가속화, 변곡점, 불가역. 2025년을 상징하는 대표 키워드다. 생성형 AI기술은 한 달이 1년처럼, 올해에 이어 더욱 가파르게 급성장한다. 급기야 산업 패러다임을 뒤흔드는 일대 변혁 지대로 진입하고, 그 흐름에 올라타지 못하는 기업은 도태되고 국가는 종속될 위험성이 커진다. 그리고 이러한 변화는 아이폰 모멘트처럼 돌이킬 수 없다.
 
그렇다면 생성형 AI기술을 즉각적으로 도입하면 내년에 생존할 수 있을까? 다른 기술에 비해 상당한 규모의 학습 비용과 운영 비용이 발생하는데 어떻게 감당할 수 있을까? 답은 의외로 근처에 있다. 올해 투자업체가 생성형 AI기술 분야에 투자한 실적을 통찰해 보라. 투자 결정의 핵심적인 이유는 무엇인가? 현재 가치가 아니라 미래 가치다.
 
즉 흐름을 쫓아서 무작정 생성형 AI기술을 적용해서는 생존에 오히려 독이 된다. 투자업체는 생성형 AI기술을 활용해 고객 가치를 과감하게 혁신할 잠재성이 높은 사업 모델에 투자했다. 비용은 투자 유치로, 가뭄에 단비 정도 수준에서 목을 축일 수 있다. 투자 유치 이후 성장 가능성을 꾸준히 증명해 자금 조달 규모를 점차 키워야 한다.
 
그러나 여전히 알쏭달쏭하다. 도대체 생성형 AI기술을 어떻게 활용해야 고객 가치를 혁신할 수 있단 말인가? 이것을 알기 위해서는 올해 생성형 AI기술 분야에 투자한 전체 실적을 조망할 필요가 있다. 답은 놀랍게도 ‘현미경’ 사용이 아니라 ‘망원경과 현미경’의 동시 채택이다. ‘현재의 사업 모델에 생성형 AI기술을 구체적으로 어떻게 접목하지?’가 아니라 해당 질문에 ‘과거에 불가능했던 난제를 해결할 본원적 경쟁력이 어디에서 나오고, 주류를 순식간에 해체해 새로운 질서를 창조하는 요체가 무엇인가?’라는 질문과 결합한다.
 
생성형 AI기술의 본원적 경쟁력은 파운데이션 모델에 있다. 그래서 거대 언어 모델(LLM), 거대 멀티모달 모델(LMM), 거대 행동 모델(LAM), 거대 언어 모델 운영 관리(LLMOps)에 투자한다. 오픈에이아이가 서비스하는 챗GPT의 본원적 경쟁력은 GPT-4o, o1, o3 등의 파운데이션 모델에 있다. 구글이 제공하는 제미나이는 Gemini 1.5 Flash, Gemini 2.0 Flash 등이 있다. 앤쓰로픽의 클로드는 Claude 3.5 Sonnet, 네이버의 클로바엑스는 HyperCLOVA X다.
 
국내 벤처 투자 사례는 어떨까? 창업한 지 7개월 만에 대규모 한국어 데이터로 사전학습한 한국어 기반 LLM 개발 아이템으로 약 57억원을 투자받았다.
 
소형 언어 모델(SLM) 개발로 시리즈B 단계에서 1000억 원을 투자받은 기업도 있다. LLMOps 개발로 시리즈C 단계에서 200억원을 투자받은 벤처가 있는가 하면, 휴대용 기기에 탑재가 가능하도록 경량화와 최적화를 단행해 시리즈C 단계에서 300억원을 투자받은 유망주도 있다.
 
이렇듯 생성형 AI기술은 과거 기술과 달리 반드시 파운데이션 모델 전략을 명료하게 세워야 한다. 다만 선택할 옵션의 복잡도가 만만치 않다. 사전학습, 사후학습과 추론, API 연계, 데이터, 클라우드, GPU 등의 컴퓨팅 파워 등 사업 로드맵과 기술로드맵 그리고 경쟁 상황을 고려한 접근이 요구된다.
 
생성형 AI기술로 리틀테크(little tech)가 빅테크(big tech)로 순식간에 올라서는 마법은 고객 경험의 혁신에서 나온다. 검색 경험의 혁신, 커머스 경험의 혁신, 업무 처리의 혁신이 대표적이다.
 
검색 포탈과 사내 시스템에서 경험했던 지금까지의 검색은 사막에서 바늘 찾기처럼 고단하기 일쑤였다. 그러나 이를 대체하는 AI검색은 단 하나의 정답만을 보여주는 답변 엔진(answer engine)이다. 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 경험은 유쾌하지 않다. 그러나 이를 친구와 대화하듯. 심지어는 선제적으로 원하는 물건을 적시에 추천까지 해준다.
 
방대하고 복잡하면서 시간 압박에 시달리는 업무 처리는 작은 실수 하나라도 용납하지 않는다. 그러나 이를 다중 AI에이전트가 자율적으로 협업해 처리한다면 업무 효율성과 생산성은 극대화된다. 즉 고객 가치의 혁신 방안은 기술이 아니라 사람이다.