[MT리포트-생성 AI 시대, 한국은 어디로] 2-④
오픈AI와 구글, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들이 뛰어든 생성 AI(인공지능) 산업에서 스타트업들에게도 기회가 있을까. 전문가들은 빅테크와 스타트업의 경쟁 영역이 다르다고 본다. 빅테크는 생성 AI의 인프라 격인 '파운데이션 모델' 개발에 집중하는 반면 스타트업들은 이를 활용하거나 특정 영역의 생성 AI를 설계해 서비스를 제공하기 때문이다. 일종의 밸류체인을 구축한다는 설명이다.
'빅테크-초거대 AI 개발, 스타트업-서비스 상용화'로 밸류체인 구축 빅테크가 주도적으로 개발 중인 '파운데이션 모델'은 수많은 매개변수와 데이터를 기반으로 하는 초거대 AI를 말한다. 오픈AI의 'GPT-3.5', 구글의 BERT, 네이버의 '하이퍼클로바', 카카오의 'KoGPT' 등이 여기에 해당한다. 인간의 뇌처럼 수천억개에 달하는 매개변수를 처리해야하고 학습해야할 데이터도 방대해 자본력이 상당한 빅테크가 아니면 도전하기 쉽지 않다는 평가를 받는다.
스타트업들은 주로 파운데이션 모델을 활용해 새로운 서비스를 만든다. GPT-3의 API를 기반으로 카피라이트를 생성해주는 미국의 유니콘 기업 재스퍼(Jasper)가 대표적이다. 파운데이션 모델 사용량에 따라 비용을 지불하지만 크게 부담이 되는 수준은 아니다. SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업들이 마이크로소프트, AWS 등 클라우드 인프라를 활용하는 것과 유사하다.
빅테크의 파운데이션 모델을 활용하지 않고 생성 AI의 아키텍처(구조)를 직접 설계하는 곳도 있다. 업계 관계자는 "빅테크처럼 매개변수와 데이터를 거대하게 가져가 범용모델로 만들 수 없을 뿐, 특정 영역에서 필요한 부분의 생성AI 아키텍처 설계는 스타트업에서도 가능하다"고 했다.
교육부터 경영지원까지…곳곳에 쓰이는 텍스트 생성 AI 국내에서도 생성 AI 기술을 활용해 고유의 사업모델을 만드는 스타트업들이 주목받고 있다. 가장 활성화된 분야는 텍스트 생성 분야다. 아티피셜소사이어티, 뤼튼테크놀로지스, 올거나이즈코리아, 스켈터랩스 등이 대표적이다.
세부적인 사업모델은 모두 다르다. GPT-3.5를 활용해 만든 '챗GPT'처럼 질문을 입력하면 답해주는 챗봇은 생성 AI의 대표적인 영역이다. 올거나이즈는 기업 임직원 등이 업무에 활용할 수 있는 챗봇을 개발하고 있다. 자체 개발한 NLP(자연어처리) AI 기술로 질문 이해력을 끌어올렸다. 스켈터랩스는 기업이 고객 응대 등에 사용하는 챗봇을 제공한다. 정보 제공과 함께 공감 능력을 강화한 것이 강점이다. 그밖에 스케터랩, 튜닙 등도 텍스트 분야 생성 AI를 개발하고 있다.
아티피셜소사이어티와 뤼튼테크놀로지스는 생성 AI를 활용해 장문의 텍스트를 만든다. 그중에서도 아티피셜소사이어티가 특화한 영역은 교육용 텍스트다. AI로 영어 교육용 지문, 질문지 등을 생성하는 방식이다. 반면 뤼튼테크놀로지스는 기업의 광고문구, 채용공고, 블로그 포스팅 등에 활용되는 비즈니스 텍스트를 주로 제공한다.
"음악부터 동영상까지…가상인간도 생성 AI로 만든다" 음악, 그래픽, 영상 등 멀티미디어 영역에도 생성 AI 기술을 활용한 서비스가 속속 나오고 있다. 다만 아직까지 텍스트의 영역만큼 AI가 완전히 새로운 결과물을 '생성'하기보다는 입력 데이터를 '변형'하는 수준에 가깝다. 하지만 딥러닝 기술이 고도화되면 멀티미디어 영역에서도 다양한 서비스가 나올 것으로 보인다.
