AI 산업 및 주요 기업 현황 (M/S 및 비용 구조 포함)

2024. 9. 19. 12:05Computer Science/IT Background

안녕하세요, 오늘은 AI 산업에 대해 설명해드리려고 합니다.

산업을 파악할 시, 산업의 정의부터 시작하여 주요 기업들의 현황을 파악하는 것이 중요합니다. 
그럼 AI 산업 정의부터 하나씩 살펴보겠습니다. 


1.  AI 산업의 정의

AI 산업은 인공지능 기술을 개발하고 활용하여, 다양한 응용 프로그램과 서비스로 제공하는 산업을 말합니다. 즉, 단순 개발이 아닌 서비스까지의 창출까지 이뤄지는 산업을 일컬을 수 있습니다. 

이때 개발이란, 인간처럼 학습, 추론, 문제 해결 등을 할 수 있도록 설계하는 것을 말하며,
서비스는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 로보틱스, 자율주행 등 여러 영역으로 나눌 수 있습니다.


2.  AI 산업의 유형

AI 산업은 여러 가지로 나눌 수 있지만, 일반적으로 다음과 같은 3가지 유형으로 구분됩니다.

  • 1. 인공지능 소프트웨어:
    • 정의: AI 알고리즘을 기반으로 작동하는 애플리케이션 및 솔루션
    • 예시: 기계 학습(ML), 딥러닝, 자연어 처리(NLP)
  • 2. 인공지능 하드웨어:
    • 정의: AI 처리를 위한 특화된 하드웨어
    • 예시: AI 가속기, GPU, TPU, ASIC
  • 3. AI 플랫폼 및 클라우드 서비스:
    • 정의: AI 모델의 개발, 학습, 배포를 지원하는 클라우드 인프라
    • 예시: GCP, AWS, Azure

3. 유형별 대표 회사 및 M/S

  • 1. AI 소프트웨어
    • Google (DeepMind): AI 연구 및 딥러닝 소프트웨어 분야에서 강력한 시장 점유율을 보유하고 있습니다. BERT와 같은 언어 모델에서 상당한 점유율을 차지하고 있으며, 자율주행 및 헬스케어와 같은 여러 응용 분야에서도 두각을 나타냅니다. 정확한 수치로 시장 점유율을 파악하기는 어렵지만, AI 연구 및 응용 소프트웨어 시장에서 10-15% 정도로 평가받고 있습니다.
    • OpenAI: GPT 시리즈로 유명한 OpenAI는 AI 언어 모델 시장에서 선두를 달리고 있으며, 특히 대규모 언어 모델 부문에서 독보적인 점유율을 확보하고 있습니다. AI 기반 언어 모델 시장에서 50% 이상의 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다.
  • 2. AI 하드웨어
    • NVIDIA: AI용 GPU 시장에서 80% 이상의 점유율을 차지하고 있으며, 데이터 센터, 머신러닝, 자율주행 차량 등의 AI 가속기에 있어서도 독보적인 리더입니다.
    • Intel: AI 가속기 시장에서 15-20%의 점유율을 보유하고 있으며, 주로 FPGA 및 ASIC 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
  • 3. AI 플랫폼 및 클라우드 서비스
    • Amazon AWS: 클라우드 AI 플랫폼 시장에서 30-40%의 점유율을 차지하고 있으며, AI 모델을 배포하고 학습시키는 데 필요한 인프라를 제공합니다.
    • Microsoft Azure: AI 및 머신러닝 플랫폼 시장에서 20-25%의 점유율을 보유하고 있으며, Azure AI를 통해 다양한 AI 서비스를 제공합니다.
    • Google Cloud AI: 시장 점유율은 약 10-15%로, 클라우드 기반 AI 서비스에서의 성장이 빠르지만 AWS와 Azure에 비해 뒤쳐져 있습니다.

