기업용 AI 경쟁, ‘모델 성능’에서 ‘활용 · 운영 역량’으로
저비용 AI 모델 확산으로 기업용 AI 시장의 경쟁 기준이 변화하고 있습니다. 가트너가 전망한 멀티모델 전략과 기업 AI 운영의 주요 변화를 살펴봅니다.
기업용 AI 경쟁, ‘모델 성능’에서 ‘활용 · 운영 역량’으로
중국을 비롯한 저비용 · 오픈웨이트 AI 모델의 확산으로 기업용 AI 시장의 경쟁 기준이 모델 자체의 성능에서 실제 업무 활용과 운영 · 통제 역량으로 이동할 것이라는 전망이 나왔습니다.
가트너는 저렴한 AI 모델이 기존 고성능 모델을 일괄 대체하기보다는 전체 AI 모델 시장의 가격을 낮추면서, 기업들이 업무의 중요도와 위험 수준에 따라 서로 다른 모델을 선택하는 방향으로 시장이 변화할 것으로 내다봤습니다.
하나의 모델이 모든 업무를 처리하는 방식에서 벗어나다
지금까지 생성형 AI 도입에서는 높은 성능의 모델을 중심으로 서비스를 구축하는 경우가 많았습니다.
하지만 모델 선택지가 다양해지고 비용 차이가 커지면서, 앞으로는 모든 업무에 하나의 고성능 모델을 사용하는 방식보다 목적에 따라 적절한 모델을 선택하는 구조가 확대될 것으로 전망됩니다.
예를 들어 코드 생성, 번역, 정보 추출, 분류, 요약과 같이 비교적 위험도가 낮고 반복적인 업무에는 저비용 모델이나 SLM(Small Language Model)을 활용할 수 있습니다.
반면 복잡한 판단이 필요하거나 보안 · 정확성이 중요한 업무에는 고성능 Frontier Model을 적용하는 방식입니다. 가트너는 기업용 AI 구매 과정에서도 데이터 민감도와 비용 등을 고려해 적절한 모델을 선택하는 Multi-model Routing 기능에 대한 요구가 증가할 것으로 전망했습니다.
Low Risk · 반복 업무
→ 저비용 모델 / SLM / Open-weight Model
High Risk · 복잡한 판단
→ 고성능 Frontier Model
즉, 모델 하나의 성능보다 어떤 업무를 어떤 모델에 연결할 것인지 결정하는 운영 구조가 중요해지는 것입니다.
기업용 AI의 경쟁력은 Workflow와 Governance로
AI 모델 가격이 지속적으로 낮아질 경우 모델 자체는 점차 범용화될 가능성이 있습니다.
이에 따라 기업용 소프트웨어의 경쟁력 역시 단순히 “어떤 모델을 사용하고 있는가”보다
실제 업무 프로세스에 AI를 얼마나 자연스럽게 연결하는지
여러 모델을 효율적으로 조합하고 운영하는지
비용과 성능을 어떻게 관리하는지
AI의 결과를 어떻게 검증하고 통제하는지
보안과 규제 요건을 어떻게 충족하는지
등으로 이동할 것으로 예상됩니다.
가트너 역시 앞으로 소프트웨어 기업들이 Workflow, Governance, AI Safety 등을 중심으로 경쟁력을 재정립해야 한다고 분석했습니다.
저렴한 모델이 곧 낮은 운영 부담을 의미하지는 않는다
모델 가격이 낮아진다고 해서 기업의 AI 도입 · 운영 부담까지 함께 낮아지는 것은 아닙니다.
특히 외부 또는 해외 모델을 활용할 경우에는 모델의 출처, 데이터 저장 위치, 개인정보 보호, 지식재산권, 프롬프트 및 출력 데이터 유출 가능성, 감사 가능성 등을 함께 고려해야 합니다.
AI Agent가 실제 기업 업무를 수행하는 범위가 커질수록 모델의 성능뿐 아니라 신뢰성, 접근 권한, 실행 범위와 결과 검증 체계 역시 중요한 운영 요소가 됩니다.
가트너는 이러한 흐름에 따라 2030년경 기업용 AI 시장이 고위험 업무를 위한 고성능 모델과 대규모 반복 업무를 위한 저비용 모델로 사실상 이원화되고, 기업 AI 아키텍처도 모델 등급 · 배포 환경 · Governance 요건을 분리해 설계하는 방향으로 발전할 것으로 전망했습니다.
QUANTUM View
이번 전망에서 주목할 부분은 기업 AI의 경쟁력이 특정 LLM의 성능에만 머물지 않고 있다는 점입니다.
실제 기업 환경에서는 업무마다 요구되는 정확도와 보안 수준, 처리량, 비용이 다르기 때문에 모든 요청을 가장 크고 비싼 모델에 전달하는 방식이 반드시 효율적인 것은 아닙니다.
앞으로 기업 AI 환경에서는 사용자의 요청과 업무 특성을 판단해 적절한 모델 또는 Agent로 연결하고,
Model Selection → Workflow → Validation → Human Approval
과 같은 전체 실행 과정을 함께 관리하는 역량이 더욱 중요해질 것으로 보입니다.
이는 AI 도입의 기준이 ‘어떤 모델을 보유했는가’에서 ‘AI를 실제 업무에 얼마나 안정적이고 효율적으로 적용할 수 있는가’로 이동하고 있다는 변화로 볼 수 있습니다.
특히 온프레미스 · 폐쇄망을 포함한 기업 환경에서는 모델 선택뿐 아니라 데이터의 위치와 접근 권한, 실행 이력, 검증 및 운영 정책까지 함께 관리할 수 있는 AI Orchestration과 Governance 구조가 기업 AX의 중요한 기반이 될 것으로 예상됩니다.
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ZDNET Korea
「중국 AI 공세에 기업용 SW 경쟁축도 바뀐다…'모델'보다 '활용'」
한정호 기자 · 2026.08.31.