다들 ChatGPT, Claude 3.5 는 들어보셨을 거에요.

그렇다면 최근에 각광받고 있는 Cursor는 들어보셨나요? 아시는 분도 계실테고 모르시는 분도 있을 겁니다. Cursor처럼 ChatGPT나 Claude 3.5 모델 등을 사용하는 제품이나 서비스를 보통 AI Wrapper라고 부릅니다.

해외에서 유행했던 AI Wrapper 밈. AI 스타트업이라고 하지만 API를 불러와서 서비스하는 기업을 조롱하는 밈.

최근 AI Wrapper는 빠르게 성장하는 비즈니스 모델로 각광받고 있지만, 이에 대한 논란도 있습니다.

일부 사람들은 “AI 래퍼가 진짜 비즈니스가 아니다”라며 비판하기도 하지만, 실제로 이 도구를 만드는 창작자들은 꾸준히 수익을 올리며 이러한 비판에 크게 개의치 않고 있습니다.

매월 3억원 이상이 수익을 거두고 있는 Rezi. 이력서 빌더라는 틈새 시장 공략이 훌륭했다.

예를 들어, PDF.ai는 매달 8,300만원 이상의 수익을, Photo AI는 1억원 이상을, Rezi는 무려 3억원 이상의 월 수익(MRR)을 기록하고 있어요. 단순한 "용돈벌이" 수준이 아니라는 게 분명하죠.

OpenAI가 촉발한 대 AI 시대, 새로운 비즈니스 모델이 태동하고 생태계가 바뀌고 있는 요즘, AI Wrapper를 활용한 비즈니스를 소개해드리겠습니다.

AI Wrapper란 무엇일까요?

AI 래퍼, 또는 GPT 래퍼는 사용자가 텍스트, 사진, 동영상, PDF, CSV 파일 등의 데이터를 입력하면, 이를 AI 모델(GPT-4, Claude, Llama, Stable Diffusion 등)에 보내 필요한 정보를 추출하거나 텍스트 및 이미지를 생성해 결과를 반환하는 도구예요.

예를 들어, PDF 파일을 업로드하고 질문을 던지면 AI가 내용을 읽고 질문에 맞춰 답변을 제공하는 방식이죠.

이처럼 하나의 목적을 해결하도록 설계되어 있어 사용자가 큰 노력 없이도 원하는 결과를 얻을 수 있는 점이 특징입니다.

또한 단순한 구조 덕분에, 개인 개발자도 대규모 팀 없이 빠르게 AI 래퍼를 개발하고 출시할 수 있어요.

“그냥 API 호출을 묶어놓은 것뿐”이라는 비판도 있지만, 사용자들은 이런 점을 크게 신경 쓰지 않아요.

그들이 원하는 건 문제 해결이며, 그 문제의 크기가 충분히 크다면 기꺼이 비용을 지불하게 됩니다.

AI 생태계 속 AI Wrapper의 위치와 시장성

AI 생태계는 크게 인프라 레이어, 모델 레이어, 애플리케이션 레이어로 구성되며, AI 래퍼는 그중 애플리케이션 레이어에 위치해요. 각 레이어의 역할과 특징을 간단히 살펴보면 AI 래퍼의 전략적 위치와 가능성을 더욱 쉽게 이해할 수 있습니다.

1. 인프라 레이어(Infrastructure Layer)

AI 기술이 제대로 동작할 수 있도록 뒷받침하는 물리적, 기술적 기반이 되는 단계로, 데이터센터, GPU, OS 등이 속합니다. Microsoft, Amazon, NVIDIA 같은 대기업들이 주도하는 고비용 고장벽의 시장이에요.

2. 모델 레이어(Model Layer)

OpenAI, Meta, Anthropic 등 대형 기술 기업들이 경쟁하는 AI 모델의 핵심 단계입니다. 여기서 AI 모델의 성능과 기능이 결정되며, GPT-4와 같은 언어 모델들이 속해 있어요. 이 레이어는 대규모 자본과 기술이 필요하기 때문에 소수 대기업이 주도합니다.

