# AI 최전선 – 대표 5사의 현황과 내製화에 활용할 도구

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-12T06:07:11.353Z

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AI에 관한 정보는 지속적으로 변화하고 있습니다. 본 기사의 내용은 기사 업데이트 시점의 내용임을 알려드립니다. 읽기 전에 반드시 기사 업데이트일을 확인해 주십시오.

죄송합니다. 제공해주신 정보가 없어 번역할 내용이 없습니다. 일본어 note.com 게시글의 본문 청크 2/107를 제공해주시면, 100% 한국어 번역본을 자연스럽고 정확하게 제공해 드리겠습니다.

지난 번 #19 기사에서는 OpenAI라는 한사의 이야기를 추적했습니다. 비영리적인 이상에서 시작하여 자본의 현실에 짓눌리고 혼란을 겪으면서도 여기까지 온 회사입니다.

OpenAI를 포함하여 현재 세계 전체는 어떤 상황인지. 먼저 뒤쳐졌을 줄 알았던 구글은 무엇을 하고 있는지. 왜 Anthropic의 Claude가 코딩에 강하다고 불리는지.

오늘은 현재 AI 경쟁의 현황을 살펴보겠습니다. 그리고 마지막으로, 내부화(내제화)를 추진하는 여러분에게 어떤 도구가 좋을지 알려드리겠습니다.

먼저 이 부분은 공개된 사실과 저의 견해, 즉 주관적인 판단이 섞여 있다는 점을 밝혀둡니다. 진행하면서 계속해서 말씀드리겠습니다.

번역할 일본어 원문이 제공되지 않았습니다. 7/107 청크 본문을 붙여넣어 주세요.

## 먼저, 숫자를 사용하여 전체적인 그림을 살펴보겠습니다.

흔히 “ChatGPT가 최고라고” 말합니다. 그 말 중 절반은 맞습니다.

어떤 조사에 따르면, 2026년 5월 시점의 이용자 점유율은 ChatGPT가 약 46%, Gemini가 약 28%, Claude가 약 10%입니다. 확실히 OpenAI가 1위입니다. (※조사에 따라 수치에 차이가 있으니 대략적인 기준으로 봐주세요)

그러나――기업용 시장에서는 완전히 다른 그림이 보입니다.

2026년 2분기, 기업 시장에서 Anthropic이 OpenAI를 역전하며, Anthropic의 매출은 단 1년 만에 약 19배 증가했습니다.

즉, 지금 일어나는 일은 다음과 같습니다.

- 개인이 사용하는 경우, ChatGPT가 압도적으로 강력합니다.
- 기업이 업무에 적용하는 경우, Anthropic이 선택되기 시작했습니다.

이 “왜곡”이 현재 경쟁 환경을 이해하는 데 가장 중요한 포인트입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786538949-dpEzXKfNIa71nS8yFoGcWHQT.png?width=1200)

## Google은 무엇이며, 역경을 극복하는 “인프라”를 의미한다.

출발은 늦었지만, Google은 확실하게 역습하고 있습니다.

사실상, Gemini는 사용자 점유율에서 2위를 차지했으며, Google Workspace(Gmail, 스프레드시트, 문서)에 AI 기능이 지속적으로 통합되고 있습니다. 처리 속도가 빠르고 가벼운 모델은 비용 측면에서도 높게 평가되고 있습니다.

구글의 진정한 강점은 모델 자체의 지능 능력만이 아니라, 모델을 활용하는 데 있어서의 편리함, 즉 속도나 비용 등 이용의 용이성에 더 큰 가치를 두고 있다는 것입니다. 제 개인적인 경험상으로도 Gemini는 최첨단 모델의 성능을 겨루는 것보다는 이러한 측면에서 더 강점을 보인다고 느껴집니다.

구글의 진정한 강점은 전 인프라를 모두 보유하고 있는 데 있습니다.

