[서울=뉴스핌] 조수빈 이지용 기자 = 생성형 인공지능(AI)이 본격적인 수익화 단계에 접어들었다. 기업들은 기술 고도화를 넘어선 새로운 수익 창출 모델로 기업간거래(B2B) 시장에 집중하는 모습이다.

통신·IT 업계에선 기존 기업 고객의 AI 전환에 나서며 수익을 먼저 이끌어낸다는 방침이다. 기업 업무효율성 개선이 주된 목표다. 이동통신3사에선 주로 AI를 활용한 전력 효율화형 데이터센터, 기업 자체 클라우드를 제공하며 수익을 내고 있다.

◆ 기업인프라·하드웨어서 먼저 수익화 나선 이통3사

13일 업계에 따르면 이통3사 모두 3분기엔 자사의 AI 전략을 녹인 인프라 등 B2B 부문에서 기존 통신사업보다 매출이 높게 나타났다. 공통적으로 데이터센터, 클라우드 부문에서 가파른 성장세를 보였다. 업계에선 "AI 수요가 증가하면서 관련 데이터센터와 클라우드 공급에 대한 니즈가 커진 점이 성장 배경"이라고 밝혔다.

SK텔레콤은 지난 4월 개소한 분당2센터 등 신규 데이터센터 가동률이 높아지면서 3분기 데이터센터 매출은 전년동기 대비 32.5% 증가한 534억원으로 늘었다. 클라우드 사업 역시 꾸준히 수주를 늘리며 전년동기 대비 38.7% 늘어난 362억원의 매출을 거뒀다.

KT도 KT클라우드 3분기 매출 성장률이 34.5%에 달하며, 국방광대역통합망, 국방통합데이터센터 구축 등 정부의 디지털 전환(DX) 수요와 같은 B2B 중심의 엔터프라이즈 DX 매출이 16.1% 늘며 실적을 견인했다. LG유플러스도 데이터센터를 포함한 기업 인프라 부문에서 매출이 7.9% 증가했고 데이터센터 단독으론 18.2% 증가한 827억원의 매출을 냈다. 

한 번 기업 고객을 유치하면 반복해서 수익이 발생하는 '리커링 매출'이 높아 안정적인 수익 창출이 높다는 것도 B2B 수익의 핵심이다. 수익이 발생하기 시작한 곳은 데이터센터 등의 시설 기반 매출이 먼저다.

통신업계 관계자는 "AI 솔루션은 점차 기업 맞춤형 시장으로 돌입할텐데, 아직까지는 하드웨어나 인프라 위주의 시장이 먼저 클 것으로 보인다"고 설명했다. SK텔레콤 역시 지난 8일 진행된 3분기 실적 컨퍼런스 콜에서 AI 컴퍼니 전략으로 인한 수익은 2025년 AI 반도체인 사피온에서 먼저 발생할 것이라고 전망한 바 있다.

◆ SI 기업, 내부 검증 거친 뒤 B2B 본격화

시스템통합(SI) 기업들도 생성형 AI를 활용한 '기업 업무효율성 개선 서비스'를 수익모델로 내놓고 있으며 곧 B2B 수익화에 나설 예정이다. 이를 위해 SI 기업들은 현재 AI 솔루션의 내부 검증 단계를 밟고 있으며 검증이 끝나는대로 B2B 사업에 뛰어들 방침이다.

삼성SDS는 지난 9월 거대언어모델(LLM)을 활용해 기업 업무를 돕는 서비스인 '브리티 코파일럿'과 '패브릭스'를 공개했다. 브리티 코파일럿은 챗GPT 등 LLM과 결합하고 기업의 메일·결재, 메신저, 미팅, 드라이브 등을 통합적으로 관리할 수 있는 AI 솔루션이다. 메일을 작성할 때 길게 작성된 글을 요약해 해당 기업에 맞는 메일 형식으로 재배치하고, 화상 미팅 중 중요한 내용은 별도의 자막으로 요약한 뒤 이를 메일로 전송해 업무를 이어갈 수 있다. '클릭 한 번'으로 메일 전문을 각 기업의 형식에 맞춰 작성하고 전달할 수 있는 것이다.

삼성SDS의 패브릭스는 클라우드 시스템에 생성형 AI 결합을 가속화하는 플랫폼으로 기업의 각종 데이터와 업무 시스템 등 IT 관련 자원을 한곳에 모아 임직원들끼리 쉽게 공유할 수 있다.

삼성SDS는 AI 솔루션 활용시 기업 고객들의 내부 정보유출 등 문제를 해결하기 위한 보안 옵션도 마련했다. AI 기반 키워드 및 메시지 패턴 분석 등으로 기업 내부 정부나 소스코드 입력 시 자동으로 발송이 차단된다.

삼성SDS는 이들 AI 솔루션을 내년 상반기에 출시해 본격적인 수익화에 나설 전망이다.

LG CNS도 최근 생성형 AI로 기업 내부의 지식과 데이터를 찾는 'AI를 활용한 KM 혁신 서비스'를 사내에서 활용하기 시작했다. 이 서비스는 기업의 임직원이 업무에 필요한 지식을 채팅 창에 질의하면 생성형 AI가 사내 데이터를 분석해 최적의 답변을 내놓는 것이 특징이다. 사람이 정한 시나리오 기준으로 답변하는 기존 AI 챗봇과는 달리, 방대한 데이터를 통해 AI가 직접 답변을 생성한다.

