기업의 AI 포지셔닝
AI라는 거대한 파도 속에서 모든 기업은 중요한 질문에 직면합니다. "AI를 직접 만들 것인가, 아니면 잘 가져다 쓸 것인가?" 이 질문에 대한 답이 바로 기업의 AI 포지셔닝을 결정합니다.
AI 분야에서 기업의 역할은 크게 '프로바이더'와 '컨슈머' 두 가지로 나뉩니다.
1. AI 프로바이더(Provider)
프로바이더는 AI 기술과 인프라를 개발하고 제공하는 역할을 맡습니다. 주로 AI 모델, 플랫폼, API, 또는 클라우드 기반 서비스를 통해 다른 기업이나 개발자들이 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다. 프로바이더는 AI 생태계의 핵심 기술을 구축하는 데 초점을 맞추며, 이는 막대한 자본과 기술적 전문성을 요구합니다.
프로바이더는 AI 모델을 구축하는 방식에 따라 두 가지로 나뉩니다.
1) 프롬 스크래치(From Scratch) 프로바이더
기업이 자체적으로 AI 모델을 처음부터 끝까지 개발하는 방식입니다. 이 접근법은 대규모 데이터, 컴퓨팅 자원, 그리고 고도의 연구개발 역량을 필요로 합니다.
장점
독창적이고 차별화된 모델을 개발할 수 있음.
기술적 소유권과 데이터 통제권 확보.
시장에서 리더십을 확보할 가능성.
단점
초기 투자 비용이 매우 높음(수조 원 단위의 자본 필요).
개발 기간이 길고, 성공 가능성이 불확실.
대표 사례
OpenAI
Google
2) 오픈소스 기반 프로바이더
오픈소스 AI 모델(예: LLaMA, Stable Diffusion 등)을 활용하여 커스터마이징하거나 최적화하는 방식입니다.
장점
개발 비용과 시간이 절감됨.
오픈소스 커뮤니티의 지원과 생태계를 활용 가능.
단점
오픈소스 라이선스와 관련된 법적/상업적 제약.
대표 사례
자원과 기술력을 갖춘 기업에서 특정 비즈니스 영역에서 AI를 활용하여 효율성을 높이거나 새로운 서비스를 출시하는 경우
2. AI 컨슈머 (Consumer)
컨슈머는 프로바이더가 제공하는 AI 기술(예: API, 클라우드 서비스)을 활용하여 자사의 제품, 서비스, 또는 운영을 개선하는 데 초점을 맞춥니다. 이들은 AI 기술을 직접 개발하기보다는, 이를 비즈니스에 통합하여 가치를 창출하는 데 주력합니다.
컨슈머의 전략
OpenAI, Google Cloud, AWS, Microsoft Azure 등에서 제공하는 AI API를 활용하여 AI 기능을 자사 서비스에 통합.
장점
막대한 인프라 투자나 고가의 전문 인력 채용 없이도 최신 AI 기술을 즉시 활용
제품 출시 기간(Time-to-Market)을 단축할 수 있음
단점
초기 구축 비용은 낮지만, 서비스 사용량이 증가함에 따라 API 호출 비용(토큰 당 비용 등)이 기하급수적으로 증가
서비스의 핵심 기능이 외부 플랫폼에 의존하게 되어, 제공업체가 갑자기 가격 정책을 인상하거나, 서비스를 중단하거나, 성능 저하가 발생할 경우 비즈니스의 치명적인 타격 위험
우리 비즈니스에 꼭 맞는 성능을 구현하기 위한 파인튜닝(Fine-tuning)이나 모델 개선에 제약이 많아, 서비스 품질의 한계 존재
대표 사례
Wrtn
자체 AI 개발 자원 및 역량이 부족한 기업들에서 주로 API를 활용
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