ChatGPT는 왜 돈을 못 벌까?
안녕하세요. 어느덧 2025년도도 절반 가까이 지나가고 있습니다. 시간이 참 빠르게 흐릅니다. 특히 트럼프 대통령의 재임 이후로는, 단 5개월이 5년처럼 느껴질 만큼 다양한 사건들이 숨 가쁘게 펼쳐졌죠.
트럼프는 취임과 동시에 중국에 강경한 태도를 보이며 AI 반도체에 대한 규제를 본격화했습니다. 이로 인해 연초부터 반도체 업계는 큰 어려움을 겪었고, 특히 AI 산업의 핵심이라 할 수 있는 반도체 생태계는 그 충격을 고스란히 받았습니다.
하지만 세상은 여전히 AI를 향해 질주하고 있습니다. 2022년 12월, ChatGPT 3.5가 등장하면서 본격적인 생성형 AI 시대가 열렸고, 이는 ‘ChatGPT 이전과 이후’로 나눌 만큼 획기적인 전환점이었습니다.
AI 산업, 3대 카테고리로 나뉘다
AI 산업은 크게 세 가지 축으로 구분됩니다.
AI 반도체 (하드웨어)
AI 인프라 (클라우드 및 데이터센터)
앱 및 서비스 (사용자 접점)
1) AI 반도체: 산업의 쌀알
GPU, NPU, HBM 등 AI 반도체는 AI 산업의 근간입니다. 엔비디아의 GPU 없이는 데이터센터도 존재할 수 없고, TSMC가 없으면 생산도 어렵습니다. 여기에 고대역폭 메모리(HBM)를 제공하는 SK하이닉스까지 포함해 반도체 생태계는 긴밀히 얽혀 있습니다. AI의 성능이 고도화될수록 이 하드웨어의 중요성은 더욱 커집니다.
2) AI 인프라: 스마트팜 같은 역할
아무리 뛰어난 반도체가 있어도, 이를 연결해 실제 모델을 돌릴 인프라가 없다면 무용지물입니다. AI 인프라는 수많은 GPU와 CPU, 메모리 등을 조합해 만든 데이터센터이며, 이는 곧 클라우드 플랫폼이 됩니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글 등의 빅테크가 이 영역을 주도하고 있죠.
3) 앱과 서비스: 가장 체감되는 영역
소비자 입장에서 가장 가까운 부분이 앱 서비스입니다. ChatGPT, 구글의 제미나이, 메타의 라마, X-AI의 그로크 3 등 다양한 생성형 AI들이 등장하며 경쟁하고 있습니다. 특히 이제는 텍스트 생성에서 나아가 그림, 음악, 영상까지 아우르는 멀티모달 모델로 진화하고 있습니다.
수익은 어디서 나는가?
눈에 보이는 앱들이 AI의 중심처럼 느껴지지만, 실질적인 수익은 AI 반도체와 인프라에서 발생하고 있습니다. 현재 AI 산업 수익의 약 80%는 반도체 기업에서, 약 13%는 인프라 기업에서 나오며, 앱 서비스 영역은 7%에 불과합니다.
이는 산업 초창기 특성상 기반 인프라 구축에 막대한 자원이 투입되기 때문입니다. 고성능 연산을 감당하기 위한 데이터센터, 수십억~수천억 개의 파라미터를 돌리기 위한 연산 환경 구축이 최우선이기 때문이죠.
그럼 앱 서비스는 언제 돈을 버나요?
아직 앱 부문이 수익화되기 어려운 이유는 다음 세 가지로 정리됩니다:
1) 요금 책정 기준이 불명확하다
AI 사용량을 어떻게 과금할지에 대한 표준이 없습니다.
2) 사용자 인식 문제
소비자들은 AI 서비스를 여전히 ‘무료 서비스’ 정도로 인식하고 있습니다.
3) 킬러 콘텐츠 부족
일시적인 유행은 있지만, 장기적인 수익을 만들어낼 킬러 앱이 없습니다. 지브리 스타일 그림 생성이 한때 인기를 끌었지만, 금세 식상해졌듯 지속적 활용 가능성이 낮습니다.
전환점은 온다
하지만 희망은 있습니다. 앱 서비스의 가능성은 분명히 존재합니다. 이미 여러 AI 앱들이 앱스토어에 등장하고 있고, AI는 이제 단순 생성에서 벗어나 에이전트(Agent) — 즉 비서로 진화하고 있습니다.
갤럭시 S24는 온디바이스 AI를 탑재하며 스마트폰 속 AI 시대를 열었고, 이런 흐름은 곧 활용의 시대로 이어질 것입니다.
지금은 반도체와 인프라가 중심이 되는 시기입니다. 하지만 머지않아 AI 서비스와 앱, 그리고 엣지 디바이스의 시대가 도래할 것입니다. 특히 2025년 이후는 AI가 본격적으로 소비자 비즈니스로 확장되는 전환점이 될 가능성이 큽니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요?
AI 산업의 최종 승자는 인프라일까요? 아니면 앱과 엣지 디바이스가 부상하게 될까요?
여러분의 생각을 댓글로 남겨주세요.
다음 글에서는 AI 업계에서 주목받는 새로운 트렌드, ‘AI 에이전트’에 대해 이야기해보겠습니다.
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