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뤼튼이라고 AI를 이용해서 할 수 있는 이것저것 모아놓은 사이트가 있다.

뭐 투자도 몇백억 받은 모양인데, 글쎄 과연 그 기술력은?

사실, 음... 요즘 기술로는 그냥 개발자 1명이 다 만들 수도 있는 수준이기도 하다.

사실 남의 AI API붙여서 다 만들어 놓은거라 기술적으로 엄청 대단한 부분은 없다.

그리고 꽤나 큰 API비용을 내고 있을테니, 투자비용을 나름 헛되이? 쓰고 있는 건지도 모르겠다.

물론 사람을 모으는 것이 가장 중요하니까, 나름 선발주자(?) 로 나서서 한국어 서비스를 잘 하는것이

나름 중요할 수도 있겠다.

뭐랄까 AI를 그냥 학교에서 이용만 잘하고 싶은 대학생들이 딱 쓰기좋은 정도에 가깝다.

뭐하나 대단히 튀는 장점이 보이지 않는다. 

유료를 무료로 파니까 당연히 팔리는것처럼 보이겠지만, 유료화를 하는 순간 얼마나 남을지는 의심스럽다.

예를 들어 chatGPT로 매월 $20인가를 내는 유저가 있다고 할 때, 글쎄 과연 추가로 이런 서비스에 $10라도 내면서

쓰는게 가능할까?

chatGPT에서도 GPTs나 개인적인 커스터마이징 등으로 어차피 대부분 가능한 기능이다.

이미지 생성도 두세장은 무료로도 되고, 

chatGPT아니라 claude라든지 다른 서비스를 돌려서 쓰면 어차피 무료로 꽤나 쓸 수 있다.

옛날 심심이 같은 캐릭터챗이 있지만, 이걸로 무슨 수익화를 하겠나.

AI검색이라는 것도 사실 perplexity 서비스를 그대로 카피한 모양이고...

물론 사람들이 모였을 때, 결국 커뮤니티적으로 다양한 모습이 나타나고 뭐든 진행될테니

당연히 이정도라도 사람을 모았다는건 굉장히 긍정적으로 봐야겠지만

근데 결국 지향점은 AI가 들어간 네이버 같은 모양 아닐까?

사실 그렇다면 네이버가 조금만 더 AI기술을 붙이면 그냥 게임 끝일텐데 말이다.

사실 카카오도 뭔가가 나올거고...

결국 다 조금 프리세팅된 prompt 를 팔아먹는 것에 지나지 않는다.

검색한다고 뭐 해봐야, 

진짜로 검색 좀 돌린다음에, 그 내용 요약하라고 하고, 그 내용간에 상충되면 배제하고 뭐 그런식으로 프리세팅한 프롬프트 돌린것과 사실 별반 다르지 않으니까...

근데 매번  chatGPT에 그런 프롬프트를 일일이 쓰고 있을 수는 없으니 뭐 편리하다면 편리할 수 있는데

사실 기술력으로 가려면,

결국은 어떤 베이스 훈련모델 (예를 들어 llama 3.2 70B) 모델 같은것에 fine-tuning같은 것을 해서

CT스캔 해석을 한다든지 완전히 독자적인 영역으로 사용하는 것이 남이 쉽게 배낄 수 없는 기술일지 모르겠다.

노벨상 받은 그 기술도 그런 것이고...

생성형 AI 기술의 급속한 발전으로 인해 많은 기업이 AI를 활용한 수익화를 꿈꾸고 있다. 고객과의 상담을 자동화하고, 데이터를 기반으로 한 인사이트를 제공하는 등의 다양한 방식으로 AI가 비즈니스의 수익성을 높여줄 수 있을 것이라는 기대가 크다. 그러나 실제로 AI를 활용하여 수익화를 실현하는 과정에서는 예상치 못한 장애물이 등장하는데, 그중에서도 비용 문제가 가장 크다.

생성형 AI, 특히 대화형 AI는 그 이용자가 많아질수록 비용이 급격히 상승한다. 챗봇으로 고객과 1명당 약 5분에서 10분 정도 대화할 경우, 한 명의 대화 세션을 유지하는 데 약 천 원의 비용이 발생한다. 이는 비즈니스가 성장하면서 더 많은 고객이 AI 서비스와 상호작용할 때마다 그 비용이 천문학적으로 증가할 가능성을 내포하고 있다. 결국 고품질 AI 서비스를 제공하는 것은 곧 높은 비용 부담을 감수해야 한다는 의미로, 이는 AI 기반 수익화의 지속 가능성을 위협하는 주요 요소로 작용한다.

