응용 AI vs 생성형 AI, 어떤 기술이 더 경쟁력이 있을까?

AI 기술의 두 가지 발전 방향

 

인공지능(AI)기술이 빠르게 발전하면서 기업과 개발자들은 어떤 AI 기술을 개발해야 할지 고민하는 상황에 놓여 있다. 현재 AI 시장을 주도하는 두 가지 주요 흐름은 다음과 같다.

 

1. 응용 AI ( (Application AI):  특정 산업 문제를 해결하고 업자동화를 목표로 하는 AI기술

2. 생성형 AI ( Generative AI) : 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지 음성, 코드 등)을 생성하는 AI기술

 

ChatGPT, DALL·E, Stable Diffusion 과 같은 생성형 AI는 크리에이티브 산업에서 주목받고 있으며, 스마트 팩토리, 의료 진단AI, 물류최적화 AI 등 응용 AI는 다양한 산업에서 생산성을 높이는 역할을 하고 있다.

 

이 글에서는 응용AI와 생성형 AI 의 특징을 비교하고, 어떤 AI가 더 경쟁력이 있는지 실질적인 사례와 시장 분석을 통해 살펴보겠다. 

 

 

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1. 응용 AI: 특정 산업 문제를 해결하는 실용적 AI

(1)  응용 AI란?

응용 AI는 특정 산업이나 업무에 특화된 AI 기술로, 자동화, 최적화, 분석을 통해 기업의 생산성을 높이고 비용을 절감하는 역할을 한다. 일반적으로 B2B(Business-to-Business) 시장을 중심으로 사용되며, 의료, 금융, 제조, 보안, 농업 등 다양한 산업에 적용된다.

 

 

(2)  응용 AI의 실제 사례

 

㉮ 금융권 : AI 기반 이상 거래 탐지 시스템

 

기존 문제점

• 금융 사기(예: 신용카드 도용, 계좌 해킹)가 증가하면서 기존의 규칙 기반 탐지 시스템은 한계에 도달했다.
• 기존 방식은 고정된 패턴을 기반으로 사기를 탐지했기 때문에 새로운 유형의 금융 사기를 실시간으로 감지하기 어려웠다.

 

 AI솔루션 적용 후 변화

• AI가 고객의 평소 거래 패턴을 학습하고, 이상 거래를 실시간 감지하여 즉각적인 대응 가능
• 머신러닝 기반의 비정상 패턴 분석 시스템을 활용해 새로운 금융 사기 수법에도 빠르게 적응
• 예측 정확도 30% 향상, 불필요한 계정 차단(오탐률) 감소

 

실제 적용 사례 : 한국의 주요 은행 및 핀테크 기업들은 AI기반 이상 거래 탐지 시스템을 도입해 보안성을 강화하고 있다.

 

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㉯ 보안 산업 : AI 기반 실시간 CCTV 감시 시스템

 

기존 문제점

• CCTV 감시는 사람이 직접 모니터링해야 했으며 장시간 집중이 어렵고 놓치는 부분이 많았다.
• 기존 영상 분석 시스템은 단순한 움직임 감지 정도만 가능했으며, 행동 패턴 분석 및 위협 감지는 불가능했다.

 

AI 솔루션 적용 후 변화

• AI가 사람의 행동을 분석하여 폭력, 도난, 쓰러짐 등의 위험 상황을 실시간 감지
• 긴급 상황 발생 시 즉시 보안 담당자에게 경고를 보내 신속한 조치 가능
• 범죄 예방 효과 극대화 → 실제 도입된 도시에서 절도, 폭력 사건 발생률 20~30% 감소

 

실제 적용 사례 : 국내 주요 공항, 쇼핑몰, 사마트 시티 프로젝트에서 AI 기반 CCTV 감시 시스템이 도입되어 보안이 강화되고 있다.

 

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㉰ 환경·에너지 : AI 기반 전력 수요 예측 및 최적화

 

기존 문제점

• 기존 전력망 시스템은 정확한 전력 수요 예측이 어려워 에너지 낭비가 많았다.
• 전력 소비 패턴을 사람이 예측하여 운영하는 방식이었기 때문에 과잉 공급 및 공급 부족 문제가 반복되었다.

