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엔비디아가 1분기는 기대에 부합한 실적을 발표했다. 그러나 2분기 매출 전망치(guidance)가 월스트리트 추정치에 못 미치며 장 마감 후 주가가 추락했다.25일(현지시각) 엔비디아(티커: NVDA)는 1분기 조정 주당순이익(EPS)이 1.36달러를 기록했다고 발표했다. 투자정보업체 레피니티브가 집계한 애널리스트 추정치(1.29달러)를 0.07달러 웃돌았다.매출액은 82억9000만달러로 역시 추정치(81억1000만달러)보다 많았다. 총매출은 전년 동기 대비 46%나 증가했다. 데이터 센터는 전년 동기 대비 83% 급증했고, 게임 부문도 31% 매출이 늘었다. 프로페셔널 시각화(Professional Visualization), 자동차&로봇 부문 등 4가지 사업 영역 매출이 모두 작년 같은 기간보다 증가했다.문제는 2분기 실적 전망치였다. 오는 2분기 매출이 약 81억달러를 기록할 것이라고 밝힌 것. 이는 월가 애널리스트들의 예상치인 85억4000만달러에 크게 못 미치는 수준이었다. 러시아의 우크라이나 침공, 중국의 코로나19 관련 봉쇄 조치 등으로 예상보다 매출이 5억달러 줄어든다는 게 엔비디아 측 설명이다.실망한 투자자들이 매도에 나서면서 엔비디아 주가는 시간외 거래에서 7% 넘게 하락 중이다. 이날 정규 시장에서 주가가 5.08% 올랐으나 장 마감 후 상승분을 고스란히 반납했다.젠슨 황 엔비디아 CEO는 “어려운 거시 경제 환경 속에서도 데이터 센터 및 게임 분야에서 기록적인 성과를 얻었다”며 “하반기에는 다양한 종류의 GPU(그래픽처리장치), CPU(중앙처리장치), DPU(데이터 프로세싱 유닛, 데이터 센터용 프로세서) 신제품을 선보일 예정”이라고 했다.

마이크로소프트가 초기 수준의 개발자나 심지어 코딩을 '전혀' 모르는 일반인도 웹사이트를 설계하고 앱을 개발할 수 있는 인공지능(AI) 도구를 공개했다. 개발자를 위한 클라우드 기반 워크스테이션 기능도 추가했다. 액셀을 이용할 수 있을 정도면 프로그래밍을 할 수 있어 AI 대중화가 앞당겨질 전망이다. 마이크로소프트는 25일(현지시간) 연계 개발자 컨퍼런스 '빌드 2022'에서 클라우드부터 엣지까지 AI로 무장한 개발자 창작 도구를 공개했다. 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 기조연설에서 “마이크로소프트는 개발자 커뮤니티가 만드는 모든 기술이 인간과 지구의 도전을 탐색하는 데 얼마나 큰 영향을 주는지 깊이 이이해한다”며 “빌드에서 공개한 도구는 개발자에게 풍부한 기술과 플랫폼을 제공해 그 기회를 극대화할 것이다"고 말했다. 개발자들은 각 산업과 조직에서 프로그래밍을 통해 크고 작은 문제를 해결한다. 하지만 코딩하는 실력에 따라 결과 차이가 크다. 마이크로소프트는 '빌드 2022' 컨퍼런스에서 50개가 넘는 제품과 기능을 공개하며 디지털 전환을 앞장서고 있는 개발자들이 실질적인 변화를 만들어 갈 수 있도록 지원하는데 집중하도록 했다.

