생성형 AI 소비 트렌드 심층 분석: 빅테크 활용 사례와 유망 스타트업

오늘날 생성형 AI(Generative AI)는 일반 소비자부터 기업까지 폭넓게 활용되며 소비 트렌드에 큰 변화를 주고 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 콘텐츠를 AI가 직접 생성해내면서, 콘텐츠 제작 방식과 소비자 경험이 혁신되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 생성형 AI의 최신 소비 트렌드를 살펴보고, 해외 빅테크 기업들과 유망 스타트업들의 활용 사례를 통해 변화상을 분석합니다. 마지막으로 이러한 트렌드가 가져올 미래 전망과 기업들을 위한 시사점을 정리합니다.

1. 생성형 AI 소비 트렌드 개요

● 일상 속에 자리잡은 생성형 AI: 2022년 말 공개된 OpenAI의 ChatGPT를 기점으로, 생성형 AI는 단기간에 폭발적인 성장을 이뤘습니다. ChatGPT는 출시 두 달 만에 월간 사용자 1억 명을 돌파하여 역사상 가장 빠르게 성장한 소비자 앱으로 기록되었는데 (ChatGPT sets record for fastest-growing user base - analyst note | Reuters), 이를 통해 AI 챗봇이 대중화되었습니다. 소비자들은 이제 검색엔진 대신 AI 챗봇에 질문하거나 (71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences - Capgemini Norway) (71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences - Capgemini Norway), 일상 업무에 AI 도구를 활용하는 데 익숙해지고 있습니다. 딜로이트의 조사에 따르면 2024년 소비자의 38%가 생성형 AI를 실제 작업에 활용해봤다고 답했으며, 이는 전년 대비 두 배 이상 증가한 수치입니다 (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights). 특히 Gen Z와 밀레니얼 세대의 절반가량이 생성형 AI를 접했고, 이들 중 42%는 매일 사용한다고 합니다 (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights). 그만큼 젊은 층을 중심으로 생성형 AI가 디지털 라이프스타일의 일부로 빠르게 자리잡고 있습니다.

● 콘텐츠 생성과 검색의 변혁: 소비자들이 생성형 AI를 가장 많이 쓰는 분야는 콘텐츠 생성과 정보 탐색입니다. 예를 들어, 글쓰기 보조를 위해 문서 요약이나 초안 작성을 ChatGPT에 맡기고, 이미지를 만들 때 DALL·E나 Midjourney 같은 AI 이미지 생성기를 활용합니다. 실제로 생성형 AI 사용자 중 85%는 개인적 목적으로 문서 편집, 웹 검색, 챗봇 대화, 이미지 생성 등에 AI를 활용하고 있었습니다 (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights) (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights). 또한 많은 이들이 제품 정보를 찾거나 아이디어를 얻을 때 전통적인 검색엔진 대신 AI 챗봇을 이용하고 있습니다. Capgemini의 보고서에 따르면 절반 이상의 소비자(58%)가 상품이나 서비스 추천을 받을 때 검색 대신 생성형 AI 도구를 주요 수단으로 활용하고 있습니다 (71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences - Capgemini Norway). 이렇게 AI 기반 검색이 늘어나면서, 정보 탐색 과정이 대화형으로 바뀌고 개인 맞춤형 추천이 강화되는 등 소비자 경험이 한층 편리하고 인터랙티브하게 변화하고 있습니다.

● 업무 생산성과 쇼핑 경험 개선: 생성형 AI 도입은 소비자의 업무 효율과 쇼핑 방식에도 변화를 주고 있습니다. 일례로 업무 자동화 측면에서, 마이크로소프트의 GitHub Copilot은 프로그래머의 평균 코드의 46%를 자동 생성해줄 정도로 발전하여 생산성을 크게 높이고 있습니다 (GitHub Copilot AI Tech Upgraded, Already Generates 61% of Java Code -- Visual Studio Magazine). 일반 직장인들도 이메일 작성, 보고서 요약, 자료 조사 등에 AI 비서를 활용해 업무 시간을 절감하고 있습니다. 한편 이커머스 분야에서는 AI가 구매 결정 과정을 혁신하고 있습니다. Adobe의 설문에서 응답자의 58%가 생성형 AI 덕분에 온라인 쇼핑 경험이 개선되었다고 답했고 (More than half of shoppers would use generative AI for clothing ...), Capgemini 조사에서도 소비자 46%가 AI가 이끄는 새로운 쇼핑 방식에 긍정적인 기대를 나타냈습니다 (71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences - Capgemini Norway). AI 추천 엔진은 방대한 상품 리뷰를 요약해주거나 개별 취향에 맞는 제품을 골라주는 등, 쇼핑 과정을 더욱 개인화하고 편리하게 만들어주고 있습니다 (Amazon improves the customer reviews experience with AI). 이런 변화들로 소비자 경험(CX) 전반이 개선되면서, 생성형 AI에 대한 소비자 만족도도 높은 편입니다. 실제 사용자 중 83%는 생성형 AI가 생산성 향상에 기여한다고 느끼고, 2/3는 AI 서비스 품질이 기대 이상이라고 평가했습니다 (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights) (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights).

