Google의 Gemini를 통해 알아본 생성형 AI의 현황 및 특징

이번 글은 구글의 Gemini를 통해 작성한 생성형 AI의 현황 및 특징입니다.
사용한 프롬프트는 이전의 perplexity, ChatGPT와 동일한 프롬프트를 사용하였으며 사용 버전은 유료버전인 Gemini Pro 버전입니다. 무료로 한달을 이용해 보는 과정이기에 이후 글은 Gemini Pro버전이 아닌 무료버전을 이용하여 글을 올려보겠습니다.
 
사용한 프롬프트입니다.
' 당신은 생성형 AI의 서비스별 형태를 분석하고 분류하는 전문가입니다. 서비스 제공 주체별 생성형 AI를 분류하고 각각의 특징을 생성분야별로 구분하여 작성해 주십시오. 작성은 생성형 AI 현황, 생성형 AI별 장점(잘 생성하는 분야), 단점, 유료 및 무료서비스 현황으로 구분하여 작성해 주십시오. 각각의 제목에는 각 생성형 AI 서비스를 잘 표현하는 이모티콘을 붙이고, 소제목별 작성 분량은 띄어쓰기를 제외한 한글 1천자 내외의 분량으로 작성해 주십시오'
 
다음은 Gemini Pro를 통해 작성된 글입니다.
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생성형 AI 서비스별 형태 분석 및 분류

생성형 인공지능(Generative AI)은 현대 기술 환경에서 가장 역동적이고 빠르게 발전하는 분야 중 하나입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 새롭게 창조해내는 능력은 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다. 본 분석에서는 서비스 제공 주체를 기준으로 생성형 AI를 분류하고, 각 주체별 대표 서비스의 특징을 생성 분야, 장점, 단점, 그리고 유료/무료 서비스 현황으로 나누어 심층적으로 탐구하고자 합니다. 이를 통해 현재 생성형 AI 시장의 현주소를 파악하고 미래 전망을 가늠해 볼 수 있을 것입니다.

Gemini Pro를 통해 생성한 이미지

(참고로 상단의 이미지는
'지금 작성한 생성형 AI의 현황과 특징을 소개하는 글을 잘 표현할 수 있는 이미지를 그려주세요. 이미지에는 perplexity, ChatGPT, OpenAI의 회사와 서비스 로고를 비롯해서 스마트폰, 스마트 가전과 함께 있는 사람들, 자율주행 자동차에 탑승한 사람의 모습과 드론을 조종하는 사람들을 적절하게 배치하여 그려주세요.'
라는 동일한 프롬프트를 통해 생성한 이미지로 Perplexity, ChatGPT가 만들어낸 이미지와는 다른 모습입니다.
세개의 생성형 AI에 대해 동일한 프롬프트를 통해 이미지 생성을 지시했지만, 이미지 생성 역시 각각의 생성형 AI서비스가 차별화된 기능을 보유하고 있음을 알게되었습니다. 
그리고 이미지 생성 요청 결과 Perplexity는 거의 즉시 이미지를 생성한 반면, Gemini Pro는 약 1분 경과 후 이미지를 생성하였으며, ChatGpt는 30분이 넘어 이미지를 생성하였고, Perplexity와 ChatGPT가 생성한 이미지가 매우 유사하다는 사실이 흥미로왔습니다.)
 

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Ⅰ. 빅테크 기업 (Big Tech Companies) 🚀

글로벌 기술 시장을 선도하는 빅테크 기업들은 막대한 자본력과 연구개발(R&D) 역량, 방대한 데이터를 기반으로 생성형 AI 시장을 주도하고 있습니다. 이들은 자체 거대언어모델(LLM) 및 이미지 생성 모델을 개발하여 자사 서비스에 통합하거나 API 형태로 제공하며 생태계를 확장하고 있습니다.

1. OpenAI (ChatGPT, DALL-E, Sora) ✨

• 생성형 AI 현황: OpenAI는 GPT 시리즈를 통해 생성형 AI의 대중화를 이끈 선두 주자입니다. 초기 텍스트 생성 모델에서 출발하여 현재는 이미지 생성(DALL-E), 비디오 생성(Sora) 등 멀티모달리티로 빠르게 확장하며 기술의 경계를 넓히고 있습니다. 특히 GPT-4 이후 모델들은 이전보다 더욱 정교하고 창의적인 결과물을 생성하며, 다양한 산업 분야에서 활용 가능성을 입증하고 있습니다. 파트너십과 API 제공을 통해 자사 기술의 영향력을 확대하고 있으며, 플러그인 생태계를 구축하여 외부 서비스와의 연동성도 강화하고 있습니다. 최근에는 기업용 솔루션인 ChatGPT Enterprise 등을 출시하며 B2B 시장 공략에도 적극적으로 나서고 있으며, 모델의 안전성과 윤리적 사용을 위한 연구도 지속하고 있습니다. 지속적인 모델 업데이트와 새로운 기능 추가를 통해 시장 지배력을 유지하려는 노력이 돋보이며, 특히 Sora의 등장은 영상 콘텐츠 제작 분야에 혁명적인 변화를 예고하고 있습니다.
• 장점 (잘 생성하는 분야):
  • 텍스트: 자연스러운 대화, 다양한 스타일의 글쓰기(기사, 소설, 시, 코드 등), 번역, 요약, 질의응답 등 거의 모든 텍스트 기반 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 특히 복잡한 지시사항에 대한 이해도가 높고, 창의적인 아이디어를 생성하는 데 강점을 가집니다.
  • 이미지 (DALL-E): 텍스트 설명을 기반으로 고품질의 독창적인 이미지를 생성합니다. 사실적인 이미지부터 추상적인 예술 작품까지 다양한 스타일을 구현할 수 있으며, 기존 이미지 편집 및 변형 기능도 제공합니다.
  • 비디오 (Sora): 텍스트 프롬프트로부터 매우 사실적이고 일관성 있는 비디오 클립을 생성하는 능력을 보여주며, 복잡한 장면과 캐릭터 움직임, 물체 간 상호작용을 높은 수준으로 구현합니다. 아직 제한적 접근이지만 잠재력이 매우 큽니다.
  • 코딩: 다양한 프로그래밍 언어에 대한 코드 생성, 디버깅, 설명 능력이 우수하여 개발자들의 생산성 향상에 크게 기여합니다.
• 단점:
  • 환각 현상(Hallucination): 때때로 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 생성하는 경우가 있어 정보의 정확성 검증이 필수적입니다.
  • 편향성: 학습 데이터에 내재된 편향이 결과물에 반영될 수 있으며, 이를 최소화하려는 노력이 진행 중이나 완벽하지 않습니다.
  • 최신 정보 부족: 특정 시점까지의 데이터로 학습되므로, 그 이후의 최신 정보나 사건에 대해서는 정확한 답변을 제공하지 못할 수 있습니다. (실시간 검색 기능 연동으로 일부 보완)
  • Sora의 접근성 및 비용: Sora의 경우 현재 제한된 사용자에게만 제공되며, 향후 공개 시 높은 컴퓨팅 자원 요구로 인해 비용이 상당할 것으로 예상됩니다.
  • 높은 운영 비용: 고성능 모델을 유지하고 서비스를 제공하는 데 필요한 막대한 컴퓨팅 자원으로 인해 유료 모델의 가격이 상대적으로 높게 책정될 수 있습니다.
• 유료 및 무료서비스 현황:
  • ChatGPT: 기본적인 기능은 무료로 제공되나(GPT-3.5 기반), 최신 모델(GPT-4o 등)과 더 빠른 응답 속도, 플러그인, DALL-E, 고급 데이터 분석 등의 고급 기능은 유료 구독 서비스인 ChatGPT Plus, Teams, Enterprise를 통해 제공됩니다. 무료 버전은 사용량 제한이나 응답 지연이 있을 수 있습니다.
  • DALL-E: ChatGPT Plus 사용자에게 통합되어 제공되거나, API를 통해 사용량 기반 과금 방식으로 이용 가능합니다. 초기에는 별도의 크레딧 시스템으로 운영되기도 했습니다.
  • Sora: 현재 소수의 전문가 그룹에게만 제한적으로 공개되어 있으며, 일반 사용자 대상의 구체적인 유료/무료 플랜은 발표되지 않았습니다. 공개 시 높은 기술적 요구사항으로 인해 유료 서비스 중심으로 제공될 가능성이 높습니다.
  • API: 개발자들을 위해 GPT, DALL-E 등의 모델 API를 제공하며, 사용량에 따라 요금이 부과되는 종량제 방식을 채택하고 있습니다. 토큰 수, 모델 종류에 따라 가격이 다릅니다.

