버티컬AI 1부, 범용 AI가 강해질수록 특화의 힘이 더 빛나는 이유

AI 시장이 두 갈래로 동시에 진화하고 있습니다. GPT-5, Claude 4 Opus/Sonnet, Gemini 2.5 같은 범용 모델이 전반적 지능을 끌어올리는 한편, 그 위에서 산업·도메인별 버티컬AI가 독자적 가치를 창출하며 주목받고 있어요. 스마트폰과 앱 생태계가 상호 보완적으로 성장했던 것처럼, 범용 AI가 강해질수록 특화 AI의 실전 효용도 커지고 있습니다.

범용 AI: 2025년 성능 한계 돌파

Claude 4: 에이전트 워크플로우의 새로운 기준

2025년 5월 23일 출시된 Claude 4 시리즈는 AI 업계 판도를 바꾸고 있는데요 Claude Opus 4는 SWE-bench에서 72.5%, Terminal-bench에서 43.2% 정확도를 기록하며 코딩 AI의 새로운 표준을 제시했다고들 하죠. 특히 7시간 연속 독립 작업 수행 능력과 메모리 파일 자동 생성 기능으로 장기 프로젝트 처리가 가능해졌습니다.

Claude Sonnet 4는 이전 3.7 버전 대비 코딩 정확도가 62.3%에서 72.7%로 향상되었습니다. GitHub Copilot의 새로운 코딩 에이전트 구동 모델로 채택되는 등 실용성과 확장성에서 균형을 이루다 보니...최근 출시된 아마존의 Kiro의 기반 모델이 되기도...아는 분들은 아시겠지만 코딩 분야는 사실 반쯤은 버티컬AI가 아닐까 싶은 전문 특화 영역인데, 프런티어 모델 개살사들 뿐만 아니라 중국의 AI기업들도 코딩 특화 모델을 근래 연달아 내놓는 것으로 보면 ... 범용과 특화 중간 즈음의... 뭔가로 포지셔닝 하고 있는 중인 것 아닌가 하는 생각도 듭니다.

GPT-5: 추론 능력의 대도약

2025년 여름 출시 예정인 GPT-5는 100만 토큰 컨텍스트 창과 고급 논리 추론 엔진으로 업무 자동화·전문 문서 작성 분야에서 기존 GPT-4o 대비 최대 45% 정확도 향상을 예고하고 있습니다.

Gemini 2.5 Pro: 멀티모달 통합

100만 토큰 창에 이미지·음성·영상 분석을 결합해 의료 영상 판독, 제조 결함 탐지처럼 텍스트 밖의 데이터까지 한 번에 처리하고 있어요.

버티컬AI 성공 사례: 특화의 힘

의료: 1% 오차율 달성

GIST의 G2D-Diff는 전 국민 암 검진 데이터를 학습해 IBM Watson 대비 50배 이상 낮은 오차율로 주목받았습니다. 뷰노는 2024년 매출 259억원으로 전년 대비 95% 성장했고, 루닛과 함께 상급병원 50% 이상에 솔루션을 공급하고 있어요.

제조: 센서메타 변환기술

마키나락스는 센서 신호를 언어 형태로 변환해 LLM이 설비 이상 징후를 10분 전 사전 경고하도록 만듭니다. 삼성·현대차·LG 공정 라인에 도입돼 불량률을 최대 18% 절감했습니다.

방위산업: LG 엑사원 × LIG넥스원의 혁신

LG AI연구원의 엑사원(EXAONE)이 LIG넥스원과 손잡고 장거리 레이더·영상 정찰 데이터를 학습, 적 함정 식별 시간을 기존 5분에서 20초 이내로 단축했습니다. 국방 영역은 보안·실시간성 요구가 높아 국산 버티컬AI의 필요성이 특히 크죠.

유사시 외부 AI 서비스가 차단될 수 있는 리스크를 고려하면, 자체 개발된 버티컬AI의 중요성이 더욱 부각되는 영역이에요. 엑사원은 현재 배터리·신약 개발에서도 실용적 가치를 창출하며 다중 도메인 확장을 보여주고 있습니다.

게임: 진화하는 NPC

크래프톤 CPC(Co-Playable Character)는 플레이어 행동을 실시간 학습해 게임 밸런스를 자율 조정합니다. 엔씨소프트는 14년 축적한 AI로 혈맹 단위 협동 전투를 구현, 서비스 지역을 12개국으로 확대했어요.

금융: 규제 내재형 AI

신한은행·카카오뱅크 콜센터는 금융 특화 LLM으로 상담 시간을 40% 줄이고, 컴플라이언스 위반 리스크를 0.2% 수준으로 낮췄습니다. 2025년 금융위원회 말뭉치 구축 사업이 완료되면 적용 범위가 더욱 넓어질 전망이에요.

