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Chat GPT에는 어떤 투자의 기회가 숨어 있을까?

그로우앤베터2023.03.07

최근 많은 분들께 큰 호응을 얻은 Generative AI 관련 글이 있습니다. 바로, 허진호 대표가 운영하는 뉴스레터 "Two Cents"에서 공유한 <Generative AI 투자 Thesis>인데요. 역시나 허진호 대표답게 상세한 분석과 적절한 사례 도출로 많은 분들께 많은 인사이트를 주었죠.

(언제나 그렇듯! ㅎㅎ) 허진호 대표께서 작성하시는 포스팅이 워낙 상세하고 전문적이기 때문에, 한 번에 소화해서 읽기 어려워하시는 분들을 위해 원문을 읽기 쉽게 요약해보려고 합니다. 개인적으로 허진호 대표의 이번 글도 읽으며 정말 많은 공부가 됐는데요. 더욱 자세한 내용을 살펴보고 싶으신 분들은 허진호 대표의 글을 꼭 한 번 읽어 주시기 바랍니다.


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목차

1-a. 신기술이 시장을 바꾸는 3단계 과정

1-b. Generative AI는 어떻게 시장을 변화시킬까?


2. 향후 5년 간 Generative AI는 어떤 투자의 기회가 있을까?

2-a. Foundation Model 인프라

2-b. ai 서비스

2-c. 2세대 모델


3. 결론


1-a. 신기술이 시장을 바꾸는 3단계 과정

1990년 대에는 새로운 기술이 어떻게 시장을 바꿔놨을까?


[STAGE 1] 기존 산업에 새로운 기술 적용

18세기 산업혁명 이후로 여러 차례 일어났던 현상이 있다. 바로, 세상의 판도를 뒤엎는 기술이 등장하여, 새로운 룰로 제품을 만드는 리셋의 순간(Reset Moment)이 일어나는 것! 1990년 대 이후로 일어났던 리셋의 순간에는 PC와 인터넷, 그리고 AI가 그 중심에 있다. 

새로운 기술이 등장하면 첫 단계로 일어나는 현상이 바로 기존 산업에 새로운 기술을 적용하는 것이다. 기존 매체인 '신문'을 그대로 '인터넷' 공간으로 옮기려는 시도라던지, '인쇄' 광고를 '디스플레이' 광고로 옮기려는 시도가 바로 그것이다.

[STAGE 2] 새로운 기술에 맞는 새로운 사업 모델의 등장 ('2세대 모델')

완전히 시장의 판도를 바꾸어 버리는 리셋의 순간이 진정한 잠재력을 발휘하기 위해서는 새로운 '비즈니스 모델'이 만들어져야 한다. 예를 들어, '인터넷'이라는 혁신적인 기술이 탄생한 후, '키워드 광고'와 '디지털 아이템 판매'라는 사업 모델이 세상에 나오게 되었다. 즉, '2세대 모델'이 탄생하게 되는 것.

'키워드 광고 모델'과 '디지털 아이템 모델'의 등장으로 (게임을 포함한) 온라인 서비스와 검색 분야에 새로운 사업 모델이 적용되기 시작했고, 수많은 서비스의 사업 구조를 받쳐주는 계기가 되었다.

[STAGE 3] '2세대 모델' 기반의 새로운 산업 구조 구축

'2세대 모델'의 등장으로 새로운 경제 구조가 만들어지면, 이제는 이전 구조에서는 볼 수 없었던 제품과 서비스, 사업 모델, 경제 구조가 계속해서 생겨나게 된다. 1990년 대 후반, '인터넷'이라는 새로운 기술이 도입되고 보편화되면서, '2세대 모델'이 등장하게 되었고 이후 싸이월드, 페이스북, 우버, 긱 이코노미 등 완전히 새로운 제품과 경제가 탄생하게 되었다.

