📡 [브알 #60] 지금의 AI는 어떻게 핫해졌을까 : 오픈AI와 엔비디아

(에디터 쥬닝🥰) 응답이들 안녕🤚🏻 잘 지냈어? 응답하라 AI WEEK의 포문을 연 이번 주 <이-마트>에서는 국내외 빅테크 기업에서 출시한 AI 기능과 업무에서 사용하기 좋은 AI 툴을 소개했잖아. <브랜드가 알고 싶다>에서는 AI WEEK의 두 번째 주자로 AI 산업의 변혁을 주도하는 두 거인인 ‘오픈AI와 엔비디아’ 이야기를 해보려고 해. 그럼 바로 출발해볼게✈️

AI, 이제는 정말 피할 수가 없지! 그래서 간단하게 개념 설명하고 넘어갈게.

🔎 AI (Artificial Intelligence)

AI, 즉 인공지능은 컴퓨터나 기계가 인간의 학습, 추론, 인식 및 언어 이해와 같은 지적 활동을 모방할 수 있게 하는 기술이야. 데이터 분석과 패턴 학습을 통해 다양한 문제를 해결하며, 음성 인식, 이미지 분석, 자연어* 처리 등 다양한 분야에서 활용되지.

* 자연어 : 컴퓨터에서 사용하는 프로그램 작성 언어 또는 기계어와 구분하기 위해 인간이 일상생활에서 의사소통을 위해 사용하는 언어를 가리키는 말. (출처: 네이버 지식백과)

🔎 ChatGPT (챗GPT)

ChatGPT는 OpenAI가 개발한 대화형 인공지능으로, 자연어 처리 기술을 기반으로 해. 다양한 주제에 대해 사람과 비슷한 방식으로 대화를 나눌 수 있으며, 질문에 답하고, 텍스트를 생성하고, 문제를 해결하는 등의 작업을 수행할 수 있어. CHAT GPT는 대규모의 데이터 학습을 통해 지속적으로 발전하는 모델이야.

✅ ABOUT ‘오픈AI’

OpenAI는 인공지능(AI) 연구와 개발에 주력하는 비영리 및 이익 추구 조직이야. 2015년에 일론 머스크, 샘 알트먼, 그렉 브록만, 울프람 알파벳 등 기술 분야의 유명 인사들에 의해 설립되었지.

OpenAI의 주요 연구 분야는 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로봇공학, 게임 이론 등 다양한데, 이 중에서도 방금 설명했던 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈와 같은 언어 모델을 통해 널리 알려져 있어.

흔히 우리는 AI가 두렵다고 얘기하기도 하잖아. OpenAI도 AI의 미래가 인류에게 중대한 영향을 미칠 것이라고 보고 있어. 그래서 주요 관심사 중 하나가 AI 기술의 안전하고 윤리적인 발전을 촉진하는 것이고, 이를 위해 연구 결과와 기술을 공개하는 것에 큰 중점을 둔다고 해. 특히 AI 윤리의 사회적 영향이 큰 만큼 LG, 네이버, 카카오 등 국내 대기업에서도 AI 윤리원칙을 발표한 바 있어.

✅ WHY ‘오픈AI’?

OpenAI는 일론 머스크, 샘 알트먼, 그렉 브록만 등이 정기적으로 모이는 저녁 자리에서 AI 이야기가 시작되었고 이후 “안전하고 친근한 AI 시스템 개발”을 위해 비영리 단체인 OpenAI를 설립했다고 해. 이렇게 시작된 Open AI는 어떻게 AI 산업의 거인이 된 걸까? 많은 요인이 있지만 쥬닝은 이 중 3가지를 꼽아봤어.

1️⃣ 연구와 기술의 개방성 및 AI 윤리에 대한 강조

OpenAI는 AI 연구 결과와 기술을 공개적으로 공유하는 것으로 유명해. 이름 부터가 ‘Open’이잖아. 초기에 비영리 조직으로 시작해서 AI 연구의 진보를 공유하고 AI의 안전한 발전을 촉진하는 데 초점을 맞췄다고 해. 지금은 상업적 목적을 가진 기업으로 전환되었지만, 여전히 연구 결과와 기술을 공개하고, AI 윤리와 안전성 연구를 하는 데 큰 투자를 하고 있어.

