오픈AI, 지난해 3월부터 변호사만 24명 고용
각국에서 빗발치는 소송에 본격적으로 대비 나서
본격 소 제기한 NYT, 오픈AI는 "NYT가 해킹했다" 주장

챗GPT 개발사 오픈AI가 본격적으로 법적 분쟁에 대비하고 있다. 9일(현지시각) 워싱턴포스트(WP)는 오픈AI가 작년 3월부터 1년간 24명에 달하는 변호사를 고용했다고 보도했다. 오픈AI 측이 미국과 유럽 규제당국의 반독점 조사에 대비해 연봉 최대 30만 달러(약 4억원)에 반독점 소송 전문 변호사를 구하고 있다고도 전했다.

법적 분쟁 '소용돌이' 휘말린 오픈AI

이 같은 오픈AI의 법률 전문 인력 확충 소식은 오픈AI를 중심으로 한 법적 분쟁 및 조사가 본격화하는 가운데 전해졌다. 오픈AI는 챗GPT 출시 직후부터 AI 관련 시장에 엄청난 반향을 몰고 오며 각종 구설수에 휘말린 바 있다. 오픈AI의 법률 자문위원인 체 창은 “모두가 우리를 빅테크로 생각한다”며 “우리가 세계에 미친 영향에 비례하는 것 같다”고 밝히기도 했다. 이는 미국·유럽 등 각국 규제당국의 강력한 압박, 이어지는 법적 분쟁 등을 의식한 발언으로 풀이된다.

실제 각국 법정에서는 챗GPT와 오픈AI를 중심으로 한 소송전이 끊이지 않고 있다. 일례로 지난해 코미디언 사라 실버먼과 소설가 마이클 샤본, 타-네히시 코츠 등은 챗GPT가 학습 과정에서 자신들의 저작물을 허가 없이 사용해 저작권을 침해했다며 마이크로소프트(MS)와 오픈AI를 상대로 소송을 제기한 바 있다. 마거릿 애트우드와 제임스 패터슨 등 미국 작가 수천 명은 오픈AI가 AI 학습에 사용한 콘텐츠에 대한 정당한 사용료를 지불해야 한다고 요구하고 나서기도 했다.

오픈AI는 공동 설립자였던 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)로부터도 소송을 당한 상태다. 지난달 머스크는 샘 올트먼 오픈AI CEO가 인간의 이익을 위해 AI를 개발하는 비영리 연구소를 설립하겠다는 ‘약속’을 위반했다며 소송을 제기했다. 법원에 제출된 소장에 따르면, 머스크 측은 “오픈AI의 웹사이트는 범용 인공지능(AGI)이 ‘모든 인류에게 혜택을 주도록’ 보장하는 것이 사명이라고 공언하고 있다”며 “하지만 현실에서 오픈AI는 폐쇄형 소스(closed-source)로, 세계에서 가장 큰 기술 기업인 MS의 사실상 자회사로 변모했다”고 주장했다.

유력 일간지 NYT의 소송 제기

지난해 말에는 미국 뉴욕타임스(NYT)가 오픈AI와 MS를 상대로 소송을 제기하기도 했다. 외신에 따르면 NYT는 미국 뉴욕 남부지방법원에 소를 제기하면서 “자사가 발행한 수백만 개의 기사가 오픈AI의 챗GPT와 MS의 코파일럿 등 챗봇을 운련하는데 무단으로 사용됐다”며 “이들 기사는 연간 수억 달러를 써 고용한 기자 수천명이 작성한 작품으로, 오픈AI와 MS는 이를 허락 없이 사용하며 수십억 달러를 아끼는 효과를 얻었다”고 주장했다.

당시 NYT는 “이번 소송은 미국 주요 언론사가 저작권과 관련된 문제로 주요 AI 개발사를 고소한 첫 사례”라며 “지난 4월부터 수개월간 양사와 콘텐츠 계약에 대한 우호적 해결을 모색했지만 결론이 나지 않았다”고 전했다. 그러면서 “이번 소송에는 정확한 배상 규모가 포함되지 않았지만, 수십억 달러 규모의 법정 손해 및 실제 손해에 대한 책임을 져야 한다고 명시했다”며 “배상과 함께 뉴욕타임스의 콘텐츠를 학습한 챗봇 모델과 데이터를 삭제할 것을 요구했다”고 덧붙였다.

업계는 미국 유력 일간지인 뉴욕타임스가 AI 기업들을 상대로 '전면승부'를 걸었다는 것에 주목하고 있다. NYT가 오픈AI와의 법적 분쟁에서 승소할 경우, 수많은 미디어·출판사 등이 수혜를 입을 수 있다. 한 IT 업계 관계자는 "(AI 산업을 영위하는) 글로벌 빅테크 기업들이 콘텐츠 사용 계약을 체결하는 경우가 점점 늘고 있다. 오픈AI 역시 에이피(AP), 아메리칸 저널리즘 프로젝트 등과 저작권 계약을 체결한 상태"라며 "(NYT가 승소할 경우) NYT를 따라 소송을 제기하는 미디어 기업들이 급증할 것으로 보인다”고 진단했다.

오픈AI의 반박은?

한편 NYT의 소 제기에 대한 오픈AI의 대처는 아직 미흡한 수준이다. 외신에 따르면, 오픈AI는 지난 1월 법원에 낸 서류를 통해 NYT가 의도적으로 챗GPT에서 버그가 발생하도록 조작했으며, 이를 근거로 저작권 침해를 주장한다고 밝힌 바 있다. 이어 “우리는 NYT의 소송이 무의미(without merit)하다고 생각한다”면서도 “NYT의 오랜 역사를 존중하며 그들과 건설적 파트너십 구축을 여전히 희망한다”고 전했다.

2월에는 맨해튼 연방법원에 제출한 문서를 통해 "NYT가 누군가에게 돈을 주고 챗GPT 등 우리 제품을 해킹했다"며 "이를 통해 저작권 침해 사례 100건을 만들었다"는 주장을 펼치기도 했다. NYT가 매우 비정상적인 결과를 생성하기 위해 해킹을 수만 번 시도했으며, 이를 위해 오픈AI 측의 이용 약관을 노골적으로 위반하는 기만적인 프롬프트를 사용했다는 주장이다. 당시 미국 경제 매체 CNBC 방송은 오픈AI가 언급한 ‘해킹’이 AI 신뢰·안전팀, 윤리학자, 학계 및 기술 기업들이 AI 시스템의 취약점을 테스트하는 방법인 레드 티밍’(Red Teaming)을 가리킨다고 보도했다.

레드 티밍은 보안 분야에서 사용되는 용어로, 조직의 보안 수준을 평가하고 개선하기 위해 실제 공격을 시도하는 활동을 일컫는다. 오픈AI는 NYT 측이 레드 티밍을 통해 오픈AI 측의 저작권 침해 근거를 '조작'했다는 주장을 펼친 셈이다. 이에 대해 이안 크로스비 NYT 변호인은 “오픈AI가 ‘해킹’으로 (NYT 측의 챗GPT 활용을) 잘못 표현한 것”이라며 “단지 오픈AI가 NYT 저작권이 있는 뉴스를 도용하고, 복제했다는 증거를 찾기 위해 챗GPT를 활용했을 뿐”이라고 반박했다. 

AI 도입 나선 삼성·인텔, 데이터 활용성 및 공정 효율성 높인다
미 반도체 보조금에 자금 우려↓, 삼성·인텔이 차세대 경쟁 선두주자 될까
화웨이도 스타트업도 R&D 열풍, "반도체 업계 내 AI 전환 경쟁 과열 불가피"

인텔이 미국 오리건주에 있는 포틀랜드 공장을 AI 팹으로 바꾸겠다고 밝혔다. 반도체 제조 과정에서 발생하는 대규모 데이터를 활용해 공정 효율성을 높이고 생산성까지 제고하겠단 계획이다. 특히 미국 정부로부터 막대한 보조금을 지원받은 만큼 자금 문제도 상당 부분 해결된 상태다. 최근 인텔뿐만 아니라 삼성전자 등 주요 기업들도 AI 솔루션 도입을 본격화하는 모양새다. 이런 가운데 당분간은 제조 AI 등을 중심으로 한 '전환 경쟁'이 반도체 업계 전반을 관통할 것으로 전망된다.

인텔, 포틀랜드 팹에 AI 솔루션 적용

10일 업계에 따르면 인텔은 포틀랜드 팹에 반도체 제조를 위한 AI 솔루션을 적용하고 있다. 지난해부터 소프트웨어(SW) 기반 AI 솔루션을 테스트하고, 올해 본격 적용에 나설 것으로 예상된다. 인텔 포틀랜드 사업장은 1980년대 처음 지어진 이후 연구개발(R&D) 센터 등 총 5개 팹으로 확장됐다. 팻 겔싱어 인텔 CEO가 2021년 '종합반도체기업(IDM) 2.0' 전략을 발표한 뒤 반도체 생산 능력과 R&D 역량을 키우기 위해 지속 투자 중이다. 특히 첨단 반도체 팹(DX1)을 중심으로 인텔의 최신 공정을 개발하는 핵심 역할을 맡고 있다.

