📋 목차
생성형 AI는 2022년 말부터 전 세계적으로 폭발적인 주목을 받기 시작했어요. GPT 계열 모델과 이미지 생성 모델이 대중화되면서, 단순한 기술 데모를 넘어 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있는 가능성이 열렸죠. 개인, 스타트업, 대기업 모두 생성형 AI를 서비스화하려는 움직임이 활발해졌답니다.
특히 2025년 현재는 경쟁이 치열해져 단순한 API 연결만으로는 차별화를 이루기 어렵고, 시장에 맞춘 세밀한 사업화 전략이 필요해요. 제가 생각했을 때, 성공적인 생성형 AI 서비스 사업화를 위해서는 기술, 시장, 규제, 운영, 브랜딩 등 여러 요소를 유기적으로 결합해야 해요.
이제 아래에서 생성형 AI 사업화에 필요한 전략과 실제 사례를 하나씩 살펴볼게요. 먼저 생성형 AI가 어떻게 등장하고 발전해왔는지부터 시작해요.
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생성형 AI 시장의 탄생과 진화
생성형 AI의 시작은 단순히 인간의 언어를 흉내내는 챗봇 수준이었지만, 2017년 트랜스포머(Transformer) 구조의 등장으로 완전히 달라졌어요. 이 기술 덕분에 언어 이해와 생성 능력이 획기적으로 향상되었고, 이후 오픈AI, 구글, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들이 대규모 모델 개발에 뛰어들었죠.
2020년대 초반에는 GPT-3, DALL·E, Stable Diffusion 같은 모델들이 시장에 나오면서 이미지, 텍스트, 음악 등 다양한 창작물이 자동으로 만들어지는 시대가 열렸어요. 사용자들은 단순한 키워드 입력만으로 기사, 소설, 디자인, 심지어 코드까지 생성할 수 있게 되었죠.
그 결과, 초기에는 기술 자체에 대한 호기심과 신기함이 시장을 이끌었어요. 그러나 시간이 지나면서 ‘어떤 문제를 해결하는가’라는 실용성과 사업성이 더 중요해졌답니다. 단순한 기능 소개를 넘어 구체적인 고객 페인포인트를 해결해야 경쟁력이 생기기 시작했죠.
생성형 AI는 또한 인터넷과 데이터 인프라의 발달 덕분에 빠르게 퍼질 수 있었어요. 클라우드 서비스와 API 기반 아키텍처가 대중화되면서, 스타트업도 대기업과 같은 수준의 AI를 활용할 수 있는 길이 열렸답니다.
이 시기 많은 기업들이 자체 모델 개발보다는 기존 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 애플리케이션 레벨에서 차별화를 시도했어요. 예를 들어, 법률 자문 AI, 마케팅 카피 생성 AI, 개인 맞춤형 학습 도우미 AI 등이 속속 등장했죠.
특히 2025년 현재는 생성형 AI가 단순한 ‘컨텐츠 제작 도구’를 넘어, 의사결정 지원, 예측 분석, 자동화된 비즈니스 운영 시스템의 핵심 엔진 역할까지 맡게 되었어요. 이제는 ‘생성’ 그 자체보다 생성 이후의 활용과 통합 전략이 경쟁 포인트로 자리 잡았답니다.
정리하자면, 생성형 AI 시장은 기술적 진보, 인프라 발달, 그리고 실질적인 문제 해결 중심의 서비스 전환이라는 세 가지 단계를 거쳐 성장해 왔다고 할 수 있어요.
📊 생성형 AI 발전 단계 비교표
| 시기 | 특징 | 대표 기술 | 시장 반응 | 사업 기회 |
|---|---|---|---|---|
| 2010년대 후반 | 트랜스포머 등장, 대규모 데이터 학습 | BERT, GPT-2 | 기술 커뮤니티 중심 관심 | 연구 및 PoC 중심 |
| 2020~2022 | 대중화, 다양한 콘텐츠 생성 | GPT-3, DALL·E | 미디어와 소비자 관심 폭발 | B2C 서비스 확장 |
| 2023~2025 | 비즈니스 프로세스 통합 | GPT-4, GPT-5, Multi-Modal AI | 전 산업군 확산 | B2B, SaaS, API 경제 |
이 발전 단계를 이해하면, 생성형 AI 서비스 사업화를 어떻게 준비해야 할지 방향을 잡기 훨씬 쉬워져요. 기술의 탄생 배경을 알면, 어떤 시장 기회를 잡을지 감이 오거든요.
