[AI역할론] ②모델은 LG가 1위인데..B2B 플랫폼은 '외산 API' 독식 구조 - 한국정경신문

시장은 모두를 'AI 대표주'로 묶어 부르지만, 밸류체인 내 역할과 수익 구조는 철저히 다르다. 본 시리즈는 2026년 한국 AI 산업의 실제 지형을 하드웨어·모델·플랫폼·서비스 4개 층위로 나눠본다. 국내 기업들이 어느 단계에 몰려 있고 어느 곳이 비어 있는지 그 구조적 현실을 차분히 짚어본다. [한국정경신문=임윤희 기자] 국내 기업들은 연일 국산 LLM(대규모 언어모델), 풀스택 AI 플랫폼을 외친다. 화려한 청사진과 실제 숫자 사이에는 적지 않은 간극이 있다. 기업 공시와 벤치마크, 실제 클라우드 사용(워크로드) 데이터를 종합하면 한국 AI 밸류체인의 허리인 모델과 플랫폼 층은 기술 종속과 저마진이라는 이중고에 갇혀 있다. ■ 성능은 LG·업스테이지, R&D 줄인 엔씨..엇갈린 모델 성적표 모델 층은 파운데이션 모델을 직접 만들고 운영하는 밸류체인의 심장이다. 네이버, LG AI연구원, SK텔레콤, 엔씨소프트, 업스테이지 등이 국산 LLM을 내세웠지만 시간이 흐르며 이들의 전략과 생존 방식은 철저히 엇갈렸다. 순수 성능 지표로는 LG와 업스테이지가 확고한 입지를 다졌다. LG AI연구원의 ‘엑사원’은 과기정통부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델' 평가에서 종합 1위를 꿰찬 이후 지속적인 업데이트를 통해 국가대표급 성능을 꾸준히 증명해 왔다. 업스테이지의 ‘솔라’ 역시 주요 벤치마크를 휩쓸며 작지만 강한 체급이라는 브랜드 파워를 시장에 안착시켰다. 네이버 ‘하이퍼클로바X’와 SK텔레콤 ‘에이닷엑스’는 단순 점수 경쟁을 넘어 공공·B2B 시장에 안착해 실제 점유율을 챙기는 실용 노선에 집중하고 있다. 가장 뼈아픈 체질 개선을 거친 곳은 엔씨소프트다. 과거 자체 범용 모델(바르코) 경쟁에 뛰어들었으나 막대한 연산 비용의 한계를 절감하고 AI 조직 분사(NC AI)라는 결단을 내린 바 있다. 2026년 현재는 고비용 파운데이션 모델 R&D에서 완전히 손을 뗐다. 게임 개발 효율화 등 수익성을 즉각 방어할 수 있는 특화 AI로 완전히 노선을 틀었다. 막대한 자본 없이는 범용 모델 생존이 불가능하다는 것을 보여주는 상징적인 장면이다. 결국 국내 LLM 생태계는 천문학적 비용이 드는 범용 초거대 모델 허상을 버리고 작고 효율적인 특화 모델(sLLM)로 살길을 찾는 방향으로 완전히 재편됐다. ■ API는 외산 쏠림 딜레마..수익률은 한 자릿수 플랫폼 층의 상황은 또 다르다. 삼성SDS(패브릭스), SK C&C, LG CNS, 메가존클라우드 등 IT 서비스 기업들은 여러 모델을 골라 쓰는 멀티 LLM 플랫폼을 기업의 표준으로 정착시키며 쏠쏠한 B2B 과금 매출을 올리고 있다. 플랫폼 안쪽을 뜯어보면 2026년 현재 외산 종속은 더욱 뚜렷해졌다. 시장 조사 및 업계 추산에 따르면 국내 생성형 AI 구독 및 기업 플랫폼 호출 점유율의 70% 이상을 오픈AI(GPT), 앤트로픽(클로드), 구글(제미나이) 등 글로벌 빅테크가 장악하고 있다. 국산 LLM은 보안상 데이터 반출이 엄격히 금지된 폐쇄망의 문서 요약이나 검색 등 제한된 업무에 보조적으로 쓰이는 패턴이 고착화됐다. 매출은 늘지만 수익성은 팍팍하다. 국내 플랫폼 기업 상당수는 글로벌 클라우드 인프라와 외산 모델 API를 떼다 파는 재판매(리셀러) 비즈니스 구조를 벗어나지 못하고 있다. 막대한 인프라 유지비와 외산 API 사용료를 떼고 나면 이들이 쥐는 실제 영업이익률은 대체로 한 자릿수 초반에 머문다는 것이 업계의 공통된 분석이다. 덩치는 커지는데 남는 건 얇은 저마진 구조다. ■ 남 좋은 일만 시키는 '가마우지 AI'..투자 대비 수익(ROI) 증명해야 한국 AI 산업은 모델도 플랫폼도 딜레마에 빠져 있다. 모델 개발사는 여전히 감가상각비에 실적이 짓눌린다. 플랫폼 회사는 많이 팔수록 외산 생태계에 내야 하는 비용도 함께 불어난다. 죽어라 일해도 이익의 상당 부분이 해외 빅테크로 흘러가는 '가마우지 경제' 구조다. 한국이 AI 솔루션 도입에 발 빠른 사용 강국인 것은 맞지만 정작 독자적인 마진을 남기는 수익 강국으로 가는 길은 험난하다. 한 AI 업계 전문가는 "이제 국내 AI 산업은 막연한 기술 과시나 마케팅을 넘어, 철저한 투자 대비 수익률(ROI)을 숫자로 증명해야 하는 냉혹한 시기에 진입했다"고 지적했다. 그는 "수지타산이 맞지 않는 범용 모델 고집이나 외산 API 단순 중개에서 벗어나 고도의 보안 구축이나 특정 도메인 데이터 등 우리 기업만이 영업이익을 낼 수 있는 구간에 자본을 집중해야 한다"고 말했다.