글로벌 AI 투자 전쟁, 국내 기업이 나아갈 방향은?

 

 

요즘 IT 업계 이야기를 보면 "쩐의 전쟁"이라는 표현이 정말 실감납니다. 2022년 챗GPT의 등장 이후 AI 기술에 대한 관심은 하늘을 찌르고, 이에 발맞춰 글로벌 빅테크들은 막대한 자금을 투자하며 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 한국도 이에 뒤처지지 않으려 노력 중이지만, 여전히 갈 길이 멀다는 평가가 많습니다. 오늘은 이에 관한 내용을 함께 살펴보고, 국내 기업들이 AI 시장에서 경쟁력을 갖기 위해 어떤 방향으로 나아가야 할지 이야기해 보려고 합니다.

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글로벌 빅테크의 AI 투자 현황

아래 기사에 따르면, MS, 구글, 아마존, 메타, 애플, 엔비디아 등 글로벌 빅테크 6곳의 AI R&D(연구개발) 투자 규모는 매년 엄청난 속도로 증가하고 있습니다. 2023년 기준으로 이들 기업의 R&D 투자 총액은 약 342조 원에 달한다고 하니, 그야말로 상상을 초월하는 금액입니다.

 

 

'쩐의 전쟁' 중인 AI R&D…국내 기업 승산 있을까

 

 

주요 기업별 투자 동향

• 아마존 : R&D 연간 투자규모 약 84조 원, 생성형 AI 기업 '앤트로픽'에 약 5조 7,000억 원 투자, 물류 자동화와 클라우드 AI 서비스에 집중
• 구글 : R&D 연간 투자규모 약 48조 원, AI 전문 벤처캐피탈 출범, 앤트로픽에 약 3조 원 투자, 데이터 분석, 자율 시스템, 검색 및 광고 기술 강화
• MS(마이크로소프트) : R&D 연간 투자규모 약 35조 원, 오픈AI에 약 14조 원 투자, 클라우드 AI 서비스 및 헬스케어 AI 사업 확대
• 엔비디아 : AI 하드웨어 및 모델 최적화 기업에 약 1.4조원에 인수, AI 연산 효율화 기술에서 독보적 위치 차지, AI H/W, S/W 생태계 공고히 하기 위한 작업 진행 
• 메타 : R&D 연간 투자규모 약 37조 원, 소셜 미디어 및 메타버스용 AI 기술 집중, AI 기반 데이터센터 구축에 약 57조 원 투자 예정
• 애플 : B2C 서비스 AI와 기기 인터페이스용 AI 개발에 주력, 기업 인수합병(M&A) 중심으로 AI 사업 강화.

이처럼 글로벌 기업들은 생성형 AI뿐만 아니라 클라우드, 헬스케어, 물류 자동화 등 다양한 분야로 AI 기술을 확장하며 시장을 선점하려 하고 있습니다.

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국내 기업의 현실과 도전 과제

반면, 한국 기업들의 투자 규모와 기술력은 아직 미비한 상태입니다. 네이버와 카카오는 매출 대비 투자 비중은 높지만(각각 20%, 16%) 절대적인 투자 금액에서 글로벌 빅테크와 비교가 어렵습니다. LG, KT, SKT 같은 기업들도 다양한 시도를 하고 있지만 생성형, LLM 등으로 대표되는 분야의 R&D 측면을 보면 아무래도 학습할 데이터를 많이 보유한 이 두 군데 정도를 들 수 있을 것 같습니다. 

• 네이버: R&D 투자 약 2조 원
• 카카오: R&D 투자 약 1.2조 원

한국형 AI의 전략

• 네이버 : 검색 결과 요약 서비스 'AI 브리핑' 개발, AI 추천 기능을 네이버 플러스 스토어에 도입, 중동 시장에서 디지털 트윈 사업 확대
• 카카오 : 초개인화 대화형 AI 앱 '카나나' 출시, 카카오톡에 맞춤법 교정 및 번역 기능 제공

 

네이버와 카카오는 글로벌 기업과 정면으로 경쟁하기보다는, 한국어 강점을 살린 실용적인 AI 서비스 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 이처럼 국내 기업들은 제한된 자원으로 자신만의 차별화된 기술과 서비스 모델을 만들어내는 데 주력하고 있습니다. 

