AI(인공지능)라는 말이 요즘 정말 많이 들리죠? 하지만 막상 “AI가 뭐예요?”라고 물어보면 “음… 챗GPT 같은 거?”라고 대답하는 분들이 많을 거예요. 뭐 저도 그랬으니까요. 그런데 알아보면 사실 생각보다 훨씬 다양한 AI 종류가 있고, 각각 다른 방식으로 작동한답니다.
오늘은 초보자도 이해할 수 있도록, AI의 세 가지 정도로 나누어 정리해보겠습니다. 😎
🗣️ 1. 대화형 AI: “안녕, 뭘 도와드릴까요?”
대화형 AI란?
대화형 AI는 자연어 처리(NLP)를 통해 사용자와 인간과 같은 대화를 나눌 수 있는 인공지능입니다. 쉽게 말해, 우리가 평소에 하는 말로 대화할 수 있는 AI예요.
대표적인 예시
- ChatGPT: 가장 유명한 대화형 AI죠. 질문하면 답변해주고, 글도 써주고, 번역도 해줍니다.
- Gemini: 구글에서 만든 대화형 AI입니다. 무료로도 진짜 유용하게 잘 쓸 수 있죠.
- Claude: 자연스럽게 대화하며 다양한 업무를 도와드리는 AI예요. 글을 제법 잘 쓰는 편이에요.
- Grok: 일론 머스크의 xAI에서 개발한 AI로, X(구 트위터)와 통합되어 실시간 정보 접근이 가능하고 직설적인 답변 스타일이 특징이에요. 가끔 똑똑이를 만나고 싶으면 무료로도 잘 이용할 수 있어요.
- 시리(Siri), 빅스비: 스마트폰의 음성 어시스턴트도 대화형 AI의 한 종류지요.
특징
- 질문과 답변 형태로 소통
- 맥락을 이해하고 연속된 대화 가능
- 텍스트나 음성으로 상호작용
- 학습, 업무, 창작 등 다양한 분야에서 도움
활용 예시
사용자: "오늘 저녁 메뉴 추천해줘"
AI: "날씨가 추운데 따뜻한 김치찌개는 어떠세요? 재료도 간단하고..."
사용자: "김치찌개 레시피도 알려줘"
AI: "네! 김치찌개 만드는 방법을 단계별로 설명드릴게요..."
🎨 2. 생성형 AI: “원하는 걸 만들어드립니다”
생성형 AI란?
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 만들어내는 인공지능입니다. 기존에 없던 창작물을 ‘생성’하는 게 핵심이에요.
유형별 대표 서비스
🖼️ 이미지 생성 AI
- DALL·E (오픈AI) – 텍스트→이미지 변환. “우주복 입은 고양이” 같은 상상을 현실로.
- Midjourney: 예술적이고 고퀄리티 이미지 생성에 특화
- Stable Diffusion – 오픈소스 이미지 생성 모델. 개인 PC에서도 돌릴 수 있어 많은 개발자들이 활용
- Nano-Banana (구글 연구 프로젝트) – 최근 화제가 된 이미지 편집 AI. 기존 이미지에서 특정 요소만 정밀하게 바꿔줍니다.
🤞 제 블로그에 들어가는 모든 이미지들도 다 AI 가 만드는거에요. 하지만 저는 굳이 이미지 생성 AI를 사용하는건 아니고, 주로 챗지피티 또는 제미나이에서 그냥 만든답니다. 😆
🎬 비디오 생성 AI
- Veo 3: 구글이 2025년 I/O에서 공개한 최신 모델로, 4K 해상도와 동기화된 오디오(대화, 배경음악, 환경음)까지 한 번에 생성
- Sora: OpenAI의 영상 생성 AI로 최대 20초, 1080p 해상도 비디오 생성 가능 (ChatGPT Pro 사용자 대상)
- Runway Gen-4: 2025년 7월 업데이트된 영상 편집과 생성의 강자
- Luma Dream Machine: 텍스트와 이미지로 사실적인 비디오 생성, 최대 1분 20초까지 확장 가능
🎵 음악 생성 AI
- Suno: 가사와 멜로디를 함께 만드는 음악 생성 AI
- Udio: 다양한 장르의 음악 생성 가능
사용 방식
생성형 AI는 보통 프롬프트(명령어)를 입력하면 결과물을 만들어줍니다.
프롬프트 예시:
"석양이 지는 바다 위를 날고 있는 용" → Luma Dream Machine
"1990년대 스타일의 팝송, 사랑 노래" → Suno/Udio
"고양이가 우주복을 입고 달 위를 걷는 영상, 배경음악과 우주 환경음 포함" → Veo 3🤖 3. 분석형 AI – 눈에 보이진 않지만 기업을 움직인다
제가 별도로 하나 더 나눠 봤는데요. 바로 “분석형 AI”입니다.
많은 분들이 “그럼 또 챗봇 같은 앱이 따로 있나?” 하고 묻지만, 사실은 그렇지 않아요.
분석형 AI란?