[ETC.] 오래도록 변하지 않는 소비자 니즈에 기반한 비즈니스

이 과정에서도 "10년 후에도 변하지 않을 소비자의 니즈와 욕구를 찾아서 만족시키는 비즈니스"가 있다. “가장 좋은 제품을, 가장 싸게, 가장 편리하게 사는 것”이 소비자의 영원히 변하지 않을 니즈라는 점에 집중하여 지난 30여 년 간 서비스를 구축한 아마존이 대표적인 사례이다.


1-b. Generative AI는 어떻게 시장을 바꿀까?

[Stage 1] 쉽게 생각하고 만드는 서비스

Generative AI가 등장한 이후 현재도 끊임없이 등장하는 것이 바로 Generative AI를 적용해 쉽게 만드는 서비스이다. 수 없이 생길 이러한 서비스는 대부분 생존하지 못할 것이며, 초기 시장 진입자 중 고유 데이터를 확보하는 서비스만이 1990년대의 다음 한메일, 다음 카페와 같은 주요 서비스로 성장할 수 있다.

[Stage 2] 2세대 모델

지금으로부터 3~5년 혹은 더 짧은 시간 안에 AI를 기반으로 한 2세대 모델이 등장할 것이다. 예를 들어, 현재의 챗봇 서비스를 뛰어넘어 훨씬 더 복잡한 업무를 요청하더라도 챗봇이 직접 다양한 웹 서비스와 데이터베이스, 툴 등을 사용하여 결과를 만들어내는 Adept ACT-1와 같은 모델이나, 어디에서든 사용자가 원하는 것을 입력하거나 말하면 이를 바로 실행해 주는 모델, 혹은 사용자가 원할 것이라고 예측되는 것을 미리 제안하는 서비스 등이 있다.

[Stage 3] 2세대 모델에 기반한 새로운 서비스

90년대 후반에 일어났던 현상에 비추어 볼 때, 앞으로 몇 년간 Generative AI 기술을 활용한 ‘2세대 모델’의 초기 모습이 등장할 것이며, 이후 10~20년 동안은 이를 기반으로 완전히 새로운 유형, 방식의 제품, 서비스가 등장할 가능성이 높다.

[ETC.] 오래도록 변하지 않는 소비자 니즈에 기반한 비즈니스

그럼에도 늘 기존에 없던 새로운 서비스만이 시장을 장악하지는 않을 것이다. 아마존의 사례처럼, 어떤 경우에도 ‘소비자의 늘 변하지 않는 니즈’는 가장 원초적인 형태로 존재할 것이고 ‘2세대 모델’ 방식으로 이 니즈를 충족시켜 주는 제품, 서비스가 시장을 만들고 리드해 나갈 것이다.

그렇다면, 투자자가 취해야 할 행동은?

향후 3~5년간 시장과 기술의 흐름을 주의 깊게 관찰하며 ‘2세대 모델’이 등장하는 시기와 형태, 그리고 이후에는 이를 기반으로 비즈니스가 발전하는 과정을 놓치지 않는 것이 중요할 것이다.


2. 향후 5년 간의 투자 기회는?

[1] 기초 모델 인프라

소프트웨어 기술 자체가 모든 SaaS의 기반이 되는 것처럼, Generative AI가 만드는 새로운 세상에는 방대한 텍스트를 기반으로 훈련하는 딥러닝 알고리즘인 '대형 언어 모델' (Large Language Model; LLM)을 중심으로 한 기초 모델(Foundation Model) 인프라가 중요한 요소가 될 것이다.

a. Foundation Model-as-a-Service (FMaaS)

Generative AI 기술 중에서도 가장 기술적으로 앞선 모델을 API 방식으로 제공하는 것이 가장 보편적인 서비스의 방식일 것이며, 마이크로소프트, 구글 등 현재의 Big Tech를 중심으로 시장이 형성될 것으로 예상한다.