● 주요 성장 산업 및 유망 활용 분야: 생성형 AI의 영향력이 커지면서 여러 산업에서 혁신이 활발합니다. 마케팅 분야에서는 AI로 콘텐츠 제작과 개인화 광고를 실행하여 효율을 높이고 있으며, 미국 마케터의 73%가 이미 생성형 AI 도구를 활용 중인 것으로 나타났습니다 (Generative AI in Marketing: Uses + Examples). 전자상거래에서는 앞서 언급한 AI 챗봇 추천과 리뷰 요약으로 고객경험을 차별화하고 있습니다 (71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences - Capgemini Norway) (71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences - Capgemini Norway). 금융권에서도 챗봇을 통한 금융 상담이나 보고서 자동 생성 등에 AI를 적용하고, 헬스케어 분야에선 의료 기록 요약, 증상 체크 챗봇 등이 등장하고 있습니다. 교육 분야에서도 학생들이 AI 튜터를 통해 학습하거나, 교사가 수업 자료 준비에 AI를 활용하는 등 변화가 두드러집니다. 특히 딜로이트 조사에 따르면, 사용자들의 60% 이상은 개인 맞춤형 운동/영양 관리, 쇼핑 도우미, 재무 자문 등에 AI 활용에 관심을 보이고 있어 (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights) (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights), 앞으로 헬스케어나 퍼스널 코칭, 에듀테크 시장에서 생성형 AI 수요가 크게 증가할 전망입니다. 이렇듯 이커머스, 마케팅, 금융, 의료, 교육 등 다양한 분야가 생성형 AI와 접목되며 새로운 시장 기회를 창출하고 있습니다.

2. 해외 빅테크 기업의 생성형 AI 활용 사례

전 세계 빅테크 기업들은 생성형 AI 열풍을 선도하며, 자사 서비스에 AI 기능을 통합하거나 새로운 AI 제품을 출시하고 있습니다. OpenAI와의 협업부터 자체 모델 개발까지 다양한 전략을 통해 AI 혁신 경쟁을 벌이고 있는 주요 기업들의 사례를 살펴보겠습니다.

OpenAI: ChatGPT와 DALL·E로 생성 AI 대중화

OpenAI는 생성형 AI 붐의 촉발자이자 핵심 플레이어입니다. 2022년 공개한 ChatGPT는 자연어 대화를 통해 문장을 생성하는 AI 챗봇으로 선풍적인 인기를 끌었습니다. ChatGPT는 출시 이후 두 달 만에 월간 활성사용자 1억 명을 달성하며 사상 최단기간 내 최대 사용자 확보 기록을 세웠습니다 (ChatGPT sets record for fastest-growing user base - analyst note | Reuters). 사람들은 ChatGPT로 기사 작성, 이메일 초안, 코딩, 번역, Q&A 등 다양한 작업을 수행했고, **“ChatGPT 열풍”**이라는 말이 나올 정도로 폭넓게 활용되었습니다. OpenAI는 이후 GPT-4 모델을 선보이고 API를 공개해 기업들이 ChatGPT 기능을 앱이나 서비스에 통합할 수 있도록 비즈니스 모델을 확장했습니다. 또한 이미지 생성 AI인 DALL·E 2를 출시하여 텍스트로부터 현실적인 그림을 그려주는 서비스도 제공하고 있습니다. OpenAI는 마이크로소프트의 대규모 투자를 받으며 (ChatGPT sets record for fastest-growing user base - analyst note | Reuters), ChatGPT 플러스(유료 구독) 및 API 트래픽 판매 등을 통해 수익화 전략을 구축했습니다. 현재 ChatGPT는 검색엔진, 오피스 소프트웨어 등 여러 영역에 내재화되고 있고, OpenAI는 지속적으로 모델을 고도화하며 AI 생태계를 주도하고 있습니다.

