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다 같은 AI 기업? AI 기업들의 비즈니스 모델 간단 정리!
요즘 IT 뉴스에서는 AI 스타트업이 투자를 받거나 인수되었다는 소식을 자주 접할 수 있습니다. 월스트리트저널에 따르면 생성형 AI 스타트업에 들어가는 벤처 자금이 2022년 48억 달러에서 올해 5월 127억 달러로 3배 가까이 증가했다고 하죠. 특히 빅테크 기업들의 공세가 뜨거운데요. 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 CSP 기업들은 물론이고 세일즈포스, 데이터브릭스 등 SaaS 기업들도 AI 스타트업에 주목하고 있습니다.
이제 막 시작된 AI 시대, 앞으로 새로운 AI 기업들이 수도 없이 나오고 그 규모는 상상할 수 없을 만큼 거대할 것으로 전망됩니다. 그런데 이렇게 많은 AI 기업들은 다들 어떤 비즈니스를 하고 있는 걸까요? 오늘 베스픽에서는 AI 기업의 종류와 비즈니스 모델을 간단하게 살펴보았습니다.
챗GPT가 불러온 본격 LLM 전성시대
현 시점 가장 유명한 AI 스타트업은 챗GPT를 만든 오픈AI가 아닐까 싶은데요. 이들의 기술력은 GPT라는 초거대 언어 모델(LLM)에 있습니다. 현재는 GPT-4까지 나와있죠. 초거대 AI라고도 불리는 LLM은 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있는 머신러닝 모델인데요. 쉽게 말해 학습용 데이터를 던져주면 AI가 그것을 스스로 학습해 지식을 얻고 관련된 질문이나 요청에 응답합니다. 이러한 LLM을 기반으로 챗GPT와 같은 챗봇이나, 다른 생성형 AI 서비스를 만들 수 있는 것이죠.
사실 2010년대 후반부터 마이크로소프트(MS)나 구글 등 빅테크 기업들은 이미 LLM을 출시해 왔는데요. 오픈AI를 통해 LLM이 대중화되면서 더 많은 기업들이 LLM 개발에 뛰어들고 있는데요. 구글이 투자한 앤트로픽(Anthropic), 빌 게이츠와 엔비디아가 투자한 것으로 알려진 인플렉션 AI(Inflection AI), 오라클이 인수한 코히어(Cohere) 등이 LLM을 만드는 기업들입니다. 우리나라 기업들도 에이닷, 믿음, 하이퍼클로바X와 같은 초거대 AI 모델을 발표하기도 했죠.
Source: dealroom
여기서 잠깐!
왜 ‘초거대’ 언어 모델이라고 하나요?
머신러닝에서 얼마나 더 깊이 학습할 지를 정해주는 것을 파라미터라고 하는데요. 파라미터가 많을수록 AI는 더 정교하게 학습을 하며, LLM의 ‘초거대’라는 이름은 이러한 파라미터가 매우 많다고 해서 붙여졌습니다. 일반적으로 파라미터가 수십억 개 이상이면 LLM이라고 불리는데요. 챗GPT에 사용된 GPT-3.5는 1천 750개, 구글의 PaLM 2는 3천 400억 개의 파라미터를 가지고 있다고 합니다.
최근에는 버티컬 클라우드, 버티컬 SaaS와 마찬가지로 LLM 역시 산업 특화 모델이 나오고 있는 추세인데요. 구글이 만든 보안에 특화된 LLM ‘Sec-PaLM’과 의학 분야에 특화된 ‘Med-PaLM 2’이 대표적입니다. 또한 얼마 전에는 하나은행에서 금융에 특화된 LLM을 만들겠다고 발표하기도 했죠. 이처럼 앞으로는 더욱 다양한 LLM이 나올 것으로 보입니다.
생성형 AI, 어디까지 왔나? 어디까지 발전할까?
챗GPT처럼 LLM을 기반으로 만든 AI 서비스를 생성형 AI라고 합니다. 아마 가장 많이 등장하는 AI 스타트업 유형도 생성형 AI 서비스일 것 같은데요. 지금도 생성형 AI 기업은 빠르게 늘어나고 있기에 정확한 수를 알기는 어렵지만, 전 세계 생성형 AI 시장 규모는 2031년까지 연평균 32%로 성장해 1,265억 달러 규모에 달할 전망이라고 합니다.
