인공지능은 글로벌 IT 산업의 핵심이다. 단순 작업은 물론 회계 법률 진료 등 전문영역까지 인공지능이 활용되고 있다. 미래에는 일상생활의 거의 모든 곳에서 활용될 전망이다.    단순 작업을 넘어 여러 전문 영역까지 인공지능을 활용하고 있다. 음성과 이미지를 인식 분류, 언어 번역, 자율주행, 기사 작성 등도 수행한다. 인간 감정까지 인공지능이 확산되고 있다.    ⓒ픽사베이     19일 델코지식정보가 내놓은 '인공지능(AI) 프로세서의 새로운 혁신' 보고서에 따르면 일상생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 인공지능이 활용될 전망이다. IT 업계, 금융, 농업, 자동차, 물류 등 IT 융복합이 활발한 기업들도 인공지능 기술역량을 축적하고 있다. 특히 인공지능의 부상으로 반도체가 더욱 중요해지고 있는 상황이다. 반도체 산업은 PC와 스마트폰 등 새로운 기기가 등장할 때마다 성장을 거듭한다. 시간이 갈수록 보다 많은 정보저장 용량과 빠른 연산 실행 속도가 필요하기 때문이다. 스마트폰 성장으로 작은 크기에 기능을 집약한 반도체 개발경쟁이 치열하다.   인공지능은 반도체 산업 성장을 견인한다. 인공지능 발전은 엄청난 정보 수집 및 처리 능력이 필요하기 때문이다. 정보 저장하는 DRAM과 NAND Flash 등 메모리 반도체 수요가 폭증하면서, 인공지능 알고리즘 실행하는 시스템 반도체의 중요성은 더욱 커지고 있다. 스마트폰/TV/스마트 스피커 등은 물론, 클라우드 데이터센터에서도 인공지능 지원을 위한 뛰어난 성능의 반도체가 많이 필요하다. 아울러 인공지능을 지원하는 반도체의 개발과 탑재가 중요해지고 있다. 인공지능 알고리즘을 효율적으로 구동하는 전용 반도체 프로세서(Processor)를 사용해 인공지능 성능을 끌어올리기 위해서다.  그동안 인공지능을 구현하기 위한 소프트웨어가 관심을 받은 반면, 이를 뒷받침하는 하드웨어는 상대적으로 크게 부각되지 못했다. 최근 중요해지고 있는 하드웨어 중심의 딥 러닝(Deep Learning)은 인공지능 머신러닝 (Machine Learning)을 구현하는 알고리즘으로, 인간 뇌의 신경망(Neural network) 구조를 모방하고 있다. 뇌신경은 뉴런(Neuron)이라는 작은 세포 단위가 연속적으로 연결돼 있는 구조다. 뉴런은 시냅스 (Synapse)라는 연결 세포를 통해 앞에 연결된 뉴런으로부터 다수의 전기 자극을 입력 받아 이를 저장하거나 새로운 자극을 만들어 다음 뉴런으로 넘겨준다. 약 1000억 개 이상의 뉴런과 100조개 이상의 시냅스는 이런 과정을 연속 반복해 정보를 기억하거나 이를 토대로 다음에 해야 할 일을 판단하는 식이다.  딥 러닝 알고리즘에서 뉴런의 역할을 담당하는 정보 입출력 연산은 그리 어려운 작업이 아니다. 문제는 수만 개 이상의 연산을 동시 처리하는 과정 반복이라고 할 수 있다. 때문에 딥 러닝 프로세서의 병렬 컴퓨팅(Parallel computing) 능력이 인공지능 성능을 결정하는 핵심이 되고 있다. 현재 컴퓨터의 핵심 반도체인 중앙프로세서(CPU, Central Processing Unit)로는 병렬 컴퓨팅이 어렵다. CPU는 복잡하고 어려운 연산을 입력순서에 따라 처리하는 직렬 컴퓨팅(Sequential computing) 구조이기 때문이다. CPU가 딥 러닝을 구동하면 처리속도가 느려지고 에너지 과다 소모가 심해진다. CPU가 본연의 역할 외 인공지능 업무까지 담당하면서 과중한 부담으로 전체 시스템 성능이 저하된다. 이에 IT업계는 인공지능 구현에 적합한 프로세서를 전담 사용하는 인공지능 가속(AI Acceleration) 방법을 적용한다. 인공지능 프로세서가 반도체 업계의 유망 테마로 떠오르고 있는 이유다.    