치킨게임 속 AI 산업에서 사업 기회는?
세계적인 AI 스타트업 OpenAI는 2024년에 모델 훈련과 데이터 확보에 30억 달러를 지출하고, 추론 비용만으로 마이크로소프트에 40억 달러를 지불할 것으로 예상된다. 인건비 등 부대 비용까지 고려하면 연간 비용은 80억 달러를 넘어설 것으로 보이지만, 매출은 40억 달러에 그쳐 순손실이 40억 달러 이상이다. AI 전쟁에 뒤늦게 참전한 테슬라의 일론 머스크는 인공지능 스타트업 xAI의 그록3 모델 개발을 위해 엔비디아의 H100 GPU 10만 개를 투입할 것이라 발표했다. H100은 개당 4만 달러로, 총 비용은 40억 달러에 육박한다. 메타는 LLM 모델 '라마'를 오픈소스로 공개하며 공격적인 AI 투자를 진행하고 있는데, 2024년 예상 AI 관련 지출은 무려 400억 달러에 달한다. 메타의 마크 저커버그는 차세대 모델 라마4 학습에 필요한 컴퓨팅 자원이 이전보다 10배는 될 것이라 언급했다.
빅테크 기업들은 초대형 AI 모델에 수조 원을 투자하고 있으며, 대형 모델 구축에도 최소 수천억 원이 들어간다. 이에 따라 전통적인 테크 기업들의 전략도 급변하고 있다. 예를 들어, 오라클은 AI 데이터센터 확장을 위해 향후 3년간 1300억 달러(약 170조 원)를 투자할 계획이다. 이들은 미국에 세계 최대 규모의 AI 데이터센터를 건설하고 있으며, 이를 통해 AI 관련 수요 증가에 대응하고 있다. 또한, 델은 ‘AI 팩토리’를 핵심 개념으로 도입하여, AI 기반 데이터센터를 혁신적으로 설계하고 있다. 델은 NVIDIA와의 협력을 통해 고객들에게 GPU 중심의 인프라, 네트워킹, 스토리지 등의 종합적인 AI 솔루션을 제공하고 있으며, 이를 통해 AI 중심의 데이터센터 시장에서 강력한 입지를 다지고 있다. 이와 함께, IBM은 하이브리드 클라우드 전략을 중심으로 AI 사업을 확장하고 있으며, 특히 금융, 통신 등 산업별로 최적화된 AI 솔루션을 제공하기 위한 투자를 강화하고 있다. 이처럼 전통적인 테크 기업들도 AI 혁신을 위한 대규모 투자를 단행하며, AI 기반 인프라와 솔루션 시장에서 새로운 기회를 창출하고 있다.
반면 국내 대표적 AI 투자 기업인 네이버도 2023년 약 2조 원을 R&D에 투자했지만, 이는 AI 외의 다른 기술 투자를 포함한 금액으로, 글로벌 빅테크와 비교하면 여전히 미미한 수준이다. 이제 글로벌 AI 모델 개발 경쟁에서 수조 원 이상의 투자 없이는 도전 자체가 어려워졌고, 순위권에 들지 못한 기업들은 지속적인 경쟁이 더욱 힘들어졌다.
그렇다면, 천문학적인 비용을 투입해 LLM을 개발한 기업들이 AI 산업의 승자가 될 것인가? 그렇지 않은 기업들, 특히 중소 규모의 로컬 기업들에게는 기회가 없을 것인가?
AI 산업의 진정한 승자는 누구인가?
IT 산업은 인프라에서 시작된다. 강력한 시스템이 뒷받침되어야 안정적인 서비스가 가능하듯, AI 역시 데이터센터와 같은 강력한 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 하지만, AI 산업은 이같은 천문학적인 비용을 투자한 LLM 개발과 인프라로만 구성되는 것은 아니다. 마치 모바일 산업이 스마트폰 제조뿐만 아니라 앱스토어, 클라우드, 다양한 앱들로 구성된 생태계를 포함하듯, AI 산업 역시 다양한 사업 기회가 존재한다. 스마트폰 시장의 승자가 제조사가 아닌 안드로이드 운영체제, 구글 검색, 유튜브, 지메일을 운영하는 구글, 그리고 페이스북, 틱톡, 넷플릭스 같은 서비스 기업들이었던 것처럼, AI 산업에서도 다양한 분야에서 승자가 나올 수 있다.
즉, 거대 인프라와 LLM을 기반으로 다양한 영역에서 AI 솔루션과 AI 서비스가 새로운 비즈니스 기회가 창출될 것이다. 다시 말해, 다양한 산업 영역에서 AI는 비즈니스 문제를 해결하고 혁신을 주도하는 솔루션이 될 수 있다. AI 기반의 솔루션과 서비스는 스마트폰의 검색, 메신저, 소셜 미디어, OTT가 그랬던 것처럼 새로운 비즈니스 기회를 제공하며 성장할 것이다. 이런 영역 모두에서 AI 시대의 승자가 탄생될 수 있다.
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