 

최근 글로벌 기업들의 AI 모델, 서비스는 한국어 지원 능력도 빠른 속도로 향상되고 있습니다. 게다가 국내 사용자들 가운데 국내에 한정된 정보 외에 해외 정보도 함께 활용하고자 하는 경우들이 늘고 있죠. 그러다보니 국내 업체들이 택한 전략적 방향성이 반드시 성공한다는 보장을 할 수는 없는 상황입니다. 하지만, 어찌보면 현실적으로는 선택의 여지가 별로 없기 때문에 이들 기업들의 노력들은 그 가치를 인정해 줘야 할 것 같습니다. 

 

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국내 기업이 나아가야 할 방향

 

1. 강점을 살린 니치 마켓 공략

국내 IT 기업들은 글로벌 기업과의 기술력 및 자본 격차를 감안해 "잘할 수 있는 분야"를 적극적으로 개발해야 합니다. 예를 들어, 네이버가 중동에서 디지털 트윈 사업을 성공적으로 진행한 것처럼, 특정 언어권이나 지역 특화 서비스를 제공하는 것이 하나의 방법이 될 수 있습니다. 그리고, AI 기술을 로봇 기술과 접목하려는 전략도 추진력있게 진행해야 할 것 같습니다. 국내에서는 네이버가 이런 쪽으로 많이 접근하고 있다고 생각됩니다. 

2. 인프라와 인재 양성

AI 기술은 방대한 데이터를 다루기 위한 고성능 인프라와 인재가 필수입니다. 지난 번 다른 글에서 AI 인프라로서의 GPU 보유 수량 비교를 언급한 바 있는데, 글로벌 빅테크들은 한 기업이 십여만개를 보유하고 있는 반면 국내 최고의 AI인프라를 보유했다는 광주 국가AI데이터센터의 경우, H100 GPU 880개 수준이라는 것은 정말 시사하는 바가 큽니다. AI 개발이 규모의 싸움으로 가고 있기 때문이죠.

 

그렇기 때문에 정부와 민간의 협업이 중요합니다. 그러기 위해서 정부는 안정적인 투자 환경을 조성하고, 대학 및 연구기관과 연계해 AI 인재를 양성해야 하고, AI 인프라는 기업 별로 나눠서 구축하는 것보다는 공동 투자를 통해 규모를 확장할 수 있는 특단의 방안을 마련해야 할 것으로 생각됩니다. 

3. B2B 시장 확대

B2C 서비스와 달리, B2B 시장은 더 큰 수익성과 안정성을 제공합니다. 국내 시장이 글로벌 시장 대비해도 규모가 워낙 작기 때문에투자 대비 수익을 낼 수 있으려면 국내에서는 기업, 공공 간의 협업 생태계 확보가 필요하겠고, 글로벌 시장 측면에서는 국내 기업들이 클라우드 AI, 물류 자동화, 헬스케어 AI 등의 분야에서 경쟁력을 확보하면서 입지를 넓혀 나가는 것이 필요하지 않을까 싶네요.

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결론: 한국형 AI의 가능성

결론적으로, 한국 기업들은 글로벌 빅테크와의 정면 승부 대신 강점과 차별화를 기반으로 한 전략적 접근을 통해 AI 시장에서 살아남아야 합니다. 기술력과 자본에서 뒤처질지라도, 창의적인 서비스와 유연한 전략으로 충분히 경쟁력을 확보하려고 노력해야 한다는거죠. 앞의 자본,기술력 부분은 현실적인 문제이고 후자는 이에 대한 어쩔 수 없이 택해야 하는 방안인 셈입니다. '어쩔 수 없이'라는 문구가 참 안타깝게 여겨집니다.

 

어쩌면... 우리나라처럼 AI기술 순위가 상위권에서 괴물같은 나라들과 경쟁해야 하는 상황이 아닌 수많은 나라들과 비슷한 처지라면 어땠을까 하는 생각도 해 봤습니다. 마음 편하게 최고의 서비스들을 사용하는데 집중했겠죠. 그걸 응용한 서비스를 개발하거나 말이죠. 기술 종속은 피할 수 없고 점차 기술 경쟁력 측면에서도 격차가 벌어지겠지만 한편으론 마음은 편했을 것 같습니다. 매트릭스 영화 속의 사이퍼와 같은 심정으로 말입니다. -_-;

 

앞으로 AI 시장은 더욱 치열해질 것입니다. 하지만, "작지만 강한" 한국형 AI가 글로벌 무대에서 빛을 발할 날을 기대하며, 모두가 지속적으로 응원과 관심을 기울였으면 합니다.