넘버스
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이 시나리오는 1991년 컴퓨터 과학자이자 제록스 팔로알토 연구소의 CTO인 마크 와이저가 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)에 '앰비언트 컴퓨팅(ambient computing)'에 관한 글을 기고하면서 설명한 것이다. 생성형 AI와 AR 글래스의 보편화 덕분에 33년 전의 비전이 이제 완전히 실현될 수 있게 됐다.
앰비언트 컴퓨팅과 관련한 아이디어는 '유비쿼터스 컴퓨팅' 및 '보이지 않는 컴퓨팅'이라고도 불린다. 앰비언트 컴퓨팅은 기술이 아니다. '데스크톱 컴퓨팅' 및 '모바일 컴퓨팅'과 유사한 광범위한 사용 패턴이다.
앰비언트 컴퓨팅의 개념은 수십 년 전부터 존재했으며, 특히 몇 년 전 IoT이 부상하면서 더욱 주목받기 시작했다. IoT는 저전력으로 연결된 센서 기반 가정용 및 사무용 가전제품이나 전용 IoT 기기 자체를 의미하지만, 앰비언트 컴퓨팅은 사용자가 실제로 '사용'하는 것이 아니라 디지털 기기가 환경 속에서 사람이 선호하는 행동을 예측하고, 그에 따라 반응하는 자연스러운 인간과의 상호 작용을 의미한다.
우리는 커피 메이커에 커피를 만들라고 알려주는 알람시계는 없지만, 다른 앰비언트 컴퓨팅 기기는 주변에 있다. 예를 들어 시간, 기록, 집에 사람이 있는지에 따라 온도를 조절하는 스마트 온도 조절기나 조명, 블라인드 시스템 및 홈 보안 시스템과 통신하는 온도 조절기가 대표적이다.
회의 설정이 자동화된 스마트 회의실, 재실 인원 및 주변 조명에 따라 스스로 조정되는 적응형 조명 시스템, 사전 알람을 제공하는 음성 인식 비서, 제조 분야의 자동화된 유지보수 및 모니터링, 생산 경로를 최적화하는 자동 안내 차량 등 산업 환경에서도 초기 단계의 앰비언트 컴퓨팅 시스템이 등장하고 있다.
관심의 급증과 후퇴
앰비언트 컴퓨팅은 개념이 등장한 지 30년 동안 이를 지원하는 기술에 대한 새로운 아이디어에 따라 관심이 급증하거나 후퇴했다. 그러나 마이크로프로세서, 메모리 칩, 초소형 카메라, 터치스크린 디스플레이, 배터리, 센서(가속도계, 자이로스코프, 근접 센서), 소형 안테나 및 무선 통신 모듈(와이파이, 블루투스, NFC), 마이크 및 스피커, 전원 관리 IC, LED 및 OLED, GPS 모듈 등 스마트폰 혁명으로 인해 저비용 부품이 연결된 센서 기반 기기를 더 빠르고, 더 좋고, 더 작고, 더 저렴하게 만들어 IoT를 활성화하자 모두가 앰비언트 컴퓨팅에 대해 이야기하기 시작했다.
2014년 아마존이 아마존 에코를 출시하고 이후 몇 년 동안 애플, 구글 등 여러 회사가 스마트 스피커를 선보이면서 비서를 특별히 쳐다보지 않고, 어디에 있는지조차 모른 채 비서와 대화하는 행위가 일상화됐다. 이렇게 앰비언트 컴퓨팅에 대한 논의는 다시 활발해졌다.
일부 기업에서는 앰비언트 컴퓨팅 후광 효과를 악용해 신통찮 아이디어를 홍보하기도 한다. 예를 들어, 애플 엔지니어들이 설립한 휴매인(Humane)은 지난 4월 AI 핀(AI Pin)을 출시했다. AI 핀은 일종의 안경이 없는 스마트글래스다. 휴매인은 AI 핀을 "현실 세계를 위한 앰비언트 컴퓨팅"으로 마케팅하고 있다. 휴매인은 기능적인 문제를 제외하고서라도 이미 40억 명이 착용하고 있는 안경 대신 아무도 사용하지 않거나 원하지 않는 폼 팩터에 전자기기를 담기로 결정했다. 이 제품은 1년 안에 사라지고 잊혀질 것으로 예상된다.
4년 전 구글 I/O에서 구글은 구글 네스트 통합, 프로젝트 커넥티드 홈 오버 IP(CHIP), 구글 어시스턴트 개선, 안드로이드 기기용 앰비언트 모드, 구글 홈 앱 업데이트, AI 및 머신러닝 통합, 안드로이드 오토 및 구글 어시스턴트 주행 모드 등을 중심으로 앰비언트 컴퓨팅이라는 북을 무자비하게 두드렸다.
구글은 또한 나무나 기타 소재를 통해 디지털 디스플레이를 구현하는 히든 디스플레이에 대한 연구도 선보였다. 모두 흥미로운 이야기였지만, 그 이후로는 더 이상 구글에서 앰비언트 컴퓨팅에 대한 이야기를 듣지 못했다.