2. Google (Gemini) 🧠

• 생성형 AI 현황: 구글은 오랫동안 AI 연구를 선도해 온 기업으로, LaMDA, PaLM 등의 언어 모델을 거쳐 멀티모달 성능을 획기적으로 강화한 Gemini를 출시했습니다. Gemini는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 정보를 동시에 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 것이 특징입니다. 구글 검색, 안드로이드, 구글 워크스페이스 등 자사의 방대한 서비스 생태계에 Gemini를 통합하여 사용자 경험을 혁신하려는 전략을 펼치고 있습니다. 특히, Gemini는 Ultra, Pro, Nano의 세 가지 크기로 제공되어 온디바이스 AI부터 데이터센터의 대규모 연산까지 다양한 환경에 최적화된 활용을 목표로 합니다. 책임감 있는 AI 개발 원칙을 강조하며, 모델의 안전성과 신뢰성 확보에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. Vertex AI 플랫폼을 통해 기업들이 Gemini를 비롯한 구글의 AI 모델을 활용할 수 있도록 지원하며, 개발자 생태계 확장에도 힘쓰고 있습니다.
• 장점 (잘 생성하는 분야):
  • 멀티모달 이해 및 생성: 텍스트 프롬프트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 입력 정보를 동시에 처리하고, 이를 기반으로 텍스트, 이미지 등 복합적인 결과물을 생성하는 데 강점을 보입니다. 예를 들어, 이미지에 대한 설명을 생성하거나, 이미지와 텍스트를 조합한 질문에 답하는 능력이 뛰어납니다.
  • 정보 검색 및 통합: 구글 검색과의 연동을 통해 최신 정보를 반영한 답변을 제공하며, 방대한 웹 지식을 활용하여 질문에 대한 깊이 있는 답변이나 요약을 생성할 수 있습니다.
  • 추론 및 문제 해결: 복잡한 지시사항이나 다단계 추론이 필요한 문제에 대해 우수한 해결 능력을 보여줍니다. 특히 Gemini Ultra 모델은 고도의 추론 능력을 갖춘 것으로 평가받습니다.
  • 코드 생성 및 이해: 다양한 프로그래밍 언어에 대한 코드 생성, 설명, 디버깅을 지원하며, 구글 내부 개발 환경에서의 활용 경험을 바탕으로 실용적인 코드 지원에 강점이 있습니다.
  • 생태계 연동: 구글 워크스페이스(Docs, Sheets, Slides 등), 안드로이드 등 구글 서비스와의 긴밀한 통합을 통해 사용자의 일상 작업 및 생산성 향상에 직접적으로 기여할 수 있습니다.
• 단점:
  • 초기 시장 반응의 변동성: 출시 초기, 특정 작업에 대한 성능이나 이미지 생성 관련 논란 등으로 인해 시장의 기대치에 부응하지 못하는 모습을 보이기도 했습니다. 지속적인 개선이 이루어지고 있으나, 사용자 신뢰 회복이 과제입니다.
  • 경쟁 모델 대비 차별성: OpenAI의 GPT 시리즈 등 강력한 경쟁 모델들이 이미 시장에 확고히 자리 잡고 있어, Gemini만의 명확한 차별점과 우위를 지속적으로 입증해야 하는 부담이 있습니다.
  • 세부 기능별 성능 편차: 멀티모달 기능 전반의 완성도는 높으나, 특정 분야(예: 고도로 창의적인 글쓰기, 특정 예술 스타일의 이미지 생성)에서는 경쟁 모델 대비 미흡한 부분이 존재할 수 있습니다.
  • 데이터 프라이버시 우려: 구글 서비스와의 깊은 통합은 편리함을 제공하지만, 동시에 사용자 데이터 활용 방식에 대한 프라이버시 우려를 낳을 수 있습니다. 투명한 데이터 처리 정책과 사용자 통제권 강화가 요구됩니다.
  • 복잡성: 다양한 크기(Nano, Pro, Ultra)와 여러 서비스에 걸친 통합은 사용자나 개발자에게 다소 복잡하게 느껴질 수 있으며, 최적의 활용 방안을 찾는 데 시간이 소요될 수 있습니다.
• 유료 및 무료서비스 현황:
  • Gemini (기본/Pro): 구글 계정을 통해 Gemini 웹사이트 및 앱에서 무료로 접근 가능하며, 이는 주로 Gemini Pro 모델을 기반으로 합니다. 일부 기능 제한이나 사용량 제한이 있을 수 있습니다.
  • Gemini Advanced: 최상위 모델인 Gemini Ultra를 사용하며, 더 복잡한 작업 처리, 긴 컨텍스트 이해, 향상된 추론 능력 등을 제공하는 유료 구독 서비스입니다. Google One AI Premium 요금제 등을 통해 제공됩니다.
  • Google Workspace 연동: Gmail, Docs, Sheets 등 구글 워크스페이스 애플리케이션 내에서 Gemini 기능을 활용하려면 별도의 유료 구독(예: Gemini for Google Workspace)이 필요할 수 있습니다.
  • Vertex AI 및 Google Cloud: 기업 및 개발자는 Vertex AI 플랫폼을 통해 Gemini Pro 및 기타 모델에 API 형태로 접근하여 자체 애플리케이션 및 서비스에 통합할 수 있으며, 이는 사용량 기반 과금 체계를 따릅니다. Gemini Nano는 안드로이드 개발자들에게 온디바이스 AI 기능을 구현할 수 있도록 제공될 예정입니다.
  • 무료 크레딧: Google Cloud 사용자를 대상으로 Vertex AI에서 Gemini를 포함한 다양한 모델을 테스트해 볼 수 있도록 일정량의 무료 크레딧을 제공하기도 합니다.

