오픈AI·구글 등 범용 AI 선점…후발주자 정면승부 부담

산업 데이터·현장 노하우 결합한 '버티컬 AI'로 차별화

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(서울=연합뉴스) 한상용 기자 = 생성형 인공지능(AI)이 일상과 산업 전반으로 확산하면서 기업은 물론 정부도 특정 분야에 맞춘 특화 AI, 이른바 '버티컬(vertical) AI'에 주목하고 있다.

미국 빅테크가 범용 AI 모델 시장을 이미 선점한 상황에서 후발 주자로 나선 기업들이 산업별 데이터와 각사만의 현장 노하우를 결합해 차별화를 꾀하려는 전략이라는 분석이 나온다.

◇ 범용 AI는 '제너럴리스트'…산업·업무 파고드는 '스페셜리스트'

영어 '버티컬'은 사전적 의미에서 수직이라는 뜻으로, 산업 분야에서는 특정 업종이나 시장에 집중하는 전략을 가리킨다.

이 단어에 AI가 붙으면 통상 여러 주제를 폭넓게 다루는 범용 AI와 달리 특정 산업이나 직무의 실제 업무를 지원하거나 처리하도록 설계한 '특화 AI'를 말한다.

특정 산업의 전문 데이터와 업무 규칙, 현장 시스템을 결합하는 방식인 셈이다.

국내에서는 의료·금융·제조·보안 등에 적용되는 산업·업무 특화 AI로 주로 거론된다.

범용 AI가 전반적인 영역에서 활용되는 '제너럴리스트'라면, 특화 AI는 특정 분야에서 전문 역량을 발휘하는 '스페셜리스트'로 볼 수 있다.

범용 AI가 질문에 답하고 문서를 요약·작성하는 기본 능력을 제공한다면 버티컬 AI는 산업별 전문 용어와 규정, 문서 양식, 의사결정 절차를 반영해 현장에서 바로 쓸 수 있도록 만든 형태에 가깝다.

예를 들어 제조 AI는 설비 데이터와 생산 공정 정보를 토대로 이상 징후를 분석하는 데 특화한 AI를 일컫는다.

의료 AI는 의학 논문을 검색하는 데 그치지 않고 진료기록을 요약하거나 의료진의 문서 작성을 돕고, 금융 AI는 내부 규정과 투자자 보호 원칙을 반영해 상담과 보고서 작성을 지원하는 식이다.

국내에서 기업과 정부 모두 특화 AI에 관심이 쏠리는 배경에는 치열한 글로벌 범용 모델 시장의 경쟁 구도가 깔려 있다.

구글과 오픈AI, 앤트로픽 등은 막대한 자본력과 대규모 데이터, 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 앞세워 최신 거대언어모델(LLM)을 잇달아 내놓고 있다.

후발 기업이 이들과 모델 크기나 범용 성능만으로 정면 대결을 벌이기에는 출발선 자체가 다를 수밖에 없다.

이에 따라 국내 AI 기업들은 자사가 쌓아 온 서비스 운영 경험과 산업 데이터, 규제 대응 역량, 업무 시스템 연동 능력을 활용해 특정 분야의 효용을 높이는 데 주력하고 있다.

[연합뉴스 자료사진]

◇ 범용모델 정면승부 대신 '산업 데이터'…정부도 보안 특화 AI

정부의 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업도 버티컬 AI 형태로 평가받는 사례다.

정부는 최근 네이버클라우드 컨소시엄을 사업자로 선정했는데, 이 사업은 악성코드와 취약점 정보, 보안관제 기록, 국내 보안 제도와 운영 환경 등을 반영해 사이버 위협 분석과 대응을 지원하는 AI 모델을 만드는 것이 핵심이다.

네이버클라우드 컨소시엄은 국내 보안 환경에 맞춘 AI 모델을 개발하고 국가 핵심 시설과 주요 산업 현장에서 실증할 계획이다.

다만 특화 AI가 특정 분야에서 두각을 보인다고 해서 범용 AI보다 항상 성능이 뛰어나다는 의미는 아니다.

범용 AI라는 토대 위에 전문 지식과 업무 흐름, 검증 장치를 덧붙여 특정 과업에서 정확성과 실용성을 높이는 것이 버티컬 AI의 특징이다.

특화 AI의 성능을 높이려면 그 기초가 되는 범용 AI의 언어 이해와 추론, 정보 처리 능력도 뒷받침돼야 한다.

정부가 범용 AI 기반모델을 확보하는 '모두의 AI'와 사이버보안 특화 AI 개발을 함께 추진하는 배경이기도 하다.

의료나 금융, 공공, 보안처럼 자칫 AI의 실수가 큰 손실로 이어질 수 있는 분야에서는 개인정보와 기밀정보 보호, 접근 권한 관리, 답변 근거 확인, 사람의 최종 검토가 중요하다.

따라서 미래 AI 경쟁력은 LLM의 규모만이 아니라 산업별 신뢰할 수 있는 데이터와 업무 노하우, 현장 시스템 연동 능력, 책임 있는 검증 체계를 확보했는지에 따라 갈릴 것으로 전망된다.

gogo213@yna.co.kr

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