데프식스, 하루 409만 위안 수입 기록하지만 '대형사 대체' 스타트업들은 여전히 적자 늪
저자: 무자
이미지 출처: 무계AI 생성
폭발적인 인기를 끌고 있는 DeepSeek은 이미 상업적 폐쇄 회로를 성공적으로 구축했다.
이미지 출처: DeepSeek
2025년 3월 1일, DeepSeek는 기술 블로그를 통해 2월 27일 24시부터 2월 28일 24시까지의 데이터를 공개했다. GPU 임대 비용을 시간당 2달러로 계산했을 때, 플랫폼의 일일 운영 비용은 87,072달러(약 63만 위안)이며, 모든 입력/출력 토큰을 R1 가격 기준으로 산정한 수입은 562,027달러(약 409만 위안), 순이익은 474,955달러(약 346만 위안)에 달하며, 원가 대비 수익률은 무려 545%에 이른다고 밝혔다.
다만 주목할 점은, DeepSeek가 제시한 재무 데이터는 고도로 단순화되고 이상화된 결과일 뿐이며, 실제 사업 운영의 복잡한 현실과는 상당한 차이가 있다는 것이다. DeepSeek 측은 V3 모델의 가격이 더 낮고 일부 서비스에만 과금되며, 비피크 시간대에는 할인 혜택도 제공되기 때문에 실제 수입은 이보다 적다고 솔직히 밝혔다.
이미지 출처: 위챗
어쩌면 DeepSeek 대규모 모델이 지닌 막대한 상업적 가능성을 눈여겨본 덕분인지, 최근 수많은 기술 기업들이 자사 제품에 DeepSeek를 접목시키기 위해 총력을 기울이고 있다. 예를 들어, 2월 16일 바이두 검색은 전면적으로 DeepSeek와 원신 대규모 모델의 최신 심층 검색 기능을 도입한다고 발표했다. 또한 2월 27일에는 텐센트 산하 신규 제품 '위안바오(Yuanbao)'가 위챗 생활서비스 메뉴에 입점했다.
실제로, 폭발적인 인기를 누리는 DeepSeek라 하더라도 AI 대규모 모델의 상업화 능력이 여전히 제한되어 있다는 난맥상을 감출 수 없다. 2022년 11월 ChatGPT가 대규모 모델 열풍을 일으킨 이후 지금까지 AI 대규모 모델은 이상적인 상업화 적용 사례를 찾지 못했으며, 대부분의 AI 대규모 모델 기업들은 심각한 적자 상태에 머물러 있다.
C단말(소비자) 제품은 요금 부과가 어렵고 광고 홍보에도 계속해서 막대한 자금이 소요되기 때문에, C단말 AI 대규모 모델 제품의 상업화는 매우 큰 어려움에 직면해 있다.
가능성 있는 하나의 상업화 경로는 바로 AI 검색의 상업화이다.
예컨대 최근 한 네티즌은 샤오미의 슈퍼 샤오아이(Xiaoai)가 "오늘 날씨가 어떨까?"라는 질문에 답변하면서, 답변 마지막 부분에 상업 광고를 삽입하는 것을 발견했다.
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2025년 2월 25일, 월즈 다크사이드(Moonshot AI)는 영업허가 범위에 '인터넷 의약 정보 서비스' 항목을 추가 등록했는데, 이는 Kimi에 의료 광고를 도입할 준비를 하는 것으로 보인다.
또한 바이두는 2024년 4분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "우리의 AI 전환 성과를 통화화(monetization)하는 노력을 통해 광고 수입이 점차 증가할 것으로 예상된다"고 밝혔다.
다만, AI 검색은 결과 제공이 강한 유일성을 가지므로, 가장 많은 광고비를 지불하는 광고주가 반드시 최상의 해결책을 제공한다는 보장은 없다. 오히려 높은 마케팅 비용을 감당하기 위해 광고주가 제시하는 해결책은 비용 대비 효율성이 떨어질 수 있으며, 심지어 소비자의 이익을 해칠 가능성도 있다. '도차오 스파이시(Duojiao Spicy)'가 주변 사람들을 조사한 결과, 많은 사람들이 AI 검색에 광고가 포함되는 것에 대해 신중한 태도를 보였으며, AI 검색에 광고가 추가되면 공정성을 잃을까 우려하고 있었다.
