2018.08.08

끝나지 않은 클라우드 전쟁, 구글의 비밀무기는 'AI'

James Henderson | New Zealand Reseller News
구글 클라우드가 시장 우위 점하는 전투에서는 패배한 것처럼 보일 수도 있다. 하지만 아직 전쟁은 끝나지 않았고, 구글은 전세 역전을 노리는 비밀병기를 내놓기 시작했다.

현재 총 1만 2,000개체에 이르는 구글 클라우드 생태계 안에서 개발자와 협력사들은 스마트 기술을 통해 대기업을 추적하며 고객 계약을 발굴하는 수단으로서 인공지능(AI)에 주목하고 있다.

IT전문 매체에서 페이지뷰를 끌어 올려주는 제목은 간단하다. ‘아마존 웹 서비스 vs. 마이크로소프트 애저 vs. 구글 클라우드’ 정도면 충분하다.

일부 언론에는 더할 나위 없이 좋은 클릭 미끼겠지만, 시장을 냉정하게 바라봐야 하는 전문가 입장에서 볼 때 위 질문의 답은 ‘딱 꼬집어 말하기 어렵다’는 게 현실이다.

‘사자와 호랑이가 싸우면 누가 이길까? 상어와 고래가 싸우면 누가 이길까?’ 같은 질문처럼 현재의 클라우드 난문에 대한 답은 시장 점유율에서 찾는 것이 가장 적절하다.

전 세계적으로 거대한 요새를 구축한 AWS는 수치만으로 모든 논란을 잠재운다.

하지만 마이크로소프트를 보면 조용한 확신이 솟아난다. 30만이 넘는 채널 파트너와 필적할 상대가 없는 글로벌 고객 기반을 고려하면 ‘단지 시간문제일 뿐이야’라는 말이 자연스럽게 떠오른다.

그러나 구글 클라우드를 보자. 후발 주자로서 이미 한 바퀴 뒤져있다.

클라우드 업계 3위는 인터넷 검색을 기반으로 구축된 거대 기술 기업에게 새 소식이 아니다. 그러나 구글의 강점은 한층 지능적인 플랫폼의 생성을 통해 얻어질 수 있다.



구글 클라우드의 AI 수석 과학자인 페이-페이 리(사진)는 “AI가 지난 20년 동안 극적으로 진화하였다”면서 “수백만 명의 사람들에게 이미지 인식, 기계 번역 같은 기술은 이제 생활의 일부가 됐다”고 지적했다.

그러면서 “AI는 전세계에 걸쳐 산업을 변화시켰고, 완전히 새로운 산업들을 생성하였다. 그리고 그 과정에서 이전에 결코 상상하지 못한 삶과 일의 질적 향상을 약속한다”고 덧붙였다.

그러나 이 기술이 약속한 것은 거의 현실화되지 않은 상태다. AI는 ‘수많은 기회와 어려움이 공존하는 태동기’에 있기 때문이다.

리에 따르면, AI는 힘이다. 리는 “소매에서 농업까지, 교육에서 의료까지, 모든 사람, 모든 기업을 위해 이 힘을 대중화하고 싶다”고 설명했다. 이어서 “AI는 더 이상 IT의 틈새 분야가 아니다. 모든 산업에서 기업의 차별화 요소다. 그리고 우리는 기업을 혁신할 도구를 전달하고자 한다”라고 덧붙였다.

최근 개최된 ‘구글 클라우드 넥스트 2018’에는 2만 이상의 제휴 업체와 고객이 모였으며, 여기서 리는 새로운 AI 주도형 제품 및 보강물을 소개하며 계획을 실천에 옮겼다.

구체적으로, 현재 베타로 이용 가능한 클라우드 오토ML 비전, 자연어 및 트랜슬레이션(Cloud AutoML Vision, Natural Language and Translation)과 다이얼로그플로우 엔터프라이즈 에디션(Dialogflow Enterprise Edition)의 업데이트다.

여기에 현재 알파 버전으로 이용할 수 있는 새로운 솔루션인 콘택트 센터 AI(Contact Centre AI)가 가세한다.

클라우드 오토ML
리에 따르면, 현재 머신러닝으로 가능한 것의 한쪽 끝에서 다른 한쪽 사이 거리는 매우 멀다. “한쪽 끝에서는 데이터 과학자 등 노련한 실무자들이 텐서플로, 클라우드 ML 엔진 같은 툴을 사용하여 전면적인 맞춤 솔루션을 구축한다”고 설명했다.