인텔은 AI 솔루션 도입을 통해 AI 기반의 자동화 공장을 조성할 예정이다. 반도체 제조 공정에는 수많은 데이터가 생성되는데, 이를 수집하고 AI 알고리즘으로 분석해 최적의 공정을 구현하겠다는 게 최종 목표다. AI 솔루션이 적용되면 시간 순서에 따른 공정 데이터 분석으로 공정 절차를 개선하고 반도체 장비의 이상 여부를 미리 탐지할 수 있다.

또 데이터를 활용, 가상 환경에서 공정을 미리 시뮬레이션하거나 계측하면서 반도체 제조 과정에서 발생하는 각종 문제를 사전에 조치할 수도 있다. 이는 반도체 R&D 및 제조 기간을 단축시켜 비용을 절감할뿐더러 수율 등 생산성을 높이는데도 기여할 수 있을 것으로 인텔은 기대하고 있다.

향후 포틀랜드 팹의 AI 전환이 가시화하면 인텔의 다른 팹에도 AI 솔루션이 확대 적용될 전망이다. 포틀랜드 팹 자체가 인텔의 첨단 기술을 사전에 검증하고 다른 팹에 확산시키는 역할을 맡고 있기 때문이다. 포틀랜드 팹은 7나노미터(㎚)급 이하 첨단 공정이 가능한 만큼, 인텔이 구축 중인 차세대 공정(인텔3·인텔20A·인텔18A 등)에도 확대 적용이 용이할 것으로 분석된다.

보조금으로 동력 발산하는 인텔, 삼성도 '화성 HPC 센터' 설립 나선다

앞서 인텔은 지난 2022년부터 오리건주 생산시설을 증설하겠다고 강조한 바 있다. 당시 겔싱어 CEO는 "인텔은 창립 이래 무어의 법칙을 끊임없이 발전시키는 데 주력해 왔다”며 "새롭게 확장하는 D1X는 인텔의 도전적인 IDM 2.0 전략을 지원하기 위해 더욱 빠르게 공정 로드맵을 제공할 수 있도록 역량을 강화할 것"이라고 언급했다. 생산시설을 증설함으로써 반도체 R&D의 심장부를 보다 면밀히 구성하겠단 방침이다. 인텔은 이번에 미국 반도체법에 따라 막대한 보조금을 지원받은 만큼 이를 활용해 증설 및 시스템 전환을 한 번에 이뤄낼 계획인 것으로 보인다. 최근 인텔은 미국 정부로부터 반도체법상 최대 규모인 195억 달러(약 26조원)에 달하는 반도체 보조금을 지급받았다.

물론 AI 자동화 공장 청사진이 인텔만의 전유물은 아니다. 스마트팩토리는 이미 반도체 업계에서 필수 요소로 자리 잡았다. 예컨대 반도체 패키징 기업인 앰코테크놀로지코리아는 지난해 전공정을 거친 웨이퍼들이 포장돼 이동되는 공정을 다루는 후공정을 위한 지능형 공장 솔루션을 선보였다. 사람이 웨이퍼 박스를 들고 이동해 포장을 뜯은 뒤 후공정 장비까지 이동시키면 이후로는 로봇이 작업을 마무리까지 이끌고 나가는 방식이다.

디지털 팩토리 기업 SK C&C는 반도체 부품 생산 전체 공정의 자동화를 위한 통합 스마트팩토리 플랫폼을 제안하면서 미국 반도체 부품 제조 공장에 특화된 스마트팩토리 구축 사업에 착수했다. SK C&C는 글라스 기판 기업 앱솔릭스의 반도체 글라스 기판 공장 사업에 참여했는데, 앱솔릭스 측에 따르면 올 2분기부터는 스마트팩토리를 통한 제품 양산을 본격화할 계획이다.

삼성전자도 지난해부터 반도체 제조 전과정에서 생성되는 데이터를 저장·분석하는 초대형 데이터센터를 구축하기 시작했다. 경기 화성 캠퍼스 인접 위치의 '화성 고성능컴퓨팅(HPC) 센터'가 바로 그것이다. 화성 HPC 센터를 통해 삼성전자는 AI 기반 설계 및 공정 자동화 전환을 본격화할 방침이다. 삼성전자는 현재 종합기술원 중심으로 지능형 팹 구축 작업을 추진하고 있다. 반도체 수율에 대한 AI 관리부터 디지털 트윈(물리적 물체를 정확히 반영하도록 설계된 가상 모델) 팹 운영까지 목표로 삼은 장기 프로젝트다. 이같은 설계·공정 자동화 전환에 따른 데이터 분석과 활용 핵심 거점으로 HPC센터가 활용될 것으로 전망된다.

R&D 투자 열풍, 반도체 업계 관통하는 경쟁 기조는 'AI'

다만 시장에선 경쟁이 심화하고 있는 미국 보조금에만 기대선 안 된다는 목소리도 있다. 당장 미국의 견제를 받는 중국도 거듭 투자를 이어가면서 경쟁력을 높이는 모양새다. 예컨대 화웨이는 지난해 전체 매출의 약 23%에 해당하는 1,647억 위안(약 30조6,000억원)을 R&D에 쏟았다. 이는 지난해 삼성전자의 R&D 비용(28조3,397억원)보다 많고, 한국 정부의 R&D 예산(31조1,000억원)과 비슷한 수준이다. 특히 화웨이는 전체 직원의 50% 이상이 R&D 관련 인력인 데다, 회사 내규 자체에 매출의 10% 이상을 R&D에 투자하도록 명시해 두기도 했다.

여타 스타트업 등 기업들은 '제조 AI 개발'에 핀포인트를 잡고 거듭 돈을 쏟아붓는 모양새다. AI를 활용해 초정밀 제조 공정의 문제점을 찾아내는 스타트업 알티엠(RTM)은 제조 설비에서 수집되는 데이터를 보고 불량 가능성을 미리 예측하는 기술을 개발하기 위해 노력하고 있다. 공정 중단을 최소화하고 수율(투입 수에 대한 양품의 비율)을 높여 비용 절감을 돕기 위해서다.

특히 RTM은 창업자들이 근무했던 삼성전자 등 반도체 공정에 역량을 집중하고 있다. 박진우 RTM 부대표는 “설비 내 수백 개의 센서에서 나오는 밀리초(1,000분의 1초) 단위의 시계열 데이터를 학습하면 잘못된 알람을 줄이면서 과거에는 찾지 못했던 미세한 차이를 찾을 수 있다”며 “실제 반도체 공정 설비에서 몇 가지 문제를 해결해 6~7개월 정도의 양산 라인 테스트를 마치고 글로벌 반도체 팹(제조 시설)에 투입하는 데 성공했다”고 설명했다.

이외 서울대 기계공학부 윤병동 교수가 창업한 원프레딕트는 전력·석유·가스 등의 제조 설비에서 나오는 데이터로 현 상태를 진단하고 미래 상황을 예측하는 ‘가디원(Gurdione)’을 선보였고, 지멘스는 마이크로소프트와의 협업해 개발한 생성형 AI 기반 산업용 코파일럿 솔루션을 내놨다. 미쓰비시전기 오토메이션은 숙련된 작업자의 노하우를 활용할 수 있는 AI 분석 소프트웨어(MELSOFT MaiLab)를 소개하기도 했다. 신기술 개발을 위한 R&D 투자는 기술 패권 경쟁 시대에 필수적인 요소 중 하나로 떠올랐다. 결국 당분간 반도체 업계에선 AI 솔루션을 위시한 포스트 시대로의 '전환 경쟁'이 심화할 수밖에 없을 것으로 시장은 보고 있다.

지역, 연령, 성별 기반 표심이 틀린 곳들 탓에 출구조사 오차 발생한 10개 선거구
틀린 이유는 1주일 사이에 표심이 빠르게 바뀌었기 때문
'스윙 보터'들의 표심은 단순 여론조사 데이터로 알기 어려워
AI예측도 결국은 정확한 데이터 없으면 한계

지난 10일 제22대 총선 투표가 막 끝나자마자 오후 6시에 방송사들이 공개한 출구조사와 11일 오전에 확인한 투표 결과가 상당히 달랐다는 평들이 나온다. '투표함은 열어봐야 안다'며 단순한 오차라고 치부하고 넘어갈 수 있지만, 이번 개표 방송에 각 방송사들이 'AI예측'이라는 표현을 써 가면서 자신감을 보였던 것을 생각해보면, 사실은 AI가 아니었고, 통계 추론 상의 가정이 잘못된 것이 원인이라는 따끔한 지적이 필요해 보인다.

최종 투표율 67.0%, 사전 투표율 31.3%

출구조사도 틀릴 수 있고, AI도 다 못 맞춘다는 평가들이 나오지만, 이번 출구조사 오차의 핵심은 당일 투표 35.7%, 사전 투표 31.3%라는 수치와 출구조사는 당일 투표에만 진행됐다는 사실에서 찾아야 한다. 심지어 출구조사는 오후 5시까지만 진행하기 때문에, 실제로는 약 32%의 투표자들 중 계통추출법(Sytematic sampling)을 통해 뽑은 약 5~6% 내외의 투표자들의 표심을 바탕으로 전체 67%의 표심을 해석해야 했던데서 발생한 문제다. 거기다 모든 투표장에 출구조사 담당자를 배치하지 않고, 여론조사로 표심의 향배를 쉽게 판단하기 어려운 투표소 일부, 혹은 해당 지역구를 대표한다고 판단되는 투표소 몇 곳에만 담당자를 배치했을 것을 감안하면 전체 투표자의 1%에도 미치지 못하는 투표자들을 바탕으로 예측 시스템을 만들었을 것으로 추측해 볼 수 있다.