음악 생성 분야에서 눈에 띄는 스타트업은 포자랩스다. 포자랩스는 생성AI를 활용해 작곡, 편곡, 믹싱, 마스터링 등 음악과 관련한 생성 솔루션을 제공한다. 포자랩스 관계자는 "파운데이션 모델을 사용하는 대신 자체 개발한 생성 AI 모델을 활용한다"며 "학습을 위한 미디 음원 데이터를 직접 제작해 고품질의 음원을 생성할 수 있도록 했다"고 말했다.
최근 주목받는 가상인간도 생성 AI 기술을 활용한다. 대표적으로 딥브레인AI, 네오사피엔스, 클레온 등이 있다. 토대가 되는 이미지·영상을 입력하면 이를 기반으로 가상인간을 생성한다. 딥러닝 AI 학습을 위한 '합성데이터'도 생성 AI로 만든다. 소량의 데이터로 유사한 데이터들을 만들어(합성해) AI에게 다시 학습시키는 방식이다. 나니아랩스는 2D·3D데이터 분야에서, 씨엔에이아이는 바이오메디컬 분야에 특화된 합성데이터를 만든다.
VC업계 "페인포인트 해결하는 생성 AI 스타트업 주목" 벤처투자업계는 앞으로 생성 AI 기술을 활용해 시장의 페인포인트(불만사항)을 해결하는 스타트업들이 급성장할 것으로 보고 있다. 생성 AI 기술을 산업별 수요에 맞게 활용하는 게 중요하다는 설명이다.
홍유나 캡스톤파트너스 심사역은 "스타트업들이 어떤 파운데이션 모델을 활용하든, 직접 딥러닝 기술을 개발하든, 결과적으로 이를 어떻게 활용해 사업을 해나갈지가 중요하다"며 "결과적으로 △시장타겟팅 △프롬프트·파인튜닝 기술력 △양질의 데이터를 가진 스타트업들이 경쟁력을 가질 것"이라고 강조했다.
파운데이션 모델을 개발하는 빅테크 기업들의 스타트업과의 협업도 늘어날 전망이다. 이종현 네이버D2SF 수석심사역은 "빅테크 기업들이 자사의 파운데이션 모델을 중심으로 생태계를 구축하기 위해 생성 AI 스타트업에 주목할 것"이라며 "네이버도 투자 뿐 아니라 하이퍼클로바 협력체계 구축을 위해 관련 스타트업 발굴에 관심이 높다"고 말했다.
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'빅테크-초거대 AI 개발, 스타트업-서비스 상용화'로 밸류체인 구축 빅테크가 주도적으로 개발 중인 '파운데이션 모델'은 수많은 매개변수와 데이터를 기반으로 하는 초거대 AI를 말한다. 오픈AI의 'GPT-3.5', 구글의 BERT, 네이버의 '하이퍼클로바', 카카오의 'KoGPT' 등이 여기에 해당한다. 인간의 뇌처럼 수천억개에 달하는 매개변수를 처리해야하고 학습해야할 데이터도 방대해 자본력이 상당한 빅테크가 아니면 도전하기 쉽지 않다는 평가를 받는다.
스타트업들은 주로 파운데이션 모델을 활용해 새로운 서비스를 만든다. GPT-3의 API를 기반으로 카피라이트를 생성해주는 미국의 유니콘 기업 재스퍼(Jasper)가 대표적이다. 파운데이션 모델 사용량에 따라 비용을 지불하지만 크게 부담이 되는 수준은 아니다. SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업들이 마이크로소프트, AWS 등 클라우드 인프라를 활용하는 것과 유사하다.
빅테크의 파운데이션 모델을 활용하지 않고 생성 AI의 아키텍처(구조)를 직접 설계하는 곳도 있다. 업계 관계자는 "빅테크처럼 매개변수와 데이터를 거대하게 가져가 범용모델로 만들 수 없을 뿐, 특정 영역에서 필요한 부분의 생성AI 아키텍처 설계는 스타트업에서도 가능하다"고 했다.
교육부터 경영지원까지…곳곳에 쓰이는 텍스트 생성 AI 국내에서도 생성 AI 기술을 활용해 고유의 사업모델을 만드는 스타트업들이 주목받고 있다. 가장 활성화된 분야는 텍스트 생성 분야다. 아티피셜소사이어티, 뤼튼테크놀로지스, 올거나이즈코리아, 스켈터랩스 등이 대표적이다.
