[WHY?] 생성형 AI가 확산하며 LLM 수요가 급증한 것이 원인이다.

생성형 AI가 확산하면서 최근 역사적인 실적으로 올리는 엔비디아의 뒤를 잇는 기업으로 캐필롯을 출시한 마이크로소프트와 CRM, NOW가 기대된다는 전망이 나왔다. 

28일 황병준 유안타증권 연구원은 보고서에서 생성형 인공지능(AI)이 확산하면서 LLM 훈련과 추론 수요가 커지고 있는 가운데 대규모 언어 모델(LLM)의 수요를 캐필롯(Copilot)으로 가늠할 수 있다고 분석했다. 캐필롯을 출시한 마이크로소프트와 CRM, NOW의 수주 잔고와 구독자 수가 반등하며 AI 수익도 실현되고 있다는 이유에서다.

메타, 아마존, 구글 등 주요 기술 기업들은 LLM 시장 선점을 위해 AI 인프라 구축 경쟁을 벌이고 있다. 이런 가운데 엔비디아는 범용 AI 반도체(GPU) 수요가 급등하면서 엔비디아의 실적 또한 최고치를 경신하고 있다. 최근 지역, 산업, 용례를 막론하고 챗GPT를 필두로 생성형 AI가 확산한 덕분이다. 이런 데이터를 처리하기 위해 데이터센터가 구축되면서 엔비디아의 GPU 수요는 급격하게 증가했다. 이에 따라 엔비디아의 주가는 지난 4분기 실적 호조로 16% 이상 상승했다. 

이후 주요 기업들의 AI 인프라 구축 경쟁에 따른 수혜는 특정 AI 워크로드를 처리하기에 적합한 AVGO, MRVL 등 커스텀 AI 반도체와 SMCI, DELL 등 서버 인프라 업체 순으로 이어졌다. 소프트웨어 부문에서도 가상화·마이그레이션, 범용 LLM, 커스텀 LLM으로 흐름이 이어질 것으로 전망된다. 

특히 SLM에서 언어 모델을 구축하고 모델의 라이프사이클을 관리하는 모델(LLM)Ops와 데이터 웨어하우스 소프트웨어 수요가 크게 증가할 것으로 예상된다. 생성형 AI를 도입하려면 먼저 온프레미스 환경을 클라우드로 전환해 서버 인프라를 구축하고 자체 LLM을 개발하거나 범용 LLM을 기반으로 각 기업이 보유한 빅데이터 기반 커스텀 LLM, SLM을 구축하는 것이 일반적이다. 

최근 생성형 AI는 문서를 해석하는 작업에서 동영상까지 해석하는 멀티-모달(Multi-Modal)로 고도화하고 있다. 이 과정에서 구글의 멀티-모달 모델 제미니(Gemini)는 이미지 출력 정확도가 떨어지는 등 할루시네이션(환각) 문제에 직면했다. 앞으로 정교화된 모델과 데이터에 대한 수요가 지속 증가할 것이란 전망이 나오는 이유다.

황 연구원은 데이터 관리 수요에 따라 AI 플랫폼 수요도 증가할 것으로 내다봤다. 모델 정교화를 위해서는 검색 증강 등 외부 소스를 제공해 사전 훈련 데이터 양을 늘리거나, 훈련 데이터 편향을 식별하고 해당 문제를 완화할 수 있는 알고리즘을 구현하는 등 모델을 지속 모니터링하고 업데이트해야 하는데, 정형·비정형 빅데이터를 정제·저장해 사용자를 위한 맞춤형 데이터를 생성하면 언어 모델 고도화와 라이프 사이클 관리를 지원하는 AI 플랫폼의 구조적 수요가 지속 증가할 것이라고 덧붙였다.

/ 포춘코리아 조채원 기자 cwlight22@fortunekorea.co.kr