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이정민 · January 19, 2024 9:04am

(2024 AI Part 1) AI Application 에서 성공 사례가 나와야 한다

안녕하세요,

AI 이미지 어시스턴트, 플라멜(Flamel)을 만들고 있는 이정민 입니다.

이번 CES 2024 에서도 AI 가 많은 주목을 받았습니다.

사실상 AI를 따로 외칠 필요가 없이 자연스러운 존재로 다가가는 계기가 되는 것이 아닌가 합니다.

특히 CES 기간 동안 AI 관련 주목할 만한 소식은 개인적으로 2가지였다고 생각합니다.

한 가지는 AI를 위한 디바이스 r1의 출시와 다른 한 가지는 AI로 인한 빅테크의 레이오프 였습니다.

CES 를 둘러보고, 해외 글을 열심히 읽어보면서 2024년 AI 생태계에 대해 개인적으로 산업과 기술의 영역에서 생각해본 바를 이번에 적어보고자 합니다.

오늘은 산업 중에서도 첫 번째 내용입니다.

2024년에는 Business Layer 에서 활약하는 팀이 등장해야만 한다.
기술이 필요하다. 그래서 기본적으로 AI 스타트업은 ML 엔지니어가 필요하다.
단순히 기술만 있다고 이기는 것도 아니다. 제품으로서 바라보아야 한다.
이미 사용자에게 AI는 AGI 이다. AGI를 표방하는 UI/UX를 기획해야 한다.

1. 2024년에는 Business Layer 에서 활약하는 팀이 등장해야만 한다.

해당 제목은 등장한다가 아니라 해야한다에 주목하는 의미임을 다시 한 번 강조하고 시작합니다.

개인적으로 생성 AI 와 관련된 글로는 Sequoia Capital 이 게재한 것이 가장 주목할 만한 글로 생각됩니다. ChatGPT가 출시되기 직전 2022년에 첫 번째, 그리고 작년에 두 번째 글을 발표했는데요.

해당 Act 2 (2023) 글은 크게

Act 1 (2022) 글에서 예측한 내용 중 맞았던/틀렸던 것
생성 AI 에서 모델/프로덕트 레벨에서 성공할 가능성을 높이는 Framework
(또는 Playbook, 다만 정답이라고는 절대 말 못함)

로 구성되어 있습니다.

일단 위 글에서는 아래 내용에 주목해 볼만 합니다.

"킬러앱은 나왔으나 버티컬한 세분화는 나타나지 않았다."

Vertical separation hasn’t happened yet. We still believe that there will be a separation between the “application layer” companies and foundation model providers, with model companies specializing in scale and research and application layer companies specializing in product and UI. In reality, that separation hasn’t cleanly happened yet. In fact, the most successful user-facing applications out of the gate have been vertically integrated.

아마 작년 VC 에서 바라본 생성 AI 스타트업에 대한 시각을 한 문장으로 정리하면, 버티컬이 중요하다 입니다. 그런데 정작 현재까지 성공은 버티컬에서 나오지는 않았습니다.

즉, 올해는 해당 시각에 대한 검증이 역으로 이루어질 수도 있습니다.

일단 버티컬 어플리케이션(Vertical Application)이 등장하지 못했던 이유는 두 가지입니다.

2023년에는 사용자가 아직 생성 AI를 사용할 준비가 안되었다.

먼저, 사용자가 AI에 대해 잘 모릅니다.
희한하죠, 뉴스에서는 매일 생성 AI에 대해 언급하고 있으니까요.
그런데 주위에 생성 AI를 사용해본 사람, 그리고 지금도 사용한 사람을 돌아본 적이 있으신가요?

아래 자료를 보시면 한국은 최하위권 수준으로 생성 AI에 관심을 보이고 있음으로 밝혀졌습니다. 심지어는 세계 최고 유망한 AI 스타트업을 보유한 미국조차도 전반적으로 큰 관심이 있다고 보기에는 어려움이 있어 보입니다.
실제로 이 부분은 제가 CES 등 그간 부스 활동을 하면서도 느낀 지점이었습니다.
AI가 이미지도 생성할 수 있나 라는 물음에서 ChatGPT 들어본 적은 있다 정도의 답변에서 말이죠.

