코히어의 AI G3 해법, 초보자도 쉽게 이해하기

이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로 수수료를 지급받을 수 있습니다.

‘소버린 AI’, ‘AI G3’ 같은 용어가 낯설게 느껴지시나요? 글로벌 기술 기업 ‘코히어’가 제시하는 ‘산업별 실용화’ 전략을 통해, 이 개념들이 우리 산업에 어떤 의미를 갖는지 명쾌하게 설명해 드립니다. 복잡한 용어를 넘어, 이 기술이 어떻게 한국을 위한 기회가 될 수 있는지 핵심만 짚어보겠습니다.

AI G3 해법, 그 의미부터 알아보세요

AI G3는 통상 미국, 중국 등 기술 패권 국가를 의미했지만, 글로벌 기업 코히어는 새로운 관점을 제시합니다. 각국이 데이터 주권을 지키며 산업에 특화된 지능형 기술을 실용화하는 것이 진정한 ‘AI G3 해법’이라는 주장입니다. 이는 한국과 같은 국가에 새로운 기회가 될 수 있음을 시사합니다.

코히어가 제시하는 “소버린 AI 돕겠다…산업별 실용화가 AI G3 해법”이라는 메시지는 각국의 산업 생태계에 맞는 맞춤형 전략의 중요성을 강조합니다. 아래 표를 통해 두 관점의 차이를 명확히 알아보겠습니다.

구분	전통적 관점의 AI G3	코히어가 제시하는 AI G3
주도 세력	미국, 중국 등 거대 기술 강국	산업별 실용화에 성공한 국가 연합
핵심 전략	범용 거대언어모델(LLM) 개발	데이터 주권 기반의 산업 특화 모델 구축
주요 목표	글로벌 기술 패권 장악	실용적 가치 창출 및 국가별 기술 주권 확보

우리 산업에 어떻게 적용할지 상상해보세요

뜬구름 잡는 이야기는 그만! 우리 회사에 딱 맞는 스마트 기술은 어떤 모습일까요? 내 업무를 실제로 돕는 똑똑한 동료를 상상해보세요.

혹시 여러분도 이런 경험 있으신가요?

수천 개의 고객 리뷰를 분석해 트렌드를 요약해야 할 때
전문 용어가 가득한 기술 문서를 바탕으로 블로그 글을 써야 할 때
우리 제품의 ‘찐팬’만 공감할 감성적인 광고 카피가 필요할 때

이런 고민을 해결할 우리 회사만의 지능형 업무 조수는 간단한 3단계로 만들 수 있습니다.

1단계: 우리 회사 데이터 학습시키기
고객 문의 내역, 제품 설명서 등 내부 자료를 학습시킵니다.
2단계: 똑똑한 전문가로 만들기
이제 이 시스템은 우리 회사 제품과 고객을 가장 잘 아는 전문가가 됩니다.
3단계: 실제 업무에 바로 적용하기
“지난달 30대 여성 고객의 긍정 리뷰 5개로 SNS 게시물 초안 만들어줘” 같은 구체적인 명령이 가능해집니다.

이처럼 산업별 특화 기술은 더 이상 먼 미래가 아닙니다. 코히어가 제시한 ‘산업별 실용화가 AI G3 해법’처럼, 이제 우리 모두의 실질적인 업무 파트너가 될 수 있습니다.

쉽게 시작하는 실용화 단계를 배우세요

코히어가 강조하는 ‘산업별 실용화’는 복잡한 이론이 아닌, 당장 적용 가능한 구체적인 단계에서 시작됩니다. 작고 명확한 문제부터 해결하는 것이 핵심입니다.

문제 정의하기: ‘반복 문의 자동 답변’, ‘주간 회의록 핵심 요약’처럼 가장 시간과 비용이 많이 드는 구체적인 업무 하나를 선택합니다. 문제가 명확할수록 효과는 극대화됩니다.
데이터 준비하기: 정의된 문제 해결에 필요한 데이터(고객 문의 및 답변 내역, 업무 매뉴얼 등)를 한곳에 모읍니다. 처음부터 완벽할 필요는 없습니다.
작게 시작하기(PoC): 거대한 시스템 대신 소규모 팀으로 ‘개념 증명(Proof of Concept)’을 진행합니다. 사전 훈련된 모델을 우리 데이터로 미세 조정하면 빠르고 저렴하게 가능성을 시험할 수 있습니다.
피드백 및 개선: PoC 결과와 사용자 피드백을 바탕으로 모델을 꾸준히 업데이트하며 성능을 개선합니다. 작은 성공을 쌓아가는 것이 실용화의 지름길입니다.

