진화하는 생성형 AI…LLM 활용해 서비스 고도화 나선 테크 스타트업
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올거나이즈·라이너·데이블 등
신규 서비스 플랫폼 잇단 출시
"무분별한 AI서비스 확산 경계
사업 모델의 면밀한 검토 필요"
신규 서비스 플랫폼 잇단 출시
"무분별한 AI서비스 확산 경계
사업 모델의 면밀한 검토 필요"
국내 스타트업의 생성형 인공지능(AI) 서비스가 계속 확장하고 있다. 연초 오픈AI사의 ‘챗GPT’가 전 산업계에 큰 영향을 미친 가운데, 이 서비스의 기반이 된 초거대 언어모델 ‘GPT’ 시리즈 등을 활용한 서비스가 꾸준히 출시되고 있어서다. 솔루션 종류와 범위에 대해서는 관련 업체가 사용자 확보나 수익화 가능 여부를 면밀히 따져야 한다는 지적도 나온다.
AI 스타트업 올거나이즈는 최근 여러 초거대 언어모델(LLM)을 써서 프로그램을 개발할 수 있는 ‘알리 LLM Ops’를 출시했다. 알리 LLM Ops는 코딩 없이 쓰는 솔루션이다. 기업은 ‘스테이블 LM’ ‘블룸’ 등 파라미터(매개변수) 30억~1760억개 사이 LLM을 고르고, 회계·인사·마케팅 등 직무별 업무 자동화 앱을 맞춤형으로 만들 수 있다. 오픈AI의 GPT 시리즈나 구글의 ‘바드’ 초거대 언어모델로 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 만들 수도 있다. 이창수 올거나이즈 대표는 “사내 구축형 LLM은 기업 데이터가 외부에 공개되는 것을 꺼리는 곳에 최적화된 형태”라고 말했다.
라이너는 이달 생성형 웹 검색 서비스를 선보였다. 2015년 설립된 스타트업 라이너는 웹페이지에 커서로 형광펜 칠(하이라이트)을 표시하고, 별도로 모아보는 서비스로 사용자를 늘려왔다. 라이너는 160개국에서 모은 1000만 명의 사용자 검색·콘텐츠 기록과 GPT-4 등 LLM을 결합했다. 해당 서비스는 검색 내용에 대한 정확한 답을 문장형으로 제공한다. 정보 뒤에는 출처가 표기된다.
데이블은 자사 광고 플랫폼에 ‘AI 광고 제목 만들기’ 기능을 추가했다. 이미 보유하고 있던 20만여 개 광고 콘텐츠 데이터를 기반으로 생성형 AI 서비스를 만든 것이다. 타깃 사용자에 도달률이 높을 만한 문구를 자동으로 추천해 주는데, 상품 주요 키워드만 입력해도 제작이 가능하다는 설명이다. 이채현 데이블 대표는 “AI 기반 제목은 자체 테스트를 통해 최대 100% 이상 광고 도달 효율의 개선 효과를 확인했다”고 밝혔다.
전문 분야도 흐름이 바뀌고 있다. 리걸테크 스타트업 로앤굿은 지난달 말 챗GPT를 활용한 AI 법률 상담 서비스 ‘로앤봇’을 출시했다. 2020년 창업된 로앤굿은 그간 쌓아온 30만여 건의 사건 데이터를 활용해 쟁점별로 AI를 학습시켰다. 일단 이혼 소송 분야부터 서비스를 시작했는데, 해외 챗봇 서비스와는 달리 국내법을 바탕으로 법률 용어를 쉽게 변환해 준다는 설명이다.
업계에서는 당분간 LLM 기반 AI 신규 서비스가 늘어날 것으로 내다보고 있다. 스타트업 입장에선 서비스 개발이 훨씬 간편하기 때문이다. LLM 개발사들이 ‘얼리 액세스(조기 접근 권한)’를 내주는 등 국내외를 막론하고 ‘우군’ 끌어모으기에 나선 영향도 있다. 관련 응용 서비스 개발 기회가 생긴 것은 긍정적이지만 무분별하게 서비스를 늘리는 것은 경계해야 한다는 목소리도 나온다. 실리콘밸리 출신 한 스타트업 관계자는 “LLM은 만능이 아니고, AI 서비스로 돈을 버는 것은 기술과 별개의 문제”라며 “AI에 대한 관심에 편승하려 말고, 초기 스타트업일수록 사업 모델을 투자사와 면밀히 상의하는 절차가 필요하다”고 말했다.