AI 솔루션 적용 후 변화

• AI 가 날씨, 시간대, 요일별 전력 사용 패턴을 분석하여 최적의 전력 공급량을 자동으로 조절
• 전력 낭비 감소 및 탄소 배출 절감
• 실시간 수요 분석을 통해 전력 비용 절감 가능

 

실제 적용 사례 : 한국전력공사 및 대형 에너지 기업들은 AI 기반 전력 최적화 시스템을 도입하여 운영 효율성을 높이고 있다.

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2. 생성형 AI: 콘텐츠와 창작의 혁신

(1) 생성형 AI 란?

생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 AI로 텍스트, 이미지, 음악, 영상, 코드 등을 생성하는 데 사용된다. 

대표적인 예로는 ChatGPT(OpenAI), Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion 등이 있으며, 주로 B2C(Business-to-Consumer) 및 콘텐츠 산업에서 활용된다.

 

 

(2) 생성형 AI의 실제 사례

㉮ 마케팅, 광고 : AI 기반 카피라이팅 생성

• AI 가 브랜드에 맞는 광고 문구, 제품 설명, 이메일 마케팅, 콘텐츠를 자동으로 생성
• 고객 맞춤형 광고 문구를 AI 실시간으로 생성해 전환율 증가

 

실제 적용 사례 : 글로벌 기업들은 AI 기반 마케팅 도구 (ChatGPT API 활용) 를 사용해 광고 효과를 극대화하고 있다.

 

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㉯ 게임·엔터테인먼트 : AI 기반 캐릭터 및 배경 생성

• AI 가 게임 속 NPC(Non-Playable Character) 의 대화, 퀘스트 스토리라인을 자동 생성
• AI 가 게임 내 맵, 캐릭터 스킨, 아이템을 자동으로 디자인

실제 적용 사례 : 일부 게임 회사들은 AI 기반 NPC 자동 대화 생성 시스템을 도입해 개발 비용을 절감하고 있다.

 

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3. 응용AI vs 생성형 AI,  경쟁력 우위는?

 

◈ 산업별 수요 :  기업이 필요로 하는 AI는?

 

(1) 응용 AI는  "필수 기술",  생성형AI는 " 부가적인 기술"

기업들은 비즈니스 생산성을 높이고, 비용을 절감하며 실질적인 문제를 해결하는 AI를 원한다.  

이러한 요구를 충족하는 것이 바로 응용 AI다.

 

 

(2) 응용AI의 산업별 수요

• 금융 : AI 기반 이상 거래 탐지, 자동 대출 심사
• 보안 : AI CCTV 감시, 사이버 보안 강화
• 제조 : AI 품질 검사, 스마트 팩토리 자동화
• 에너지 : AI 전력 수요 예측, 탄소 배출 저감

📌 핵심 포인트:

응용 AI 는 기업들이 당장 필요로 하는 "필수 기술"이며, 산업 전반에서 높은 수요를 보인다.

AI 도입이 기업의 직접적인 비용 절감 및 생산성 향상과 연결된다.

 

 

 

(3) 생성형 AI의 산업별 수요

• 마케팅 : AI 카피라이팅, 광고 콘텐츠 생성
• 게임/엔터테인먼트 : AI 기반 캐릭터 · 스토리 생성
• 디자인 / 예술 : AI 이미지 생성, 음악 작곡

📌 핵심 포인트:

생성형 AI는 " 혁신적인 기술"이지만, 필수적이지는 않음.

콘텐츠 및 크리에이티브 산업에서는 중요하지만, B2B 산업에서는 수요가 제한적임. 

 

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◈ 기술적 진입 장벽 : 어떤AI를 개발하기 더 쉬울까?

 

(1) 응용AI의 진입 장벽

• 특정산업의 데이터를 확보해야 함(예: 금융거래 데이터, 제조업 공정 데이터)
• AI 모델을 각 산업에 맞게 커스터마이징해야 함
• 산업별 도메인 지식이 필요함

📌 핵심 포인트: 산업 데이터와 도메인 지식만 확보하면 개발이 비교적 용이

 

 

(2) 생성형 AI 의 진입 장벽

• 대량의 데이터 및 컴퓨팅 리소스 (GPU 서버 등 )필요
• 훈련 과정에서 수십 ~ 수백억 원의 비용 소요
• 오픈AI, 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업과 직접 경쟁해야 함

📌 핵심 포인트 : 개발 난이도가 높고, 막대한 자본이 필요하기 때문에 스타트업이나 중소기업이 진입하기 어려움 

 

 

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◈ 시장 경쟁 환경 : 경쟁이 덜한 분야는 어디일까?

