AI 산업의 기술 혁신과 현실 적용 경쟁 가속화
대형 기업들의 치열한 개발 경쟁과 AI 기술이 가져올 경제사회적 변화

OpenAI는 o3 Operator와 "Sign in with ChatGPT" 시스템으로 사용자 경험을 확장하고 대규모 데이터센터 구축에 투자하며, 다른 AI 기업들도 혁신적인 API 및 로봇 기술을 공개하며 경쟁한다. AI는 제품 예측, 의료 코딩, 연구 지원 등 다양한 분야에 실제로 적용되어 기업의 핵심 역량으로 부상하고 있다. CEO들은 AI 비즈니스 성과와 거버넌스에 대한 우려를 표하며, AI가 일자리에 미칠 영향과 함께 미국-중국 간 AI 격차 및 GPU 수요 급증 등 산업 전반의 동향이 주목받고 있다. 전반적으로 AI 산업은 기술 혁신과 더불어 사회적, 경제적 파급효과에 대한 논의가 활발한 시기를 지나고 있다.

AI 산업을 이끄는 주요 기업들의 움직임

OpenAI는 CUA 기반 브라우저 에이전트인 o3 Operator를 공개하며 이전 GPT-4o 기반 모델을 대체했다. 이와 함께 사용자들이 ChatGPT 계정으로 타사 앱에 로그인할 수 있는 "Sign in with ChatGPT" 시스템을 개발 중이며, 대규모 Stargate 데이터 센터 구축을 위해 Oracle로부터 약 40만 개의 GB200 칩을 구매할 계획이다. 한편, 델라웨어 법무장관은 OpenAI의 영리 전환 계획을 평가 중이며, Elon Musk는 OpenAI의 UAE AI 캠퍼스 계약에 대해 불만을 표했다.

Mistral은 코드 실행, 웹 검색, RAG, 이미지 생성 등을 위한 내장 커넥터를 갖춘 새로운 Agents API를 선보여 지속적이고 복합적인 에이전트 워크플로우를 가능하게 했다. 또한 Enterprise Document AI를 통해 문서 관리 프로세스를 간소화했다.

Anthropic은 모바일에서 Claude의 베타 음성 모드를 출시하여 사용자들이 음성으로 캘린더 요약이나 문서 검색 같은 작업을 수행할 수 있도록 했다. Anthropic은 AI를 인간 노동자를 '지원'하는 "가상 협력자"로 포지셔닝하며, CEO Dario Amodei는 AI가 곧 대부분의 코딩 작업을 처리할 수 있을 것이라고 예상했다.

Hugging Face는 Tiny Agent 디자인을 Python으로 확장하여 LLM을 위한 도구 통합을 간소화했으며, 작업 자동화를 위한 무료 에이전트 도구인 Open Computer Agent를 출시했다. 또한 Pollen Robotics 인수 한 달 만에 완전 오픈소스 휴머노이드 로봇인 HopeJR과 Reachy Mini를 발표했다.

Meta는 AI 조직을 두 팀으로 재편하여 AI Products 팀은 Meta AI 어시스턴트와 앱 기능을 담당하고, AGI Foundations 팀은 Llama 모델과 고급 기능 개발을 맡도록 했다. Meta AI는 회사의 여러 앱에서 월간 활성 사용자 10억 명을 기록했으며, 독립 실행형 앱 출시 후 유료 추천이나 구독 서비스를 통한 수익 모델 구축을 계획하고 있다.

Google은 Gemini API에 모델의 사고 과정을 확인할 수 있는 "사고 요약(thought summaries)" 기능을 추가했으며, Gemma 3 기반 오픈소스 의료 AI 모델인 MedGemma를 출시했다.

Perplexity는 Pro 사용자를 위한 Perplexity Labs를 도입하여 사용자가 웹 브라우징과 코드 실행 같은 도구를 활용해 보고서, 스프레드시트, 대시보드, 간단한 앱을 생성할 수 있도록 지원한다.

