AI에게 “방법을 알려줘”가 아니라 “이 일을 끝내줘”라고 요청하는 서비스가 늘고 있습니다. 웹을 탐색하고 문서를 만드는 도구부터, 문자로 지시하면 전화를 걸고 예약을 조율하는 개인 비서까지 그 형태도 다양합니다.

Grok Bot(그록봇)과Dots(닷츠)는 대화가 끝난 뒤에도 작업을 이어가고, Meta의 Muse(뮤즈)는 여러 앱을 오가며 개인의 목표를 실행하는 비서를 지향합니다. Fambot(팸봇)과 Stanley(스탠리)처럼 특정 생활·업무에 집중하는 서비스도 있습니다. AI를 답변 도구가 아니라, 일을 나눠 맡기는 상대로 쓰는 방식입니다.

선택할 때는 “어느 AI가 가장 똑똑할까?”보다 “내가 반복하는 일 중 무엇을 맡길까?”부터 생각해보시면 좋습니다. 보고서 초안이 필요한지, 가족 일정 정리가 급한지, 예약 전화를 대신 걸어줄 비서가 필요한지에 따라 후보가 달라지기 때문입니다.

이 글에서는 사용 방식을 기준으로 두 부류를 살펴봅니다. 하나는 브라우저와 업무 도구에서 결과물을 만드는 서비스, 다른 하나는 메시지로 일을 맡기는 개인 비서와 목적별 서비스입니다. 다만 둘은 편의상 나눈 구분입니다. 메시지형 비서도 뒤에서는 컴퓨터와 브라우저를 사용할 수 있습니다.

1. 브라우저와 업무 도구에서 일하는 에이전트

조사와 문서 작업부터 맡겨보세요

첫 번째 부류는 웹페이지와 파일, 연결된 앱을 오가며 일합니다. Grok Bot은 브라우저·파일·터미널을 갖춘 클라우드 컴퓨터에서 작업하고, Claude Cowork는 파일과 업무 도구를 활용해 여러 단계의 일을 처리합니다. Comet은 현재 보고 있는 웹페이지와 탭을 활용하는 브라우저 경험에 가깝습니다.

처음에는 결과를 눈으로 확인하기 쉬운 일을 권합니다. 예를 들어 공개 자료로 제품 세 가지를 비교하거나, 회의 자료를 읽고 보고서 초안을 만드는 식입니다. 중요한 메일을 보내거나 결제하는 일보다 부담이 적고, AI가 조건을 제대로 이해했는지도 살펴보기 좋습니다.

Grok Bot을 써보고 싶다면 기존 구독부터 확인해보세요. 공식 안내상 유료 개인Cursor 요금제와 Teams, 일부 Grok 요금제에서 이용할 수 있습니다. 한국 App Store에도 앱이 등록돼 있습니다. 다만 앱을 내려받을 수 있다는 것과 충분한 작업량이 제공된다는 것은 별개입니다. Grok과 Grok Bot의 사용량도 별도로 관리되므로 한도를 확인해야 합니다.

이미 ChatGPT를 유료로 사용하고 있다면 Dots가 포함되는 계정인지 먼저 확인하는 편이 좋습니다. 공식 안내상 Dots는 Pro와Business Premium 등 대상 계정에 순차 제공되며, 모든 유료 구독자에게 동일하게 열리는 기능은 아닙니다. 대화 사이에도 작업을 이어갈 수 있어, 한 번의 질문보다 계속 관리할 프로젝트가 있을 때 검토할 만합니다.

Meta Muse, 목표를 함께 관리하는 개인 비서

Meta의 Muse도 이 범주에 넣을 수 있습니다. 전용 가상 컴퓨터와 브라우저를 갖추고 여러 앱에서 일을 처리하며, 앱을 닫은 뒤에도 작업을 이어가도록 설계됐습니다. 단순한 정보 검색뿐 아니라 장기 목표를 계획으로 나누고 실행하는 개인 비서를 지향합니다.

Meta는 이메일 발송이나 구매처럼 민감한 행동 전에 승인을 요청하고, 연결 앱과 접근 범위를 사용자가 정하도록 안내합니다. 다만 Meta의 2026년 9월 발표에서는 제공 지역을 미국과 캐나다로 설명했습니다. 한국 독자는 아직 제한돼 있고, 공식적으로는 대기만 가능한데요. 다만, VPN을 통하는 등 우회방식으로 사용하는 이용자들이 있기는 합니다. 따라서, 국내 이용 가능 여부를 먼저 확인해야 합니다.

브라우저·컴퓨터 기반 에이전트 한눈에 보기

이 범주에서는 서비스 이름보다 완성할 결과물을 먼저 정하는 것이 중요합니다. “업무를 도와줘”보다는 “이 자료 다섯 개로 두 쪽짜리 보고서 초안을 만들어줘”처럼 범위를 좁혀보세요. 결과를 비교하고 수정 요청을 하기도 한결 쉬워집니다.

2. 메시지로 부르는 개인 비서와 목적별 에이전트

- “전화해서 알아봐 줘”에 가까운 서비스들

두 번째 부류는 대화로 일을 넘기는 경험이 중심입니다. Pally는 메시지로 조사·알림·예약·전화 등을 맡기는 개인 비서입니다. Comma는 자체 클라우드 컴퓨터와 연결 앱에서 작업을 이어가는 방식을 제공합니다. 별도 작업 화면을 오래 들여다보기보다 메시지로 요청하고 진행 상황을 받는 형태입니다.

Wajo의 Fo는 전화와 이메일로 사람들과 연락하며 일상의 용무를 처리합니다. 필요하면 인간 비서의 도움도 받습니다. Instinct 역시 문자나 통화로 요청을 받고 전화와 컴퓨터를 사용하며, 장보기와 예약 등을 활용 사례로 소개합니다.

이런 서비스는 외부 사람과 연락하거나 계정에 접근할 수 있는 만큼, 시작 전에 경계를 정해두기를 권합니다. 누구에게 연락해도 되는지, 얼마까지 지출할 수 있는지, 어떤 단계에서 승인을 받아야 하는지를 구체적으로 정하는 방식입니다. 인간 비서가 개입하는 서비스라면 어떤 정보가 사람에게 전달되는지도 확인해보세요.

가족·여행·콘텐츠처럼 목적이 뚜렷하다면...

처음부터 범용 비서를 찾을 필요는 없습니다. Town은 이메일·일정 등 업무 맥락을 활용하는 비서이고, Stanley는 음성 메모를 콘텐츠 초안으로 바꾸고 게시 일정과 발행을 돕습니다. Fambot은 학교 이메일과 가족 일정을 정리하며, Miso는 iMessage로 항공편과 포인트, 예약 변경 등을 다루는 여행 비서입니다.

선택할 때는 자신의 정보가 어디에 모이는지부터 살펴보세요. 학교 공지가 주로 이메일로 온다면 이메일 중심 도구를, 말로 아이디어를 남기는 습관이 있다면 음성 메모 중심 도구를 시험해보는 식입니다. 기능이 많아도 평소 생활 방식과 맞지 않으면 손이 덜 갈 수 있습니다.

메시지·생활·업무 특화 에이전트 한눈에 보기

(기능은 제공자의 공개 설명 기준이며, 동일한 조건에서 직접 비교한 평가가 아님)

한국 독자가 눈여겨볼 후보는 Pickle입니다. 미국에서 만든 서비스이지만 한국의 본인확인·결제·생활 서비스를 겨냥한 버전도 출시했다고 설명합니다. 다만, 한국을 겨냥한 서비스라는 것과 국내에서 지금 모든 기능을 쓸 수 있다는 것은 다르다는 점은 감안해야 합니다. Pickle 사용자 후기 중에는 지인과의 대화 내용을 토대로, 에이전트가 스스로 판단해서 그 지인에게 임의로 전화해서 '이렇게 바꿔보세요'라고 다소 뜬금없는 권고를 해서 당황했다는 내용도 있습니다. 스스로 판단해서 제안하는 것의 장점도 있지만, 반대로 생각 못한 부작용이나 불편도 초래할 수 있다는 예시입니다.  

Comma의 자체 호스팅도 뜻을 정확히 이해할 필요가 있습니다. 직접 관리하는 서버에서 운영할 수 있지만, 모델 호출은 설정한 제공업체로 전달됩니다. 자체 호스팅을 선택했다고 모든 처리가 내 컴퓨터 안에서 끝나는 것은 아닙니다.

3. 한국에서는 ‘대화’와 ‘실행’을 따로 확인하세요

한국어로 자연스럽게 대화한다고 국내 예약과 결제까지 문제없이 끝낸다고 판단하면 곤란합니다. 가입과 언어 이해, 실제 실행을 나눠 하나하나 시험해 보기를 권합니다.

첫째, 가입할 수 있는지 확인하세요. 국내 계정과 전화번호를 쓸 수 있는지, 특정 구독이나 초대가 필요한지 살펴보시면 됩니다. 앱 설치가 가능하더라도 원하는 기능의 이용 조건은 따로 확인하세요.

둘째, 한국어로 조건을 정확히 이해하는지 보세요. 주소와 날짜, 예산, 제외 조건이 들어간 작은 과제를 맡겨보세요. 답변이 유창한지보다 조건을 빠뜨리지 않는지가 중요합니다.

셋째, 실제 실행 범위를 확인하세요. 처음에는 예약 후보를 찾는 데서 멈추고, 다음에는 예약 직전까지 진행하게 하는 식으로 단계를 나눠보세요. 결제·취소·본인확인이 필요한 업무는 마지막 실행 전에 직접 검토하기를 권합니다.

안전 설정도 서비스마다 다릅니다. 예를 들어 Fambot은 이메일 읽기 전용 접근과 무단 발송 금지를 설명합니다. Dots는 연결된 플러그인의 권한을 활용하며, 추가 행동 제한을 설정할 수 있다고 안내합니다. ‘에이전트’라는 이름만으로 통제 방식까지 같다고 생각해서는 안 됩니다.

첫 요청은 다음처럼 해보세요.

“공개 자료로 선택지 세 가지를 조사하고, 출처가 있는 비교표를 만들어주세요. 로그인·외부 발송·구매·삭제는 하지 마세요. 확인이 필요한 부분은 따로 표시해주세요.”

요청문에만 의존하지 말고 실제 연결 권한도 제한하기를 권합니다. 회사 자료나 가족 정보를 처음부터 모두 연결하기보다는, 필요한 자료 한 묶음과 결과물 하나로 시작해보세요.

기존 구독으로 이용할 수 있다면 Grok Bot이나 Dots의 제공 여부부터 확인해보셔도 좋습니다. 다만 이는 구독 조건에 따른 출발점이지 성능 순위는 아닙니다. 새로 결제하기 전에는 목적을 하나만 정해보세요. “매주 비교표를 만든다”, “학교 공지의 마감일을 정리한다”, “음성 메모를 게시물 초안으로 바꾼다” 정도면 충분합니다.

좋은 에이전트는 가장 많은 일을 약속하는 서비스가 아니라, 내가 검토할 수 있는 작은 업무에서 실제 시간을 줄여주는 서비스입니다. 작은 일을 맡기고, 결과를 확인하고, 필요한 만큼만 권한을 넓혀가시길 권장 드립니다.

(이 글은 2026년 10월 26일 기준으로 제공 지역이나 요금제 및 기능을 살피고 정리했으며, 서비스 내용은 계속 변경될 수 있습니다)

💸 AI 기업들의 걱정

• 인공지능(AI)을 개발하는 기업들이 기술 발전의 경제적 부작용을 어떻게 보상할지 고민하기 시작했습니다. 지난 10월 18일 앤트로픽은 회사 주식의 5%를 공익기금에 출연할 계획이라고 밝혔습니다. 이 기금은 향후 AI로 인한 경제적 변화에 피해를 본 사람들에게 현금을 지원하는 데 사용될 수 있습니다. 다음 날에는 일론 머스크가 미국의 모든 어린이에게 스페이스X 주식 한 주씩을 지급하겠다고 약속했습니다.
• 아직 AI가 대규모로 일자리를 파괴하고 있다는 확실한 징후는 없습니다. 하지만 앞으로 AI가 만들어내는 일자리보다 없애는 일자리가 훨씬 많아진다면 사회는 새로운 문제에 직면하게 됩니다. 실직자에게 얼마를 지급해야 하는지뿐 아니라, 일을 하지 않는 삶에서도 사람들이 행복과 존엄성을 유지할 수 있는지를 고민해야 하기 때문입니다.
• 흔히 AI가 인간의 노동을 대신하면 사람들은 더 많은 여가를 누리며 행복하게 살 수 있다고 생각합니다. 정부나 기업이 충분한 소득만 보장한다면 사람들은 정원을 가꾸고 여행을 다니며 취미생활에 시간을 쓸 수 있다는 것입니다. 하지만 여러 심리학·경제학 연구는 문제가 그렇게 단순하지 않다고 지적합니다. 일자리가 사라질 때 잃는 것은 월급만이 아니기 때문입니다.

🧠 일이 주는 것들

• 지난달 구글 딥마인드의 스테퍼니 챈 연구진은 노동과 행복에 관한 기존 학술연구들을 검토한 논문을 발표했습니다. 연구진은 유급 노동이 소득을 넘어 다양한 심리적 혜택을 제공한다는 점을 강조했습니다. AI가 일자리를 대체하더라도 단순한 현금 지원만으로 노동이 제공하던 모든 기능을 대신하기는 어렵다는 것입니다.
• 오스트리아 출신 사회심리학자 마리 야호다는 일자리가 제공하는 다섯 가지 숨은 혜택을 제시했습니다. 하루의 시간을 규칙적으로 구성해주고, 다른 사람들과 교류할 기회를 만들며, 공동의 목표에 기여한다는 느낌을 줍니다. 또한 사회적 지위를 부여하고, 무기력하게 시간을 보내기보다 적극적으로 활동하도록 유도합니다.
• 예를 들어 매일 아침 출근하는 사람은 일정한 시간에 일어나고 동료들과 대화하며 자신이 맡은 역할을 수행합니다. 직장에서 인정받거나 공동의 성과를 만들어내는 경험은 소득과 별개로 자존감과 소속감을 형성할 수 있습니다. 월급을 다른 방식으로 지급하더라도 이런 일상의 구조와 사회적 관계까지 자동으로 제공되는 것은 아닙니다.

🎰 복권에 당첨돼도...

