[인더스트리뉴스 조창현 기자] 최근 인공지능을 결합한 솔루션이 지속 출시되며, 초기 인공지능에 대한 의구심은 디지털 전환에 대한 기대감으로 변하고 있다. 또, 글로벌 산업 전 영역에서 디지털 전환이 가속화되고 있는 가운데, 디지털 전환 및 산업 내 경쟁력 확보를 위해 ‘인공지능(AI)’ 기술을 전면 활용하는 사례가 늘어나고 있다. 현재 AI는 기존 산업의 경쟁구도를 근본적으로 바꾸는 ‘핵심수단’으로 주목받고 있으며, 우리 정부도 AI 중심 디지털 전환이 생산방식 혁신과 더불어 제품 및 서비스를 ‘지능화’하면서 신산업 창출까지 돕게 될 것으로 전망하고 있는 중이다.
이에 산업통상자원부는 지난 13일 제1차 산업 디지털 전환 위원회를 개최해 ‘산업 AI 내재화 전략’을 심의·확정했으며, 해당 전략을 토대로 우리 산업 전반에 AI가 빠르고 폭넓게 적용될 수 있도록 정책적인 역량을 집중할 계획임을 밝혔다.
대한민국 윤석열 대통령도 “새로운 미래 전략기술은 우리 산업의 경쟁력을 더욱 튼튼하게 할 것”이라면서, “인공지능, 첨단바이오 등 핵심 전략기술과 미래 기술시장 선점을 위한 지원에 한치의 소홀함이 없도록 챙기겠다”라고 2023년 신년사를 통해 강한 의지를 내비쳤다.
한편, 세계 주요국들도 AI와 관련된 전략을 지속적으로 내놓고 있다. 2017년 3월에 캐나다 정부가 세계 최초로 국가 AI 전략인 ‘범캐나다AI전략’을 발표한 이후부터 각국은 인공지능을 활용하고, 관련 기술을 선점하기 위한 국가적인 AI 정책 마련에 열을 올리고 있다.
2023년 이끌 ‘핵심 트렌드’
각 산업에 AI 기술이 적용되면서 기존 포트폴리오에 인공지능을 결합한 새로운 솔루션들이 지속 출시되고 있으며, 시장조사 기관이나 기업들도 AI가 접목된 솔루션에 대한 분석 및 전망을 내놓고 있다.
우선 글로벌 시장조사 기관 가트너는 지난해 8월 ‘2022년 이머징 테크놀로지 하이프 사이클’을 발표하고, AI를 활용한 ‘자동화 촉진’ 관련 기술을 소개한 바 있다. 특히 제품·서비스·솔루션 등에 인공지능 도입이 확산되면서 정확한 예측 및 결정, 기대이익 도달시간 단축은 필수 해결과제라고 언급했다. 이에 각 분야별 특화된 AI 모델이 필요하며, △자율 시스템 △코절AI △파운데이션 모델 △제너레이티브 디자인AI △머신 러닝 코드 생성이 ‘AI 자동화 촉진’을 주도한다고 밝혔다. 이후 미국 플로리다주 올랜도에서 개최된 ‘가트너 IT심포지엄/엑스포’를 통해 발표한 ‘2023년 주요 전략기술 트렌드’에서는 적응형AI와 AI 신뢰·리스크 및 보안 관리를 꼽으며, 전체 10가지 트렌드 중 AI와 관련된 트렌드 2개를 제시했다. 특히 적응형AI란 ‘실시간 피드백’을 사용해 학습을 동적으로 변경하고 목표를 조정할 수 있어, 외부환경의 급격한 변화 혹은 기업 목표변경에 최적화된 대응이 필요한 업무에 적합하다고 전했다.
