Dale Hopkinson
수석 제품 관리자
소프트웨어가 디지털 트랜스포메이션을 통해 전 분야에 혁신을 일으킨 것처럼, 인공지능(AI)은 모든 시장을 재편할 것입니다. 그러나 소프트웨어 및 SaaS 붐 초기와 달리, 오늘날의 기업들은 초기에 재무적 책임을 우선시해야 한다는 것을 알고 있습니다.
AI 개발은 초기 구현부터 지속적인 운영까지 상당한 비용 부담을 수반합니다. 최고 경영진과 투자자들의 측정 가능한 투자 수익률(ROI)에 대한 압박이 거세지고 있습니다. 동시에 AI 제품 또는 기능을 출시한 기업 중 58%만이 AI로 수익을 창출하고 있습니다.
AI를 효과적으로 수익화하려면 강력한 전략과 올바른 수익화 시스템이 필요합니다. 그래야만 기업은 AI를 통해 새로운 수익원을 실현하고 ROI를 가속화할 수 있습니다.
AI의 비용 역학은 본질적으로 까다롭습니다
반면, 기존 소프트웨어 및 SaaS 모델은 효율적으로 확장하는 경향이 있습니다. 사용자 수가 증가하면 일반적으로 수익도 그에 비례하여 증가합니다. AI를 사용하면 이러한 가정이 덜 확실해집니다.
AI는 연구, 숙련된 인력, 운영 유지에 필요한 기술 인프라에 상당한 투자가 필요합니다. 평균적으로 AI에 투자하는 기업은 R&D 비용이 20% 더 많이 발생합니다. 또한, AI 제품을 많이 사용할수록 운영 비용이 증가하기 때문에 사용량이 상당한 비용 증가로 이어지는 독특한 모순적인 상황이 존재합니다.
AI의 비용을 이해하면 잘 정의된 AI 수익화 전략을 세우는 것이 왜 중요한지 알 수 있습니다.
AI의 숨겨진 비용 동인
컴퓨팅 비용
AI 개발에는 복잡한 머신러닝 모델을 학습하는 데 필수적인 GPU 및 TPU와 같은 하이엔드 컴퓨팅 하드웨어에 상당한 투자가 필요한 경우가 많습니다. 이를 고려하는 동안 AWS, Azure 또는 Google Cloud Platform과 같은 클라우드 서비스와 관련된 지속적인 비용이 발생합니다
데이터 획득 비용
라벨링된 데이터에 대한 액세스 권한을 구매하거나 사내 데이터 라벨링에 리소스를 투입해야 하는 경우, 머신러닝 학습을 위한 고품질의 관련성 높은 데이터 세트를 확보하는 데 많은 비용이 들 수 있습니다. 예를 들어, Bloomberg는 1,000만 달러 이상을 투자하여 자체 큐레이션 데이터와 타사 데이터를 기반으로 금융 업무에 특화된 대규모 언어 모델(LLM)을 개발했습니다.
모델 최적화 비용
이는 사용하는 모델이 예상 성능을 제공하는지 확인하는 데 필요한 대규모의 선불 및 지속적인 비용입니다. 응답 정확도 개선, 교육, 모델 미세 조정과 관련된 비용이 발생합니다.
대규모 언어 모델(LLM) 라이선스
OpenAI의 GPT 모델과 같은 기존 기능을 활용하면 비용이 많이 들 수 있습니다. 가장 큰 GPT는 모두 소비 모델에 따라 가격이 책정되기 때문에 사용자 채택률이 높을수록 회사가 더 많은 비용을 지불해야 하는 수익 역설이 발생합니다.
규제 준수
EU의 AI 법과 같은 새로운 규정은 규제 준수를 위해 AI 제공업체에 추가 비용을 부과합니다. 이러한 규정에 따라 기업은 강력한 리스크 관리 시스템, 투명성 조치 및 윤리 지침을 구현해야 합니다. 또한 AI를 둘러싼 규제 환경은 계속 진화하고 있습니다. 규정을 준수하려면 지속적인 법률 자문과 제품 조정이 필요합니다.
이러한 비용을 고려할 때, 강력한 수익화 전략은 비용을 상쇄하고 AI 혁신에 재투자할 수 있는 수익을 창출하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 접근 방식은 장기적인 수익성 있는 성장을 보장합니다.
AI 투자를 수익으로 전환
창의적인 가격 책정 및 패키징 전략으로 AI의 비용 복잡성을 극복할 수 있습니다
SaaS가 등장했을 때, 의사 결정은 종종 즉각적인 수익성을 희생하면서까지 고속 성장을 촉진하도록 설계되었습니다. 벤처기업들은 잇달아 시장을 뒤흔들고 새로운 카테고리를 창출하며 시장 점유율을 확보했고, 투자자들은 높은 비용을 기꺼이 투자했습니다. 가격 책정 및 패키징을 포함한 수익 창출은 대부분 간과되었습니다.
