🤖 실제로 돈 버는 AI 제품은 딱 세 가지뿐이다

 

챗봇의 시대, 그런데 다들 ChatGPT만 쓴다

요즘 AI 스타트업들 보면 정말 신기해요. 엄청난 투자금을 받아놓고 결국 만드는 건 챗봇이거든요. 이메일을 읽어주는 챗봇, 회사 헬프데스크를 대신하는 챗봇, 뭐 이런 식이죠.

그런데 문제는 뭘까요? 사용자들은 그냥 ChatGPT를 쓴다는 거예요. 당연한 이유가 있죠. ChatGPT가 가장 좋거든요. 2024년 말 기준으로 ChatGPT 주간 활성 사용자가 3억 명을 돌파했다고 해요. 최신 모델을 가장 먼저 쓸 수 있고, OpenAI나 Anthropic 같은 AI 연구소들은 모델 개발과 동시에 챗봇을 함께 만들어나가니까요.

이런 거대한 플랫폼을 상대로 작은 스타트업이 특화된 챗봇으로 경쟁한다는 건, 솔직히 말해서 거의 불가능에 가까워요. 마치 구글이 있는데 새로운 검색엔진을 만드는 것과 비슷한 상황이죠.

롤플레이 챗봇이라는 틈새시장

그래도 한 가지 예외는 있어요. 바로 ChatGPT가 절대 하지 않는 것들을 해주는 챗봇이죠. AI 남자친구, AI 여자친구, 혹은 더 노골적인 성인용 콘텐츠를 생성해주는 서비스들이에요.

Character.AI 같은 플랫폼이 2024년 기준 월 활성 사용자 2천만 명을 넘어서면서 이 시장의 잠재력을 증명했어요. 이런 제품들은 오픈소스 모델을 기반으로 하는데, 성능은 좀 떨어지지만 제약이 적거든요. ChatGPT나 Claude가 안 해주니까, 사용자들은 어쩔 수 없이 이런 서비스를 찾게 되는 거죠.

다만 이 시장도 오래 못 갈 것 같아요. Grok Companions 같은 서비스가 이미 이 방향으로 가고 있고, Sam Altman도 OpenAI 모델이 성인 콘텐츠에 더 개방적으로 변할 거라고 말했거든요. 결국 큰 AI 회사들한테 먹히게 될 가능성이 크죠.

도구를 가진 챗봇? 채팅은 나쁜 UI다

AI 비서라고 부르는 제품들도 있어요. 캘린더를 보면서 대화하는 게 아니라, 실제로 일정을 잡아주는 챗봇이죠.

그런데 이것도 잘 안 돼요. 똑똑한 사용자들이 챗봇을 조종해서 원하는 대로 도구를 실행시킬 수 있거든요. 그래서 고객 지원 챗봇한테 "환불해줘"라는 권한을 줄 수가 없어요. 주는 순간, 수천 명이 탈옥시켜서 돈을 뽑아낼 테니까요.

결국 사용자가 직접 할 수 있는 일만 챗봇한테 맡길 수 있는데, 그럼 원래 제품의 UI랑 경쟁해야 하는 거예요. 그리고 대부분 지죠. 왜 그럴까요? 채팅이 좋은 사용자 인터페이스가 아니기 때문이에요.

"저기, 폰트 크기 좀 키워줄래?"라고 타이핑하는 것보다 그냥 Ctrl+Plus 누르는 게 훨씬 빠르거든요. 챗봇이 100배 좋아졌다고 해도, 원래 일반 UI보다 200배 나빴으니까 아직도 2배 더 나쁜 거예요. 이게 많은 AI 스타트업들이 간과하는 핵심 문제랍니다.

자동 완성의 힘: GitHub Copilot의 성공

사실 진짜 성공한 AI 제품은 ChatGPT보다 먼저 나왔어요. 바로 GitHub Copilot이죠. 원리는 간단해요. 코드를 타이핑하면 빠른 LLM이 실시간으로 나머지를 자동 완성해주는 거예요.

이게 천재적인 이유는 사용자가 모델과 대화할 필요가 없다는 거예요. 기존 워크플로우를 전혀 바꾸지 않고, 그냥 원래 쓰던 자동완성이 훨씬 똑똑해진 것처럼 느껴지는 거죠.

