Your browser does not support JavaScript!

대한민국 AI 시장 및 산업 동향: 현재와 미래

일일 보고서 2024년 08월 10일
goover

목차

  1. 요약
  2. 대한민국 AI 및 스타트업 생태계 분석
  3. 생성형 AI의 현재와 미래
  4. 주요 AI 기술 및 기업 발표
  5. 인공지능(AI) 기술의 현재와 미래
  6. AI 챗봇과 맞춤형 서비스
  7. 산업별 AI 기술 적용 사례
  8. AI와 데이터 주권: 소버린 AI 기술
  9. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 대한민국 AI 시장의 현재 상황과 미래 전망에 대해 분석합니다. 리포트는 AI 기술 및 스타트업 생태계의 성장률, 주요 기업들의 성과, 생성형 AI 기술의 발전, 법적 및 윤리적 문제 등에 대해 포괄적으로 다룹니다. 삼성전자, SK텔레콤, 리벨리온, 다이퀘스트 등 주요 기업들의 역할과 성과를 분석하고, AI가 금융, 의료, 소매 등 다양한 산업에 어떻게 적용되는지를 구체적으로 설명합니다. 생성형 AI의 기술적 차별성과 시장 성장 전망, 법적 및 윤리적 이슈도 다룹니다. 엔비디아 네모 리트리버 마이크로서비스 등 최신 기술 발표와 주요 AI 기술이 경제적, 사회적으로 미치는 영향에 대한 논의도 포함되어 있습니다.

2. 대한민국 AI 및 스타트업 생태계 분석

  • 2-1. AI 시장 규모 및 성장률

  • 대한민국 인공지능(AI) 시장 규모는 2022년 기준 약 18억 3천만 달러로 평가되었습니다. 2022년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 27.5%를 기록할 것으로 예상되며, 2032년에는 207억 달러에 이를 전망입니다. AI 기술은 금융 서비스, 자동차, 제조, 의료, 소매 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있으며, 기업 프로세스를 자동화 및 최적화하고 데이터를 분석하여 소비자 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 2-2. 주요 기업 및 스타트업 현황

  • 대한민국의 주요 AI 기술 개발 기업으로는 삼성전자와 SK하이닉스, 리벨리온, 사피온, 퓨리오사AI 등이 있습니다. 삼성전자는 AI 가속기를 공급하며 AI 반도체 산업의 핵심 기업으로서 중요한 역할을 하고 있으며, AI 가속기는 다양한 AI 응용 프로그램을 지원하는 필수적인 역할을 합니다. SK하이닉스는 고대역폭 메모리(HBM)를 생산하며 AI 반도체 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 리벨리온, 사피온, 퓨리오사AI와 같은 팹리스 기업들도 AI 반도체 설계 분야에서 주목받고 있으며, 이들 기업의 기술력은 대한민국이 AI 반도체 강국으로 도약하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 다이퀘스트는 자연어 처리 및 검색엔진 전문 기업으로서 SNS 검색과 감성 분석 등의 분야에서 활발한 활동을 하고 있습니다. 솔트룩스는 AI 기반 혁신적 솔루션을 개발하는 AI 기업으로, 다양한 AI 솔루션을 제공하며 시장에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 업스테이지와 뤼튼 같은 AI 스타트업들도 대규모 언어 모델(LLM) 개발과 AI 기반 농업 솔루션, 위성 데이터 분석 등을 통해 AI 생태계의 성장을 도모하고 있습니다.