• 경제적으로 충분히 여유로운 사람들의 행동도 이를 보여줍니다. 실리콘밸리의 억만장자 가운데 모든 일을 그만두고 취미생활에만 전념하는 사람은 많지 않습니다. 돈을 벌 필요가 없어졌더라도 여전히 기업을 운영하고 새로운 사업을 추진하는 사람들이 적지 않습니다. 물론 이런 행동에는 권력과 성취욕 등 여러 동기가 작용할 수 있습니다.
• 스웨덴 예테보리대의 벵트 푸라케르와 안나 다비드손 연구진은 복권 당첨자들이 당첨 이후 노동을 어떻게 조정하는지 분석했습니다. 당첨금이 클수록 무급휴가를 사용하거나 근로시간을 줄일 가능성은 높아졌습니다. 그러나 직장을 완전히 그만두는 사람은 소수에 불과했습니다.
• 이 연구는 사람들이 일을 하는 이유가 단순히 생활비를 벌기 위해서만은 아니라는 점을 시사합니다. 충분한 돈이 생기면 노동시간을 줄이고 여가를 늘릴 수는 있지만, 반드시 노동 자체를 포기하지는 않는 것입니다. 사람들은 돈을 벌 필요가 없어져도 일에서 얻는 성취감과 사회적 관계, 일상의 규칙성을 유지하고 싶어 할 수 있습니다.

🌱 직장 밖에도 있는 '일의 의미'

• 그렇다고 반드시 유급 일자리가 있어야만 행복한 것은 아닙니다. 모든 직장이 만족스러운 것도 아닙니다. 어떤 사람들에게 일은 성취감보다 스트레스와 피로를 더 많이 안겨줍니다. 또한 자녀를 돌보거나 가족을 간병하고, 지역사회에서 봉사활동을 하는 것처럼 임금을 받지 않는 활동도 충분한 의미와 만족감을 제공할 수 있습니다.
• 호주 멜버른대의 미셸 용겐엘리스 연구진은 은퇴자들의 자원봉사 활동이 행복에 미치는 영향을 분석했습니다. 연구 결과 일주일에 단 한 시간 정도의 봉사활동만으로도 삶의 만족도와 목적의식이 눈에 띄게 개선됐습니다. 많은 시간을 투자하거나 특별한 보상을 받지 않더라도 누군가에게 도움이 된다는 경험이 긍정적인 영향을 미친 것입니다.
• 이는 AI 시대에 중요한 가능성을 보여줍니다. 사람들이 반드시 전통적인 직장에 다니지 않더라도 돌봄과 봉사, 공동체 활동을 통해 노동이 제공하던 심리적 혜택의 일부를 얻을 수 있다는 것입니다. 다만 이런 활동이 유급 노동을 완전히 대체할 수 있는지는 별개의 문제입니다. 일의 의미를 직장 밖에서 찾는 것은 가능하지만, 모든 사람이 원하지 않는 실직을 쉽게 받아들일 수 있다는 뜻은 아닙니다.

👴 같은 은퇴라도...

• 영국 리즈대의 클레멘스 헤치코 연구진은 독일 성인들이 은퇴하는 과정에서 삶의 만족도가 어떻게 달라지는지 추적했습니다. 흥미롭게도 은퇴 직전까지 직장에 다니던 사람들은 은퇴 이후에도 삶의 만족도가 크게 달라지지 않았습니다. 일상과 소득에 상당한 변화가 있었을 것으로 예상되지만, 행복 수준에는 큰 변화가 나타나지 않은 것입니다.
• 반면 오랫동안 실업 상태에 있다가 은퇴 연령에 도달한 사람들은 삶의 만족도가 크게 높아졌습니다. 이들은 은퇴하면서 새로운 직장을 얻거나 소득이 갑자기 늘어난 것이 아닙니다. 이미 일을 하지 않고 있었다는 점에서 일상의 변화도 상대적으로 작았을 가능성이 큽니다.
• 연구진은 그 이유를 사회적 지위의 변화에서 찾았습니다. 일할 나이인데 직장이 없는 사람은 사회적으로 실업자라는 부정적인 범주에 속합니다. 하지만 은퇴 연령에 도달하면 같은 비경제활동 상태라도 사회적으로 인정받는 은퇴자가 됩니다. 경제활동을 하지 않는다는 사실은 같아도 사회가 그 상태를 어떻게 평가하느냐에 따라 개인의 행복이 크게 달라질 수 있다는 의미입니다.

🏷️ 실업자와 은퇴자는 왜 다를까

• 실업과 은퇴는 모두 유급 노동에서 벗어난 상태이지만 사회적으로 받아들여지는 방식은 다릅니다. 은퇴는 오랜 노동을 마친 뒤 누리는 자연스러운 삶의 단계로 여겨집니다. 반면 일할 능력과 의사가 있는데도 직장을 구하지 못한 사람은 경제적 어려움뿐 아니라 실패감과 사회적 낙인을 경험할 수 있습니다.
• 이 차이는 AI가 대규모로 일자리를 대체하는 상황에서 더욱 중요해질 수 있습니다. AI 때문에 직업을 잃은 사람들에게 충분한 생활비를 지급하더라도, 그들이 자신을 사회에 필요하지 않은 존재라고 느낀다면 삶의 만족도가 떨어질 수 있습니다. 사회가 유급 노동을 성인의 정상적인 역할로 간주하는 한, 일을 하지 않는 상태에는 경제적 문제와 별개로 심리적 부담이 따를 수 있기 때문입니다.

⚖️ AI 시대의 진짜 과제

• AI가 노동을 대체할 경우 가장 먼저 떠오르는 해결책은 현금 지원입니다. 기본소득이나 공익기금, 기업의 이익 공유처럼 기술 발전으로 창출된 부를 사회 구성원에게 나누는 방식이 논의될 수 있습니다. 앤트로픽의 공익기금 계획과 머스크의 주식 지급 약속도 넓게 보면 기술 발전의 경제적 성과를 공유하려는 움직임으로 해석할 수 있습니다.
• 하지만 현금 지원은 노동이 제공하던 혜택 가운데 소득 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다. 하루를 어떻게 보낼지, 어떤 사람들과 관계를 맺을지, 자신이 사회에 어떤 기여를 하고 있다고 느낄지는 여전히 개인과 공동체가 해결해야 할 과제로 남습니다. 특히 일하고 싶지만 일자리를 구할 수 없는 사람들에게는 경제적 지원만으로 충분하지 않을 수 있습니다.
• AI가 정말로 인간을 힘든 노동에서 해방할 수 있다면 그것은 역사적인 진보가 될 수 있습니다. 그러나 그 혜택을 온전히 누리려면 일하지 않는 삶도 존중받을 수 있는 사회적 조건이 필요합니다. AI가 사라진 월급을 대신 지급하는 일도 어렵지만, 사라진 일자리와 함께 잃어버린 자존감과 삶의 목적을 되찾게 하는 일은 그만큼 어렵거나 더 어려울 수 있습니다.

https://www.economist.com/business/2026/10/22/if-ai-displaces-human-workers-they-will-lose-more-than-just-pay

💵 “데이터센터 인기 얻으려면 주민에게 배당”

트럼프 대통령이 아직 구체적인 정책이나 의무 지급 제도로 배당을 언급한 것은 아니며 금액이나 지급 방식, 대상에 대한 세부안도 공개되지 않았습니다. 현재로서는 기업이 데이터센터를 유치하는 지역에 현금이나 직접적인 경제적 혜택을 제공해 반발을 줄여야 한다는 정치적 제안에 가깝습니다.

트럼프 대통령은 반대가 심했던 데이터센터 프로젝트도 지역사회와 금전적 합의가 이뤄지면 지지로 돌아서는 사례를 봤다며 기업들에게 적극적인 협상을 주문했습니다. 실제 업계에서는 이미 세수 확대나 지역 인프라 투자, 일자리·교육 프로그램 등을 통해 지역사회에 이익을 돌리는 방식을 활용하고 있습니다. 아마존과 메타 역시 최근 데이터센터 지역을 대상으로 각각 10억 달러 규모의 지역 지원 계획을 내놓는 등 기업들의 대응도 확대되고 있습니다.

⚡ “전기도 직접 만들어라”…비용 떠넘기기 차단

트럼프 대통령은 이날 데이터센터 전력 문제에 대해서도 기존 입장을 다시 강조했습니다. 대형 데이터센터는 필요한 전기를 자체적으로 확보하고, 남는 전력은 지역사회나 전력망에 공급해야 한다는 것입니다.

이미 지난 2월 대형 기술기업들이 데이터센터에 필요한 전력을 직접 마련해야 한다고 밝혔고, 3월에는 아마존, 구글, 메타, 마이크로소프트, 오픈AI, 오라클, xAI 등 주요 기업이 ‘Ratepayer Protection Pledge’에 참여했습니다. 이 합의에 따라 기업들은 신규 발전 설비와 송전망 보강 비용을 부담하고, 데이터센터 건설 비용이 일반 가정의 전기요금으로 전가되지 않도록 하기로 했습니다.

이번 배당 발언은 주민의 비용 부담을 막는 것에서 한발 더 나아가 데이터센터가 들어오는 지역이 AI 붐의 경제적 이익도 공유해야 한다는 논리로 확장된 것입니다.

🏘 데이터센터, 결국 정치 문제로

이러한 변화의 배경에는 빠르게 번진 지역 반발이 있습니다. 갤럽이지난 3월 미국 성인 1,000명을 조사한 결과, 응답자의 71%가 자신이 사는 지역에 AI 데이터센터가 건설되는 데 반대했고 48%는 ‘강하게 반대한다’고 답했습니다. 민주당 지지층뿐 아니라 공화당과 무당층에서도 상당한 반대가 나타나면서 데이터센터 문제는 특정 정당의 의제를 넘어선 지역 현안으로 떠올랐습니다.

주민들이 우려하는 문제도 다양합니다. 대규모 전력 소비가 전기요금을 끌어올릴 수 있다는 우려부터 냉각용수 사용, 소음, 토지 이용, 송전망 건설 부담까지 데이터센터가 지역에 미치는 비용이 커지고 있기 때문입니다.

실제로 일부 지방정부는 신규 데이터센터 허가를 늦추거나 모라토리엄을 검토하기 시작했고, 기업들도 이전처럼 토지와 전력만 확보한다고 사업을 진행하기 어려운 상황에 놓이고 있습니다. 주요 기술기업들이 지역 지원과 정보 공개를 확대하는 것도 이런 변화에 대한 대응입니다.

🏗 AI 인프라의 새 비용, 사회적 허가

AI 붐 초기에는 데이터센터 경쟁의 핵심이 엔비디아 GPU와 전력, 부지 확보였으나, 시설 규모가 커질수록 인허가와 지역사회 협의가 사업 일정을 좌우하기 시작하고 있습니다.

기업 입장에서는 발전소와 송전망 비용뿐 아니라 세금, 지역 인프라 투자, 교육·일자리 프로그램, 나아가 주민에 대한 직접적인 경제적 보상까지 프로젝트 비용에 포함될 가능성이 커지고 있습니다. 특히 수십억 달러 규모의 AI 데이터센터는 건설이 몇 달만 미뤄져도 막대한 기회비용이 발생하기에 기업들이 일정 지연을 피하기 위해 지역사회에 더 많은 혜택을 제공할 경제적 유인도 그만큼 커질 수 있습니다.

백악관이 여전히 미국 내 AI 인프라 확충을 경제·기술 경쟁력과 국가안보의 핵심으로 규정하고 있기는 하지만, 비용 부담을 넘어 이익 공유까지 쟁점으로 포함하게 되면서 지역사회의 반발을 줄이는 것이 속도전의 핵심이 되었습니다.

https://www.reuters.com/business/retail-consumer/trump-says-companies-should-pay-dividend-communities-make-data-centers-popular-2026-10-21/

🤖 AI 해킹의 핵심은 천재성보다 속도

CrowdStrike가 최근 분석한 네 개의 해킹 그룹은 클로드와 DeepSeek 등 여러 AI 모델을 조합해 공격을 자동화하고 있었습니다. 일부 그룹은 AI가 정찰과 취약점 탐색을 맡고, 다른 에이전트가 실제 공격을 수행하도록 역할까지 나눴습니다.

CrowdStrike는 공격자들이 비교적 오래된 모델을 주로 활용했고, 많은 경우 이미 존재하던 보안 취약점과 허술한 계정 관리 등을 노렸다고 설명했습니다. AI의 강점은 새로운 공격 기법보다 수천 개의 대상에 같은 작업을 끊임없이 반복하고, 인간이라면 지나칠 만한 지점을 계속 탐색할 수 있다는 데 있었습니다.

마이크로소프트가 확인한 중국계 공격 그룹은 AI 에이전트 군집을 이용해 2,250개 이상의 조직을 상대로 분당 약 2,900회의 로그인 시도를 수행한 것으로 전해졌습니다.

🔓 AI 안전장치도 완벽한 방어선은 아니다

상용 AI 기업들은 해킹이나 악성코드 제작을 막기 위한 안전장치를 적용하고 있으나, 공격자들은 이를 우회하는 방법을 찾고 있습니다. CrowdStrike가 추적한 네 그룹은 모두 자신의 작업을 정상적인 침투 테스트나 보안 점검이라고 설명하거나 승인된 작업처럼 보이도록 파일과 프롬프트를 구성해 보안 제한을 피해갔습니다. 일부는 클로드 코드의 시스템 지침 자체를 무력화하려는 별도의 도구까지 활용했습니다.

또 공격자들은 추론이나 계획이 필요한 단계에는 성능이 높은 폐쇄형 모델을 쓰고, 반복적인 공격에는 저렴한 오픈웨이트 모델을 투입하는 식으로 비용과 성능을 조절해 모델을 선택했습니다.

이는 방어자들도 안전한 모델 하나를 만드는 것만으로 공격을 전면 차단하기가 점점 어려워진다는 의미이기도 합니다. 여러 모델을 조합하고, 가장 느슨한 안전장치를 가진 모델을 골라 쓰는 방식이 현실화되고 있기 때문입니다.

🧨 AI가 드러내는 건 원래 취약했던 인터넷

최근 보안업계가 더 크게 우려하는 지점은 AI 자체보다 기존 인터넷 인프라입니다. AI가 사람이 수개월 걸려 살펴보던 코드를 짧은 시간 안에 검토하고 수많은 소프트웨어와 서버를 동시에 테스트하게 된 결과, 오래된 프로그램과 관리되지 않은 서버, 업데이트가 중단된 시스템에 숨어 있던 문제들이 한꺼번에 드러나기 시작한 것입니다.

