AI 전략 #3. 인공지능 AI의 후방산업과 전방산업.
후방산업과 전방산업을 중심으로 AI 산업이 분석되어야 하는 이유는?
인공지능(AI)은 단일 기업이나 단일 기술만으로 움직이는 산업이 아닙니다. 예를 들어, 사람들이 챗GPT와 같은 AI 서비스를 사용하고 있지만, 이러한 서비스가 가능하도록 하는 데는 데이터, 컴퓨팅 인프라, AI 반도체, 클라우드 서비스, AI 알고리즘, 전기(전력) 문제 등 다양한 요소들이 뒷받침되어야 합니다. 이처럼 보이지 않는 뒷단, 즉 후방산업은 AI 혁신의 핵심 기반을 마련하는 역할을 합니다.
반면, 일반 소비자들이 직접 접하는 다양한 AI 서비스, 즉 AI 에이전트들은 전방산업에 속합니다. 전방산업은 AI 기술이 실제로 적용되어 가치를 창출하는 영역으로, 최종 시장의 수요, 고객의 니즈, 그리고 유통·판매 경로 등을 포함합니다. 다시 말해, AI 기술이 ‘어디에서’ 사용되고, ‘어떤 방식으로’ 사람들의 삶과 비즈니스에 영향을 미치는지를 다루는 부분이 바로 전방산업이라 할 수 있습니다.
이번 글에서는 AI 산업을 후방과 전방이라는 두 가지 관점에서 분석해보고자 합니다. 이를 통해 제조업이나 서비스업 같이 우리에게 친숙한 산업을 중심으로 실제 사례를 함께 살펴봄으로써, AI 산업의 복합적인 가치사슬을 폭넓게 이해할 수 있도록 돕고자 합니다. 결국, AI 산업은 단순히 특정 기술만 이해해서는 부족하며, 후방과 전방에서 발생할 수 있는 다양한 변수들을 모두 고려해야만 비즈니스에 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.
'인공지능 산업의 후방산업과 전방산업'에 대한 글은 도서 <AI 빅 웨이브, 기술을 넘어 전략으로>, <비즈니스모델 사용설명서 - AI 인공지능, 기술, 트렌드를 어떻게 활용할 것인가?>, <AI를 활용한 경영전략 수립> 등의 내용이 참고되었습니다.
chapter 1. AI 산업의 후방산업
AI 후방산업은 겉으로는 잘 드러나지 않지만, 사실상 AI가 원활히 작동하도록 하는 보이지 않는 힘입니다. 우리가 눈에 보이는 건 챗GPT 같은 서비스지만, 그 뒤에는 수많은 기술과 시스템이 촘촘히 작동하고 있다는 것입니다. 단순히 기술 하나, 둘로 설명할 수 있는 수준이 아닙니다. 양질의 데이터를 수집하고 정제하는 작업부터, 초거대 모델을 학습시키기 위한 고성능 연산 장비까지. 정말 폭넓은 분야가 유기적으로 맞물려 있습니다. 이 요소들이 제대로 작동해야 AI가 발전할 수 있고, 이 후방산업에서의 혁신과 투자가 결국 전방산업의 성공 여부를 좌우하게 됩니다.
21세기의 원유, 데이터
그럼, 후방산업에서 가장 중요한 게 뭘까요? 바로 데이터입니다. 데이터는 종종 "21세기의 원유"라고 불리는데요, 이 말이 과장이 아닙니다. 데이터가 없으면, 아무리 뛰어난 알고리즘도 무용지물입니다. 예를 하나 들어볼게요. 자율주행차를 개발하려면, 수억 킬로미터에 달하는 주행 영상과 센서 데이터가 필요합니다. 이 방대한 데이터를 모으고, 하나하나 의미를 부여해 정리하는 것만으로도 하나의 산업이 만들어질 정도입니다.
