생성적 AI로 수익을 올리는 것의 도전 과제: 장애물 이해하기

기술 기업들이 생성형 AI에 대규모로 투자하고 있지만, 수익성은 여전히 큰 도전 과제가 되고 있습니다. 이 혁신적인 기술에 대한 관심에도 불구하고, Microsoft, Google, OpenAI와 같은 업계 리더들은 생성형 AI 사업에서 막대한 재정적 손실을 겪고 있습니다. 생성형 AI와 관련된 높은 비용은 고급 컴퓨터 자원의 필요성과 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 등 비구조적 데이터를 분석하고 생성하는 복잡성에서 비롯됩니다. Domino의 데이터 사이언스 전략 책임자 Kjell Carlsson은 “생성형 AI는 기존의 기계 학습과는 다른 새로운 비즈니스 모델 개발이 필요하다”고 강조합니다. 또한, 조직들이 비구조적 데이터를 대규모로 완전히 활용하지 못하고 있어 가장 유망한 활용 사례와 수익성 있는 모델이 아직 나오고 있지 않다고 덧붙였습니다.

생성형 AI의 재정적 문제

Microsoft는 생성형 AI 분야에서 기술 대기업들이 겪고 있는 재정적 어려움의 전형적인 사례입니다. 최근 이 회사는 이메일 작성, PowerPoint 프레젠테이션 작성 및 Excel 스프레드시트 생성을 위한 AI 기능이 포함된 Microsoft 365 제품의 가격을 53%에서 240%까지 인상했습니다. 생성형 AI와 관련된 과도한 비용은 이러한 고급 AI 모델을 운영하기 위해 필요한 강력한 컴퓨터의 요구로 인해 발생합니다. 예를 들어, GPT-4 모델은 1조 개 이상의 매개변수를 자랑하며, 이는 비슷한 구조를 기반으로 한 이전 생성형 AI 모델인 BERT보다 약 9,000배 더 큽니다. Dylan Patel의 SemiAnalysis에 따르면 ChatGPT와의 하나의 상호작용 비용이 일반 Google 검색보다 최대 1,000배 더 들 수 있다고 합니다. Carlsson은 “기술 대기업들이 아주 낮은 가격으로 일부의 거대한 생성형 AI 모델을 제공하고 있으며, 이로 인해 높은 사용률에도 불구하고 상당한 손실을 보고 있다”고 말합니다.

장기적인 관점

현재 생성형 AI 제품을 상용화하는 기업들의 이윤율이 낮지만, 이 산업은 여전히 초기 단계에 있습니다. Uber가 2023년에야 수익성을 달성한 것처럼, 생성형 AI의 발전도 유사한 경로를 따를 가능성이 큽니다. SCS의 혁신 수석 이사 Sean MacPhedran은 “비용은 시간이 지남에 따라 감소하는 경향이 있다”며, 새로운 활용 사례와 진화하는 비즈니스 모델이 등장함에 따라 상당한 변화의 가능성이 있다고 지적합니다. 기술 기업들이 생성형 AI에 대한 투자를 장기적인 관점에서 보고 있을 가능성이 있습니다. Carlsson은 AI가 경쟁 우위를 유지하는 필수 도구가 됨에 따라 이 분야의 혁신이 기업을 차별화할 수 있다고 주장합니다. 또한, 고객들은 경쟁업체보다 AI 기능에 더 밀접하게 맞춘 기업에 끌릴 수 있습니다.

수익성 문제 해결하기

기업들이 생성형 AI를 통해 수익을 실현하려면 현재 많은 기업들이 부족한 전문 기술과 자원에 접근해야 합니다. Carlsson은 AI의 강점을 활용하고 한계를 완화하며 명확한 비즈니스 이점을 제공하는 실용적인 애플리케이션을 찾는 것이 중요하다고 강조합니다. “현재 가장 성공적인 구현 사례는 연구원, 변호사 및 투자 은행가와 같은 고급 인력을 보강하기 위해 생성형 AI를 사용하는 것입니다.” 수익성 달성을 위한 또 다른 중요한 측면은 AI 구현 과정의 효율적이고 경제적인 개발 및 확대 능력입니다. Carlsson은 "많은 조직들이 기술 대기업의 대규모 생성형 AI 모델이 그들의 데이터 보안 요구를 충족하기에는 너무 느리거나 비싸고 부정확할 수 있다고 판단할 수 있다"며, 대신 LLMOps 기능을 갖춘 플랫폼을 채택할 것을 권장합니다.

생성형 AI의 미래 전망

Elixirr Consulting의 Iliya Rybchin에 따르면, 생성형 AI가 대형 기술 기업의 수익에 중대한 영향을 미치기까지는 수년이 걸릴 수 있습니다. 단기적으로는 작은 스타트업들이 AI 이니셔티브로부터 수익을 보기 시작할 수 있으며, 이는 대기업들이 지식 재산을 확보하거나 경쟁 위협을 완화하기 위한 인수를 초래할 수 있습니다. “궁극적으로, 인터넷 거품이 터진 후을 보았듯이, 시장은 기술 대기업들이 지배하는 과점으로 통합될 수 있다”고 그는 언급하며 생성형 AI 환경의 변화하는 역학이 미래를 재편할 가능성을 암시합니다.

결론적으로, 생성형 AI의 수익성에 대한 여정은 복잡하고 많은 도전 과제가 있지만, 변혁적 변화와 장기적인 이득의 가능성은 여전히 크습니다. 혁신하고 적응할 의지가 있는 기업들은 이 유망하지만 경쟁이 치열한 분야에서 입지를 다질 수 있을 것입니다.