2. 인공지능 산업의 가치사슬
- 2024년 AI 가치 사슬 최신 동향
- 생성형 AI의 가치사슬(Value Chain)은 크게 ① AI 기술 개선을 위한 연구와, ② AI 서비스화를 위해 적용한 '평가' 단계 (파인튜닝), ③ AI 모델 기반 응용 서비스 및 이를 활용하여 서비스 구현으로 구성됨
- 멀티모달 AI 기술의 발전, 혁신적 언어모델 등장, 감성과 상식을 적용한 AI, 메타버스와 AI의 융합 등이 주목됨
- 생성형 AI는 이미지, 사운드, 비디오, 텍스트 등 다양한 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 기술로, AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Google, OpenAI 등이 주요 기업으로 부상함
- AI 기술은 ① 하드웨어, ② 클라우드 플랫폼, ③ 기반 모델, ④ 애플리케이션, ⑤ 서비스의 5개 카테고리로 정리됨
[표 2-1] AI 기술 주요 동향
| 카테고리 | 주요 동향 |
|---|---|
| 컴퓨터 하드웨어 | • NVIDIA, Google 등 주요 기업들의 AI 특화 칩 개발 가속화<br>• 양자 컴퓨팅 기술의 발전으로 AI 연산 능력 향상<br>• 저전력, 고성능 엣지 AI 칩 개발 확대 |
| 클라우드 플랫폼 | • 하이브리드/멀티 클라우드 환경에서의 AI 서비스 확대<br>• AI 특화 클라우드 인프라 고도화 (예: AWS의 Trainium, Azure의 NDv4)<br>• 엣지 컴퓨팅과 클라우드 AI의 통합 강화 |
| 기반 모델 | • 대규모 멀티모달 AI 모델의 등장 (예: GPT-4V, Gemini)<br>• 도메인 특화 기반 모델 개발 증가<br>• 오픈소스 기반 모델의 성능 향상 및 활용 확대 |
| AI 애플리케이션 | • 생성형 AI 기반 애플리케이션의 폭발적 증가<br>• 산업별 특화 AI 솔루션 개발 가속화<br>• AI 기반 의사결정 지원 시스템 도입 확대 |
| AI 서비스 | • AI 모델 최적화 및 fine-tuning 서비스 증가<br>• AI 윤리 및 거버넌스 관련 컨설팅 수요 증가<br>• 산업별 AI 도입 및 구현 서비스 확대 |
3. 인공지능산업의 산업 구조
1) 후방산업(Upstream): 데이터 산업
- 데이터 수집 및 구매 산업이 기본
- 공공 및 민간에서 생산되는 데이터, 금융, 제조, 통신, 유통 등 다양한 산업에서 수집된 데이터가 중요함
- 직접 수집하지 못하는 데이터를 외부 데이터 제공자로부터 구매함
- 데이터 가공 프로세스
- 데이터 수집 이후 데이터를 가공하는 과정이 필수적임
- 데이터 전처리는 수집된 데이터가 불완전하거나 중복된 경우가 많기 때문에 매우 중요한 단계임
- 데이터 클렌징(Cleansing), 데이터 변환(Transformation), 데이터 통합(Integration)의 프로세스로 이루어짐
2) 중간산업(Midstream): 인공지능 핵심 산업
- 소프트웨어 개발 동향
- 생성형 AI와 멀티모달 AI 기술이 급부상함
- 플랫폼 도입: 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술 구현을 위해 클라우드 플랫폼 도입이 필수적임
- 구글 클라우드 GCP(Google Cloud Platform, 구글의 클라우드 컴퓨팅 서비스), Vertax AI, 아마존의 AWS AI, 마이크로소프트 Azure AI와 같은 대규모 플랫폼을 통해 인공지능 모델을 손쉽게 개발 및 배포 가능함
- 알고리즘 개발: 알고리즘은 다양한 분야에서 연구되고 있으며, 특히 강화학습, 자가 학습 등의 고도화된 기법들이 주목됨
- 알고리즘의 최적화는 모델 성능 향상에 큰 역할을 하며, 경량화된 AI시스템(sLLM) 개발에 집중함
- AI 서비스 시장
- AI 서비스 시장 규모 및 성장 전망
- 글로벌 생성형 AI 시장 규모: 2023년 44.9억 달러에서 2030년 207.0억 달러로 성장 예상됨
- 포춘 비즈니스 인사이트: 2023년 438.7억 달러에서 2030년 6,680억 달러로 약 15배 증가 전망됨