언뜻 보기에는 1%도 되지 않는 표본을 통해 100%의 투표를 모두 맞추는 것이 한계가 있지 않겠냐고 생각할 수 있겠지만, 한국의 주요 지역 구도와 지역별 투표 성향을 감안할 때, 254개 지역구 중 실제로 초점의 대상이 되는 곳은 100개 지역구 내외에 불과하다. 이번 출구조사가 10군데에서 당선자 예측에 실패한 만큼, 실질적인 오차는 대략 10% 남짓으로 보는 것이 옳다.

사전 투표가 없었던 시절이라면 당일 투표를 한 분들에서만 '5명 중 1명' 혹은 '10명 중 1명'을 계통추출해서 예측을 했을 것이고, 지금보다 정확도는 좀 더 높았을 것이라고 생각한다. 아무리 정교하게 보완 시스템을 구축한다고해도 없는 데이터에서 31.3%의 표심을 추측하는 것은 한계가 있기 때문이다. 과거 사전 투표가 없었을 때도 많이 틀렸지 않냐는 반박이 나올텐데, 사실 1%의 표본을 쓰나 2%의 표본을 쓰나, 통계학적으로 봤을 때 정확도에 크게 차이가 나지는 않는다.

다시 사전 투표로 돌아와서, 왜 이렇게 오차가 크게 나서 'AI예측도 별 수 없다'는 표현이 나오게 됐는지를 따져보면, 사전투표가 진행됐던 4월 5일, 6일과 당일 투표가 진행됐던 10일 사이에 표심이 일부 이동했지 않을까는 짐작해 볼 수 있다. 수리통계학적으로 해석하면 표본(출구조사에 응한 분들)을 뽑았던 모집단(투표자)의 분포함수(투표 성향)가 바뀌었다는 표현으로 정리할 수 있을 것이다. 혹은, 불과 1주일 사이에 투표 성향이 크게 바뀌지 않았다면, 사전 투표에 참석했다는 분들이 지역, 연령, 성별이라는 주요 3개 변수 기반 예측이 더 이상 들어맞지 않는다는 이야기일 수도 있다.

그간 출구조사가 맞지 않았다면 주요 3개 변수 기반의 추론이 틀렸기 때문인데, 이번 선거에서 서울, 경기, 부산, 경남 일부 지역에서만 출구조사 결과가 틀린 걸 보면서 주요 3개 변수는 이번에도 주요했지만, '정치는 생물'이라 끊임없이 변한다는 논리가 일부 선거구의 투표 성향 변화에 반영 된 것을 놓쳤기 때문은 아닐까는 가설을 세워봤다.

가설 1번: 지역, 연령, 성별이 더 이상 맞지 않는다?

일반적으로 전화 기반 여론조사는 군집 표집(Cluster sampling)으로 이뤄진다. 인구통계학적으로 어느 지역에 특정 연령, 성별인 분들이 몇 %인지를 확인한 다음, 그 비율만큼에게 설문조사를 한다. 총 1,004명에 대해 여론조사를 실시해 표본요차 범위를 ±2.2% 내외로 맞추겠다고 목표를 정했을 경우에, 50대 여성 비중이 4%인 지역구라면 해당 연령, 성별에 대해서 40명만 여론 조사를 할 것이다. 통계청에서 제공하는 인구, 성별 비율이 종종 틀리는 경우가 있어 오차를 만들어내기도 하지만, 대규모 아파트 단지가 최근에 들어선 것 같은 경우를 제외하면 큰 틀에서는 유의미한 차이를 보이지는 않는다.

그런데, 그렇게 조사한 여론조사가 실제와 오차가 매우 적으려면 전화 기반 여론조사에 응하신 분들이 그 지역구의 연령, 성별을 잘 대표해줘야 한다. 1~2명에게만 물어봤다면 오차가 클 수 있겠지만, 표본의 크기를 늘릴 수록 오차가 줄어들 것이라는 가정이 이쪽 표본 추출 기반 통계학 전공자들이 밑바닥에 깔고 있는 가정이다.

덧붙여, 지역, 연령, 성별 이외에 여론조사에 응하는 성향이라는 것도 고려해야된다는 것이 지난 2016년 미국 대선에서 트럼프 대통령 당선 예측에 실패한 후부터 본격적으로 등장한 가설이다. 이전부터 관련 학문들이 실제 성향과 표현 성향이 다른 부분에 대해 자기 학문 방식으로 정의하고 표본 조사에 관련 오차 보정을 고려해야한다는 지적이 많았는데, 내가 공부한 학문에서는 '현시 선호(Revealed preference)'라는 표현을 통해 실제 행동으로 보여준 성향과 말로 답변한 성향이 다른 것을 고려한다.

다만 비대면으로 이뤄지는 여론조사와 달리 대면으로 이뤄지는 출구조사에서는 좀 더 정확하게 자신의 의견을 내놓을 것이라는 것이 일반적인 견해다. 이어 실제로 투표장에 갈지 여부조차 불확실한 여론조사와 달리, 출구조사는 이미 투표장에서 1표를 행사한 사람들을 대상으로 이뤄지는 조사인만큼, 지역, 연령, 성별이라는 3개 주요 변수 기반 조사의 취약성에 상대적으로 덜 노출되어 있다.

그럼에도 불구하고 위의 3개 변수가 중요하게 작동하는 것은 사전 투표에 출구조사가 불가능하기 때문이다. 이번 선거에서 31.3%에 달했던 사전 투표 투표자들의 지역, 연령, 성별 정보는 주어져 있었던만큼, 그 변수들을 써서 사전 투표가 어떻게 이뤄졌을지 짐작할 수밖에 없다. 사전 투표와 당일 투표 결과가 크게 다르게 나오더라도 지역, 연령, 성별에 따른 성향만 일치한다면 투표한 비율대로 단순 곱을 통해서 쉽게 예측이 가능하기 때문이다.

가장 쉽게 생각해볼 수 있는 방법은 당일 출구조사에서 받은 지역, 연령, 성별으로 받은 후보별 지지율을 31.3%에도 그대로 적용하는 것이다. 당일 출구조사에서 실제 성향과 표현 성향을 다르게 대답한 일부 표본으로 인한 오차를 제외한다면, 이론적으로는 완벽하게 사전 투표 결과를 복원해 낼 수 있다.

그럼에도 불구하고 이번 출구조사가 상당히 틀렸던 지역들은 왜 틀렸을까? 무려 'AI예측'을 했다면서?

가설 2번: 1주일 사이에 투표 성향이 변했다?

사전 투표와 당일 투표가 같은 성향을 띌 것이라는 가정은 사실 매우 큰 가정이다. 정치권에서는 '정치는 생물'이라고 표현한다. 표심은 매우 빠르게 변하기 때문이다. 수 많은 '콘크리트 지지층'이 있는 것은 엄연히 사실이지만, 전국 단위 이야기고, 서울, 경기, 충청, 부·울·경 등으로 대표되는 일부 지역들은 특정 당의 공천을 받기만 하면 사실상 당선은 확정인 지역들이 아닌 곳도 많다. 그리고, 그 표심은 오늘 다르고 내일 또 다르다.

투표 성향이 아예 변하지 않는다면 사실 선거 유세를 다녀야 할 필요도 없다. "낙선은 죽기보다 싫다"며 선거 직전까지 48시간 무중단 유세를 했다는 이준석 개혁신당 대표가 9일 밤 선거 유세를 마무리하던 무렵, 같은 당 비례대표 후보 1번인 이주영 상임선대위원장은 "다른 당 후보가 된다고 포기하고 있으면 결국 다른 당 후보가 된다. 다만 여러분의 자식들도 그렇게 (무기력하게) 포기하지 않는 세상을 만들고 싶다"고 유권자들을 설득했다. 그 한 마디에 유권자들의 마음이 움직였을지, 48시간 무중단 유세를 했기 때문일지, 그 외 다른 원인이 있었을지 판단하기는 어렵지만, 어쨌건 이준석 개혁신당 대표는 출구조사 결과를 뒤집고 지역구에서 당선됐다. 그간 여론조사에서 꾸준히 열세를 보였고, 여론조사와 출구조사를 결합했다는 'AI예측'에서도 3% 이상의 격차로 뒤지는 것으로 나타났던만큼, 1주일 사이에 투표 성향이 바뀐 것을 확인할 수 있는 대표적인 사례로 꼽을 수 있을 것이다.

글 초반에 지적한대로 이렇게 '분포함수가 변화'하는 상황이라면 출구조사만으로 사전 투표 결과를 짐작하기는 어렵다. 각종 조사 기관들이 선거 직전 여론조사 공표 금지 기간에도 꾸준히 여론조사를 진행하는 이유 중 하나가, 이렇게 변화하는 표심을 반영해서 여론조사와 출구조사를 결합하려고 했기 때문일 것이다.

그럼에도 불구하고 1~2개 지역에서가 아니라 최소한 10군데 이상의 지역구에서 출구조사 결과가 5%이상 뒤집어졌다.

'실제 성향'과 '표현 성향'을 다르게 표현한 유권자가 오차 범위 미만의 소수에 불과했다는 가정과, 출구조사를 진행한 투표소를 적절하게 골랐다는 가정 아래, 'AI예측'이 틀린 것을 설명할 수 있는 유일한 답은 사전 투표의 분포함수를 잘못 예측했다는 것으로 귀결된다.

