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1. 개요
OpenAI, Google, Anthropic, xAI 등 빅테크 기업이 개발한 LLM이나 그림 인공지능 같은 파운데이션 모델(Foundation Model)을 기반으로, 특정 목적이나 사용자 편의성을 위해 기능을 추가하거나 인터페이스(UI/UX)를 재가공해 만든 서비스 또는 애플리케이션을 의미한다.핵심 AI 기술을 최종 사용자가 더 사용하기 좋은 형태로 '포장(Wrap)'하여 제공한다는 의미에서 '래퍼'라는 이름이 붙었으나, 동시에 알맹이는 타사 개발 모델을 빌려오고 겉포장만 했다는 멸시의 뉘앙스가 담겨있는 용어이기도 하다. AI wrapper를 사용하면 사용자는 복잡한 기술적 지식 없이도 특정 분야에 최적화된 AI 기능을 구독하여 사용할 수 있다.
2. 상세
AI 래퍼가 급증하게 된 배경에는 여러 요인이 복합적으로 작용했다. 가장 결정적인 계기는 OpenAI가 GPT-3의 API를 공개한 것이었다. 이후 주요 LLM 모델 개발사에서 API를 연이어 공개하자 개발자들은 이전과 비교할 수 없을 정도로 강력한 AI 모델을 자신의 서비스에 쉽게 통합할 수 있게 되었고 AI 기술을 활용한 창업의 진입 장벽은 획기적으로 낮아졌다.하지만 일반 사용자가 파운데이션 모델에 직접 접근하기에는 여러모로 무리가 따랐다. 이런 API 형태로 제공되는 LLM을 일반 사용자가 직접 활용하기에는 여전히 기술적인 어려움이 따랐기 때문. AI 래퍼는 바로 이 기술적 격차를 파고들어, 복잡한 지식 없이도 누구나 AI의 혜택을 누리고 싶어 하는 시장의 요구에 정확히 부응했다.
여기에 사업적 측면의 이점이 더해졌다. 파운데이션 모델을 직접 개발하려면 적어도 수십 억원에서 많게는 수천억 원에 달하는 막대한 자본과 시간이 필요하지만 이미 존재하는 API를 활용하는 AI 래퍼는 매우 적은 비용과 인력으로 빠르게 서비스를 개발하고 시장에 출시할 수 있었다. 이처럼 LLM의 기술적 가능성, 시장의 수요, 낮은 진입 비용이라는 삼박자가 맞아떨어지면서 수많은 스타트업이 AI wrapper 시장에 뛰어드는 결과로 이어졌다.
AI wrapper의 가장 근본적인 특징은 기반 모델에 대한 의존성에 있다. 이들은 자체적으로 AI 모델을 개발하는 대신 GPT나 Gemini같은 외부 기업의 API[1]를 호출해 핵심 기능을 구현한다. 이러한 구조 때문에 기반 모델의 성능, 정책, 비용 구조 변화에 직접적인 영향을 받는다.
이런 상황은 AI 래퍼의 서비스 방향을 결정짓는다. 자사 개발 파운데이션 모델을 바탕으로 개발된 범용 AI인 ChatGPT등과는 달리, AI 래퍼는 마케팅 문구 제작, 법률 문서 초안 생성, 코딩 보조 등 명확한 목적에 특화하여 특정 사용자층을 공략한다. 그리고 이 특화된 기능을 비전문가도 쉽게 사용하도록 만드는 것이 바로 사용자 친화적 인터페이스(UI/UX)이다. 복잡한 API 호출이나 프롬프트 엔지니어링에 대한 깊은 이해 없이도 버튼 클릭이나 간단한 입력만으로 원하는 결과를 얻게 해주는 것이 AI wraper의 핵심 경쟁력이 되는 것.