실제로 Mordor Intelligence와 Grand View Research 등에 따르면 2024년 기준으로, 전 세계 데이터 수집과 라벨링 시장 규모는 약 37.7억 달러에 이릅니다. 그리고 앞으로도 매년 28.4%라는 높은 성장률이 예상된다고 합니다. AI 학습용 고품질 데이터에 대한 수요가 어마어마하게 늘고 있다는 뜻이죠. 기업들은 이미지, 영상, 텍스트, 음성 같은 다양한 데이터를 사람이 이해할 수 있도록 주석을 달아 알고리즘이 학습할 수 있게 만들고 있습니다. 이걸 전문으로 하는 데이터 라벨링 회사들도 정말 많이 생겼습니다.
앞으로 AI 시대에 중요한 건, 양질의 데이터를 얼마나 잘 확보하고, 가공할 수 있느냐입니다. 데이터 품질이 높으면 AI의 성능도 올라가지만, 반대로 데이터가 부실하거나 편향되어 있으면 아무리 좋은 AI라도 잘못된 결과를 내게 됩니다. 예를 들면, 품질검사용 AI가 잘못된 데이터로 학습했다면, 불량품을 제대로 걸러내지 못하고 생산라인에 그대로 통과시키는 사고가 벌어질 수도 있습니다.
컴퓨팅 인프라와 클라우드
AI가 제대로 작동하려면 엄청난 양의 연산이 필요합니다. 그래서 컴퓨팅 인프라는 AI의 엔진이라고 부를 수 있습니다. 과거에는 일부 대형 IT 기업들만 자체 데이터센터를 갖추고 AI 연산을 처리했어요. 그런데 요즘은 많이 달라졌습니다. 클라우드 서비스가 워낙 발달하면서, 스타트업이든 대기업이든, 필요한 만큼 대규모 연산 자원을 언제든 쓸 수 있게 된 겁니다.
예를 하나 들어보겠습니다. 오픈AI가 GPT-4를 학습시킬 때, 방대한 연산 능력이 필요했는데요, 이때 사용한 게 바로 마이크로소프트 애저(Azure)가 구축한 슈퍼컴퓨터 인프라였습니다. 어느 정도 규모였냐면요, CPU 코어만 28만 5천 개, GPU도 무려 1만 개가 연결된 어마어마한 시스템이었습니다. 이 정도 수준이 되어야 GPT-4 같은 초거대 모델을 학습시킬 수 있었던 거죠.
클라우드 기반 인프라가 이렇게 발전한 덕분에, 이제는 신생 기업도 막대한 초기 설비 투자 없이 AI 모델 개발에 도전할 수 있게 됐습니다. 기존 대기업들도 필요할 때마다 유연하게 확장할 수 있어서, 훨씬 기민하게 움직일 수 있게 되었고요. 실제로 기업들의 AI 관련 투자는 클라우드를 중심으로 급격히 늘어나고 있습니다. 2024년에는 전 세계 기업들의 AI 분야 총투자가 무려 2,523억 달러에 달한다고 합니다. 민간 부문의 AI 투자도 전년 대비 44.5%나 늘어나면서 기록적인 수준을 보였습니다.
클라우드 제공업체들도 가만히 있지 않았습니다. 맞춤형 AI 칩을 개발하거나, 관리형 AI 플랫폼을 제공하는 식으로 수요기업들을 적극적으로 끌어들이고 있죠. 그런데 여기서 한 가지 주의해야 할 점도 있습니다. 클라우드 의존도가 높아지면, 벤더 락인(vendor lock-in)이라는 문제가 생기기도 합니다. 특정 클라우드 업체에 묶여버리게 되면, 나중에 옮기기도 어렵고, 예상치 못하게 사용량이 늘어나면서 비용이 급격히 올라가는 경우도 생기고 있습니다.
실제로 AI 서비스를 클라우드에 올렸다가 예상보다 훨씬 많은 비용이 청구돼서 당황하는 기업들도 있습니다. 그래서 요즘은, 처음부터 클라우드만 쓰지 않고, 필요한 부분은 자체 인프라를 같이 운영하는 하이브리드 전략을 고민하는 기업들이 늘고 있습니다. 결국, 컴퓨팅 인프라는 AI의 동력인 만큼, 유연성과 비용, 위험요소까지 모두 고려해서 전략적으로 접근해야 한다는 거죠.