3. 애플리케이션 레이어(Application Layer)

AI 래퍼가 속한 이 레이어는 AI 모델을 실제 사용자에게 제공하는 인터페이스 역할을 합니다. ChatGPT, PDF.ai처럼 AI 모델을 기반으로 특정 문제를 해결하거나 기능을 제공하는 애플리케이션이 여기에 포함됩니다. 애플리케이션 레이어는 신생 스타트업도 쉽게 접근할 수 있어, 빠르게 변화하는 기술을 기반으로 시장에 민첩하게 대응할 수 있는 기회를 제공합니다.

AI 래퍼의 시장성

애플리케이션 레이어에서 AI 래퍼는 AI 기술을 일반 사용자에게 연결해주는 중요한 역할을 하며, 기존 인프라와 모델을 활용해 혁신적인 기능과 서비스를 제공할 수 있어요.

특히 대기업이 커다란 시스템과 고객 기반을 유지하기 위해 신속한 변화에 대응하기 어려운 상황에서, 스타트업은 더 빠르게 움직이며 틈새시장을 공략할 기회를 가질 수 있습니다.

AI 래퍼는 이런 기회를 통해 유연한 서비스와 맞춤형 솔루션을 제공하며 애플리케이션 레이어에서 두각을 나타낼 수 있습니다.

실제 수익을 거두고 있는 AI Wrapper Case

다음은 간단한 AI 래퍼로 시작해 성공적인 SaaS 제품으로 발전한 사례들입니다. 시간이 지나면서 각 제품은 점점 더 복잡한 기능을 추가하며 발전해 왔고, 이제 단순히 "AI 래퍼"라고 부르기엔 무리가 있을 정도로 진화했죠. 각 제품은 특정한 사용 목적이나 타겟 고객을 위한 맞춤형 ChatGPT 같은 느낌으로 자리 잡고 있습니다.

1) PDF.ai - 수익: $60k+ MRR

PDF.ai는 사용자가 PDF 문서를 업로드하고 자연어로 질문을 던지면 그 내용을 "읽고" 질문에 대한 답변을 제공하는 도구예요. ChatGPT와 대화하듯 PDF 문서와 대화할 수 있죠. 이 도구 덕분에 사용자는 PDF 문서에서 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 창립자 데이먼 첸(Damon Chen)은 이 도구를 초기 단계에서 인수하여 PDF.ai로 리브랜딩하고 매출을 월 6만 달러 이상의 수익으로 성장시켰습니다.

2) Chatbase - 수익: $335k+ MRR

Chatbase는 사용자의 데이터를 바탕으로 맞춤형 챗봇을 만들어, 웹사이트 방문자에게 브랜드에 맞춘 응답을 제공합니다. ChatGPT의 래퍼 버전처럼 특정 고객 데이터를 통해 미세 조정되어, 정해진 방식으로 응답하도록 설정된 챗봇이라고 볼 수 있어요. 창립자 야세르 엘사이드(Yasser Elsaid)는 트위터(X)에서 공개적으로 회사의 성장을 기록하며 입소문을 통해 Chatbase를 확장했어요. 그의 데모 영상은 첫 출시 당시 큰 화제를 모으며 바이럴 효과를 얻었습니다.

3) TypingMind - 수익: $45k+ MRR

TypingMind는 베트남의 독립 개발자 토니 딘(Tony Dinh)이 만든, ChatGPT, Claude 등 여러 AI 모델을 단일 인터페이스에서 사용할 수 있게 한 도구입니다. 다른 AI 래퍼들과 달리, TypingMind는 1회 구매 방식으로 제공되며, 사용자들이 직접 API 키를 입력해 사용함으로써 운영 비용을 크게 줄였습니다. 토니는 이 도구를 주로 트위터(X)에서 ‘공개 개발’ 방식을 통해 홍보했으며, 그 결과 월 4만 5천 달러 이상의 수익을 기록하게 되었어요.

