챗GPT부터 딥시크까지
수많은 기업이 명멸하는 AI 업계
누가 비즈니스의 패권을 차지할 것인가?

AI를 통한 수익이 발생하기 시작하면서 AI 패권을 차지하기 위한 글로벌 빅테크들의 경쟁 또한 본격적으로 시작되었다. 압도적인 GPU 성능으로 애플의 시가총액을 뛰어넘은 엔비디아는 딥시크가 등장하던 순간 주가가 17% 폭락했고, 아마존 등 최고 고객들이 자체 AI 반도체 생산을 목표로 하면서 미래를 장담할 수 없게 됐다. 오픈AI와 MS의 공고한 협력관계도 경쟁으로 바뀌기 시작했다. MS는 오픈AI 기술을 이용해 개발한 코파일럿 서비스를 공개했고, 오픈AI는 자생을 위해 오일머니 유치에 총력을 기울이고 있다.
전쟁 같은 경쟁이 펼쳐지는 동안에도 AI는 우리 일상을 조용히, 빠르게 바꾸고 있다. 그렇다면 우리는 변화의 당사자이자 사용자로서 AI 패권 경쟁과 기술 진화에 어떻게 대응해야 할까? 빠르게 변화하는 AI 업계의 리딩 기업과 비즈니스 모델을 국내 최초로 분석한 《2026 AI 미래지도》에서 오늘의 어떤 기업과 기술이 우리의 일상을 어떻게 바꾸고 있는지 확인하라. 그 여정에서 우리가 지금 해야 할 일을 찾을 수 있을 것이다.

프롤로그_AI 시장의 지각변동과 새로운 게임의 법칙의 부상

PART1. AI 혁신의 새로운 무기: AI 에이전트·온디바이스 AI·피지컬 AI
#AI 에이전트 #온디바이스 AI #소형언어모델 #피지컬 AI #공간컴퓨팅

1장 아이언맨의 ‘자비스’, AI 에이전트가 온다!
2장 언제 어디서나 온디바이스 AI, 내 손안의 AI
3장 거대언어모델에서 소형언어모델로 축의 이동
4장 피지컬 AI, 휴머노이드 로봇과 자율주행차 선점 경쟁의 시작
5장 공간컴퓨팅, AI로 리브랜딩한 메타버스와 AR·XR·MR

PART2. AI 다이내믹스 #1: 생성형 AI·AI 챗봇·데이터·AI 반도체
#인식·생성 AI #멀티모달 AI #버티컬 AI #소형언어모델 #저비용·고성능 #AI 반도체

AI 에이전트와 새로운 수익모델 강화로 시장의 경계를 무너뜨리다
1장 개인비서로 진화하며 하드웨어 진출을 모색하는 생성형 AI_퍼플렉시티
2장 디지털 광고 서비스를 통한 수익모델 강화_뤼튼테크놀로지스
3장 영화 <그녀>가 현실이 되는 감성 AI_스케터랩
4장 산업별 특화지능을 만들어가는 버티컬 AI_C3AI
5장 데이터를 기반으로 AI 개발 영역을 확대하는 데이터 라벨링_스케일AI
6장 얼라이언스 구축으로 AI 반도체 생태계 강화_퓨리오사AI

PART3. AI 다이내믹스 #2: 로봇·모빌리티
#피지컬 AI #휴머노이드 로봇 #SDR #SDV #자율주행솔루션

시장 영역 확대와 소프트웨어 기반으로 시장지능을 강화하다
1장 차세대 AI, 피지컬 AI의 핵심인 휴머노이드 로봇_피규어AI
2장 서비스 로봇에서 물류 로봇, HW에서 SW로_베어로보틱스
3장 로봇 파운데이션 모델 개발로 사업 확대 기반 구축_뉴빌리티
4장 모빌리티의 미래, 자율주행솔루션의 부상_스트라드비젼
5장 자율주행솔루션으로 글로벌 시장 진출 강화_호라이즌로보틱스

PART4. AI 다이내믹스 #3: 뷰티·커머스·헬스케어
#초개인화·초정밀 #예방·예측 #AI 고객 경험

초개인화된 서비스로 신뢰도를 높이며 AI 고객 경험을 실현하다
1장 데이터 분석을 넘어 질병 예측으로 진화하는 뷰티테크_룰루랩
2장 초개인화된 AI 서비스로 사업의 다각화_모아이스
3장 제품 검색·추천부터 상담까지 AI 고객 경험의 실현_플래티어
4장 글로벌 시장 진출에 박차를 가하는 디지털 헬스케어_메디픽셀
5장 정확도와 신뢰도를 높여가는 의료 AI 솔루션_뉴로핏