위 그림을 어떻게 설명할 수 있을까? '초밥으로 만들어진 집에 사는 개' 정도로? 이런 사진을 왜 찍지? 저런 초밥 집이 가능한가? 개의 크기가 작은 것일까? 초밥 집을 크게 지은 것일까? 하지만 놀랍게도 ‘초밥으로 만들어진 집에 사는 귀여운 웰시 코기(A cute corgi lives in a house made out of sushi)’ 라는 문장을 입력하면 인공지능이 실제 촬영한 사진처럼 보이는 가상의 이미지를 만들어준 결과라고 하면 어떨까? 현실에 존재하지 않는 사물까지 AI가 인간처럼 ‘상상해’ 만들어 준다. 구글의 인공지능(AI) 연구조직 구글 리서치 브레인팀(Google Research, Brain Team)은 23일(현지시각) 46페이지 분량의 연구 논문을 발표했다. 이 발표에는 인간의 언어를 이해, 그 정보를 바탕으로 이미지를 만들어 내는 AI 모델 이매진의 성능이 자세히 기술돼 있다.생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, 이하 GAN)이라고 부르는 딥러닝(Deep Learning, 심층학습) 기술의 발전으로 이런 이미지 창조가 가능해졌다. 생성 모델(생성자, generator)과 판별 모델(감별자, discriminator)이 서로 경쟁, 실제와 가까운 이미지를 자동으로 만들어낸다.가짜 지폐를 만드는 범인(생성자)과 위폐를 감별하는 경찰(감별자)이 경쟁하는 상황을 떠올리면 된다. 경쟁 과정에서 위폐가 발전해 진짜 지폐와 구별할 수 없는 수준에 이르게 되는 것이다. 여기에 텍스트, 사진 등 다양한 양식의 정보를 동시에 이해하는 ‘멀티모달(Multimodal, 다중모드)’ 학습이 더해져 말하는 대로 그려주는 똑똑한 AI가 완성됐다.구글이 인공지능 전문 기업 ‘오픈AI’와 본격적인 경쟁 구도를 형성했다는 점도 흥미로운 부분이다. 오픈AI는 지난 4월 6일 텍스트 기반 이미지 생성 모델 ‘달리2’를 공개해 화제를 불러일으킨 바 있다. 구글은 불과 한 달여 만에 달리와 비슷한 이머젠을 공개, 차세대 AI 대전을 예고했다.

안녕하세요. 디지털 시대를 살고 있는 우리. 우리는 얼마나 ‘디지털화된 시민'일까요? ‘문과 출신’인 제가 사용하는 디지털 도구는 생각보다 많습니다. 일을 시작하면 자료 조사를 위해 구글 서치를 합니다. 원고지 대신 구글닥을 열고, 업무 커뮤니케이션은 슬랙에서 합니다. 작성이 완료된 글은 인터넷 플랫폼에 발행합니다.이처럼 제가 일하고 있는 세상은 온통 디지털 세상인데 콘텐츠를 담는 그릇인 ‘플랫폼'이나 일을 해나가는 ‘워크플로우 자동화'에 대해 아는 바는 별로 없습니다. 우리 문과 출신들, 이대로 괜찮을까요? 실리콘밸리에서는 업무와 직접적 상관이 없어도 코딩 관련 교육을 듣거나 자격증을 따는 것이 유행입니다. 하지만, 일을 더 생산적으로 하기 위해 코딩을 배우는 것만이 답 일까요? 세상을 바꾸는 제품(서비스)를 만드는데는 '인간'을 이해하고 세상의 맥락을 파악하며 기획하는 능력이 중요하기 때문에 디지털 세상에서 문과생의 존재는 중요합니다. 기업들 역시 고민입니다. 예를 들어, 데이터 과학자나 소프트웨어 개발자가 마케팅을 배우는 것이 빠를까요? 마케터가 코딩을 배우는 것이 빠를까요? 그 가운데 답은 없을까요? 노코드(No Code), 로우코드(Low Code) 플랫폼이 그 해결책이 될 수 있을 것으로 보입니다. 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에 따르면, 노코드/로우코드 플랫폼은 단순히 기능별 툴을 지원하는 것을 넘어섭니다. 보다 많은 직원들이 자동화된 워크플로우에서 코딩 없이 새로운 소프트웨어 애플리케이션을 구축하는 것을 가능하게 하는 수준까지 발전했습니다. 이제는 ‘어셈블러(assembler)'가 중요한 시대가 오고 있는 것입니다. 많은 기업들은 이 트렌드가 개발자 인재 부족 문제도 해결할 것으로 기대하고 있습니다. 조직 내 비개발 인력들도 쉽게 노코드/로우코드 툴을 활용할 수 있기 때문인데요. 이러한 움직임은 유행으로 그치지 않고 금융 서비스에서 제조에 이르기까지 다양한 산업으로 확산되는 추세입니다. 앞으로 전망도 밝습니다. 가트너가 발표한 '2022년 최고의 전략 기술 동향'에 따르면 향후 3년간 구축과 투자 측면에서 ‘하이퍼 오토메이션’이 빠르게 성장할 것으로 전망했는데요. 하이퍼 자동화 여정에서 노코드/로우코드 툴이 선도적인 역할을 할 것으로 내다봤습니다.이번 주 더밀크에서는 이러한 핫 트렌드 ‘노코드/로우코드' 업체를 살펴 봤습니다. 머신 러닝도 노코드로 가능한 사우시 오토노미, 엑셀만 업로드하면 되는 코히어런트, 그리고 노코딩 인공지능 스타트업, 액썬을 소개합니다.