자신의 거대한 데이터 센터, 자사 설계의 반도체, 검색과 클라우드의 기반. 그 위에 기업이 매일 사용하는 Workspace가 있다. AI를 ‘별도의 서비스로 사는’ 것이 아니라, 이미 사용하고 있는 환경 안에 AI가 이미 존재하는 – 이것이 구글의 승부 핵심입니다.

이사회와 시스템팀의 승인 절차를 고려하더라도, 이러한 인프라 차이는 매우 큽니다. 새로운 외부 서비스를 추가하는 것과 현재 사용 중인 서비스에 기능이 추가되는 것과는 근본적으로 다른 문제입니다.

## 2026년 8월, 구글의 상황이 변화했다.

이 원고를 집필한 이후, 구글 측에서 큰 변화가 있었습니다. 우선 사실을 말씀드리겠습니다.

데미스 하사비스 씨가 구글 딥마인드의 CEO를 물러났습니다. 딥마인즈의 회장과, 모회사 알파벳의 최고 과학자로 옮겨갔습니다. 그리고 후임 CEO는 ‘없다’는 체제로 운영되며, CTO였던 코레이 카브쿠추올 씨가 상위 부사장으로서 일일 운영을 담당하게 됩니다.

같은 시점에 구글의 최고 과학자 제프 디언 씨를 포함한 4명이 퇴사했습니다. 디언 씨는 재직 27년 동안 근무했으며, Gemini 개발을 이끈 핵심 인물 중 한 명입니다. 남은 3명 역시 구글 브레인의 공동 창업자이자 딥마인드의 연구 책임자로서, 이 회사의 핵심을 오랫동안 담당해 온 인물들입니다. 4명이 설립한 회사는 Discovery Loop라는 이름입니다. 이 회사는 과학 연구 자체를 AI에 맡기는 방식으로, 가설을 설정하고 실험하며 결과를 평가하고, 다시 다음 가설을 세는 과정을 반복합니다. 이 과정을 수천 번 반복하는 회사입니다. 구글은 이 회사에 창업 투자자로서 투자하고, 클라우드 서비스를 제공합니다.

여기에는 또 다른 배경이 있습니다. DeepMind는 2014년에 Google이 인수했지만, 당시 하사비스 氏は 강력한 조건을 부과했습니다. 기술을 군사나 정보 활동의 목적으로 사용하지 않겠다고 하며, 또한 독립적인 윤리 위원회를 설치할 것을 요구했습니다. 풍부한 자금을 사용하도록 허용하면서도 연구의 독립성은 지키겠다는 약속으로 인해 자회사에 합류하게 되었습니다.

더욱이, 그 약속은 시간이 지나면서 희미해지고 있습니다. 윤리위원회는 한 번 회의를 열고 그뿐이었으며, 구글 전체의 정책에 흡수되었습니다. 2021년, DeepMind 측이 요구한 자율성 확대도 무산되었고, 2023년에는 구글의 다른 AI 부문과 통합되었습니다.

이 움직임을 어떻게 읽어야 할까요. 이제부터는 제 해석에 들어갑니다.

딥마인은 본래 이윤을 최우선으로 하지 않는 연구기관으로서 자회사에 편입된 조직입니다. 그렇다면 이번 결정은 이윤 추구를 목표로 하지 않는 조직에 CEO라는 직책이 필요 없다는 식으로 재정리한 것과 같습니다. 이는 자연스러운 재편이라고 읽을 수 있습니다.

그와 더불어, 연구의 가장 핵심적인 부분은 외부로 회사에 발표되며, 투자와 계산 기반 제공을 통해 연결 고리는 유지된다.

지금 구글이 손에 굳게 쥐고 있는 것은 최첨단 AGI 자체보다, 즉 그것을 담아낼 경제권 쪽일 것이다. 젬마이, 워크스페이스, 클라우드, 자체 설계 반도체와 같은 것들이다. 이 글에서 계속해서 써왔던 “인프라” 측면이다.