PART5. AI 다이내믹스 #4: 교육·금융·농축산·업무자동화
#온·오프라인 연계 #데이터 분석·평가 #데이터 의사결정 #에이전틱 AI

데이터는 서비스 고도화, 사업모델 개발, 사업 확장의 기반이다
1장 데이터 기반 맞춤 솔루션에서 오프라인으로 확장하는 에듀테크_매스프레소
2장 데이터 수집 플랫폼 기반 데이터 활용 서비스 창출_플리토
3장 신산업의 금융 의사결정을 도와주는 AI 금융기술 플랫폼_에이젠글로벌
4장 데이터로 가축 상태 모니터링부터 상품 판매까지_한국축산데이터
5장 에이전틱 자동화로 엔드투엔드 프로세스 혁신_유아이패스

에필로그_범용인공지능 시대를 대비한 AI 리더십 확보

부록
주

AI 산업은 지금 어디까지 왔고
어디로 향하고 있는가?
당신이 가장 궁금해하는 AI 산업의 오늘과 미래

최근 몇 년간 비약적으로 발전해온 AI 기술은 이미 우리 일상의 일부가 되며 기업과 개인의 일상을 변화시키는 중요한 도구로 자리 잡았다. 의료 분야에서는 질병 진단의 속도와 정확성을 높이고 치료 방법을 최적화하고 있으며, 제조업에서는 이미지 분석을 통해 자동화된 품질 관리 시스템을 구현하고 있다. 광고와 마케팅 분야에서는 텍스트 이미지화 기술로 시각적 콘텐츠 제작에 혁신을 가져왔다. 일상에서도 AI는 시리(애플), 어시스턴트(구글), 알렉사(아마존)와 같은 음성 비서뿐만 아니라 얼굴 인식과 태그 추천을 통해 사진을 관리해주고 사용자의 타이핑 패턴을 학습해 더 정확한 자동 완성과 맞춤법 교정을 제공하며 자연스럽게 침투했다. 스트리밍 서비스, 온라인 쇼핑에서 일어난 놀라운 변화 역시 불편함을 체감할 수 없을 정도로 정교하다.
자연스럽게 일상으로 스며든 AI는 어떤 기술과 비즈니스 모델로 우리 일상을 어떻게 바꿔왔고, 또 어떻게 바꾸고 있을까? 컨설턴트로 활동하며 통신, IT, 교육 등 다양한 산업의 기업 및 공공기관에서 미래전략과 신사업 기획을 수행해온 저자는 《2026 AI 미래지도》에서 우리가 가장 궁금해하는 AI 산업의 오늘과 미래를 정밀하게 추적한다. 지금 AI 업계에서는 어떤 새로운 게임의 법칙이 만들어지고 있는가? 어떤 기업이 AI 패권을 차지할 것인가? 제2의 개척 시대, 새로운 금광을 탐험하는 기업과 가장 최근의 기술 트렌드, 국내외 다양한 비즈니스 모델을 분석하며 내린 저자의 결론은 명쾌하다. 생존을 위해서는 개인도 기업도 전략의 기초를 닦아야 한다는 것, 즉 “흐름을 읽는 것”이다.

