2026년 현재 인공지능 모델을 만드는 곳들이 정말 돈을 벌려고 하는지 아니면 단순 연구만 하려는지 구분하기가 참 힘들어졌더라고요. 단순히 기술력이 좋다고 해서 성공이 보장되는 시기는 지났고 이제는 얼마나 명확한 비즈니스 모델을 가졌는지가 핵심이 되었죠. 오늘은 테크크런치가 제시한 AI 기업의 야망 척도를 바탕으로 주요 기업들의 현주소를 짚어볼게요.
AI 수익화 의지를 측정하는 5단계 척도란 무엇인가요?
최근 쏟아지는 인공지능 연구소들을 평가하기 위해 새로운 다섯 단계의 기준이 제시되었어요. 이 척도는 단순히 지금 돈을 얼마나 버느냐가 아니라 얼마나 벌고 싶어 하는지 그 야망을 측정하는 데 초점을 맞추고 있더라고요.
- 5단계: 이미 매일 수백만 달러를 벌어들이는 상태 (오픈AI, 앤스로픽 등)
- 4단계: 지구상에서 가장 부유한 사람이 되겠다는 상세한 다단계 계획 보유
- 3단계: 유망한 제품 아이디어가 많고 때가 되면 공개할 준비 중
- 2단계: 대략적인 개념이나 계획의 윤곽만 있는 상태
- 1단계: 진정한 부란 자아를 사랑하는 것이라 믿는 순수 연구 지향
투자자들은 사실 이 단계가 어디든 상관없이 돈을 넣고 싶어 하지만 기업의 생존을 결정짓는 건 결국 비즈니스에 대한 명확한 태도였어요.
거대 자본이 몰리는 AI 연구소가 돈을 버는 방법
현재 시장에서 가장 앞서나가는 기업들은 이미 5단계에 진입해 있어요. 구글의 제미나이나 오픈AI 같은 곳들은 기업용 솔루션을 통해 실질적인 현금 흐름을 만들어내고 있거든요. 하지만 새로 시작하는 랩들은 상황이 조금 다르더라고요. 지금 당장은 수익이 없어도 비즈니스 모델만 확실하면 수조 원의 투자를 받는 게 가능한 상황이었어요.
성공적인 인공지능 수익화 모델을 가진 곳들은 단순히 챗봇을 만드는 게 아니라 특정 산업의 문제를 해결하는 데 집중하더라고요. 업무용 도구를 완전히 대체하거나 영상 제작 환경을 바꾸는 등 실무에 즉시 투입 가능한 기술을 제품화하는 것이 핵심이었죠.
Humans&와 Thinking Machines Lab의 엇갈린 행보
이번 주 큰 화제가 된 Humans&는 3단계 정도로 평가받고 있어요. 앤스로픽과 구글 출신 베테랑들이 모여 수천억 원의 투자를 유치했지만 정작 구체적인 유료 제품에 대해서는 말을 아끼고 있더라고요. 슬랙이나 지라 같은 기존 업무 툴을 대체하겠다는 포부만 있을 뿐 실체가 조금 모호한 상태였어요.
반면 미라 무라티가 이끄는 Thinking Machines Lab(TML)은 원래 4단계의 강력한 야망을 보여줄 것으로 기대받았죠. 하지만 최근 핵심 인력들이 잇따라 퇴사하면서 계획에 차질이 생긴 것 같더라고요. 비즈니스 로드맵이 탄탄해 보였던 곳도 내부 갈등이 생기면 순식간에 2단계나 3단계로 후퇴할 수 있다는 걸 보여준 사례였어요.
월드 랩스가 보여준 AI 수익화 모델의 정석
‘AI의 대모’ 페이페이 리 교수가 설립한 월드 랩스는 아주 인상적인 행보를 보이고 있어요. 처음에는 순수 연구소처럼 보였지만 설립 1년 만에 세계 생성 모델과 이를 상용화한 제품을 바로 출시해 버렸거든요.
- 공간 지능을 활용한 물리적 세계 모델링 구축
- 비디오 게임 및 특수 효과 산업에서의 실질적 수요 확보
- 경쟁사가 따라오기 힘든 독보적인 기술 상용화
이곳은 현재 4단계를 넘어 5단계로 빠르게 진입 중인 것으로 평가받아요. 명확한 타겟 시장이 있고 그들이 돈을 낼 수밖에 없는 기술을 내놓았기 때문이죠.
안전한 초지능 SSI는 왜 비즈니스에 관심이 없을까
일리아 서츠케버가 세운 SSI(Safe Superintelligence)는 전형적인 1단계 스타트업의 모습을 보여주고 있어요. 메타의 인수 제안도 거절하면서 오로지 ‘안전한 초지능’이라는 과학적 목표에만 매진하고 있더라고요. 제품 출시 주기 같은 비즈니스 압박에서 완전히 벗어나려는 모습이 인상적이었어요.
하지만 이런 순수 연구소조차도 30억 달러라는 엄청난 투자금을 받았다는 점이 놀랍더라고요. 물론 나중에 연구 성과가 나오면 순식간에 단계를 뛰어넘어 수익화에 나설 가능성도 열어두고 있었어요. 결국 지금의 AI 생태계는 연구와 비즈니스 사이에서 각자의 속도로 줄타기를 하는 중이었죠.
우리 기업에 맞는 AI 수익화 전략 세우는 법
개인이나 중소규모 기업이 이런 거대 연구소들의 흐름에서 배울 점은 분명해요. 무작정 기술만 쫓기보다는 내가 가진 기술이 어느 단계의 수익 의지를 가지고 있는지 점검해 봐야 하거든요.
- 해결하고자 하는 문제의 구체화
- 사용자가 기꺼이 지불할 수 있는 핵심 가치 정의
- 기술적 완성도보다 시장 출시 속도 우선순위 설정
결국 인공지능 수익화의 핵심은 기술의 화려함이 아니라 그 기술이 누구의 지갑을 열게 할 것인지를 명확히 하는 데서 시작되더라고요. 거대 자본이 움직이는 방향을 보면 우리가 어디에 집중해야 할지도 어렴풋이 보이는 것 같았어요.
마무리
오늘은 다양한 AI 연구소들이 보여주는 비즈니스 태도와 야망의 단계를 살펴봤어요. 단순한 연구 프로젝트로 남을 것인지 아니면 세상을 바꾸는 거대 기업이 될 것인지는 결국 AI 수익화에 대한 명확한 비전이 결정하는 것 같더라고요. 여러분은 지금 어떤 단계의 도구를 사용하고 계신가요? 기술의 발전만큼이나 그 뒤에 숨겨진 기업들의 전략을 읽어내는 눈을 키우는 것이 중요한 시점입니다.
출처: https://techcrunch.com/2026/01/24/a-new-test-for-ai-labs-are-you-even-trying-to-make-money/
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