실제로 많은 IT 기업들이 인공지능 프로세서에 관심을 갖고 기술 확보에 뛰어들고 있다. 글로벌 반도체 전문 기업은 물론 세레브라스 시스템즈(Cerebras Systems)나 그래프코어(Graphcore) 등 관련 스타트업도 등장해 인공지능 프로세서 개발이 활발해지고 있다. 재조명받는 그래픽처리장치(GPU) 과거엔 CPU가 전체 소프트웨어의 구동을 담당했지만 컴퓨터에 탑재되는 소프트웨어의 크기가 커지고 유형도 다양해지면서 CPU만으로 모든 작업을 담당하기가 어려워졌다.   애초 그래픽처리장치(GPU, Graphic Processing Unit)는 CPU의 처리작업을 분담하는 목적으로 개발됐다. IT 성장에 따라 고해상도 화려한 그래픽이 적용되는 게임, 영화 등 멀티미디어 컨텐츠 비중이 늘었다. 멀티미디어 컨텐츠 재생을 위해서는 영상을 구성하는 개개의 픽셀(Pixel)을 표현하는 연산을 동시 처리해야 한다.    기존 CPU로는 수행이 어려워 그래픽 처리 전담용 프로세서가 필요하다. 신생 반도체 설계(Fabless)기업이었던 엔비디아(Nvidia)는 멀티미디어 컨텐츠 지원을 위하여 수 천 개 이상의 코어(Core)를 연결하는 병렬 컴퓨팅 기술을 선보여 GPU라는 신규 영역을 개척했다.   초고화질과 3차원 영상 등 그래픽 기술발전으로 GPU 인기도 급상승했다. 콘텐츠 재생에 사용하던 GPU는 이후 각종 소프트웨어에도 적용됐다. 엔비디아는 GPU 가치를 활용해 다목적 GPU 솔루션을 출시했다. 엔비디아가 2006년 선보인 GPU 솔루션 쿠다(CUDA)는 복잡한 금융투자 및 기후 모델 시뮬레이션 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 무엇보다도 GPU는 강력한 병렬 컴퓨팅 강점 때문에 인공지능, 특히 딥 러닝에 적합하다는 평가다. 이에 구글과 페이스북 등 많은 IT 기업들이 자사의 비즈니스에 딥 러닝을 적용하기 위하여 GPU 사용을 크게 늘렸다. 현재 GPU 시장의 과반 이상을 점유하고 있는 엔비디아는 데이터센터, 가전, 자동차 등 많은 기기의 인공지능 적용에 힘입어 성장하고 있다. 엔비디아는 자율주행 시스템 드라이브 PX(Drive PX) 등 인공지능 처리에 특화된 각종 GPU 솔루션을 출시해 인공지능 프로세서 시장을 주도하고 있다. AMD 등 다른 반도체 기업들 역시 GPU 개발에 나서고 있다. 부상하는 맞춤형 인공지능 프로세서 인공지능의 주류 기술로 부상한 딥러닝은 거듭나고 있다. 인공지능의 목적인 뇌의 신비를 풀기 위해 인간의 사고 체계, 뇌의 생물학 특성을 연구하는 움직임도 활발하다. 인공지능 활용 어플리케이션도 늘고, 간단한 음성 문자 인식은 물론 수많은 정보를 분석하여 시사점도 발굴한다. 동일한 원리의 인공지능이더라도 집중 처리해야 할 정보 유형과 처리방법 등 구현 방식은 각 어플리케이션 마다 다르다. 각 어플리케이션 특성에 적합한 인공지능 시스템 구현을 위해 범용 프로세서 대신, 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit) 기술로 프로세서를 개발하고 있다. 인간의 뇌처럼 딥 러닝도 크게 두 단계로 구성된다. 먼저 학습(Learning) 단계로 딥 러닝 신경망이 특정작업 수행을 위해 기본적 지식을 배운다. 다음은 추론(Inference) 단계로 학습을 거친 신경망이 외부 명령이나 상황인식하면서 학습한 내용을 토대로 가장 적합한 결과를 산출한다. 인공지능은 이 두 과정을 반복 실행해 더 나은 답을 찾도록 성능을 강화한다. 적용분야에 따라 인공지능 활용 목적은 상이하기에 GPU가 반드시 적합한 것은 아니다. GPU와 동일한 작업을 수행하면서도 훨씬 적은 양의 에너지를 사용하는 프로세서도 관심 대상이다. 