또 다른 상업화 경로는 기술 기업이 '물 파는 사람(seller of water)' 역할을 하면서 B단말 고객에게 AI 인프라를 제공함으로써 수익을 창출하는 방식이다. 예를 들어, 2월 20일 키자이언(KuaDian Xunfei)은 '성화-DeepSeek 타워형 일체형 기기'와 '성화-DeepSeek 일체형 기기' 두 가지 국산화 완결형 AI 인프라를 출시하여 하류 고객들에게 고효율·신뢰할 수 있는 대규모 모델 배포 솔루션을 제공하겠다고 밝혔다.
그러나 모든 기술 기업이 '물 파는 사람'이라는 상업화 이야기를 뒷받침할 기술적 역량을 갖추고 있는 것은 아니다. PC 및 모바일 인터넷 산업의 경험을 참조하면, AI 대규모 모델이 상업적 폐쇄 회로를 완성하기 위해서는 기존 사업 모델을 미세하게 개선하는 것이 아니라, 사용자의 요구를 깊이 이해하고 새로운 상호작용 방식과 거래 시나리오를 창출해야 할 필요가 있다.
최근 DeepSeek가 기술 업계를 휩쓴 이유는 물론 완전히 오픈소스를 채택한 개방 정신 때문이지만, 그 이면에는 추론 효율성이 더 높고 비용이 낮다는 점도 있다. 공식 자료에 따르면, DeepSeek-R1의 추론 비용은 GPT-4 Turbo의 17% 수준에 불과하다.
DeepSeek가 오픈소스화된 이후, 기술 기업들은 더 이상 막대한 자금을 들여 폐쇄형 모델을 자체 개발할 필요 없이, DeepSeek-R1을 직접 연동함으로써 낮은 비용으로 일류 수준의 AI 대규모 모델 기능을 확보할 수 있게 되었고, 자연스럽게 이를 적극적으로 환영하게 되었다.
다만 주의할 점은, DeepSeek의 추론 비용이 매우 낮긴 하지만 결코 완전 무료는 아니라는 사실이다. 하류 사용자가 점점 더 많아지면서, 상업화 폐쇄 회로를 달성하지 못한 많은 기업들이 '규모 함정(scale trap)'에 빠지고 있다.
이미지 출처: 양빈(梁斌) 웨이보
2025년 2월 14일, 베이징 바유우 테크놀로지(Bayou Technology)의 회장 겸 CEO 양빈은 소셜미디어에 글을 올려, DeepSeek 풀버전을 운용하는 C단말 서비스가 AMD MI300X 칩을 이용해 매일 천억 토큰을 출력할 경우, 월간 총비용은 약 3.6억 위안에 달한다고 밝혔다.
한 AI 업계 종사자는 '도차오 스파이시'에게 "비용은 계산량에 비례하기 때문에 현재 AI 제품은 전통적인 인터넷 비즈니스처럼 명확한 한계 효과가 없으며, 오히려 제품 성능이 좋을수록 후속 비용이 더 커진다"고 말했다.
현재 대부분의 DeepSeek 연동 제품들이 수익 창출 채널을 확대하지 못하고 있음을 감안하면, 대부분의 기업들의 AI 관련 사업은 실제로 적자 상태에 빠져 있다고 볼 수 있다.
예를 들어, 위챗 공식 계정 '공식 분쇄기(共识粉碎机)'의 폭로에 따르면, 위챗의 AI 검색을 지원하기 위해 텐센트는 H20 칩을 10~20만 장 추가 발주하였으며, 하드웨어 금액만으로도 무려 20억 달러에 달한다.
