생성 AI 서비스, 2024 ‘소비 트렌드’ 따라잡기

최근 OpenAI가 업그레이드된 GPT 모델 ‘ChatGPT-4o’를 발표했습니다. 구글도 생성 AI 관련 다수의 업데이트를 발표했고요. 관심이 뜨거운 영역인 만큼 변화의 속도는 여전히 엄청난 상황입니다. 이렇게 쏟아지는 생성 AI 기술은 연일 대중들에게 놀라움을 선사하고 있죠. 다만 ‘관심’과 ‘놀라움’ 이상의 의미를 지니기 위해서는 사람들이 그 기술에 쉽게 접근하고 사용할 수 있어야 합니다. 이런 맥락에서 기술이라고 할 수 있는 AI 모델뿐만 아니라, 그 모델이 적용된 서비스에 주목해야 하는 이유를 찾을 수 있는데요.

이번 글에서는 지난 3월 안드레센 호로위츠(Andreessen Horowitz)가 발표한 자료를 토대로, 실제 생성 AI 서비스가 어떻게 활용되고 있는지 소비 트렌드를 살펴보고자 합니다.

트렌드 1. 빠르고 역동적인 변화

1) 새로운 서비스의 등장 

안드레센 호로위츠의 3월 자료는 23년 8월 ~ 24년 1월까지 6개월의 기간을 대상으로 하고 있는데요. 월 활성 사용자(Monthly active users)를 기준으로 사용량을 분석해 상위 50위까지의 순위를 매기고 있습니다.

해당 기간 발생한 두드러진 특징은 새로운 서비스의 등장 속도가 굉장히 빠르다는 것입니다.구체적으로, 상위 50위에 있는 서비스 중 22개가 새롭게 등장한 서비스였습니다. 직전 기간에는 주목받지 못했던 서비스가 전체 리스트의 40%를 차지할 정도로 빠르게 성장했다는 의미입니다.

그중 요약 및 리서치 툴을 제공하는 국내 서비스 ‘Liner(라이너)’가 4위에 위치하는 인상적인 모습을 보여줬는데요. ChatGPT의 라이벌로 불리는 ‘Claude(클로드)’도 10위에 위치하며, 시장의 관심이 실제 사용량에 이어지는 모습을 보여줬습니다. 

2) 새로운 카테고리의 성장

새로운 카테고리의 성장도 주목해야 하는 특징입니다. 해당 기간, ‘음악’, ‘생산성’ 관련 카테고리가 눈에 띄게 성장했습니다. 음악 카테고리에서는 노래 생성 서비스 ‘Suno(수노)’의 성장이 가장 두드러졌습니다. 그림. 1에서 확인할 수 있듯이 36위의 순위를 차지했죠. 수노는 텍스트 Prompt(프롬프트)를 통해, 유니크한 노래를 쉽게 만들 수 있도록 지원하고 있습니다. 

생산성 카테고리는 위에서 언급한 라이너를 포함해, 총 7개의 서비스가 50위 안에 이름을 올릴 만큼 고르게 성장한 특성을 보였습니다. ‘Otter.ai’는 B2B에 특화된 서비스인데요. 회의록(음성)을 텍스트로 생성/변환해 주는 서비스로 시작해, 생성된 텍스트를 활용하여 인사이트를 제공하는 것까지 서비스 영역을 확장하고 있습니다.

트렌드 2. AI 친구와 맺는 의미 있는 교류

AI companionship(AI 컴패니언 서비스)이라고 불리는 동반자로서의 AI 서비스도 주류로 자리 잡은 모습입니다. ‘Character.ai(캐릭터 ai)’로 대표되는 AI 컴패니언 서비스는 대부분 챗봇 형태로 제공되는데요. 해당 기간 총 8개의 서비스가 리스트에 이름을 올렸습니다. 

대부분의 생성 AI 챗봇은 텍스트 기반의 자연스러운 대화가 가능할 뿐만 아니라 음성을 통한 멀티 모달 기능도 제공하고 있습니다. 음성 또한 사용자 기호에 맞춰 커스터마이징하거나 변경할 수 있고요. AI 컴패니언 서비스는 ChatGPT나 클로드 같은 서비스가 금지하는 주제에 관한 대화가 가능하다는 점을 강조하며 자신들을 마케팅하고 있는데요.