향후 인공지능 확대에 따라 추론 기능을 중심으로 인공지능 프로세서 개발이 진행될 전망이다. 구글은 당초 인공지능 바둑 프로그램 알파고(Alpha Go)를 구동하기 위하여 GPU를 집중적으로 사용했다. 이후 개선된 알파고를 위해서는 'Tensor Flow Processor'라는 독자 적 인공지능 프로세서를 개발했다. 이는 기존 CPU와 GPU의 조합보다 15~30배나 빠르게 인공지능의 추론 기능을 수행하고, 에너지 소모량도 수십 배 이상 적다.    인텔 역시 2016년 인수한 인공지능 프로세서 스타트업 모비디우스(Movidius)의 'Nervana Systems 기술'을 활용해 ASIC 기반 인공지능 프로세서 시장에 뛰어들었다.   스마트폰 기업들도 독자적 인공지능을 위한 맞춤형 프로세서 제조를 하고 있다. 2017년 애플은 아이폰의 3차원 안면인식을 위한 인공지능 프로세서를 개발해 스마트폰 AP(Application Processor)에 탑재했다. 사람들의 노화나 안경착용 등으로 얼굴특징이 일부 변해도 얼굴변화를 추론해 인식하는 인공지능 프로세서 'Neural Engine'을 독자적으로 설계했다.  각각 제품 서비스에 적합한 인공지능 구현을 위해 FPGA(Field Programmable Gate Array) 사용도 늘고 있다. FPGA는 설계나 제조 시 특성이 결정되는 일반 반도체와 달리, 사용자가 용도에 맞게 하드웨어 특성을 유연하게 변경하는 반도체다. FPGA는 1980년대부터 등장하였지만 다른 반도체보다 성능이 낮다는 단점 때문에 활용이 제한적이었다. 최근 FPGA는 하루가 다르게 발전하는 각종 인공지능 알고리즘을 지원하고 있다. 기술수준발전으로 인공지능 구현을 위한 FPGA 정보 처리능력도 개선되고 있다. 마이크로소프트는 애저 클라우드 컴퓨팅과 검색서비스 빙 등을 지원하는 데이터센터에 FPGA를 탑재했다. 인텔은 2015년 FPGA 전문기업 알테라를 인수하고 이를 활용한 신제품을 출시하고 있다. 프로세서, 인간의 뇌를 닮다  오늘날 컴퓨터는 폰 노이만 구조(Von Neumann Architecture)라는 컴퓨터 구조 설계 이론에 근간을 둔다. 정확한 정보와 논리체계로 구성된 프로그램을 효율적으로 처리하기 위하여 설계됐다. IT 산업의 초창기 이래 방대한 정보를 더 빠르게 분석하고 결과를 산출할 수 있도록 발전하면서 컴퓨터 시스템 설계의 표준이 됐다.   스마트폰과 데이터센터 등 인공지능 탑재 IT 시스템 대부분은 폰 노이만 구조를 유지하면서 GPU 등 부가프로세서를 활용하여 딥 러닝을 수행한다. CPU가 전체 시스템의 동작과 제어를 담당하고, 인공지능 프로세서는 딥 러닝 기능을 집중적으로 처리하도록 구성된 이기종 시스템(HSA: Heterogeneous System Architecture) 방법 이다. 그러나 인공지능 성능 강화를 위해 비례적으로 더욱 많은 프로세서가 필요하다. 그 개선을 위해 인간의 뇌신경 구조 자체를 그대로 모방한 프로세서 필요성이 등장했다. 뉴런과 뉴런이 시냅스로 촘촘하게 엮이듯이, 인공지능 프로세서도 개개의 개별 소자가 네트워크로 연결되어 학습과 의사결정을 담당하는 구조로 설계되어야 한다. 즉 지금까지 소프트웨어로 만들었던 딥 러닝을 반도체 집적회로 기술로 구현하는 접근법이다. 뇌신경을 닮은 프로세서라는 의미로 'Neuromorphic Processor'라 정의한다. 수십 년 전 제안된 아이디어지만 당시에는 인공지능에 대한 낮은 관심 탓에 주목을 받지 못했다. 딥 러닝 인기가 증가하면서 그 잠재력이 재조명 받고 있다. 아직 뉴로모픽 프로세서는 본격적인 상용화에 미달하고 있다. 신경망처럼 수천만에서 수 억 개가 훨씬 넘는 트랜지스터를 정교하게 연결하는 기술이 없기 때문이다. 그러나 반도체 설계와 공정기술이 발전하면서 이 프로세서의 현실 가능성이 높아지고 있다. 