AI칩, 매년 40% 성장…키워드는 메모리·딥러닝·신경망
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AI칩, 매년 40% 성장…키워드는 메모리·딥러닝·신경망
  • 입력 2020-09-18 16:21
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마켓앤마켓, 2020년 76억달러 → 2026년 578억달러 증가
"메모리 영역 크게 성장해…지난해 보안 AI 시장 가장 컸다"
코로나19로 올해 AI칩 시장 소폭 하락
딥러닝·신경망 기술이 전체 AI 시장에서 가장 큰 역할을 하고 있다. (사진=셔터스톡)
딥러닝·신경망 기술을 중심으로 전체 AI 시장이 크게 성장한다. (사진=셔터스톡)

세계 인공지능(AI)칩 시장이 매년 40% 이상 성장할 것이라는 전망이 나왔다.

기업은 물론 소비자도 AI의 필요성을 인지하면서 AI 애플리케이션 수요가 크게 증가하면서 AI칩 영역이 가장 빠른 성장세를 보이고, 딥러닝과 신경망 기술이 시장을 이끌어 나갈 것으로 예측된다는 내용이다. 다만 올해는 코로나19 여파로 AI칩 시장 성장률이 소폭 하락할 것으로 보인다.

EE타임즈는 17일 (현지시간) 시장조사업체 마켓앤마켓이 최근 발표한 AI 기술 전망을 인용, 올해 76억달러(약 8조8000억원) 규모를 형성한 세계 AI칩 시장이 연평균 40% 성장률을 보이고 있어 오는 2026년께는 세계 AI칩 시장이 578억달러(약 67조1000억원) 규모에 이를 것으로 전망된다고 보도했다.

마켓앤마켓은 AI의 필요성, 소비자 서비스 개선 및 운영 비용 절감을 위한 AI 채택, AI 애플리케이션 수 증가, 컴퓨팅 능력 향상, 딥러닝 및 신경망 채택 증가 등 점점 더 크고 복잡한 데이터세트를 주요 성장 배경으로 꼽았다.

(사진=마켓엔마켓)
(사진=마켓엔마켓)

◇ 메모리 AI칩 부문 가장 빠르게 성장할 것

2020년부터 2026년까지 AI칩 시장에서 메모리 영역이 가장 빠르게 성장할 것으로 업체는 전망했다.

머신러닝부터 컴퓨터 비전, 예측 분석 등 AI 기술은 신경망 알고리즘을 훈련, 테스트, 검증하기 위해 대량의 데이터가 필요하다. 즉 이를 처리하기 위한 저장공간(스토리지) 수요가 크게 증가할 수밖에 없다.

국내의 삼성전자, SK하이닉스와 해외의 마이크론, 키옥시아 등이 대표적인 스토리지 생산 기업이다.

마켓엔마켓은 "최근 몇 년간 메모리 요구량이 크게 증가했다. 컴퓨팅 아키텍처와는 별개로 AI 애플리케이션을 위한 고대역폭 메모리가 개발 및 배치되고 있다"고 설명했다.

지난해 가장 큰 AI칩 시장은 보안 산업 영역이었다. 전 세계적으로 사이버 보안 공격이 증가하면서 AI가 바이러스 백신 및 맬웨어 방지 솔루션에 크게 사용됐기 때문이다.

클라우드 기반 서비스의 빠른 채택과 함께 안티바이러스·안티멀웨어 솔루션의 사용자 친화적인 접근법이 AI칩 시장의 성장에 기여했다.

◇ 코로나19로 올해 AI칩 시장 소폭 하락

마켓엔마켓은 코로나19의 대유행으로 올해 AI칩 전체 시장이 소폭 하락할 가능성이 크다고 분석했다. 

대유행으로 중국·한국의 주요 공장들이 지난 2~3월 일시적으로 가동을 중단했으며, 기업들은 미래지향적인 AI를 위한 신기술 개발보다는 생존을 위해 꼭 필요한 부분에만 투자를 단행했다.

