압도적 1위 서비스인 챗GPT(ChatGPT)의 국내 이용자 증가율이 눈에 띄게 둔화하면서, 생성형 AI 시장 전반이 포화 상태에 접어들었다는 분석이 나옵니다. 구글 제미나이(Gemini), 앤트로픽 클로드(Claude) 등 주요 경쟁 서비스들 역시 확장세에 한계를 보이면서 B2C(소비자 대상) AI 시장의 성장 동력이 약해지고 있다는 우려가 커지고 있습니다. 하지만 이러한 둔화가 시장의 ‘종말’을 의미하는 것은 아닙니다. 오히려 이는 AI 생태계가 다음 단계, 즉 B2B(기업 대상) 시장으로 진입하는 자연스러운 과도기 신호로 해석할 수 있습니다. 이번 글에서는 챗GPT의 성장이 멈춘 듯 보이는 현상의 본질을 파헤치고, 국내외 AI 시장이 나아갈 다음 경쟁의 핵심 축과 투자자들이 주목해야 할 새로운 기회를 심층적으로 분석합니다.
B2C AI 시장: ‘쓸 사람은 이미 다 썼다’는 해석의 근거
챗GPT의 월간활성이용자(MAU) 증가율이 한 자릿수에 머무르고 신규 설치 기기 수가 급감하는 현상은, 생성형 AI의 대중적 확산이 초기 수용자(Early Adopters) 단계를 지나 안정화 단계에 접어들었음을 보여줍니다.
초기에 100%가 넘는 폭발적 성장을 기록했던 챗GPT의 MAU 증가율이 2~6%대로 낮아지고, 신규 설치가 80% 이상 감소한 데이터는, AI 경험이 필요한 대부분의 일반 사용자는 이미 한 번 이상 해당 서비스를 설치하고 사용해봤다는 점을 시사합니다. 쉽게 말해, 혁신적인 기술에 대한 ‘호기심’이나 ‘단순 체험’ 단계는 이미 끝난 것으로 볼 수 있습니다. 현재의 이용자 규모는 이 기술이 자신의 일상이나 업무에 실질적인 가치를 제공한다고 판단한 충성 고객층을 중심으로 형성되고 있습니다.
이러한 현상은 후발 주자들에게도 동일하게 적용됩니다. 제미나이, 클로드, 그록과 같은 강력한 경쟁자들이 시장에 진입했음에도 불구하고, 국내 모바일 MAU에서 뚜렷한 반등세를 만들지 못하고 정체되거나 소폭 감소하는 경향은, 킬러 앱(Killer App) 부재와 AI 서비스 간 차별성 부족이 맞물린 결과입니다. 현재의 생성형 AI는 기능적으로 상당 부분 상향 평준화되어 있어, 사용자들이 기존에 익숙해진 챗GPT를 굳이 다른 서비스로 갈아탈 결정적인 이유를 찾지 못하고 있는 것입니다.
생성형 AI 시장의 포화: B2C 한계와 B2B 전환의 시그널
B2C 시장의 성장이 둔화되는 것은 자연스러운 수순이지만, 이는 AI 산업 전체의 성장이 멈췄다는 의미는 아닙니다. 오히려 시장의 중심축이 이동하고 있다는 명확한 신호로 해석해야 합니다.
생성형 AI의 다음 단계는 ‘효율화’와 ‘생산성 향상’입니다. 개인 사용자의 단순 검색이나 텍스트 생성 수준을 넘어, 기업의 핵심 업무 시스템에 깊숙이 통합되어야 합니다. 예를 들어, 금융권의 방대한 내부 데이터를 학습해 맞춤형 보고서를 작성하거나, 제조업의 설계 프로세스를 자동화하는 등, 전문적이고 복잡한 문제 해결에 AI를 활용하는 단계입니다. 현재 AI 업계 관계자들이 “AI 서비스의 다음 경쟁은 기업용”이라고 입을 모으는 것도 이러한 맥락 때문입니다.