현재 시장 트렌드와 경쟁 구도
2025년의 생성형 AI 시장은 말 그대로 ‘전쟁터’ 같아요. 수많은 스타트업부터 구글, 마이크로소프트, 메타 같은 빅테크, 그리고 각국의 특화 AI 기업까지 치열하게 경쟁하고 있죠. 이 경쟁의 핵심은 단순히 더 똑똑한 AI가 아니라, ‘누가 더 빠르고, 안정적으로, 맞춤형 경험을 제공하는가’에 있어요.
최근 트렌드는 초거대 모델과 경량 특화 모델의 양극화예요. 초거대 모델은 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용성을 무기로 하고, 경량 모델은 특정 산업에 최적화돼 속도와 비용 효율성을 앞세워요. 예를 들어, 고객 상담 전용 LLM, 의료 데이터 분석 특화 모델이 여기에 해당하죠.
또한 멀티모달(Multi-Modal) AI가 빠르게 시장을 장악하고 있어요. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 처리하고 생성할 수 있는 능력은 콘텐츠 제작, 가상 인간, 디지털 트윈 분야에서 혁신을 이끌고 있어요. 이 기술은 특히 마케팅, 게임, 교육 분야에서 활발하게 쓰이고 있답니다.
경쟁 구도에서 주목할 점은 API 경제의 확산이에요. AI 기능을 직접 개발하지 않고도 API 형태로 쉽게 호출할 수 있기 때문에, 기존 서비스에 AI 기능을 빠르게 결합할 수 있죠. 이는 시장 진입 장벽을 낮추지만, 동시에 누구나 만들 수 있는 ‘비슷비슷한 서비스’가 넘쳐난다는 문제를 낳기도 해요.
브랜드 신뢰도와 데이터 보안 역시 경쟁 포인트예요. 특히 기업 고객(B2B) 시장에서는 기술 성능보다 ‘데이터를 안전하게 처리하는가’가 구매 결정에 더 큰 영향을 주기도 해요. 이런 이유로 온프레미스(사내 서버) AI 솔루션에 대한 수요도 꾸준히 늘고 있답니다.
시장 내에서 살아남으려면, 단순히 AI 기능을 제공하는 것을 넘어 고객 생태계 전체를 장악할 수 있는 플랫폼 전략이 필요해요. 이 말은 곧 ‘고객이 나의 서비스를 떠나기 어렵게 만드는 구조’를 설계하는 것이 핵심이라는 뜻이에요.
결국 현재 시장 트렌드는 속도, 특화, 멀티모달, API 경제, 보안, 플랫폼화라는 6가지 키워드로 요약할 수 있어요. 이를 기반으로 전략을 짜면 경쟁에서 유리한 고지를 선점할 수 있죠.
📊 생성형 AI 시장 경쟁 요소 비교표
| 경쟁 요소 | 설명 | 예시 기업/서비스 | 시장 영향 |
|---|---|---|---|
| 속도 | 응답 지연 최소화, 실시간 처리 | Perplexity AI | 사용자 경험 향상 |
| 특화 | 산업 맞춤형 모델 제공 | Harvey AI(법률) | 높은 고객 충성도 |
| 멀티모달 | 텍스트·이미지·음성 통합 처리 | Runway ML | 콘텐츠 제작 혁신 |
| API 경제 | 손쉬운 기능 통합 | OpenAI API | 빠른 서비스 확장 |
| 보안 | 데이터 보호, 규제 준수 | Palantir AI | 기업 신뢰 확보 |
| 플랫폼화 | 서비스·데이터·툴 생태계 구축 | Microsoft Copilot | 장기 시장 지배 |
이 표를 참고하면, 단순한 기술 성능 비교를 넘어서 어떤 요소를 집중해야 할지 전략을 구체적으로 세울 수 있어요. 다음은 ‘수익모델과 가격 전략’ 이야기를 해볼 차례예요 💰
수익모델과 가격 전략
생성형 AI 서비스를 사업화하려면 ‘어떻게 돈을 벌 것인가’를 명확히 해야 해요. 아무리 기술이 뛰어나도 수익모델이 없다면 지속가능하지 않거든요. 현재 시장에서 쓰이는 대표적인 수익모델은 구독형, 사용량 기반 과금, 라이선스 판매, 광고 모델, 그리고 하이브리드 구조예요.