ChatGPT나 클로드에서 다루기 쉽지 않은 주제를 실제 사람과 대화하는 것처럼 상호작용하고, 공감할 수 있다는 특징이 AI 컴패니언 서비스의 핵심 성장 동력으로 기능하고 있습니다. 타인에게 공개하기 쉽지 않은 고민등 예민한 문제에 대한 답을 찾기 위해, 사람들이 많이 의지하는 효율적인 창구로 포지셔닝 하고 있는 것이죠. 

트렌드 3. 앱과 웹에서 발생한 유의미한 차이점

사용 목적에 따라 모바일 앱과 웹에서 발생하는 사용량에 차이가 발생한다는 특징도 주목해야 하는 트렌드 중 하나입니다. 

1) For web use

자료를 정제하거나 편집의 목적으로 사용하는 서비스는 주로 웹에서 많이 사용하는 추이를 보였습니다. 이런 서비스는 특히 시간을 할애해 결과물의 품질을 높이는 데 사용되는 만큼, 복잡한 프로세스를 동반한다는 특징이 있습니다.

웹 사용량이 높은 대표적인 서비스에는 ‘ElevenLabs(일레븐랩스)’가 있는데요. 일레븐랩스는 맞춤형 음성 생성을 지원하고 있습니다. 영상 크리에이터 같은 개인 고객뿐만 아니라 게임 개발사 같은 기업 고객도 활용할 수 있도록 관리 툴을 제공합니다.

음성을 생성하는 것뿐만 아니라 이후 편집, 생성한 자료에 접근할 수 있는 권한 관리 등 복잡한 기능과 프로세스까지 커버한다는 점에서 앱보다는 웹에 최적화된 사용자 경험을 제공한다고 할 수 있는 것이죠. 

2) For app use

반면 모바일 앱에서는 보조적인 성격의 서비스 사용량이 높다는 특징이 나타납니다. 가장 대표적으로 ChatGPT 같은 어시스턴트 카테고리는 웹보다 앱에서 많이 사용되는데요. 비교적 간단한 질문에 대한 답을 즉시적으로 해낼 수 있다는 점에서, 모바일 앱 친화적인 특성이 반영된 결과라고 할 수 있습니다.

에듀테크 서비스도 앱에서 더 많이 사용되는 카테고리 중 하나입니다. 학습 또한 즉시성을 요구하는 영역인데요. 어려운 수학 문제를 사진으로 올려 힌트를 얻거나, 상황에 맞는 외국어 문장을 챗봇에 질문해 답을 얻는 등의 소비는 주로 앱에서 많이 발생하고 있습니다.

트렌드 4. 집중 아닌 분산

개발사가 전 세계에 분산되어 있다는 점도 놓쳐서는 안 됩니다. 경쟁력 있는 서비스가 미국뿐만 아니라, 글로벌 곳곳에서 개발되고 있다는 사실을 인지해야 한다는 것입니다. 이러한 경향은 모바일 서비스에서 더욱더 두드러지는데요. 전체 웹서비스 순위에서 미국 서비스가 차지하는 비중은 약 30%에 달하지만, 모바일 앱 서비스의 경우 약 12%에 불과한 것으로 나타났습니다.

1개의 앱 개발사가 다수의 히트 서비스를 만들어 냈다는 점에서 이러한 특성의 원인을 찾을 수 있는데요. 예를 들어, 이스탄불 기반의 Codeway(코드웨이)는 사진을 애니메이션으로 만들어주는 ‘Face Dance(페이스 댄스)’, 챗봇 서비스 ‘Chat & Ask AI’, 이미지 생성 서비스 ‘Wonder(원더)’를 개발했는데요. 세 서비스 모두 50위 안에 포함되어 있습니다. 