B2B 시장에서의 경쟁력은 B2C와 완전히 다릅니다. B2C가 ‘친근한 사용자 인터페이스’와 ‘재미’에 중점을 둔다면, B2B는 ‘안정적인 품질’, ‘데이터 보안’, ‘정확도’ 그리고 ‘기존 시스템과의 통합 용이성’이 핵심 지표가 됩니다. 특히 기업 환경에서는 AI가 잘못된 정보를 생성했을 때의 위험(Risk)이 개인 사용자에게 미치는 영향보다 훨씬 크기 때문에, 환각 현상(Hallucination)을 최소화하는 기술적 완성도와 함께, 기업 맞춤형 파인 튜닝(Fine-tuning) 능력이 필수적입니다. 단순히 텍스트를 잘 생성하는 것을 넘어, 산업별 특화된 솔루션을 제공할 수 있는 AI 기업이 시장을 주도하게 될 것입니다.
다음 경쟁의 핵심: 이미지·영상 AI와 도메인 특화 모델
경쟁 서비스들이 국내 시장에서 고전하는 이유 중 하나로 ‘이미지·비디오 생성 수요와의 거리’가 지적됩니다. 이는 텍스트 중심 AI 모델의 한계를 드러내는 동시에, 시각적 콘텐츠 생성 AI가 다음 시장을 이끌 주요 동력이 될 수 있음을 시사합니다.
실제로 글로벌 시장에서는 이미지나 영상 생성 능력이 강화된 모델들이 단기적인 사용자 유입에 성공하는 사례가 관찰되고 있습니다. 하지만 장기적인 성장을 위해서는 단순한 ‘볼거리’를 넘어, 사용자의 실제 필요를 채워주는 구체적인 기능이 중요합니다. 예를 들어, 전문적인 영상 편집 과정에서의 단순 반복 작업을 AI가 대신 처리해주거나, 마케팅에 필요한 고품질의 이미지를 저작권 문제없이 즉시 생성해주는 서비스 등이 이에 해당합니다.
또한, 제너럴 AI(General AI)의 포화 속에서 특정 산업이나 도메인에 특화된 모델(Domain-Specific LLM)의 가치가 급부상할 것입니다. 의료, 법률, 금융과 같이 고도의 전문 지식이 필요한 분야에서는 범용 모델보다 해당 분야의 전문 데이터로 학습된 소규모 언어 모델(SLM, Small Language Model)이 더 높은 정확도와 효율성을 제공합니다 수 있습니다. 이는 국내 기업들이 글로벌 빅테크와의 정면 승부를 피하고 틈새시장을 공략할 수 있는 절호의 기회이기도 합니다.
국내 AI 기업과 투자자들이 주목해야 할 다음 움직임
챗GPT의 성장 둔화는 국내 AI 생태계에 위기이자 기회입니다. 글로벌 빅테크와의 B2C 경쟁에서 정면 대결이 어렵다는 현실을 받아들이고, B2B 시장과 도메인 특화 모델이라는 새로운 전선으로 빠르게 전환해야 합니다.
국내 기업들은 특히 한국어 데이터의 강점을 활용해 금융, 법률, 공공 등 국내 특화된 산업 분야에서 높은 정확도를 제공하는 ‘한국형 도메인 LLM’ 개발에 집중할 필요가 있습니다. 이는 해외 모델들이 쉽게 침투하기 어려운 고유한 경쟁 우위를 확보하게 해줄 것입니다. 또한, AI 모델 자체보다는 ‘AI를 실제 업무에 적용하는 솔루션’, 즉 AI 기반의 생산성 도구를 개발하는 기업에 대한 관심이 높아질 것입니다. 예를 들어, ‘기업 내부 데이터 분석 및 보고서 자동화 솔루션’이나 ‘콜센터 상담 내용을 실시간 요약 및 대응하는 AI 솔루션’ 등이 미래의 유망 분야입니다.
결론적으로, 챗GPT 성장 둔화는 생성형 AI 기술이 ‘붐(Boom)’ 단계를 넘어 ‘실용화’ 단계로 진입했음을 알리는 자연스러운 시장 조정 현상입니다. 더 이상 단순한 사용자 수 증가에 집착할 것이 아니라, ‘AI가 실제로 돈을 벌어주는 방식’에 초점을 맞춘다면, 이 포화의 시기야말로 다음 AI 시장의 진정한 승자를 가릴 수 있는 기회가 될 것입니다.
*참고:본 글은 투자 조언이 아닌 참고용 정보 제공을 목적으로 하며, 최종 투자 판단은 투자자 본인의 책임입니다.끝까지 읽어주셔서 감사합니다.