INDEX
– AI 수익화의 위협:극심한 인공지능 경쟁, 중국의 부상
– AI와 물리 세계의 만남
– 태어날 때부터 AI를 접한 세대
– .AI와 일의 진화 = 변화는 상상 이상으로 빠르다
– 요약
5. AI 수익화의 위협:극심한 경쟁, 중국의 부상
본 장에서는 현재의 인공지능 산업이 단순한 기술 진보만으로는 수익을 보장받기 어려운 구조에 있으며, 실제로는 세 가지 복합적인 위협 요인이 인공지능 비즈니스 모델을 압박하고 있다는 내용을 다루고 있습니다. 첫 번째 위협은 “경쟁의 심화”입니다.
인공지능 생태계는 GPT, Claude, Gemini와 같은 대형 언어모델뿐만 아니라 Hugging Face, Mistral, Cohere, xAI, Perplexity, You.com 등 다양한 기업들이 유사한 기능을 앞세우며 치열하게 경쟁하고 있으며, 이들 간의 성능 격차는 점차 줄어들고 있습니다. 2024년 상반기 기준 성능 벤치마크 결과에 따르면 GPT-4, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro, LLaMA 3 400B와 같은 모델들이 거의 동일한 수준의 점수를 기록하고 있어 사용자들 사이에서는 “어느 모델을 사용해도 큰 차이가 없다”는 인식이 확산되고 있습니다. 이는 곧 차별화의 한계에 도달하고 있으며, 수익화 전략에서 가격 경쟁으로 치달을 가능성이 커지고 있음을 의미합니다.
두 번째 위협은 “오픈소스의 급부상”입니다.
Meta의 LLaMA 3를 중심으로 한 오픈소스 모델들은 상향 평준화된 성능을 바탕으로 상업용 모델과 대등한 수준에 근접하고 있습니다. 특히 오픈소스 모델이 제공하는 맞춤형 커스터마이징 가능성과 비용 절감 효과는 기업 입장에서 상당한 매력으로 작용하고 있습니다. 많은 기업들은 고비용의 상업용 API를 지속적으로 사용하기보다는 오픈소스 모델을 자사 인프라에 탑재하여 직접 튜닝해 사용하는 방향으로 전환하고 있습니다.
예를 들어, 스타트업이나 중소규모의 SaaS 기업들이 자체 서비스에 인공지능 기능을 도입할 때 GPT-4와 같은 모델을 이용할 수도 있지만, LLaMA 3나 Mistral 등 오픈소스 모델을 적절히 조정함으로써 유사한 수준의 성능을 훨씬 저렴하게 구현할 수 있습니다. 실제로 Hugging Face에서 제공 중인 다양한 오픈소스 모델은 이미 다수의 기업 및 개발자 커뮤니티에서 활발히 활용되고 있으며, 이는 상업 모델의 수익성에 실질적인 위협이 되고 있습니다.
세 번째 위협 요인은 “중국의 인공지능 기술 부상”입니다. OpenAI, Google, Anthropic 등의 서구권 주도의 AI 개발 흐름과는 별개로, 중국은 자국 중심의 생태계를 빠르게 구축하고 있습니다. Baidu, Alibaba, ByteDance, Zhipu AI, MiniMax, Moonshot AI 등의 중국 기업들은 점점 더 정교한 대형 언어모델을 출시하고 있으며, 이들 모델의 성능은 글로벌 수준과 대등하거나 특정 분야에서는 이를 능가하는 사례도 보고되고 있습니다.
특히 중국은 모델 훈련에 필요한 데이터 확보 및 GPU 수급 측면에서 국가 차원의 강력한 지원을 받고 있어 전략적 우위를 확보하고 있습니다. 보고서에 따르면 중국산 인공지능 모델들은 영어보다는 중국어 기반 환경에서 더욱 정교한 성능을 보이며, 자국 시장 내에서 압도적인 영향력을 발휘하고 있다고 평가됩니다. 이는 글로벌 시장 전체를 장악하지 않더라도 중국 내수 시장만으로도 충분한 사용자 기반과 상업적 성공을 실현할 수 있다는 점을 의미합니다.