PHP 취약점 ‘PHP2Shell’이 대표적입니다. 해당 취약점이 공개되기 전부터 공격 시도가 감지됐고, 공개 직후에는 Cloudflare 네트워크에서 공격 건수가 몇 시간 만에 수천 건에서 수백만 건 수준으로 급증했습니다.

다만 지금까지 PHP2Shell이 인터넷 전반에 대규모 피해를 일으킨 것은 아닙니다. 실제 작동하지 않는 AI 생성 공격 코드도 다수 유통됐고, 전문가들은 해당 취약점이 Log4j나 Heartbleed처럼 즉각 광범위한 피해를 낳을 정도인지는 아직 불확실하다고 지적합니다.

🛡 공격도 빨라지고, 방어도 빨라진다

AI가 공격자에게만 유리한 것은 아닙니다. 보안 연구자 역시 AI를 활용해 취약점을 더 빠르게 찾고 패치를 개발할 수 있습니다. 오픈AI는 PHP 취약점을 발견한 뒤 관련 기관과 업체가 대응할 수 있는 시간을 확보하는 ‘Defender’s Window’를 만들었다고 설명했습니다.

문제는 한 연구자가 AI로 취약점을 발견하면 다른 연구자나 공격자도 비슷한 도구를 이용해 같은 결함을 찾아낼 가능성이 커진다는 것입니다. 취약점 공개와 실제 공격 사이의 시간도 함께 줄어드는 셈입니다.

결국 AI가 바꾸는 것은 해킹의 종류보다 속도와 규모, 비용 구조에 가깝습니다. 앞으로 기업의 사이버보안 경쟁력도 얼마나 뛰어난 방어 기술을 갖고 있느냐뿐 아니라, 새로운 취약점이 발견됐을 때 얼마나 빠르게 패치하고 오래된 시스템을 정리할 수 있느냐에 더 크게 좌우될 가능성이 높습니다.

💰 돈 쓸어 담는 미국 기업들

• 미국 증시가 고금리와 중동 전쟁, 채권시장 불안에도 상승 흐름을 이어갈 수 있었던 핵심 근거는 기업들의 이익 증가였습니다. 금융정보업체 팩트셋에 따르면 S&P500 기업들의 3분기 순이익은 전년 동기 대비 약 30% 증가할 것으로 예상됩니다. 이미 실적을 발표한 기업의 실제 수치와 아직 발표하지 않은 기업의 전망치를 합산한 결과입니다.
• 기업이익이 이처럼 빠르게 증가한다면 주가가 높은 수준을 유지하는 데도 일정한 근거가 생깁니다. 기업이 더 많은 돈을 벌수록 같은 주가에서 투자자가 지불하는 이익 대비 가격은 낮아지기 때문입니다. 실제로 올해 미국 기업들의 이익 전망치는 크게 높아졌지만 주가는 상대적으로 덜 상승하면서, 이익 대비 주가 수준은 연초보다 낮아졌습니다.

• 하지만 이익 증가의 내용을 들여다보면 이야기가 달라집니다. 다우존스마켓데이터의 분석에 따르면 S&P500 기업들의 3분기 이익 증가분 가운데 엔비디아와 마이크론 두 회사가 차지하는 비중은 34%에 달합니다. 브로드컴과 메타플랫폼스 등을 포함한 상위 10개 기업은 전체 증가분의 약 3분의 2를 만들어냅니다. 미국 증시 전체의 실적 호황처럼 보이는 현상이 실제로는 소수 기업의 폭발적인 성장에 크게 의존하고 있는 겁니다.

🤖 엔비디아와 마이크론이 만든 이익 폭발

• 엔비디아와 마이크론의 실적을 끌어올린 것은 AI 데이터센터에 필요한 반도체 수요입니다. 세계 각국의 빅테크 기업들이 AI 모델을 개발하고 서비스를 확대하기 위해 데이터센터를 건설하면서 고성능 연산용 반도체와 메모리 반도체의 수요가 급증했습니다. 공급이 빠르게 늘어나는 수요를 따라가지 못하면서 반도체 제조업체들의 가격 결정력도 높아졌습니다.
• 실적 증가 폭은 놀라운 수준입니다. 마이크론이 지난달 발표한 분기 순이익은 전년 동기 대비 1078% 증가했습니다. 1년 사이 이익이 10배 이상으로 늘어난 것입니다. 팩트셋에 따르면 시장에서는 엔비디아의 3분기 순이익도 전년 동기보다 약 90% 증가할 것으로 예상하고 있습니다. AI 인프라 투자 확대가 실제 반도체 기업들의 이익으로 연결되고 있다는 증거입니다.
• 이 같은 현상은 AI 산업의 수익이 어디에서 먼저 발생하는지를 보여줍니다. AI 서비스를 개발하는 기업들이 장기적으로 얼마나 많은 돈을 벌지는 아직 불확실하지만, 데이터센터에 필요한 반도체를 공급하는 기업들은 이미 막대한 이익을 거두고 있습니다. AI 산업의 최종 수익성이 검증되기 전부터 인프라 공급업체들이 먼저 돈을 버는 구조가 형성된 것입니다.

🛢️ 고유가 수혜 기업도 한몫

• 미국 기업이익 증가에 기여한 기업이 모두 AI 관련 기업인 것은 아닙니다. 상위 10개 기업에는 엑손모빌과 마라톤페트롤리엄, 셰브런, 발레로에너지 등 에너지 기업들도 포함돼 있습니다. 이란 전쟁으로 에너지 가격이 상승하면서 석유·가스 기업들의 수익성이 개선된 결과입니다.
• 이는 미국 증시의 이익 증가가 두 가지 서로 다른 요인에 의해 확대되고 있음을 보여줍니다. 하나는 AI 데이터센터 건설에 따른 반도체와 기술기업의 이익 증가이고, 다른 하나는 지정학적 갈등에 따른 에너지 가격 상승입니다. 전자는 새로운 기술에 대한 투자 확대가, 후자는 원자재 가격 상승이 기업이익을 끌어올리는 구조입니다.
• 하지만 두 요인 모두 지속성을 장담하기는 어렵습니다. AI 투자는 데이터센터 건설 속도와 기술 수요에 영향을 받고, 에너지 기업의 이익은 국제유가와 정제마진 등의 변화에 민감합니다. 따라서 현재의 높은 이익 증가율이 장기간 유지될 것이라고 단정하기는 어렵습니다. 이익 증가율 자체만큼이나 어떤 기업이 어떤 이유로 돈을 벌고 있는지 살펴봐야 하는 이유입니다.

⚖️ 상위 10개 기업을 빼도 좋은 상황

• 그렇다고 미국 기업들의 실적 호황을 모두 소수 기업이 만들어낸 착시로 볼 수는 없습니다. 상위 10개 기업을 제외한 나머지 S&P500 기업들의 3분기 순이익도 전년 동기 대비 약 10% 증가할 것으로 예상됩니다. AI와 에너지 관련 일부 대형 기업을 제외하더라도 기업이익 전반이 성장하고 있다는 의미입니다.
• MAI캐피털매니지먼트의 크리스 그리산티 수석 시장전략가는 이를 올스타팀에 비유했습니다. 가장 뛰어난 선수들이 압도적인 성적을 내고 있지만, 나머지 선수들도 제 역할을 하고 있다는 것입니다. 미국 증시의 강세장이 4년째 이어지고 있다는 점을 고려하면 나머지 기업들의 10% 이익 증가율도 결코 낮은 수준은 아니라는 평가입니다.
• 또 다른 긍정적인 신호는 주가가 기업이익 전망치만큼 빠르게 오르지 않았다는 점입니다. 기업이익 예상치가 크게 상향되는 동안 주가 상승은 상대적으로 제한적이어서 밸류에이션 부담이 일부 완화됐습니다. 그리산티는 시장이 예상보다 합리적으로 움직이고 있으며 과도한 도취 상태에 빠진 것은 아니라고 평가했습니다. 기업이익 증가가 소수 기업에 집중돼 있다는 사실이 곧바로 미국 증시 전체가 거품이라는 뜻은 아닌 셈입니다.

🏗️ AI 투자 열풍의 가장 큰 위험은 '수익성'

• 그럼에도 시장의 근본적인 불안은 사라지지 않았습니다. 지금의 AI 인프라 투자는 앞으로 AI 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 늘어나고, 이를 통해 기업들이 막대한 수익을 창출할 것이라는 기대에 기반하고 있습니다. 반도체 기업들의 현재 이익은 이러한 기대가 실제 설비투자로 이어지면서 발생한 결과입니다.
• 문제는 데이터센터에 투입되는 막대한 자금이 최종적으로 충분한 수익을 만들어낼 수 있느냐는 점입니다. 기업들이 AI 인프라에 수조달러를 투자했는데 실제 AI 서비스의 매출과 이익이 기대에 미치지 못한다면 추가 투자가 줄어들 수 있습니다. 그렇게 되면 반도체 주문이 감소하고, 현재 높은 이익 증가율을 기록하고 있는 기업들의 성장 속도도 둔화될 가능성이 있습니다.
• 오랜 경력의 시장 분석가 에드 야데니는 이런 우려를 유머러스하게 표현했습니다. 막대한 돈을 들여 건설한 데이터센터들이 결국 피클볼 경기장으로 개조되는 상황이 올 수도 있다는 것입니다. 극단적인 비유지만 핵심은 분명합니다. AI 인프라를 건설하는 과정에서 발생하는 이익과 그 인프라를 활용해 장기적으로 창출할 수 있는 이익은 서로 다른 문제라는 점입니다.

📉 메타의 자금 조달 계획에 나스닥이 흔들린 이유

• 이러한 불안은 최근 금융시장에서 다시 표면화됐습니다. 메타플랫폼스가 AI 투자에 필요한 자금을 대규모로 조달하려는 계획을 내놓자 투자자들이 민감하게 반응했습니다. 이 여파로 나스닥지수는 올해 들어 가장 큰 폭의 하락세 가운데 하나를 기록했습니다. AI 기업들의 투자 확대가 언제나 주가 상승으로 이어지는 것은 아니라는 사실을 보여준 사건입니다.
• 그동안 투자자들은 빅테크 기업들이 풍부한 현금을 바탕으로 AI 인프라를 확충하고 있다는 점에 주목했습니다. 하지만 투자 규모가 계속 커지면서 외부 자금 조달의 필요성과 차입 비용에 대한 우려도 함께 높아지고 있습니다. 특히 금리가 상승하는 환경에서는 대규모 설비투자를 위해 조달한 자금의 비용이 커질 수 있습니다.
• 시장이 우려하는 것은 AI 투자가 갑자기 중단되는 상황만이 아닙니다. 데이터센터 건설이 지연되거나 투자에 필요한 자금을 확보하기 어려워지는 것만으로도 향후 반도체 수요와 기업이익 전망에 영향을 줄 수 있습니다. AI 관련 기업들의 주가가 현재의 실적뿐 아니라 미래 투자 계획의 지속 가능성에도 크게 의존하고 있기 때문입니다.

⚡ 월가의 눈은 전력으로

• 일부 투자자들은 AI 투자 확대의 수혜를 누릴 다음 산업으로 시선을 옮기고 있습니다. 그리산티가 속한 운용팀도 반도체와 같은 이른바 '곡괭이와 삽' 관련 투자 비중을 조정하고 전력 공급 기업에 대한 투자를 확대하고 있습니다. AI 데이터센터 건설이 진행될수록 전력 수요가 증가할 것이라는 판단입니다.
• 반도체 산업은 공급 부족이 완화되면 가격 상승세가 둔화될 수 있습니다. 특히 메모리 반도체는 공급능력 확대에 따라 가격과 수익성이 달라질 수 있는 산업입니다. 반면 이미 건설된 데이터센터는 가동을 지속하는 동안 전력을 소비합니다. 데이터센터가 실제로 활용되고 가동률이 유지된다면 전력 수요는 장기간 이어질 수 있습니다.
• 이는 AI 투자에서 수익이 발생하는 지점이 시간에 따라 달라질 수 있음을 보여줍니다. 데이터센터를 건설하는 초기에는 반도체와 서버, 건설 관련 기업들이 수혜를 입습니다. 이후 시설이 본격적으로 가동되면 전력과 냉각, 유지관리 등 운영에 필요한 산업의 중요성이 커질 수 있습니다. AI 인프라의 건설 단계에서 운영 단계로 투자자들의 관심이 이동하고 있는 것입니다.

🫧 닷컴버블과 비슷하지만...

• AI 투자 열풍은 종종 1990년대 말 닷컴버블과 비교됩니다. 당시에도 인터넷이 경제를 근본적으로 바꿀 것이라는 기대가 주가를 끌어올렸습니다. 하지만 많은 기업이 기대만큼 수익을 내지 못하면서 기술주가 급락했고, 투자자들은 큰 손실을 입었습니다. AI 역시 새로운 기술에 대한 낙관론과 막대한 자금 유입이 동시에 나타나고 있다는 점에서 유사한 측면이 있습니다.
• 그러나 레이먼드제임스의 래리 애덤 최고투자책임자는 중요한 차이가 있다고 지적합니다. 2000년 전후의 닷컴기업들은 지금의 AI 관련 대기업들만큼 막대한 이익을 창출하지 못했다는 것입니다. 현재 엔비디아와 마이크론 등은 실제로 높은 이익 증가율을 기록하고 있으며, 빅테크 기업들도 상당한 매출과 현금창출 능력을 갖추고 있습니다.
• 따라서 AI 관련 주식의 가치가 모두 근거 없는 기대에만 기반한다고 보기는 어렵습니다. 다만 현재 이익이 높다는 사실이 미래의 성장률까지 보장하지는 않습니다. 반도체 공급 부족이 완화되고 AI 인프라 투자 증가세가 둔화되면 지금과 같은 폭발적인 실적 증가율을 유지하기 어려울 수 있습니다. 닷컴버블과의 차이는 실제 이익이 존재한다는 점이지만, 그 이익이 얼마나 오래 지속될 수 있는지는 여전히 검증해야 할 문제입니다.

