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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.

PC처럼 휴머노이드 또는 휴머노이드에 준하는 로봇이 가정마다 보급될 미래를 상상해야 한다.

물론 컴퓨터도 연구용에서 기업등으로 그다음에 사이즈와 가격을 낮추면서 가정으로 보급되었듯이

휴머노이드 로봇도 점차 보급될 것이다.

그런데 가정마다 보급되기 이전 단계의 회사 보급 단계를 봐야 한다.

공장에서는 굳이 휴머노이드 인공지능이 아니더라도 단순 반복 작업에 더 강력한 힘을 필요로 할 수도 있으니

로봇암 + 굳이 AI미탑재로도 운용될 수 있는 부분이 대다수 일건데

그것보다 공장도 아니고 완전 사무직이 아닌 경우의 일반 회사에서 발생할 일들에 대한 부분이 더 크리티컬 하다.

예를 들어 세차장...인데 기계세차가 아니라 로봇 손세차.

또 다른 예를 들자면 업무 비서 (+ 심부름 꾼) 이다.

로봇손세차는 상상이 쉬울테니 스킵하고 업무 비서만 상상해보자.

지금 비서한테 뭐 시키려면 '커피' 이래서는 건방지고 '커피한잔 부탁드립니다' 뭐 이런식으로 해야되고,

그것도 약간의 업무범위 관련 이슈가 생기게 마련이다.

그런데 로봇이라면, '헤이 로봇, 커피 가져와!' 라고 한다고 해도 아무 문제가 없고, 커피버튼을 만들어 딱 누르기만 한다고 한들 아무런 이슈가 없다.

밖에 스벅에 나가서 커피를 사오라고 해도 딱히 문제가 안된다.

(자율주행 차 때문에 굳이 필요없을 수 있지만) 집에 갈때 차를 운전하라고 해도 문제가 당연히 안된다. 

그리고 집에서 설거지까지 시킨들 아무 문제가 없다.

이제까지 직원들을 그렇게 쓰면 문제가 되었던 것들이 로봇을 씀으로써 다 해결되는 것이다.

그러면 직원이 월 300만원줘야 되는 것일때 그 로봇을 월 렌트가 300만원이더라도 쓸만한 것이 되는 것이다.

그런데 과연 월 렌트는 어느정도 수준이 될까?

내생각에는 200~300만원 수준으로 정해질 가능성이 높을 것 같다.

월 100만원 렌트만 해도 우선 기계값 6천~8천만원은 상상할 수 있다.

어차피 휴머노이드로봇을 구매한다고 한들 1억원보다는 쌀 가능성이 높으니

사실 월렌트 100만원대로도 판매가 가능할 것인데,

초반에는 그런 저가형 중국제품보다는 신뢰도가 높은 로봇 위주로 판매가 될테니 200만원은 넘을 가능성이 높다.

그러면 당연히 가정까지 보급은 쉽지 않다.

그렇다고 해도 애보는 아줌마 가격이 300만원을 호가하니까 그런 집에서는 가능할 수도 있겠다.

그러면 여기에서 파생되는 가장 중요한 현상은 무엇일까.

당연히 직원들이 쓸모없어지는 부분이다. 특히 MZ세대들의 전형적 특징으로 보여지는 그런 행태가 완벽하게 제거 가능하다.

어차피 회사 경영을 위한 일인데 임원이 커피심부름은 로봇에게 시키고 그시간에 자기가 업무결정 하는 것이 훨씬 나은 것이고, 데이터 수집이나 보고서 정리 등 본인은 의사결정 위주로 신속하게 해결 가능한 일이 더 많아질 것이다.

음식점도 마찬가지다.

무인으로 돌리는 것이 굉장히 쉬워진다. 음식점에서만 움직이고 바닥이 모두 평평하다면 상반신만 휴머노이드이고 하반신은 그냥 굴러다니면 되니까 월 100만원 수준의 상반신 AI로봇 3대 + 조리머신 만으로 요리 서빙 청소 다 가능해진다.

그러면 지금 짜장면 1만원이던 것이 5천원이하로 판매도 가능해질 것이다. 당연히 사람 쓰는 곳은 아주 특별한 곳 외에는 경쟁력을 잃게 될 것이다. 인건비 천만원이 300만원으로 줄어드는 효과가 나기 때문에 음식값도 싸지고, 물류비도 싸지고, 모든 생산비가 저렴해지게 된다. 

그럼 보통 대졸자들은 취업을 제대로 할 수 있을까? 굉장히 어려울 것이다. 직접 창업 또는 창직, 긱이코노미 N잡러 같은 것으로 살아가게 될 가능성이 아주 높다. 하지만 낮아진 생산비로 먹고 사는데 들어가는 비용도 낮아질 것이기 때문에 먹고 사는 것은 가능할 것이다. 

그러면 AI로봇 시대에도 꾸준히 버틸 수 있는 직종은 뭐가 있을까.

사실 고급기술자 중 일부는 그래도 살아남기 쉽다. 판사 검사 경찰 이런거를 로봇으로 돌리기는 아무래도 쉽지 않으니까,

AI전공자 같은 경우는 일부는 살아남지만 너무 많은 숫자가 배출되기 때문에 최고급 기술자만 살아남고 나머지는 그냥 일반 대졸자처럼 될 것이다.

기술적으로는 가능해도 다른 문제가 더 많아서 그냥 사람이 할 수 밖에 없을 것이다. 야구에  ABS가 도입된다고 해도 심판은 거기 서있어야 하는 것처럼 말이다. 