3. Microsoft (Copilot) 💻

• 생성형 AI 현황: Microsoft는 OpenAI와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 GPT 모델들을 자사의 핵심 서비스에 통합한 Copilot 브랜드를 전면에 내세우고 있습니다. Windows 운영체제, Microsoft 365(Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams), Edge 브라우저, Bing 검색 등 광범위한 제품군에 Copilot을 탑재하여 사용자의 생산성 혁신을 목표로 하고 있습니다. 단순한 챗봇 기능을 넘어 각 애플리케이션의 컨텍스트를 이해하고 작업을 보조하는 '지능형 비서' 역할에 중점을 둡니다. Azure AI 서비스를 통해 기업들이 자체적으로 생성형 AI 솔루션을 구축하고 배포할 수 있도록 지원하며, OpenAI 모델뿐 아니라 Meta의 Llama 2와 같은 오픈소스 모델도 제공하여 선택의 폭을 넓히고 있습니다. Microsoft는 특히 기업 환경에서의 AI 활용과 책임감 있는 AI 원칙 준수를 강조하며, 보안 및 거버넌스 기능을 강화하고 있습니다.
• 장점 (잘 생성하는 분야):
  • 생산성 애플리케이션 통합: Microsoft 365 앱 내에서 문서 초안 작성, 이메일 요약 및 작성, 프레젠테이션 생성, 데이터 분석 및 시각화(Excel) 등 일상적인 업무 효율을 극대화하는 데 강력한 성능을 보입니다.
  • 운영체제 및 브라우저 연동: Windows Copilot은 운영체제 수준에서 설정 변경, 파일 검색, 앱 실행 등을 음성이나 텍스트로 지시할 수 있게 하며, Edge 브라우저의 Copilot은 웹 페이지 요약, 콘텐츠 생성, 비교 분석 등을 지원합니다.
  • 컨텍스트 인식: 현재 사용 중인 애플리케이션의 데이터와 작업 내용을 이해하고 관련성 높은 제안이나 결과물을 제공하여 작업 흐름을 자연스럽게 지원합니다.
  • Bing 검색 연동 (Copilot in Bing): 최신 정보를 반영한 답변 생성, 이미지 생성(DALL-E 기반) 기능을 검색과 결합하여 제공합니다.
  • 개발 지원 (GitHub Copilot): 코드 자동 완성, 제안, 설명 등 개발자의 코딩 작업을 효과적으로 지원하여 개발 생산성을 크게 향상시킵니다.
• 단점:
  • OpenAI 의존성: 핵심 AI 모델이 OpenAI 기술에 크게 의존하고 있어, OpenAI의 정책 변화나 기술적 문제 발생 시 직접적인 영향을 받을 수 있습니다.
  • 구독 비용 부담: 개인용 Copilot Pro 및 기업용 Copilot for Microsoft 365 모두 유료 구독 모델이며, 특히 기업용 라이선스는 사용자당 월별 비용이 발생하여 조직 규모에 따라 상당한 투자가 필요합니다.
  • 기능의 일관성 및 완성도: 다양한 서비스에 걸쳐 Copilot 기능이 제공되지만, 각 애플리케이션별 통합 수준이나 기능의 완성도에 다소 차이가 있을 수 있으며, 일부 기능은 기대에 미치지 못한다는 평가도 있습니다.
  • 데이터 보안 및 프라이버시 정책 숙지 필요: 기업 데이터를 활용하는 만큼, Microsoft의 데이터 처리 방식과 보안 정책에 대한 명확한 이해와 조직 내 규정 준수가 중요합니다.
  • 창의적 자유도 제한 가능성: 주로 생산성 향상과 작업 보조에 초점이 맞춰져 있어, 순수한 창작 활동이나 매우 독창적인 아이디어 생성 측면에서는 전용 생성 AI 도구에 비해 유연성이 떨어질 수 있다는 인상을 줄 수 있습니다.
• 유료 및 무료서비스 현황:
  • Copilot (기본): Windows, Bing, Edge 등에서 무료로 기본적인 AI 채팅 및 검색 연동 기능을 사용할 수 있습니다. GPT-3.5 또는 제한된 GPT-4 접근을 제공할 수 있습니다.
  • Copilot Pro: 개인 사용자를 위한 유료 구독 서비스로, 최신 GPT 모델(예: GPT-4 Turbo) 우선 접근, DALL-E 기반 이미지 생성 기능 강화 (더 빠른 생성, 더 많은 생성 횟수), Microsoft 365 개인/가족 구독자와의 제한적 연동 등의 혜택을 제공합니다.
  • Copilot for Microsoft 365: 기업 및 조직을 위한 유료 구독 서비스로, Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams 등 Microsoft 365 앱 내에서 AI 기능을 통합적으로 사용할 수 있게 합니다. 사용자당 월별 요금이 부과됩니다.
  • GitHub Copilot: 개발자를 위한 구독 기반 서비스로, GitHub Copilot Individual, Business, Enterprise 플랜이 있으며, 각각 월별 또는 연간 요금이 책정되어 있습니다. 학생 및 오픈소스 기여자에게는 무료로 제공되기도 합니다.
  • Azure AI Studio: 개발자와 기업이 Azure 클라우드 환경에서 OpenAI 모델을 포함한 다양한 생성형 AI 모델을 활용하고 커스텀 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 API 및 도구를 제공하며, 사용량 기반 과금 체계를 따릅니다.

Ⅱ. 생성형 AI 전문 기업 (Specialized AI Companies) 💡

특정 생성 분야나 기술적 차별성에 집중하여 독자적인 영역을 구축하고 있는 기업들입니다. 이들은 종종 빅테크와 경쟁하거나 협력하며 틈새 시장을 공략하거나 특정 사용자 그룹에게 최적화된 솔루션을 제공합니다.