사전 투표 추론 오차의 원인이 여론 조사 오차 탓일 수도 있고, 실제로 1주일 사이에 투표 성향이 상당히 변했기 때문일 수도 있다. 조사 기관들이 여론 조사를 사전 투표 추론에 얼마나 적극적으로 활용했는지 여부에 따라 오차의 원인을 좀 더 구체적으로 확정할 수 있겠지만, 오차가 크게 난 지역구가 일부에 불과하다는 점을 감안하면, 오차 보정 작업의 실패라는 가설보다는, 해당 지역구들에서 1주일 사이에 투표 성향이 상당히 변했기 때문이라는 가설에 더 무게를 둘 수밖에 없다.

정리하면, 'AI예측'이라고 불리는 지역, 연령, 성별 기반의 투표 성향 예측 모델이 '분포함수의 변화' 혹은 '변화하는 표심'이라는 시간 변수를 고려하지 못했다고 설명할 수 있다. 이 부분을 선거 유세 기간 최대 2달 동안의 '트렌드'를 통해서 어느 정도는 추측할 수 있겠지만, 선거 당일에나 표심을 정하는 유권자들의 마음 속을 어떻게 읽어낼 수 있을까?

항상 데이터 과학을 공부하는 학생들에게도 하는 말이지만, '인공지능(AI)'은 데이터가 있는 영역, 데이터가 맞는 영역에서만 정확하다. 데이터가 부정확하다면 열심히 보정하는 수학적 도구라도 쓰며 고치려고 하겠지만, 데이터가 아예 없는 영역, 선거 마지막 날까지 알 수 없는 '스윙 보터(Swing voter)'들의 표심 변화에 대한 데이터는 어디에서 찾아야할까?

W컨셉, 2023년도 당기순손실 전환
오프라인 수요 증가로 온라인 매출 급감
미국 법인 부진도 발목, 지난해 순손실 13억원

신세계그룹 계열 전자상거래 플랫폼 SSG닷컴(쓱닷컴)이 온라인 패션플랫폼 더블유컨셉코리아(W컨셉)를 거금을 들여 품에 안았지만 아직까지 인수효과를 보지 못하고 있다는 분석이 나온다. 인수한 지 3년이 흘렀으나 인수효과는 고사하고 오히려 수익성이 악화되며 SSG닷컴의 연결수익에 부담으로 작용하고 있기 때문이다.

인수 첫 해만 해도 성장세 견고했지만

SSG닷컴은 앞서 2021년 온라인 편집숍 더블유컨셉코리아 지분 100%를 2,650억원에 인수했다. 코로나19 팬데믹 기간에 전반적인 의류산업이 고전했지만 W컨셉은 비대면 전자상거래를 통해 외형을 확장하며 높은 성장세를 보여줬기 때문이다. 이에 SSG닷컴은 온라인 패션부문을 더욱 강화하기 위해 대규모 투자를 결정했다.

2011년 설립된 W컨셉은 당시 알려지지 않은 국내 디자이너 브랜드의 판로가 좁아 판로를 확장하는 개념으로 사업을 시작한 것으로 전해졌다. W컨셉의 주요 고객층은 2030 직장인 여성으로, 브랜드 7,000여 개가 입점해 있다.

W컨셉은 SSG닷컴 인수 첫 해인 2021년만 해도 성장세가 견고했다. W컨셉의 2021년 총 거래액은 3,271억원으로 2020년 대비 40% 증가했다. 인수 후 SSG닷컴은 W컨셉과 양 채널 간 브랜드 교차 판매로 온라인시장 내 입지를 넓혔고 그 결과 2021년 연결기준 매출액이 2020년 대비 41.5%(717억원→1014억원) 신장했다. 같은 기간 영업이익도 6억원에서 31억원으로 자그마치 454.4%나 증가했다.

오프라인 수요 증가에 지난해 영업이익 99.8% 감소

그러나 코로나19 엔데믹 전환 이후 W컨셉의 수익성이 크게 후퇴하기 시작했다. W컨셉의 작년 연결기준 영업이익은 2022년 대비 무려 99.8% 감소한 582만원에 그쳤다. 당기순이익도 같은 기간 33억원에서 마이너스(-) 10억원으로 적자로 돌아섰다. 시장에선 오프라인 매장이 다시 활성화되면서 온라인이 주력인 W컨셉의 경쟁력이 저하된 영향으로 분석하고 있다. 엔데믹 이후 오프라인 수요가 살아나자마자 수익이 고꾸라졌기 때문이다.

일각에선 SSG닷컴의 투자 판단 실수라는 평가도 나온다. 급변하는 패션업계의 흐름을 내다보지 못하고 섣불리 거액의 자금을 투입했다는 지적이다. SSG닷컴의 최대주주인 이마트는 과거 지마켓·옥션을 운영하는 이베이코리아도 3조원대에 인수했지만 지마켓 역시 인수 이후 줄곧 적자를 내고 있는 상황이다.

W컨셉 미국 법인도 적자

W컨셉의 부진은 2016년에 설립한 미국 현지법인(WCONCEPT USA INC)이 줄곧 적자를 내고 있는 점도 한몫하고 있다. W컨셉 미국법인은 2018년부터 5억7,000만원의 순손실이 발생하기 시작해 2020년까지 약 55억원의 순적자가 누적됐다. SSG닷컴에 인수된 이후 2021년도에 일시적으로 3,172만원의 순흑자를 기록했으나 이듬인 2022년 다시 4억7,000만원의 적자로 전환했다. 지난해에도 상황은 개선되지 않았고 순손실 규모는 12억9,000만원까지 확대됐다. 미국법인의 적자는 현지에서 사업이 안정적으로 안착하지 못하는 가운데 고정비용 부담이 커진 영향으로 풀이된다.

W컨셉에 있어 미국법인은 글로벌 전진기지나 다름없다. W컨셉 앞서 글로벌 시장 공략과 외형 확대를 위해 디자이너 브랜드 제품 중 일부를 선별해 재고를 늘렸다. 하지만 코로나19로 팬데믹으로 인해 인해 시장이 급격히 얼어붙게 됐고, 재고 중 일부가 매출원가로 잡히면서 수익성에도 타격을 줬다.

미국법인의 반등이 절실해진 W컨셉은 지난해부터 실적 타개책의 일환으로 ‘인플루언서 매니징 플랫폼’을 운영하고 있다. 브랜드 상품과 콘셉트에 맞는 글로벌 외국인 인플루언서를 매칭해 입점사를 해외 소비자들에게 알린다는 게 골자다. 이 전략은 전 세계적으로 패션 시장 내 인플루언서를 활용한 SNS 마케팅이 가장 큰 효과를 내고 있다는 점에서 착안했다.

W컨셉 입점 브랜드의 미국 내 인지도가 낮기 때문에 현지 인플루언서를 활용해 브랜드 친밀감을 우선적으로 높인 뒤 향후 점진적인 실적 증대를 모색한다는 구상이다. W컨셉 관계자는 "미국법인의 경우 해외 물류비 등 운영비 증가로 손실이 발생했다"며 "해외사업은 브랜드를 해외에 알리기 위한 투자로 장기적인 플랜을 갖고 운영해 나갈 예정"이라고 밝혔다.

제프리스·파이퍼샌들러, 올해 판매 전망치 하향조정
테슬라 강세론자 마저 "주가 40% 이상 폭락할 수도"
테슬라 고군분투에도 시장은 "수익성 미지수" 

월가 투자회사들이 미국 전기차업체 테슬라의 인도 실적 전망치와 목표주가를 잇달아 하향조정했다. 일론 머스크 최고경영자(CEO)가 로보택시(무인택시) 공개 일정을 발표한 후 이틀 연속 주가가 상승하기도 했으나 다시 하락세로 돌아선 상태다.

월가 주요 IB들, 테슬라 투자의견 하향조정

10일(이하 현지시간) 제프리스와 파이퍼샌들러 등 주요 월가 투자은행(IB)은 올해 테슬라의 차량 인도량이 지난해 수치를 밑돌 것으로 전망하면서 테슬라에 대한 투자의견을 하향조정했다. 제프리스의 필립 후쇼아 애널리스트는 올해 테슬라의 인도량이 지난해(181만 대) 대비 3% 감소한 177만 대를 기록할 것으로 전망했다. 그러면서 목표주가를 종전 185달러에서 165달러로 하향조정했다.

제프리스는 테슬라의 1분기 현금 소진이 ‘매우 부정적’이었을 것으로 추정하며 올해 테슬라의 순영업이익(EBIT)과 주당순이익(EPS) 전망치를 기존 전망치 대비 30% 낮춘 각각 65억 달러와 1.87달러로 제시했다. 또 매출 전망치는 약 15% 하향조정했다. 후쇼아 애널리스트는 오는 23일 테슬라의 실적 발표를 앞두고 “제품 우선순위와 리더십에 대한 의문을 포함해 1분기에 더 많은 극적인 사건이 지속”되는 상황이라고 진단했다.

후쇼아는 테슬라의 자율주행 기술 개발 능력에 대해서도 비관적인 의견을 내놨다. 그는 “오는 8월 8일 로보택시 공개가 투자자 심리에 도움이 될 수 있지만 기술과 비즈니스 모델을 실행 가능하게 만드는 데 필요한 시간과 투자에 대한 문제는 해결하지 못할 것”이라고 지적했다.