한국IDC에서는 스마트기기 내 AI 활용도가 높아지면서 엣지AI에 대한 도입도 증가하고 있으며, △자율주행 △보안감시 △모니터링 △비정형 데이터 분석 등에 주로 활용되고 있다고 설명했다. 또 AI 엔드포인트 관련 기술혁신에 따라 엣지AI도 지속적으로 진화할 것이며, 현재 전 세계적으로 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장의 취약점을 엣지AI가 보완하면서 함께 성장할 것으로 전망하고 있다. 특히 AI는 ML 및 RPA 등과 함께 PaaS(Platform as a service) 시장에서 수요가 확대될 것이며, 각 산업에서는 해당 기술을 활용해 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있는 플랫폼을 도입하려는 움직임을 보일 것이라는 예상치를 내놨다.
최근 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 공개한 ‘2023년 12대 디지털 트렌드’ 자료에 의하면, 인공지능은 향후 5년간 연평균 성장률 15.1%를 기록할 것으로 예측되고 있다. 또한 AI는 기존 RPA 솔루션 등과 융합을 통해 시공간 제약을 해결하고, 24시간 무중단서비스를 제공하는 등 기술 활용 과정에서 ‘사용자 편의성’을 개선할 것으로 내다봤다. 추가적으로 AI 기술은 자동화에서 ‘자율형’으로 고도화돼 전 산업 ‘디지털 대전환’을 이끌고, 기술 고도화 측면에서는 딥러닝을 기반으로 스스로 학습·판단 및 진화해 상황과 맥락까지 읽을 수 있는 ‘복합지능’이 대두하게 될 것으로 바라보고 있다.
AI 컴퓨팅 기술 분야 선두주자인 엔비디아가 발표한 ‘2023년 주목해야할 5가지 AI 트렌드’에서는 많은 조직에서 AI는 효율성 향상과 차별화, 자동화 및 비용 절감을 가져오는 해결책으로 간주된다고 역설했다. 이에 △높은 투자수익률(ROI)를 가진 AI △AI를 통한 인간과 기계간 협업 △안전을 위한 AI 활용 △IT업계 내 엣지AI를 활용한 사이버보안 △엣지AI 기반 디지털 트윈을 제시했다. 엔비디아는 불확실한 2023년 경제 환경에서 엣지AI는 자동화와 효율성을 추구하는 조직에게 확실한 투자 영역이 될 것이며, 제조·에너지 및 운송 같은 산업에도 엣지AI를 적용하기 위해서는 IT팀의 보안 설치 공간을 확장해야 한다고 당부했다.
아울러 지능형 자동화 분야 글로벌 선도기업 SS&C블루프리즘은 ‘2023 지능형 자동화 트렌드 및 전망 발표’를 통해 AI 및 ML 기반 자동화 기술 고도화를 점쳤다. 업무 프로세스 중 의사결정이 필요한 부분은 AI·ML이 대신하게 될 것이며, 해당 기술은 복잡한 데이터를 기반으로 이전보다 일관성 있는 의사결정을 지원한다고 강조했다. SS&C블루프리즘코리아 이준원 지사장은 “2023년에는 전사 업무 프로세스를 재검토하고 최적화하며, 지능형 자동화 기술에 AI 및 ML을 잘 접목시키는 기업만이 불확실한 시장 상황에서도 혁신을 지속하고 경쟁 우위를 지킬 수 있을 것”이라고 역설했다.
‘AI 기술패권’ 두고, ‘미-중’ 경쟁 심화
현재 각국에서는 AI 분야 기술을 선점하고, 활용도를 높여 산업 내 적용하기 위해 관련 정책을 지속 마련해 추진 중이다. 특히 세계 각국은 ‘AI 기술이 갖는 중요성’에 대한 인식은 함께 했지만, 세부 추진 전략에는 일부 차이가 존재했다. 특히 G2국가인 미국과 중국간 경쟁이 심화되고 있는 가운데, AI 분야 기술패권을 사이에 두고 양국간 견제가 이어지고 있다.
우선 미국은 2016년 10월, 오바마 행정부에서 AI 관련 국가정책이 나아갈 방향을 담은 ‘AI의 미래를 위한 준비’ 보고서 및 R&D 분야에 초점을 맞춘 ‘국가 AI R&D 전략 계획’ 보고서를 동시에 발표해 내용적 기반을 마련하고, 트럼프 행정부에서는 법제화를 통한 본격적인 AI 산업 활성화를 위해 ‘국가 AI 이니셔티브법’을 제정하면서 실질적인 이행력을 확보했다.