단지, 이는 연구자의 관점에서 보면 마치 다른 풍경이 됩니다. 합병 시의 약속은 희미해지고, CEO라는 “독립을 주장할 수 있는 신분”까지 사라졌습니다. 인류나 과학의 발전 그 자체를 위해 AI를 만들고 싶다고 생각하는 사람들에게 있어서 경제권이 구축되어 가는 조직 안은 점점 일이 하기 힘든 곳이 아닌가 생각하게 됩니다. 떠난 네 명의 사람들이 자신들의 회사를 이곳에 세운 이유 중 하나는 아마 여기에 있을 것입니다.

체제 변경의 배경에는 Gemini 개발 지연과 최첨단 경쟁에서의 경쟁력 부족, 그리고 내부 사기 저하가 있었던 것으로 보도되고 있습니다. 완만하고 원활한 외부 관계와 내부의 마찰. 아마도 그 양쪽 모두가 만들어낸 드라마일 것입니다.

가장 첨단이자 현명한 AI와 이용자를 둘러싼 경제권입니다. 이렇게 보면 Google이 양쪽 모두를 놓치고 싶어 하지 않을 수도 있다고 판단하는 것이 타당할 수 있습니다.

하지만 — 두 마리의 토끼를 쫓는 자는 두 마리의 토끼를 얻는 것일까. 아니면 한 마리의 토끼도 잡지 못하고 실패할까. 지금은 그 즈음의 상황에 서 있으며, 그 답은 그리 멀리 떨어져 있지 않은 미래에 나타날 것이다.

## 앤서니후(Anthropic)라는 어두운 말駒 ── 기업용으로, 극적인 역전

Anthropic는 클로이(Claude)를 개발 중이며, 독특한 위치를 점하고 있습니다.

사실로, 어제 말씀드린 바와 같이, 2026년 Q2에 기업용 시장에서 OpenAI가 역전을 이뤘습니다. 금융이나 관공청과 같이 규제가 엄격한 분야에서의 채용도 진행되고 있습니다.

이 부분부터는 제 견해대로 진행하겠습니다.

인프론틱(Anthropic)이 기업에 선택되는 이유는 두 가지로 요약할 수 있다고 생각합니다.

한 가지는 코딩 실력입니다. 실제로 개발 현장에서 사용해보면 그 차이가 확실히 느껴집니다. 이 연재 시리즈에서 보여드렸던 다양한 툴들도 그 혜택을 크게 받고 있습니다.

또 다른 점은, 안전성에 대한 태도가 기업의 의결과 잘 맞을 뿐만 아니라, AI의 위험성을 직면하고 지속적으로 연구 및 공개하는 회사의 제품은 “왜 이것을 선택했는가?”라는 질문에 대해 회사 내부에서 설명하기 용이합니다.

실제 사용 상황에서도 법적인 근거를 제시하는 방식이나, 우리가 부주의하게 잘못된 방식으로 시도할 경우 사전에 경고하는 등 다양한 상황에서 안전 관리의 태도를 느낄 수 있습니다.

화려함만으로는 눈에 띄지 않지만, 기업이 문서를 날인하는 상황에서는 이것이 크게 효과를 발휘합니다.

## OpenAI는 최대 규모의 기업입니다. 하지만 구조적인 약점을 가지고 있습니다.

OpenAI는 여전히 최대 규모의 기업입니다. 연간 수익은 250억 달러를 초과합니다.

초반에 자금 지원을 받은 마이크로소프트와도 2026년 4월에 독점 계약이 종료되었습니다. OpenAI는 다른 회사의 클라우드에서도 자사 서비스를 제공할 수 있게 되어 이전보다 훨씬 유연해졌습니다.

그렇지만, 여전히 OpenAI에는 구조적인 약점이 존재한다고 판단합니다.

이하 내용은 어디까지나 저의 견해로 참고하시기 바랍니다.

그 약점은 수입원이 AI 한 가지뿐이라는 것입니다.

구글과 마이크로소프트 모두 AI가 작동하지 않더라도 검색, 광고, 업무 소프트웨어라는 다른 수익의 기반이 있습니다. 연구에 집중할 수 있는 충분한 역량이 부족합니다. OpenAI에는 그러한 역량이 없습니다.