  • 2-3. 산업별 AI 도입 사례

  • 의료 분야에서 인공지능(AI) 기술이 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 솔트룩스는 음성 인식, 이미지 분석, 자연어 처리 능력을 갖춘 AI 모델을 통해 의료 데이터 분석과 진단 지원 시스템을 개발하고 있으며, 이는 진단 정확도를 크게 향상시키고 있습니다. 또한, AI를 활용한 원격 진료 시스템은 의료 접근성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 뤼튼테크놀로지스는 사용자 맞춤형 AI 챗봇을 통해 의료 상담 서비스를 제공하며, 이를 통해 환자와 의료진의 소통을 더욱 원활하게 하고 있습니다. 농업 분야에서도 인공지능(AI) 기술이 혁신을 이끌고 있습니다. 솔트룩스는 인공지능 기반 데이터 분석 기술을 활용하여 작물 생장 예측 및 수확 시기를 최적화하는 솔루션을 제공하고 있습니다. AI를 활용한 드론 기술은 농작물 상태 모니터링과 농약 살포를 자동화하여 생산성과 효율성을 높이고 있습니다. 또한, 업스테이지는 AI 기반의 농업 관리 시스템을 개발하여, 농부들이 실시간으로 작물 상태를 파악하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 지원하고 있습니다.

3. 생성형 AI의 현재와 미래

  • 3-1. 생성형 AI 기술 소개

  • 생성형 인공지능(Generative AI) 기술은 기계 학습 기술을 사용하여 대량의 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠, 정보 및 서비스를 생성하는 기술입니다. 이 기술은 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 사람처럼 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 생성형 AI는 기존의 데이터 분석 및 예측 모델과는 다른 혁신적인 접근 방식을 제공합니다. 주요 기업들인 구글, 네이버, 마이크로소프트가 이 기술을 검색 엔진에 통합하였으며, 이는 검색 시장에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 예를 들어 구글의 '제미나이'는 음성 및 이미지를 이용해 직관적으로 검색할 수 있게 하며, 대화를 통해 원하는 주제를 자유롭게 검색할 수 있는 기능을 제공합니다. 네이버의 '스마트 블록' 기능 역시 생성형 AI를 통해 개인화된 검색 결과를 제공하고 있습니다.

  • 3-2. 시장 성장 및 기술 전망

  • 생성형 AI 시장은 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 2022년에 북미 지역은 생성형 AI 시장에서 40.2%의 점유율을 차지하여 주요 시장으로 자리잡았습니다. 북미 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 35.6% 성장할 것으로 예상됩니다. 반면, 아태지역은 2023년부터 2030년까지 연평균 36.5% 성장하여 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 주요 시장 동향으로는 트랜스포머(Transformer) 기술이 2022년에 가장 큰 매출 점유율인 41.5%를 기록했습니다. 대형 언어 모델(LLM)은 생성형 AI의 핵심 기술 중 하나로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 바탕으로 학습을 진행합니다. 예를 들어, 오픈AI의 GPT-3와 같은 모델은 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 자연어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 국내에서도 네이버의 하이퍼클로바와 같은 한국어에 특화된 LLM이 개발되어 시장에서 사용되고 있습니다.

  • 3-3. 법적 및 윤리적 이슈

  • 생성형 AI 기술의 발전은 법적 및 윤리적 문제를 동반합니다. AI 거버넌스는 AI 기술의 부작용을 방지하고 신뢰성을 확보하기 위한 체계입니다. 클레멘트 딜랑크는 정부가 AI 거버넌스를 수립하여 민주화된 컴퓨팅 제공과 투명성 강화에 기여할 수 있다고 주장합니다. AI 모델의 대규모 데이터 학습 과정에는 저작권 침해와 개인정보 보호 문제 등이 발생할 수 있어 이를 관리할 필요성이 대두되고 있습니다. 미국, EU, 한국 등 주요 국가는 각각 AI 규제를 위한 법안과 지침을 마련하고 있으며, 이는 글로벌 차원의 AI 거버넌스를 수립하기 위한 노력의 일환입니다.