딥 러닝은 거의 무한정에 가까운 정보를 학습하기에 뛰어난 인식과 판단능력을 가질 수 있지만 막대한 에너지 소모를 동반한다. 구글은 알파고 구동을 위해서 1200 여 개의 CPU와 176개의 GPU, 920TB(Tera Bytes)의 DRAM 등 엄청난 양의 반도체를 장착한 슈퍼 컴퓨터를 사용했다. 에너지 사용량은 무려 12GW에 달했다. 사람이 일상적으로 정보를 기억하고 판단하는 이론적 에너지 소모량은 약 20W에 불과하다. 미래 인공지능 시대에는 데이터 처리 성능 자체보다 전력 효율성이 더 강조될 전망이다. 모바일 가전 작은 사물인터넷 기기 하나하나마다 인공지능이 적용되기 때문이다. 뉴로모픽 프로세서는 신경망 구조를 내재화하고 있어, 이론적으로 인간처럼 아주 적은 전력만으로도 고성능 인공지능을 수행할 수 있다. 이 프로세서가 상용화된다면 인공지능의 저변이 예상보다 더욱 빠르게 확산된다. 현재 기술로는 인간의 신경망을 완벽하게 모사할 수 있는 이상적 뉴로모픽 프로세서를 만들기 어렵다. 그래서 고성능 뉴로모픽 프로세서를 만들기 위해 멤리스터 (Memrister) 등 차세대 소자에 대한 연구가 한창이다. 전 세계적으로 뉴로모픽 프로세서를 개발 움직임을 보자. IBM은 2014년 인간 뇌를 모방하는 시스템을 연구한 미국 국방부 방위고등연구 계획국(DARPA)의 프로젝트 결과를 활용하여 뉴로모픽 프로세서 TrueNorth를 개발했다. 100만 개의 뉴런과 2억6000만 개 시냅스로 이루어진 신경망 구조를 가지고 있다. 퀄컴도 뉴로모픽 프로세서 연구를 하고 있다. 퀄컴은 자사의 인공지능 역량을 강화하기 위하여 제로스 프로젝트를 추진했다. 뉴로모픽 프로세서 기술을 연구해 이 가운데 일부를 자사의 스마트폰 AP 스냅드래곤(Snapdragon)에 적용했다. 인텔도 캘리 포니아 공과대학(Caltech) 등과 협력해 뉴로모픽 프로세서 로이히(Loihi)을 개발하며 관련 기술 역량 축적에 나서고 있다. 하드웨어 중심 인공지능 개발 트렌드 확산 그동안 인공지능은 주로 소프트웨어와 서비스를 중심으로 발전했다. 딥 러닝 같은 알고리즘과 인공지능을 활용한 다양한 서비스의 등장으로 인공지능이 IT 산업의 중심이 되었다. 하드웨어를 중심으로 하는 인공지능이 확대될 전망이다. 기존 IT 시스템은 인간의 판단과 명령을 기반으로 한 수동성 이다. 반면 인공지능 시스템은 인간 개입 최소화와 자율성을 지향한다. 자율성이 높아질수록 데이터 처리능력도 향상된다. 소프트웨어는 물론 하드웨어, 특히 반도체가 중심이 된 인공지능 프로세서가 중요하다. 반도체 시장은 IT 산업 패러다임 변곡점에 따라 성장하였다. 인터넷, 이동통신, 빅데이터, 사물인터넷 등 새로운 패러다임 때마다 정보 저장과 처리 역량이 강조됐다. 그때마다 메모리와 각종 시스템 반도체의 성능이 강화되었다. 첨단 인공지능에서 반도체는 더욱 중요하다. 인공지능의 확산 정도가 미래 반도체의 소재 설계 공정기술에 영향을 미친다.   인공지능 발전으로 그래픽 처리 등 일부 분야에 사용되었던 병렬 컴퓨팅 기술이 재조명되었듯이, 뉴로모픽 프로세서 같은 우수한 인공지능의 상용화 노력이 진행 중이다. 반도체 기업과 신 비즈니스를 찾는 기업들도 인공지능 프로세서 개발에 열중이다. PC 시대에서 모바일로 접어들면서 부품 소프트웨어 완제품 간 연관성이 높아지고 있다. 완제품의 차별화를 위해 소프트웨어 역량 축적에서 자체에 맞는 반도체를 만드는 현상이 늘고 있다. 애플 아이폰은 외부에 의존하던 주요 반도체를 직접 설계 생산하면서 내재화하고 있다. 다른 기업들도 주력 제품에 자체 반도체 기술 역량을 반영하고 있다. 구글은 인공지능 서비스 구현을 위해 자체 설계한 프로세서를 클라우드 데이터센터에 접목했다. 