인공지능
인도, AI 경쟁의 한가운데 – 뉴로모픽 컴퓨팅이 국가를 선두에 올릴 수 있는 방법
Securities.io를 Google의 선호 소스에 추가
인공지능(AI) 산업 은 세계를 극적으로 변화시키고 다양한 분야의 비즈니스에 필수적인 부분이 되면서.
헬스케어, 소매, 금융, 제조 및 공급망부터 교육, 에너지, 엔터테인먼트 산업에 이르기까지 AI 기반 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
에 따르면 PWC, AI는 전 세계 경제의 생산성과 GDP 잠재력을 변화시킬 수 있으며, 가장 큰 이익은 보여질 중국과 북미에서 나타날 것이며, 총 10.7조 달러에 해당합니다.
이러한 사용 증가에 힘입어, AI 시장 예상됩니다 2023년 500억 달러에서 이번 십년 말까지 8000억 달러 이상으로 성장할 것으로 Statista에 따르면.
이 AI 붐은 전 세계에서 가장 강력한 AI 모델을 개발하기 위한 대기업 간 경쟁을 촉발했으며, 각국은 자체 경쟁 AI 시스템을 육성하려는 열의를 보이고 있습니다.
이 가운데, 인도는 핵심 플레이어로 부상했으며, 지식 근로자 중 92%가 생성형 AI를 활용하고 있는 반면, 전 세계 평균은 75%에 불과합니다.
지난 달 말, 아시아 최고 부자인 무케시 암바니 Reliance Industries (RELIANCE.BO ) 회장이 “JioBrain”을 공개했으며, 이는 에너지, 섬유 등 분야의 비즈니스를 혁신하는 AI 도구와 애플리케이션 모음입니다. Reliance의 통신 사업부는 현재 인도 공과대학(IIT)과 협력해 인도 사용자를 위한 “Bharat GPT”를 출시하고 있습니다.
“우리는 데이터 활용의 최전선에 서야 하며, AI를 생산성과 효율성의 양자 도약을 이루는 촉진제로 활용해야 합니다.”
– 무케시 암바니
2500억 달러 규모의 고성능 IT 산업을 구축한 후, 인도는 이제 AI 서비스에 주목하고 있으며, Nasscom과 BCG의 보고에 따르면 향후 3년간 170억 달러 규모가 될 수 있습니다.
9억 명이 넘는 인터넷 사용자를 보유한 인도는 “세계 데이터 수도”로 부상했습니다. 이처럼 방대한 데이터가 공개되어 있다는 사실은 기업들에게 매우 유리하며, 자체 AI 알고리즘을 작성할 수 있게 합니다.
하지만 컴퓨팅 파워와 공유 자원이 필요합니다 국가 AI 산업을 가속화하기 위해. 이를 위해 인도 정부는 AI 제작자에게 컴퓨팅 용량을 제공하기 위해 천 대의 GPU를 확보했습니다.
올해 초, 세계 최대 칩 제조업체인 엔비디아 CEO인 Jensen Huang이 인도를 방문해 총리 나렌드라 모디와 기술 임원들과 논의한 후, 최초의 엔비디아 칩이 인도 데이터 센터에 도착했습니다.
“데이터와 인재를 보유하고 있습니다. 이것은 세계에서 가장 큰 AI 시장 중 하나가 될 것입니다.”
– 황이 당시 총리에게 말했습니다
돌파구: 뇌를 모방한 더 똑똑한 컴퓨팅
이 모든 가운데, 인도 방갈로르에 위치한 인도 과학 연구소(IISc) 나노 과학 및 공학 센터(CeNSe)의 과학자들이 뉴로모픽 컴퓨팅 기술에서 중요한 돌파구를 마련했습니다. 이 기술은 인간 뇌의 구조와 기능을 모방하여 보다 효율적이고 지능적인 컴퓨팅 시스템을 만들습니다.
이 중대한 진전은 인도가 글로벌 AI 경쟁에서 주요 플레이어가 되고, AI 컴퓨팅을 모두가 접근 가능하게 하며 개인 기기에 통합될 수 있도록 도울 수 있습니다.
전통적인 ‘클라우드 컴퓨팅 모델’은 많은 에너지를 소비하는 대형 데이터 센터를 필요로 하기 때문에, 이는 확실히 큰 성과입니다. 자원 집약적인 데이터 센터를 사용하면 소수의 개발자 커뮤니티에만 제한됩니다.
뉴로모픽 하드웨어는 향상된 에너지 효율성과 AI를 위한 공간을 약속하지만, 현재는 낮은 정확도의 작업만 처리할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP), 신경망 훈련, 신호 처리와 같은 작업은 훨씬 더 높은 컴퓨팅 해상도를 필요로 하며 현재 개별 뉴로모픽 회로 요소의 범위를 넘어섭니다.