1. Anthropic (Claude) 🧠

• 생성형 AI 현황: Anthropic은 OpenAI 출신 연구원들이 설립한 기업으로, '안전하고 도움이 되며 정직한 AI' 개발을 목표로 합니다. 대표 모델인 Claude는 특히 대화형 AI와 긴 컨텍스트 처리 능력에서 두각을 나타내고 있습니다. 'Constitutional AI'라는 독특한 접근법을 통해 AI가 스스로 유해한 요청을 거부하고 윤리적인 원칙을 따르도록 훈련시키는 것이 특징입니다. 초기에는 주로 기업 고객 및 파트너를 대상으로 API 형태로 제공되었으나, 점차 일반 사용자 접근성을 확대하고 있습니다. Claude는 특히 복잡한 문서의 이해, 요약, 질의응답과 같이 깊이 있는 텍스트 분석이 요구되는 작업에 강점을 보이며, 문학적 글쓰기나 코딩 능력도 꾸준히 개선되고 있습니다. 최근에는 Claude 3 시리즈(Opus, Sonnet, Haiku)를 출시하며 모델의 성능과 속도, 비용 효율성을 다양화하여 사용자 선택의 폭을 넓혔으며, 이미지 입력 처리 기능도 추가하여 멀티모달리티로의 확장을 시작했습니다.
• 장점 (잘 생성하는 분야):
  • 안전성 및 윤리성: 유해하거나 편향된 결과물 생성을 최소화하도록 설계되어, 기업 환경이나 민감한 정보를 다루는 애플리케이션에 적합합니다. AI 스스로 윤리적 판단을 내리도록 하는 'Constitutional AI' 접근 방식이 독보적입니다.
  • 긴 컨텍스트 처리: 수십만 토큰에 달하는 방대한 양의 텍스트를 한 번에 입력받아 처리할 수 있는 능력(예: Claude 3 Opus의 200K 컨텍스트 윈도우)은 긴 문서 요약, 복잡한 계약서 분석, 광범위한 자료 기반 질의응답 등에 매우 유리합니다.
  • 정교한 대화 및 추론: 자연스럽고 맥락을 잘 이해하는 대화 능력을 갖추고 있으며, 복잡한 지시사항이나 다단계 추론이 필요한 작업에서도 안정적인 성능을 제공합니다.
  • 텍스트 분석 및 요약: 긴 보고서, 연구 논문, 법률 문서 등을 정확하게 분석하고 핵심 내용을 간결하게 요약하는 데 뛰어납니다.
  • 창의적 글쓰기 및 코딩 지원: 시, 소설, 스크립트 등 다양한 스타일의 글쓰기를 지원하며, 코드 생성 및 디버깅 능력도 준수합니다. 특히 Claude 3 Opus는 코딩 벤치마크에서도 높은 점수를 기록했습니다.
• 단점:
  • 멀티모달 기능의 초기 단계: 최근 Claude 3에서 이미지 입력 처리 기능을 도입했으나, DALL-E나 Midjourney와 같은 전문 이미지 생성 모델 수준의 다양하고 정교한 이미지 '생성' 기능은 아직 본격적으로 제공되지 않고 있습니다. 오디오나 비디오 생성 기능도 현재로서는 지원하지 않습니다.
  • 인지도 및 생태계 확장: OpenAI나 Google에 비해 상대적으로 대중적 인지도가 낮고, API를 활용한 서드파티 애플리케이션 생태계도 아직 성장 단계에 있습니다.
  • 무료 버전의 제한: 무료로 제공되는 Claude 버전(예: claude.ai 웹사이트)은 최신 고성능 모델(Opus) 접근이 제한적이거나, 사용량에 제약이 있을 수 있습니다.
  • 특정 분야의 특화성 부족: 전반적으로 우수한 성능을 보이지만, 특정 산업이나 매우 전문화된 분야(예: 의료, 금융 특정 규제)에 대한 깊이 있는 지식이나 특화된 기능은 부족할 수 있습니다.
  • 가격 경쟁력: 최상위 모델인 Claude 3 Opus의 경우, 성능은 뛰어나지만 API 사용 비용이 경쟁 모델 대비 다소 높게 책정될 수 있어 비용 효율성을 중시하는 사용자에게는 부담이 될 수 있습니다. (Sonnet, Haiku 모델로 비용 옵션 제공)
• 유료 및 무료서비스 현황:
  • claude.ai: 웹사이트를 통해 무료로 Claude와 대화하고 기능을 테스트해 볼 수 있습니다. 무료 버전은 주로 Claude 3 Sonnet 또는 Haiku 모델을 기반으로 하며, 일일 사용량 제한이 있을 수 있습니다.
  • Claude Pro: 개인 사용자를 위한 유료 구독 서비스로, 최신 고성능 모델(Claude 3 Opus 포함)에 대한 우선적 접근, 더 많은 사용량, 첨부 파일 크기 증가 등의 혜택을 제공합니다. 월별 요금제로 운영됩니다.
  • API 접근: 개발자와 기업은 Anthropic의 API를 통해 Claude 모델들(Opus, Sonnet, Haiku)을 자신들의 서비스나 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. API 사용료는 처리하는 텍스트의 양(토큰 수)과 선택한 모델에 따라 차등 부과되는 종량제 방식입니다.
  • 클라우드 플랫폼 연동: Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI 등 주요 클라우드 플랫폼에서도 Claude 모델을 사용할 수 있도록 제공되어, 기존 클라우드 인프라를 활용하는 기업들의 접근성을 높였습니다. 이 경우 해당 클라우드 플랫폼의 과금 정책을 따릅니다.
  • 기업용 맞춤 솔루션: 대규모 기업 고객을 대상으로는 별도의 맞춤형 솔루션이나 대량 사용 계약을 제공할 수 있습니다.

2. Midjourney 🎨

• 생성형 AI 현황: Midjourney는 텍스트-이미지 변환 AI 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있는 연구소 및 서비스입니다. 특히 예술적이고 고품질의 이미지를 생성하는 데 특화되어 있으며, 독특한 화풍과 섬세한 표현력으로 디자이너, 아티스트, 콘텐츠 크리에이터들 사이에서 높은 인기를 누리고 있습니다. 초기에는 Discord 챗봇을 통해서만 이미지를 생성할 수 있었으나, 점차 웹 인터페이스를 강화하며 사용자 편의성을 개선하고 있습니다. 지속적인 모델 업데이트를 통해 이미지의 해상도, 사실성, 프롬프트 이해도를 향상시키고 있으며, 'Vary Region', 'Pan', 'Zoom Out' 등 다양한 편집 기능을 제공하여 사용자가 원하는 이미지를 더욱 정교하게 다듬을 수 있도록 지원합니다. 커뮤니티 기반의 프롬프트 공유와 스타일 학습이 활발하게 이루어지는 것도 Midjourney 생태계의 특징 중 하나입니다. 최근에는 일관된 캐릭터 생성 기능이나 스타일 참조 기능 등을 도입하며 더욱 강력한 도구로 발전하고 있습니다.
• 장점 (잘 생성하는 분야):
  • 예술적이고 독창적인 이미지 생성: 회화, 일러스트, 판타지, SF 등 다양한 예술 스타일로 매우 미학적이고 창의적인 이미지를 생성하는 데 타의 추종을 불허합니다. 특유의 'Midjourney 스타일'이라고 불릴 만큼 독특한 분위기를 잘 표현합니다.
  • 높은 이미지 품질과 디테일: 생성되는 이미지의 해상도가 높고, 빛과 그림자, 질감 등 세부적인 묘사가 매우 정교하여 전문가 수준의 결과물을 기대할 수 있습니다.
  • 프롬프트 해석 능력: 복잡하고 추상적인 텍스트 프롬프트에 대해서도 창의적으로 해석하여 독특한 시각적 결과물을 만들어냅니다. 짧은 프롬프트로도 인상적인 이미지를 생성할 수 있습니다.
  • 다양한 편집 및 변형 기능: 생성된 이미지에 대해 특정 부분을 수정하거나(Vary Region), 이미지를 확장하고(Pan, Zoom Out), 스타일을 미세 조정하는 등 강력한 편집 기능을 제공하여 사용자의 의도에 맞는 최종 결과물을 얻기 용이합니다.
  • 활발한 커뮤니티: Discord 서버를 중심으로 사용자들이 프롬프트를 공유하고 서로의 작품에서 영감을 얻는 활발한 커뮤니티가 형성되어 있어, 초보자도 쉽게 배우고 활용할 수 있는 환경을 제공합니다.
• 단점:
  • 유료 전용 서비스: 고품질 이미지 생성을 위해서는 유료 구독이 필수적이며, 무료 체험판은 매우 제한적이거나 제공되지 않을 수 있습니다.
  • 인터페이스의 제한성: 주로 Discord 기반으로 운영되어 왔기 때문에, 웹 인터페이스가 개선되고는 있지만 여전히 다른 GUI 기반 서비스에 비해 직관성이 떨어지거나 접근성이 낮다고 느끼는 사용자가 있을 수 있습니다.
  • 텍스트 및 기타 콘텐츠 생성 불가: 오직 이미지 생성에만 특화되어 있어, 텍스트, 오디오, 비디오 등 다른 유형의 콘텐츠 생성은 지원하지 않습니다.
  • 저작권 및 상업적 이용의 복잡성: 생성된 이미지의 저작권 귀속 문제나 상업적 이용 범위에 대해 사용자가 명확히 인지하고 구독 플랜에 따른 정책을 준수해야 합니다. 때로는 법적 해석이 모호한 경우도 있습니다.
  • 프롬프트 엔지니어링의 중요성: 원하는 결과물을 정확히 얻기 위해서는 효과적인 프롬프트 작성 능력이 중요하며, 이는 시행착오와 학습을 필요로 합니다. 특정 스타일이나 구도를 위해서는 복잡한 명령어 조합이 요구되기도 합니다.
  • 일관성 유지의 어려움: 동일한 캐릭터나 스타일을 여러 이미지에 걸쳐 일관되게 유지하는 것이 다른 모델에 비해 다소 어려울 수 있었으나, 최근 'Character Reference' 기능 등으로 개선되고 있습니다.
• 유료 및 무료서비스 현황:
  • 구독 플랜: Midjourney는 기본적으로 유료 구독 모델로 운영됩니다. Basic, Standard, Pro, Mega 등의 여러 구독 플랜을 제공하며, 각 플랜별로 월간 빠른 GPU 시간(Fast Hours), 동시 작업 가능 개수, 생성 이미지의 상업적 이용 권한 등에 차이가 있습니다.
  • 무료 체험: 과거에는 제한적인 무료 체험을 제공하기도 했으나, 서비스 정책 변경에 따라 현재는 무료 체험이 중단되었거나 매우 제한적으로만 운영될 수 있습니다. 공식 웹사이트나 Discord 채널을 통해 최신 정보를 확인해야 합니다.
  • Fast Hours 및 Relax Mode: 구독 플랜에는 일정량의 'Fast Hours'가 포함되어 있어 이미지를 빠르게 생성할 수 있습니다. Fast Hours를 모두 소진한 후에는 'Relax Mode'에서 무제한으로 이미지를 생성할 수 있으나, 생성 속도가 느려지거나 대기열에 따라 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 추가 Fast Hours 구매도 가능합니다.
  • 결제 방식: 주로 신용카드 결제를 지원하며, 구독은 월간 또는 연간 단위로 선택할 수 있습니다. 연간 구독 시 할인 혜택이 제공됩니다.
  • API 부재: 현재 Midjourney는 공식적인 API를 제공하지 않아, 외부 서비스나 애플리케이션에서 Midjourney의 이미지 생성 기능을 직접 통합하여 사용하기는 어렵습니다. 모든 작업은 Discord 봇 명령어 또는 웹 인터페이스를 통해 이루어집니다.

