- 대형 언어 모델(LLM)은 혁신적이고 많은 사람들이 "미래"로 여김
- 그러나 "LLM 구축"이 반드시 수익성 있는 사업이 될 가능성은 낮음
- 기술의 혁신은 성공했지만 투자자들에게는 실패로 이어진 사례와 유사
- 1960년대 항공사는 미래였고 멋져보여서 영화에도 많이 나왔지만 수많은 항공사가 망했음. 시대가 변했음에도 항공사 설립은 좋은 생각이 아님
- 철도는 수많은 사람의 삶을 개선했지만, 투자자들은 "극적인 폭락"으로 보상을 받았음
- 겉보기에는 정말 단순해 보이는 다른 사업들이 훨씬 더 수익성이 높음
- 예를 들어, 탄산음료 판매는 놀랍게도 엄청난 사업임. 어쩌면 가장 성공적인 사업일지도 모름
- Coca-Cola의 자기자본이익률(ROE)은 대부분의 해에 30% 아래로 떨어진 적이 거의 없음
- 이는 항공업처럼 어렵고 복잡한 사업이 아닌, 비교적 간단한 음료 제조로 이러한 성과를 낸다는 점에서 다소 불공평하게 느껴질 수 있음
- 더 흥미로운 점은 Coca-Cola가 실제로 음료를 제조하지도 않는다는 것임
- 제조는 "병입 회사"에 외주를 맡기고, 실제로는 단순히 제품을 판매하기만 함
항공업 - 불리한 산업구조
- 항공사가 된다는 것은 거의 유일무이하게 "끔찍한 시장 위치"에 처하게 됨
-
제한된 공급자: 항공기 제조사는 Airbus와 Boeing 두 곳뿐임. 교육 및 직원 효율성의 이유로 둘중 하나를 선택해야 하기에 비행기 제조업체가 높은 가격 결정력을 가짐
-
변덕스러운 고객: 항공권 구매자는 변덕스럽고 충성도가 낮으며, 약간의 가격 차이로도 쉽게 다른 항공사로 이동함
-
업계 경쟁 과다: 짜증스럽게도 동일 노선을 운영하는 항공사가 많아 치열한 가격 경쟁이 발생함
-
신규 진입 용이:
- 새로운 항공사를 시작하는 것이 의외로 쉬움
- 항공기는 자산 가치가 높아 은행 대출이 용이
- 숙련된 직원 채용이 쉬워 새로운 항공사가 시장에 쉽게 진입
- 신규 항공사는 초기 손해를 감수하며 낮은 가격에 항공권을 판매하다 결국 파산하기도 함
-
대체재 다수 존재: 정부 보조를 받는 "고속철도"나 화상회의 플랫폼(Zoom) 등으로 대체 가능
-
가치 창출 제한: 게다가 항공사가 효율성을 높이거나 혁신을 통해 수익을 올려도, 비행기 제조사들이 이를 감지하여 서비스 계약 갱신 시 가격을 인상해 추가 이익을 흡수함
탄산음료 산업의 유리한 구조
- 코카콜라 회사가 되는 것은 꽤 대단한 일임
-
공급자의 힘
- 콜라에는 물, 색소, 향료, 카페인, 감미료 등 모두 저렴하고 쉽게 구할 수 있는 재료만 들어있음
- 직접 결합할 필요도 없이 병입 회사에 외주를 맡겨 최소한의 비용으로 생산 가능
-
구매자의 강한 브랜드 충성도:
- 소비자는 입에 넣는 음식에 대해 까다로움
- 주요 경쟁사의 비공식 모토가 "Pepsi도 괜찮지 않나요?(Is Pepsi Ok?)"일 정도로, 소비자들이 명확한 선호도를 보임
- 이는 맛과 색이 동일함에도 불구하고, 적지 않은 소비자들이 실제로 "아니요"라고 답한다는 점에서 주목할 만함
-
신규 진입 장벽:
- "Coke"라는 이름은 상표권으로 보호되므로 새로운 경쟁자는 동일 이름 사용 불가