AI가 굴러가도록 만드는 엔진, AI 반도체
AI 열풍 속에서 가장 큰 재미를 보고 있는 후방산업 중 하나가 바로 AI 반도체일 것입니다. 우리가 흔히 GPU라고 부르는 그래픽처리장치, 그리고 AI 가속기 칩들은 대규모 연산을 빠르게 처리해 주는 역할을 합니다. 쉽게 말하면, AI를 굴러가게 만드는 엔진 같은 존재인 거죠.
AI 붐의 최대 수혜주로 꼽히는 엔비디아를 보면 확실히 느낄 수 있습니다. 2025년 2월 발표된 엔비디아의 2024년 4분기(2025 회계연도 4분기) 실적을 보면, 데이터센터 부문 매출이 356억 달러(약 48조 원)로 전년 동기 대비 93% 급증했습니다. 전체 분기 매출은 393억 달러로 78% 증가했고, 데이터센터 부문이 전체 매출의 90% 이상을 차지했습니다
이 실적은 AI 모델 학습 수요가 폭발적으로 늘어나면서, 고성능 GPU(특히 H100, 신형 Blackwell B100 등) 주문이 쇄도한 결과입니다. 실제로 2024년 하반기부터는 차세대 AI 칩인 Blackwell 시리즈의 주문과 매출이 본격적으로 반영되며, 엔비디아 CFO는 "Blackwell 매출이 첫 분기에 이미 수십억 달러를 기록했고, 사상 최단기간에 생산·공급이 이뤄지고 있다"라고 밝혔습니다
이렇게 AI 반도체의 중요성이 커지자, 글로벌 IT 기업들도 가만히 있지 않습니다. 마이크로소프트는 2024년에만 무려 800억 달러를 AI 분야에 투자하겠다고 밝혔고요, 메타 역시 650억 달러를 AI 인프라 강화에 투입하겠다고 선언했습니다. 이건 단순한 기술 투자가 아닙니다. 자체 데이터센터를 강화하고, AI 칩까지 직접 개발하면서, 미래 경쟁력을 확실히 잡으려는 전략입니다.
하지만 여기서도 주의해야 할 점이 있습니다. AI 반도체 분야는 기술적으로 굉장히 복잡하고, 공급망도 취약하다는 리스크를 안고 있습니다. 최첨단 AI 칩을 만들 수 있는 파운드리, 즉 반도체 위탁생산 업체가 소수에 불과하다 보니, 지정학적 갈등이나 제조 병목 현상만 터지면 공급에 큰 차질이 생길 수 있는 거죠.
실제로 코로나19 이후 전 세계가 반도체 공급난을 겪었을 때, 자동차를 비롯한 160개 이상의 산업이 큰 타격을 입었습니다. 그리고 전문가들은 앞으로 AI 특화칩 수요가 급증하면서 또 다른 대규모 공급난이 올 수 있다고 경고하고 있습니다. 베인앤드컴퍼니에 따르면, 2026년까지 일부 핵심 부품의 수요가 30% 이상 늘어날 거라고 해요. 이게 단순히 수치만 늘어나는 게 아니라, 아예 반도체 시장의 균형 자체를 흔들 수 있다고 분석하고 있습니다.
그래서 AI를 추진하는 기업들은 단순히 GPU를 사는 데 그치지 않고, 앞으로 필요한 부품을 안정적으로 확보할 수 있을지, 기술 로드맵은 어떻게 될지를 면밀히 살펴야 합니다. 필요하다면 장기 공급계약을 맺거나, 대체 부품을 준비해 두는 전략도 고민해야겠죠. AI 반도체는 그만큼, AI 혁신의 핵심 동력이면서도 동시에 새로운 리스크를 품고 있는 분야입니다.
AI 알고리즘과 소프트웨어
AI 후방산업의 마지막 축은 바로 AI 알고리즘과 소프트웨어입니다. AI 연구자들과 기업들은 끊임없이 더 효율적이고, 더 강력한 알고리즘을 개발하려고 노력하고 있습니다. 왜냐하면, 알고리즘이 좋아지면 모델의 성능이 확 뛰고, 또 새로운 가능성들이 열리기 때문이죠.