아마도 상류 비용이 극도로 높고, AI 검색 결과가 위챗 생태계 내에 국한되어 상업화 능력이 제한적이기 때문에, 현재까지 위챗은 아직 모든 사용자에게 AI 검색 기능을 개방하지 않았다.
이러한 상황에서 텐센트는 만혈판(풀버전) DeepSeek을 연동하고 전 인터넷 검색이 가능한 텐센트 위안바오를 적극적으로 홍보하고 있다.
위챗, Bilibili, 지후(Zhihu) 등 다양한 플랫폼에 광고를 집행한 결과, 2월 22일 텐센트 위안바오는 당일 다운로드 수가 두바오(Doubao)를 넘어섰고, App Store 중국 지역 무료 앱 다운로드 순위에서 2위를 기록했다.
마찬가지로, AI 대규모 모델 기술이 지닌 막대한 가능성을 인식한 360 역시 2024년부터 AI 관련 사업에 집중하며, 360 AI 검색, 360 아동용 스마트워치 A9 AI 레드 에디션, AI 어시스턴트 등 제품을 차례로 출시했다.
이미지 출처: 360 2024년 3분기 실적 보고서
다만 아쉽게도, AI 관련 기술의 연구개발 및 운영 비용이 너무 높고, 하류에서 수익 창출이 어렵기 때문에 360의 실적은 갈수록 악화되고 있다. 실적 보고서에 따르면, 2024년 1~3분기 동안 360의 영업 비용은 26.08억 위안으로 전년 동기 대비 31.92% 급증했다. 같은 기간 매출은 56.09억 위안으로 전년 동기 대비 16.76% 감소했으며, 순손실은 5.79억 위안에 달했다.
반면, 최종 사용자를 직접 대상으로 하는 인터넷 기업들이 AI 대규모 모델 사업에서 상업적 폐쇄 회로를 이루지 못하는 것과 대조적으로, AI 산업 상류의 반도체 제조업체, 클라우드 서비스 제공업체 등 '물 파는 사람(seller of water)'들의 실적은 안정적으로 개선되고 있다.
이미지 출처: 엔비디아(NVIDIA) 2025 회계연도 3분기 실적 보고서
엔비디아의 경우, 2025 회계연도 3분기 데이터센터 사업 부문 매출은 308억 달러로 전년 동기 대비 112% 폭증하며 사상 최고치를 기록했다. 이에 힘입어 순이익은 193.09억 달러로 전년 동기 대비 109% 증가했으며, 매출총이익률은 74.6%로 전년 동기 대비 0.6%p 상승했다.
그 이유는 주로 엔비디아의 AI 칩 성능이 독보적이며 대체 불가능한 특성이 강하기 때문이며, AI 산업이 성장함에 따라 엔비디아는 하류 고객에게 높은 프리미엄을 요구할 수 있기 때문이다.
이에 대해 시장 컨설팅 회사 Navellier & Associates의 설립자 루이스 나벨리에(Louis Navellier)는 "엔비디아의 실적이 어떻게 나오든 나는 엔비디아 주식을 팔지 않을 것이다. 이토록 강력한 독점성과 영향력을 지닌 주식은 본 적이 없기 때문이다"라고 말했다.
피라미드 최정점의 엔비디아뿐만 아니라, 상대적으로 하류에 위치한 알리클라우드, 바이두클라우드 등 클라우드 서비스 제공업체들도 AI 기술을 통해 적자 탈출에 성공하고 있다.
이미지 출처: 알리바바 2025 회계연도 3분기 실적 보고서
알리바바가 공개한 2025 회계연도 3분기 실적 보고서에 따르면, 알리클라우드의 매출은 317.42억 위안으로 전년 동기 대비 13% 증가했으며, 조정 후 EBITA는 31.38억 위안으로 전년 동기 대비 33% 증가했다. 이는 주로 "AI 관련 제품이 이끄는 퍼블릭 클라우드 수입 증가" 덕분이라고 설명했다.