전체 시스템에 인공지능 역량을 확보하면서, 인텔과 엔비디아 같은 반도체 전문기업 의존도를 낮추고 있다. 마이크로소프트는 증강현실 시스템 홀로렌즈(Hololens)를 위한 인공지능 프로세서를 개발하고 있다. 자율주행차 시장 확대로 테슬라 역시 엔비디아의 자율주행 솔루션에서 벗어나 자체 인공지능 프로세서를 개발하고 있다. 아마존은 아마존 웹 서비스(Amazon Web Service)에서 인공지능 서비스 알렉사(Alexa) 비중 증가와 인공지능 스피커 에코(Echo), 물류, 배송 등에서도 인공지능 활용이 커지고 있다. 페이스북도 인공지능 서비스 강화를 위하여 데이터센터에 탑재할 자체 프로세서를 개발하고 있다. 자체 인공지능 프로세서가 새로운 사업 진출 포석이 될 수 있다. 인공지능 고도화는 자체 전후방을 융합해 IT 산업의 판도 변화를 이끌 플랫폼으로 성장할 수 있다. 인간에 근접한 수준의 인공지능을 구현을 위해 하드웨어와 소프트웨어 등 시스템 전반에 걸쳐 혁신이 진행되고 있다. 인공지능의 적용목적, 구현방법에 따라 인공지능 프로세서에 대한 접근 방식은 다르다.    이를 활용하는 수단 역시 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅(Edge computing), 단말기기 등 한층 다양해지고 있다. 인공지능 프로세서를 제조하는 다수 기업과의 유기적 협력으로 필요한 인공지능을 자사 제품에 접목하는 전략도 고려할 수 있다.

재활용 플라스틱으로 지속 가능한 백색 페인트를 만들 수 있을지 관심을 모은다.   18일 코센 글로벌뉴스에 따르면 영국 셰필드 대학(University of Sheffield) 연구진은 재활용 플라스틱 폐기물로 지속 가능한 백색 페인트를 만들 수 있는 방법을 초-백색 딱정벌레(ultra-white beetle) 비늘의 구조에서 찾았다.   딱정벌레(Cyphochilus beetle) 비늘은 자연에서 가장 밝은 백색 중의 하나다. 이것은 안료 또는 염료로 만들어지는 것이 아니라 초-미세 나노구조로 구성돼 있다.    이번에 연구진은 초-백색 딱정벌레 비늘 구조가 현재 백색 페인트를 만드는 재료인 이산화 티타늄을 대체할 수 있을 것이라고 보고 있다. 자연계에서 백색은 서로 상호 연결된 네트워크와 공기로 만들어진 거품으로 구성된 스위스 치즈와 같은 구조로 구현된다. 이러한 구조가 어떻게 형성되고 개발되고 진화하는지는 여전히 과제로 남아있다.  연구진은 플라스틱을 동일한 방식으로 구조화시켰다. 이를 통해 태워지거나 매립지로 보내지는 플라스틱 폐기물을 재활용함으로써 딱정벌레와 같은 구조를 만들 수 있다면 초-백색 페인트를 만들 수 있다는 설명이다.    이는 탄소를 훨씬 적게 사용해서 페인트를 만들 수 있게 하고 일회용 플라스틱의 재활용 문제도 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 연구에 따르면 딱정벌레 비늘의 거품 구조는 적당한 비율의 빈 공간을 가짐으로써 빛의 산란을 최적화해서 초-백색을 만든다.    기존 백색 페인트에서는 빛을 매우 강하게 산란시키는 이산화티타늄 나노입자가 함유돼 있다. 그러나 이산화 티타늄을 사용하면 각 페인트 통의 75%에 해당하는 탄소 발자국(carbon footprint)을 발생시키기 때문에 환경에 유해하다는 분석이다. 연구진은 각각의 딱정벌레 비늘을 측정하기 위해 X-선 단층 촬영(X-ray tomography)이라는 기술을 사용했다. 이는 CT 스캔과 유사하지만 좀 더 작은 스캔 크기를 가진다.    아울러 프랑스 그르노블에 있는 ESRF(European Synchrotron Research Facility)의 X-선 이미징 설비를 사용했다. ESRF의 강한 X-선 소스는 합성 물질이 어떻게 형성됐는지 추적해 형성 메커니즘을 알 수 있게 했다.