구독형 모델은 월간 또는 연간 요금을 내고 무제한 혹은 일정 한도의 사용권을 제공하는 방식이에요. ChatGPT Plus처럼 안정적 수익을 확보하기 좋지만, 차별성이 부족하면 구독 유지율이 떨어질 수 있어요. 반면 사용량 기반 과금은 고객이 실제 사용한 만큼만 지불하게 하므로 유연하지만, 매출 예측이 어렵죠.
B2B 시장에서는 API 라이선스 판매가 많이 쓰여요. 기업 고객이 자체 서비스에 AI 기능을 붙일 수 있도록 API를 제공하고, 월간 호출 횟수나 연간 계약 금액을 기준으로 과금하죠. 이런 방식은 장기 계약으로 이어질 가능성이 높아 안정성이 높아요.
광고 모델은 무료 서비스를 제공하고, 사용자 트래픽을 기반으로 광고 수익을 얻는 방식이에요. 다만 AI 서비스 특성상 광고 삽입이 사용자 경험을 해칠 수 있기 때문에 신중히 설계해야 해요. 예를 들어, AI가 작성한 콘텐츠 하단에 자연스럽게 스폰서 링크를 넣는 식이 있죠.
하이브리드 구조는 여러 수익모델을 조합하는 방식이에요. 예를 들어, 기본 기능은 무료로 제공하면서, 고급 기능은 구독형으로, API는 별도 라이선스로 판매하는 거죠. 많은 AI 스타트업들이 이 방식을 채택하고 있어요.
가격 전략을 세울 때 중요한 건 ‘가치 기반 가격(Value-based Pricing)’이에요. 단순히 원가나 경쟁사 가격을 참고하는 게 아니라, 고객이 느끼는 가치와 절감되는 비용을 기준으로 가격을 책정하는 거죠. 예를 들어, AI가 하루 5시간의 업무를 절감해 준다면, 그 가치에 맞춰 가격을 매길 수 있어요.
마지막으로, 가격 책정은 초기보다 유연하게 운영해야 해요. 시장 반응과 경쟁 상황에 따라 할인, 번들, 한정 프로모션 등을 활용하는 게 장기적으로 고객 유입과 유지에 도움이 되거든요.
💰 생성형 AI 수익모델 비교표
| 모델 유형 | 설명 | 장점 | 단점 | 예시 |
|---|---|---|---|---|
| 구독형 | 월/연 단위 사용권 제공 | 안정적 수익 | 유지율 관리 필요 | ChatGPT Plus |
| 사용량 기반 | 사용한 만큼 과금 | 유연성 | 매출 변동성 | OpenAI API |
| API 라이선스 | B2B 계약 기반 API 제공 | 장기 계약 가능 | 진입 협상 필요 | Cohere |
| 광고형 | 무료 서비스+광고 노출 | 빠른 유저 확보 | UX 저하 위험 | Quillbot |
| 하이브리드 | 모델 조합형 | 다양한 고객층 확보 | 복잡한 운영 | Grammarly |
이제 수익모델을 이해했으니, 다음은 실제로 서비스를 확장하고 운영하는 전략을 알아볼 차례예요. 여기서부터는 스케일업과 관련된 현실적인 팁들이 나와요 🚀
서비스 확장과 운영 전략
스케일업의 핵심은 아키텍처, 운영, 데이터 세 가지 축을 튼튼하게 묶는 일이에요. 초기에 빠르게 만들었다고 해서 그대로 확장하면 병목이 생기기 쉬워요. 트래픽 패턴을 기준으로 멀티 리전 배포, 캐시 계층, 비동기 큐를 먼저 설계하면 성장 구간에서 흔들리지 않아요. 장애 복구 시간(RTO)과 데이터 복구 지점(RPO)을 수치로 관리하는 것도 중요해요.