4) SiteGPT - 수익: $11k+ MRR

SiteGPT는 고객의 웹사이트와 지식 기반 콘텐츠를 학습해, 24시간 내내 브랜드에 맞는 정확한 답변을 제공하는 챗봇이에요. 이 도구는 웹사이트 방문자가 필요한 정보를 신속하게 얻을 수 있도록 도와줍니다. 사용자가 웹사이트의 데이터를 많이 추가할수록 응답의 품질이 높아지죠. 이를 통해 OpenAI 모델을 지속적으로 미세 조정해 데이터 기반의 고도화된 응답을 제공합니다. 창립자인 바누 테자(Bhanu Teja)는 이전 SaaS 사업을 성공적으로 매각한 후 SiteGPT를 개발했어요.

5) Julius - 사용자: 500k+ 이상

Julius는 대규모 데이터셋을 분석하고 AI 모델을 학습할 수 있는 "AI 데이터 과학자" 도구예요. 단순한 ChatGPT와는 비교할 수 없을 정도로 고도화된 기능을 자랑합니다. Julius는 YCombinator의 지원을 받아 빠르게 성장했고, 연구원이나 데이터 분석가들이 즐겨 사용하는 툴로 자리 잡고 있죠.

AI Wrapper 제작 가이드라인

AI Wrapper를 만들기로 결심했다면, 성공적인 제품을 만들기 위해 아래 단계들을 참고해 보세요.

1. 아이디어 선정하기

첫 번째 단계는 MVP(최소 기능 제품)를 신속하게 구축할 수 있는 아이디어를 선택하는 것입니다. 빠르게 변화하는 시장 환경을 고려할 때, 너무 복잡한 아이디어보다 간단하면서도 실질적인 수요가 있는 아이디어를 선택하는 것이 중요합니다.

• 수요가 증명된 아이디어를 선택하세요.

예를 들어, 특정 직무의 효율성을 높여주는 도구, 특정 파일 형식(PDF, 이미지, 오디오 등)을 분석하거나 처리하는 도구 등이 여기에 포함될 수 있습니다.

• 타겟층과 용도에 대해 깊이 이해하는 것도 필수입니다.

AI Wrapper가 어떤 문제를 해결해줄 수 있는지, 누가 그 문제를 가장 심각하게 느끼고 있는지 파악하면 성공 확률이 높아집니다.

예시: 특정 비즈니스 모델을 개선하는 프롬프트 생성기, 특정 업계에 맞춘 텍스트 요약 도구 등

2. 배포 전략 수립하기

제품을 개발하기 전에 배표 전략을 마련하는 것이 중요합니다. 배포 전략이 없다면 훌륭한 AI Wrapper를 만들더라도 초기 사용자를 확보하기 어렵습니다.

• 목표 시장과 접근 경로를 미리 정의하세요.

어떤 채널을 통해 처음 사용자들에게 다가갈지 정하는 것은 필수입니다. 예를 들어, 소셜 미디어나 특정 커뮤니티, 뉴스레터 등 다양한 초기 유통 경로를 미리 생각해 보세요.

• 사용자 피드백을 받을 수 있는 방법을 고려합니다.

초기 유저로부터 직접적인 피드백을 수집할 계획이 없다면, 아이디어 검증에 어려움이 있을 수 있습니다. 테스트 사용자를 모아 초기 피드백을 받고, 기능을 개선해 나가는 것을 권장합니다.

3. MVP 개발하기

이제 본격적으로 MVP를 개발할 차례입니다. 효율적인 MVP 구축을 위해 아래 팁을 참고하세요.

• AI SaaS 보일러플레이트(=템플릿이나 기본 도구 등) 활용

: 인증, 데이터베이스, 결제 시스템, 이메일 전송, 사용자 인터페이스 등 반복적인 코딩 작업을 줄일 수 있는 보일러플레이트를 사용하세요. 이를 통해 시간과 비용을 절약하고, 핵심 기능 개발에 더 집중할 수 있습니다.

• 핵심 가치에 집중

: 제품의 핵심 가치를 나타내는 기능에 집중하고, 사용자가 직관적으로 사용할 수 있도록 기본적인 사용자 경험을 갖추세요. UI와 UX는 간단하고 직관적일수록 좋습니다.

