최근 인공지능 업계에서 조용히 변화의 바람이 불고 있다. 여러 주요 모델 에이전시들이 광고주들과 활발하게 접촉하고 있다는 점이다.
오픈아이(OpenAI) CEO 샘 알트만은 한 인터뷰에서 "사실 저는 광고를 꽤 좋아합니다."라고 태연하게 말했다. 이 평범해 보이는 발언은 챗GPT가 처음 화제가 되었던 2년 전, 그가 "제품에 광고를 절대 넣지 않겠다"고 약속했던 것과는 극명한 대조를 이룬다. 내부인사 에 따르면 오픈아이는 이미 AI 인터페이스에 광고를 삽입하는 방안을 논의하기 위해 여러 차례 회의를 개최했었다. 비슷한 시기에 구글 역시 제미니(Gemini)를 활용한 네이티브 광고 파트너십을 위해 여러 소비자 브랜드와 협의 중이라는 보도가 나왔다. 구글은 이를 즉시 부인했지만, 시장은 이미 분위기의 변화를 감지한 상태였다.
현재 주류 AI 제품 중 광고를 직접적으로 포함하는 제품은 없지만, 주요 AI 기업들의 행보는 다음과 같은 메시지를 전달합니다. 우리가 신뢰할 수 있고 편견 없는 정보를 제공한다고 여기는 AI가 머지않아 쇼핑 가이드로 변모할 수 있다는 것입니다. 추천 링크 하나하나에 우리가 알지 못하는 숨겨진 거래가 숨어 있을 수 있습니다.
그렇다면 한때 광고를 비웃었던 AI 기업들이 왜 조용히 입장을 바꾼 것일까요? 광고 속 AI는 일반 사람들에게 어떤 의미를 가질까요?
돈을 태우던 시대에서 돈을 버는 시대로: AI의 생존 논리가 바뀌었다.
지난 몇 년 동안 대규모 모델 학습에는 수억 달러가 소요되는 경우가 많았습니다. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind와 같은 기술 선도 기업들은 운영을 유지하기 위해 오랫동안 벤처 캐피털이나 모기업의 자금 지원에 의존해 왔습니다. 그러나 "수익을 내지 못하고 돈을 태우는" 모델은 분명히 지속 불가능하며, 사용자 구독료만으로는 막대한 초기 투자 비용을 메울 수 없습니다.
오픈AI를 예로 들어보겠습니다. 2025년에는 구독자 수가 2천만 명을 넘어섰고, 상반기 매출도 43억 3천만 달러에 달했지만, 높은 해시레이트 파워 비용과 지속적인 연구 개발 지출로 인해 회원비만으로는 막대한 초기 투자금을 충당하기에 턱없이 부족했습니다. 매출 1달러당 3달러를 지출해야 했으므로, 순손실은 135억 달러에 이르렀습니다.
선도적인 AI 기업들이 지속적인 손실을 입으면서 투자 회수와 수익성 확보가 시급한 과제가 되었습니다. 인터넷 세계에서 가장 성숙하고 효율적인 수익 창출 방식인 광고가 자연스럽게 주목받고 있습니다. 지난 20년간 인터넷의 발전은 기술이 방대한 사용자 기반과 높은 상호작용 빈도를 자랑할 때 광고가 가장 직접적이고 성숙한 수익 창출 수단이라는 것을 이미 입증했습니다. 검색 시대에는 구글이 키워드 광고를 통해 전성기 시절 연간 광고 수익 2,000억 달러를 돌파하며 두각을 나타냈고, 짧은 동영상 시대에는 틱톡이 피드 광고를 통해 콘텐츠 소비 방식을 혁신했습니다. 이제는 AI의 차례일지도 모릅니다.
오늘날 인공지능 비서는 매일 수억 명의 사람들과 대화를 나누며, 사용자의 의도를 이해할 뿐만 아니라 적절한 시기에 "제안"까지 제공합니다. 이러한 능력 자체만으로도 엄청난 상업적 잠재력을 내포하고 있습니다.
