안녕하세요. 꿀발자입니다. 이번 글에서는 AI 가치 사슬의 6단계를 중심으로, 인공지능 산업의 흐름과 각 단계별 주요 기업들을 구조적으로 정리해보았습니다. 쉽게 이해할 수 있는 인포그래픽도 함께 포함되어 있어, 전체적인 AI 산업 구조를 한눈에 파악하실 수 있습니다.

AI 가치 사슬 하드웨어

AI 가치 사슬 첫 단계는 컴퓨터 하드웨어입니다. 이는 AI가 작동하는 가장 기초적인 인프라로, 연산을 수행하고 모델을 학습시키는 데 반드시 필요합니다.

주요 기술

  • GPU: 병렬 연산을 통한 AI 모델 학습의 핵심 장치
  • TPU: Google이 개발한 AI 특화 텐서 연산 유닛
  • AI 특화 칩: AI 연산에 최적화된 전용 반도체
  • 고성능 메모리: 대규모 데이터 처리 및 연산 지원

대표 기업

  • NVIDIA: GPU 시장을 장악하고 있는 AI 하드웨어의 선두주자
  • TSMC: 세계 최대의 반도체 위탁 생산 기업
  • 삼성전자, SK하이닉스: 메모리 및 시스템 반도체
  • Google: 자체 TPU 개발로 AI 특화

이 하드웨어가 없으면 어떤 AI 기술도 구현될 수 없으며, AI 성능을 좌우하는 가장 중요한 시작점입니다.

AI 가치 사슬 클라우드 플랫폼

AI 가치 사슬 두 번째 단계는 AI가 운영되는 기반인 클라우드 플랫폼입니다. 이 단계에서는 AI 모델을 실행하고 배포하며, 데이터를 저장하고 학습을 수행하는 등 다양한 서비스를 제공합니다.

주요 기능

  • API 기반 AI 서비스 제공: 다양한 AI 기능을 외부 시스템에 쉽게 연동
  • 스케일러블 클라우드 인프라: AI 워크로드에 따라 자원 자동 확장/축소
  • 고성능 분산 연산: 대규모 데이터의 병렬 처리로 학습·추론 효율화
  • 대규모 저장소: AI 학습용 빅데이터의 안전한 저장 및 관리

대표 기업

이러한 클라우드 플랫폼들은 AI 모델의 효율적인 실행과 배포를 지원하며, 스케일러블한 인프라를 통해 대규모 AI 시스템을 안정적으로 운영할 수 있도록 돕습니다.

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AI 가치 사슬 파운데이션 모델

AI 가치 사슬 세 번째 단계는 파운데이션 모델입니다. 이 단계에서는 다양한 생성형 AI 애플리케이션의 기반이 되는 대형 언어 모델(LLM) 및 멀티모달 모델이 개발되고 활용됩니다. 이러한 모델은 범용성과 확장성이 높아 다양한 산업 분야에 쉽게 적용될 수 있습니다.

주요 기술

  • 대형 언어 모델 (LLM): 자연어 이해·생성 능력을 갖춘 대규모 텍스트 기반 AI
  • 멀티모달 모델: 텍스트·이미지·음성 등 다양한 데이터 처리 가능
  • 사전 학습 기반 전이학습: 대규모 학습 후 다양한 태스크에 적응
  • API 기반 모델 활용: 외부 시스템에서 손쉽게 파운데이션 모델 사용

대표 기업

  • OpenAI: GPT 시리즈로 생성형 AI 시장 주도
  • Anthropic: Claude 모델 시리즈로 대안 제시
  • Google DeepMind: 멀티모달 LLM Gemini
  • DeepSeek: 중국계 오픈소스 기반 LLM

파운데이션 모델은 기존의 전통적인 AI 시스템과 달리 하나의 모델로 다양한 작업을 처리할 수 있는 범용성을 가지고 있어, 향후 AI 산업의 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다.

GPT-1 to o1-mini: 발전사

AI 가치 사슬 모델 허브 및 MLOps

AI 가치 사슬 네 번째 단계는 모델 허브와 MLOps입니다. 이 단계는 AI 모델을 효율적으로 저장, 재사용, 배포하고 운영을 자동화함으로써 AI 개발 및 활용의 생산성과 안정성을 높이는 핵심 영역입니다.

