[티타임즈] 아군도 적군도 없어진 혼돈의 AI발 합종연횡

안녕하세요. 유튜브 영상 "엔비디아도 안심할 수 만은 없는 상황, 아군도 적군도 없어진 혼돈의 AI발 합종연횡"의 주요 내용을 자세히 정리해 드립니다.

이 영상은 현재 AI 시장의 복잡한 경쟁 구도와 엔비디아가 직면한 MPU(추론 전문 칩) 경쟁, 그리고 기업의 AI 전환(AX) 속도에 대한 분석을 담고 있습니다.

1. AI 모델 시장의 혼돈과 합종연횡

현재 AI 시장은 아군과 적군이 없는 복잡한 동맹 관계가 특징입니다.

• OpenAI의 위치와 경쟁 심화
  • 가입 고객 1위: ChatGPT는 개인 및 엔터프라이즈 사용자 가입자 수에서 여전히 1위를 유지하며 마이크로소프트에 유리합니다.
  • API 경쟁: API 매출은 성능과 가격에 매우 민감하여 경쟁이 치열하며, 과거에는 AI 서비스 제공자들이 손해를 보는 구조였지만, 현재는 대부분 흑자를 내고 있습니다.
• 클로드(Claude)의 약진
  • API 매출 1위: 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)는 개인 앱에서는 밀리지만, 코딩용 툴들을 주변에 붙여 강력한 '에이전트' 모델을 만든 '클로드 코드(Claude Code)'로 코딩 시장을 장악했습니다.
  • 이로 인해 클로드는 가입자는 챗GPT에 밀리지만, API 매출에서는 오픈AI를 이기는 충격적인 결과를 보였습니다.
• 구글(Gemini)의 고군분투와 오픈AI의 견제
  • 앱/API 모두 3위권인 구글은 싸고 빠른 '제미나이 플래시(Gemini Flash)'를 출시하며 틈새시장을 공략했습니다.
  • 이에 대한 견제로 오픈AI는 오픈 소스 모델(Open-Weight)을 출시했으나, 자사의 비싼 API 경쟁을 피하기 위해 마이크로소프트의 Azure가 아닌 아마존의 AWS에 호스팅을 맡겼습니다.
• 마이크로소프트의 대응
  • 마이크로소프트는 오픈AI의 행보에 대응하여, 오피스 제품군에 기존 GPT 모델 외에 클로드 모델까지 도입하여 활용하는 '적과의 동침'을 시작했습니다.
  • 결과적으로 마이크로소프트는 GPT와 클로드 모두를 사용하고, 오픈AI는 Azure와 AWS 모두에 모델을 공급하며, 구글만 홀로 외로운 상황이 연출되고 있습니다.

2. 플랫폼 지배력과 미래 전망

• 헤게모니 구도: 화자의 개인적인 견해로는 아마존, 애플, 마이크로소프트가 구글, 메타보다 더 강력하게 시장의 헤게모니를 잡고 갈 것으로 예상합니다.
  • 마이크로소프트: 오픈AI의 성공으로 미래가 밝습니다.
  • 아마존: 클로드 외에 오픈AI의 오픈 소스 모델까지 확보하며 확장 가능성이 생겼습니다.
  • 애플: '애플 인텔리전스'의 한 방이 남아있으며, AI는 세 가지 형태로 분산될 것으로 예측합니다.
    • 제너럴 AI: 챗GPT 같은 범용 AI.
    • 디바이스 AI: Siri/아이폰 등 기기 자체에서 개인적인 일을 처리.
    • 버티컬 AI: 오피스 메일 등 업무 전문 앱 내에서 사용.
  • AI 발전과 디바이스 의존도: AI가 발전할수록 아이폰과 같은 디바이스에 대한 의존도는 더 높아질 것입니다.
• 메타에 대한 회의적 시각: 메타의 스마트 글래스가 스마트폰을 대체할지에 대한 의문과, 내부적인 한계로 '슈퍼 인텔리전스 팀'을 만든 것이라는 비관적인 시각을 제시했습니다.

3. 엔비디아를 위협하는 NPU 전쟁

• 추론 전문 칩의 등장: AI 모델 학습(Training)에 강한 엔비디아의 GPU 외에, AI 모델을 실제로 구동(Inference)하는 데 특화된 추론 전문 칩(NPU) 시장이 치열하게 전개되고 있습니다.
• 스타트업의 경쟁력: 한국의 퓨리오사, 리벨리온 같은 스타트업들이 만든 추론 전문 칩은 엔비디아의 H100보다 가격이 훨씬 싸고 성능도 뛰어납니다 (추론 작업에 한정).
• 엔비디아의 도전: NPU 스타트업들이 너무 잘하고 있어 엔비디아도 추론 시장에서는 도전을 받고 있는 상황입니다.
• AWS의 전략: AWS 역시 자체 칩(인플런시아)이 있지만, 시스템 전체를 옮기기 어려운 기업 환경을 고려할 때, 아마존이 나중에 성공적인 NPU 스타트업을 인수할 가능성이 높다고 분석했습니다.

4. 기업의 AI 전환(AX) 속도

• 스타트업의 기회: 대다수 대기업들은 거버넌스 문제 등으로 인해 보수적이고 느린 속도로 AX를 진행하고 있습니다. 따라서 스타트업이 오히려 대기업이 못하는 AI 분야에서 더 빠르게 혁신하고 성공할 가능성이 높다고 전망했습니다.
• 혁신 사례: GS의 경우, 대기업임에도 버셀의 V0, 제미나이 등 외부의 좋은 툴을 적극적으로 열어주며 혁신을 주도하고 있다고 언급했습니다.