Ⅲ. 오픈소스 진영 (Open Source Initiatives) 🌍

오픈소스 모델과 도구는 특정 기업에 종속되지 않고 누구나 자유롭게 접근하여 수정, 배포, 활용할 수 있다는 점에서 생성형 AI 기술의 민주화에 기여하고 있습니다. 활발한 커뮤니티를 통해 빠르게 발전하며, 맞춤형 모델 개발의 기반이 됩니다.

1. Stability AI (Stable Diffusion) 🖼️

• 생성형 AI 현황: Stability AI는 오픈소스 이미지 생성 모델인 Stable Diffusion을 개발하고 지원하는 핵심 기업입니다. Stable Diffusion은 텍스트 설명으로부터 고품질 이미지를 생성할 수 있는 강력한 모델로, 모델 가중치가 공개되어 있어 누구나 자신의 컴퓨터에 설치하거나 커스터마이징하여 사용할 수 있다는 것이 가장 큰 특징입니다. 이로 인해 방대한 개발자 및 아티스트 커뮤니티가 형성되었으며, 수많은 파생 모델, 사용자 인터페이스(WebUI 등), 플러그인이 등장했습니다. Stability AI는 Stable Diffusion의 새로운 버전을 지속적으로 공개하고 있으며, 이미지뿐만 아니라 비디오(Stable Video Diffusion), 오디오(Stable Audio), 언어 모델(Stable LM) 등 다양한 영역으로 오픈소스 모델 라인업을 확장하고 있습니다. 또한, 개발자들을 위한 API와 상업용 라이선스 모델도 제공하여 오픈소스 생태계와 비즈니스 모델을 병행하고 있습니다.
• 장점 (잘 생성하는 분야):
  • 개방성 및 접근성: 모델 자체가 오픈소스로 공개되어 있어 연구, 개인 프로젝트, 상업적 활용(조건부) 등 다양한 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다. 로컬 환경에 직접 설치하여 프라이빗하게 운영 가능합니다.
  • 커스터마이징 유연성: 사용자가 직접 모델을 파인튜닝(fine-tuning)하거나, LoRA(Low-Rank Adaptation)와 같은 기법을 활용하여 특정 스타일, 캐릭터, 객체를 학습시켜 자신만의 맞춤형 이미지 생성기를 만들 수 있습니다.
  • 활발한 커뮤니티와 방대한 리소스: 전 세계 수많은 사용자와 개발자가 참여하는 커뮤니티를 통해 새로운 기술, 팁, 사전 학습된 모델 파일(체크포인트, LoRA 등)이 끊임없이 공유됩니다. Automatic1111 WebUI, ComfyUI 등 강력한 사용자 인터페이스도 커뮤니티에 의해 발전하고 있습니다.
  • 다양한 스타일 및 제어 기능: 기본 모델 외에도 수많은 파인튜닝 모델 덕분에 사실적인 사진부터 애니메이션, 특정 아티스트 화풍까지 매우 폭넓은 스타일의 이미지 생성이 가능합니다. ControlNet과 같은 도구를 활용하면 이미지의 구도, 포즈, 깊이 등을 정교하게 제어할 수 있습니다.
  • 비용 효율성 (로컬 실행 시): 일단 하드웨어 환경이 갖춰져 있다면, 로컬에서 실행하는 경우 추가적인 서비스 이용료 없이 이미지를 생성할 수 있어 비용 효율적입니다.
• 단점:
  • 기술적 진입 장벽: 로컬 환경에 Stable Diffusion을 설치하고 최적화하여 사용하려면 일정 수준의 기술적 지식(Python, Git, GPU 드라이버 등)이 필요합니다. 초보 사용자에게는 다소 복잡하고 어려울 수 있습니다.
  • 하드웨어 요구 사항: 고품질 이미지를 빠르게 생성하거나 모델을 학습시키기 위해서는 VRAM이 충분한 고성능 GPU가 필수적이며, 이는 초기 투자 비용 부담으로 작용할 수 있습니다.
  • 결과물의 일관성 및 품질 편차: 사용하는 모델, 프롬프트, 설정값에 따라 생성되는 이미지의 품질 편차가 클 수 있습니다. 원하는 결과물을 얻기까지 많은 실험과 조정이 필요할 수 있습니다.
  • 윤리적 문제 및 악용 가능성: 오픈소스의 특성상 유해하거나 저작권을 침해하는 콘텐츠 생성에 악용될 소지가 있으며, 이에 대한 통제가 어렵습니다. 딥페이크나 가짜뉴스 생성 등에 대한 우려가 존재합니다.
  • 공식 지원의 한계: 오픈소스 프로젝트이므로 문제 발생 시 공식적인 고객 지원을 받기 어려울 수 있으며, 주로 커뮤니티 포럼이나 문서를 통해 해결책을 찾아야 합니다.
• 유료 및 무료서비스 현황:
  • 오픈소스 모델 (무료): Stable Diffusion 모델 가중치 자체는 GitHub 등을 통해 무료로 다운로드하여 개인 PC나 서버에 설치하여 사용할 수 있습니다. 이를 구동하기 위한 WebUI 등의 인터페이스도 대부분 오픈소스로 제공됩니다.
  • DreamStudio (유료): Stability AI가 직접 제공하는 웹 기반 이미지 생성 서비스입니다. 가입 시 일정량의 무료 크레딧을 제공하며, 크레딧을 모두 소진한 후에는 추가 크레딧을 구매하여 사용해야 합니다. Stable Diffusion의 최신 모델 및 기능을 쉽게 체험할 수 있습니다.
  • API (유료): Stability AI는 개발자들이 자신의 애플리케이션이나 서비스에 Stable Diffusion 및 기타 모델(이미지, 비디오, 언어 등)의 기능을 통합할 수 있도록 API를 제공합니다. API 사용량에 따라 요금이 부과되는 종량제 방식입니다.
  • 클라우드 플랫폼 (유료/무료 티어): Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI 등 주요 클라우드 플랫폼에서 Stable Diffusion 모델을 호스팅하여 사용하거나 API 형태로 호출할 수 있습니다. 플랫폼별로 무료 사용량 또는 크레딧을 제공하기도 하며, 이를 초과하면 사용량 기반으로 과금됩니다.
  • 상업용 라이선스 (조건부): 일부 최신 모델이나 특정 기능에 대해서는 상업적 이용 시 별도의 라이선스 계약이 필요할 수 있습니다. Stability AI 멤버십 등을 통해 상업적 권리를 확보할 수 있는 옵션을 제공하기도 합니다.

