인공지능의 미래: LLM 시장에서 한국 스타트업이 이끄는 혁신적 변화

1. 요약

• 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 사회 전반에 걸쳐 중대한 변화를 주도하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 등장과 그 중요성은 더욱 강조되고 있으며, 이는 다양한 산업에서 혁신적 활용이 가능한 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 본 보고서는 LLM 시장의 트렌드뿐만 아니라 그 발전 가능성을 탐색하며, 국내외 여러 기업의 전략과 성공 사례를 분석함으로써, 한국 스타트업이 이룰 수 있는 성과와 미래 전망을 상세히 제시합니다.

• 많은 기업들이 AI 기술을 통합하여 생산성과 효율성을 향상시키려는 노력이 가속화되고 있으며, 이는 LLM의 실제 적용 사례가 급증하고 있는 상황에서 명백히 드러나고 있습니다. LLM은 자연어 처리부터 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등 여러 분야에서 응용되고 있으며, 그 활용 가능성은 날로 증가하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 기술 기업들은 기계 학습과 데이터 분석 역량을 적극적으로 사용하여 AI 모델의 성능을 끌어올리고 있습니다.

• 더불어, 챗GPT와 같은 모델의 출현 이후, AI 언어 모델의 대중화가 빠르게 진행되고 있으며, 국내의 많은 스타트업들이 이러한 추세에 발맞추어 혁신적이고 사용자 친화적인 솔루션 개발에 매진하고 있습니다. 이러한 환경은 AI 산업 경쟁을 심화시키면서도 동시에 사용자에게 보다 다양한 선택지를 제공하는 결과를 가져오고 있습니다. 이와 같은 변화는 향후 AI 시장에서의 경쟁력 확보와 혁신의 중추적 역할을 하는 요소로 작용할 것입니다.

2. 인공지능과 LLM의 급속한 발전

• 2-1. 인공지능(AI)의 정의 및 발전

• 인공지능(AI)은 인간의 학습, 사고, 문제 해결과 같은 지능적 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 기술의 총칭입니다. AI의 발전은 초기 규칙 기반 시스템에서 시작하여 현재의 심층 학습(Deep Learning)에 이르기까지 지속적으로 진화해왔습니다. 이러한 발전은 인공지능의 대표적인 한 분야인 대규모 언어 모델(LLM)의 탄생을 가능하게 했으며, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.

• 현재 인공지능은 자율주행차, 의료 진단 시스템, 고객 서비스 챗봇 등 다양한 분야에서 실제로 적용되고 있으며, 이는 기계 학습과 데이터 분석 기술의 비약적인 발전 덕분입니다. 특히, 대규모 데이터셋을 바탕으로 한 신경망 모델은 인간과 유사한 이해력과 생성 능력을 가지는 AI 개발을 가능하게 했습니다.

• 2-2. 대규모 언어 모델(LLM)의 역할과 중요성

• 대규모 언어 모델(LLM)은 기계 학습 기술을 기반으로 하여 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. 이러한 모델은 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등 여러 분야에서 활용되며, 특히 챗봇, 고객 서비스, 콘텐츠 제작 등에서 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다.

• LLM의 중요성은 비단 그 활용 가능성에만 그치지 않습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 자연어의 맥락을 이해하고, 이를 바탕으로 사용자에게 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 업스테이지에서 개발한 '솔라'와 같은 소형 언어 모델(ssLLM)은 정보 보안 및 도메인 특화에 강점을 가지고, 특히 기업 내부 데이터로 훈련된 프라이빗 LLM 분야에서 두각을 나타내고 있습니다.

• 2-3. 챗GPT의 등장과 시장 변화

• 챗GPT는 OpenAI에 의해 개발된 모델로, 그 등장은 AI 언어 모델의 갑작스러운 대중화를 이끌어 냈습니다. 챗GPT의 출시 이후, 많은 기업들이 자사의 제품과 서비스를 AI와 통합하는 방향으로 나아가기 시작했습니다. 이는 AI 기술의 접근성을 높이고, 동시에 더 많은 데이터와 피드백을 통해 모델이 지속적으로 개선되는 선순환 구조를 만들어냈습니다.