파이퍼샌들러의 알렉산더 포터 애널리스트는 테슬라의 목표주가를 225달러에서 205달러로 낮췄다. 그는 올해 테슬라 차량 인도량이 0.5% 감소한 179만 대를 기록할 것으로 전망했다. 포터 애널리스트는 테슬라의 “성장이 둔화되고 있고 빠른 해결책이 없다”고 지적했다.

전날 로버트 W. 베어드의 벤 칼로 애널리스트는 테슬라의 2분기 인도량이 1년 전에 비해 4.6% 감소할 것으로 예상했다. 그는 “수요 환경이 악화됐다는 것은 부인할 수 없다”며 “머스크가 최근 컨퍼런스 콜에서 고금리 환경에서 판매량을 늘리기 어렵다는 점을 강조해 왔고 적어도 올해 상반기까지는 이러한 상황이 역풍으로 작용할 것”으로 진단했다. 다만 올해 인도량은 184만 대로 지난해 대비 소폭 증가할 것으로 전망했다.

금융정보업체 팩트셋에 따르면 올해 테슬라 인도량에 대한 월가 컨센서스는 194만 대다. 그러나 테슬라의 1분기 인도 실적이 예상치를 크게 밑돌았기 때문에 추가 하향조정 가능성이 제기된다. 또 올해 테슬라 EPS에 대한 월가 컨센서스는 지난해 대비 약 13% 낮은 2.71달러다.

월가의 EPS 전망치는 지난해 말 이후 29% 낮아졌다. 2025년 EPS에 대한 시장 전망치는 3.72달러로 이 또한 지난해 말의 5.29달러에서 크게 하향됐다. 테슬라 주가는 지난 5일 머스크가 로보택시를 8월 8일에 공개한다고 밝힌 뒤 2거래일 연속 7.3% 상승했다. 그러나 이날은 인도량과 목표주가 하향조정 여파로 2.89% 하락했다. 테슬라 주가는 올해 들어 약 29%의 하락폭을 기록 중이다.

테슬라 강세론자도 주가 폭락 가능성 경고

월가의 대표적인 테슬라 강세론자도 테슬라 주가의 폭락 가능성을 경고했다. 특히 테슬라가 본업에서 부진한 현재 시점에서는 인공지능(AI) 투자 열풍에도 힘을 받기 어려울 것이라는 지적까지 내놨다. 모건스탠리의 아담 조나스 애널리스트는 지난 4일(현지시간) "테슬라의 '100달러' 약세 시나리오가 발동할 수 있다"는 내용을 담은 보고서를 발간했다. 조나스 애널리스트는 테슬라의 본업인 차량 실적이 부진한 상황에서 AI 훈풍을 기대하기는 어렵다고 분석했다.

그는 "핵심 사업 부문인 자동차 부문의 순익 전망이 낮춰지기 전까지 테슬라는 AI 회사로 인정받지 못할 것"이라며 "실적 하향 조정의 과정은 수 분기가 걸릴 수 있으며, 이 기간에 주가가 100달러로 급락하는 '약세 시나리오'가 현실화할 수 있다"고 말했다. 만약 테슬라의 주가가 100달러로 떨어질 경우 이는 현 레벨에서 주가가 40% 이상 폭락할 수 있다는 의미다.

조나스 애널리스트는 그간 테슬라에 대해 강세론적인 입장을 펼쳐온 인물이다. 특히 조나스는 월가에서 가장 먼저 테슬라에 대한 'AI 플레이(AI play)'를 주장해 왔다. 그는 테슬라는 단순히 자동차 회사가 아닌 AI 기업이라면서 테슬라의 자율주행과 테슬라 차량이 가져올 수 있는 무인 택시 네트워크 등을 높이 사 왔다.

'로보택시' 승부수에도 시장 반응 미적지근

실제로 머스크 CEO가 AI와 로보택시 등 테슬라의 혁신을 드러내기 위해 고군분투하고 있으나 시장 반응은 미적지근한 것으로 나타났다. 머스크는 지난 5일 자신의 X에 “8월 8일에 로보택시를 공개할 것”이라고 올린 바 있다. 마켓워치에 따르면 머스크의 로보택시 공개에 대한 트윗은 지난 주말 테슬라가 염가 EV(전기차)를 개발할 계획을 철회할 것이라는 로이터의 보도를 ‘거짓말’이라고 부인한 와중에 나온 것이다. 해당 발언의 효과로 당시 테슬라 주가는 시간외 거래에서 4.5% 넘게 올랐지만 결국 정규 거래에서는 3.63% 하락으로 마감했다. 8일 뉴욕증시에서 테슬라는 4.9% 오른 채로 마감했으나 올해 폭락한 주가를 메우기에는 턱없이 부족하다.

로보택시는 테슬라가 추진하고 있는 자율주행 기능의 총 집합체가 될 것으로 보인다. 머스크는 로보택시가 테슬라에게 막대한 부를 가져다 줄 잠재적 원천이라고 여러 번 말해왔다. 머스크는 테슬라 로보택시 개발에 대한 논의를 지난 2011년 처음 시작한 것으로 알려졌다. 무려 14년 만에 드디어 로보택시가 등장하는 셈인데, 투자자들 사이에서는 아직 이같은 일정에 확신을 할 수 없다는 분위기다. 사이버트럭을 비롯해 테슬라의 주요 모델이 처음 등장할 때는 기존에도 머스크가 공언했던 날짜를 지키지 못한 경우가 여럿 있어, 이번에도 실제 출시 여부는 지켜봐야 한다는 의견이다.

그러나 이미 사용 가능한 기본 기술 중 일부는 최근 몇 달 동안 고속도로 안전 규제 기관 및 기타 기관으로부터 조사와 비판을 받아왔으며 실제 가시적인 수익이 얼마나 날 것인지도 미지수다. 로이터통신은 테슬라의 자율 주행 기술이 아직 완전치 못해 테슬라가 이를 이용해 수익을 내는 데는 상당한 시일이 걸릴 것이라며 저가 차 대신 자율주행에 올인하는 테슬라의 전략은 잘못된 베팅이 될 가능성이 크다고 전망했다.

머스크와 가까운 투자자들이 머스크가 지난해 7월 설립한 AI 스타트업인 xAI에 30억 달러 자금 조달을 추진하고 있다는 최근 보도도 화제가 됐다. 하지만 전문가들은 xAI에 대해서도 다른 유력 기술 기업들에 비해 너무 늦은 것 아니냐며 쉽지 않을 것이라고 평가했다. 챗GPT를 개발한 오픈AI가 마이크로소프트(MS)로부터 130억 달러, AI 신흥 강자로 떠오른 앤스로픽은 최근 아마존으로부터 60억 달러 투자를 이미 받았는데, 후발주자인 xAI가 30억 달러 자금을 받는다 해도 이 치열한 경쟁에서 살아남을 수 있는지는 미지수라는 설명이다.

이에 포춘지 등은 이러한 승부수에도 불구하고 성장에 대한 확신을 주지 못할 경우 테슬라 주가가 훨씬 더 떨어질 수 있다고 경고했다. 데이터트렉 리서치의 공동 설립자인 니콜라스 콜라스도 “테슬라의 다음 성장 구간이 전기차든 다른 프로젝트든 어디가 될지에 대한 가시성이 높지 않다”고 말했다. 그러면서 예전에 누렸던 프리미엄을 가지려면 “수익 가시성이 뛰어나거나 미래에 어디서 수익이 날지 관련해 환상적인 스토리를 보여줘야 한다. 하지만 테슬라는 현재로서는 둘 다 없다”고 역설했다.

11번가, 지난해 수익성 중심의 경쟁력 강화 위해 체질 개선 선언
신선밥상 등 특화 전문관, 9900원샵 등 다양한 신규서비스 출시
고객 맞춤형 추전 서비스, 물류 효율화 등에도 AI 기술 적극 활용

SK 계열 이커머스 업체 11번가가 수익성 개선과 비용 효율화에 주력하면서 올해 3월 오픈마켓 부문에서 영업이익 흑자를 달성했다. '2025년 전체 영업이익 흑자 전환'을 목표로 고객과의 접점을 확대하는 효율적인 마케팅 전략으로 전환하고, 고객 맞춤형 서비스를 위해 AI 알고리즘을 활용하면서 가시적인 성과가 드러나고 있다는 분석이다. 11번가 외에도 에이블리, 컬리 등 이커머스 플랫폼들도 수익성 개선에 주력하면서 하나둘씩 흑자 전환에 성공하고 있다.

11번가 오픈마켓 사업 부문, 3월 영업익 흑자 달성

8일 11번가는 지난달 오픈마켓 사업의 월간 EBITDA(상각전영업이익)가 흑자 달성에 성공했다고 밝혔다. 올해 1분기 기준으로도 오픈마켓의 영업이익이 흑자를 달성했다. 최근 12개월간 11번가 오픈마켓 사업의 EBITDA를 살펴보면 2023년 5~7월, 2023년 12월~2024년 1월, 2023년 3월 총 6번의 월간 흑자를 기록했다. 안정은 11번가 대표는 "회사는 "지난해부터 진행해 온 수익성 개선 성과가 가시화되면서 연간 흑자 목표를 위한 궤도에 올랐다"며 "지난해부터 이어진 좋은 흐름이 올해도 계속되면서 일회성 수익개선이 그치지 않고 건강한 성장의 흐름을 만들어냈다"고 평가했다.