코딩 분야에서는 이게 순식간에 엄청난 시장을 만들었어요. GitHub가 2024년 발표한 자료에 따르면 Copilot 유료 구독자가 170만 명을 넘어섰고, 기업용까지 합치면 연 매출이 10억 달러(약 1조 3천억 원)를 돌파했다고 하더라고요.

근데 신기한 게, 코딩 외 분야에서는 왜 이런 자동완성 제품이 별로 없을까요? Google Docs나 Microsoft Word에도 있긴 한데, 별 화제가 안 되더라고요. 아마 사람들이 조용히 잘 쓰고 있거나, 아니면 코드 에디터랑 달리 Word 사용자들은 자동완성 자체가 낯설어서 그럴 수도 있어요.

에이전트의 시대가 열렸다

세 번째 진짜 AI 제품은 코딩 에이전트예요. 사람들이 몇 년 동안 얘기만 하다가, 2024년 말에 드디어 제대로 작동하기 시작했어요. Claude Sonnet 3.5와 4, 그리고 OpenAI의 o1 모델이 나오면서요.

에이전트도 챗봇처럼 자연어로 명령을 받아요. 하지만 핵심적인 차이가 있죠. 한 번만 말하면 돼요. 그럼 모델이 알아서 구현하고 테스트까지 다 하거든요. Cursor나 Windsurf 같은 도구들이 개발자들 사이에서 폭발적인 인기를 끌고 있는 이유죠.

왜 에이전트는 되고 도구 쓰는 챗봇은 안 될까요? 버튼 하나 누르는 걸 LLM한테 시키는 것과, 100개 버튼을 특정 순서로 누르게 하는 건 완전히 다른 차원이거든요. 개별 동작은 사람이 직접 하는 게 쉬울 수 있지만, 에이전트 LLM은 이제 전체 프로세스를 맡을 만큼 똑똑해진 거예요.

코딩이 에이전트에 자연스러운 이유는 두 가지예요. 첫째, 테스트를 돌리거나 컴파일이 되는지 확인해서 검증하기 쉽죠. 둘째, AI 연구소들도 자기네 일을 빠르게 하려고 코딩 모델에 엄청 투자하거든요.

리서치 에이전트의 가능성

코딩 말고 다른 에이전트도 있어요. 바로 리서치 에이전트죠. LLM은 "검색 결과 열 페이지 훑기"나 "거대한 데이터셋에서 키워드 검색하기" 같은 일을 정말 잘해요.

Perplexity가 이걸 기반으로 2024년 가치평가 30억 달러(약 4조 원)를 받으면서 큰 주목을 받았어요. 큰 AI 회사들은 이 기능을 챗봇에 흡수시켰죠. OpenAI의 "Deep Research" 기능이 처음엔 별도였는데, 지금은 그냥 ChatGPT가 자동으로 해주는 거거든요.

의료나 법률 같은 특정 분야에 특화된 리서치 에이전트는 충분히 가능성이 있어 보여요. 변호사들이 판례를 찾거나, 의사들이 최신 논문을 검색하는 일은 여전히 시간이 많이 걸리니까요.

지평선 너머: AI 생성 피드

에이전트가 가장 최근 성공한 제품이라면, AI 생성 피드는 곧 나올 차세대 제품일지도 몰라요. AI 연구소들이 지금 실험 중이거든요.

마크 저커버그는 2024년 실적 발표에서 인스타그램과 페이스북 피드의 30% 이상을 AI 생성 콘텐츠로 채우겠다고 발표했어요. OpenAI는 Sora 기반 비디오 피드를 최근 출시했고요. ChatGPT 안에는 "Daily Briefing"이라는 개인화된 일일 업데이트도 밀고 있죠. xAI는 X(구 트위터)에 무한 이미지/비디오 피드를 넣으려고 하고요.

아직 성공한 건 없어요. 하지만 스크롤 피드가 이미 사람들이 기술과 상호작용하는 주된 방식이잖아요. 잠재력은 어마어마하죠. 5년 후면 대부분 인터넷 사용자가 하루 중 상당 시간을 AI 생성 피드를 스크롤하며 보낼 수도 있어요.

자동완성 제품처럼, 피드의 장점은 사용자가 챗봇과 대화할 필요가 없다는 거예요. 좋아요, 스크롤 속도, 콘텐츠를 보는 시간 같은 걸로 모델에 입력이 들어가죠. 사용 습관을 바꿀 필요가 전혀 없어요.