예시: 텍스트 요약 기능, 이미지 생성 기능, 파일 분석 기능 등 특정 기능에 집중하여 MVP를 빠르게 완성합니다.

4. 출시 및 사용자 피드백 수집하기

MVP가 완성되면, 출시와 피드백 수집을 통해 제품을 점진적으로 개선해 나갑니다.

• 소규모 테스트

: 초기 소규모 사용자를 통해 제품을 테스트하고, 피드백을 수집합니다. 여기서 사용자 경험을 개선할 수 있는 부분을 발견하게 될 것입니다.

• 지속적 개선

: 수집한 피드백을 바탕으로 사용자의 요구에 맞게 제품을 발전시켜 나갑니다. 특히, UI 개선, 모델 튜닝, 기능 추가 등 다양한 측면에서 개선이 필요할 수 있습니다.

• 스케일링

: 충분한 피드백을 통해 제품의 성공 가능성이 높아졌다면, 점진적으로 마케팅 및 유통을 확장하여 사용자층을 넓히세요. 초기 유저의 반응을 바탕으로 제품이 시장에서 자리잡을 수 있는 전략을 마련하는 것도 중요합니다.

💡 추가 팁: 성공적인 AI Wrapper 구축을 위한 전략

• 데이터 분석과 지표 추적: 사용자 피드백 외에도, 사용 패턴, 주요 기능의 사용률, 이탈률 등 다양한 데이터를 수집하여 제품 개선에 활용하세요.

• API 비용 관리: AI Wrapper는 API를 많이 호출하므로, 비용 관리가 중요합니다. 필요한 기능만을 호출하여 비용을 절감하고, API 호출 최적화와 같은 비용 효율성을 높일 수 있는 전략을 고려하세요.

• 법적/윤리적 고려: 데이터 프라이버시, 사용자의 데이터 보호, AI 사용 가이드라인 등을 준수하여 신뢰할 수 있는 제품을 구축합니다.

이제 위 단계를 따라 AI Wrapper를 구축하고 성장 가능한 제품으로 발전시키세요. 중요한 것은 제품의 유용성을 증명할 초기 사용자를 확보하고, 그들과 함께 지속적으로 개선해 나가는 것입니다.

AI 래퍼의 2가지 종류 : 얇은 래퍼(Thin Wrapper) vs 두꺼운 래퍼(Thick Wrapper)

모든 AI 래퍼가 똑같이 만들어지는 건 아니에요. AI 래퍼는 보통 “얇은 래퍼(thin wrapper)”와 “두꺼운 래퍼(thick wrapper)”로 나뉘며, 두 유형의 가장 큰 차이는 추가된 기능의 깊이와 사용자 맞춤화 수준에 있어요.

얇은 래퍼(Thin Wrapper)

얇은 래퍼는 AI 모델 위에 최소한의 기능만 더한 간단한 형태예요. “그냥 API로 불러오기만 했네”라는 비판을 받을 때가 많죠. 얇은 래퍼가 하는 역할은 주로 아래와 같아요.

• 기본적인 API 처리: AI 모델에 입력된 정보를 보내고 결과를 받아오는 단순한 방식이에요. 사용자가 입력한 내용을 AI 모델에 그대로 보내고, 나온 결과를 별다른 가공 없이 보여주는 정도죠.

• 입출력 정리: AI 모델이 원하는 형식에 맞춰 입력을 간단히 정리하고, 결과도 보기 좋게 포맷팅해서 사용자에게 전달해요.

• 사용자 접근성 향상: AI 모델을 좀 더 쉽게 쓸 수 있도록 돕지만, 그 이상의 특별한 경험이나 성능 개선은 없어요.

얇은 래퍼는 마치 기본 레시피처럼 꼭 필요한 정보만 제공해주는 도구예요. 예를 들어, 변호사들이 사용하는 간단한 챗봇처럼, 질문에 대한 기본적인 답을 제공하는 것만으로 충분할 때 얇은 래퍼가 많이 쓰이죠.