그리고 휴먼터치가 필요한 직종은 절대로 없어지지 않는다. 예를 들어 마사지, 성매매 같은 것은 로봇 걱정이 별로 없다.

그리고 또 한가지, 로봇보다 싸면 살아남는다.

동남아에서는 월급30만원으로도 가능한 인력이 꽤 많으므로,

이런 경우 월100만원짜리 로봇이 이 싼 인력들을 다 대체하기는 쉽지 않다. 결국 이제 로봇의 렌트비와 인건비 경쟁을 해야 하는 것이 일반 노동자의 사정이 된다.

그게 암울한 미래일까? 

절대 아니다. 노예시대의 노예가 아닌 사람이 되는 것이다. 물론 내가 노예를 소유했는지 노예시대인데 노예를 소유하지 못한 그냥 일반 시민인지의 차이만 있다.

본인이 능력이 있으면 노예를 써서 뭔가를 하면 되는 것이다. 목화밭이 있어야 노예를 구해서 채찍질을 할 테니까 말이다.

방금 내가 쓴 글을 ChatGPT에게 다시 정리하라고 시켜봤다.

휴머노이드 로봇, 우리의 미래 가정과 일터를 바꿀 혁신의 중심

휴머노이드 로봇이 PC처럼 가정마다 보급되는 미래를 상상해 보자. 컴퓨터가 처음에는 연구와 기업용으로 사용되다가 점차 사이즈와 가격이 줄어들며 가정으로 보급되었듯이, 휴머노이드 로봇도 비슷한 경로를 밟게 될 것이다. 그러나 가정에 보급되기 전, 기업에서의 활용이 먼저 일어날 것이다.

휴머노이드 로봇의 기업 보급: 공장에서 사무실까지

현재 공장에서 사용되는 로봇들은 주로 단순 반복 작업을 수행하는 비휴머노이드 형태가 대부분이다. 강력한 힘과 정밀성을 요하는 작업에서는 로봇암이 유리하기 때문이다. 그러나 사무직과 같은 일반 기업에서는 상황이 다르다. 예를 들어, 로봇을 활용한 세차 서비스는 이미 익숙한 개념일 수 있지만, 휴머노이드 로봇이 비서 역할을 하는 모습을 상상해보자.

로봇 비서: 효율성과 편리성의 극대화

로봇 비서는 사람과 달리 업무범위나 예의에 대한 이슈가 없다. "헤이 로봇, 커피 가져와!"라고 명령해도 아무 문제가 없으며, 외부 카페에서 커피를 사오라고 해도 별다른 문제가 발생하지 않는다. 자율주행 기술이 더 발전한다면, 로봇이 차량 운전까지 수행할 수 있게 된다. 이러한 로봇은 단순한 사무 보조부터 가사 업무까지 다양한 일을 처리할 수 있다.

이러한 변화는 기업의 운영 방식에도 큰 영향을 미칠 것이다. 임원들은 단순한 심부름을 로봇에게 맡기고, 더 중요한 의사결정에 집중할 수 있게 된다. 데이터 수집이나 보고서 정리와 같은 반복적인 작업은 로봇이 맡고, 인간은 창의적이고 전략적인 업무에 전념할 수 있다.

비용 효율성과 렌탈 모델

휴머노이드 로봇의 월 렌탈 비용은 약 200~300만원 수준이 될 것으로 예상된다. 초기 구매 비용이 1억원 이하일 가능성이 높기 때문에, 월 100만원대의 렌탈 비용도 현실적이다. 그러나 신뢰성이 높은 로봇이 먼저 시장에 나올 가능성이 크므로, 초기에는 다소 높은 렌탈 비용이 책정될 것이다.

로봇 보급의 경제적 영향

로봇이 보편화되면, 인건비 절감 효과가 극대화될 것이다. 음식점에서 로봇을 사용하면, 인건비가 크게 줄어들어 음식 가격을 낮출 수 있다. 예를 들어, 현재 1만원인 짜장면이 5천원 이하로 내려갈 수 있다. 이러한 변화는 물류비와 생산비 전반에 걸쳐 비용 절감을 가능하게 하여, 소비자들에게 큰 혜택을 줄 것이다.

일자리의 변화와 미래의 직업

로봇의 보급으로 인해 많은 직업이 사라질 위기에 처할 것이다. 특히 단순 노동이나 반복적인 업무는 로봇에게 대체될 가능성이 크다. 이에 따라, 일반 대졸자들은 취업이 어려워지고, 창업이나 긱 이코노미로 전환할 가능성이 높다. 하지만 생산비가 낮아지면서 생활비도 함께 줄어들어, 생계를 유지하는 데는 큰 어려움이 없을 것이다.

미래에도 살아남을 직업

고급 기술자나 법조인, 경찰 등의 직업은 로봇이 대체하기 어려울 것이다. 인간의 판단력과 감정이 중요한 역할을 하는 직업, 예를 들어 마사지사나 특정 서비스 직종은 여전히 인간의 몫이 될 것이다. 또한, 저임금 노동력이 풍부한 동남아시아와 같은 지역에서는 로봇이 인건비 경쟁에서 우위를 점하기 어려울 수 있다.

결론: 로봇과 함께하는 미래

휴머노이드 로봇의 보급은 우리 사회에 큰 변화를 가져올 것이다. 이는 노동 환경의 혁신과 함께, 경제적 효율성을 높여줄 것이다. 개인의 능력에 따라 로봇을 활용하는 시대가 도래할 것이며, 우리는 로봇과 공존하며 더 나은 미래를 만들어 나갈 것이다.