이와는 대조적으로 AI에서 일어나고 있는 일은 기술 산업의 성숙을 반영합니다. 초기 단계부터 AI로 수익을 창출하고 투자 수익을 달성하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다. 성공한 기업들은 창의적인 가격 책정 및 패키징을 통해 투자를 수익으로 전환하고 있습니다. 고객의 요구, 사용 패턴, 지불 의사를 반영한 옵션을 의도적으로 설계하고 있습니다.
아직 AI에 대한 검증된 수익화 기준은 없습니다. AI 수익화는 적응력이 필요한 진화하는 과정입니다.
선도적인 벤처 캐피털 회사인 Emergence의 보고서에 따르면 AI 시장의 상위 가격 책정 모델은 다음과 같습니다.
AI에서 선호하는 가격 모델
AI 시장 출시에 적합한 가격 모델을 찾는 방법
AI 가격 책정 모델을 찾고 적용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
첫 번째 단계는 AI 가격 책정 전략을 뒷받침할 적절한 지표를 파악하는 것입니다.
핵심 가격 지표는 다음과 같습니다.
- 정적 지표
- 사용 지표
- 결과 지표
실행 가능한 지표를 정확히 찾아낸 후에는 이를 적절한 가격 책정 모델과 매칭할 수 있습니다. 각 가격 책정 프레임워크가 비즈니스에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 아래 가이드를 살펴보세요. 어떤 지표는 측정이 간단하지만 수익이 낮고, 어떤 지표는 안정성은 높지만 고객의 지불 의향을 정확하게 파악하지 못하는 경우도 있습니다. 이러한 각 요소를 신중하게 평가하여 광범위한 비즈니스 목표에 가장 적합한 AI 가격 책정 방식을 선택할 수 있습니다.
AI 가격 모델 선택
1. 정적 지표
AI를 위한 정액제 요금 모델
가격은 사용자(시트) 당, 기능 세트 당 또는 설치 인스턴스 수와 같은 고정된 단일 측정 단위로 묶여 있습니다. 정액제 요금은 일반적으로 기존 구독 티어를 통해 판매됩니다. 예를 들어, 제한된 기능을 사용하는 사용자 1명, 더 많은 기능을 사용하는 사용자 10명, 모든 기능을 사용하는 사용자 100명의 액세스 권한을 구매할 수 있습니다.
이와 동시에, 사용자 시트와 기능이 반드시 번들로 제공될 필요는 없습니다. 일부 AI 제공업체는 고객이 구독 수준을 선택하고 필요에 따라 사용자 시트를 추가할 수 있는 보다 유연한 모델을 제공합니다.예를 들어 소규모 팀에는 높은 수준의 기능이 필요하지만 소수의 사용자만 사용할 수 있고, 대규모 조직에는 많은 사용자를 위한 기본 기능이 필요할 수 있습니다.기능 티어에서 시트를 분리함으로써 공급자는 정적 지표 가격을 사용하여 더 넓은 범위의 고객 요구를 충족하고 잠재적으로 더 많은 시장 세그먼트를 확보할 수 있습니다.
2. 사용 메트릭
AI를 위한 소비 가격 모델
이 모델은 API 호출 횟수, 처리된 데이터 양 또는 소비된 컴퓨팅 리소스와 같은 AI 서비스 사용량에 따라 고객에게 요금을 부과합니다. 사용량 기반 요금제를 사용하면 기업은 실제 사용량에 따라 비용을 조정할 수 있으며, 이는 사용량에 따라 비용이 증가할 가능성이 높기 때문에 AI 요금제에 특히 중요합니다.
이 모델은 두 가지 기본 개념을 기반으로 작동합니다: 토큰과 사용량 측정. 사용자는 토큰을 선불로 구매하고 다양한 AI 기능과 상호작용하면서 토큰을 소비합니다. 사용량 측정은 시간 경과에 따라 각 고객이 소비한 토큰 수를 추적합니다. 고객은 토큰이 소진되면 더 많은 토큰을 구매할 수 있습니다. 이를 통해 공급업체는 고객에게 대량 구매에 대한 과도한 부담을 주지 않으면서도 반복적인 수입원을 확보할 수 있습니다.