- 소비자는 새로운 브랜드의 탄산음료를 거부하며, 대체 브랜드 음료를 마시는 것을 이상한 행동으로 여김
산업 구조가 사업 성공을 좌우함
-
좋은 비즈니스는 내부 효율성, 열정, 혁신, 사람들이 얼마나 똑똑한지 같은 요소보다 산업 구조에 의해 결정됨
- 마이클 포터의 "5가지 힘(5 Forces)" 프레임워크에 따르면, 산업 구조는 아래 다섯 가지로 구분됨:
-
공급자의 힘(가격 결정력)
-
구매자의 힘(가격 협상력)
-
직접적인 업계 경쟁자의 힘
-
신규 진입 업체의 잠재력/위협
-
대체재의 위협
- 어느 힘도 당신에게 크게 반대로 작용하지 않는다면 당신의 비즈니스는 잘 될 것
- 모든 힘이 당신에게 반대라면 당신은 항공사의 입장이 될 것
- 그리고 모든 힘이 여러분에게 유리하다면 당신은 코카콜라가 되는 것
LLM 제작자의 산업 구조: OpenAI/Anthropic/Gemini 등
- LLM 제작자들의 위치는 좋은가? 그렇지 않음
-
공급자의 힘: NVIDIA의 지배적 위치
- LLM 제작자들은 때때로 Amazon Web Services(AWS), Google Cloud 같은 클라우드 업체를 공급자로 언급하지만, 실제로는 NVIDIA가 유일한 핵심 공급자임
- NVIDIA는 모든 LLM이 사용하는 칩을 독점적으로 생산하며, 막대한 가격 결정력을 가짐
- NVIDIA는 Anthropic이나 OpenAI에 대해 Airbus나 Boeing보다 훨씬 강력한 지위를 가짐
-
구매자의 협상력: LLM토큰 가격에 대해 가진 힘은?
- LLM 사용자들은 아직 브랜드 충성도가 낮아, Chat-GPT에서 Claude로 쉽게 전환 가능
- 기업들은 추상화 레이어를 통해 LLM 모델 간 전환을 쉽게 만들어, LLM을 상호 교환 가능한 상품으로 만듦
- 이는 LLM 판매자에게 불리하게 작용
-
강력한 직접 경쟁자들
- 다수의 LLM 제작자가 존재하며, 가격 경쟁이 치열함
- 가장 안좋은 건 Facebook이 사실상 무료로 모델을 배포하며 시장 가격을 낮추고 있음
- 이는 1990년대 Internet Explorer의 시장 점유 전략과 유사하며, 긍정적 징후로 보기 어려움
-
신규 진입 용이성
- LLM 제작 기술은 논문을 통해 공개되어 있어 신규 진입자가 쉽게 모델을 개발 가능
- 낮은 품질의 모델이라도 저렴한 가격으로 고객을 확보할 수 있어 신규 진입이 활발함
-
대체재의 혼재된 상황
- LLM이 작성한 텍스트 대신 사람을 고용할 수 있지만, 이는 비용이 더 높고 환각(hallucination) 문제를 피할 수 있다는 장점이 있음
- 특정 사용 사례가 확립되면 메타데이터가 AI를 대체하는 경향이 있음
-
약간 긍정적인 점 하나만으로는 수익성 있는 비즈니스가 될 수 없음
- LLM 제작자들의 산업 구조는 Netscape(그래픽 웹 브라우저를 발명했지만 파산)와 유사하며, 웹 브라우저 위에서 돌아가는 뭔가를 만든 Google처럼 성공적인 비즈니스 모델로 보기는 어려움
어떻게 이렇게 많은 자금을 유치할 수 있는가?
- LLM 제작자들이 항공사와 비슷한 불리한 산업 구조를 가지고 있음에도 불구하고, 어떻게 이렇게 막대한 자금을 유치할 수 있을까?