2. Meta (Llama) 🌐

• 생성형 AI 현황: Meta는 Llama 시리즈를 통해 오픈소스 거대언어모델(LLM) 분야에 큰 영향력을 미치고 있습니다. Llama는 초기에는 연구 커뮤니티에 제한적으로 공개되었으나, 이후 Llama 2, Llama 3 등을 공개하며 상업적 이용까지 허용 범위를 확대했습니다. (Llama 3의 경우 매우 큰 규모의 기업은 별도 협의 필요 가능성) 이는 고성능 LLM에 대한 접근성을 크게 높여 다양한 기업과 개발자들이 자체적인 AI 애플리케이션을 구축하거나 기존 모델을 미세 조정하여 특정 작업에 최적화하는 것을 가능하게 했습니다. Meta는 모델의 성능 향상뿐만 아니라 안전성 및 책임감 있는 사용을 위한 가이드라인도 함께 제공하며 오픈소스 생태계의 건강한 발전을 도모하고 있습니다. Llama 모델들은 다양한 크기(예: 7B, 13B, 70B 매개변수)로 제공되어 사용자의 하드웨어 환경과 요구 사항에 맞춰 선택할 수 있도록 합니다. Meta는 자사의 소셜 미디어 플랫폼 및 AR/VR 기기에도 생성형 AI 기능을 적극적으로 통합하고 있으며, Llama는 이러한 노력의 핵심 기반 기술로 활용됩니다.
• 장점 (잘 생성하는 분야):
  • 개방성과 접근성: Llama 2부터 상업적 활용이 가능한 라이선스로 공개되어(일부 제한 조건 확인 필요), 기업들이 자체 서비스에 LLM을 통합하거나 맞춤형 모델을 개발하는 데 있어 비용 효율적인 선택지를 제공합니다. Llama 3는 더욱 향상된 성능과 개방성을 보여줍니다.
  • 우수한 성능: 공개된 벤치마크에서 동급 크기의 다른 오픈소스 모델은 물론, 일부 폐쇄형 상용 모델에 필적하거나 능가하는 성능을 보여줍니다. 특히 추론, 코딩, 지시 이행 능력에서 강점을 나타냅니다.
  • 다양한 모델 크기: 작은 규모의 장치에서도 실행 가능한 경량 모델부터 고성능 서버를 위한 대규모 모델까지 다양한 크기로 제공되어, 사용 목적과 하드웨어 제약에 맞춰 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.
  • 파인튜닝 용이성: 사전 훈련된 Llama 모델을 기반으로 특정 도메인이나 작업에 맞게 미세 조정(fine-tuning)하기 용이하여, 맞춤형 AI 솔루션 구축에 효과적입니다. 이를 위한 다양한 오픈소스 도구와 커뮤니티 지원도 활발합니다.
  • 활발한 연구 및 개발 커뮤니티: Llama 모델 공개 이후 전 세계 연구자들과 개발자들이 이를 활용한 다양한 연구와 애플리케이션 개발에 참여하고 있으며, 관련 논문, 코드, 파생 모델들이 빠르게 공유되고 발전하고 있습니다.
• 단점:
  • 직접적인 서비스 부재: Meta는 Llama 모델 자체를 개발하고 공개하지만, ChatGPT나 Claude.ai처럼 사용자가 직접 Llama와 대화할 수 있는 완성된 형태의 웹 서비스나 애플리케이션을 전면에 내세워 제공하지는 않습니다. (일부 Meta AI 기능으로 통합되거나 Hugging Face 등 플랫폼 통해 간접 체험 가능)
  • 설치 및 운영의 기술적 장벽: 오픈소스 모델이므로 직접 다운로드하여 로컬 서버나 클라우드에 배포하고 운영하려면 상당한 기술적 전문성이 요구됩니다. 관리 및 유지보수의 책임도 사용자에게 있습니다.
  • 안전성 및 편향성 문제: Meta는 모델의 안전성을 높이기 위한 노력을 기울이고 있지만, 오픈소스 특성상 사용자가 어떻게 미세 조정하고 활용하느냐에 따라 유해하거나 편향된 결과물을 생성할 가능성을 완전히 배제하기는 어렵습니다.
  • 최신 정보 반영의 한계: 사전 훈련된 모델이므로, 훈련 데이터 컷오프 시점 이후의 최신 정보에 대해서는 알지 못할 수 있습니다. 실시간 정보 연동은 사용자가 별도로 구현해야 합니다.
  • 상업적 이용 라이선스 조건: Llama 2 및 3는 비교적 관대한 라이선스를 제공하지만, 월간 활성 사용자 수가 매우 많은 대기업의 경우 별도의 라이선스 협의가 필요할 수 있는 등 세부적인 사용 조건을 꼼꼼히 확인해야 합니다.
• 유료 및 무료서비스 현황:
  • 모델 자체 (무료): Llama 모델 가중치 및 관련 코드는 Meta AI 웹사이트나 GitHub 리포지토리를 통해 무료로 다운로드하여 연구 및 상업적 목적으로 사용할 수 있습니다. (라이선스 조건 준수 필요)
  • 클라우드 플랫폼 (유료/무료 티어): AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등 주요 클라우드 서비스 제공업체들이 자사 플랫폼에서 Llama 모델을 쉽게 배포하고 사용할 수 있도록 지원합니다. 이 경우 클라우드 인프라 사용료가 발생하며, 일부 무료 티어나 크레딧이 제공될 수 있습니다.
  • 호스팅 서비스 (유료): Hugging Face, Perplexity, Anyscale 등 여러 기업이 Llama 모델을 기반으로 한 API 호스팅 서비스나 추론 엔드포인트를 유료로 제공하여, 개발자들이 인프라 구축 부담 없이 Llama를 활용할 수 있도록 합니다.
  • Meta AI (무료): Meta의 일부 서비스(예: Facebook, Instagram, WhatsApp의 특정 AI 기능, Meta AI 웹사이트)를 통해 Llama 기반의 AI 기능을 무료로 체험할 수 있으나, 이는 완성된 애플리케이션 형태이며 모델 자체를 직접 제어하는 것과는 다릅니다.
  • 자체 구축 비용: 로컬 서버나 자체 클라우드 인프라에 Llama를 직접 배포하여 운영할 경우, 초기 하드웨어 구매 비용 또는 지속적인 클라우드 리소스 비용이 발생합니다. 모델 운영 및 관리에 필요한 인건비도 고려해야 합니다.