이러한 복합적인 요인들로 인해 현재의 인공지능 기업들은 단순히 “좋은 모델을 개발하는 것”만으로는 수익을 창출하기 어려운 환경에 처해 있습니다. 경쟁은 심화되고 있고, 오픈소스는 비용 부담을 줄이고, 중국은 자국 시장을 빠르게 선점하고 있기 때문입니다.
따라서 이 보고서는 향후 경쟁력의 핵심이 모델 품질에만 있지 않고, 브랜드 신뢰도, 플랫폼 확장성, 생태계 구축 능력, 수익화 전략의 다양성에 달려 있다고 강조하고 있습니다. 단일 API 기반 수익 모델만으로는 지속 가능한 생존이 어려우며, 검색, 광고, 생산성 도구, 클라우드 인프라와 같은 부가 사업군과의 연계가 결정적인 역할을 할 것으로 전망됩니다.
6. AI와 물리 세계의 만남
기존에는 인공지능이 주로 문서 요약, 텍스트 생성, 코드 작성 등 디지털 영역 내에서의 기능을 중심으로 활용되어 왔지만, 본 장에서는 인공지능이 점차 물리적 환경과 결합되고 있다는 흐름을 강조하고 있습니다. 즉, 인공지능이 인터넷 영역을 넘어 실제 현실 공간, 공장, 물류창고, 자동차, 드론, 로봇 등과 통합되면서 세상을 실제로 움직이는 동력으로 작용하고 있다는 것입니다.
대표적인 사례로는 Tesla의 자율주행 시스템이 소개되고 있습니다. Tesla는 매일 평균 10억 마일 이상의 주행 데이터를 수집하고 있으며, 이를 기반으로 지속적인 모델 개선을 이어가고 있습니다. 여기에 인공지능 기반 운전 제어 시스템이 결합되면서 차량은 스스로 학습하고 판단하는 능력을 점차 정교하게 발전시키고 있으며, 이는 단순한 보조 시스템을 넘어 완전한 자율주행 기술로 나아가는 전환점이 되고 있습니다.
또한 Amazon의 물류 시스템 역시 흥미로운 사례로 제시됩니다. Amazon은 수많은 상품을 하루 수천만 건 이상 이동시키는 과정에서 인공지능 을 활용하여 재고 예측, 물류 경로 최적화, 로봇 제어 알고리즘 등을 통해 재고 운영의 효율을 극대화하고 있습니다. Boston Dynamics와 같은 로봇 제조업체들이 개발한 기계들 역시 인공지능 기술을 탑재하면서 더욱 민첩하고 유연하게 동작할 수 있게 되었으며, 이는 식당의 키오스크, 슈퍼마켓의 무인 계산대, 공항의 수하물 자동화 설비 등 일상 속 다양한 물리적 공간에서도 자연스럽게 인공지능 기술이 스며들고 있음을 보여줍니다.
이러한 변화는 단지 기술이 고도화되었다는 차원을 넘어, 인공지능이 물리적 현실을 인식하고 조작할 수 있는 수준에 도달하였음을 의미합니다. 그 중심에는 방대한 양의 데이터가 자리하고 있습니다. 현실 세계에서 수집되는 센서 데이터, 카메라 영상, 음성 신호, 위치 정보 등은 인공지능이 세상을 이해하고 판단할 수 있도록 해주는 기반이며, 이를 통해 기계는 사고하고, 판단하며, 행동할 수 있게 됩니다. BOND는 이러한 현상을 “인공지능의 물리적 영역 확장”이라고 정의하며, 이는 향후 인공지능의 영향력이 실질적으로 확대되는 핵심 요인이 될 것이라고 분석하고 있습니다. 인간은 결국 물리적 세계에서 살아가기 때문에, 인공지능이 이 영역에 통합되지 않는 한 완전한 기술 통합이 이루어졌다고 보기 어렵기 때문입니다.
결론적으로, 본 장의 핵심 메시지는 다음과 같습니다. 인공지능은 단순히 텍스트를 생성하거나 요약하는 도구를 넘어서, 이제는 현실 세계를 인식하고 조작할 수 있는 능동적 존재로 진화하고 있으며, 이 변화의 중심에는 데이터 기반의 판단 능력이 핵심 동력으로 자리잡고 있다는 점입니다.