- 그랜드뷰리서치: 2023년 197.5억 달러에서 2030년 994.8억 달러로 성장 예상됨
- 마켓앤마켓: 2023년 1,502억 달러에서 2030년 1조 3,452억 달러로 9배 성장 전망 (연평균 성장률 36.8%)
- AI 소프트웨어 시장: 연평균 30% 이상의 고성장 전망됨
- AI 산업별 적용
- 금융: 리스크 분석, 사기 탐지, 개인화된 금융 상품 추천
- 헬스케어: 질병 진단, 신약 개발, 개인화 의료
- 제조: 예측 유지보수, 품질 관리, 공정 최적화
- 소매: 수요 예측, 개인화 마케팅, 재고 관리
- 글로벌 기업 동향
- Google: Gemini 모델 출시, 멀티모달 AI 기능 강화
- OpenAI: GPT-4 모델, DALL-E 3 이미지 생성 모델 개선
- Microsoft: Azure AI 서비스 확장, GitHub Copilot 개발자 도구 강화
- Amazon: AWS의 AI 서비스 다각화, Alexa AI 고도화
- 기술적 도전과 관련 기술
- 데이터 품질 및 편향성: 다양하고 공정한 데이터셋 구축
- 모델 해석 가능성: 설명 가능한 AI (eXplainable AI, 설명 가능한 인공지능) 기술 개발
- 에너지 효율성: 경량화된 AI 모델 및 전용 하드웨어 개발
- 보안 및 프라이버시: 연합 학습, 차등 프라이버시 기술 적용
- 규제 및 정책 환경
- EU AI Act: 고위험 AI 시스템에 대한 규제 강화
- 미국: AI 권리장전 발표, AI 안전 및 윤리 가이드라인 제정
- 중국: AI 윤리 지침 발표, AI 기술 표준화 추진
- 한국: AI 윤리기준 마련, AI 산업 육성을 위한 정책 지원
- 경쟁 구도 분석
- 대형테크기업(Google, Microsoft, Amazon)의 시장 지배력 강화
- OpenAI, Anthropic 등 AI 특화 기업의 급성장
- 중국 기업(Baidu, Alibaba)의 글로벌 시장 진출 확대
- 특화된 AI 솔루션 제공 스타트업들의 틈새시장 공략
- 인력 수급 및 교육
- AI 전문인력 수요급증: 데이터사이언티스트, AI엔지니어 부족현상
- 대학의 AI 관련 학과 및 프로그램 확대
- 기업 주도의 AI 교육 프로그램 및 부트캠프 증가
- 온라인 학습 플랫폼을 통한 AI 교육의 대중화
- 미래 전망
- AGI(Artificial General Intelligence, 인공일반지능) 개발을 향한 연구 가속화
- AI와 타 기술(IoT, 5G, 로보틱스 등)의 융합 확대
- 엣지 AI의 발전으로 실시간 처리 능력 향상
- AI 윤리 및 책임 있는 AI 개발에 대한 중요성 증대
- AI 하드웨어 기술
- AI 연산장치: AI 전용 칩, FPGA, GPU 등 다양한 형태의 AI 연산장치가 개발되고 있으며, 특히 저전력 고효율의 AI 칩이 주목됨
- 뉴로모픽 컴퓨팅: 인간의 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 하드웨어 기술 발전 중, 전력 소비를 줄이면서도 높은 성능 제공하는 것이 목표임
- AI 칩 개발: 칩 내에서 학습과 추론이 가능하도록 설계된 AI 칩이 개발되고 있으며, 클라우드 기반이 아닌 엣지 디바이스에서도 AI 성능을 높이는 방향으로 연구 진행됨
3) 전방산업(Downstream): AI 응용 산업
[표 2-2] 산업별 글로벌 AI 시장 전망
| 산업 | 주요 AI 적용 사례 | 최신 동향(24.09) | 글로벌 시장 전망 |
|---|---|---|---|
| 농업 | • 스마트팜 시스템<br>• 농작물 생육 환경 최적화<br>• 품종 개발 | • AI 기반 병해충 예측 모델<br>• 드론 활용 정밀 농업 | 2025년까지 80억 달러 규모 예상 |
| 제조업 | • 스마트 팩토리<br>• 공정 자동화<br>• 지능형 로봇 | • 디지털 트윈 기술과 AI 결합<br>• 예측 유지보수 고도화 | 2030년까지 160억 달러 규모 |
| 건설업 | • AI 설계 도구<br>• 스마트 건설<br>• AI 영상 분석 | • 3D 프린팅과 AI 융합<br>• BIM(빌딩정보모델링) 고도화 | 2026년까지 45억 달러 규모 전망 |