지금 우리가 생성형 인공지능을 이렇게 자유롭게 사용할 수 있게 된 것도 결정적인 변곡점이 있었기 때문입니다. 바로 트랜스포머(Transformer)라는 알고리즘이 등장했기 때문인데요. 이 트랜스포머 덕분에 자연어 처리와 이미지 처리 수준이 비약적으로 발전할 수 있었습니다. 예전에는 긴 문장을 처리하다가 앞부분을 까먹던 AI가, 트랜스포머 기술을 통해 앞뒤 맥락을 모두 기억하고, 훨씬 자연스럽게 대화하고 글을 이해할 수 있게 된 겁니다.
이런 알고리즘 혁신은 종종 전방산업의 게임 체인저가 되기도 합니다. 트랜스포머 기반으로 만들어진 대규모 언어모델, 예를 들면 GPT 시리즈 같은 모델들이 나오면서, 챗봇, 자동 번역, 생성형 AI 같은 완전히 새로운 제품과 서비스들이 시장에 쏟아져 나오게 됐습니다.
한편, 알고리즘을 둘러싼 또 하나의 흐름도 주목해야 합니다. 바로 오픈소스냐, 독점 개발이냐의 문제입니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4는 폐쇄적으로 개발된 모델입니다. 반면에 메타(Meta)가 공개한 라마(Llama2) 같은 경우는 개방형 모델로, 누구나 자유롭게 활용하고 응용할 수 있도록 풀어놨죠.
개방형 알고리즘은 전방산업 플레이어들, 그러니까 스타트업이든 대기업이든, 자유롭게 AI 서비스를 개발할 수 있도록 도와줍니다. 그래서 전체 시장의 혁신 속도를 빠르게 만들 수 있어요. 하지만 그만큼 기술 유출이나 지적재산권 침해 같은 리스크도 늘어나는 문제가 있습니다.
후방산업, 특히 알고리즘 분야에서 경쟁 우위를 확보하면 산업 표준을 선도할 수 있습니다. 하지만 워낙 변화 속도가 빠르기 때문에, 한때 앞서 나갔던 알고리즘이라도 조금만 방심하면 금세 뒤처질 수 있다는 점도 꼭 기억해야 합니다. 이처럼 AI 후방산업 전반에서는 지금 이 순간에도 빠른 혁신과 치열한 투자가 계속 이루어지고 있습니다.
후방산업의 인프라, 전력(전기)
AI가 발전하면서 모델 크기가 커지고, 필요한 연산량이 어마어마하게 늘어났습니다. 대형 언어모델 하나를 학습시키는 데 드는 전기량이 웬만한 중소 도시 하나가 쓰는 전력량과 맞먹는 수준이라고 합니다. 특히 고성능 GPU 수만 개를 동시에 돌리는 대규모 데이터센터는 엄청난 전력을 필요로 합니다.
그래서 지금은 AI 반도체나 클라우드 인프라 이야기할 때, 반드시 전력 문제를 함께 언급합니다. AI 모델을 돌리려면 안정적이고 저렴한 전기가 필수인 거죠. 실제로 마이크로소프트, 아마존, 구글 같은 빅테크 기업들도 데이터센터 부지를 고를 때 전력 수급을 최우선 조건으로 삼고 있습니다. 예를 들어 수력발전이 가능한 지역이나, 신재생 에너지 인프라가 잘 구축된 지역을 적극적으로 찾고 있습니다
또 하나 중요한 점은, 전력 비용이 AI 서비스의 운영비에서 매우 큰 비중을 차지한다는 겁니다. 전력 가격이 조금만 올라가도 AI 서비스 전체의 채산성이 흔들릴 수 있습니다. 그래서 에너지 효율이 높은 AI 칩을 개발하거나, 데이터센터를 저전력 설계로 리디자인하려는 노력도 계속되고 있습니다.