🔍 미국 증시의 다음 시험대는 이익의 확산

• 미국 증시의 강세를 평가할 때 중요한 것은 S&P500 전체의 이익 증가율만이 아닙니다. 어떤 기업들이 이익 증가를 주도하고 있는지, 그 성장이 얼마나 지속 가능한지, 그리고 다른 산업으로 확산하고 있는지를 함께 살펴봐야 합니다. 현재는 엔비디아와 마이크론을 비롯한 일부 기업이 이익 증가의 상당 부분을 책임지고 있습니다.
• 앞으로 AI 기술이 산업 전반의 생산성을 높이고 다양한 기업의 매출과 이익을 개선한다면 미국 증시의 성장 기반은 더욱 넓어질 수 있습니다. 반대로 AI 인프라 투자만 빠르게 증가하고 이를 활용한 서비스의 수익성이 기대에 미치지 못한다면 지금의 이익 집중 구조는 시장의 취약점으로 작용할 수 있습니다. 투자자들이 반도체에서 전력 등 다른 산업으로 관심을 옮기는 것도 이런 변화를 염두에 둔 움직임입니다.
• 결국 월가가 확인해야 할 것은 AI 관련 기업들이 지금 얼마나 많은 돈을 벌고 있는가를 넘어, AI 투자가 미국 경제 전반에 얼마나 폭넓은 이익을 만들어낼 수 있는가입니다. 지금 미국 증시의 호황은 소수 기업의 폭발적인 이익 증가가 떠받치고 있습니다. 앞으로의 강세장이 더 단단해지려면 그 성장의 과실이 더 많은 기업으로 확산돼야 합니다.

https://www.wsj.com/finance/stocks/the-earnings-boom-is-heavily-reliant-on-just-a-handful-of-stocks-21decb53?mod=finance_lead_story

국내 언론사들의 관심도 높아가고 있습니다. AI 빅테크에 대응하기 위한 전략 차원에서 협상력을 높이고, 글로벌 언론사들과의 공조를 공고히 하기 위한 목적입니다. 일부에선 한국판 SPUR를 만들자는 움직임도 감지되고 있습니다. 하지만 아직 뚜렷한 성과로 이어지진 않는 모양새입니다.

SPUR는 무엇을 하는 조직인가

아직 국내 언론사들 사이에선 SPUR의 역할과 기대효과에 대해 깊은 이해가 자리잡지 못한 것으로 보입니다. 정확히는 이해의 편차가 존재한다고 말씀드리는 게 맞을 듯합니다. 우선 가 무엇인지 알기 위해 웹사이트의 설명을 들어보시기 바랍니다.

🌐 PHP에서 발견된 보안 약점

• 전 세계 웹사이트의 최대 70%에서 사용되는 프로그래밍 기술 PHP에서 치명적인 보안 취약점이 발견됐습니다. PHP 프로젝트를 관리하는 개발자들은 지난 수요일 이 문제를 공개하고 긴급 보안 업데이트에 나섰습니다. 일부 정부기관과 기업은 공격 가능성을 우려해 웹사이트 운영을 선제적으로 중단했고, 취약점을 악용하려는 사이버 공격 시도가 포착됐다는 보고도 나오기 시작했습니다.
• 이번에 발견된 취약점은 'PHP2Shell'이라고 불립니다. PHP가 컴퓨터의 메모리를 관리하는 과정에서 발생하는 결함으로, 공격자가 이를 악용하면 보안 업데이트가 적용되지 않은 웹서버에서 허가받지 않은 프로그램을 실행할 수 있습니다. 서버에 저장된 정보를 탈취하거나, 해당 웹사이트를 방문한 이용자를 대상으로 추가 공격을 시도하는 것도 가능해집니다.
• PHP 프로젝트를 관리하는 비영리재단의 보안 엔지니어 폴커 두슈는 이번 문제가 지난 10여 년간 PHP에서 발견된 보안 취약점 가운데 가장 심각하다고 평가했습니다. 그는 이를 2014년 전 세계 수많은 서버에 긴급 보안 조치를 요구했던 '하트블리드(Heartbleed)' 사태에 비유했습니다. 인터넷의 기반 기술에서 발견된 작은 결함 하나가 전 세계 웹사이트 운영자들을 비상 사태에 몰아넣은 셈입니다.

🔍 수십 년간 숨어 있던 결함

• 이번 취약점은 미국 보안기업 캘리프(Calif)의 연구원 라이언 오스틴이 지난 8월 PHP의 소스코드를 점검하는 과정에서 발견했습니다. 연구에는 오픈AI의 고성능 AI 모델인 GPT-5.6 Sol이 활용됐습니다. 오픈AI는 AI가 발견하는 소프트웨어 취약점에 오픈소스 프로젝트들이 대응할 수 있도록 여러 보안 점검 작업에 자금을 지원하고 있었습니다.
• 흥미로운 것은 문제가 된 코드가 PHP 내부에 오랫동안 존재했다는 사실입니다. 수십 년 전에도 한 보안 연구자가 해당 영역의 위험성을 지적했지만, 실제 공격에 활용하기에는 지나치게 복잡하다고 여겨져 사실상 잊혀 있었습니다. 그러나 AI의 도움을 받은 연구진은 기존에 활용하기 어렵다고 판단했던 결함을 실제 공격으로 연결할 수 있는 방법을 찾아냈습니다.
• 연구진은 PHP 서버에 수십 차례 요청을 보내는 것만으로 메모리에서 실행되는 코드를 조작할 수 있다는 사실을 확인했습니다. 규모가 작은 시스템에서는 공격에 몇 초밖에 걸리지 않았고, 복잡한 시스템에서도 수 시간 안에 악용이 가능했습니다. 오랫동안 알려져 있었지만 공격하기 어렵다고 여겨졌던 취약점이 AI의 등장으로 현실적인 위협으로 바뀐 셈입니다.

⚔️ 보안 전문가와 해커의 속도 경쟁

• 소프트웨어에서 심각한 취약점이 발견되면 보안 전문가들은 이를 수정하는 패치를 개발합니다. 하지만 패치가 공개되는 순간부터 또 다른 경쟁이 시작됩니다. 서버 운영자들은 보안 업데이트를 검증하고 설치해야 하고, 해커들은 패치에서 변경된 부분을 분석해 어떤 취약점이 수정됐는지 역으로 추적합니다.
• 과거에는 이런 분석에 상당한 전문지식과 시간이 필요했습니다. 그러나 AI는 방대한 소스코드를 빠르게 비교하고 공격 가능성을 분석할 수 있습니다. 보안 패치가 공개된 뒤 공격 방법이 만들어지기까지 걸리는 시간이 크게 짧아질 수 있단 건데요. 특히 수많은 웹사이트에서 사용되는 PHP 같은 기술에서는 일부 서버가 업데이트를 마치기 전에 공격이 시작될 가능성이 있습니다.
• 캘리프의 타이 즈엉 CEO는 누군가 공개된 보안 패치를 AI에 분석시키고 공격 코드를 인터넷에 올릴 수 있다고 경고했습니다. 과거에는 취약점을 발견하고 공격 방법을 개발하는 데 시간이 걸렸지만, 이제는 AI가 그 과정을 빠르게 처리할 수 있기 때문입니다. 보안 전문가들이 패치를 배포하는 속도보다 해커들이 취약점을 악용하는 속도가 빨라질 수 있다는 점이 새로운 위험 요소입니다.

🤝 구글과 오픈AI까지 긴급 대응

• 캘리프 연구진은 지난 8월 11일 PHP 프로젝트의 보안 담당자인 두슈에게 연락해 심각한 취약점이 발견됐다는 사실을 알렸습니다. 두슈는 처음에는 문제의 규모에 당황했지만 곧 대응에 착수했습니다. 이후 보안 연구자와 소프트웨어 개발자, 관련 기업들이 참여하는 비공식 협력체가 구성됐습니다.
• 조사 과정에서 구글의 사이버보안 기업 위즈(Wiz) 연구진도 독자적으로 발견한 공격 방법을 공유했습니다. 오픈AI 연구팀에서도 추가 분석 결과를 전달했습니다. 서로 다른 연구진이 같은 취약점을 여러 방식으로 악용할 수 있다는 사실을 확인하면서 문제의 심각성은 더욱 분명해졌습니다. 위즈 공동창업자 아미 루트왁은 이번 취약점이 AI 없이 발견하기에는 지나치게 복잡했을 가능성이 높다고 평가했습니다.
• AI는 보안 연구자들이 과거보다 훨씬 많은 소프트웨어 결함을 찾아내도록 돕고 있습니다. 하지만 이는 PHP 같은 오픈소스 프로젝트에 새로운 부담이기도 합니다. 발견되는 취약점이 급증하면서 개발자들이 이를 분석하고 수정하는 업무도 폭증하기 때문입니다. AI가 보안 문제를 더 잘 찾아낼수록 이를 해결해야 하는 개발자들의 부담 역시 커지는 역설적인 상황입니다.

🔐 두 달 넘게 비밀에 부친 이유

• 연구진은 PHP2Shell의 존재를 확인한 뒤에도 곧바로 외부에 공개하지 않았습니다. 보안 패치가 완성되기 전에 취약점의 구체적인 내용이 알려지면 AI를 활용한 해커들이 이를 악용할 수 있다고 판단했기 때문입니다. 개발자들은 문제를 해결할 시간을 확보하기 위해 관련 정보를 제한된 인원 사이에서만 공유했습니다.
• 수정 작업의 규모도 상당했습니다. 약 200개 파일에 대한 수정이 진행됐고, 개발자들은 1만 줄이 넘는 코드를 작성했습니다. 연구진은 취약점을 악용할 수 있는 여러 경로를 차단하면서 정상적인 PHP 서비스가 계속 작동하도록 해야 했습니다. 광범위하게 사용되는 소프트웨어인 만큼 보안 문제를 해결하는 동시에 기존 웹사이트에 장애가 발생하지 않도록 하는 것도 중요한 과제였습니다.
• 당초 보안 패치 공개일은 10월 22일로 예정돼 있었습니다. 하지만 공개를 이틀도 남기지 않은 화요일, 온라인 개발자 커뮤니티 해커뉴스에 패치 관련 정보가 유출됐습니다. 연구진은 일정을 앞당기기로 결정했고, 화요일 긴급 업데이트를 예고한 뒤 수요일 보안 패치를 공개했습니다. 두슈는 웹사이트 운영자들에게 대응할 시간을 주면서도 공격자들에게 지나치게 많은 준비 시간을 허용하지 않기 위한 결정이었다고 설명했습니다.

⚠️ AI가 바꾸는 사이버 보안의 규칙

• 이번 사건은 AI가 사이버 보안에 미치는 영향을 잘 보여줍니다. AI는 인간이 오랫동안 발견하지 못했거나 실제 공격이 어렵다고 여겼던 취약점을 찾아낼 수 있습니다. 보안 전문가들에게는 더 많은 위험을 사전에 발견할 수 있는 강력한 도구가 생긴 셈입니다. 하지만 같은 능력이 해커들에게도 제공될 수 있다는 것이 문제인데요.
• 특히 PHP처럼 광범위하게 사용되는 소프트웨어에서는 취약점이 발견된 뒤 실제 공격으로 이어지기까지의 시간이 중요합니다. 공격자가 취약점을 악용하기 전에 얼마나 많은 서버가 보안 업데이트를 적용하느냐에 따라 피해 규모가 달라질 수 있습니다. 앞으로는 취약점을 발견하는 능력뿐 아니라 패치를 신속하게 개발하고 배포하며 적용하는 능력이 사이버 보안의 핵심 경쟁력이 될 가능성이 큽니다.

https://www.wsj.com/tech/cybersecurity/ai-just-found-a-bug-that-puts-up-to-70-of-the-worlds-websites-at-risk-fd0902ea?mod=tech_trendingnow_article_pos5

💻 맥북 프로, 터치스크린 들어올까

• 애플이 오는 10월 28일 미국 로스앤젤레스에서 'Pro and tell' 행사를 개최합니다. 가장 주목받는 신제품은 OLED 터치스크린을 탑재한 맥북 프로입니다. 실제 공개된다면 애플 최초의 터치스크린 노트북이자 OLED 노트북이 됩니다.
• 새 맥북 프로에는 아이폰의 '다이내믹 아일랜드'와 비슷한 디자인이 적용될 가능성도 있습니다. 다만 아이패드처럼 터치 중심으로 작동하는 제품은 아닐 전망입니다. 기존 macOS를 유지하면서 화면 확대 효과와 새로운 터치 제스처 등 일부 기능만 추가될 것으로 예상됩니다.
• 고급형 모델에는 M5 Pro와 M5 Max 칩이 탑재될 가능성이 높습니다. 애플이 고성능 칩의 다음 세대 업데이트를 내년 M7 시리즈까지 미룰 수 있다는 관측도 나옵니다.

⚙️ M6 맥북·아이맥도 출격 준비

• 기본형 맥북 프로는 기존 M5에서 M6 칩으로 업그레이드될 것으로 예상됩니다. 카메라 부분이 펀치홀 형태로 바뀌는 등 소폭 디자인 변화도 거론됩니다. 다만 부품 공급 부족으로 판매가격이 인상될 가능성이 있습니다.
• 아이맥 역시 약 2년 만에 새로운 모델이 등장할 전망입니다. 기존 M4에서 M5를 건너뛰고 M6 칩을 탑재할 가능성이 높습니다. 외관은 크게 달라지지 않겠지만 새로운 색상이 추가될 수 있습니다.
• 이번 발표에서는 제품별로 서로 다른 칩 전략이 적용될 가능성이 있습니다. 기본형 맥북과 아이맥은 M6로 성능을 높이는 반면, 터치스크린을 탑재한 고급형 맥북은 M5 Pro·Max를 유지하는 방식입니다.

📱 아이패드 미니도 OLED로 전환

• 아이패드 미니에도 OLED 디스플레이가 처음 적용될 가능성이 있습니다. 현재 애플 태블릿 제품군에서는 아이패드 프로에만 OLED가 사용되고 있습니다. 아이패드 미니까지 OLED를 채택한다면 다른 아이패드 제품으로도 전환이 확대될 수 있습니다.
• 프로세서는 기존 A17에서 아이폰 18에 적용된 A20으로 업그레이드될 것으로 예상됩니다. 디자인에는 큰 변화가 없겠지만 OLED 화면을 통해 디스플레이 품질이 개선될 가능성이 있습니다.
• 다만 가격 부담은 커질 수 있습니다. OLED 탑재로 아이패드 미니의 가격이 약 100달러 인상될 수 있다는 전망이 나옵니다. 이번 애플 신제품의 관전 포인트는 터치스크린과 OLED라는 새로운 사용 경험을 소비자들이 얼마나 높은 가격에도 받아들일 것인가입니다.

