AI agent가 사람 대신 웹을 돌아다니며 상품을 비교하고 숙소를 고르기 시작하면서, 오랫동안 안정적으로 이익을 내 온 인터넷 사업 일부의 수익 구조가 흔들리고 있습니다. 갈림길은 ’가치를 주는 순간’과 ’돈을 받는 순간’이 서로 떨어지느냐입니다. 사람의 주의를 붙잡아 광고 자리를 파는 사업은 AI agent 앞에서 힘이 빠지고, 고유한 공급과 신뢰 장치, 깊이 박힌 업무 습관을 가진 사업은 상대적으로 버틸 가능성이 큽니다. Meta Muse의 등장으로 달라진 사업 지형을 몇 가지 판단 틀로 나눠 봅니다.
Meta Muse가 바꾼 것, 서버에서 일하는 agent
Meta Muse의 핵심은 자기만의 클라우드 가상 컴퓨터를 가진다는 점입니다. 일을 맡기면 내부 데이터만 뒤지는 것이 아니라 서버 쪽에서 독립된 브라우저를 열고, 가상의 마우스와 키보드로 웹 페이지를 돌아다니며 링크를 누르고 예약 페이지를 살핍니다. 이용자의 컴퓨터나 Chrome, Safari 같은 브라우저에 접근할 필요가 없습니다.
비슷한 일은 이전에도 할 수 있었습니다. 도구 사용 권한을 잘 설정한 숙련자라면 Claude로 복잡한 작업을 처리했습니다. 다만 ChatGPT나 Claude Cowork는 기술에 익숙하지 않은 사람에게 여전히 낯설었고, Muse는 같은 능력을 일반 소비자가 바로 쓰는 앱으로 묶었다는 점이 다릅니다. Gmail, Google Calendar, OpenTable, DoorDash, Uber, Instagram 같은 앱을 연결하고, 이메일 발송이나 Instagram 게시처럼 민감한 동작은 이용자에게 검토를 요청합니다.
Mark Zuckerberg가 밝힌 사업 방식도 눈여겨볼 만합니다. 처음에는 많은 token(AI가 처리하는 글자 단위) 사용량을 무료로 제공해 이용자 규모를 키우고, 이후 Muse를 통해 이뤄지는 거래에서 작은 수수료를 받겠다는 계획입니다. 이용자층이 자리 잡으면 거래 수수료 외의 다른 수익 방식도 덧붙일 가능성이 있어 보입니다.
사업을 가르는 기준, 과금 시점
AI가 어떤 사업을 흔드는지 보려면 먼저 ‘과금 시점(point of monetization)’, 곧 고객이 가치를 얻는 순간과 비교해 언제 돈을 받는지를 봐야 합니다.
| 사업 유형 | 돈을 받는 때 | 특징 |
|---|---|---|
| 일반 소비재 | 구매하는 순간 | 광고, 포장, 환불 보장으로 기대 가치를 높여 선결제를 이끔 |
| 법률 서비스 | 일부 선금, 일부 성공 뒤 | 결과를 미리 알 수 없어 승소 금액의 일정 비율을 받는 방식 활용 |
| 데이트 앱 | 가치가 나오기 전 | 성공하면 이용자가 떠나므로 미리 받을 수밖에 없음 |
데이트 앱은 이 문제를 잘 보여 주는 사례입니다. 설비 투자가 적고 운영비가 낮으며 마진이 높고 네트워크 효과도 기대할 수 있어 이론상 이상적인 디지털 사업입니다. 평생의 짝을 만나는 일은 인생에서 가장 중요한 일 가운데 하나이니, 결혼에 이르렀다면 나중에 $5,000~10,000라도 낼 사람이 있을 것입니다.
