중국발 저가 인공지능(AI) 모델 확산으로 글로벌 기업용 AI·소프트웨어(SW) 시장의 가격 구조가 재편될 것이란 전망이 나왔다.
중국 AI가 서구 시장에서 기존 모델을 직접 대체하기보다 낮은 가격을 앞세워 AI 모델 전반의 비용 하락을 촉진하면서, 기업용 SW 경쟁 기준도 모델 자체에서 업무 성과와 관리·통제 역량으로 이동할 것이란 예상이다.
31일 가트너가 발표한 보고서에 따르면 저비용·오픈웨이트·아시아계 AI 모델이 기업용 AI와 SW 시장의 비용 하한선을 낮추는 것으로 조사됐다.
가트너는 이에 따라 AI 모델 자체의 가치가 범용화되고 SW 기업들이 업무 흐름과 거버넌스, AI 안전 등을 중심으로 경쟁력을 재정립해야 한다고 분석했다.
특히 중국을 비롯한 아시아계 AI 모델이 서구 기업 시장에 직접 진출하기보다는 하이퍼스케일러 마켓플레이스와 독립소프트웨어기업(ISV), 개발자 도구, 비즈니스프로세스아웃소싱(BPO) 플랫폼, 엣지 기기 등을 통해 간접적으로 확산될 것으로 내다봤다.
보안과 규제 부담 때문에 서구 기업이 중국 본토에서 호스팅되는 AI 모델을 직접 이용하지 않더라도 다양한 경로를 통해 저가 모델의 영향을 받게 된다는 설명이다.
생성형 AI 시장에서 단일 고성능 모델에 모든 작업을 맡기는 방식도 변화할 전망이다. 코드 생성과 번역, 정보 추출, 분류, 요약 등 상대적으로 위험도가 낮은 업무에는 저렴한 소형언어모델(SLM)이나 오픈웨이트·아시아계 모델을 활용하고 복잡하거나 민감한 업무에는 고성능 프런티어 모델을 투입하는 방식이다.
가트너는 내년 기업용 AI 구매자들이 실제 생성형 AI 업무에 데이터 민감도와 비용 등을 고려한 '멀티모델 라우팅' 기능을 요구할 것으로 전망했다.
AI 모델 가격 하락은 기존 SW 기업의 수익 모델에도 압박을 줄 것으로 예상된다. 가트너는 기업들이 번역과 정보 추출, 분류, 고객지원 문서 작성 등 비교적 정형화된 업무에 고가의 프런티어 모델 비용을 계속 지불할 가능성이 낮다고 분석했다.
앞으로는 모델 브랜드나 벤치마크 성능보다 위험을 감안한 실제 비즈니스 성과 대비 비용이 모델 선택의 주요 기준으로 자리 잡을 가능성이 크다는 것이다.
이같은 변화는 특히 AI 모델 개발사와 모델을 재판매하는 사업자의 수익성에 영향을 줄 전망이다.
반면 하이퍼스케일러는 컴퓨팅 인프라와 AI 관리·통제 계층에서 수익을 확보할 수 있고 서비스형소프트웨어(SaaS) 기업은 저렴해진 AI 모델을 업무 프로세스에 효과적으로 결합할 경우 비용 하락을 새로운 사업 기회로 활용할 수 있다고 가트너는 내다봤다.
2030년에는 기업용 AI 시장이 업무 특성에 따라 사실상 이원화될 것으로 전망했다. 위험도가 높거나 판단이 모호한 업무에는 고성능 프런티어 모델을 사용하고 대규모 반복 업무에는 저렴한 범용 모델이나 SLM을 활용하는 구조다. 기업용 AI 아키텍처 역시 모델 등급과 배포 환경, 거버넌스 요건을 분리해 설계하는 방향으로 변화할 것으로 예상했다.
다만 가트너는 저가 AI 모델 확산이 기업의 보안·규제 부담까지 낮추는 것은 아니라고 밝혔다. 기업들은 모델 출처와 데이터 저장 지역, 규제 준수, 감사 가능성, 보안, AI 에이전트의 신뢰성 등을 함께 고려해야 한다는 설명이다.
특히 중국계 또는 외부 호스팅 모델을 사용할 경우 개인정보 보호와 지식재산권(IP), 프롬프트·출력 데이터 유출 방지 등을 서비스 설계 단계부터 반영해야 한다는 지적이다.
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이에 기업용 AI 시장의 부가가치도 모델 자체보다 여러 모델을 적절하게 선택·운영하는 SW 계층으로 이동할 것으로 관측된다. 오케스트레이션과 신원 관리, 정책 설정, 평가, 로그, 거버넌스, 메모리 제어, 업무 시스템 통합 등을 통해 저가 모델을 실제 기업 환경에서 안전하게 사용할 수 있도록 만드는 역량이 중요해진다는 것이다.
가트너는 "중국 AI의 서구 진출은 직접적인 모델 대체가 아니라 AI 공급망에 영향을 미치는 비용 곡선의 수출"이라며 "중국과 아시아계 모델이 글로벌 가격 하한선을 낮추고 서구와 지역 사업자들이 이를 기업에서 사용할 수 있도록 만들면서, 핵심 가치는 모델 위에서 업무를 관리하고 라우팅해 수익화하는 사업자에게 이동할 것"이라고 밝혔다.








