리더경제
【글로벌 AI 경제 1부】 ChatGPT·제미나이·클로드, AI는 ‘경제 인프라’가 됐다
문서·검색·코딩·이미지·영상까지 확장…기업과 개인의 생산방식 재편
한국 중소기업 AI 활용률 27.4%…대기업 63.3%와 격차
해외 플랫폼 의존 속 구독비용·데이터 주권·국산 AI 경쟁력 과제로
리더경제 윤수연 기자
인공지능은 더 이상 질문에 답하는 하나의 프로그램에 머물지 않는다.
ChatGPT와 제미나이, 클로드, 코파일럿, 딥시크를 비롯한 생성형 인공지능 서비스는 문서 작성과 번역, 자료 조사, 데이터 분석, 코딩, 이미지·영상·음성 제작을 넘어 여러 업무를 순차적으로 수행하는 인공지능 에이전트로 영역을 넓히고 있다.
세계 인공지능 기업들의 경쟁도 단순히 어느 모델이 더 정확하게 답하는가를 넘어섰다. 개인과 기업이 정보를 찾고, 문서를 만들고, 회의를 정리하고, 콘텐츠를 제작하며, 업무를 자동화하는 전 과정을 누가 장악하느냐를 둘러싼 경제 주도권 경쟁으로 바뀌고 있다.
인공지능이 새로운 산업의 한 분야를 넘어 기업과 개인의 생산성을 좌우하는 ‘경제 인프라’로 이동하고 있는 것이다.
▲ 생성형 인공지능 서비스가 문서·검색·코딩·이미지·영상 등 다양한 업무 영역으로 확장되고 있다. ※ 본 이미지는 생성형 AI를 활용해 제작한 시각화 이미지입니다.
같은 인공지능처럼 보여도 역할은 다르다
인공지능을 정확하게 이해하려면 프로그램과 서비스, 기반 모델을 구분해야 한다.
ChatGPT는 일반 이용자가 대화형 화면을 통해 사용하는 인공지능 서비스이고, GPT는 ChatGPT와 각종 응용서비스에 적용되는 기반 모델 계열이다.
제미나이는 Google의 인공지능 서비스이면서 기반 모델 계열의 이름으로도 사용된다. 클로드 역시 Anthropic이 개발한 서비스이자 모델 계열이다.
Microsoft의 코파일럿은 대화형 인공지능을 Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams 등 업무 프로그램과 연결하는 서비스군에 가깝다.
Microsoft 공식 문서에 따르면 코파일럿은 문서 작성, 수식 제안, 이메일 요약, 회의 정리 등 이용자가 실제로 일하는 프로그램 안에서 인공지능 기능을 제공한다.
Meta의 Llama와 Google의 Gemma, OpenAI의 gpt-oss 등은 기업과 개발자가 내려받거나 자체 환경에 적용할 수 있는 공개형 또는 오픈 웨이트 모델 계열에 해당한다.
따라서 인공지능 시장은 하나의 순위표로 평가하기 어렵다.
일반 문서 작성에 강한 서비스, 복잡한 추론에 특화된 모델, 실시간 음성 대화를 지원하는 모델, 코딩과 영상 제작에 집중한 인공지능은 각각 목적과 비용 구조가 다르기 때문이다.
인공지능 경쟁, ‘답변’에서 ‘업무 수행’으로
세계 주요 인공지능 모델은 텍스트만 처리하던 단계에서 이미지와 음성, 영상, PDF 등 여러 형식의 정보를 함께 이해하는 멀티모달 구조로 빠르게 전환되고 있다.
Google의 공식 모델 문서에 따르면 제미나이 계열 모델은 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·음성·PDF를 입력받고 검색 연동, 코드 실행, 함수 호출, 구조화된 출력 등의 기능을 제공한다.
OpenAI 공식 모델 목록도 범용·추론·코딩·실시간 음성·이미지·공개형 모델 등으로 세분화돼 있다.