💰 광고는 잘 벌지만, AI가 현금을 빨아들인다

메타의 3분기 광고 매출은 630억 달러로 전체 매출의 대부분을 차지했습니다. 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱 등을 포함한 일간 이용자도 36억 4,000만 명으로 3% 늘었습니다. AI 추천 시스템이 이용 시간과 광고 효율을 끌어올리면서 기존 사업에서 투자 효과가 나타나고 있다는 게 회사의 설명입니다.

투자 규모는 더 빠르게 커지고 있습니다. 서버와 데이터센터, 네트워크에 투입된 자본 지출이 1년 전보다 크게 늘면서 분기 잉여현금흐름은 전년의 106억 달러 흑자에서 21억 달러 적자로 전환됐습니다. 시장은 이 지점에 반응해 실적 발표 다음 날 메타 주가는 7% 하락했고, Nasdaq도 2.6% 떨어지며 6월 이후 가장 큰 낙폭을 기록했습니다. 엔비디아 등 AI 인프라 관련주까지 동반 약세를 보였습니다.

🤖 “AI 투자 이미 광고 매출로 돌아오고 있다”

메타는 공격적인 투자가 단순한 비용이 아니라는 점을 강조했습니다. AI가 더 나은 추천과 이용자 참여, 광고 타겟팅 효율을 통해 기존 광고 사업에 이미 추가 매출을 만들어내고 있다고 설명입니다. 동시에 Muse와 Muse Wonder 같은 새로운 AI 제품과 모델을 통해 향후 별도의 수익원을 만들겠다는 계획입니다.

문제는 속도 차이입니다. 광고 개선 효과는 비교적 빠르게 나타나지만, 자체 모델과 데이터센터에 들어가는 대규모 투자는 회수까지 훨씬 긴 시간이 필요합니다. 메타 역시 새 AI 사업의 투자 회수 기간이 기존 사업보다 길 것이라고 인정했습니다.

⚖ 99억 달러 소송 비용도 실적 왜곡

이번 분기의 비용 증가는 AI 때문만은 아닙니다. 메타는 미국 52개 주 법무장관과 청소년 정신건강·소셜미디어 관련 소송을 해결하기 위해 3분기에 98억 9,000만 달러의 비용을 반영했습니다. 이 일회성 비용을 제외하면 영업이익은 129억 9,000만 달러가 아니라 228억 8,000만 달러, 주당순이익도 3.83달러에서 7.40달러로 높아집니다.

따라서 이번 실적만 보고 메타의 본업 수익성이 크게 악화됐다고 보기는 어렵습니다. 오히려 광고 사업은 여전히 견고하고, 법률 비용과 AI 투자가 동시에 현금흐름을 압박한 분기였다고 보는 편이 정확합니다.

🏗 새 Class C 주식까지…AI 투자 여력 더 키운다

메타는 실적 발표와 함께 의결권이 없는 새로운 Class C 주식도 도입하겠다고 밝혔습니다. 2027년 1월 발행 예정으로, 기존 Class A·B 주주에게 1주당 Class C 1주를 배정하는 방식입니다.

메타는 이 주식을 향후 자금 조달과 임직원 보상, 인수합병 등에 활용할 수 있다고 설명했습니다. 의결권이 없는 주식을 추가로 발행하면 마크 저커버그 CEO의 지배력을 희석하지 않으면서도 대규모 투자를 위한 자본을 확보하기 쉬워집니다.

시장은 이를 AI 인프라 경쟁이 장기전이 될 것이라는 신호로 받아들였습니다. 로이터는 새로운 주식 발행 계획과 늘어나는 자본 지출이 메타뿐 아니라 AI 투자 전반에 대한 부담을 다시 부각했다고 전했습니다.

🎧 8억 명 가까이 듣는데 광고 매출은 10%도 안 된다

스포티파이는 광고 사업을 키우기 위해 수년간 자동화 광고 판매와 팟캐스트 광고 기술을 강화해 왔습니다. 그럼에도 광고 매출 비중은 여전히 전체의 약 10% 수준입니다.

가장 큰 이유 중 하나는 오디오 광고의 특성입니다. 디스플레이 광고는 하나의 소재를 만들어 여러 웹사이트와 앱에 동시에 집행할 수 있고, 영상 광고 역시 유튜브, 인스타그램, 틱톡, 스트리밍TV 등 다양한 플랫폼으로 쉽게 확장할 수 있습니다.

반면 오디오 전용 광고는 활용할 수 있는 대규모 디지털 채널이 상대적으로 적습니다. 광고주 입장에서는 스포티파이를 위해 별도의 음성 소재를 만들어야 할 가능성이 크고, 이를 다른 채널에서 재사용할 범위도 제한적입니다.

💳 정작 광고주가 원하는 이용자는 광고를 안 듣는다

또 다른 문제는 스포티파이의 가장 가치 높은 이용자 상당수가 광고에 노출되지 않는다는 점입니다. 스포티파이 3분기 유료 가입자는 3억 600만 명에 달했으나 이들은 월 이용료를 지불하는 대신 대부분 광고 없이 음악을 듣습니다. 반대로 광고 사업이 실제로 수익화할 수 있는 대상은 무료 이용자 중심입니다. 페이스북이나 유튜브처럼 거의 모든 이용자에게 광고를 보여줄 수 있는 플랫폼과 다른 지점입니다.

스포티파이 입장에서는 무료 서비스의 광고를 지나치게 늘리면 프리미엄 전환을 방해하거나 이용 경험을 악화시킬 수 있어 결국 광고 매출을 키우면서 동시에 유료 구독의 매력을 유지해야 하는 구조적 충돌이 존재합니다.

그 결과 스포티파이의 성장에서는 광고보다 구독자가 늘고 가격이 올라가는 것이 훨씬 큰 영향을 미치고 있습니다. 3분기 프리미엄 매출은 44억 8,700만 유로로 환율 영향을 제외하면 15% 증가했습니다.

📚 그래서 더 많은 유료 상품을

스포티파이가 최근 오디오북을 적극적으로 확대하는 것도 이런 수익 구조와 관련이 있습니다. 스포티파이는 올해 말까지 오디오북 서비스를 기존 22개 시장에서 180개 이상으로 넓힐 계획입니다. 프리미엄 가입자는 일정 시간까지 오디오북을 들을 수 있고, 더 많이 듣고 싶은 이용자는 별도 상품인 Audiobooks+를 구매할 수 있습니다. 해당 상품은 출시 1년여 만에 가입자 100만 명을 넘겼고 연 환산 매출도 1억 달러를 돌파했습니다.

팟캐스트에서도 비슷한 움직임이 나타납니다. 스포티파이는 최근 The Joe Rogan Experience와 다년 계약을 다시 체결했습니다. 프로그램을 스포티파이에 독점으로 가두기보다 인기 콘텐츠의 광고·유통 사업 자체에서 수익을 만들기 위해 여러 플랫폼에 배포하면서도 광고 판매 권한을 확보하는 방향으로 전략을 변화시킨 것입니다.

🤖 AI 시대에는 앱을 열게 하는 것도 덜 중요해진다

AI 플랫폼과의 연결도 빠르게 확대하고 있습니다. 스포티파이는 이미 챗GPT 안에서 음악과 팟캐스트를 검색·추천받을 수 있도록 서비스를 연동했고, 최근에는 메타의 AI 에이전트 Muse에서도 재생과 검색, 플레이리스트 제작 등을 할 수 있게 했습니다.

AI 에이전트가 콘텐츠 검색의 새로운 관문이 되면 이용자가 반드시 스포티파이 앱부터 열 필요는 없어지는 상황에서 구스타프 쇠데르스트룀 CEO는 이를 유통 확대의 기회로 보고 어디에서 음악이나 팟캐스트를 찾더라도 실제 재생과 이용 경험은 스포티파이가 담당하겠다는 의지를 강조했습니다.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-10-22/spotify-keeps-adding-users-but-misses-slightly-on-revenue

다음은 여전히 AI 검색에 언론사들의 콘텐츠를 제공하고 있습니다.

AI 검색이 다음 내 뉴스를 인용하는 경로와 패턴

블루닷 인텔리전스는 B-PAICI(Bluedot Intelligence Publisher AI Search Citation Index)이라는 이름으로 언론사들의 인용률을 지속적으로 측정하고 있는데요. 여기서 daum.net으로 인용되는 기사를 확인해 봤습니다. 10월 초보다 전체적으로 인용률이 일부 낮아지긴 했지만, 여전히 중요한 인용 출처로 남아 있었습니다.

그 이유를 이해하기 위해서는 인용되는 링크의 패턴을 봐야 합니다.

• 1번 유형 : news.daum.net
• 2번 유형 : v.daum.net

보시다시피, AI검색이 다음 내 기사를 인용할 때에는 서브도메인으로 된 기사 페이지를 가져옵니다. www.daum.net 도 daum.net도 아닙니다.

다음 측이 지난 10월 7일을 기점으로 www.daum.net과 daum.net의 도메인에 robots.txt를 업데이트하고 차단 조치를 취했습니다. 하지만 뉴스가 인용되는 핵심 경로인 v.daum.net, news.daum.net에 대해서는 AI 크롤러를 차단하지 않았습니다. 따라서 계속 다음 내 언론사들의 기사가 AI 검색에 인용되는 건 자연스러운 결과입니다.

www.daum.net 차단한다고, v.daum.net이 차단되진 않는다

'이게 무슨 차이지?' 약간 복잡하시죠? 그러려면 robots.txt 규칙의 적용 범위를 이해해야 합니다. 쉽게 설명을 드리도록 하겠습니다.

daum.net에 robots.txt를 설치했다고 가정하겠습니다. 이때 robots.txt 규칙은 daum.net/~~~ 이 하위 폴더에만 영향을 미칩니다. www.daum.net, v.daum.net, news.daum.net에는 전혀 영향을 미치지 않습니다. 이는 서로 다른 호스트를 갖고 있기 때문입니다. 다음은 언론사들이 전송한 뉴스 콘텐츠에 v.daum.net 이라는 하위 도메인 체계를 적용하기 때문에, daum.net이나 www.daum.net에  적용된 robots.txt 규칙을 적용받지 않습니다. 한마디로 AI 크롤러에 여전히 개방된 상태라는 얘기입니다.

근거를 들어보도록 하겠습니다. 아래는 구글이 자신들의 크롤러 정책을 설명한 문서입니다. robots.txt가 어느 도메인에서만 유효한지를 쉽게 설명한 문서입니다.

구글만 그럴까요? 이번엔 Bing 검색을 보겠습니다. 마찬가지입니다.

여기서 호스트(host)는 contoso.com이나 www.contoso.com이 아니라 전체 서브도메인인 us.contoso.com을 의미한다는 점에 유의해야 합니다. 이는 여러 서브도메인을 운영하는 경우, 모든 robots.txt 파일의 내용이 동일하더라도 BingBot이 각 서브도메인의 루트 경로에서 robots.txt 파일을 가져올 수 있어야 한다는 뜻입니다. 특히 특정 서브도메인에 robots.txt 파일이 없는 경우, BingBot은 해당 도메인 내 다른 위치에 있는 robots.txt 파일을 대신 사용하지 않습니다. 즉, 해당 서브도메인에서는 모든 경로의 크롤링이 허용된 것으로 간주합니다. BingBot은 도메인과 관련된 다른 호스트에 robots.txt 파일이 존재하더라도, 그 파일에 명시된 지침이 현재 호스트에도 적용된다고 추정하지 않습니다. (Bing 공식 블로그. 2012)

이는 로봇배제 프로토콜을 정의를 관리하고 있는 인터넷 기술 표준을 개발하는 개방형 국제 기술 커뮤니티(IETF)가 공식 문서를 통해 RFC 9309: Robots Exclusion Protocol 그렇게 정의했기 때문입니다.

v.daum.net과 news.daum.net의 robots.txt는?

v.daum.net/robots.txt와 news.daum.net/robots.txt 화면을 캡처해 봤습니다. 둘 다 파일이 존재하지 않습니다. robots.txt 파일이 해당 도메인에 존재하지 않는다는 건 차단 규칙이 없다는 의미입니다. 들어와서 콘텐츠를 스크래핑한 뒤 자유롭게 사용할 수 있다는 선언이기도 합니다. (아래 RFC 9309 Robots Exclusion Protocol 설명처럼 파일이 없으면, 크롤러가 접근할 수 있는 상태로 간주됩니다)

표준 문서를 그대로 인용해 보겠습니다.

2.3.1.3. "Unavailable" Status

"Unavailable" means the crawler tries to fetch the robots.txt file and the server responds with status codes indicating that the resource in question is unavailable. For example, in the context of HTTP, such status codes are in the 400-499 range. If a server status code indicates that the robots.txt file is unavailable to the crawler, then the crawler MAY access any resources on the server.

다음은 10월 7일 www.daum.net와 daum.net 도메인에는 robots.txt 규칙을 선언해 모든 AI 크롤러들의 접근을 차단했지만 뉴스 콘텐츠가 포함된 하위 도메인은 이렇게 열어둔 상태입니다. 그래서 저희 블루닷 인텔리전스의 인용 목록에 다음 내 뉴스가 잡히고 있는 것입니다.

HTTP 레벨에서 차단하지도 않았다

robots.txt은 규정이고 선언입니다. 일종의 팻말입니다. 이 팻말을 무시하고 접근하는 것도 가능은 합니다. 상도덕에 반하긴 하지만 말이죠. 이를 물리적으로 차단하는 방식이 존재하는데요. HTTP 레벨에서 크롤러를 막는 거죠. 그래서 제가 다시 테스트를 해봤습니다.  v.daum.neet에 대한 HTTP 접근성 테스트를 진행한 결과는 아래와 같습니다.

robots.txt 파일로 차단하지 않았을 뿐 아니라 HTTP 레벨에서 크롤러의 접근도 허락하고 있습니다. 여전히 다음 내 언론사 기사가 주요 AI검색에서 인용되고 있는 이유입니다.

언론사들이 다음에 요구해야 할 사항

다음에 기사를 전송하고 있는 언론사들은 다음 측에 아래 2가지 사항을 지속적으로 요구해야 합니다.