지금까지 소비량 기반 가격 책정은 시장에 제대로 침투하기 어려웠습니다. 그러나 고유한 비용 역학 관계와 AI로 수익을 창출해야 하는 필요성으로 인해 소비 가격이 티핑 포인트를 넘어설 수도 있습니다. 소비 기반 모델은 AI 수익성의 핵심 과제인 성공(사용자 채택으로 측정)이 공급업체의 비용 부담을 야기한다는 점을 해결합니다. 소비 기반 모델이 해결책을 제시합니다: 사용량에 따라 요금을 부과함으로써 공급업체는 AI가 제공하는 가치에 대한 보상을 받을 수 있으며, 높은 비용이 투자 수익을 잠식하는 시나리오를 피할 수 있습니다.
3. 결과 지표
AI를 위한 가치/성과 기반 가격 책정 모델
결과 또는 가치 기반 지표를 사용하여 비용 절감, 매출 증가, 효율성 향상 등 AI 솔루션을 사용하여 얻은 결과를 기준으로 요금이 부과됩니다. 이 모델은 AI를 고객의 성공에 맞춰 조정합니다. 하지만 이를 구현하고 측정하는 것은 복잡할 수 있습니다.
가치 가격 책정을 구현하려면 성과 지표를 측정하고 가치를 계산해야 합니다. 양측이 처음에 합의한 매출 증가, 비용 절감 또는 생산성 향상과 같은 지표를 정량화하고 싶을 것입니다.
성능 개선을 측정한 후에는 이러한 성능 개선을 금전적 수치로 환산할 수 있는 방법이 필요합니다. 이는 창출된 가치의 백분율 또는 특정 결과 임계값에 연동된 고정 수수료일 수 있습니다. 정기적인 성과 검토 및 조정은 일반적으로 이 모델의 일부로, 시간이 지남에 따라 결과가 변화함에 따라 공정한 가격을 책정하기 위한 것입니다.
이 모델은 제품 가격을 책정하는 가장 복잡하고 창의적인 방법 중 하나이며, 오랫동안 비현실적인 것으로 여겨져 왔습니다. 하지만 AI 제품이 사용자에게 혁신적인 변화를 가져올 수 있다는 점에서 가치/결과 기반 가격 책정을 재고할 수 있는 기회가 될 수 있습니다.
AI의 끊임없는 움직임에 따른 가격 유연성 요구
AI 기술은 매우 빠른 속도로 발전하고 있기 때문에 오늘날의 가격 책정 및 패키징 방식이 바뀔 가능성이 높습니다. AI 수익화 전략을 발전시키는 데 민첩성이 특히 중요한 이유는 다음과 같습니다:
- 불확실한 가치 제안: AI의 가치는 프로세스를 최적화하고 초기에는 정량화하기 어려운 효율성을 창출하는 능력에 있는 경우가 많습니다. 유연한 모델을 사용하면 AI 구성 요소의 실제 가치가 더 명확해지면 가격을 조정할 수 있습니다.
- 다양한 고객 니즈: B2B 고객은 다양한 요구 사항과 예산을 가지고 있습니다. 유연한 접근 방식을 통해 다양한 고객 세그먼트에 맞게 오퍼링을 맞춤화하여 도달 범위와 수익 잠재력을 극대화할 수 있습니다.
- 빠른 AI 진화: AI 환경은 끊임없이 진화하고 있습니다. 유연한 모델을 사용하면 새로운 기능과 사용 사례에 맞춰 가격 및 패키징을 조정할 수 있습니다.
기업은 수익화하기로 결정한 가격 책정 지표가 향후 변경될 수 있음을 염두에 두고 유연하게 가격 책정 운영을 계획해야 합니다.
AI 가격 모델 운영
AI 수익화 운영을 위한 도구 및 프로세스
수익성을 빠르게 구축하기 위해서는 강력한 AI 수익화 전략이 중요하다는 사실을 확인했습니다. 또한 다양한 가격 모델을 살펴보고 끊임없이 변화하는 AI 환경을 탐색하는 데 민첩성이 어떻게 요구되는지 논의했습니다.
이제 AI 수익화 전략을 운영하기 위한 도구와 프로세스로 전환해 보겠습니다. 많은 기업이 청구, CRM, 액세스 관리 플랫폼과 같은 비즈니스 시스템을 사용하여 수익을 창출할 수 있다고 생각하는 함정에 빠집니다. 하지만 이러한 플랫폼은 수익 창출과는 별개로 각자의 핵심 강점을 가지고 있습니다. AI 업계가 ROI에 집중하고 있는 지금, 수익 창출을 포함한 모든 운영을 지원할 올바른 기술 스택을 구성하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 따라서 라이선싱 및 자격 부여 기능을 핵심으로 하는 수익화 허브를 구축하는 것이 좋습니다. 이러한 플랫폼을 통해 사용자 액세스를 제어하고, 유연한 가격 모델을 구현하고, 워크플로를 자동화하는 등 AI 투자를 수익 창출로 전환할 수 있습니다.