4. 주요 AI 기술 및 기업 발표

  • 4-1. 엔비디아 네모 리트리버 마이크로서비스

  • 엔비디아는 최근 네모 리트리버 NIM(NVIDIA NeMo Retriever NIM) 추론 마이크로서비스를 발표하였습니다. 이 서비스는 개발자가 맞춤형 데이터를 효율적으로 가져와 인공지능 애플리케이션에 지식이 풍부한 응답을 생성할 수 있도록 지원합니다. 네모 리트리버 NIM 마이크로서비스는 라마 3.1 모델과 결합하여 기업이 에이전틱 AI 워크플로우로 확장할 수 있도록 도움을 줍니다. 그 결과, AI 애플리케이션은 최소한의 개입으로도 높은 정확도를 유지할 수 있으며, 검색 증강 생성(RAG)을 통해 매우 정확한 응답을 제공합니다. 네모 리트리버를 통해 조직은 맞춤형 모델을 비즈니스 데이터에 원활하게 연결하고, 고객 서비스 챗봇, 보안 취약점 분석, 복잡한 공급망 정보 등의 영역에서 활용할 수 있습니다. 추가적으로, 네모 리트리버 임베딩과 리랭킹 NIM 마이크로서비스는 텍스트 질의응답 검색과 텍스트 리랭킹을 위해 최적화되어 있으며, 엔비디아 API 카탈로그를 통해 접근할 수 있습니다.

  • 4-2. 주요 AI 기업의 신기술 및 제품

  • SK C&C는 최근 AWS와 MS애저로부터 'AI 활용 클라우드 기술 역량' 인증을 획득했습니다. 이 인증은 고객 시스템 및 애플리케이션에 최적의 데이터 분석 체계와 머신러닝 구현 역량을 강조하며, 생성형 AI 서비스 기반 클라우드 매니지드 서비스 능력을 평가합니다. AI 랜딩존을 통한 AI 모델의 신속한 연동과 서비스를 제공하는 능력도 평가받았으며, AWS와 MS애저를 통해 다양한 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있는 서비스입니다. AWS MSP 6.0 인증과 애널리틱스 온 마이크로소프트 애저 스페셜라이제이션 인증을 통해, 기존의 클라우드 서비스 능력 강화뿐만 아니라 고객 맞춤형 AI 서비스 제공 능력을 입증받았습니다. SK C&C는 생성형 AI 기술을 활용해 고객의 지속적인 엔터프라이즈 AI 혁신을 지원하고 있습니다.

5. 인공지능(AI) 기술의 현재와 미래

  • 5-1. AI 기술 도입 사례

  • AI 기술은 여러 산업에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 롯데백화점은 생성형 AI를 통해 사내 업무 효율성을 크게 높였으며 직원들의 정보 검색 시간을 대폭 단축했습니다. 또한, 네이버는 검색 특화 생성형 AI 서비스 '큐:(CUE:)'와 초거대 AI '하이퍼클로바X'를 활용해 검색 편의를 높이고 있습니다. 구글은 Gemma 2 모델을 통해 다중 언어와 다중 모드를 지원하여 성능과 속도를 향상시켰습니다. 애플도 엣지AI와 클라우드 AI를 결합하여 사용자에게 고성능 AI 기능을 제공하고 있습니다.

  • 5-2. 기업별 AI 성과 및 시장 동향

  • 구글, 애플, 오라클 등의 주요 기업들이 AI 기술을 통해 비즈니스 효율성을 높이고 있습니다. 예를 들어, 오라클은 클라우드 인프라와 AI를 통합하여 시장 점유율을 높이고 있으며, 2024년 4분기 매출액은 142억 8천만 달러를 기록했습니다. 또한, 삼성전자는 AI 칩 매출 증대와 고객 수 증가를 목표로 AI 기술을 적극 도입하고 있습니다. 네이버와 카카오는 각각 '하이퍼클로바X'와 다양한 AI 서비스를 통해 시장 경쟁력을 강화하고 있습니다. 국내 이동통신 3사도 AI 기반 고객센터 솔루션을 통해 시장에서의 입지를 넓혀가고 있습니다.