단지, 이 “AI만”이라는 구조는 사실 Anthropic도 마찬가지입니다. AI 외에 다른 수입원을 갖지 않은 점에서는 두 회사 사이에 변함이 없습니다.

다른 점은 돈을 소모하는 방식이다. OpenAI는 이용자 대부분이 무료 ChatGPT 사용자이며, 회사 자신도 2029~30년쯤에 블랙박스가 달성될 것이라고 설명하고 있다.

한쪽인 Anthropic은 코드를 ‘돈이 생길 정도로 활용하고 싶은’ 용도로 과도하게 집중하면서 법인 및 개발자를 수익의 주요 기둥으로 삼고 있습니다. 그 결과, OpenAI보다 먼저 실질적인 흑자 전환 시점이 도래할 조짐을 보이고 있습니다.

마찬가지로 “AI 한 가지”라도, 한쪽은 출혈이 있었고 다른 한쪽은 출혈을 멈추게 했다. 그래서 더 위험한 것은 OpenAI 측인지, 저는 그렇게 생각합니다.

그럼에도 불구하고, 이는 두 회사 모두에게 공통되는 이야기입니다. AI 외에 다른 수입원이 존재하지 않는 이상, 언젠가는 더 많은 체력을 가진 거대 기업에 흡수될 가능성도 충분히 존재합니다. OpenAI와 Anthropic 모두가 같은 경기장에 서 있는 것과 같습니다.

특히 적자 규모가 큰 OpenAI는 계속해서 나아갈 수밖에 없습니다. 최근 “사내 테스트 중에 AI 모델이 격리 환경을 이탈”한 사고(17번째 기사에서 다뤘듯이)를 서두르기 때문에 발생하는 대가라는 관점에서 다시 보면 또 다른 의미를 갖게 됩니다.

## 마이크로소프트는 “자사 모델을 보유하지 않는 회사”라는 정체성을 잃었다.

여기서는 인식을 업데이트해야 할 부분입니다.

최근까지 마이크로소프트는 “자사의 AI 모델을 보유하지 않고 OpenAI에 의존하는 회사”로 여겨졌습니다. 그들의 강점은 기업 내부에 깊숙이 자리 잡고 있다는 기반에만 있었습니다.

하지만 2026년 6월, 마이크로소프트는 자사 개발 AI 모델 7종을 한꺼번에 발표했습니다. 외부 모델에 대한 의존에서 벗어나겠다는 명확한 의지를 보여준 것입니다. 현재는 회사의 MAI 모델과 OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude 등 다양한 모델을 용도에 따라 선택하여 사용할 수 있는 구성이 클라우드 상에 구축되어 있습니다.

제 견해를 말씀드린다면, 마이크로소프트의 강점은 여전히 “기반”에 있습니다. 이미 전사적으로 Office, Teams, Azure를 사용하고 있는 기업에게 있어서, 그 안에서 완결되는 것은, 틀림없이 쉽습니다. 반면에 “일단 전부 맡기는 건 어떠냐”는 식으로 도입하면, 내용이 없는 상태로 만들어지는 —— 이렇게 사용되는 경향이 보이는 것도, 이 기반의 성질이라고 생각합니다.

## 최근 xAI의 GPT-4o 모델에 대한 관심이 뜨겁습니다. 특히, 이 모델이 기존의 GPT 모델과 비교하여 뛰어난 성능을 보여준다는 점이 화제가 되고 있습니다. 하지만 xAI는 GPT-4o를 모든 사용자에게 공개하려는 계획은 없다고 밝혔습니다.

xAI는 GPT-4o의 초기 테스트는 특정 기업 고객을 대상으로 진행될 예정이며, 이들의 피드백을 바탕으로 모델을 개선해 나갈 계획입니다. 즉, 현재 시점에서는 일반 사용자에게 직접적으로 GPT-4o를 이용할 수 있는 방법은 없다는 의미입니다.

xAI는 “우리의 목표는 AI 기술을 통해 사회에 긍정적인 영향을 미치는 것”이라고 강조하며, GPT-4o를 통해 더욱 안전하고 유용한 AI 서비스를 제공할 수 있도록 노력할 것이라고 밝혔습니다. 

