지브리가 불붙인 AI 엔진: 이미 우리 곁에 온 AI 킬러앱들

최근 오픈AI의 챗GPT에서 유저의 사진을 지브리 화풍으로 변환해주는 서비스가 전세계적인 인기를 끌면서 AI 서비스의 수요가 폭발하고 있다. 지금과 같은 지브리 변환 이슈는 시간이 흐르면 다시 잠잠해지겠지만 이번 기회를 통해 많은 사람들이 인공지능을 이용해보는 기회를 가짐으로써 인공지능 서비스에 대한 수요는 더욱 크게 증가할 것으로 예상된다.

 

 

 

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웰컴투삼달리 포스터와 비슷하게 프롬프트를 입력해서 얻은 지브리 화풍의 결과물/구글 제미나이

 

 

 

오픈AI의 샘 올트먼은 이번 지브리 이슈로 인해 자사의 데이터센터의 GPU가 녹아내릴 정도라고 말했는데, 그의 주장을 폄하하는 ‘반대자(hater)’들의 목소리를 무시하고, 오픈AI가 얘기하는 것을 그대로 믿는다면, 챗GPT 사용자의 엄청난 증가는 굉장히 중요한 소식이다. 우리가 오래 기다려왔던 ‘AI 킬러앱’이 하나둘 등장하고 있다는 의미이기 때문이다.

 

 

 

챗봇 사용자의 전반적인 증가는 오픈AI만의 일이 아니다.

테크크런치가 시밀러웹의 데이터를 인용한 것에 따르면 구글 제미나이의 웹 트래픽은 3월 전세계에서 일평균 1090만건으로 전월대비 7.4% 증가했다. 마이크로소프트의 코파일럿은 240만건으로 역시 증가추세다. 앤스로픽은 330만건, 딥시크는 1650만건, xAI의 그록도 1650만건을 기록했다. 하루에만 1000만건의 사용자가 나오는 AI앱이 이미 이렇게 많다는 것이다. 참고로 챗GPT는 주간 활성화 사용자 수가 5억명으로 다른 서비스들을 크게 앞서고 있다.

 

 

 

이런 수치는 사람들이 점점 더 챗봇 형태의 AI 인터페이스에 익숙해지고 있고 이를 많이 사용하고 있다는 것을 의미한다. 사람들은 대화 형태로 AI에게 말을 걸고 요청하는 것에 점점 익숙해지고 있다.

 

 

 

 

또, 오픈AI의 GPU 부족 현상은 젠슨 황 엔비디아 CEO가 말한 AI가속기(=GPU)의 추론 수요가 점점 더 많아진다는 것을 의미한다. 기존에 AI가속기는 AI모델을 학습(training)시키는 것이 가장 큰 용도였다. 만들어진 AI모델을 고객에게 서비스하는 것을 의미하는 추론(inference)수요는 크지 않았다. 이는 학습과정에서 모델 사이즈를 키우고, 데이터를 키우면 AI의 성능이 좋아지는 스케일링의 법칙이 계속 적용됐기 때문이다.

 

 

 

하지만 오픈AI의 사고력 모델 o1이 등장하고, 이미지 생성이나 동영상 생성 같은 많은 추론이 필요한 모델들이 등장하면서 추론이 더 중요해지고 있는 모습이다. AI서비스의 속도와 안정성이 중요해지는 시대가 됐다는 의미이다. 이렇게 되면 현재 전세계에 있는 데이터센터는 AI데이터센터로 전환이 필요하고, 더 많은 AI데이터센터가 건설되어야 한다. 그래야 고객들의 서비스 수요를 맞출 수 있을 테니까 말이다.

 

 

 

점점 더 사용자들은 챗봇 형태의 AI 인터페이스에 익숙해지고 있으며, 이미지, 영상 생성 등 추론 연산량이 많은 AI 서비스의 중요성이 커지면서 AI 데이터센터 구축 및 전환 수요가 폭발적으로 증가할 것이다. AI 서비스의 속도와 안정성이 핵심 경쟁력이 되는 시대가 올 것이다.