글쓴이: 프랭크, PANews
인공지능(AI)이 기술적 경이로움을 넘어 실용적인 기술로 발전함에 따라, 증가하는 소비자 수요를 충족하기 위해 AI 애플리케이션의 출시가 가속화되고 있습니다. 한편, 대규모 모델링 기능이 지속적으로 향상되면서 AI는 이제 "누구나 제품 프로토타입을 만들 수 있는" 시대로 접어든 것으로 보입니다.
muShanghai AI Week 기간 동안 PANews가 주최한 "AI 소비자 생태계의 혁신적인 사례와 발전 방향 탐색"이라는 주제의 원탁 토론에서는 소비자용 AI 제품의 실제 구현 경로에 대해 논의했습니다. 토론에는 MiniMax 오픈 플랫폼의 제품 관리자 Feng Wen, FateTell의 CEO Levy, Sentient APAC의 총괄 Anita, 그리고 전자 음악가이자 독립 개발자인 Gao Jiafeng이 참여하여 모델 오픈 플랫폼, 문화 수출 애플리케이션, 오픈 소스 AI 생태계, 음악 창작 등 다양한 분야를 대표했습니다.
참석자들에 따르면, 기술 발전에도 불구하고 소비자 AI의 핵심 과제는 단순해지지 않았다. 모델 기능이 비약적으로 향상됨에 따라, 진정한 장벽은 장면 이해, 데이터 구성, 사용자 교육, 감성적 가치, 그리고 개방형 생태계 구축으로 옮겨가고 있다.
AI가 사업 시작을 더 쉽게 만들어주지는 않았습니다. 진정한 장벽은 여전히 AI 적용 시나리오에 있습니다.
인공지능 업계에서 흔히 나타나는 역설은 모델의 성능이 향상될수록 스타트업의 진입 장벽은 낮아지는 듯하지만, 많은 제품들이 지속 가능한 활용 사례를 찾는 데 어려움을 겪는다는 점입니다. 오늘날에는 유용해 보이는 애플리케이션도 차세대 모델이 출시되면 금세 효용성을 잃을 수 있습니다.
펑원(Feng Wen)의 관점에서 소비자용 AI 제품의 경우, 제품 아이디어와 시나리오 판단이 여전히 더 중요합니다. 대규모 모델과 개방형 플랫폼 제공업체인 미니맥스(MiniMax)는 기본 모델 기능, 토큰 기반 제품 설계, 그리고 개발자를 위한 엔드투엔드 경험에 더 중점을 둘 것입니다. 하지만 기업가의 관점에서 볼 때, 제품은 "6개월 후 모델의 지능 수준"을 고려하여 설계되어야 합니다.
그는 모델 확장 원칙의 지속적인 타당성과 모델 기능의 지속적인 개선을 고려할 때, 기업가들은 현재 모델의 속도, 비용 또는 기능적 한계에 지나치게 얽매여서는 안 된다고 평가합니다. 오히려 목표 사용자, 특정 시나리오, 그리고 해결해야 할 문제를 더욱 적극적으로 고려해야 한다는 것입니다. 모델 공급업체들은 앞으로도 더 저렴하고 빠르며 비용 효율적인 기능을 제공할 것이며, 애플리케이션 계층은 "왜 이 특정 시나리오인가?"라는 질문에 더욱 명확하게 답해야 할 것입니다.
레비는 응용 프로그램 계층에서 발생하는 또 다른 장벽을 지적했습니다. 그는 기술은 빠르게 변화하지만 특정 시나리오에 해당하는 데이터와 이해는 쉽게 사라지지 않는다고 믿습니다. 과거에는 모델을 미세 조정하는 것만이 데이터 장벽을 극복할 수 있다고 생각하는 사람들이 많았지만, 컨텍스트 엔지니어링과 프롬프트 워드 엔지니어링이 성숙해짐에 따라 컨텍스트 관리에서 축적된 데이터와 구조 또한 모델 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 문화나 개인화된 경험과 관련된 고도로 특화된 데이터는 일반적인 모델의 가중치에 포함되지 않을 수 있으며, 이는 소비자 AI 제품이 모델 반복에 저항할 수 있는 차별화 요소가 될 수 있습니다.
