[기획:챗GPT에 줄 서는 기업들(下)] 협력?독자 개발 '투트랙' 나서야 - 네이트

국내 주요 기업들은 오픈AI와 손잡기 이전부터 자체 AI 서비스를 운영해왔다. 자체 서비스를 갖고 있는 기업도 오픈AI 생태계에 탑승하면, 자체 AI를 에이전트 수준으로 고도화할 동력을 잃을 수 있다. 소비자 접점이 챗GPT로 이동할수록 자체 플랫폼에 축적되는 데이터와 학습 기회는 물론 투자 여력까지 동시에 줄어드는 구조가 형성될 수 있기 때문이다. 정연승 단국대 경영학과 교수는 “국내 기업들이 규모나 기술 측면에서 오픈AI와 협력을 1순위로 고려할 수밖에 없는 현실은 충분히 이해한다”면서도 “AI 에이전트가 커머스를 주도하는 지금, 협력과 자체 독자 개발 두 가지를 모두 고려해야 향후 생존에 유리한 구조가 된다”고 말했다. 해외에서도 월마트는 오픈AI와 파트너십을 맺으면서도 자체 AI 에이전트 ‘스파키’를 구축해 데이터 통제권을 유지하고 있다. 월마트에 따르면 지난 1월 스파키를 사용하는 고객의 평균 주문 금액이 그렇지 않은 고객보다 35% 높게 나타났다. 존 데이비드 레이니 월마트 최고재무책임자(CFO)도 “기술 회사는 혁신 기술을 개발하고, 우리는 그 기술을 유통 경험으로 바꾸는 데 집중할 것”이라고 방향성을 제시했다. 자체 AI 에이전트를 구축해 경쟁력을 키운 대표적인 사례는 아마존의 ‘루퍼스’를 들 수 있다. 루퍼스는 2024년 베타 출시 이후 누적 이용자 2억5000만명을 넘어섰고, 지난해 블랙프라이데이에서 루퍼스 세션은 전체의 40%에 불과했지만 실제 구매의 66%를 견인했다. 나아가 루퍼스를 통해 이용자를 자사 플랫폼 안에 묶어두는 락인 전략은 광고 수익과도 직결된다. 외부 AI 에이전트가 이용자 대신 쇼핑하면 스폰서 광고 노출 자체가 사라지는 구조여서, 아마존에 지난해 680억달러의 매출을 안긴 광고 사업이 위협받을 수도 있다. 아마존과 월마트가 외부 AI와의 협력 여부와 무관하게 공통적으로 쥐고 있는 것이 있다. 수십 년간 자사 플랫폼에서 쌓아온 구매 데이터다. 아마존은 상품 목록·고객 리뷰·커뮤니티 데이터를 기반으로 커머스 특화 LLM을 구축했고, 월마트도 자사 판매 데이터로 리테일 특화 모델을 개발했다. AI 경쟁력의 출발점이 결국 데이터라는 점에서, 데이터를 오픈AI에 넘기는 구조로 시작하는 국내 기업들과는 출발선 자체가 다르다. 세일즈포스가 국내 기업 500곳을 포함해 실시한 글로벌 조사에서 한국 기업의 61%가 데이터를 비즈니스 우선순위와 연결하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 자체 데이터 역량도 취약한 상황에서 오픈AI에 소비자 데이터까지 넘기는 구조로 가면, 국내 기업들이 자체 AI를 고도화할 기반은 더욱 좁아질 수밖에 없다. 그나마 자체 언어모델 하이퍼클로바X를 보유한 네이버만 독자 노선을 걸으며 경쟁력을 키우고 있다. 정 교수는 “특정 AI 플랫폼에 종속될 수 있기 때문에 자사의 독자성과 제품·콘텐츠 경쟁력을 제고하는 데 집중해야 한다”면서 “결국 모든 플랫폼이 특정 유통 기업과 거래할 수밖에 없도록 만드는 방향으로 스스로를 경쟁력 있게 만들어야 한다”고 말했다. 나유진 기자 [email protected]