최근 모건스탠리도 리서치 보고서에서 2024년 4분기부터 바이두클라우드의 수익성과 수익률이 모두 개선되었으며, 이러한 추세는 지속될 것이라 전망했다. 2025년 1분기 바이두클라우드의 매출은 전년 동기 대비 20% 증가할 전망이다.
AI 기술의 전망이 밝기 때문에 알리클라우드는 AI 관련 투자를 더욱 확대하고 있다. 2025년 2월 24일 알리바바 그룹 CEO 우융밍(Wu Yongming)은 앞으로 3년간 클라우드 및 AI 하드웨어 인프라 건설에 3800억 위안 이상을 투자할 계획이라고 발표하며, 이는 지난 10년간 누적 투자 규모를 초과하는 수준이라고 밝혔다.
이에 대해 우융밍은 "AI 폭발은 예상을 훨씬 초월했으며, 국내 기술 산업은 이제 시작 단계에 접어들었고 잠재력이 크다. 알리바바는 클라우드 및 AI 하드웨어 인프라 건설을 가속화하기 위해 어떤 노력을 아끼지 않을 것이다"라고 말했다.
소鹏자동차 회장 허샤오펑(He Xiaopeng)의 말처럼, "언어 대규모 모델 분야에서는 거의 아무도 돈을 벌지 못하고 있다. 엔비디아나 마이크로소프트 정도를 제외하면 말이다. 다만 마이크로소프트도 엄밀히 말해 돈을 버는 것은 아니며, OpenAI는 돈을 버는 것이 아니라 자금을 조달하는 것이다. 샤오촨(Xiaochuan)도 마찬가지다." AI 대규모 모델 산업의 상업화 과정을 살펴보면, '도차오 스파이시'는 현재 상류와 하류 기업 간의 상업화 진전에 뚜렷한 격차가 있으며, 하류로 갈수록, 사용자에게 가까울수록 수익 창출이 어렵다는 점을 발견했다.
AI 대규모 모델 기술이 기술 업계의 주요 핫이슈가 되면서 많은 하류 기업들이 앞다퉈 관련 기술에 뛰어들었고, 상류의 반도체 제조업체, 클라우드 서비스 제공업체 등 '물 파는 사람(seller of water)'들이 제공하는 컴퓨팅 인프라가 각광을 받으며, 하류 고객에게 컴퓨팅 능력을 판매함으로써 이미 상업적 폐쇄 회로를 조기에 완성했다.
하류에 위치한 많은 To C 기업들의 핵심 제품은 모두 AI 대규모 모델을 연동하고 있지만, 수익 창출 채널을 동시에 확대하지 못했으며 막대한 운영 비용도 부담해야 하기 때문에 대부분 '돈을 잃고서라도 이름을 알린다'는 상황에 처해 있다.
상류 '물 파는 사람' 입장에서는 상업적 폐쇄 회로를 먼저 완성한 것이 분명히 다행스러운 일이지만, 산업 체인의 건강한 운영은 상류와 하류 기업 모두 현금 흐름이 정상화되는 데 기반을 둔다. 하류 AI 대규모 모델 기업들이 오랫동안 상업화를 달성하지 못한다면, 상류 '물 파는 사람'들의 상업화 이야기도 결국 뿌리 없는 나무에 불과하다.
AI 대규모 모델은 정보 검색 분야에서 매우 뛰어난 비교 우위를 가지고 있으며, 단순히 콘텐츠 생성뿐 아니라 의미 이해 및 개인화 추천에도 중점을 두고 있다. 반면 전통 검색 엔진의 상업화 능력은 이미 입증된 바 있어, 많은 인터넷 기업들이 AI 검색에 집중하며 AI 대규모 모델의 상업화 돌파구를 마련하려 하고 있다.
이에 대해 민생증권은 리서치 보고서에서 AI 검색은 첫 번째로 상업화에 성공할 C단말 슈퍼 애플리케이션이 될 가능성이 있으며, "대규모 모델의 상업화에 있어서 '첫 번째 빛'이 될 것"이라고 평가했다.