농촌진흥청이 우장춘프로젝트로 제주대학교와 함께 한 ‘세 개의 인간 치매유발유전자(APP2·PS13·Tau4)가 발현되는 치매복제돼지 생산 관련 미국 특허를 세계 처음으로 등록했다. 국제알츠하이머협회(ADI)에 따르면 지난해 기준, 전 세계 치매환자는 약 5000만 명이며, 고령화로 2030년에는 8200만 명, 2050년에는 1억 3150만 명에 이를 것으로 추산하고 있다.   주요 연구결과. 농촌진흥청 제공   세계적으로 알츠하이머 질환 발병 기전과 신약 개발에는 장기 구조나 생리적 특성이 사람과 비슷한 돼지 같은 중·대형 동물을 질환 모델로 한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 농촌진흥청은 ‘우장춘프로젝트’의 하나로 ‘알츠하이머 질환 모델 돼지 개발과 후성유전체 연구5)’를 진행했다. 세계 최초로 인간 알츠하이머성 치매 질환 유발 유전자 3개(APP, Tau, PS1)가 동시에 발현하는 다중벡터시스6)을 개발했다. 지금까지 3개의 AD 유발 유전자가 동시에 과 발현되는 질환 모델 돼지는 생산된 적이 없었다. 치매 원인 규명과 신약 개발(drug screening)의 전기가 마련될 것으로 기대된다. 이번 연구 결과는 2017년 6월호 저명한 국제 학술 저널인 PLOS ONE7)(미국 공공과학 온라인 학술지)에 게재됐다. 같은 해 11월 국내 특허 등록에 이어 올해에는 미국 특허 등록까지 마쳤다. 특허는 줄기세포·세포치료제 개발 전문기업에 기술 이전했다. 농촌진흥청 임기순 연구운영과장은 “순수 국내 연구진이 인간치매유발 유전자 세 개가 동시에 과 발현되는 질환 모델 동물 생산 기술을 개발했다"며 "이는 국가 전략 산업의 기술 경쟁력 확보와 소재 국산화 차원에서도 중요한 의의를 갖는다”고 말했다. 연구책임자 제주대학교 박세필 줄기세포연구센터장도 “전 세계적 화두인 치매 신약 개발을 앞당길 수 있는 계기가 될 수 있을 것이다”고 말했다.

인공지능(AI) 분야 선두 국가인 미국이 중국의 추격을 따돌릴 수 있을지 관심이 모아진다.   코센 글로벌뉴스에 따르면 인공지능기술은 의료, 교통 통신 등 다양한 분야에서 발전을 가져올 전망이다. 이 분야에서 기초적인 연구를 하는 나라들이 미래의 방향을 결정하며 많은 혜택을 보게 될 것이라는 예측이 상당하다.   ⓒ픽사베이   미국이 영향력이 있는 인공지능 논문이나 과학자에서 앞서가고 있지만 얼마나 오랜 동안 지속할 수 있을지는 불확실하다.    중국은 인구 면에서 그리고 가장 큰 경제 규모를 갖고 있다. 중국의 거대한 인구로 인해서 중국은 얼굴 인식 기술에 있어서 많은 발전을 이루고 있다.    지난 2017년 중국 공산당은 2030년에 세계에서 AI분야에서 일등이 되겠다고 발표했다. 이를 달성하기 위해 2020년까지 몇 가지 달성할 목표를 정했다. 이 중 기초 연구를 늘려 세계의 AI인재들과 산업이 몰리는 곳이 되도록 한다는 것이다. 아울러 자국에서 훈련된 인재들이 외교와 무역 전쟁으로 인해서 미국으로 가는 것을 꺼리기 때문이다. 미국 일리노이주 시카고에 미국-중국 관계에 대한 씽크탱크인 Paulson연구소 Joy Dantong Ma는 “만약 미국이 개방성의 장점을 잃게 되면, AI인재들이 중국을 포함한 경쟁자들에게 가게 되는 결과를 낳게 될 것이다”고 말했다.    그러나 이러한 중국의 계획을 좌절시킬 수 있는 인자들로 이 분야를 뒷받침하는 이론들에 중국의 공헌도가 낮고, 중국의 회사들의 관심이 낮다는 점을 들었다. 2017년도에 발표된 'New Generation Artificial Intelligence Development Plan'은 다양한 정책과 수조원의 정부부처와 지방 정부, 및 기업들로부터의 지원으로 뒷받침되고 있다. 미국 워싱턴 주 시애틀에 근거를 둔 Allen Institute for Artificial Intelligence는 2018년도에 상위 10% 가장 많이 인용된 논문의 비율에서 미국의 29%에 이어 26.9%를 차지했다. 2019년도에는 순서가 바뀔 수도 있을 것으로 보인다. 