전력 문제는 환경 이슈와도 연결이 됩니다. 초거대 AI 모델을 돌리기 위해 막대한 전력을 쓰게 되면, 탄소 배출량도 함께 늘어납니다. 이에 따라 기업들은 AI 탄소 중립 목표를 세우거나, 친환경 데이터센터 구축을 강화하고 있습니다.
chapter 2. AI 산업의 전방산업
AI 후방산업이 보이지 않는 곳에서 인공지능 기술을 가능하게 만드는 기반을 다져왔다면, 전방산업은 그 기술들이 실제 가치로 전환되는 현장입니다. 후방산업에서 개발된 데이터, 컴퓨팅 인프라, AI 반도체, 알고리즘, 그리고 막대한 전력을 바탕으로 탄생한 AI 기술이 이제 제조업 공정이나 서비스업 현장으로 넘어와 효율 개선, 비용 절감, 새로운 부가가치 창출로 이어지는 단계인 것이죠.
AI에 대한 관심은 단순한 기대를 넘어, 산업 현장에서 빠르게 현실화되고 있습니다. 2024년 기준으로 전 세계 기업의 약 78%가 어떤 형태로든 AI를 활용하고 있다고 보고되었는데요, 이는 2023년 55%였던 것과 비교해도 상당히 빠른 속도의 확산입니다. 이제 AI는 일부 선도 기업들의 실험적인 파일럿 프로젝트에 머무르는 것이 아니라, 다양한 업종에서 일상적인 업무 도구로 자리 잡아가고 있습니다.
이제부터는 제조업과 서비스업을 중심으로, 전방산업에서 나타나고 있는 주요 동향과 실제 사례, 그리고 기업들이 AI를 현장에 도입할 때 고려해야 할 요소들을 살펴보겠습니다. 전방산업을 제대로 이해하면, AI 기술을 어떻게 현실 속에서 '비즈니스 성과'로 연결할 수 있을지 감을 잡을 수 있을 것입니다.
제조업의 AI 활용
제조업 분야에서는 AI를 활용해 생산성 향상과 품질 관리 혁신을 이루는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 예를 들어, 공장 설비에 센서를 부착하고 실시간으로 데이터를 수집한 뒤, 이를 AI로 분석해 예지보전(Predictive Maintenance)을 시행하는 사례가 확산되고 있습니다. 기계가 고장 나기 전에 미리 이상 징후를 포착해 조치를 취함으로써, 갑작스러운 다운타임을 예방하고 유지보수 비용을 줄일 수 있는 것이죠.
글로벌 제조기업 GE는 발전설비와 항공엔진에 AI 기반 예지보전 시스템을 도입해, 예상치 못한 가동 중단을 크게 줄이고, 유지보수 비용을 절감한 대표적인 사례로 꼽힙니다. 또 다른 예를 들면, 컴퓨터 비전 기술을 활용한 검사 AI가 있습니다. 생산 라인에서 카메라와 딥러닝을 이용해 제품 표면의 결함을 자동으로 탐지하는 시스템인데요, 국내외 자동차 조립 공장에서는 이 기술을 통해 차량 도장면의 미세한 흠집이나 용접 불량을 빠르게 잡아내고 있습니다. 덕분에 불량률이 감소하고, 재작업에 드는 비용 역시 크게 절감되고 있습니다.
제조업의 AI 도입은 생산 공정의 유연성을 높이는 데에도 기여하고 있습니다. 다품종 소량생산처럼 빠르게 변하는 수요에도 민첩하게 대응할 수 있게 되고, 인공지능 로봇이나 협동로봇(코봇, Cobot)과 결합하여 인간과 기계가 함께 작업하는 새로운 협업 생산 방식도 확산되고 있습니다.
다만, 제조 현장에 AI를 적용할 때는 반드시 몇 가지 중요한 전방 고려사항을 챙겨야 합니다. 기존 제조실행시스템(MES) 등과 AI 시스템을 어떻게 통합할지, 현장 인력이 AI를 얼마나 수용할 준비가 되어 있는지, 그리고 무엇보다 AI 시스템의 안전성과 신뢰성을 충분히 검증해야 합니다. AI의 예측이 빗나가면 생산 차질은 물론, 심각한 안전사고로 이어질 수도 있기 때문입니다. 따라서 제조업 전방산업에서는 기술 신뢰성 확보와 철저한 현장 검증이 필수 과제가 되고 있습니다.
