AI 기술의 발전과 함께 반도체·데이터센터·클라우드 등 AI 인프라에 막대한 자본이 몰리고 있다. 2027년은 지난 4년간 이어진 AI 투자가 실제 생산성과 수익으로 이어지는지를 가늠하는 분기점이 될 것이다. 이 과정에서 AI 가치사슬의 병목과 통제 지점을 장악하거나 AI를 통해 생산성과 수익을 확보하는 기업에는 자본과 성장 기회가 집중되는 반면 AI 전환에 뒤처지거나 AI를 도입하고도 창출된 가치를 확보하지 못하는 기업은 상대적으로 뒤처질 수 있다. 따라서 기업은 AI 도입 자체보다 AI가 만든 가치를 자사에 남기는 사업 구조와 투자·조직 체계를 갖춰야 한다.
12. AI K 자형 양극화 시장 AI K-shaped Market
AI 확산으로 만들어진 생산성과 부가가치가 기업별로 다르게 배분되면서 성장과 자본의 흐름이 K 자형으로 갈라지는 시장 구조. AI 인프라·데이터·플랫폼 등 핵심 가치사슬을 장악하거나 AI를 통해 생산성과 수익을 높인 기업에는 자본과 성장 기회가 집중되는 반면 AI 전환에 뒤처지거나 AI를 도입하고도 창출된 가치를 확보하지 못한 기업은 성장과 수익성, 자본 접근성에서 상대적으로 뒤처지는 현상.
지금까지의 AI 경쟁은 잊어도 좋다. 누가 더 좋은 모델을 만들고, 누가 AI를 먼저 도입하느냐가 경쟁의 기준이었다면 2027년부터는 질문이 달라진다. AI로 높아진 생산성과 새로 만들어진 수익을 누가 가져가느냐가 기업의 성장 경로를 가를 것이다.
2022년 11월 챗GPT가 공개된 이후 AI는 이미지·영상 생성(2023년), 멀티모달(2024년), 추론(2025년), 개인용 에이전트(2026년)로 빠르게 진화했다. 모델의 성능은 높아지고 비용은 낮아졌으며 실제 업무에 활용되는 범위도 넓어졌다. 그 결과 AI 워크로드가 급증하면서 GPU와 HBM, 데이터센터 등 관련 인프라에도 막대한 투자가 이어졌다.
2027년은 이 같은 투자가 실제 성과로 나타나기 시작하는 분기점이다. 지난 4년간 AI의 성능과 활용 범위가 빠르게 확대되고 그에 맞춰 막대한 투자가 이뤄진 만큼 이제는 이 투자가 실제 산업의 생산성과 수익으로 얼마나 전환되는지를 따져야 한다.
문제는 그 성과가 모든 기업에 고르게 돌아가지 않는다는 점이다. AI의 가치사슬에서 핵심 지점을 장악한 기업은 더 빠르게 성장하는 반면 변화에 뒤처지거나 AI를 도입하고도 생산성의 과실을 가져가지 못하는 기업은 뒤로 밀릴 수 있다. 2027년 기업의 성장 경로는 AI가 만든 가치를 누가 확보하느냐에 따라 ‘K 자형’으로 갈릴 것이다. K 자형이란 같은 출발점에서 한쪽은 위로 성장하고 다른 한쪽은 아래로 밀려나며 격차가 벌어지는 알파벳 K의 모양을 빗댄 표현이다. AI 시대에는 기술 도입 여부보다 AI가 만들어낸 생산성과 부가가치를 실제 수익으로 가져갈 수 있느냐가 기업을 K 자의 위와 아래로 나눌 가능성이 크다.
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김지현
SK AI위원회 부사장
필자는 IT, AI 기술 트렌드와 기업의 DT, AX 전략에 대한 주제로 SK그룹의 기술 혁신에 대한 연구를 담당하고 있다. 국내 1세대 IT 전문가로 사업 현장 경험 기반으로 기술 트렌드와 IT 산업의 현황과 전망을 분석한다. 대표 저서로 매년 집필 중인 『IT 트렌드 2026』과 『리더의 AI 노트』 등 70여 권이 있다.
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