- 예를 들어, OpenAI는 불과 두 달 전 157억 달러 가치로 66억 달러($6.6bn)를 조달함
- 이는 VC 역사상 최대 규모의 투자일 가능성도 있음
- 그들은 내가 모르는 것을 알고 있을까? 미스터리이지만 몇 가지 옵션을 고려해 보면:
-
NVIDIA 의존도를 낮추기 위한 칩 개발
- OpenAI가 자체 칩을 설계해 NVIDIA에 대한 의존도를 줄이고 GPU 사용 비용을 절감하려 할 가능성 있음
- 그러나 66억 달러는 새 반도체 공장을 설립하기에는 부족하지만, NVIDIA에서 마이그레이션할 수 있는 새로운 칩을 설계하는 데는 충분할 수 있음
- 하지만 NVIDIA 자체가 이번 투자 라운드의 일부 투자자로 참여했으므로, "NVIDIA 경쟁 칩 개발"은 투자용 피치 덱에 포함되지 않았을 가능성이 높음
-
OpenAI 브랜드 강화를 통한 경쟁 방지
- 고객이 경쟁 모델로 쉽게 전환하지 않도록 강력한 브랜드를 구축하려는 의도로 볼 수 있음
- 기술 분야에서는 브랜드와 락인(lock-in) 전략이 효과적일 수 있다는 증거가 존재함
- 그러나 LLM은 단순한 텍스트 기반 인터페이스로 작동하므로, 강력한 API가 없어 브랜드 구축이 어려운 측면이 있음
-
신규 경쟁자 퇴출
- 66억 달러를 투자해 모델 성능을 크게 개선할 경우, 경쟁자의 비용 부담을 높이고 소규모 경쟁자를 시장에서 퇴출시킬 가능성 있음
- 하지만 자금은 가장 유동적인 자산이며, 66억 달러가 그렇게 많은것이 아님
- 은행권에서는 단일 채권 발행으로도 이 정도 자금을 조달할 수 있음
- 따라서 이번 라운드는 그 자체만으로는 다른 사람들을 설득하기에 충분하지 않을 것
- 막대한 자금을 조달한 기업이 반드시 성공적인 사업 모델을 보유한 것은 아님
- 예를 들어, WeWork는 100억 달러 이상의 자금을 조달하고 한때 470억 달러의 가치를 평가받았으나, 비즈니스 모델이 타당하지 않음이 드러남
- 최근 재정 구조 조정에서 가치가 5억 6천만 달러로 평가되며, 투자 가치의 95% 이상이 증발함
모든 AI 회사가 실패하는 것은 아님
- LLM 제작자의 사업성이 부족하다고 해서 AI 기술의 미래가 어두운 것은 아님
- 기술이 나쁘다는 의미는 아님: 기술 성공과 사업 성공은 별개
- 이 기술이 좋은 기술이 될지 아닌지는 Open AI/Anthropic/Mistra/누구든지 이 기술로 돈을 버는지와는 거의 무관함
- 기술이 발전해도 반드시 수익성이 보장되지는 않음
-
컨테이너 가상화 기술: Docker는 기술적으로 성공했지만 수익화에는 실패
-
웹 브라우저: 고도로 발전된 소프트웨어지만, 브라우저 제작은 비즈니스로는 성공적이지 않음
-
CRM은 끔찍함에도 불구하고 Salesforce는 사업적으로 큰 성공을 거둠
-
모든 AI 회사가 모델 구축을 하는 것은 아님
- 만약 내가 AI 비즈니스를 한다면 절대 모델을 구축하지 않을 것
-
자체 모델 구축은 차별화되지 않은 주먹구구식 작업임
- Anthropic 등에서 개발한 고급 모델의 일부를 활용하면, 과거에는 불가능했던 사업 아이디어를 실현 가능
소프트웨어 회사가 아닌 소프트웨어 회사를 경계할 것
- 소프트웨어 회사는 본질적으로 훌륭한 사업 모델을 가짐:
-
공급자 의존도 없음: 실질적인 공급자가 존재하지 않음
-
제품의 고유성: 소프트웨어는 종종 독창적이며 경쟁자가 적음
-
대체재 부족: 대안은 사용자가 스스로 작업을 수행하는 것뿐
- 이러한 이유로 소프트웨어 회사는 높은 이윤율을 유지함
- 문제는 모든 기술 회사가 소프트웨어 회사는 아님
- NVIDIA처럼 강력한 단일 공급자에 의존할 경우, 경제 구조는 Microsoft Office보다는 Pan-Am(파산한 항공사)을 닮아감
기타 메모
-
AI 안전성 운동과 LLM 기술 마케팅:
- AI 안전성 운동은 LLM 기술에 대한 훌륭한 마케팅 역할을 함
- "AI 위기가 임박했다"는 식의 과장된 주장은 사실상 효과적인 제품 홍보 전략으로 작용
- 이러한 이유로 OpenAI와 같은 기업들이 많은 AI 안전성 전문가를 고용하는 것으로 보임
-
Coca-Cola와 연구 투자:
- Coca-Cola는 주로 앉아서 막대한 수익을 올리지만, 수익의 일부를 연구에 투자함
- "조금의 투자"라도 워낙 큰 수익을 올리기에 그 금액은 상당함
- 시장 조사 결과, Coke Zero는 남성을 타깃으로 한 Diet Coke라는 점이 드러남. 이는 성별에 따른 제품 분리가 효과적이라는 것을 보여줌
-
산업 구조 및 시장 전략에 대한 추가 읽기: