Your browser does not support JavaScript!

생성AI 기술이 경제에 미치는 영향 분석

일반 리포트 2024년 11월 19일
goover

목차

  1. 요약
  2. 생성AI 기술의 발전
  3. 생성AI 기술의 경제적 영향
  4. 미국 증시와 생성AI 기술의 상관관계
  5. AI 기술과 소비자 반응
  6. 기업의 AI 전환 전략
  7. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 생성AI 기술, 특히 멀티모달 생성AI와 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)의 발전이 경제에 미치는 영향을 분석합니다. 멀티모달 생성AI는 다양한 산업에서 인간과 AI 간의 상호작용을 혁신적으로 변화시키고 있으며, 2027년에는 시장의 40%를 차지할 것으로 예상됩니다. 오픈소스 LLM은 개발자들이 저비용으로 AI 모델을 최적화할 수 있도록 지원하여 공급업체에 대한 종속성을 줄이고 있습니다. 또한, 최근 애플의 아이폰16 출시를 통해 AI 기능이 소비자와 시장에 어떤 영향을 미치는지를 다루며, AI 기술 도입이 기업 가치와 주식 시장에 미치는 변동성을 설명합니다. 리포트는 AI의 법적 및 윤리적 고려사항도 함께 논의합니다.

2. 생성AI 기술의 발전

  • 2-1. 멀티모달 생성AI의 정의 및 적용

  • 멀티모달 생성AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 학습하고 처리할 수 있는 진화된 형태의 AI 모델입니다. 가트너는 멀티모달 생성AI가 기존 모델에서 불가능했던 새로운 기능을 추가하면서 기업용 애플리케이션에 혁신적 영향을 미칠 것으로 전망하였습니다. 특히, 멀티모달 AI는 특정 산업에 국한되지 않고 AI와 인간 간 상호작용이 이루어지는 모든 영역에서 적용되어 큰 영향을 미치고 있습니다. 지난해까지 생성AI 솔루션의 1%만이 멀티모달 방식이었으나, 2027년에는 멀티모달 생성AI 솔루션 비율이 40%로 증가할 것으로 예상됩니다.

  • 2-2. 오픈소스 LLM의 필요성과 장점

  • 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)은 생성AI에 대한 상업적 접근을 민주화하고 개발자들이 자신의 작업과 사용 사례에 맞게 모델을 최적화할 수 있도록 지원하는 딥러닝 기반의 모델입니다. 이러한 오픈소스 LLM은 기업의 공급업체 종속성을 줄이고, 비용 절감과 같은 장점을 제공하여 많은 관심을 받고 있습니다. 앞으로도 개발자 커뮤니티의 접근성을 높이며 모델 개선과 가치를 증대시키는 긍정적인 역할이 기대됩니다.

  • 2-3. 도메인 특화 생성AI 모델의 발전

  • 도메인 특화 생성AI 모델은 특정 산업이나 비즈니스 기능에 최적화된 모델로, 고급 프롬프트 엔지니어링에 대한 필요성을 줄이고 향상된 정확성 및 개인정보보호 기능을 제공합니다. 이러한 맞춤형 모델은 기업 내 사용 사례를 개선하여 더 나은 결과를 도출할 수 있으며, 생성AI의 광범위한 채택을 가속화할 것으로 기대되고 있습니다. 가트너는 이러한 도메인 특화 모델이 향후 10년 내 주류 기술로 자리 잡을 것이라고 발표하였습니다.

3. 생성AI 기술의 경제적 영향

  • 3-1. AI 기술 도입에 따른 기업 가치 변화

  • 최근 미국 뉴욕증시는 경기 침체 우려로 혼조세를 보이고 있으며, 이는 AI 기술 도입이 기업 가치에 미치는 영향을 간접적으로 시사합니다. 특히 AI 선두 주자 엔비디아의 주가는 반독점법 위반 혐의로 인해 급락하며 하루 동안 시가총액이 2789억 달러가 증발하였습니다. 이러한 변화는 AI 기술의 도입이 기업 가치의 변동성을 증가시킬 수 있음을 나타냅니다.

  • 3-2. AI 기술로 인한 비용 절감 효과

  • AI 기술이 도입됨에 따라 기업들이 인건비 및 운영비용을 절감하는 사례가 증가하고 있습니다. 특히, AI 기술의 활용이 이루어지는 산업에서는 생산성과 효율성이 개선되며, 이는 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 또한, 최근 분석에 따르면 기업들은 AI 기술을 통해 진행하는 자동화가 비용 효율성을 크게 향상시키고 있다는 점에서 긍정적인 피드백을 받고 있습니다.