이러한 xAI의 전략은 AI 기술의 발전 방향과 함께, 기업 맞춤형 AI 솔루션의 중요성이 커지고 있다는 점을 반영하는 것으로 해석됩니다.

일론 머스크 씨의 xAI(Grok)에 대해서는, 현재까지 제가 가지고 있는 제 견해를 바탕으로 말씀드리겠습니다. 정보가 매우 부족한 분야이므로, 그러한 시각으로 읽어주시면 감사하겠습니다.

xAI의 Grok의 특징은 자유로운 활용입니다. 표현에 제약이 덜하고, 재미있는 방식으로 활용할 수 있습니다. 챗봇 대화 내용은 다른 회사 제품에 비해 논쟁적인 대화까지 가능합니다.

이 근처의 여유는 X의 게시물 내용 등에서 이미 알 수 있는 바와 같습니다. Grok는 다른 AI에는 없는 개성을 지니고 있다고 해도 과언이 아닐 것입니다.

다만 이 점은 기업이 시스템에 도입하는 도구로 보기에 판단이 분분합니다.

기업이 AI에게 요구하는 것은 재미가 아닙니다. 예측 가능하고, 설명 가능하며, 멈출 수 있는 것입니다. 그 관점에서 보면, 현재의 xAI는 기업 도입의 본격적인 후보로 보기는 어렵다고 할 수 있습니다. – 이것이 제가 현재까지의 견해입니다.

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## (참고) 메타 – ‘무료로 제공’ 전략의, 기사의 흔들림

메타의 행보를 보면서 ‘무료로 제공’ 전략의 효과와 그 전략이 기사의 흔들림을 초래하는지에 대한 논의가 끊이지 않고 있습니다. 특히, 팟캐스트 콘텐츠의 무료 제공은 기존 유료 구독 모델과의 괴리를 더욱 심화시키고 있습니다.

이러한 상황에서 메타는 ‘무료’라는 단어에 집착하는 나머지 콘텐츠의 가치를 제대로 평가하지 못하고 있는 것은 아닐까요? 팟캐스트 콘텐츠는 제작자의 노력과 전문성이 담겨 있는 만큼 적절한 보상이 이루어져야 합니다.

물론 ‘무료’ 전략은 사용자 확보에 도움이 될 수 있지만 장기적으로 콘텐츠 제작자들의 참여를 저해하고 콘텐츠의 질을 떨어뜨릴 수도 있습니다.

메타는 ‘무료로 제공’ 전략을 지속적으로 검토하고 콘텐츠 제작자와의 균형 있는 관계를 구축하는 방안을 모색해야 합니다. 단순히 사용자 수만 늘리는 데 집중하기보다는 콘텐츠의 질과 제작자의 노력에 대한 보상 역시 고려해야 할 것입니다.

특히 최근 팟캐스트 플랫폼 ‘스튜디오 지브리’의 성공 사례를 참고하여 메타도 자체적으로 팟캐스트 콘텐츠 제작 지원 프로그램을 운영하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. 이를 통해 메타는 사용자 확보뿐만 아니라 양질의 팟캐스트 콘텐츠를 확보하고 콘텐츠 제작자들과의 협력을 강화할 수 있을 것입니다.

이 다섯 회사 외에, 메타라는 한 회사를 더 언급하겠습니다. 메타는 페이스북과 인스타그램을 운영하는 회사입니다.

메타는 오랫동안 자사 모델의 내용을 무료로 공개하는—#19편에서 다뤘던 “오픈 웨이트”의 선두 주자였습니다. Llama라는 모델을 누구나 사용할 수 있도록 배포했습니다. 목표는 AI 자체를 무료로 얻을 수 있는 부품으로 바꿔버리는 것이었습니다. 그렇게 되면 AI를 유료로 판매하는 경쟁의 강점이 약화될 것입니다. 본업으로 광고로 돈을 버는 메타라서야 가능한 독특한 전략이었습니다.