  • 5-3. AI 기술의 경제적 및 사회적 영향

  • AI 기술은 경제와 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, AI 기술의 발전으로 인해 비즈니스 효율성이 극대화되었으며, 이는 기업의 매출 증대와 비용 절감으로 이어지고 있습니다. 또한, AI 챗봇 '이루다'와 같은 사례에서 보듯이 AI 기술의 윤리적 문제도 중요한 사회적 이슈로 떠오르고 있습니다. AI 기술 도입으로 인한 일자리 위협, 정보 부정확성, 개인정보 유출 등의 문제는 지속적으로 다뤄져야 할 과제입니다. 이러한 경제적 및 사회적 영향으로 인해 AI 기술의 법적 규제와 윤리적 기준 마련이 더욱 중요해지고 있습니다.

6. AI 챗봇과 맞춤형 서비스

  • 6-1. AI 챗봇 기술 발전

  • AI 챗봇 기술은 최근 몇 년간 급격히 발전하였습니다. 인텔과 국제올림픽위원회(IOC)는 RAG(검색 증강 생성) 기반의 생성형 AI 챗봇 '애슬리트 365'를 개발하였습니다. 이 챗봇은 인텔의 AI 가속기인 가우디와 제온 프로세서를 활용하여 성능과 신뢰성을 높였으며 다양한 언어와 문화적 배경을 지원합니다. RAG 솔루션은 AI의 잘못된 응답을 최소화하여 올림픽 선수들에게 정확한 정보를 제공합니다. 스마트북스에서 출간한 '챗봇 2025 트렌드&활용백과'에 따르면, AI 챗봇의 미래 트렌드는 극적으로 변화할 것이며 GPT-4o와 같은 최신 기술이 이에 큰 역할을 할 것입니다. 이 책에서는 AI 챗봇의 활용법과 제작법을 통해 맞춤형 서비스를 제공하는 다양한 방법들을 제시합니다.

  • 6-2. 챗봇 활용 사례 및 트렌드

  • '애슬리트 365'는 올림픽 기간 동안 11,000여 명의 선수들에게 경기장 탐색, 규칙 및 지침에 대한 질문에 실시간으로 답변하여 경기 집중도를 높였습니다. 또한, AI 챗봇은 RAG 솔루션을 활용하여 기업 내부 데이터를 안전하게 활용하고, AI 결과물의 신뢰성을 높이는 동시에 정보 제공의 적시성과 정확성을 확보할 수 있었습니다. 한편, '챗봇 2025 트렌드&활용백과'에서는 GPT-4o와 오픈AI의 챗GPT 멘션 기능을 이용한 회의록 작성, 보고서 작성, 마케팅 전략 수립, 통계 분석 등 다양한 실제 사례와 방법을 제시하고 있습니다. 이 도서에서는 특히 60개의 챗봇 활용 사례를 통해 일상과 업무에서 AI 챗봇을 효과적으로 사용하는 방법을 소개합니다.

  • 6-3. 미래 전망 및 문제점

  • AI 챗봇 기술의 발전은 더 나은 사용자 경험을 제공할 가능성이 큽니다. '애슬리트 365' 챗봇과 같은 고성능 AI 챗봇은 다양한 환경에서 맞춤형 서비스를 제공하며, 비용, 규모, 정확성, 개인정보 보호 및 보안 문제를 해결하기 위한 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 인텔은 파이토치, 허깅 페이스 서빙 라이브러리, 랭체인, 레디스 벡터 데이터베이스 등을 활용하여 확장 가능한 AI 시스템을 구축하고 있습니다. 그러나 AI 챗봇의 확대 적용에는 여러 윤리적 문제와 데이터 보안 문제도 함께 나타나고 있으며, 이를 해결하기 위한 지속적인 연구와 노력이 필요합니다. '챗봇 2025 트렌드&활용백과'는 AI 챗봇의 대전환을 대비하기 위해 맞춤형 챗봇 제작 방법과 최신 AI 기술 트렌드를 제시하며, 이러한 문제에 대한 해결 방안을 제공합니다.

