두 회사는 최첨단 인공지능 모델을 직접 만들어 정면 승부하는 길을 택하지 않았다. 그렇다고 인공지능을 외면한 것도 아니다. 이 글은 두 회사가 무엇을 피했고, 그 대신 무엇에 베팅했으며, 그 베팅이 성립하기 위한 조건이 무엇인지를 분석한다.
먼저 흔한 오해부터 바로잡는다. Apple과 Adobe는 인공지능 모델 개발을 안 한 것이 아니다. Apple은 자체 모델인 AFM(Apple Foundation Models, 애플 기반 모델)을, Adobe는 Firefly(파이어플라이) 모델군을 직접 운영한다. 두 회사가 피한 것은 정확히는 프론티어(frontier, 최첨단 범용) 모델 경쟁이다. 즉 OpenAI(오픈에이아이), Google(구글), Anthropic(앤트로픽)이 벌이는 가장 크고 비싼 모델을 만드는 군비 경쟁에 뛰어들지 않았다.
두 회사의 베팅은 동일한 가설 위에 서 있다. 최첨단 모델은 결국 상품화(commoditization)되어 가격이 싸지고 누구나 쓸 수 있게 되며, 진짜 이익은 모델 위에 있는 통합과 유통의 층으로 옮겨간다는 것이다. 그래서 Apple은 유통과 운영체제, Adobe는 전문가 작업 흐름과 저작권 안전성이라는 자기만의 견고한 자리를 지키는 데 자원을 집중하고, 무거운 연산은 외부 모델에서 빌려 쓴다.
이 전략이 옳은지는 단 하나의 변수에 달려 있다. 최첨단 모델이 정말로 상품화되는가다. 상품화되면 두 회사는 비용을 아끼고도 가치를 차지하는 승자가 된다. 상품화되지 않고 모델 자체가 깨지지 않는 해자가 되면, 두 회사는 가장 전략적인 기술을 남의 손에 맡긴 종속 상태에 놓인다.
"Apple과 Adobe는 모델을 안 만들었다"는 말은 절반만 맞다. 정확히 말하면 두 회사는 모델을 만들되 가장 비싼 종류의 모델 경쟁에서 빠졌다.
Apple은 아이폰 안에서 직접 돌아가는 온디바이스(on-device, 기기 내장) 모델과, 외부로 데이터를 보내지 않는 자체 보안 서버인 PCC(Private Cloud Compute, 프라이빗 클라우드 컴퓨트)에서 돌아가는 모델을 묶어 AFM이라는 이름으로 운영한다. 이 모델들은 규모를 키워 성능을 자랑하기보다, 전력 소모를 줄이고 사생활을 보호하도록 설계되어 있다.
Adobe는 더 분명하게 모델을 만든다. 이미지, 영상, 음성, 벡터, 3D를 생성하는 Firefly 모델군을 자체 보유하며, 이 모델들은 인터넷에서 긁어모은 데이터가 아니라 정당한 사용 허락을 받은 Adobe Stock(어도비 스톡) 이미지와 저작권이 풀린 자료로만 학습했다는 점을 핵심 차별점으로 내세운다.
그렇다면 두 회사가 피한 것은 무엇인가. 매개변수가 수천억 개에 이르고, 한 번 학습시키는 데만 수백억 달러가 드는 가장 큰 범용 모델, 즉 사람과 자유롭게 대화하고 어떤 주제든 추론하는 최첨단 모델을 자기 손으로 만드는 일이다. 그 자리는 OpenAI, Google, Anthropic 같은 전문 기업에 맡기고, 두 회사는 그 모델을 가져다 쓰는 쪽을 택했다.
두 회사의 선택을 이해하려면 인공지능 산업에서 일어나고 있는 두 가지 흐름을 봐야 한다. 첫째는 비용 구조이고, 둘째는 가격의 방향이다.
