구글·오픈AI의 AI 쇼핑 전쟁: '쇼핑 에이전트' 실현까지 남은 과제

AI 쇼핑의 첫 실패: 오픈AI의 '즉시 결제' 프로젝트 중단

지난해 9월, 오픈AI와 Shopify는 AI 기반 쇼핑 혁명을 예고했다. ChatGPT 내에서 직접 구매가 가능한 '즉시 결제(Instant Checkout)' 기능을 출시하겠다는 발표였다. 사용자들은 ChatGPT에게 어머니날 선물 아이디어나 인기 조명 등을 물어보고, 즉시 구매까지 완료할 수 있게 될 것이었다. Shopify의 회장인 할리 핀켈스타인은 이를 "소매업의 새로운 frontier"라고 선언했다.

하지만 이 프로젝트는 불과 6개월 만에 무산됐다. 오픈AI는 지난 3월 공식 블로그를 통해 "즉시 결제 기능이 우리가 제공하고자 하는 유연성을 갖추지 못했다"고 설명했다. 그러나 업계에서는 이보다 더 근본적인 문제가 있었다고 지적한다. AI가 쇼핑을 제안하는 것은 쉽지만, 실제 결제를 완료하는 것은 기술적으로 너무나 복잡했기 때문이다.

Shopify의 수백만 상점 중 실제로 이 기능을 도입한 곳은 30곳도 되지 않았다. 오픈AI가 드론 공격 유도 시스템 훈련에 사용된다는 비판을 받는 것과 달리, AI가 쇼핑 에이전트로 기능하기 위해서는 '결제 인프라' 자체가 재설계되어야 했다.

AI 쇼핑의 핵심 장애물: '결제'라는 거대한 벽

AI가 쇼핑을 제안하는 것은 비교적 간단하다. 그러나 실제 구매로 이어지는 과정은 복잡한 인프라와 규제, 보안 요구사항을 동반한다. 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 상품 정보는 제공할 수 있지만, 결제 처리, 환불, 세금 계산,Fraud Detection 등은 기존 시스템과 호환되지 않는다.

구글과 오픈AI, 스Trip, 월마트 등 주요 기업들은 AI 기반 상거래를 위해 '상거래 인프라 재건' 프로젝트에 착수했다. 이 과정에서 드러난 사실은, AI가 쇼핑 에이전트로 기능하기 위해서는 '에이전트형 상거래(Agentic Commerce)'라는 새로운 패러다임이 필요하다는 점이었다.

왜 AI는 아직 쇼핑을 제대로 하지 못하는가?

• 결제 시스템의 미비: 대부분의 온라인 결제는 카드 정보, 주소 입력, 보안 인증(3D Secure) 등 복잡한 단계를 거친다. AI가 이를 자동으로 처리하려면 결제 게이트웨이, PG사, 은행 시스템과의 완벽한 통합이 필요하다.
• 상품 데이터의 표준화 부족: AI가 상품 정보를 정확히 이해하고 비교하려면, 모든 쇼핑몰이 동일한 형식의 데이터(카테고리, 재고, 가격, 리뷰 등)를 제공해야 한다. 현재는 각 플랫폼마다 데이터 구조가 제각각이다.
• 규제 및 보안 문제: AI가 사용자 대신 구매를 결정할 경우, 환불 정책, 소비자 보호, 개인정보 보호 등 법적 문제가 복잡해진다. 특히 금융 데이터가 관여되면 보안 위협도 커진다.
• 사용자 신뢰 부족: AI가 제안한 상품을 무조건 신뢰할 사용자는 많지 않다. 특히 고가의 제품이나 맞춤형 상품의 경우, 사용자의 직접 확인이 필수적이다.

빅테크의 AI 쇼핑 전쟁: 누가 승리할 것인가?

AI 쇼핑 시장은 이미 billion 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 맥킨지에 따르면, AI 기반 상거래는 2030년까지 미국에서만 1조 달러, 전 세계적으로는 5조 달러의 수익을 창출할 잠재력이 있다. 이 거대한 시장을 차지하기 위한 빅테크들의 경쟁이 치열하다.