b. 오픈소스 LLM

기술적으로 가장 앞선 모델은 FMaaS의 형태로 서비스를 제공하겠지만, 상대적으로 작은 규모의 언어 모델은 소스 코드와 학습된 모델의 형태를 오픈소스로 제공할 것이며, 이러한 오픈소스 서비스를 다른 사업자들은 원하는 방식으로 사용할 것이다.

c. 기능별로 특화된 LLM

다양한 AI 기반의 서비스가 생기면서, 산업 별로 특화된 LLM이 탄생할 것으로 예상한다. 현재는 Copilot (코딩 분야), Neeva (검색 분야), Adept (RPA 분야)가 주요 플레이어이며, 점차 법률과 의학 등의 다양한 분야로 확대될 것으로 보인다.

또한, 산업 별 AI 기반의 서비스가 구축되고 B2B 시장에서 AI가 활용되면서 공통의 인프라가 중간층(Middle Layer)을 차지할 것이며, B2B 인프라가 등장할 것이다. 즉, 기업에 소프트웨어 보급이 보편화되면서 Salesforce가 등장하였듯, Generative AI 시장의 초기에는 AI 기반의 B2C 서비스가 우선적으로 주목을 받지만 시간이 지나면서 B2B 인프라가 등장할 것으로 예상한다.

[참고] LLM 시장 구조

기초 모델 인프라는 최소 1억~10억 달러 규모의 초기 투자가 필요하다. 따라서, 3~5개의 주요 플레이어를 중심으로 시장이 형성될 것으로 전망한다. 

이러한 시장 구조에서 다양한 플레이어가 어떻게 살아남을지는 두고 보아야겠지만, 1990년 대에 아카마이(Akamai)가 특정 시장을 만들고 주요 플레이어로 성장한 것은 참고할만한 사례이다. 현재는 구분하기 어려울 정도로 아주 좁은 니치 영역에서 큰 비즈니스 기회가 생길 것이며, 이를 발견하고 다양하게 만들어가는 플레이어의 위력은 막강해질 것이다.


[참고] 한글 LLM 환경에 따른 변수

한글 LLM 분야에 국한해서 보면 네이버와 카카오 이외에는 메이저 플랫폼이 나오기 어려울 것으로 예상된다. 네이버와 카카오가 대규모의 고유 한글 데이터를 보유한 유일한 곳이기 때문이다. 여기서 몇 가지 중요한 질문이 도출된다.

  • (1) GPT-4 또는 그 이후 세대의 LLM이 충분히 한글 데이터를 학습할 수 있다면?

GPT-4 혹은 그 이후 버전을 기반으로 한 ai 기반의 국내 서비스가 충분히 만들어질 있다.

  • (2) GPT-4 또는 그 이후 세대의 LLM이 충분히 한글 데이터를 학습할 수 없다면?

하지만, GPT-3가 사용할 수 있는 한글 데이터가 극도로 제한되어 있는 현재 환경에 큰 변화가 일어날 거라 기대하기는 어렵다. 따라서, GPT-4 혹은 그 이후 세대의 LLM이 한글 데이터를 충분히 학습하기가 쉽지 않은 것이다. 이러한 환경에서 네이버, 카카오 이외의 국내 LLM 모델이 탄생하지 않을 경우, 국내에서 다양한 ‘AI 기반 서비스’ 생태계가 만들어질지에 대해서도 큰 의문이 남는다.

  • (3) 국내에도 기술적으로 가장 앞선 LLM이 탄생하고, 이를 기반으로 ‘AI 기반 서비스’ 생태계가 구축될 수 있을까?