인공지능에 광고를 도입하는 아이디어는 사실 검색 엔진 초창기와 매우 유사합니다. 당시에도 검색 결과에 광고를 도배하면 사용자 경험을 망칠 것이라는 우려가 있었지만, 적절한 수준으로 광고를 활용하면 오히려 사용자들이 유용한 정보를 얻을 수 있다는 사실을 나중에 깨달았습니다. 오늘날 인공지능도 이와 비슷한 기로에 서 있습니다.
가장 직접적인 방법은 웹페이지 사이드바의 브랜드 추천, 앱 하단의 작은 배너, 또는 간헐적으로 나타나는 팝업 알림 카드와 같은 가벼운 광고를 인터페이스에 추가하는 것입니다 . 이러한 디자인은 일반적으로 주요 대화를 방해하지 않으면서 안정적인 노출과 수익을 창출할 수 있으므로 가장 "안전한" 옵션입니다.
또 다른 가능한 방식은 인센티브를 활용한 상호작용입니다. 프리미엄 기능을 계속 사용하거나 대화 시간을 연장하고 싶은 무료 사용자는 15초 분량의 브랜드 영상을 시청하여 추가 모델 통화 크레딧을 얻을 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 모바일 게임이나 유틸리티 앱에서 효과적인 것으로 입증되었으며, 기본 서비스의 개방성을 유지하면서 일부 트래픽을 수익으로 전환할 수 있습니다. 많은 사용자에게 있어 이는 직접적인 결제 방식보다 더 수용 가능한 방식입니다.
가장 논란이 많고 불안감을 조성하는 용어는 GEO(Generative Engine Optimization)인데, 이는 여러 차례의 대화 속에 제품 콘텐츠를 미묘하게 녹여내는 방식을 의미합니다.
예를 들어, 사용자가 "어떤 전기 칫솔이 좋은가요?"라고 질문할 때, AI는 제휴 브랜드를 우선적으로 추천하고 "객관적인 리뷰"라는 어조로 제시할 수 있는데, 이는 사실상 상업적인 조언을 암시하는 것입니다.
많은 업계 전문가들은 AI가 상업적 이익을 위해 활용되기 시작하면 중립성이 심각하게 훼손될 것을 우려합니다. 사용자들은 추천 내용이 사실에 근거한 것인지 아니면 제휴 브랜드에 유리한 알고리즘적 편향에 의한 것인지 구분하기 어려워질 것입니다. 더욱 교묘한 리스크 플랫폼이 클릭률을 높이기 위해 제품 비교에서 경쟁사의 약점을 미묘하게 축소하거나 제휴사의 강점을 과장할 가능성입니다. 이러한 미묘한 조작은 팝업 광고보다 감지하기 어렵지만, 사용자의 판단에 미치는 영향은 훨씬 더 큽니다.
이러한 이유로 많은 기업들이 다양한 상용화 솔루션을 내부적으로 테스트해 왔음에도 불구하고, 공개적인 입장은 신중하고 심지어 모순적인 모습을 보이고 있습니다. 어떤 기업들은 "AI는 순수성을 유지해야 한다"고 주장하며, 일단 신뢰가 무너지면 회복하기 어렵다고 믿는 반면, 다른 기업들은 "사업은 결국 이윤 추구이며, 대규모 모델은 이상주의 때문에 계속 운영될 수는 없다"고 어쩔 수 없이 인정하고 있습니다.
광고는 빙산의 일각에 불과하며, 앞으로는 더욱 은밀한 형태로 존재할 수도 있습니다. 하지만 광고에 대한 논의의 열기는 업계 전반에 걸친 집단적인 불안감과 수익성 있는 사업 모델 모색을 반영합니다. 현금 소진이 더 이상 지속 불가능해지고 투자자들의 인내심이 바닥나면, AI 기업들은 지속 가능한 사업 모델임을 입증해야 합니다.
인공지능은 상업 시대를 열어갈 것이다.