이는 하나의 인공지능이 모든 일을 처리하는 구조보다 업무 목적에 따라 다른 모델을 선택하고 연결하는 방향으로 시장이 변화하고 있음을 보여준다.
인공지능 서비스가 이용자의 질문에 답하는 수준을 넘어 검색, 분석, 문서 작성, 프로그램 실행을 연결하면 기업의 업무 구조도 달라진다.
사람이 각각 수행하던 반복 작업의 일부를 인공지능이 이어서 처리하면서 업무시간과 인력 배치, 외주비용, 콘텐츠 제작비가 새로운 계산 대상이 된다.
▲ 생성형 AI 경쟁은 단순 답변 성능을 넘어 검색·분석·문서 작성·코딩·실행을 연결하는 업무 수행 경쟁으로 확대되고 있다. ※ 본 이미지는 생성형 AI를 활용해 제작한 시각화 이미지입니다.
한국 중소기업 AI 활용률 27.4%…대기업과 격차
인공지능 활용 격차는 기업 규모에 따른 생산성 격차로 이어질 가능성이 있다.
경제협력개발기구가 발간한 한국의 인공지능과 노동시장 보고서에 따르면 국내 종사자 50명 이상 249명 이하 기업의 인공지능 활용률은 27.4%로 나타났다. 종사자 250명 이상 기업의 활용률은 63.3%였다.
보고서는 한국 중소기업의 생산성이 대기업의 약 3분의 1 수준이며, 다른 경제협력개발기구 회원국에서 중소기업 생산성이 대기업의 약 절반 수준인 것과 비교해 격차가 크다고 분석했다.
반면 인공지능을 활용하는 국내 중소기업의 평가에서는 긍정적인 효과도 확인됐다.
경제협력개발기구가 인용한 조사 결과에 따르면 인공지능을 사용하는 중소기업의 약 5분의 4가 직원 성과 향상을 경험했다고 응답했다. 약 5분의 2는 인공지능이 비용 절감과 매출 증가, 대기업과의 경쟁에 도움이 됐다고 평가했다.
다만 이는 인공지능 도입 기업의 응답을 토대로 한 조사 결과다. 모든 기업에서 동일한 효과가 발생한다고 단정해서는 안 된다.
업종과 업무 특성, 기업이 보유한 데이터의 수준, 직원의 인공지능 활용 능력에 따라 도입 결과가 달라질 수 있기 때문이다.
▲ 경제협력개발기구 보고서에 따르면 한국 기업의 AI 활용률은 기업 규모에 따라 차이를 보인다. 자료출처=경제협력개발기구
1인 기업에는 ‘인력 보완’, 노동시장에는 ‘역량 재편’
인공지능의 경제적 의미는 대기업보다 중소기업과 소상공인, 1인 기업에서 더욱 직접적으로 나타날 수 있다.
별도의 기획·조사·번역·디자인·고객관리 인력을 모두 갖추기 어려운 사업자도 인공지능을 활용하면 문서 초안, 시장조사, 홍보물 기획, 고객 문의 분류, 일정 관리 등 일부 업무를 보완할 수 있다.
기자와 콘텐츠 제작자에게도 인공지능은 자료 분류와 녹취 정리, 인터뷰 질문 구성, 문서 비교, 이미지·영상 제작을 지원하는 도구가 될 수 있다.
그러나 취재원의 발언과 통계, 정책 내용, 날짜, 자료출처를 최종적으로 확인하는 책임까지 인공지능에 넘길 수는 없다.
인공지능이 제시한 내용에는 사실과 다른 정보나 존재하지 않는 출처, 잘못된 수치가 포함될 가능성이 있기 때문이다.
결국 인공지능은 사람의 전문성을 자동으로 대신하는 장치라기보다 전문성을 가진 사람이 더 많은 일을 처리하도록 돕는 생산수단에 가깝다.