Google: Bard와 검색 경험의 AI 혁신

**구글(Google)**은 **바드(Bard)**라는 대화형 AI를 내놓고 검색 서비스의 혁신을 꾀하고 있습니다. ChatGPT 등장 이후 구글은 2023년 자사 AI 언어모델 PaLM 2를 기반으로 한 Bard를 출시하여, 검색과 연동되는 대화형 답변 서비스를 실험하기 시작했습니다. Bard는 사용자의 질문에 대해 구글 지식그래프와 웹 정보를 활용해 길고 상세한 답변을 제공하고, 코드나 번역 등 다양한 작업도 수행합니다. 한편 구글 검색(Search) 자체에도 생성형 AI 기능을 통합하고 있는데, 질문을 입력하면 검색결과 상단에 AI가 요약한 답변이나 시각적 결과를 생성해 보여주는 **SGE(Search Generative Experience)**를 도입했습니다 (Google to beef up search with AI, setting stage for showdown with Bing | Reuters). 예를 들어 “파리에 3일간 머무를 예정인데 추천 일정은?” 같은 질문에 대해, AI가 웹의 여러 정보를 종합한 일정을 제시해주는 식입니다. 구글은 이러한 AI 기반 검색으로 사용자가 보다 상상력 있게 정보를 탐색하도록 돕겠다고 밝혔습니다 (Google to beef up search with AI, setting stage for showdown with Bing | Reuters). 또한 Gmail의 “Help me write” 기능처럼 이메일 자동 작성, Google Docs의 문서 초안 생성 등 업무용 생산성 도구에도 생성형 AI를 적용하고 있습니다 (Google I/O 2023: Making AI more helpful for everyone) (Google I/O 2023: Making AI more helpful for everyone). 구글은 “자사의 모든 핵심 제품을 AI 중심으로 재창조하고 있다”고 선언할 만큼 (Google I/O 2023: Making AI more helpful for everyone), 검색을 비롯한 전 영역에 걸쳐 생성형 AI 전략을 가속화하고 있습니다.

Microsoft: Bing부터 Office까지 ‘Copilot’ 전략

**마이크로소프트(Microsoft)**는 OpenAI와의 협력을 통해 범용 AI 기능을 폭넓게 도입한 기업입니다. 2023년 초, OpenAI의 GPT-4를 기반으로 Bing 검색엔진에 대화형 챗봇 기능을 추가하여 **“새로운 Bing”**을 선보였고, 검색 시장에서 구글에 맞서기 시작했습니다 (Google to beef up search with AI, setting stage for showdown with Bing | Reuters) (Google to beef up search with AI, setting stage for showdown with Bing | Reuters). 사용자는 Bing에서 자연어로 질문하고 대화 형태로 답변을 받을 수 있게 되어, 검색 환경이 크게 향상되었습니다. 또한 MS는 사무 생산성 제품군에 Copilot이라는 생성형 AI 어시스턴트를 통합했습니다. GitHub Copilot은 그 시작으로, 개발자의 코드 작성에 AI가 짝이 되어 실시간으로 코드를 제안해주고 오류를 잡아주는 도구입니다. 이는 개발자가 코딩하는 코드의 절반 가까이를 AI가 채워줄 만큼 성능이 높아 (GitHub Copilot AI Tech Upgraded, Already Generates 61% of Java Code -- Visual Studio Magazine), 전 세계 수십만 개발자들이 사용하며 호평을 받았습니다. 마이크로소프트는 이어서 Microsoft 365 Copilot을 발표하여, Word나 Excel, PowerPoint에서 문서 요약, 분석, 프레젠테이션 제작 등을 AI가 도와주도록 했습니다. 예컨대 Word에서 간단한 지시만으로 초안을 작성하거나, Excel에서 자연어로 물으면 표를 만들어주는 식입니다. 2023년 말에는 Windows Copilot도 공개하여 운영체제 차원에서 AI 비서가 작업을 도와주도록 하였습니다. 이처럼 MS는 **“모든 제품에 AI 동반자(Copilot) 제공”**을 목표로, **클라우드(Azure)**부터 **비즈니스 앱(Dynamics 365)**에 이르기까지 전방위적 AI 통합 전략을 펼치고 있습니다. 이러한 선제적 도입으로 MS는 업무 생산성 향상과 차세대 컴퓨팅 플랫폼 주도권 확보라는 두 마리 토끼를 잡고자 합니다.