그러나 여기에서도 변화가 일어나고 있습니다. 사실, 2025년 4월에 공개된 Llama 4는 평가가 좋지 않았고, 메타는 같은 해 6월에 조직을 ‘메타 슈퍼인텔리전스 랩스’로 재편했습니다. 그리고 현재는 가장 고성능의 차세대 모델이 더 이상 무료로 공개되지 않으려 한다는 방향으로 기울어지고 있으며, 이에 따라 오픈을 적극적으로 홍보해 온 최고 연구원도 2025년 11월에 회사를 떠났습니다.

자, 여기서부터가 제 견제입니다. 킵파였던 메타조차 흔들리고 있습니다. 이는 “오픈이면 언제든 최신 AI를 무료로 이용할 수 있다”는 기대를 그대로 토대로 할 수 없다는 의미입니다. #19편의 키미 K3처럼 무료 모델은 앞으로도 계속 출시될 것입니다. 하지만 – 그것을 자사에서 선택하고, 조작하고, 활용하는 능력이 없다면, 무료 모델도 낭비일 뿐입니다. 역시 여기서는 효과는 토대에서 비롯됩니다.

## 그렇다면 내부 제작을 추진하시는 분들은 무엇을 사용하시겠습니까?

이러한 점들을 고려하여, 가장 실무적인 이야기를 하겠습니다.

제 추천은 콕 찍어 말하자면, Claude Code와 Google 환경의 조합입니다.

그 이유는 세 가지입니다.

만드는 도구로서의 완성도 #16에서 말씀드린 바와 같이, 우리의 내製화는 “만들 때 AI가 있고, 움직일 때 AI가 없는” 형태입니다. 즉, AI는 만들 상황에서 가장 뛰어나고, 그 한 점으로 Claude Code는 현재 가장 사용하기 쉽고 (솔직히 믿음직스럽다) 생각합니다.

비용 효율적인 시스템을 어떻게 움직이고 데이터를 어디에 저장할 것인가. ※이미 비용 효율적인 토대로 Microsoft를 사용하고 있는 기업이라면, 그 안에서 문제 발생 가능성이 적다는 점 – 이것은 기본 전제입니다.

그렇다고 해서 — 이는 제 주관적인 의견입니다. 기본적으로는 안정성과 가성비를 중시한다면, 저는 구글을 응원합니다. 그 이유는 세 가지입니다.

- 시작 부분은 비엔지니어에게 비교적 쉽습니다. 전문직에 종사하는 사람도 쉽게 접근하여 진행할 수 있었습니다.
- 다양한 클라우드 및 주변 도구와의 연동이 가능하며, 이미 존재하는 업무 흐름을 보완하거나 쉽게 연결할 수 있는 환경을 제공합니다.
- 다중 모달 기능이 강화되어 있습니다. 읽어온 자료를 음성 해설, 슬라이드, 슬라이드 영상, 인포그래픽으로 변환해주는 Gemini Notebook(구 NotebookLM)의 “스튜디오” 기능에서 이미지, 영상, 음악 생성까지 한 번에 모두 갖출 수 있습니다.

AI로 글을 쓰는 것의 한 걸음 더 나아가, 이미지, 영상, 자료 제작까지 모두 동일한 기반 위에서 시도해 볼 수 있다. 이 정도의 폭넓은 기능이 내재화의 성장 가능성을 높여준다. (물론, 이는 기반 기술의 이야기다. 제작 도구는 #16 기사에 소개된 Claude Code를 활용하는 조합이다.)

③ 설명의 용이성. 회사 내에서 “왜 이것을 선택했는가”라는 질문을 받았을 때, Google의 안전 및 거버넌스에 대한 신뢰를 근거로 명확하게 답변할 수 있는 점은 간과되기 쉬운 부분이지만, 실제 내부 역량 유지에 결정적인 영향을 미칩니다.