이어 “다른 한쪽에서는 클라우드 비전 API 같은 사전 훈련된 머신러닝 모델이 최소의 투자 및 기술적 소양만으로 즉각적 결과를 산출한다. 그러나 이 양극단 사이에 존재하는 무수한 고객들은 어떠한가?’라고 말했다.

리가 볼 때 수많은 주체들이 사전 훈련된 모델에서 얻을 수 있는 것 이상을 요구하지만, 자신만의 전용 솔루션을 구축할 기술이나 자원은 없다.

이러한 중간 지대에 대응하기 위해 구글 클라우드는 올해 초 클라우드 오토ML을 발표했다.

리는 “이에 의해 누구든지 머신러닝이나 코딩에 관한 전문 지식 없이도 자신의 영역의 특수한 요구에 맞도록 강력한 ML 모델을 확장할 수 있다”라고 첨언했다.

그러면서 “1차 배포판인 오토ML 비전(AutoML Vision)은 전혀 새로운 범주의 이미지를 인식할 수 있도록 클라우드 비전 API(Cloud Vision API)를 확장할 수 있다”고 밝혔다.

이어서 “알파 이용자들과 경험을 정교화한 후 오늘 오토ML 비전의 퍼블릭 베타를 출시하게 돼 기쁘다”고 말했다.

그러나 리는 이미지 분류가 머신러닝의 “수많은 응용 분야의 하나에 불과하다”는 점을 인정했다.

따라서 2개의 새로운 오토ML 오퍼링이 도입되었다.

리는 “오토ML 내추럴 랭귀지(AutoML Natural Language)는 고객이 원하는 영역에 특화된 커스텀 텍스트 범주를 자동으로 예측하는 데 유용하다”라고 설명했다.

이어서 “오토ML 트랜슬레이션(AutoML Translation)에서는 번역된 언어 쌍을 업로드 하여 자체적인 커스텀 번역 모형을 훈련시킬 수 있다”라고 덧붙였다.

이러한 솔루션을 격찬하는 고객들은 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 예컨대 허스트 뉴스페이퍼(Hearst Newspapers), 니케이 그룹(Nikkei Group), 켈러 윌리엄즈 리얼티(Keller Williams Realty) 등이다.

허스트 뉴스페이퍼의 매출 담당 수석 부사장인 에스팬드 퍼맨드는 “미국 내 25개 출판물과 300개에 이르는 국제판을 가진 세계 최대의 월간 잡지 출판사의 하나로서 허스트는 콘텐츠를 관리하는 보다 좋은 방법을 언제나 찾고 있다”라고 말했다.

그는 “자사 콘텐츠에 자사 커스텀 종합 분류(custom universal taxonomy)를 적용하는데 오토ML 내추럴 랭귀지를 이용할 계획이다”라고 말했다.

그러면서 “오토ML 내추럴 랭귀지는 우리의 특수한 요구를 충족하는 커스텀 모델을 생성할 수 있게 해주고, 다른 솔루션보다 정확도가 더 높다”라고 덧붙였다.


AI의 대중화
리에 따르면, 구글 클라우드는 지난 12개월 동안 AI를 강화하는 것뿐 아니라 접근성을 높이기 위해서도 열심히 노력했다. AI 보편화를 위해 구글은 처음부터 머신러닝 작업을 가속하려는 목적으로 설계된 전문 프로세서인 클라우드 TPU를 도입했다.

이의 3세대 버전은 현재 알파로도 이용할 수 있는데, 이는 더 많은 조직이 더 많이 머신러닝 컴퓨팅을 하도록 지원하려는 취지다.

리는 “우리 고객들이 클라우드 TPU를 이용해 달성한 것을 보면 놀라울 따름이다. 예를 들어 이베이는 TPU를 이용해 시각 검색 모형의 훈련 시간을 거의 100배까지 단축하였다. 몇 개월 걸리는 것이 며칠로 단축된 것이다”라고 설명했다.

클라우드 TPU와 같은 하드웨어에서 오토ML과 같은 소프트웨어를 아우르며 (콘텍트 센터 AI와 같은 산업 특화 솔루션에 더해) 리와 리의 팀은 이 최첨단 기술을 진보시키기 위해 노력 중이고, AI로의 진입 장벽을 낮추고 있다.