두꺼운 래퍼(Thick Wrapper)

반면에 두꺼운 래퍼는 AI 모델을 훨씬 더 잘 활용할 수 있게 해주는 여러 가지 기능을 추가한 형태예요. 음식으로 비유하자면, 기본 레시피가 아니라 밀키트처럼 필요한 재료와 함께 단계별 지침, 사진, 추가 준비물까지 다 갖춘 거예요. 두꺼운 래퍼가 주로 하는 일은 다음과 같아요.

• 프롬프트 엔지니어링: 사용자가 입력한 내용을 더 정교하게 다듬어서 AI 모델이 원하는 결과를 정확하게 내도록 도와줘요. 좀 더 명확한 질문을 만들어서 원하는 답을 끌어내는 거죠.

• 맞춤형 사용자 경험 제공: 특정 산업이나 사용자 그룹에 맞춘 특별한 경험을 제공해요. 예를 들어, 특정 직업군에 꼭 맞는 기능이나 디자인을 추가할 수 있어요.

• 후처리: AI가 제공한 결과를 사용자의 필요에 맞게 다듬어요. 원하는 품질이나 형식에 맞춰 정리하는 기능이죠.

• AI 모델 연결: 여러 AI 모델을 연결해서 복잡한 작업도 처리할 수 있게 해요. 하나의 모델로는 부족할 때 여러 모델을 활용하는 거죠.

• 고유 데이터 활용: 회사에서만 가지고 있는 데이터를 이용해서 더 맞춤형 답변을 제공해요. 이렇게 하면 더 개인화된 결과를 보여줄 수 있어요.

• 타사 서비스 연동: 외부 시스템이나 데이터베이스와 연동해서 AI 모델이 더 많은 정보를 제공할 수 있게 만들어요. 필요한 추가 기능도 넣을 수 있어요.

• 모델 맞춤 튜닝: 특정 업계나 목적에 맞춰 모델을 세밀하게 조정해서 더 정확한 답변을 만들어내요.

두꺼운 래퍼는 AI 모델이 제공하는 기본 기능을 넘어서, 사용자가 필요로 하는 기능을 추가로 넣어 더욱 유용하게 만들어 줘요. 예를 들어, GPT-4 같은 모델을 사용할 때 얇은 래퍼는 단순히 API를 호출하는 데 그친다면, 두꺼운 래퍼는 입력을 분석하고 추가 데이터와 연결해 더 깊이 있는 답변을 제공할 수 있어요.

얇은 래퍼의 한계와 극복 방법

얇은 래퍼는 차별화가 적어서 누구나 비슷한 제품을 만들기 쉽다는 한계가 있어요. 단순히 편리한 인터페이스만 추가한 정도라면, 다른 사람들이 쉽게 모방할 수 있죠. 그렇다고 얇은 래퍼가 성공할 수 없는 건 아니에요. 중요한 건 유통(Distribution)이에요. 효과적인 마케팅과 유통 전략을 통해 초기 사용자를 확보할 수 있다면, 얇은 래퍼도 성공적인 비즈니스로 발전할 수 있어요.

장기적 성장을 위한 방어 전략

초기 사용자 확보와 제품 아이디어 검증이 이루어졌다면, 장기적인 성장을 위해 방어 전략을 세우는 것이 중요해요. 경쟁자들이 쉽게 따라 할 수 없도록 두꺼운 래퍼 전략을 추가하거나, 우리만의 데이터를 활용해 제품을 차별화하는 게 좋죠.

결국 AI 래퍼의 성공은 단순한 기능 이상의 가치를 제공하고, 계속해서 제품을 개선하며 성장할 수 있는 전략을 세우는 데 달려있어요.

AI Wrapper를 시작하기 위한 아이디어 목록

AI 래퍼 아이디어가 필요하다면, 수요가 검증된 아래의 AI 래퍼 아이디어 목록을 참고해 보세요. 각 아이디어는 검색량이 높아 SEO 최적화에 유리하며, 초기 사용자 확보에도 큰 도움이 될 수 있습니다.

