AI 스타트업들이 더 이상 챗봇이나 텍스트 생성 같은 B2C 서비스에만 머무르지 않고, 이제는 기업 고객을 대상으로 한 ‘돈이 되는 B2B 솔루션’에 집중하고 있는데요,

왜 이런 흐름이 생겼는지, 그리고 앞으로 어떤 전략이 중요한지도 함께 알아볼게요.

B2C에서 B2B로, 흐름이 달라졌다

2022년, 챗GPT가 등장하면서 생성형 AI의 대중화가 본격화됐죠.

당시엔 개인 사용자에게 텍스트를 써주고, 이미지를 만들어주고, 대화를 나누는 ‘체험형 서비스’들이 중심이었습니다.

국내 스타트업들 역시 챗봇, 텍스트 요약, 이미지 편집 툴 등 다양한 B2C 제품들을 내놓았어요.

하지만 문제는 수익화였어요.

무료 사용자는 몰렸지만, 실제로 돈을 내는 유료 고객은 적었습니다.

결국 많은 기업들이 수익이 나는 구조를 찾아야 하는 현실에 직면하게 됐고,그 해답이 바로 B2B 솔루션이었습니다.​

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기업은 지금 '실용적인 AI'를 원한다

기업 입장에서는 단순히 AI가 멋진 결과물을 만들어주는 것보다, 실제 업무 효율성을 높이거나 운영비를 절감해 주는 솔루션을 더 원해요.

그래서 최근 국내 AI 스타트업들은 다음과 같은 분야에 집중하고 있습니다

- 업무 자동화 플랫폼 (예: 반복 작업 자동화, 보고서 생성 등)

- 마케팅 & 세일즈 자동화 툴 (고객 세분화, 메일링, CRM 분석 등)

- AI 기반 컨설팅, 고객 응대, 내부 지식 검색 도구

- 사내 교육 시스템이나 트레이닝에 적용되는 생성형 콘텐츠 제작

예를 들어, 한 국내 스타트업은 중소기업용 인사 관리 자동화 솔루션을 개발해 채용 공고 작성, 지원자 분석, 면접 일정 조율까지 자동으로 처리할 수 있도록 했는데요,

이 서비스는 출시 6개월 만에 70개 기업이 도입하면서 안정적인 월 구독 수익 모델을 만들었습니다.

인프라 & 모델 쪽은 어떻게?

그렇다고 국내 AI 스타트업이 인프라 쪽에 손을 놓고 있는 건 아니에요.

AI 반도체를 개발하는 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등은 글로벌 빅테크와의 경쟁을 피하지 않고 있습니다.

또한, 업스테이지, 트릴리온랩스는 자체 LLM(대규모 언어 모델)을 개발하거나

외부 오픈소스 모델을 커스터마이징해 기업 맞춤형 서비스를 제공하고 있어요.

이처럼 일부 기업은 모델과 서비스의 중간 영역에서 차별화된 전략을 펼치고 있습니다.

수익을 내고 싶으면 B2B로

결국 생성형 AI 시장에서도 기술의 화려함보다 실용성과 수익 모델이 더 중요해지고 있습니다.

개발자나 소비자가 "와, 신기하다!"고 말하는 AI보다 실제 기업이 "이거 쓰면 우리 일 쉬워지겠다"는 AI가 살아남는 시대예요.​

챗봇과 텍스트 생성 툴을 넘어, 영업팀의 효율을 높이고 운영팀의 시간을 줄이며 관리자의 보고서를 자동화하는 그런 AI가 대세입니다.