비용 문제 해결을 위해 현재 업계에서는 소형화된 LLM(sLLM)의 필요성이 점점 더 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 실시간으로 활용하는 대신, 소형화된 모델을 사용하여 운용 비용을 절감하고, 필요에 따라 설치형으로 운영하는 방식이 주목받고 있다. 예를 들어 챗봇을 운영하는 기업이라면 직원 한 명당 60만 원 정도의 GPU를 활용해 소형화 모델을 운영할 수 있다. 4060 Ti 16GB 모델을 기준으로 산정한 금액으로, 이는 직원 인건비와 비교할 때 상당한 비용 절감 효과를 제공할 수 있다. 1년 동안 챗봇을 운용하더라도 이 비용은 1개월치 인건비보다도 저렴하기 때문에 의미가 있다.

결국 기업은 각자의 데이터베이스를 활용해 3B나 7B 정도의 모델을 자체적으로 운영하며 비용을 절감하고 수익화 가능성을 높이는 방향으로 나아가야 할 것이다. 이렇게 하면 고품질의 맞춤형 AI 서비스를 유지하면서도 비용 문제를 줄일 수 있어, 기업의 데이터에 최적화된 모델로 서비스의 차별성을 확보할 수 있다.

뿐만 아니라 비전 처리나 멀티모달을 사용하는 다른 유형의 AI 서비스에서도 동일하게 비용 문제가 발생할 수 있다. 이러한 경우에도 비용 부담이 매우 크기 때문에, 온디바이스 AI가 주류로 자리 잡을 가능성이 높아 보인다. 온디바이스 AI는 서버에 의존하지 않고 장치 자체에서 AI 모델을 구동하는 방식으로, 처리 속도를 빠르게 하고 데이터 전송에 따른 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 앞으로는 AI 기반 업무 자동화에도 온디바이스 AI가 핵심 역할을 할 것으로 예상된다. 

결론적으로 AI의 수익화를 위해서는 비용 문제를 해결하는 것이 필수적이며, 이를 위해 소형화된 LLM을 사용하거나 온디바이스 AI를 도입하는 것이 중요한 전략이 될 것이다.

다양한 기업들이 AI 모델을 활용해 비용 문제를 해결하려는 시도를 하고 있으며, 성공적으로 비용 효율화를 이룬 사례들이 등장하고 있다. 이러한 사례들은 특히 소형화된 LLM이나 온디바이스 AI가 비용 절감과 효율성을 높이는 데 큰 도움이 된다는 점에서 주목할 만하다. 몇 가지 실제 사례와 유망한 사례를 소개하면 다음과 같다.

1. 콜센터 자동화를 통한 비용 절감: ㅇㅇㅇ 콜센터 기업의 사례

콜센터에서 챗봇을 활용해 고객 문의를 처리하는 기업 ㅇㅇㅇ는 최근 온디바이스 AI를 도입하여 큰 비용 절감 효과를 거두었다. 기존에는 대형 AI 모델을 서버 기반으로 운영하여 많은 비용이 발생했으나, 고객 응대 패턴 분석을 통해 3B 규모의 소형화된 LLM으로 전환하면서 비용 절감 효과를 보았다. 고객이 자주 문의하는 반복적인 질문을 이 소형화된 모델로 자동 응대하고, 복잡한 질문만 콜센터 직원에게 전달하는 구조로 전환한 것이다. 이에 따라 매달 수천만 원에 달했던 AI 운영 비용이 절반 이상 줄어들었으며, 고객 응대 속도도 크게 향상되었다.

2. 물류 자동화와 소형 AI: ㅇㅇ물류 회사의 맞춤형 AI 모델 적용

물류 회사 ㅇㅇ는 자체 물류 네트워크에 맞춤화된 AI 모델을 구축하고 있다. ㅇㅇ는 소형화된 7B LLM을 기반으로 물류 데이터베이스와 연동하여 실시간 경로 최적화를 수행하는 AI 모델을 개발하였다. 이 AI는 택배 기사들이 운송 경로를 효율적으로 설정하도록 돕고 있으며, 이는 배송 시간을 단축시키고, 유류비 절감 효과까지 거두게 했다. 기존 서버 기반의 모델을 사용할 때와 비교해 AI 운영비가 30% 이상 절감되었고, 경로 최적화를 통해 회사의 연간 물류 비용이 크게 절감되었다. 

3. 소비자 분석 AI: ㅁㅁ전자상거래 플랫폼의 사례

ㅁㅁ라는 전자상거래 플랫폼은 고객 데이터 분석과 추천 시스템에 소형화된 AI 모델을 활용하여 비용 절감을 실현하고 있다. ㅁㅁ는 개별 고객의 구매 패턴과 선호를 분석해 맞춤형 상품을 추천하는 시스템을 운영 중인데, 처음에는 대규모 AI 모델을 서버에서 사용하여 비용 부담이 컸다. 그러나 최근 3B 크기의 소형화 모델을 구축해 이 작업을 온디바이스로 전환했고, 전반적인 운영 비용이 절반 이상 감소했다. 이로 인해 고객 개인화 추천 시스템을 더욱 효율적으로 운영할 수 있었으며, 성능도 개선되었다. 