사실 사용자 입장에서는 생성 AI라는 단어가 1년도 되지 않았기 때문에 당연한 상황일지도 모릅니다.
일반 사용자에게 성공적으로 접근한 AI 프로덕트 수를 세어보면 한 손으로도 가능하지 않을까 생각합니다. 그 정도로 아직은 생성 AI 에 대한 구체적인 사용처를 찾지 못했다고 보여집니다.

즉, 모바일 시대에는 '연결', '공유' 라는 키워드가 있었고 사용자들이 호응했던 것과는 대비가 되는 상황입니다.
다음으로, 사용자가 AI를 어떻게 사용해야 할 지 잘 모릅니다.
아래 화면을 보아주세요.
ChatGPT 에서 볼 수 있듯이 생성 AI 시대 가장 대표적인 UI 는 Chat Interface 입니다.
그런데 말입니다. 무엇을 입력해야 할 지 감이 잘 오시나요?
완전한 자유도가 있지만, 그만큼 사용자에게 모든 것을 넘겨주어 부담을 주기도 합니다.
이를 'Blank Page Syndrome' 이라고 합니다. 다시 말해 빈 화면에 어떤 말을 해야 원하는 결과를 얻을 수 있는 지 모른다는 것입니다.
그래서 무언가 엄청난 것이라는 것을 들어본 적은 있지만, 매번 ChatGPT 에게 물어보는 것은 날씨가 어떤가, 어떤 주식이 잘될 것인가 이고, Adobe 에서는 생성이 아니라 배경 지우기를 사용하는 데 그치고 있는 것입니다. (~~물론 누끼를 자동으로 따는 것이 엄청난 효용성을 가져다 주기는 합니다.~~) 즉, 사용자의 기대감에 못 미치는 사용성을 보여주고 있는 것입니다.
굳이 버티컬 어플리케이션이 필요한가? ChatGPT (한국은 Wrtn) 로 대표되는 horizontal 서비스에서 다 할 수 있다.
앞에서도 말씀드린 것처럼 일반 사용자에게 있어 AI가 필요한 이유가 아직 정확히 정의되지 않았습니다. 즉, 목적은 무언가를 생성한다는 것이지만 '무엇'을 생성해야 하는 지에 있어 사용자에게 파편화된 수만 가지의 니즈가 존재하고 있다는 의미입니다. 현재와 같은 상황에서 사용자 수를 늘리기 위해서는 결국 접점을 많이 만들어야 한다는 뜻이며, 이는 한 기능에 특화된 것이 아님을 의미합니다.
예시를 하나 들어보겠습니다. 사람들은 보통 쉐이크쉑 보다 맥도날드를 3배 이상 많이 간다고 합니다.
그 이유는 무엇일까요? 가격일 수도 있습니다.
또 한편으로는 갈 이유가 많아서 일 수도 있습니다. 일반적으로 버거만 먹을 수도 있고요. 아침에는 머핀을, 오후에는 커피를 간단히 테이크아웃 할 수도 있습니다.
즉, 사용자가 자주 올 수 있도록 이유를 많이 만들어 준 것입니다.
다시 AI 프로덕트로 돌아오면 OpenAI 는 ChatGPT 를 운영하면서 다양한 사람들의 니즈를 알았고, 대신 일일이 맞추어 줄 수는 없지만 서비스에 유입시키려면 한 공간에서 그 목적을 채워줘야 한다라는 사실을 인지했습니다. 그래서 OpenAI는 Plugin 에 이어 GPT store 라는 형식으로 텍스트의 생성, 분석에서 이미지에 이르기까지 다양한 역할을 수행하게 만들었습니다.
그러다 보니 사용자에게 있어 ChatGPT 와 같은 기존 플랫폼이 아닌 다른 서비스를 이용해야 하는가에 대한 설득이 안 되고 있는 상황입니다.