2️⃣ 상업적 파트너십과의 협력

OpenAI는 Microsoft(마이크로소프트)와 같은 대규모 기술 기업과 전략적 파트너십을 맺고 있어. 초기 주요 투자자 중 하나였던 마이크로소프트는 OpenAI가 GPT 시리즈와 같은 고급 언어 모델의 연구, 개발을 지속적으로 진행할 수 있는 기반을 마련해주었다고 해.

또, 가끔 챗GPT에 검색할 때 ‘BING 검색 중’ 이라는 표시가 뜨기도 하는데, 이 BING 검색 엔진이 바로 마이크로소프트가 개발한 검색 엔진이야. 이렇게 OpenAI는 마이크로소프트의 투자뿐만 아니라 기술, 제품 협력 등으로 AI의 기술의 사회적 적용 범위를 확대했다고 평가받고 있어.

3️⃣ 혁신적인 AI 모델의 개발

OpenAI는 우리가 잘 알고 있는 챗GPT 외에도 DALL-E, Codex와 같은 혁신적인 인공지능 모델을 개발했어. 이러한 모델들은 자연어 이해와 생성, 이미지 생성, 코드 작성 등 다양한 분야에서 강력한 성능을 발휘하고, AI 연구와 응용 프로그램 개발에 새로운 가능성을 여는데 큰 역할을 했지! 그래서 다음은 그 모델에 대해 자세히 알아보려고 해.

✅ 오픈AI의 AI LINE-UP

OpenAI는 여러 분야에서 활용 가능한 다양한 인공지능 모델을 보유하고 있는데, 이 중 GPT 시리즈, DALL-E, Codex, Clip을 소개해볼게.

📌 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈

GPT 시리즈는 자연어 처리를 위한 강력한 모델 시리즈로, 텍스트 생성, 번역, 요약 및 기타 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있어.

2018년에 발표된 GPT-1, 2019년에 발표된 GPT-2, 2020년에 발표된 GPT-3를 거쳐 2023년 3월에 GPT-4가 발표됐지. 이전 모델보다 훨씬 창의적이고 세밀한 지시사항을 처리할 수 있는 능력을 가지고 있는 게 특징이야. 또, GPT-4에서는 이미지나 텍스트를 통해 검색할 수 있고 이미지를 설명해주거나 이미지 속 텍스트를 요약해주기도 해.

위 사진은 쥬닝이 유튜브 피식대학 채널 커뮤니티에 있는 사진을 캡처해서 챗GPT에 보냈을 때 어떤 대답을 하는지 본 건데 꽤 정확하게 설명해주고 있지. 이외에도 직접 대화를 해보면 정말 사람과 대화하는 것처럼 정밀한 내용까지 다 이해해서 쥬닝이 어렸을 때 대화하던 ‘심심이’와는 확연히 달라진 AI 챗봇의 모습을 볼 수 있어😂

📌 DALL-E

DALL·E는 이미지 생성을 위한 AI 모델로, 자연어 설명을 기반으로 복잡한 이미지를 생성할 수 있어. 그래서 특정한 설명에 맞는 이미지를 창조적으로 만들어 낼 수 있지.

응답이들 요즘 유튜브에서 이런 숏츠 본 적 있지? “ㅇㅇㅇ 그려줘.”라는 텍스트가 나오고 이후 반전되는 음악과 함께 파격적인 이미지가 나오는 숏츠가 유행하잖아. 이렇게 DALL-E를 사용해서 만든 독창적인 이미지를 온라인에서 판매할 수도 있고, 예시로 든 유튜브 숏츠처럼 특정 테마나 주제에 맞는 이미지로 나만의 콘텐츠를 제작할 수 있어. 물론 이용 약관과 저작권, 관련법규를 꼼꼼히 살펴봐야겠지만😉

📌 Clip

Clip은 이미지와 텍스트를 이해하고 연결하는 능력을 가진 AI 모델이야. 이미지 내의 객체를 식별하고, 이미지와 관련된 텍스트 설명을 매칭할 수 있어. 한마디로 텍스트 설명과 일치하거나 관련 있는 이미지를 찾아내는 능력을 갖추고 있는 거지. 예를 들어, “해변에서 일광욕을 하고 있는 사람”이라고 하면 그 설명에 가장 잘 맞는 이미지를 데이터베이스에서 찾아내는 작업을 수행하는 거야.

