인공지능(AI) 공급사슬 & 프롬프트 엔지니어의 위치 및 역할

<인공지능(AI) 공급사슬>은 복잡한 단계적 구조로, 다양한 기술적 요소와 기업들이 협력하여 작동합니다. 즉, 일반 사용자(소비자)들이 이용하는  하나의 AI 서비스가 탄생하기까지 수많은 단계와 여러 기업들의 협업이 필수적이라는 뜻입니다. AI 모델의 개발에서부터 이를 최종 사용자가 활용하기까지의 모든 과정을 이해하는 것은 현재 AI 산업의 큰 그림을 파악하는 데 매우 중요합니다. 이 글에서는 AI 공급사슬을 반도체와 그래픽카드 제조, 데이터 공급 및 처리, AI 모델 개발, AI 솔루션 및 서비스 개발, 그리고 최종 사용(소비)으로 나누어 설명하겠습니다. 또한 이와 같은 공급사슬 내에서 프롬프트 엔지니어의 위치와 역할을 함께 알아보겠습니다.

인공지능(AI) 공급사슬 에세이 목차

1. 반도체 및 그래픽카드 제조: AI의 하드웨어 기반
2. 데이터 공급 및 처리: AI의 가방끈
3. 기반 모델 개발: AI 알고리즘 설계와 학습
4. 서비스 개발 및 맞춤형 튜닝: AI 솔루션의 발전
5. 최종 사용자와 활용: 고객의 역할

• 인공지능(AI) 공급사슬 도표
• 프롬프트 엔지니어(링)의 위치와 역할
• 에너지 소비와 지속 가능성
• 결론

1. 반도체 및 그래픽카드 제조: AI의 하드웨어 기반

AI 모델의 학습과 실행에는 강력한 계산 능력이 필요하며, 이는 고성능 하드웨어를 통해 가능해집니다. 이 하드웨어는 주로 GPU(그래픽카드)나 TPU(텐서 처리 유닛)와 같은 특수한 칩셋을 사용하여 구현됩니다. 대표적인 회사로는 NVIDIA, AMD, Intel 등이 있으며, TSMC와 같은 반도체 제조사도 중요한 역할을 맡고 있습니다.

이 단계는 AI 공급사슬의 물리적 기반을 형성합니다. 반도체 제조사는 AI에 요구되는 고도의 계산 능력에 필요한 ‘단백질‘과 같은 역할을 하는 칩을 설계하고 생산합니다. 이 반도체 칩들은 AI의 두뇌가 원활하게 작동하는 데 필수적인 영양소와 같습니다. 이러한 ‘단백질’을 조합하여 AI의 ‘근육‘과 같은 역할을 하는 그래픽카드나 TPU가 만들어집니다. 이러한 하드웨어의 발전으로 인해 AI 모델이 학습하고 추론하는 과정을 훨씬 더 효율적이고 빠르게 진행할 수 있게 되었습니다.

2. 데이터 공급 및 처리: AI의 가방끈

AI 모델의 학습에는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 데이터는 AI 공급사슬에서 ‘가방끈‘과 같은 역할을 합니다. AI가 똑똑해지기 위해서는 배움의 기반이 되는 데이터를 많이 확보해야 하며, 이 가방끈을 길게 할수록 AI의 학습 능력도 향상됩니다. 이를 위해 데이터를 수집하고 정제하며 라벨링하는 과정이 필수적입니다. 이는 마치 학습에 필요한 교과서나 교재를 집필하는 것과 비슷합니다.

이 단계에서는 Scale AI, Appen, Innodata(이노데이터)와 같은 기업들이 데이터를 수집하고 라벨링하는 역할을 담당합니다. 고품질의 데이터는 AI 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 데이터 처리와 준비 단계는 AI 공급사슬의 핵심적인 부분입니다. 데이터 준비 단계는 데이터 수집, 데이터 정제 및 라벨링, 데이터 보안 등 다양한 활동으로 구성되어 있습니다.

특히 최근에는 파인튜닝(미세조정)을 통해 AI의 성능을 향상시키고, 특정 전문적인 분야에 AI 모델을 최적화시키고자 하는 수요가 늘고 있습니다. 이러한 파인튜닝 과정에서도 학습에 필요한 데이터를 수집하고 정제하며 라벨링하는 작업이 필수적입니다. 이를 수행하는 프롬프트 엔지니어의 전문성이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있습니다.

3. 기반 모델 개발: AI 알고리즘 설계와 학습

하드웨어와 데이터가 준비되면, 그 위에서 동작할 AI 모델을 개발하는 단계가 필요합니다. 이 단계에서는 OpenAI, Google, Meta, Anthropic 등의 기업들이 거대 언어 모델(LLM)과 같은 기반 AI 모델을 개발합니다.

기반 모델은 방대한 양의 데이터로 학습되며, AI가 자연어 이해, 패턴 인식, 문제 해결 등을 수행할 수 있게 합니다. 이 단계에서 생성된 모델은 기초적인 AI 능력을 갖추고 있지만, 특정 응용 분야에 사용되기 위해 추가적인 맞춤형 튜닝이 필요합니다. 이를 위해 강화학습, 파인튜닝과 같은 기법들이 활용됩니다.