• 국내에서도 챗GPT와 같은 기술을 엔드 유저에게 제공하기 위해 많은 스타트업들이 연구개발에 매진하고 있으며, 뤼튼테크놀로지스와 솔트룩스 같은 기업들은 사용자 친화적인 생성형 AI를 구축하여 대중화의 길을 열고 있습니다. 이러한 변화는 AI 산업의 경쟁을 심화시키고 있으며, 결과적으로 사용자에게 더욱 다양한 선택지를 제공하고 있습니다.

3. 글로벌 및 국내 LLM 시장의 트렌드

• 3-1. 생성형 AI 시장의 동향

• 최근 2년간 생성형 AI 기술은 급격히 발전하며 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 챗GPT 이후 많은 기업들이 이 시장에 뛰어들며, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 중요성이 크게 부각되었습니다. LLM은 단순한 텍스트 처리에 그치지 않고 감성 분석, 이미지와 텍스트의 결합, 복잡한 문제 해결 등의 다양한 기능을 수행하게 되었습니다. 이러한 발전은 AI의 실용성을 높이고, 산업 전반으로의 확산을 가속화하고 있습니다. 특히 국내 기업들이 생성형 AI 시장에 대한 관심을 높이며, 다양한 접근 방식을 통해 시장 점유율을 확대하고 있습니다.

• 3-2. 국내외 대기업의 전략과 접근 방식

• 국제적으로, 글로벌 빅테크 기업들이 막대한 자금을 투자하여 거대 언어 모델의 개발 및 고도화를 추진하고 있는 반면, 한국의 중소 기업과 스타트업들은 보다 효과적인 비용 관리와 특정 분야의 전문성을 강조하고 있습니다. 네이버클라우드의 '하이퍼클로바X'와 같은 대규모 모델은 B2B 솔루션 제공을 통해 다양한 산업에 대응하고 있으며, 보안성을 강화한 뉴로클라우드를 통해 기업 환경에 적합한 AI 솔루션을 제공합니다.

• 한편, 업스테이지와 같은 기업들은 프라이빗 LLM을 통해 내부 데이터에서 학습한 소형 모델을 제공하며, 정보 보안과 특정 산업 맞춤형 솔루션을 강조하고 있습니다. 업스테이지의 '솔라' 모델은 보다 적은 자원으로도 고도화된 기능을 제공하며, 다양한 금융 및 법률 서비스와의 연계를 추진하고 있습니다. 이러한 전략은 기업이 고객 요구에 따라 유연하게 대응할 수 있도록 합니다.

• 3-3. 특정 분야에 집중한 한국 스타트업 사례

• 한국의 여러 스타트업들은 특정 분야에서의 성공적인 사례로 주목받고 있습니다. 예를 들어, 바이브컴퍼니는 '바이브젬'이라는 sLLM을 기반으로 여러 산업에서의 응용 가능성을 높이고 있으며, AI 기반의 빅데이터 분석 서비스와도 시너지를 내고 있습니다. 또한, 솔트룩스는 '루시아' 모델을 통해 금융, 법률, 의료 등의 전문 분야에서 AI 기술을 접목하여 고객 니즈에 맞춘 솔루션을 제공합니다.

• 올거나이즈는 '알리 LLM 앱 마켓'을 통해 고객들이 필요한 LLM 애플리케이션을 손쉽게 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이는 사용자의 접근성을 높이는 한편, 맞춤형 업무 생산성을 강화하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 스타트업들이 생성형 AI 시장에서 자신만의 틈새시장을 확보하는 데 기여하고 있습니다.

4. 한국 스타트업의 전략과 성공 사례

• 4-1. AI 스타트업의 시장 접근 방식

• 한국의 AI 스타트업들은 글로벌 경쟁이 치열한 상황 속에서도 차별화된 시장 접근 방식을 통해 두각을 나타내고 있습니다. 특히, 많은 기업들이 대규모 언어 모델(LLM)보다 소형 모델인 ssLLM(Small scale LLM)에 집중하여 효율성과 특화된 성능을 극대화하고 있습니다. 예를 들어, 업스테이지는 프라이빗 LLM 개발에 강점을 가지고 있으며, 특정 분야에 특화된 언어 모델을 통해 데이터 유출 걱정없이 기업의 내부 정보만을 활용하여 모델을 훈련시키는 방향으로 시장을 공략하고 있습니다.

