워가 공급한 전력은 평균 100 메가와트(MW) 수준이었다. 그는 "예측 가능하고 매우 안정적인 추세였다"고 설명했다. 그러나 2021년에는 336메가와트로 수요가 늘어났고, 2022년 7월에는 2197 메가와트로 급증했다. 2020년 대비 22배나 전력 수요가 폭발적으로 증가한 것이다.이러한 상황은 단순히 조지아주에 국한된 것이 아니며, 발레 디렉터는 "전국적으로 전력 수요가 많은 제조기업들이 미국으로 대거 진출하면서 전력 수요가 폭증하고 있다"고 설명했다.발레 디렉터는 조지아주가 '에너지 부족에 따른 위기를 겪을 것으로 보이는가'라는 질문에 "그럴 일은 없다"고 강조했다. 그러면서도 "최근 2년 간 주의 전력 수요 급증은 역사상 유례를 찾아볼 수 없을 정도의 수치"라며 "당국으로부터 3300메가와트를 전력 공급 능력을 확대하는 계획안에 승인을 받으면서 늘어난 수요에 대비하고 있다"고 설명했다.
‘우리 회사에 생성 AI 기술을 어떻게 도입하면 좋을까’업무 생산성 제고, 비용 절감, 매출 증대는 모든 기업이 추구하는 목표 중 하나다. 실리콘밸리 기술·산업 전문가들은 생성 AI 기술 도입 및 활용이 경영 목표 달성에 도움을 줄 수 있다고 조언한다. 그중에서도 기업용 ‘AI 에이전트(agent, 비서)’는 가장 손쉽게 도입할 수 있는 AI 기술, 도구 중 하나다. 간단한 업무를 AI에 맡겨 생산성을 높이거나 비용을 줄일 수 있기 때문이다. 브라이언 홀 구글 클라우드 제품 마케팅 담당 부사장은 “AI의 가장 큰 기회는 기업(enterprise)에 있다”고 강조하기도 했다. 구글은 이와 관련, 자체 AI 모델 ‘제미나이’ 기반으로 작동하는 6가지 유형의 AI 에이전트를 소개, 기업의 AI 도입 및 활용을 위한 구체적 방향을 제시했다. 6가지 유형에 걸친 총 101개 기업의 AI 에이전트 도입 사례를 중 일부를 소개한다. 우리 회사에는 어떻게 AI를 적용하면 좋을지 힌트를 얻을 수 있을 것이다.
AI 혁명의 진앙지라 할 수 있는 실리콘밸리에 있다보니 많은 사람들이 "AI 공부를 어떻게 해야 하느냐?"고 묻는다. 그럴 때마다 필자는 "AI 공부는 별 의미가 없다"고 답을 한다. AI는 너무 쉽기 때문이다. 채팅창에 질문을 넣는 것에 무슨 공부가 필요할까? AI의 공학적 원리를 이해한다고 해서 더 잘 쓸 수 있는 것도 아니고, GPT 스토어에 많은 GPT들을 활용한다고 AI를 더 잘 활용할 수 있는 것도 아니다. AI를 잘 쓰는 사람이 되려면 자신이 이루고 싶은 큰 사명 의식(미션)이 있어야 한다. 내가 해야 하는 일이 정해진 일을 하는 것이고 내가 이미 익숙한 것이라면, 즉 어제 쓴 코드를 이어서 코드를 완성하는 것이라면, 기존 형식에 맞추어 리포트를 쓰는 것이라면, 많은 경우 AI에게 일을 시키는 것은 오히려 골치아픈 일이 된다. 말도 못 알아듣고 내 상황에 대한 지식도 없어서 일일이 다 이야기를 해 줘야 하는 AI에게 일을 시키는 것보다 그냥 내가 하는 것이 더 효율적일 수 있다.
영화 ‘솜 레퀴엠(Somme Requiem)’은 1914년 제1차세계대전 크리스마스 휴전 당시 눈보라에 갇힌 군인들의 이야기를 다룬다. 마일스(MYLES)스튜디오가 만든 이 2분30초 길이의 영화는 생성AI 영상 제작 프로그램 런웨이(Runway)가 제작에 활용됐다. 런웨이로 초벌영상을 제작하고 인간이 시나리오와 음악, 영상 편집 작업을 하는 방식이다. 생성AI로 영상 제작 환경이 급변하고 있다. 현재 시장은 런웨이, 피카랩스 등이 이미 서비스를 제공하고 있고, 높은 영상 퀄리티로 화제가 된 오픈AI의 소라(Sora)는 연내 정식 출시를 예고했다. 구글 클라우드도 최근 AI 동영상 제작 솔루션 비즈(Vids)를 내놓는 등 시장은 커지고 있다. 영상 제작 환경이 인간과 생성AI가 협업하는 하이브리드 체제로 변할 것이라는 전망이 나온다. 단순 프롬프트(명령어)만으로 높은 퀄리티의 영상을 생성하는 AI 제작 프로그램의 기술적 완성도가 높아지는 가운데, 인간의 역할은 전체 시나리오 기획, 영상 추출, 수정, 편집 업무로 옮겨갈 것이란 분석이다. 딥페이크 영상 등에 대한 우려를 불식하려는 서비스에서도 역할을 찾을 수 있다.