4. 서비스 개발 및 맞춤형 튜닝: AI 솔루션의 발전

기반 모델을 활용하여 다양한 서비스와 솔루션을 개발하는 단계에서는 AI 모델을 특정 문제나 고객 요구에 맞게 튜닝하는 것이 중요합니다. 퍼플렉시티(Perflexity), 메타마인드, 뤼튼과 같은 회사들이 이를 수행하며, 자사 서비스를 직접 개발하여 운영하거나, 다른 기업들이 기반 모델을 활용해 자신만의 AI 시스템을 구축할 수 있도록 도와줍니다.

이 단계에서는 기반 모델에 새로운 데이터로 재학습을 시키거나, 도메인에 특화된 기능을 추가하여 맞춤형 AI 제품을 만듭니다. 이를 통해 고객의 요구에 최적화된 AI 서비스가 제공됩니다. 또한, 클라우드 플랫폼의 역할도 이 단계에서 중요합니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 서비스 제공자들은 AI 모델 학습과 서비스 제공을 위한 고성능 컴퓨팅 자원을 제공하여 AI 공급사슬의 원활한 작동을 돕습니다.

5. 최종 사용자와 활용: 고객의 역할

인공지능 공급사슬의 마지막 단계는 개발된 AI 서비스를 실제로 사용하는 최종 사용자들입니다. 여기에는 일반 소비자부터 기업 고객, 연구기관 등 다양한 고객층으로 이루어집니다. 이로써 최종 소비자들은 AI 챗봇, 검색 서비스, 교육 서비스, 이미지 생성 도구 등 특정 작업에 최적화된 AI 서비스를 이용할 수 있습니다.

최종 사용자는 인공지능 기술을 이용함으로써 이전에는 상상할 수 없었던 높은 업무효율과 편리함을 제공받을 수 있으며, AI 공급사슬의 최종적인 가치를 실현합니다.

인공지능(AI) 공급사슬 도표

다음은 AI 공급사슬의 각 단계와 참여 회사들을 간략하게 정리한 도표입니다:

프롬프트 엔지니어(링)의 위치와 역할

앞서 다루었듯이 프롬프트 엔지니어링은 서비스 개발 및 맞춤형 튜닝 단계에서 매우 중요한 역할을 합니다. 기반 모델을 원하는 방향으로 활용하기 위해 사용자가 어떻게 질문하거나 지시를 내리는지에 대한 연구와 기술을 의미합니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델의 성능을 극대화하고, 원하는 결과를 얻기 위해 중요한 역할을 하며, 특히 모델을 도메인 특화된 업무에 적용할 때 매우 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다.

프롬프트 엔지니어는 다음과 같은 역할을 합니다:

• 기업의 요구에 맞는 AI 서비스를 개발하기 위한 전반적인 지식(어떤 기반 모델이 적합한지, 학습에 필요한 데이터 준비 등)과 컨설팅 제공

• 사용자 요구에 맞춘 정확한 정보 제공과 사용자 경험을 위한 프롬프트 엔지니어링

• RAG, 파인튜닝 등의 전문 기술을 활용한 AI 서비스 엔지니어링

• 여러 산업 분야에서 AI 모델을 쉽게 적용하고 활용할 수 있도록 도와주는 다리 역할

예시: 고객 응대 챗봇의 경우, 적절한 프롬프트를 작성과 RAG, 파인튜닝 등을 적용하여 모델이 고객의 질문에 더 적합하고 구체적인 답변을 제공할 수 있게 하는 것 등이 프롬프트 엔지니어링의 한 예입니다.

에너지 소비와 지속 가능성

인공지능(AI) 공급사슬 각 단계에서 발생하는 에너지 소비와 지속 가능성 문제도 중요한 고려사항입니다. 반도체 제조와 AI 모델 학습은 많은 에너지를 소비하며, 이러한 과정이 환경에 미치는 영향을 줄이기 위한 노력이 필요합니다. 친환경적인 컴퓨팅 자원의 개발과 에너지 효율적인 학습 방법이 향후 AI 기술의 지속 가능성을 확보하는 데 중요한 요소로 작용할 것입니다.

결론

<인공지능(AI) 공급사슬>은 여러 단계로 이루어진 복합적 구조이며, 반도체와 같은 하드웨어부터 시작해, 데이터 공급과 처리, 기반 모델 개발, 맞춤형 튜닝, 그리고 최종 사용까지 이어집니다. 각각의 단계는 AI 서비스가 현실에서 구현되고 적용되는 과정에 필수적인 역할을 수행하며, 프롬프트 엔지니어링은 특히 AI의 활용 가능성을 극대화하는 핵심적인 역할을 합니다. 이와 같은 공급사슬을 이해함으로써 AI 기술이 어떻게 최종 서비스로 만들어지고, 산업 전반에 걸쳐 어떠한 영향을 미치는지 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.