모델 서빙은 지연 시간과 비용 간의 줄다리기예요. 콜드 스타트가 잦은 워크로드는 경량화된 모델과 온디맨드 GPU 조합이 효율적이고, 예측 가능한 B2B 호출은 전용 인스턴스와 배치 프리페칭이 좋아요. 프롬프트 캐시, 결과 캐시, 재시도 전략(지수 백오프)은 비용과 안정성을 동시에 챙겨줘요.
데이터 파이프라인은 입력 정제와 피드백 루프가 핵심이에요. 사용자 인터랙션에서 품질 신호를 수집하고, RLHF나 RLAIF 같은 방식으로 주기적 리튜닝을 돌리면, 도메인 적합도가 눈에 띄게 올라가요. 데이터 거버넌스(소유권, 보존 기간, 마스킹 규칙) 문서를 꼭 가지는 게 안전하고요.
운영 지표는 단순 잔존율만 보는 게 아니라, LTV/CAC, 기능별 활성도, 프롬프트 단위 수익 기여도를 함께 봐야 해요. 코호트 분석으로 고객군별 과금과 온보딩을 튜닝하면, 같은 모델 비용으로 수익성을 크게 개선할 수 있어요. 세그먼트별 가이드 프롬프트 템플릿을 제공하는 것도 유지율을 올리는 데 효과적이에요.
보안 운영은 제로 트러스트 원칙으로 가는 게 좋아요. 프롬프트 인젝션 방어, 출력 필터링(PII, 악성 코드), 서드파티 API 스코프 최소화, 키 롤테이션 자동화가 기본이에요. 또한 고객별 격리된 저장소와 감사 로그는 B2B 협상에서 신뢰를 크게 높여줘요.
프로덕트 운영에선 인간-루프(HITL) 설계를 빼놓기 어려워요. 자동화율 100%를 고집하기보다, 위험도가 높은 케이스에서 검토 단계를 제공하면 CS 비용이 줄고, 고객의 체감 신뢰가 올라가요. 알림과 승인 플로우를 워크플로 엔진으로 모듈화하면 팀별 커스터마이징도 쉬워져요.
마지막으로 파트너 생태계를 키우면 확장이 빨라요. 플러그인/앱 마켓, 템플릿 갤러리, 개발자 포털, 리셀러 프로그램까지 단계적으로 열면, 직접 영업하지 않아도 채널이 매출을 만들어줘요. 내가 생각 했을 때 이 구조가 장기적 방어력을 만드는 지름길이에요.
🛠️ 스케일 운영 체크리스트 표
| 영역 | 핵심 포인트 | 지표/목표 | 자동화 아이디어 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 | 멀티 리전, 캐시, 큐 | p95 지연 < 800ms | 자동 스케일/헬스체크 |
| 모델 서빙 | 온디맨드+전용 혼합 | 토큰당 원가 ↓20% | 프롬프트/결과 캐시 |
| 데이터 | 품질 신호 수집 | 재학습 주기 2주 | 오토 라벨링/RAG |
| 보안 | 제로 트러스트 | 보안 사고 0건 | DLP/키 롤테이션 |
여기까지가 확장 전략의 뼈대예요. 다음은 시장 신뢰에 직결되는 규제와 윤리, 법적 이슈를 다뤄볼게요 🔒
규제, 윤리, 법적 리스크 관리
규제 환경은 국가마다 다르고 빠르게 변해요. 공통 분모는 투명성, 안전성, 개인정보 보호예요. 데이터 출처 표시, 합성 콘텐츠 라벨링, 위험 평가 체계를 문서화하면, 심사나 고객 보안 점검에서 유리해요. 내부 정책으로 프롬프트/출력 로깅 범위와 보존 기간을 명확히 하세요.
개인정보와 민감정보 처리는 최소 수집, 목적 제한, 가명처리, 접근 통제 네 줄기로 설계해요. 고객별 키 관리와 테넌트 격리는 B2B 필수 요건에 가깝고, RAG 구성 시 인덱스 암호화와 필터링 규칙을 함께 적용하면 유출 위험을 낮출 수 있어요.
저작권은 학습 데이터와 출력물 두 축이에요. 학습 데이터의 합법성, 옵트아웃 경로 제공, 라이선스 종류(예: CC BY, CC0) 트래킹이 중요해요. 출력물은 독창성, 제3자 권리 침해 여부, 상표 사용 가이드를 포함한 TOS로 관리해요. 상업적 이용 범위를 고객 계약서에 명확히 넣는 게 안전해요.
