2024년 들어 AI(인공지능) 산업에 대한 관심은 그 어느 때보다 뜨겁습니다.
그러나 최근 미국 증시에서는 AI에 대한 투자 열기가 다소 조정되는 듯한 모습도 보였습니다.
특히 7월 이후 AI가 과잉 투자 상태에 있고, 버블이 터질 수 있다는 우려가 나오면서 AI 성장에 대한 의심이 점점 커졌습니다.
8월 초 경기 침체 우려까지 더해지며 AI 관련 주식들이 하락하기도 했습니다.
하지만 기술주를 중심으로 시장이 빠르게 반등했으며, AI에 대한 의구심은 여전히 완전히 해소되지 않은 상황입니다.
그렇다면 AI 산업의 성장은 정말 정점을 찍었을까요? 아니면 아직 더 성장할 여지가 있는 걸까요?
이 글에서는 AI 소프트웨어와 하드웨어 산업이 현재 어디에 와 있는지, 그리고 향후 전망에 대해 구체적으로 살펴보겠습니다.
AI 성장 의심은 성급, 하드웨어와 소프트웨어의 상호 작용
현재 AI 성장 추세와 AI 기업의 주가는 AI 하드웨어에 대한 CAPEX(자본 지출) 투자를 기반으로 이루어지고 있습니다.
이 투자 흐름은 AI 소프트웨어가 더 많은 연산 능력을 필요로 할 것이라는 기대 아래 진행되고 있습니다.
AI 하드웨어의 성장은 AI 소프트웨어의 발전에 달려 있으며, 두 산업은 서로 밀접하게 연결되어 있습니다.
최근 스탠포드 대학교가 발표한 ‘AI Index Report 2024’에 따르면, AI 소프트웨어의 성장 가능성은 여전히 남아 있습니다.
이 보고서는 AI 소프트웨어가 여전히 진화 중이며, 시장을 선점하기 위한 경쟁적 투자가 활발하게 이루어지고 있음을 강조합니다.
특히 파운데이션 모델을 기반으로 하는 소프트웨어가 다양한 AI 응용 프로그램의 근간이 되고 있음을 시사합니다.
파운데이션 모델과 AI 어플리케이션의 역할
AI 소프트웨어는 크게 파운데이션 모델과 어플리케이션으로 나눌 수 있습니다.
파운데이션 모델은 대규모 데이터를 학습하여 다양한 작업에 적용할 수 있는 범용적인 AI 모델을 의미하며, 이를 기반으로 다양한 AI 어플리케이션이 개발됩니다.
예를 들어, 자연어 처리 모델인 GPT-4나 이미지 생성 모델인 DALL-E는 대표적인 파운데이션 모델입니다.
이 파운데이션 모델들은 AI 어플리케이션을 위한 기반을 제공합니다.
AI 어플리케이션은 특정 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행하기 위해 개발된 소프트웨어로, 자율주행, 의료 영상 분석, 헬스케어, 금융 서비스와 같은 다양한 분야에서 사용됩니다.
2023년에는 스탠포드가 선정한 가장 주목할 만한 AI 모델들이 대부분 LLM(Large Language Models), 즉 대규모 언어 모델이었습니다.
이 모델들은 파운데이션 모델로 분류되며, 이들에 기반한 새로운 AI 어플리케이션의 상용화가 아직 초기 단계에 있다는 점은 AI 산업의 추가 성장 가능성을 시사합니다.
AI 어플리케이션 상용화: 수익화는 아직
AI 소프트웨어의 상용화는 AI 어플리케이션의 발전과 깊이 연관되어 있습니다.
아직 주목할 만한 AI 어플리케이션이 대중적으로 등장하지 않았다는 점에서 AI 수익화가 지연되고 있는 것이라는 의구심이 제기되기도 합니다.
하지만 이 어플리케이션 개발 과정에서 필요한 하드웨어 수요는 앞으로 더 커질 것입니다.