ChatGPT는 아직 정식 버전에 광고를 도입하지 않았지만, 업계의 변화는 여러 징후로 분명히 드러나고 있습니다. OpenAI의 CEO인 샘 알트만은 "AI는 모든 인류에게 도움이 되어야 한다"는 이상주의적인 입장에서 점차 현실적인 접근 방식으로 전환했습니다. 광고 상품 및 수익 창출 인터페이스에 대한 내부 테스트 소문이 무성하며, Perplexity, Claude와 같은 경쟁업체는 물론 대규모 국내 모델 플랫폼까지 검색 엔진 최적화 또는 기업 서비스에 수익 창출 메커니즘을 통합하는 실험을 시작했습니다.
이러한 신호들은 모두 한 가지 사실을 가리킵니다. 벤처 캐피털 자금 지원에 의존하고 사용자에게 무료 접근을 제공했던 AI 유토피아는 빠르게 사라지고 있다는 것입니다. 대규모 상용화는 더 이상 "도래할 것인가"의 문제가 아니라 "얼마나 빨리, 그리고 어떤 방식으로" 이루어질 것인가의 문제입니다.
그렇다면 광고 외에 인공지능의 상업적 환경은 정확히 어떻게 전개될까요?
첫째, 멤버십 구독 모델은 더 이상 기본 버전과 프리미엄 버전으로 나뉘는 단순한 계층 구조가 아니라, 세분화 및 시나리오 기반 맞춤화 방향으로 진화할 것입니다. 미래에는 사용자들이 AI 기반 법률 자문, 유학 신청 지원, 프로그래밍 에이전트와 같은 서비스에 대해 별도로 비용을 지불할 수 있게 될 것입니다. 기능이 더욱 전문화될수록 인지 가치가 높아지고 지불 의향도 커집니다. 이러한 온디맨드 구독 모델은 ARPU(사용자당 평균 수익)를 높일 뿐만 아니라 제품을 사용자의 빈번한 업무 흐름에 진정으로 통합할 수 있습니다.
둘째로, 대규모 AI 기업들은 여전히 B2B 기업 시장을 주요 상용화 대상으로 삼고 있습니다. 은행의 위험 관리 모델 맞춤화, 제약 회사의 분자 스크리닝 가속화, 소매 기업의 실시간 재고 및 수요 예측 등, 기업들은 효율성을 직접적으로 향상시키거나 수익을 창출할 수 있는 AI 기능에 기꺼이 프리미엄을 지불할 의향이 있습니다. 마이크로소프트의 회계연도 보고서에 따르면, 2025년 6월 30일로 마감된 회계연도에 Azure 클라우드 서비스 매출은 750억 달러를 넘어섰으며, 이는 전년 대비 34% 증가한 수치입니다. 구글과 아마존 또한 대규모 AI를 자사의 클라우드 서비스 시스템에 적극적으로 통합하고 있습니다. 기업 고객에게 AI는 단순한 장난감이 아니라 생산성 향상 도구입니다. 따라서 초기 단계에서는 사용자들의 지불 의향이 크게 높아지기 전이기 때문에, AI의 상업적 잠재력은 일반 소비자 대상 구독 시장보다 훨씬 더 클 것으로 예상됩니다.
한편, 특정 산업 분야에 맞춘 맞춤형 모델은 고부가가치 분야로 부상하고 있습니다. 범용 모델도 강력하지만, 의료, 법률, 제조와 같은 전문 분야에서는 데이터 규정 준수, 심층적인 도메인 지식, 그리고 작업 정확도가 핵심입니다. 그 결과, 맞춤형 모델에 집중하는 AI 기업들이 다수 등장했습니다. 어떤 기업은 의료 영상 분석을 전문으로 하고, 어떤 기업은 지능형 계약 검토를, 또 다른 기업은 제조 산업을 위한 예측 유지보수 솔루션을 제공합니다. 이러한 작지만 정교한 모델들은 아직 널리 알려지지는 않았지만, 수백만 달러에서 수천만 달러에 달하는 계약을 통해 안정적인 현금 흐름을 창출할 수 있습니다.
