100개 이상의 인공지능(AI) 모델을 호스팅하는 플랫폼인 포(Poe)가 지난 10일 발표한 텍스트, 이미지 및 비디오 생성 기술 전반에 걸친 AI 사용 패턴 보고서가 주목을 끌고 있다.
이번 조사 분석 결과는 모든 AI 생태계가 모든 양식(모달리티)에 걸쳐 상당한 시장 분열상을 나타내고 있음을 보여준다.
즉, 오픈AI와 앤스로픽과 같은 기존 선발·선두 업체가 텍스트 생성에서 지배적인 위치를 유지한 반면 신규 진입자인 딥시크(텍스트)와 블랙포레스트 랩스(이미지 생성)는 빠르게 의미있는 시장 점유율을 확보해 가고 있었다. 오픈AI의 달리-3와 스터빌리티 AI의 스테이블 디퓨전 버전과 같은 선구자이자 선두주자들의 이미지 생성 모델의 (상대적)사용 점유율이 경쟁자 증가로 80% 가까이 감소했다.
이는 업계 AI 리더들에게 막대한 투자가 유입되고 있음에도 불구하고 AI 생태계가 엄청나게 역동적이라는 의미한다.
포의 분석은 올해초 중국의 딥시크가 주목받은 시점을 포함해 지난 1년간 수백만 명의 사용자와의 상호 작용을 기반으로 해 이루어졌다. 따라서 이 포괄적이고 전례없는 AI모델 전반에 대한 보고서는 기술에 기반한 의사 결정권자들에게 통상적으로 사용 데이터가 엄격하게 보호되는 경쟁 분야(AI분야)에 대한 중요한 통찰력을 제공한다.
포는 보고서에서 “AI 모델들이 계속 발전함에 따라 이들은 사람들이 지식을 습득하고, 복잡한 작업을 해결하고, 일상 업무를 관리하는 데 있어 중심이 될 것이라고 믿는다”고 썼다.
이 AI 생태계 분석보고서에서 나온 통찰력을 제시하는 가장 놀라운 요점 5가지는 ▲기술 우수성만으로 보장되지 않는 시장 주도권 ▲격전을 겪고 있는 비디오 생성 분야 ▲후발주자가 1위인 이미지 생성 분야 ▲새 AI 모델의 카니발리즘 ▲생각보다 낮을 수 있는 AI 업체 진입장벽이다.
이를 하나하나 살펴본다. 포의 보고서와 벤처비트를 참고했다.
구글이 서로 다른 여러 AI 양식에서 다양한 성과를 보인 것은 모든 모드를 아우르는 크로스-모드 리더십을 달성하는 데 어려움이 있음을 보여준다.
구글의 텍스트 AI 모델인 제미나이 계열은 “2024년 10월까지 메시지 점유율이 증가하는 모습”을 보였다. 하지만 상당한 투자와 기술적 역량에도 불구하고 “그 이후로는 감소”했다.
이는 다른 범주에서 구글의 성과와 극명하게 대조된다.
구글은 이미지 생성에서 호조를 보였다. 이매진3 제품군은 30%라는 인상적인 시장 점유율을 확보했고 비디오 생성에서 비오-2(Veo-2) 모델은 빠른 속도로 메시지의 40%를 차지했다.
이러한 엇갈린 성과는 기술적 우수성만으로는 시장 리더십을 보장할 수 없음을 시사한다. 기업 의사 결정권자들에게 이는 한 AI 모델 분야의 리더십이 모든 AI 역량에 대한 우수성으로 이어진다고 가정하는 대신 각 AI 양식을 서로 비교해 AI 역량을 평가하는 것이 중요하다는 것을 강조해 보여준다.
생성 AI의 최신 전선인 비디오 생성은 이미 치열한 경쟁과 빠르게 변화하는 리더십 위치를 보여주고 있다.
이 보고서는 “비디오 생성 범주는 2024년 후반에야 시작됐지만 현재 구독자에게 다양한 옵션을 제공하는 8개 이상의 공급업체로 빠르게 확장됐다”고 쓰고 있다. 이에 따르면 이 분야는 “2024년 말부터 기존 옵션에서 이제 구독자들에게 다양한 옵션을 제공하는 8개 이상의 제공업체로 빠르게 확장”됐다.
초기 개척자인 런어웨이는 단 하나의 API(앱프로그래밍인터페이스) 모델만 있음에도 불구하고 “비디오 생성 메시지의 30~50%를 차지하며 강력한 입지를 유지”했다.
그러나 구글의 진입은 즉시 현상 유지 상황을 깨뜨렸다. 보고서는 “구글의 비오-2는 최근 포에서 출시된 이후 단 몇 주 만에 전체 비디오 생성 메시지의 약 40%를 빠르게 차지했다”고 썼다.
중국에서 개발한 모델들은 모두 합쳐 비디오 생성 메시지의 약 15%를 차지했다. 즉, “콰이쇼우(快手)의 클링-프로-v1.5(Kling-Pro-v1.5), 미니맥스의 하이루어(海螺·Hailuo-AI), 텐센트의 후뉘엔 비디오(Hunyuan Video) 및 알리바바 완-2.1(Wan-2.1·万-2.1) 같은 모델은 기능, 추론 시간 및 비용의 경계를 계속 확장하고 있으며” 지정학적 긴장에도 불구하고 국제 경쟁이 혁신을 주도하는 중요한 요소임을 보여주고 있다..
이미지 생성 분야는 기존 업체는 빠르게 신규 업체에게 자리를 내주며 생성형 AI에서 가장 극적인 시장 변화를 보여주고 있는 것으로 보인다.