리는 “다양한 요구와 전문성을 가진 고객들에게 서비스를 제공한다. 그리고 인간 경험을 강화하려는 목표를 이의 중심에 두고 있다”라며 말을 마쳤다. ciokr@idg.co.kr
 
2018.08.08

끝나지 않은 클라우드 전쟁, 구글의 비밀무기는 'AI'

James Henderson | New Zealand Reseller News
구글 클라우드가 시장 우위 점하는 전투에서는 패배한 것처럼 보일 수도 있다. 하지만 아직 전쟁은 끝나지 않았고, 구글은 전세 역전을 노리는 비밀병기를 내놓기 시작했다.

현재 총 1만 2,000개체에 이르는 구글 클라우드 생태계 안에서 개발자와 협력사들은 스마트 기술을 통해 대기업을 추적하며 고객 계약을 발굴하는 수단으로서 인공지능(AI)에 주목하고 있다.

IT전문 매체에서 페이지뷰를 끌어 올려주는 제목은 간단하다. ‘아마존 웹 서비스 vs. 마이크로소프트 애저 vs. 구글 클라우드’ 정도면 충분하다.

일부 언론에는 더할 나위 없이 좋은 클릭 미끼겠지만, 시장을 냉정하게 바라봐야 하는 전문가 입장에서 볼 때 위 질문의 답은 ‘딱 꼬집어 말하기 어렵다’는 게 현실이다.

‘사자와 호랑이가 싸우면 누가 이길까? 상어와 고래가 싸우면 누가 이길까?’ 같은 질문처럼 현재의 클라우드 난문에 대한 답은 시장 점유율에서 찾는 것이 가장 적절하다.

전 세계적으로 거대한 요새를 구축한 AWS는 수치만으로 모든 논란을 잠재운다.

하지만 마이크로소프트를 보면 조용한 확신이 솟아난다. 30만이 넘는 채널 파트너와 필적할 상대가 없는 글로벌 고객 기반을 고려하면 ‘단지 시간문제일 뿐이야’라는 말이 자연스럽게 떠오른다.

그러나 구글 클라우드를 보자. 후발 주자로서 이미 한 바퀴 뒤져있다.

클라우드 업계 3위는 인터넷 검색을 기반으로 구축된 거대 기술 기업에게 새 소식이 아니다. 그러나 구글의 강점은 한층 지능적인 플랫폼의 생성을 통해 얻어질 수 있다.



구글 클라우드의 AI 수석 과학자인 페이-페이 리(사진)는 “AI가 지난 20년 동안 극적으로 진화하였다”면서 “수백만 명의 사람들에게 이미지 인식, 기계 번역 같은 기술은 이제 생활의 일부가 됐다”고 지적했다.

그러면서 “AI는 전세계에 걸쳐 산업을 변화시켰고, 완전히 새로운 산업들을 생성하였다. 그리고 그 과정에서 이전에 결코 상상하지 못한 삶과 일의 질적 향상을 약속한다”고 덧붙였다.

그러나 이 기술이 약속한 것은 거의 현실화되지 않은 상태다. AI는 ‘수많은 기회와 어려움이 공존하는 태동기’에 있기 때문이다.

리에 따르면, AI는 힘이다. 리는 “소매에서 농업까지, 교육에서 의료까지, 모든 사람, 모든 기업을 위해 이 힘을 대중화하고 싶다”고 설명했다. 이어서 “AI는 더 이상 IT의 틈새 분야가 아니다. 모든 산업에서 기업의 차별화 요소다. 그리고 우리는 기업을 혁신할 도구를 전달하고자 한다”라고 덧붙였다.

최근 개최된 ‘구글 클라우드 넥스트 2018’에는 2만 이상의 제휴 업체와 고객이 모였으며, 여기서 리는 새로운 AI 주도형 제품 및 보강물을 소개하며 계획을 실천에 옮겼다.

구체적으로, 현재 베타로 이용 가능한 클라우드 오토ML 비전, 자연어 및 트랜슬레이션(Cloud AutoML Vision, Natural Language and Translation)과 다이얼로그플로우 엔터프라이즈 에디션(Dialogflow Enterprise Edition)의 업데이트다.

여기에 현재 알파 버전으로 이용할 수 있는 새로운 솔루션인 콘택트 센터 AI(Contact Centre AI)가 가세한다.

클라우드 오토ML
리에 따르면, 현재 머신러닝으로 가능한 것의 한쪽 끝에서 다른 한쪽 사이 거리는 매우 멀다. “한쪽 끝에서는 데이터 과학자 등 노련한 실무자들이 텐서플로, 클라우드 ML 엔진 같은 툴을 사용하여 전면적인 맞춤 솔루션을 구축한다”고 설명했다.

