글 작성자: 만렙개발자

 

수평적(Horizontal) AI와 수직적(Vertical) AI라는 말을 아시나요?

 

AI 기업을 수평적 AI와 수직적 AI로 분류하곤 합니다. 수평적 AI는 더 큰 문제를 해결하는데 초점을 맞추고 수직적 AI는 틈새 시장에 초점을 맞춥니다.

 

예를들어 Apple의 Siri, Amazon의 Alexa는 Horizontal AI 애플리케이션의 예입니다. 수요와 자원이 존재하는 한 수평적 AI는 자체적으로 AI 기술을 개발할 수 있습니다. 수평적 AI는 최종 사용자가 필요로 할 수 있는 광범위한 주제를 다룹니다. AI 그 자체를 위한 연구개발하는 기업을 말합니다. 주로 Google, Apple, Amazon과 같은 빅테크 기업이 연구개발하고 있으며, 진입하기가 상당히 어렵고, 생존율이 매우 낮습니다. 하지만 M&A에서 큰 규모의 금액으로 이루어지는 대박이 일어나곤 합니다.

 

수직적 AI는 특정 산업 분야에서 문제를 해결하기 위해 제품을 만듭니다. 따라서 상업적으로 연결되기 쉬우며, 생존율이 높습니다. 대부분의 스타트업이 이에 해당합니다. 수평적 AI의 기술들을 활용하기도 합니다.

Naver D2SF가 만났던 AI 팀들을 추적한 결과를 바탕으로 공유된 수평적 AI와 수직적 AI 스타트업 팀들에 대한 흥미로운 분석이 있어서 소개하고자 합니다.


아래 인용은 ref 1에서 그래프와 함께 확인하실 수 있습니다.

2017~2020 사이에 D2SF 가 만났던 AI 팀들을 추적해보니 제법 큰 변화가 있었음.
  1. 2017~2020년 사이 증가한 팀들은 구체적인 ML solution 만드는 팀들, computer vision 팀. 반면, NLP, emotion, voice 팀들은 거의 자취를 감춤.
  2. 3년간 AI 가 특정 산업군과 궁합을 맞춘 케이스는 retail, mobility, logistics, e-commerce 영역에서 매우 활발해졌고, fintech, self driving 영역에서 AI 팀의 활약상은 대폭 감소. 그 와중에도 digital healthcare, education 과 AI 가 결합되는 현상은 여전히 큰 비중을 차지.
  3. 그동안 사라진 대부분의 AI 스타트업들은 소위 말하는 horizontal AI (data scientist 들이 특정 워크플로우를 효율적으로 수행하게 만드는 도구) 팀들. 반대로 vertical AI (특정 산업, 고객의 문제를 풀기 위해 데이터 워크플로우 전체를 제품화)의 시대가 활짝 열린 듯 하지만 여기도 fragmentation 이 심하게 되면서 경쟁이 치열해지고 있음. 단, enterprise 영역에선 아직 기회가 많은 것 같음.
  4. 당연하게도(?) horizontal AI 팀들은 거의 대부분이 b2b 를 지향하는 반면, vertical AI 는 b2c, b2b 가 반반임. 생존율과 투자유치 확율은 vertical AI 가 월등히 높긴한데, 우리가 잘 아는 AI big deal 은 horizontal AI 에서 더 많이 일어난 것도 흥미로운 포인트.
    그리고 결론. 그 많던 AI 스타트업들은 3년후 'AI' 라는 버즈워드를 떼고 서비스, 제품에 잘 녹아들어가서 살아 있다고 한다.

ref 1: https://www.facebook.com/Sanghwan.Yang/posts/10225889011875008
ref 2: https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-1-introduction-b305a878af6f#:~:text=Defining%20the%20AI%20market%20%E2%80%94%20Horizontal%20vs%20Vertical%20AI&text=While%20Horizontal%20AI%20focuses%20on,examples%20of%20Horizontal%20AI%20applications.
ref 3: http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2020/12/17/2020121702778.html