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AI로 크는 플랫폼 기업, ESG로 평가받는다

안성원 | 343호 (2022년 04월 Issue 2)
Article at a Glance

플랫폼은 이 시대 가장 강력한 비즈니스 모델이다. 플랫폼 기업들은 고객 확보에 유리하고, 기회비용을 절감할 수 있다는 강점을 바탕으로 통합된 생태계를 구축해 나간다. 그 결과 팬데믹 시대에도 플랫폼 기업들은 계속해서 성장하고 있다. 특히 이들의 성장 핵심 동력은 AI다. 애플의 최신 아이폰에 들어간 ‘A15 코어’, MS가 오픈 API로 공개한 딥러닝 기반 언어 모델, 구글의 차세대 검색엔진 ‘MUM’, 아마존 로보틱스의 자동화 로봇, 메타의 슈퍼컴퓨터 등은 모두 최신의 AI 기술을 바탕으로 제품과 서비스를 고도화하는 플랫폼 기업들의 노력을 보여준다. 그리고 이 AI는 단순히 성장의 견인차일 뿐 아니라 플랫폼 기업의 사회적 책임, ESG 경영을 실현하는 수단임과 동시에 ESG 경영을 평가하는 수단으로 자리매김하고 있다.



플랫폼이 이 시대의 가장 강력한 비즈니스 모델이라는 건 이제 모르는 사람이 없다. 플랫폼 기업은 자사가 보유한 인프라와 서비스 간 통합된 생태계를 구축할 힘을 가진다. 이는 두 가지 측면에서 강력하다. 첫째, 고객 확보에 유리하다. 자사 디바이스와 가장 잘 맞는 자체 시스템에 확장성 좋은 자사의 다른 서비스를 추가하면서 더 많은 고객이 더 오래 머물도록 할 수 있다. 소비자들이 연쇄적으로 다양한 서비스 체인에 귀속되게끔 하는 것이다. 그리고 해당 기업의 플랫폼에서 제공하는 여러 서비스를 체험하는 것은 소비자에게 일체감 있는 경험을 선사한다. 이런 서비스는 기존에 이미 이용하고 있던 서비스와 연동되면서도 유사한 인터페이스를 가지고 있다 보니 만족도가 높을 수밖에 없다. 기업 관점에서는 충성고객을 확보해 놓고 추후 연동할 다양한 서비스의 고객을 미리 선점할 수 있다는 장점이 있다.

둘째, 기회비용을 절감해준다. 디지털 신기술을 활용한 플랫폼 기업은 기존 사업을 고도화하거나 신사업 분야로 진출할 때 유리한 고지를 점한다. 이미 디지털상에 테스트베드가 존재하고 여러 시나리오를 적은 비용으로 빠르게 시뮬레이션해 볼 수 있다. 이를 통해 비즈니스 모델의 확장과 전환에 따르는 리스크 등 전체적인 기회비용을 낮출 수 있다.


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실제로 글로벌 팬데믹으로 인해 전통 산업을 비롯한 많은 업종이 경영의 어려움을 겪는 동안에도 플랫폼 기업들은 오히려 코로나 특수를 누리며 성장했다. 대표적으로 글로벌 시가총액 상위에 있는 IT 기업들은 코로나 팬데믹 이전(2019년 12월 기준) 대비 약 1.5∼2.4배 성장했다(2022년 3월 기준). 이들은 모두 하드웨어와 소프트웨어를 가지고 플랫폼의 충분조건을 갖추고 있는 기업이다. 클라우드 인프라를 보유하고 있고, 자사 디바이스나 서비스를 연계•활용하고 있으며, 인프라상에서 축적된 데이터와 자체 AI 알고리즘을 통해 새로운 서비스 모델까지 창출한다는 공통점을 가진다.

