platform

네트워크 효과, 플랫폼의 핵심

플랫폼은 기차역의 승강장을 뜻한다. 특정장치나 시스템에서 이를 구성하는 기초나 틀을 지칭하기도 한다. 여기에 인공지능, 사물인터넷, 가상현실 등 ICT가 접목되면서 플랫폼은 서비스 공급자와 수요자가 만나는 장소로 그 의미가 확대됐다. 플랫폼은 산업 생태계의 경쟁력을 좌우하는 핵심요소다. 과거 애플이 폭발적인 성장을 이룬 것도 ios라는 스마트폰 운영체제, 즉 플랫폼을 구축했기 때문이다. 애플은 앱 개발자, 앱 사용자들로 이뤄진 양면시장에서 참여자들을 연결시켰다. 이 플랫폼 안에서 애플리케이션과 콘텐츠가 쏟아졌다. 게임, 미디어 콘텐츠뿐만 아니라 금융, 헬스케어 등에 이르기까지 다양한 산업을 포괄하는 범용 플랫폼의 역할을 하며 빠르게 생태계를 만들었다. 바야흐로 ‘모바일 시대’를 열리게 한 것이다.
공급자와 사용자, 양쪽 모두 가치를 창출하는 ‘네트워크 효과’라고 부르는 이것이 바로 플랫폼의 핵심이다. 생산자와 소비자를 끌어모으는 우버와 에어비앤비가 업계의 판도를 바꿔놓은 것처럼 말이다. 플랫폼 상에 더 많은 참여자를 끌어들일수록 네트워크 효과는 강화되고, 거래당 평균가치도 높아진다. 참여자가 많을수록 공급과 수요의 연결이 더 잘 이뤄지고, 연결 대상을 찾는 데 활용할 수 있는 데이터도 풍부해지기 때문이다. 더 많은 가치가 발생되고, 더 많은 참여자가 생겨나는 등 선순환이 시작된다.

technology

플랫폼을 이끌 새로운 기술을 찾아라

그렇다면 앞으로 어떤 플랫폼이 승자가 될까? 플랫폼의 과거가 모바일이라면, 플랫폼의 현재와 미래는 AI다. 정점에 이른 모바일 시대를 지나 기술 패러다임이 AI로 옮겨지고 있다. AI는 하드웨어를 가리지 않고 스마트폰을 넘어 차량, 가전, 공장 등 산업 곳곳에 침투한다. 바로 AI의 ‘범용적 특성’ 때문이다.
특히 최근 개발되고 있는 AI는 기존 AI와 크게 다르다. 과거 IBM의 딥블루(Deep Blue)가 인간과의 체스 대결에서 승리했을 당시, 딥블루는 단지 체스를 목적으로 한 체스 전용 인공지능이었다. IBM은 실제 딥블루의 소프트웨어뿐만 아니라 하드웨어조차도 체스 게임의 연산을 빠르게 계산할 수 있도록 전용 하드웨어를 설계해 구현했다. 때문에 딥블루의 인공지능을 기반으로 다른 영역에 활용하는 것은 거의 불가능했다. 하지만 이와 달리 알파고 등 최근 딥러닝 기반으로 구현되고 있는 기술들은 하드웨어는 물론이고 소프트웨어 자체도 상당히 범용적 특성을 가지고 있다. 알파고를 구현한 구글 관계자들은 자신들의 인공지능 기술의 범용성을 매우 강조하고 있으며 한 분야에서 습득한 지능을 다른 분야에 응용 가능하게 하는 지능의 이식(Transfer)을 궁극적으로 지향한다고 밝히고 있다. 주요 기업들은 이러한 범용적 특성을 갖는 AI 핵심 기술을 개발해 플랫폼화 하려는 움직임을 보이고 있다. 구글, 애플, 아마존, IBM 등이 앞다퉈 AI 기술 개발에 박차를 가하고 있으며 AI를 플랫폼화 하여 산업 내 주도권을 확보하기 위한 경쟁을 이미 시작했다. IBM 왓슨의 임원인 데이비드 케니(David Kenny)는 AI가 서비스 형태로 제공되는 ‘AI as a Service’ 시대를 예견하기도 했다.
스마트 워치를 예를 들어 보자. 그간 스마트 워치의 핼스케어 앱들은 단순히 사용자의 운동량, 심박 등을 모니터링하거나 축적된 패턴을 보여주는 데 그쳤다. 하지만 AI 플랫폼을 적용하면 스마트 워치를 통해 수집된 사용자의 생체 정보(심박수, 심전도/근전도, 이동거리 등)를 의학적으로 분석할 수 있어 보다 새롭고 실용적인 헬스케어 서비스를 구현하는 것이 가능해진다. AI의 힘이다.