중국은 시각, 음성인식, 및 자연어 처리 분야에서 앞서가는 회사들을 갖고 있는데 SenseTime, Unisound, iFLYTEK, Face++등과 같은 회사들이다. 그러나 중국은 AI에 기본적인 도구들이 되는 프로그램 분야에서는 뒤떨어진다. 미국의 TensorFlow나 Caffe등에 비해 바이두가 개발한 PaddlePaddle이 있다.    또한 AI 하드웨어에서도 미국의 AI칩들에 비해서 중국은 뒤떨어져 있다. Nvidia, Intel, Apple, Google, Advanced Micro Devices등의 미국 회사들이 리드하고 있다. 미국을 따라잡으려면 5~10년이 걸릴 것으로 보는 학자들이 있다. 기계학습에 있어서의 돌파가 없다면 중국에게는 천정이 될 전망이다.    중국에는 AI연구자가 1만8200명인데 미국은 2만9000명으로 중국이 2위이지만 탑수준의 AI연구자의 수에서는 중국은 6위를 차지한다.    또한 AI발전에서 중요한 것으로 AI에 대한 정책들이다. 중국에서 최근에 8가지의 원칙을 발표하면서 이 분야에서도 면모를 갖추어 가고 있으나 그 핵심 가운데서 조화, 공정, 정의, 프라이버시의 존중, 안전, 투명, 책임, 협력이 있는데 이는 OEDC에서 지난 5월에 발표한 것과 비슷하다. 아울러 하나의 도전은 어떻게 알고리즘이 결정을 하는지에 대한 투명성이다. 중국도 이 분야에서 있어서 다른 나라들과 같이 만들어 나가고 있는 상황이다.

자동차, 전자 등 자동화 설비의 핵심 부품인 일본산 공기압 전송용 밸브에 대한 한국과 일본의 무역 분쟁에서 한국이 판정승을 거뒀다. 이번 공기압 밸브 판결로 한국은 총 6건의 세계무역기구(WTO) 분쟁에서 진행중인 2건을 제외한 4건 모두 승소하는 쾌거를 이뤄냈다.   11일 산업통상자원부가 공개한 WTO 분쟁의 최종보고서(상소기구 보고서)에 따르면 WTO 상소기구는 한국이 일본산 공기압 밸브에 관세를 부과한 조치에 대해 대부분의 실질적 쟁점에서 WTO 협정 위배성이 입증되지 않았다고 판정했다. 공기압 밸브는 압축공기를 이용해 기계적인 운동을 발생시키는 공기압 시스템의 구성요소로 자동차, 일반 기계, 전자 등 자동화 설비의 핵심 부품이다. 반덤핑 관세 부과 전 국내 시장에서 일본산이 차지하는 비중은 70% 이상으로 한국은 지난 2015년 8월 일본 SMC사에 11.66%, CKD사 및 토요오키사에 22.77%의 반덤핑 관세를 부과했다. 이에 일본은 이듬해 6월 이같은 조치가 WTO협정에 위배될 가능성이 있다며 제소했다. 1심에 해당하는 분쟁해결기구(DSB) 패널에서는 한국측의 손을 들어줬다. 일본은 1심 판정에 불복해 지난해 지난해 5월 WTO에 다시 상소를 제기했다. WTO 상소 기구는 대부분의 실질적 쟁점에서 우리나라 반덤핑 조치의 WTO 협정 위배성이 입증되지 않았다고 판정했다. 산업부는 “패널설치요청서 내용 흠결로 인해 패널심에서 각하 판정을 받은 5개 쟁점이 번복됐으나, 이어진 상소기구 심사에서 4개 사안에서는 우리 조치가 협정 위반으로 판정되지 않았다”며 “1개 사안(덤핑이 국내가격에 미치는 효과입증)에서만 부분적으로 우리 조치가 협정에 위배된다고 판정했다”고 설명했다. 그러면서 “패널에서 우리가 패소한 유일한 실체적 사안(인과관계 판단시 가격비교방법상의 흠결)은 번복됐으며, 우리측이 승소한 3개 쟁점은 모두 유지됐다”고 덧붙였다. 상소기구 보고서는 분쟁에 대한 최종결과로서 WTO 협정에 따라 보고서가 회람된 10일부터 30일 이내에 WTO 분쟁해결기구(DSB)에서 채택됨으로써 최종 확정된다. 유명희 통상교섭본부장은 “WTO 상소기구는 일본산 공기압 밸브 반도체 분쟁에서 우리나라의 승소를 확정했다”며 “정부는 상소기구의 판정을 환영한다는 입장을 밝힌다”고 말했다. 한편 한·일 간 WTO 분쟁에서 한국은 4건을 승소했다. 2002년 반도체 상계관세, 2005년 김 쿼터 분쟁에서 한국이 승소했고, 지난 4월 후쿠시마 수산물 분쟁에서도 승리했다. 현재 진행 중인 것은 2건이다. 

뉴욕 패션의 중심 소호에서 국내 디자이너 브랜드의 뉴 컬렉션이 현지 패션관계자들의 눈길을 끌었다.   문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원은 뉴욕 패션위크가 한창인 지난 8일(현지 시간) 뉴욕 소호(Soho)의 상설 쇼룸인 '더 셀렉츠'에서 입점 디자이너 브랜드의 S/S 2020 시즌 컬렉션을 처음 선보이는 미니 프리젠테이션 ‘더 셀렉츠 데이(The Selects Day)’를 성황리에 개최했다.   지난 8일 뉴욕 소호 콘진원 상설 쇼룸인 더 셀렉츠에서 미니 프리젠테이션 ‘더 셀렉츠 데이(The Selects Day)’가 진행됐다. 사진은 분더카머의 신혜영 디자이너(왼쪽부터), 라이의 이청청 디자이너, 르이의 이승희 디자이너.   더 셀렉츠 데이는 S/S 2020 마켓 시즌 오픈에 맞춰 주요 바이어, 리테일러, 언론매체, 패션블로거 등 영향력 있는 VIP를 초청해 현지에서 입점 브랜드를 집중 홍보하고자 마련된 행사로 ▲비욘드클로젯 ▲카이 ▲히든 포레스트 마켓 ▲노앙 ▲허환 시뮬레이션 ▲라이 ▲비뮈에트 ▲소윙바운더리스 ▲분더카머 ▲르이 등 10개 입점 브랜드가 참가했다.   이번 행사에는 총 300여 명의 현지 유력 패션관계자가 다수 방문했다. 주요 바이어로는 ▲럭셔리 브랜드 백화점 버그도프 굿맨(Bergdorf Goodman)의 머천담당 부사장 메흐메트 탱고렌(Mehmet Tangoren) ▲유명 온라인 패션업체인 인터믹스(Intermix)의 구매담당 마리안 톰슨(Marianne Thompson) 등이 참석했다.    특히 아라나 하디드(Alana Hadid), 브리테넬 프레데릭(Brittenelle Fredricks)과 같은 현지 유명 인플루언서들이 더 셀렉츠 디자이너의 의상을 착용하고 행사에 찾아와 브랜드에 대한 큰 관심과 애정을 보여주기도 했다.    이 밖에 ▲현지 패션전문지 보그(VOGUE) ▲패션 위크 온라인(Fashion Week Online) ▲언타이틀드 매거진(Untitled Magazine) 편집장들도 행사장을 방문했다. 특히 현지 홍보효과를 높이기 위해 다양한 언론 매체와의 만남이 준비됐다. 우선 브랜드별 시즌 컬렉션을 독점적으로 먼저 소개하는 프리젠테이션(PT Show)를 진행해 각각의 브랜드를 소개했다.    이어 네트워킹 시간을 통해 라이의 이청청 디자이너, 르이의 이승희 디자이너, 분더카머의 신혜영 디자이너와 현지 매체와의 인터뷰가 자연스럽게 성사되어 더 셀렉츠 입점 브랜드의 현지 언론 접촉 기회를 넓히는 효과를 얻었다.   아울러 현지 패션 매체 더 데일리 프론트 로우(The Daily Front Row)와 전략적 파트너쉽을 구축했다. 더 셀렉츠 데이를 진행하며 매체가 보유한 인지도와 네트워크를 활용해 현지 주요 패션 관계자들의 주목도와 VIP의 참석률을 높이는 성과를 거뒀다는 평가다.   콘진원은 지난 2018년 9월 뉴욕패션위크 기간에 국내 디자이너 브랜드의 글로벌 시장 진출을 지원하기 위해 패션 전문 쇼룸 ‘더 셀렉츠’를 공식 오픈했다. 해외 시장이 주목하는 국내 디자이너 브랜드 10개가 엄정한 선발을 통해 입점, 한국 패션에 관심 있는 현지 바이어와 패션 관계자들이 꾸준히 방문하고 있다.