먼저 비용이다. 가장 앞선 범용 모델을 처음부터 직접 구축하고 유지하려면 분석가들은 1,000억 달러가 넘는 투자가 필요하다고 본다. 반면 이미 잘 만들어진 모델을 빌려 쓰는 비용은 그보다 두 자릿수 이상 작다. 실제로 Apple은 2026년 1월, Google의 Gemini(제미나이) 모델을 빌려 쓰는 다년 계약을 맺었는데 그 비용이 연 10억 달러 수준이라고 보도되었다. 100분의 1의 값으로 최첨단 수준에 접근할 수 있다면, 굳이 직접 짓지 않는 것이 합리적이라는 계산이 가능하다.
둘째는 가격의 방향이다. 모델을 쓰는 비용은 빠르게 떨어지고 있다. 한 업체가 새 기능을 내놓으면 경쟁사들이 몇 달 안에 따라잡고, 선두 자리는 계속 바뀐다. 최근 들어 Anthropic은 가격을 약 67퍼센트, Google은 70에서 80퍼센트 낮췄고, 모델을 호출하는 단가는 초기 모델이 나온 이후 90퍼센트 넘게 하락했다는 분석이 있다. 가격이 계속 떨어지고 누구나 비슷한 성능에 접근할 수 있다면, 그것은 교과서적인 상품화의 신호다. 소금이나 전기처럼, 품질 차이가 줄어들고 가격으로만 경쟁하는 재화가 되어 간다는 뜻이다.
이 두 흐름이 맞다면 결론은 자연스럽게 따라온다. 모델 자체로는 돈을 벌기 어려워지고, 진짜 가치는 그 모델을 무엇과 묶어 어떻게 전달하느냐로 옮겨간다. 아래 그림이 그 구조를 보여준다.
최첨단 모델을 자동차 엔진이라고 해 보자. 엔진은 강력하지만, 엔진만 사거나 파는 사람은 거의 없다. 사람들이 돈을 내는 대상은 시동을 걸면 바로 굴러가고, 좌석이 편하고, 길을 안내해 주는 완성된 자동차다. 게다가 성능 좋은 엔진은 여러 제조사가 비슷하게 만들 수 있다. Apple과 Adobe는 엔진을 직접 깎아 만드는 대신, 가장 좋은 엔진을 그때그때 사다가 자기 차체에 얹는 길을 택했다. 차체와 운전 경험, 그리고 그 차를 살 고객을 이미 쥐고 있기 때문이다.
Apple의 인공지능 전략은 세 개의 기둥으로 이루어져 있다. 자체 효율 모델, 외부 최첨단 모델 라이선스, 그리고 압도적인 유통과 사생활 보호다.
2024년 Apple은 OpenAI와 손잡고 ChatGPT(챗지피티)를 시리에 연결했다. 그러나 약속했던 더 똑똑한 시리는 거듭 미뤄졌고, Apple이 인공지능 경쟁에서 뒤처졌다는 비판이 커졌다. 2026년 1월 12일, Apple은 방향을 분명히 했다. 여러 모델을 시험한 끝에 Google과 다년 계약을 맺어, 다음 세대 AFM과 새 시리를 Google의 Gemini 모델과 클라우드 기술 위에 올리기로 한 것이다. 이 계약으로 Apple은 시리에 맞춰 따로 만든 약 1조 2천억 개 매개변수 규모의 Gemini 모델을 쓰게 되는데, 이는 기존 클라우드 모델(약 1천 5백억 개)의 여덟 배에 이른다. 비용은 연 10억 달러 수준으로 알려졌다. 첫 기능은 2026년 봄 iOS 26.4에 담겨 이미 일부 공개되었고, 대화형으로 전면 개편된 시리는 그해 하반기로 예정되어 있다.
주목할 점은 비용이다. Apple의 2026 회계연도 설비투자는 140억 달러 안팎으로, 같은 해 거대 클라우드 기업 네 곳이 인공지능 인프라에 쏟기로 예고한 6천억 달러가 넘는 금액에 견주면 작은 일부에 지나지 않는다. Amazon은 약 2천억 달러, Alphabet은 1천 8백억 달러 안팎을 제시했다.
