인터넷 시대에 다양한 데이터를 기반으로 인터넷 전반에 관한 시장 및 비즈니스 변화를 분석하여 매년마다 ‘인터넷 트렌드(Internet Trend)’ 리포트를 발표한 메리메이커(Mary Meerker)가 이번에 ‘AI트랜드 (Trends – Artificial Intelligence)’ 리포트를 통해 AI시장 전반에 관한 트렌드를 분석하였다. 보고서의 주요 내용은 다음과 같다.
현재 AI기술의 발전과 확산은 인류 역사상 전례 없는 속도와 규모로 진행되고 있으며, 이는 기술적, 경제적, 사회적 차원에서 근본적인 변화를 촉발하고 있다. 이러한 변화의 핵심 동력은 AI 사용자 기반의 폭발적 확산, 투자 규모의 급격한 증가, 그리고 기술 성능의 지속적 향상이라는 세 가지 요소의 상호작용에서 비롯되고 있다.
전례 없는 변화의 속도와 기계의 인간 능가
AI 기술 채택의 속도는 기존의 모든 혁신적 기술을 압도하고 있다. 과거 인터넷 비즈니스에서 1년이 일반 산업의 7년에 해당한다는 표현이 있었지만, AI 분야에서는 이보다 훨씬 가속화된 변화가 나타나고 있으며, 기계가 인간을 능가할 수 있는 수준에 도달하고 있다. AI 기술 진화와 관련된 변화의 속도와 범위는 데이터가 보여주듯 정말 전례가 없는 상황이다.
특히 ChatGPT는 출시 23개월 만에 5억 3천만 명의 월간 활성 사용자를 확보하며, 이전 어떤 기술보다 빠른 사용자 채택률을 기록했다. AI 사용자 채택은 인터넷 등 이전의 기술과 비교했을 때 훨씬 빠르게 확산되고 있으며, 이는 기술 확산 패턴의 새로운 기준을 제시하고 있다.
이러한 전례 없는 성장은 조직화되고 연결되며 접근 가능한 정보, 가속화되는 컴퓨팅 파워, 그리고 거의 국경이 없는 자본과 결합된 결과이다. AI 사용량은 소비자, 개발자, 기업, 정부 전반에 걸쳐 급증하고 있으며, 이는 단순한 기술 도입을 넘어 사회 전반의 디지털 전환을 가속화하고 있다.
비용 구조의 역설과 성장 선순환 메커니즘
경제적 측면에서 AI 산업은 독특한 비용 구조의 역설을 보여주고 있다. 최첨단 대규모 언어모델(LLM)을 훈련하는 비용은 엄청나게 높고 상승하고 있으며, 현재 모델당 1억 달러를 초과하기도 한다. 반면, 모델을 실행하는 데 필요한 추론 비용은 빠르게 하락하고 있다. 이러한 현상은 하드웨어(예: NVIDIA GPU의 에너지 효율성 향상)와 알고리즘 효율성 개선 덕분이다.
토큰당 비용이 낮아지면서 AI 사용량이 증가하고, 이는 성능 수렴과 개발자 사용량 증가로 이어진다. 더 나아가 이러한 변화는 전체 인프라 및 컴퓨팅 수요를 다시 증가시키는 성장 선순환(flywheel)을 만들고 있다. 이러한 선순환 구조는 AI 생태계 전반의 확장을 지속적으로 추진하는 핵심 동력으로 작용하고 있다.
컴퓨팅 집중적 비용 구조와 심각한 수익화 딜레마
AI 모델 개발의 핵심 비용은 컴퓨팅, 특히 모델 훈련 및 실행에 필요한 컴퓨팅에 집중되어 있다. 훈련 비용이 계속 증가함에 따라, 총 AI 지출에서 추론이 차지하는 비중이 커지고 있는데, 이는 추론이 사용량과 함께 지속적으로 발생하기 때문이다.
AI 모델 제공업체의 경우, 훈련 비용은 비싼 반면 서비스 제공 비용(추론)은 저렴해지고 있어 수익화와 이익에 대한 의문이 제기되고 있다. 이러한 구조적 모순은 AI 기업들에게 심각한 수익화 딜레마를 안겨주고 있으며, 특히 초기에는 대규모 투자와 손실이 발생할 수 있는 상황이다.
삼중 위협: 경쟁 심화, 오픈소스 모멘텀, 중국의 부상
AI 수익화에 대한 위협은 세 가지 주요 요소로 구성되어 있다. 첫째, 경쟁 심화로 인해 AI 모델 시장이 치열해지고 있다. OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Meta의 Llama, xAI의 Grok 등 다양한 모델이 출시되고 있다.
둘째, 오픈소스 모멘텀이 가속화되고 있다. 초기에는 폐쇄형(closed-source) 모델이 소비자 및 대기업 사용자 점유율을 지배했지만, 오픈소스 모델이 빠르게 발전하며 성능 격차를 좁히고 있다.