그림1. New Computer-Using Agent (CUA) model (출처: OpenAI)

AI의 실제 적용 사례와 다양한 활용 분야

RAD Intel은 AI로 제품 출시 전 성공 가능성을 예측하여 Hasbro, MGM 등 브랜드에 3.5배의 ROI를 제공하고 있다. FutureHouse의 Finch는 "1학년 대학원생" 수준의 AI 도구로 생물학 분야의 데이터 기반 발견을 지원한다.

Anthropic의 웹 검색 도구와 Instructor 통합은 실시간 데이터 검색과 구조화된 출력을 가능하게 하여 정보 접근성을 크게 향상시켰다. Ambience Healthcare는 의사보다 성능이 뛰어난 OpenAI 기반 의료 코딩 모델을 개발하여 청구 오류를 줄이고 의료 효율성을 높이고 있다.

Opera Neon 브라우저는 AI 워크플로우에 초점을 맞춰 사용자를 대신해 다양한 작업을 수행하는 기능을 제공한다. Cineshare는 Dell AI Workstation과 NVIDIA RTX GPU를 활용하여 실시간 디지털 아바타를 구축하고 로컬에서 Llama 모델을 실행하여 AI 처리의 완전한 제어권을 확보했다.

Delve의 컴플라이언스 에이전트는 단순 양식 작성을 넘어 기술 스택을 이해하고 자동으로 통합되며 감사 과정의 복잡한 소통을 처리한다. Web Bench는 웹 브라우징 에이전트 평가를 위한 새로운 데이터셋으로, 현재 Anthropic Sonnet 3.7 CUA가 최고 성능을 보이고 있다. 또한 Vibe 코딩 플랫폼은 개인 프로젝트 구축에 활발히 활용되며 인기를 얻고 있다.

그림2. RAD Intel in Times Square  (출처: RAD Intel)

AI 혁명의 두 얼굴, 폭발적 성장과 새로운 과제들

ChatGPT 사용량은 빠르게 증가하고 있으나, 일일 활성 사용자 대비 주간 활성 사용자 비율 개선의 여지가 있다. 모델이 성숙하고 사용 사례가 다양해짐에 따라 이 비율은 점차 개선될 것으로 보인다.

기업 CEO들의 74%는 측정 가능한 AI 기반 비즈니스 성과를 내지 못하면 직위가 위험하다고 인식하고 있으며, 94%는 직원들이 승인 없이 GenAI 도구를 사용하고 있다고 의심하는 등 거버넌스 실패에 대한 우려를 표하고 있다.

Anthropic CEO Dario Amodei는 AI가 향후 5년 내에 화이트칼라 일자리의 절반을 대체하고 실업률을 10-20% 급증시킬 수 있다고 경고하며, AI 연구소들이 이러한 "화이트칼라 대학살"에 대해 대중에게 경고할 의무가 있다고 주장한다.

미국과 중국 간 AI 격차 분석에 따르면, 중국은 2030년까지 AI 혁신을 선도하는 것을 목표로 하지만 현재 투자와 기술 면에서 미국에 뒤처져 있다. 중국의 AI 모델이 때로는 미국을 능가할 수 있으나, 규제와 제한된 반도체 역량이 발전을 저해하고 있다.

NVIDIA는 단순 AI에서 복잡한 추론으로의 전환과 함께 AI 수요가 대규모로 증가했다고 보고했다. 하이퍼스케일러들은 매주 약 72,000개의 GPU를 배포하고 있으며, Microsoft만 해도 토큰 생성량이 5배 증가했다. 모델 크기 축소 노력에도 불구하고, 이러한 수요 증가는 더 많은 "AI 공장" 형태의 데이터 센터를 필요로 한다.

그림3. Anthropic CEO Dario Amodei (출처: Wikipedia)

[METAX = 김한얼 기자]

[ⓒ META-X. 무단전재-재배포 금지]