7. 산업별 AI 기술 적용 사례

  • 7-1. AICC 시장과 SK텔레콤의 투자

  • SK텔레콤은 국내 AI컨택센터(AICC) 선도기업 페르소나AI에 전략적 투자를 단행하였습니다. 이 투자를 통해 SK텔레콤은 페르소나AI의 지분을 확보하여 3대 주주가 되었으며, AICC 시장에서 주도권을 강화하려는 전략을 추진하고 있습니다. SK텔레콤은 음성엔진, 음성인식, 문장분석 등 다양한 AI 기술을 활용하여 24시간 상담이 가능한 AICC 솔루션을 제공하고 있습니다. 페르소나AI는 자연어처리(NLP) 기술을 기반으로 챗봇 및 콜봇 솔루션을 제공합니다. SK텔레콤과의 협력을 통해 AI콜봇, 챗봇 같은 솔루션을 개발하고 있으며, SK텔레콤의 상담이력 시스템, 상담원 콜분배 시스템을 결합한 CCaaS 서비스를 출시하여 시장 확대를 도모하고 있습니다. SK텔레콤은 'SKT AI CCaaS'를 출시하고 SK렌터카와 같은 주요 고객을 확보했으며, 2024년까지 클라우드 컨택센터 시장 점유율 1위를 목표로 하고 있습니다.

  • 7-2. 클라우드와 AI 기술의 융합

  • KT는 '믿음'이라는 초거대 AI를 활용한 '에이센 클라우드' 구독형 AICC 서비스를 출시하였습니다. 이 서비스는 음성인식, 음성합성, 텍스트 분석, 대화 엔진 기술을 바탕으로 고객센터 업무를 최적화하고 있습니다. 금융, 보험, 카드, 커머스 등 다양한 업종에 도입되어 상담 품질을 향상시키고 운영 비용을 절감하는 효과를 보고 있습니다. LG유플러스는 AI콜봇 솔루션을 통해 2020년 쿠쿠전자와 쿠쿠홈시스 콜센터에 서비스를 제공한 바 있으며, 인공지능 기술을 통해 상담사의 업무 부담을 크게 경감시키고 있습니다. 이러한 클라우드 기반의 AICC 솔루션은 점점 더 많은 기업들에 의해 채택되고 있으며, 고객 서비스의 효율성과 만족도를 높이고 있습니다.

  • 7-3. 보험업계의 AI 도입 사례

  • 손해보험협회는 생소한 생성형 AI 기술인 챗GPT를 활용하여 소비자들에게 맞춤형 상담 서비스를 제공하고 있습니다. 챗GPT는 소비자 상담 데이터를 바탕으로 적절한 상담 사례와 답변을 자동 생성하여, 상담 효율성을 높이고 있습니다. 신한라이프는 2024년 6월 업계 최초로 생성형 AI 기술을 활용한 영업 지원 플랫폼을 출시하였으며, 고객의 설문 결과를 바탕으로 최적화된 보험 상품을 추천하고 설계까지 자동으로 진행할 수 있습니다. DB손해보험은 보험 교육자료 제작에 생성형 AI 기술을 적용하려 하고 있으며, 동양생명은 챗GPT를 활용해 사고보험금 지급 사유를 설명하는 방안을 추진하고 있습니다. 이러한 AI 기술 도입은 보험업계 전반의 효율성과 고객 만족도를 높이는 방향으로 빠르게 확산되고 있습니다.

8. AI와 데이터 주권: 소버린 AI 기술

  • 8-1. 소버린 AI 개념 및 현황

  • 소버린 AI는 각국이 데이터 주권을 유지하며 독자적으로 개발하는 AI 시스템을 뜻합니다. 주요 국가들은 자국의 데이터 주권을 지키기 위해 소버린 AI 모델을 개발하고 있습니다. 대표적인 예로는 네이버의 하이퍼클로바 모델이 있으며, 이 모델을 통해 네이버는 글로벌 소버린 AI 생태계를 확장하고 있습니다. 또한, 중국과 대만은 각각 사회주의 핵심 가치를 반영한 AI 모델과 신뢰할 수 있는 AI 챗봇 '타이드'를 개발하고 있습니다.

