[미국주식] 멀티모달 AI 관련주 기술 영향 총정리!

 

오늘은 멀티모달 AI를 정리해보려고 합니다. 멀티모달은 여러 개를 뜻하는 멀티와 양식, 양상이라는 뜻의 모달리티의 합성어인데요. 이하의 내용은 아래 영상을 보고 배운 내용을 요약하여 적어본 것입니다.

 

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   멀티모달AI의 대표, 오픈AI의 '소라'

기존의 AI는 텍스트를 기반으로 정보를 배우고 처리했다면, 멀티모달 AI는 소리나 이미지도 학습할 수 있게 되면서 사람처럼 스스로 정보를 해석하고 이해할 수 있게 되는 것입니다. 가장 직관적으로 멀티모달 AI를 이해할 수 있는 게 바로 최근에 오픈 AI가 공개한 AI 소라입니다. 오픈 AI는 소라에 대한 정보를 공개할 수 있게 되며 최대 1분 길이의 고화질 영상을 신속하게 만들어내는 AI모델입니다. AI 소라는 '텍스트 투 비디오' 모델 경쟁의 시작을 알렸습니다. 오픈 AI는 소라가 만들어낸 일부 결과물을 명령어와 함께 공개했는데 놀라울 정도로 생생하고 정밀해서 사회적 충격을 일으켰습니다.

 

예를 들어서 '도쿄 거리를 걷는 여성'이라는 키워드를 입력하면 붉은색 원피스에 검은색 가죽자켓을 입고 밤거리를 걷는 여성의 영상이 만들어지는데요.. 영상에서 얼굴이 점점 클로즈업되자 잔머리나 피부 잡티 그리고 목주름까지 생생하게 보입니다.

 

<AI 소라가 만든 영상 직접 보기>

 

 

영향1. 일자리 위협

당장 애니메이션이나 동영상 제작업계에 미칠 파장이 가장 클 걸로 보입니다. 예를 들어서 픽사 같은 경우 괴물의 동작을 표현할 때 털의 움직임이나 질감을 표현하느라 수많은 애니메이터들을 고용해서 여러 달 동안 작업을 해왔습니다. 하지만 AI는 이런 기술을 통해 동영상 제작업을 순식간에 처리할 수 있죠. 문장으로 명령어를 입력하면 순식간에 할리우드 스튜디오 수준의 정교한 동영상을 만들어내는 기술이 보편화되는 상황도 시간문제일 것 같은데요. 그렇다 보니 업계에서는 사람의 일자리에 대한 위협과 동시에 부정확한 정보가 포함된 콘텐츠가 확산하는 것에 대한 우려도 나오고 있습니다.

 

영향2. 생산성 증가

하지만 동시에 이런 기술을 통해서 비용 혁신을 이끌어낼 수 있는 기업들도 많아질 거라는 전망이 나오는데요. 대표적으로 네이버웹툰은 미국 증시의 6월 상장을 목표로 하고 있는데요. 상장 이후 다수의 IP를 영상화해서 IP 가치를 올릴 계획입니다. 이럴 때 네이버 웹툰을 애니메이션화할 수 있는 제작사인 '스튜디오 미르'의 경우 인건비 비중이 74%에 달하는데요. AI 툴들이 적용되면 적은 비용으로 다양한 IP 증가의 수혜를 받을 수 있게 되겠죠.

 

 

  관련종목 : 어도비, 구글, 아마존, 메타

오픈 AI의 소라가 공개된 뒤에 어도비의 파이어플라이와도 비교가 많이 됐습니다. 소라는 이미지를 만들어주는 기능, 콘텐츠를 확장하는 기능 등을 제공합니다. 하지만 비디오 AI 차원으로 접근하면 AI를 통한 영상 편집 기능만 제공할 뿐, 소라 같은 텍스트 투 비디오 기능은 현재 개발 중에 있고요. 그리고 또 다른 빅테크 기업들도 멀티모달 AI 그리고 동영상 생성 AI에 대한 투자에 나서고 있습니다.

 

구글은 지난달 동영상 생성 AI인 루미에르를 공개한 데 이어서 자체 개발한 멀티모달 AI, 제미나이 1.5프로를 공개했습니다. 사람처럼 많은 양의 영상과 음성 그리고 텍스트를 이해하고 추론하는 능력을 지녔으며 심지어 1시간짜리 영화도 단숨에 분석할 수 있다고 밝혔습니다..

 

아마존은 2022년 애니메이션 생성 AI도구인 크리에이트 위드 알렉사를 출시하는가 하면, 메타는 같은 해에 메이커 비디오를 출시했고 작년에는 에뮤라는 AI 도구를 출시하기도했습니다.

 

  ANI에서 AGI로

이렇게 사람처럼 다양한 양식의 정보를 해석해내는 기술이 발전하기 시작하면서 기존의 AI 모델들이 인간을 흉내내는 AI, 즉 좁은 인공지능이라는 의미의 ANI였다면, 점차 인간처럼 스스로 생각하는 AI인 인공일반지능, AGI로 진화하는 데 멀티모달 AI가 핵심적인 기술이 될 거라는 평가를 받고 있습니다.

 

  관련 시장

지난해 멀티모달 AI의 시장 규모는 10억 달러 정도로 파악되고 있는데요. 마케더츠는 이 규모가 2030년에는 84억 달러까지 급속도로 성장할 거로 보고 있습니다. 생성형 AI 서비스가 도입된 지 2년도 지나지 않아서 이렇게 실제와 구분이 어려운 동영상까지 만들어낼 정도로 AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있는데요.

 

1. 하드웨어

동영상 생성에 필요한 데이터 크기와 처리 속도는 텍스트의 수천 배 이상이죠. 그런 만큼 하드웨어 측면에서도 더 높은 성능의 그래픽 처리 장치 그리고 메모리 반도체도 필요하다는 지적이나옵니다. 2년 전 AI 열풍을 일으켰던 챗GPT의 GPT 3.5의 경우, 학습과 추론을 위해서 1만여 개의 GPU가 필요했는데요. 영상이나 음성까지 함께 생성할 수있는 모델을 만들기 위해서는 적어도 5만 개 이상의 GPU가 필요하다는 게 업계의 분석입니다. 상황이 이렇다 보니 엔비디아도 대응에 나섰는데요. 기존의 주력 제품이었던 H100 칩보다 2배 빠른 H200을 공개한 데 이어서, 기존의 주력 제품보다 3배 빠른 4세대 AI 칩들을 공개하고 있습니다. 

 

2. 메모리 반도체

 또 짧은 시간 동안 막대한 데이터를 처리하는 만큼 메모리 반도체 수준도 높아져야 할 텐데요. HBM이나 DDR5 같은 디램 수요가 폭발적으로 늘고 있습니다. 디램 점유율의 70% 이상을 차지하고 있는 삼성전자나 SK하이닉스에도 기회가 찾아왔다고 볼 수도있겠는데요. 삼성전자나 SK하이닉스의 DDR5 점유율이 2027년 이후에는 절반을 넘어설 것으로 전망했고요. 지난해 466억 달러로 바닥을 찍었던 디램 매출도 올해 88% 성장해서 874억 달러 규모에 이를 것으로 전망하고있습니다.

 

 

아직까지 개발 초기 단계에 있는 시장인 만큼, 그 과정에서 윤리적인 문제나 규제 문제에 부딪힐 수도 있을 것입니다. 그럼에도 앞으로 멀티모델 AI 경쟁은 점점 더 치열해질 것으로 보이는데요. 또 어떤 새로운 기술들이 세상을 놀라게 할지 기대가 됩니다.

 

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