딥시크 쇼크는 엔비디아 주가를 17%나 폭락시켰다. 딥시크가 AI 모델 개발에 엔비디아의 중국 수출용 저사양 AI 가속기인 H800을 사용했기 때문이다. 다른 AI 기업들은 엔비디아의 A100, H100, GB200 등 고가의 고사양 AI 가속기를 사용했다. 2025년 1월 20일 출시한 딥시크의 AI 추론 모델 ‘R1’ 또한 성능 테스트에서 오픈AI의 추론형 모델 ‘o1’을 일부 능가해 생성형 AI 시장은 새로운 게임의 법칙에 적응해야 하는 상황이다. (…) 향후 AI 시장은 기존처럼 사전 훈련된 모델보다는 강화학습 기반의 추론 모델에 집중할 것이다. 이런 관점에서 딥시크는 스케일링 법칙, 비용곡선의 변화 단계를 지나가고 있으며, 새로운 패러다임에 대응하기 위해 AI 추론 모델 R1을 출시했다._17~18쪽
엔비디아와 AMD가 GPU 시장을 주도하고 있다면, NPU는 퀄컴, 인텔, 애플 등의 업체들이 시장을 이끌고 있다. 이에 따라 향후 AI 반도체 시장에서도 학습용보다 추론용 반도체가 더 많은 비중을 차지할 것으로 본다. 이미 엔비디아는 2024년 11월 실적 발표에서, 데이터센터에서 최근 추론을 위한 워크로드가 학습의 워크로드를 앞질렀다고 발표했다. 국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI는 2024년 레니게이드RNGD라는 추론에 특화된 AI 반도체를 공개하기도 했다. 세계 최대 AI 반도체 회사인 엔비디아의 AI 반도체는 학습에 특화되어 있다._46~47쪽
현대차는 최근 SDV 전용 차량 프로젝트 XP2를 시작했으며, 2026년까지 SDV ‘페이스카’ 개발이 목표다. 이를 통해 현대차는 자율주행 소프트웨어 업체로의 포지셔닝을 강화할 계획이다. 이 프로젝트에는 차량 외부 상황 인식, 자동차와 보행자의 움직임 예측, 조향 조작 등 모든 작업이 하나의 AI 모델에 의해 수행되는 엔드투엔드 방식을 적용할 예정이다. 테슬라도 2024년 8월 모듈러 방식에서 엔드투엔드 방식으로 전환했다. 또한 현대차는 하드웨어 개발 및 제조 경쟁력을 활용해 로보택시 파운드리 사업도 추진할 예정이다. 현대차는 이미 구글 웨이모와 아이오닉5 공급을 위한 전략적 파트너십을 체결했으며, 2024년 11월에는 아마존의 죽스와 목적 기반 차량 개발 및 공급(파운드리)을 논의하기도 했다._70쪽
뤼튼테크놀로지스는 서비스 전달 차원에 머물러 있던 생성형 AI를 캐릭터챗, 디지털 광고 서비스 강화로 새로운 수익모델을 창출하고 있다. 플랫폼 사업에서 광고 등의 수익모델은 고객의 이탈을 야기할 수 있지만, 한편으로는 플랫폼 사업의 지속 가능성을 담보한다. 새로운 수익모델의 도입은 생성형 AI 서비스의 대중화가 가속화되고 있다는 반증이기도 하다. 생성형 AI는 일상이 되어가고 있다. 스캐터랩 같은 감성형 AI 챗봇은 10~20대에게 빠르게 확산되고 있다. 사람들의 라이프스타일 변화로 이제 더 이상 버추얼 휴먼(Virtual Human)은 가상에 머물지 않고 현실 세계에 침투하고 있다. 버추얼 휴먼은 나의 심리상담사가 될 수도 있고 더 나아가 친구, 연인이 될 수도 있다._82~83쪽
서비스 로봇 분야도 마찬가지다. 이미 상용화된 서비스 로봇은 매장 운영환경과 방식을 새롭게 정의하고 있다. 그래서 베어로보틱스 같은 서비스 로봇은 식당 같은 매장에서는 너무나도 쉽게 볼 수 있다. 지금은 매장에 사람이 없는 게 오히려 당연시되고 있다. 서비스 로봇은 현재 한 단계 도약을 위해 물류·보안·방산 등으로 적용 분야를 확대 중이다. 또한 범용 로봇 개발을 위한 파운데이션 모델 개발을 통해 더 이상 공장에서만 보던 로봇 팔 수준을 넘어 인간을 대체할 수 있는 기반을 차근차근 쌓아가고 있다. 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어도 강화되는 것이다. 이제는 디지털 전환, AI 전환을 물리적 실체가 있는 피지컬 AI로 전환함으로써 잘 드러나지 않았던 기술이 현실에 침투해 일상에서 상호작용할 수 있는 단계로 가고 있다._135쪽
커머스에는 챗봇, 검색, 피팅 등에 AI가 적용되어 고객 경험을 극대화하고 있다. 디지털 플랫폼 솔루션 기업인 플래티어는 커머스 시장에 AI 기술을 도입해 고객들의 숨은 니즈를 충족시켜준다. 커머스 시장에서 초개인화된 취향 분석은 매출 증대에 영향을 미치고 고객의 의사결정 속도를 높여준다. 단순하게 생각해보면, 지금은 디지털 플랫폼을 통한 제품 구매가 높다. 하지만 그만큼 제품의 반품률도 높다. 그런데 가상 피팅 서비스와 실제 매장에서 옷을 입어보는 것과 차이가 나지 않는다면 어떨까? 고객은 굳이 매장에 가지 않아도 되고, 기업은 고객의 반품을 걱정하지 않아도 되지 않을까? 서로 윈윈할 수 있는 비즈니스 구조가 만들어질 수 있다._177쪽
금융 분야는 이미 데이터에 기반한 다양한 사업모델이 존재한다. 금융은 그 어떤 분야도 데이터 기반으로 모든 일들이 진행되다 보니 신용평가 및 대출, 자산관리, 자동화 솔루션 등 다양한 비즈니스에 활용되고 있다. 에이젠글로벌은 AI 금융기술 플랫폼 업체로, 모빌리티, 커머스 등 신산업 분야에 금융 인프라 제공을 통해 금융회사의 업무를 지원하고 있다. 예를 들어 여신, 상품개발, FSD(Fraud Detection System, 이상거래탐지 시스템) 등에 AI 모델을 제공해 금융 의사결정을 자동화한다._219쪽
AI 주권이 중요한 이유는 AI 모델 개발이 해당 국가의 데이터를 기반으로 이루어져 미국의 빅테크 기업의 AI가 한국의 문화나 사고방식을 이해하지 못하거나 잘못된 지식을 전달 혹은 왜곡할 수 있기 때문이다. 이는 경제, 교육, 사회문화 등 국가 전반에 영향을 미칠 수 있다. 미국과 중국은 2023년에 AI 기술 개발에 400~500억 달러를 투자하기로 했다. 이에 뒤처질세라 영국, 프랑스, 독일, 인도, 사우디아라비아, 아랍에미리트도 총 400억 달러 규모의 자금을 투자하기로 결정했다._263쪽
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