먼저, 안타까운 소식을 전하게 되었습니다.

구글 자체 역시 에이전트형 코딩 환경(Antigravity)을 가지고 있습니다. 다만, 이것은 제가 직접 사용해 본 바로는 현재 시점에서의 주관적인 의견이지만, 복잡한 앱을 끝까지 완성하는 능력은 아직 클로드 코드에 한치의 차이가 없다고 느껴집니다. Antigravity에서 막히는 처리를 클로드 코드에 넘겨 받아 처리한 경험도 여러 번 있습니다.

반면에 클로드 코드는 디자인에 능숙하지 않으며, 그 약점을 구글의 멀티모달 기능이나 주변 도구가 보완해 줍니다.

즉, — 내용물은 클로드 코드이고, 외관과 기반은 구글입니다. 서로의 약점을 보완하기 때문에 이 조합을 추천합니다. (물론, 도구의 우열은 수개월 안에 바뀌게 됩니다.)

중요한 것은 유행하는 종목이 아닙니다. 최종적인 판단은 귀사의 현재 건립된 토대 위에 얼마나 잘 맞는지에 달려 있습니다.

## 이 글에서 가져가시면 좋을 내용은 다음과 같습니다.

- 개인 이용 시에는 ChatGPT가 압도적인 1위를 차지하고 있습니다. 하지만 기업용으로는 2026년 Q2에 Anthropic이 역전할 것으로 예상됩니다. 이 “불균형”이 현재 우리의 위치를 정의합니다.
- 구글의 강점은 모델보다 인프라이다. 이미 활용하고 있는 환경에 AI가 생겨나는 개념(비유)을 의미한다.
- 인더픽스는 코드 역량과 안전성에 대한 기조가 기업의 의결과 부합한다고 볼 수 있습니다.
- OpenAI와 Anthropic 모두 AI 한 가지 수입원에 의존하고 있습니다. 다만 효율이 다르는데, Anthropic은 기업용 고수익 모델로 인해 먼저 흑자 전환의 가능성이 보이고, OpenAI는 소비자 중심 전략으로 인해 계속 적자가 이어지는 – 더 위험한 것은 OpenAI입니다. 양사 모두 AI 외 다른 수입원이 없으며, 거대 기업에 ‘빨려 들어갈’ 위험은 공통적입니다.
- 마이크로소프트는 2026년 6월에 자사 모델군을 발표하며 “자사 모델을 보유하지 않은 회사”라는 인식을 넘어 새로운 지위를 확립하게 되었다.
- 메타의 Llama는 오픈 웨이트의 깃발을 들고 있지만, 2026년에는 “최첨단은 비공개로”라는 방향이 흔들리고 있다. 무료 모델은 계속 출시될 것이지만, 선택하고 실행할 기반이 없다면 그 가치를 발휘할 수 없다.
- 내제화의 실무에서는 제작 도구의 품질과 현재 기반에서 얼마만큼 구성할 수 있는지를 두 가지 기준으로 선택한다.

## 다음 ─ 앞으로 무슨 일이 일어날 것인가

현재 위치가 보이는 지점에서, 다음 회차는 드디어 최종화입니다.

앞으로 인공지능은 어디로 나아갈 것인가. 그 시점, 기업에 남아있게 될 일은 무엇이며, 그리고―― 왜 내가 이렇게 ‘기반적인 이해’에 굳건히 집중해 왔는지.

AI는 정말 편리하네”라는 말에 갇히는 것의 진정한 위험성에 대해 이야기하겠습니다. 5부작의 마무리로서, 그 주제를 심층적으로 다루겠습니다.

원문이 제공되지 않았으므로, 교정된 최종 한국어 문장을 출력할 수 없습니다. 원문을 제공해 주시면 교정 작업을 진행하겠습니다.

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**출처:** [note 원문](https://note.com/ai_naiseika/n/n06bea781e796)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 61청크*

[원문 보기](https://note.com/ai_naiseika/n/n06bea781e796) | 출처: note.com