코로나 팬데믹 이후 생긴 노동력 부족 문제는 글로벌 경제에 큰 부담이 되고 있다. 글로벌 각 기업은 인공지능을 활용한 생산성 향상에 관심이 높아지고 있는 상황. 이에 따라 코딩 없이 프로그램을 만들 수 있는 '노코드' 기반 서비스도 크게 증가하고 있다. 글로벌 회계 컨설팅기업 피더블유씨(PwC)의 최근 보고서에 따르면 팬데믹으로 기업 52%가 인공지능 도입 속도를 더 높여가고 있으며 86%는 사업에서 인공지능이 주류 기술로 자리 잡았다. 노 코드(no code) 기반 인공지능 플랫폼은 효율적인 앱 개발과 관리가 가능하며 산업계에 바로 적용할 수 있어 최근 많은 기업들에서 도입을 검토하고 있다.뉴욕의 인공지능 스타트업 액썬(Accern)은 뉴스,소셜미디어, 산업 보고서 등으로 널려 있는 금융 데이터를 인공지능을 통해 순식간에 의미있는 판단 근거로 만들어 준다. 비정형 데이터의 방대한 데이터 스트림에서 몇 분 안에 통찰을 이끌어 내는 노코드(No Code) 자연어처리(NLP) 플랫폼을 제공한다. 간단한 유저 인터페이스에 데이터를 입력하고 어떤 인공지능(AI) 또는 기계학습(ML) 처리가 필요한지 선택하면 코드를 짤 필요가 없이 자동으로 결과가 나온다. 액썬의 서비스는 현재 알리안츠(Allianz)와 스탠다드 은행(standard bank)과 같은 대기업에서도 사용되고 있다.

정보기술(IT)이나 플랫폼 기업이 아니더라도 코딩을 할 수 있는 사람이 필요한 때가 있다. 바로 기업의 데이터를 활용해 새로운 상품을 기획할 때다. 금융 전문가, 영업사원, 마케터들은 실무 경험이 많고 데이터가 있어도 코딩 실력이나 데이터 분석 능력이 부족한 경우가 많다. 코딩을 할 수 있다고 해도 모델을 만들고 상품을 개발하려면 몇 달 걸리기도 한다. 상품을 내놓기도 전에 시장이 바뀔지도 모르는 시간이다.기업 규모가 크면 전문 데이터 과학자를 두지만, 이들은 채용도 어렵고 몸값도 비싸다. 고객을 직접 만나고 현장에서 뛰는 실무자들만큼 업계 사정을 잘 알지 못하기 때문에 실생활과 동떨어진 분석 결과를 내기도 한다. 그렇다고 웹사이트나 보안을 책임지는 개발자들을 쓸 수도 없는 일이다. 코딩을 할 수 있는 개발자들도 데이터 분석이나 통계학 배경지식이 없는 경우가 많다.제대로 활용되지도 못한 채 쌓여 있는 데이터, 어떻게 하면 의미 있는 비즈니스 데이터로 바꿀 수 있을까? 시장 변동, 위험 요소를 예측하고 계산한 신제품을 어떻게 만들 수 있을까? 코히어런트(Coherent)의 노코드 소프트웨어라면 코딩을 모르더라도, 시간이 촉박하더라도 의미 있는 데이터 기반 결정을 할 수 있다.

미국 제조업은 디지털 전환에 가속도를 내고 있다. 코로나19 팬데믹으로 인한 극심한 인력난과 공급 대란 이슈는 디지털화로 빠르게 전환하게 된 요인이 됐다. 그러나 공장이나 물류창고 등에서 완전 자동화로 전환하기까지는 넘어야 할 산이 많다. 시스템 전환을 위한 비용 문제와 기존 시스템과의 융합 등도 걸림돌이다. 자동화를 통해 30%의 비용절감이 가능하지만, 자동화로 전환하기 위한 비용과 리스크를 감당하기가 쉽지 않다는 말도 나온다. 지난 3월 애틀랜타에서 열린 북미 최대 규모의 공급망 박람회 '모덱스 2022(MODEX 2022)'는 전 세계적인 '공급 대란' 여파를 반영하듯 많은 인파가 몰렸다. 물류 분야에서 활용되는 로봇기술이 대거 소개됐다. 행사에 참가한 업계 관계자들은 "과거 박람회가 동향을 파악하는 정도였다면, 올해는 더욱 적극적으로 기술과 서비스를 도입하겠다는 바이어들이 많았다"며 "그만큼 '공급 대란'으로 인한 물류업계의 리소스 부족이 심각하다는 의미"라고 해석했다.오프라인 행사로 재개된 이번 박람회에는 몇몇 한국 기업들도 눈에 띄었다. 그중에서도 미국 실리콘밸리에 거점을 두고 물류센터의 모빌리티 자원 최적화 서비스를 제공하고 있는 '모션투에이아이(Motion2AI)'도 참가자들의 주목을 받았다. 이 회사는 저렴한 비용으로 큰 인프라 없이도 활용할 수 있는 물류 관제 시스템을 선보였다. 더밀크는 인공지능 기반의 물류 자동화의 현재와 미래를 알기 위해 김병수 모션투에이아이 대표와 인터뷰했다.