올해 초 전해드렸던 베스픽에서는 생성형 AI가 적용되는 분야를 4개 정도로 간단히 소개했던 기억이 나는데요. CB인사이츠에 따르면 지금은 콘텐츠, 이미지, 코드 생성은 물론 단백질 디자인부터 특허 생성까지 50개 이상의 분야에서 생성형 AI 솔루션이 나오고 있습니다.
Source: CBInsights
여기서 잠깐!
Generative AI vs Predictive AI, 어떻게 다른가요?
두 가지 모두 머신러닝을 활용한다는 점은 같지만 Predictive AI는 주어진 데이터의 정보와 패턴을 분석해 결과를 예측합니다. 유튜브 알고리즘이나 마케팅 툴에 있는 소비자 행동 예측 기능 등은 여기에 해당하겠죠. 반면 Generative AI는 주어진 데이터의 패턴을 분석해 새로운 콘텐츠를 만들어냅니다. 인간의 창의성을 모방해 실제로 존재하지는 않지만 있을 법한 결과물을 만드는 것이죠. 챗봇부터 이미지, 카피라이팅, 프로그래밍 등 다양한 영역에서 생성 AI가 활용되고 있습니다.
생성형 AI는 개발 속도가 빨라지는 동시에 기능도 고도화되고 있는 추세인데요. 단일 정보만을 처리하는 것이 아니라 이미지, 음성, 영상 등의 복합적인 정보를 처리하는 멀티 모달(Multi-Modal, 의사소통 채널) 모델로 진화하고 있습니다. GPT-4 모델도 이미지 이해 기능이 추가되었다고 하고요. 구글의 AI 챗봇 바드 역시 최근 음성으로 대답 듣기, 프롬프트에 이미지 활용하기 등 새로운 멀티 모달 기능들을 선보였습니다.
GPT-4, PaLM 2… 노코드로 이용하는 방법?
결국 많은 기업들이 원하는 것은 우리 회사에 맞는 AI를 구축하는 일일텐데요. 어떻게 시작하면 좋을까요? 처음부터 기업 데이터를 기반으로 한 AI 언어 모델을 만드는 방법이 있겠지만 시간과 비용이 많이 들겠죠. AI 전문 지식도 필요하겠고요. 따라서 이미 출시된 다양한 LLM을 활용하는 것이 더 합리적일 수 있습니다. 그래서 LLM을 간편하게 활용할 수 있도록 지원하는 다양한 서비스들이 나오고 있습니다.
Source: Foundation Large Language Model Stack
가장 대표적으로는 대화형 AI를 구축할 수 있도록 지원하는 플랫폼이 있습니다. CAIP(Conversational AI Platforms)라고 하는데요. 쉽게 말해 우리 회사에 맞는 AI 챗봇 구축을 도와주는 것입니다. AI 챗봇 서비스 역시 기존에도 존재했었지만 LLM을 기반으로 한 생성형 AI 비즈니스로 전환하고 있는 추세인데요. 이처럼 생성형 AI 서비스에 대한 수요가 증가하고, LLM을 활용해 직접 생성형 AI 서비스를 만들고 싶은 기업들도 많아지면서 이 둘을 이어주는 기업들도 빠르게 늘어날 것으로 보입니다.
여기서 잠깐!
GPT-4와 PaLM 2 모두 노코드로 사용하고 싶다면?
HelpNow는 SaaS형으로 제공되는 대화형 AI 서비스 구축 및 운영 플랫폼입니다. 챗봇은 물론 보이스봇(콜봇)까지 제공하고요. 이 밖에 상담원 어시스트, VoC 분석, AI컨택센터 등의 기능도 사용 가능합니다. 그리고 최근에는 GPT 및 구글의 PaLM 2를 적용해 기업 문서를 업로드하면 해당 내용을 바탕으로 답변을 생성하는 챗봇과 보이스봇을 구축할 수 있습니다. 직접 시나리오를 구축하지 않아도 되기 때문에 빠르고 편리하죠. 직접 사용해보고 싶다면? 아래 링크를 통해 문의하세요!