11번가는 지난해부터 오픈마켓 사업에서 수익성 중심으로의 체질 개선을 선언하고 경쟁력을 키우는 데 몰두해 왔다. 이를 위해 지난해 2월 식품, 명품, 리퍼, 키즈 등과 관련한 버티컬 서비스와 특화 전문관을 선보이는 등 고객을 사로잡을 다양한 신규 서비스를 출시했다. 특히 신선식품 버티컬 '신선밥상'은 지난달 상품수와 거래액이 오픈 초기 대비 각각 2.2배, 2.3배 증가했다. 가성비 아이템 특화 전문관 '9900원샵'도 상품수와 거래액이 오픈 초기와 비교해 각각 약 5.8배, 6.7배 성장하는 등 상품 셀렉션이 확대되면서 거래액이 상승하는 효과를 내고 있다.

마케팅 전략을 고객의 방문과 체류시간을 늘리는 방향으로 수정해 효율성도 극대화했다. 일회성 이벤트를 줄이는 대신 고객이 꾸준히 참여할 수 있는 콘텐츠를 도입해 비용을 효율화하는 식이다. 대표적인 사례로 지난해 11월부터 시작한 게임 이벤트 '11클로버'는 5개월의 운영기간 동안 총 1억2,800만 회의 누적 접속횟수를 기록했다. 올해 1분기 11번가 모바일 앱의 1인당 월 평균 이용시간(분)도 전년 동기 대비 90% 이상 증가했다. 11번가는 닐슨코리안클릭, 모바일인덱스 등 주요 지표에서도 국내 쇼핑 앱 기준 월간 활성 이용자 수(MAU) 2위를 유지하고 있다.

이와 함께 AI 등 최신 기술에 투자해 판매자와 고객의 편의를 높이는 동시에 수익성을 강화했다. 지난해 5월부터 가격 자동화 솔루션 'DP(다이내믹 프라이싱)' 프로그램을 도입해 검색과 추천 서비스는 물론 고객 상담에도 AI 기술을 적용하고 있다. 'AI셀링코치'는 11번가의 빅데이터를 활용한 인사이트 리포트를 상품화해 판매자들에게 좋은 반응을 얻으며 수익성을 확대에 기여하고 있다. 안 대표는 "신규 서비스 출시, 마케팅 전략의 전환, 신기술의 활용 등 수익성 개선을 위한 노력을 지속해 나가겠다"며 "효율화를 통해 절감한 비용을 다시 전략적 투자로 이어가겠다"고 강조했다.

효율적 비용 통제로 손실 줄여, 내년 흑자 전환 목표

11번가의 이같은 전사적인 노력은 재무적인 성과로도 나타나고 있다. 지난해 11번가의 영업손실은 1,258억원으로 전년 1,515억원 대비 257억원 감소했다. 매출은 전년 대비 10% 늘어난 8,655억원으로 2년 연속 역대 최대 매출을 경신했다. 특히 지난해 4분기에는 영업손실 348억원을 기록하면서 영업손실률을 13.2%로 낮췄다. 이는 2021년 2분기 이후 최저 수준이다. 11번가는 지난해 실적 개선에 대해 "오는 2025년 흑자 전환을 위해 효율적 비용 통제를 바탕으로 손실 규모를 줄인 결과"라고 설명했다.

11번가는 올해도 오픈마켓에서의 경쟁력 제고를 위해 회사의 핵심 역량을 기반으로 한 서비스에 지속적으로 투자해 흑자 기조 굳히기에 나선다. 올해 초 출시한 '간편밥상', '#오오티디'에 이어 새로운 버티컬 서비스와 전문관을 추가로 선보이고, 지난달 선보인 '슈팅셀러'에 이은 신규 서비스도 적극 추진한다. 또 AI 등 기술에 대한 투자를 지속해 판매자와 소비자의 이용 편의를 제고하고 새로운 고객 경험을 강화함으로써 트래픽과 거래액 확대에 주력해 힘쓴다는 방침이다. 이와 함께 경영 효율화 노력을 병행해 오픈마켓 사업의 연간 흑자 전환을 이끌어낸다는 전략이다.

경영 효율화를 위해 희망퇴직, 내부 인력 전환 배치 등 인력 구조조정을 통한 비용절감도 추진한다. 앞서 11번가는 지난해 12월 1차 희망퇴직 신청을 받은 데 이어 지난달 2차 희망퇴직 신청을 받았다. 2차 신청에서는 대상자 범위를 전 사원으로 확장했다. 이와 함께 외주 비용을 줄이기 위해 그간 용역업체를 통해 처리해 오던 물류센터 관련 업무를 자체적으로 수행하기 위해 내부 인력을 전환 배치했다. 전환 배치 통보를 받은 인원은 50여 명 정도로 알려졌으며 이에 대해 11번가는 '비용 절감과 인력 효율화를 위한 조치'라고 설명했다.

다만 '2025년 전체 영업이익 흑자 전환'이란 목표를 달성하기 위해서는 넘어야할 산이 많다. 특히 지난 2022년 쿠팡을 견제하기 위해 시작한 '슈팅배송' 서비스가 11번가 전체 수익 개선의 관건이 될 것으로 보인다. 슈팅 배송 서비스는 상품을 직매입해 익일 배송하는 시스템으로, 11번가는 지난해 역대 최대 매출을 달성하고도 슈팅배송을 위한 물류 인프라 구축 등으로 인해 1,268억원의 영업손실을 기록했다.

물류창고 임대료 등 서비스 유지비용에 더해 재고비용도 골칫거리다. 직매입 사업의 구조상 판매되지 않은 상품은 재고로 쌓일 수밖에 없기 때문이다. 더욱이 소비기한 있는 제품의 제고는 제때 팔리지 않을 경우 손실비용으로 잡힌다. 11번가는 이러한 제한점을 극복하기 위해 소비기한이 임박한 상품을 30% 저렴하게 판매하는 '임박마켓' 서비스를 출시했다. 아울러 오픈마켓 판매자들의 제품을 보관, 관리, 배송해 주는 풀필먼트 사업을 시작하는 등 사업을 다각화를 모색하고 있지만 단 시간 내에 실적 개선이 이뤄지기는 어려울 것이라는 평가다. 11번가 관계자는 "슈팅배송은 장기적인 투자 차원"이라며 "당분간은 오픈마켓 사업 흑자를 기반으로 직매입 사업에 대한 적자를 메우는 기조가 될 것"이라고 말했다.

컬리 등 만년 적자 이커머스 플랫폼들도 흑자 전환

한편 최근 11번가뿐만 아니라 '만성 적자'에 시달리던 이커머스 플랫폼들도 수익성 개선에 매진하면서 하나둘씩 흑자 전환에 성공하고 있다. 기술 혁신을 통한 비용 절감과 마케팅 효율화 등이 주요한 역할을 한 것으로 분석된다. 지난해 패션 플랫폼 '에이블리'는 첫 연간 흑자를 달성했다. 창사 이후 5년 만의 성과로 매출과 영업이익이 동시에 개선됐다. 에이블리는 이미 지난해 상반기 역대 최대 실적을 기록한 데 이어 하반기에도 매출과 거래액이 각각 40%가량 성장했다. 양적 성장과 질적 성장을 동시에 잡은 셈이다.

일반적으로 적자를 줄이기 위해 마케팅을 축소하면 수익성은 개선되지만 매출이 감소하는 경우가 많은데 에이블리는 새로운 기술을 사용해 매출과 영업이익을 모두 끌어올리는 '성장형 흑자'에 성공했다. 에이블리는 "취향 데이터 기반의 AI 추천 알고리즘을 통해 고객에게 적합한 상품을 정확하게 연결해 주고 있다"며 "이를 통해 판매자 매출이 증가하고 다시 고객 유입이 늘어나는 선순환 구조가 안착됐다"고 설명했다. 실제 고객들의 앱 사용도 확대됐다. 앱·리테일 분석 서비스 와이즈앱·리테일·굿즈에 따르면 2023년 11월 기준 에이블리 앱의 1인당 사용시간은 59분, 월간 총 실행 횟수는 4억600만 회로 두 지표 모두에서 전문몰 전체 1위에 올랐다.

'컬리'도 창립 이후 9년 만에 EBITDA 기준 월간 흑자를 기록했다. 컬리 역시 수익성 개선의 주된 이유로 기술 혁신을 꼽았다. 컬리 관계자는 "직접물류비 개선이 흑자 전환에 가장 큰 역할을 했다"며 "배송집적도를 높여 효율을 극대화함으로서 배송비를 낮출 수 있었다"고 설명했다. '배송집적도'란 상품을 배송할 지역에 얼마나 많은 고객들이 있는지 보여주는 물류의 동선 시뮬레이션에 중요한 지표가 된다. 컬리는 배송직접도를 높이기 위한 기술 혁신에 주력하고 있다. 효율을 높여 배송에 드는 비용을 절감하자 창사 이후 첫 월간 흑자를 내는 데 성공하기도 했다. 앞서 송파물류센터 철수, 창원·평택물류센터 신규 오픈 등으로 많은 비용이 투입되면서 실적 개선이 다소 지연됐지만 물류인프라 확충이 어느 정도 마무리되면서 지난해 12월 첫 흑자를 냈다.

