서비스형 AI (AIaaS)가 주목받고 있다. 시장 조사 기관 ‘마켓스 앤드 마켓스 (Markets and Markets)’는 AIaaS 시장규모를 분석했다. 분석에 따르면, 2018년 15.2억 달러 (1.82조 원) 규모를 형성한 시장이 연평균 48.2% 성장해 2023년에 108.8억 달러 (13.05조 원)에 이를 것으로 예상하고 있다. AIaaS 시장이 빠르게 성장할 것임을 알 수 있다.

AIaaS(AI as a Service)는 ‘AI를 클라우드에 구현해서 제공하는 서비스’로 정의할 수 있다. 최근 국내에서도 AIaaS는 화두가 되고 있다. 작년 12월 마이크로소프트 (MS)는 AIaaS 실습 강의를 주최한 바 있다. 지난 2월 14일에는 아마존에서 온라인 콘퍼런스를 개최해 AIaaS 관련 서비스를 소개했다.

네이버도 AIaaS를 제공하고 있는데, 자체 클라우드 플랫폼 ‘네이버 비즈니스 플랫폼 (NBP)’에 사용자가 이용할 수 있도록 여러 AI 서비스를 구축해놓았다. 일례로 네이버는 지난 14일에 공공기관 전용 클라우드 서비스를 대폭 강화했는데, 특히 AI 서비스 부분이 주목된다. 네이버는 자체 AI 플랫폼 ‘클로바’에서 제공하는 AI를 공공기관 전용 NBP에서 사용할 수 있게 업데이트를 했기 때문이다.

이처럼 AIaaS가 세계적으로 주목받고 있다. 이유가 무엇일까?

AIaaS가 주목받는 이유

AIaaS는 네 가지 이유로 주목받고 있다. 첫 번째는 ‘구현성’이다. 클라우드는 단말 기기 대신에 중앙 서버에서 서비스를 제공하는 플랫폼으로 정의할 수 있다. 그리고 서비스 제공 수준에 따라 서비스형 인프라 (IaaS), 서비스형 플랫폼 (PaaS), 서비스형 소프트웨어 (SaaS)로 나눌 수 있다.

IaaS는 하드웨어적인 환경만을 제공하는 클라우드 서비스를 말한다. PaaS는 IaaS에 더해 플랫폼도 같이 제공하는 클라우드 서비스이다. SaaS는 PaaS에서 구현된 최종 소프트웨어를 제공하는 클라우드 서비스이다.

이는 AIaaS에서도 마찬가지인데, 클라우드 수준에 따라 서비스를 달리 제공한다. IaaS에서는 AI 구현에 필요한 하드웨어를 제공해준다. PaaS에서는 하드웨어뿐만 아니라 AI 개발에 필요한 개발 툴도 함께 지원해준다. SaaS에서는 AI 서비스 자체를 API (Application Programming Interface) 형태로 제공해 단순히 활용할 수 있게 한다.

따라서 사용자는 클라우드로부터 AI 개발에 필요한 서비스를 받을 수 있는데, 이는 구현의 난이도를 낮춘다. 가령 AI 자체를 개발하지 못하는 사용자의 경우, 이미 구현된 AI 서비스를 API로 가져다 쓰면 된다. MS의 한 담당자는 자체 8,000명의 AI 개발자가 만들었기 때문에 직접 구현하는 것보다 가져다 쓰는 것이 더 쉽다고 말하기도 했다.

두 번째는 ‘편의성’이다. 사용자는 클라우드 플랫폼에 담겨 있는 AI 서비스를 가져다 쓰면 된다. 일일이 검색해서 찾을 필요가 없는 셈이다. 이는 사용자에게 편의성을 제공한다. 가령, AI 개발 환경이 필요하면 PaaS 형태의 AI 서비스를 이용하면 된다.

세 번째는 ‘운영 효율성’이다. 대부분의 클라우드 서비스 가격은 ‘사용한 만큼 지급 (Pay as you go)’ 정책을 따른다. 사용량 혹은 사용 시간에 따라 가격을 매긴다. 이는 낭비되는 비용을 줄여준다.

