“AI 전문의 등장” 의료·법률·뷰티 특화 AI 27% 성장… 범용 AI 시대 끝나나

버티컬 AI로의 변화 및 과제

기존 대규모 언어모델(LLM)이 범용성을 추구했다면, 이제는 특정 산업에 특화된 버티컬 AI(Vertical AI)가 새로운 패러다임으로 주목받고 있다. 한국지능정보원(NIA)이 발표한 보고서에 따르면, 버티컬 AI는 의료, 법률, 금융, 제조 등 특정 분야의 전문지식과 심층 정보를 학습하여 해당 산업의 요구사항을 정확히 충족시키는 인공지능 기술로 정의된다.

버티컬 AI의 등장 배경은 범용 LLM의 한계에서 찾을 수 있다. 범용 LLM은 다양한 분야에서 활용 가능하다는 장점이 있지만, 의료, 법률, 금융 등 전문영역에서는 고도의 정확성과 전문성이 요구되어 정밀한 정보 제공에 어려움을 겪었다. 이를 해결하기 위해 소형 언어모델(sLLM)과 같은 도메인 특화 모델이 등장했으며, 이것이 버티컬 AI 발전의 토대가 되었다.

생성형 AI 시장, 2032년 1,180억 달러 시장 규모 확대… 연평균 27% 폭성장 전망

글로벌 생성형 AI 시장은 급속한 성장세를 보이고 있다. 전 세계 생성형 AI 시장 규모는 2022년 107억 9천만 달러에서 2032년 1,180억 6천만 달러로 확대될 것으로 예상되며, 2023년부터 2032년까지 연평균 27.02%의 성장률을 기록할 것으로 전망된다.

특히 미디어 및 엔터테인먼트 부문이 2022년 매출의 34% 이상을 차지하며 가장 큰 비중을 보였고, 비즈니스 및 금융 서비스 부문은 2023년부터 2032년까지 36.4%로 가장 빠른 성장 속도를 나타낼 것으로 예측된다. 이러한 성장세 속에서 버티컬 AI는 범용 모델보다 비용 효율적이고 업무 효율화가 가능하며, 기업이 보유한 전문지식을 솔루션화할 수 있어 더욱 주목받고 있다.

버티컬 AI에 32억 달러 vs 범용 AI 27억 달러, 투자 판도 바뀌었다

글로벌 시장조사기관 CB인사이트에 따르면, 글로벌 AI 시장 내 버티컬 AI 영역에는 32억 달러(10.2%), 수평적 AI 영역에는 27억 달러(8.5%)의 투자가 이뤄지고 있다. 이는 버티컬 AI에 대한 시장의 기대와 관심이 얼마나 큰지를 보여주는 지표다.

해외에서는 특히 법률 분야에서 버티컬 AI의 활용이 두드러진다. 미국 내 법률 시장은 3,000억 달러 이상의 규모를 자랑하며, Harvey, EvenUp, Eve, Spellbook과 같은 AI 우선 기업들이 탄생했다. 또한 톰슨 로이터, Relativity, 아이언클래드 같은 기존 기업들도 AI 기술을 기존 제품에 통합하거나 인수하는 형태로 적극적인 AI 도입을 추진하고 있다.

K-뷰티 20배 성장 신화, 홈 뷰티 디바이스 1조 6천억 시장 견인

국내에서도 버티컬 AI 도입이 활발하게 이뤄지고 있다. 특히 K-뷰티 분야에서 두드러진 성과를 보이고 있는데, 홈 뷰티 디바이스 시장 규모가 2013년 800억 원에서 2022년 1조 6천억 원으로 약 20배 성장하며 버티컬 AI 기술 도입의 중요성을 입증했다.

의료 분야에서도 괄목할 만한 발전을 보이고 있다. 2020년 국내 의료용 인공지능 시장 규모는 2억 7,500만 달러였으며, 연평균 45.2%의 성장률을 보여 2026년에는 25억 8,300만 달러까지 성장할 것으로 전망된다. 웰트, 루닛, 뷰노, 제이엘케이 등 국내 기업들이 AI 기반 의료 솔루션 개발에 적극 나서고 있다.

법률 분야에서는 로앤컴퍼니, BHSN, 엘박스, 로앤굿 등이 생성형 AI 기반의 법률 서비스를 출시하며 시장을 선도하고 있다. 이들 기업은 판례 검색, 법률 문서 작성, 계약서 분석 등 다양한 법률 업무 자동화 솔루션을 제공하고 있다.

정부 “심층 데이터가 승부수” 산업별 특화 데이터 구축 나선다

보고서는 향후 정책 방향으로 AI 환경 변화에 맞춘 데이터 구축 방향 개편을 강조했다. 기존의 수평적(Horizontal) AI에서 수직적(Vertical) AI로의 전환을 위해 주요 산업 및 도메인별 특화 데이터 구축이 필요하다고 제시했다. 특히 의료, 법률, 금융 등 전문지식이 풍부한 서비스 영역과 미디어, 뷰티 등 확산 효과가 큰 영역에 특화 데이터 구축이 중요하다고 강조했다. AI 시스템의 품질은 학습 데이터에 크게 의존하므로, 버티컬 AI의 성공적 도입을 위해서는 심층 데이터 구축이 필수적이라고 분석했다.

또한 AI 모델의 신뢰성 확보를 위해 산업별 고유한 요구사항과 특성을 반영한 데이터 구축의 중요성을 언급했다. 논리적 추론 강화, 윤리적 문제 해결을 위한 벤치마크 데이터 구축 필요성도 대두되고 있으며, 문화와 국가별 특색을 반영한 글로벌 데이터를 통해 국내 AI 품질을 강화할 필요가 있다고 제안했다.

FAQ

Q: 버티컬 AI가 기존 범용 AI와 어떻게 다른가요?

A: 버티컬 AI는 특정 산업이나 분야에 특화된 AI로, 해당 분야의 전문지식과 데이터를 깊이 있게 학습합니다. 반면 범용 AI는 여러 분야에서 활용 가능하지만 전문성이 부족할 수 있습니다. 예를 들어 의료용 버티컬 AI는 의학 전문 지식을 바탕으로 더 정확한 진단을 제공할 수 있습니다.

Q: 버티컬 AI 시장이 이렇게 빠르게 성장하는 이유는 무엇인가요?

A: 기업들이 범용 AI의 한계를 인식하고 자신들의 특정 업무나 산업에 최적화된 AI 솔루션을 원하기 때문입니다. 버티컬 AI는 비용 효율적이면서도 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있어 기업들의 관심이 높습니다.

Q: 국내에서 버티컬 AI가 가장 활발한 분야는 어디인가요?

A: 현재 K-뷰티와 의료 분야에서 가장 활발한 발전을 보이고 있습니다. K-뷰티는 개인 맞춤형 제품 추천과 AR 기반 가상 체험 서비스로, 의료 분야는 AI 기반 영상 분석과 진단 보조 시스템으로 주목받고 있습니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 한국지능정보원에서 확인 가능하다.

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.