7.태어날 때부터 AI를 접한 세대 :AI 네이티브
지금까지 본 적 없는 사용자 성장 곡선 과거에는 인터넷이 전혀 존재하지 않는 상태에서 시작하여, 웹 브라우저, 이메일, 포털 검색, 소셜 네트워크 서비스 등 다양한 도구들을 하나하나 습득하고 익히며 점진적으로 디지털 환경을 구축해 나갔습니다. 그러나 현재의 신규 인터넷 사용자들은 전혀 다른 방식으로 이 환경에 진입하고 있습니다.
이들은 인터넷에 접속하자마자 기존의 검색창이 아닌 대화형 인공지능 서비스를 먼저 경험하며, 텍스트 입력보다는 자연어 질의를 통해 정보를 탐색하고, 애플리케이션 다운로드보다는 프롬프트 입력을 우선적으로 학습하는 방식에 익숙해지고 있습니다. 보고서에서는 이러한 흐름을 “AI-From-Get-Go Generation”, 즉 ‘태초부터 인공지능과 함께 디지털 세계를 접한 세대’로 명명하고 있으며, 이들의 등장이 그동안 관찰된 바 없는 전례 없는 사용자 성장 곡선을 만들어내고 있다고 설명하고 있습니다.
예를 들어, ChatGPT, Claude, Gemini 등과 같은 인공지능 서비스는 전통적인 모바일 앱에 비해 훨씬 더 빠른 속도로 사용자 기반을 확보하고 있습니다. 특히, 신규 인터넷 사용자들이 처음으로 접하는 디지털 인터페이스가 인공지능이라는 점은 매우 중요한 변화입니다.
과거에는 검색 엔진을 중심으로 정보 탐색을 시작했다면, 이제는 대화형 인공지능이 정보를 선별하고 요약해주는 역할을 먼저 수행하고 있습니다. 이는 사용자들의 디지털 환경에 대한 기대 수준이 본질적으로 달라졌다는 점을 의미하며, 플랫폼 운영자 입장에서는 처음부터 인공지능 중심의 사용자 경험(User Experience) 및 사용자 인터페이스(User Interface)를 설계해야 하는 시대에 진입했음을 시사합니다.
보고서에 따르면 이러한 트렌드는 개발도상국 및 신흥 시장에서 더욱 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 정보 인프라가 부족하거나 텍스트 기반 입력 방식에 익숙하지 않았던 사용자들이 음성 기반의 인공지능 인터페이스를 통해 처음으로 지식에 접근함으로써 디지털 격차가 빠르게 해소되고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 확산을 넘어, 정보 접근성과 교육 기회 전반을 재편하는 사회적 변화를 동반하고 있음을 보여줍니다. 즉, 인터넷 사용의 초기 단계부터 인공지능이 기본으로 내장된 세대가 등장함으로써, 우리는 정보 소비와 생산의 방식이 근본적으로 전환되는 시대를 맞이하고 있는 것입니다.
이러한 현상은 플랫폼 비즈니스에도 새로운 기회와 도전을 동시에 제시하고 있습니다. 과거에는 사용자 행동 데이터를 분석하여 사용자 경험을 설계했지만, 현재는 인공지능과의 상호작용을 중심으로 사용자가 움직이고 있기 때문에, 프롬프트 디자인, 응답 구조 설계, 피드백 학습 시스템 등 전혀 새로운 형태의 사용자 경험 설계가 요구되고 있습니다. 이와 같은 AI 네이티브 세대는 단순히 새로운 사용자가 아니라, 전혀 다른 디지털 문법을 기반으로 살아가는 세대이며, 이들의 등장은 산업 전반에 걸쳐 장기적인 전략 재정비를 필요로 하고 있습니다.
8.AI와 일의 진화 = 변화는 상상 이상으로 빠르다
본 장에서는 “인공지능이 일하는 방식을 변화시킨다”는 선언적인 주장에 그치지 않고, 실제로 그러한 변화가 이미 산업 현장 곳곳에서 실시간으로 일어나고 있다는 실증적 사례들을 중심으로 설명하고 있습니다. 보고서에 따르면 2024년 기준 Fortune 500 기업의 60% 이상이 업무 자동화, 커뮤니케이션 보조, 마케팅 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 대형 언어모델(LLM)을 활용하고 있으며, 2025년에는 그 비율이 80%에 달할 것으로 예측되고 있습니다. 이는 단순히 몇몇 선도 기업의 시범 도입을 넘어, 인공지능이 산업 전반으로 확산되고 있음을 의미합니다.
