AI 주식 투자자를 위한 수익화 로드맵

생성형 AI로 수익을 창출하는 방법: 생산성과 가격 비교

기업은 여러 가지 방법으로 생성형 AI를 통해 수익을 창출할 수 있습니다. 또한 사용자들도 AI를 활용해 생산성을 향상시킬 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다. 이러한 사용자에게 기술을 제공하는 업체, 즉 '플랫폼' 기업들은 적정 수준의 가격을 제시할 수 있다면 수익을 기대할 수 있습니다. 그리고 소위 '곡괭이와 삽 (picks and shovels)’ 전략에 해당하는 업체들은 AI 기술을 실행하는 데 필요한 기본적인 하드웨어를 판매해 수익을 창출합니다. 이러한 수익 창출 경로들은 서로 복잡하게 연결되어 있습니다.

AI 기술에 필수적인 그래픽 처리 장치(GPU)를 만드는 엔비디아(NVIDIA)의 올해 실적에서 볼 수 있듯이 시장은 '곡괭이와 삽(picks and shovels)’ 전략의 승자를 빠르게 간파하고 있습니다. 플랫폼 기업들과 사용자들 중에서 승리하는 전략을 찾는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 하지만 최근 이러한 기업들이 생산성 향상을 수익으로 전환할 다양한 접근 방식을 취하기 시작했습니다.

일부 기업에서는 AI를 통해 생산성을 20~30% 향상시킬 수 있을 것으로 예측했습니다. 인력 감축에 초점을 맞춘 몇몇 주목할 만한 사례들이 있지만, 훨씬 더 많은 수의 기업 사례들이 동일한 인력으로 생산성을 높이는 것에 초점을 맞췄습니다. 예를 들어, AI는 단순하고 시간이 많이 소요되는 작업을 수행하여 기업 인력들이 잠재적으로 더 많은 가치를 창출할 수 있게 합니다.

생산성 향상 제공 여부는 기술 비용에 따라 달라집니다. 예를 들어, 연봉이 10만 달러인 직원의 생산성을 25% 향상시키려는 기업은 해당 직원을 위한 AI 기술 도입 비용이 5천 달러 또는 2만 달러가 발생한다면 이 기업은 완전히 다른 가치 제안에 직면하게 될 것 입니다. 따라서 지금 AI기술 발전의 단계에서 많은 투자자들이 AI 공급업체가 기술 가격을 어떻게 책정할 것인지에 관심을 모으고 있습니다.

AI 플랫폼의 경우 적절한 가격대를 찾는 것은 부분적으로 컴퓨팅 인프라 비용에 따라 결정됩니다. GPU와 같은 핵심 인프라의 공급이 극도로 제한되어 있기 때문에 AI 기반 기술은 매우 가격이 높습니다. 따라서 AI 공급업체는 고객이 생산성에 갖는 기대치와 자체 서비스 비용 간의 균형을 맞춰야 합니다.

세 가지의 전반적인 가격 책정 전략

AI 상용화는 아직 초기 단계이지만, 가격 책정을 위한 세 가지 주요 전략은 이미 존재합니다. 투자자들이 이러한 전략을 이해한다면, 다양한 유형의 기업들이 AI 기술으로 어떻게 수익을 창출할 수 있는지 분석할 수 있을 것입니다.

구독 전략: AI 기능을 결합해 기존 제품을 개선할 수 있는 기업은 수익성이 높은 잠재 고객층에 빠르게 접근할 수 있습니다. 마이크로소프트(Microsoft)는 이미 마이크로소프트 365 제품군 내의 애플리케이션에 AI 기능을 추가하는 코파일럿(Copilot)이라는 서비스에 사용자당 월 30달러의 요금을 부과하여 이를 추진하고 있습니다. 일부 투자자들은 원래 이보다 훨씬 낮은 가격대의 요금을 예상했습니다. 그렇다면 마이크로소프트는 왜 투자자들의 예상보다 더 많은 비용을 청구했을까요? 이미 기대치보다 생산성이 더 향상되어서 고객들이 기꺼이 더 많은 비용을 지불한 것일까요? 아니면 마이크로소프트의 예상보다 해당 기술이 더 비쌌기 때문일까요? 섣불리 답하기는 이르지만, 두 가지 이유 모두 때문일 수 있습니다. 구글(Google)도 최근 지스위트 엔터프라이즈 애플리케이션용 듀엣 AI (Duet AI service for G Suite enterprise applications) 서비스에 사용자당 월 30달러의 가격을 부과할 것이라고 발표하며 비슷한 길을 걷고 있습니다