그래서 현재 360, 바이두, 키자이언(KuaDian Xunfei) 등의 인터넷 거물들과 월즈 다크사이드(Moonshot), Zhipu Qingyan, 미타테크놀로지(Mita) 등 후발 주자들도 모두 AI 검색 시장에 진출하고 있다.
이미지 출처: AI 제품 랭킹
사실 확인 결과, 사용자 니즈를 정확히 충족시킨 AI 검색 제품은 실제로 AI 기술의 상용화를 이끄는 선봉이 되었다. 2025년 1월 AI 제품 랭킹·웹사이트 부문 톱 20에 AI 검색 제품이 3개 포함되었는데, New Bing, 난미(AI 검색), Perplexity AI가 해당된다. 국내 전체 랭킹 톱 20에는 난미(AI 검색), 미타 AI 검색, 지후 직답(Zhihu Zhida), C지도(C Zhidao) 등 4개의 AI 검색 제품이 포함되었다.
이들 중 대표적인 사례가 바로 난미(AI 검색)이다. 인터넷 업계의 '노장(老炮)'인 360은 이미 2012년 검색 시장에 진출하여 종합 검색 서비스를 출시하며 바이두의 영향력을 분산시키려 했다. 그러나 검색 능력과 브랜드 인지도가 제한적이었기 때문에 360의 검색 사업은 시장을 열지 못했다.
AI 기술이 점점 성숙해짐에 따라 360은 과감하게 AI 검색에 집중하며 난미(AI 검색)를 출시했다. 현재 이 제품은 업계를 선도하고 있다. AI 제품 랭킹·국내판에 따르면, 2025년 1월 난미(AI 검색)의 웹사이트 방문량은 3.08억 명으로 1위를 차지했다.
시장 영향력 확대와 함께 다수의 AI 검색 기업들도 상업화를 시험하고 있다. '도차오 스파이시'가 정리한 바에 따르면, 현재 AI 검색 기업들의 상업화 방향은 크게 세 가지로 나뉘며, 구독, 광고, API 판매가 그것이다.
초기 AI 검색 시장에 진입한 기업인 Perplexity AI는 상업화의 첫걸음으로 구독 모델을 선택했다. 사용자가 더 많은 전문 검색 횟수를 이용하거나, 특정 AI 모델을 선택하고 파일을 분석하려면 Pro 버전을 구독해야 하며, 월 20달러가 필요하다.
The Information의 보도에 따르면, 2025년 Perplexity AI는 고급 구독자 55만 명을 확보할 것으로 예상되며, 연간 매출은 1.27억 달러에 달할 전망이다. 그럼에도 불구하고 Perplexity AI는 여전히 적자 탈출에 실패하고 있다. 공식 블로그에서 Perplexity AI는 "현재 월 20달러 또는 연 200달러의 구독료는 우리의 거대한 목표와 출판사들과의 점점 커지는 수익 공유 계획을 뒷받침하기에 부족하다"고 밝혔다.
월즈 다크사이드 창업자 양즈룬(Yang Zhilin)은 "사용자 수에 기반한 과금은 제품이 만들어내는 더 큰 상업적 가치와 함께 성장하지 못하며, 구독 모델은 궁극적인 비즈니스 모델이 될 수 없다"고 말했다.
북미 사용자들이 비교적 강한 유료 결제 습관을 가지고 있음에도 불구하고 AI 검색 기업들이 구독 모델로 적자를 탈출하지 못하고 있는 점을 감안하면, 중국 시장은 소비자들의 유료 결제 습관이 부족하기 때문에 AI 검색 제품이 구독 모델로 상업적 폐쇄 회로를 달성하기는 더욱 어렵다.
이미지 출처: Perplexity AI
결국 2024년 11월, Perplexity AI는 광고 전략을 시작했다. 사용자가 Perplexity AI로 검색할 때, 검색 결과 페이지 하단의 '관련 질문(follow-up questions)' 항목에 후원사의 광고가 표시된다.