편향과 안전성은 평판과 직결돼요. 인종, 성별, 연령 등 민감 속성에 대해 테스트 세트를 만들고, 지속적인 A/B 테스트와 휴먼 리뷰를 결합하세요. 안전 가드레일(유해 콘텐츠 차단, 의료·법률 고지, 금융 조언 제한)은 UI 단계에서 명확히 드러나야 해요.
규제 준수 프레임워크를 도입하면 반복 비용이 줄어요. ISO/IEC 27001, SOC 2, GDPR/CCPA 맵핑, AI 윤리 위원회 운영, DPIA(데이터 영향 평가) 절차를 템플릿화하면, 신규 기능 도입 때도 빠르게 리뷰할 수 있어요. 데이터 처리자/관리자 역할 정의도 빼먹지 말아요.
법무·보안·제품 팀이 함께 일할 수 있도록 리스크 카탈로그를 만들면 좋아요. 예: 프롬프트 인젝션, 저작권 클레임, 모델 환각, API 남용, SLA 불이행, 데이터 주권 이슈 등. 각 리스크별 대응자, 탐지 신호, 완화책, 커뮤니케이션 템플릿을 사전에 박아두면 위기가 와도 침착해져요.
마지막은 커뮤니케이션이에요. 투명한 변경 로그, 모델 카드, 보안 백서, 사건 공개 원칙을 준비해두면, 문제 발생 시 신뢰를 잃지 않아요. 고객이 원하는 건 완벽함보다 예측 가능성이거든요.
⚖️ 규제·윤리 준수 프레임워크 표
| 영역 | 핵심 조치 | 증빙/아티팩트 | 검증 주기 |
|---|---|---|---|
| 개인정보 | 가명처리, 최소 수집 | DPIA, 처리대장 | 분기 |
| 저작권 | 라이선스 트래킹 | 데이터 출처 보고서 | 반기 |
| 안전성 | 가드레일/휴먼 리뷰 | 테스트 리포트 | 월간 |
| 보안 | 접근 통제, 키 관리 | SOC 2 리포트 | 연간 |
다음 섹션에서는 시장에서 실제로 무엇이 먹히고 무엇이 막혔는지 사례를 통해 배워볼게요 📚
성공 및 실패 사례 분석
사례는 전략을 현실로 바꿔줘요. 성공한 팀들은 공통적으로 좁고 깊게 파고들었고, 실패한 팀들은 넓고 얕게 흩어졌어요. 문제 정의를 날카롭게 하고, 측정 가능한 결과를 제시한 곳이 이겼어요. 초기부터 로고스 탑라인이 아니라 유저의 ‘시간 절약’과 ‘품질 향상’을 숫자로 보여준 팀이 투자와 매출을 동시에 끌어냈어요.
예컨대 계약 검토 AI는 특정 법률 도메인(예: 소프트웨어 라이선스 계약)으로 좁혀 정확도를 끌어올렸고, 표준 조항을 템플릿화해 반복 업무를 반으로 줄였어요. 반면 전 산업을 다 하겠다는 상담 챗봇은 환각과 책임 이슈로 신뢰를 잃었죠. 세일즈 덱보다 샌드박스 파일럿이 더 강력한 설득 수단이었어요.
콘텐츠 생성 툴은 커뮤니티를 무기로 삼았어요. 템플릿 공유, 프롬프트 마켓, 공동 편집 기능으로 네트워크 효과를 만들었죠. 유료 전환은 팀 협업 기능과 버전 관리에서 일어났고, 교육·마케팅 예산과 연결해 ARPU를 키웠어요. 반대로 광고만으로 가던 서비스는 CPM 변동성에 흔들렸어요.
멀티모달 영상 생성 도구는 GPU 비용이 가장 큰 리스크였어요. 이 팀은 대기열 기반 렌더와 티어드 프라이싱(속도/해상도별)을 도입해 비용을 절반으로 낮췄고, 사용자 만족도는 오히려 올랐어요. 고객은 ‘즉시’보다 ‘예측 가능한 완료 시간’을 원한다는 교훈이 있었죠.
