지난 한 해 동안 인공지능은 이메일 작성, 코드 생성, 문서 자동 요약 등 생산성 향상을 위한 핵심 도구로 꾸준히 묘사되어 왔으며, 우리의 업무 방식을 혁신적으로 바꿀 것처럼 여겨졌습니다. 그러나 OpenRouter 의 대규모 데이터 연구에 따르면 사람들이 실제로 인공지능을 사용하는 방식과 주류의 인식 사이에는 상당한 차이가 있는 것으로 나타났습니다.
OpenRouter는 인공지능 사용 시 실제 인간 행동에 대한 보고서를 발표했습니다.
OpenRouter는 60개 이상의 벤더와 300개 이상의 모델(OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Meta LLaMA 등 오픈소스 모델 포함)의 데이터 연구를 통합한 멀티 모델 AI 추론 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 100조 개 이상의 토큰과 수십억 건의 모델 상호작용에서 얻은 익명화된 메타데이터를 분석하여 실제 대화 내용에 접근하지 않고도 전 세계의 AI 사용 행태를 파악했습니다. 특히, 이 연구는 실제 대화 텍스트에 접근하지 않고 수십억 건의 상호작용 메타데이터를 분석함으로써 사용자 개인정보를 보호하면서 행동 패턴을 밝혀냈습니다.
LLM 오픈소스 인공 언어 모델의 주요 용도는 실제로 이것인가요?
연구에 따르면 2025년 말까지 대규모 오픈소스 LLM 언어 모델 사용량이 전체의 약 3분의 1을 차지할 것으로 예상되며, 주요 버전이 출시될 때마다 상당한 성장이 있을 것으로 전망됩니다. 그러나 예상치 못한 부분은 오픈소스 모델의 주요 사용처입니다. 데이터에 따르면 오픈소스 모델 상호작용의 절반 이상이 생산성 향상이나 비즈니스 애플리케이션이 아닌, 역할극, 인터랙티브 픽션, 창작 스토리텔링에 사용되고 있습니다. 가장 놀라운 점은 오픈소스 AI 모델의 절반 이상이 생산성 향상이 아닌 역할극 및 스토리 제작에 사용되고 있다는 사실입니다.
역할극 활동은 프로그램 지원 학습을 제치고 가장 큰 활용 사례로 자리 잡았습니다. 연구원들은 이러한 현상이 많은 사용자들이 AI를 단순한 생산성 도구가 아닌, 동반자 관계 형성, 탐구, 그리고 창작을 위한 매개체로 인식하고 있음을 보여준다고 지적합니다. 보고서는 이러한 결과가 LLM이 주로 코드 작성, 이메일 작성, 또는 요약 작성에 사용된다는 통념을 반박한다고 언급합니다.
AI 기반 교정 프로그래밍은 가장 빠르게 성장하는 응용 분야입니다.
반면 프로그래밍은 모든 모델 중에서 가장 빠르게 성장하는 애플리케이션 카테고리입니다. 2025년 초에는 프로그래밍 관련 요청이 전체의 약 10%에 불과했지만, 연말에는 50%를 넘어섰습니다. 관련 요청의 길이 또한 크게 증가했는데, 이는 개발자들이 디버깅, 아키텍처 분석, 시스템 수준의 문제 해결 프로세스 등 더욱 심층적인 디버깅 단계에 AI를 접목하고 있음을 보여줍니다. 한때 Anthropic의 Claude 시리즈가 프로그래밍 분야를 장악했지만, OpenAI와 Google의 경쟁이 빠르게 심화되고 있습니다.
간체 중국어는 전 세계에서 두 번째로 많이 사용되는 AI 상호작용 언어가 되었습니다.
이 연구는 또한 글로벌 환경의 중요한 변화를 보여줍니다. 중국 모델의 사용 점유율은 연초 13%에서 약 30%로 급증했으며, DeepSeek, 알리바바의 Qwen, Moonshot AI와 같은 모델들이 빠르게 부상했습니다. 간체 중국어는 전 세계적으로 AI 상호작용에 두 번째로 많이 사용되는 언어가 되었으며, 아시아 전체의 AI 사용 지출은 두 배 이상 증가했고, 싱가포르는 미국에 이어 두 번째로 중요한 사용 국가가 되었습니다.
인공지능 추론 능력이 빠르게 발전하고 있습니다.
또 다른 핵심 추세는 "AI 추론"의 부상입니다. AI는 더 이상 단순히 단일 질문에 답하는 데 그치지 않고, 여러 단계를 거치는 추론 과정을 거치고, 도구를 활용하며, 장시간 대화 속에서 지속적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 유형의 상호작용은 불과 1년 만에 거의 전무했던 수준에서 전체의 절반 이상을 차지할 정도로 급증했으며, 이는 인공지능이 단순한 텍스트 생성 도구에서 계획 및 실행 능력을 갖춘 에이전트 시스템으로 진화하고 있음을 보여줍니다.
신데렐라 유리 구두 효과: 문제를 먼저 해결하는 것이 고객 충성도를 높이는 핵심이다.
이 연구는 또한 "신데렐라 유리 구두 효과"로 알려진 현상을 관찰했습니다. 모델이 특정 핵심 요구 사항을 정확하게 해결했을 때, 사용자 충성도가 매우 높아져 이후 경쟁 제품을 훨씬 능가할 수 있다는 것입니다. 사용자들이 모델을 업무 흐름에 깊이 통합하게 되면, 다른 제품으로 전환하는 데 드는 비용이 크게 증가합니다. 예를 들어, 2025년 6월 기준 구글 제미니 2.5 프로 사용자의 유지율은 5개월 차에 약 40%에 달하여 이후 사용자 그룹보다 훨씬 높았습니다. 이는 인공지능 분야의 경쟁에 대한 기존 관념에 도전하는 결과입니다. 주도권을 잡는 것도 중요하지만, 가치 있는 문제를 먼저 해결하는 것이 지속적인 경쟁 우위를 확보하는 핵심입니다.
가격 측면에서 보면, AI 활용은 예상외로 비용 변화에 덜 민감한 것으로 나타났습니다. 고가 모델과 저가 모델이 공존하며, 시장은 아직 단순한 가격 경쟁으로 변질되지 않았습니다. 품질, 안정성, 그리고 기능적 완성도는 여전히 모델에 프리미엄을 더하는 요소가 될 수 있습니다.
전반적으로 이 연구는 인공지능에 대한 더욱 복잡하고 현실적인 그림을 제시합니다. AI는 전문직 종사자들의 업무 방식을 재편할 뿐만 아니라 창작, 오락, 그리고 교류의 형태까지 바꾸고 있습니다. 시장은 빠르게 다양화되고 있으며, 기술은 급속도로 발전하고 있고, 사용자 행동은 마케팅 문구보다 훨씬 더 솔직합니다. 이러한 실제 사용 패턴을 이해하는 것이 AI 개발의 다음 단계를 위한 핵심이 될 것입니다.
ABMedia 에 게재된 이 기사는 인공지능의 실제 적용 사례가 우리의 예상과 크게 다르다는 점을 논하며, 인공지능의 가장 일반적인 활용 사례는 바로 이것이라고 밝힙니다.