마이크로소프트, AWS 등 빅테크 기업 참가하여 혁신적인 기술 선보여
더 정교해진 수술용 로봇 팔, 의료 사고 가능성 줄여
IoT 기술, 방송산업에 새로운 지평 열어

임베디드 월드 2024에서는 로보틱스, 커넥티비티, AI를 중심으로 한 기술 박람회가 개최된다. 이번 행사에서는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트, 텍사스 인스트루먼트 등 약 1000개의 테크 기업이 참가하여 소프트웨어와 하드웨어를 통합한 임베디드 시스템의 혁신 기술을 선보인다.

인간의 실수를 줄이는 로보틱스

블랙베리(BlackBerry)는 이번 행사에서 의료 사고 가능성을 줄이는 데 기여한 수술용 로봇 팔을 선보인다. 로봇 팔은 임베디드 기술용 운영 체제의 최신 버전인 QNX 소프트웨어 개발 플랫폼 8.0을 기반으로 설계 되었다. 또한 햅틱 컨트롤러를 사용하여 의사가 더욱 정밀하게 로봇 팔을 움직일 수 있게 되어, 보다 효율적으로 수술을 할 수 있게 되었다.

게다가 블랙베리는 디지털 계기판인 QNX 버츄얼 콕핏(Virtual Cockpit)을 사용한 QNX OS와 하이퍼바이저를 전시한다. 자동차, 로보틱스, 의료 등 다양한 분야에서 애플리케이션을 제공하는 QNX 버츄얼 콕핏은 기존 다양한 차량 내 시스템을 통합하여 단일 시스템 온 칩(SoC) 설계에서, QNX 하이퍼바이저를 활용한 여러 혼합 크리티컬 시스템을 실행할 수 있게 발전되었다.

추가적으로 AWS는 임베디드 산업에 맞춤화된 두 개의 로봇 팔이 서로 체스를 두는 흥미진진한 모습을 공개한다. 이는 생성형 AI, IoT, 로보틱스의 결합을 통해 스마트하고 자동화된 루틴을 만들어 내는 데 성공한 것으로 평가된다. AWS는 "고급 인공 지능과 산업용 제어 알고리즘의 조합으로 이루어진 로봇 팔은 움직일 때 인간과 같은 추론과 복잡한 의사 결정 패턴을 보여줄 수 있다"며 여러 기술의 융합을 강조했다.

다른 제품 시연으로는 AWS와 통합된 첨단 센서 기술이 적용된 커넥티드 차량 콕핏이 있다. 특별히 행사 방문객은 가상 도시 운전을 체험해 볼 수 있다. 가상 도시는 AWS의 센서가 실시간 데이터를 제공하여 사용자가 디지털 환경을 탐색하는 데 도움을 주도록 구성되어 있다.

IoT의 핵심 커넥티비티, 자동차·방송·클라우드 서비스 등 다양한 분야에 활용되어

텍사스 인스트루먼트는 이번 행사에서 로보틱스, 에너지 전환, 전기 자동차를 중심으로 한 최신 임베디드 프로세싱 및 커넥티비티 제품을 공개한다. 텍사스 인스트루먼트는 임베디드 프로세싱의 발전에 기여해 전 세계 산업 및 자동차 애플리케이션의 잠재력을 끌어올렸다는 평가를 받고 있다. 텍사스 인스트루먼트의 수석 부사장인 아미차이 론은 소프트웨어 정의 차량(SDV)과 에너지 저장 시스템 등 다양한 서브 시스템을 통해 향상된 감지 기술, 모터 제어, 통신 및 엣지 AI 기능 구현에 기대감을 나타냈다. 또한 텍사스 인스트루먼트는 올해 행사에서 AI 가속기가 포함된 임베디드 Arm 기반 프로세서와 산업, 의료, 오토모티브 시스템 및 로봇용 마이크로컨트롤러를 소개할 것으로 밝혔다.

한편 퀀텔(Quantel)은 이번 행사에서 5G 및 LTE-M/NB-IoT 모듈과 GNSS 포지셔닝 모듈을 포함한 IoT 기술을 선보인다. 퀀텔 무선 솔루션은 라이브 스포츠 및 이벤트 취재에 새로운 지평을 여는 BSI(Broadcast Sports International)의 5G 지원 방송 도구와 GNSS 모듈인 LG69T로 구동되는 ZCS 잔디 깎는 로봇 등 혁신적인 기술을 공개한다.

더불어 올해 방문객은 애저(Azure)의 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MCE) 기술을 확인할 수 있다. 이 기술은 IoT 및 엣지 디바이스에 짧은 지연 시간과 고대역폭 연결을 제공하여 실시간 데이터 처리 및 의사 결정이 가능하다. 마이크로소프트는 기업이 클라우드 기술을 통합할 수 있도록 설계된 '새로운 적응형 클라우드 전략'을 이번 행사의 키워드로 꼽았다. 마이크로소프트 블로그 게시물에 따르면, 기존 적응형 클라우드 접근은 팀, 사이트, 시스템으로 분리되어 있던 방식에서 새로운 클라우드는 단일 운영, 애플리케이션, 데이터 모델로 통합하는 방식으로 변화를 꾀했다. 또한 새로운 적응형 클라우드는 조직이 클라우드 네이티브 기술과 AI를 활용하여 하이브리드, 멀티 클라우드, 엣지, 분산 컴퓨팅 및 IoT를 동시에 작업할 수 있도록 지원하여 효율성을 증대시킨다.

DFI 윈도우온암, 친환경적 솔루션 제공해

산업용 컴퓨터 회사인 DFI는 올해 행사에서 윈도우온암(WoA)을 탑재한 새로운 제품 라인업을 출시한다. DFI는 자사의 WoA 제품이 소형 폼 팩터의 디바이스 및 좁은 공간에 배치하기에 이상적이며, 작은 크기로 인해 친환경적인 컴퓨팅 솔루션을 제공한다. 게다가 WoA 라인업은 사용자의 편리성을 위해 자판기 및 키오스크에 자동화와 셀프 서비스 터미널 애플리케이션을 제공하도록 설계되었다.

DFI의 사장 알렌산더 쑤는 WoA를 제품 라인에 원활하게 통합하여 높은 전력 효율 솔루션을 제공할 계획이다. 더불어 이 발전은 디바이스 컴퓨팅 성능, 비용 효율성 및 배포 유연성을 향상시킬 수 있는 WoA 분야 진출에 있어 중요한 진전이 될 것으로 예상한다.

올해는 로보틱스와 커넥티비티를 중점으로 임베디드 기술이 발전할 것으로 기대된다. 또한 주목할 점은 여러 빅테크 기업에서 AI, IoT, 로보틱스의 결합으로 놀라운 기술 발전을 선보인 것이다. 위에서 소개한 혁신적인 기술은 임베디드 월드 2024에서 즐길 수 있다.

일론 머스크, 8월 '로보택시' 공개 예고 "테슬라 부진 돌파 모색"
최근 오토파일럿 사고 소송 합의, 기술적 한계에 대한 관심↑
연이은 로보택시 사고에 커지는 반발감, 극복할 수 있을까

테슬라가 자율주행이 가능한 전기차 ‘로보택시(Robotaxi)’ 초기형의 전원을 켜고 미국 13개 주 주행 테스트에 착수한다. 8월 로보택시 공개를 앞둔 만큼 자율주행에 필요한 주행 데이터를 확보하기 위한 차원으로 해석된다. 이에 시장에서는 ‘기대 반, 우려 반’의 반응이 나오고 있다.

테슬라, 미국 13개주 주행 테스트 준비 착수

9일(한국시간) 현재 테슬라 채용공고에 따르면 미국 13개주 15개 도시에서 근무하는 ‘프로토타입 차량 오퍼레이터(Prototype Vehicle Operator)’ 채용 공고를 올렸다. 출시 전 차량을 ‘프로토타입’이라고 부르는데 보통 테슬라를 포함한 자동차 업계에서는 출시 전 차량의 외관을 위장막으로 덮고 주행 테스트를 하는 경우가 많다.

프로토타입 차량 오퍼레이터의 채용공고를 올린 곳은 테슬라 내 ‘오토파일럿&로보틱스’ 부서다. 차량의 데이터를 수집하는 것이 프로토타입 차량 오퍼레이터의 주된 업무인데 해당 부서는 이같은 업무가 향후 차량의 자율주행 기능 개선에 크게 도움을 줄 것으로 내다봤다.

테슬라 프로토타입 차량 오퍼레이터가 근무하는 지역에는 조지아주 애틀랜타와 텍사스주 휴스턴 플로리다주 마이애미 등의 대도시 3곳이 포함됐다. 업계에 따르면 테슬라 프로토타입 차량 오퍼레이터가 근무하는 지역은 테슬라의 자체 보험 적용이 가능한 곳으로, 자율주행 관련 사고 발생 가능성을 염두에 둔 것으로 해석된다. 테슬라가 모집하는 프로토타입 차량 오퍼레이터는 향후 로보택시 정식 서비스 지역이 될 가능성도 높다.