이 과정에서 노동시장도 단순히 일자리가 사라지는 방향으로만 움직이지 않는다.
반복 업무의 비중은 줄어들 수 있지만 인공지능이 작성한 결과를 검증하고, 업무 목적에 맞게 수정하며, 실제 의사결정과 수익으로 연결하는 역량의 중요성은 커질 수밖에 없다.
무료처럼 시작해도 ‘AI 고정비’는 커진다
기업과 개인이 여러 인공지능 서비스를 동시에 이용하면서 구독료도 새로운 디지털 고정비가 되고 있다.
문서 작성용, 검색·리서치용, 이미지 제작용, 영상·음성 제작용 서비스를 각각 유료로 이용하면 매달 부담해야 하는 비용이 늘어난다.
기업에서는 이용자 수에 따라 계정 비용이 증가하고, 인공지능 응용프로그램을 개발하는 경우 모델 사용량과 데이터 저장, 서버 운영비까지 추가될 수 있다.
따라서 인공지능을 많이 도입하는 것이 반드시 생산성 향상을 의미하지는 않는다.
반복적으로 사용하는 업무인지, 기존 업무시간이나 외주비용을 실제로 줄이는지, 결과를 검증할 담당자가 있는지, 민감한 정보를 입력해도 되는지를 함께 따져야 한다.
인공지능 활용은 단순한 기술 구매가 아니라 비용 대비 효과를 판단해야 하는 경영 의사결정이라는 의미다.
해외 AI 의존과 데이터 주권도 경제 문제
국내 기업과 개인이 사용하는 주요 생성형 인공지능 서비스 상당수는 해외 기업이 운영한다.
해외 인공지능을 활용하면 빠르게 발전하는 기술을 즉시 이용할 수 있다는 장점이 있다.
그러나 핵심 업무와 데이터가 특정 해외 플랫폼에 집중될 경우 서비스 가격 변경과 기능 제한, 이용정책 변화에 영향을 받을 가능성도 있다.
기업 내부 문서와 거래정보, 고객 개인정보, 공개 전 사업계획, 취재원의 비공개 발언을 외부 인공지능 서비스에 입력하는 문제도 별도로 관리해야 한다.
어떤 정보가 저장되고 학습이나 서비스 개선에 활용되는지, 기업용 계정과 일반 계정의 데이터 보호 조건이 어떻게 다른지를 확인하지 않으면 생산성 향상보다 더 큰 위험이 발생할 수 있다.
각 인공지능 서비스의 데이터 처리 방식과 보관기간, 학습 활용 여부는 제품과 계정, 이용 설정에 따라 다를 수 있다. 이용자는 해당 서비스의 최신 개인정보 보호정책과 기업용 데이터 보호 조건을 직접 확인해야 한다.
한국 정부가 독자 인공지능 파운데이션 모델과 인공지능 반도체, 데이터센터, 컴퓨팅 인프라 구축을 추진하는 것도 인공지능을 단순한 편의 서비스가 아닌 국가 산업경쟁력의 기반으로 보기 때문이다.
과학기술정보통신부는 2026년에도 독자 인공지능 파운데이션 모델과 개방형 인공지능 컴퓨팅 인프라 생태계 관련 사업을 추진하고 있다.
▲ 해외 AI 플랫폼 의존과 데이터 주권, 국산 AI 경쟁력은 새로운 산업정책 과제로 부상하고 있다. ※ 본 이미지는 생성형 AI를 활용해 제작한 시각화 이미지입니다.
인공지능 시대의 격차, ‘접속’보다 ‘활용’에서 벌어진다
인공지능 시대의 새로운 격차는 특정 프로그램을 보유했는가만으로 결정되지 않는다.
같은 서비스를 이용하더라도 정확한 지시를 내리고, 신뢰할 수 있는 자료를 제공하고, 결과의 오류를 검증하며, 여러 도구를 실제 업무 과정에 연결하는 사람과 그렇지 못한 사람 사이에는 생산성과 결과물의 차이가 발생한다.
