에지 컴퓨팅 투자 확대…AI가 성장 견인차
올해 에지 기술에 기업 투자가 급속히 확대될 것으로 보이면서 시장 역시 큰 성장이 기대되고 있다. 에지 컴퓨팅은 5G와 SD-WAN 등 통신 네트워크, 사물인터넷(IoT), 컴퓨팅(HPC와 에지 데이터센터), AI 기반 데이터 분석 등 여러 기술의 집합체여서 IT 시장 전반에 걸쳐 고른 성장을 유도할 수 있다는 점에서 고무적이다. 특히 에지에서 직접 데이터 분석을 수행하는 에지AI가 에지 컴퓨팅 확산에 기여하고 있다.
가트너 “에지 컴퓨팅 투자 76% 증가할 듯”
가트너가 대기업 임원 500명을 대상으로 실시한 신흥 기술 투자 관련 설문조사 보고서에 따르면 응답자 대부분이 자사가 에지AI와 에지 컴퓨팅 등 에지 기술에 대한 투자를 계획하고 있다고 답했는데, 이들 기업의 올해 에지 기술 투자 규모는 기업 당 평균 46만2000달러다. 이는 지난해 대비 76%로 가장 크게 증가한 것이다. 가트너 조사에 따르면 2021년의 경우 기업은 5G에 가장 많은 비용을 투자해 기업당 평균 46만5000달러를 투자한 것으로 나타났다. 가트너는 5G의 자본집약적 속성 때문에 지난 12개월 동안 평균 투자액이 가장 높다고 설명했다. 그 뒤는 평균 41만7000달러가 투자된 IoT다. 에지AI와 에지 컴퓨팅은 기업 당 평균 26만2000달러가 투입됐다.
하지만 투자는 에지 컴퓨팅 구현을 위한 것으로 볼 수 있다. 글로벌 기업이 에지 기술과 5G에 투자하는 이유는 임직원 생산성 향상, 기존 제품과 서비스의 긴밀한 연결, 비즈니스 프로세스의 인텔리전스와 자동화를 실현시켜주기 때문이다. 제조업, 천연자원, 에너지 등 주로 자산 집약적인 산업에서 에지 기술을 일찌감치 채택, 핵심 비즈니스 과제를 해결하려 하고 있다. 시장조사 업체인 GIA의 스트래티지R 보고서는 2022년 세계 에지 컴퓨팅 시장 규모가 70억달러에 이를 것으로 전망했다. 나아가 연간 평균성장률(CAGR) 27%로 4년 뒤 2026년 말에는 시장 규모가 올해보다 두 배가량 커진 178억달러에 이를 것으로 예상했다.
스트래티지R 보고서는 조사 대상을 에지 하드웨어 및 소프트웨어, 서비스, 애플리케이션에 국한하고 있는데 5G 통신과 IoT까지 아우를 경우 에지 컴퓨팅 시장 규모는 대폭 확대된다. 프리시즌 리포트의 경우 지난해 80억5780만달러 규모, 연간 평균성장률(CAGR) 32.3%로 2028년 570억5000만달러 규모가 될 것으로 내다봤다. 마켓앤마켓 리서치는 2021년 365억달러 규모로 추산하며 2026년경이면 873억달러에 이를 것으로 보고 있다. 그랜드뷰 리서치는 2028년까지 38.4%의 CAGR로 611억4000만달러 규모가 될 것으로 전망한다.
에지 등 신기술 투자에 적극적
에지 컴퓨팅 투자가 늘어나면서 가트너 등 전문가들은 몇 가지 달라진 최신 트렌드에 주목해야 한다고 전한다. IT 아닌 비즈니스 임원의 관심 증대, AI와 에지 생태계의 접목이 그것이다. 가트너는 에지 컴퓨팅 등 신흥 기술 투자가 이제 더이상 IT만의 결정이 아니라는 점을 지적하고 있다. 가트너 설문조사 보고서에 따르면 응답자 절반 이상인 53%가 신흥 기술 투자를 결정하는 주요 의사결정자 중 하나로 이사회 임원을 꼽았다.
의사 결정자의 비중은 여전히 CIO와 CTO가 우세하긴 해도 이사회 임원이 뒤에 바짝 접근해 있으며, 이는 신흥 기술의 투자회수효과(ROI)에 비즈니스 실무 책임자들의 확신을 엿볼 수 있는 대목이라는 것이다. 투자 실패를 우려해 신흥 기술 조기 채택을 꺼려하던 이전과는 사뭇 달라진 모습이다.
실제로 조사 응답자 90%는 에지와 같은 신흥 기술 투자가 당초 예상을 충족시켰거나 기대 이상이라고 답했다. 투자가 기대에 부응하지 못했다는 경우에도 기술 외적인 문제, 즉 내부 스킬 부족과 직원 채용 등 인력 차원의 문제(20%), 예상치 못한 추가 비용 지출(12%)을 이유로 들었다. 가트너는 에지 컴퓨팅과 같이 신흥 기술을 도입할 때는 입증 가능한 도입 고객사 리스트 및 성공 사례를 제공할 수 있는 벤더를 선택해야 한다고 조언하고 있다.