 

(1) 응용 AI의 경쟁 환경 

• 산업별 맞춤형 AI 솔루션이 필요하기 때문에 경쟁이 분산됨
• 기업별 특화된 솔루션을 제공하면 경쟁력을 가질 수 있음
• 특정 산업에서 선점하면 경쟁자가 쉽게 따라오기 어려움

📌 핵심 포인트: 산업별 맞춤형 AI로 차별화 가능 → 경쟁이 덜 치열함

 

 

 

(2) 생성형 AI의 경쟁 환경

• 오픈 AI(챗 GPT), 구글 (Gemini), 메타, MS 등이 시장을 장악하고 있음
• 기업들이 자체 AI를 개발하기보다 빅테크의 API를 이용하려는 경향
• 중소기업이나 스타트업이 자체적으로 성공하기 어려운 시장

📌 핵심 포인트: 빅테크 기업과의 직접 경쟁이 불가피 → 중소기업의 성공 가능성이 낮음

 

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◈ 수익모델: 어떤 AI가 돈이 될까?

 

(1) 응용 AI의 수익 모델

• B2B 기반 계약으로 안정적인 매출 확보 가능
• 맞춤형 AI 솔루션, SssS(구독형 서비스), 유지보수 계약 등 다양한 비즈니스 모델 가능
• 장기적인 산업 파트너쉽 구축 가능

📌 핵심 포인트 : B2B중심이라 안정적이고 지속적인 수익 창출 가능

 

 

(2) 생성형 AI의 수익모델

• 대부분 구독형 서비스 (B2C)나 API 판매 방식
• 무료 서비스 모델( 예 : ChatGPT 무료 버전)과 경쟁해야 함
• 사용자가 많아야 수익이 나는 구조 → 초기 사용자 확보가 어려움

📌 핵심 포인트: 유료 사용자 확보가 어려움 구조 → 장기적인 수익 모델이 불안정함

 

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◈ 확장성 : 어떤 AI가 더 쉽게 확장될까?

 

(1) 응용 AI의 확장성

• 특정 산업에서 성공하면 다른 산업으로 확장하는 것이 어려움
• 산업별로 요구되는 데이터, 규제, 기술이 다름
• 한 산업에서 강력한 경쟁력을 가지면 지속적인 매출 창출 가능

📌 핵심 포인트: 확장성은 낮지만, 특정 산업에서 자리 잡으면 독점적인 시장을 형성 가능

 

 

(2) 생성형 AI의 확장성

• 한 번 개발하면 다양한 산업에서 활용가능
• 텍스트 생성 AI는 챗봇, 번역, 교육, 고객서비스 등으로 확장 가능
• 이미지 생성 AI는 디자인, 게임, 영화, 광고 등으로 확장 가능

📌 핵심 포인트: 확장성은 뛰어나지만 수익화가 어렵고 빅테크 기업과 경쟁해야 함

 

비교항목	응용AI	생성형AI
시장수요	산업 전반에서 높은 수요	콘텐츠 산업 중심
진입장벽	산업별 데이터 필요(높음)	컴퓨팅 자원 및 대량 데이터 필요(매우 높음)
경쟁강도	산업별 맞춤형 솔루션 제공 가능(낮음)	빅테크 기업과 직접 경쟁(매우 높음)
수익모델	B2B 기반, 안정적 계약 가능	B2C중심, 구독 기반(불안정)
확장성	특정 산업 내에서 강함	다양한 분야에 확장 가능

 

 

응용 AI는 산업별 맞춤형 솔루션을 제공하며, 시장 경쟁이 덜하고 안정적인 수익 창출이 가능하다.

생성형 AI는 확장성이 크지만, 진입 장벽이 높고 빅테크 기업과 경쟁해야 하므로 스타트업이 성공하기 어려운 시장이다.

AI 개발을 고민하는 기업이라면 응용 AI에 집중하는 것이 현실적이고 경쟁력이 높을 가능성이 크다