AI 시대가 도래한다. 프롬프트를 입력하면 텍스트, 이미지, 미디어 등 다양한 콘텐츠가 생성되고, 복잡한 작업 역시 인공지능을 통해 빠르게
해결할 수 있는 세상이 온 것이다. 특히 생성형 AI (Generation AI)는 일반 대중에게 다양한 AI 기능을 제공해 한발짝 더 가깝게
만드는데 혁혁한 공신을 세우는 중이다.
사실 AI 기능은 생성형 AI 기능을 도입하기 전부터도 다양한 분야에서 사용되었다. 전적인 예로 미로를 탐색하는 알고리즘 로봇은 20년
전에도 존재했고, 여기서 극도로 발전한 것이 AI 자율 주행이 되었다. 그외에도 패턴을 인식하거나 에어컨이 자동으로 온도를 조절하는 것 역시 AI의
일환이다. 그런데 왜 근래에 들어 AI가 각광을 받게 된걸까?
생성형 AI는 어디까지 왔을까
근래 들어 AI가 각광 받게 된 건 단연 생성형 AI 덕분이다. OpenAI의 챗GPT를 필두로 코파일럿, 제미니, 클로바X, 젬마,
클라우디, 라마 등 다양하고 친숙한 생성형 AI 툴은 누구나 쉽게 AI를 체험 및 사용할 수 있게 도와주었다. 이때 주의해야할 것은 챗GPT,
코파일럿, 제미니, 클로바X 등은 챗봇의 이름이고 라마, 젬마, 클라우디 등은 언어모델을 일컫는 것이기 때문에 구분지어야 한다.
그밖에도 어도비, 네이버, 블랙매직 등에서는 다양한 크리에이티브 툴에 생성형 AI를 적용하여 사진과 영상 업계에서도 생성형 AI를 여러
방면으로 적용하여 사용하고 있다. 개인적으로는 이게 진정한 AI의 시작이 아닐까싶다. 미래기술의 전제는 놀라워야한다는 점인데 크리에이티브 툴에서
쓰이는 AI 기능은 정말 놀랍다.
특히 영상분야에서의 생성형 AI의 발전은 눈이 부시다. 텍스트에 이어 사진, 사진에 이어 영상으로 생성형 AI는 분야를 넓혀가고 있기에
그렇다. 단순히 텍스트만 입력하여도 영상이 한편 나오게 되고, 말 그대로 '딸깍' 한번에 영상이 나오는 세상이 된 것이다.
놀라울 정도의 성장을 보이는 영상 생성형 AI
영상 분야에서의 AI기술은 어디까지 도달했을까. 우선 어도비에서는 파이어플라이라는 생성형 AI 전문 소프트웨어를 필두로하여 AI
기능을 사용할 수 있으며, 현재 영상부분에서 시연 기술만 존재하는 상태다.
시연 기술로는 생성형 확장, 객체 추가 및 제거, 추가 샷 생성
등이 있다. 각 기술은 말그대로 10초짜리 영상을 15초로 만들어준다거나, 영상 속 특정 영역의 물건(혹은 인물)을 제거/추가하거나, 비슷한
영상을 생성해 만들어주는 식이다.
다음은 다빈치 리졸브의 차례, 다빈치 리졸브는 AI 기술에 대한 최신 영상이 없기에 현재 나온 AI 기술을 정리해보자면 트래킹 기술이
있다. 트래킹 기술은 화면의 피사체를 자동으로 추격하고, 오디오 패닝을 자동으로 생성하여 스트레오 오디오를 편집할 수 있는 기술이다. 그밖에는
다빈치 뉴럴 엔진을 사용해 마스크를 딴다거나, 크로마키를 활용할 수 있으며 이미지의 해상도를 높이거나 객체를 제거할 수도 있다.
거기에 더욱 놀라운 건 바로 텍스트를 입력하기만해도 영상을 만들어주는 기술도 급속도로 발전하고 있다는 점이다. 특히 OpenAI의
소라(Sora) 모델, 그리고 RUNWAY Gen-3는 눈부신 성장을 보여주었는데, 이를 통해 사용자는 별다른 촬영 없이도 영상 제작이
가능해졌다.
48초 짜리의 짧은 이 영상은 런웨이로 제작한 볼보의 팬메이드 광고영상으로, 한 컷도 촬영하지 않고 편집된 영상이다. 비록 부분부분 이질적인 느낌을 주기도
하지만 촬영이 없는 영상이라는 사실만으로도 놀랍다.
생성형 AI를 쓸 수 있는 PC는? 하드웨어 영향이 있을까?
여기서 궁금증이 하나 생겨난다. 과연 내 PC는 AI기술을 사용할 수 있을까? 그도 그럴 것이 올해부터 출시되는 노트북은 하나 같이 AI
노트북을 표방하며 출시되고 있으며, 엔비디아도 AI를 강조하고 있기 때문이다. 그렇기에 사용자는 새로운 용어인 NPU는 무엇인지, TOPS는
무엇인지 아리송하기까지 하다.
그렇기에 단순히 좋은 NPU가 AI성능이 좋을거라 생각하며 높은 TOPS 값의 제품을 원하기도 하는데, 이건 사실 좋은 선택의 기준은
아니다. 왜냐하면 각 제조사별로 TOPS를 산출하는 기준이 INT8, BF16, FP16 등 제각각이기 때문이다. 실제 인텔/AMD/퀄컴은
INT8을 기준으로 TOPS를 산출하고 있고, 애플은 INT4를 기준으로 잡고 있다. 이는 정밀도의 차이로 제품을 비교하기에 올바르지 않다.
거기에 더해 일적으로 사용할 수 있는 AI기술은 사실 하드웨어의 영향을 생각보다 많이 안 받는 점도 주목해야 한다. 현재 활용되는 생성형
AI 기술은 일정 수준의 하드웨어, 즉 크리에이티브 툴의 사양만 충족된다면 성능 차이가 크게 나지 않는다. 대부분의 생성형 AI 생성은 PC가
아닌 서버에서 하기 때문이다. 즉, 현재까지 하드웨어에 영향을 받는 영상 생성형 AI는 극히 적으며, 만일 있다고 한들 AI 생성 환경에는
변수가 매우 많기 때문에 명확히 그 기준을 제시할 수 없다.
AI 기술의 눈부신 성장을 따라가는 것만으로도
그렇다면 왜 NPU를 강조할까? 이는 스마트폰 때문이다. 스마트폰에서는 실제로 NPU를 활용한 기술을 많이 사용하고 있다. NPU를
사용하는 대표적인 기술이 바로 사진 및 영상이다. 아이폰의 뉴럴 엔진, 갤럭시의 프로비주얼 엔진은 줌, HDR, 야간 촬영, 증강현실 등을
효과적으로 사용할 수 있게 도와주며 그외에도 사용자의 패턴을 읽어 사용의 편리함을 준다.
하지만 PC에서는 NPU를 일반적으로 활용할만한 곳이 많지 않다. 엔비디아가 RTX 게이밍 PC를 RTX AI PC로 바꿔서 리브랜딩한
것만 봐도 알 수 있는 대목. 대부분의 생성형 AI는 자체적으로 훈련 및 추론을 하며, 사용자의 PC는 추론된 결과를 단순히 표시만 해줄
뿐이다. 물론 AI 기술은 하루가 달리 발전을 하기 때문에 당장 올해 말에는 이러한 상황이 어떻게 변화할지는그 누구도 예측할 수 없는 것도
사실이다.
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