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<전환기의 디지털> (4) 인공지능(AI) 비즈니스의 승자는? 본문듣기

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  • 기사입력 2020년11월24일 17시05분
  • 최종수정 2020년11월23일 11시47분

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 인공지능 기술이 미래의 산업을 구조조정 하리라는 예측이 대세이다. 많은 기업들이 인공지능을 이용하여 비즈니스 모델을 만들어 내고 있다. 1990년대 인터넷 비즈니스가 처음 시작 됐을 때 미래의 지각변동을 예측하여 한편으로는 열망하고, 또 한편으로는  절망하던 재계 기상도와  흡사한 전운(戰雲)이 느껴진다. 어떤 기업 또는 어떤  비즈니스 모델들이 시장에서 성공하여 미래의 재계를 호령할까 주목된다. 

 

인터넷이 발달된 이후 기존 산업에서는 볼 수 없었던 네트워크 플랫폼형  비즈니스 모델을 만들어 낸 구글, 아마존, 애플, 페이스 북 그리고  넷플릭스 등등은 오늘날 세계최고의 자리에 등극하였다. 인공지능은 어떤 모델들을 성공으로 이끌까? 아마존과 같은 창업기업이 혜성과 같이 등장하여 기존 기업을 무너뜨릴까?  애플과 같이 혁신을 무기로 기존 산업을 새로운 형태로 재편하여 단숨에 최고의 자리에 오를까?  구글과 페이스북 같이 이용자들에 새로운 경험을 제공하고 광고 시장을 휩쓸어 버릴까?  

 

인공지능이 만들어내는 비즈니스 모델들의 성공 가능성을 섣불리 판단 하기에는 너무 이르다. 딥러닝 기술도 더욱 발전하여야 하고,  5G 네트워크의 가용성은 더욱 높아져야 하고, 데이터 인프라의 구축도 더욱 많은 노력이 필요할 것이다.  시간이 가면서 성공과 실패 또는 대박 가능성의  윤곽이 나오겠지만 지금까지의 면면으로 대표적인  인공지능 비즈니스 모델을 분류정리 하여 보고 시장 추이를 계속 살펴보는 것이 바람직하겠다.  

 

1. 전문조력 시스템


인공지능이  일찍부터  가치를 발휘하였던 이 비즈니스 모델은 의사결정과 프로세스 관리 등 특정 전문분야에서 사람을 보조해 주는  모델이다. 인공지능의  딥러닝 기술이 가장 잘 응용될 수 있는 분야이다.  대표적인 모델인  IBM의  Watson은  퀴즈게임용으로 개발된  Q&A 시스템을 차원 높게 업그레이드 하여  의학. 금융, 방송 등에서 전문가들의 판단을 돕고 시간을 관리하는데 최적의 툴을 제공하는 인공지능 플랫폼이다. 자연어 의사소통을 통하여 질문과 관련된 자료들을 섭렵해서 가장 관련성이 높은 순서대로 일목 요연하게 정리해준다. 특히 의료 시스템에서는 의사가 증상과 관련한 정보를 주면, 연관되는 특허 정보를 찾아, 환자와 맞는지 검증하고, 신뢰성  높은 처방들의  리스트를  제공함으로써 의료 서비스의  수준을 제고하고, 처리를 신속하게 하는데 도움을 준다. 

 

왓슨은 현재  SaaS(Software as a Service) 모델로 제공되고 있다.  플랫폼을 이용자 상황에  맞게  커스토마이징하여  최적화된 서비스로 제공하고 있다. 특정분야에서 큰 효과를 발휘하고 있지만 그만큼 커스터마이징과 데이터 확보에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 일반적인 플랫폼으로 진화되어   시장을 장악해 나갈 수 있는 글로벌 비즈니스 모델로 성장하느냐 하는 데에는 의문이 따른다.

 

2. 서비스 인공지능(AI as a service)

 

인공지능 기술을 응용하기 위해서는 데이터의 수집과 가공, 신경망모델의 정립, 그리고 막대한 병렬연산을 진행해야 한다. 이를 위한 소프트웨어들은 서비스 인프라로서 클라우드 비즈니스 모델로 성장할 수 있는 가능성이 크다. 

 

텐서플로우(TensorFlow)는 구글이 개방한 머신 러닝 소프트웨어 라이브러리다. 인공지능 맵을 개발하기 위해 필요한 연산 알고리즘의 집합체이다. 이 라이브러리는 현재 개방되어 무료로 제공되어 있다. 따라서 비즈니스 모델로서 소개하는 것이 적합하지는 않을 지 모른다.  그러나 구글이 이 라이브러리를 언제까지 개방된 소프트웨어로 무료로 이용할 수 있게 할지는 아무도 모른다. 오히려 적당한 시기에 비즈니스 모델화하여 매출을 일으킬 것이라고 생각하는 것이 마땅하다고 판단된다. 

 

선행 케이스로 아마존의 클라우드 비즈니스 AWS를 대비 시킬 수 있겠다. AWS도 회사내부의 프로세스를 자동화 하기 위한 소프트웨어를 클라우드 플랫폼화하여 비즈니스 모델로 발전 시킨 것으로 클라우드 컴퓨팅의 최고 비즈니스 모델로 평가 받고 있다. 