기업도 마찬가지다.
단순히 유료 계정을 지급하는 것만으로는 충분하지 않다. 업무별 활용 기준과 정보보호 원칙, 결과 검증 절차, 직원 교육이 함께 마련돼야 인공지능 투자가 경제적 성과로 이어질 수 있다.
인공지능이 만드는 경제적 가치는 기술기업에만 돌아가는 것이 아니다.
이를 자신의 전문성과 결합한 노동자와 중소기업, 소상공인, 1인 기업도 새로운 성장 기회를 확보할 수 있다.
그러나 활용 역량과 데이터, 비용을 감당할 수 있는 기업에만 혜택이 집중된다면 인공지능은 기존의 생산성 격차를 더 확대하는 요인이 될 수도 있다.
리더경제의 시선
인공지능을 둘러싼 질문은 더 이상 “어떤 프로그램이 가장 뛰어난가”에 머물러서는 안 된다.
중요한 것은 인공지능이 만들어내는 생산성과 경제적 가치를 누가 확보하는가다.
한국 경제가 인공지능 시대에 얻어야 할 것은 해외 서비스를 편리하게 사용하는 소비국의 지위만이 아니다.
중소기업과 소상공인, 1인 기업의 생산성을 높이고 국내 기업과 인재가 새로운 산업의 부가가치를 확보할 수 있는 구조를 만들어야 한다.
동시에 속도와 효율만을 앞세우지 않고 정보의 정확성과 데이터 보호, 인간의 판단과 책임을 지키는 원칙도 필요하다.
정확한 정보를 토대로 변화를 읽고, 기술이 기업과 사람의 삶에 미치는 경제적 의미를 깊이 분석하는 것.
그것이 인공지능 시대를 바라보는 리더경제의 출발점이다.
리더경제 윤수연 기자
자료출처 및 확인 기준
자료출처
경제협력개발기구 「Artificial Intelligence and the Labour Market in Korea」
과학기술정보통신부 인공지능 정책·독자 인공지능 파운데이션 모델·컴퓨팅 인프라 관련 공식자료
OpenAI 공식 모델 문서
Google AI for Developers 공식 모델 문서
Microsoft Learn 코파일럿 공식 문서
DeepSeek 공식 API 문서
공식자료 확인 주소
경제협력개발기구
https://www.oecd.org/en/publications/artificial-intelligence-and-the-labour-market-in-korea_68ab1a5a-en/full-report/overview_ad148dd1.html
과학기술정보통신부
https://www.msit.go.kr/
OpenAI 공식 모델 문서
https://developers.openai.com/api/docs/models
Google AI 공식 개발자 문서
https://ai.google.dev/
Google 제미나이 공식 모델 문서
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.7-flash
Microsoft 코파일럿 공식 문서
https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-overview
DeepSeek 공식 API 문서
https://api-docs.deepseek.com/updates/
자료보도시점 :
2025년 경제협력개발기구 보고서 및 2026년 8월 24일까지 공개된 국내외 공식자료
기사 자료확인 기준 :
2026년 8월 25일
자료 이용 및 저작권 안내
이 기사는 경제협력개발기구와 과학기술정보통신부, 각 인공지능 기업이 공개한 공식 문서를 사실 확인 자료로 활용했다.
국제기구와 기업 공식자료의 문장·사진·도표·화면 이미지를 그대로 복제하지 않고, 공개된 기능과 사실관계를 리더경제가 독자적으로 요약·분석했다.
기업별 모델과 서비스의 기능, 이용요금, 제공 범위, 데이터 처리 조건은 국가와 계정, 이용환경, 발표 시점에 따라 변경될 수 있다. 실제 이용 전 각 기업의 최신 공식 문서와 이용약관을 확인해야 한다.
※ 이 기사의 대표 이미지와 일부 시각자료는 생성형 AI를 활용해 제작한 시각화 이미지입니다.
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