AI 기술이 좋다고 해서 무조건 돈을 버는 건 아니다.

실제로 수익은 다른 곳에 몰려 있는 경우가 많다.

이번 편에서는 빅테크가 여전히 투자할 만한 종목인지를

AI 공급망 관점에서 각 기업이 맡고 있는 포지션과 돈이 몰리는 곳을 중심으로 비교해보겠다.

1. AI 공급망 구조

AI가 작동하고 서비스되기까지의 단계이다.

2. 빅테크와 AI 스타트업의 포지션

2-1. 인프라 레이어: 빅테크 독점

구글, 마이크로소프트, 아마존은 AI 학습과 배포에 필요한 하드웨어와 장치를 확보하며 사실상 인프라를 독점하고 있다.

중소형 스타트업은 자체적으로 이를 마련하기 어렵기 때문에 빅테크의 클라우드를 이용한다.

초기 개발 단계에서는 전체 운영 비용의 60% 이상을 클라우드 이용료로 지출할 정도로, 빅테크에는 돈이 되는 사업이다.

2-2. 데이터 레이어: 빅테크 유리, 스타트업은 특화

데이터는 AI 모델 학습에 필수적인 자원으로, AI의 성능을 결정할 정도로 중요하다.

구글은 검색, 메타는 SNS, 아마존은 구매 데이터를 이미 확보해 성능 개발에서 우위를 점한다.

스타트업은 이러한 거대 데이터에 접근하기 어렵기 때문에, 특수한 영역의 데이터를 활용해 틈새 모델을 개발한다.

(ex. 서비스 사용자 데이터 기반으로 개발한 Notion AI, 오픈뱅킹/금융 데이터를 기반으로 한 핀테크 모델)

이런 특화 모델은 빅테크가 제공하지 못하는 영역에서 차별화된 경쟁력을 갖는다.

2-3. 모델 레이어: 빅테크 우위, 스타트업 기회 확대

AI 모델의 학습을 위해서는 방대한 데이터와 전력량이 필요하며,

이미 클라우드와 데이터를 확보한 빅테크가 유리하다.

그러나 최근 두 가지 흐름이 생기면서 스타트업에게도 기회가 생기고 있다.

첫째, 특화 AI 수요 증가다.

의료, 금융, 법률, 로컬 언어 등 특정 분야에서는 거대 모델보다 분야별 전문 모델이 더 효율적이다.

둘째, 일부 빅테크의 무료 모델 배포다.

메타 Llama나 구글 Gemma는 스타트업이 필요한 기본 AI 성능을 무료로 제공함으로써

GPT와 같은 폐쇄형 모델에 맞서 경쟁력을 갖추고자 한다.

스타트업은 이를 활용해 자체 특화 모델을 저렴하고 빠르게 개발할 수 있다.

이로써 스타트업은 작은 규모에서도 경쟁력 있는 모델을 만들고, AI 서비스 시장에 진입할 수 있다.

2-4. 애플리케이션 레이어: 스타트업 진입 용이

AI를 활용해 서비스를 제공하는 것은 스타트업이 빠르게 시장에 진입할 수 있는 영역이다.

직접 모델을 개발하지 않아도 빅테크의 모델(API)을 활용하면 새로운 서비스를 개발할 수 있기 때문이다.

다만 API 비용이 전체 비용의 30~60%까지도 차지할 수 있어, 

전략 없이 단순 활용만으로는 장기 수익 확보가 어렵다.

따라서 애플리케이션 레이어는 스타트업에게 진입 장벽은 낮지만, 지속적인 수익화 전략이 필수적이다.

3. 빅테크와 AI 스타트업 투자 관점 비교

종합하자면 빅테크는 아직 건재하다.

AI 공급망에서 AI 스타트업에 비해 수익을 가져올 수 있는 부분을 많이 차지하고 있으며,

실제로도 아직 많은 AI 스타트업이 빅테크의 자원없이는 서비스 운영이 힘들다.

다만 AI 스타트업에 투자할 유인도 충분히 있다.

또한 후술할 4번과 같이 급속하게 성장하고 있는 AI 스타트업이 생겨나고 있는 만큼,

빅테크도 중장기적으로 어떻게 자체적인 경쟁력을 확보해나갈 수 있을지 전략을 지켜보아야 한다.

4. 주목할 만한 AI 스타트업

비상장사이지만 급격한 성장을 이루고 있어 상장할 때까지 주시할 만하다고 생각되는 스타트업이다.

4-1. OpenAI

GPT를 비롯한 최고 성능의 LLM을 개발한 스타트업이다.

최근 초거대 데이터센터인 '스타게이트 프로젝트’를 통해 AI 공급망 전반을 장악하려는 계획을 진행 중이다.

현재 엔비디아, AMD, 마이크로소프트 등과 대규모 계약을 체결하며 실현해가고 있다.

비상장사라 직접 투자는 불가하지만, 협업 기업을 통해 간접적으로 이익을 노릴 수 있다.

4-2. 코어위브(CoreWeave)

AI 개발 전용 클라우드를 제공하는 스타트업이다.

빅테크 클라우드와 달리 AI 학습에 최적화된 인프라를 제공하며,

엔비디아와의 협력을 통해 AI 붐에서 수혜를 보고 있다.

다만 클라우드 경쟁이 치열하고, 빅테크도 자체 인프라를 강화할 수 있기 때문에

수익 안정화와 시장 장악 여부를 지켜볼 필요가 있다.

4-3. 앤트로픽(Anthropic)

안전성과 안정성에 강한 LLM을 개발하는 스타트업이다.

앤트로픽의 Claude는 GPT에 대한 대항마로 평가되며,

구글·아마존과 제휴 및 투자 관계를 맺고 있다.

다만 아직 수익 모델이 안정화되지 않았기 때문에,

향후 수익 창출 전략과 시장 확장 전략을 주시할 필요가 있다.

5. 한줄 코멘트

AI 시대에도 빅테크는 여전히 건재하지만, 스타트업의 틈새 특화 전략도 주목할 필요가 있다.