4. 유형별 회사 비용 구조

  • 1. AI 소프트웨어
    • Google (DeepMind)
      • 매출: Google의 AI 소프트웨어 부문은 주로 AI 기술을 적용한 제품과 서비스를 통해 매출을 발생시킵니다. 이를 통해 광고 최적화, Google Cloud AI 서비스, 자율주행 및 헬스케어 솔루션에서 수익이 발생합니다.
      • 비용:
        • 고정비: 대규모 R&D 투자(알고리즘 개발, AI 연구자 인건비), 인프라 구축 비용(데이터 센터 및 컴퓨팅 장비)
        • 변동비: 클라우드 컴퓨팅 리소스 사용에 따른 비용(데이터 센터 운영 비용), 데이터 저장 및 처리 비용
    • OpenAI
      • 매출: OpenAI는 API 사용 요금, 라이선스 판매, 맞춤형 AI 솔루션 제공 등을 통해 수익을 창출합니다.
      • 비용:
        • 고정비: R&D 비용(모델 학습, 알고리즘 개선), 고급 인력 인건비(연구자 및 엔지니어), 데이터 수집 및 정제 비용
        • 변동비: 클라우드 인프라 사용 비용(Azure 클라우드), 모델 학습에 필요한 대규모 컴퓨팅 자원 비용
  • 2. AI 하드웨어
    • NVIDIA
      • 매출: AI 가속기 GPU 판매, 데이터 센터용 AI 하드웨어, 자율주행 및 로보틱스 시장을 타깃으로 한 AI 칩 판매가 주요 수익원입니다.
      • 비용:
        • 고정비: R&D 투자(차세대 GPU 및 AI 전용 칩 개발), 제조 시설 구축 및 유지 비용, 판매 및 마케팅 비용
        • 변동비: 생산 비용(반도체 제조 공정 외주 비용), GPU 생산 단가(수요에 따른 원자재 변동), 물류 및 유통 비용
    • Intel
      • 매출: AI 전용 칩 및 가속기, FPGA를 포함한 하드웨어 솔루션 판매가 주요 매출원입니다. 주로 자율주행, 데이터 센터 시장에서 수익을 창출합니다.
      • 비용:
        • 고정비: R&D 비용(새로운 칩 아키텍처 개발), 제조 공장 운영 및 유지 비용, 인프라 확장 비용
        • 변동비: 반도체 생산 원가(원재료 비용, 공급망 비용), 외주 제조 비용(일부 칩의 생산 외주).
  • 3. AI 플랫폼 및 클라우드 서비스
    • Amazon AWS (SageMaker)
      • 매출: AWS의 AI 서비스 매출은 SageMaker와 같은 AI 개발 플랫폼 및 클라우드 기반 머신러닝 솔루션을 통해 발생합니다.
      • 비용:
        • 고정비: 데이터 센터 건설 및 확장 비용, R&D 비용(클라우드 AI 솔루션 개발), 고급 인력 인건비(엔지니어 및 개발자)
        • 변동비: 데이터 센터 운영에 필요한 전력 비용, 네트워크 인프라 비용, 서버 유지 보수 비용
    • Microsoft Azure (AI 및 Cognitive Services)
      • 매출: Microsoft는 Azure AI 플랫폼 및 Cognitive Services 판매를 통해 매출을 발생시킵니다. 주요 고객은 기업과 개발자들입니다.
      • 비용:
        • 고정비: 데이터 센터 구축 비용, R&D 비용(새로운 AI 서비스 개발), 인건비(엔지니어 및 운영 인력)
        • 변동비: 클라우드 인프라 운영 비용(서버 전력 및 유지비), 네트워크 비용, 데이터 저장 비용
    • Google Cloud AI
      • 매출: Google Cloud AI는 AI 모델을 개발하고 학습시키는 데 필요한 인프라와 API 서비스를 통해 수익을 창출합니다.
      • 비용:
        • 고정비: AI R&D 투자, 데이터 센터 확장 및 유지 비용, 인건비(연구 인력 및 클라우드 엔지니어)
        • 변동비: 데이터 센터 운영 및 전력 비용, 클라우드 컴퓨팅 인프라 비용

5.  AI 산업의 밸류 체인

AI 산업의 밸류 체인은 데이터 공급부터 소비자까지, 6단계로 나눠집니다.

  • 1 단계: 데이터 공급
    • 역할: AI 시스템이 학습할 수 있는 데이터 제공
    • 주요 플레이어: 데이터 수집 및 제공 기업, 정부 기관, 연구소, 소셜 미디어, IoT 기기 등
    • 예시: 공공 데이터셋 제공자, 소셜 미디어 데이터, 의료 데이터 제공 기관
  • 2 단계: 데이터 처리 및 관리
    • 역할: 수집된 데이터를 정제, 전처리, 변환하여 AI 모델 학습에 적합한 형태로 준비
    • 주요 플레이어: 데이터 처리 및 관리 도구 제공자, 데이터 엔지니어링 회사
    • 예시: Databricks, Cloudera, Snowflake.
  • 3 단계: AI 인프라 제공
    • 역할: AI 모델 학습 및 실행을 위한 고성능 컴퓨팅 인프라 제공
    • 주요 플레이어: 하드웨어 제조업체, 클라우드 컴퓨팅 제공자.
    • 예시: NVIDIA (GPU), Google Cloud (TPU), Amazon AWS, Microsoft Azure
  • 4 단계: AI 개발 플랫폼 및 도구 제공
    • 역할: AI 모델을 설계, 학습, 평가, 배포할 수 있는 플랫폼과 도구를 제공
    • 주요 플레이어: AI 개발 툴 제공자, 클라우드 AI 플랫폼 제공자
    • 예시: TensorFlow (Google), PyTorch (Meta), AWS SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning
  • 5 단계: AI 솔루션 및 서비스 제공
    • 역할: 완성된 AI 모델을 활용하여 실질적인 문제를 해결하는 AI 솔루션을 개발하고 제공
    • 주요 플레이어: AI 솔루션 제공 기업, 기술 서비스 회사
    • 예시: OpenAI (GPT, DALL-E), DeepMind (AlphaGo), IBM Watson
  • 6단계: 최종 사용자 및 애플리케이션
    • 역할: AI 기술을 최종적으로 사용하여 비즈니스 문제를 해결하거나, 제품 및 서비스를 사용
    • 주요 플레이어: AI 솔루션을 도입하는 기업, 정부 기관, 소비자
    • 예시: 헬스케어, 금융, 제조, 자율주행차, 스마트 홈 기기

이번 시간에 AI 산업에 알아본만큼, 다음번엔 AI 산업의 Hot Trend 소식을 전해드리겠습니다!