전에 소개한 DALL-E와의 차이점은 CLIP은 이미 존재하는 이미지를 분석하고 식별하는 데 사용되고, DALL·E는 새로운 이미지를 생성하는 데 사용된다는 점이야.

📌 Codex

Codex는 주로 프로그래밍 코드 생성에 초점을 맞춘 모델로, 자연어로 된 설명을 바탕으로 코드를 작성하거나 수정할 수 있어. GitHub Copilot*의 기반이 되는 기술이야. 예시 사진처럼 사용자가 "로그인 폼을 만들어줘"라고 요청하면, Codex는 이 요청을 분석하고 실행 가능한 파이썬 코드를 제시해 주지. 개발자들이 자연어 설명을 바탕으로 코드를 작성하고, 수정하고, 문제를 해결할 때 도움을 주기 위해 설계되었다고 해.

* GitHub Copilot : GitHub이 OpenAI와 협력하여 개발한 인공지능 프로그래머 보조 도구로, GitHub Copilot을 사용하기 위해서는 GitHub 계정이 필요하고, Visual Studio Code 확장 기능으로 설치하여 사용 가능함

📌 SORA

마지막으로 SORA는 텍스트를 비디오로 변환하는 AI 모델이야. 기술적으로는 DALL·E 3의 기술을 바탕으로 하고, 사용자가 AI에게 텍스트로 작업을 요청하면 이를 기반으로 비디오를 생성할 수 있어. 예시 사진처럼 "도쿄 거리를 걷는 스타일리시한 여성"이라고 하면 그 시나리오에 맞는 비디오가 만들어지는 거지. 기존의 텍스트 투 비디오에 비해 시각적인 품질이 뛰어나고 스크립트 내용에 충실한 그림을 그려준다고 해.

그런데 이 좋은 SORA가 아직 일반인에게 공개되지 않았어. 바로 실제와 구별이 어려운 콘텐츠가 생성되어서 오/남용의 가능성이 있기 때문이야. 그래서 OpenAI는 SORA의 공개에 신중을 기하고 있고 다양한 안전 조치와 정책을 마련한 후에 공개할 예정이라고 해.

🥰쥬닝의 생각정리🥰

오늘은 챗GPT의 아버지라고 불리는 오픈AI이 어떤 기업인지, 왜 유명한지, 또 어떤 인공지능 모델이 있는지를 알아봤어. 최근에는 OpenAI가 Figure라는 로봇 스타트업과 협업하여 만들어낸 사람을 닮은 로봇에 대한 영상을 공개했는데, 정말 사람처럼 추론하고 행동하는 것이 신기하더라고. 앞서 소개한 인공지능 모델뿐만 아니라 ‘AI가 구현된 로봇’이라는 영역에서도 새로움을 선사하는 OpenAI가 어디까지 성장할지, AI를 통해 무엇까지 가능해질지가 궁금해지더라. 그럼, 다음 캐롤의 ‘NVIDIA’에 대한 이야기도 재미있게 들어줘.

(에디터 캐롤🌹) 안녕, 응답이들! 쥬닝이 들려준 오픈AI의 이야기는 잘 봤어? 오픈AI의 챗GPT가 사람들에게 큰 인기를 끌고, AI열풍을 일으키면서 덩달아 주목 받은 브랜드가 있지? 바로 AI 반도체의 최강자로 떠오른 '엔비디아(NVIDIA)'야. 그동안 어렵기만 했던 AI 반도체에 대해 오늘 캐롤이 이야기해줄게😎

엔비디아에 대해 본격적으로 다루기 전에 반도체에 대해 간단하게 설명해볼게.

