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클라우드의 AI: 접근 가능한 AI 서비스

AI 기술은 비용이 많이 드는 경우가 많지만 클라우드 서비스 제공업체는 더 많은 기업이 이러한 인프라를 감당할 수 있도록 지원하고 있습니다.

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퀀텀런 예측
2023 년 11 월 1 일

인사이트 요약

클라우드 컴퓨팅 거대 기업의 서비스형 AI(AIaaS)가 등장하면서 기계 학습 모델의 개발 및 테스트가 용이해지고, 특히 초기 인프라 투자를 최소화하여 소규모 기업을 지원할 수 있습니다. 이 협력을 통해 딥 러닝과 같은 애플리케이션의 발전이 가속화됩니다. 클라우드 효율성을 최적화하고, 수동 작업을 자동화하며, 데이터에서 더 깊은 통찰력을 공개합니다. 또한 이는 새로운 전문 직무를 창출하고 미래 업무 환경에 영향을 미치며 잠재적으로 다양한 부문에서 기술 개발을 가속화하고 있습니다. 더 넓은 시나리오는 기계 학습 기술의 민주화, AI 전문 지식을 위한 글로벌 경쟁 심화, 새로운 사이버 보안 과제, 클라우드 제공업체가 사용자 친화적인 기계 학습 플랫폼에 투자하는 인센티브를 나타냅니다.

클라우드 컨텍스트의 AI

Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)과 같은 클라우드 제공업체는 개발자와 데이터 과학자가 클라우드에서 기계 학습(ML) 모델을 개발하고 테스트하기를 원합니다. 테스트 프로토타입에는 많은 인프라가 필요한 반면, 생산 모델에는 고가용성이 필요한 경우가 많기 때문에 이 서비스는 소규모 회사나 스타트업에 도움이 됩니다. 클라우드 컴퓨팅 제공업체는 내부 인프라 재구축에 많은 투자를 하지 않고도 AI 기술 활용을 시작할 수 있는 솔루션을 제공하므로 기업은 즉시 AI 클라우드 서비스에 액세스(및 테스트)하여 디지털 이니셔티브를 추진할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 광범위한 애플리케이션을 갖춘 딥 러닝(DL)과 같은 최첨단 AI 기능을 보다 신속하고 발전적으로 개발할 수 있습니다. 일부 DL 시스템은 위험 신호를 보낼 수 있는 패턴을 감지하여 보안 카메라를 더욱 스마트하게 만들 수 있습니다. 이러한 기술은 사진에 있는 물체를 식별할 수도 있습니다(객체 인식). DL 알고리즘을 탑재한 자율주행차는 사람과 도로 표지판을 구별할 수 있습니다.

소프트웨어 회사인 Redhat의 연구에 따르면 엔터프라이즈 AI/ML 프로젝트의 78%가 하이브리드 클라우드 인프라를 사용하여 생성되므로 퍼블릭 클라우드가 파트너십을 유치할 수 있는 더 많은 기회가 있는 것으로 나타났습니다. 서버리스 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 NoSQL 데이터베이스를 포함하여 퍼블릭 클라우드에서 다양한 데이터 스토리지 선택에 액세스할 수 있습니다. 이러한 옵션을 통해 회사는 데이터가 있는 위치 근처에 모델을 만들 수 있습니다. 또한 클라우드 서비스 제공업체는 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 ML 기술을 제공하여 옵션을 원하는 데이터 과학 팀을 위한 원스톱 상점을 제공합니다.

파괴적 영향

AI가 클라우드를 변화시키고 잠재력을 강화하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 첫째, 알고리즘은 회사의 전체 데이터 스토리지를 분석하고 개선이 필요할 수 있는 영역(특히 사이버 공격에 취약한 영역)을 식별하여 클라우드 컴퓨팅을 효율적으로 만듭니다. 또한 AI는 현재 수동으로 수행되는 작업을 자동화하여 더 복잡한 다른 프로세스에 시간과 리소스를 확보할 수 있습니다. 또한 AI는 기업이 이전에는 불가능했던 클라우드 기반 데이터로부터 통찰력을 얻을 수 있도록 함으로써 클라우드를 더욱 지능적으로 만들고 있습니다. 알고리즘은 정보로부터 "학습"하고 인간이 결코 볼 수 없는 패턴을 식별할 수 있습니다.

AI가 클라우드에 혜택을 주는 가장 흥미로운 방법 중 하나는 새로운 일자리 기회를 창출하는 것입니다. AI와 클라우드 컴퓨팅의 결합은 전문 기술이 필요한 새로운 역할의 개발로 이어지고 있습니다. 예를 들어, 기업에는 이제 문제를 해결하고 연구하기 위해 두 영역 모두의 전문가인 직원이 필요할 수 있습니다. 또한 클라우드의 효율성이 향상되면 이 기술을 관리하고 유지하는 데 초점을 맞춘 새로운 직위가 창출될 가능성이 높습니다. 마지막으로 AI는 업무의 미래에 큰 영향을 미치면서 클라우드를 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 자동화된 작업으로 인해 작업자는 다른 직위에 대한 재교육을 받을 수 있습니다. 더 빠르고 효율적인 클라우드 컴퓨팅은 Metaverse와 같은 가상 및 증강 현실(VR/AR) 작업 공간을 활성화할 수도 있습니다.

클라우드에 AI가 미치는 영향

클라우드에서 AI가 미치는 광범위한 영향은 다음과 같습니다.

이 분야에서 혁신을 원하는 중소기업이 사용할 수 있게 될 ML 기술의 민주화가 점점 더 커지고 있습니다.
글로벌 AI 인재에 대한 경쟁이 심화되어 학계에서 다국적 기업에 이르기까지 현재 AI 연구자 및 과학자의 두뇌 유출을 악화시킬 수 있습니다. AI 인재를 채용하고 채용하는 데 드는 비용도 급격히 늘어날 것입니다.
클라우드 컴퓨팅 서비스를 연구하는 사이버 범죄자는 자신과 해당 서비스를 사용하는 회사의 약점을 더 잘 찾아냅니다.
특히 더 많은 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요한 자율주행차와 사물인터넷(IoT) 부문에서 새로운 기술의 개발 속도가 빨라졌습니다.
클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체는 노코드 또는 로우코드 ML 소프트웨어 및 플랫폼에 대한 투자를 늘리고 있습니다.