서비스업의 AI 활용
서비스 산업에서도 AI는 혁신의 동력으로 작용하고 있습니다. 소매유통, 금융, 물류, 의료, 교육 등 다양한 서비스 분야에서 고객 경험을 개선하고, 운영 효율을 높이기 위해 AI를 적극적으로 활용하고 있는 모습입니다.
예를 들어 유통 업계에서는 AI 기반 수요 예측을 통해 재고를 최적화하고, 지역별 고객 취향에 맞게 매장 진열을 조정하고 있습니다. 월마트(Walmart)는 매일 쏟아지는 판매 데이터를 AI로 분석하여, 상품 재고를 자동으로 보충하고 배송 경로를 최적화하는 데 활용하고 있는데요, 이를 통해 재고 부족과 과잉 문제를 동시에 줄이려는 노력을 하고 있습니다. 전자상거래 분야에서도 AI 추천 시스템과 개인화 마케팅을 통해 고객 개개인에게 맞는 상품을 제안함으로써 구매 전환율을 높이고 있습니다.
금융 서비스 분야에서도 AI는 빠르게 자리 잡고 있습니다. 이제 AI 챗봇과 가상 비서는 1차 고객 응대를 담당하거나 맞춤형 금융 조언을 제공하는 역할을 하고 있습니다. 실제로 뱅크오브아메리카(Bank of America)의 AI 챗봇 에리카(Erica)는 2023년 말 기준으로 활성 사용자 1,850만 명을 돌파했다고 합니다. 에리카는 축적된 방대한 질의응답 데이터를 바탕으로 금융 상품 추천은 물론 간단한 거래 실행까지 지원하고 있으며, 하루 평균 200만 회 이상 고객과 상호작용하고 있다고 합니다.
물류 산업에서도 AI는 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 글로벌 배송기업 DHL은 AI를 활용해 소요시간과 비용을 최소화하는 최적 경로를 실시간으로 계산하고 있으며, 아마존은 물류창고에 AI 로봇을 도입해 주문 처리 속도를 높이고 있습니다.
의료 서비스 분야 역시 예외가 아닙니다. 환자 데이터를 AI로 분석해 진단을 보조하거나, 환자 맞춤형 치료계획을 수립하는 시도가 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 영상분석을 통해 질병을 조기에 진단하는 사례가 점점 늘어나고 있습니다.
이처럼 서비스업에서의 AI 활용은 고객의 니즈에 실시간으로 대응하고, 개별화된 맞춤형 서비스를 제공하는 방향으로 진화하고 있습니다. 동시에 내부적으로는 업무 자동화와 의사결정 지원을 통해 운영 효율을 높이고 있습니다.
하지만 서비스 분야에 AI를 도입할 때도 몇 가지 유의할 점이 있습니다. 무엇보다 고객 개인정보와 직결되는 경우가 많기 때문에, 데이터 프라이버시와 보안을 철저히 관리해야 합니다. 또 고객-facing 서비스, 즉 고객과 직접 맞닿는 부분에서는 AI 응대에 대한 고객 만족도를 지속적으로 모니터링하고, 필요한 경우 사람이 개입할 수 있는 하이브리드 운영 체계를 마련하는 것이 중요합니다.
규제 측면에서도 주의가 필요합니다. 특히 금융이나 의료처럼 법적 규제가 엄격한 분야에서는, AI가 내린 결정에 대해 투명성과 설명 가능성이 요구됩니다. 단순히 기술을 적용하는 것을 넘어, 각 산업 특유의 제약 조건에 맞춘 정교한 설계가 필수적입니다.