가령 AI 서비스 구현을 위해 직접 하드웨어를 구매한다고 하자. 사용자는 AI 서비스 안전성을 위해 여유 있게 하드웨어를 구매할 것이다. 그럼 유휴 하드웨어가 있을 것이고, 이는 낭비되는 요소이다. 반면 클라우드는 이러한 요소가 적다.

네 번째는 접근성이다. 클라우드는 사용자의 단말 기기가 아닌 중앙 서버에서 서비스를 제공한다. 그러므로 사용자는 단말 기기에 관계없이 클라우드 서비스를 이용할 수 있다. 특히 고사양을 필요로 하는 AI 서비스에서는 이러한 장점이 많이 부각된다.

더욱이 AIaaS는 사물인터넷 (IoT) 기기에서도 AI를 구현할 수 있게 한다. 이러한 장점은 AI 서비스의 구현뿐만 아니라 확산도 쉽게 일어나게 한다.

AI 스피커를 예로 들어보자. AI 기반 음성인식 기술은 고사양의 하드웨어를 요구한다. 다시 말해, 스피커 안에 구현하기 힘들다. 따라서 대부분의 AI 스피커 제조 기업은 음성인식을 클라우드 서버에 구현해, 이러한 서비스를 클라우드에서 제공케 하는 경우가 많다.

정리하면, AIaaS는 ‘구현성’, ‘편의성’, ‘운영 효율성’, ‘접근성’ 등 네 가지 장점이 있다. 이러한 장점이 AIaaS를 주목받게 하고 있다.

AIaaS를 제공하는 기업들

AIaaS가 주목받는 이유를 살펴봤다. 그럼 AIaaS는 어떻게 제공되고 있을까? MS는 자체 클라우드 ‘애저 (Azure)’에 AIaaS를 제공하고 있다. MS는 제공 영역에 따라 ‘인프라스트럭처’, ‘툴’ 그리고 ‘서비스’로 나누는데, IaaS, PaaS 그리고 SaaS로 이해하면 된다.

MS는 음성인식, 번역, 이미지 인식 등 많은 AI 서비스를 SaaS 형태로 제공하고 있다. 그중 필자는 이미지 인식을 이용한 적이 있는데, 비 개발자도 구현할 수 있을 정도이다. 단지 주고받을 API 키값과 이미지 연동 대상만을 설정하면 되기 때문이다.

MS의 PaaS 형태인 머신러닝 스튜디오 (ML Studio)도 이용해보았다. AI의 학습과 구현 모델을 소스코드가 아닌 그림판처럼 그릴 수 있게 표현했는데, 당시 신선한 충격을 받았다.

아마존 또한 자체 클라우드 서비스(AWS)에서 여러 AI 서비스를 제공하고 있다. 가장 눈에 띄는 부분은 가격의 합리성이었다. 아마존은 사용 시간에 따라 요금을 매긴다.

수천만 원에 달하는 단일 AI 모듈을 시간당 약 6천 원에 이용할 수 있기 때문이다. 더욱이 아마존은 이용하는 모듈에 여유 자원이 있으면 70%를 할인해 주는 ‘스폿 인스턴트’를 제공하고 있는데, 이는 사용자가 더욱더 저렴한 가격에 AIaaS를 이용할 수 있게 한다.

또한 MS처럼 여러 AI 서비스를 제공하고 있다. 그리고 SaaS 형태의 서비스 경우 직접 코딩할 필요 없이 그대로 가져와서 그중 일부를 수정만 하면 된다.

국내의 경우 네이버가 자체 AI 플랫폼 ‘클로바’와 AI 기반 번역 ‘파파고’를 AIaaS 형태로 제공해 쉽게 이용할 수 있게 하고 있다.

이처럼 많은 클라우드 기업이 AIaaS를 제공하고 있다. 이에 따라 AI 서비스 이용 난이도는 워드 등의 문서 프로그램을 이용하는 수준으로 낮아질 전망이다. 그렇게 되면 일상생활에 AI를 쉽게 적용할 수 있고, 이로 인해 우리의 일상은 더욱더 편리해질 것이다.