美, AI·슈퍼컴에 10년간 약 4조원 투자…전세계 투자 경쟁 과열

2019.11.01 18:08
미국 에너지부는 18일 EF급 슈퍼컴퓨터 오로라를 미국 아르곤 국립연구소에 2021년까지 설치할 계획이라고 밝혔다. 아르곤 국립연구소 제공
미국 에너지부는 EF급 슈퍼컴퓨터 '오로라'를 미국 아르곤 국립연구소에 2021년까지 설치할 계획이라고 밝혔다. 아르곤 국립연구소 제공

세계 각국이 인공지능(AI)에 대한 투자 경쟁을 벌이고 있는 가운데 미국 정부가 AI를 활용한 과학적 발견에 속도를 내는 것을 내용으로 하는 구체화된 ‘AI 이니셔티브’를 내놨다.

 

국제학술지 사이언스는 1일 미국 에너지부(DOE)는 지난주 미국 워싱턴D.C.에서 열린 미국 국무회의에서 10년간 AI분야에 30억~40억 달러(약 3조5000억원~4조6600억원)를 투자하는 계획을 내놓고 예산 지원을 요청했다고 전했다. 

 

지난 2월 미국 도널드 트럼프 대통령이 ‘미국 AI 이니셔티브’ 시작을 알리는 행정 명령에 서명한 데 따른 조치다. 미국 백악관 과학기술정책실(OSTP)에 따르면 미국 정부는 앞서 2020년 회계연도에 AI와 머신러닝 투자를 위해 약 10억달러의 예산을 요청한 것으로 알려졌다. 

 

사이언스 보도에 따르면 미국이 요청한 예산은 차세대 엑사스케일 슈퍼컴퓨터를 구축하는 데 활용될 전망이다. 엑사급 슈퍼컴퓨터는 1초에 100경회 연산을 수행하는 엑사플롭스(ExaFLOPS, EF) 계산능력을 보유한다. 2018년 기준 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터는 미국 오크리지국립연구소의 ‘서밋’이다. 5년 동안 슈퍼컴퓨터 세계 1위를 굳건히 지키던 중국이 지난해 미국에 자리를 내줬다. 

 

서밋의 실측성능은 149페타플롭스(PFlops·초당 1000조 회 연산)로 알려져 있다. 엑사플롭스 성능은 페타플롭스의 1000배다. 1엑사플롭스급 슈퍼컴퓨터는 현존 최고 슈퍼컴퓨터인 서밋보다 계산능력이 약 6배를 넘는 셈이다. 

 

미국 세인트폴 소재 고성능 컴퓨터 분석 기업 ‘하이페리온 리서치’의 얼 조세프 CEO는 “이번 DOE의 요청은 좋은 출발”이라면서도 “DOE의 투자계획은 중국을 비롯한 전세계 업계의 AI에 대한 과열 투자와 비교해 볼 때 얌전한 수준”이라고 말했다. 

 

지난해를 제외하고 전세계 최고 수준의 슈퍼컴퓨터 보유능력을 자랑한 중국은 지난 2017년 국가 AI 플랜을 제시했다. AI 분야 글로벌 리더쉽을 갖추고 1조 위안(약 163조원) 규모의 상업 목적의 AI 시장을 만든다는 게 목표다. 하이페리온 리서치에 따르면 유럽연합(EU)도 2020년 200억 유로를 투자한다. 

 

하이페리온 리서치는 또 2013~2018년까지 전세계 AI 투자 규모의 60%를 중국이 주도했다. 미국의 투자 규모는 전세계의 30%다. 중국은 AI 관련 논문수에서 압도한다. EU는 AI 연구자들이 가장 많다. 미국 AI 연구자들은 논문 인용수가 가장 많아 영향력이 높다.  

 

또다른 시장조사업체 IDC에 따르면 올해 전세계 기업의 AI 투자규모는 350억8000만달러(약 41조원)에 달할 전망이다. 이는 2018년에 비해 44%나 성장한 것이다. 

 

투자 규모에서 중국을 압도하지는 않지만 미국 데이터 자산과 연구 역량에서 자신감을 보이고 있다. DOE는 “원자 충돌이나 우주 분석과 같은 기초물리 연구부터 게놈 시퀀싱 연구까지 예산을 지원할 계획”이라고 밝혔다. DOE의 과학 부문을 이끄는 크리스 폴 국장은 “우리는 하루에 수 페타바이트 수준의 상상할 수 없을 정도로 엄청난 데이터를 생성해내고 있다”며 “이같은 데이터를 학습한 AI 알고리즘은 새로운 물질이나 물리학의 이정표가 될 수 있는 새로운 발견을 하는 데 도움을 준다”고 말했다. 실제로 금융 기업들은 신용 카드 사기를 알아채거나 오일 및 가스 시추 장소를 정밀하게 찾아내는 데 AI를 활용하고 있다. 

 

현존 최고 슈퍼컴 ‘서밋’을 보유한 오크리지국립연구소는 AI를 통해 데이터 분석과 데이터 수집, 새로운 연구와 실험을 위한 가설을 세우고 실험을 설계하는 데 속도를 높일 수 있다고 강조한다. 오크리지국립연구소의 제프 니콜스 국장은 “AI가 과학자들을 대체하는 것은 아니지만 AI를 활용하는 과학자들은 활용하지 않는 과학자들을 대체할 수 있다”며 “예를 들어 배터리 연구자들은 수일 만에 수천개의 재료 특성을 AI를 이용해 테스트할 수 있다”고 말했다. 

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