먀. AI 뉴스레터

🧠[대선 특집] AI 선두주자들의 전략을 알아보자

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2025.06.04 10:00
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[2025년 6월 3일 먀 AI 뉴스레터로 발행한 글입니다.] 

대통령 선거일입니다. 투표는 잘 마치셨나요? 🗳

최근 몇 주간 다양한 공약을 내세운 열띤 선거 유세가 뉴스를 장악했습니다. 선거일을 기념하여, AI 업계를 이끌고 있는 구글, 오픈AI, 메타, 그리고 앤트로픽의 공약을 살펴보고자 합니다. 각 기업이 어떤 전략으로 어떤 AI에 집중하는지, 그리고 그 이유는 무엇인지 한 번 들여다볼까요?

기호 1번: 구글

AI를 통해 과학을 발전시키고 인류를 이롭게 합니다
(Solve Intelligence to Advance Science and Benefit Humanity)

바둑을 두는 인공지능 알파고(AlphaGo)로 대중에게 알려진 구글의 AI는 현재 제미나이(Gemini) 시리즈를 통한 범용 인공지능(AGI) 달성을 목표로 하고 있습니다. 범용 인공지능이란 특정 업무만이 아닌, 사람처럼 폭넓은 지적 능력을 갖춘 인공지능을 말하는데요. ‘AI를 통해 과학을 발전시키고 인류를 이롭게 한다’는 태그라인에 맞게, 구글은 그 어떤 기업보다 넓고 다양한 분야에서 AI를 실험하고 있습니다.

단백질 구조를 예측하는 알파폴드(AlphaFold), 세포의 유전자 정보를 자연어로 설명해 주는 C2S-Scale 등 다양한 분야의 과학 연구에도 AI를 접목시키기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 구글은 단순히 ‘GPT 대항마’를 만드는 것이 아니라, AI로 과학을, 그리고 더 나아가 삶의 질을 증진시킬 수 있음을 집요하게 증명하고 있습니다.

 

구글이 AI를 접목하려고 시도하는 다양한 분야. 출처: 구글

 

AI 연구 및 행보

  • AGI 연구: 인간 수준의 AGI 달성 목표 선언

  • Gemini 시리즈: 멀티모달 AI 모델로 텍스트, 이미지, 비디오 통합 처리

  • 과학적 발견: 단백질 구조 예측(AlphaFold), 코딩 에이전트(AlphaEvolve) 등

  • 로보틱스: Gemini Robotics 모델로 물리적 세계와 AI 연결

이미지 및 전략

"문제를 푸는 AI 실험가"

구글은 GPT-4 출시 이후 대응이 상대적으로 늦었다는 평가를 받았고, 초기 챗봇인 바드(Bard) 시리즈도 기대만큼의 성과를 내지 못했습니다. 하지만 딥마인드(DeepMind)라는 기초과학 중심 연구 조직을 품으면서, AI를 단순한 도우미가 아닌 문제 해결 시스템으로 설계하려는 움직임을 보였는데요. 기초과학과 사회적 가치에 기반한 AI를 만들겠다는 포부는 기술 경쟁에서 뒤처진다는 의혹을 상쇄하는 브랜드 방어 전략이라고 볼 수도 있습니다. 지난 달 20일에 진행한 컨퍼런스 Google I/O 2025에서도 구글은 수어 통역 AI(SignGemma)과 의료 이미지 해석 AI(MedGemma)등 폭넓은 AI 활용 시도를 선보였습니다.

초기에 구글은 제미나이를 구글 검색, 지메일, 크롬 등에 통합시켜 사용자가 자연스럽게 사용하도록 만드는 ‘투명한 통합 전략’을 취했습니다. 이후 Gemini 앱을 별도로 출시하며, 직접적인 사용자 인터페이스도 강화했는데요. 통합형과 독립형 두 가지 접근을 함께 가져가는 전략입니다.

구글은 크롬에 제미나이를 기본 내장하기 시작했습니다. 크롬 화면에서 음성으로 제미나이와 소통을 할 수 있게 된다는데요. 새로운 검색 엔진으로 급부상하고 있는 오픈AI를 견제하기 위한 움직임으로 보입니다. 구글은 자신의 거대한 데이터 생태계와 검색 엔진을 기반으로 AI를 실생활에 깊숙이 통합시키는 데 집중하고 있습니다. 그 어떤 기업보다 넓고 깊게 우리 삶으로 들어오려는 전략입니다.