우리가 얻을 수 있는 교훈

지금까지 안드레센 호로위츠가 발표한 자료를 기준으로 AI 서비스의 최근 소비 트렌드를 알아봤습니다. 6개월이라는 특정 기간을 대상으로 하는 만큼, 앞으로 트렌드가 변할 수 있다는 점은 유의해야 할 겁니다. 

그럼에도 지금 트렌드가 향후 산업 방향성에 어떤 영향을 끼칠 것인지 가늠해 볼 필요가 있는데요. 살펴본 트렌드를 근거로, 두 가지 측면에서의 양상을 예측해 보고자 합니다.

먼저, 웹서비스 영역에서는 특정 도메인에 집중한 서비스가 늘어날 것입니다.앞서 시간을 할애해 결과물의 품질을 높이는 목적으로 사용되는 서비스는 주로 웹 형태로 많이 소비된다는 것을 확인했는데요. 그만큼 웹 AI 서비스는 과업의 한 부분이 아닌 전체 플로우를 커버할 수 있을 정도로 다양한 기능을 갖추어야 시장에서 선택받을 수 있을 겁니다. 단순히 정보를 획득하는데 머무는 리서치 서비스보다는, 해당 정보를 획득하고 가공하여 새로운 정보를 생성해 내는 기능까지 제공하는 서비스의 경쟁력이 당연히 더 높다고 할 수 있겠죠.

복잡한 프로세스를 동반한다는 특징으로 미루어 볼 때, 한 도메인에서 복수의 서비스를 이용하는 사례는 많지 않을 겁니다. A라는 사람이 효율적인 리서치라는 목적을 이루기 위해 2개 이상의 리서치 서비스를 사용할 가능성은 높지 않다는 의미입니다. 사용자와 서비스가 1:N이 아닌 1:1의 관계에 있는 만큼, 소수의 경쟁력 있는 서비스만 생존할 가능성이 높을 텐데요. 따라서, 특정 도메인에 집중한 버티컬 서비스가 그렇지 않은 서비스보다 높은 경쟁력을 보유할 수 있을 것입니다. 

국내에도 이런 특성에 집중해 성장하고 있는 회사들이 있습니다. 먼저 AI 아바타 기술을 개발하고 있는 ‘DEEPBRAIN AI(딥브레인 AI)’가 있고요. 일레븐랩스와 같이 음성 합성 기술에 집중하고 있는 ‘네오사피엔스’도 있습니다. 네오사피엔스는 해당 기술을 활용해 ‘타입캐스트’라는 AI 성우 서비스를 운영하고 있죠.

또한 모바일 앱 서비스 영역에서는 운영의 경쟁력이 강조될 것입니다. 주로 보조적인 성격의 서비스를 앱으로 많이 소비하는 만큼, 서비스의 교체 주기와 빈도가 웹에 비해 높을 것으로 예상되는데요. 그만큼 앱 출시 계획, 마케팅 플랜, 수익화 전략 등이 실제 사용량과 유의미한 상관관계를 가질 것입니다.

앞서 살펴본 것처럼 모바일 앱은 한 개발사가 경쟁력 있는 서비스를 다수 출시할 수 있습니다. 수요의 유동성뿐만 아니라 공급의 양이라는 요소도 경쟁을 유발하는 만큼, 서비스 운영에 대한 중요성이 더욱 강조될 것입니다.

마치며

AI처럼 혁신적인 기술의 등장은 언제나 화제를 불러일으킵니다. 하지만 모든 혁신이 유의미하게 상용화되는 것은 아닙니다. 가장 가깝게 보면 메타버스라는 사례가 있고, 조금 더 시간을 돌려보면 로보 택시라는 예시도 발견할 수 있죠. 

생성 AI 시장은 파급력이 크지만, 아직 확장성 있는 비즈니스 모델을 찾지 못했다는 점에서 메타버스, 로보 택시 산업과 일면 맞닿아 있습니다. 기술 차원을 넘어 규모 있게 상용화되기 위해서는 비즈니스 모델을 찾아내야 하고, 비즈니스 모델을 찾기 위해서는 사용자를 면밀히 관찰해야 합니다. AI 서비스의 소비 트렌드를 계속 추적해야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다.

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