구글: AI 검색과 쇼핑의 결합

구글은 검색 엔진의 강점을 바탕으로 AI 쇼핑 에이전트를 구축 중이다. 구글의 AI 쇼핑 프로젝트 'Shopping Agent'는 사용자의 질의에 따라 최적의 상품을 찾고, 구매까지 연결하는 기능을 목표로 한다. 구글은 이미 쇼핑몰과 광범위한 파트너십을 맺고 있으며, AI가 상품 비교와 추천을 자동화하는 데 주력하고 있다.

오픈AI: 에이전트형 상거래의 새로운 비전

오픈AI는 '즉시 결제'의 실패를 교훈 삼아, 보다 단계적인 접근법을 모색하고 있다. 최근 발표된 'AI 에이전트'는 사용자의 쇼핑 목록을 관리하고, 최저가를 찾아주는 등 보조적인 역할에 초점을 맞추고 있다. 오픈AI의 상거래 책임자는 "우리는 아직 초기 단계에 있지만, 1~2년 내에 실질적인 변화가 있을 것"이라고 밝혔다.

스Trip: 결제 인프라의 혁신

스Trip는 결제 처리 전문 기업으로, AI 쇼핑의 핵심 인프라를 제공하는 데 주력하고 있다. 스Trip의 CEO는 "AI가 쇼핑을 제안하는 것은 쉽지만, 결제를 완료하는 것은 전혀 다른 문제"라며, 결제 프로세스의 단순화와 자동화가 필요하다고 강조했다. 스Trip는 AI 에이전트가 안전하고 빠르게 결제할 수 있도록, 기존 결제 시스템을 재설계하는 프로젝트를 진행 중이다.

월마트: AI와 오프라인 쇼핑의 융합

월마트는 AI 쇼핑의 새로운 패러다임으로 '하이브리드 쇼핑'을 제시하고 있다. AI 에이전트가 온라인에서 상품을 검색하고, 오프라인 매장에서 구매할 수 있도록 연결하는 시스템을 개발 중이다. 특히 재고 관리와 배송 추적 등 실시간 데이터를 AI가 분석하는 데 주력하고 있다.

AI 쇼핑의 미래: 1~2년 내 실질적인 변화 가능

업계 전문가들은 AI 쇼핑이 본격화되기까지는 아직 1~2년의 시간이 필요하다고 입을 모은다. 그러나 구글과 오픈AI, 스Trip 등 주요 기업들은 이미 인프라 구축에 박차를 가하고 있으며, 머지않아 '쇼핑 에이전트'가 일상적으로 활용될 것이라는 전망이다.

"아무도 아직 이 문제를 해결하지 못했지만, 모두가 FOMO를 느낍니다. 모두가 성급하게 시장에 뛰어들고 있어요."
에밀리 페퍼핀, 포레스터 수석 애널리스트 (AI 및 상거래 담당)

AI 쇼핑의 성공 여부는 '결제'라는 거대한 벽을 어떻게 넘느냐에 달려 있다. 빅테크들은 이 문제를 해결하기 위해 결제 시스템, 상품 데이터 표준화, 보안 규제 등 전방위적인 노력을 기울이고 있다. 머지않아 우리는 AI가 우리 대신 쇼핑을 해주는 미래를 맞이할 수 있을 것이다.

주요 인사이트

• AI 쇼핑의 핵심 장애물은 '결제 인프라'의 복잡성이다.
• 구글, 오픈AI, 스Trip 등은 AI 에이전트 기반 상거래 구축을 위해 인프라 재설계에 착수했다.
• AI 쇼핑 시장은 2030년까지 5조 달러 규모로 성장할 전망이다.
• 1~2년 내 AI 쇼핑이 본격화될 가능성이 높지만, 아직은 초기 단계에 불과하다.