보고서는 “(오픈AI의)달리-3와 다양한 (스터빌리티 AI의)스테이블 디퓨전 버전과 같은 선두 주자의 이미지 생성 모델은 이 분야의 선구자였지만, 공식 이미지 생성 모델 수가 3~25개로 늘어나면서 이들의 상대적 사용 점유율이 거의 80%나 감소했다”고 설명했다.
이런 가운데 블랙포레스트 랩스가 놀라운 리더로 부상했다. 보고서는 “블랙포레스트 랩스의 플럭스(Flux) 이미지 생성 모델 제품군은 2024년 중반에 등장해 이후로 명확한 선두 주자로서 지배적인 위치를 유지했으며, 메시지의 약 40%를 차지했다”고 썼다. 이는 방대한 리소스를 보유한 기존 경쟁사에 비해 상대적으로 신생 기업인 블렉포레스트 랩스가 이룬 이룬 놀라운 성과다.
구글의 이미지 생성에 대한 전략적 투자도 성과를 거두고 있다. 보고서는 “구글의 이매진3 제품군은···2024년 후반 출시 이후 꾸준히 성장해 거의 30%의 사용 점유율을 차지했다”고 분석했다. 이로써 이 업체는 후발 진입자임에도 선발 구글을 강력한 2위 경쟁자로 밀어냈다.
포의 조사 분석 데이터에 따르면 AI 업체들은 이전 모델을 유지하는 데 많은 투자를 하는 ‘우려스런 추세’를 보여준다.
보고서는 “개척자 AI 연구소들이 더 유능한 모델을 출시함에 따라 이 공급자들의 새로운 플래그십 AI 모델 제품 사용이 이전 버전 사용을 빠르게 잠식한다”고 밝히고 있다. 즉 제품간 카니발니즘이 생긴다는 것이다.
이 패턴은 여러 회사들 전반에서 나타나며, 실제로 사용자들은 GPT-4를 GPT-4o로, 클로드-3를 클로드 3.5로 빠르게 대체했다. 의미는 명확하다. 이전 버전과의 호환성을 유지하고 레거시 모델을 지원하면 사용자가 지속적으로 최신 제품으로 마이그레이션함에 따라 매출이 감소할 수 있다는 것이다.
AI 기업들은 제품 수명 주기 전략을 재고해야 할 수 있으며, 다양한 기능과 가격대를 갖춘 광범위한 제품군을 유지하는 대신 더 자주 업데이트되는 소수의 모델에 리소스를 집중해야 할 수도 있다.
텍스트 AI의 양강으로 꼽히는 미국 오픈AI와 앤스로픽은 텍스트 생성에서 지배력을 유지하고 있긴 하지만 새로운 진입자의 압력이 커지고 있다.
포의 데이터는 “오픈AI와 앤스로픽 모델에서 텍스트 사용은 거의 동일했으며, 2024년 6월 클로드 3.5 소넷이 출시된 이후로 표현력이 뛰어난 텍스트 양식에서 경쟁이 커지고 있음을 보여준다”고 분석했다. 이에 따르면 두 회사는 플랫폼에서 텍스트 상호 작용의 약 85%를 차지하고 있다.
앤스로픽이 오픈AI와 동등 수준으로 빠르게 상승한 것은 선두 주자의 이점과 강력한 네트워크 효과가 있는 분야에서도 품질과 기능 향상이 빠르게 시장 점유율 변화로 이어질 수 있음을 시사한다.
더욱 흥미로운 것은 딥시크가 합법적인 3번째 경쟁자로 부상한 것이다.
보고서는 “딥시크-R1과 V3는 2024년 12월에 전혀 사용되지 않다가 최고조에 이르면서 메시지의 7%를 차지했는데, 이는 이전의 오픈소스 패밀리인 라마와 미스트랄보다도 상당히 높은 수준”이라고 언급하고 있다. 이러한 극적인 상승은 새로운 텍스트 AI 공급업체의 진입 장벽이 이전에 예상했던 것보다 낮을 수 있음을 나타낸다.
포 보고서는 기술적 우수성만으로는 지속적 시장 리더십을 보장할 수 없는 급속한 진화 특성을 보이는 생성 AI 시장을 보여준다.
기업의 의사 결정권자는 오늘날의 시장 주도적 사업자가 내일의 꼴찌 사업자가 될 수 있는 점점 더 복잡한 공급업체 환경에 직면해 있다.
분명한 것은 사용자 선호도가 새로운 모델 출시에 따라 극적으로 바뀔 수 있다는 것이다. 이는 조직들이 단일 공급업체의 AI 솔루션들에 얽매이기보다는 변화하는 역량에 적응할 수 있는 유연한 AI 스택(AI 시스템 사용을 용이하게 하는 기술, 프레임워크 및 인프라 구성 요소 모음)을 구축해야 한다는 것을 시사한다.
텍스트, 이미지, 비디오에 걸쳐 다양한 AI 모델 리더가 등장하는 AI 도입의 멀티모드적 특성은 기업 전략을 더욱 복잡하게 만든다.
포는 결론적으로 “이러한 결과로 AI 모델 환경의 변화하는 역학관계를 엿볼 수 있기를 바란다”고 쓰고 있다.
이처럼 역동적이고 유동적인 AI 생태계를 탐색 중인 기업들에게 던지는 메시지는 분명하다.
즉, AI 혁명은 아주 빠르게 계속되고 있으며, 유연성을 유지하는 사람들에게는 보상을 주고 어제의 기술 리더에게 지나치게 베팅하는 사람들에게는 불이익을 준다.
