클라우드에 생성형AI 날개 달고 "370조 글로벌시장 선점"

국내 IT서비스 기업들이 클라우드 서비스에 생성형 인공지능(AI)을 활용, 오는 2032년 371조원까지 성장이 예상되는 AI서비스 사업에 사활을 걸고 있다.

국내 대표 IT서비스 기업인 삼성SDS와 LG CNS, SK㈜ C&C는 클라우드에 생성형 AI라는 날개를 달아 한 단계 더 성장할 수 있는 계기로 본 것이다. 이를 위해 '멀티엔진'과 '프라이빗' 정책으로 클라우드 서비스를 업그레이드한다는 전략이다.

■데이터 유출 차단, 효율성이 관건

28일 업계에 따르면 삼성전자는 현재 그룹차원에서 생성형 AI를 개발하고 있으며, 삼성SDS는 오는 9월 12일 생성형 AI 플랫폼과 서비스 전략을 공개할 예정이다. 또 LG CNS와 SK㈜ C&C는 해외 빅테크 기업들과 네이버의 생성형 AI를 활용하고 있다.

IT서비스 기업들은 올해 초 오픈AI의 챗GPT가 이슈로 떠오르면서 발빠르게 생성형 AI를 활용한 빅데이터 분석 플랫폼을 개발, 제공하고 있다. 챗GPT를 필두로 구글 '바드', MS '빙', 지난 24일 네이버의 '하이퍼클로바X'가 방대한 외부 데이터를 사용하는 AI 엔진이라면 IT서비스 기업들의 AI서비스는 이를 활용하는 응용소프트웨어(애플리케이션)라고 비유할 수 있다. 블룸버그 산하 경제연구소 '블룸버그 인텔리전스'에 따르면 생성형 AI 시장은 2022년 약 52조1000억원(394억달러)에서 2032년 약 1220조4000억원(9216억달러)으로 약 23배 성장할 것으로 전망됐다. 특히 같은기간 약 2조원(15억달러)에 불과했던 AI서비스 시장은 연평균 69% 성장률을 보이면서 약 370조6000억원(2799억달러)까지 성장할 것이라고 내다봤다.

기업들이 원하는 생성형 AI서비스는 일반 대중들이 알고 있는 챗GPT와는 성격과 구조가 다르다.

대중적인 AI보다 정확성과 보안성을 요구한다. 업계 관계자는 "AI 서비스 도입을 원하는 기업들은 자체 데이터가 외부로 유출되는 것을 차단하면서도 생성형 AI를 활용해 업무 효율성을 높이고 싶어한다"고 말했다. 이 때문에 기업들의 요구사항을 바탕으로 새로운 AI 디지털 시스템을 개발해 서비스한다. 즉, 기업 기밀에 해당하는 중요 데이터가 생성형 AI에 흡수돼 유출되는 위험을 제거하고, 생성형 AI가 쓰는 외부 데이터를 끌어와 기업이 생성형 AI를 활용하게끔 만드는 것이다.

■삼성, 생성형AI 서비스 9월 공개

이를 위해 삼성SDS는 기업 데이터를 안전하게 지키고 자유롭게 활용하도록 기업에 특화된 생성형 AI 서비스 모델을 준비하고 있다.

지난달 삼성그룹 전체 사장단 회의에서 생성형 AI 전략을 논의한 것으로 알려졌다. 삼성의 각 계열사마다 개발하고 있는 AI 기술을 점검하고 삼성만의 생성형 AI 모델을 완성한다는 것이다. 특히 삼성전자는 삼성종합기술원을 중심으로 현재 사내 보안 이슈로 챗GPT를 대신할 자체 생성형 AI를 개발하고 있다.

삼성SDS는 내달 12일 고객기업들을 초청해 열리는 '리얼 서밋 2023' 행사에서 기업용 생성형 AI 서비스를 공개한다. 앞서 삼성SDS 클라우드서비스사업부 구형준 부사장은 지난 7월 컨퍼런스콜에서 "국내외에서 검증된 AI 기술과 축적한 업무 전문성 등을 바탕으로 기업에 특화된 생성형 AI 플랫폼과 서비스를 준비 중"이라고 말했다. 삼성SDS는 현재 데이터 분석 플랫폼 '브라이틱스 AI'와 업무 자동화 솔루션 '브리티 RPA' 등을 고객 기업들에게 제공하고 있다.

또 LG CNS는 생성형AI 서비스 개발 과정에서 LG AI연구원의 엑사원, 앤트로픽의 '클로이드2', 오픈AI의 챗GPT 등 복수의 원천기술을 활용하는 고객 맞춤형 '멀티 엔진(Multi-Engine)' 전략을 추진하고 있다.

SK㈜ C&C는 5월에 '생성형 AI 토털 서비스'를 선보였다.

챗봇, 데이터 플랫폼, 생성형 AI 등 주요 AI분야별 연구 성과를 기반으로 실제 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 데이터 시스템을 구축했다. 특히 생성형 AI 토털 서비스는 비공개 문서 등을 포함한 사내 특화 데이터를 AI 서비스에 활용할 수 있도록 지원해 보안 우려를 없앴다.

프롬프트 엔지니어링을 통해 효과적 질문 방법도 알려줘 서비스 결과물의 품질을 높였다는 평가다.

[e-mail] 김만기 기자