특히 눈여겨볼 점은 “직업”이라는 개념 자체가 재정의되고 있다는 사실입니다. 전통적으로 기획자, 디자이너, 개발자, 마케터 등으로 구분되던 역할이 점차 흐려지고 있으며, 모든 구성원이 인공지능 도구를 활용하여 다기능형 역할을 수행하는 방향으로 변화하고 있습니다.
이 글에서는 이를 “스킬 스택의 융합화”로 정의하고 있습니다. 과거에는 마케터가 텍스트 콘텐츠를 제작하고, 개발자가 코드를 작성하며, 디자이너가 시각 요소를 설계하는 등 역할이 명확하게 나뉘어 있었으나, 이제는 마케터도 프롬프트 하나로 이미지나 영상을 생성할 수 있고, 디자이너도 코드 기반의 인터랙션을 설계하며, 누구나 Notion, Figma, GitHub Copilot과 같은 다양한 도구를 넘나들며 생산성을 확대하고 있습니다.
또한 반복적인 업무를 인공지능 이 대체함에 따라, 사람들은 보다 창의적이고 전략적인 과업에 집중할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 반복적인 이메일 작성, 회의록 정리, 일정 관리, 문서 템플릿 생성 등은 대부분 자동화되었으며, 이로 인해 직원들은 문제 해결, 아이디어 발굴, 사용자 경험 개선 등 고차원적인 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다. 이는 단순히 도구의 사용 여부를 넘어, 업무의 본질 자체가 변화하고 있음을 나타냅니다.
보고서는 특히 인공지능의 발전으로 인해 새롭게 등장한 직무 및 직업군에 주목하고 있습니다. 프롬프트 엔지니어, 인공지능 윤리 관리자, 모델 튜너, 데이터 큐레이터, 멀티모달 콘텐츠 감독 등은 불과 몇 년 전만 해도 존재하지 않았던 직업들이지만, 현재는 빠르게 인력 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 변화는 교육 및 훈련 방식에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 전통적인 자격증이나 학위보다는 빠르게 학습하고 현장에 적용할 수 있는 실무형 역량, 즉 “프랙티컬 스킬”이 더욱 중요해지고 있으며, 이에 부응하는 실무 중심 교육 콘텐츠 및 플랫폼도 빠르게 확대되고 있습니다.
결론적으로 이 자료의 마지막 파트가 말하는 점은 이겁니다. “인공지능은 단순한 도구를 넘어, 업무의 정의, 역할 분담, 역량 구조, 성장 방식 전반을 변화시키는 게임체인저이며, 그 변화는 이미 시작되었고 누구도 그 흐름에서 예외일 수 없다”는 점. 따라서 이를 회피하거나 두려워하기보다는, 빠르게 이해하고 자신의 업무에 어떻게 접목할 수 있을지를 고민하는 것이 지금 인류가 해야 할 과제입니다.
요약
현재 인공지능 산업은 단순한 기술 우위만으로는 수익을 보장받기 어려운 복합적인 경쟁 환경에 놓여 있으며, 특히 성능이 상향 평준화된 다양한 모델 간의 경쟁, 오픈소스 모델의 부상, 중국의 독자적인 AI 생태계 강화 등으로 인해 수익화 전략에 큰 도전이 되고 있습니다. 동시에 인공지능은 텍스트 기반의 디지털 기능을 넘어 물리 세계로 진입하고 있으며, 자율주행 차량, 물류 자동화, 로봇 기술 등 다양한 분야에서 현실을 직접 조작하는 기술로 발전하고 있습니다.
이러한 변화 속에서, 태어날 때부터 AI를 디지털 환경의 기본으로 받아들이는 ‘AI 네이티브 세대’의 등장은 기존과는 전혀 다른 사용자 성장 곡선을 만들어내고 있으며, 이는 플랫폼 설계와 정보 접근 방식 전반에 걸친 패러다임 전환을 의미합니다. 더불어, 인공지능은 이미 다양한 산업 현장에서 일의 방식을 실질적으로 변화시키고 있으며, 직무의 융합화, 반복 업무의 자동화, 새로운 직업군의 등장 등을 통해 일의 정의와 경로 자체를 새롭게 재편하고 있습니다.
[출처] Trends_Artificial_Intelligence
