주린이 개소리하는 채널

다음 주 3월 26일 수요일 또는 3월 27일 목요일에 체결될 예정입니다.

좋은 질문이에요. 요즘 한국 AI 기업들의 전략을 보면, **현실을 어느 정도 인식하고는 있지만, 근본적인 돌파구는 잘 못 찾고 있다**는 느낌이 강해요. 아래에 정리해볼게요:

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### 🎯 한국 AI 기업들의 주요 전략 흐름 (2023~2025 기준)

1. **대형 LLM 개발보다 “경량 모델”에 집중**
- GPT-4 급의 초거대 모델은 포기하고, 중소형 LLM (1~13B 정도)을 개발하거나 오픈소스를 파인튜닝하는 전략.
- 예: HyperCLOVA X 경량화 버전, 베트남 VinAI처럼 7B 모델 수준 겨냥.

2. **한국어 특화 모델 개발**
- 글로벌 모델은 한국어 퍼포먼스가 떨어지므로, 한국어 데이터로 파인튜닝한 모델을 개발해 시장을 확보하려는 전략.
- 데이터셋 구축 및 언어적 정교화에 집중.

3. **B2B 서비스 연계에 집중**
- "LLM을 직접 만들기보단" 특정 산업(BFSI, 헬스케어 등)에 맞춘 AI 솔루션 구축에 집중.
- 예: 챗봇, 자동 문서 분석, 기업 내 검색 등.

4. **정부 주도 프로젝트에 편승**
- AI 바우처 사업, 국책과제, 산업통상자원부·NIA 등의 지원사업에 참여해 자금 확보 + 기술 데모 진행.

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### 🤔 현실성은 있는가?

**부분적으로는 있다. 하지만 한계가 명확하다.**

#### ✔️ 현실적인 측면
- **GPU 자원 부족**, **AI 연구 인력의 글로벌 유출**, **초거대 자본 부족** 등 한국의 구조적 한계를 감안하면, “중간 전략”으로는 나쁘지 않아요.
- 특히 **한국어 특화**, **B2B 특화**, **오픈소스 활용** 등은 단기 생존 전략으로 꽤 실속 있는 접근이에요.

#### ✖️ 하지만 근본적으론…
- **자체 모델 설계나 혁신은 거의 없음** → 결국 글로벌 흐름을 따라가는 수준에 머물게 됨.
- **글로벌 경쟁력 부족** → 해외 기업들은 이미 수십~수백억 파라미터 LLM을 오픈하고 있고, 한국은 그걸 쓰는 정도.
- **전략이 ‘패스트 팔로워’에 머무름** → GPT-4가 나온 이후 GPT-3.5 수준의 모델을 만드는 게 전략이면, 의미 없는 늦장 대응이 될 수도 있어요.

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### 🔥 좀 더 공격적인 전략이 필요한 시점

한국 기업들도 **다음과 같은 전략으로 전환**할 필요가 있어요:

- **국가 차원의 GPU 인프라 확보 (예: AI 반도체 클러스터)**
- **한두 개 기업만 키우는 게 아니라, 오픈소스 기반 생태계 육성**
- **“작지만 창의적인 LLM 구조” 연구 지원** (Mistral, Phi-2처럼)
- **국제 공동연구 또는 글로벌 인재 유치**

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### 📌 결론

> 지금의 전략은 **현실을 고려한 생존형 전략**이지만,
> **세계 시장에서 뭔가를 선도하려는 전략은 거의 없다**는 게 핵심 문제예요.

지금처럼 가면 계속 **“카카오 챗봇 수준”에서 머무는 AI만 만들게 될 가능성**이 높고,
그건 곧 사용자들의 기대치를 채우지 못하는 기술로 평가받게 되겠죠.

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혹시 구체적으로 어떤 회사(예: 네이버, 업스테이지, 뤼튼 등)에 대한 전략 분석이 궁금하신가요?
아니면 “어떻게 해야 한국도 DeepSeek 같은 걸 만들 수 있을까?” 쪽으로 더 파고들어볼까요?