경쟁사 대비 포지션: <과학적 권위자>

다른 기업들이 상업적 활용에 집중할 때, 기초과학과 연구에 집중하여 차별화를 둔다. 장기적 신뢰성과 학술적 권위로 경쟁한다.


기호 2번: 오픈AI

모든 인류에게 도움이 되는 인공 일반 지능을 만듭니다
(AGI to Benefit All of Humanity)

챗GPT 하나로 설명이 되는 기업이지요? 2015년, 일론 머스크와 샘 알트먼을 포함한 창립 멤버들이 비영리 연구소로 시작한 오픈AI는 이후 상업화 전환을 거쳐 오늘날 생성형 AI를 대표하는 기업이 되었습니다. GPT 시리즈로 인공지능 언어모델의 성능과 대중성을 모두 잡았는데요. 현재는 멀티모달, 에이전트, 도구 사용 능력 등 인간과 유사하게 AI가 다양한 문제를 스스로 처리하는 범용 인공지능(AGI)을 위한 요소들을 하나씩 구현 중입니다.

 

오픈AI의 미션: 인간보다 똑똑한 AI를 만들되, 그것이 인류 전체에 도움이 되어야 한다. 출처: 오픈AI

 

AI 연구 및 행보

  • GPT 시리즈: 생성형 언어모델 시대 개막

  • ChatGPT: 대화형 AI의 표준을 정의하며 10억 사용자 돌파

  • 멀티모달 AI: 텍스트, 이미지, 음성을 통합하는 전방위 AI

  • API 생태계: 개발자들이 AI 기능을 쉽게 통합할 수 있는 플랫폼

이미지 및 전략

"AI 혁명의 선구자"

오픈AI는 ‘가장 앞선 언어모델을 만드는 곳’이라는 인식을 가지고 있습니다. GPT는 곧 AI, 챗GPT는 곧 챗봇이라는 인식을 대중에게 심어주었지요. 오픈AI가 만든 형식이 곧 산업의 표준이라고 봐도 무방할만큼 강력한 인지도를 구축하고 있는데요. 챗GPT는 출시 2개월 만에 월간 사용자 1억 명을 기록한 최초의 AI 서비스입니다.

오픈AI는 제품이 아니라 형식과 개념 자체를 먼저 만든 기업이라는 위치를 확보해 왔습니다. 뒤이어 출시된 많은 LLM은 챗GPT의 UI/UX를 많이 닮아있지요. 챗GPT는 단순한 앱이 아니라, ‘AI와의 인터페이스’에 대한 새로운 표준을 정했다고 볼 수 있습니다. 실제로 오픈AI는 내부 전략 문서에서 자사 제품을 검색엔진도 브라우저도 운영체제도 아닌, “그냥 ChatGPT”라고 규정했습니다. 이는 기존의 프레임을 따르기보다는, 새로운 사용자 접점을 만들어가겠다는 브랜드 전략을 보여주는 표현입니다.

오픈AI는 클라우드, 디바이스, 유통망, 검색 기반이 없습니다. 운영체제도 없고, 사용자에게 접근할 자체 경로도 없습니다. 다른 기업처럼 제품 위에 AI를 얹는 방식이 어렵기 때문에, '기술 자체를 곧 브랜드로 만드는 전략'을 취할 수밖에 없는데요. 구글이나 메타처럼 사용자 채널과 플랫폼을 이미 확보한 기업과는 전략적 조건이 다릅니다. 다만, 새로운 검색 엔진으로 챗GPT가 급부상하고 있습니다. 오픈AI는 챗GPT에 쇼핑 기능과 ‘챗GPT로 로그인하기’ 기능도 검토 중이라는 소식입니다.

기술이 곧 브랜드인 오픈AI는 챗GPT를 중심으로 한 사용자 경험에 아주 민감하게 대응합니다. 벌써 올해에만 GPT 모델을 약 3회 정도 출시 및 업데이트를 했으며 Codex, Operator, Deep Research등 에이전트 기반 모델 또한 다수 출시했지요. GPT-4o가 과한 칭찬으로 논란이 되자, 단 3일 만에 바로 롤백을 하기도 했습니다.

샘 올트먼은 자신의 X(트위터) 계정 프로필 사진을 지브리풍 이미지로 바꾸며 지브리 열풍을 간접적으로 주도했는데요. 수많은 사용자로 인해 GPU가 녹고 있다며 우회적으로 사용자 급증을 과시하기도 했습니다. 자산을 최대한 활용하면서도, 대중이 열광하는 포인트를 주도하고 점유하는 전략입니다.