이런 플랫폼 기업들은 모두 자체 생태계를 가지고 있다. 자체 인프라, 하드웨어 및 소프트웨어, AI의 결합을 기반으로 하는 플랫폼 생태계는 계속해서 변하고 예측이 어려운 시장 환경 속에서 기업의 지속가능성을 보장해 줄 수 있다. 글로벌 팬데믹 환경은 디지털 전환을 가속화했으며 디지털 전환은 산업 간의 경계를 허물며 융•복합 시장 변화를 야기했다. 플랫폼 기업들은 AI 기반을 바탕으로 변화하는 시장 환경에 대해 빠르게 대응이 가능한 유리한 입지를 차지하고 있다.

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플랫폼 기업의 미래 전략은 AI

그런데 글로벌 플랫폼 기업을 보면 전부 AI를 핵심 기술로 개발하고 있음을 엿볼 수 있다. 승자가 계속 승자가 되는 플랫폼의 승자 독식형 안정성을 누리고 산업 간 경계가 허물어지는 디지털 전환의 시대에 승기를 잡기 위해 AI 경쟁력 강화에 사활을 걸고 있는 것이다.

1. 애플

‘iPhone(하드웨어)-iOS(소프트웨어)-iCloud(인프라)’의 서비스 체인을 바탕으로 완벽한 자체 플랫폼 생태계를 구축하고 있는 애플부터 살펴보자. 애플은 스스로를 AI 기업이라고 일컬으며 고효율 AI를 미래 비즈니스로 삼고 있다. 이미지 인식을 통한 사진 보정과 편집, 자율주행을 위한 객체 구분 기술, 동작 인식, 시각 추론 등 다양한 AI 기술을 개발 및 적용하고 있다. 지난 2010년부터 아이폰에 기본으로 탑재돼 온 시리(Siri)에는 음성 인식 및 언어 이해, 자연어 추론 등 자연어처리(NLP) 분야의 최신 기술이 농축돼 있다.

실제로 생산 제품 기준 가장 많은 수의 AI 기능 탑재 부품을 사용하는 기업도 애플이다. 예를 들어 최신 아이폰에는 ‘A15 코어’가 들어 있는데 이 칩에는 150억 개의 트랜지스터, 16개 코어로 구성된 인공신경망 엔진이 있다. 이는 초당 15조8000억 회의 연산을 수행할 수 있다는 의미다. 최근에는 매우 공격적으로 AI 기업도 인수하고 있다. 애플이 지난 6년간 AI, 반도체, VR/AR, 헬스케어 등 분야에서 인수한 기업이 총 100개 정도인데 그중 25개가 AI 기업이다. 이는 전 세계에서 가장 많은 수이며 나머지 인수 기업이 속한 업종도 클라우드, 빅데이터 등 대부분 AI 연관성이 매우 높은 분야다.

2. 마이크로소프트

그렇다면 마이크로소프트(MS)는 어떨까. MS도 자사의 AI 및 클라우드 플랫폼인 애저(Azure)를 기반으로 한 여러 B2B, B2C 서비스를 수익 모델로 삼고 있다. MS는 지난해 11월 ‘MS 이그나이트(Ignite) 2021’ 콘퍼런스에서 90개가 넘는 신규 서비스와 업데이트를 발표했는데 이 중 대다수가 AI와 관련돼 있었다. 한 예로, MS 애저는 일반인공지능(AGI) 지향 모델이자 딥러닝을 활용해 인간 수준의 문장을 만들어내는 언어 모델 ‘GPT-3(생성적 사전학습 변환기-3)’을 오픈 API와 연계해 고객들에게 공개한다고 밝혔다. MS 애저의 이용자 누구나 이 같은 최신의 딥러닝 모델을 사용할 수 있게 한 것이다. 아울러 이 자리에서 AI와 사물인터넷(IoT) 기술을 활용해 관리하고자 하는 제품이나 장비의 상태 및 관련 데이터를 실시간으로 제공하는 ‘D365 커넥티드 스페이스(Connected Spaces)’ 서비스도 소개됐다.