Apple이 아낀 자원은 자기가 이미 압도적으로 강한 자리를 지키는 데 쓰인다.
Apple은 인공지능을 별도의 앱이나 목적지로 만들지 않고, 운영체제 전체에 스며들게 하려 한다. 사용자는 어떤 모델이 뒤에서 돌아가는지 알 필요 없이 시리에게 말만 하면 되고, 그 요청을 기기 안의 작은 모델이 먼저 받아 처리하다가 필요할 때만 외부의 강력한 모델로 넘긴다. 인공지능을 보이는 제품이 아니라 보이지 않는 바탕으로 두는 방식이다.
빌리는 쪽을 택했어도 Apple은 핵심 통제권까지 넘기지는 않았다. 빌려 온 Gemini 모델은 Google 서버가 아니라 Apple이 자체 칩으로 운영하는 보안 서버에서 돌아가며, 이용자 데이터는 Google로 넘어가지 않고 모델 학습에도 쓰이지 않는다. Apple은 자체 인공지능 서버용 칩을 따로 준비하고 있고, 2027년을 목표로 1조 개 매개변수 규모의 자체 모델도 개발 중이다. 지금의 계약은 그때까지 이어 주는 다리인 셈이다.
리더십도 이 방향에 맞춰 재편되었다. 오랫동안 인공지능을 이끌던 존 지아난드레아가 물러나고, 구글과 마이크로소프트 출신 연구자 아마르 수브라마냐가 새 인공지능 부사장으로 크레이그 페더리기에게 보고하는 체제가 들어섰다. 자체 모델팀은 계속 연구를 내놓으며 인력을 늘리고 있다.
전기를 떠올려 보자. 대부분의 사람은 어느 발전소에서 전기가 오는지 신경 쓰지 않는다. 벽의 콘센트에 플러그를 꽂으면 그만이다. 발전소를 짓는 일은 막대한 돈과 위험이 따르지만, 정작 우리 삶을 편하게 하는 것은 어디에나 있는 콘센트와 안전한 배선이다. Apple은 발전소를 직접 짓기보다, 22억 대의 기기라는 거대한 콘센트망을 쥐고 인공지능이라는 전기를 그 위로 흘려보내려 한다. 발전 사업자가 누구로 바뀌든 콘센트를 쥔 쪽의 자리는 흔들리지 않는다는 계산이다.
Apple의 베팅은 모델이 상품화된다는 가정 위에 서 있다. 만약 그 가정이 틀린다면, 즉 데이터나 성능의 누적 효과로 최첨단 모델이 깨지지 않는 해자를 만든다면, Apple은 이 시대의 가장 전략적인 기술을 공급사에게 의존하는 처지가 된다. 특히 Gemini를 제공하는 Google은 기기와 운영체제, 그리고 최첨단 모델을 동시에 가진 유일한 경쟁자라는 점에서, Apple의 약점이 곧 Google의 강점이 될 수 있다는 지적이 나온다.
Adobe의 접근은 Apple과 결이 다르면서도 같은 가설 위에 있다. Adobe는 자체 모델을 더 적극적으로 만들되, 동시에 경쟁사 모델까지 자기 플랫폼 안으로 끌어들이는 이중 전략을 쓴다.
한 축은 자체 모델 Firefly다. 핵심 무기는 성능 자체가 아니라 저작권 안전성이다. Firefly는 사용 허락을 받은 자료로만 학습했기 때문에, 결과물을 상업적으로 써도 저작권 분쟁 위험이 작다. 광고와 마케팅 부서처럼 법적 위험을 극도로 꺼리는 기업 고객에게 이 점은 결정적인 구매 이유가 된다.