Meta: AI 콘텐츠 생성과 소셜미디어 혁신

**메타(Meta)**는 소셜미디어에 생성형 AI를 접목하여 콘텐츠 생산과 사용자 경험을 혁신하고 있습니다. 메타는 2023년 이미지 생성 모델(EMU)과 Make-A-Video 등을 연구하며, 페이스북과 인스타그램 플랫폼에 AI를 활용한 새 기능을 속속 도입했습니다. 그 중 하나가 **AI 캐릭터(Personas)**로, 사용자가 선택한 캐릭터와 대화하거나 피드백을 받을 수 있는 챗봇 친구 개념입니다. 메타는 수백 thousands명의 AI 캐릭터가 이미 사용자들에 의해 시범적으로 만들어졌으며, 곧 이들이 실제 소셜미디어 콘텐츠를 생성해 공유하는 시대가 올 것으로 예상하고 있습니다 (Meta Expects AI Characters to Generate Social Media Content) (Meta Expects AI Characters to Generate Social Media Content). 예를 들어, 유명인 스타일로 말하는 챗봇이 게시글을 올리거나, 가상 인플루언서가 팔로워와 소통하는 모습도 머지않았습니다. 한편 메타는 **창작자(Creator)**들을 위해 AI 도구도 제공 중입니다. 사진 편집을 돕는 생성형 AI 기능이나, 댓글에 자동 응답해주는 AI 비서를 인스타그램에 도입했고, 향후 텍스트->비디오 생성 기능도 추가할 계획입니다 (Meta Expects AI Characters to Generate Social Media Content). 이러한 기능들은 크리에이터들이 손쉽게 고품질 콘텐츠를 만들고 팬들과 실시간 소통할 수 있도록 도와줍니다. 메타는 또한 2023년 Llama 2라는 자사 대형 언어모델을 오픈소스로 공개하여 AI 연구 커뮤니티에 기여하기도 했습니다 (Meta and Microsoft Introduce the Next Generation of Llama | Meta). Llama 2는 기업용으로도 무료 제공되어 마이크로소프트 Azure 등과 연동되었고 (Meta and Microsoft Introduce the Next Generation of Llama | Meta) (Meta and Microsoft Introduce the Next Generation of Llama | Meta), 이를 통해 생성형 AI 생태계의 개방과 책임있는 발전을 촉진하고 있습니다. 요약하면, Meta는 AI를 통해 소셜미디어 환경을 보다 개인화하고 혁신적인 콘텐츠로 풍부하게 만들려는 전략을 취하고 있습니다.

Amazon: AI로 진화하는 쇼핑 경험과 Alexa 비서

**아마존(Amazon)**은 이커머스 분야에서 생성형 AI를 적극 활용하여 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 먼저, 2023년 아마존은 상품 상세 페이지에 AI가 생성한 리뷰 요약 기능을 도입했습니다. 이는 수많은 고객 리뷰를 한 단락으로 요약해 보여주어, 소비자가 제품의 장단점을 빠르게 파악할 수 있도록 한 것입니다 (Amazon improves the customer reviews experience with AI). 예를 들어 “사용자가 언급한 공통된 장점: 내구성이 뛰어나다, 설치가 쉽다”와 같이 리뷰의 주요 테마를 AI가 뽑아주는 방식입니다. 또한 의류 쇼핑에서는 리뷰 중에서 나와 체격이 비슷한 사람의 후기를 필터링해보는 기능이나, 사이즈 추천 기능 등도 AI 기반으로 제공하고 있습니다 ('Amazon Rufus' AI experience comes to the Amazon Shopping app ). 더 나아가 아마존은 판매자를 위한 도구로 상품 제목과 설명을 AI가 자동 생성해주는 기능을 선보여, 제품 리스트업 과정을 간소화했습니다 ('Amazon Rufus' AI experience comes to the Amazon Shopping app ). 한편 쇼핑몰 내 AI 챗봇인 **“Amazon Rufus”**도 출시했는데, 이는 아마존의 방대한 상품 카탈로그와 웹 정보를 학습한 쇼핑 전문 비서로서, 사용자의 질문에 맞춤형 제품을 추천하고 비교까지 해줍니다 ('Amazon Rufus' AI experience comes to the Amazon Shopping app ) ('Amazon Rufus' AI experience comes to the Amazon Shopping app ). 예를 들어 “러닝화 구매 시 고려할 점이 뭐야?”라고 물으면 러닝화 선택 요령을 알려주고, 추가로 “A 제품과 B 제품 차이점은?”이라고 묻는 식으로 대화형으로 쇼핑 상담이 가능합니다. 아마존은 “생성형 AI가 우리가 아는 거의 모든 고객 경험을 바꿀 것이다”라고 언급하며, 지난 25년간 쌓아온 AI 활용 노하우에 생성형 AI를 더해 쇼핑 편의를 극대화하고 있습니다 ('Amazon Rufus' AI experience comes to the Amazon Shopping app ).