이어 “다른 한쪽에서는 클라우드 비전 API 같은 사전 훈련된 머신러닝 모델이 최소의 투자 및 기술적 소양만으로 즉각적 결과를 산출한다. 그러나 이 양극단 사이에 존재하는 무수한 고객들은 어떠한가?’라고 말했다.

리가 볼 때 수많은 주체들이 사전 훈련된 모델에서 얻을 수 있는 것 이상을 요구하지만, 자신만의 전용 솔루션을 구축할 기술이나 자원은 없다.

이러한 중간 지대에 대응하기 위해 구글 클라우드는 올해 초 클라우드 오토ML을 발표했다.

리는 “이에 의해 누구든지 머신러닝이나 코딩에 관한 전문 지식 없이도 자신의 영역의 특수한 요구에 맞도록 강력한 ML 모델을 확장할 수 있다”라고 첨언했다.

그러면서 “1차 배포판인 오토ML 비전(AutoML Vision)은 전혀 새로운 범주의 이미지를 인식할 수 있도록 클라우드 비전 API(Cloud Vision API)를 확장할 수 있다”고 밝혔다.

이어서 “알파 이용자들과 경험을 정교화한 후 오늘 오토ML 비전의 퍼블릭 베타를 출시하게 돼 기쁘다”고 말했다.

그러나 리는 이미지 분류가 머신러닝의 “수많은 응용 분야의 하나에 불과하다”는 점을 인정했다.

따라서 2개의 새로운 오토ML 오퍼링이 도입되었다.

리는 “오토ML 내추럴 랭귀지(AutoML Natural Language)는 고객이 원하는 영역에 특화된 커스텀 텍스트 범주를 자동으로 예측하는 데 유용하다”라고 설명했다.

이어서 “오토ML 트랜슬레이션(AutoML Translation)에서는 번역된 언어 쌍을 업로드 하여 자체적인 커스텀 번역 모형을 훈련시킬 수 있다”라고 덧붙였다.

이러한 솔루션을 격찬하는 고객들은 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 예컨대 허스트 뉴스페이퍼(Hearst Newspapers), 니케이 그룹(Nikkei Group), 켈러 윌리엄즈 리얼티(Keller Williams Realty) 등이다.

허스트 뉴스페이퍼의 매출 담당 수석 부사장인 에스팬드 퍼맨드는 “미국 내 25개 출판물과 300개에 이르는 국제판을 가진 세계 최대의 월간 잡지 출판사의 하나로서 허스트는 콘텐츠를 관리하는 보다 좋은 방법을 언제나 찾고 있다”라고 말했다.

그는 “자사 콘텐츠에 자사 커스텀 종합 분류(custom universal taxonomy)를 적용하는데 오토ML 내추럴 랭귀지를 이용할 계획이다”라고 말했다.

그러면서 “오토ML 내추럴 랭귀지는 우리의 특수한 요구를 충족하는 커스텀 모델을 생성할 수 있게 해주고, 다른 솔루션보다 정확도가 더 높다”라고 덧붙였다.


AI의 대중화
리에 따르면, 구글 클라우드는 지난 12개월 동안 AI를 강화하는 것뿐 아니라 접근성을 높이기 위해서도 열심히 노력했다. AI 보편화를 위해 구글은 처음부터 머신러닝 작업을 가속하려는 목적으로 설계된 전문 프로세서인 클라우드 TPU를 도입했다.

이의 3세대 버전은 현재 알파로도 이용할 수 있는데, 이는 더 많은 조직이 더 많이 머신러닝 컴퓨팅을 하도록 지원하려는 취지다.

리는 “우리 고객들이 클라우드 TPU를 이용해 달성한 것을 보면 놀라울 따름이다. 예를 들어 이베이는 TPU를 이용해 시각 검색 모형의 훈련 시간을 거의 100배까지 단축하였다. 몇 개월 걸리는 것이 며칠로 단축된 것이다”라고 설명했다.

클라우드 TPU와 같은 하드웨어에서 오토ML과 같은 소프트웨어를 아우르며 (콘텍트 센터 AI와 같은 산업 특화 솔루션에 더해) 리와 리의 팀은 이 최첨단 기술을 진보시키기 위해 노력 중이고, AI로의 진입 장벽을 낮추고 있다.

리는 “다양한 요구와 전문성을 가진 고객들에게 서비스를 제공한다. 그리고 인간 경험을 강화하려는 목표를 이의 중심에 두고 있다”라며 말을 마쳤다. ciokr@idg.co.kr
 
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