다만 손실이 크지 않은 이유는 일부 영역에서 코로나19로 인한 긍정적인 영향이 발생했기 때문이다. 

교육 산업을 중심으로 비대면으로 인한 새로운 기술 수요가 크게 늘었다. 학생들을 위한 온라인 학습과 가상 수업을 위한 AI 솔루션의 요구도 함께 증가했다. 

교육만큼은 아니지만 일반 기업도 비대면 회의가 늘었으며, 사회적 거리두기로 인터넷이나 온라인 방송 등 새로운 매체의 소비가 증가했다. 

마켓앤마켓은 "몇몇 산업은 이 전염병으로 인해 더 심한 타격을 입었지만, 일부 산업은 이 전염병으로 인해 이익을 얻고 있다"며 "하지만 AI 도입은 더욱 커질 전망이다. 따라서 코로나19가 특정 산업의 AI칩 시장을 견인할 것"이라고 설명했다.

(사진=셔터스톡)
(사진=셔터스톡)

◇딥러닝·신경망 기술로 성장한 AI칩 시장

AI칩 시장을 이끄는 기술은 딥러닝과 신경망이 핵심이다.

AI 시장에서 가장 많은 수요는 딥러닝에서 발생했다. 딥러닝은 머신러닝과 AI의 하위집합이다. 2016년 구글의 알파고가 바둑에서 이세돌을 꺾으며 AI 연구의 대세로 자리잡았다.

이어 기업은 빅데이터를 이용하는 도구로 딥러닝을 중용했다. 기업 AI 플랫폼에서 발견되는 첨단 자동화 중 상당수는 머신러닝과 딥러닝의 성장과 채택에 기인한다. 

신경망은 인간의 뇌를 모방해 데이터 집합의 기초적인 관계를 인식하는 알고리즘이다. 인공신경망(ANN)은 정밀한 모델링을 위해 기존 머신러닝 모델을 대체하고 있다.
 
ANN은 의료서비스, 국방, 교통 등에서의 이미지 처리에서 상당한 채택을 보고 있다.

다만 숙련된 인력이 부족해, 폭발적인 수요에도 공급이 빠르게 대응하지 못하고 있는 상황이다.

마켓앤마켓은 "AI는 복잡한 시스템으로 AI 시스템을 개발, 관리, 성공적으로 구현하기 위해서는 기업이 일정한 기술을 갖춘 인력이 필요하다"고 설명했다. 

AI 시스템을 다루는 사람들은 인지 컴퓨팅, 머신러닝 & 머신 인텔리전스, 딥러닝, 이미지 인식 등의 기술을 알아야 한다. 또한 기존 시스템에 AI 솔루션을 통합하려면, 인간 두뇌의 행동을 재현하기 위한 광범위한 데이터 처리가 필요하다. 

사소한 실수도 시스템을 망치거나 원하는 결과에 악영향을 미칠 수 있다는 것이다.

게다가 AI나 머신러닝 기술에 대한 표준과 인증이 부족하다. 또한 AI에 대한 이해가 부족한 고객사에게 솔루션을 제공해야한다는 문제도 있다.

이에 ML 도구 개발자 교육을 위한 숙련된 트레이너와 고품질 라벨링 데이터가 필요하다고 마켓엔마켓은 분석했다. 

구조화되지 않은 데이터를 추출하고 라벨을 붙이기 위해서는 많은 숙련된 인력과 시간을 필요로 한다. 따라서 효율적인 AI 시스템을 개발하기 위해서는 구조화된 데이터가 큰 역할을 한다. 

현재는 그룹화·계층화로부터 정보를 가능하게 하는 준구조화 데이터(구조화·구조화되지 않은 데이터의 조합)로부터 통찰력 개발을 실천하고 있다. 다만 반구조화된 데이터를 위한 분석 툴과 솔루션은 초기 단계다.

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