하지만 실제로는 정반대입니다. 서비스가 성공하면 커플이 앱을 떠나고, 첫 만남 뒤에 $500를 달라고 해도 낼 사람은 없습니다. 결국 아직 결과가 불확실한 시점에 월 $20 정도의 구독료를 받아야 합니다. 핵심 가치에서 돈을 받지 못하니 Tinder의 Super Like, 나이 숨기기, 위치 바꾸기, Hinge의 디지털 장미 같은 부가 기능을 팝니다. Hinge의 장미는 3개 $9.99, 12개 $29.99, 50개 $74.99에 팔립니다. 이런 기능은 매칭 확률을 조금 바꿀 뿐 확실한 가치를 주지 못해, 이용자에게는 눈속임처럼 느껴지고 피로감만 쌓이는 것으로 보입니다.
광고로 버티던 웹이 먼저 흔들린다
AI는 여러 산업에서 이 과금 시점을 옮겨 놓고 있습니다. 가장 먼저 영향을 받은 곳은 광고 기반 웹입니다. 지금까지 Investopedia 같은 정보 사이트는 무료 글로 질문에 답하고, 글 옆에 배너와 동영상 광고를 붙여 그 자리에서 수익을 냈습니다. Google Ads 같은 광고 네트워크가 이 구조를 떠받쳤고, 독자는 정보를 얻고 사이트는 광고 수익을 얻는 정렬된 관계였습니다.
Google AI Overviews나 ChatGPT Search가 검색 결과 화면에서 바로 답을 내놓으면서 이 고리가 끊어졌습니다. 출처를 인용해도 이용자는 링크를 거의 누르지 않습니다. 언론사와 정보 사이트의 검색 유입은 20~50% 줄었고, 한 집계에서는 전년 대비 40% 감소가 나타났습니다. 외부 사이트 광고에서 나오는 Alphabet의 Google Network 매출도 $328억으로 정점을 찍은 뒤 최근 12개월 $295억으로 내려왔습니다.
정보를 주는 일과 광고를 보여 주는 일이 분리되면서 수십 년간 웹 출판을 지탱해 온 경제 구조가 무너지고 있습니다. 답을 찾아 주는 데서 그치지 않고 웹 탐색 자체를 대신하는 agent가 널리 쓰이면 이 흐름은 더 빨라질 수 있습니다. ’열린 웹의 종말’이라는 말이 과장처럼 들려도 유입 감소 수치를 보면 가볍게 넘길 걱정은 아닌 것으로 보입니다.
▲ 검색 유입이 줄어드는 웹
검색 광고는 AI agent 앞에서 힘을 잃는다
장터형 플랫폼은 판매 수수료와 물류 수수료로 돈을 벌지만 늘어나는 이익의 상당 부분은 광고에서 나옵니다. Amazon의 광고 매출은 2019년 $126억에서 최근 12개월 $761억으로 커졌습니다. 이 광고는 사람의 조급함을 파는 사업에 가깝습니다. Clorox는 비슷한 저가 제품에 구매를 빼앗기지 않으려고 Amazon 검색 맨 위 자리를 사고, Foot Locker는 Google에서 자기 이름을 검색한 사람에게도 광고를 붙입니다.
소비자 입장에서 이런 광고는 기껏해야 상관없는 존재입니다. Crest 치약을 찾는데 맨 위에 Crest 광고가 나오면 그냥 넘어갈 뿐입니다. 나쁜 경우에는 원래 검색 결과를 아래로 밀어내 스크롤만 늘립니다. Yelp에서 샌프란시스코 식당을 찾으면 첫 화면 전체가 광고로 채워지는 식입니다.
여기서 ’소비자 잉여(consumer surplus)’라는 개념이 중요해집니다. 점심 메뉴를 고르는 사람은 가격, 거리, 건강 같은 기본 조건을 채우는 곳에서 삽니다. Chipotle에서 음료나 칩을 덤으로 받으면 돈으로 받을 수도 있었던 가치를 공짜로 얻은 셈이고, 이것이 단골을 만듭니다. 주의를 붙잡는 값만 받고 이런 잉여를 만들지 못하는 플랫폼은 구조적으로 약합니다.