예를 들어, 챗봇이나 이미지 생성 모델을 상용화하려면 대규모 연산을 수행할 수 있는 하드웨어가 필수적입니다.
AI 어플리케이션이 상용화되면서 이러한 하드웨어에 대한 수요는 계속해서 증가할 것으로 예상됩니다.
AI 소프트웨어의 성능은 어디까지 왔는가?
AI 소프트웨어의 성능을 평가하는 한 가지 방법은 다양한 벤치마크 테스트를 통해 AI 모델이 얼마나 성능을 발휘하는지 확인하는 것입니다.
AI는 언어 이해, 코딩, 이미지 생성, 수학 문제 해결 등 여러 분야에서 성능을 평가받고 있으며, 많은 분야에서 인간 수준에 도달하거나 근접한 결과를 보이고 있습니다.
① 언어 이해: 구글의 Gemini Ultra는 2024년 1월 MMLU 벤치마크에서 인간 점수 89.8%를 넘는 90.0%의 성적을 기록했습니다.
② 이미지 이해: GPT-4의 비전 기능을 포함한 GPT-4V는 VisIT-Bench 벤치마크에서 이미지를 보고 이해하는 능력이 인간 수준을 상회하는 결과를 보였습니다.
③ 수학 문제 해결: MATH 벤치마크에서 GPT-4는 인간 수준에 가까운 성적(84.3%)을 기록했습니다
이러한 성과는 AI 소프트웨어가 이미 다양한 영역에서 상당한 발전을 이루었음을 보여줍니다.
그러나 여전히 복잡한 코딩, 추상적 추론, 전문가 수준의 지식을 필요로 하는 분야에서는 인간을 넘어서는 성과를 내지 못하고 있습니다.
AI 성장 가능성 여전히 풍부
AI 시장 성장률
시장 조사 기관인 Grand View Research에 따르면, 글로벌 AI 시장 규모는 2023년 기준 약 2000억 달러로 평가되며, 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR)이 약 37.3%에 이를 것으로 예상됩니다.
이는 AI 산업이 아직 빠른 성장을 지속하고 있음을 보여주며, 향후 몇 년간 AI 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 기대됩니다.
특히 산업 자동화, 자율주행, 의료 AI 솔루션 등 다양한 분야에서 AI 도입이 가속화되면서, 전 세계적으로 기업들의 AI 관련 투자도 꾸준히 증가하고 있습니다.
이러한 성장은 AI가 단순히 연구 개발 단계에 머물지 않고 상업적 응용 단계로 진입하고 있음을 나타냅니다.
AI 반도체 시장의 성장
AI 반도체 시장은 AI의 성장과 밀접하게 연결되어 있습니다.
MarketsandMarkets에 따르면, 2023년 AI 반도체 시장 규모는 약 430억 달러로 추정되며, 2028년까지 875억 달러에 이를 것으로 전망되고 있습니다.
이는 AI 모델들이 요구하는 연산량이 급격히 증가하면서 고성능 하드웨어에 대한 수요가 지속적으로 늘어나고 있음을 의미합니다.
특히 엔비디아(NVIDIA)는 AI 반도체 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 2023년 엔비디아의 데이터센터 관련 매출은 전년 대비 170% 이상 증가한 것으로 보고되었습니다.
이러한 성장은 AI 모델의 학습 및 추론 과정에서 GPU 수요가 폭발적으로 증가했기 때문입니다.
엔비디아는 향후에도 AI 하드웨어 시장에서 지배적인 역할을 할 것으로 예상되며, 이는 AI 산업 전반의 성장을 견인할 중요한 요소입니다.
AI 연구 및 개발 투자
AI 연구 개발(R&D)**에 대한 투자도 AI 성장 가능성을 뒷받침하는 중요한 지표입니다.
Stanford AI Index Report 2024에 따르면, 2023년 전 세계 AI 관련 R&D 투자 규모는 약 1800억 달러로 추정되며, 이는 2020년 대비 50% 이상 증가한 수치입니다.
