구글, 엔비디아, 페이스북 등은 많은 IT 개발업체들에 빅데이터를 모을 수 있는 환경을 제공하고 있다. 또한, 해당 데이터를 활용한 기술 개발 기회도 열려 있다.
앞으로 주목할 부분은 현재 빅데이터를 활용한 인공지능(AI) 기술로 부가가치를 창출하는 분야다. 인공 지능 추론 엔진 솔루션 업체인 소이넷도 부가가치를 창출하는 고민에서 시작됐다.
박정우 소이넷 공동대표는 30일 경기도 성남시 분당 본사에서 이투데이와 인터뷰에서 “사업전략은 ‘SoyNet’이라는 인공지능 추론 엔진을 기반으로 다양한 솔루션을 탑재한 형태로 전개되며, 솔루션은 클라우드에서 서비스되는 구조”이라고 밝혔다.
이어 ”(단기 목표는) 인공지능이 학습한 결과물을 현장에 효율성 있고 부가가치를 키우는 역할을 하는 것”이라며 “많은 업체가 단기간에 적은 비용으로 결과물을 도출할 수 있을 것”이라고 말했다.
이는 현재를 새로운 인공지능을 개발하는 시점으로 볼 게 아니라 어떻게 사용하고 이익을 낼 것을 고민할 때라는 의미다.
최근 인공지능 분야는 빅데이터를 기반으로 한 대용량의 학습에서 사람처럼 작은 데이터 학습으로도 높은 수준의 결과물을 내는 것을 고민하고 있다.
전직 IBM 출신 3명이 창업한 소이넷은 인공지능 가속기를 통해 이 같은 고민을 해결하려고 하고 있다.
박 대표는 “기술대표를 맡은 김용호 공동대표는 알파고 이전부터 일찍이 GPU를 활용해 H.265 가속기를 개발했으며 소이네이처(SoyNature) 커뮤니티를 운영해 오고 있었다”며 “알파고를 보면서 자연스럽게 인공지능을 연구하기 시작했고, 당시 다크넷(DarkNet) 보다 속도 와 메모리 차원에서 매우 효율적인 Yolo(객체 검출(object detection)의 가장 대표적인 방법) 모델을 개발해 창업을 준비하게 됐다”고 창업 배경을 전했다.
박 대표는 인공지능 업계에 ‘틀을 깨야 한다’는 명제를 제시했다.
그는 “SoyNet 플랫폼 개발 당시의 패러다임으로는 터무니없는 사업모델이었다”며 “일반적으로 구글의 텐서플로우에서 인공지능을 개발할 경우, 텐서플로우에서 실행하는 것은 매우 당연시되는 것이었으며, 텐서플로우에서 개발한 인공지능을 SoyNet에서 실행하는 것은 믿음이 가지 않는 모험이었다”고 회고했다.
소이넷은 현재 20여 개의 고객을 확보하고 인공지능 무인자판기, 성인인증, 농작물 병충해 인식, 비대면 인공지능 시험서비스 등 다양한 솔루션을 보유하고 있다. 또한, 수출과 함께 비즈니스를 고도화하고 있다.
SoyNet의 적용 사례는 대표적으로 포스코의 산업 현장이다.
박 대표에 따르면 포스코는 구글 텐서플로우를 이용해 표면 불량인식을 추론하기에는 매우 속도가 느리고 많은 메모리를 차지하고 있었다. 결국, 포스코는 PoC(Proof of Concept, 신기술이 적용된 신제품을 직접 보고 어떻게 작동하는지를 시장에 소개하는 사전 검증의 개념)를 진행하게 됐다. 실제 결과물은 소이넷이 제시하는 수준보다 훨씬 더 좋은 결과를 내게 됐다.
박 대표는 “당시 기준으로 SoyNet은 구글의 TensorFlow 1.0보다 속도는 3배 빨랐다”며 “메모리는 15분의 1로 경량화 하여 매우 혁신적인 솔루션으로 포스코에 적용됐다”고 강조했다.
인공지능 무인자판기의 경우, SoyNet Nano Retail 모델이 엔비디아 나노라는 초소형 인공지능 프로세서에서 작동한다.
또한 “소이넷이 개발한 인공지능은 초소형 컴퓨팅 환경에서 작동하며, 고가의 GPU가 장착된 클라우드 서비스를 해야 하는 경쟁사보다 저렴한 원가구조를 가져간다”며 “컴퓨팅이 분산 처리되어, 클라우드 비용이 절감되는 것”이라고 설명했다.
소이넷의 앞으로 계획은 자사의 초고속 경량 추론 엔진에 SOTA (State of the art) 모델들을 탑재하여 고객이 개발한 인공지능을 즉시 사용할 수 있도록 하는 것이다. 인공지능 업계 기업과 파트너십을 맺고 동반 성장하는 것이 목표다.