이처럼 다양한 사례에서 볼 수 있듯이, AI의 소형화와 온디바이스화를 통해 비용 문제를 해결하고 수익화를 극대화하는 것이 앞으로의 핵심 전략이 될 것이다.

신용대출 금리 1%를 낮추면 어떤 효과가 있을까? 대출 금액이 5천만 원이고 상환 기간이 5년이라면, 매달 갚아야 할 원리금이 약 2만 원 줄어든다. 5년 동안 총 120만 원 이상을 아낄 수 있는 셈이다. 이런 큰 차이를 만들어내는 금리 인하 전략, 지금 바로 알아보자.

1. 신용점수 관리의 기술

신용점수는 대출 금리를 결정하는 가장 중요한 요소다. 신용점수를 올리면 금리 인하의 첫 단추를 끼울 수 있다.

• 신용카드 사용액의 30% 이내로 유지하기
• 연체 없이 제때 납부하기
• 다양한 금융 거래 이력 쌓기

한국신용정보원에 따르면, 신용점수 관리는 최소 6개월에서 1년 정도의 꾸준한 노력이 필요하다고 한다.

한국신용정보원 홈페이지

2. 대출 상품 비교의 달인되기

금융기관마다 대출 상품과 금리가 다르다. 꼼꼼히 비교하면 더 낮은 금리의 상품을 찾을 수 있다.

• 은행, 저축은행, 캐피탈 등 다양한 금융기관 상품 비교
• 온라인 전용 상품 확인 (대체로 금리가 낮음)
• 금리 비교 사이트 활용하기

금융감독원의 금융상품 한눈에 서비스를 활용하면 다양한 금융기관의 대출 상품을 쉽게 비교할 수 있다.

금융감독원 금융상품 한눈에

3. 담보 제공으로 금리 낮추기

신용대출보다 담보대출의 금리가 낮다. 가능한 담보가 있다면 활용해보자.

• 부동산 담보대출
• 예금 담보대출
• 주식이나 채권 담보대출

주의: 담보대출은 해당 자산의 가치 변동에 따른 리스크가 있으니 신중히 결정해야 한다.

4. 정부 지원 대출 프로그램 활용하기

정부나 지자체에서 제공하는 저금리 대출 프로그램을 활용하면 금리를 크게 낮출 수 있다.

• 서민금융진흥원의 햇살론
• 소상공인 정책자금 대출
• 청년 전용 대출 상품

서민금융진흥원에서는 다양한 서민 대출 상품 정보를 제공하고 있다.

서민금융진흥원 홈페이지

5. 대환대출로 금리 낮추기

기존 대출을 금리가 낮은 새로운 대출로 갈아타는 전략이다.

• 현재 대출 조건 정확히 파악하기
• 중도상환수수료 고려하기
• 새로운 대출 조건과 비교 분석하기

금융위원회에 따르면, 2024년부터 중도상환수수료 부과 기간이 3년에서 2년으로 단축되어 대환대출이 더욱 용이해질 전망이다.

6. 금융기관과 협상하기

현재 거래 중인 은행과 금리 인하를 협상해볼 수 있다.

• 거래 실적과 신용도 개선 증빙 준비하기
• 타 금융기관의 더 낮은 금리 상품 제시하기
• 추가 거래 약속으로 협상하기

한국은행의 기준금리 변동에 따라 시중 은행들의 대출 금리도 변동될 수 있으므로, 이를 참고하여 협상 시기를 선택하는 것이 좋다.

한국은행 홈페이지

7. 소득 증빙 및 재무상태 개선하기

안정적인 소득과 건전한 재무상태는 낮은 금리의 열쇠다.

• 정기적인 소득 증빙 서류 준비
• 불필요한 대출이나 신용카드 정리
• 저축 및 투자 실적 쌓기

금융감독원에서 제공하는 '서민금융 1332' 상담 서비스를 활용하면 개인의 재무상태 개선에 대한 전문적인 조언을 받을 수 있다.

금융감독원 서민금융 1332

결론: 이 7가지 전략을 꾸준히 실천하면 신용대출 금리를 1% 이상 낮출 수 있다. 하지만 무리한 대출은 피하고, 장기적인 재무 관리 계획을 세우는 것이 더 중요하다는 점을 명심하자.금리 인하는 단순히 운에 맡기는 것이 아니라, 체계적인 준비와 전략이 필요한 과정이다. 자신의 재무 상황을 정확히 파악하고, 꾸준히 신용을 관리하며, 시장의 변화에 민감하게 대응한다면 충분히 낮은 금리의 대출을 받을 수 있을 것이다.

이 글의 정보는 2024년 10월 기준으로 작성되었다. 금융 정책이나 시장 상황에 따라 변경될 수 있으니, 실제 대출 시에는 최신 정보를 확인하자.