최근 화두가 된 메타버스 공간에서도 AI 관련 기술이 빠지지 않았다. 메타버스상에서의 업무 협업 툴인 ‘메시 포 MS 팀즈(Mesh for MS Teams)’에서는 화자의 움직임과 표정, 제스처를 학습한 개인화된 AI 아바타가 자유롭게 메타버스 공간을 활보한다. AI 기술을 바탕으로 아바타가 화상회의를 진행할 수 있게끔 한 것이다. 더욱이 MS는 최근 거대 게임사인 액티비전-블리자드도 687억 달러(한화 약 82조 원)에 인수했다. AI가 가장 많이 활용되고, 가장 쉽게 적용될 수 있는 분야 중 하나가 바로 게임이라는 것을 고려하면 놀랍지도 않다. 게임은 개발한 결과물이 게임 속 가상 환경에 국한되기 때문에 새로운 AI 기능의 실험•적용•확산에 따르는 리스크나 부작용이 거의 없다. AI를 핵심 전략으로 삼는 MS의 방향성을 엿볼 수 있는 대목이다.

3. 구글

전 세계 점유율 80%1 로 가장 널리 사용되는 인터넷 검색엔진을 보유한 구글은 당연히 검색엔진에서부터 AI를 적용한다. 지난해 5월 공개된 구글의 차세대 AI 검색엔진 MUM(Multitask Unified Model)은 문장의 맥락을 이해하고, 이미지를 인식하며, 사용자의 의도를 파악하는 지능형 검색엔진이다. MUM은 영상의 콘텐츠를 이해할 뿐만 아니라 사용자가 텍스트를 검색하는 것만으로 관련 영상을 찾아주기도 하고, 반대로 사용자가 동영상을 보고 있으면 관련된 주제의 텍스트를 연결해 줄 수도 있다. 이 검색엔진은 구글이 지난 2018년 출시 당시 인간보다 더 높은 정확도를 보인다고 발표했던 자연어처리 딥러닝 모델인 BERT2 보다 1000배 이상 향상된 성능을 보인다.

구글은 자체 개발한 AI 하드웨어와 컴퓨팅 인프라도 상당한 수준이다. 이미 알파고를 통해서도 잘 알려진 AI 전용 칩 TPU(Tensor Process Unit)뿐만 아니라 2019년 9월 ‘네이처’를 통해 공개한 양자컴퓨팅 칩 시커모어(Sycamore) 등 AI를 위한 컴퓨팅 칩 설계 능력을 보유하고 있다. 구글의 클라우드 컴퓨팅 인프라(GCP, Google Cloud Platform)는 TPU를 활용할 수 있는 클라우드 TPU(Cloud TPU)를 제공한다. 이 클라우드 TPU는 인공신경망 모델을 실행시키는 데 특화된 컴퓨팅 자원이다. 구글 클라우드 계정을 통해 TPU API를 활성화하면 이 자원을 동원해 AI 모델을 학습시키고 결과를 분석할 수 있다. 이미 많은 이가 알고 있지만 오픈 소스 플랫폼인 ‘텐서플로(TensorFlow)’를 활용해 AI를 개발하고 테스트하는 것도 이미 오래전부터 구글 클라우드 플랫폼이 제공하고 있는 서비스다.

4. 아마존

아마존은 세계 1위의 클라우드(AWS) 기업3 인 동시에 온라인 쇼핑•유통 기업이다. 아마존은 자사의 유통 시스템에 AWS를 기반으로 한 AI를 도입했다. 아마존의 AI는 유통망 내에서 매일 4억 건 이상의 신제품 구매 의향이 있는 고객을 예측하고, 개인맞춤형 추천 서비스를 제공한다. 전체 매출의 35%가 이러한 AI의 활약에 힘입어 발생하고 있다.