아니타는 "AI가 스타트업의 진입 장벽을 낮춘다"는 생각에 대해 좀 더 신중한 입장을 보였습니다. AI가 데모 샘플 생성, 프로토타입 제작, 초기 제품 출시를 신속하게 진행하는 것을 더 쉽게 만들어주는 것은 사실이지만, 기업가 정신의 진정한 어려움은 사라지지 않았고 오히려 더 두드러질 수 있다고 그녀는 생각했습니다. 그러한 어려움에는 고객 확보, 커뮤니티 구축, 상업화, 그리고 프로그래밍을 넘어선 인적 네트워크 형성 등이 포함됩니다. 그녀는 현재 "슈퍼 개인"이나 "1인 기업"이라는 개념이 많은 관심을 받고 있지만, 진정으로 성공하는 개인은 단순히 대규모 모델을 활용하는 것보다 훨씬 더 복잡한 기술을 필요로 한다고 지적했습니다.
사주팔자(중국 점성술)부터 음악까지: 사용자를 더 잘 이해하는 것이 소비자용 AI의 진입 장벽이 되고 있습니다.
기술적 역량이 지속적으로 발전함에 따라, 소비자용 AI 제품의 가치는 궁극적으로 인간의 필요에 부합하는 것으로 귀결될 것입니다.
FateTell의 사례는 전형적인 예시입니다. 레비는 FateTell이 해외 사용자를 위한 AI 기반 동양 점술/사주팔자 앱으로, 현재 90개국 이상에서 사용자를 확보하고 있다고 설명했습니다. 개발팀은 처음부터 단순히 효율성을 중시하는 도구가 아닌, 정신적 가치와 감성적 가치를 중시하는 방향으로 나아갔습니다.
그의 관점에서, 자신의 운명을 이해하고 설명과 위안을 찾는 것은 문화권을 초월하여 오랫동안 존재해 온 근본적인 심리적 욕구입니다. 인공지능은 역사적으로 이러한 맥락에서 신뢰를 구축하는 데 어려움을 겪어왔지만, DeepSeek R1과 같은 모델의 역량 발전은 "대규모 모델이 복잡한 추론과 설명을 수행할 수 있다"는 가능성을 사용자와 투자자들이 객관적으로 이해하는 데 도움을 주었습니다. FateTell이 직면한 과제는 모델의 역량뿐만 아니라, 천간지, 주역, 팔자(팔자)와 같은 중국 문화 개념을 해외 사용자에게 어떻게 번역하고 해석할지, 그리고 언어, 시각 자료, 상호작용을 통해 이러한 개념을 다양한 문화적 배경을 가진 사람들이 쉽게 이해할 수 있도록 만들지입니다.
가오자펑은 음악 창작자의 관점에서 비슷한 질문을 제기했습니다. AI는 결과물만 제공하는 것이 아니라 창작 과정 또한 보존해야 한다는 것입니다. 그는 Suno와 같은 도구들이 음악 생성을 매우 직관적으로 만들어주지만, 창작 과정을 생략하여 사용자의 참여와 소속감을 저해한다고 지적했습니다. 음악가와 일반 사용자 모두에게 창작은 단순히 "완성된 곡"을 얻는 것이 아니라, 그 과정 자체가 경험의 일부라는 것입니다.
그는 축구를 비유로 들었습니다. 평범한 사람들이 메시나 호날두를 뛰어넘을 수는 없더라도 축구에 대한 사랑 때문에 계속 축구를 한다는 것입니다. 음악 창작도 마찬가지입니다. 가오자펑은 음악 AI 게임 콘솔인 MusicAIGameBoy를 개발 중인데, 이는 크고 작은 AI 모델을 통해 음악 코드를 구동하고 게임화된 상호작용을 결합하여 음악을 잘 모르는 사람도 게임을 하면서 창작에 참여할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 그에게 있어 진정한 목표는 "자동으로 곡을 생성하는 것"이 아니라 음악 창작의 상호작용 과정을 사용자에게 되돌려주는 것입니다.