  • 3-3. AI 기술의 법적 및 윤리적 고려사항

  • AI 기술의 발전에 따라 법적, 윤리적 고려사항도 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 예를 들어, AI 기술을 이용한 주식 거래와 관련하여 '대선 후보 TV 토론회와 정책 수혜주 중심 대응'과 같은 주제가 부각되고 있습니다. 이는 AI 기술이 정책 결정 및 시장 예측에 미치는 영향력과 관련된 법적 윤리적 기준의 필요성을 강조합니다.

4. 미국 증시와 생성AI 기술의 상관관계

  • 4-1. AI 관련 기업의 주가 변동 분석

  • 애플은 9월 9일 연례 아이폰 출시 행사에서 생성형 AI 기반 '애플 인텔리전스' 플랫폼을 발표하였습니다. 이 발표 이후 애플 주가는 약 15% 상승하였으며, 이는 애플이 AI 기술을 적극적으로 도입하기 시작했음을 반영합니다. 시장 분석가들은 애플 인텔리전스가 아이폰의 주요 판매 포인트가 될 것이라고 전망하고 있으며, 이는 기업의 실적에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보입니다.

  • 4-2. 고용 지표와 증시의 상관관계

  • 블룸버그의 보고서에 따르면, 고용 시장에서의 지표와 증시 간의 상관관계는 현저하게 나타나고 있습니다. 특히, 생성AI 기술의 도입으로 인해 고용 시장에 변화가 생길 수 있으며, 이는 주가에도 영향을 미칠 가능성이 큽니다. 하지만 현재 고용 지표는 아직 애매한 상태이므로, 향후 연계성을 주의 깊게 살펴봐야 합니다.

  • 4-3. CPI 발표 후 증시 반응

  • CPI(소비자 물가 지수) 발표 후, 시장은 즉각적으로 반응하였습니다. 특히, 생성AI 관련 기업들은 향후 발생할 경제적 변화에 대해 자신의 위치를 조정하는 모습을 보이고 있습니다. 이에 따라 시장은 AI 기술의 촉진 효과에 대한 희망과 실제 존재하는 우려를 복합적으로 반영하고 있습니다.

5. AI 기술과 소비자 반응

  • 5-1. 아이폰16 출시와 AI 기능 통합

  • 아이폰16에 탑재될 애플의 인공지능 시스템 ‘애플 인텔리전스’의 출시에 대한 기대가 높았으나, 출시 지연설이 제기됨에 따라 소비자들의 반응이 엇갈리고 있습니다. 블룸버그 통신에 따르면, 아이폰16의 디자인에 큰 변화가 없고 일부 기능 개선이 있을 뿐이라 소비자들이 교체할 만큼 매력적이지 않다는 우려가 커지고 있습니다. 초기 버전의 애플 인텔리전스는 챗GPT를 포함한 많은 기능이 탑재되지 않을 것으로 예상되며, 이 기능들은 결국 iOS 18.1 소프트웨어 업데이트의 일부로 출시될 예정입니다.

  • 5-2. 소비자들의 AI에 대한 기대와 실망

  • 소비자들은 AI 기술에 대해 높은 기대감을 가지고 있으나, 실제 AI 기능의 도입이 이루어지자 실망감도 나타나고 있는 상황입니다. 애플 인텔리전스의 기능이 소비자들에게 충분한 가치를 제공하지 못할 경우, AI 도구가 기대와는 다소 걸맞지 않게 인식되기도 합니다. 이러한 소비자 반응은 기업의 AI 전략 수립에 중요한 요소로 작용할 수 있으며, 소비자들이 AI 도구의 유용성을 충분히 이해하지 못할 가능성도 내포되어 있습니다.

  • 5-3. AI 도구의 시장 수용성

  • AI 도구의 시장 수용성은 현재 다양한 변수에 의해 영향을 받고 있습니다. 특히, 아이폰16과 같은 기존 제품에 대한 소비자 반응이 AI 기술 채택에 중요한 기준이 되고 있습니다. 만약 소비자들이 AI 도구의 필요성을 인식하지 못한다면, 시장 내 AI 도구의 수용성은 낮아질 수 있습니다. 따라서 기업들은 AI 도구의 가치와 필요성을 효과적으로 소비자에게 전달해야 할 필요성이 있습니다.