Ⅳ. 국내 대표 기업 (Major Korean Companies) 🇰🇷

국내 대형 IT 기업들도 자체적인 한국어 특화 생성형 AI 모델 개발에 박차를 가하고 있습니다. 한국어 데이터의 강점을 살려 국내 사용자에게 최적화된 서비스를 제공하고, 글로벌 시장 진출도 모색하고 있습니다.

1. 네이버 (CLOVA X / HyperCLOVA X) NavigationView

• 생성형 AI 현황: 네이버는 자체 개발한 초거대 AI 모델 '하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X)'를 기반으로 대화형 AI 서비스 '클로바 X(CLOVA X)'와 생성형 AI 검색 서비스 '큐:(Cue:)'를 선보였습니다. 하이퍼클로바 X는 한국어에 대한 깊이 있는 이해와 생성 능력을 강점으로 내세우며, 네이버의 방대한 서비스(검색, 쇼핑, 예약, 뉴스 등)와 연동하여 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하고 일상 작업을 돕는 것을 목표로 합니다. 클로바 X는 다양한 스킬 시스템을 통해 외부 서비스 연동을 확장하고 있으며, 큐:는 복잡하고 긴 질문에도 의도를 파악하여 쇼핑, 여행 계획 등 구체적인 결과물을 제시하는 데 초점을 맞춥니다. 네이버는 또한 '클로바 스튜디오'를 통해 기업들이 하이퍼클로바 X를 활용하여 자체 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하며 B2B 시장 확대에도 적극적입니다. 한국 문화와 맥락에 대한 높은 이해도를 바탕으로 국내 사용자에게 최적화된 경험을 제공하는 데 주력하고 있습니다.
• 장점 (잘 생성하는 분야):
  • 한국어 특화 성능: 한국어 데이터 학습량이 방대하여 자연스러운 한국어 구사 능력, 한국 문화 및 사회적 맥락에 대한 이해도가 매우 높습니다. 한국어 관련 질의응답, 요약, 창작 등에서 뛰어난 성능을 보입니다.
  • 네이버 서비스 연동: 네이버 검색, 쇼핑, 지도, 예약 등 자사 서비스와의 강력한 연동을 통해 사용자가 원하는 정보를 찾거나 작업을 수행하는 데 있어 구체적이고 실질적인 도움을 제공합니다. 예를 들어, "부산 여행 계획 짜줘"라는 요청에 대해 항공권, 숙소, 맛집 정보를 연계하여 제시할 수 있습니다.
  • 스킬 시스템 (클로바 X): 다양한 외부 파트너사들의 서비스를 '스킬' 형태로 연동하여 클로바 X 내에서 쇼핑, 여행 예약, 음식 주문 등을 직접 수행하거나 관련 정보를 얻을 수 있도록 기능을 확장하고 있습니다.
  • 정보 검색 및 요약 (큐:): 복잡한 의도의 질문이나 여러 조건이 포함된 검색 요청에 대해서도 핵심을 파악하고, 관련된 정보를 종합하여 요약하거나 비교 분석하여 제시하는 데 강점을 보입니다.
  • B2B 솔루션 (클로바 스튜디오): 기업들이 자체 데이터와 하이퍼클로바 X를 결합하여 맞춤형 AI 모델 및 서비스를 개발할 수 있도록 API와 개발 도구를 제공하여, 다양한 산업 분야에서 AI 도입을 지원합니다.
• 단점:
  • 글로벌 경쟁력 및 외국어 성능: 주된 초점이 한국어에 맞춰져 있어, 영어 등 외국어 처리 능력이나 다국어 지원은 글로벌 빅테크 기업들의 모델에 비해 상대적으로 부족할 수 있습니다.
  • 생태계 확장 속도: OpenAI나 Google과 같이 방대한 글로벌 개발자 커뮤니티와 서드파티 앱 생태계를 단기간에 구축하는 데에는 한계가 있을 수 있습니다. 스킬 시스템의 확장 속도와 다양성이 중요합니다.
  • 환각 현상 및 정보 정확성: 다른 LLM과 마찬가지로 사실과 다른 정보를 생성하는 환각 현상이 발생할 수 있으며, 특히 네이버 서비스 외부의 정보에 대해서는 정확성 검증이 필요합니다.
  • 창의적 콘텐츠 생성의 다양성: 한국어 기반의 창의적 글쓰기(시, 소설 등)는 우수하지만, 매우 전문적이거나 특정 스타일의 예술적 콘텐츠 생성(이미지, 음악 등)에서는 아직 발전의 여지가 있을 수 있습니다. (이미지 생성은 별도 모델 '오르카' 등으로 대응)
  • 사용자 인터페이스 및 경험: 클로바 X와 큐:가 별도의 서비스로 제공되는 등 사용자 입장에서 다소 분산된 경험을 줄 수 있으며, 각 서비스의 특징과 활용법을 익히는 데 시간이 필요할 수 있습니다.
• 유료 및 무료서비스 현황:
  • 클로바 X (CLOVA X): 현재 일반 사용자에게 무료로 제공되고 있으며, 네이버 계정으로 로그인하여 웹 또는 앱 형태로 이용할 수 있습니다. 대화 횟수나 기능에 일부 제한이 있을 수 있으며, 향후 유료화 모델이 도입될 가능성도 있습니다.
  • 큐: (Cue:): 네이버 검색의 일부로 통합되어 제공되거나 별도의 인터페이스를 통해 접근 가능하며, 현재 무료로 이용할 수 있습니다. 검색 결과의 품질을 높이는 데 활용됩니다.
  • 클로바 스튜디오 (CLOVA Studio): 기업 고객을 대상으로 하는 B2B 플랫폼으로, 하이퍼클로바 X 모델을 API 형태로 사용하거나 맞춤형 모델을 개발할 수 있도록 제공합니다. 사용량, 모델 종류, 지원 수준에 따라 다양한 유료 플랜이 존재하며, 종량제 또는 구독형 요금제가 적용될 수 있습니다. 초기 테스트를 위한 무료 크레딧이나 평가판이 제공될 수 있습니다.
  • 네이버 클라우드 플랫폼 연동: 하이퍼클로바 X는 네이버 클라우드 플랫폼을 통해 제공되므로, 기업 고객은 기존 클라우드 인프라와 연계하여 안정적으로 서비스를 구축하고 운영할 수 있습니다.
  • 향후 유료화 가능성: 현재 무료로 제공되는 서비스들도 기능 강화, 사용량 확대 등을 포함한 프리미엄 유료 모델이 추가될 가능성은 항상 열려 있습니다. 시장 상황과 사용자 반응에 따라 변동될 수 있습니다.