B2B 협상에서는 보안 답변서, 데이터 경로 다이어그램, 서브프로세서 목록이 결정타였어요. 제품 성능이 유사하면, IT 보안팀이 통과시키기 쉬운 벤더가 이겨요. 온프레 옵션, 고객 전용 키, 로그 가시성은 높은 ACV 딜에서 차이를 만들었어요.
실패 케이스의 공통점은 ‘반짝 트래픽’에 의존한 것이었어요. 제품-시장 궁합을 확인하기 전에 광고로 유입을 부풀리고, 핵심 사용성 개선을 미룬 결과 이탈이 빠르게 나타났어요. 핵심 작업 흐름의 클릭 수, 작성-편집-완료 전환율 같은 행동 지표를 먼저 고치면 자연스럽게 성장 곡선이 따라와요.
🏁 사례별 배움 요약 표
| 유형 | 전략 | 핵심 지표 | 교훈 |
|---|---|---|---|
| 법률 AI | 도메인 좁혀 정확도↑ | 검토 시간 -50% | 좁고 깊게 |
| 콘텐츠 툴 | 커뮤니티/템플릿 | 팀 유료 전환 15%+ | 네트워크 효과 |
| 영상 생성 | 대기열/티어 과금 | GPU 원가 -50% | 예측 가능성 |
| B2B 플랫폼 | 보안서류 패키지 | 승인 리드타임 -30% | 신뢰가 성능 |
이제 자주 묻는 질문을 모아 한 번에 정리해볼게요. 실전에서 바로 써먹을 수 있는 답변들이에요 🙌
FAQ
Q1. 초기엔 자체 모델이 좋을까요, 상용 LLM을 쓰는 게 좋을까요?
A1. 초반엔 상용 LLM으로 빠르게 PMF를 찾고, 트래픽과 니즈가 확인되면 경량 특화 모델이나 LoRA 튜닝으로 원가를 낮추는 하이브리드가 좋아요.
Q2. RAG와 파인튜닝은 언제 각각 쓰나요?
A2. 최신 문서 반영·출처 제시가 필요하면 RAG, 스타일·톤·절차를 몸에 익히게 하려면 파인튜닝이 적합해요. 둘을 함께 쓰면 가장 효과적이에요.
Q3. 가격은 어떻게 책정하면 좋나요?
A3. 고객의 시간 절약과 오류 감소를 화폐 가치로 환산한 ‘가치 기반 가격’이 좋아요. 팀 규모, 사용 빈도에 따라 티어를 쪼개면 전환율이 올라가요.
Q4. 환각 문제는 완전히 해결 가능한가요?
A4. 완전 제거는 어려워요. 대신 출처 제시, 신뢰도 스코어, 고위험 영역의 인간 검토를 결합해 실무 리스크를 관리할 수 있어요.
Q5. 보안과 개인정보 이슈 때문에 도입을 망설이는 고객을 어떻게 설득하나요?
A5. 데이터 경로 다이어그램, 암호화 정책, 서브프로세서 목록, 온프레/프라이빗 옵션을 제시하세요. 파일럿에 고객 전용 저장소를 제공하면 신뢰가 올라가요.
Q6. 어떤 지표로 성장과 품질을 동시에 관리하나요?
A6. LTV/CAC, 코호트 잔존, 기능별 활성도와 함께 p95 지연, 환각율, 가드레일 차단율을 보세요. 행동 기반 전환율이 핵심이에요.
Q7. 글로벌 확장은 언제가 적기인가요?
A7. 국내 PMF가 나온 뒤, 지원/언어/결제/세금 체계를 모듈화했을 때가 적기예요. 현지 파트너 채널과 함께 가면 속도가 빨라요.
Q8. 규제 변화에 어떻게 대응하죠?
A8. 내부 규제 워킹그룹과 업데이트 분기 리뷰를 운영하고, 모델 카드/변경 로그를 공개하세요. 고객 커뮤니티로 사전 안내하면 혼선을 줄일 수 있어요.
본 글은 일반 정보 제공 목적이에요. 법률, 세무, 규제 준수에 관한 사항은 각 지역 전문 자문과 별도로 확인하는 게 안전해요.
태그: 생성형 AI, 사업화 전략, AI 스케일업, 모델 서빙, RAG, 파인튜닝, 보안 컴플라이언스, 가격 전략, B2B SaaS, 멀티모달
