텍스트, 오디오, 비디오 등을 생성하는 AI 기반 제품을 개발하는 생성형 AI 스타트업에 대한 투자는 둔화되지 않고 있습니다. 다만, 이러한 자금 흐름이 소수의 초기 단계 벤처로 집중되는 경향을 보입니다.
TechCrunch가 공유한 크런치베이스(Crunchbase) 데이터에 따르면, 2023년 상반기 동안(1월~7월 16일) 225개 스타트업이 벤처 캐피털(VC)로부터 총 123억 달러를 유치했습니다. 이러한 추세가 유지될 경우, 생성형 AI 기업들이 2023년에 유치한 약 218억 달러와 맞먹거나 그 이상을 유치할 것으로 예상됩니다.
2024년 상반기 총 유치액은 단계별로 다음과 같이 분석되었습니다:
- 엔젤/시드 단계 딜: 198건, 5억 달러
- 초기 단계 딜: 39건, 87억 달러
- 후기 단계 딜: 18건, 31억 달러
초기 단계 투자가 가장 두드러졌습니다. 대표적인 사례로는 일론 머스크의 xAI(5월 60억 달러 유치), 중국의 Moonshot AI(2월 10억 달러), Mistral AI(6월 5억 260만 달러), (2월 2억 320만 달러), 그리고 Cognition(4월 1억 7,500만 달러) 등이 있습니다. 크런치베이스의 분석가이자 선임 기자인 크리스 메틴코(Chris Metinko)에 따르면, 투자자들은 성공 가능성이 높다고 판단되는 대형 스타트업에 자금을 집중하는 경향을 보이며, 불확실성이 높은 기업들은 초기 단계에서 "쇠퇴하도록" 내버려 두는 것으로 관측됩니다.
메틴코는 TechCrunch에 "일부 VC들은 미국과 해외에서 AI 기업들이 직면할 수 있는 법적 및 규제 딜레마가 AI 자금 지원의 급증세 둔화로 이어질 것으로 예상한다"고 언급했습니다. 이어 "다른 이들은 10여 년 전 모바일 혁명이 일어났을 때, 기반 인프라 계층(foundational infrastructure layer) 분야에서 가장 큰 수혜를 본 기업들이 결국 기존에 확고한 기술 기업들이었다는 사실을 지적한다"고 덧붙였습니다.
메틴코의 지적대로, 자금이 가장 풍부한 생성형 AI 기업들조차도 그 미래가 불투명한 측면이 있습니다.
생성형 AI 모델은 통상적으로 공개 웹페이지에서 가져온 이미지 및 텍스트와 같은 데이터로 훈련됩니다. 기업들은 해당 데이터가 저작권이 있는 경우에도 '공정 사용(fair use)' 원칙이 법적 분쟁으로부터 보호한다고 주장합니다. 하지만 법원이 최종적으로 생성형 AI 기업의 편을 들지 여부는 아직 명확하지 않으며, 이로 인해 일부 기업들이 저작권 보유자들과 라이선스 계약을 체결하기 시작한 것으로 보입니다.
특정 소송의 결과와 무관하게, 스타트업들이 웹의 데이터 공급 고갈과 크리에이터들이 데이터 수집 크롤러를 차단하는 추세에 따라 고품질 훈련 데이터 확보는 점점 더 어려워지고 비용이 상승하고 있습니다. (한 분석에 따르면, AI 훈련 데이터 시장은 향후 10년간 25억 달러에서 300억 달러로 성장할 전망입니다.) 모델 훈련 과정 자체의 난이도와 비용 역시 낮아지고 있지 않습니다. 최근 스탠퍼드 보고서에 따르면, OpenAI의 GPT-4 훈련 비용은 7,800만 달러였으나, Google Gemini의 비용은 1억 9,100만 달러에 달했습니다.
거대 플래그십 모델을 구축하는 데 필요한 막대한 초기 투자를 고려할 때, OpenAI나 Anthropic 같은 선도적인 생성형 AI 스타트업들조차도 아직 수익성을 확보하기는 힘든 상황입니다. 실제로 The Information에 따르면, 약 34억 달러의 수익을 기록 중인 OpenAI가 올해 50억 달러의 손실을 기록할 수 있다고 전해졌습니다.
생성형 AI 분야 투자자들은 장기적인 안목으로 접근하는 듯하며, 특히 구글, 아마존, 엔비디아와 같은 대형 기술 기업들은 생성형 AI 투자를 전략적 베팅으로 간주하고 있습니다. 그러나 과연 거품이 곧 터질 수 있을까요? 만약 생성형 AI 스타트업들이 직면한 근본적인 생존 과제들을 극복하지 못한다면, 이는 현실적인 가능성으로 보입니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2024/07/24/vcs-are-still-pouring-billions-into-generative-ai-startups