버티컬AI가 더 중요해지는 세 가지 이유

1. 스케일 업 기반 확대: Claude 4와 GPT-5 이후 100만 토큰 컨텍스트가 열리면서 소량 특화 데이터로도 고정밀 모델 생성이 가능해졌습니다.
2. 정제 데이터 × 범용 지능 시너지: 적은 양의 고품질 데이터만 있어도 범용 모델의 전이학습 효과를 극대화할 수 있어요.
3. 규제·보안 내재화: 의료 HIPAA, 금융 GDPR, 국방 2급 비밀 등 복잡한 규제를 초기 설계에 반영해 신뢰 가능한 AI를 구축할 수 있습니다.

2025년 시장 규모와 국내 기회

글로벌 버티컬AI 시장은 2025년 102억 달러에서 2034년 690억 달러로 연 21.6% 성장이 예상됩니다. 한국은 이미 하이퍼클로바 X·엑사원·브리티 등 자체 LLM을 보유, 의료·게임·방위·제조 네 축에서 글로벌 선두권에 진입할 잠재력을 확보했어요.

국내 버티컬AI 생태계 급성장

스타트업 약진

업스테이지는 Solar 모델 기반 금융·의료 솔루션으로 빠른 성장을 보이고 있습니다. 스캐터랩은 이루다 사건 이후 기업용 특화 AI에 집중하며 금융권에서 좋은 반응을 얻고 있어요.

대기업 전략적 투자

삼성SDS 브리티 플랫폼은 제조·금융·유통별 특화 솔루션을 제공하고, LG AI연구원은 의료 영상 분석과 방위산업 특화 AI에 집중 투자하며 엑사원 기술을 다양한 도메인에 특화시키고 있습니다.

2025년 하반기 주목 포인트

• 멀티모달 버티컬AI: 텍스트·영상·음성을 통합 분석해 스마트팩토리·스마트시티에 적용
• 엣지 특화 모델: 클라우드 의존도를 줄여 현장 AI를 실현
• 안보·보안 AI: 방위·사이버·금융보안 영역에서 국산화 가속
• AI 앱스토어 탄생: 산업별 솔루션을 모듈 형태로 구독·결제하는 B2B 마켓 확대
• 하이브리드 추론 모델: Claude 4처럼 즉각 응답과 확장 사고를 선택적으로 활용

미래 전망: 상호 보완적 진화의 시대

범용 AI와 버티컬AI는 경쟁 관계가 아니라 상호 보완 관계입니다. Claude 4, GPT-5, Gemini 2.5 같은 범용 모델들이 더 똑똑해질수록, 이를 기반으로 한 특화 AI들도 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있어요.

특히 Claude 4의 병렬 툴 실행과 확장 메모리 기능은 버티컬AI 개발의 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 범용 모델의 강력한 추론 능력 위에 도메인별 전문 지식과 규제 대응 능력을 결합하면, 이전에는 불가능했던 수준의 특화 솔루션을 만들 수 있죠.

다만, 국가 차원의 AI시스템을 구축하기 위해서는 소버린 AI의 개념이 필요한 곳들이 많다 보니...이런 점을 보완하기 위해 100조 프로젝트가 들어간 것이고, 아무래도 의외로 많은 분야의 버티컬AI는 소버린AI와 같은 선상에 놓을 것 같습니다. 물론 클로드나 지피티와 같은 프런티어 모델이 이미 채택 된 곳들이 있긴 합니다. 마소 오피스와 연관된 업무 지원 관련해서 얼마 전 계약 소식도 들려 오기도 했었죠. AI가 온갓 곳에 쓰이게 될 것이어서, 여기저기 필요에 따라 소버린도 프런티어도 골고루 섞여 쓰이게 되지 않나 싶습니다.

범용과 특화의 공존, 그리고 우리의 선택

범용 AI는 고속도로, 버티컬AI는 그 위를 달리는 특화 차량입니다. 도로가 넓어질수록 차량의 성능도 함께 올라가죠. 2025년 지금, 한국은 Claude 4와 GPT-5 같은 고속도로가 개통된 상황에서 특화 차량을 줄줄이 출고하는 단계에 서 있어요.

LG 엑사원과 LIG넥스원의 협력처럼, 기술적 우수성과 특화 도메인의 결합이 새로운 시장을 창출하고 있습니다. 이제 남은 과제는 정제 데이터 확보·규제 친화적 설계·글로벌 파트너십으로 시너지를 극대화하는 일이에요.

누구보다 빠르게, 그러나 가장 한국적으로. 이것이 버티컬AI 시대를 돌파할 우리의 비전이 아닐까요. 버티컬AI 1부 글 마칩니다.