또 하나 주목할 부분은 아마존의 음성비서 **Alexa(알렉사)**의 진화입니다. 아마존은 2023년 최신 **대규모 언어 모델(LLM)**을 Alexa에 적용해 **더 똑똑하고 대화형인 Alexa+**를 발표했습니다. 현재 전 세계에 6억 대 이상의 Alexa 디바이스가 사용 중인데 (Introducing Alexa+, the next generation of Alexa), 새롭게 강화된 Alexa+는 더욱 자연스러운 대화와 개인화된 도움을 제공합니다. 예를 들어, 사용자가 “주말에 친구들과 할만한 활동 찾아줘”라고 두루뭉술하게 말해도 Alexa+가 맥락을 이해해 추천해주고, 후속질문에도 유연하게 대응하는 식입니다. Alexa+는 음악 추천, 일정 관리, 정보 요약, 농담이나 잡담 등 거의 모든 주제에 대해 인간처럼 대화를 이어갈 수 있고, 사용자의 취향과 맥락을 학습하여 맞춤형 서비스를 제공합니다 (Introducing Alexa+, the next generation of Alexa). 특히 쇼핑 측면에서도, 음성으로 상품을 찾고 구매하는 과정을 더 똑똑하게 도와주며 개인 비서로서 역할을 강화했습니다 (Introducing Alexa+, the next generation of Alexa). Amazon은 이처럼 쇼핑 플랫폼과 음성비서 양면에서 생성형 AI를 접목하여, 고객에게 더 나은 편의와 만족을 제공하고 있습니다.

3. 유망 해외 스타트업의 생성형 AI 활용 사례

대형 기술기업들뿐만 아니라, 혁신적인 아이디어로 무장한 스타트업들도 생성형 AI 열풍의 주역입니다. 이들은 특정 산업의 니치 시장을 파고들거나, 새로운 AI 서비스 카테고리를 만들어내며 주목받고 있습니다. 몇 가지 대표적인 해외 유망 스타트업 사례를 소개합니다.