AI로 인한 비즈니스 모델 변화
인공지능(AI)은 비즈니스모델을 변화시킵니다. 예를 들어, 어드밴텍(Advantech)과 같은 글로벌 제조 솔루션 기업은 기존 레거시 생산 장비에 AI 기반 자동 검사 기능을 추가하는 업그레이드 키트를 제공하고 있습니다. 이 방식은 생산 라인을 중단하지 않고도 기존 시스템에 AI 기능을 통합할 수 있어, 장비의 효율성과 품질 검사 정확도를 높여주고 있습니다. 고객은 필요에 따라 추가적인 하드웨어와 소프트웨어를 장착해 AI 성능을 확장할 수 있습니다.
B2B 분야에서는 기존의 산업 장비 유통망이나 SI(System Integrator)를 통한 간접 판매 경로가 여전히 효과적일 수 있습니다. 반면 소프트웨어형 서비스, 즉 SaaS(Software as a Service) 모델은 온라인 플랫폼을 통한 직접 판매가 일반적인 형태로 자리 잡고 있습니다. 실제로 Kosmo, PackageX, Rippey AI 등 물류 SaaS 스타트업들은 AI 기반 경로 최적화, 실시간 추적, 자동화된 주문·재고 관리 등 서비스를 클라우드 SaaS 형태로 제공하며, 고객사는 별도의 영업망이나 설치 없이 웹에서 직접 가입해 사용할 수 있도록 해주고 있습니다.
최종 소비자 대상의 AI 제품, 예를 들어 AI 비서 기능이 탑재된 가전제품 같은 경우에는 기존 가전 유통 채널을 활용하는 것이 일반적입니다. 다만 여기서 중요한 점은, 소비자가 AI 기능의 가치를 쉽게 이해할 수 있도록 명확한 마케팅 메시지를 전달해야 한다는 것입니다. 기술적 우수성만 강조해서는 소비자 설득이 어렵고, AI가 일상에서 어떤 구체적인 편익을 주는지를 직관적으로 보여줘야 합니다.
또한 기업들은 단순히 판매 경로만 고민할 것이 아니라, AI 도입을 통해 자사 비즈니스 모델이 어떻게 진화할 수 있을지도 함께 고민해야 합니다. 예를 들어 자동차 업계에서는 자율주행 AI 기술을 도입하면서 단순한 차량 판매를 넘어 모빌리티 서비스로 사업 영역을 확장하는 시도가 활발히 진행되고 있습니다. 콘텐츠 업계 역시 AI 생성 기술을 활용해 개인 맞춤형 콘텐츠 구독 모델을 새롭게 개발하고 있습니다.
무엇을 고민할 것인가?
인공지능(AI)은 단순히 제품이나 서비스를 한 단계 업그레이드하는 수준을 넘어, 비즈니스모델 자체를 근본적으로 변화시킬 것입니다. 이제는 "무엇을 팔 것인가?"를 고민하는 것만으로는 충분하지 않습니다. "어떻게 가치를 제공할 것인가?", "누구에게 가치를 전달할 것인가?", "어떤 방식으로 수익을 만들어낼 것인가?"까지, 비즈니스모델을 처음부터 다시 설계해야 하는 시대가 온 것입니다.
가장 먼저 눈에 띄는 변화는 제품 중심에서 서비스 중심으로 비즈니스모델이 이동하고 있다는 점입니다. 앞서 살펴본 어드밴텍(Advantech) 사례처럼, 기존 제조장비에 AI 업그레이드 키트를 추가 제공하는 방식이 대표적입니다. 한 번 제품을 판매하고 끝내는 것이 아니라, 지속적으로 AI 기능을 추가하거나 업그레이드하는 형태로 플랫폼을 만들어 가는 겁니다. 고객 역시 이제는 단발성 구매가 아니라, 필요한 기능을 그때그때 추가하거나 구독하는 방식으로 기업과 장기적인 관계를 이어가게 됩니다.