글과 그림보다는 동영상이 익숙해진 시대다. 같은 내용을 봐도 문서로 써 놓으면 읽지 않지만 동영상으로 된 것은 바로 본다. 기업이나 공공기관의 동영상 제작, 유튜브와 틱톡 채널 운영은 이제 필수가 됐다.동영상 시대는 기업에게 상품과 메시지를 알릴 수 있는 새로운 채널을 제공했지만 동시에 기업이 해결해야 할 과제를 던지기도 했다. 바로 동영상 제작을 위한 비용과 시간이다. 단 몇 초, 몇 분짜리 동영상이라도 편집에는 며칠의 시간이 걸린다. 촬영은 몇 시간 동안 진행되지만 소비자들이 집중해서 보는 콘텐츠는 단 몇 분, 몇 초일 뿐이다. 시청자를 사로잡을 수 있는 장면을 골라 내기 위해 영상을 수없이 재생하고 중요한 부분을 직접 골라 자르고 붙여야 한다. 자막과 시각효과를 넣으면 시간은 더 오래 걸린다.여기에 동영상 라이브를 하면 인력과 비용은 배로 들어간다. 인스타그램 라이브처럼 간단한 방법도 있지만, 컨퍼런스 중계나 고화질 유튜브 방송을 장시간 하면 전담 방송팀과 관련 장비가 필요하다. 영상이 끊어지지 않기 위한 고속 인터넷 서비스 구입도 필수다.큰 비용이 들지만 그 효과 때문에 포기할 수 없는 동영상 콘텐츠, 조금 더 쉽고 빠르게 만들 수 있는 법은 없을까? 더 빠르게 호소력 있는 동영상을 만들 수 있도록 도와주는 AI 기업, 비디오버스(VideoVerse)를 소개한다.

지난 4월 6일 뉴욕 맨해튼 소호(SoHo) 지구. 디자이너숍, 아트 갤러리, 유명 브랜드 매장이 늘어선 쇼핑 중심지에 실리콘밸리 기업 ‘구글’의 로고가 등장했다. 최신 AI(인공지능) 기술로 구현된 새로운 검색 기능 ‘구글 멀티서치’를 체험해 볼 수 있는 오프라인 이벤트가 열린 것이다.의류 편집숍 형태로 꾸며진 행사장은 멀티서치가 쇼핑 경험을 어떻게 개선할 수 있는지에 초점이 맞춰져 있었다. 비치된 청바지, 운동화, 가방 등을 스마트폰으로 촬영한 후 검색어를 추가하면 비슷한 특성을 가진 다른 상품을 찾을 수 있었다. 예컨대 바둑판 패턴의 청바지를 발견했는데, 같은 패턴의 치마를 사고 싶다면 스마트폰 구글앱으로 그 제품을 촬영한 다음 ‘치마’라는 검색어를 넣는 식이다.실제 쇼핑 경험을 떠올려 보면 이 기능이 얼마나 유용한지 깨달을 수 있다. 마음에 드는 제품의 이름이나 브랜드를 모르더라도 이미지와 텍스트를 동시에 적용, 검색 결과를 좁힐 수 있기 때문이다. ‘이효리 가방’, ‘BTS 지민 스웨터’ 같은 검색어를 사용하지 않고도 원하는 상품을 찾을 수 있으며 원하는 결과를 찾지 못해 단어를 바꿔가며 여러 번 검색하는 번거러움도 줄일 수 있다. 멀티서치는 현재 베타(테스트) 버전으로 공개돼 미국에서 영어로만 사용가능한 상태다. 적용 국가 및 언어는 추후 확장될 전망이다. 구글 측은 “멀티서치 기능은 AI 기술 발전 덕분에 가능했다. 멀티서치를 사용하면 더 자연스럽고 직관적인 방식으로 주변 세계를 이해할 수 있다”며 “향후 이 기능을 더 발전시켜 상상할 수 있는 모든 질문에 대한 검색 결과를 개선할 것”이라고 밝혔다.