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사용자의 성향과 특성을 유추하는 플랫폼

세계 최대 소셜 플랫폼, 페이스북의 변화를 주목해보자. 페이스북은 일찌감치 AI에 눈을 돌렸다. 2016년 4월 열린 페이스북 개발자 컨퍼런스에서 CEO 저크버그는 페이스북의 미래 10년 로드맵을 발표하며 AI를 미래 핵심 기술로 꼽았다. 그동안 사용자들의 사회관계망 정보(Social Network) 확보에 집중해 왔던 페이스북이 이제 개별 사용자들의 성향, 특성을 유추할 수 있는 데이터를 집중적으로 확보하려는 것이다. 이러한 개개인의 정보가 자세히 반영된 정보가 AI의 기계학습 과정에 활용될 경우, 매우 정교한 수준으로 개인화된 가치를 제공할 수 있다는 점에서 큰 의미를 갖는다.
페이스북은 ‘소셜 네트워킹 사용자 트레킹 및 타깃 광고 강화’에 대한 특허를 내기도 했다. 사용자의 활동을 수집, 분석하는 기술이다. 이를 기반으로 다양한 마케팅 활동을 염두에 두고 있는 것. 특허전문 미디어 <IP와치독>에 따르면 페이스북은 모바일 상품 구매, 텔레비전 및 VOD 공유 등 광고 플랫폼 관련 특허 포트폴리오를 집중적으로 강화하고 있다고 분석하기도 했다. 개발자 컨퍼런스에서 페이스북이 공개한 대화형 AI 플랫폼인 ‘메신저 봇’ 역시 사용자의 상황과 선호도를 정교하게 분석해 정보 검색, 쇼핑, 예약 등의 맞춤형 서비스를 제공한다.
아마존은 자사의 대화형 AI 에이전트인 알렉사(Alexa)의 기능에 자신들의 기존 사업 경험과 축적된 데이터를 접목해 플랫폼화 하려 한다. 사용자가 아마존 쇼핑몰을 이용했던 기록을 분석해 개인별 구매 성향을 정확히 파악할 수 있다. 개인별 최적화가 가능한 아마존의 AI 플랫폼을 활용하면 쇼핑몰 내의 상품 판매자들은 단순히 사용자들의 주문을 받아 상품을 판매하는 것이 아니라 사용자별로 맞춤화된 상품을 광고해 주문을 유도하거나 혹은 주기적으로 소비하는 소모품에 대해 사용자가 필요할 순간을 적시에 파악해 알아서 배송해 주는 선제적 서비스로 고도화될 수 있다. 실제로 아마존은 2014년 ‘결제 예측 배송’이라는 특허를 등록한 바 있다. 특허 내용은 고객이 물건을 주문하기 전에 구매 여부를 파악한 뒤, 미리 물품을 포장해 고객과 가까운 물류창고나 배송 트럭에 옮겨 놓는 것이다.

new paradigm

새로운 생태계를 만드는 플랫폼의 힘

IBM은 왓슨(Watson)을 구현해 인간과 퀴즈 대결에서 승리하는 등 AI의 가능성을 일찍부터 보여 왔다. 방대한 정보를 조합해 지식을 만들어 내는 왓슨의 핵심 기술을 활용해 IBM은 의료, 금융 분야에 특화된 플랫폼을 발전시켜 가고 있다. 일단 IBM은 약 4조 원이 넘는 규모의 집중적인 M&A를 통해 의료 분야의 역량을 빠르게 확보하고 있다. 이를 통해 의료 전문 플랫폼인 ‘왓슨 헬스(Watson Health)’를 운영하며 다수의 헬스케어 서비스 기업을 참여시키며 새로운 생태계를 만들어 가고 있다. 왓슨 헬스에 현재 참여하고 있는 기업들은 헬스케어 디바이스 제조 기업에서부터 전문 의료 기관에 이르기까지 의료 산업 내 다양한 기업으로 이뤄져 있어 그 영향력을 빠르게 확장하고 있다.
이처럼 성공적인 플랫폼은 전혀 무관해 보이는 산업 분야로 적극적으로 진출한다. 치열한 경쟁이 예고 없이 시작되며 산업 생태계가 완전히 바뀐다. 링크드인은 직업과 관련된 인맥을 쌓는 웹사이트로 출발했지만 나중에는 채용과 출판을 비롯한 신규 시장에 진출했다. 구글은 웹 검색으로 시작해 지도 제작, 모바일 운영체제, 자율주행차, 음성 인식 등으로 사업 영역을 옮겨갔다. 실내용 자동온도조절기를 만드는 지멘스가 스마트홈 분야에 뛰어든 구글과 경쟁해야 하는 시대가 된 것이다.

Deep learing

기계학습 기술 특허 출원 수 월등

AI 플랫폼과 관련된 주요 기술로는 인지컴퓨팅, 기계학습, 자연어처리에 대한 기술 세 가지로 나뉜다. 인지컴퓨팅은 오감을 인지하고 이미지나 영상 속 물체를 인식하는 기술 등을 말한다. 기계학습은 딥러닝 등을 포함한다. 자연어처리는 사용자의 말이나 문장을 분석해 자연스러운 대화를 생성하는 기술이다. 특허 동향을 살펴보면 2017년 1월 현재 자연어처리에 대한 기술의 특허 출원 건수가 가장 많은 것으로 나타난다. 미국이 94개, 한국이 40개, 일본이 27개다. 인지컴퓨팅 분야에서는 아마존이 가장 많은 특허를 보유하고 있다. AI 플랫폼 분야의 주요 경쟁기술은 언어분석 기술 및 대화처리 기술이다. 공백기술은 오감인지, 이미지 인식/처리 기술로 나타난다.
향후 AI 플랫폼의 경쟁에서는 선점 효과가 크게 작용할 가능성이 높아 보인다. 시장에 먼저 진출해 생태계를 먼저 만들어 나가는 기업이 절대적으로 유리하다. 글로벌 기업들은 이미 기술적 준비를 마치고 본격적 생태계 확장에 나서고 있다. 이에 반해 국내 기업들의 대응은 한발 늦은 상황이다. 모바일 OS를 통해 플랫폼을 주도한 구글과 애플에게 산업의 주도권을 놓쳤던 것처럼 향후에도 같은 과오가 반복될 우려가 크다. 따라서 본격적인 경쟁의 초기부터 국내 기업들은 관련 역량을 자체적으로 개발하는 동시에 전략적 M&A, 제휴 등을 통해 빠르게 확보하는 선제적 대응이 요구되는 시점이다.