“IBM은 지금까지 하이브리드 클라우드와 인공지능(AI)에 집중해 왔다. 앞으로는 ‘왓슨x’를 중심으로 자동화의 모든 요소를 결합해, 고객들이 핵심 가치에 더 집중할 수 있게 돕겠다.”
이은주 한국IBM 사장은 13일 서울 여의도 한국IBM 본사에서 열린 기자간담회에서 하이브리드 클라우드와 AI, 자동화를 중심으로 한 비즈니스 전략을 소개하며 이와 같이 밝혔다.
IBM은 하이브리드 클라우드와 ‘왓슨x’ AI 기술이 자동화와 결합되면서 향후 큰 시너지를 낼 것으로 기대하며, 왓슨x를 중심으로 자동화의 모든 요소를 결합해 고객들이 핵심 가치에 더 집중할 수 있게 하겠다고 제시했다. 또한 AI 기술로의 접근에는 신뢰성과 고객 특화, 개방성을 특징으로 제시하며, ‘그래니트’ 모델과 ‘인스트럭트랩’ 방법론을 소개했다.
디지털 혁신 위한 키워드 ‘AI, 하이브리드, 자동화’
이은주 한국IBM 사장은 이 자리에서 “IBM은 지금까지 하이브리드 클라우드와 AI에 지속적으로 투자해 왔고 집중하고 있다. 지금은 기술적으로도 중요한 시기로, 하이브리드 클라우드와 AI, 양자 컴퓨팅 등의 기술은 비즈니스에 큰 영향을 미치고 있다”고 말했다.
이어, IBM은 이러한 주요 기술들에 대해 차별화된 방식으로 접근하고 있다. 특히 AI에서 ‘왓슨x(Watsonx)’는 개방성과 신뢰성, 맞춤형, 역량 강화 등 네 가지의 신념을 바탕으로 접근하고 있다고 강조했다.
‘하이브리드 클라우드’로의 접근에서는 레드햇의 ‘오픈시프트’를 근간으로 해, 기업의 워크로드 위치에 상관없이 신뢰성과 보안성을 제공한다. 그리고 ‘하시코프(HashiCorp)’ 인수로 하이브리드 멀티 클라우드 환경의 관리 자동화를 구현하는 데 기존 기술과 아울러 시너지 효과를 낼 수 있을 것으로 기대했다.
AI와 하이브리드 클라우드 기술은 ‘자동화’를 만나 그 가치가 더 높아질 것으로 기대된다. 이은주 사장은 “자동화는 이제 기업의 기술 운영과 방식에 기본이 돼야 한다”고 강조했다. 이어 “IBM은 자동화에서 가시성과 자원 관리, 네트워크, 비용 측면과 통찰력 확보 등 모든 요소를 고려한 가장 완전한 관점을 제시한다”고 소개했다.
특히 통찰력 측면에서 이 사장은 “AI는 자동화의 재료로도 활용할 수 있다. IBM의 생성형 AI 기반 툴인 ‘콘서트(Concert)’는 기업의 많은 애플리케이션에 가시성과 함께 잠재적 문제의 예측 대응을 지원하며, IBM 자체적으로도 규정 준수 등에 드는 관리 시간을 25%까지 줄였다”고 설명했다.
이은주 사장은 “IBM은 왓슨x를 중심으로 자동화의 모든 요소를 결합해 고객들이 핵심 가치에 더 집중할 수 있게 하겠다”고 강조했다. 이어 “국내에서도 IT와 비즈니스의 통합 측면에서 존재하는 차이를 극복하기 위해, 컨설팅을 통해 실현 가능한 목표를 제시하고 있다”고 덧붙였다.
AI 혁신 위한 키워드 ‘신뢰성, 특화, 개방성’
케이트 소울 (Kate Soule) IBM 리서치 생성형 AI 리서치 프로그램 디렉터는 이 자리에서 IBM의 엔터프라이즈를 위한 AI 접근법에 대해 소개하며, 신뢰성, 특화, 개방성의 세 가지 주제를 제시했다.
먼저 ‘신뢰(Trusted)’ 측면에서 IBM은 거대언어모델(LLM)의 학습 데이터에 대해 전문가들이 검토한 선별된 데이터를 사용해, 신뢰할 수 있는 모델을 구축하고 있다. 이러한 사례로 그래니트(Granite)13b.v1 모델의 경우 본격적인 훈련 전 수집된 데이터 중 실제 선별돼 사용된 데이터는 1/3정도에 그쳤다고 소개했다.
안전성 측면에서는 모델의 취약성을 판단하는 ‘레드 팀’의 활동과 함께, 그래니트 모델은 안전성을 확보하는 방식에서도 빠르고 비용 효율적으로 안전한 모델을 정립할 수 있었다고 언급했다. 이 외에도, 모델 관련 모든 정보를 테크니컬 리포트로 공개해 투명성 측면에서도 높은 평가를 받고 있다고 덧붙였다.
‘특화(Targeted)’ 측면에서는 IBM도 모델 사용을 위한 인프라 확보에 부담이 크지 않은 ‘80~340억 파라미터’ 수준 규모의 작은 모델에 집중하고 있다고 언급했다. 그리고 범용 데이터를 사용해 훈련한 파운데이션 모델에서 기업이 실제 필요한 데이터는 아주 일부분으로, 기업 특화 모델에서는 기업의 데이터에 집중해야 한다고 강조했다.
‘인스트럭트랩(InstructLab)’은 이러한 특화 모델 구축에서의 새로운 기여 방법론을 제시하며, 특히 AI에 대한 지식이 부족하지만 특정 전문 지식을 갖춘 사람들이 모델에 기여할 수 있게 돕는다.
케이트 소울 디렉터는 “인스트럭트랩은 기존 범용 데이터로는 제대로 활용할 수 없는 ‘코볼(COBOL)’ 언어 생성형 AI 모델 구현 사례에서 기존에 9개월 걸리던 과정을 1주일만에 달성할 수 있게 했고, 성능도 기존보다 20% 개선할 수 있었다”고 소개했다.
마지막은 ‘개방성(Open)’ 측면을 꼽았다. 케이트 소울 디렉터는 “IBM은 메타와 함께 설립한 ‘AI 얼라이언스’를 통해 생성형 AI에 있어서도 오픈소스 생태계를 구축하고 협력을 촉진하고자 한다. 그래니트 모델도 오픈소스로 공개하고 있으며, 왓슨x를 통해 그래니트 모델과 오픈소스 모델 등을 연결해 함께 활용할 수 있다”고 밝혔다.
이어 “IBM은 고객의 목적을 달성할 수 있도록 여러 모델을 확보, 사용할 수 있게 지원한다. 고객은 자체 구현 모델을 활용할 수도 있으며, 기업이 필요한 작업에 적합한 모델을 구현할 수 있는 다양한 방법을 제공하고 있다”고 강조했다.
권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com
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