AI agent는 지치지도, 스크롤을 귀찮아하지도 않습니다. 수백 개의 목록을 모두 훑어 조건에 맞는 결과를 고르고, 위쪽 광고 네 자리에 있다는 이유만으로 고르지 않습니다. 검색 순위를 팔아 돈을 버는 Amazon, Booking.com 같은 장터와 Apartments.com 같은 목록 사이트에는 직접적인 위협이 됩니다.
Apartments.com은 이 위험을 잘 보여 줍니다. 세입자는 무료로 둘러보고, 임대 단지는 Diamond, Platinum, Gold 광고 상품에 돈을 냅니다. 기본 상품 대비 노출이 각각 300%, 100%, 33% 늘고, 상위 노출과 Matterport 3D 투어, 고화질 사진이 붙습니다. 그런데 임대 계약은 사이트에서 끝나지 않고 직접 방문해야 합니다. AI agent가 매물 정보를 모으고 MLS나 Zillow 기록과 맞춘 뒤 관리 회사에 바로 연락하면 광고 상품의 가치는 사라집니다. 다만 3D 투어 같은 고유 콘텐츠는 AI가 매끄럽게 대신하기 어려워 완전히 대체된다는 주장은 지나쳐 보입니다.
버티는 쪽, 고유 공급과 신뢰와 업무 습관
모든 플랫폼이 같은 위험에 놓인 것은 아닙니다. Airbnb는 AI 위험을 의심받지만 단순한 목록 사이트보다 방어력이 있습니다. 사진 구성과 지도 탐색 같은 이용 경험이 정교하고, 무엇보다 낯선 사람의 집에 묵을 때 필요한 신뢰 장치, 곧 보장 제도와 호스트 검증이 있습니다. ‘Guest favorite’ 배지도 이용자가 실제로 가치를 느끼는 품질 신호입니다. 같은 숙소가 Vrbo나 Booking.com에도 올라 있으면 agent가 가격을 비교할 위험은 있지만, 다른 곳에 없는 고유 숙소를 많이 가지고 있습니다.
기업용 소프트웨어는 더 단단합니다. Salesforce와 ServiceNow 같은 기존 강자는 세 가지 장벽으로 보호받습니다.
- 습관: 직원들이 이미 특정 화면에 익숙하고, 회사는 새 도구를 다시 가르치기를 꺼립니다.
- 손실에 대한 두려움: 핵심 데이터와 시스템을 옮기는 일 자체가 큰 운영 위험입니다.
- 핵심 업무와의 결합: 회사 내부 업무 흐름에 신경망처럼 얽혀 있습니다.
AI agent는 이런 소프트웨어를 대체하기보다 API로 그 내부 구조와 연결해 일할 가능성이 큽니다. 다만 새로 시장에 들어오는 회사는 다릅니다. 새 스타트업은 기존 제품을 사는 대신 AI로 내부 도구를 처음부터 만들 수 있습니다.
정리하면, AI 시대에 사업을 판단하는 질문은 두 가지로 압축됩니다.
- 이 서비스는 여전히 고유한 가치를 주는가
- 그 가치를 주는 바로 그 순간에 돈을 받을 수 있는가
가치를 주는 지점과 돈을 받는 지점이 떨어지는 사업이 AI에 가장 취약합니다. Investopedia의 경우 AI가 용어 정의를 바로 답하면 이용자가 사이트에 오지 않으니 광고 수익의 고리가 끊깁니다.