하지만 IISc 과학자들의 최신 발전은 실제로 이를 도울 수 있으며, 데이터 처리와 저장을 데이터를 생성하고 사용하는 장치에 가깝게 이동시키는 ‘엣지 컴퓨팅’으로 영역을 이동시킬 수 있습니다. 이것은 지연 시간을 줄이고, 애플리케이션 성능을 향상시키며, 네트워크 비용을 절감합니다.
엣지 컴퓨팅은 실시간 애플리케이션은 물론 AI 및 머신러닝 애플리케이션이 대량의 데이터를 더 빠르고 신뢰성 있게 처리하도록 추가로 지원합니다.
Nature에 발표된 Nature, CeNSe, IISc의 Sreetosh Goswami 교수가 이끄는 과학자·학생 팀이 수행한 최신 연구에서는 Memristor라는 반도체 장치를 개발했습니다. 기존 실리콘 기반 기술 대신, Memristor는 금속-유기 필름을 사용해 제작되었습니다.
분자 필름을 사용함으로써 연구자들은 자유 이온 이동을 추적할 수 있었고, 이는 메모리 경로를 넓혔습니다.
단일 회로 요소에서 뉴로모픽 특성을 가능하게 한 분자 전이를 동역학적으로 제어하기 위해, 과학자들은 전압 펄스를 적용하고 그 후 분자 이동을 독특한 전기 신호에 매핑했습니다. 이것은 다양한 상태의 방대한 ‘분자 일지’를 만들었습니다.
“이 자유 이온 이동 덕분에, 무수히 많은 고유 메모리 상태와 경로가 생성되었습니다. 이러한 중간 상태는 지금까지 접근할 수 없었으며, 대부분의 디지털 장치는 고전도와 저전도 두 상태만 접근할 수 있습니다.”
– CeNSe 방문 과학자인 Prof Sreetosh의 아버지이자 교수인 Sreebrata Goswami
이 플랫폼은 화학의 창의성과 전기공학의 정밀성을 결합하여, “나노초 전압 펄스로 구동되는 전자 회로 내부에서 분자 동역학을 매우 정밀하게 제어할 수 있게 했습니다,”라고 그는 덧붙였습니다.
분자 변화는 미미했지만, 바로 이것이 고도로 정밀하고 효율적인 뉴로모픽 가속기를 가능하게 했습니다. 이 최초의 가속기는 데이터를 같은 위치에 저장하고 처리할 수 있습니다.
따라서 이 물질은 반도체 장치가 시냅스와 뉴런을 이용해 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하도록 허용했습니다. 일반 디지털 컴퓨터와 통합될 때, Memristor는 에너지와 속도 성능을 수백 배 향상시켜 에너지 효율적인 ‘AI 가속기’가 되었습니다.
이 기술의 궁극적인 확장은 예상됩니다 LLM 훈련과 같은 가장 복잡하고 대규모 AI 작업을 데이터 센터가 아닌 일반 소비자용 노트북이나 스마트폰에서도 수행할 수 있게 할 것으로.
Memristor 기술로 AI 역량 강화
더 빠르고 효율적인 스마트폰에 대한 수요가 증가함에 따라, 실리콘 트랜지스터 기반 디지털 컴퓨팅은 이미 한계에 직면했습니다. AI 성장과 더불어 오늘날 컴퓨팅 시스템의 처리 속도와 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 혁신이 절실히 필요합니다.
이러한 장치를 만들기 위해 IISc 과학자들은 금속-유기 필름 방식을 사용해 Memristor를 개발했으며, 이는 칩 제조업체들이 문제를 극복하기 위해 시도한 인메모리 컴퓨팅 접근법이지만 큰 성공을 거두지는 못했습니다. 이 장치는 뇌의 뉴런-시냅스 회로와 유사하게 작동합니다.
2010년대 동안 기업들은 뇌를 모방하려 했지만, 여전히 실리콘 트랜지스터를 사용했으며 큰 성과를 내지 못했습니다.
“2020년대에 연구 투자는 학계로 돌아가고 있습니다. 이는 뇌 영감을 받은 컴퓨팅을 실제로 달성하려면 훨씬 더 근본적인 발견이 필요하다는 인식 때문입니다 실제로 뇌 영감을 받은 컴퓨팅을 달성하기 위해서는 트랜지스터를 사용하고 특정 알고리즘을 강제하는 무차별적인 접근만으로는 성공하지 못합니다.”