사실, 현재 중국의 여러 AI 검색 기업들도 광고 모델을 주목하고 있다.
다만 주목할 점은, 전통 검색 엔진이 방대한 콘텐츠를 순서대로 피드백하고 상위 순위 콘텐츠를 경매 방식으로 노출한 후 사용자가 스스로 선택하는 것과 달리, AI 검색은 정보 통합 능력을 갖추고 있어 결과가 매우 정확하게 표시되기 때문에, 제조사가 과도하게 상업화를 추구하면 쉽게 사용자 이익과 충돌할 수 있다는 점이다.
예를 들어, 사용자가 의료 관련 질문을 검색할 때 AI 검색이 막대한 광고비를 지불하는 푸톈계 병원 광고주를 결과에 우선 배치한다면, 쉽게 '웨이쯔쉬 사건'과 같은 사태를 유발할 수 있다.
사실 이것이 인터넷 기업들이 AI 검색의 광고 사업을 상업화의 심수(深水区)로 무작정 몰아가지 못하는 핵심 원인이다. 2024년 말, 360 그룹 창업자 저우훙웨이(Zhou Hongyi)는 "사실 우리도 AI 검색을 하면서 매우 고통스럽다. 스스로도 혁신을 시도하고 있지만, 아직 광고를 넣을 만한 적절한 공간을 찾지 못했다"고 밝혔다.
C단말 사용자와 관련된 구독, 광고 외에도, AI 검색은 B단말 고객에게 API를 판매함으로써 수익을 창출할 수도 있다. 예를 들어, 빙(Bing)은 기업 고객에게 Bing Search API를 제공하며, 기업은 해당 API를 호출해 자사 사용자에게 검색 기능을 제공할 수 있다.
이미지 출처: 빙(Bing)
다만 AI 대규모 모델의 비용이 매우 높기 때문에 Bing Search API의 사용 비용도 결코 낮지 않다. 2023년 5월, 마이크로소프트는 Bing Search API의 가격을 인상했는데, ChatGPT를 지원하는 Bing API의 가격은 하루 100만 건 미만 요청 시 천 건당 28달러, 하루 100만 건 초과 요청 시 천 건당 200달러다. 이에 대해 마이크로소프트는 "새로운 가격 모델이 검색 개선을 위한 Bing의 지속적인 기술 투자를 더 정확하게 반영한다"고 설명했다.
비용이 너무 높기 때문에 2023년 4월, Brave Search는 모든 Bing API 연결을 끊고 자체 인덱스를 활용해 검색 결과를 표시하며, 자체 Brave Search API 출시를 계획하고 있다.
DeepSeek가 이미 오픈소스화된 만큼, 어느 기관이든 자유롭게 접근할 수 있기 때문에 AI 검색은 기술 역량을 갖춘 하류 고객들에게 더 높은 비용을 지불하며 자사 API를 구매하도록 설득하기 어렵다.
이에 대해 2024년 5월, 백촨 인텔리전스 창업자 겸 CEO 왕샤오촨(Wang Xiaochuan)은 "API 수입과 대규모 모델 자체 수입은 가장 매력적인 비즈니스 모델이 아니며 우리가 따라잡거나 비교해야 할 대상도 아니다"라고 말했다.
요컨대, 사용자 니즈, 기술 경로, 결과 제시 방식이 전통 검색 엔진과 근본적으로 다르기 때문에 현재 AI 검색의 구독, 광고, API 판매라는 세 가지 상업화 방향은 모두 상당한 도전에 직면해 있으며, 관련 기업들이 단숨에 AI 시대의 검색 거인이 되기는 어렵다.
사실 AI 대규모 모델이 직면한 상업화 어려움은 드문 일이 아니다. PC, 모바일 인터넷 초기에도 다수의 인터넷 기업들이 유사한 도전에 직면했던 바 있다.