  • 8-2. 국가별 데이터 주권 사례

  • 주요 국가들은 데이터 주권 강화를 위한 AI 정책을 추진하고 있습니다. 예를 들어, 프랑스의 미스트랄AI는 유럽연합 국가의 언어로 검색과 분석을 수행하는 '르 샛'을 개발하였습니다. 싱가포르는 엔비디아와 협력하여 동남아시아 언어를 위한 '씨 라이언' 거대언어모델을 만들고 있습니다. 네이버는 엔비디아와 소버린 AI 모델 구축 방안을 논의했으며, 사우디 아람코의 자회사와 파트너십을 맺어 중동 지역에 최적화된 소버린 클라우드와 슈퍼 앱 구축을 추진하고 있습니다.

  • 8-3. 데이터 주권과 AI 발전의 관계

  • 데이터 주권은 각국의 경제적 안보와 주권을 보호하는 중요한 역할을 합니다. 각국은 AI 기술을 발전시키기 위해 자국의 데이터 주권을 강화하고 있으며, 이는 AI 모델의 효율적이고 안전한 활용을 돕습니다. 주요 IT 기업들은 소버린 AI 모델을 통해 각국의 요구에 맞춘 데이터를 보호하고 처리하는 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 데이터 주권 강화 노력은 AI 발전의 중요한 동인으로 작용하고 있습니다.

9. 결론

  • 리포트는 대한민국 AI 시장과 스타트업 생태계의 현재 상태와 발전 전망을 심도 있게 분석하였습니다. AI 기술은 다양한 산업에서 비즈니스 효율성을 높이고 있으나, 윤리적 문제와 법적 이슈가 지속적으로 논의되어야 합니다. 삼성전자와 같은 주요 기업들의 투자는 한국이 AI 강국으로 도약하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 생성형 AI와 챗GPT 등의 기술 발전은 시장에 큰 변화를 가져오고 있습니다. SK텔레콤의 AICC 솔루션, 엔비디아 네모 리트리버 마이크로서비스 등은 AI의 실질적 적용 가능성을 보여줍니다. 미래에는 데이터 주권을 강화하여 각국의 경제적 안보를 보호하는 소버린 AI 기술이 더 큰 역할을 할 것입니다. 추가적인 연구와 글로벌 차원의 협력이 필요하며, 지속적인 기술 발전과 윤리적 문제 해결을 통해 AI 시장이 더욱 성숙해질 것으로 기대됩니다.

10. 용어집

  • 10-1. 삼성전자 [회사]

  • AI 기술 개발에 주력하는 대한민국의 대표 전자기업으로, 다양한 신기술 도입과 투자로 AI 시장을 선도하고 있습니다.

  • 10-2. 생성형 AI [기술]

  • 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성하는 AI 기술로, 여러 산업에 걸쳐 널리 활용되고 있습니다.

  • 10-3. 네모 리트리버 마이크로서비스 [기술]

  • 엔비디아가 개발한 AI 추론 마이크로서비스로, 높은 정확도와 처리량을 제공하여 다양한 산업의 AI 애플리케이션에 적용됩니다.

  • 10-4. SK텔레콤 [회사]

  • 음성인식과 자연어처리 기술을 이용한 AI컨택센터(AICC) 솔루션을 제공하여 고객 맞춤형 서비스를 강화하고 있습니다.

  • 10-5. 챗GPT [기술]

  • 오픈AI가 개발한 자연어 처리 모델로, 다양한 챗봇과 AI 애플리케이션에 활용되며, 특히 생성형 AI 기술의 대표적인 예시입니다.

11. 출처 문서