🔎 반도체

반도체는 도체(전기가 통하는 물질 :철, 은, 구리 등)와 부도체(유리, 나무, 고무 등)의 중간 성질을 가진 물질로 그냥 있을 때는 전기가 흐르지 않지만 인위적으로 특정 불순물을 주입하면 전기가 흐르게 되면서 실리콘(규소, 반도체의 주 재료) 웨이퍼가 전기회로의 기능을 갖는 거야. 반도체는 크게 2가지 기능을 하는데 전기신호의 처리와 데이터 처리(방식 : 전환, 저장/기억, 연산/제어)야. 반도체는 정보를 저장하고 기억하는 용도의 ‘메모리 반도체’와 연산과 추론 등 정보를 처리하는 용도의 ‘시스템 반도체(비메모리 반도체)’로 구분되고 있어!

🔎 AI 반도체

AI 반도체(AI칩)란 AI 알고리즘을 효율적으로 처리할 수 있는 전문 하드웨어로서 효율적인 데이터 처리와 고속처리에 최적화가 되어 있어. 즉, AI 연산에 특화된 반도체라고 볼 수 있지.

AI 반도체 1세대로는 CPU와 GPU가 있어. CPU는 컴퓨터의 입력, 출력, 명령어 처리 등을 모두 다루는 컴퓨터의 두뇌 역할을 하는 중앙처리장치야. 다만 CPU는 데이터를 순차적으로 직렬 처리하므로 대규모 병렬 처리 연산을 필요로 하는 AI에는 최적화되어 있지 않아. 반면 3D 게임 같은 고사양의 그래픽 처리를 위해 개발된 GPU는 들어오는 데이터를 병렬로 처리하여 한 번에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있어 AI에 딱이야!

사실 엄밀히 따지자면 CPU와 GPU는 AI 반도체라고 볼 수 없어. 물론 CPU나 GPU로도 인공지능 연산을 수행할 수 있지만, AI 반도체를 사용하면 연산을 더 적은 비용으로 빠르게 효율적으로 수행할 수 있기에 AI 반도체를 AI 가속기라고 부르기도 해.

이때 폭발적으로 증가하는 데이터를 GPU가 효율적으로 빠르게 처리할 수 있도록 도와주는 것이 'HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭* 메모리)야. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치·고성능 D램이야. TSV 기술*을 이용해 데이터 전송 속도의 지연을 최소화하고 적은 전력으로 많은 양의 데이터를 처리할 수 있대.

* 대역폭 : 주어진 시간 내에 데이터를 전송하는 속도나 처리량 (데이터 운반 능력과 직결된다)
* TSV : D램 칩에 수천 개의 미세한 구멍을 뚫어 상층과 하층 칩의 구멍을 수직 관통 전극으로 연결하는 기술

2세대 반도체로는 FPGA와 ASIC이 있어. FPGA(Field Programmable Gate Array)는 칩 내부의 하드웨어를 목적에 따라 재프로그래밍할 수 있어 유연성이 높아. 전력 소비량도 낮지만 단가가 비싸. ASIC(Application Specific Integrated Circuit)은 특정 목적에 맞춰 제작된 주문형/용도맞춤형 반도체로 저전력과 고효율이 특징이야. 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체는 사람의 뇌 신경세포(뉴런)와 연결고리(시냅스) 구조를 모방하여 성능과 효율성은 매우 뛰어나지만 범용성이 낮고 아직은 개발 중인 차세대 AI 반도체야. 현재로서는 CPU, GPU, FPGA 등을 활용하여 AI 연산을 처리하고 있으며, 주로 GPU를 사용하고 있어.