예를 들어 "스마트 팩토리의 신기술 연구개발 현황 보고서 10줄로 요약해줘"라고 요청하면 10줄에 걸친 답변과 출처를 받을 수 있고 답변 내용이 포함된 문서 전체도 볼 수 있어 직접 출처에 문제가 없는 지도 확인할 수 있다.

LG CNS는 임직원이 각 분야의 데이터와 지식을 올리면 전용 코인을 사용해 구매할 수 있는 지식 마켓 '브레인즈'도 적용하고 있다. LG CNS는 AI를 활용한 KM 혁신 서비스와 브레인즈를 사내에서 기술 검증을 한 뒤 기업 고객 대상의 서비스를 시작할 계획이다.

SK C&C도 '기업 전용 보고서 제작 생성형 AI'를 개발, 시범 단계를 밟고 있다. 이는 사업 동향과 기업 분석 자료 등 실제 기업 데이터를 활용해 일반 보고서와 함께 기업 경영자에 맞춘 전문 보고서나 프레젠테이션을 내놓을 수 있다.

기존의 일반 텍스트와 이미지를 배치해 보고서 작성을 돕는 수준을 넘어선 만큼 금융, 제조, 통신, 유통 등 산업 기업 고객들이 활용할 것으로 기대되고 있다.

기업들이 AI 솔루션의 B2B 사업에 열을 올리는 이유는 별도의 LLM을 구축하지 않아도 기업 자체가 가진 데이터와 지식을 학습해 의미있는 결과물을 내놓을 수 있으며 수익성도 확보할 수 있기 때문이다. 또 업계에서는 국내 기업들은 일반 생성형 AI 경쟁에서 구글과 마이크로소프트(MS) 등 글로벌 빅테크 기업들에 밀리고 있는 만큼, 일반 소비자들보다는 기업 고객들을 대상으로 수익을 내려는 전략이라는 평가가 나온다.

황용식 세종대 경영학과 교수는 "B2B 사업이 기업·소비자간거래(B2C)보다 부가가치가 높은 특징을 가지는 만큼, AI 솔루션 시장에서도 기업들이 잇따라 B2B에 뛰어들고 있는 것 같다"고 분석했다.

◆ 큰 투자비용 대비 회수 적어 여전히 과제

국내 기업들의 AI 솔루션 사업이 B2B에 몰리다보니 이 분야의 경쟁은 앞으로 더 치열해질 것으로 보인다. 블룸버그는 생성형 AI 시장이 2022년 400억달러(약 52조4600억원) 규모에서 10년 후에는 1조3000억달러(약 1704조원) 규모로 성장할 것으로 예상했다. AI 반도체에 대한 수요도 그만큼 폭증할 것으로 전망된다. 

AI 솔루션을 B2B로 진출시키기 위해선 몇 가지 과제가 우선적으로 해결돼야 한다. AI가 학습하는 데이터의 출처를 명확히 밝힐 수 없기 때문에 학습 데이터가 오염된다는 문제가 있다. 결국 잘못된 정보인 환각현상(할루시네이션)이나 기업 정보 유출 우려가 큰데 AI 솔루션사들은 이를 기업 맞춤형 AI인 프라이빗 LLM으로 해결하고 있다. 보안 측면에서 강점이 있어 금융권 수요가 강한 것으로 알려졌다.

코로나19 및 이어진 경기침체로 불확실한 솔루션에 투자 비용을 내기 힘들다는 기업의 애로사항도 있다. 프라이빗 LLM의 경우 보안은 강하지만 그만큼 비용도 높다. 특히 지난 8월 시장의 기대와 함께 공개된 하이퍼클로바 X에 대한 성능 실망이 한국형 생성형 AI에 대한 신뢰도를 떨어뜨렸다는 목소리도 나온다.

B2B 부문의 수익이 투자 대비 저조한 것 아니냐는 우려도 나온다. KT는 5년 동안 AI 풀스택을 구축하기 위해 1조5000억원을 투자하겠다고 했고 SK텔레콤은 회사 투자액의 3분의 1을 투자하겠다고 했다. 하지만 목표 매출은 KT가 3년 후 1000억원 내외, SK텔레콤이 2028년까지 28조원이다. SK텔레콤의 정확한 투자 금액은 공개되지 않았다.

한 업계 관계자는 "투자 대비 회수가 느린 것은 사실이나 아직까지 기업들이 기술에 대한 탐색전을 하고 있는 느낌이며 여전히 수요도 꾸준히 관찰되고 있어 매출 확대는 어렵지 않을 것으로 전망한다"고 답했다.

이효진 메리츠증권 연구원은 "생성형 AI 전쟁에서 기업들의 B2B 카드가 대부분 공개됐다"며 "생성형 AI에서 아직 수익화 모델도 뚜렷하게 도출되지 못한 상황이라 성과 도출까진 다소 시간이 걸릴 것"이라고 말했다. 이어 "생성형 AI 투자는 수익화에 초점을 맞춰야 할 것"이라고 덧붙였다.

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