AI 기술 비용 급락, 모든 기업에 접근성 확대
지난 18개월간 AI 사용 비용이 크게 감소하며 중소기업을 포함한 다양한 규모의 기업들이 발달된 AI 도구를 활용할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 작고 효율적인 AI 모델들이 대형 모델의 성능을 따라잡으면서, 현재 기업들은 높은 비용 없이도 효과적인 AI 도구를 사용할 수 있게 되었다.
스탠퍼드 HAI의 AI 인덱스 리포트에 따르면, 2022년 이후 GPT-3.5 수준 AI 모델의 사용 비용은 백만 개의 토큰당 20달러에서 단 0.07달러로 줄었다. 이러한 비용 절감은 AI 마케팅 도구의 가격 구조를 완전히 바꿔 다양한 규모의 기업들이 접근할 수 있게 만들었다.
대형 언어 모델 가격 하락, ROI에 긍정적 신호
리포트는 대형 언어 모델(LLM) 가격이 연간 최대 900배 낮아졌다고 전하며, 이는 AI를 활용한 마케팅 투자 대비 수익률(ROI)에 중대한 영향을 주고 있다. 성능 차이가 1년간 11.9%에서 5.4%로 축소되면서, 고성능 모델 간의 성능 격차가 줄어들고 있다. 이런 변화로 인해 이제는 중소기업도 고급 마케팅 도구를 현실적으로 사용할 수 있는 기회를 얻고 있다.
특히 AI 모델 자체의 구조 변화도 성능 확대를 뒷받침하고 있다. 2022년에는 MMLU 벤치마크에서 60% 정확도를 달성하려면 540억 개의 매개변수를 가진 대형 모델이 필요했으나, 2024년 기준으로 142배 작은 모델이 동일한 결과를 달성할 수 있게 되었다.
마케터에게 제공되는 주요 혜택들
이러한 AI 기술의 비용 감소는 마케터들에게 몇 가지 중요한 기회를 제공한다. 가장 먼저, 대량 콘텐츠 제작과 최적화가 가능해짐에 따라, 품질 저하 없이 저비용으로 자동화된 콘텐츠 작업이 가능해졌다. 이를 통해 마케팅 캠페인의 효율성을 크게 높일 수 있다.
또한, 새로운 AI 모델들은 최대 100만~200만 개의 토큰을 동시에 처리할 수 있어, 경쟁 웹사이트에 대한 포괄적 분석과 같은 고난이도 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 이러한 분석은 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 중요한 자료를 제공한다.
스마트 지식 관리 시스템으로 기업 데이터 활용 극대화
AI 기술은 단순한 분석 기능을 넘어 기업 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 획기적으로 발전한 검색 증강 생성(RAG) 기술을 통해 AI는 회사의 내부 데이터 및 브랜드 정보를 더욱 정교하고 정확히 반영할 수 있게 되었다. 이는 기업의 전문성을 강화하고 브랜드의 일관성 유지에 기여한다.
AI 기술이 점차 표준화되면서, 마케팅에서의 경쟁력은 AI의 단순한 기술력보다는 전략과 효율적인 활용 능력에 좌우될 가능성이 높아지고 있다. 이러한 변화를 인지하고 AI를 적극적으로 활용하는 기업들은 시장 변화에 유리한 위치를 점할 수 있을 것이다.