다음 변화는 당신의 차례다!
당신이 반드시 기억해야 할 AI 산업
21개의 리딩 기업+21개의 비즈니스 모델

AI 시장은 지금 새로운 비즈니스 모델과 새로운 경쟁구도가 형성되는 전환기에 있다. 이제 첫 번째 질문의 방향은 이곳으로 향해야 한다. 인식형·생성형 AI에서 AI 에이전트와 피지컬 AI로의 전환, 멀티모달 AI로의 확산, SLM 개발 가속화, 폐쇄형 모델을 따라잡고 있는 오픈소스 모델 등 다양한 이슈가 폭발적으로 등장하는 소용돌이 속에서 “국내외 기업들은 어떻게 대응하고 있을까?”
저자는 4개 AI 다이내믹스에서 23개의 키워드를 선정해 유망 기업을 중심으로 AI 업계의 가까운 미래를 예측한다. 메타의 1조 2,000억 원 인수 제안을 거절하고 독자적인 AI 반도체 생태계 구축을 꾀하고 있는 ‘퓨리오사AI’, 데이터 기반 맞춤 솔루션에서 오프라인으로 확장하는 에듀테크 ‘매스프레소’를 비롯해 데이터 수집 플랫폼 기반 데이터 활용 서비스를 창출하고 있는 ‘플리토’, 디지털 광고 서비스를 통해 수익모델을 강화하고 있는 ‘뤼튼’, 피지컬 AI의 핵심인 휴머노이드 로봇 개발사 ‘피규어AI’, 모빌리티의 미래로 부상한 자율주행솔루션 개발사 ‘스트라드비전’ 등 21개 리딩 기업과 비즈니스 모델을 분석함으로써 저자는 이들 기업이 산업과 일상에서 어떤 변화를 이끌어냈고 AI 시장 변화에 얼마나 빠르게 대응하고 있는지, AI 시장에서 살아남기 위한 차별화된 역량을 확보하는 데 어떤 노력을 기울여왔는지 확인시켜줄 것이다.
일상으로 스며든 AI는 가까운 미래, 말 그대로 공기와 같은 존재가 될 것이다. 하지만 그것이 이끌어낸 변화는 과거 인터넷과 스마트폰의 파괴력과는 또 다른 차원이다. 개인으로서, 사용자로서, 투자자로서, 가만히 변화의 파고에 휩쓸릴 것인가, 적극적으로 파도에 올라탈 것인가? 답은 이미 정해져 있다. 이제, 파도를 탈 시간이다.

▶ 책 속으로

딥시크 쇼크는 엔비디아 주가를 17%나 폭락시켰다. 딥시크가 AI 모델 개발에 엔비디아의 중국 수출용 저사양 AI 가속기인 H800을 사용했기 때문이다. 다른 AI 기업들은 엔비디아의 A100, H100, GB200 등 고가의 고사양 AI 가속기를 사용했다. 2025년 1월 20일 출시한 딥시크의 AI 추론 모델 ‘R1’ 또한 성능 테스트에서 오픈AI의 추론형 모델 ‘o1’을 일부 능가해 생성형 AI 시장은 새로운 게임의 법칙에 적응해야 하는 상황이다. (…) 향후 AI 시장은 기존처럼 사전 훈련된 모델보다는 강화학습 기반의 추론 모델에 집중할 것이다. 이런 관점에서 딥시크는 스케일링 법칙, 비용곡선의 변화 단계를 지나가고 있으며, 새로운 패러다임에 대응하기 위해 AI 추론 모델 R1을 출시했다._17~18쪽

엔비디아와 AMD가 GPU 시장을 주도하고 있다면, NPU는 퀄컴, 인텔, 애플 등의 업체들이 시장을 이끌고 있다. 이에 따라 향후 AI 반도체 시장에서도 학습용보다 추론용 반도체가 더 많은 비중을 차지할 것으로 본다. 이미 엔비디아는 2024년 11월 실적 발표에서, 데이터센터에서 최근 추론을 위한 워크로드가 학습의 워크로드를 앞질렀다고 발표했다. 국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI는 2024년 레니게이드RNGD라는 추론에 특화된 AI 반도체를 공개하기도 했다. 세계 최대 AI 반도체 회사인 엔비디아의 AI 반도체는 학습에 특화되어 있다._46~47쪽

현대차는 최근 SDV 전용 차량 프로젝트 XP2를 시작했으며, 2026년까지 SDV ‘페이스카’ 개발이 목표다. 이를 통해 현대차는 자율주행 소프트웨어 업체로의 포지셔닝을 강화할 계획이다. 이 프로젝트에는 차량 외부 상황 인식, 자동차와 보행자의 움직임 예측, 조향 조작 등 모든 작업이 하나의 AI 모델에 의해 수행되는 엔드투엔드 방식을 적용할 예정이다. 테슬라도 2024년 8월 모듈러 방식에서 엔드투엔드 방식으로 전환했다. 또한 현대차는 하드웨어 개발 및 제조 경쟁력을 활용해 로보택시 파운드리 사업도 추진할 예정이다. 현대차는 이미 구글 웨이모와 아이오닉5 공급을 위한 전략적 파트너십을 체결했으며, 2024년 11월에는 아마존의 죽스와 목적 기반 차량 개발 및 공급(파운드리)을 논의하기도 했다._70쪽

