[MT리포트-한국형 AI의 현재와 미래] ③ R&D 연간 규모 최대 42배…아마존 84조 vs 네이버 2조
글로벌 빅테크 AI 투자 방향/그래픽=윤선정 |
생성형 AI(인공지능) 개발을 위해 글로벌 빅테크 간 쩐의 전쟁이 가속화하고 있다. 2022년 11월 챗GPT 출시 이후 그동안 생성형 AI에 대한 인식이 넓게 퍼졌고 꾸준히 투자를 늘려온 빅테크들은 내년부터 생성형 AI를 활용한 수익 사업에 나설 전망이다. 국내에서는 생성형 AI 투자를 더욱 확대해야 경쟁에서 밀리지 않을 것이라는 목소리가 나온다.
21일 NIA(한국지능정보사회진흥원)에 따르면 MS(마이크로소프트), 애플, 엔비디아, 알파벳(구글), 아마존, 메타 등 글로벌 빅테크 6곳의 R&D 합산 규모는 2387억달러(약 342조8200억원)로 2015년 510억달러(약 73조2400억원)에서 4배 이상 증가했다. 매출에서 차지하는 비중 또한 2015년 10%에서 2023년 14%까지 커졌다. 글로벌 빅테크 R&D 연간 규모로 보면 아마존이 연간 587억달러(약 84조3000억원)로 가장 많았고 구글이 340억달러(약 48조8300억원), 메타가 261억달러(약 37조4800억원), MS 245억달러(약 35조1800억원) 순으로 나타났다.
아마존의 경우 지난해 생성형 AI 기업 앤트로픽에 40억달러(약 5조7400억원)를 투자했다. 앤트로픽은 챗GPT의 대항마로 꼽히는 클라우드3 개발사다. 구글은 2017년 AI 전문 벤처캐피탈 출범 등 AI 분야 투자를 꾸준히 늘려오고 있다. 지난해에는 아마존과 마찬가지로 앤트로픽에 23억달러를 투자했다. AR(증강현실)·VR(가상현실) 분야에 주로 투자해 온 메타는 내년부터 메타 글래시스 같은 AI 툴에 집중적으로 투자할 계획이다. 향후 AI 관련 하드웨어, DC(데이터센터) 등 기술 지원 인프라에 400억달러(약 57조4200억원)를 투자할 예정이다. 지난해 오픈AI에 100억달러(약 14조3500억원) 규모의 투자를 단행한 MS는 AI 플랫폼 시장 선점을 이어간다.
반면 국내는 기술력과 투자 규모에서 아직 AI 2군에 머무르고 있다는 지적이 나온다. 지난해 네이버(NAVER)는 R&D에 1조9926억원을 투자했다. 같은 기간 카카오는 1조2235억원을 투자했다. 매출 대비 투자 비용은 네이버 20.0%, 카카오 16.2%로 국내 기업이 글로벌 빅테크보다 높은 수준이지만 전체 투자 금액은 비교 불가능한 수준이다.
IT(정보기술) 업계에서는 자칫하다간 AI 시장을 전부 글로벌 빅테크에 뺏길 수도 있다고 우려한다. 특히 생성형 AI의 경우 얼마나 빠르고 정확하게 방대한 데이터를 처리하고 생성하는지가 중요한데 여기에는 굉장히 큰 비용이 투입돼야 하기 때문이다. 주무 부처인 과학기술정보통신부가 AI R&D를 적극적으로 지원하고 인재를 양성하려 하지만 최근 정국이 혼란스러워지면서 이마저도 불투명해졌다.
네이버와 카카오는 이런 열세를 극복하기 위해 LLM(대규모언어모델)보다 실감할 수 있는 AI 서비스를 만드는 데 주력한다. 정면 승부로는 승산이 없어 한국어 강점을 살린 작은 AI 서비스를 만들겠다는 취지다. 네이버는 AI가 검색 결과를 요약해 출처와 함께 보여주는 'AI 브리핑'을 출시하고 네이버 플러스 스토어에 AI 추천 기능을 도입할 계획이다. 최수연 네이버 대표는 지난 팀네이버 통합 콘퍼런스 DAN 24에서 앞으로 매년 R&D에 매출액 대비 20~25%를 투자하겠다고 했다. 카카오는 초개인화 AI 서비스인 '카나나'를 출시한다. 카나나는 카카오톡과는 별개로 이용자의 의도를 이해해 자연스럽게 대화를 나눌 수 있는 대화형 앱(애플리케이션)이다. 또 카카오톡에는 맞춤법과 번역 서비스를 제공중이다.
IT 업계 관계자는 "정부 지원이나 기업별 투자 금액만 놓고 보면 국내 기업은 글로벌 빅테크에 상대가 되지 않는다"며 "가지고 있는 정보의 규모나 기술력에서도 국내 기업이 글로벌 빅테크와 경쟁하기가 힘든 만큼 네이버가 중동에서 디지털 트윈 사업을 하는 것처럼 잘할 수 있는 분야를 찾아 적극적으로 개발하려는 태도가 필요하다"고 말했다.
이정현 기자 goronie@mt.co.kr
ⓒ 머니투데이 & mt.co.kr, 무단 전재 및 재배포 금지
이 기사의 카테고리는 언론사의 분류를 따릅니다.
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.