에지 컴퓨팅 시장 견인차 에지AI
에지 컴퓨팅 시장 성장은 IoT·IIoT(산업용 사물인터넷)와 에지AI가 이끌고 있다. 시장 조사업체는 AI, 머신러닝(ML) 및 IoT 등과 같이 데이터 프로세싱 집약적이며 대규모 알고리즘 기반 방대한 데이터를 소비하는 애플리케이션이 빠르게 발전하면서 현장에서 이를 처리할 수 있는 마이크로 데이터센터, 로컬 컴퓨팅 시스템에 대한 요구가 크게 증가하고 있다고 전한다. 이에 따라 현장의 데이터 스토리지와 컴퓨터 네트워크 리소스에 대한 수요를 강화시키고 있는 것은 물론 에지AI 수요도 크게 증가하고 있다.
에지AI는 AI에서도 주목하고 있는 분야다. AI 알고리즘이 단말 기기에서 직접 처리되거나 단말기 가장 가까이에 있는 로컬 서버에서 처리되는 것을 뜻한다. △지연시간 단축으로 사용자 경험 향상 △웨어러블 기술들과 통합 △필요 대역폭 절감 및 그에 따른 인터넷 서비스 비용 절감 △클라우드 아닌 현장 작업으로 데이터 보호 및 보안 향상이 에지AI 4대 장점으로 거론된다.
에지AI에서 AI 알고리즘은 디바이스 자체에서 생성된 데이터를 활용하며, 해당 디바이스는 인터넷이나 클라우드에 연결하지 않기 때문에 독립적으로 수 밀리초 내 결정을 내린다. 클라우드로의 데이터 전송에는 대체로 100밀리초가 소요된다. 대부분 문제되지 않지만 단말기 숫자, 데이터 용량 등 응답 시간에 영향을 주는 요건들이 늘어나면 지연 시간이 늘어난다. 이는 특히 고속 데이터 분석 및 응답이 필요한 자율주행 자동차에서 중요한 문제다.
예를 들면 신형 포르셰 자동차는 자동차의 현재 작동 상황, 기상과 도로 상태와 같은 운행 여건 등 엄청난 양의 데이터를 계속 생성하는 수백 개의 센서가 장착돼 있다. 이를 토대로 운전자에 최선의 정보를 제공하고 최적의 상태로 운행하기 위해 자율 판단을 내린다. 필요할 경우 운전자 아닌 자동화가 차량을 운행하는데 시속 100㎞ 이상 고속 주행에서 예상치 못한 도로 유실이나 파손 등 돌발 상황을 운전자가 인지한 후 브레이크를 밟는 것은 뒤늦을 수 있기 때문이다. 포르셰는 운전자 아닌 자동차가 스스로 제어할 수 있도록 차량 내부에 엔비디아(NVIDIA) GPU 프로세서와 키네티카(Kinetica)의 분석 소프트웨어를 내장하고 있다.
에지AI 실시간 분석은 생산 현장에서도 유용하다. 공장 조립라인 로봇이 잘못 설정될 경우 제품이 손상되거나 혹은 가동이 마무리 되지 않은 상태로 라인을 따라 이동할 수 있다. 이러한 실수를 알아채지 못하면 생산 후 단계에서 더 큰 회복 비용을 들여야 한다. 또 다른 예로 생산현장에서 사용되는 핸드헬드 단말기에 에지AI 소프트웨어를 사용하는 마이크로프로세서가 내장돼 있다면 이 단말기는 데이터를 클라우드로 전송할 필요가 없어 배터리를 더 오래 사용하고 인터넷 및 통신 사용료를 절감할 수 있다. 단말기가 데이터를 실시간으로 수집, 처리 및 분석하며, 추가적인 데이터 분석이나 타 비즈니스 애플리케이션 데이터와의 연동 통합 분석이 필요한 경우에는 업무 시간이 종료된 후에 데이터를 클라우드로 전송한다.
혹은 AI 임베디드 단말기에 비상시 자동으로 전원을 차단하도록 설정한다면 전자제품 제조사는 이 기능을 활용해 자사 제품의 작동 상태나 충격 대응 등 정보를 얻고 차기 제품 개발 및 업그레이드에 적용할 수 있다. 에지 컴퓨팅이 대체로 폐쇄 네트워크에서 작동되기 때문에 제품 관련 데이터 유출 등 보안 염려도 덜 수 있다.
에지AI는 의사결정을 고속화하고 데이터 처리시 보안을 강화하며, 고도의 개인화로 사용자 경험을 향상한다. 나아가 프로세스 속도 단축, 단말기의 에너지 효율성 향상, 비용 절감을 구현할 수 있다. 무엇보다 사용 사례에 거의 제한 없다는 점이 에지AI의 잠재력이다. 에지AI 솔루션과 활용처는 스마트워치부터 생산라인, 물류, 스마트빌딩, 스마트시티에 이르기까지 다양하다. IoT를 필요로 하는 스마트시티 이니셔티브가 전 세계적인 추세인 것도 에지AI와 에지 컴퓨팅 시장에 기여하고 있다.
박현선기자