• v.daum.net에 robots.txt 파일을 업로드해 AI 크롤러를 차단해야 한다
• news.daum.net에 robots.txt 파일을 업로드해 AI 크롤러를 차단해야 한다

이 두 가지가 관철되지 않는 이상, 언론사 개별 사이트 차원의 AI 학습봇 차단 등은 아무런 효과가 없을 겁니다. 허락을 구하지 않은 채 AI 검색 기업들이 여러분들의 기사를 마음껏 사용하게 될 것입니다.

내가 사용하는 AI에게 이렇게 부탁했다고 가정해 보자. "쿠팡에서 고양이 사료 좀 주문해 줘. 지난번에 샀던 제품이야. 그런데 네이버쇼핑이 더 저렴하면 거기서 주문해." AI가 가격을 비교하고, 배송 조건을 확인한 다음, 가장 좋은 상품을 주문한다. 나는 마지막에 결제만 승인하면 된다.

그런데 여기서 한 가지 중요한 질문이 등장한다. 내가 허락했는데도 쿠팡이나 네이버가 내 AI의 접근을 거부할 수 있을까? 답은 그렇다. 기업은 자신의 서비스에 어떤 AI를 들여보낼지 결정할 수 있다. 고객이 AI에게 권한을 주었다고 해서 기업이 무조건 이를 받아들여야 하는 것은 아니다.

그렇다면 더 중요한 질문이 생긴다. 앞으로 소비자는 AI를 통해 자유롭게 쇼핑하고 금융 서비스를 이용할 수 있을까? 아니면 쿠팡, 네이버, 토스와 같은 기업들이 어떤 AI에게 문을 열어줄지 결정하게 될까? 이것이 지금 AI 산업에서 벌어지는 새로운 플랫폼 전쟁의 핵심이다.

지금까지 플랫폼 경쟁은 고객이 어느 앱을 실행하느냐를 둘러싼 싸움이었다. 그러나 앞으로는 고객을 대신해 행동하는 AI에게 누가 어떤 권한을 부여할 것인가를 놓고 경쟁하게 된다. 이 변화가 얼마나 중요한지 최근 벌어진 두 사건이 잘 보여준다.

1. 아마존은 AI를 쫓아냈고, 쇼피파이는 환영했다

2026년 9월, 메타의 개인 AI 에이전트 뮤즈(Muse)가 아마존에서 쇼핑하는 것을 차단당했다. 뮤즈는 이용자의 요청을 받아 아마존에 접속하고 상품을 찾거나 구매를 진행할 수 있었다. 그런데 아마존은 사전 허가를 받지 않은 AI 에이전트의 접근이 이용약관에 위배된다며 이를 막았다. 아마존은 개인정보 보호와 보안 문제를 이유로 내세웠다.

하지만 이것이 전부일까? 아마존에는 AI의 접근을 통제해야 할 또 다른 이유가 있다. 바로 고객과의 관계다. 지금까지 우리는 아마존에 직접 접속해 상품을 검색하고, 추천 상품을 보고, 광고를 클릭하고, 구매했다. 이 과정에서 아마존은 고객의 행동을 파악하고 광고 수익도 얻는다. 반면 개인 AI 에이전트가 쇼핑을 대신하면 상황이 달라진다.

고객은 뮤즈에 "가장 저렴하고 배송이 빠른 제품을 사줘"라고 부탁한다. 그러면 뮤즈가 여러 쇼핑몰을 비교한다. 고객은 아마존의 검색 화면이나 추천 광고를 보지 않을 수도 있다. 아마존 입장에서는 상품을 판매하더라도 고객을 직접 만날 기회를 잃을 수 있는 것이다. 물론 AI 시대에 광고가 사라진다는 의미는 아니다. AI의 추천 결과에 광고가 등장할 수도 있고, 기업들은 AI의 선택을 받기 위해 새로운 광고 상품을 개발할 수도 있다. 그러나 광고가 작동하는 위치와 고객에게 영향을 미치는 방식은 달라질 가능성이 크다.

흥미롭게도 쇼피파이(Shopify)는 정반대의 선택을 했다. 쇼피파이는 뮤즈의 접근을 허용했고, 10월에는 더 다양한 개인 AI 에이전트가 자사 상품 목록을 검색하고 구매를 지원하도록 개방 범위를 확대했다. 이용자는 자신의 AI에 예산이나 배송 조건을 지정하고, 최종 구매를 승인할 수 있다.

아마존과 쇼피파이의 선택은 각자의 사업 구조를 생각하면 이해하기 쉽다. 아마존에게는 고객이 자신의 쇼핑 플랫폼에 직접 들어오는 것이 중요하다. 반면 쇼피파이는 수많은 판매자가 상품을 판매하도록 돕는 사업자다. 고객이 어떤 AI를 통해 들어오든 판매가 늘어나면 이익을 얻을 수 있다.

따라서 이 문제는 단순히 AI를 좋아하느냐, 싫어하느냐의 문제가 아니다. AI가 고객과 기업 사이에 들어왔을 때, 기존 사업의 수익 구조가 어떻게 달라지는가의 문제다.

2. AI에게 '디지털 위임장'을 주는 새로운 기술

이런 갈등을 해결하기 위해 2026년 10월 6일 메타와 AI 고객서비스 기업 시에라(Sierra)는 새로운 기술 표준을 발표했다. 이름은 개인 에이전트 프로토콜(Personal Agent Protocol), 줄여서 '파피(Poppy)'다.

이름은 복잡하지만 개념은 간단하다. AI가 고객을 대신해 기업의 서비스를 이용할 때 필요한 '디지털 위임장'과 '출입 규칙'을 만드는 것이다. 예를 들어 내가 AI에게 호텔 예약을 부탁했다고 가정해 보자.

호텔은 AI에게 세 가지 수준의 접근을 허용할 수 있다.

• 1단계, 정보 검색: 누구의 AI든 객실 가격과 빈방을 검색할 수 있다.
• 2단계, 개인정보 조회: 고객이 로그인하고 허락한 AI만 기존 예약이나 멤버십 정보를 확인할 수 있다.
• 3단계, 예약 변경: 고객이 변경 권한을 승인한 AI만 예약을 수정하거나 취소할 수 있다.

여기서 핵심은 두 가지 권한이 함께 작동한다는 점이다.

첫째, 고객은 자신의 AI가 무엇을 할 수 있는지 결정한다. 예약 내역만 보여줄지, 예약 변경까지 허락할지 정하는 것이다.

둘째, 호텔은 외부 AI에게 어떤 기능을 제공하고 어떤 조건을 요구할지 결정한다. 기업은 자사 웹사이트에 AI용 안내 정보를 공개할 수 있다. AI는 이를 확인하고 어떤 방식으로 접속해야 하는지, 고객 인증은 어떻게 해야 하는지 알아낸다. 필요할 때 고객은 호텔의 공식 로그인 절차를 거쳐 AI에게 제한적인 접근 권한을 부여한다. 비밀번호 전체를 AI에게 맡길 필요가 없어진다. 기존에는 외부 AI를 전부 차단하거나, 사람이 쓰는 웹사이트에 AI가 사람처럼 접속하도록 내버려 두는 양극단의 선택이 많았다. 파피(Poppy)는 그 사이에 다양한 선택지를 만들려는 시도다. 쉽게 말하면 지금까지 AI는 기업 웹사이트에서 신분을 밝히지 않은 방문객처럼 행동했다. 앞으로는 자신이 AI임을 밝히고, 누구의 부탁을 받았으며, 어디까지 행동해도 되는지를 증명할 수 있게 하자는 것이다.

주택담보대출도 AI가 상담하는 시대

파피가 발표된 행사에서는 더욱 흥미로운 장면이 등장했다. 미국의 주택금융 기업 로켓(Rocket)의 제품 책임자가 메타의 뮤즈에게 주택담보대출 사전승인을 요청했다. 뮤즈는 로켓의 AI 에이전트를 찾아냈다. 고객에게 필요한 권한을 요청하고 로그인을 거친 뒤, 두 AI가 대화를 시작했다. 주택 구매 가격은 얼마인지, 계약금은 얼마나 준비했는지, 이자율은 어떻게 적용할 것인지 등을 주고받았다. 잠시 후 대출 사전승인 서류가 준비됐다. 고객은 중요한 단계에서 자신의 정보를 제공하고 권한을 승인했지만, 실제 절차를 진행한 것은 두 AI였다. 물론 이것은 시연이다. 모든 금융회사가 이런 서비스를 즉시 제공할 수 있다는 뜻은 아니다. 그러나 미래 금융 서비스가 어떤 모습으로 바뀔 수 있는지는 분명하게 보여준다. 고객이 금융회사 앱을 찾아가는 대신, 고객의 AI가 금융회사의 AI를 찾아가는 것이다.

3. 중요한 것은 AI끼리의 대화가 아니라 '누가 허락했는가'다

그동안 AI 산업은 AI가 외부 시스템과 어떻게 연결될 것인지에 집중했다. 대표적인 기술이 앤트로픽이 만든 MCP(Model Context Protocol)다. MCP는 AI가 외부 데이터와 도구를 사용할 수 있도록 연결해 준다. 예를 들어 AI가 캘린더를 읽거나, 데이터베이스를 검색하거나, 기업의 업무 시스템을 활용하도록 돕는다. 하지만 연결할 수 있다는 것과 사용해도 된다는 것은 다른 문제다.

집에 있는 스마트 도어록을 생각해 보자. MCP가 AI에게 도어록을 작동시키는 방법을 알려준다면, 파피는 이 AI가 누구의 허락을 받았고 어떤 조건에서 문을 열어도 되는지를 정하는 역할에 가깝다. 회사 업무에서도 마찬가지다. AI가 은행의 계좌조회 시스템에 연결되어 있다고 해서 고객의 계좌를 마음대로 조회하거나 송금할 수 있어서는 안 된다. 기술적 연결 능력과 법적 권한 및 사업적 권한은 별개의 문제다. 파피는 그중 고객을 대신하는 AI의 신원 확인과 권한 부여를 표준화하려는 시도다. MCP를 대체하는 기술이 아니라 그 위에서 함께 작동할 수 있는 기술이다.

이 표준을 만드는 과정에는 메타와 시에라뿐 아니라 월마트, 쇼피파이, 스트라이프 등이 참여했다. 초안 공개와 함께 오픈AI, 비자, 마스터카드, 페이팔, 뱅크오브아메리카 등 35개 기업이 추가로 설계 파트너에 합류했다. 여기에는 중요한 의미가 있다. AI 기업, 유통기업, 결제기업, 금융기업이 모두 같은 문제를 고민하기 시작했다는 것이다. 개인 AI가 고객의 새로운 대리인이 된다면, 기업들은 그 대리인과 어떻게 거래해야 할까?

4. 한국의 네이버, 쿠팡, 토스에는 어떤 변화가 생길까?

이제 한국 시장을 생각해 보자. 지금 한국의 디지털 경제는 강력한 앱을 중심으로 작동한다. 네이버는 검색과 쇼핑, 쿠팡은 상품 구매와 배송, 배달의민족은 음식 주문, 토스는 금융 서비스를 제공한다. 이 기업들은 고객이 자사 앱에 오래 머물고 자주 방문하도록 노력해 왔다. 좋은 검색 기능, 개인화 추천, 멤버십, 적립금, 다양한 부가 서비스가 이를 위한 수단이었다. 그런데 개인 AI가 보편화되면 고객의 행동이 바뀔 수 있다. 예를 들어 고객은 이렇게 말할 것이다. "다음 주 서울에서 부산으로 출장 가야 해. KTX와 호텔을 예약해 줘. 회사 출장비 규정도 확인하고." AI는 교통편과 호텔을 비교하고, 회사의 출장 규정을 확인하고, 예산에 맞는 상품을 찾아 예약을 진행할 것이다. 고객은 코레일 앱과 여러 호텔 예약 앱을 일일이 실행할 필요가 없을 수 있다. 또 다른 예를 보자. "이번 달 카드 혜택을 비교해서 생활비를 가장 많이 절약할 수 있는 방법을 알려줘. 불필요한 구독 서비스도 정리해 줘." 이 요청을 받은 AI는 여러 금융회사의 정보를 비교하고, 고객이 승인한 범위에서 변경 절차까지 진행할 수 있다. 이것은 아직 한국에서 보편화된 서비스가 아니라 앞으로 가능한 변화의 시나리오다. 실제 금융거래에는 본인확인, 개인정보 보호, 전자금융거래 등 별도의 요건이 따른다. 그럼에도 경제적 의미는 매우 크다. 지금까지 앱은 고객을 모으는 입구였지만, 앞으로는 AI가 고객을 만나는 입구가 될 수 있다.

이 경우 기존 플랫폼에는 두 가지 선택지가 생긴다. 하나는 외부 AI의 접근을 제한하고 자사 앱과 자체 AI를 중심으로 고객을 붙잡는 것이다. 다른 하나는 외부 AI에게 상품과 서비스를 개방하고, AI가 선택하기 좋은 공급자가 되는 것이다. 물론 둘 중 하나만 선택해야 하는 것은 아니다. 검색은 개방하되 결제는 제한하거나, 신뢰할 수 있는 AI에게만 일부 기능을 허용하는 방식도 가능하다. 앞으로 네이버와 쿠팡이 어떤 AI에게 무엇을 허용할지, 토스와 은행들이 금융정보 조회와 거래 권한을 어떻게 구분할지가 중요해지는 이유다.