셋째, 중국의 부상이 글로벌 AI 경쟁 지형을 재편하고 있다. 특히 중국은 대규모 AI 모델 출시 측면에서 오픈소스 경쟁을 주도하고 있으며, 자국 내에서는 자체 개발 AI 플랫폼 사용률이 높은 수준을 유지하고 있다. 이러한 경쟁과 오픈소스 모델의 부상은 모델 제공업체의 가격 결정력을 약화시키고 있다.
물리적 세계로의 빠른 데이터 기반 확장
AI 및 물리적 세계의 발전은 빠르고 데이터 기반으로 진행되고 있다. AI는 단순한 디지털 애플리케이션을 넘어 차량, 기계, 국방 시스템 등 물리적 세계에 점점 더 많이 적용되고 있다. 자율 주행 차량, AI 기반 농업 로봇, AI 기반 국방 시스템, AI 기반 광물 탐사, AI 기반 방목 관리 등 다양한 분야에서 AI가 물리적 자산을 소프트웨어 엔드포인트로 변화시키고 있다.
처음부터 AI 강화된 글로벌 인터넷 사용자의 전례 없는 성장
처음부터 AI에 의해 강화된 글로벌 인터넷 사용자 증가는 전에 보지 못했던 성장을 보여주고 있다. 저비용 위성 기반 인터넷 연결성이 증가함에 따라 아직 온라인 상태가 아닌 전 세계 인구의 잠재적 온라인 접속 가능성이 커지고 있다. 이 새로운 사용자들은 AI 기능을 통해 인터넷을 경험할 가능성이 높으며, 전통적인 브라우저나 검색 대신 AI 에이전트와 대화하는 방식으로 시작할 수 있다.
실제적이고 빠른 AI 및 업무 진화
AI 및 업무 진화는 실제적이고 빠르게 진행되고 있다. AI는 우리가 일하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 물리적 자동화(로봇 등)와 더불어 AI 시스템이 추론, 생성, 문제 해결이 가능한 인지 자동화가 부상하고 있다. AI의 인지 능력 향상 속도는 놀라운 수준이다.
기업들은 AI를 통해 생산성 향상을 추구하고 있으며, AI 관련 직무 공고가 급증하고 있다. Shopify나 Duolingo와 같은 회사들은 AI를 업무 프로세스의 필수적인 부분으로 만들고 있으며, AI 활용 능력을 직원에게 요구하고 있다. NVIDIA CEO 젠슨 황은 AI를 사용하지 않는 사람에게 일자리를 잃을 것이라고 언급했다.
컴퓨팅 인프라에 대한 막대한 투자와 폭발적 수요
AI 성장은 컴퓨팅 인프라에 대한 막대한 투자를 필요로 하며, 특히 데이터 센터 및 AI 칩에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 인프라 투자는 AI 생태계의 지속적 확장을 위한 필수 조건이 되고 있으며, 전 세계적으로 데이터 센터 건설과 AI 전용 칩 개발에 천문학적 자금이 투입되고 있다.
기술과 지정학의 얽힘: AI 패권 경쟁
AI의 발전은 점점 더 기술과 지정학이 얽히는 양상을 보인다. AI 리더십이 곧 지정학적 리더십으로 이어질 수 있으며, 미국과 중국 간의 경쟁이 매우 치열하다. 중국은 오픈소스 모델 개발 및 특정 AI 분야에서 빠르게 부상하고 있으며, 자국 내에서는 자체 개발 AI 플랫폼 사용률이 높다.
종합적으로 볼 때, AI는 기술 발전의 새로운 단계를 대표하며, 사용자 채택, 투자, 애플리케이션 개발 모두에서 전례 없는 속도로 진행되고 있다. 이처럼 AI 시대는 엄청한 불확실성을 동반하지만, 동시에 기술, 자본, 기업가 정신의 결합이 AI를 빠르게 발전시킬 잠재력을 가지고 있다.
많은 기술 기업들이 AI에 막대한 현금 흐름과 자본을 투자하고 있다. 그러나 초기에는 수익성 확보에 어려움이 있을 수 있으며, 성공적인 비즈니스 모델이 무엇일지는 시간이 말해줄 것이다.
AI는 이미 다양한 산업과 업무 방식에 영향을 미치고 있으며, 앞으로도 계속해서 우리 삶의 많은 측면을 재구성할 것으로 예상된다. 이는 인류가 직면한 가장 중요한 기술적 전환점 중 하나로서, AI 시대는 기술적 잠재력과 경제적 불확실성, 지정학적 긴장이 복합적으로 얽힌 복잡한 국면을 보여주고 있다.
관련참고기사:Trends – Artificial Intelligence