한편, 자동차는 점차 완전한 앰비언트 컴퓨팅 공간으로 거듭나고 있다. 새로운 자동차에는 핸즈프리 제어를 위한 아마존 알렉사나 구글 어시스턴트 같은 내장형 음성 비서, 시각적 신호와 미적 감각에 맞게 조정되는 지능형 주변 조명, 적응형 크루즈 컨트롤 및 차선 유지 지원과 같은 기능을 가능하게 하는 스마트 센서가 점점 더 많이 통합되고 있다. 이런 기술이 백그라운드에서 함께 작동해 응집력 있고 반응성이 뛰어난 주행 환경을 조성한다.
수년 동안 앰비언트 컴퓨팅은 서서히 등장하고 발전해 왔다. 그리고 이제 새로운 기술이 새로운 관심을 불러일으킬 것으로 보인다.
AR과 AI, 앰비언트 컴퓨팅의 완성
역사적으로 앰비언트 컴퓨팅은 기술 상호 작용을 자연스럽고 눈에 거슬리지 않게 만드는 것을 목표로 했다. IoT와 스마트 기기를 통해 이런 방향으로 나아갔으며, 이제는 AI와 AR의 융합으로 이 개념을 완전히 실현할 수 있게 됐다. 와이저는 앰비언트 컴퓨팅의 효과와 훗날 우리가 IoT라고 부르는 것을 "구현된 가상(embodiedvirtuality)"이라고 불렀다. 가상 현실은 컴퓨터 안에 세상을 구축하는 반면, '구현된 가상'은 세상 밖에 컴퓨터를 구축한다. 실제 생활에 디지털로 연결된 환경의 속성을 구현하는 것이다.
현실 세계의 물리적 공간을 디지털화하고 연결하여 디지털 레이어를 제공하는 것이 바로 AR이 하는 일이다. 지금까지 살펴본 AR의 미래를 가장 잘 엿볼 수 있는 것은 물론 애플 비전 프로다. 무언가를 바라보며 손가락을 모으거나 집고 드래그하는 등의 미묘한 제스처를 취하면 현실 세계의 공간에 홀로그램 디지털 정보가 떠다니는 것처럼 표시하는 방식은 언젠가 평범한 안경이 작동하는 방식이 될 것이다.
AR 글래스는 생활 및 업무 공간의 센서와 기기에 우리가 누구인지, 어디에 있는지, 무엇을 보고 있는지 알려줄 것이다. 그리고 AI는 우리가 무엇을 원하는지 알려줄 것이다. 즉, AI가 탑재된 AR 글래스는 인간이 생물학적 인간이 아닌 연결된 '전자 기기'로서 참여할 수 있게 함으로써 앰비언트 컴퓨팅의 그림을 완성한다.
AI는 과거 선호도를 기반으로 사용자의 요구를 예측하고 음성 요청에 응답한다. AI 기반 AR 글래스는 사용자 대신 사물을 기억한다. 이미지 인식, 텍스트, 사운드 등의 입력을 결합하는 멀티모달 AI는 명시적인 명령 없이 인간의 요구를 예측하고 이에 대응하는 것을 목표로 하는 앰비언트 컴퓨팅에 매우 중요한 역할을 할 것이다.
앰비언트 컴퓨팅 아이디어는 AR과 VR을 반대 개념이 아닌 동전의 양면으로 보는 '메타버스'에 대한 마크 주커버그의 잘못된 방향(현실을 컴퓨터로 옮긴 것이 아니라 컴퓨터로 만든 가짜 세계)을 바꿔줄 것이다. 컨설팅 기업 딥워터 에셋 매니지먼트(Deepwater Asset Management)의 매니징 파트너 진 먼스터는 최근 메타가 "폐쇄적인 메타버스 퀘스트"에서 레이밴 메타 안경으로 전환한 것이 앰비언트 컴퓨팅을 향한 한 걸음이라고 말했는데, 필자는 이 말에 동의한다.
또한 AR과 AI는 앰비언트 컴퓨팅의 그림을 완성하는 동시에 이를 재정의할 수 있다. 이미 이런 일이 일어나고 있다.
가트너의 글로벌 리서치 책임자인 크리스 하워드는 물리적 공간과 디지털 공간이 "흥미로운 방식으로" 상호 작용하는 "앰비언트 공간"에서 이루어지는 컴퓨팅을 엣지 컴퓨팅이라고 정의한다. 하워드에 따르면, 클라우드에서 실행되는 LLM 대신 엣지 가까이에서 실행되는 SLM(small language model)을 포함한 엣지 컴퓨팅이 핵심적인 구현 기술이 될 것이다. 엣지 컴퓨팅은 이 새로운 앰비언트 컴퓨팅 세계에서 성능, 혁신, 효율성을 주도할 것이다.
앰비언트 컴퓨팅은 AI+AR 시대를 이해하는 완전히 새로운 방법과 그것이 일상 생활에 어떤 의미를 갖는지 알려준다.
이제 알람시계는 커피포트에 커피를 내려달라고 할 것이다. 그 동안 우리는 새로운 세상에서 깨어나야 한다.
editor@itworld.co.kr
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Seagate
'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.
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“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.
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