물론 이 부분은 1번 이유가 해결이 되면 풀릴 문제라고 보여집니다.
구체화된 니즈가 확인되는 순간 정체성이 모호한 플랫폼 카테고리의 서비스는 상당한 어려움을 겪을 수 있습니다.

그렇다면 올해는 어떤 양상이 펼쳐질까요?

저는 이미 지난 2년 간 상당한 규모의 자본 투입이 이루어진 것을 보았을 때,

당장은 시장 도메인에 따른 버티컬 어플리케이션에 대한 수요가 크게 나타나지는 않을 것으로 판단하고 있습니다.

(수요가 특정되었다면 이미 나왔어야 하는 시점이지만 아직 그렇게 되지는 않았다는 점, 버티컬 어플리케이션 플레이어에 대한 자본 투입이 생각보다 더딘 점이 근거)

그 이유는 여전히 사람들에게 생성 AI 에 대한 접근 장벽이 높은 것처럼 보여지는 것 때문입니다.

아직은 작은 규모의 시장에서 이것 저것 세분화해서 프로그램을 사용할 만큼의 성숙도에 도달하지 못했기 때문에 적어도 2024년에는 기존 플레이어의 플랫폼식 운영이 어느 정도 성과를 낼 것이라고 생각합니다.

다만 Infrastructure Layer 에 있는 빅테크 입장에서는 다양한 Application 이 등장해 성공하는 것이 중요할 수도 있습니다.

언젠가 "생성 AI 관련 매출은 엄청난 성장을 거두었다" 라는 기사를 본 적이 있으실 것입니다.
과연 누가 사용하는 것일까요? 기업입니다.

(AI 기업 매출 추정 자료) https://www.techopedia.com/top-10-ai-revenue-leaders

당장 OpenAI 의 2023(e) 매출이 $1.6B, 원화로 2.1조에 달하는 데, 대부분이 API 비용으로 추산됩니다.

(180M ChatGPT 가입자 수 x 1% 전환율 x 12개월-사실 Pro 출시는 12개월도 되지 않음으로 비용 추산해보면 대부분은 API 비용임을 짐작케 함)

결국은 수요자가 아닌 또 다른 공급자인 기업이 현재 대부분의 AI 스타트업의 매출 향상에 기여했다고 보여집니다. 왜 그런가 하면, 일단 추가적인 R&D 없이도 서비스를 출시하기 쉬워졌고(잘하려면 R&D 를 무조건 해야하지만 출시 자체에 있어서는 R&D 없이 가능), 생성 AI 라는 키워드 자체가 주가 등의 실질적인 가치 향상에 기여하는 부분이 있기 때문입니다.

Revenue Flow.jpg

(화살표는 자본의 흐름, 결국 Business 영역에 있는 제2, 제3의 공급자의 입장에서 더 큰 가치를 주지 못하면 자본의 흐름이 끊긴다는 의미)

다만 현재로서는 원 공급자가 아닌 '또 다른 공급자'로서 고객을 유치할 유인을 확보한 상황은 아닌 상황인 것은 고민을 남기는 지점으로 보여집니다.

API는 일반 사용자가 이용하는 형태는 아닙니다. 즉, 내부 생산성 개선 목적으로 사용하는 것이 아니라는 의미이며, 이는 제품으로서 외부 사용자에게 다른 큰 가치를 제공해주어 돈을 벌 수 있어야 함을 뜻합니다.

일단은 기대감이 가득하기에 모든 기업에서 추진하고 있지만, 실제 사용자 입장에서 더 큰 가치를 만들어내는 상황이 만들어지지 않는다면 결국 비즈니스 어플리케이션 분야에서 사용을 줄일 것이며, AI 인프라 기업 또한 서버 인프라 사용을 줄이게 될 것이고, 이는 서버 인프라에도 차례대로 영향을 주어 무너질 수도 있음을 의미합니다.