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클라우드 기업들도 AI 시장에 본격적으로 뛰어들고 있습니다. 가장 선두주자는 단연 마이크로소프트(MS)인데요. 자신들이 투자한 오픈AI와 함께 애저 클라우드 상에서 다양한 AI 기능을 이용할 수 있는 ‘애저 오픈AI 서비스’를 출시했습니다. AWS 역시 빠르게 추격 중입니다. 기업들이 자체 AI를 개발할 수 있는 클라우드 서비스 ‘아마존 베드록’을 선보인 것인데요. AI 기술을 구독 방식으로 간단히 사용할 수 있다는 점에서 이러한 비즈니스 모델을 ‘AIaaS(서비스형 AI)’라고 합니다.
이 외에도 AI와 관련한 다양한 비즈니스 모델들이 있습니다. 지난주 베스픽에서 다뤘던 AI 하드웨어 기업들도 있고요. AI가 학습하는 데 필요한 데이터를 유료로 제공하는 방법도 있습니다. 실제로 트위터나 레딧 등 SNS들은 AI가 자신들의 데이터를 무단으로 수집해 학습하지 못하도록 API를 유료화했고요. 같은 맥락에서 최근 오픈AI는 세계 최대 뉴스 통신사인 AP통신과 협업을 통해 AP통신 뉴스를 기반으로 챗GPT를 학습시키겠다고 밝혔죠.
모든 기업이 AI 기업이 되지는 않겠지만, 모든 기업이 AI 기술을 사용할 것이라고 생각합니다. AI를 얼마나 잘 활용하느냐가 기업의 미래를 좌우할텐데요. 그러기 위해서는 AI와 관련한 기술력은 물론 트렌드를 잘 따라가는 것이 중요합니다. 앞으로도 베스픽에서 발빠르게 전달해 드릴테니 다음 주도 기대해 주세요!
📰 안보면 클나우
구글 바드, 40개 언어로 180여 개국 출시 예정 더보기
지난주 구글에서 바드의 새로운 기능들과 함께 40개 언어 이상으로 사용할 수 있는 버전의 바드를 출시할 예정이라고 밝혔는데요. 프롬프트에 이미지를 활용하고 이미지를 추가한 답변 생성 기능도 선보인다고 합니다.
일론 머스크의 AI 기업 ‘xAI’ 공식 출범… 오픈 AI의 대항마 되나 더보기
우주의 진정한 본질을 이해하는 것을 목표로 한다는 ‘xAI’가 공식 출범했습니다. 다양한 용도로 사용할 수 있는 AI를 만들 것으로 예상되는데요. 테슬라, 트위터와도 협력할 것이라고 하네요.
베스핀글로벌 “클라우드 보안 중요성 높아져… 기업들 연대해야” 더보기
클라우드 보안의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않죠. 무엇보다 점점 가속화되는 보안의 SaaS 전환 트렌드에 대해 주목할 필요가 있습니다. 베스핀글로벌이 인터뷰를 통해 SaaS 전환과 보안 기업의 연대를 주문했습니다.
☁️ 안쓰면 클나우
“클라우드 보안 사고의 99%는 사용자 실수로 인해 발생한다!”
클라우드 보안 사고의 원인 중 대부분은 잘못된 IAM 정책 및 보안 그룹 정책 설정, 전송 중 암호화 미적용 등 설정 오류라고 합니다. 이는 기존 레거시 보안과는 전혀 다른 클라우드 보안에 대한 사용자들의 이해가 부족하기 때문인데요. 실제로 제대로 된 보안 정책과 가시성을 갖추는 것만으로도 클라우드 보안 문제의 80%를 해결할 수 있다고 하죠.
그렇다면 구체적으로 클라우드를 위한 보안 정책은 어떻게 세워야 할까요? 클라우드 보안의 가시성 확보는 어떻게 해야 할까요? 지금 바로 영상을 통해 베스핀글로벌이 제안하는 클라우드 네이티브 보안을 확인해 보시길 바랍니다!
📽️ [BESPIN CNSC 2023] 클라우드 보안 이슈와 해결방안
클라우드 도입 사례, 관리와 비용 절감을 위한 팁은 물론 국내외 IT 업계 소식까지
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