더 나아가, 멀티모달 기능과 도구 활용 기술이 성숙해짐에 따라 AI는 전체 디지털 생태계의 중심 허브로 진화할 수 있습니다. AI는 더 이상 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고, 캘린더, 결제, 물류, 고객 서비스와 같은 시스템을 능동적으로 연동하여 추천 및 가격 비교부터 주문 및 예약까지 모든 과정을 하나의 대화 안에서 완료할 수 있게 될 것입니다. 대규모 플랫폼은 이러한 과정을 통해 거래 수수료를 얻게 될 것입니다. "AI가 거래를 촉진하고 수익을 공유하는" 이러한 모델은 차세대 인터넷의 핵심 비즈니스 모델이 될 가능성이 높습니다.
이러한 잠재적 변화는 2026년이 되면 갑자기 팝업 광고로 도배된 AI 비서를 대면 는 않겠지만, 미묘하면서도 심오한 변화를 느끼게 될 것임을 의미합니다. 한때 자유롭고 개방적이며 이상적이었던 AI 시대는 조용히 막을 내리고, 그 자리를 더욱 복잡하고 효율적이며 실용적인 비즈니스 시스템이 차지하게 될 것입니다.
자본 유입은 단순히 수수료를 부과하는 문제가 아닙니다.
시장 진입 자본 비용
하지만 자본 유입은 단순히 인터페이스에 광고 슬롯을 추가하거나 기능에 유료화를 도입하는 것만큼 간단하지 않습니다. 이는 제품의 논리와 가치 지향을 근본적으로 재편하는 것을 의미하며, 사용자를 위한 서비스 제공에서 투자자에 대한 책임으로 점진적으로 전환하는 과정입니다. 이러한 변화는 종종 눈에 띄지 않게 진행되지만, 그 영향은 매우 광범위합니다.
과거에는 대중 매체가 페이지 레이아웃을 통해 관심을 유도했고, 라이브 스트리밍 전자상거래는 설득력 있는 판매 전략을 통해 충동구매를 유도했습니다. 이러한 영향력은 강력했지만, 그 한계는 비교적 명확했습니다. 우리는 텔레비전 광고가 판매 전략이라는 것을 알고 있었고, 인플루언서가 추천에 대한 대가를 받을 수 있다는 것도 이해했습니다. 하지만 오늘날 인공지능(AI)은 객관적이고 중립적이며 지능적인 방식으로 우리의 일상적인 의사 결정 과정에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. AI는 식당 선택, 휴대폰 비교, 이력서 작성, 심지어 인생 계획까지 도와줍니다. 이 때문에 AI의 영향력은 더욱 깊고 미묘하며 설득력이 강해졌습니다. 겉보기에는 이타적인 이 시스템이 상업적 목적을 추구하기 시작하면, 그 조작적인 본질을 감지하기는 더욱 어려워집니다.
사용자들이 가장 눈에 띄게 느끼는 변화는 콘텐츠의 방향성 왜곡입니다. 예를 들어, "어떤 공기청정기를 사는 게 좋을까요?"라고 질문하면 AI가 제시하는 상위 세 가지 제품은 특정 전자상거래 플랫폼에서 대대적으로 홍보하는 브랜드인 경우가 많습니다. 또는 두 대의 휴대폰을 비교할 때, 한 제품의 배터리 문제는 간과되는 반면 다른 제품의 "긍정적인 사용자 리뷰"는 자세히 설명됩니다. 이러한 추천 자체가 틀린 것은 아닐 수 있지만, 우선순위와 정보 제공 방식은 상업적 제휴 관계의 영향을 받았을 가능성이 큽니다. 시간이 지남에 따라 사용자들이 받는 정보는 중립적으로 보이지만, 실제로는 미묘한 필터링과 편향을 거친 것입니다.