• 또한, 강화된 보안 및 맞춤형 솔루션을 제공하기 위해 업스테이지는 자사의 모델인 '솔라(SOLAR)'를 기업의 비즈니스 환경에 최적화하여 제공하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 기업들이 요구하는 보안 기준을 충족시키는 동시에 AI의 활용도를 높이는 데 기여하고 있습니다.

• 4-2. 기술적 차별화와 활용 예

• 한국 스타트업들은 기술적인 차별화를 통해 AI 솔루션의 경쟁력을 강화하고 있습니다. 특히, 솔트룩스의 '루시아(LUXIA)'는 다국어 지원 및 전문 분야에 특화된 응답 효율성을 강조하고 있으며, 이는 금융, 법률, 의료 등 다양한 분야에서의 활용성을 높이고 있습니다. 루시아2는 입력 토큰을 6만 4천 개로 늘려 복잡한 질문에 대한 처리가 가능하도록 개선하여 기업 고객의 니즈에 부합하도록 진화하고 있습니다.

• 또한, 뤼튼테크놀로지스는 여러 유명 LLM을 연결하여 사용자들이 다양한 AI 서비스를 경험할 수 있도록 플랫폼을 운영하고 있습니다. 이들은 AI 검색, AI 캐릭터 기능 등을 통해 사용자 친화적인 경험을 제공하며, AI 기술이 대중에게 가까워질 수 있도록 지속적으로 노력하고 있습니다. 이러한 기술적 차별화는 스타트업이 지속적으로 성장할 수 있는 기반을 제공합니다.

• 4-3. 국내 스타트업이 성과를 내는 분야

• 한국 스타트업들은 특히 공공 및 금융 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 예를 들어, 업스테이지는 자사 모델을 활용하여 금융 기관에 특화된 AI 솔루션을 제공하고 있으며, 이를 통해 다수의 고객사를 확보해 시장 내 인지도를 높이고 있습니다.

• 또한 바이브컴퍼니는 정부의 초거대 AI 활용 지원 사업에도 적극 참여하며, RAG 기반 AI 검색 솔루션인 '바이브 서치(VAIV Search)'를 통해 품질 높은 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 성공적인 사례들은 다른 스타트업들이 향후 덩치를 키우고 더 큰 시장 점유율을 달성하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

5. 향후 전망 및 시사점

• 5-1. LLM 기술 향후 발전 가능성

• 대규모 언어 모델(LLM) 기술은 앞으로도 더욱 발전할 것으로 기대됩니다. 최근 몇 년간 AI 기술의 비약적인 발전이 있었던 만큼, LLM 시장도 새로운 기능과 용도의 개발이 활발히 이루어질 것입니다. 특히, LLM 분야에서 주목할 만한 기술은 사용자의 피드백을 반영하여 성능을 개선할 수 있는 '파인튜닝(Fine-tuning)' 방식입니다. 이는 특정 분야의 데이터를 기반으로 모델을 적절히 조정할 수 있어, 향후 사용자 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 크게 기여할 것입니다. 또한, '스몰LLM(sLLM)'과 같은 소형 모델들이 주목받고 있습니다. 이는 대규모 모델에 비해 훈련과 운영 비용이 절감되는 동시에, 기업의 특정 요구에 맞춘 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있습니다. 이러한 발전은 업계에서 더욱 저렴하고 효율적인 솔루션으로 이어질 가능성이 높습니다.

• 5-2. 국내 스타트업의 경쟁력 강화 방안

• 국내 스타트업들은 LLM 시장에서의 경쟁력을 높이기 위한 다양한 전략을 채택하고 있습니다. 이미 많은 기업들이 특정 분야에 특화된 기술 개발에 집중하고 있으며, 이를 통해 시장 내 입지를 강화하고 있습니다. 예를 들어, 업스테이지는 보안에 강점을 지닌 프라이빗 LLM 모델을 개발하여, 산업별 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 고객사의 신뢰를 얻고 있습니다. 또한, 협업과 생태계의 확장을 통해 전략적 파트너십을 강화하는 것도 중요한 요소입니다. 여러 기업들이 합작 프로젝트를 통해 노하우를 공유하고, 서로의 기술력을 보완하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이로 인해, 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 가지게 될 기회를 창출할 수 있을 것입니다.

