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AI 경쟁 ‘모델’서 ‘서비스’로…플랫폼 규제도 전환점

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이소현 기자I 2026.09.22 16:07:05

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AI ‘가치증명’ 단계…플랫폼, 기술·수요 잇는 성장엔진
알파벳-네이버 시총 27배→175배…빅테크 우위 확대
“규모보다 실제 경쟁제한·위험 중심으로 규율해야”
자율규제·이용자 선택권 강화…혁신·보호 균형 과제

[이데일리 이소현 기자] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 ‘누가 더 뛰어난 모델을 만드느냐’에서 ‘AI를 얼마나 빠르게 서비스와 산업의 가치로 전환하느냐’로 이동하면서 국내 플랫폼 정책과 규제 체계도 변화해야 한다는 제언이 나왔다. 글로벌 빅테크와 국내 플랫폼의 격차가 AI 전환기를 거치며 더욱 벌어진 만큼 기업 규모를 기준으로 한 일률적 규제보다 실제 경쟁제한 행위와 이용자 위험에 초점을 맞춘 정교한 규율이 필요하다는 주장이다.

이경선 정보통신정책연구원(KISDI) 박사가 22일 ‘플랫폼 산업 경쟁력 강화를 위한 전략 과제’ 세미나에서 발표하고 있다.(사진=이소현 기자)
이경선 정보통신정책연구원(KISDI) 박사가 22일 ‘플랫폼 산업 경쟁력 강화를 위한 전략 과제’ 세미나에서 발표하고 있다.(사진=이소현 기자)
이경선 정보통신정책연구원(KISDI) 박사는 22일 서울 중구 포스트타워에서 열린 디지털플랫폼정책포럼·한국인터넷기업협회·한국정보통신법학회가 개최한 ‘플랫폼 산업 경쟁력 강화를 위한 전략 과제’ 세미나에서 AI 산업이 기술개발과 인프라 투자 중심의 경쟁에서 실제 수익과 생산성을 만들어내는 ‘가치창출 단계’로 진입했다고 진단했다. AI 모델의 성능 격차가 좁혀지면서 경쟁의 핵심도 모델 확보에서 서비스·산업 적용으로 이동하고 있다는 설명이다.

반면 글로벌 빅테크와 국내 플랫폼의 기업가치 격차는 커졌다고 지적했다. 실제 알파벳(구글)과 네이버의 시가총액 격차는 2020년 약 27배에서 2026년 약 175배로, 애플과 카카오는 같은 기간 약 71배에서 426배로 확대됐다. 글로벌 플랫폼 기업들이 2022년 기업가치 급락 이후 AI 선도전략으로 복수의 성장축을 확보한 것과 대비된다는 분석이다.

이 과정에서 플랫폼의 중요성은 더 커질 것으로 전망됐다. 플랫폼은 AI 기술을 이용자와 기업의 실제 수요에 연결하고, 서비스 이용 과정에서 축적한 데이터를 다시 모델 개선과 인프라 투자로 이어주는 역할을 하기 때문이다. 이 박사는 플랫폼을 “AI 활용 수요에 기반한 자생적 AI 산업성장을 이끄는 성장엔진”으로 규정했다.

국내에서도 AI 활용은 빠르게 확산 중이다. 국내 디지털 플랫폼 기업 가운데 AI 기술을 개발·활용하는 기업은 50.2%다. 이 가운데 생성형 AI 파운데이션 모델을 활용하는 기업은 91.4%, 직접 개발 중인 기업은 34.0%로 나타났다.

글로벌 경쟁은 서비스·데이터·AI 모델·반도체·클라우드를 묶은 ‘풀스택’ 경쟁으로 확장되고 있다. 구글 등 빅테크는 서비스에서 얻은 데이터로 모델을 개선하고 자체 인프라로 비용을 낮춘 뒤 다시 이용자를 확보하는 선순환을 구축하고 있다.

이 박사는 국내도 인프라-모델-데이터-플랫폼-서비스 간 연계를 강화하고 국내 플랫폼의 성장과 글로벌 경쟁력을 정책적으로 함께 고려해야 한다고 제언했다. 규제 역시 기업 규모 자체보다 실제 경쟁제한 행위와 생태계 혁신 저해 여부를 중심으로 설계할 필요가 있다고 강조했다.

“플랫폼 크다고 일괄 규제”…시장실패부터 따져야

선지원 한양대 법학전문대학원 교수는 새로운 직접 규제를 도입하기 전에 실제 시장실패와 규제 공백부터 검증해야 한다고 강조했다. 공정거래법·전기통신사업법·정보통신망법 등 기존 규제가 이미 작동하는 만큼 플랫폼 특성을 고려하지 않은 일괄적인 의무 부과는 서비스 다양성과 혁신을 해칠 수 있다는 것이다.

특히 △새로운 규제가 필요할 정도의 시장실패가 있는지 △플랫폼과 규제기관 간 정보 격차와 해외 사업자 문제를 넘어 실제 집행력을 확보할 수 있는지 △플랫폼별 특성을 무시한 일괄 규제가 이용자 후생에 도움이 되는지를 따져야 한다고 지적했다.

대안으로는 이용자 선택권과 자율규제를 제시했다. 알고리즘 추천 등 서비스 이용 방식을 이용자가 선택할 수 있도록 하고, 기술 변화가 빠른 영역에서는 개발자·사업자·이용자가 지속적으로 참여하는 규제체계를 구축해야 한다는 설명이다.

선 교수는 “AI 전환을 주도하거나 매개할 수 있는 플랫폼의 가능성을 막지 않는 범위에서 규율을 설계해야 한다”며 “일률적인 톱다운 방식보다 서비스별 특성과 실제 위험 수준에 맞춘 규율과 이해관계자 참여형 거버넌스가 필요하다”고 제언했다.

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