아마존의 물류 시스템은 이런 AI 기술의 집약체라고 봐도 과언이 아니다. 자회사인 아마존 로보틱스(Amazon Robotics)에서는 자동화된 AI 로봇들이 2022년 2월 기준 축구장 5168개를 방불케 하는 약 3690만㎡의 광활한 물류 창고의 물품을 구분하고 분류한다. 무인점포 아마존고(Amazon Go)에 계산대를 없앨 수 있었던 것도 AI가 기여한 결과다. 지하철 개찰구처럼 생긴 곳을 물건을 들고 통과하면 자동으로 물건값이 계산된다. 고객들은 스마트폰의 전용 앱 QR코드 스캔을 통해 매장에 들어가서 필요한 물건을 장바구니나 AI 카트에 담으면 시스템이 어떠한 물건이 담겼는지 인식한다. 계산은 앱과 연동된 아마존 계정을 통해서 자동으로 이뤄진다. 클라우드와 유통망, AI를 조합한 전형적인 플랫폼 생태계라고 볼 수 있다.

5. 메타

여전히 세계에서 가장 많은 사용자4 를 보유한 SNS 기업인 메타(구 페이스북)는 2022년 1월 현존하는 가장 빠른 AI 슈퍼컴퓨터5 를 개발했다. 이 컴퓨터는 메타의 SNS인 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱 등에서 사용자 반응을 감지하는 AI 알고리즘을 학습하는 데 활용된다. 그리고 그 학습 결과는 메타의 향후 메타버스 서비스 설계에 반영될 예정이다. 이 회사는 지난해 10월 사명을 메타플랫폼스로 변경하면서 메타버스 플랫폼 육성을 주요 사업으로 천명했다. 이런 비즈니스 목표를 토대로 볼 때 향후 AI를 기반으로 메타버스 공간 내 다국적 모임에 자동으로 모국어 번역을 지원해 주고 함께 게임이나 연구, 프로젝트 협업 등을 할 것으로 보인다.

이 밖에도 최근 OTT 플랫폼 기업들도 AI를 비즈니스의 핵심 전략으로 삼는 등 다채로운 행보를 보이는 중이다. 넷플릭스는 사용자의 경험을 기반으로 하는 협업 필터링 알고리즘으로 콘텐츠를 추천할 뿐 아니라 지역별 콘텐츠 흥행도 예측한다. 나아가 그 결과를 콘텐츠 제작에까지 반영한다. 최근에는 자체 생태계를 가지고 AI 서비스를 고도화하는 애플뿐 아니라 많은 콘텐츠 저작권을 보유하고 있는 디즈니도 OTT 시장에 뛰어들었다. 디즈니 역시 GAN6 딥러닝 기반의 디즈니 캐릭터 생성 모델인 ‘Toonify Yourself’를 2020년 공개하는 등 AI 개발에 박차를 가하고 있다.

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AI와 ESG의 관계

이렇듯 AI는 플랫폼 기업의 핵심 전략으로 자리 잡았을 뿐만 아니라 최근 산업계의 뜨거운 화두인 ESG 경영에 대한 고민을 해결해주는 수단으로도 떠오르고 있다. 사회적 책임을 요구하는 ESG 기준에 부합하기 위해, 혹은 ESG의 수준을 평가하기 위해 AI를 활용하는 기업이나 기관들이 늘고 있기 때문이다.

국내 통신 플랫폼 기업 KT의 경우, 2021년 8월 인터넷데이터센터(IDC)의 전력 관리 조정에 AI(AI IDC 오퍼레이터)를 적용했다. 이 AI는 IDC 내 온도와 습도 데이터를 수집해 분석한 뒤 자동으로 IDC 내 항온 항습 장치들을 제어한다. 이 같은 기술은 효율적인 전력 관리를 가능케 함으로써 에너지를 낭비 없이 활용할 수 있게 해준다. AI가 환경 측면에서 ESG 목표 달성에 도움을 줄 수 있음을 보여준다.