현재까지 공개된 자료에 의하면 네이버 HyperCLOVA의 204b 변수 모델, 카카오 브레인의 6b 변수 모델, 그리고 SKT의 125m 변수 모델이 국내에서 개발된 최대 LLM 모델이다. 네이버를 제외하면 모두 미국의 기술적으로 가장 앞선 LLM 모델에 대비하여 2–3세대 이전 수준에 머물러 있는 것. 따라서, 국내 시장에서는 1-2세대 이전의 언어 모델을 기반으로 만드는 서비스의 경쟁이 치열할 것으로 예상하며, 이 이슈가 어떻게 해결되어 국내 AI 생태계를 어떻게 만들어갈지는 예상하기 어렵다.


그렇다면, 투자자의 기회는?

  1. 기본 FM 인프라 분야는 Big Tech 플랫폼을 중심으로 형성될 것이기 때문에, (나와 같은 초기 중심) VC로서는 투자 기회로 보기가 어렵다.


  2. 하지만, 다양한 산업 별로 특화된 모델이 지속 등장하며 어느 정도 의미 있는 투자 기회가 남아 있지 않을까 조심스럽게 희망해 본다. 특히, 산업 별로 특화된 기초 모델은 3~5개 주자들에 의해 과점될 것으로 예상되며 이는 유의미한 투자 기회가 될 것으로 본다.


  3. 하지만, 이러한 기회가 네이버와 카카오를 제외한 국내의 다른 플레이어에게도 남아 있을지는 아직 확실하지 않다. 특히, 국내에는 극도로 제한된 기술 인력 풀을 고려한다면 더더욱!


  4. 아직 기술의 진화가 필요한 기초 모델 분야가 많이 남아 있다. 예를 들어, 로보틱스, multi-modal, reasoning 등이 바로 그것이다. 이 분야에서는 향후 10년 이내 새로운 지배자가 등장할 가능성이 크다. 이는 좋은 투자의 기회가 될 것이다.


  5. 다만, 국내의 인력 풀, 기술 수준 등의 측면에는 여전히 의문이 남는다.


  6. Paul Graham이 트위터에서 지적했듯, AI 스타트업은 Bay Area에 고도로 집중되어 있다. 어쩌면 1990년대 후반 인터넷 스타트업이 Bay Area에서 먼저 탄생하고, 다른 지역에서 이를 (카피, 벤치마킹하면서) 따라가는 과정이 다시 반복될 수 있을 것으로 보인다.


[2] AI 서비스

a. AI 기반의 서비스

GPT-3, ChatGPT 등장과 함께 지난 3개월 동안 수많은 ‘AI 기반 서비스’ 스타트업이 생겨났지만, 불과 1–2개월 만에 대부분이 사그라 들었다. 대부분이 GPT-3 API에 UX를 더한 모델에 불과했기 때문이다.

그중 일부만이 시장 경쟁에서 생존할 것이며, 그중 극히 일부가 초기 경쟁 우위점을 레버리지하여 다음 단계로 성장하여 초기 지배자가 될 것이다. 이 단계의 투자 기회는, 수많은 서비스 중 성공할만한 플레이어를 선택하는 것이 관건이며, 이는 상당 부분 선구안과 운으로 작동할 것이다.


b. 기존 서비스에 AI를 더하는 서비스

기존에 이미 활용되는 서비스와 툴에 AI 기술이 적용되면서 효율이 훨씬 높아지는 방식이다. 기본적으로는 기존 소프트웨어에 AI 기술이 추가되는 방식(예: OfficeNotion, Figma 등)과 기존 기업용 툴에 AI가 추가되는 방식(예: Intercom AI 기능) 등이 될 것이다.

수많은 스타트업이 AI 기능을 추가한 새로운 툴을 론칭하겠지만, 차별화된 가치를 제공하는 것은 쉽지 않은 전쟁이 될 것이다. 장기적으로는 AI-native 방식의 툴, 서비스, 소프트웨어가 등장할 것으로 예상되며, 자연스럽게 ‘AI-native 2세대 방식’으로 진화할 것이라고 본다.

