기사를 읽어드립니다.

지난해까지는 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등 폐쇄형 AI 진영이 미래의 주도권을 가져갈 것이라는 전망이 지배적이었습니다. 하지만 최근 중국 오픈소스 모델의 빠른 추격과 기업용 AI 확대 과정에서 커지는 비용 부담으로 인해, AI 산업의 최종 승자를 예측하기는 점점 어려워지고 있습니다.

이런 상황에서 모건스탠리는 AI의 미래를 3가지 시나리오로 나눠 분석한 보고서를 내놓았습니다.

첫 번째는 소수 폐쇄형 기업이 초고성능 AI를 독점하는 시나리오입니다. 최첨단 모델 개발에는 수천억달러의 투자와 수백만개의 GPU, 막대한 데이터, 세계 최고 수준의 연구 인력이 필요합니다. 기술 장벽과 자본 부담이 갈수록 높아지면서 새로운 경쟁자가 등장하기 어려워지고, 대부분의 기업은 자체 AI를 개발하기보다 API 형태로 상용 모델을 사용하는 것이 더 경제적인 선택이 됩니다.

이는 현재 클라우드 시장과 비슷한 구조입니다. 대부분의 기업이 직접 데이터센터를 구축하지 않고 AWS나 애저 같은 클라우드 서비스를 이용하듯, AI도 특정 기업이 제공하는 모델에 의존하는 형태로 자리 잡는 것입니다.

이 경우, 가장 큰 수혜를 입는 것은 오픈AI, 앤트로픽, 구글 같은 모델 기업과 마이크로소프트, 아마존 등 클라우드 사업자입니다. 초거대 모델 경쟁이 이어질수록 GPU와 데이터센터 투자도 함께 늘어날 수밖에 없습니다. 반면 기업들은 특정 AI 플랫폼에 대한 의존도가 높아지고, 시장은 검색엔진처럼 소수 기업이 지배하는 승자독식 구조로 재편될 가능성이 커집니다.

두 번째는 폐쇄형 모델과 오픈소스 모델이 각자의 장점을 살려 공존하는 시나리오입니다. 모건스탠리는 이 가능성을 가장 현실적인 미래로 평가했습니다. 예를 들어, 최고 수준의 추론 능력과 복잡한 업무는 'GPT'나 '클로드' 같은 폐쇄형 모델이 담당하고, 비용 효율성이 중요하거나 특정 산업에 맞춘 서비스는 오픈소스 모델이 맡는 방식입니다.

실제로 많은 기업들은 이미 하나의 AI만 사용하는 것이 아니라 업무에 따라 여러 모델을 조합하고 있습니다. 복잡한 분석과 의사결정은 최상위 모델에 맡기고, 사내 문서 검색이나 고객 응대, 모바일 기기에서 실행되는 AI는 상대적으로 가볍고 저렴한 모델을 활용하는 방식입니다.

이러한 환경에서는 경쟁의 중심도 달라집니다. 어떤 기업이 가장 뛰어난 모델을 보유했는지보다, 여러 모델을 어떻게 연결하고 업무에 통합하며 에이전트 형태로 운영하느냐가 더 중요한 경쟁력이 됩니다. 

따라서 폐쇄형 진영은 물론, 오픈소스 생태계, AI 플랫폼 기업, 클라우드 사업자 모두가 각자의 영역에서 성장 기회를 얻을 수 있습니다. 실제로 최근 AI 업계의 관심이 모델 자체보다 에이전트와 워크플로우 구축으로 이동하는 것도 이러한 흐름과 맞닿아 있습니다. 모델은 다양해지지만 이를 연결하고 운영하는 과정에서 추론 컴퓨팅 수요는 오히려 늘어나 인프라의 중요성도 더 커질 것으로 예상됩니다.

마지막은 오픈소스 AI가 빠르게 발전하면서 모델 자체가 범용 기술이 되는 가장 급진적인 시나리오입니다. AI 모델도 누구나 활용할 수 있는 공공 인프라에 가까워질 수 있다는 전망입니다.

이미 알리바바와 문샷 AI, 지푸 AI, 딥시크 등은 강력한 오픈소스 모델을 잇달아 공개하고 있습니다. 이러한 모델의 성능이 상용 모델에 근접할수록 기업들은 높은 API 사용료를 지불하기보다 직접 모델을 운영하거나 자신들의 서비스에 맞게 최적화하는 방식을 선택할 가능성이 커집니다.

동시에 비용이 낮아지면 기업들은 AI를 훨씬 더 광범위하게 도입하고, 자체 데이터센터나 로컬 장치에서 더 많은 워크로드를 실행하게 될 것으로 봤습니다. 이처럼 AI 활용 자체가 폭발적으로 늘어나면서 전체 컴퓨팅 수요 역시 계속 증가할 가능성이 큽니다.

따라서 오픈소스 생태계와 AI 응용 서비스 기업, 산업별 특화 AI 기업들이 새로운 승자로 떠오를 가능성이 높습니다. 반면 폐쇄형 모델 기업들은 성능 격차가 줄어들수록 가격 경쟁에 직면하며, 지금과 같은 높은 수익성을 유지하기는 어려워질 수 있습니다. 

이 중 어떤 시나리오가 실제로 펼쳐질지는 아직 미지수입니다. 하지만 3가지 시나리오에서 모델 생태계의 승패는 엇갈렸지만, 공통점도 분명했습니다. 초거대 모델 경쟁이 이어지든, 여러 모델이 공존하든, 오픈소스가 확대되든 AI 활용이 늘어나면 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라 수요는 커질 수밖에 없습니다.

결국 컴퓨팅 인프라를 공급하는 엔비디아와 이를 운영하는 대형 클라우드 사업자는 거의 모든 시나리오에서 수혜를 입는다는 것이 모건스탠리의 분석입니다.

AI 경쟁의 승부처도 모델 성능 경쟁을 넘어, 전력과 반도체, 데이터센터, 클라우드 등 전체 AI 인프라를 누가 확보하고 운영하느냐로 이동하고 있습니다.

이어 5일 주요 뉴스입니다.

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임대준 기자 ydj@aitimes.com