AI 타투 생성기

예상 검색량: 14,800회/월

키워드 난이도: 28/100

설명: 타투 디자인을 원하는 사용자가 타투의 주제와 스타일을 설명하면 AI가 다양한 디자인을 제안해주는 앱이에요. 사용자는 타투가 피부에 어떻게 보일지 미리 시각화해볼 수도 있습니다. 타투 스튜디오에서도 잠재 고객을 유치하는 도구로 활용할 수 있어요. Stable Diffusion이나 Flux와 같은 도구를 활용해 개발할 수 있습니다.

AI 가사 생성기

예상 검색량: 8,100회/월

키워드 난이도: 27/100

설명: 작곡가들이 장르와 테마를 설정하고, AI가 노래 가사를 생성해주는 앱이에요. GPT-4, Claude, Llama 등 주요 언어 모델을 기반으로 구축할 수 있으며, 시작 구절을 제공하면 AI가 가사를 이어서 완성해 줍니다.

AI 서명 생성기

예상 검색량: 2,900회/월

키워드 난이도: 15/100

설명: 사용자가 원하는 스타일과 복잡도에 맞춘 디지털 서명을 생성해주는 텍스트-이미지 AI 도구예요. 디지털 문서 서명, 이메일 서명 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.

AI 베이비 생성기

예상 검색량: 8,100회/월

키워드 난이도: 24/100

설명: 부모의 사진을 분석해 두 사람의 얼굴 특징을 바탕으로 AI가 아기의 얼굴을 생성해주는 앱이에요. 포토리얼리스틱한 아기 이미지를 생성할 수 있어 부모들의 호기심을 자극할 수 있습니다.

Shopify AI 웹사이트 빌더

예상 검색량: 2,400회/월

키워드 난이도: 29/100

설명: 초보 쇼핑몰 운영자들이 Shopify 스토어를 빠르게 구축할 수 있도록 돕는 AI 웹사이트 빌더입니다. 브랜드 정보(제품 유형, 타겟 고객, 스타일 등)를 입력하면, AI가 웹사이트 디자인부터 콘텐츠 생성, 검색 엔진 최적화까지 자동으로 처리해줘요.

AI 앨범 커버 생성기

예상 검색량: 1,900회/월

키워드 난이도: 16/100

설명: 음악가들이 앨범 커버 아트를 손쉽게 만들 수 있도록 도와주는 AI 도구예요. 디자인 기술 없이도 독창적인 앨범 커버를 생성할 수 있어 큰 수요가 있습니다. Flux나 Stable Diffusion을 이미지 생성 API로 활용할 수 있습니다.

AI 계약서 생성기

예상 검색량: 590회/월

키워드 난이도: 19/100

설명: 계약서의 주요 정보를 입력하면, AI가 자동으로 계약서 초안을 작성해주는 도구입니다. 특정 계약 상황에서는 법률 전문가의 검토가 필요할 수 있지만, 이를 통해 기본적인 계약서를 빠르게 준비할 수 있어요.

AI Wrapper에서 사용할 모델 선택하기

이처럼 다양한 아이디어를 실제 내 비즈니스로 연계시키기 위해서는 AI 모델을 사용해야 합니다.

어떤 AI 모델을 사용할지는 주로 여러분의 사용 목적에 따라 달라져요. 아래는 공개 API를 제공하는 가장 인기 있는 생성 모델들입니다.

• 텍스트 생성 (Text-to-text) : GPT-4, Claude, Llama, Gemini

• 텍스트-이미지 생성 및 이미지 변환 (Text-to-image & image-to-image) : Stable Diffusion, Flux, DALL-E

• 이미지-비디오 생성 (Image-to-video): Stable Video Diffusion

• 텍스트 음성 변환 (Text-to-speech): OpenAI TTS

• 음성 텍스트 변환 (Speech-to-text): Whisper

하지만 MVP 단계에서는 완벽한 AI 모델을 선택하는 데 너무 많은 시간을 쓰지 않는 것이 좋아요. 주요 모델 중에서 목적에 맞고 성능이 적절한 것을 하나 골라 시작하는 게 효율적입니다.