설립 반년 만에 유니콘에 등극한 스타트업이 있다. AI 혁명 붐을 타고 프랑스의 간판 스타트업으로 떠오른 미스트랄AI(Mistral AI)다. 미스트랄AI는 설립 10개월 만에 21억 달러(약 2조 9051억 원)의 기업가치로 5억 유로(약 7000억 원) 투자 유치에 성공, 큰 주목을 받았다.16일(현지시각) 디인포메이션에 따르면 미스트랄AI는 회사 가치를 50억 달러(6조 9270억원)로 측정하고 수억달러 규모의 신규 투자에 나섰다. 구글, 오픈AI 등 AI 분야 선두주자들과 경쟁하기 위해 대규모 자금이 추가적으로 필요한 탓이다. 50억 달러 기업가치는 적은 매출로 빠르게 주가를 끌어올리던 다른 AI 스타트업들 사이에서도 눈에 띄는 수치다. 미스트랄AI는 최근 수익 창출을 시작했다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 사용해 LLM에 액세스하는 고객에게 요금을 부과한다. 대부분 무료로 제공되는 이 모델은 애플리케이션 개발자들 사이에서 인기가 급증하고 있다. 미스트랄AI는 개방적인 LLM(대규모 언어 모델) 모델을 만드는 데 집중, 차별화에 성공했다. 지난해에는 70억 개의 매개변수를 가진 LLM '미스트랄 7B'를 오픈소스로 공개, 존재감을 알렸다. 2월에는 사용량에 따라 비용을 지불해야하는 기업용 모델인 '미스트랄 라지'도 공개했다. 프랑스의 브루노 르 메이어 재무장관 재무장관이 미스트랄AI를 두고 "빅테크와 경쟁할 수 있는 프랑스의 기회다"고 할 정도로 프랑스 국내에서도 이들의 성장을 응원하고 큰 관심을 보이고 있다.
나우누리를 아시나요? 나우누리는 25년 전에 전화로 접속하던 PC통신 서비스다. 모든 것이 텍스트로 되어 있었다. 그런데 지금 인터넷에서 하는 거의 모든 것을 할 수 있는 공간이기도 했다. 이메일도 되고 채팅도 되고, 커뮤니티도 만들 수 있었다. 모든 것이 가능했다. 하지만 사용자 경험은 당시엔 최선이었겠지만 지금 기술로 돌이켜보면 '추억꺼리' 그 이상도 이하도 아니다. 느린 속도에, 마우스도 안 써도 되고, 화면 디자인은 텍스트로만 되어 있어 매우 조잡했다.오늘날의 최신 기술 챗GPT는 어떤가? PC 통신은 상상할 수 없는 기술이다. 코딩도 하고 글도 쓰고 미래도 예측할 수 있다. 내 일의 많은 부분을 대신해 주고 있다. 그런데 아직 사용자 경험은 거의 텍스트로만 이루어져 있다.PC 통신 '나우누리'는 오래가지 못했다. 인터넷 등장과 함께 사라졌다. 지금은 인터넷 없이는 아무것도 못 하는 세상이 되었다. 이제 AI에도 그러한 시대가 급속히 다가오고 있다.
"우리 잘못은 아니다"AI와 채팅창 앞에 앉으면 막막한 경우가 많다. 내 일을 도와줄 수 있다고 하는데 AI에게 일을 설명하고 있자니 그냥 내가 하는 게 빠른 경우가 많다. 유튜브 등 수 많은 컨텐츠가 일을 자동화 할 수 있다고 이야기하지만 실제 활용되는 예는 기대만큼 크지 않은 것 같다.과기부·NIA가 진행한 '2023년도 정보화통계조사' 결과 250인 이상 대기업 AI 활용 비율이 36.4%라고 한다. 아마 인력을 실제로 대체한 경우는 그리 많지 않을 것이다. 생성AI 열풍이 불고 있지만 언론이나 소셜미디어에 자주 등장하는 소식 만큼이나 AI는 우리의 삶과 업무를 '가시적'으로 바꿔놓고 있지는 않다.실제 나우앤서베이 여론조사에 따르면 AI 사용시 가장 불편했던 점은 '동문서답'이었다. AI가 동문서답는 것은 대부분 컨텍스트를 충분하게 제공하지 않았기 때문에 발생한다. AI는 프롬프트에 컨텍스트와 데이터를 많이 넣고 해야 하는 일을 명확히 할수록 더 좋은 결과를 낼 수 있다. 사람이 AI 대비 가진 압도적인 강점은 바로 업무의 컨텍스트를 파악하고 있다는 점이다. 일이 주어지면 사람은 내가 어떤 회사에 어떤 프로젝트를 위해 일을 하는지, 고객은 어떤 취향인지, 지금까지 어떤 피드백을 받았었는지, 주로 어떤 데이터 소스를 활용하는지 등에 대한 컨텍스트를 즉시 알고 일에 임한다. 현재의 AI는 그런 특정 상황(컨텍스트)에 대한 지식이 없이 일을 한다. 상황에 대한 지식이 없는 사람에게 일을 시키게 되면 대학생 인턴처럼 큰 도움이 안되는, 오히려 부실한 결과물 때문에 내가 더 많은 일을 하게되는 상황에 처할 수밖에 없다. 즉 '짬'이 전혀 없는 일꾼이다.사람이 AI에 비해 압도적으로 뛰어난 또 하나의 포인트는 일을 계획하고 분할해서 한다는 점이다. 현재 AI는 일을 하나 시키면 그에대한 즉각적인 답만을 제시한다. 반면 사람은 일을 계획하여 하나하나 작업한다. 사람은 최근 산업 동향 리포트를 써 오라는 일을 받으면 전체 범위를 정하고, 소스를 정하고, 자료조사를 하고, 전체 보고서의 아웃라인을 잡고, 한 챕터씩 써나간다. AI는 아직 그렇게 하지 못하고 있다. AutoGPT가 그러한 시도를 해 보았지만 컨텍스트 크기의 한계 등으로 인해서 좋은 성능을 보여주지는 못하였다.