이시은 기자 see@hankyung.com
AI 스타트업 올거나이즈는 최근 여러 초거대 언어모델(LLM)을 써서 프로그램을 개발할 수 있는 ‘알리 LLM Ops’를 출시했다. 알리 LLM Ops는 코딩 없이 쓰는 솔루션이다. 기업은 ‘스테이블 LM’ ‘블룸’ 등 파라미터(매개변수) 30억~1760억개 사이 LLM을 고르고, 회계·인사·마케팅 등 직무별 업무 자동화 앱을 맞춤형으로 만들 수 있다. 오픈AI의 GPT 시리즈나 구글의 ‘바드’ 초거대 언어모델로 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 만들 수도 있다. 이창수 올거나이즈 대표는 “사내 구축형 LLM은 기업 데이터가 외부에 공개되는 것을 꺼리는 곳에 최적화된 형태”라고 말했다.
라이너는 이달 생성형 웹 검색 서비스를 선보였다. 2015년 설립된 스타트업 라이너는 웹페이지에 커서로 형광펜 칠(하이라이트)을 표시하고, 별도로 모아보는 서비스로 사용자를 늘려왔다. 라이너는 160개국에서 모은 1000만 명의 사용자 검색·콘텐츠 기록과 GPT-4 등 LLM을 결합했다. 해당 서비스는 검색 내용에 대한 정확한 답을 문장형으로 제공한다. 정보 뒤에는 출처가 표기된다.
데이블은 자사 광고 플랫폼에 ‘AI 광고 제목 만들기’ 기능을 추가했다. 이미 보유하고 있던 20만여 개 광고 콘텐츠 데이터를 기반으로 생성형 AI 서비스를 만든 것이다. 타깃 사용자에 도달률이 높을 만한 문구를 자동으로 추천해 주는데, 상품 주요 키워드만 입력해도 제작이 가능하다는 설명이다. 이채현 데이블 대표는 “AI 기반 제목은 자체 테스트를 통해 최대 100% 이상 광고 도달 효율의 개선 효과를 확인했다”고 밝혔다.
전문 분야도 흐름이 바뀌고 있다. 리걸테크 스타트업 로앤굿은 지난달 말 챗GPT를 활용한 AI 법률 상담 서비스 ‘로앤봇’을 출시했다. 2020년 창업된 로앤굿은 그간 쌓아온 30만여 건의 사건 데이터를 활용해 쟁점별로 AI를 학습시켰다. 일단 이혼 소송 분야부터 서비스를 시작했는데, 해외 챗봇 서비스와는 달리 국내법을 바탕으로 법률 용어를 쉽게 변환해 준다는 설명이다.
업계에서는 당분간 LLM 기반 AI 신규 서비스가 늘어날 것으로 내다보고 있다. 스타트업 입장에선 서비스 개발이 훨씬 간편하기 때문이다. LLM 개발사들이 ‘얼리 액세스(조기 접근 권한)’를 내주는 등 국내외를 막론하고 ‘우군’ 끌어모으기에 나선 영향도 있다. 관련 응용 서비스 개발 기회가 생긴 것은 긍정적이지만 무분별하게 서비스를 늘리는 것은 경계해야 한다는 목소리도 나온다. 실리콘밸리 출신 한 스타트업 관계자는 “LLM은 만능이 아니고, AI 서비스로 돈을 버는 것은 기술과 별개의 문제”라며 “AI에 대한 관심에 편승하려 말고, 초기 스타트업일수록 사업 모델을 투자사와 면밀히 상의하는 절차가 필요하다”고 말했다.
이시은 기자 see@hankyung.com