– Sreetosh가 인터뷰에서 말했습니다
우리 뇌에서 기억과 처리 과정은 디지털 컴퓨터와 전혀 다릅니다. 여기서는 정보를 처리하거나 데이터를 작은 조각으로 나누는 0과 1이 사용되지 않습니다. 뇌는 큰 데이터 덩어리를 한 번에 처리하여 답을 얻는 데 필요한 단계 수를 크게 줄이며, 이는 매우 에너지 효율적입니다.
아날로그 컴퓨팅과 Memristor 기술의 결합은 뉴로모픽 컴퓨팅을 빠르고 고효율적으로 만듭니다.
따라서 팀은 두 가지(0과 1) 상태 대신 한 번에 16,520개의 상태에 데이터를 저장하고 처리했습니다. 이것은 AI 알고리즘의 기본 수학, 즉 64×64 행렬 곱셈을 수행하는 데 필요한 단계 수를 262,144 연산이 필요했을 것을 64 단계로 줄였습니다.
장치를 테스트하기 위해 팀은 이를 기존 데스크톱 컴퓨터에 연결하고 그 후 제임스 웹 우주 망원경의 데이터를 사용해 NASA의 ‘창조의 기둥’ 이미지를 재생성하는 복잡한 작업을 수행했습니다. 이 작업은 일반 컴퓨터보다 훨씬 빠르고 에너지 소비도 크게 적게 달성되었습니다.
팀은 초당 와트당 4.1 테라 연산(TOPS/W) 에너지 효율성을 보고했으며, 이는 NVIDIA (NVDA ) K80 GPU보다 220배 더 효율적이며, 향후 개선 여지도 상당히 큽니다.
“뉴로모픽 컴퓨팅은 10년 넘게 해결되지 않은 도전 과제를 많이 안고 있었습니다,” 라고 Sreetosh는 말했으며, 10년간의 연구와 “희귀한” 발견 동안 팀은 시작했던 여섯 가지 과제를 모두 해결했고, 그 과정에서 “거의 완벽한 시스템을 만들었다.”
현재 단계에서는 이것은 하나의 원리 증명일 뿐이지만, 초기 단계임에도 불구하고, 사실은 팀이 기존 고급 방법보다 4배 정도(10^4) 개선을 이루었으며 디지털 컴퓨터보다 460배 적은 에너지를 소비했다는 점, 과학자들은 이 발전이 인도가 AI 하드웨어에서 큰 도약을 할 수 있게 도울 것이라고 믿고 있습니다.
CeNSE 교수이자 실리콘 전자 전문가인 Navakanta Bhat(프로젝트 설계도 담당) 교수에 따르면:
“눈에 띄는 점은 우리가 복잡한 물리와 화학 이해를 AI 하드웨어를 위한 획기적인 기술로 전환했다는 것입니다. 인도 반도체 미션의 맥락에서, 이 개발은 산업, 소비자, 전략적 응용 분야를 혁신하는 게임 체인저가 될 수 있습니다. 이러한 연구의 국가적 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.”
다음 단계에서는 팀이 256×256까지 확장된 더 큰 배열을 구축할 예정입니다. 전자정보기술부(MeitY)의 지원을 받아, 연구는 시스템 온 칩(SOC) 솔루션을 개발·시연하고 궁극적으로 스타트업을 인큐베이팅해 상용화하는 것을 목표로 하며, 예상됩니다 향후 3년 내에 이루어질 것입니다.
인도를 AI 분야 글로벌 리더로 자리매김
연구 기관, 스타트업, 대형 기술 기업의 결합이 현재 인도 AI 부문의 눈에 띄는 성장을 이끌고 있습니다. 바로 이 참여자들 덕분에 이론적 AI가 실제 응용으로 성공적으로 전환되고 있습니다.
하지만 이것이 전부는 아닙니다. 인도의 급성장하는 AI 산업은 정부로부터 상당한 지원을 받아왔으며, 국가 AI 전략, AI 태스크포스, AI 미션 등 여러 전략적 정책과 이니셔티브를 도입해 그 발전을 가속화하고 있습니다.
$1.25억 규모의 투자를 “IndiaAI Mission”에 확대함으로써,” 정부는 인도 AI 변혁의 주요 동력으로 작용하고 있습니다.
전자정보기술부(MeitY)는 IISc의 최신 컴퓨팅 돌파구에 자금을 지원했으며, IndiaAI 미션 하에 AI 솔루션을 찾고 있습니다.
MeitY는 기후 변화, 농업, 의료, 보조 기술 분야의 주요 과제를 해결하기 위한 AI 솔루션 신청을 받고 있습니다. 지원자는 여러 차례 평가를 거쳐 선정되면 정부 및 관련 기관이 4년 동안 사용할 솔루션을 개발·배포하기 위한 자금을 지원받게 됩니다.