물론, 이 과정에서도 (1995년에 설립된 아마존의 예와 같이) ‘늘 변하지 않는 소비자의 니즈/욕구’에 집중하여 그 니즈/욕구 충족을 통한 가치 창출에 집중하는 비즈니스도 많을 것이다. (과연 AI 분야에서 추구할 수 있는 ‘늘 변하지 않는 소비자의 니즈/욕구’에는 어떤 것이 있을까?)


[3] 2세대 모델

Generative AI 기술도 그 기술의 본질에 맞는 새로운 모델이 등장하면서 그 잠재력을 최대한 활용하는 ‘2세대’로 진화하게 될 것이라고 본다.

현재까지의 기술 개발 기반으로, 몇 가지 상상의 나래를 펼쳐볼 수 있다.

  • 1) 자동화된 에이전트 방식: 현재의 챗봇 서비스를 뛰어넘어 훨씬 더 복잡한 업무를 요청하더라도 챗봇이 직접 다양한 웹 서비스와 데이터베이스, 툴 등을 사용하여 결과를 만들어내는 Adept ACT-1와 같은 모델

  • 2) 음성 기반의 AI 어시스턴트의 부활: 어디에서든 사용자가 원하는 것을 입력하거나 말하면 이를 바로 실행해 주는 모델

확실한 것은 지금 우리가 익숙한 현재의 웹, 모바일 환경과 10년 후의 AI 기반 환경은 완전히 다른 형태가 될 것이 분명하다. 누군가 “지난 30년간 Web의 시대의 의미는, 새로 등장할 ‘AI의 시대’에 필요한 학습 데이터를 온라인으로 준비해 두는 기간으로서 그 역할을 다 한 셈”이라고 이야기한 것처럼 말이다.

그렇다면, 투자자의 기회는?

  1. 이 영역이 향후 5~10년간 가장 다이내믹하고 새로운 기회가 가장 많이 등장하는 분야가 될 것이며, 어떤 서비스가 어떤 형태로 등장할지는 전혀 알 수 없다.

  2. 향후 5년간의 기술과 서비스 트렌드의 미묘한 변화와 (초기에는 허접해 보이는) 새로운 루키의 등장 가능성을 지속적으로 주의 깊게 살펴보면서 판단해야 할 것이다.


3. 결론

Generative AI 분야의 투자 기회는 아래의 몇 가지 특징을 가진다.

  • 1990년대 후반의 ‘Web 1.0으로의 전환’ 과정과 상당히 유사한 패턴을 보일 것으로 예상되지만, 동시에 기반 기술, 인프라 등의 경제 구조는 Web 1.0과 상당히 다르기 때문에 주요 플레이어의 등장과 시장 장악의 방식은 다를 것으로 예상한다.

  • 사용자와 시장이 이미 Web 1.0, 모바일, Web3 등의 파괴적 기술력에 의한 산업과 사회의 변화 과정을 경험한 적이 있기 때문에, AI에 의한 산업 구조 변화에 대해서는 상당히 ‘informed decision making’을 할 수 있을 것이다. ChatGPT의 등장 이후, 불과 한 달 만에 활성 사용자의 수가 1억 명을 넘어선 것만 보아도 시장의 플레이어뿐 아니라 일반 사용자도 이 흐름에 민감하게 반응한다는 것을 알 수 있다.

  • 하지만, 대략 10년의 단위로 투자를 해야 하는 VC 중에서도 특히 국내 시장의 VC는 조금 다른 시각이 필요하다. 현재의 LLM 기술 경쟁 속 ‘AI 서비스’가 하루에도 수 십 개씩 생겨나는 상황에 판단이 좌우되는 상황을 피하기 위해서라도 최대한 멀리 보는 시각을 가져 보는 것이 중요하다.

  • 마지막으로, 앞으로 20~30년 간 AI로 인해 어떤 변화가 올지 정확히 예측하기는 어렵지만, 엄청난 변화의 여정이 될 것이라는 점은 분명해 보인다. Bon Voyage!


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