숙소 가격 비교를 agent에 맡겨 보니
그렇다고 중개 플랫폼이 당장 사라지는 것은 아닙니다. Muse에 피렌체의 4월 15일부터 26일까지 11박, 1박 $300 이하 호텔을 찾게 하자 다섯 곳을 골랐는데 모두 Booking.com에서 가져온 결과였습니다. 이어 각 호텔 공식 웹사이트의 직접 예약 가격과 비교하게 하자, 다섯 곳을 확인하는 데만 14분이 걸렸습니다.
| 비교 결과 | 호텔 수 |
|---|---|
| Booking.com이 더 저렴 | 3곳 |
| 가격 같음 | 1곳 |
| 직접 예약이 더 저렴 | 1곳 |
직접 예약이 더 쌌던 한 곳도 10박을 넘는 숙박에 붙는 10% 할인 덕분이었습니다. 개별 웹사이트를 하나하나 읽는 작업은 계산 자원을 많이 쓰고 시간이 오래 걸립니다. 흩어진 공급을 한데 모은 중개 플랫폼이 agent에게도 가장 손쉬운 길로 남는 이유입니다. 결제와 예약이 플랫폼 안에서 끝나는 점, Booking.com의 Genius 같은 충성 프로그램도 방어 수단입니다. Genius는 계정 보유, 5회 이상 숙박, 15회 이상 숙박으로 등급이 나뉘고, 회원이 전체 숙박의 절반 넘게를 차지합니다.
▲ agent의 숙소 가격 비교
제품을 내는 방식, MVP와 MPP
AI 시장의 승부는 제품을 내놓는 방식에서도 갈렸습니다. MVP(Minimum Viable Product)는 초기 이용자가 써 보고 의견을 줄 수 있을 만큼만 갖춘 최소 제품입니다. 의료 진단처럼 실수가 치명적인 분야에는 맞지 않지만, 소비자용 생성형 AI에는 잘 맞았습니다. OpenAI는 hallucination(그럴듯한 오답)이 많은 초기 ChatGPT를 그대로 내놓고 이용자 반응을 받아 빠르게 고쳐 나갔습니다.
큰 기존 기업은 법적 책임, 규제, 브랜드 평판 때문에 MVP를 내기 어렵습니다. Google은 약 15년 전 DeepMind를 인수해 앞선 대화형 AI를 안에 두고도 오답과 평판 위험을 우려해 오래 내놓지 않았고, 그 사이 OpenAI가 먼저 시장을 잡고 Anthropic이 뒤따랐습니다.
반대편에는 MPP(Maximum Possible Product), 곧 출시 시점에 기술적으로 가능한 가장 완성도 높은 제품이 있습니다. Apple이 대표적입니다. Steve Jobs는 iPod과 2007년 iPhone을 내놓으며 Corning에 불가능하다던 긁히지 않는 화면 유리를 만들게 했습니다. Dyson이 청소기를 갖고 싶은 고급 기기로 바꾼 것도 같은 방식입니다. Apple Intelligence 기능이 발표 뒤 나오기까지 오래 걸리는 것도 Apple 이용자가 결함 있는 제품을 받아들이지 않기 때문입니다.
지금의 단독 agent 앱은 자주 멈추고 같은 결과를 되풀이하는 등 아직 불안정합니다. 기기 운영체제를 쥔 Apple이 완성도 높은 agent를 운영체제 수준에서 내놓는다면, 앱 사이의 벽을 넘어 넓은 권한으로 일할 수 있어 단독 agent 앱을 크게 위협할 수 있다는 전망이 가능합니다. 다만 빠르게 바뀌는 시장에서 이용자 습관을 놓치면 치명적이라는 점에서 MPP 전략에도 큰 위험이 따릅니다.
모델 성능보다 제품과 돈줄
AI 선두 자리는 Anthropic에서 Google로, 다시 Anthropic으로 옮겨 다녔고, 지금은 Meta Muse가 주목받고 SpaceX는 Grok을 밀고 있습니다. 하지만 일반 이용자가 만나는 것은 모델이 아니라 제품입니다. benchmark(성능 비교 시험) 점수는 연구자가 아니면 크게 상관이 없습니다. Muse의 모델이 시험 점수에서 Claude보다 낮더라도, Claude가 하지 못하는 실제 작업을 해낸다면 일반 이용자에게는 Muse가 더 가치 있을 수 있습니다. 초기 ChatGPT가 퍼진 것도 입력창 하나뿐인 단순한 화면 덕분이었습니다.