예를 들어, 우샤오보(吳曉波)가 저술한 『騰訊傳』에 따르면, 1999년 말 OICQ의 등록 사용자가 100만 명을 넘어섰다. 그러나 OICQ는 하루에 막대한 비용이 소요되면서도 수익 창출이 어려워 회사 계좌에 1만 위안만 남아 파산 직전에 이르렀다. 어쩔 수 없이 텐센트 창업자 마화텅(Ma Huateng)은 회사를 300만 위안에 매각하려 했다.
그러나 마화텅은 여러 기업을 찾아갔지만 회사 매각을 성사시키지 못했다. 대부분의 기업은 유형 자산 기준으로 텐센트에 수십만 위안의 평가만을 제시했다. 『끓어오르는 15년』의 저자 린쥔(Lin Jun)은 이렇게 회상한다. "OICQ는 아마도 성장 속도가 매우 빠른 프로젝트처럼 보였겠지만, 전 세계 누구도 그것이 어떻게 돈을 벌 수 있을지 몰랐다."
이후의 이야기는 많은 이들이 잘 알고 있듯이, 완전히 새로운 IM 상호작용 방식을 기반으로 QQ는 온라인 채팅이라는 새로운 사용 시나리오를 창출했고, 이를 통해 광고, QQ쇼, QQ게임 등의 사업을 확장하며 텐센트는 막대한 수익을 올렸다.
허샤오펑은 상호작용의 변혁 이후 시나리오가 변하게 되며, 이 과정에서 거대한 상업화 기회가 창출된다고 생각한다. PC, 모바일 인터넷 시대의 QQ, 디디추싱, 메이퇀 등 제품들은 새로운 상호작용 방식과 거래 시나리오를 통해 효율을 높이고 더 많은 사용자 가치를 창출함으로써 상업적 폐쇄 회로를 달성했다.
PC 인터넷에서 모바일 인터넷으로의 전환은 단지 콘텐츠 매체의 변화에 그친 것과 달리, AI 대규모 모델은 새로운 상호작용 매체, 방식, 시나리오의 변혁을 수반할 수 있으며, 상업화 모델도 전통 인터넷과는 다를 가능성이 크다.
자동차 분야에서의 AI 상업화 전망에 대해 허샤오펑은 기대를 감추지 않으며, "L4 자율주행이 실현된다면 차량의 소프트웨어 수입이나 생태계 수입이 크게 증가할 것이다. 예를 들어 자동 세차는 생태계 수입의 하나이며, 자동 주차는 두 번째, 자동 충전은 세 번째 생태계 수입이 될 수 있다"고 말했다.
물론 스마트카는 AI 기술 적용의 하나의 수직 분야일 뿐이다. 그 외에도 AI는 더 많은 가능성을 지니고 있다. 예를 들어, 메타(Meta) 수석 과학자 양리쿤(Yann LeCun)은 기술이 점차 성숙함에 따라 AI 안경이 AI 에이전트 기능을 통합할 수 있으며, 사용자는 단지 한 쌍의 AI 안경만으로 일상 업무를 처리함으로써 업무 효율성, 창의성, 생산성을 크게 향상시킬 수 있다고 본다.
이 과정에서 AI 안경은 '아이폰 모멘트(iPhone moment)'를 맞이할 수 있으며, AI 기술은 응용 시나리오의 확대와 함께 완전히 새로운 상업화 모델을 탐색할 수 있다. 예를 들어 AI 안경을 통해 쇼핑, 내비게이션, 몰입형 영상 시청 등을 할 수 있다.
뚜렷한 사실은, 발전적인 관점에서 AI 대규모 모델을 바라보면, 이전의 인터넷, 모바일 앱 등 기술과 마찬가지로 등장 초기 모두 상업화의 불확실성이라는 도전에 직면했다는 점이다.
다행히도 사용자 니즈는 명확하며, 다수의 인터넷 거물 기업과 스타트업들이 적극적으로 사용자 니즈에 기반해 기능과 상호작용 혁신을 추진하고 있다. 새로운 사용 시나리오를 발견하게 되면, AI 대규모 모델은 분명 상업적 폐쇄 회로를 달성할 수 있을 것이다.
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