파이썬 외 AI/ML을 위한 숨겨진 강자들: 자바, 러스트, 고, C#의 재조명

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야에서 파이썬은 압도적인 존재감을 자랑합니다. 간결한 문법, 풍부한 라이브러리, 활발한 커뮤니티 지원 덕분에 많은 개발자들이 AI/ML 프로젝트에 파이썬을 선택합니다. 하지만 파이썬만이 유일한 선택지는 아닙니다. 자바, 러스트, 고, C#과 같은 언어들도 각자의 강점을 바탕으로 AI/ML 영역에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다.

자바: 데이터 과학 생태계의 숨은 공헌자

자바는 한때 AI/ML 분야의 주류 언어였습니다. 아파치 스파크와 같은 데이터 과학 생태계의 핵심 프로젝트들이 자바 기반으로 개발되었고, 현재까지도 많은 기업 환경에서 자바는 데이터 처리 및 분석에 널리 사용됩니다. 자바는 강력한 타입 시스템과 JVM의 성능을 활용하여 고성능 AI/ML 애플리케이션을 구축할 수 있는 기반을 제공합니다. 스프링 AI와 같은 라이브러리는 AI 모델을 활용한 앱 개발을 지원하며, GPULlama3는 GPU 가속 계산을 통해 머신러닝 성능을 향상시킵니다. 다만, 편집-컴파일-실행 사이클이 비교적 느리다는 단점 때문에 실험적인 개발보다는 라이브러리 및 추론 인프라 구축에 더 적합합니다.

러스트: 성능과 안전성을 겸비한 시스템 레벨의 강자

러스트는 시스템 프로그래밍 언어로서 기계어 수준의 속도와 메모리 안전성을 제공하며, 강한 타입 시스템은 견고한 데이터 과학 도구를 만들기에 적합합니다. 폴라리스(Polaris)와 같은 데이터프레임 라이브러리는 다양한 언어를 지원하며, 넘파이와 유사한 배열 처리 라이브러리인 ndarray도 존재합니다. 번(burn)은 러스트의 장점을 활용하여 모든 백엔드에 최적화된 딥러닝 모델을 생성하는 프레임워크입니다. 러스트의 단점은 긴 컴파일 시간으로, 특히 대규모 프로젝트에서 빌드 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 따라서 러스트는 AI/ML 실험보다는 라이브러리와 백엔드 구축에 더 유용합니다.

고: 네트워크 서비스와 모델 서빙에 특화된 언어

고는 빠른 컴파일 속도와 실행 성능을 제공하여 실험적인 개발에 이상적인 언어처럼 보일 수 있지만, AI/ML을 위한 라이브러리와 생태계가 상대적으로 부족합니다. 과거에는 고런(Golearn)과 고르고니아(Gorgonia)와 같은 딥러닝 라이브러리가 있었지만, 현재는 개발이 중단된 상태입니다. 고는 머신러닝 모델 구축보다는 기존 모델에서 예측을 제공하거나 서드파티 AI API를 다루는 작업에 더 적합합니다. 특히 네트워크 서비스, 인프라, 명령줄 유틸리티 개발에 강점을 가진 고는 모델 서빙 및 API 개발에 유용하게 활용될 수 있습니다.

C#과 닷넷: 엔터프라이즈 환경을 위한 AI 솔루션

마이크로소프트의 C# 언어와 닷넷 런타임은 기업 사용자의 요구사항을 반영하여 지속적으로 업데이트되고 있습니다. 시맨틱 커널 SDK는 자연어 입출력을 사용하여 애저 OpenAI 서비스를 다루는 C# 툴이며, 닷넷 9에서는 AI/ML을 위한 확장된 라이브러리와 툴이 제공될 예정입니다. 벡터데이터(VectorData) 추상화는 AI/ML 모델 구축에 필요한 데이터 타입을 다루는 데 사용됩니다. 하지만 C#/닷넷 생태계에 대한 낮은 채택률은 C#을 AI/ML 개발에 사용하는 데 걸림돌이 될 수 있습니다. C#/닷넷의 AI/ML 지원은 기존 닷넷 애플리케이션 및 서비스에 통합되는 형태로 주로 사용됩니다.

결론

파이썬은 여전히 AI/ML 분야의 선두 주자이지만, 자바, 러스트, 고, C#과 같은 언어들도 각자의 강점을 바탕으로 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 자바는 JVM 생태계 기반의 AI/ML 툴을 구동하며, 러스트는 고성능 라이브러리 구축에 적합합니다. 고는 모델 예측 서빙에 유용하며, C#과 닷넷은 엔터프라이즈 환경에서 AI 솔루션을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 따라서 AI/ML 개발자는 프로젝트의 특성과 요구사항에 따라 적절한 언어를 선택하여 사용하는 것이 중요합니다.