또 하나 중요한 변화는 고객 접점을 직접 통제하는 모델의 확산입니다. 과거에는 산업 장비나 소프트웨어를 B2B 영업망이나 유통사를 통해 간접적으로 판매하는 경우가 많았다면, 지금은 SaaS(Software as a Service)처럼 온라인 플랫폼을 통해 고객이 직접 구매하고 사용하는 구조가 빠르게 확산되고 있습니다. 이제는 영업사원이 찾아가지 않아도, 고객이 웹사이트나 앱에 접속해 서비스를 바로 선택하고 사용할 수 있는 시대가 된 것입니다.
AI는 또한 기존의 고정된 상품을 유동적이고 개인화된 서비스로 바꾸고 있습니다. 과거에는 모두가 똑같은 기능을 사용하는 소프트웨어를 일괄적으로 구매했지만, 이제는 AI가 고객 데이터를 실시간으로 학습하면서 각 고객에게 가장 적합한 기능과 서비스를 제공하는 방식으로 진화하고 있습니다. 이런 맞춤형 경험(Personalized Experience) 기반의 수익모델은, 동일한 제품이라도 고객마다 다른 가치를 제공하고, 추가 매출 기회를 자연스럽게 만들어냅니다.
여기에 더해, AI 자체가 수익원이 되는 구조도 새롭게 열리고 있습니다. 예를 들어 특정 산업군에 특화된 AI 모델을 개발한 후 이를 라이선스하거나, API 형태로 판매하는 방식입니다. 구글의 Vertex AI나 오픈AI의 API 판매 모델처럼, '제품'이 아니라 '지능(intelligence)' 자체를 판매하는 시대가 본격화되고 있습니다.
마지막으로, 이제 기업들은 AI를 활용해 비즈니스모델을 다각화해야 합니다. 기존에는 하나의 하드웨어나 솔루션에만 의존했다면, 지금은 컨설팅, 데이터 분석 서비스, 구독형 서비스 등 다양한 수익원을 동시에 운영하는 방식으로 리스크를 분산시키고 있습니다. 하나의 사업모델에만 기대는 시대는 끝났고, AI를 기반으로 다양한 형태의 가치 제공과 수익 창출을 병행하는 구조로 진화하고 있는 것입니다.
내용을 정리하면...
AI 산업은 단일 기업이나 특정 기술만으로 이루어지는 것이 아닙니다. 데이터, 컴퓨팅 인프라, AI 반도체, 클라우드 서비스, AI 알고리즘, 그리고 전력(전기) 같은 보이지 않는 기반들이 유기적으로 맞물려 작동하는 복합적인 구조를 가지고 있습니다. 이처럼 AI 기술의 발전을 뒷받침하는 기반을 우리는 '후방산업'이라고 부릅니다.
후방산업이 마련한 기술과 인프라는 '전방산업'을 통해 실제 시장에서 가치로 전환됩니다. 전방산업에서는 제조업과 서비스업을 중심으로 AI가 생산성 향상, 품질 관리 혁신, 고객 맞춤형 서비스 제공, 운영 효율화 등 다양한 방식으로 적용되며, 산업 전반의 변화를 이끌고 있습니다. 특히, 유통·판매 경로와 비즈니스모델에서도 중요한 변화가 일어나고 있습니다. 기존 제품 판매 중심 모델이 서비스와 구독 중심 모델로 이동하고, 온라인 플랫폼을 통한 직접 판매가 확산되고 있습니다.
AI는 단순히 기술 도입을 넘어, 기업의 비즈니스모델 자체를 근본적으로 재정의하고 있습니다. 제품을 서비스로 전환하고, 고객 경험을 개인화하며, AI 자체를 수익원으로 삼는 시대가 열렸습니다. 이에 따라 기업들은 AI를 활용해 다양한 수익 구조를 설계하고, 리스크를 분산시키는 다각화 전략을 고민해야 하는 상황입니다.
결국, AI 시대를 맞아 기업이 던져야 할 핵심 질문은 "어떤 기술을 쓸 것인가?"가 아니라, "AI를 통해 어떤 가치를 창출하고, 어떻게 비즈니스모델을 혁신할 것인가?"입니다. AI는 비즈니스의 보조 수단이 아니라, 비즈니스 자체를 다시 설계해야 할 강력한 동력으로 자리 잡고 있습니다.
