✅ 제목: AI 고도화, 차별화가 답이다
최근 거대 언어 모델(LLM) 시장에서 주요 글로벌 빅테크와 AI 스타트업들이 기능 중심 경쟁을 본격화하고 있습니다. 단순한 모델 성능 향상을 넘어, 실제 업무에 적용 가능한 고도화된 기능과 사용자 경험 확보를 위한 경쟁이 치열해지고 있습니다.
올해 들어 OpenAI, Anthropic, Alibaba 등은 연이어 새로운 모델을 통해 기능 업데이트를 발표했으며, 국내 AI 기업들도 산업 특화형 플랫폼 출시를 통해 대응하고 있습니다.
1. 기능 경쟁으로 이동하는 LLM 트렌드
최근 AI 업계는 기존 LLM의 정제된 성능을 넘어, 실제 사용자 작업을 지원하는 기능성 중심으로 빠르게 전환되고 있습니다. 단순 질의응답을 넘어 이미지 인식, 검색, 운영 자동화 등을 가능하도록 하는 다양한 고도화된 인터페이스 기능이 연달아 출시되며, AI가 '작동하는 도구'로 자리매김하는 흐름이 본격화되고 있습니다.
특히 OpenAI, Anthropic 등 주요 기업들은 단순 언어 생성 능력에 그치지 않고, 사용자의 업무 효율을 높이는 고급 기능 확보에 주력하고 있습니다.
- OpenAI: 텍스트를 기반으로 정교한 이미지를 생성하고, 커스텀 GPT와 API 기능을 통한 워크플로우 자동화 기능 강화
- Anthropic: 데이터와 모델 사이의 양방향성 연결을 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 규격을 제안함
이 같은 흐름은 사용자가 AI 모델과 단순히 대화하는 단계를 넘어, AI를 실질적 업무 도구로 활용하는 단계로의 진화를 의미합니다. 기업들은 이제 모델의 성능 경쟁을 넘어, AI의 실행성과 적용성에서의 차별화를 추구하고 있습니다.
2. 글로벌 AI 기업 사례
(1) OpenAI: 이미지 생성 및 업무 자동화 기능 강화
OpenAI는 최근 자체 운영 자동화 기능인 Operator를 선보이며, AI 기반의 백엔드 업무 자동화 영역까지 확장하고 있습니다. Operator는 GPT 모델을 통해 사용자의 API 요청, 데이터 가공, 워크플로우 연결 등의 작업을 자동으로 수행하며, 기존 플러그인이나 툴 기능보다 확장성과 통합성이 크게 개선되었습니다.
또한 OpenAI는 GPT-4o 모델 기반 이미지 생성 기능을 챗GPT에 통합했습니다. 텍스트 기반의 이미지 생성은 물론, 멀티턴 이미지 수정, 시각 객체 표현, 이미지 내 텍스트 제어 등의 기능을 통해 사용자 조작성과 품질을 동시에 확보했습니다.
(2) Anthropic: Claude와 MCP(Model Context Protocol)
Anthropic은 MCP를 공개하며 AI 툴과 데이터 사이를 연결하는 규격을 제안했습니다. 특히 실험적으로 도입한 MCP는 LLM이 모듈화된 작업 지시와 코드 실행을 스스로 관리할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 Claude는 단순 응답 생성에서 벗어나, 사용자의 지시에 따라 데이터 정리, 보고서 자동화, 계산식 작성 등을 하나의 워크플로우로 실행하는 '작동형 에이전트'로 진화하고 있습니다.
(3) Butterfly Effect: 실시간 문서 작업 지원하는 AI 에이전트, Manus
중국의 스타트업 버터플라이 이펙트는 LLM 에이전트인 ‘Manus’를 출시했습니다. Manus는 스스로 코딩, 분석, 계획 등을 할 수 있는 서비스입니다.
기존 AI가 ‘무엇인가를 만들어주는’ 수준이었다면, 사용자 문서를 같이 편집하고 다듬는 파트너로 발전한 사례로 평가받고 있습니다. Manus는 발표 직후 GAIA Benchmark에서 1위를 차지하는 등 기술력을 인정받았지만, 사용자에게 자신의 소스코드를 유출하는 이슈가 논란이 되기도 했습니다.
3. 국내 AI 기업 사례
글로벌 AI 기업들이 모델 고도화와 기능 중심 진화를 앞다투어 전개하는 가운데, 국내에서도 AI 기업들이 새로운 기술 발표와 솔루션 출시를 통해 빠르게 시장에 대응하고 있습니다.
대표적으로 빅데이터 분석 AI 기업 S2W는 특정 산업에 최적화된 맞춤형 생성형 AI 플랫폼 SAIP(S2W AI Platform)을 선보이며, 지속적인 기능 고도화를 추진 중입니다.
(1) S2W: 산업 특화 AI 플랫폼 강화
S2W의 SAIP는 범용 LLM의 한계를 넘어, 기업 내부 데이터와 산업별 지식체계를 온톨로지 기반 지식 그래프로 정리하고, 멀티도메인 교차분석 기술을 적용해 기업 맞춤형 인사이트를 제공합니다.
특히 SAIP는 산업 간 이질적인 데이터를 통합적으로 분석할 수 있는 구조로, 도메인 간 의미 차이를 정밀하게 이해하고 분석할 수 있는 기능을 보유하고 있습니다. 금융, 제조, 유통 등 산업별 용어 체계와 업무 맥락에 대한 높은 이해도를 바탕으로, 고객 행동 분석, 제품 동향 파악, 경쟁사 분석 등 정밀한 데이터 분석 업무를 지원합니다.
현재 SAIP는 롯데멤버스의 ‘세그먼트랩’과 현대제철의 사내 지식 플랫폼 ‘HIP’에 적용되어, 실제 업무 현장에서 데이터 기반 의사결정과 업무 효율화를 지원하고 있습니다.
4. 결론
생성형 AI 시장은 이제 모델 성능 경쟁을 넘어, 실제 업무에 적용 가능한 기능 경쟁으로 빠르게 전환되고 있습니다. 글로벌 빅테크와 국내 기업들이 사용자 맞춤형 기능과 산업 특화 솔루션을 통해 AI 도구화 경쟁을 가속화하는 가운데, 향후 플랫폼 사용성과 실제 업무 영향력이 시장 주도권을 좌우할 것으로 전망됩니다.
🧑💻 작성자: S2W AI팀 & 한국 R&D신문
👉 AI 기술 문의하기: https://s2w.inc/ko/contact
*S2W의 생성형 AI 플랫폼 SAIP에 대해 더 알고 싶다면, 아래에서 자세한 내용을 확인해 주세요.