현재 가장 강력한 인공지능 개인용 컴퓨터는 고성능 게임용 장비와 최신 인공지능·게임 작업용 워크스테이션이다. 그러나 마이크로소프트는 이러한 흐름을 철저히 외면하고 있다.

마이크로소프트는 2024년 5월 20일 인공지능 기반 개인용 컴퓨터 전략을 발표하고, 6월 18일부터 제품 출하를 시작했다. 이후 퀄컴의 스냅드래곤 칩을 탑재한 제품부터 기능을 제공하고, 이후 인텔과 AMD의 신형 프로세서를 장착한 제품으로 확대했다.

출발은 순탄하지 않았다. 퀄컴은 인공지능 기능과 긴 배터리 수명을 겸비한 우수한 모바일 프로세서를 내놓았지만, AMD와 인텔은 기준에 부합하는 인공지능 전용 연산 장치를 탑재하지 못한 채 출하했다. 이에 따라 PC 제조사들은 실질적인 기능 없이 ‘인공지능 PC’라는 이름만 내세운 제품을 출시해야 했다.

마이크로소프트는 자막 자동 생성 기능, 그림판의 인공지능 보조 기능, 사진 보정, 의미 기반 검색, 배경 흐림 효과, 클릭 자동화 등 일부 기능을 적용했다. 다만, 이 중 자막 기능과 사용자 활동 기록 복원 기능을 제외하면 대부분 고성능 연산이 필요 없는 수준의 기능이다. 배경 흐림 효과는 전용 연산 장치에서 구동되지만, 이는 기존 기술의 재탕에 가깝다. 그림판의 인공지능 기능도 속도는 빠르지만, 정확도가 낮고 다소 장난감에 가까운 수준이다.

실질적 인공지능 연산의 중심은 GPU

업계는 이미 알고 있다. 지금 시점에서 가장 강력한 인공지능 연산 장치는 GPU, 즉 그래픽 처리 장치라는 사실을. 효율성 면에서는 전용 연산 장치가 우수하겠지만, 성능 자체는 GPU가 월등하며, 그래서 해당 부품은 여전히 시장에서 높은 수요를 유지하고 있다.

기자는 개인적으로 전문 작업용 고성능 노트북을 선호한다. 예를 들어 마이크로소프트의 고성능 노트북은 긴 배터리 수명은 부족하지만, 엔비디아의 고급 그래픽 칩을 탑재하고 있다. 이 칩은 사진 편집 등의 작업에 매우 유용하지만, 대부분의 시간에는 놀고 있는 셈이다.

솔직히 말해, 지금의 인공지능 기능들은 너무 소소하고 제한적이다. 사용자가 이 기능 하나만으로 인공지능 시대를 실감할 수 있는 대표 사례는 존재하지 않는다. 과거 ‘크라이시스’ 같은 게임이 그래픽 성능의 상징이었듯, 인공지능 PC도 그런 임팩트 있는 애플리케이션이 필요하다.

만약 마이크로소프트가 “미래는 인공지능 중심 컴퓨터이며, 전용 연산 장치는 점차 발전할 것이다. 하지만 지금 이 순간에는 고성능 그래픽 칩을 통해 인공지능 기능을 충분히 체험할 수 있다”라고 선언했다면 어땠을까. 팬 소음이 조금 있더라도 현재의 자원을 제대로 활용했다면 사용자 만족도는 훨씬 높았을 것이다.

 “그래픽 칩은 내연기관 자동차, 전용 연산 장치는 전기차”라고 비유하는 말도 있다. 즉, 지금은 연료를 많이 쓰더라도 제대로 작동하는 성능이 더 중요하다는 뜻이다.

현실은 다르다. 마이크로소프트는 전용 연산 장치에만 최적화된 기능에 집착하며, 자사의 클라우드 서비스를 중심으로 인공지능 생태계를 통제하려는 움직임을 보이고 있다.

한편 AMD는 게임과 인공지능 작업을 모두 아우르는 신형 고성능 프로세서를 앞세워 새로운 시장을 공략 중이다. 대표적인 제품인 AI TOP 500 TRX50은 로컬 기반 인공지능 학습, 복합 데이터 조정, 고사양 게임 환경을 겨냥해 설계됐다. 이 시스템은 초고사양 프로세서와 768GB 메모리를 탑재하고 있으며, 전용 연산 장치는 없다.

스스로 발목을 잡는 마이크로소프트

지금의 마이크로소프트는 인공지능 전환이라는 흐름 속에서 발 빠르게 대응하지 못하고, 기능만 소폭 개선하는 데 그치고 있다. 올해 개발자 행사에서 발표한 ‘파운드리 로컬’ 프로젝트가 돌파구가 될 가능성은 있지만, 적어도 지금 사용자 입장에서는 인공지능 기반 워크스테이션을 활용하려면 마이크로소프트가 아닌 다른 선택지를 찾게 되는 현실이다.

물론 마이크로소프트가 모든 생태계를 직접 구축할 필요는 없다. 그러나 수백만 대에 달하는 고성능 그래픽 장치 기반 PC를 외면하고, 몇 점의 연산 성능만을 기준 삼아 기능을 제한하는 현재의 전략은 오히려 생태계 확장에 걸림돌이 되고 있다. 지금이라도 보다 열린 접근으로 인공지능 경험을 확대할 필요가 있다.
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