모델 성능만으로는 오래가는 해자를 만들기 어렵습니다. 최상위 모델의 능력은 6~9개월이면 무료 오픈소스 모델이나 경쟁사가 따라잡습니다. 가장 가까운 경쟁자보다 세 배쯤 똑똑하지 않은 한, 유통과 업무 흐름이 모델 자체보다 더 큰 힘을 가집니다. 그래서 모델 회사는 Claude Code와 OpenAI Codex처럼 특정 분야 소프트웨어로 직접 내려오고 있고, 앞으로 회계, 마케팅, 재무 같은 소규모 사업 업무까지 넓힐 것으로 예상됩니다. 이는 확정된 흐름이 아니라 전망입니다.
Cursor 사례가 이를 보여 줍니다. SpaceX가 Cursor를 인수하자 OpenAI는 2026년 8월 28일 Cursor의 API 이용을 줄여 11월 12일까지 끝내겠다고 발표했습니다. Cursor는 기본 모델을 Anthropic과 Google 모델로 바꿨고 이용자는 그대로 남았습니다. 이용자의 충성은 모델 회사가 아니라 제품 화면과 작업 습관에 붙어 있다는 뜻으로 읽힙니다.
마지막 변수는 돈줄입니다. Meta는 앱 사업의 분기 영업이익이 최근 $308억에 이를 만큼 광고 현금 흐름이 커서, Muse를 요금이나 광고 없이 무료로 제공할 수 있습니다. Google과 Apple도 기기 생태계와 수익원을 갖춰 비슷한 이점이 있습니다. 반면 AI만으로 돈을 버는 회사는 소비자에게서 직접 수익을 내야 합니다. ChatGPT 무료 이용자에게 채소 영양 정보를 물었는데 개 사료 광고가 붙는 식의 대화 속 광고, Claude Fable 이용 시 설정에서 크레딧 결제를 켜고 token 사용량을 계속 신경 써야 하는 구조는 이용 경험을 해쳐 무료로 넉넉하게 주는 경쟁자에 비해 불리할 수 있습니다.
내 사업에 던질 질문과 할 일
AI agent가 소비자와 사업 사이에 끼어들수록, 사람의 주의를 파는 사업은 약해지고 고유한 가치를 그 자리에서 돈으로 바꾸는 사업은 버팁니다. 사업을 하거나 준비한다면 다음을 점검해 볼 만합니다.
- 과금 시점이 가치 전달 시점보다 앞서 있는지, 그 사이가 너무 벌어져 있지는 않은지 확인합니다.
- 핵심 가치가 아니라 부가 기능 판매나 검색 광고에 기대어 수익을 내고 있지 않은지 살핍니다.
- 콘텐츠로 돈을 번다면 AI 검색과 요약 기능 때문에 유입이 줄고 있는지 꾸준히 지켜봅니다.
- 고유한 공급, 신뢰 장치, 이용자가 덤으로 느끼는 가치처럼 agent가 쉽게 대신할 수 없는 요소를 만듭니다.
- AI 제품을 만든다면 모델을 바꿔도 이용자가 떠나지 않도록 데이터와 사용 습관에 해자를 둡니다.
- 소비자 소프트웨어는 MVP로 빨리 내고, 하드웨어나 규제 산업은 완성도를 먼저 챙기는 식으로 업종에 맞는 출시 방식을 고릅니다.
위 판단 틀은 특정 회사 주식을 사거나 팔라는 뜻이 아니라, 사업 구조를 읽기 위한 관점입니다. 여기에 담긴 전망도 확정된 미래가 아니라 지금의 흐름에서 나온 해석입니다.