게임 속 AI, 아직 답을 찾는 중

AI 기반 비디오 게임도 몇 년 동안 얘기는 많았어요. DeepMind의 Genie 같은 전체 세계 시뮬레이션부터, AI Dungeon 같은 텍스트 게임, 스카이림 모드의 AI 생성 대화까지 다양한 시도가 있었죠.

그런데 진짜 혁신적인 제품은 아직 안 나왔어요. 왜 그럴까요?

첫째, 게임 개발은 진짜 오래 걸려요. 스타듀밸리가 2016년에 대박을 쳤는데, 비슷한 힐링 농사 게임들이 쏟아진 건 2018~2019년이었거든요. LLM 기반 게임도 좋은 아이디어가 있다 해도 1~2년은 더 걸릴 거예요.

둘째, 게이머들 중에 AI를 싫어하는 사람이 많아요. 게임에 생성형 AI를 넣으면 논란이 보장되거든요. 물론 일부 게임의 성공을 보면 치명적이진 않지만, 개발자들이 리스크를 피하려는 것도 이해가 돼요.

셋째, 생성 콘텐츠 자체가 게임이랑 안 맞을 수도 있어요. ChatGPT 스타일의 대화는 대부분 비디오 게임에서 티가 너무 나거든요. AI 챗봇은 사용자를 즉시 만족시키려고 훈련되어서, 도전을 주는 데는 별로예요. 물론 다르게 훈련시키면 될 일이지만, 아직 게임 회사들한테 그럴 리소스가 안 주어진 것 같아요.

AI 이미지 생성의 조용한 성장

AI 이미지 생성도 빼놓을 수 없죠. 이게 챗봇의 일부인지 독립된 도구인지는 모르겠지만, 사용량은 엄청나거든요. Midjourney는 2024년 초 유료 구독자가 200만 명을 넘어섰다고 발표했어요. 연 매출로 환산하면 약 3억 달러(약 4천억 원) 규모죠.

솔직히 아직은 장난감에 가까운 것 같아요. 하지만 전문 디자이너들과 마케터들 사이에서 점점 더 실무 도구로 자리잡고 있어요. ChatGPT 내장 이미지 생성과 차별화에 성공한다면 여기도 좋은 제품이 나올 수 있을 거예요.

마무리하며: 초기 인터넷의 기시감

전체적으로 보면, 초기 인터넷 시대 같은 느낌이에요. LLM은 잠재력이 어마어마한데, 우리는 아직 같은 것만 계속 복사하고 있거든요.

지금까지 정리해보면, 진짜 성공한 언어모델 제품은 세 가지예요. 첫째, ChatGPT 같은 범용 챗봇. 수억 명이 다양한 용도로 써요. 둘째, Copilot이나 Cursor Tab 같은 코딩 자동완성. 아주 틈새지만 즉각적인 가치를 주죠. 셋째, Cursor, Windsurf 같은 에이전트 제품. 최근 6개월 동안 본격적으로 작동하기 시작했어요.

그리고 아직 성공은 안 했지만 곧 나올 것 같은 게 두 가지 있어요. LLM 생성 피드랑 AI 기반 비디오 게임이죠.

대부분의 AI 제품은 그냥 챗봇이에요. AI 기반 고객 지원이라든지요. 이런 건 ChatGPT라는 범용 제품과 경쟁해야 하고, 강력한 도구를 줄 수도 없어서 어려워요.

에이전트 제품은 아직 새로운데, 코딩에선 엄청난 성공을 거뒀어요. 글로벌 AI 코딩 도구 시장이 2025년에는 50억 달러(약 6조 5천억 원)에 달할 것으로 예상된다고 해요. 다른 분야에서 어떻게 될지는 두고 봐야겠지만, 법률이나 의료 같은 곳에서 특화된 리서치 에이전트는 거의 확실히 나올 거예요.

나중에 돌아보면 "왜 진작 안 만들었지?"라고 할 정말 단순한 제품 아이디어들이 분명히 있을 거예요. AI 시장이 2025년 1,800억 달러(약 234조 원)를 넘어설 것으로 예상되는 가운데, 진짜 혁신은 아직 오지 않았을지도 몰라요. 여러분의 일상이나 비즈니스에서 어떤 AI 제품이 진짜 도움이 되고 있나요? 그게 바로 차세대 AI 제품의 힌트일 수 있답니다.