• Jasper AI (재스퍼) – 마케팅 콘텐츠 생성: Jasper는 마케팅 분야 특화 AI 카피라이팅 플랫폼으로, 블로그 글부터 광고 카피까지 다양한 텍스트 콘텐츠를 자동 생성해줍니다. 사용자가 주제나 키워드를 입력하면 관련 업계 용어와 문맥을 학습한 AI가 첨삭까지 가능한 초안을 만들어주어 콘텐츠 제작 시간을 단축시켜줍니다. 특히 브랜드 음성과 일관성을 유지하는 맞춤 글쓰기가 가능해 마케팅팀의 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 2021년 출시 이후 급성장하여 많은 기업들이 소셜 미디어 포스팅, 이메일 캠페인 등에 Jasper를 활용 중입니다.
• Synthesia (신세시아) – AI 영상 생성: Synthesia는 텍스트를 넣으면 실제 사람처럼 말하는 영상을 만들어주는 AI 비디오 생성 플랫폼입니다. 배우나 촬영 장비 없이도, AI 아바타가 주어진 대본을 다양한 언어로 말하며 프레젠테이션 영상이나 교육 영상을 제작해줍니다. 현재 140개 이상의 언어를 지원하고 여러 가상 배우를 제공하여, 기업 홍보 영상이나 온라인 강의 콘텐츠 제작에 인기입니다. Fortune 100 기업의 60% 이상이 이미 Synthesia를 사용하고 있을 정도로 (Synthesia (company) - Wikipedia), 글로벌 대기업들도 사내 교육, 마케팅 등에 도입하며 영상 커뮤니케이션의 혁신을 이루고 있습니다.
• Runway ML (런웨이) – 생성형 영상 편집: Runway는 크리에이터와 영상 편집자를 위한 AI 영상 편집 툴킷을 제공하는 스타트업입니다. 이미지 또는 텍스트 프롬프트만으로 새로운 동영상 장면을 생성하는 Gen-1, Gen-2 모델을 세계 최초로 상용화하여 주목받았습니다 (Runway (company) - Wikipedia) (Runway (company) - Wikipedia). 예를 들어 간단한 스케치 영상을 넣으면 사실적인 영상으로 바꿔주는 등 비디오-to-비디오 생성이 가능하며, 스타일 변환이나 배경 제거 같은 편집 작업도 AI가 자동화합니다. Runway의 기술은 영화 *“Everything Everywhere All At Once”*의 일부 장면 제작에 활용되는 등 (Runway (company) - Wikipedia), 할리우드와 광고 업계에서도 실력을 입증했습니다. 2023년 구글, Nvidia 등의 투자를 받아 기업가치 15억 달러를 평가받았으며 (Runway (company) - Wikipedia), 타임지가 선정한 “세계에서 가장 영향력 있는 100대 기업” 목록에 오르는 등 (Runway (company) - Wikipedia) 성장성을 인정받고 있습니다.
• Stability AI (스테이빌리티 AI) – 오픈소스 이미지 생성: Stability AI는 Stable Diffusion이라는 오픈소스 이미지 생성 모델로 유명한 영국의 스타트업입니다. 2022년 공개된 Stable Diffusion은 인터넷상의 대규모 이미지를 학습해 텍스트를 고해상도 이미지로 변환해주며, 공개 직후 전 세계 개발자와 아티스트들 사이에서 폭발적인 반응을 얻었습니다. Stability AI는 모델 가중치까지 공개하는 파격적인 개방 정책으로 AI 이미징 생태계를 크게 확장시켰습니다 (Stability AI - Wikipedia) (Stability AI - Wikipedia). 누구나 Stable Diffusion을 활용한 이미지 생성 앱을 만들 수 있게 되면서, 한때 2023년말 기준 전체 AI 생성 이미지의 80%가 Stable Diffusion 기반이라는 추정치가 나올 정도로 영향력이 컸습니다. 해당 기업은 2022년 약 1억 달러 투자를 유치하며 기업가치 10억 달러를 인정받았고 (Stability AI company information, funding & investors | Dealroom.co), 이후 음악 생성 모델이나 코덱 압축 AI 등 새로운 연구에도 나서고 있습니다. 다만, 저작권 논란으로 게티이미지 및 예술가들로부터 소송을 당하는 등 (Takeaways from the Andersen v. Stability AI Copyright Case) 윤리적 과제도 부상하고 있습니다. 그럼에도 Stability AI의 오픈소스 철학은 업계에 큰 반향을 일으키며, 개발자 커뮤니티 주도의 혁신 가속화에 기여하고 있습니다.

(그 밖에도, 사용자와 대화하며 스토리를 만들어가는 Character.AI(AI 챗봇 플랫폼), 디스코드 기반의 인기 이미지 생성 서비스 Midjourney, AI로 음악을 만들어주는 Boomy 등 다양한 스타트업들이 생성형 AI 분야에서 두각을 나타내고 있습니다.)