다음은 비즈니스 기술 스택의 각 핵심 시스템의 강점과 한계에 대한 분석입니다.
청구 플랫폼
- 강점: 인보이스 발행 및 결제 수금을 간소화하여 원활한 금융 거래를 보장합니다.
- 제한 사항: 주로 결제 처리에 중점을 두며, 다양한 가격 모델과 관련된 기능 액세스 또는 사용자 경험을 처리하지 않습니다.
CRM
- 강점: 고객 상호 작용 및 관계를 관리하고 상향 판매 및 교차 판매 기회를 파악하는 데 도움을 줍니다.
- 제한 사항: 기능 액세스 또는 가격 모델을 제어하지 않으므로 CRM 활동을 매출 성장과 직접 연결하기 어렵습니다.
액세스 관리 시스템
- 강점: 사용자 액세스에 대한 기본적인 수준의 제어 기능을 제공하여 사용자가 승인된 기능에만 액세스할 수 있도록 합니다.
- 제한 사항: 액세스 관리 시스템은 ERP/CPQ/청구 시스템에서 제품 및 기능(SKU)에 대한 액세스가 자동화되는 사용 사례를 해결하도록 설계되지 않았습니다.
자체 개발
- 강점: 흔히 가장 쉽게 시작할 수 있는 방법으로 여겨집니다. 외부 공급업체에 의존할 필요 없이 사용 사례에 필요한 기능을 정확하게 구축할 수 있습니다.
- 한계: 시스템 요구 사항이 빠르게 증가하여 개발 및 유지 관리에 상당한 투자가 필요합니다.
라이선스 및 자격이 포함된 수익화 허브
- 기능 액세스 제어: 자격을 통해 각 요금제에 대한 정확한 액세스 수준을 정의할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 지불 의향에 따라 맞춤형 제품 등급을 제공하고 고객이 더 높은 등급을 선택하도록 인센티브를 제공할 수 있습니다.
- 동적 라이선싱 모델: 구독 요금제, 계층별 요금제, 사용량 기반 청구 모델 등 가격 모델을 유연하게 구현할 수 있습니다.
- 자동화된 워크플로: 사용자 프로비저닝 및 청구 기반 운영을 위한 단일 데이터 소스를 제공합니다.
- 데이터 기반 인사이트: 기능 사용 및 고객 행동에 대한 귀중한 데이터를 제공하여 업그레이드, 상향 판매 및 교차 판매의 판매 기회를 파악하고 가격 모델을 최적화하고 새로운 기능 개발 로드맵을 작성하는 데 도움을 줍니다.
자격을 통한 수익화 플랫폼은 단순히 결제 처리(청구)나 고객 관계 관리(CRM) 그 이상의 기능을 제공합니다. 제품 및 기능 액세스를 직접 제어하고, 유연한 가격 모델을 구현하고, 수익 창출 워크플로를 자동화할 수 있는 도구를 제공합니다.
AI 소프트웨어 수익화를 위한 업계 최고의 솔루션, Sentinel
Sentinel은 암 진단용 AI를 개발하는 Lunit AI, 얼굴 인식 기술 분야의 선두주자인 Alchera와 같은 선도적인 AI 기업이 혁신을 보호하고 수익을 창출하도록 지원한 검증된 실적을 보유한 AI 수익화 분야의 선구자입니다.
Sentinel은 라이선싱 기술을 통해 모든 가격 책정 모델을 운영할 수 있는 AI용 소프트웨어 수익화 플랫폼을 제공하며, 소프트웨어 주문에서 이행에 이르는 프로세스와 구독 수명 주기 전반의 기타 변경 사항을 자동화합니다. 이 워크플로는 표준 소프트웨어 주문 처리 프로세스를 보장하며, 사용자는 자신이 결제한 기능, 제품 및 서비스만 이용할 수 있습니다. Sentinel의 보호 기술은 권한이 있는 사용자만 액세스를 잠금 해제할 수 있도록 보장하여 보안을 극대화하고 남용, 사용 부족, 불법 복제를 방지합니다.
자격을 중앙에서 일원화하여 관리하면 고객이 구매를 어떻게 사용하는지 명확하게 파악할 수 있습니다. 이 고유한 데이터 세트는 상향 판매 및 교차 판매 전략을 강화하는 수익 기회의 원천입니다. 이렇게 하면 수익 창출 계층이 하나 더 추가되어 AI 투자에 대한 강력한 수익을 얻을 수 있습니다.