막연한 기대감은 잠시 내려놓으세요

범용 모델이 우리 산업의 전문 용어나 고유한 맥락을 이해하지 못하는 것은 당연한 한계입니다. 많은 분이 바로 이 지점에서 어려움을 겪습니다.

“모든 것을 아는 AI보다, 우리 비즈니스 하나를 제대로 아는 AI가 필요했습니다.” – 한 스타트업 CEO

이 문제의 해답은 ‘산업별 실용화’에 있습니다. 코히어의 “소버린 AI 돕겠다…산업별 실용화가 AI G3 해법” 발표처럼, 거창한 기대 대신 가장 시급한 문제 하나부터 해결해보는 접근이 중요합니다.

우리만의 소버린 AI를 함께 만들어가세요

소버린 AI는 데이터 주권과 기술 독립성을 지키는 핵심입니다. 구축 방식은 크게 ‘자체 개발’과 ‘파트너십’ 모델로 나뉘며, 장단점이 뚜렷합니다.

자체 기술 개발은 LLM부터 인프라까지 모든 것을 직접 구축하는 방식입니다. 데이터와 기술의 완벽한 통제권으로 보안을 극대화할 수 있지만, 막대한 비용과 시간, 핵심 인재 확보가 어렵습니다.

글로벌 기업 협력은 검증된 기반 모델을 도입해 자사 데이터로 미세 조정하는 방식입니다. 코히어가 “소버린 AI 돕겠다…산업별 실용화가 AI G3 해법”이라며 제시한 비전처럼 최신 기술을 빠르게 도입하고 비용을 절감할 수 있으나, 특정 기술에 대한 의존성이 생길 수 있습니다.

소버린 AI 구축 방식 비교 분석표
구분	자체 기술 개발	글로벌 기업 협력
장점	최고 수준의 데이터 주권 및 보안, 완전한 기술 통제권	빠른 기술 도입 및 개발 시간 단축, 비용 효율성, 산업별 특화 용이
단점	막대한 비용과 시간 소요, 핵심 인재 확보의 어려움	핵심 기술 의존성 발생 가능, 특정 플랫폼 종속 우려
적합 대상	장기적 관점의 대규모 자본과 인력을 갖춘 국가 또는 대기업	빠른 시장 진입과 실용적 솔루션 도입을 목표로 하는 대부분의 기업

결론적으로, 정답은 없습니다. 조직의 목표, 예산, 기술력을 종합적으로 고려하여 완전한 기술 독립을 추구할지, 검증된 기술로 실용적 가치를 빠르게 창출할지 전략적으로 선택해야 합니다.

자주 묻는 질문

✅ 코히어가 제시하는 ‘AI G3 해법’은 기존의 AI G3 개념과 어떻게 다른가요?

→ 기존의 AI G3는 미국, 중국과 같은 거대 기술 강국이 범용 거대언어모델(LLM) 개발을 통해 기술 패권을 장악하는 것을 의미했습니다. 반면 코히어가 제시하는 AI G3 해법은 각 국가가 데이터 주권을 지키며 자국 산업에 특화된 AI 모델을 실용화하여 실용적 가치를 창출하는 국가들의 연합을 의미합니다.

✅ 본문에 따르면, 우리 회사만의 맞춤형 AI 업무 조수를 만들기 위한 구체적인 3단계 방법은 무엇인가요?

→ 첫째, 고객 문의 내역이나 제품 설명서 같은 회사 내부 데이터를 AI에 학습시킵니다. 둘째, 이 과정을 통해 AI는 회사 제품과 고객을 가장 잘 아는 전문가가 됩니다. 셋째, “특정 고객층의 긍정 리뷰로 SNS 게시물 초안 작성”과 같이 구체적인 명령을 내려 실제 업무에 바로 적용할 수 있습니다.

✅ AI를 업무에 도입하고 싶은데, 무엇부터 시작해야 할지 막막합니다. 본문에서 제안하는 첫 단계는 무엇인가요?

→ 본문에서는 거창한 계획 대신 작고 명확한 문제를 해결하는 것부터 시작하라고 조언합니다. 첫 단계는 ‘반복 문의 자동 답변’이나 ‘주간 회의록 핵심 요약’처럼 가장 시간과 비용이 많이 드는 구체적인 업무 하나를 문제로 정의하는 것입니다. 문제가 명확할수록 AI 도입의 효과를 극대화할 수 있습니다.