[1] 현재 AI 앱 큐레이션 사이트들(링크 참고)을 살펴보며 느낀 건, ChatGPT 등 LLM기반 API를 통한 서비스의 부가가치의 대다수는 좋은 추상화 계층(abstraction level) 제공을 통해 발생한다.
[2] 간단하게 말해 내부 복잡한 업무를 간편하게 해주는 것을 의미한다. 예시로 지금 툴의 다수는 (1)보다 나은 프롬프트 작성해주기 (2)결과에 대한 쉬운 추출을 돕는 작업이다. 이제 Function Call도 제공해주니 연속적인 결과물에 대해서 정확도나 퀄리티 향상도 기대할 수 있다.
[3] 이런 추상화 계층은 많은 서비스의 본질이다. 결국 엔드유저의 노를 줄여주는 것은 서비스들은 시장 형성의 시작. 배달앱, 숙박앱 등의 정보 수집 및 필터링이 예시이다. 다음은 AI API 기반으로 성공할 몇 가지 방향성과 현존 기업에 대한 개인적인 의견이다. 교육, 엔터, 게임 등 기존의 컨텐츠가 있는 산업은 제외하였다.
[4] (Case 1️⃣) 다양한 타 서비스와의 결합을 통한 부가가치 창출 내부 정보를 사용하기 위해서는 비즈니스 사이드에서 이해 관계자를 최대한 많이 만드는 것이 중요하다. 이 과정에서 내부 데이터를 꾸준히 접근하여 대규모 기업 커뮤니티를 만들어 성장하는 기업이 생겨날 것이라 생각한다.
[5] 국내는 뤼튼이 이런 부분에서 스타트를 잘 끊었다고 생각한다. 더 잘되기 위해서는 LLM이 해결하지 못하는 추천시스템과 Bias에 대해 대처할 보다 많은 기능 향상이 있어야 할 것으로 예상한다. 기존 추천시스템의 강자가 BD 역량만 갖추고 있다면 크게 성장할 것이다.
[5-1] 번외로 AI 기업과 비즈니스 간의 네트워크에서 블록체인과의 결합도 재밌을 것 같다. 커뮤니티가 커지고 조밀해지면 Proof-of-Prompt 등을 통해 인센티브를 나눠가지는 구조도 재밌지 않을까? Chainlink 등을 차용해볼 수 있을 것 같다.
[6] (Case 2️⃣) 프롬프트를 통한 결과에 대한 성능이 유사해졌기에 UX에서 우위를 차지하는 기업도 기대해볼 수 있다. 서비스의 UX는 맥락적(contextuality)으로 다양한 요소에 영향을 받는다. 즉, 서비스를 언제, 누가, 어디서, 어떻게 사용하여 어떤 총체적 느낌을 받는지가 중요하다. 이런 접근 방향에서 제일 쉬운 것은 익숙한 환경에서 프롬프트 제공이 있다.
[7] 국내에는 업스테이지의 AskUp이 잘하고 있다. 카카오톡이라는 국내 유저에게 익숙한 앱과 모바일이라는 특성을 이용하여 100만명 이상의 사용자를 유치했다. 추가로 이미지 생성 모델과 업스테이지의 강력한 툴이었던 OCR을 제공하며 서비스의 퀄리티를 향상시켰다. 다만 이런 부분에 있어 브랜딩은 좋았으나 BM 측면에서는 의문이 있지만, 이런 LLM 기반 대규모 서비스 운영을 통한 lesson learn으로 또 재밌는 결과물이 나오지 않을까 기대한다.
[8] (Case 3️⃣) AI Bot Community. 다들 각자의 프롬프트를 공유하는 커뮤니티가 형성될 것이다. 이 시장의 성장의 핵심은 2가지라 생각한다. (1) 인센티브가 충분하거나 (2) 재밌거나. 1에 해당하는 스토어, 마켓, 토큰 인센티브 만으로는 생존하지 못한다. 스팀잇의 토큰 인센티브 모델 실패를 예시로 들 수 있을 것 같은데, 봇과 카피캣에 대해 해결하는 것은 쉽지 않은 문제. 결국 게이미피케이션(Gamification)이 뛰어난 팀이 성공할 것이라 예상한다. 그 과정에서 나무위키와 같은 밈스러운 오픈 커뮤니티의 성공을 기대중이다.
[9] 위 모든 서비스들의 중요 포인트는 브랜드 충성도를 높여야 한다. 지금의 기능은 단순하기도 하고 현재는 성능에 대해 충분히 만족하지 않기에 기능에 따라 소비자가 이동할 가능성이 높다. 기능은 점점 발전할 것이고, 어느 순간에는 서비스 이동에 대한 효용이 급감하는 시점이 온다. 마치 지금 갤럭시가 카메라 좋다고 해서 아이폰 유저가 떠나지 않는 것처럼.
[10] 결국 서비스의 본질은 사용자다. 사용자들이 신뢰하고 애정하는 AI 기업이 많이 나오길 기대한다.
406
8