많은 경우 이런 편리함의 이면에는 정교한 프롬프트 엔지니어링 기술이 바탕이 된다. 가령 사용자가 '30대 여성을 위한 화장품 광고 문구'처럼 간단한 요청을 하더라도 서비스 내부에서는 'act as a professional copywriter...'와 같이 최적화된 프롬프트를 자동으로 구성해 파운데이션 모델에 전달함으로써 양질의 결과물을 이끌어낸다. 나아가 성공적인 AI wrapper는 단순히 AI 모델을 연결하는 데 그치지 않고, 여러 단계의 작업을 자동화하는 워크플로우나 팀 협업 기능, 파일 분석(PDF, CSV 등)과 같은 부가 기능을 결합해 사용자에게 단순한 AI 호출 이상의 통합적인 가치를 제공한다.
3. 장단점
3.1. 장점
사용자 입장에서 가장 두드러지는 AI wrapper의 장점 중 대표적인 것은 높은 접근성으로, AI wrapper들이 제공하는 서비스를 활용하면 비전문가도 특정 분야에 최적화된 AI 기술을 손쉽게 자신의 업무에 활용할 수 있게 된다. 이런 접근성은 곧 시간 및 비용 절감이라는 실질적인 이점으로 이어진다. 기업이나 개인이 AI 전문가나 개발자를 직접 고용하는 대신 월 구독료와 같은 비교적 저렴한 비용으로 AI 솔루션을 도입할 수 있기 때문이다.개인화된 서비스가 가능하다는 점도 빅테크가 따라갈 수 없는 부분이다. 빅테크 기업은 덩치가 워낙 크고 각국의 규제 위협, 반 생성형 AI 정서 등에 시달리고 있으므로 비교적 보수적인 접근을 취할 수 밖에 없는데, 일반 소비자들은 AI 챗봇 서비스 등으로 자기 욕망을 실현하고자 하는 욕구가 항상 있기 때문에 AI wrapper들은 이 틈새를 파고드는 사업 모델을 개발하곤 한다.
특정 작업에 맞춰 미리 정교하게 설계된 프롬프트와 워크플로우를 제공하므로, 사용자가 범용 AI 툴을 직접 다룰 때보다 더 빠르고 일관된 품질의 결과물을 얻을 수 있다는 것도 장점.
3.2. 단점
하지만 절대 다수의 AI wrapper 서비스는 장점보다도 한계와 단점이 훨씬 크다. 사실 AI wrapper라는 단어 자체가 핵심 기술은 전혀 없으면서 남의 것을 가져다가 포장만 그럴듯하게 해서 팔아먹는다는 멸칭에 가까운데, 소수의 예외를 제외한 대부분의 사례는 모함이나 헛소문이 아니라 실상이 그렇다. 우선 떠올릴 수 있는 문제는 파운데이션 모델에 대한 높은 종속성이다. 모델을 제공하는 회사의 API 서버가 불안정하거나 유료 정책이 변경되면 래퍼 서비스는 직접적인 타격을 입게 되는데, 그야말로 API 제공사의 손에 운명이 달린 셈이다.하지만 이보다 훨씬 더 깊고 근본적인 구조적 한계가 있으니, 바로 '기술적 해자'[2]의 부재다. 핵심 기술이 자체 소유가 아니기에 경쟁자가 유사한 서비스를 비교적 쉽게 만들 수 있고, 이는 결국 수많은 서비스가 난립하는 극심한 레드오션 경쟁으로 귀결된다.
사용자 입장에서도 단점은 존재한다. 파운데이션 모델 API 사용료에 wrapper 서비스의 개발 운영비나 마진이 더해지는 구조이므로 추가적인 비용이 발생하며 서비스가 설계된 특정 기능 외의 작업을 수행하기는 어려운 유연성 부족 문제도 있다. 실제로 미디어 리터러시가 낮은 사용자 중에서는 파운데이션 모델 개발사가 제공하는 무료 AI툴로 쉽게 해결할 수 있는 문제를 마케팅에 속아 AI wrapper 서비스를 유료 결제 해가며 사용하는 경우도 존재한다.
