국내 AI스타트업, 머신러닝과 컴퓨터비전 분야 늘고, 자연어처리ㆍ음성분야 대폭 줄어

네이버 양상환 D2SF 리더가 느낀 최근 3년간 국내 AI 스타트업 동향
2017, 2020년 AI 스타트업 300여개 팀 비교
양상환 리더 매년 기술 스타트업 1000~1500개 만나
수직적 AI기업 늘고, 수평적 AI 기업 줄어들어...투자유치도 마찬가지

국내 AI스타트업은 머신러닝과 컴퓨터비전 분야를 도입하는 업체가 크게 늘어난 반면 자연어처리, 감정 인식, 음성합성ᆞ인식 분야는 대폭 줄어들고 있는 것으로 나타났다. 또 수직적 스타트업 AI기업은 계속 증가하는 반면 수평적 AI 스타트업은 줄어드는 양상을 보이고 있다.

네이버 내 투자 전문가인 양상환 네이버 D2SF 리더는 17일 네이버 클라우드 AI 써밋에서 ‘국내 AI 스타트업은 어떤 변화를 겪고 있을까’란 주제 발표를 통해 이같이 밝혔다.

양 리더는 2017과 2020년에 만났던 AI 스타트업 약 300개 팀을 비교·분석했다. AI 기술 안에서도 다양한 ‘세부전문분야(서브 도메인)’가 있고 어떤 전문분야가 뜨고 지는지를 확인해보기 위해서다.

그는 머신러닝과 컴퓨터비전 분야를 도입하는 팀은 3년 전 대비 많아진 반면 자연어이해(NLP) 개발하는 팀이 크게 줄었고 감정 인식, 음성합성ᆞ인식 등을 하는 팀은 올해 거의 사라졌다고 지적했다.

양 리더는 “AI 접목 산업군도 변화하고 있다”면서 “2017년 대비 리테일, 모빌리티, 물류, 이커머스 분야에서 AI 사용이 늘었다”고 언급했다. 리테일 부문에서 AI는 고객의 주문, 배달에 활용된다.

모빌리티 산업에서는 차량 내 승객 상태 인식 ᆞ통제 기술, 전동킥보드 이용자 동선 파악, 대중교통 노선 최적화해 사람들이 어디로 이동하는 지 알아내고 추천하는 AI가 큰 폭으로 성장하고 있다. 또 물류 분야에서는 AI를 통해서 물동량을 최적화하고 예측하는 역량이 빠른 속도로 강화되고 있다고 밝혔다.

◆ 성격 다른 AI가 압축적·동시다발적으로 발생 중

양 리더는 카이푸리(KaiFu Lee)가 요약한 인공지능(AI) 산업 발전 4단계 개념 ▲1998년 인터넷 AI ▲2004년 사업 AI ▲2011년 인지 AI ▲2015년 자율주행 AI을 소개했다.

첫번째 단계는 인터넷에 흐르는 방대한 데이터로 사용자 선택을 구체적으로 이해하는 인터넷 AI. 두 번째는 고객 행동을 예측하고 비즈니스에 필요한 의사결정에 직접적인 도움을 줄 수 있는 비즈니스 AI.

세 번째 단계부터 성격이 달라진다. 인지 AI는 우리가 살고 있는 실제 세상을 인식하는 AI로 실물 세계를 디지털화한다. 마지막 단계는 1~3단계를 통합하면서 자동화가 이뤄지는 단계다.

양 리더는 “네 차례 파동은 상대적으로 긴 시간을 두고 흘러왔으나 우리나라에서는 압축적이고 동시다발적으로 일어나고 있다”고 주장했다.

◆ 수직적 AI 기업 VS 수평적 AI 기업

AI 기업은 수평적 AI기업과 수직적 AI기업으로 나뉜다. 양 리더는 “수평적 AI 기업은 산업군을 특정 지을 수 없는 AI 기술을 거진 기업을 일컫는 반면 수직적 AI 기업은 특징지을 수 있는 고객 문제를 풀기위해 제품ᆞ서비스를 만드는 기업”이라고 정의했다.