주요 기술

  • 모델 저장소: 다양한 AI 모델을 공유·보관하고 쉽게 검색·활용
  • 파인튜닝 플랫폼: 기존 모델을 도메인이나 목적에 맞게 맞춤 조정
  • MLOps 툴: 모델 개발부터 배포, 모니터링까지의 파이프라인 자동화
  • 버전 관리 및 실험 추적: 반복 실험을 기록하고 재현 가능성을 확보

대표 기업

  • Hugging Face: 오픈소스 모델 저장소, Transformers 라이브러리 제공
  • Databricks: 통합 데이터 및 AI 플랫폼, MLflow 지원
  • Weights & Biases (W&B): 모델 학습 모니터링 및 실험 추적 도구
  • Cohere: 텍스트 임베딩 API 제공

모델 허브와 MLOps는 단순한 모델 개발을 넘어, 조직 전체가 AI 모델을 일관되게 관리하고 신속하게 서비스에 반영할 수 있도록 돕는 인프라 역할을 합니다.

2025 TensorFlow vs PyTorch

AI 가치 사슬 응용 프로그램

AI 가치 사슬 다섯 번째 단계는 응용 프로그램(Application)입니다. 이 단계에서는 생성형 AI 기술이 실제 제품과 서비스에 적용되어 일반 사용자(B2C) 또는 기업(B2B)을 위한 솔루션으로 실현됩니다.

주요 기능

  • 자연어 처리 기반 챗봇: 고객 응대, 업무 자동화에 활용
  • 콘텐츠 생성 도구: 마케팅 문서, 이메일, 블로그 등 자동 작성
  • AI 기반 업무 도구: 문서 요약, 회의록 작성, 데이터 분석 지원
  • 영상·음성 생성: 텍스트로부터 영상·음성을 자동 생성하는 기술

대표 기업

  • OpenAI: ChatGPT, Sora 등 다양한 생성형 AI 애플리케이션 제공
  • Jasper: 마케팅 콘텐츠 자동 생성 툴
  • Copy.ai: 이메일, 블로그, SNS 등 글쓰기 자동화 도구
  • Salesforce: AI 기반 CRM, Einstein 플랫폼으로 고객 맞춤형 솔루션
  • Wrtn: 한국형 생성형 AI 스타트업, 다국어 콘텐츠 자동 생성 지원

응용 프로그램 단계는 AI의 가치를 최종 사용자에게 전달하는 가장 가시적인 단계로, 사용자 경험과 실질적인 비즈니스 성과에 큰 영향을 미칩니다.

AI 가치 사슬 서비스

AI 가치 사슬 여섯 번째 단계는 서비스(Service)입니다. 이 단계는 AI 기술을 실제로 조직이나 사용자에게 도입하고 활용하는 데 필요한 전문 지원, 교육, 컨설팅을 포함합니다.

주요 기능

  • AI 전략 컨설팅: 기업에 맞는 AI 도입 및 운영 전략 수립
  • 교육 및 실습: 개발자와 비개발자 대상 AI 활용 교육
  • UX 및 디자인 서비스: 생성형 AI에 특화된 사용자 경험 설계
  • 개발자 지원 도구: 실시간 코드 생성, 문서화 등 프로덕티비티 향상

대표 기업

  • Adobe: Firefly, Express 등 생성형 디자인 툴 및 UX 기반 서비스 제공
  • GitHub Copilot: AI 기반 실시간 코드 자동 생성, 개발자 생산성 향상
  • PwC, McKinsey: 기업 맞춤형 AI 전략 및 실행 컨설팅 제공
  • PwC: AI Consulting Services 기업 맞춤형 AI 전략 및 실행 컨설팅 제공
  • McKinsey: QuantumBlack AI 전략 수립 및 실행 지원

서비스 단계는 기술을 넘어서 사람과 조직이 AI를 자연스럽게 받아들이도록 연결해주는 다리 역할을 하며, AI 확산의 핵심 동력입니다.

AI가치사슬

Final Thoughts

이번 글에서는 AI 가치 사슬 6단계를 기반으로, 각 단계별 주요 기술과 대표 기업들을 구조적으로 정리해보았습니다. 하드웨어부터 서비스까지 이어지는 이 가치사슬 구조는 인공지능 산업을 전략적으로 이해하는 데 매우 중요한 틀이 됩니다. AI 산업의 흐름과 전개 과정을 올바르게 파악하고 싶다면, 이 6단계 구조를 기준으로 각 기업의 역할과 기술 경쟁력을 진단해보는 것이 필요합니다.

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