다른 한 축은 외부 모델 통합이다. Adobe는 자기 플랫폼 Firefly 안에 Google, OpenAI, Black Forest Labs(블랙 포레스트 랩스)의 FLUX(플럭스), Runway(런웨이), Luma(루마) 등 25개에서 30개가 넘는 외부 모델을 끌어다 놓고, 사용자가 작업에 맞는 모델을 골라 쓰게 한다. 작업의 성격에 따라 알맞은 모델을 고르라는 것이 Adobe가 내세우는 방식이다. 아이디어를 탐색하는 단계에서는 저작권 위험을 조금 감수하더라도 외부 모델로 자유롭게 시도하고, 실제 납품용 작업에서는 안전한 자체 모델로 마무리하는 식이다.
Adobe가 지키려는 핵심은 모델이 아니라 전문가의 작업 흐름이다. 2026년 4월, Adobe는 Firefly AI Assistant(파이어플라이 에이아이 어시스턴트)를 공개했다. 사용자가 원하는 결과를 말로 설명하면, 이 도우미가 Photoshop(포토샵), Premiere(프리미어), Illustrator(일러스트레이터) 같은 여러 앱을 가로질러 복잡한 여러 단계 작업을 알아서 실행한다. 사용자는 각 앱의 세부 기능을 몰라도 목적지만 말하면 된다. 또한 기업이 자기 브랜드 자료로 전용 모델을 만들 수 있는 Firefly Foundry(파이어플라이 파운드리)를 내놓았고, Anthropic과 협력해 Adobe 도구를 Claude(클로드)에서도 쓸 수 있게 연동했다.
Adobe를 화가들이 모이는 큰 화방이라고 해 보자. 새로운 붓 회사가 계속 등장한다. 더 매끄러운 붓, 더 강렬한 색을 내는 붓이 나올 때마다 화방은 그 붓을 사다가 진열대에 올린다. 화가들은 어떤 붓을 쓰든 결국 이 화방에 와서 그림을 완성하고, 작품을 정리하고, 의뢰인에게 납품한다. 어떤 붓이 유행하든 화방은 늘 그 한가운데에 있다. Adobe는 가장 좋은 붓을 직접 만드는 경쟁에 매달리기보다, 모든 붓이 모이고 모든 작업이 마무리되는 화방의 자리를 지키려 한다.
이 전략이 안전하기만 한 것은 아니다. 시장은 인공지능이 전문 창작 노동 자체를 흔들 수 있다고 본다. Adobe 주가는 2025년 3월 고점에서 1년여 만에 40퍼센트 넘게 빠졌다. 2026년 1분기 매출이 64억 달러로 12퍼센트 늘고 월 사용자가 8억 5천만 명을 넘어선 사상 최고 실적인데도 평가가 깎인 이 현상은, 투자자들이 미래의 해자를 의심한다는 신호다. 위협은 구체적이다. OpenAI의 Sora(소라)는 영상에서, Midjourney(미드저니)는 이미지 품질에서 Adobe를 압박하고, 월 사용자 2억 6천만 명에 연 매출 40억 달러 규모로 큰 Canva(캔바)는 일반 사용자 시장을 장악한 채 기업 영역으로 올라오고 있다. 공교롭게도 저작권 안전을 내세운 Adobe조차 자사 소형 모델의 학습 데이터를 둘러싸고 집단소송에 휘말려, 안전성이라는 무기에도 빈틈이 있음이 드러났다.
Adobe의 답은 두 가지 질문으로 요약된다. 외부 모델이 아무리 좋아져도 전문가는 결국 어디서 작업을 마무리하는가, 그리고 기업은 저작권이 안전한 결과물을 어디서 얻는가. 그 답이 계속 Adobe라면 화방은 무너지지 않는다. 그러나 작업의 마무리마저 외부 도구 안에서 끝나기 시작하면, 화방의 자리는 흔들린다.