5. AI가 고객을 대신하면, 누가 돈을 벌까?

여기서 한 단계 더 생각해 볼 필요가 있다. 개인 AI가 쇼핑을 대신하는 세상에서는 세 종류의 사업자가 등장한다. 첫 번째는 고객을 대신해 상품을 비교하고 선택하는 개인 AI 사업자다. 두 번째는 실제 상품과 서비스를 공급하는 판매자와 서비스 기업이다. 세 번째는 이들 사이의 인증, 결제, 거래를 연결하는 인프라 사업자다. 이들은 모두 고객의 선택을 받기 위해 경쟁하지만, 돈을 버는 방법은 다르다. 개인 AI 사업자는 구독료나 서비스 이용료, 거래 수수료 등을 받을 수 있다. 판매자는 상품과 서비스 판매에서 수익을 얻는다. 결제 및  인증 사업자는 안전한 거래를 처리하면서 수수료를 받을 수 있다. 문제는 누가 가장 큰 경제적 영향력을 갖게 되느냐다. 지금까지 네이버나 쿠팡이 가진 강점 중 하나는 소비자가 무엇을 살지 결정하는 순간에 영향을 미칠 수 있다는 것이었다. 하지만 AI가 고객의 예산, 취향, 과거 구매 내역까지 이해한다면 구매 결정 과정에서 더 큰 영향력을 행사할 수 있다. 그렇다고 모든 힘이 개인 AI 에이전트로 넘어가는 것은 아니다. 상품 가격과 재고, 배송, 반품, 고객지원은 여전히 판매 기업이 책임진다. 판매 ㅜ기업은 자신만의 고객 데이터와 멤버십 혜택도 보유하고 있다. 무엇보다 AI의 추천이 항상 정확하거나 중립적이라고 보장할 수 없다. 결국 개인 AI 에이전트와 기존 (판매 및 금융) 플랫폼 사이에는 협력과 경쟁이 동시에 일어날 가능성이 높다. 여기서 파피(Poppy)의 의미가 더욱 분명해진다.

파피(Poppy)는 단순히 AI끼리 잘 소통하도록 만드는 도구가 아니다. 고객을 대신하는 AI가 (판매) 기업에 들어올 때, 어느 쪽이 무엇을 통제할 수 있는지 결정하는 규칙이다. 기존 플랫폼의 경쟁이 고객을 자기 앱에 오래 머물게 만드는 것이었다면, 앞으로는 다른 AI가 접근할 수 있는 조건을 설계하는 능력도 중요한 경쟁력이 될 수 있다.

6. 개방형 표준이라고 모두에게 문이 열리는 것은 아니다

파피(Poppy)가 개방형 표준이라고 해서 모든 기업이 모든 AI의 접근을 허용해야 하는 것은 아니다. 오히려 파피는 기업이 외부 AI의 신원을 파악하고 접근 범위를 구체적으로 통제할 수 있게 해준다. 어떤 기업은 모든 AI에게 상품 검색을 허용할 수 있다. 다른 기업은 인증된 AI에게만 예약 변경을 허용할 수 있다. 특정 AI를 완전히 차단할 수도 있다. 그런데 이것은 양날의 검이 될 수 있다. 좋은 측면에서는 소비자의 개인정보를 보호하고 사기나 잘못된 거래를 줄일 수 있다. AI 에이전트가 어디까지 행동해도 되는지 명확해지므로 기업들도 안심하고 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 반대의 가능성도 존재한다. 대형 플랫폼이 특정 AI에게만 접근 권한을 주고 경쟁 AI를 차단한다면 어떻게 될까? 또는 큰 AI 기업들이 표준을 사실상 주도하면서 자신들에게 유리한 규칙을 만든다면 어떻게 될까? 표준은 개방되어 있어도 실제 시장은 폐쇄적으로 운영될 수 있다. 출입문을 만드는 기술이 공개되어 있다는 사실과, 누구나 그 문을 통과할 수 있다는 사실은 전혀 다르다.

나아가 실제로 파피는 아직 완성된 표준이 아니다. 어떤 권한으로 AI가 결제까지 실행할 것인지, 거래 오류나 사기 발생 시 책임을 어떻게 나눌 것인지 등은 추가적인 설계가 필요하다. 무엇보다 표준의 미래를 누가 결정할 것인가도 중요하다. 기술 문서가 공개되어 있다는 사실만으로 공정하고 중립적인 운영 체계가 자동으로 보장되는 것은 아니다. 앞으로 표준을 둘러싼 기업 간 협상과 이해관계의 충돌이 계속될 수밖에 없는 이유다.

7. 한국 기업이 지금 준비해야 할 것

AI 에이전트가 쇼핑과 금융거래를 처리하는 시대가 당장 완성되는 것은 아니다. 실제 AI가 만들어내는 거래 규모는 아직 초기 단계다. 보안, 개인정보, 결제, 소비자 보호 문제도 해결해야 한다. 그렇다고 모든 문제가 해결될 때까지 기다리는 것도 좋은 전략은 아니다. 한국 기업들은 이제 자사의 서비스가 개인 AI 에이즌터와 어떤 관계를 맺어야 할지 고민해야 한다.

우선 고객의 AI에게 어떤 일을 허용할 것인지 결정해야 한다. 상품 검색과 가격 비교는 어디까지 개방할 것인가? 회원의 구매 내역은 어떤 조건에서 조회할 수 있는가? 예약 변경이나 환불 신청은 AI가 직접 처리할 수 있는가? 결제와 송금처럼 위험이 큰 행동에는 어떤 추가 인증이 필요한가?

다음으로 AI가 이용할 수 있는 서비스 접점을 설계해야 한다. 지금까지 기업들은 사람이 사용하기 편리한 앱과 웹사이트를 만드는 데 집중했다. 앞으로는 사람뿐 아니라 AI가 정확하게 정보를 이해하고 안전하게 작업할 수 있는 연결 방식도 필요하다.

마지막으로 고객 관계와 수익 모델을 다시 검토해야 한다. 고객이 자사 앱을 방문하지 않고 외부 AI를 통해 상품을 구매한다면 기존 광고 사업은 어떤 영향을 받을까? 자체 AI를 만드는 것이 유리할까, 아니면 여러 개인 AI에게 상품과 서비스를 제공하는 것이 유리할까?

업종과 사업 구조에 따라 정답은 달라질 것이다. 중요한 것은 외부 AI를 무조건 막거나 무조건 환영하는 태도가 아니다. 고객의 편의와 기업의 경쟁력, 보안과 책임을 함께 고려한 접근 규칙을 만드는 일이다. AI 시대의 새로운 경쟁력은 '고객을 만나는 권한'에서 나온다 인터넷 경제에서 가장 중요한 자산 중 하나는 고객과 직접 만나는 접점이었다. 구글은 검색창을, 네이버는 검색과 포털을, 쿠팡은 쇼핑 앱을 통해 고객과 연결됐다. 기업들은 더 많은 고객을 자신의 서비스로 끌어오기 위해 막대한 돈을 투자했다. 그러나 개인 AI 에이전트가 보편화되면 고객은 여러 앱을 돌아다니는 대신 자신의 AI에게 원하는 결과를 요청할 가능성이 커진다. 이때 개인 AI는 고객을 대신해 기업을 선택하고, 기업은 그 AI가 자신의 서비스에 어디까지 접근할 수 있는지 결정한다. 따라서 앞으로의 경쟁은 단순히 누가 더 똑똑한 AI를 만들 것인지에 그치지 않는다.

• 누가 고객의 위임을 받는가?
• 누가 거래를 허용하는가?
• 그리고 누가 최종 구매 결정에 영향을 미치는가?

이 세 가지가 AI 시대의 플랫폼 경쟁을 이해하는 핵심 질문이 될 것이다. 파피는 이제 막 등장한 초기 표준이다. 이 표준이 널리 채택될지, 다른 표준과 경쟁하다 사라질지는 아직 알 수 없다. 그러나 파피가 등장하게 된 문제 자체는 사라지지 않을 것이다. 고객이 자신의 AI에게 일을 맡기기 시작했다. 이제 기업들은 그 AI를 어떤 조건으로 맞이할지 결정해야 한다. 지금까지 기업은 고객이 들어오는 문을 차지하기 위해 경쟁했다. 앞으로는 고객이 보낸 AI에게 그 문을 열어줄지, 누가 어떤 조건으로 결정하는지가 새로운 경쟁의 출발점이 된다.

✂️ 무슨 일이 있었나

• 감원: 지난 수요일 전체 인력의 약 6%인 1,000명가량을 줄였습니다. 2022년 이후 최대 규모이며, 제품·기술·법무·인사 부문이 주된 대상입니다. 서랜도스와 그렉 피터스 공동 CEO는 성장 가능성이 높은 분야에 자원을 집중하기 위한 우선순위 재조정이라고 설명했습니다.
• 콘텐츠 수장 교체: 다음 날, 2023년부터 최고콘텐츠책임자(CCO)를 맡아온 벨라 바자리아가 물러났습니다. 재임 중 '브리저튼' 같은 글로벌 히트작과 WWE·NFL 등 스포츠·라이브 콘텐츠로 포트폴리오를 넓힌 인물입니다. 후임은 폭스와 디즈니에서 약 30년간 TV·영화 사업을 이끈 피터 라이스입니다.

⏱️ 문제의 핵심: 가입자는 느는데 시청시간이 정체

넷플릭스의 올해 상반기 시청시간은 약 970억 시간으로 역대 반기 최고였지만, 증가율은 전년 동기 대비 약 2%에 그쳤습니다. '기묘한 이야기' 같은 대형 히트작이 끝난 뒤 이를 대체할 새 흥행작이 부족하고, '성난 사람들', '나이트 에이전트', '아바타: 아앙의 전설' 등 기존 시리즈의 최신 시즌도 이전보다 성과가 떨어졌습니다. 영화도 지난해 여름의 '케이팝 데몬 헌터스'에 견줄 만한 작품이 올해는 없었습니다.

이것이 중요한 이유는 시청시간이 곧 미래 매출의 선행지표이기 때문입니다. 이용자가 서비스를 자주, 오래 쓰지 않으면 구독 유지, 가격 인상, 광고 사업 확대 모두 제약을 받습니다. 넷플릭스가 걱정하는 것은 지금의 매출이 아니라 미래의 매출을 만들 이용자의 관심입니다.

📊 진짜 경쟁자는 유튜브

닐슨에 따르면 지난 7월 미국 전체 TV 시청시간 중 넷플릭스 비중은 7.8%로, 1년 전보다 1%포인트 하락했습니다. 반면 유튜브는 14.2%로 사상 최고치를 기록했습니다.

유료 OTT끼리 비교하면 넷플릭스는 여전히 압도적 1위입니다. 하지만 '시청자의 시간'이라는 기준으로 보면 두 배 가까운 격차가 벌어져 있고, 이 격차는 최근 몇 년 사이 빠르게 커졌습니다. 게다가 콘텐츠를 만드는 방식도 다릅니다. 넷플릭스는 거액의 제작비를 들여 히트작을 만들어야 시청시간이 늘어나지만, 유튜브는 전 세계 크리에이터들이 끊임없이 콘텐츠를 공급합니다. 경쟁의 본질이 OTT 점유율이 아니라 콘텐츠를 생산하고 소비하는 방식으로 옮겨간 셈입니다.

불과 4년 새 벌어진 격차

두 서비스는 불과 몇 해 전까지 대등한 경쟁자였습니다. 2022년 7월 닐슨 집계에서 넷플릭스는 8.0%로 유튜브(7.3%)를 오히려 앞섰습니다. 그런데 4년 사이 유튜브는 7.3%에서 14.2%로 거의 두 배가 된 반면, 넷플릭스는 8.0%에서 7.8%로 사실상 제자리걸음이었습니다. 점유율 역전을 넘어, 격차가 두 배 수준으로 벌어진 겁니다.

최근 1년만 봐도 흐름은 같습니다. 지난해 7월 넷플릭스는 '오징어 게임' 마지막 시즌 효과로 역대 최고인 8.8%를 기록했지만 1년 만에 1.0%p 내려왔고, 같은 기간 유튜브는 0.8%p 올랐습니다. (닐슨 The Gauge, 7월 기준. 2022년 유튜브는 유튜브TV 합산 수치)

🎬 돈은 3배로 쓰는데, 성과는 기대 이하

넷플릭스는 투자를 줄인 기업이 아닙니다. 현재 콘텐츠 지출은 2016년의 세 배가 넘습니다. 그런데 올해 에미상 수상은 16개로 2016년 이후 가장 적었고, 애플TV와 HBO맥스에도 크게 뒤졌습니다.

핵심 창작자들의 이탈도 이어지고 있습니다.

• '기묘한 이야기'의 더퍼 형제: 지난해 파라마운트로 이적
• 같은 작품의 숀 레비 프로듀서: 디즈니 이적 발표
• 데이비드 핀처 감독: 계약 연장 안 함
• 노아 바움백 감독: 워너브러더스로 이동

경쟁사들이 콘텐츠 투자를 늘리면서 넷플릭스의 독점적 우위는 약해졌고, 제작비 대비 효율에 대한 의문도 커지고 있습니다.

💰 주가 하락을 키운 ‘800억 달러 인수 시도'

지난 1년간 넷플릭스 주가는 40% 넘게 하락했습니다. 계기 중 하나는 워너브러더스 디스커버리의 스튜디오·스트리밍 사업 인수 추진이었습니다. 800억 달러 이상을 쓸 의향이 있었지만, 시장은 이를 기존 성장 전략에 대한 자신감이 약해졌다는 신호로 읽었습니다. '직접 만드는 회사'를 강조해 온 서랜도스가 외부 역량에 손을 뻗은 모양새가 됐기 때문입니다. 결국 해당 사업은 파라마운트 스카이댄스가 가져갔고, 넷플릭스는 인수에도 실패하고 혼란스러운 인상만 남겼다는 평가를 받았습니다. 서랜도스도 이를 인정했습니다.

🔄 넷플릭스의 대응: '드라마 회사'에서 '종합 영상 플랫폼'으로

넷플릭스는 이용자가 앱을 열 이유를 늘리는 방향으로 전략을 넓히고 있습니다.

• 콘텐츠 확장: 비디오 팟캐스트, 스포츠, 라이브 이벤트, 유튜브 크리에이터(숀 에번스 등) 영입
• 서비스 형태 변화: 프랑스에서는 현지 방송 채널을 서비스에 편입했고, 미국에서는 폭스원·피콕 콘텐츠 추가 논의
• 광고 확대: 광고 요금제 월간 이용자는 전 세계 2억 5,000만 명 이상이며, 내년부터 제공 국가를 더 늘릴 계획

신작 드라마가 없는 시기에도 이용자가 앱을 계속 열게 만들고, 다른 플랫폼에서 소비되던 시간을 가져오겠다는 구상입니다.

👔 왜 콘텐츠 수장을 바꿨나

바자리아는 작품성과 대중성을 함께 잡는 '미식가용 치즈버거' 전략을 선호했습니다. 그러나 최근 넷플릭스는 에미상 성적과 글로벌 흥행작, 두 마리 토끼 모두에서 부진했습니다. 서랜도스는 이번 교체가 특히 미국 시장의 콘텐츠 경쟁력을 끌어올릴 기회라고 설명했습니다.