특히, 미국과 중국이 AI R&D에서 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 두 나라가 전체 AI 연구 개발 투자에서 60% 이상을 차지하고 있습니다.
AI R&D의 주요 투자 분야는 대규모 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전, 강화 학습 등이며, 특히 파운데이션 모델 개발에 대한 투자 비중이 높습니다.
이러한 연구는 AI 모델의 성능을 더욱 고도화하고, 새로운 AI 어플리케이션을 상용화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
AI 도입률과 산업별 시장 점유율
AI의 도입률은 산업에 따라 차이가 있지만, 최근 보고서에 따르면 2023년 전 세계 기업 중 약 35%가 AI 기술을 도입했으며, 특히 IT, 금융, 의료, 제조 등에서 AI 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다.
McKinsey의 2023년 AI 보고서에 따르면, AI를 도입한 기업 중 약 50%는 생산성 향상 및 비용 절감을 위한 목적으로 AI를 활용하고 있으며, AI 도입으로 인해 30% 이상의 생산성 향상을 보고한 기업들도 많습니다.
특히 의료 분야에서 AI 도입은 2023년 이후 가속화되고 있으며, AI 기반 의료 진단 및 신약 개발 시장의 성장률은 연평균 **36.1%**에 이를 것으로 예상됩니다.
AI가 의료 데이터를 분석하고 질병을 예측하거나 진단하는 시스템이 상용화되면서, 의료 분야의 AI 수익화가 본격적으로 이루어질 전망입니다.
AI 어플리케이션의 상업화
AI 어플리케이션 시장 역시 큰 성장을 보이고 있습니다. Gartner에 따르면, AI 소프트웨어 시장은 2023년 약 600억 달러 규모로 추정되며, 2025년까지 1250억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
이러한 성장에는 AI 기반 챗봇, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 이미지 분석 등의 어플리케이션이 주도적 역할을 하고 있습니다.
예를 들어, 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델은 이미 많은 기업에서 고객 지원 및 비즈니스 자동화에 활용되고 있으며, 향후 더욱 다양한 산업 분야에서 상용화될 가능성이 큽니다.
이와 함께 AI 기반 솔루션을 도입한 기업들의 사례가 늘어나면서, AI 어플리케이션의 수익화 역시 본격화될 것으로 예상됩니다.
AI 성장 의문에 대하여
위에서 제시한 객관적인 데이터를 바탕으로 보면, AI 산업은 여전히 빠르게 성장하고 있으며, 그 성장은 단순한 기술적 혁신을 넘어 상업화와 산업 전반으로 확장되고 있습니다.
시장 성장률, R&D 투자, AI 반도체 수요, 산업별 도입률을 고려할 때, AI의 추가적인 성장은 아직 초기 단계에 불과하며, 앞으로 더욱 폭발적인 성장이 기대됩니다.
AI 소프트웨어와 하드웨어, 어플리케이션 상업화, 파운데이션 모델의 고도화 등은 AI 산업을 견인할 중요한 요소들입니다.
특히 고성능 연산 인프라에 대한 수요가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이를 뒷받침하는 AI 반도체 시장의 성장도 큰 역할을 하고 있습니다.
앞으로 AI의 추가 성장이 어디까지 이어질지 주목할 필요가 있습니다.
앞서 살펴본 것처럼, AI 소프트웨어는 많은 분야에서 인간 수준에 도달했거나 근접했지만, 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있습니다.
이는 AI 산업이 아직 성장 가능성을 가지고 있으며, 파운데이션 모델과 AI 어플리케이션의 발전이 지속됨에 따라 AI 하드웨어에 대한 수요도 계속 증가할 것임을 시사합니다.
AI 모델들은 앞으로 더 많은 연산 능력을 필요로 할 것이며, 그에 따라 엔비디아와 같은 하드웨어 제조업체들의 성장이 계속될 가능성이 큽니다.
1등을 선점하기 위한 경쟁적 투자는 당분간 이어질 것이며, AI 버블에 대한 우려보다는 앞으로 다가올 성장을 주목해야 할 때입니다.
