최근 몇 년간 인공지능 시장은 “누가 더 뛰어난 모델을 만드는가”라는 경쟁을 중심으로 빠르게 성장해왔다. 그러나 2025년을 기점으로 이 경쟁 구도는 본질적으로 변화하고 있다. 대형 언어모델(LLM)의 성능이 일정 수준 이상으로 상향 평준화되면서, 기술 자체의 차별화는 점점 어려워지고 있다. 이제 시장의 초점은 명확하게 이동했다. 모델이 아니라, 그 모델을 어디에 어떻게 적용해 수익을 창출하는가 가 핵심 질문이 된 것이다. 이 지점에서 등장하는 개념이 바로 버티컬 AI(Vertical AI) 다. 1. 범용 AI의 한계와 버티컬 AI의 필연성 범용 AI는 강력한 범용성을 기반으로 다양한 문제를 해결할 수 있다. 그러나 기업 환경에서는 범용성보다 정확성, 신뢰성, 그리고 실행 가능성 이 훨씬 중요하다. 예를 들어, 법률 분야에서는 단순 요약이 아니라 법적 리스크 판단 이 요구되고 의료 분야에서는 정보 제공이 아니라 진단 보조 및 의사결정 지원 이 필요하며 금융 분야에서는 분석이...

지난 2024년 7월, OpenAI는 AGI(범용 인공지능)에 대한 강조를 줄이고, 아래 그림과 같이 5단계의 AI 로드맵을 제시한 바 있다. 이번 글에서는 5단계의 배경과 의미를 설명하고, 왜 OpenAI가 AGI 중심 프레임워크에서 벗어나려 하는지, 또 이 접근이 기업 관리자나 조직에 어떤 유익이 있는지 정리하고자 한다. 1. 전통적인 ANI-AGI-ASI 프레임워크와 그 한계 a) ANI, AGI, ASI란 무엇인가 전통적으로 AI 발전을 설명할 때 자주 언급되는 프레임워크는 ANI (Artificial Narrow Intelligence: 특정 분야 전문 AI), AGI (Artificial General Intelligence: 범용 인공지능), ASI (Artificial Super Intelligence: 초지능 AI) 이다. 이 모델에서는 AGI가 인간 수준 지능을 가진 중요한 전환점이며, 이후 AGI가 스스로 더 발전해 ASI가 된다는 흐름이 가정된다. 즉,...

개요 에이전틱 AI는 복잡한 문제를 해결할 때 단순 응답형 챗봇을 넘어서 자율적 추론 , 계획 , 학습 반복 을 통해 행동하는 AI 시스템을 의미합니다. 여러 단계를 거쳐 스스로 환경을 분석하고 전략을 세워 실행하며, 경험을 통해 스스로...