경쟁사 대비 포지션: <사용자 경험의 혁신자>

복잡한 AI를 누구나 쉽게 사용할 수 있게 만든 AI 기술의 선두주자이자 트렌드 세터


기호 3번: 메타

모두를 위한 AI를 만들겠습니다
(AI for Everyone)

메타는 2013년 Facebook AI Research(FAIR) 설립 이후 ‘AI 민주화’를 추구해왔습니다. 의도한 바는 아니지만, 개방적이고 공정한(fair) AI를 추구하는 기업 정신과 잘 어울리는 이름이지요?

모두가 AI를 쓸 수 있어야 한다는 신념에 기반한 메타는 자사 LLM인 LLaMA 시리즈를 오픈소스로 공개했습니다(메타는 오픈소스라고 주장했지만, 약간의 제한은 있습니다). 'AI 기술의 개방'을 통해 생태계 전체를 성장시킨다는 입장인데요. SNS의 집합소답게, 메타는 AI를 통해 더 연결된 세상을 만들겠다는 입장입니다.

AI 연구 및 행보

  • LLaMA 오픈소스: LLaMA 4 Scout, Maverick 등 강력한 모델을 무료로 공개

  • 멀티모달 시스템: 텍스트, 비디오, 이미지, 오디오 통합 처리

  • Ray-Ban Meta AI: 안경 기반의 AI 음성 인터페이스 → 현실 속 AR/AI 경험 확장

  • LLaMA for Startups: 창업 기업에게 LLM 지원, 오픈소스 생태계 확산

이미지 및 전략

"AI 민주화의 선두주자"

메타는 다른 AI 빅테크와는 다른 접근을 취하고 있습니다. 'AI는 모두가 함께 발전시켜야 하는 공공재에 가깝다'는 철학을 실현하고 있는데요. LLaMA 시리즈는 누구나 내려받고 수정하고 재학습할 수 있게 최소한의 제한만 두고 오픈소스로 공개되었습니다. 이는 단지 기술을 푸는 게 아니라 ‘우리가 AI를 독점하지 않겠다’는 선언이자 생태계 전략입니다. 사실 메타가 오픈소스로 모델을 공개하는 이유는 더욱 많은 개발자와 연구자가 자사의 모델을 사용하도록 유도하려는 의도도 있습니다. 오픈AI가 생성형 AI 시장에서 인지도를 선점한 상황에서, 메타는 오픈소스를 통해 확산에서 이기는 전략을 취하고 있는 셈이지요.

이처럼 확산 전략이 기술 유통에 초점이 맞춰진 반면, 제품 측면에서는 자사가 가진 플랫폼을 중심으로 ‘현실적인 활용 방식’을 고민합니다. 메타는 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱 등 세계적인 SNS플랫폼과 사용자 풀을 보유하고 있는데요. 이를 바탕으로 AI를 사람들의 일상 경험에 자연스럽게 녹이는 전략을 추구합니다. 또한 Emu(텍스트로 스티커 생성), AudioCraft(AI 음악 생성), Ray-Ban Meta AI(말하는 스마트 안경) 등, 메타는 AI를 창작자, 일반인, 개발자 모두가 직접 쓰고 만질 수 있는 환경으로 끌어오고 있습니다.

 

Meta AI가 실제로 적용된 다양한 접점: 앱, 스마트폰, Ray-Ban 스마트 안경. 출처: 메타

 

메타의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤은 “오픈 소스 세상에는 승자만이 존재한다”라고 말합니다.  

오픈소스를 통해 모두가 함께 발전할 수 있다는 신념은, 메타가 AI를 공공재처럼 다루는 철학의 핵심이라 할 수 있는데요. 실제로 허깅페이스나 레딧(reddit) 같은 커뮤니티를 보면 수많은 이들이 LLaMA를 활용하고 있음을 알 수 있습니다. 제품보다 생태계, 기술보다 경험, 폐쇄보다 개방을 선택한 것이 지금의 메타입니다.