에이전트의 등장으로 사용자 교육의 논리가 변화하고 있습니다.
소비자용 AI 제품의 경우, 사용자 교육은 제품의 실제 사용 가능 여부를 결정하는 중요한 요소입니다.
펑원(Feng Wen)은 미니맥스 오픈 플랫폼 사용자 중 일부는 기본적인 개발 기술은 갖추고 있지만 API 문서, 매개변수, 오류 코드 및 토큰 사용 방법에서 여전히 어려움을 겪고 있다고 언급했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 플랫폼은 모델 체험 플랫폼, 개발 가이드, 데모 사례, 비디오 튜토리얼 및 기타 리소스를 제공하여 개발자가 이해에서 응용으로 빠르게 넘어갈 수 있도록 지원합니다.
에이전트가 발전함에 따라 사용자 교육 방식도 변화하고 있습니다. 과거에는 사용자가 문서를 읽고 인터페이스를 이해하며 오류를 해결해야 했습니다. 하지만 에이전트 성능이 향상되면서 이제 많은 사용자는 에이전트가 직접 문서를 읽고, 해결책을 검색하고, 적절한 모델을 선택하고, 경로를 자동으로 수정하도록 할 수 있습니다. 모델 공급업체는 모델, 문서 및 플랫폼 경험을 개선해야 하며, 커뮤니티, 개발자 및 다양한 제품 유형이 함께 진입 장벽을 낮출 것입니다.
센티언트에게 있어 개방형 생태계는 사용자 교육 및 제품 구현의 핵심 요소입니다. 아니타는 센티언트가 오픈 소스 AI 생태계와 관련 인프라에 집중하고, 해커톤, 보조금 프로그램 등을 통해 개발자들을 모으고 있다고 설명했습니다. 그녀는 제품이 무엇보다 먼저 목표 사용자를 명확히 이해해야 한다고 강조했습니다. 즉, 목표 사용자는 누구이며, 어디에 나타나고, 어떤 채널을 통해 신뢰를 구축하는가 하는 것입니다. 개발자 도구의 경우 해커톤과 생태계 협력이 효과적인 진입점이며, 소비자 제품의 경우 KOL, KOC, 소셜 미디어 콘텐츠 또한 매우 중요하다고 덧붙였습니다.
AIGC 비용이 급격히 감소함에 따라 스타트업은 예고편, 시각 자료 및 홍보 콘텐츠를 더 저렴한 비용으로 제작할 수 있게 되어 제품을 더 빨리 첫 사용자에게 선보일 수 있습니다. 가오자펑은 또한 제품 디자인이 최대한 사용자 친화적이어야 하며, 사용자가 방대한 설명서에 의존하기보다는 상호 작용과 재미를 통해 자연스럽게 학습할 수 있어야 한다고 생각합니다. 이러한 "사용을 통한 학습" 접근 방식은 기존의 튜토리얼보다 소비자 AI에 더 적합할 수 있습니다.
하드웨어가 현실 세계에 도입됨에 따라 개인화와 감성의 가치는 계속해서 증폭되고 있습니다.
향후 3~5년을 내다볼 때, 참석자들은 대체적으로 AI 기반 소비자 시장이 여전히 초기 침투 단계에 머물러 있겠지만, 제품 형태는 상당한 변화를 겪을 것이라고 예상합니다.
펑웬은 스마트 하드웨어, 로봇, 그리고 인공지능이 향후 3~5년 안에 중요한 전환점을 맞이할 것이라고 예측합니다. 향상된 모델 기능을 통해 인공지능은 더 이상 소프트웨어 인터페이스에만 존재하는 것이 아니라, 실제 물리적 세계에 진입하여 더욱 다양한 상호작용과 작업을 수행하게 될 것입니다. 어떤 제품은 인간을 대상으로 효율성 향상이나 정서적 가치를 제공할 것이고, 또 다른 제품은 인공지능이 물리적 세계와 연결될 수 있는 환경, 도구, 인프라를 제공하는 에이전트를 대상으로 할 것입니다. 형태와 관계없이 모든 제품은 궁극적으로 인간 중심적이어야 하며, 사람들이 대인 관계, 가족, 현실 세계, 그리고 더욱 풍요로운 삶의 경험에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 해야 합니다.