현재 시장에는 80개 이상의 대형 AI 모델과 수천 개의 세부 모델 (파인 튜닝된 모델 및 LoRA)이 존재해요. Hugging Face와 Civitai 같은 플랫폼을 살펴보면 모델 종류가 너무 많아 연구만 해도 며칠이 걸릴 수 있습니다.

그러니 제품 아이디어가 검증된 후에야 비용 대비 성능이 가장 좋은 API를 찾아보는 게 좋습니다.

그렇다면 국내 기업은?

한국은 아직 시장 규모가 크지 않아요.

산업 구조가 제조업 중심이기 때문에 AI 반도체에 들어가는 GPU를 제조 하는 사피온코리아(최근에 리벨리온과 인수합병을 함)와 같은 기업이 있지만, 소프트웨어 쪽에서는 아직 생태계가 조성중입니다.

그럼에도 불구하고 상용화 된 서비스를 출시하고 높은 성장세를 기록 중인 서비스와 기업 3군데를 소개해드립니다.

1. 릴리스(Lilys.ai)

릴리스는 사용자가 텍스트, 이미지, 비디오 등의 콘텐츠를 입력하면 이를 요약하거나 분석하여 효율적인 정보 습득을 도와주는 AI 서비스를 제공합니다. 특히, 유튜브 영상의 요약 기능을 통해 긴 영상을 빠르게 파악할 수 있도록 지원합니다. 2024년 4월 기준으로 출시 6개월 만에 13만 명의 사용자를 확보하며 빠르게 성장하고 있습니다. (blog.lilys.ai)

2. 업스테이지(Upstage)

업스테이지는 대규모 언어 모델을 활용한 AI 솔루션을 제공하는 스타트업으로, 다양한 산업 분야에 맞춤형 AI 서비스를 제공합니다. 특히, 메타의 최신 LLM인 라마2(Llama2)를 기반으로 개발한 AI 모델이 세계 최대 머신러닝 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face)의 ‘오픈 LLM 리더보드’ 평가에서 1위를 차지하며 기술력을 인정받았습니다. (en.content.upstage.ai)

3. 뤼튼(Wrtn Technologies)

뤼튼은 사용자가 원하는 주제나 키워드를 입력하면 AI가 자동으로 글을 생성해주는 서비스입니다. 이를 통해 블로그 포스트, 마케팅 콘텐츠 등 다양한 글을 손쉽게 작성할 수 있습니다. 특히, ChatGPT와 같은 대형 언어 모델을 활용하여 자연스러운 문장을 생성합니다. 2024년 6월, 프리 시리즈 B 펀딩 라운드에서 250억 원의 투자를 유치하며 성장 가능성을 인정받았습니다. (koreatimes.co.kr)

💎 결론

AI 래퍼를 활용해 AI 도구를 개발하고 배포하는 것은 여전히 초기 단계에 있어 큰 기회의 문이 열려 있어요. 중요한 건 AI 래퍼라는 형식 자체가 아니라 사용자에게 실질적인 가치를 제공하는 제품이라는 점이죠.

AI Wrapper 제품을 단순히 ChatGPT와 같은 API만을 활용한 서비스라고 폄하할 필욘 없다고 봐요.

슈퍼마켓이나 편의점에서 우리가 취급하는 상품도 제조사와 유통사를 거쳐 도매품에서 소매품으로 취급되는 거니까요. 상용화된 서비스나 제품은 사용자, 고객이 편리하게 이용하도록 해주고 정당한 대가를 지불받는 겁니다.

모든 게 연결된 이 시대에 오롯이 홀로 0 to 1 (제로투원)을 무에서 유를 창조하는 게 가능할까요? 피카소가 말했듯이, “좋은 예술가는 모방하고, 위대한 예술가는 훔친다”는 말을 떠올리며, AI 래퍼도 사용자의 가치를 창출하는 데 중요한 도구가 될 수 있음을 강조하고 싶습니다.🙂

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