AI및 Tech에 대하여 #4
글
강성중 디지털전략팀
Key Take away
- AI는 돈이 안 된다는 AI 거품론이 있었습니다.
- 그럼에도 불구하고 돈 버는 회사가 있습니다.
- 물리적 AI가 나올 때까지 우리는 달려야 합니다.
안녕하세요. 벌써 4번째 컬럼입니다. 오늘의 주제는 AI의 먹구름이 드리웠지만, 그럼에도 불구하고 돈을 벌고 있는 회사의 사례를 다루고, 언제까지 달리면 좋을지 고민한 흔적을 공유합니다.
1 AI 거품론
2024년 7월 25일부터 AI 거품론이 본격적으로 제기되었다. 그렇게 엔 캐리 트레이드(Yen Carry Trade) 이슈와 맞물려 8월 5일 블랙먼데이 형태로 시장에 타격을 주었다. 이 이슈에 대해 여러 논의가 오갔다. 오픈 AI 조차도 매일 70만 달러(약 9억6천950만원)의 운용 비용이 필요하며, 올해 최대 50억달러(약 6조9200억원)의 적자를 기록해 12개월 내에 현금이 고갈될 위기에 처했다는 기사들이 연달아 공개되었다. 즉, 시장에서 오픈 AI가 돈을 못 벌고 있는데, 다른 기업들은 오죽하겠느냐는 얘기였다.
출처: 매일경제-'AI 거품론' 엔비디아, 코인보다 출렁
거품론과 낙관론을 간단히 요약해 보자.
출처: “AI는 제2의 닷컴 버블” vs “산업 아닌 주가거품일 뿐”
지금도 이 회의론이 맞다 틀리다를 논하기는 어렵고, 상황을 단정짓기도 어렵다. 그렇지만 돈 버는 기업은 언제나 존재한다.
2 그래서 누가 돈을 법니까?
1) 월마트
월마트는 지난 8월 16일 실적을 발표하였다. AI를 발빠르게 도입해서 시장의 기대치를 충족시키며 사상 최고 주가를 기록했다. 일단 실적은 다음과 같다고 한다.
한국 투자증권의 글로벌 기업 실적 자료에 따르면 2QFY25 (24년 5월~7월) 매출은 1,693억 달러 (+4.8% YoY), Non-GAAP EPS는 0.67달러 (+9.8% YoY)를 기록하여 매출은 시장 기대치에 부합했고, EPS는 시장 기대치를 3.1% 상회했다.
또한, 컨퍼런스 콜에서 최고경영자(CEO)는 다음과 같은 사항을 언급했다.
사실 이러한 내용들은 2023년에도 많이 나왔다. 하지만 의미가 있는 것은 CEO가 다음과 같이 말했다는 것이다.
“생성형 AI를 사용하지 않았다면, 이 작업을 완료하기 위해 같은 시간안에 현재 인력의 거의 100배가 필요했을 것입니다”
미국은 소통을 어떻게 하느냐, 가이던스를 어떻게 주느냐가 매우 중요한 시장인데, CEO가 공식적으로 AI의 장점을 언급했다는 것이 남다른 포인트라 할 수 있다.
2) 그 외 여러 국내 기업들
건별로 보면 작은 사례일 수 있지만, 함께 모아서 보면 유의미한 레퍼런스가 많이 있다.
일례로, 원지랩스(https://www.1zlabs.com/)가 개발해서 마켓컬리에 AI SaaS 형태로 도입된 Creative AI가 있다. 콘텐츠를 제작하는 데 있어 기존에는 3명이서 “제작만” 20분 걸렸던 것을 1명이 “기획부터 제작까지” 10분 만에 해결할 수 있도록 단축한 사례다.
출처 : 원지랩스 프로파일 자료
아래 그림처럼 사용자가 배너의 종류를 클릭하고 작업해서 이미지까지 만들어 내는 방법이다.
출처 : 원지랩스 프로파일 자료
사실 “무슨 툴을 썼느냐?”는 중요하지 않다. AI의 기능을 “어떤 영역에 '어떻게' 적용해서 활용하고 성과를 냈냐”가 중요하다.
필자는 지속적으로 “도구”를 강조해 왔고, 그 장단점을 파악해서 조금이라도 도움이 되면 해당 툴을 사용해 보고 적용해야 한다고 말해 왔다. "시장에는 위 사례와 유사하게 광고배너, 상품 이미지/컨텐츠를 제작해주는 것은 많다. 하지만, 이것을어떻게 쓰는지에 대한 것은 다른 문제다. 몇몇의 기업들은 툴 적용에 실행에 옮겼고, 해당기업 업무 방식에 맞게 AI 사용방법을 최적화 했으며, 효과를 보았다."
우리 모두가 알고 있는 VCAT.AI라는 툴도 마찬가지다. 해당 기업의 엔터프라이즈 서비스 소개를 보면 여러 도입 사례가 나오는데, 각 기업들이 하나의 툴을 가지고 어떻게 각기 다르게 활용하고 있는지 볼 수 있다.
RPA 형태로, API 연결을 통해 제작을 자동화한 사례
여러 부서가 하나의 협업 공간으로 커스텀하여 제작한 사례
사내의 Digital Asset Management와 연계해서 글로벌 콘텐츠를 일관되게 제작한 사례
3 변화의 물결
툴의 활용 관점에서 유의미한 변화가 관찰된다. 소프트웨어를 단순 제공하는 방식에서 벗어나, 이제는 고객이 원하는 목적을 달성하기 위한 모든 과정과 기능을 통합해 제공하는 형태로 바뀌고 있다는 것. 이 개념을 좀더 어렵게 설명하면 다음과 같다.
