토종 AI 기업들, 희비가 엇갈린 실적 발표

1.서론

최근 국내 AI 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 하지만 그 이면에는 치열한 경쟁과 함께, 생존을 위해 각 기업이 얼마나 효율적으로 수익화 모델을 구축했는지가 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 이는 ‘물이 빠지면 누가 발가벗고 수영하는지 알 수 있다’는 격언처럼, 시장 환경이 어려워질수록 더 명확하게 드러납니다. 글로벌 기술 트렌드가 AI의 역할을 강조하고 있지만, 국내 AI 기업들 사이에서도 희비가 엇갈리는 상황입니다.

 

AI 수익화에 성공한 기업과 그렇지 못한 기업 간의 차이는 점점 커지고 있습니다. 특히, LLM(대규모 언어 모델) 기반의 서비스를 제공하는 솔트룩스와 코난테크놀로지와 같은 회사들은 선전하고 있는 반면, AI 비전 분야의 알체라나 데이터 가공을 전문으로 하는 크라우드웍스는 실적 부진에 시달리고 있습니다. 이런 차이는 단순히 기술력의 문제가 아니라, 얼마나 공공 및 대기업 위주의 고객사를 확보하고 부가적인 비즈니스 모델을 확장했는지에 따라 갈린다고 볼 수 있습니다.

 

 

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2.본론

2.1.너무 빠른 변화의 속도, 대응하는 민첩성의 부재

국내 많은 AI 기업들은 기술 개발에 주력했지만, 수익화 전략이 급변하는 시장 상황에 맞지 않는 경우들이 나타났습니다. 초기에는 투자 유치와 기술력 증명이 주요 과제였으나, 시장 성숙도와 경쟁 심화에 따라 이러한 접근법이 한계를 드러내기 시작한 것이죠. 특히나 최근 몇년간의 기술적 진보는 누구도 예상치 못했던 것들의 연속이었다고 해도 과언이 아닐 것 같습니다. 그만큼 전략 수립과 이후 발생한 상황에 대한 대응이 어려웠다는 것이죠. 그도 그럴 것이 돌이켜보면 ChatGPT가 등장한 것이 아직 채 2년이 되지 않았다면 믿겨지시나요? 그 사건은 이후 엄청나게 많은 변화를 겪었고 이로 인해 산업계 뿐만 아니라 사회 전반에도 영향을 끼쳤는데 말입니다. 

 

 

2.2.보유 핵심역량의 확장이 성공을 이끈다

 

성공적인 AI 기업들은 공공과 대기업 중심의 고객 기반을 확보하며, 핵심 기술과 연계된 부가적 비즈니스 모델을 지속적으로 확장해왔습니다. LLM 기반의 솔루션은 언어 처리와 데이터 분석에서 새로운 가치를 창출하며 다양한 산업에 응용되고 있습니다.

 

솔트룩스는 대규모 언어 모델을 활용하여 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며, 코난테크놀로지는 AI 기술을 콘텐츠 추천 및 검색 최적화에 활용하여 경쟁력을 높이고 있습니다. 이들은 기술력을 바탕으로 초기 고객을 유치한 후, 이를 바탕으로 장기 계약을 체결하며 안정적인 수익원을 확보하고 있습니다.

 

2.3.시장을 주도하는 기술

LLM 기반 기술은 자연어 처리, 챗봇, 문서 자동화와 같은 서비스에 활용되며, 특정 도메인에 특화된 데이터 학습으로 시장 적응력을 높입니다. 솔트룩스의 경우, LLM을 공공 데이터 분석 및 금융 권장 시스템에 적용하여 대형 계약을 성사시켰습니다.

 

반면, 알체라는 뛰어난 AI 비전 기술로 얼굴 인식과 감시 시스템을 제공하고 있지만 , 시장에서의 확장성 부족으로 인해 주요 고객사의 증가에 어려움을 겪고 있습니다. 크라우드웍스는 데이터 레이블링 시장의 성장 둔화와 고객사 다각화 실패로 어려움을 겪고 있습니다. 그 결과 현재 LLM 중심으로 사업 재편을 진행하고 있다고 하죠.

2.4. 유사 적용 사례

글로벌로는 오픈AI와 구글의 LLM 기술 적용 사례가 대표적입니다. 오픈AI는 GPT 모델을 바탕으로 클라우드 서비스와 협업 도구를 확장하며 수익원을 다변화했습니다. 이 기술을 기반으로 다양한 스타트업에서 다양한 산업 도메인의 솔루션, 서비스를 만들어 출시하고 있죠. 코어 기술 자체를 개발해야 하는 어려움 대신 도메인에 특화된 자신들만의 서비스에 승부를 거는 것이죠. 짧은 시간 내에 많은 사용자층을 확보하기 위해 많은 마케팅 및 홍보 비용을 쏟는 배팅도 마다하지 않으면서 말입니다. 

 

2.5. 제약사항

 

LLM 기술은 데이터와 컴퓨팅 자원에 대한 막대한 투자 비용이 필요하며, 기술 특성상 특정 산업에 국한될 위험도 있습니다. 또한, 시장 포화와 경쟁 심화로 인해 중소 AI 기업이 자금 확보와 고객사 다변화에 어려움을 겪을 수도 있습니다. 어찌보면 방향을 잘 잡아 초기에 투자를 많이 한 몇몇 기업만 살아 남아 이후 시장을 독식하는 구조가 될 수도 있을 것 같습니다. 그 기업들은 또 다시 글로벌 빅테크와 경쟁을 해야 하는 상황이 될 것이구요. 흠... 비즈니스의 세계는 역시 쉬운게 없는 것 같습니다. 

 

3. 결론

토종 AI 기업들의 생존 여부는 수익화 전략과 고객사 확보의 성패에 달려 있습니다. LLM 기반 서비스는 뛰어난 확장성을 바탕으로 새로운 비즈니스 기회를 제공하고 있지만, 이를 최대한 활용하려면 기존 고객 기반을 공고히 하고 지속적인 혁신이 필수적입니다.

기업들은 기술력에만 의존하지 않고, 고객 맞춤형 서비스와 장기적인 파트너십을 통해 지속 가능한 성장을 도모해야 합니다. 이를 통해 국내 AI 시장에서도 글로벌 경쟁력을 갖춘 선도 기업이 탄생할 수 있을 것입니다.

 

4. 참고자료

• "AI 스타트업 매출 성장, 이전 소프트웨어 기업 보다 3배 빨라” (AI타임스, 2024.9)
• 실험 마친 네이버, 모든 서비스에 AI 탑재…수익화 본격 시동 (서울경제, 2024.11)

 

5. Q&A

 

Q: 왜 일부 AI 기업들은 실적 부진을 겪고 있나요?
수익화 모델 부재와 고객사 다변화 실패가 주요 원인입니다.

 

Q: LLM 기반 기술의 주요 장점은 무엇인가요?
자연어 처리와 데이터 분석에서 뛰어난 성능을 발휘하며 다양한 산업에 응용 가능합니다.

 

Q: 국내 AI 시장에서의 성공 전략은 무엇인가요?
공공 및 대기업 고객 확보와 부가 비즈니스 모델 확장이 핵심입니다.