- 세콰이어 캐피탈의 2025년 AI 업계 예상
- 2024년은 AI의 “원시 수프(primordial soup)” 단계로, 새로운 아이디어와 가능성이 넘쳐났음.
- "잠재력은 무궁무진하지만 아직은 무정형. 실체적이며 궁극적으로 영향력 있는 것으로 전환하려면 비전이 필요"
- 2025년은 아이디어를 선별하여 실제로 구현하고 어떤 것이 효과적인지 검증하는 해
- AI의 가능성이 점차 구체적이고 실질적인 형태로 결집
1. LLM 플레이어들의 차별화 전략
- 2024년, GPT-4와의 품질 동등성을 목표로 한 경쟁에서 5개의 주요 플레이어가 남음:
- Microsoft/OpenAI, Amazon/Anthropic, Google, Meta, xAI.
- 공통 전략: 방대한 데이터 수집, GPU를 활용한 대규모 훈련, 사전 및 후처리 아키텍처 성능 최적화
- 각 기업은 컴퓨팅 규모를 10배 이상 확장하는 다음 단계의 LLM 확장에 대비해 연구소에서 차별화된 "슈퍼파워"를 개발중
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Google: "수직 통합" - 전체 가치 사슬의 모든 부분을 소유하며, 완전한 통제 가능
- 유일하게 자체 칩(TPU) 보유, NVIDIA GPU와 경쟁 가능성
- 내부 데이터 센터와 모델 훈련 시스템
- 강력한 내부 연구팀
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OpenAI: "브랜드" - AI 분야에서 가장 강력한 브랜드를 보유
- ChatGPT의 인지도와 매출(36억 달러)을 기반으로 소비자/기업 시장 선도
- 브랜드 인지도를 활용해 소비자와 기업 시장에서 격차를 확대
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Anthropic: "인재 확보" - AI 연구자들이 선호하는 회사
- OpenAI 출신 주요 인재 영입(예: Jon Schulman, Durk Kingma, Jan Leike)
- Instagram 공동 창업자 Mike Kreiger를 CPO로 영입
- GPT-3 창시자 Dario Amodei의 지휘
- 인재 중심의 혁신과 연구 리더십 강화
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xAI: "데이터 센터 확장" - "규모가 전부다"라는 철학으로 인프라 우위를 점유
- 10만 GPU 클러스터를 통해 데이터 센터 확장 속도 선도
- xAI와 경쟁사의 다음 이정표는 20만 클러스터와 30만 클러스터가 될 것
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Meta: "오픈소스" - 오픈소스를 통한 혁신과 빠른 채택 촉진
- Llama 모델과 오픈소스 전략으로 광범위한 배포 가능성
- Instagram, WhatsApp, Facebook의 배포 네트워크 활용
- 개발자 커뮤니티의 열렬한 지지
- 각 플레이어의 경쟁 구도와 자세가 확고해졌음
- 2025년엔 어떤 전략이 선견지명이 있는 것으로 판명되고 어떤 전략이 불운한 것으로 판명될지 지켜볼 것
2. 킬러 앱으로 부상하는 AI 검색 - 2025년엔 확산될 것
- ChatGPT 출시 이후 AI의 킬러 애플리케이션을 찾기 위한 시도가 지속
- 2024년: 다양한 AI 애플리케이션이 테스트됨(예: AI 비서, 음성 에이전트, AI 회계사)
- 2025년 전망: AI 검색이 주요 사례로 자리 잡을 가능성
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Perplexity: 출시 이후 월간 활성 사용자 1,000만 돌파
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OpenAI: ChatGPT Search 확장
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트렌드: The Wall Street Journal, "구글링은 이제 노년층만 한다"
- AI 검색은 인터넷의 킬러 앱으로 급부상한 기술을 강력하게 재창조한 것
- 인터넷 검색은 웹 인덱싱을 기반으로 하는 "탐색" 기술
- AI 검색은 지식을 읽고 의미적으로 이해할 수 있는 LLM을 기반으로 하는 "정보" 기술
- AI 검색은 현재 단일화된 시장을 세분화할 수 있음. 특정 직업군을 위한 전문화된 AI 검색 엔진 등장 가능:
- 투자자: Perplexity
- 변호사: Harvey
- 의사: OpenEvidence
- 코드: Github Copilot
- 픽셀 이미지: Midjourney
- 문서: Glean
- 기존 검색과 달리 AI 검색은 의미론적으로 훨씬 더 깊이 들어갈 수 있으므로 훨씬 더 강력하여 생산성을 크게 향상시킬 수 있음
- 모든 텍스트 응답이 똑같이 만들어지는 것은 아님
- LLM을 통해 다양한 차원에서 실질적인 제품 차별화가 가능