글로벌 1위 소셜 미디어 서비스 페이스북의 모회사 메타(Meta)가 2022년 1분기 미국 증권가의 예측을 넘어서는 실적을 공개했다. 매출 성장률과 수익은 좋지 않았다. 2021년 1분기 메타는 매출 279억 달러(33조 5,900억 원)로 전년 대비 7%가 성장했다. 메타는 지난 2012년 기업 공개 후 줄 곳 두 자리수의 분기 매출 성장을 기록했지만 이번에 깨졌다. 순이익은 74억 7,000만 달러(주당 2.72달러)로 전년 대비 21%가 떨어졌다. 퀘스트2 VR헤드셋 등 메타버스 게이트웨어를 개발하는 리얼리티 랩스는 손실이 늘었다.메타는 2022년 2분기 예측에서 매출 280억 달러~300억 달러로 예상했다. 1년 전 같은 기간(286억 달러)과 비교하면 -2%~5% 성장에 해당하는 수준이다. 메타는 “우크라이나 전쟁 발발 등의 영향으로 성장률이 저조했다. 2분기에도 이런 요소들이 반영될 것”이라고 설명했다. 당초 미국 증권가(Refinitiv)에서는 메타가 1분기 282억 달러의 매출을 기록할 것으로 예상했다. 월 평균 이용자(StreetAccount)는 실제에 가까운 19억 5,000만 명으로 전망했다. 다소 부정적인 미래 전망으로 메타의 AI와 ‘메타버스’ 관련 투자 속도도 느려질 것이라는 분석이다.

미국에는 4명의 아들을 둔 아버지가 창업했다고 해서 '파이브가이즈(Five Guys)'로 불리는 버거 체인점이 있다. 인앤 아웃, 쉐이크쉑과 함께 미국의 3대 버거로 불린다. 이 체인점의 가장 큰 특징은 내가 좋아하는 방식으로 버거를 맞춤형으로 주문할 수 있다는 점이다. 파이브가이즈의 팬 페이지에 따르면 버거를 개인화하는 방식은 무려 25만 가지에 이른다. 양파, 할라피뇨, 버섯, 토마토의 야채 토핑부터 바베큐 소스, 머스타드 소스, A1 스테이크 소스의 온갖 소스까지 다양한 옵션이 있다. 이러한 개인 맞춤형 서비스 트렌드는 식당에만 있는 것은 아니다. 의료계에서도 나의 질병에 맞게 주문된 치료법이 내 병을 효율적으로 치료해 줄 시대가 오고 있다. 항암치료 분야에서 유전자 분석 데이터를 바탕으로 컴퓨터 인공지능 기술을 융합하여 혁신을 주도하고 있는 회사가 있다. 바로 미국 매사추세츠 주에 위치한 보스턴진(BostonGene)이다.

미국은 최첨단 의료기술을 보유한 국가지만, 의료 시스템적인 면에서는 ‘의료 후진국'이다. 말도 안되게 비싼 의료비와 민영 의료보험으로 인해 환자들은 금전적으로 큰 부담을 진다. 감기 때문에 병원을 한 번 방문하더라도 수십만 원이 청구되곤 한다.병원의 느린 업무속도도 환자에게 큰 불편을 준다. 병의 원인을 파악하거나 전문의를 찾아 치료를 받기 위해서 여러 번 병원을 방문하기도 한다. 이에 따른 추가 비용도 환자의 몫이다. 최근에는 의사뿐 아니라 간호사, 치과기공사 등 의료 인력 부족으로 인해 예약부터 진료를 받는 데 걸리는 시간도 길어졌다.환자들이 의료시설에서 겪는 불편은 의료 산업 전반에도 악영향을 미친다. 비효율적인 프로세스와 지나치게 많은 비용은 의료기관에 대한 불신으로 이어진다. 이는 장기적으로 기관의 이미지를 실추시킨다. 병원뿐 아니라 의료 연구기관과 제약회사도 간접적인 불이익을 받는다. 의료기관을 불신하게 된 환자들이 자신의 의료 데이터를 제공하지 않으려 하기 때문이다. 신약과 치료법 개발을 위해서는 충분한 의료 데이터가 필수인데, 데이터를 얻기 어려워지면 그만큼 의료 개발은 늦어질 수밖에 없다. 이 악순환을 해결하기 위한 열쇠로 ‘데이터'와 ‘투명성'을 내세운 기업이 있다. 바로 샌프란시스코의 헬스케어 스타트업 클래리파이 헬스(Clarify Health)다.