| 유통/소매업 | • AI 기반 추천 엔진<br>• 소비자 행동 분석<br>• 무인 판매 시스템 | • AR/VR과 AI 결합 가상 쇼핑<br>• 음성 인식 기반 쇼핑 보조 | 2026년까지 120억 달러 규모 |
| 운송/물류업 | • 자율 주행 기술<br>• 지능형 교통 시스템<br>• 라스트마일(Last Mile) | • AI 로봇 배송<br>• 블록체인-AI 물류 추적 | 2027년까지 105억 달러 규모 예상 |
| 금융업 | • 사기 탐지<br>• 대출 심사<br>• 로보어드바이저 | • 초개인화 금융 서비스<br>• AI 기반 ESG 평가 | 2025년까지 1,000억 달러 규모 |
| 통신업 | • 네트워크 최적화<br>• 지능형 콘텐츠 제작<br>• 가상 비서 서비스 | • 6G 네트워크 설계에 AI 활용<br>• AI 기반 사이버보안 강화 | 2025년까지 140억 달러 규모 |
| 콘텐츠 산업 | • AI 콘텐츠 생성(텍스트, 이미지, 음악, 동영상)<br>• 개인화된 콘텐츠 추천<br>• 콘텐츠 분석 및 관리<br>• 콘텐츠 번역 및 자막 생성 | • 생성형 AI 발전<br>• AI 기반 콘텐츠 추천 시스템 고도화<br>• AI 생성형 콘텐츠 플랫폼의 서비스 확대로 인한 원작 모델의 사업 서비스 확장(Ex. Civitai LoRA, Stable Diffusion 등) | 2032년까지 1,181억 달러 시장 전망 |
- 글로벌 AI 응용 시장 동향
- 북미: 전체 시장의 40% 차지, 금융/헬스케어 선도
- 아시아 태평양: 가장 빠른 성장세, 제조업/소매업 AI 도입 활발
- 유럽: 규제 중심 AI 생태계, 산업용 AI 솔루션 개발 강점
4. 인공지능 산업 분류
- AI 산업 시장 규모
- AI 산업 시장 규모: 인공지능산업 분류체계는 인공지능 소프트웨어 개발 및 공급업(2개 중분류), 인공지능 구축·관리 및 정보 서비스업, 인공지능 연산 및 처리 부품/장치 제조업 등 3개의 대분류로 구분됨
- AI 산업은 상대적으로 새로운 분야, 기존의 표준산업분류체계에 명확하게 정의되어 있지 않음
- MDIS(Microdata Integrated Service) 원자료에서 AI 산업을 직접적으로 분류하고 있지는 않음
- AI 산업은 상대적으로 새로운 분야이며, 기존의 표준산업분류체계에 명확하게 정의되어 있지 않기 때문임
- 산업분류의 한계: 현재 한국표준산업분류(KSIC)에는 AI 산업을 독립적인 카테고리로 분류하고 있지 않으며, AI 관련 기업들은 주로 정보통신업, 전문, 과학 및 기술 서비스업 등의 범주에 포함되어 있을 가능성이 높음
- 데이터 해석의 어려움: AI 기술은 여러 산업 분야에 걸쳐 적용되고 있어, 특정 산업 코드로 AI 기업을 정확히 식별하기 어려움
- 지역별 데이터의 한계: MDIS에서 제공하는 데이터는 전국 단위의 통계가 주를 이루며, 경북 지역만의 AI 산업 현황을 직접적으로 파악하기는 어려울 수 있음
- 간접적 추정: AI 관련 기업과 종사자 수의 증가 추세를 간접적으로 추정하기 위해서는 관련 있는 산업 분류(예: 소프트웨어 개발 및 공급업, 컴퓨터 프로그래밍 서비스업 등)의 데이터를 분석하는 방법을 고려해볼 수 있음
- MDIS 원자료만으로 경북 지역의 AI 산업 성장을 직접적으로 분석하기는 어려움
- 대안적 접근: AI 산업의 현황을 파악하기 위해 본 보고서에서는 「2021 인공지능산업실태조사」 등의 특화된 조사 보고서의 기준을 따름
- AI와 디지털 전환의 특성을 고려한 산업분류
- AI와 디지털 전환의 특성을 고려하여 가장 파급력이 큰 산업군을 중심으로 산업분류코드를 제시함
- 한국표준산업분류(KSIC) 10차 개정을 기준으로 정보통신업, 전문/과학/기술 서비스업, 그리고 제조업 중 AI 및 디지털 기술과 연관성이 높은 분야를 선정함
- 정보통신업 및 기술 연관성이 높은 범주
- J58: 출판업
- J62: 컴퓨터 프로그래밍, 시스템 통합 및 관리업
- J63: 정보서비스업
- J61: 통신업
- 전문, 과학 및 기술 서비스업 관련 범주
- M70: 연구개발업
- M71: 전문서비스업
- M72: 건축기술, 엔지니어링 및 기타 과학기술 서비스업
- M73: 기타 전문, 과학 및 기술 서비스업
