AI生存法を探せ
「汎用」ビッグテックの隙を突く、フルスタックLLMで勝機を狙う

[비즈한국] AIは今や選択ではなく生存の問題だ。米国のビッグテックが独走する中、中国は莫大な支援と人材を基盤に勢力図を塗り替えつつある。デジタルインフラ1位の「IT強国」韓国は、AI技術分野で早々に「2軍」へと押しやられた。巨大資本とデータを武器にした先導国による競争が繰り広げられる中、国内のAIスタートアップはニッチ市場を狙い、グローバル競争力の確保に乗り出した。主要IT企業はAIを活用した独自のビジネスモデルの開拓に余念がない。大韓民国がグローバルAI戦争で生き残る道はどこにあるのか。革新の最前線に立つ韓国企業の可能性を探る。

大規模言語モデル（LLM）は、膨大なデータを学習し、人間のようにテキストを理解・生成する人工知能（AI）である。基本的なことは何でもこなすため、どんな質問に対しても即座に回答を出力する。しかし、ユーザーが企業の場合はどうだろうか。企業にとって、対話が可能なスマートな「脳」だけでは不足している。独自の文書や機密性の高い顧客データ、業務フローなど、複雑な環境に合わせて使用する必要があるからだ。フルスタック（full-stack）LLMとは、この脳が実際のビジネス環境で即座に使用できるよう、LLMモデルの開発からデプロイ、運用・管理まで、システムとプロセス全体をパッケージ化したソリューションを指す。

世界のビッグテックの大半がGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）などのLLM開発に注力しているため、AI戦争はLLM中心のゲームとなった。フルスタックLLMは、国内企業にとってはチャンスである。ビッグテックはレベルの高いモデルを提供するものの、実際のサービスを各企業に合わせて構築まではしてくれない。企業がAI転換（DX）を図るには、カスタマイズ作業を自力で解決し、使用記録（ロギング）、プライバシー、セキュリティ問題を直接管理しなければならないからだ。

「手作りレポート」の終焉、意思決定もAIが担う時代が来るか

2020年に創業したAIスタートアップのUpstage（アップステージ）は、国内のフルスタックLLMの先陣を切る企業と評価されている。企業の文書や形式の定まっていないデータをデジタル化するソリューション「Document AI」が2023年に市場で公開され、昨年末にリリースした次世代LLM「Solar Pro」が事業性を証明し、注目を集めている。昨年4月に1000億ウォン規模の投資誘致に成功し、累計投資額は約1400億ウォンに達し、企業価値は4000億ウォン規模へと成長した。

Upstageは今年、東南アジア、日本を越え、主要AIの本拠地である米国へフルスタックAI事業を拡大する計画を明らかにした。業務用AIを通じてグローバルなAI業務標準を主導するという構想だ。

Upstageのキム・ソンフン代表は、16日のメディアデーで「今年は人が作成する『手作りレポート』で働く最後の年になるかもしれない。抽出した情報を繋ぎ合わせて総合レポートを作成し、『意思決定』を行う役割までAIが担うことになる」とし、「実際にソリューションを供給している保険会社や金融会社などで、こうしたプロセスが適用されつつある」と語った。

患者の診断書、保険約款、診療費領収書など、数十枚から数百枚に及ぶ書類を確認しなければならない保険会社の精算業務において、人間ではなくAIソリューションが手術名とコードを確認し、保険金支払い可否を判断する作業全般を担っているという説明だ。UpstageはKB金融105560、ハンコム、Law&Companyなどにサービスを供給している。

形式の異なる画像やテキストを機械が読める形式に変換するのは、Upstageの光学文字認識（OCR）モデル「Document Parse」だ。収集されたデータを目的に合わせてレポートなどの文書にまとめる役割は「Solar」が担う。両技術とも継続的に高度化している。Upstageは来る6月に「Solar Pro 1.5」バージョンと、「思考の連鎖（CoT）」を実装した初の推論モデルを公開する予定だ。Upstageによると、このモデルの能力はGPTの「oシリーズ」やDeepSeekの「R1」に匹敵するという。Document ParseとSolarを結合したビジョン言語モデル（VLM）である「Solar DocVLM」のローンチも予告されている。

ビッグテックも業務機能を拡大、グローバル展開は容易ではない

タイの国営通信社にタイ語特化型LLMを供給した事例など、国内初となる海外ソブリンAI構築の経験を基盤に、現地のLLM開発とパートナーシップ拡大にも集中する。米国現地法人と先月新たに追加設立した日本法人が主要拠点だ。イ・ファルソクCTOは「日本の文書関連市場は韓国より10倍以上大きい。10％だけでもシェアを獲得すれば韓国市場全体を確保するのと同等の規模になる」とし、「現在、複数の日本大手企業と後続の打ち合わせが進んでいる」と伝えた。

技術力と消費力は比較的低いものの、政府や国営企業の資金力が高い地域も注力対象だ。「韓国の金融会社や保険会社の基準を満たしたという点で、米国の企業からも好反応を得ている」とキム代表は述べた。

技術の成長は進行中だが、売上拡大とコスト効率化が課題だ。Upstageは昨年、402億ウォンの営業損失を計上した。前年（189億ウォン）の2倍以上に赤字が拡大した。同時期の売上は46億ウォンから139億ウォンへと3倍に増えたが、収益化の成果を出すまでには道のりが遠い。比重の大きいグラフィックス処理装置（GPU）コストの影響だ。同社は、Solar Pro 1.5やマルチモーダルの開発過程でGPUを大量投入したことが赤字の背景だと説明した。

国内外の競争は本格化する見通しだ。マーケットリサーチ・インテレクツによると、2024年に45億ドルと評価されたフルスタックAI市場規模は、2032年までに96億ドルに達すると予想される。2032年まで年平均成長率（CAGR）8.5％を記録する見込みだ。業界では、B2B AIモデルの場合、汎用モデルとは異なり明確な目的と需要があると見ている。技術と現場を結びつければ収益化できるという見方だ。ただし、OCRからLLMまで、フルスタックAIモデルをすべて自社開発したケースは珍しい。技術段階別の協力を通じてフルスタックシステムを構築する場合がほとんどだ。

AIへと軸足を移した国内通信業界も、フルスタックLLM分野に積極的に投資している。AI転換とB2Bフルスタック戦略の推進も並行している。ピラミッド型でフルスタックを構築中のSKTは、AIインフラを基盤にAI転換を推進し、最終的にはグローバル市場をターゲットにしたAIサービスまで開発する構想だ。KTは自社AIモデル「Mi:dm（ミドゥム）」をリリースし、企業顧客向けにカスタマイズできるよう軽量化戦略を同時に推進している。

グローバルビッグテックと手を組んだ競合他社が増える中、初期市場で主導権を誰が握るのかに関心が集まっている。世界最大のクラウドベースデータ企業Snowflake（スノーフレーク）は、昨年6月にNVIDIAとの「NeMo」統合機能を拡大したのに続き、先月、NVIDIAとのパートナーシップ強化を通じてフルスタックAIプラットフォームを提供すると発表した。「NeMo Retriever」は、企業がカスタマイズされたLLMを自社データに接続できる生成型AIサービスだ。Snowflakeは自社プラットフォームを通じて、データセキュリティやプライバシー保護を維持しながら、NVIDIAのNeMo Retrieverを直接活用できる。

最近、ビッグテックがAIエージェント機能の改善や、業務サービスとの結合案を次々と発表していることも、決して楽観視できない状況だ。Microsoftは個人向けの「MS 365」にAIエージェントを導入し、Googleは「Workspace」に生成型AI機能を追加した。