6. 기업의 AI 전환 전략

  • 6-1. AI 도입 시 기업이 겪는 어려움

  • 기업은 AI 도입 과정에서 다양한 어려움을 겪고 있습니다. 최근의 데이터에 따르면, 많은 기업들이 AI 전환(AX)의 효과가 가시적으로 나타나기 전에 진행된 파일럿 프로젝트의 성공만으로는 충분한 성과를 거두지 못한다고 보고하고 있습니다. 특히, 기업들이 정의한 명확한 목표 없이 AI를 도입하거나, AI 기술의 잠재력을 과대평가하여 기대에 못 미치는 결과에 대한 비판이 나타나고 있습니다. 이와 함께, AI 도입의 복잡한 프로세스와 높은 투자 비용이 기업 내부에서 저항을 일으키는 주요 요인으로 하소연되고 있습니다.

  • 6-2. AI 성공을 위한 전략적 접근법

  • AI의 성공적인 도입을 위해, 기업은 '스몰 석세스(Small Success)' 방식을 채택하곤 합니다. 이는 초기에는 소규모 파일럿 프로젝트를 실시하여 가시적인 성과를 얻고, 이를 바탕으로 점진적으로 전사적으로 확장해 나가는 전략입니다. 이 과정에서 데이터 인프라 구축과 전사적 공감대 형성이 필요하다는 것이 전문가들의 일관된 의견입니다. AI 기술을 이용하여 새로운 비즈니스 가치를 창출하기 위해, 기업의 전사적 리더십 및 직원들의 지지가 필수적임을 인식해야 합니다.

  • 6-3. AI 도입 후 AS(After-Service) 관리

  • AI 도입 후 기업은 AS(After-Service) 관리의 중요성을 인식하고 적극적으로 이를 수행해야 합니다. 이를 통해 AI 시스템의 지속적인 성능 모니터링과 개선이 이루어져야 하며, 직원들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 친화적인 기업 문화를 조성해야 합니다. 이러한 관리가 부재할 경우, 기업은 초기의 성과를 잃고 AI 도입 목적을 달성하지 못할 위험이 커집니다. 특히, AI 도입에 따른 조직적 변화 관리의 중요성을 간과해서는 안되며, 적시에 AI 기술의 성과를 평가하고 빠르게 수정할 수 있는 유연한 조직 구조를 갖추는 것이 필수적입니다.

결론

  • 생성AI 기술은 시장과 기업에 의미 있는 영향을 미치고 있으며, 멀티모달 AI와 오픈소스 LLM의 발전은 기업의 경쟁력을 강화하는데 기여하고 있습니다. 이러한 기술은 또한 주식 시장의 변동성을 증가시키며, 소비자들의 기대와 실망을 동시에 초래할 수 있습니다. 기업은 AI 기술 도입 시 명확한 목표 설정과 지속적인 AS 관리가 필요하며, 초기 성공에 안주하지 않고 유연한 조직 구조를 통해 AI 도입 효과를 극대화해야 합니다. AI 기술은 앞으로도 광범위한 분야에서 큰 영향을 미칠 것이며, 이에 대한 전략적 접근이 필수적입니다. AI를 통한 비용 절감과 개선된 효율성이 경제적 장점이 될 것입니다. 미래에는 생성AI와 함께 AI 기술의 법적, 윤리적 문제에 대한 철저한 검토가 필요할 것입니다. 특히, 아이폰16과 같은 제품들이 시장 수용성을 높일 것으로 기대되지만, 소비자 반응을 민감하게 고려해야 합니다.

용어집

  • 생성AI [기술]: 생성AI는 다양한 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술로, 텍스트, 이미지, 음성 등을 포함합니다. 이 기술은 다양한 산업 분야에서 활용되며, 기업의 운영 효율성을 높이고 새로운 제품 및 서비스 개발에 기여하고 있습니다.
  • 오픈소스 LLM [기술]: 오픈소스 대규모언어모델(LLM)은 누구나 접근할 수 있는 형태로 제공되는 언어 모델로, 기업들이 비용을 줄이고 특정 작업에 맞춰 모델을 최적화할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 기업은 공급업체 의존도를 줄이고 자율성을 높일 수 있습니다.
  • 아이폰16 [제품]: 애플의 최신 스마트폰 모델로, AI 기능을 통합하여 사용자 경험을 향상시키며 경쟁력을 갖추고 있습니다. 아이폰16은 AI 기반의 여러 기능을 통해 소비자들에게 매력적인 선택으로 자리잡고자 하고 있습니다.

출처 문서