두 회사의 전략은 표면적으로 다른 산업에 속하지만, 뼈대는 같다. 자체 모델은 자기가 강한 좁은 영역에만 만들고, 무거운 범용 연산은 외부에서 빌리며, 진짜 가치는 자기가 이미 쥔 자리에서 거둔다. 차이는 그 자리가 무엇이냐에 있다.
| 비교 항목 | Apple | Adobe |
|---|---|---|
| 자체 모델 | 온디바이스 + PCC용 효율 모델 (AFM) | 저작권 안전한 생성 모델 (Firefly) |
| 자체 모델의 강점 | 저전력, 사생활 보호 | 상업적 사용의 법적 안전성 |
| 외부 모델 활용 | Gemini 라이선스로 시리의 핵심 처리 | 30개 이상 외부 모델을 플랫폼에 통합 |
| 지키려는 자리 | 기기, 운영체제, 사용자 관계 | 전문가 작업 흐름, 기업 고객 |
| 인공지능의 위치 | 보이지 않는 바탕 (인프라) | 여러 도구를 잇는 작업 허브 |
| 핵심 위험 | 공급사(특히 Google) 종속 | 작업의 마무리가 외부로 이탈 |
한 가지 흥미로운 차이가 있다. Apple은 인공지능을 눈에 띄지 않게 숨기려 하고, Adobe는 오히려 인공지능을 작업의 중심 무대에 올린다. 그러나 두 회사 모두 모델 그 자체를 팔아 돈을 벌려 하지는 않는다. 이 점이 OpenAI 같은 모델 기업과의 결정적 차이다.
두 전략의 운명은 결국 하나의 질문으로 수렴한다. 최첨단 인공지능 모델은 시간이 지나면 상품화되는가, 아니면 깨지지 않는 해자가 되는가. 이 질문의 답에 따라 같은 전략이 영리한 선택이 될 수도, 뼈아픈 실책이 될 수도 있다.
모델은 전기나 수돗물처럼 값싸고 흔한 재화가 된다. 그러면 가치는 그것을 누가 잘 전달하느냐로 옮겨가고, 유통과 작업 흐름을 쥔 Apple과 Adobe가 적은 비용으로 큰 이익을 차지한다. 막대한 투자를 한 모델 기업들은 오히려 회수에 어려움을 겪을 수 있다.
데이터와 성능의 누적 효과로 선두 모델이 따라잡기 어려운 격차를 벌린다. 그러면 가장 전략적인 기술을 남에게 맡긴 두 회사는 공급사에 끌려다니게 된다. 빌린 엔진의 가격과 조건을 통제할 수 없고, 차체만으로는 경쟁에서 밀린다.
현재까지의 증거는 상품화 쪽을 가리킨다. 가격은 떨어지고 선두는 자주 바뀌며, 적은 비용으로도 강력한 모델을 만들 수 있다는 사례가 나오고 있다. 그러나 다음 세대 모델이 지금까지의 모델을 장난감처럼 보이게 만드는 도약이 일어난다면 이야기는 달라진다. 두 회사가 이 도박에서 이기더라도, 같은 조건에서 더 유리한 쪽은 따로 있다는 분석도 있다. 기기와 운영체제, 그리고 최첨단 모델을 모두 가진 Google은 모델이 상품화되든 안 되든 어느 쪽 시나리오에서도 손해를 보지 않는 위치이기 때문이다.
Apple과 Adobe의 사례는 새로운 기술이 등장할 때 모든 기업이 그 기술을 직접 만들 필요는 없다는 오래된 교훈을 다시 보여준다. 중요한 것은 가치 사슬에서 자기가 통제할 수 있는 가장 견고한 자리가 어디인지를 정확히 아는 일이다. Apple에게 그 자리는 기기와 사용자 관계였고, Adobe에게는 전문가의 작업 흐름과 저작권 안전성이었다.
다만 이 전략에는 분명한 전제가 있다. 자기가 쥔 자리가 정말로 견고해야 하고, 빌려 쓰는 기술이 정말로 상품화되어야 한다. 둘 중 하나라도 무너지면 같은 선택이 종속이나 도태로 바뀐다. 직접 만드느냐 빌려 쓰느냐는 옳고 그름의 문제가 아니라, 자기 자리의 견고함과 빌리는 기술의 상품화 정도를 함께 읽어내는 판단의 문제다. 두 회사는 그 판단에 회사의 미래를 걸었고, 결과는 모델이 끝내 흔해질 것인가에 달려 있다.