지난해 말 챗GPT의 등장은 AI(인공지능)산업에 큰 변화를 가져왔다. 챗GPT는 생성형 AI의 대표적인 예로 학습된 데이터에서 식별된 패턴을 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있다. 이러한 생성형 AI는 의료, 제조업, 금융서비스, 농업 등 다양한 분야에 활용될 가능성이 높으며 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있다. 과연 전 세계 생성형 AI산업은 어떻게 구성되고 있으며 우리나라의 AI산업은 어떤 방향으로 발전해야 할까.

전 세계 생성형 AI 산업지형도를 분석해 보면 크게 6가지 핵심부문 형태의 계층구조로 구성돼 있다. 첫째는 칩 제조업체다. 생성형 AI모델은 대규모 데이터를 처리해야 하기 때문에 엔비디아 그래픽카드와 같은 고성능 연산칩이 필수다. 둘째는 클라우드 서비스 공급업체다. 생성형 AI모델은 많은 양의 데이터를 저장하고 처리해야 하기 때문에 클라우드 서비스가 필요하다. 셋째는 운영체제로서의 파운데이션 AI모델이다. 생성형 AI모델은 다양한 응용프로그램에서 활용되기 때문에 챗GPT나 바드와 같은 파운데이션 모델이 필요하다. 넷째는 이러한 파운데이션 모델 위에 구축된 앱스토어다. 생성형 AI모델은 다양한 응용프로그램을 개발하기 위해 활용될 수 있으며 이러한 응용프로그램을 유통할 수 있는 앱스토어가 필요할 것으로 예상된다. 다섯째는 기술파트너다. 생성형 AI모델을 개발하고 활용하기 위해서는 다양한 기술파트너의 협력이 필요하다. 마지막으로 앱 제작자다. 생성형 AI모델을 활용한 다양한 응용프로그램을 개발하는 앱 제작자가 필요하다.

이러한 계층구조에서는 오픈AI, 마이크로소프트, 구글 등과 같은 기존 시장 리더들이 주도권을 더욱 공고히 할 가능성이 크다. 시장 리더들은 막대한 자원과 데이터를 바탕으로 생성형 AI기술을 선도한다. 이러한 기업들은 컴퓨팅 능력과 데이터를 활용한 초대형 AI모델을 통해 새로운 애플리케이션을 개발함으로써 경쟁우위를 확보하고 있다.

기술도입이 빠른 우리나라는 생성형 AI의 중요성을 인식하고 기술 인프라, 정부지원, 디지털 사용자 기반을 활용해 빠르게 성장한다. 우리나라 주요 AI 기업으로는 삼성, 네이버, 카카오, SK텔레콤, KT 등이 있으며 이들은 의료, 제조, 금융, 가전 등 다양한 분야에 AI를 적용한다. 또한 스타트업들 역시 새로운 기술과 비즈니스모델 개발에 박차를 가하고 있다. 특히 우리나라 AI 기업들은 AI칩 개발에도 주력한다. 네이버는 AI칩 기업인 퓨리오사에이아이에 투자하고 삼성전자와 협력해 하이퍼클로바를 구동할 수 있는 칩을 개발한다.

그러나 국내 AI산업 환경에는 많은 어려움도 존재한다. 국내 AI기업들은 국제적인 AI 대기업들의 시장지배력에 고전한다. 또한 국내에는 고품질의 광범위한 데이터가 부족하다. 그리고 가장 심각한 문제는 숙련된 AI 인재부족 이슈다. 이러한 인재부족은 기업에 상당한 부담을 준다.

AI 시대의 유행어 중 '빅블러'(Big Blur)라는 말이 있다. 이는 산업간 경계가 모호해지는 현상을 의미하는데 AI 플랫폼의 계층형 구조에도 점점 경계가 모호해지는 현상이 관찰된다. 엔비디아는 클라우드 서비스를 제공하기 시작했고 오픈AI에서도 GPT스토어라는 이름으로 앱스토어 영역으로 확장 중이다. 각 계층에서 사용되는 데이터 역시 계층간 경계가 모호해진다. 이런 동적인 산업 상황에서 우리나라에서는 AI 운영체제 및 클라우드 서비스와 같은 측면을 통합해 AI 플랫폼의 기초 부문에 대한 기술 혁신적인 접근방안에 대한 연구가 절실한 상황이다. 스마트폰이 출현한 시절 배운 교훈을 바탕으로 생성형 AI 생태계 조성에 노력이 필요한 때인 것이다.