- 제조업 중 AI 및 디지털 기술 융합 가능성이 높은 범주
- C26: 전자부품, 컴퓨터, 영상, 음향 및 통신장비 제조업
- C27: 의료, 정밀, 광학기기 및 시계 제조업
- C28: 전기장비 제조업
- C29: 기타 기계 및 장비 제조업
- C30: 자동차 및 트레일러 제조업
- 이러한 산업 분류는 AI와 디지털 전환의 영향을 가장 크게 받을 것으로 예상되는 분야임
- 정보통신업과 전문/과학/기술 서비스업은 AI 기술의 개발과 직접적인 적용이 이루어지는 분야임
[표 2-3] 인공지능산업 분류체계 (과학기술정보통신부, 2023 인공지능산업 실태조사)
| 대분류 | 중분류 | 개념 및 예시 |
|---|---|---|
| 1. 인공지능 소프트웨어 개발 및 공급업 | 11. 인공지능 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업 | • 인공지능 기술을 구현하기 위한 범용 소프트웨어 및 도구(언어, APIs, 프레임워크)를 개발·공급하는 산업 활동<br>- 범용/특화 머신러닝 플랫폼<br>- 설치형 머신러닝 플랫폼 |
| | 12. 인공지능 응용 소프트웨어 개발 및 공급업 | • 인공지능 기술을 적용하여 산업에서 발생하는 문제를 해결하거나 기업 내부의 생산성 및 효율성을 향상하기 위한 소프트웨어를 개발·공급하는 산업 활동<br>- 대화형 인공지능<br>- 컴퓨터 비전<br>- 감정 인식<br>- 추천 엔진<br>- 지능형 자동화 |
| 2. 인공지능 구축·관리 및 관련 컨설팅 서비스업 | | • 인공지능 기술·시스템 도입을 위해 구축 및 관리 서비스를 제공하거나 관련 컨설팅 서비스를 제공하는 산업 활동<br>- 인공지능 컨설팅<br>- 인공지능 시스템 관리<br>- 인공지능 시스템 통합<br>- 인공지능 클라우드 컴퓨팅<br>- 인공지능 정보 서비스 |
| 3. 인공지능 연산 및 지원 부품/장치 제조업 | | • 인공지능 연산·처리 능력을 향상하기 위한 부품 및 장치를 제조하는 산업 활동<br>- 인공지능 전용칩 |
[표 2-4] 인공지능산업 분류체계 대분류, 중분류, KSIC Rev.10 코드
(과학기술정보통신부, 2023 인공지능산업 실태조사)
| 대분류 | 중분류 | KSIC Rev.10 |
|---|---|---|
| 1. 인공지능 소프트웨어 개발 및 공급업 | 11. 인공지능 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업 | (58221) 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업 |
| | 12. 인공지능 응용 소프트웨어 개발 및 공급업 | (58211) 유선 온라인 게임 소프트웨어 개발 및 공급업<br>(58212) 모바일 게임 소프트웨어 개발 및 공급업<br>(58219) 기타 게임 소프트웨어 개발 및 공급업<br>(58222) 응용소프트웨어 개발 및 공급업 |
| 2. 인공지능 구축·관리 및 관련 정보 서비스업 | | (62010) 컴퓨터 프로그래밍 서비스업<br>(62021) 컴퓨터 시스템 통합 자문 및 구축 서비스업<br>(62022) 컴퓨터시설 관리업<br>(62090) 기타 정보기술 및 컴퓨터 운영관련 서비스업<br>(63111) 자료처리업<br>(63112) 호스팅 및 관련 서비스업<br>(63120) 포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업<br>(63910) 뉴스 제공업<br>(63991) 데이터베이스 및 온라인 정보 제공업<br>(63999) 그 외 기타 정보 서비스업 |
| 3. 인공지능 연산 및 처리 부품/장치 제조업 | | (26111) 메모리용 전자집적회로 제조업<br>(26112) 비메모리용 및 기타 전자집적회로 제조업<br>(26121) 발광 다이오드 제조업<br>(26129) 기타 반도체소자 제조업 |
- 인공지능산업과 한국표준산업분류의 연관
- 인공지능산업은 한국표준산업분류상 5821, 5822, 62010, 6202, 62090, 6311, 63120, 63910, 6399, 2611, 2612 등의 업종과 주로 연관됨