지난 3년간 수직적 AI 스타트업은 계속 증가하고 있는 반면 수평적 AI 스타트업은 줄어든 양상을 나타냈다. 2017년 기준 수직적 AI 기업 B2B 매출 비중은 48%였던 반면 수평적 AI 기업 B2B 매출 비중은 90%를 넘었다. 3년이 지나고 난 뒤 수직적 AI 기업은 38%, 수평적 AI 기업은 9% 투자유치를 성공했다.

양 리더는 9%라는 수치 자체는 투자와 성장의 질을 보여주지 않는다며 같은 시기 국내에서 가장 많은 인수합병이 일어난 분야가 수평적 스타트업 이었다고 강조했다. 일례로 자일링스, 딥마인드, 플루언티 등이 있다.

수직적 AI 기업은 전문분야에 대한 깊은 이해가 중요하며 고객 만족을 위해 독점적인 도메인 데이터 확보가 중요하다. 대표적인 국내 수직적 AI 기업으로는 뷰노가 있다. 뷰노는 메디컬 이미징 만드는 AI를 만드는 기업이다.

아주 높은 AI 기술력 뿐만 아니라 의료에 대한 깊은 전문지식이 있어야 실제 의사가 찾아내지 못하는 질환을 탐지해낼 수 있는 AI 솔루션을 만들어낼 수 있는 역량이 발현되는 것이다.

한편 양 리더는 “수평적 AI 기업은 AI를 만드는 도구로 이해하거나 플랫폼 역할을 하는 기업들이 수평적 AI 기업 역할을 하는 경우가 많다”고 언급했다. 그는 “대표적인 수평적 AI 기업은 크라우드웍스가 있다.

크라우드웍스는 데이터 전처리, 레이블링과 같이 데이터과학자나 개발자가 특정 워크플로우(업무)에 집중을 해야 할 때 이를 잘 수행할 수 있도록 돕는 역할을 한다”며 “고객은 크라우드웍스 솔루션 솔루션을 이용해 데이터 전처리 문제를 해결하고 이를 기반으로 개발자와 데이터과학자는 AI 제품을 개발할 수 있게 되는 것이다”고 덧붙였다.

수평적 AI 기업은 페이스북, 아마존, 구글, 애플, 네이버, 카카오 같은 기술 대기업과 경쟁을 해야 하는 경우가 많다.

대부분 수직적 AI 창업자는 전공, 현직장과 관련된 문제를 풀려고 했다. 그래서 상대적으로 시작하기 쉬운 경향성이 있었다. 절반 정도는 전문분야에 친숙하지 않았다. 일례로 메디컬 이미징 AI유행할 때 의대 갓 졸업하고 시장에 뛰어든 셈이다. 그리하여 부실한 사용자 경험을 초래하는 경우도 적지가 않다. 시장 자체가 작은 규모 시장이지만 경쟁이 매우 치열할 수 밖에 없는 것이다.

반면 수평적 AI 기업은 본인 고객이 누군지 모르는 경우가 굉장히 많았다. 수직적 AI 보다 훨씬 정제된 데이터가 많이 필요하다. 자연어처리와 음성 데이터는 구하기가 굉장히 많이 필요한데, 이미지 데이터와는 달리 얻기가 굉장히 어려워서 2020년에는 NLP AI 스타트업이 2017년 대비 많이 사라지게 된 것이다.

양 리더는 투자자 관점에서 성공적인 AI 스타트업 3요소는 기술, 데이터, 고객이라고 정의했다. 고객이 제일 중요하고 그 다음에 데이터, 마지막으로는 기술이라고 설명했다. 그는 AI 스타트업이 “고객을 만족시켜 줄 솔루션을 만들고 전달할 수 있는가?”라는 질문을 되새겨 볼 것을 강조했다.