동시에 사생활의 경계가 모호해지고 있습니다. 정확한 추천을 제공하기 위해 AI는 사용자의 대화 내역, 관심사, 지리적 위치, 심지어 정서 상태까지 지속적으로 수집해야 합니다. 이러한 데이터가 상업적 프로파일링이나 플랫폼 간 추적에 사용될 경우, 사용자의 '디지털 자아'는 거래 가능한 일련의 라벨로 분해될 수 있습니다. 표면적으로는 단순히 "사용자에게 더욱 맞춤화된 답변"을 제공하기 위한 것이지만, 실제로는 광고 최적화, 소비자 행동 예측, 심지어 제3자와의 공유에도 사용될 수 있습니다. 그리고 대부분의 경우 사용자는 자신의 정보가 어떤 용도로, 어디에서 사용되었는지 알지 못합니다.
광범위한 영향으로 콘텐츠 생태계 전체가 재편되고 있습니다. AI가 새로운 정보 유통의 중심이 되면서, 콘텐츠 제작자들은 인용되고, 추천되고, 트래픽에 노출되려면 AI의 "취향"에 맞춰야 한다는 사실을 빠르게 깨닫고 있습니다. 결과적으로, 점점 더 많은 콘텐츠가 키워드 남용, 정형화된 구조, 그리고 안전하고 평범한 관점 에 치우치게 됩니다. AI는 이러한 방식으로만 콘텐츠를 더 쉽게 포착하고 요약하여 반응에 반영할 수 있기 때문입니다. 따라서 공론은 트래픽 생성에 집중되고, 심층 분석은 바이럴 헤드라인에 밀려나며, 다양한 목소리는 획일화된 콘텐츠에 묻히게 됩니다. 시간이 흐르면서 AI는 현실을 반영할 뿐만 아니라, 더욱 피상적이고 획일화된 정보 환경을 조용히 만들어가고 있습니다.
인공지능이 상업적 이익과 점점 더 밀접하게 연관됨에 따라 규제 당국의 감시도 빠르게 강화되고 있습니다. 전 세계 정부는 추천 모델 학습에 사용되는 사용자 데이터가 적절한 방식으로 수집되었는지 여부를 진지하게 검토하기 시작했습니다. 알고리즘이 추천을 제공할 때 상업적 제휴 관계로 인해 특정 브랜드에 편향되거나, 의도치 않게 편향을 증폭시킬 가능성은 없는지 주목됩니다.
유럽연합(EU)의 인공지능법은 리스크 AI 시스템의 투명성 제고를 명시적으로 요구하고 있으며, 미국 연방거래위원회(FTC)는 생성형 AI에 허위 콘텐츠가 포함되어 있는지 조사 중입니다. 또한 중국은 콘텐츠 보안 및 추적성을 강조하는 "대규모 인공지능 모델"을 비롯한 일련의 국가 표준을 잇달아 발표했습니다. 이러한 조치들은 AI가 더 이상 "나는 단지 도구일 뿐"이라는 변명으로 책임을 회피할 수 없다는 분명한 메시지를 전달합니다. AI가 상업 사슬의 한 연결 고리가 되는 순간, 그에 상응하는 규칙과 규정을 따라야 한다는 것입니다.
궁극적으로 인공지능의 대규모 상업화는 자본주의적 논리에 의해 불가피하게 이루어지는 선택입니다. 하지만 일반 사용자에게 있어 이는 인공지능과의 관계를 재정립해야 함을 의미합니다. 더 이상 인공지능을 전지전능한 멘토로 여기지 않고, 똑똑하고 '목적의식 있는' 참여자로 대해야 한다는 것입니다.
제안을 대면 더 많은 질문을 던지고, 권고사항을 대면 더 자세히 검토하십시오. 비판적 사고를 유지해야만 정보의 홍수 속에서 진정으로 가치 있는 내용을 가려낼 수 있습니다.
결국, 객관성조차 돈으로 환산될 수 있는 시대에, 독립적으로 사고하고 정보를 적극적으로 검증하는 능력은 개인이 반드시 갖춰야 할 가장 가치 있는 기술일 것입니다.
이 글은 위챗 공식 계정 "BrainTouch" 의 Coral님이 작성한 글이며, 36Kr의 허가를 받아 게재되었습니다.