 

3. 인지 플랫폼

 

인공지능을 사용하여 본격적인 비즈니스 모델로 발전 시킨 첫 번째 사례로 일컬어 진다.  대표적인 사례로 아마존의 알렉사 (AleXa) 플랫폼은 자연어로 의사 소통할 수 있어 명령어의 인풋과 아웃풋을 획기적으로 확장해주고 있다. 인공지능 스피커 에코를 단말기로 하여 자연어로 UI를 처리하고 있어  다양성이 획기적으로 확장될 수 있다.  또 알렉사를 일반적인 플랫폼화 하기 위하여 이용자가 스킬(작업명령)을 개발하여 등록할 수 있도록 개발키트를 개방하고 스킬 데이터베이스를 구축하고 있다.  

스킬은 센서와 액추에이터와 연결되어, IOT 시대에 사물의 상황을 인식하고 요구되는 처리를 자동 수행하는 프로세스로 개발된다.  특히 현재는 UI로 스피커를 이용한 자연어 처리가 주가 되어 있지만,  모션, 촉각, 후각 등 오감을 바탕으로 한 보다 진화된 인지컴퓨팅 UI가 개발된다면 획기적인 확장이 가능하다.  아마존의 알렉사 모델은 구글, 애플 등의 기업들과 시장에서 각축전을 벌이고 있다.  어느 기업의 플랫폼이  시장을 장악할지 두고 봐야 하겠지만 알렉사는  인공지능 시대에 대표적인 플랫폼 비즈니스 모델을 선도적으로 개발해 냈다는 평가를 받고 있다. 

 

4. 산업구조조정


테슬라는 자율주행 AI 플랫폼을 개발하고 이 플랫폼을 이용하여 자동차를 정비하고 주행상황을 관리하려 하고 있다. 자동차 산업에 IT 플랫폼 비즈니스 모델을 이식하려 시도하고 있다. 테슬라의 창업자 엘론 머스크는 자동차를 움직이는 모바일 기기로 만들겠다고 선언하고 있다. 이러한 비전에 따라 인공지능 플랫폼은 클라우드 네트워크로 연결되어 있어 중앙통제하에 실시간으로 자동차를 정비하고 주행을 관리한다.  또 온라인으로 소프트웨어를 주기적으로 업그레이드해 현재 2단계(운전자보조단계)에 머물러 있는 자율주행 기능의  성능 향상을  도모한다. 이러한 플랫폼 비즈니스 모델이 자동차에서 가능하도록 테슬라는 자동차와 부품제작을 직접 제작관리하고 기존 자동차 산업에서는 일반적이지않은  수직적 결합을 시도하고 있다. 

 

특히 기존의 자동차회사에서는 상상 할 수 없었던 온라인  클라우드 네트워크를 이용하여 거리에서 운행되고 있는 테슬라전기차의 각종센서들을 통하여 수집되는 정보를 빅데이터화하고 이를 기반으로  관련 산업에도 진출한다. 최근에는 자동차 주행정보 빅데이터를 기반으로  20%이상 저렴한 자동차보험 서비스를 개발 출시하였다.

          

테슬라의 비즈니스 모델은 애플과 닮았다.  스마트폰을 제작하고, 이용자들은 앱스토어를 통해 네트워크화 하며, 제작과 서비스의 수직결합을 이루어 세계 최고의 회사로 등극한 모델이다.  산업구조조정(industry restructuring)을 이루어 새로운 형태의 산업으로 발전해 나간다..  테슬라도 자동차산업에서 혁신을 완성하여 세계 최고의 기업으로 등극할 지 주목된다. 

 

5. 인공지능 하드웨어


인공지능기술을 이용한 서비스개발과는 별도로 하드웨어분야에서 엔비디아(Nvidia)의 움직임이 눈길을 끈다. Nvidia는 인공지능을 구현하기 위하여 필요한 병렬연산기능에 특화된 칩을 개발하고 있다. 딥러닝 기술을 구현하기 위하여는 기존의 CPU는 적합하지 않다. Nvidia는 자사의 GPU가 병렬연산을 처리하는데 기술적으로 더 유리하다는 것을 발견하고   이를 개선하여  인공지능 플랫폼과 응용서비스를 개발하기에 적합한 칩들을 공급하고 있다. 기존에 가지고 있는 기술을 개선하여 인공지능시대 밸류체인의 한 모듈을 장악해가는  Nvidia에 기회가 성공적으로 주어질지 기대된다. 

 

본고에서  정리한 모델들은 현재 가시화되고 글로벌시장에서 두각을 나타낼 가능성이 있다는 필자의 자의적 판단에 따라  정리한 것이다. 인공지능 기술이 더욱 고도화되고 그 응용성이 확장되는데 따라  현재에는 우리가 상상하지 못한 모델들이 많이 쏟아져 나올 것으로 생각된다.  어떤 회사의 어떤 비즈니스 모델이 각광을 받을 까? 지금으로선 알 수 없으며 상당한 시간이 지나고 시장에서의 경쟁이 성숙되어야 감지할 수 있을 것이다. 관심을 가지고 시장을 주시하며 가능성 있는 모델들을 발굴하고 평가하는  지속적이 자세가 필요하다. 

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