레비는 인공지능(AI) 업계에서 3~5년 후를 예측하는 것조차 매우 어렵고, 심지어 3~5개월 후를 예측하는 것조차 불확실성이 크다고 지적합니다. 그는 최첨단 사용자들은 이미 클로드코드(ClaudeCode)와 같은 도구를 활발히 활용하고 있지만, 대부분의 일반 사용자들은 여전히 AI 도입 초기 단계에 머물러 있다고 주장합니다. 향후 AI는 더욱 세밀하고 개인화된 요구를 충족시켜 나갈 것입니다. 모바일 인터넷 시대의 비교적 '획일적인' 서비스와 달리, AI는 모든 사용자에게 더욱 구체적이고 세분화된 서비스를 제공할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 동시에 기술 발전으로 인한 실업에 대한 불안과 불확실성은 정서적, 심리적 지원 서비스에 대한 수요를 더욱 증폭시킬 수 있습니다.
아니타는 이러한 변화를 "기술 평등"이라고 요약합니다. 그녀는 미래에는 인문학, 과학, 예술, 기술 간의 경계가 모호해질 것이라고 믿습니다. 소규모 업체조차도 AI를 활용하여 광고를 제작하고 맞춤형 정보를 제공함으로써 사업을 개선할 수 있을 것입니다. AI의 가치는 모든 사람을 최고의 프로그래머로 만드는 데 있는 것이 아니라, 다양한 삶의 상황에 처한 사람들이 더 나은 도구를 이용할 수 있도록 돕는 데 있습니다. 동시에 실업과 외로움에 대한 불안감이 커지면서 정서적 가치에 대한 수요가 증가하고, 하드웨어, AI 반려동물, 동반 기기, 다감각 인터랙티브 제품에 대한 수요가 더욱 늘어날 것입니다.
반면 가오자펑은 변화하는 문화 형식의 관점에서 출발합니다. 그는 미래에 음악, 영화, 비디오와 같은 콘텐츠 형식이 재편될 것이며, '노래'가 음악 소비의 가장 작은 단위로 남을지조차 불확실하다고 생각합니다. 멀티트랙 오디오, 오디오 트랙과 같은 현재의 개념들은 앞으로 더욱 세분화된 창작 단위로 분해될 가능성이 높습니다. 그러나 형식이 해체될수록 IP, 브랜드, 그리고 특정 인물이 지닌 감정적 연결고리가 더욱 중요해질 것입니다. 사람들은 항상 완벽한 작품을 찾는 것이 아니라, 결점과 따뜻함, 그리고 감정적 공감을 불러일으킬 수 있는 작품을 찾는다는 것입니다.
비록 참석자들이 소비자용 AI에 대해 통일된 답변을 내놓지는 못했지만, 모델 플랫폼, 문화 응용 분야, 오픈 소스 생태계, 음악 창작 등 다양한 분야의 논의는 모두 동일한 추세를 보여주었습니다. 즉, 모델 기능이 지속적으로 향상됨에 따라 소비자용 AI 시장의 경쟁은 더 이상 "누가 더 강력한 모델을 선택하느냐"에 관한 것이 아니라, 보다 구체적인 사용자, 실제 시나리오, 그리고 감정적 요구를 이해할 수 있느냐에 관한 것이라는 점입니다.
미래의 AI 소비자 생태계는 더욱 강력한 개방형 인프라, 낮아진 개발 장벽, 더욱 개인화된 서비스, 더욱 사용자 친화적인 하드웨어, 그리고 문화와 창의적 과정을 중심으로 한 더욱 다양한 제품 형태를 동시에 포함할 수 있습니다. 모델은 계속해서 진화하겠지만, 진정으로 지속될 제품은 사람들에게 필요하고, 이해되고, 그들과 연결되는 제품일 것입니다.