세부적인 사업모델은 모두 다르다. GPT-3.5를 활용해 만든 '챗GPT'처럼 질문을 입력하면 답해주는 챗봇은 생성 AI의 대표적인 영역이다. 올거나이즈는 기업 임직원 등이 업무에 활용할 수 있는 챗봇을 개발하고 있다. 자체 개발한 NLP(자연어처리) AI 기술로 질문 이해력을 끌어올렸다. 스켈터랩스는 기업이 고객 응대 등에 사용하는 챗봇을 제공한다. 정보 제공과 함께 공감 능력을 강화한 것이 강점이다. 그밖에 스케터랩, 튜닙 등도 텍스트 분야 생성 AI를 개발하고 있다.
아티피셜소사이어티와 뤼튼테크놀로지스는 생성 AI를 활용해 장문의 텍스트를 만든다. 그중에서도 아티피셜소사이어티가 특화한 영역은 교육용 텍스트다. AI로 영어 교육용 지문, 질문지 등을 생성하는 방식이다. 반면 뤼튼테크놀로지스는 기업의 광고문구, 채용공고, 블로그 포스팅 등에 활용되는 비즈니스 텍스트를 주로 제공한다.
"음악부터 동영상까지…가상인간도 생성 AI로 만든다" 음악, 그래픽, 영상 등 멀티미디어 영역에도 생성 AI 기술을 활용한 서비스가 속속 나오고 있다. 다만 아직까지 텍스트의 영역만큼 AI가 완전히 새로운 결과물을 '생성'하기보다는 입력 데이터를 '변형'하는 수준에 가깝다. 하지만 딥러닝 기술이 고도화되면 멀티미디어 영역에서도 다양한 서비스가 나올 것으로 보인다.
음악 생성 분야에서 눈에 띄는 스타트업은 포자랩스다. 포자랩스는 생성AI를 활용해 작곡, 편곡, 믹싱, 마스터링 등 음악과 관련한 생성 솔루션을 제공한다. 포자랩스 관계자는 "파운데이션 모델을 사용하는 대신 자체 개발한 생성 AI 모델을 활용한다"며 "학습을 위한 미디 음원 데이터를 직접 제작해 고품질의 음원을 생성할 수 있도록 했다"고 말했다.
최근 주목받는 가상인간도 생성 AI 기술을 활용한다. 대표적으로 딥브레인AI, 네오사피엔스, 클레온 등이 있다. 토대가 되는 이미지·영상을 입력하면 이를 기반으로 가상인간을 생성한다. 딥러닝 AI 학습을 위한 '합성데이터'도 생성 AI로 만든다. 소량의 데이터로 유사한 데이터들을 만들어(합성해) AI에게 다시 학습시키는 방식이다. 나니아랩스는 2D·3D데이터 분야에서, 씨엔에이아이는 바이오메디컬 분야에 특화된 합성데이터를 만든다.
VC업계 "페인포인트 해결하는 생성 AI 스타트업 주목" 벤처투자업계는 앞으로 생성 AI 기술을 활용해 시장의 페인포인트(불만사항)을 해결하는 스타트업들이 급성장할 것으로 보고 있다. 생성 AI 기술을 산업별 수요에 맞게 활용하는 게 중요하다는 설명이다.
홍유나 캡스톤파트너스 심사역은 "스타트업들이 어떤 파운데이션 모델을 활용하든, 직접 딥러닝 기술을 개발하든, 결과적으로 이를 어떻게 활용해 사업을 해나갈지가 중요하다"며 "결과적으로 △시장타겟팅 △프롬프트·파인튜닝 기술력 △양질의 데이터를 가진 스타트업들이 경쟁력을 가질 것"이라고 강조했다.
파운데이션 모델을 개발하는 빅테크 기업들의 스타트업과의 협업도 늘어날 전망이다. 이종현 네이버D2SF 수석심사역은 "빅테크 기업들이 자사의 파운데이션 모델을 중심으로 생태계를 구축하기 위해 생성 AI 스타트업에 주목할 것"이라며 "네이버도 투자 뿐 아니라 하이퍼클로바 협력체계 구축을 위해 관련 스타트업 발굴에 관심이 높다"고 말했다.
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- 기자 사진 고석용 기자 gohsyng@mt.co.kr 다른 기사 보기
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