그렇기 때문에, 인프라 기업 입장에서 시장의 기대감을 키워 생성 AI 분야 내 Iconic 한 플레이어를 키워내어야 그 동안 투입한 비용에 대한 ROI 를 높일 수 있어 현재도 투자를 과감히 진행하고 있습니다.

2023년 AI 스타트업에 투자한 금액 중 2/3 이 빅테크에서 나온 피치북 보고서가 이를 대변합니다.

(참고로 한국에서 AI 기업에 가장 관심을 보이는 곳은 통신 3사 입니다.)

그렇다면, 현재 빅테크가 주목하고 있는 AI 스타트업은 어디가 있으며, 우리는 이 곳에서 무엇을 확인해야 할까요?

대표적인 예시로 생성형 검색 엔진 Perplexity 가 있습니다.
(기타 참고할 기업은 Midjourney, Pika Labs 가 비슷한 Playbook 으로 성장. Cursor.sh 도 재밌는 기업)

Perplexity 는 AI 기반 검색 엔진입니다.

이번 시리즈 B 라운드에서 약 1,000억원 ($73.6M) 을 유치했고, 투자자의 명단에는 제프 베조스 아마존 창업자 뿐만 아니라 실리콘밸리 내 유명 개인 투자자가 많이 포함되어 있습니다.

Perplexity 가 놀라운 점은,

UI 가 ChatGPT 랑 크게 달라 보이지 않는다는 점 -> ChatGPT 와 비교하여 차별성을 드러내기 쉽지 않다는 의미
가격도 ChatGPT 랑 동일한 점 -> ChatGPT 이상의 가치를 주어야 한다는 의미
API 를 이용한 Third-party app 이라는 점 -> 같은 모델을 ChatGPT 보다 훨씬 제한적으로 사용하기에 성능 개선이 쉽지 않다는 의미

입니다.

그런데 GPT 에 대한 권한을 훨씬 많이 가지고 있는 빅테크 Microsoft 의 Bing Chat 의 50% 수준에 달하는 검색량을 2023년에 처리했고, 앱 다운로드 수 100만 건 이상, 방문자 수 4,500만명을 기록하는 등 엄청난 성장세를 보였습니다. 어떻게 한 것일까요?

일단 Perplexity 는 검색 지향 AI를 표방했습니다.
링크드인에 표시된 소개를 빌리면 첫 문장은 "The most powerful answer engine." 이라고 합니다. 그리고 뒤에 오는 문장이 바로 "Powering curiosity with answers backed by up-to-date sources." 입니다.

즉, ChatGPT 를 경험해본 사용자 중 새로운 내용에 대한 검색이 불가능하다, 환각 현상(Hallucination)으로 정확한 결과가 나오지 않는다 라는 문제를 느낀 사용자에게 빠르게 접근한 것입니다.
그리고 결과 값에 대한 보증을 제대로 찾아준 UI를 구성해내었습니다. 이는 후속 글에서 더 자세히 다루겠습니다.

검색을 타겟한 것이 효과적이었던 것이 처음 ChatGPT 가 등장했을 때 언론에서 가장 많이 다루었던 이야기가 "구글은 이제 죽었다" 였습니다. 사람들이 가장 빠르게 연상했던 도메인이었다는 뜻입니다.

그리고 구글이라는 빅테크의 엄청난 레거시 서비스를 대체하겠다 라는 포부는 상당한 파급력이 있었습니다. 구글이 단순 검색만 하는 것은 아니지만, 구글의 최대 매출원은 검색 광고로 2022년 기준 $162B 로 전체 매출의 약 72%를 차지했습니다. 이런 구글의 현재 기업 가치는 $1.8T에 달합니다. 악화되고 있는 검색 경험을 제공하지만 여전히 엄청난 숫자를 자랑하는 기업을 제친다라는 점이 그들의 마음을 사로잡았습니다.