• 5-3. AI 시장 내 역할 증대와 국가 전략

• AI 시장의 확대는 국가 차원에서도 중요한 전략이 될 것입니다. 정부는 LLM 기술의 발전을 뒷받침하기 위해 정책과 인프라를 강화해야 합니다. 예를 들어, 연구소와 기업 간의 협력을 촉진하고, AI 인재 양성을 위한 교육 프로그램을 확대하는 것이 필요합니다. 이를 통해 혁신적인 연구 개발 환경을 조성함으로써, 국가적으로 AI 산업을 경쟁력 있게 만들어 나갈 수 있을 것입니다. 또한, AI 윤리에 대한 논의가 중요해지고 있는 만큼, 이를 해결하기 위한 체계적인 접근 방식이 마련되어야 합니다. 예를 들어, 개인 정보 보호 및 데이터 윤리를 고려한 법규 제정과 감독 체계 구축이 필수적이며, 이러한 점은 스타트업들이 신뢰할 수 있는 환경에서 사업을 운영하도록 지원할 것입니다.

결론

• LLM 시장의 현재와 미래는 한국 스타트업들에게 많은 기회를 제공하고 있으며, 이들은 단순한 기술 발전을 넘어서 AI 산업 생태계에서 중요한 역할을 담당하게 될 것입니다. 특히, 특정 분야에 특화된 전략적 접근은 스타트업들이 경쟁력을 지속적으로 유지하고 성장할 수 있는 필수적인 요소로 부각되고 있습니다. 이 과정에서 정부의 정책 지원과 민간 부문의 연구개발 투자 강화는 필수적이며, 이를 통한 협력 체제를 구축함으로써 한층 더 발전된 성과를 만들어낼 수 있을 것입니다.

• 추가적으로, 스타트업들은 지속적인 기술 혁신을 통해 글로벌 시장에서의 경쟁력을 높여야 하며, AI 윤리에 대한 논의와 체계적인 접근 방식을 통해 신뢰할 수 있는 비즈니스 환경 조성에 힘써야 할 책임이 있습니다. 데이터 윤리와 개인 정보 보호는 더욱 중요한 문제가 될 것이며, 따라서 이를 해결하기 위한 규제와 가이드라인 제정이 필요합니다. 이러한 요소들은 궁극적으로 AI 산업의 지속 가능한 발전을 가능하게 하고, 한국 스타트업들이 글로벌 시장에서 성공적으로 자리 잡을 수 있는 밑바탕이 될 것으로 예상됩니다.

용어집

• 대규모 언어 모델(LLM) [기술]: 대규모 데이터셋을 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델로, 텍스트 생성, 번역 등 다양한 분야에 활용됩니다.

• 프라이빗 LLM [기술]: 기업 내부 데이터로 훈련된 대규모 언어 모델로, 정보 보안과 특정 산업 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

• 소형 언어 모델(ssLLM) [기술]: 작은 규모의 데이터로 훈련되는 언어 모델로, 훈련과 운영 비용이 절감되며 특정 요구에 맞춘 처리가 가능합니다.

• 파인튜닝(Fine-tuning) [기술]: 기존의 AI 모델을 특정 분야의 데이터로 적절히 조정하여 성능을 개선하는 방식으로, 사용자 맞춤형 솔루션 제공에 기여합니다.

• 생성형 AI [기술]: AI가 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술로, 텍스트, 이미지, 음성 등을 포함하여 다양한 창작 활동에 활용됩니다.

• AI 윤리 [개념]: AI 시스템의 개발과 사용에서 고려해야 할 윤리적 문제로, 개인 정보 보호 및 데이터 사용에 대한 규범을 포함합니다.

• 강화된 보안 [기술]: 정보를 보호하기 위해 적용되는 다양한 기술 및 방식을 의미하며, 특히 기업 환경에서 중요시됩니다.

• 윗수위 AI [기술]: 인공지능 기술 가운데 특히 강력하고 복잡한 모델이나 시스템을 지칭하며, 높은 수준의 데이터 처리 능력을 요구합니다.

출처 문서

• 판 커지는 LLM 시장…한국 AI 스타트업 관심↑http://www.newspim.com/news/view/20240115000822
• ‘생성형 AI’ 국내외 업체별 서비스와 전략 (1)http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=224636
• 판 커지는 LLM 시장…한국 AI 스타트업 관심↑https://www.newspim.com/news/view/20240115000822