글을 이미지나 영상 등으로 바꾸는 멀티모달 기능을 갖춘 GPT-4가 공개되면서 최근의 인공지능(AI) 열풍에 위축된 듯 보이는 메타버스의 완성도가 높아지는 데도 속도가 붙을 전망이다.

19일 정보통신기술(ICT) 업계와 당국에 따르면 GPT-4로 대표되는 생성 AI는 머신러닝·딥러닝 기술로 이미지, 소리, 움직임 등 현실 세계 데이터를 학습해서 빠르고 정교하게 메타버스 내에 구현할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

인간 개발자가 많은 시간과 노력을 들여 일일이 메타버스 내부를 코딩해 짜던 것을 AI가 대체하면서 아직 2차원(2D) 수준에 머무는 메타버스의 고도화가 빨라질 것이라는 이야기다.

하지만 생성 AI가 메타버스 시대를 앞당기는 만능 해결사가 되려면 해결해야 할 문제가 있다. 바로 생성 AI를 돌리는 데 소요되는 엄청난 전력 비용이다.

현재 GPU(그래픽처리장치) 중심의 컴퓨팅 구조로는 이미지·영상 구현 등 대규모 연산 처리 과정에서 전력 소모가 극심한데 이를 저전력·고효율 AI 반도체 개발로 극복하는 방안이 추진되고 있다.

기술 개발 낭보는 이어지는 중이다.

일례로 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀은 최근 실사에 가까운 3차원(3D) 이미지를 영상으로 표현할 수 있는 AI 반도체 '메타브레인'을 개발했다고 발표했다.

메타브레인은 기존 GPU보다 911배 빠르고, 영상화면 1개를 처리하는 데 소모되는 에너지 효율은 2만6천400배 높은 AI 반도체다.

하드웨어뿐 아니라 소프트웨어 부분에서도 초거대 AI 응용 모델을 경량화하는 연구개발이 활발히 진행 중이다.

반도체 전문가로 유명한 이종호 과기정통부 장관은 지난 8일 열린 인공지능 최고위 전략대화에서 "머리가 크다고 공부를 잘하는 것이 아니다"며 글로벌 빅테크와 AI 경쟁을 벌이는 국내 기업들에 초거대 AI 규모보다 경량화가 중요하다는 점을 강조한 바 있다.

과학기술정보통신부 관계자는 "가상화를 통한 공간정보 구축, 모빌리티 서비스 등 AI 응용 소프트웨어를 개발하는 딥테크의 창업과 해외 진출을 목표로 중장기 연구개발 지원 계획을 마련하고 있다"고 말했다.

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