✅ ABOUT ‘엔비디아’

컴퓨터의 미래는 그래픽에 있다고 판단한 젠슨 황은 크리스 말라초스키와 커티스 프리엠과 함께 1993년 엔비디아를 공동 설립했어. 초창기 엔비디아는 3D 게임이 인기를 얻자 오디오와 그래픽을 하나로 통합한 형태의 자사 최초의 PC용 그래픽 칩셋 ‘NV1’을 선보였지만 저조한 성능으로 인해 실패하게 되었어. 이어 선보인 2D/3D 그래픽 통합 기능과 더 빠른 데이터 전송이 가능한 ‘RIVA 128’과 최초의 멀티 텍스처 3D 프로세서인 ‘RIVA TNT’가 성공을 거두면서 1999년 1월 상장하게 되었어.

그래픽 작업의 복잡화에 따른 병렬 처리 성능에 대한 필요성과 방대한 양의 데이터의 실시간 처리를 위한 효율적 공급에 대한 필요성을 느낀 엔비디아는 연구를 통해 세계 최초의 GPU(그래픽처리장치)인 ‘지포스 256’을 선보였어. GPU라는 명칭을 공식적으로 만든 엔비디아는 이후 주기적으로 발전된 GPU가 적용된 지포스 시리즈를 출시하며 엔비디아가 GPU 시장을 장악해나갔지. GPU라는 용어가 업계 표준이 될 정도니까 그 영향력이 어느 정도였는지 짐작이 가지?

하지만 경쟁사의 GPU 개발, 제품 결함 및 보상 사태, 2008년 금융위기를 겪으면서 엔비디아도 위기를 맞이했어. 재정난에 허덕이던 엔비디아는 2011년 가상화폐 시장의 급성장으로 전환점을 맞이했어. 엔비디아의 GPU가 비트코인, 이더리움 등 가상화폐를 채굴하는데 효과적이라는 입소문을 탔거든🪙. 가상화폐의 가격이 올라가면 채굴에 대한 경쟁이 늘어나고, 자연스레 채굴을 위해 엔비디아 GPU를 구매하려는 수요가 높아지면서 매출은 계속 증가했어.

변동성이 큰 가화폐에만 의존할 수 없었던 엔비디아는 눈을 돌려 딥러닝 시장에 주목했어. 딥러닝에 GPU의 병렬식 연산이 데이터의 연산 능력을 가속화시킬 수 있다는 것을 알게 되어 딥러닝 학습용 GPU를 개발하기 시작했어. 그렇게 선보인 방대한 대역폭의 ‘테슬라 K40’이 AI 개발자들 사이에서 핫해지며 성공을 거두었대. 계속해서 딥러닝용 GPU를 개발해오던 엔비디아는 23년 AI 열풍을 일으킨 오픈AI의 챗GPT가 엔비디아의 V100 GPU로 학습/훈련해왔다는 사실이 알려지면서 덩달아 가치가 급증했지! 23년 엔비디아는 반도체 업체로서는 최초로 시총 1조 달러를 넘어서는 기록을 달성했어📈.

*딥러닝 : 컴퓨터가 빅데이터를 활용하여 마치 인간처럼 스스로 데이터를 분석하거나 조합하여 학습하고 예측하는 기술.

✅ WHY ‘엔비디아’?

📌 딥러닝에 최적화된 GPU : ‘GPU의 선구자이자 최강자’인 엔비디아

지금 열풍인 고도의 이미지 및 텍스트를 생성하는 생성형 AI를 개발하기 위해서는 기계학습이 필요해. 기계학습은 대량의 데이터를 기계가 방대한 수의 연산을 반복하며 분류 및 식별 규칙을 기계가 학습하는 거야. 이는 학습이 끝낸 학습용 AI 모델을 만들어내는 ‘학습’과 데이터를 식별 및 분석하고 결론을 도출할 수 있는 ‘추론’으로 이루어져 있어. 각각의 프로세스에서 요구하는 성능이 다르므로 각각에 맞는 반도체가 필요해.

딥러닝의 기초가 되는 심층 신경망은 AI 학습을 위해 엄청난 양의 데이터를 넣고 단순 연산을 수없이 반복하는 과정을 거치는데, 병렬 연산에 강한 GPU가 이러한 학습 과정에 효과적이야. 이렇듯 GPU가 연산 처리 용도로 쓰이면서 GPU 시장을 꽉 잡고 있던 엔비디아가 AI 열풍이 불자 최대 수혜 기업으로 뽑히는 건 어찌 보면 당연한 수순이었던 거지!