1) Software-as-a-Service(SaaS, 소프트웨어의 서비스화) ➔ Service-as-a-Software(서비스의 소프트웨어화)
Software-as-a-Service(SaaS) ➔ Service-as-a-Software
출처 : Dall-E 이용 본인 생성
1) Software-as-a-Service(SaaS, 소프트웨어의 서비스화) : 저희가 만든 제품 좋습니다. 갖다 쓰세요. 어떻게 쓰든 고객님 마음입니다. (요식업을 예로 들면) 저희가 공유 주방을 제공합니다. 화려한 조리도구로 마음껏 요리해서 장사하세요.
2) Service-as-a-Software(서비스의 소프트웨어화) : 저희가 제공하는 서비스를 이용하면 원하는 것은 무엇이든 하실 수 있습니다. 서비스의 목적 달성을 위해 맞춤형 소프트웨어가 제공됩니다. (요식업을 예로 들면) 저희가 주방 시설과 도구뿐만 아니라 주방 운영 서비스, 요리 방법, 식자재 공급까지 서비스 형태로 제공합니다. 이것을 관리해 주는 소프트웨어를 만들어 드립니다.
하나는 도구를 제공하지만, 다른 하나는 서비스와 성과를 제공한다.
AI 거품론자의 관점에서 보면 “그게 다야?”라고 생각할 수도 있겠다. 하지만 위에 설명한 “고객이 원하는 목적을 달성하기 위한 모든 과정과 기능을 통합해 제공”한다는 부분에 있어서 필자가 강조하고 싶은 것은 다음과 같다.
1. 어느 영역에 어떤 AI 도구를 써야 할지 고민하고 기획하였다.
2. 설령 100점짜리는 아니더라도 AI 적용을 시도했다.
3. 이 활용 경험은 설령 작더라도 어디 가지 않고 그 회사와 직원의 경험으로 남을 것이다.
지난 칼럼에서도 강조했다시피, ‘AI의 길은 결코 쉽지 않을 것이고, 누구나 해낼 수는 없을 것이다.’ 하지만 몇몇 기업과 개인들을 이러한 의심 속에서도 조용히 성과를 내면서 전진하고 있다.
4 AI, 그래서 언제까지 해야 하나?
1) 국가별 AI 관련 특허 순위 보기
AI의 세계관을 국가로 확장하면 다음과 같다.
출처 : Ranked: Top Companies by Generative AI Patents (visualcapitalist.com)
대부분 중국 기업이다. 하지만 삼성도 대단한 저력을 보여준다. 우리나라의 현재 위치를 볼 수 있겠다. 이 수많은 특허권들이 실질적으로 양산이 되고, 우리들의 현실로 다가오는 변화를 우리는 지켜봐야 하지 않을까 생각한다.
2) VC 업계가 생각하는 흐름 살펴보기
Coatue의 EMW 2024 자료 13페이지를 보면 아래와 같은데, 적어도 “물리적 AI”가 탄생할 때까지는 이 흐름이 꾸준히 지속될 것으로 보인다.
출처 : Coatue EMW 2024 - Keynote.pdf
- Google Drive, Coatue가 말아주는 2024년 기술주 투자 레시피(maily.so)
3) 선도기업(Open AI)의 관점 살펴보기
2024년 7월 12일 기사에 따르면 Open AI는 “AGI로 가는 다섯 단계로 (1) 챗봇(Chatbots), (2) 문제 해결자(Reasoners), (3) 행동하는 에이전트(Agents), (4) 발명 지원(Innovators), (5) 조직 운영(Organizations)을 제시하며, 현재 2단계에 접근하는 중”이라고 설명했다.
출처 : OpenAI Sets Levels to
Track Progress Toward Superintelligent AI - Bloomberg
#OUTRO
시간 참 빠르다. 2022년 12월 1일에 ChatGPT가 나왔다. 뜨거웠던 올 여름, 하지만 입추는 8월 7일이었다. 이 가을만 지나면 ChatGPT가 나온 지도 벌써 2년이다. 현재 재유행하는 코로나도 2019년 12월 31일에 나왔다고 한다. 좀 있으면 5년이다. 시간 참 빠르다.
이 빠른 시간 안에 많은 변화가 있었다. 미드저니, ChatGPT, Flux 1, Figma, Heygen 등. 쓰다 보면 해당 도구의 기능 업데이트가 아주 빠르게 이뤄진다. 얼마나 빠른지, 실제 기업 사례를 보자. 헤이젠(Heygen)을 모르는 사람은 이제 없을 것이다. 헤이젠이 이뤄낸 성과를 보자.
출처 : 헤이젠 창업자 블로그, 파운더 스토리 뉴스레터
반성해 본다. 나 자신은 이 빠른 시간 안에 얼마나 많은 기능을 개선했고 얼마나 변화했고 얼마나 많은 일을 해냈나? 사내에 존경하는 경영자분께서 해주신 말씀이 생각난다. “나는 나한테 맘에 드는 나를 만들기로 했다.“ 나에게 선택의 기회가 왔을 때, 매순간 더 멋진 내가 되는 최선의 선택을 내리는 것. 이게 성장의 열쇠라고 나는 해석했다. 작지만 한 걸음씩 내딛다 보면 어제보다 더 나은 내가 될 것 같다. AI와 함께하는 모든 분들, 파이팅이다.
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