[한국뉴스투데이 김재석 기자] 글로벌 IT 주요 기업들은 인공지능 핵심 기술을 개발해 인공지능을 플랫폼화 하려는 움직임을 보이고 있다.

스마트폰 시대 소프트웨어 역량을 보유한 구글, 애플은 모바일 OS플랫폼을 구현하면서 다양한 분야의 앱/서비스가 기술적으로 구현되고 유통 가능하게 하였다.

이들의 OS플랫폼은 게임, 미디어 콘텐츠 뿐만 아닌 금융, 헬스케어 등에 이르기까지 다양한 산업을 포괄하는 범용 플랫폼의 역할을 하며 빠르게 생태계를 만들었다.

마찬가지로 주요 기업들은 다양한 산업 분야에 활용 가능한 범용적 특성을 갖는 인공지능 기술의 플랫폼화를 통해 생태계 확장에 나설 것으로 보인다.

인공지능의 핵심 기술은 주요 IT 기업들이 보유하고 다양한 개발자와 3rd Party들은 인공지능 플랫폼을 활용한 앱/서비스를 만들어 가며 생태계를 형성해 가는 구도이다.

인공지능이 적용 가능한 산업 범위가 매우 넓기 때문에 주요 기업들의 입장에서도 자신들이 단독적으로 모든 분야의 혁신을 만들어 가기에는 한계가 있다.

따라서 이들 기업은 산업에 응용 가능한 핵심을 자신들이 보유하며 플랫폼화를 통한 인공지능 생태계 확장 시도를 할 가능성이 높다.

3rd Party들의 입장도 인공지능을 플랫폼으로 활용하면 자신들의 기존 앱/서비스를 고도화하거나 새로운 서비스를 혁신적으로 만들어 낼 수 있게 된다.

예를들면 현재의 스마트 워치(밴드) 등을 활용한 헬스케어 앱들은 단순히 사용자들의 운동량, 심박 등을 모니터링하거나 축적된 패턴을 보여주는 데 그쳤다.

하지만 헬스케어/의료 전문 인공지능 플랫폼을 활용하게 된다면 이들 서비스는 수집된 정보를 의학적으로 분석하는 것이 가능해져 실용적인 가치가 있는 헬스케어 서비스를 구현하는 것이 가능해 진다.

혹은 기존 데이터 분석의 한계로 인해 활용하지 못했던 의료 전문 센서를 탑재하고 인공지능 플랫폼을 활용해 정보 분석을 해 낸다면 스마트 워치(밴드)를 의학적 용도로 구현해 새로운 가치를 만들어 갈 수도 있는 것이다.

물론 기존 3rd Party 개발사들이 자체적으로 인공지능을 구현할 수도 있지만 인공지능 플랫폼을 활용하는 것이 두 가지 점에서 큰 이점을 갖는다. 우선 소규모 개발사들이 자체적으로 개발한 인공지능과 전문 플랫폼 인공지능 사이에 성능 격차가 크게 발생할 수 있다.

딥러닝 등과 같은 기계 학습 방법으로 구현되고 있는 인공지능의 성능은 학습 과정에 주어지는 데이터에 따라 크게 달라진다.

같은 개발자가 인공지능을 구현했다 하더라도 누가 더 양질의 데이터(Quality, Quantity)로 인공지능을 학습을 시켰는지가 매우 중요하다. 이러한 측면에서 주요 IT 기업과 3rd Party 개발사들 사이에는 큰 격차가 존재한다.

주요 기업들은 엄청난 양의 데이터를 확보하고 있으며 확보된 데이터의 종류 또한 웹 기반의 공공 데이터에서부터 서비스 사용자로부터 축적된 사용자 정보, 각 분야에 특화된 전문 데이터에 이르기까지 다양하다.

둘째로는 비용, 시간적 측면에서 인공지능 플랫폼을 활용하는 것이 매우 경제적이다. 앱/서비스를 개발해 온 3rd Party 개발사들 입장에서는 인공지능 기술을 보유하지 않았거나 개발 경험이 부족하다.

인공지능을 자신들의 서비스를 고도화 시키거나 새로운 서비스를 구현해 내기 위한 수단으로 활용하는 입장에서는 주요 기업들의 플랫폼을 활용하는 것이 훨씬 효율적이다. 또한 개발사들은 자신들의 역량을 앱/서비스 개발에 집중함으로써 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있게 된다.

이와 관련해 이승훈 LG경제연구원은 “인공지능, 플랫폼 경쟁이 시작되고 있다.” 보고서에서 인공지능의 플랫폼화를 통해 산업을 혁신 시키며 헤게모니를 차지하려는 주요 IT 기업의 목적과 플랫폼을 활용해 변화하는 산업 생태계 속에서 새로운 기회를 찾으려는 3rd Party 개발사들의 양면 니즈가 충족되고 있기 때문에 인공지능을 플랫폼으로 한 생태계는 빠르게 확대될 가능성이 높다고 전망했다.

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