생성형 AI, 칩부터 반도체‧만화까지 '산업 혁신' 이끈다

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한영훈 기자
입력 2024-10-26 08:00
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자료한국 딜로이트 그룹
[자료=한국딜로이트그룹]
아시아 태평양(아태) 지역이 인구 증가와 경제 성장에 힘입어 생성형 인공지능(AI) 도입을 가속화하고 있다. 딜로이트 안진회계법인과 딜로이트 컨설팅 코리아로 구성된 한국 딜로이트 그룹은 최근 발표한 ‘아시아-태평양 지역 TMT(기술, 미디어 및 통신) 분야 생성형 AI 동향 및 전망’ 보고서를 통해 이 지역의 생성형 AI 도입 현황과 산업별 변화, 흐름 및 도전 과제를 제시했다. 보고서는 정보기술(IT), 하드웨어, 반도체, 미디어‧엔터테인먼트, 통신, 스포츠 등 아태 지역의 주요 산업에서 생성형 AI가 미치는 영향과 향후 전망을 구체적인 수치와 데이터를 바탕으로 분석했다.
 
AI 칩 시장 규모, 2027년 552조 규모로 성장
 
딜로이트에 따르면 올해 글로벌 시장에서 생성형 AI 특수 칩과 서버 하드웨어 시장 규모는 500억 달러(약 69조250억원)를 넘어설 것으로 추정된다. 2027년에는 AI 칩 시장 규모가 4000억 달러(약 552조2000억원) 규모까지 커질 것으로 봤다.
 
대다수 기업은 일부 제품에 생성형 AI 기술을 통합할 것으로 전망했다. 이를 통해 발생하는 매출도 약 100억 달러(약 13조800억원)에 이를 것으로 분석했다.
 
애플리케이션(앱) 관련 소프트웨어, 솔루션 서비스 시장과 하드웨어 시장 모두 지속적인 성장을 점쳤다. 다만 원활한 성장을 위해선 정부 정책 지원 등이 필수적일 것으로 봤다. 중국의 경우 국가가 생성형 AI 기술을 통제하려는 움직임을 보이고 있다. 이외에도 불충분한 인프라(환경), 중소기업의 디지털화 지연 등 도전 과제를 극복해야 한다고 조언했다.
 
생성형 AI, 글로벌 IT 산업 변화 촉진…보안‧저작권은 과제
 
딜로이트는 생성형 AI가 내년 이후 소프트웨어를 중심으로 글로벌 IT 산업을 변화시킬 것으로 전망했다. 보고서에는 “아태 지역에서도 생성형 AI 도입으로 앱이 주요 사업으로 부상할 것이며, 솔루션 시장에도 그 영향이 미칠 것”이라는 내용이 담겼다. 이에 따라 생성형 AI 전용 데이터센터 비중이 증가할 것으로 기대된다.
 
제조업 등 다양한 산업의 변화로 연결될 가능성도 크다. 생성형 AI로 소프트웨어를 넘어 하드웨어 ‧업데이트 시장의 발전 역시 예상된다. 이후 하드웨어 생산 선두주자인 아태 지역은 강력한 성장 동력을 얻을 수 있다.
 
생성형 AI는 반도체 산업에도 큰 영향을 미칠 것으로 예측했다. 딜로이트는 세계 주요 반도체 기업들이 지난해 AI 툴을 활용한 칩 설계에 약 3억 달러(약 4170억원)를 지출했고, 2026년에는 그 규모가 5억 달러(약 6950억원)를 넘어갈 것이라고 분석했다.
 
생성형 AI 칩 수요가 늘어나면 삼성전자, TSMC와 같은 아태 지역 파운드리(반도체 위탁생산) 기업들의 존재감은 더욱 커지게 된다. 현재 이미지 처리용 반도체(GPU) 시장은 미국의 주요 팹리스(반도체 설계) 기업이 주도하고 있지만, 이들은 아태 지역의 반도체 제조기업들과 협력해 생산을 진행하고 있다. 그 결과 아태 지역의 반도체 제조, 검사 공정 기술도 급성장하며 시장 점유율을 빠르게 확대하고 있다.
 
딜로이트는 생성형 AI가 아태 지역의 콘텐츠 산업 성장도 견인하고 있다고 분석했다. 일본에서는 만화, 소설 제작 등에 널리 활용되고 있다. 소비자가 창작자로 활동할 수 있는 기회도 제공한다.
 
통신 산업에서도 생성형 AI 영향력이 확대될 것으로 봤다. 딜로이트는 “통신 기업들은 고객 맞춤형 경험 제공과 네트워크 전략 최적화를 위해 생성형 AI 기술을 적극 도입하고 있다”며 “아태 지역의 다양한 언어와 문화를 반영한 초거대언어모델(LLM) 개발이 사업 성과로 이어지고 있다”고 밝혔다. 이밖에 가상현실, 메타버스(가상공간) 기술 통합을 통해 기존 스포츠 산업에도 변화를 줄 것으로 관측했다.
 
딜로이트는 생성형 AI와 관련해 강력한 규제도 필요할 것으로 전망했다. 데이터 보안, 개인정보 보호, 저작권 준수 등이 대상이다. 기업들의 극복 과제로는 지식재산(IP)에 대한 우려와 오류‧환각에 대한 대응, 허위 정보 위험, 훈련 데이터의 한계 등을 제시했다.

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