뤼튼테크놀로지스는 서비스 전달 차원에 머물러 있던 생성형 AI를 캐릭터챗, 디지털 광고 서비스 강화로 새로운 수익모델을 창출하고 있다. 플랫폼 사업에서 광고 등의 수익모델은 고객의 이탈을 야기할 수 있지만, 한편으로는 플랫폼 사업의 지속 가능성을 담보한다. 새로운 수익모델의 도입은 생성형 AI 서비스의 대중화가 가속화되고 있다는 반증이기도 하다. 생성형 AI는 일상이 되어가고 있다. 스캐터랩 같은 감성형 AI 챗봇은 10~20대에게 빠르게 확산되고 있다. 사람들의 라이프스타일 변화로 이제 더 이상 버추얼 휴먼(Virtual Human)은 가상에 머물지 않고 현실 세계에 침투하고 있다. 버추얼 휴먼은 나의 심리상담사가 될 수도 있고 더 나아가 친구, 연인이 될 수도 있다._82~83쪽

서비스 로봇 분야도 마찬가지다. 이미 상용화된 서비스 로봇은 매장 운영환경과 방식을 새롭게 정의하고 있다. 그래서 베어로보틱스 같은 서비스 로봇은 식당 같은 매장에서는 너무나도 쉽게 볼 수 있다. 지금은 매장에 사람이 없는 게 오히려 당연시되고 있다. 서비스 로봇은 현재 한 단계 도약을 위해 물류·보안·방산 등으로 적용 분야를 확대 중이다. 또한 범용 로봇 개발을 위한 파운데이션 모델 개발을 통해 더 이상 공장에서만 보던 로봇 팔 수준을 넘어 인간을 대체할 수 있는 기반을 차근차근 쌓아가고 있다. 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어도 강화되는 것이다. 이제는 디지털 전환, AI 전환을 물리적 실체가 있는 피지컬 AI로 전환함으로써 잘 드러나지 않았던 기술이 현실에 침투해 일상에서 상호작용할 수 있는 단계로 가고 있다._135쪽

커머스에는 챗봇, 검색, 피팅 등에 AI가 적용되어 고객 경험을 극대화하고 있다. 디지털 플랫폼 솔루션 기업인 플래티어는 커머스 시장에 AI 기술을 도입해 고객들의 숨은 니즈를 충족시켜준다. 커머스 시장에서 초개인화된 취향 분석은 매출 증대에 영향을 미치고 고객의 의사결정 속도를 높여준다. 단순하게 생각해보면, 지금은 디지털 플랫폼을 통한 제품 구매가 높다. 하지만 그만큼 제품의 반품률도 높다. 그런데 가상 피팅 서비스와 실제 매장에서 옷을 입어보는 것과 차이가 나지 않는다면 어떨까? 고객은 굳이 매장에 가지 않아도 되고, 기업은 고객의 반품을 걱정하지 않아도 되지 않을까? 서로 윈윈할 수 있는 비즈니스 구조가 만들어질 수 있다._177쪽

금융 분야는 이미 데이터에 기반한 다양한 사업모델이 존재한다. 금융은 그 어떤 분야도 데이터 기반으로 모든 일들이 진행되다 보니 신용평가 및 대출, 자산관리, 자동화 솔루션 등 다양한 비즈니스에 활용되고 있다. 에이젠글로벌은 AI 금융기술 플랫폼 업체로, 모빌리티, 커머스 등 신산업 분야에 금융 인프라 제공을 통해 금융회사의 업무를 지원하고 있다. 예를 들어 여신, 상품개발, FSD(Fraud Detection System, 이상거래탐지 시스템) 등에 AI 모델을 제공해 금융 의사결정을 자동화한다._219쪽

AI 주권이 중요한 이유는 AI 모델 개발이 해당 국가의 데이터를 기반으로 이루어져 미국의 빅테크 기업의 AI가 한국의 문화나 사고방식을 이해하지 못하거나 잘못된 지식을 전달 혹은 왜곡할 수 있기 때문이다. 이는 경제, 교육, 사회문화 등 국가 전반에 영향을 미칠 수 있다. 미국과 중국은 2023년에 AI 기술 개발에 400~500억 달러를 투자하기로 했다. 이에 뒤처질세라 영국, 프랑스, 독일, 인도, 사우디아라비아, 아랍에미리트도 총 400억 달러 규모의 자금을 투자하기로 결정했다._263쪽