- 대화가 목적이 아니라, 데이터를 분석·예측하는 게 핵심인 AI를 말합니다.
- 예전부터 머신러닝/딥러닝으로 발전해왔고, 요즘은 GPT 같은 범용 모델을 사내 데이터에 붙여 활용하기도 합니다.
- 실제 대규모의 데이터 팀이 없는 회사에서는 자사 데이터를 분석하는데 한계가 있었는데, 오픈 소스 AI 들을 이용할 수 있게 되어 규모가 크지 않은 회사에서도 데이터 분석이 용이하게 되었습니다.
전통적인 분석형 AI
- 금융: 은행이 “이 고객은 연체할 확률이 몇 %” 예측하는 신용평가 모델
- 의료: 병원이 X-ray/MRI 데이터를 학습시켜 암, 폐렴 등 질환을 조기 진단
- 제조업: 공장 센서 데이터를 기반으로 기계 고장 시점을 예측
이런 모델은 보통 데이터 사이언티스트가 파이썬, 텐서플로우, 파이토치 같은 툴로 직접 개발했죠.
최신 분석형 AI (LLM 활용)
- 기업들은 이제 GPT나 DeepSeek 같은 범용 LLM을 자기 서버에 설치해서 씁니다.
- 거기에 회사 데이터를 연결하면 → “우리 회사 전용 챗GPT”처럼 변신합니다.
- 마이크로소프트 Copilot이 대표적 사례예요.
- 팀즈 회의록 자동 요약
- 엑셀 매출 데이터 분석
- 파워포인트 초안 생성
즉, 예전에는 모델을 직접 개발해야 했다면, 이제는 범용 모델+사내 데이터 연결로 훨씬 빠르고 저렴하게 분석형 AI를 구현할 수 있는 시대가 된 거예요.
👉 정리: 분석형 AI는 눈에 잘 안 보이지만 기업 경영에 직접 영향을 미치는 AI입니다. 우리가 유튜브에서 AI를 만나는 것보다 훨씬 깊은 곳에서 움직이고 있는 거죠.
DeepSeek, 왜 난리였을까?
저도 처음에는 “뭐, 챗GPT랑 비슷하네?” 했습니다. 실제로 사용자 입장에서는 “속도 빠르고 무료네” 정도로 느껴지죠. 그런데 업계는 달랐습니다.
- DeepSeek은 GPU 사용량이 기존 모델 대비 1/10 수준이라는 발표를 했어요.
- 기업 입장에서는 AI 학습·운영 비용이 수백억~수천억 단위로 들어가는데, 이게 줄어든다면 게임 체인저가 됩니다.
- 그래서 뉴스에서 “딥시크 때문에 미국 빅테크 주가가 흔들렸다”는 보도가 나왔던 거예요.
👉 개인 사용자(B2C): 그냥 공짜니까 좋다.
👉 기업(B2B): 운영 비용이 바뀌면 산업 구조가 흔들린다.
이 차이를 이해하면 왜 딥시크가 뉴스 헤드라인을 장식했는지 감이 오실 거예요.
4. 정리 표
| 구분 | 대표 서비스/사례 | 특징 | 활용 예시 |
|---|---|---|---|
| 대화형 AI | ChatGPT, Gemini, Claude, Grok | 사람처럼 대화하며 정보 제공 | 질문 답변, 글쓰기, 번역, 상담 |
| 생성형 AI | Veo3, Sora, DALL·E, Nano-Banana | 텍스트 기반으로 결과물 생성 | 영상 제작, 이미지 편집, 음악 생성 |
| 분석형 AI | 전통 ML 모델, Copilot, DeepSeek 사내 구축 | 데이터 기반 분석·예측 | 신용평가, 의료 진단, 공장 고장 예측, 매출 분석 |
5. 마무리 – 경계가 사라지는 시대
오늘은 AI를 대화형·생성형·분석형으로 나눠 살펴봤습니다.
- 대화형: 우리가 가장 친숙하게 쓰는 챗봇
- 생성형: 텍스트로 그림·영상·음악을 창작
- 분석형: 보이지 않지만 기업을 움직이는 핵심 엔진
앞으로는 이 경계가 점점 흐려질 겁니다. 딥시크처럼 서버에 올려 사내 데이터 분석도 하고, 동시에 대화도 하고, 필요하면 이미지도 만들어내는 융합형 AI가 등장할 거예요.
초보자라면 너무 복잡하게 생각하지 말고, 내가 직접 체험할 수 있는 AI부터 써보세요. 챗GPT나 이미지 생성 AI를 한번 만져보는 것만으로도 “AI가 이렇게 다양하게 쓰이는구나” 하고 감이 오실 겁니다.
아래 글을 한 번 참고해 보시고, 시작하지 않으셨다면 지금부터 하나씩 해보세요. 😎
👉 ChatGPT 5 완전 초보자 가이드 – 무료 가입부터 시작하는 팁!
👉 구글 제미나이 기초 가이드 – Gemini 2.5 Flash 무료사용
👉 무료 AI 총정리 2025