이 이니셔티브는 IndiaAI의 일곱 축 중 하나인 IndiaAI Application Development Initiative(IADI) 하에 진행됩니다. 해당 부서는 신청서에 최대 15개의 문제 진술을 명시했습니다.
다른 곳에서는 AWS가 전 세계 생성형 AI 가속기 프로그램에 인도 스타트업 7곳을 선정했습니다. 이 스타트업에는 Zocket, Unscripted AI, Phot.ai, Orbo.ai, Neural Garage, House of Models, Converse가 포함됩니다. AWS가 전 세계에서 선정한 80개 기업 중 이 스타트업들은 AI 활용 혁신과 글로벌 성장 야망으로 선택되었습니다.
선정된 모든 기업은 해당 회사의 AI 칩과 컴퓨팅·스토리지 기술에 접근할 수 있게 됩니다. 또한 AWS 크레딧, 교육, 멘토십을 제공받아 AI 및 머신러닝 기술 활용을 더욱 확대할 수 있습니다.
국가가 상당한 발전을 이루고 있지만, AI 우위를 달성하기 위한 길에는 여전히 많은 장애물이 남아 있습니다. 인도는 기술 인재와 인프라 부족 문제를 해결해야 글로벌 AI 리더로서의 잠재력을 완전히 실현할 수 있습니다.
인도 AI 시장 발전을 돕는 기업들
인도 AI 시장이 성장함에 따라 여러 기업이 AI 발전에 힘쓰고 있습니다. 예를 들어, AI 스타트업 Krutrim은 5천만 달러의 자금을 확보하며 올해 인도의 첫 번째 유니콘이 되었습니다. 동시에 아시아 두 번째 부자인 Gautam Adani는 UAE와 공동 벤처를 발표해 AI를 탐색하고 디지털 서비스로 다각화하고 있습니다.
Microsoft (MSFT ) 는 인도에서 200만 명에게 AI 기술을 교육하는 이니셔티브를 추진하고 있습니다. Infosys, Wipro, Tech Mahindra (TECHM.BO ), Larsen & Toubro (LT.BO ) (L&T) 등은 비즈니스에 AI를 활용하고 있습니다. HCL Technologies (HCLTECH.BO ) 는 중국 Foxconn과 협력해 칩 테스트 시설을 설립하는 계약을 체결했습니다.
이제 인도 AI 산업의 대표적인 기업을 살펴보겠습니다:
Tata Consultancy Services (TCS)
인도 최대 소프트웨어 기업인 TCS는 올해 7월 생성형 AI 프로젝트 파이프라인에 15억 달러를 투자했습니다. 이는 TCS가 지난해 전용 AI 클라우드 사업부를 설립한 뒤 나온 일이며, 직원들이 AI 솔루션을 개발·실험할 수 있는 AI 경험 구역도 있습니다. 현재까지 30만 명 이상의 TCS 직원이 AI 기본 교육을 받았으며, 회사는 270건 이상의 AI 및 생성형 AI 프로젝트를 진행하고 있습니다.
TCS는 인도 반도체 산업을 강화하기 위해 노력하고 있으며, Tata Electronics와 협력해 2026년까지 칩을 개발하고 있습니다. 한편 Tata Electronics는 두 개의 승인된 반도체 공장을 통해 제조를 주도하고 있습니다. 첫 번째 110억 달러 규모의 시설은 대만 Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation (PSMC)와 협력해 월 5만 웨이퍼를 생산하는 것을 목표로 설립됩니다. 두 번째 32.6억 달러 규모의 시설은 칩 조립 및 테스트 공장으로, 향후 몇 년 내에 운영을 시작할 예정입니다.
재무와 관련해, TCS reported는 매출이 전년 대비 +3.9% 증가한 75.1억 달러를 기록했습니다 2024년 2분기 실적입니다. 순이익은 는14.4억 달러이며, 영업 현금은 13.4억 달러였습니다. 회사는 또한 신흥 시장, 특히 인도에서 “매우 강력한” 성장을 보고했습니다.
결론
인도는 젊고 디지털에 능숙한 인구를 바탕으로 AI 성장을 국내뿐 아니라 전 세계적으로 이끌 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 인도 AI 시장은 실제로 예상 2025년까지 80억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
IISc가 보여준 지속적인 연구 개발을 통해, 인도는 AI 경쟁에서 핵심 플레이어가 될 수 있습니다. 그러나 인도가 진정으로 선두에 서려면 모든 이해관계자가 협력해 국가의 AI 여정을 돕고, 그 거대한 잠재력을 발휘하며 AI를 완전히 혁신해야 합니다.