맞춤 선택 전략: AI 기술을 채택하는 기업이 늘어나면서 AI 쿼리(Query)를 실행하는데 더 많은 컴퓨팅 인프라가 필요하게 될 것입니다. 많은 기업이 아마존, 구글, 마이크로소프트와 같은 클라우드 공급업체의 기본 AI 플랫폼을 활용하게 될 것으로 예상됩니다. 산발적인 사용량과 AI 인프라의 높은 비용 때문에 클라우드 공급업체들은 맞춤형 모델로 요금을 부과할 가능성이 높습니다. OpenAI는 기업 고객이 사용하는 '토큰' 수에 따라 요금을 부과하는 방식으로 이러한 소비 모델을 처음 시작했으며, 각 토큰은 약 750단어에 해당합니다. OpenAI의 인프라 파트너이자 투자자인 마이크로소프트는 3분기에 애저(Azure) 클라우드 성장의 2%가 생성형 AI 소비에서 나올 것이라고 말했습니다.

기능 통합 전략: 일부 AI 공급업체는 향상된 서비스에 대한 비용을 초기에 청구하지 않고 제품에 AI 기능을 결합할 수 있게 했습니다. AI 기능을 추가하는 대신 제품의 가치를 높이는 것을 목표로 하는 전략입니다. 결국 추가된 가치에 따라 전반적인 가격 인상이 정당화되어 인상된 가격을 부과할 수 있습니다. 어도비(Adobe)는 역사적으로 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 및 아크로뱃(Acrobat) 제품에서 이러한 방식을 사용해 왔습니다. 이 방식은 사용 여부가 불분명한 기능에 더 많은 비용을 지불하기 꺼려하는 소비자와 소규모 기업을 대상으로 판매하는 제품에 적합한 전략입니다. 새로운 AI 기능을 워크플로우에 통합하면 나중에 소비자들이 가격 인상을 더 쉽게 수용할 수 있습니다.

소비자가 직면한 수수께끼

소비자 대면 챗봇(chatbot)에서 의미 있는 수익을 기대하는 투자자라면 실망할 수도 있습니다. 챗GPT(ChatGPT)나 구글의 바드(Bard)와 같은 기본적인 대화형 엔진은 이미 범용화되고 있습니다. 이에 소비자 기기, 인터넷 검색 엔진, 소셜 네트워크 등 소비자 대면 공간을 장악하고 있는 기업들은 AI를 창의적으로 활용하여 소비자에게 가치를 창출할 수 있는 방법을 보여줘야 한다는 압박을 받습니다. 애플(Apple)은 자체 챗봇 개발 계획을 발표했으며, 구글은 보다 집중된 응답 목록을 쿼리에 제공하기 위해 AI 챗봇을 사용하는 방안을 고려하고 있습니다.

이러한 AI 제품은 직접적인 수익 창출이 어렵고, 현재 플랫폼이 하는 것처럼 타겟팅 광고를 게재하는 데 사용될 가능성이 더 높습니다. 소비자 입장에서는 이러한 제품이 추가적인 수익원이라기보다는 계속 공급업체 생태계에 남아있기 위해 기능을 향상하는 것으로 보일 것입니다.

기술이 발전함에 따라 가격 책정 전략도 진화할 것입니다. 수익화 전략에 대한 로드맵이 마련되면 투자자는 과대 광고에 능숙한 기업과, 투자 수익을 뒷받침할 수 있는 AI 기반 수익을 창출할 준비가 된 기업을 더 잘 구분할 수 있습니다.

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