후임 피터 라이스는 폭스 서치라이트에서 '리틀 미스 선샤인', '주노', '슬럼독 밀리어네어'를 지원했고 디즈니에서는 대규모 TV 사업을 총괄한 베테랑입니다. 대형 조직 운영 경험과 창작자에 대한 이해를 모두 갖췄다는 평가를 받습니다. 넷플릭스가 그에게 기대하는 것은 단순한 비용 절감이 아니라 흥행과 작품성의 동시 회복입니다. 또한 한 편의 신작으로 신규 가입자를 늘리기보다 기존 이용자의 시청시간을 늘리고 광고 노출을 키워야 하는 시기라는 점에서, 투자 대상을 더 선별적으로 가져가겠다는 신호로도 읽힙니다.

🔍 정리: 이번 인사는 '구조조정' 이상의 신호

넷플릭스는 당장 생존을 걱정할 기업이 아닙니다. 세계 최대 가입자 기반, 높은 수익성, 강력한 글로벌 배급망을 갖고 있습니다. 문제는 이미 거대해진 기업이 앞으로도 과거처럼 성장할 수 있느냐입니다.

투자자들이 보는 지점도 같습니다. 라이트셰드파트너스의 리치 그린필드 대표는 주가 하락의 이유를 시청시간 둔화가 향후 매출 성장에 부담이 될 것이라는 인식에서 찾았고, 주가 회복을 위해서는 시청시간 증가세가 둔화되더라도 매출은 문제없다는 점을 입증해야 한다고 분석했습니다.

과거 넷플릭스의 성공 공식은 가입자를 늘리는 것이었습니다. 이제는 이미 확보한 3억 2,500만 명이 얼마나 오래 머물고, 그 시간을 어떻게 지속적인 매출 성장으로 연결하느냐가 새로운 과제입니다. 이번 감원과 CCO 교체는 그 숙제를 풀기 위해 콘텐츠 투자와 플랫폼 전략을 다시 설계하겠다는 출발 신호입니다.

https://puck.news/netflix-chief-content-officer-bela-bajaria-is-out/

🧬 ‘자가복제 AI’는 무엇?

자가복제는 AI가 새로운 시스템에 접근해 필요한 환경을 구성하고, 자신의 실행 환경을 다시 만들고, 이후 다른 시스템으로 확산하는 과정을 사람의 지속적인 개입 없이 수행하는 것을 의미합니다.

앤트로픽의 실험에서 중소형 모델들은 이런 과정에 필요한 개별 작업을 상당 부분 수행했습니다. 다만 모든 단계를 안정적으로 이어 붙이는 능력은 아직 제한적이었는데요. 현재 단계는 “AI가 이미 인터넷에서 스스로 퍼지고 있다”가 아니라, 그 가능성을 구성하는 기술들이 빠르게 갖춰지고 있다는 쪽에 가깝습니다.

⚠ 왜 위험할까?

앤트로픽은 한 번 퍼진 AI 시스템이 여러 기기에 분산될 경우 통제가 훨씬 어려워질 수 있다는 점을 우려하고 있습니다.

중앙 서버 하나를 끄면 끝나는 구조가 아니라 여러 장비에 복제된 상태라면, 일부를 차단해도 다른 곳에서 계속 작동할 수 있습니다. 더 나아가 AI가 추가 연산 자원을 확보하기 위해 다른 시스템에 접근하려 시도할 가능성도 연구진이 제기한 위험 시나리오 가운데 하나입니다.

다리오 아모데이 앤트로픽 CEO도 최근 AI가 지속적인 봇넷 형태로 인터넷 전반에 퍼질 가능성을 공개적으로 경고한 바 있습니다.

🛡 AI 안전이 사이버보안 문제로 번진다

AI 안전 논의의 범위가 넓어지는 상황에서 자가복제 AI의 등장 가능성이 새로운 화두로 등장했습니다. 그동안 AI 안전은 주로 잘못된 답변이나 유해 콘텐츠, 모델 통제 문제에 초점이 맞춰졌지만, AI 에이전트의 자율성이 높아지면서 이제는 AI가 실제 디지털 시스템 안에서 어떤 행동을 할 수 있는가가 핵심 보안 문제로 떠오르고 있습니다.

기업 입장에서도 단순히 AI가 어떤 답변을 내놓는가를 감시하는 것만으로는 부족해질 수 있습니다. AI가 네트워크 접근, 계정 사용, 코드 실행 같은 행동을 얼마나 자율적으로 수행할 수 있는지까지 보안 체계에 포함해야 하기 때문입니다.

🔮 아직 현실화된 위협은 아니다

다만 앤트로픽도 당장 자가복제 AI가 올해 인터넷을 장악할 것이라고 경고한 것은 아닙니다. 현재 모델들은 여전히 전체 복제 과정을 안정적으로 수행하지 못하고 있고, 회사가 제시한 전망 역시 실험 결과와 최근 성능 향상 추세를 바탕으로 한 가능성 평가입니다.

그럼에도 이번 연구는 AI 위험의 성격이 바뀌고 있음을 보여줍니다. 앞으로의 핵심 질문은 AI가 인간처럼 의식을 갖는지가 아니라, 사람의 개입 없이 얼마나 많은 행동을 연속적으로 수행할 수 있느냐에 가까워질 것으로 보입니다.

🧠 아이디어 하나에 수십억달러

• 벤처캐피털(VC)의 창시자 중 한 명인 조르주 도리오는 자신의 일을 '사람과 아이디어를 평가하는 것'이라고 설명했습니다. 약 80년이 지난 지금, 실리콘밸리의 AI 투자자들이 이 원칙으로 돌아가고 있습니다. 오픈AI 등 유명 AI 기업에서 일하던 스타 연구자들이 회사를 떠나 독립 연구소를 설립하면 구체적인 제품이나 사업계획이 없어도 수십억달러의 투자금이 몰리고 있습니다.
• 이런 신생 AI 연구소를 '네오랩(Neolab)'이라고 부릅니다. 벤처캐피털 래디컬벤처스에 따르면 2024년 6월부터 약 2년 동안 29개의 네오랩이 설립됐습니다. 시장조사업체 피치북 집계 기준 이들이 유치한 자금은 총 230억달러에 달합니다. 지난 10월 5일 공개된 리플렉션AI의 '빔(Beam)'은 저렴한 가격을 앞세워 서구 시장에서 영향력을 키운 중국 AI 모델에 맞설 미국의 대안으로 주목받았습니다.
• 투자자들이 사는 것은 현재의 실적이 아닙니다. 뛰어난 연구자들이 기존 AI 기업과 다른 방식으로 차세대 기술을 개발할 수 있다는 가능성입니다. 하지만 막대한 투자금이 실제 제품과 사업 성과로 이어질 수 있을지는 아직 불확실합니다.
  

📊 투자는 넘치는데 제품은 부족

• 이코노미스트가 29개 네오랩의 공개 발표를 분석한 결과, 상용 제품을 출시한 기업은 전체의 35% 미만이었습니다. 개발자들이 다른 서비스에 활용할 수 있는 코드나 모델을 공개한 곳은 절반을 조금 넘었지만, 상당수는 실제 사업보다는 연구 방향을 보여주기 위한 시연용 결과물이었습니다. 총 230억달러가 투입됐음에도 시장에서 판매할 제품을 내놓은 곳은 3분의 1도 되지 않는 셈입니다.
• 대표적인 사례가 오픈AI 공동창업자 일리야 수츠케버가 2024년 설립한 세이프 슈퍼인텔리전스(SSI)입니다. SSI의 기업가치는 최근 320억달러로 평가됐으며 누적 투자유치액은 80억달러에 달합니다. 여기에는 엔비디아가 추가로 투자한 50억달러도 포함돼 있습니다. 그러나 SSI는 아직 상용 제품을 출시하지 않았습니다.
• 수츠케버는 인간을 뛰어넘는 초지능에 도달하기 전까지 제품을 공개할 계획이 없다고 밝혔습니다. 지난 7월에는 대규모 연구를 확대할 만한 성과를 확보했다고 발표했지만 구체적인 내용은 공개하지 않았습니다. 투자자들은 아직 외부에서 검증하기 어려운 연구 성과와 수츠케버의 역량에 거액을 베팅하고 있는 셈입니다.
  

🚀 매출 2억달러도 부족한 시장

• 모든 네오랩이 제품 개발을 미루고 있는 것은 아닙니다. 오픈AI 최고기술책임자(CTO) 출신 미라 무라티가 설립한 싱킹머신스랩(TML)은 상대적으로 빠르게 사업화에 나섰습니다. 이 회사는 첫 투자 라운드에서 20억달러를 유치하며 기업가치 120억달러를 인정받았습니다.
• TML은 개발자들이 다른 기업의 공개 가중치 AI 모델을 맞춤형으로 조정할 수 있는 '팅커(Tinker)'를 출시했습니다. 이어 자체 AI 모델 '잉클링(Inkling)'도 공개했습니다. 회사는 잉클링이 여러 분야에서 우수한 성능을 보인다고 설명했지만, 모든 분야에서 최고 수준인 것은 아니라고 인정했습니다. 실제로 잉클링은 AI 모델 거래 플랫폼 오픈라우터에서 가장 많이 사용되는 모델 상위 20위에 들지 못했습니다.
• 그럼에도 TML의 연환산 매출은 2억달러를 넘어선 것으로 전해집니다. 다른 네오랩과 비교하면 상당한 성과지만, 회사가 새로운 투자유치 과정에서 목표로 하는 기업가치는 약 400억달러입니다. 연환산 매출의 약 200배에 해당하는 수준으로, 투자자들이 현재의 수익보다 미래 성장 가능성을 얼마나 높게 평가하는지 보여줍니다.

💡 작은 연구소의 반격

• 흥미로운 것은 막대한 투자금을 확보한 기업이 반드시 시장에서 앞서가는 것은 아니라는 점입니다. 오픈라우터의 인기 모델 상위 20위에 오른 네오랩 제품은 단 하나, 타입세이프(Typesafe)의 '제브(Jev)'였습니다. 수십억달러를 투자받은 유명 연구소들이 고전하는 사이 상대적으로 작은 기업이 실용적인 기술로 존재감을 드러낸 겁니다.
• 제브는 일반적인 챗봇처럼 직접 답변을 생성하는 모델이 아닙니다. 사용자의 요청을 분석해 어떤 AI 모델이 그 일을 가장 효율적으로 처리할지 결정하는 역할을 합니다. 쉽게 말해 여러 AI 모델 사이에서 업무를 배분하는 교통정리 담당자입니다. 모든 작업을 비싼 최고성능 모델에 맡기는 대신 작업에 적합한 모델을 선택해 전체 AI 사용비용을 줄일 수 있다는 장점이 있습니다.
• 타입세이프는 제브 출시 전까지 약 4000만달러만 투자받았습니다. 그러나 지난 9월 제품 출시 이후 시장의 주목을 받으면서 이달 추가로 8억7000만달러를 유치했습니다. 다만 성공이 보장된 것은 아닙니다. 제브 출시 이후 유사한 기능을 제공하는 경쟁 제품들이 빠르게 등장하면서 기술적 우위를 얼마나 오래 유지할 수 있을지가 새로운 과제로 떠올랐습니다.
  

🖥️ 엔비디아가 쥔 또 하나의 열쇠

• 네오랩의 경쟁력을 결정하는 것은 연구자의 능력만이 아닙니다. AI 모델을 개발하려면 막대한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 특히 최첨단 모델을 학습시키기 위한 고성능 GPU를 얼마나 확보할 수 있는지가 중요한 경쟁 요소입니다. 기존 대형 AI 기업들과 경쟁해야 하는 신생 연구소에는 자금만큼이나 연산자원 확보가 절실합니다.
• 이 때문에 많은 네오랩이 엔비디아와 긴밀한 관계를 맺고 있습니다. 래디컬벤처스에 따르면 엔비디아는 지금까지 신생 AI 모델 개발기업에 32건의 투자를 집행했습니다. 단일 기업이나 VC 가운데 가장 많은 수준입니다. 엔비디아는 투자금뿐 아니라 AI 모델 학습에 필요한 핵심 반도체와 컴퓨팅 자원에 대한 접근성을 제공할 수 있는 기업이기도 합니다.
• 미국의 저비용 공개 가중치 모델로 주목받은 리플렉션AI는 이미 엔비디아로부터 8억달러를 투자받았으며 추가 대규모 투자나 인수 가능성까지 논의되는 것으로 전해집니다. 경쟁사 AMD도 지난 9월 AI 연구자 페이페이 리가 설립한 월드랩스(World Labs)를 80억달러에 인수했습니다. 네오랩은 자금과 연산자원을 확보하고, 반도체 기업은 차세대 AI 기술을 개발할 유망 고객과 협력 관계를 선점하는 구조입니다.
  

⚖️ AI 투자에도 필요한 '성적표'

• 네오랩 투자자들의 기대가 근거 없는 것은 아닙니다. 오픈AI와 앤트로픽 역시 연구 성과를 상용 제품으로 전환하기까지 오랜 시간이 걸렸습니다. 기존 모델과 다른 접근법을 연구하는 신생 기업이라면 충분한 시간과 자금이 필요할 수 있습니다. 다만 상당수 네오랩이 실패할 가능성도 투자자들은 감수해야 합니다.
• 문제는 그동안의 진척을 어떻게 평가할 것인가입니다. 바이오테크 산업에서도 VC들은 오랫동안 수익이 나지 않는 기업에 투자하지만, 이 분야에는 임상시험처럼 비교적 명확한 개발 단계가 있습니다. 초기 임상에서 성과가 확인되면 후속 투자를 유치할 근거가 생깁니다. 반면 네오랩에는 아직 이런 공통의 평가 기준이 자리 잡지 않았고, 투자자들도 이를 엄격하게 요구하지 않고 있습니다.
• AI 연구소가 새로운 기술적 돌파구를 마련한다면 초기 투자자들은 막대한 수익을 거둘 수 있습니다. 하지만 네오랩의 수가 늘고 경쟁이 치열해질수록 투자 규모에 걸맞은 구체적인 성과를 요구하는 목소리도 커질 수밖에 없습니다. 지금까지 네오랩 시장에서 가장 비싼 자산은 AI 모델이 아니라 그것을 만들 수 있다고 믿어지는 연구자의 명성이었습니다. 이제는 그 명성이 실제 기술과 제품으로 이어질 수 있는지 증명해야 할 때입니다.