경쟁사 대비 포지션: <모두를 위한 개방형 AI>

폐쇄적인 OpenAI, 구글에 대한 명확한 대안으로 포지셔닝. 오픈소스 생태계를 통해 장기적 영향력 확보


기호 4번: 앤트로픽

안전하고 유익한 AI를 만들겠습니다
(Building Safe and Beneficial AI)

앤트로픽은 2021년 오픈AI 출신 연구진이 AI의 안전성과 해석 가능성을 우선시하며 설립한 회사입니다. ‘어떻게 해야 인간과 가치 정렬된 AI를 만들 수 있을까?’라는 질문을 사업화한 기업이라고 할 수 있지요. 앤트로픽은 Honest(정직하고), Helpful(도움이 되며), Harmless(해롭지 않은) AI를 만드는 것을 핵심 원칙으로 삼습니다.  

AI 연구 및 행보

  • Claude 1–4 시리즈 (Opus, Sonnet 등): 문맥 길이, 추론 능력, 코드 생성에서 GPT와 경쟁하는 모델

  • 헌법적 AI: 인간의 피드백 없이도 AI가 스스로 해로운 출력을 줄이도록 훈련하는 방법 제시

  • 해석가능성 연구: LLM 내부 구조를 분석하고 해석하는 기술 개발

  • 위장 정렬(Alignment Faking) 분석: AI가 '말을 잘 듣는 척'만 하며 실제론 정렬되지 않는 현상을 분석

이미지 및 전략

"AI 안전성의 수호자"

앤트로픽은 모델을 출시하거나 업데이트할 때마다 '이 모델은 어떻게 설계됐는가'와 '얼마나 신중하게 출시됐는가'를 강조합니다. 지난 달 23일, 클로드 4 모델을 출시할 때도 위험을 최소화하기 위해 수많은 사전 테스트를 거치고 AI 안전 등급(ASL)까지 적용을 했음을 강조했는데요.

앤트로픽은 AI 안전성에 기반해 확장 가능 여부를 체크하는 RSP(Responsible Scaling Policy) 정책과 더불어 안전성 등급을 측정하는 ASL(AI Safety Level)을 구축했습니다. AI 모델 성능이 강해질수록 출시하기 전에 위험성 평가와 안전 조치를 강화해야 한다는 주장인데요. RSP는 'AI 모델의 역량이 특정 수준을 넘으면 더 높은 안전 기준이 필요하다'는 정책이며, ASL은 그 기준에 따라 모델의 위험 수준을 실제 등급으로 표시한 시스템입니다.  

 

ASL 등급표. 출처: 앤트로픽

 

이와 더불어 앤트로픽은 LLM 내부 추적(해석 가능성), 위장된 정렬(Alignment faking), 헌법적 AI를 통한 탈옥 방지(Jailbreak defense), 그리고 모델 복지(welfare) 등, 안전과 책임감을 다루는 연구와 탐색을 꾸준히 진행합니다.

 

앤트로픽의 다양한 연구 사례. 출처: 앤트로픽

 

그 어떤 기업보다 ‘안전한 AI’를 강조하는 앤트로픽의 행보는 단순한 윤리 선언이 아닙니다. 실질적인 연구와 설계를 통해 AI 모델의 구조부터 분석하고 연구하고 있습니다. 덕분에 앤트로픽은 AI 안전성을 대표하는 기업으로 자리매김을 했는데요. AI에 대한 불안이 올라오고 규제가 본격화되어가는 시점에 신뢰를 선점하고 다른 기업과 차별화를 두는, 영리한 전략이라고 볼 수 있습니다.

경쟁사 대비 포지션: <고성능, 그러나 통제 가능한 AI>

‘신뢰와 안전’에 집중한 브랜딩을 통해 정부, 정책 기관, 신중한 기업 고객에게 높은 호감도를 쌓는 중. 안전과 관련된 꾸준한 연구를 진행한다.


겉으로 보기엔 모두가 챗봇을 만들고, 멀티모달을 하고, 에이전트를 준비하는 듯 합니다. 하지만 그 안에서 오픈AI는 AGI, 구글은 과학, 메타는 오픈소스, 앤트로픽은 안전성을 강조하는데요. 이런 차이는 단순히 운영 철학에서만 비롯된 게 아닙니다. 각 기업이 이미 가지고 있는 자산, 그리고 그에 따라 선택 가능한 전략의 폭에서 나오지요. 기술 격차가 좁혀지고 있는 지금, 차별화는 기술 밖에서 시작되고 있습니다.

흔히들 ‘싸움 구경이 제일 재밌다’고 하는데요. AI 업계 최선두주자가 되기 위한 기업들의 치열한 경쟁은 올해 가장 재밌는 ‘싸움 구경’이 될 것 같습니다. 👀

 

 

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