4. 소비 트렌드 변화와 미래 전망

● 소비자 행동과 심리의 변화: 생성형 AI의 보급으로 소비자 행동에도 여러 변화가 나타나고 있습니다. 우선, 많은 사용자가 AI에 대한 신뢰와 만족을 보이고 있습니다. 한 조사에 따르면, 생성형 AI를 이미 활용 중인 사람들의 다수는 AI가 창의성을 높여주고 개인맞춤형 경험을 제공한다고 평가하며, AI가 만든 콘텐츠가 인간 수준이거나 그 이상이라고 생각하는 경우도 많았습니다 (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights). 또한 소비자들은 점차 민감한 영역까지 AI와 상의하는 데 거부감이 줄고 있습니다. 딜로이트 보고서에서 Gen Z 및 밀레니얼 세대의 약 44%는 AI 챗봇과 친구 대화나 멘탈 헬스 상담까지도 해볼 의향이 있다고 답했으며 (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights), 의료 조언이나 연애 상담 등 예전에는 사람에게만 기대던 부분까지 챗봇에 마음을 여는 경향을 보였습니다 (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights). 이는 기술에 대한 심리적 수용도가 높아지고, AI를 조언자나 동반자로 여기는 인식 변화가 진행 중임을 시사합니다. 이처럼 AI에 익숙한 소비자 세대가 등장함에 따라, 디지털 상호작용의 방식이 사람 대 사람에서 사람 대 AI로 점차 확대되고 있습니다.

● 새로운 시장 기회와 산업 전망: 생성형 AI의 발전은 앞으로도 막대한 시장 기회를 창출할 전망입니다. 글로벌 컨설팅 기관들은 향후 AI 시장의 고속 성장을 예측하고 있는데, 한 보고서에 따르면 생성형 AI 소프트웨어 시장 규모가 2023년 약 104억 달러에서 2030년에는 1760억 달러 이상으로 급증할 것으로 예상됩니다 (Generative AI Software Market Set for Explosive Growth through ...). 이러한 성장의 원동력은 개인화 서비스와 자동화 수요 확대에 있습니다. 예를 들어, 개인 맞춤형 AI 튜터, AI 건강 코치, AI 인테리어 디자이너 등 각자의 필요에 특화된 버티컬 AI 서비스들이 속속 등장할 수 있습니다. 기업 입장에서도, 고객 데이터를 바탕으로 하이퍼 개인화된 제품 추천이나 마케팅이 가능해져 매출 증대의 기회를 얻습니다 (71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences - Capgemini Norway) (71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences - Capgemini Norway). 또한 콘텐츠 산업에서는 AI로 생성된 새로운 유형의 가상 크리에이터, 디지털 패션 등이 부상하면서 크리에이터 이코노미의 지형이 바뀌고 있습니다. 반면, AI 윤리와 신뢰성에 대한 이슈도 함께 부각될 것입니다. AI가 만들어낸 정보의 오류나 편향, 저작권 침해, 딥페이크에 따른 진위 판단 문제 등은 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 이에 따라 AI 투명성을 높이고 출처를 밝히는 기술, 사용자 교육 등이 병행될 필요가 있습니다. 규제 측면에서도 EU AI법안 등 각국이 제도 마련에 나서, 책임있는 AI 사용을 유도할 것으로 보입니다.

● 기업을 위한 시사점: 생성형 AI 트렌드를 선도적으로 활용하는 기업은 경쟁 우위를 확보할 가능성이 높습니다. 우선, 고객경험(CX) 혁신에 생성형 AI를 적극 도입하는 것이 중요합니다. 예를 들어 챗봇 고객지원, AI 추천 시스템, 콘텐츠 퍼스널라이제이션 등을 도입하면 고객 만족과 충성도를 높일 수 있습니다. 한 조사에서는 소비자의 71%가 생성형 AI가 구매 경험에 통합되길 원한다고 밝힌 만큼 (71% of consumers want generative AI integrated into their shopping experiences - Capgemini Norway), 리테일, 여행, 금융 등 B2C 기업들은 AI 기능 제공이 곧 새로운 기본 경쟁력이 될 수 있습니다. 내부적으로도 업무 자동화와 의사결정 지원에 AI를 활용해 효율을 높여야 합니다. 이미 많은 기업들이 직원들에게 생성형 AI 활용을 독려하고 교육함으로써 생산성을 크게 높이고 있으며, AI를 업무에 사용하도록 장려하는 직원 비율이 75%에 달한다는 보고도 있습니다 (2024 Connected Consumer: Trust and gen AI | Deloitte Insights). 다만 AI 활용에는 윤리 가이드라인 확립과 데이터 프라이버시 보호 노력이 따라야 하며, 인간과 AI의 적절한 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 결국 성공적인 기업은 “사람+AI” 협업을 통해 창의성과 효율성을 모두 극대화할 것이며, 빠르게 변모하는 소비자 트렌드에 맞춰 서비스와 비즈니스 모델을 유연하게 재편하는 기업이 미래 시장을 선점할 것으로 예상됩니다.