투자자들 역시 AI를 활용해 ESG를 평가하는 추세다. 약 7조 달러를 운용하는 거대 투자사인 블랙록은 AI로 고객의 SNS, 친환경 관련 제품의 비중과 매출, 각종 사회 공헌 활동, 경영 구조 등 산발적으로 분포된 ESG 관련 데이터를 모은 뒤 분석 결과를 바탕으로 투자를 결정한다. 미국의 트루밸류 랩스(Truvalue Labs)는 자연어처리 AI를 활용해 기업들의 ESG를 분석하는 전문 업체다. 뉴스와 각종 기업 데이터를 기반으로 분석한 약 1만6000개 기업의 ESG 데이터를 주 고객층인 은행과 투자자들에게 제공한다. 최근 독일의 금융지수 제공 업체인 솔랙티브(Solactive)와 합작해 기업의 ESG 지수도 분석하고 있다. 이 밖에도 Clarity AI, CSR hub, S&P Global, EcoCart 등도 AI로 빅데이터를 분석해 기업의 ESG 척도를 제공하는 업체들이다.

물론 AI가 ESG 철학이나 사회적 책임에 반하는 방식으로 작동할 때도 있다. 널리 상용화된 아마존의 AI 플랫폼 알렉사는 지난해 12월 10세 소녀에게 ‘페니 챌린지’를 권유했다가 자칫 생명을 잃을 수도 있는 위험을 초래한 바 있다. 페니 챌린지란 휴대전화 충전기를 콘센트에 절반 정도만 꽂고 플러그 부위에 동전을 갖다 대는 행위로 한때 틱톡 등 SNS에서 유행했으나 감전이나 화재를 유도할 수도 있는 장난이다. 이 사고는 AI의 윤리적 책임에 대한 논란을 불러일으켰다.

그리고 AI가 학습한 데이터 편향성으로 인한 차별 문제도 거론하지 않을 수 없다. 구글의 AI는 2015년 인종차별적인 이미지 분류 결과를 답한 적이 있으며, 국내에서도 지난해 네이버의 ‘이루다’의 비인권적 발언이 도마 위에 오른 바 있다. AI가 사회적 편견이나 차별을 재생산하지 않도록 구체적인 윤리 기준을 마련해야 할 필요성이 계속해서 제기되는 이유다. 이처럼 AI의 책임 소재가 중요한 이슈로 떠오르면서 AI 윤리도 ESG 경영 관련 논의의 새로운 축이 되고 있다.

플랫폼 기업이 가야 할 길

이처럼 AI로 서비스 고도화를 이룬 플랫폼 기업들의 승자독식의 생태계에는 양면이 있다. 이들의 영향력이 커질수록 사용자들은 점점 플랫폼에 종속될 수밖에 없고 높아지는 광고비와 수수료에 부담을 느끼면서도 어쩔 수 없이 수용해야 하는 상황으로 내몰린다. AI가 조장하는 독점이나 차별 등의 문제가 가지는 사회적 파장도 더 커지고 있다.

플랫폼 기업은 AI를 통해 기업 가치를 키웠고 지금도 AI 기반의 차세대 서비스를 기업의 미래 전략으로 삼고 있다. 이렇게 커진 기업의 규모와 영향력만큼 그에 비례하는 사회적 책임이 요구된다. AI는 플랫폼 기업이 ESG를 실현하는 수단임과 동시에 ESG를 평가받는 수단임을 명심해야 한다. 플랫폼 기업의 성장과 미래, 그리고 ESG 경영의 중심에 AI가 있는 이유다. 진화하는 AI만큼 사회적 책임을 돌아보고 개발해야 할 플랫폼 기업의 어깨가 더 무거워졌다.


안성원 소프트웨어정책연구소 선임연구원 swahn@spri.kr
안성원 선임연구원은 고려대 전산학과를 졸업하고 동 대학원에서 전산이학 석사와 컴퓨터공학 박사 학위를 취득했다. 한국발명진흥회 지식재산평가센터 전문위원을 거쳐 2016년부터 소프트웨어정책연구소에서 근무 중이다. 현재는 AI정책연구팀에서 AI, 클라우드 등에 대한 연구 활동을 수행하고 있다.
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