- 창업자는 이러한 기능을 중심으로 특정 고객층을 대상으로 고유한 제품 경험을 구축할 수 있다고 생각
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AI 검색의 주요 차별화 요소
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의도 추출(Intent Extraction):
- 도메인 전문화로 사용자의 의도에 더욱 밀착된 응답 제공
- 예: 의사와 환자가 동일한 질문을 하더라도 원하는 응답의 유형이 다를 수 있음
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독점 데이터(Proprietary Data):
- 변호사를 위한 판례, 애널리스트를 위한 재무 데이터 같이 고유한 데이터셋이 필수
- 비즈니스 환경에서는 정답을 맞추는 것이 매우 중요
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포맷팅(Formatting):
- 결과 제공 방식(간결함 vs. 상세함, 불릿 사용, 멀티모달 콘텐츠 활용, 출처 참조)
- 예: 회계사와 기자는 정보를 소비하는 방식이 다름
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인터페이스 설계(Interface Design):
- 도메인별로 작업 환경에 적합한 인터페이스 필요
- 의미 검색은 사용자의 기존 워크플로 및 데이터를 중심으로 컨텍스트를 활용
- 예: 코드 검색은 IDE 내에서, 회계 정책 검색은 회계 SaaS 플랫폼 내에서 제공
- 새로운 도메인별 AI 검색 엔진은 타깃 페르소나의 '마음의 이론'에 최대한 긴밀하게 매핑
- 의사, 변호사, 회계사는 똑같이 생각하지 않음
- 특정 분야의 전문가가 되면 지식을 추출하고 의사 결정을 내리는 패턴이 달라지기 시작
- 의사는 의학 문헌을, 변호사는 판례를, 투자자는 수익보고서를 검토함
- 각 전문 분야별로 지식 추출과 의사 결정 패턴이 다르며, 이를 반영한 검색 엔진이 필요
- 소비자와 기업 사이에는 분기(bifurcation)가 있을 수 있음
- 소비자는 공통적인 요구를 만족시키는 ChatGPT와 같은 범용 제품.
- 전문가는 특정 직무를 지원하는 전문화된 AI 검색 엔진이 필요
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지식 근로자는 최소 2개의 AI 검색 엔진을 매일 사용할 가능성이 있음. 하나는 업무용, 다른 하나는 일반 소비자용.
3. ROI는 여전히 문제가 될 것이며 자본 지출은 2025년에 안정화되기 시작할 것
- 2024년엔 빅테크 기업들이 AI가 클라우드 비즈니스의 과점 지위를 위협할 가능성에 불안해 했음
- 그래서 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 공격적인 자본 지출을 했음. 자신들이 지출하지 않으면 다른 기업들이 지출할 것이고, 결국 뒤처지게 될 것이기 때문
- 2025년에 접어들면서 상황은 크게 달라짐 : 빅테크는 AI 혁명을 견고히 장악함
- AI를 지원하는 데이터 센터의 대부분을 통제하고, 주요 LLM 기업의 지분을 보유하며, 신규 AI 스타트업의 최대 투자자가 됨
- 빅테크의 자신감이 높아지면서 2025년은 AI 설비투자가 안정화되는 해가 될 것으로 예상
- 2024년 계약한 프로젝트를 예정된 기한과 예산에 맞게 완수
- 구축된 용량을 고객에게 판매하고 기업이 새로운 AI 기능을 활용하도록 지원
- ChatGPT 이전보다 약 두 배 정도 증가한 자본 지출 수준은 2025년에 어느 정도 정상화될 것으로 보임
- Microsoft와 Google: Q3 데이터 기준으로 안정화 징후
- Amazon과 Meta: 2025년 초 안정화 도달 가능
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과점적 역학(Oligopolistic Dynamics) 관계도 형성된 가능성이 높음
- Big Tech는 경쟁사의 움직임을 면밀히 관찰하며 투자 조정중
- 산업이 “뉴 노멀(new normal)”로 가는 길에 있는 것이라면 모두에게 반가운 소식이 될수 있음
- 2025년 데이터 센터 용량 증가로 AI 컴퓨팅 비용 대폭 감소 예상
- 스타트업에게 희소식이며 새로운 혁신을 장려할 것
- 스타트업은 컴퓨팅의 소비자이자 컴퓨팅의 생산자이기 때문에 과잉 구축하게 되면 혜택을 받음
- 빅 테크 기업들은 사실상 전체 AI 생태계에 보조금을 지급하고 있는 셈
마무리
- 클라우드와 황금 시대의 철도 과점 체제는 많이 비교됨
- 데이터 센터가 실제 디지털 경제의 철도라면, 2025년 말에는 새로운 AI 철도가 안전하게 자리를 잡을 것
- 문제는 이 철도 위에 어떤 화물을 실을 것인지, 그리고 이 새로운 기술을 어떻게 활용하여 고객과 최종 사용자를 위한 가치를 창출할 수 있을 것일까임