(보고서) 복잡해져가는 AI 공급망 분석 간단 정리 - BIS 보고서

AI 기술과 제품 개발이 급속히 발전하면서 오늘날 웬만한 휴대폰 사용자라면 휴대폰을 열고 AI 앱에 이런 저런 질문을 하거나 명령을 하는 것이 낯설지 않게 됐다. 이럴 때 사용자는 AI 앱이 거의 순식간에 명령을 처리하는 것을 보게 되지만, 사실 AI 가 어떤 과업을 처리하려면 수많은 단계를 거쳐야 한다. AI 앱의 기능이 강화할 수록 이렇게 거쳐야 하는 'AI 공급망'도 복잡해지고 있다.

오늘날 AI가 사회·경제적 후생, 혁신, 운영 복원 탄력성, 사이버 리스크, 금융 안정 등에 끼치는 영향력을 제대로 파악하기 위해서는 이렇게 날로 복잡해져 가는 AI 공급망과 그 공급망에 영향을 미치는 경제 요인들을 정확히 파악하는 일이 결정적으로 중요해졌다.

이런 가운데 국제결제은행(BIS) 통화·경제과에서 발간한 "The AI Supply Chain"이라는 워킹페이퍼가 유익한 내용을 간략하고도 충실하게 정리해 주고 있어서 소개한다. 이 논문은 AI 공급망을 구성하는 5가지 핵심 투입층별로 그와 관련한 시장 구조, 경제 요인, 도전 요인 등을 종합적으로 분석한 결과를 담고 있다. 이 논문에서 말하는 5개 핵심 투입층이란 하드웨어, 클라우드 인프라, 훈련 데이터, 파운데이션 모델, 그리고 AI 애플리케이션 등을 말한다.

(참고) BIS가 발간한 중앙은행의 AI 활용·리스크 관리 가이드라인

국제결제은행(BIS)은 최근 『Governance of AI adoption in central banks(중앙은행의 AI 도입 거버넌스)』라는 보고서를 발간했다. 많은 나라에서 중앙은행은 통화정책 수립과 시행 뿐 아니라 금융회사와 금융시장의 감독도 담당한다. 그런 점을 고려해서 이번 보고서는 AI 도입으로 인한 중앙은행 자체의 리스크 뿐 아니라 AI 도입으로 인한 금융 부문의 리스크까지 다룬다.

본 블로그에서는 이 보고서의 요약 부분을 번역해 소개한다. 보고서 전문을 구할 수 있는 링크는 본 블로그 맨 아래에 공유한다.

(BIS 보고서) 팬데믹 이후 자연이자율 상승했을 가능성 있지만 확신은 일러

자연이자율(중립금리, natural rate of interest, r*)은 경제가 과열(인플레이션)되거나 침체(디플레이션)되지 않고 잠재성장률을 달성할 수 있는 단기 실질 금리를 지칭한다. 자연이자율은 경제 상황에 따라 달라지게 되므로 정확한 수치가 있는 것이 아니라 이론적으로만 존재하는 금리다.

어디까지나 이론적인 차원에서 언급되는 이 자연이자율 이상으로 실제 금리(실질 기준)를 올리면 물가가 떨어지면서 경기가 위축되고 그 이하로 금리를 내리면 경기가 상승할 가능성이 높다. 따라서 자연이자율을 추정하는 것은 정책 금리 수준을 정하는 데 영향을 미치는 것으로 받아들여진다.

그런데 코로나19 팬데믹 이후 자연이자율이 이전보다 높아졌으리라는 추론이 심심치 않게 나오고 있다. 이런 추론이 맞다면 인플레이션이 안정되더라도 정책금리 수준이 팬데믹 이전보다는 덜 떨어져도 된다는 말이 된다. 이와 관련해 국제결제은행(BIS)이 지난 주 발간한 한 보고서가 눈길을 끈다. 

『쿠오 바디스, r*? 팬데믹 이후 자연이자율(Quo vadis, r*? The natural rate of interest after the pandemic)』라는 제목의 이 보고서는 자연이자율 및 정책금리와 관련해 유용한 정보를 제공한다. 이 블로그에서는 이 보고서의 주요 내용을 소개하고 보고서 전문을 볼 수 있는 링크를 맨 아래 공유한다. 금리 및 통화정책에 관심 있는 독자들은 한 번 읽어 볼 필요가 있다.

(보고서) LLM을 당장 중앙은행 업무에 투입하기는 어려울 듯 - 신현송 공저 BIS 보고서

챗GPT와 LLaMa 등 생성형 AI 열풍을 불러일으키면서 세계적인 주목을 끌고 있는 거대언어모델(LLM, '대규모언어모델'로도 불림)의 능력과 한계에 관한 논문이 쏟아지고 있다. 아주 제한적인 규모의 언어와 제한적인 패턴에 기반해 작동하던 이전 모델과 달리 LLM은 막대한 양의 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 AI 모델로 각광을 받고 있다.

심지어 LLM이 많은 분야에서 인간의 능력을 앞서고 인간의 노동을 대체하리라는 전망도 쏟아지고 있다. 여기에 덧붙여, 경제와 관련해 가장 광범위하고 신속하며 정확한 정보 수집과 처리, 그리고 분석과 예측 기능을 보유해야 하는 기관 중 하나인 중앙은행 업무에 과연 조만간 LLM이 인간을 대체할 수 있을 것인가?

이런 질문과 관련해 국제결제은행(BIS)이 "아직은 부족한 점이 많다"는 결론을 제시한 간이 보고서를 발간했다. 이 보고서(스위스데이터사이언스센터의 페르난도-페레즈 크루즈와 BIS의 신현송 공동 저술) 주요 내용을 소개하고 링크 전문을 공유한다. 보고서 자체는 비교적 짧지만, 생성형 AI 관련 참고자료 목록이 공개돼 있어서 관심 있는 사람에게 큰 도움이 될 것이다.

(참고) BIS 분석 결과 나타난 스테이블코인의 구체적인 문제점들

가상화폐, 디지털화폐 등으로 불리기도 하는 가상자산 가운데 스테이블코인은 특정 자산 등에 연계함으로써 안정적인 가치 유지가 가능하다는 특징을 내세우며 인기를 얻은 가상자산으로, 가격 변동성이 크다는 약점을 지닌 기존 가상자산의 대안으로 떠올랐다. 스테이블코인은 법정화폐 기반(fiat-backed), 상품 기반(commodity-backed), 암호화폐 기반(crypto-backed), 그리고 무담보(unbacked) 등 4가지 유형으로 구분된다.

물론, 이 가운데 스테이블코인 시장의 94%를 점유할 정도로 압도적인 비중을 차지하는 것은 달러 등 법정화폐에 기반한 스테이블코인이다. 하지만, 스테이블코인 시장은 2020년 초부터 빠른 성장을 하다가 2022년 테라 폭락 사태, FTX 파산 등을 거치면서 위축되기도 했다.

이와 관련해 중앙은행들의 모임인 국제결제은행(BIS)은 스테이블코인이 과연 '안정적인 가치 보존'이라는 측면에서 이름에 걸맞는 역할을 하고 있는지 평가하기 위하여 가격 안정성과 준비자산 구성 내역 등을 분석한 보고서를 발간했다. 한 달 전에 발간된 보고서(『Will the real stablecoin please stand up?』)여서 시의성은 좀 떨어지지만, 뒤늦게라도 참고용으로 소개한다.