바이든 행정부가 들어선 이후부터는 중국의 AI 기술 추격에 대한 견제를 넘어 미국의 가치를 지키고, 실리를 추구하기 위해 정치·사회·심리적 전략으로 변화시키고 있다. 이에 임기 초부터 동맹국과 협력 강화 및 글로벌 AI 파트너십 등에 주력하고 있으며, 현재 △지각·범용AI 관련 장기투자 △인간-AI 협업 △윤리적AI △안전·보안 △고품질 데이터셋 △표준·테스트베드 △AI 인력수요 연구 같이 민간 투자 가능성이 낮은 ‘7대 AI R&D 분야’를 중심으로 국가적인 기술개발에 열을 올리고 있다.
중국은 2017년 ‘차세대 AI 발전계획’ 이후, 각 부문별 세부계획을 수립해 실천에 옮기고 있다. 이에 AI를 국가핵심기술로 지정하면서 선도기업 육성 및 대규모 투자 계획 등을 연이어 발표하고 있으며, 산업 분야에서는 2020년까지 AI 산업 경쟁력을 세계 최고 수준으로 끌어올릴 방침이다. 또, 2025년까지는 AI 산업과 관련된 세계적 가치사슬을 형성해 차세대 AI를 다양한 분야에서 활용하며, 오는 2030년까지 AI 산업 경쟁력을 세계 일류 수준으로 향상시켜 △생산 △생활 △사회통치 △국가안보 등 사회 전 영역에서 활용할 수 있도록 더욱 심화하고 확장할 계획이다.
또한 중국 정부는 ‘책임 있는 AI의 실현에 앞장설 수 있을 것인가’라는 국제 사회가 던진 의문에 대해 ‘AI 활용 측면’에서 EU와 함께 선두자리를 차지하고 있다. 최근에는 유네스코와 UN 등 국제기구의 책임 있는 AI 사용을 위한 이니셔티브에도 적극 동참하며, 국제사회에서 존재감을 드러내고 있다.
국내기업과 정부, ‘AI 활용’에 집중
글로벌 산업 전 영역에서 디지털 전환(DX)이 가속화되고 있는 가운데, 디지털 전환 및 산업 내 경쟁력 확보를 위해 ‘인공지능(AI)’ 기술을 전면 활용하는 사례가 늘어나고 있다. 업계에서는 일반적인 산업에서 활용할 수 있는 널리 쓰이고 있는 MES 혹은 POP 솔루션이나, 공장 내 운영 자동화를 돕는 솔루션을 제공하고 있는 것으로 조사됐다.
또, 제조업뿐만 아니라 다양한 산업에 적용할 수 있는 현장 내 실시간 장애감지 솔루션이나 제조 환경 예측 및 설비이상 감지 솔루션, 품질기준 최적화 솔루션 및 비전문가도 쉽게 활용할 수 있는 노코딩 기반 AI 서비스 개발 플랫폼 등 다양한 솔루션이 출시되고 있다.
현재 AI는 기존 산업의 경쟁 구도를 근본적으로 바꾸는 ‘핵심수단’으로 주목받고 있으며, 정부에서도 AI 중심 디지털 전환이 생산방식 혁신과 더불어 제품 및 서비스를 ‘지능화’하면서 신산업 창출까지 돕게 될 것으로 전망하고 있다.
산업통상자원부(장관 이창양)도 지 13일 제1차 산업 디지털 전환 위원회를 통해 ‘산업 AI 내재화 전략’을 심의·확정한 바 있다. 산업AI내재화전략은 정부가 기존에 발표했던 AI 정책이 금융·행정 등 일반분야에 편중되고 관련 원천기술 개발에만 집중했던 것에서 벗어나, AI를 ‘우리 산업에 적용’하는 것에 초점을 맞췄다.