2. 카카오 (KoGPT, Karlo) 💬

• 생성형 AI 현황: 카카오는 자회사 카카오브레인을 통해 한국어 특화 거대언어모델 KoGPT와 이미지 생성 모델 Karlo를 개발하여 서비스하고 있습니다. KoGPT는 한국어의 특성을 잘 이해하고 자연스러운 문장을 생성하는 데 중점을 두고 있으며, 카카오톡 등 카카오의 다양한 서비스에 접목될 잠재력을 가지고 있습니다. Karlo는 텍스트 설명을 바탕으로 다양한 스타일의 이미지를 생성하며, 사용자들이 쉽게 창의적인 결과물을 만들 수 있도록 지원합니다. 카카오는 이러한 AI 기술을 바탕으로 콘텐츠 제작, 고객 지원, 광고 등 여러 분야에서 혁신을 추구하고 있으며, 개발자들을 위한 API 공개를 통해 AI 생태계 확장에도 노력하고 있습니다. 특히 한국 문화 콘텐츠나 특정 감성을 표현하는 데 있어 강점을 보일 수 있도록 모델을 지속적으로 개선하고 있으며, 국내 스타트업 및 파트셔들과의 협력을 통해 다양한 활용 사례를 발굴하고 있습니다.
• 장점 (잘 생성하는 분야):
  • 한국어 이해 및 생성 (KoGPT): 한국어의 구어체, 신조어, 다양한 문맥을 이해하고 자연스럽고 적절한 한국어 텍스트를 생성하는 데 강점을 가집니다. 카카오톡 대화 데이터 등을 활용하여 한국인의 실제 언어 사용 패턴을 잘 반영할 수 있습니다.
  • 한국적 이미지 생성 (Karlo): 한국의 문화적 요소, 인물, 풍경 등을 텍스트로 요청했을 때 비교적 자연스럽고 한국적인 느낌의 이미지를 생성하는 데 유리합니다. 다양한 화풍과 스타일을 지원하며, 사용자가 쉽게 접근할 수 있는 인터페이스를 제공하려는 노력이 돋보입니다.
  • 카카오 서비스 연동 잠재력: 카카오톡, 다음 포털, 카카오페이지 등 방대한 사용자 기반을 가진 카카오의 서비스들과 통합될 경우 시너지가 클 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 카카오톡 채널 챗봇, 콘텐츠 추천, 광고 문구 생성 등에 활용될 수 있습니다.
  • 개발자 친화적 API 제공: KoGPT와 Karlo의 API를 공개하여 개발자들이 자체 서비스에 해당 AI 기능을 쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화에 기여하고 있습니다.
  • 사용자 접근성: Karlo의 경우, 'B^ DISCOVER'와 같은 플랫폼을 통해 사용자들이 웹에서 쉽게 이미지를 생성하고 공유할 수 있도록 하여 AI 기술에 대한 접근 장벽을 낮추려는 시도를 하고 있습니다.
• 단점:
  • 모델 규모 및 성능의 한계: 글로벌 빅테크 기업들이 운영하는 초거대 모델에 비해 KoGPT의 매개변수 규모나 전반적인 성능에서 아직 격차가 존재할 수 있습니다. 특히 복잡한 추론이나 방대한 지식을 요구하는 작업에서 차이가 나타날 수 있습니다.
  • 생태계 및 활용 사례 부족: 네이버에 비해 실제 서비스 적용 사례나 외부 개발자 커뮤니티의 활성화가 상대적으로 더딘 편일 수 있습니다. API 공개 이후 다양한 성공 사례 발굴이 중요합니다.
  • 글로벌 경쟁력 및 다국어 지원 미흡: 주로 한국어 시장을 타겟으로 하므로, 영어 등 외국어 처리 능력이나 글로벌 시장에서의 경쟁력은 아직 확보되지 않은 상태입니다.
  • 수익화 모델의 불확실성: 현재 API 사용료 외에 AI 기술을 활용한 구체적이고 강력한 B2C 또는 B2B 수익 모델 구축이 진행 중인 단계로 볼 수 있으며, 시장에서의 검증이 더 필요합니다.
  • 데이터 편향성 및 최신성: 학습 데이터에 따른 편향성이 결과물에 나타날 수 있으며, 최신 정보를 실시간으로 반영하는 데에는 한계가 있을 수 있습니다. 지속적인 모델 업데이트와 데이터 정제가 필요합니다.
• 유료 및 무료서비스 현황:
  • KoGPT API (유료): 개발자들이 KoGPT의 언어 모델 기능을 활용할 수 있도록 API 형태로 제공되며, 호출 건수나 처리량 등 사용량에 따라 요금이 부과되는 종량제 방식입니다. 카카오디벨로퍼스 등을 통해 신청 및 이용 가능합니다.
  • Karlo API (유료): 이미지 생성 모델 Karlo 역시 API 형태로 제공되어, 개발자들이 자신의 서비스에 이미지 생성 기능을 추가할 수 있습니다. 생성 요청 건수, 이미지 해상도 등에 따라 요금이 책정되는 종량제 방식입니다.
  • B^ DISCOVER (Karlo 기반, 무료/유료 혼합 가능성): Karlo 모델을 기반으로 사용자들이 웹에서 쉽게 이미지를 생성하고 탐색할 수 있는 플랫폼입니다. 기본적인 기능은 무료로 제공되거나 체험용 크레딧이 지급될 수 있으며, 고급 기능이나 대량 사용에 대해서는 유료 모델이 적용될 수 있습니다. (최신 정책 확인 필요)
  • 카카오 서비스 내 적용 (주로 무료): 향후 카카오톡, 다음 등 기존 카카오 서비스에 KoGPT나 Karlo 기반 기능이 탑재될 경우, 해당 서비스의 기본 정책에 따라 사용자에게는 별도 비용 없이 제공될 가능성이 높습니다. 다만, 부가적인 프리미엄 기능으로 제공될 여지도 있습니다.
  • 기업용 솔루션 (협의): 특정 기업의 요구사항에 맞춰 KoGPT나 Karlo 모델을 커스터마이징하거나 대규모 라이선스를 제공하는 형태의 B2B 사업은 별도 계약 및 협의를 통해 유료로 진행될 수 있습니다.
  • 프로모션 및 지원 프로그램: 개발자나 스타트업을 대상으로 API 사용료 할인, 무료 크레딧 제공 등의 프로모션이나 지원 프로그램을 운영할 수 있습니다.

 
개인적으로는 Gemini Pro가 작성한 글을 읽고 조금 놀란 상황입니다. 제 의도를 정확히 파악하였고 심지어 한발 더 나아가 글로벌 테크기업과 국내 기업을 구분하여 글을 작성했네요.
그리고 또 하나의 특이점은 DeepSeek과 같은 중국기업의 서비스에 대해서는 언급하지 않았다는 점입니다. 이 부분은 별도로 다뤄볼 생각입니다.
Gemini Pro와 다르게 무료 버전은 어느 정도의 글을 생성해낼까 매우 궁금해지는 상황이며 Gemini가 생성한 이번 글만으로도 충분히 각각의 서비스 주체가 제공하는 생성형 AI에 대한 이해가 가능할 정도입니다.
다음글은 Gemini 무료버전으로 돌아오겠습니다.