📌 엔비디아 생태계를 가능케 한 ‘CUDA(쿠다)’

CUDA(쿠다)는 엔비디아에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로 다양한 프로그래밍 언어(C, 포트란, 파이썬 등)로 작성된 프로그램이 GPU 연산을 효과적으로 할 수 있도록 도와주는 거야. 엔비디아 GPU가 있어야 쿠다가 구동되므로 쿠다가 엔비디아 GPU 독주 체제에 크게 기여를 했다고 볼 수 있어. 아무리 성능이 좋고 저렴한 AI 반도체가 나온다고 해도 기존의 버전과 호환이 되지 않으면 사용하기가 쉽지 않지 않겠지? 특히 학습용 AI 반도체의 경우 10년 넘게 많은 AI 개발자들이 쿠다를 활용해 프로그래밍을 하면서 그동안 축적된 코드가 상당하고, 이게 또 개발자들에게 레퍼런스가 되면서 다른 코드가 만들어진대🖥️. 결국 쿠다를 기반으로 한 엔비디아의 생태계가 너무 강력해서 이를 벗어나기가 어려운 거야.

✅ 엔비디아의 LINE-UP

엔비디아의 대표 상품으로 그래픽 카드 칩셋인 '지포스(GeForce)’ 시리즈, 메인보드 칩셋 '엔포스(nForce)’, 컴퓨터 그래픽 전문가를 위해 만든 그래픽 카드 칩셋 '쿼드로(Quadro)’ 시리즈, 고성능 컴퓨팅용 카드인 '테슬라(Tesla)’ 시리즈, 닌텐도 등에 들어가는 AP(애플리케이션 프로세서)인 '테그라(Tegra)’ , 가상화폐 채굴 프로세서(CMP) 등이 있어. 너무 많아서 다 열거할 수는 없고, AI WEEK인 만큼 AI 반도체와 관련해서 살펴볼게!

📌 H100

엔비디아의 GPU 중 가장 성능이 뛰어나고 유명한 H100은 엔비디아가 2022년 10월에 출시한 인공지능 서버용 GPU야. 대당 수천만 원을 호가하는 비싼 가격에도 불구하고 인공지능 연산에 탁월한 성능을 보인 H100은 작년 한 해에만 150만 대가 팔렸다고 해. 오픈 AI, 앤스로픽, AWS, MS 등 유명 기업들이 H100의 고객사래. 다만 H100은 최대 700W의 전력(1개당 평균 미국 가정용 전기 사용량의 15% 정도에 해당하는 전력)을 소비해 우려를 낳고 있어.

📌 B100과 B200

지난 18일 엔비디아는 미국 캘리포니아주 새너제이 SAP 센터에서 개발자 컨퍼런스 'GTC 2024’를 열고 연말 출시 예정인 차세대 AI 반도체(칩)인 ‘B100’과 ‘B200’을 공개했어. B200은 B100에 HBM을 강화해 성능을 높였대. 이는 엔비디아의 호퍼 아키텍처(프로세서 작동방식)을 대체하는 블랙웰을 기반으로 설계되었대. B 시리즈는 GPU 2개를 연결해 하나의 반도체처럼 작동하는 구조로 기존 H100보다 최대 30배의 성능 향상, 데이터 속도 2.5배를 제공하며 비용과 에너지 소비는 최대 25분의 1 수준이래.

응답하라 AI WEEK를 맞이해 오픈AI와 엔비디아를 소개한 오늘 브알은 어땠어? 모든 산업에 다양하게 적용될 수 있는 AI인 만큼 AI의 흐름을 정리하는 게 중요하다고 생각했는데, 응답이들에게 재밌고 유익한 이야기였기를 바래💛 그럼 브알은 2주 후에 돌아올게! <응답하라 마케팅> 팀은 언제나 응답이의 의견을 기다리고 있으니 아래 링크 눌러서 자유롭게 생각을 나눠줘 😆

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