4. 전망
| 20VC 인터뷰에서 AI wrapper들이 깔아뭉개질(steamroll)것이라고 경고하는 샘 올트먼 |
2025년 기준으로는 아직 생성형 인공지능 광풍이 'AI 버블'인지 아닌지를 판단하기는 어렵다. 하지만 생성형 인공지능이 버블이냐 아니냐를 떠나서 누구나 접근할 수 있는 데이터와 LLM API를 연결하는 수준의 AI wapper는 장기적으로는 거의 정리될 것으로 전망하는 사람들이 많다. 부실한 아이디어와 경쟁 심화로 스러져간 닷컴 버블 시절 스타트업들을 생각하게 하는 지점. 특히 OpenAI의 CEO인 샘 올트먼이 이런 견해를 피력하는 대표 주자다.
이는 조금만 생각해봐도 당연한데, 사실 지금까지 가장 상업적으로 성공한 생성형 인공지능 서비스는 AI wrapper가 아닌 AI모델을 직접 개발한 기업이 제공하는 서비스였다. ChatGPT가 대표적인 사례. 생성형 인공지능의 일반화 능력이 나날이 발전하는 지금, 조금만 알아봐도 극복 가능한 정보 격차나 특수한 적용 사례를 파고들어 수립한 사업 모델은 대부분 지속 가능하다고 보기 어렵다.
하지만 특정 산업의 독점적 데이터나 고유한 업무 처리 방식을 AI와 깊이 결합해 대체 불가능한 가치를 제공하는 경우, 혹은 이미 많은 사용자를 확보한 기존 서비스에 AI를 자연스럽게 녹여내는 경우에는 LLM 개발사들이 잠재 수요를 완전히 대체하기 어렵기 때문에 상대적으로 긍정적인 미래가 점쳐진다.
또는 각종 법률 AI 서비스나 세무 AI 서비스같이 법적인 면허 장벽을 이용한 철밥통 전략도 있다. OpenAI는 각국의 법률사무소나 한국의 세무사 면허가 없기 때문에 법률/세무상의 조언은 가능해도, 실제 전문가의 리뷰와 기장대리를 할 수 없기 때문이다. AI Warpper라 할지어도 면허의 이슈 때문에 실제 집행의 위임을 위해서는 Wrapper 스타트업의 물건을 쓸 수밖에 없다.
반면 안드레 카파시는 컨텍스트 엔지니어링이라는 용어를 사용하며 래퍼 서비스에 대한 재평가를 촉구한 바 있다.#
5. 사례
5.1. 이미지
5.1.1. 그림
#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[분류:그림 인공지능/소프트웨어#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[분류:그림 인공지능/소프트웨어#|]] 부분을5.1.2. 영상
- AI 스튜디오 페르소: 이스트소프트 에서 만든 동영상 생성형 AI
- Free AI Video Generator
5.2. 텍스트
5.2.1. 소설
- NovelAI[3]
- AI Dungeon
- AI 노벨리스트: 일본에서 개발된 소설 작성 인공지능 사이트. NAI에 비해 소설 작성이 간편한 편이다.
5.2.2. 대화형 인공지능
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의 [[대화형 인공지능#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[대화형 인공지능#|]] 부분을5.2.3. 대화형 음성 인공지능
#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[대화형 음성 인공지능#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[대화형 음성 인공지능#|]] 부분을5.2.4. 인공지능 검색 엔진
#!if (문단 == null) == (앵커 == null)
를#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[인공지능 검색 엔진#s-|]]번 문단을#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[인공지능 검색 엔진#|]] 부분을5.3. 음향
5.3.1. Text to Speech
5.3.2. 작곡 · 음악
- SOUNDRAW
- KEENEAT 키닛: 칠로엔 제작
- Mix.audio: 뉴튠 제작.
- 포자랩스
5.3.3. 효과음
5.4. 에이전트
5.4.1. 코딩
5.4.2. 기타
6. 관련 문서
[1] API(Application Programming Interface)는 특정 프로그램의 기능을 다른 프로그램이 사용할 수 있게 하는 인터페이스를 의미한다.[2] 기술적 해자(Technical Moat)는 경쟁사가 쉽게 모방할 수 없는 독보적인 기술적 우위를 의미한다.[3] 이 사이트의 또 다른 기능인 그림 인공지능이 더 유명하다. 자세한 것은 NovelAI/이미지 제네레이터 문서를 참고하자.