또한 ‘AI 내재화’를 신속히 진행할 수 있도록 AI 관련 수요기업과 공급기업간 △협업 △역량 강화와 민간 주도 △생태계 조성에 중점을 뒀다. 전략에 따라 정부는 ‘수요-공급기업 협업 프로젝트’를 중점 추진해 수요기업의 AI 내재화를 촉진하고, 공급기업의 ‘양적·질적’인 성장을 도모하는 등 AI 내재화 및 공급산업 육성을 ‘연계’한 정책을 추진할 방침이다.
아울러 ‘산업 AI 내재화를 통한 글로벌 산업강국 도약’이라는 비전을 내세우고, 2030년까지 현재 1%인 AI 활용기업을 30% 수준까지 확대하고, 글로벌 산업 AI 공급기업 100개를 육성하겠다는 입장을 내비쳤다. 또, 산업부 이창양 장관도 우리 산업 시스템을 근본적으로 개선할 ‘산업 대전환’을 적극 추진할 계획임을 밝히며, 산업 대전환을 견인할 ‘핵심 열쇠가 AI에 있음’을 함께 강조했다.
이보다 앞선 지난해 12월 12일, 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 AI 반도체 최고위 전략대화를 주재해 국산 AI 반도체를 활용한 ‘케이(K)-클라우드’ 추진방안을 발표했다. 해당 정책은 세계 최고수준 초고속·저전력 ‘국산 AI 반도체’를 통해 인터넷 기반 자원공유의 경쟁력 강화와 더불어 향상된 ‘인공지능 서비스’를 제공하기 위해 마련된 것이다.
이에 정부는 국산 AI 반도체에서 기저학습 등 인공지능 알고리즘을 ‘초고속·극저전력’으로 실행하는 △컴파일러 △라이브러리 △인공지능 모형 자동 병렬화 기술부터 상용 인터넷 기반 자원공유에 적용하기 위한 △가상머신(VM) △컨테이너 △가상서버 클러스터 같은 기술까지 개발할 예정이다.
추가적으로 국산 AI 반도체를 ‘3단계’에 걸쳐 고도화하면서 세계 최고수준 기술력을 확보하겠다는 전략도 세웠으며, 국산 AI 반도체의 ‘단계별 데이터센터 적용’ 및 인공지능·인터넷 기반 자원공유 서비스 제공을 위한 실증사업도 함께 추진할 계획이다.
AI 산업 위한 실질적인 ‘소통의 장’ 마련돼
FA저널에서는 지난 18일 ‘2023년 제조산업 발전을 위한 AI 트렌드 전망 간담회’를 열고, AI 산업 발전을 위한 향후 추진 방향을 모색했다. 간담회에는 뉴로클, 로크웰오토메이션, 비스텔리젼스, 슈나이더일렉트릭, 스누아이랩, 시즐, 웨다, 엠아이큐브솔루션, 한국지멘스 디지털인더스트리 총 9개 기업 대표 및 관계자들이 참석했다.
참석자들은 △국내 AI 산업의 현주소 및 대외 비즈니스 환경 △주요 AI 기술과 기업들의 사업 전개 방향 △협업 등 솔루션 확산 전략 △정부의 ‘AI 내재화 전략’ 관련 아이디어 등을 순차적으로 논의하며, AI 산업 내 다양한 이슈에 대한 의견을 교환했다.
스누아이랩 유명호 대표는 “올해 AI 분야에서의 키워드는 어떻게 비용을 줄여 ‘도입 허들’을 낮추느냐가 화두가 될 것”이라면서, “결국 수요기업은 적은 비용으로 AI를 접목해서 확대할 수 있는 플랫폼이 필요할 것”이라고 생각을 전했다.
이어진 논의에서 업계 관계자들은 AI 기술이 디지털 전환에 따른 생산방식 혁신에 있어 ‘핵심 기술로 주목’받고 있는 것은 공감하지만, 여전히 현장과는 ‘괴리가 있다’고 입을 모았다. 특히 ‘IT 엔지니어’와 ‘OT 엔지니어’간 협업을 주요 과제로 언급됐다. 다만, AI 기술 도입을 위한 시장 내 분위기 자체는 ‘성숙해지고 있다’는 평가도 일부 존재했다.