일론 머스크 테슬라 CEO는 지난 6일 소셜미디어 X에 로보택시 공개 날짜를 8월 8일로 밝힌 바 있다. 저가형 차량 개발을 취소했다는 로이터의 보도를 부인한 후 곧바로 발표한 것이다. 일각에서는 머스크의 발표가 너무 성급하다는 평가가 나오지만 그는 2019년부터 현재까지 5년 넘게 로보택시 상용화를 위한 준비에 나섰다는 입장이다.

머스크 CEO는 2020년 로보택시를 공개해 서비스 상용화가 이뤄질 것으로 예측했지만 당시 코로나19 대유행으로 뜻을 펼칠 수 없었다. 대신 2022년 1분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 로보택시의 대량 생산 가능 시기를 2024년으로 내다봤다. 머스크 CEO는 2019년 열린 오토노미 데이(Autonomy Day)에서 모델 3를 기반으로 한 로보택시 초기형 실내 모습을 소개했는데 당시 이미지에는 스티어링 휠(핸들)이 없었다. 머스크는 이를 “자율주행의 미래”라고 소개했는데 실제 로보택시 실내는 2019년 공개된 이미지와 전혀 다른 모습을 갖출 가능성이 높다.

'오토파일럿' 기술 한계 극복했나

그간 머스크는 로봇택시가 테슬라에 막대한 부를 가져다줄 잠재적 원천이라고 거듭 밝혀왔다. 그러나 이미 사용 가능한 기본 기술 중 일부는 최근 몇 달 동안 고속도로 안전 규제 기관 및 기타 기관으로부터 조사와 비판을 받아온 만큼, 기술적 한계에 대한 의문의 목소리도 높다.

여기에는 2018년 사망 사고를 테슬라의 주행보조기능인 오토파일럿도 포함된다. 8일(현지시간) 블룸버그와 로이터 통신 등에 따르면 오토파일럿 관련 사망사고로 제기된 소송은 양측의 합의로 마무리된 상태다.

2018년 3월 사고 당시 월터 황은 캘리포니아주 샌프란시스코 인근 고속도로에서 테슬라 모델X를 타고 오토파일럿 기능을 켠 채로 출근하던 중 차량이 갑자기 도로를 벗어나면서 시속 114㎞가량의 속도로 도로 분리대를 들이받고 다른 차량 두 대와 연쇄 충돌했다. 월터 황은 병원에 이송됐으나 숨졌다.

이후 소송을 제기한 유족 측은 테슬라와 머스크 CEO가 오토파일럿을 완전한 자율주행이 가능한 기술인 것처럼 지속해서 광고했다며 이 사고에 책임이 있다고 주장했다. 이에 맞서 테슬라 측은 사고 당시 오토파일럿이 사고 위험을 여러 차례 경고했는데도 운전자가 휴대전화로 비디오게임을 하느라 계속 손을 놓고 있었다며 오토파일럿의 기술 결함이나 자사의 책임이 없다고 주장해 왔다.

해당 소송은 마무리됐지만, 다른 오토파일럿 관련 소송은 아직 남아 있다. 지난해 11월 플로리다주 팜비치 카운티 법원은 오토파일럿 관련 사망사고 피해자 스티븐 배너의 유족이 테슬라를 상대로 징벌적 손해배상을 청구하는 것을 허용했으며, 이 소송은 현재 진행 중에 있다.

전문가들 "완전 자율주행 10~20년 걸려"

현재 대부분 전문가들은 테슬라의 자율주행 프로젝트는 1~2년이 걸리는 것이 아니라 10~20년이 걸리는 프로젝트라며 아직은 이르다고 입을 모으고 있다. 자율 주행 관련 기술이 완전치 않은 만큼 사고 위험에서도 자유로울 수 없다는 것이다.

실제로 지난해 8월 미국 샌프란시스코에서 24시간 로보택시 운영을 승인받았던 GM의 로보택시 '크루즈'는 퇴출당했다. 캘리포니아주 정부는 출동 중인 소방차와 충돌하고 샌프란시스코 시내에서 크루즈에 깔려 중상을 입는 사상자가 나오자 크루즈의 운행을 지난해 완전히 중단시켰다. 지난해 10월 2일 샌프란시스코 시내의 한 교차로에서 한 여성이 크루즈 로보택시에 깔리는 일이 발생했는데, 당시 이 여성은 교차로에서 건널목을 건너다가 다른 사람이 운전하는 차량에 치인 후, 뒤이어 달려오던 크루즈에 깔려 수 ｍ를 끌려간 것으로 알려졌다.

현재 샌프란시스코에서 유일하게 구글의 자율주행 자회사 웨이모의 로보택시도 어려움을 겪고 있다. 지난 2월 웨이모의 로보택시가 샌프란시스코 내 사거리 교차로에서 자전거와 충돌하면서 웨이모의 로보택시 위험성이 부각되고 있는 것이다. 로보택시에 대한 불안감과 반감으로 같은 달 웨이모의 로보택시를 방화하는 사고가 발생하기도 했다.

증권업계, 제도화 기대 품고 STO 기반 다지기 착수
협의체·동맹 구성부터 플랫폼 개발까지, 적극적인 움직임 관측돼
정작 관련 법안은 여전히 국회 계류 상태, 5월 '터닝 포인트' 될까

토큰 증권발행(STO) 시장이 제도적 공백의 한계에 부딪혔다. 관련 법안 처리가 지연되며 초기 시장이 좀처럼 기지개를 펴지 못하고 있는 것이다. 혁신금융서비스(규제샌드 박스 제도) 등을 통해 일부 사업이 진행되고 있지만, 업계에서는 시장의 본격적인 개화를 위해서라도 관련 법안 통과가 필수라는 호소가 흘러나온다. 시장의 이목은 총선 이후 STO 관련 법률 통과 여부에 집중되고 있다.

STO 제도화 움직임에 들뜬 시장

토큰증권(Security Token·ST)은 부동산·미술품·음원·지적재산권 등 비정형 자산을 담보로 자산의 지분을 쪼갠 뒤, 블록체인 기술을 활용해 가상 자산 형태로 발행하는 증권을 말한다. 토큰증권을 활용해 자금을 조달하는 방식이 STO다. 9일 관련 업계에 따르면, 현재 국회 정무위원회에는 윤창현 국민의힘 의원이 발의한 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 일부개정법률안(자본시장법 개정안)과 주식·사채 등의 전자 등록에 관한 법률 일부개정법률안(전자증권법 개정안) 등 STO 관련 법률이 다수 계류 중이다. 정부가 직접 나서 STO를 제도에 편입하고자 하는 움직임을 보여왔다는 의미다.

이에 증권업계는 STO를 '미래 먹거리'로 낙점, 적극적으로 초기 기반을 형성해왔다. 일례로 한국투자증권의 경우, 지난해 9월 증권업계 최초로 토큰증권 발행 인프라를 구축하고 시범 발행을 마친 바 있다. 같은 해에는 카카오뱅크·토스뱅크 등과 협력해 토큰증권 협의체 '한국투자 ST 프렌즈'를 설립하기도 했다. 한국투자 ST 프렌즈에는 현물 조각투자 플랫폼 '피스(PIECE)'를 운영하는 '바이셀스탠다드', 문화 콘텐츠 투자 플랫폼 '펀더풀', 토지·건물 거래 플랫폼 '밸류맵', 비상장 주식 거래 플랫폼 '서울거래' 등이 참여 중이다.

지난 1월에는 31일 한국투자증권은 온라인 아트 플랫폼 '아투(Artue)'의 운영사 아비투스 어소시에이트와 STO를 위한 업무 협약을 체결하기도 했다. 양사는 협약을 통해 미술품을 기초자산으로 하는 투자계약증권 공급을 위해 상호 협력하기로 뜻을 모았다. 한국투자증권의 발행 인프라와 아비투스어소시에이트가 미술 시장에서 검증한 서비스 역량을 접목, 우량 미술품의 자산 유동화를 적극 추진하겠다는 구상이다.

증권사들의 STO 시장 진입

한국투자증권 외로도 다양한 증권사들이 STO 시장 진출에 박차를 가하고 있다. 하나증권은 갤럭시아머니트리·루센트블록·프린트베이커리·크리시아미디어·다날엔터테인먼트 등 조각투자 관련 사업자와 MOU를 체결하며 사업 기반을 다지고 있다. 지난해 8월에는 디지털사업본부 산하 ‘디지털자산팀’을 신규 편성, 토큰증권 사업을 주도할 조직을 갖추기도 했다.

미래에셋증권은 지난해 상반기 SK텔레콤·하나금융그룹과 토큰 동맹을 맺었다. 이에 따라 하나은행·하나증권과 협력해 STO 관련 사업을 추진하고, 인프라 구축 방면에서도 적극적으로 시너지를 낼 계획이다. 업계에 따르면 미래에셋증권은 현재 토큰증권 통합 플랫폼 개발에 착수한 상태로, 올해 내로 신규 플랫폼을 본격 공개할 예정이다. 

NH투자증권·KB증권·신한투자증권 등도 토큰증권 시장에 뛰어들 채비를 하고 있다. 이들 3사는 지난해 9월 ‘토큰증권 컨소시엄’을 구성, 토큰증권 시장에 공동 진출하겠다는 뜻을 밝혔다. 삼성증권·SK증권은 우리은행과의 협력을 통해 토큰증권 사업 기반을 쌓고 있다. 아직까지 STO 시장에서 얻을 수 있는 증권사 수익은 위탁계좌 관리수수료나 인프라 사용료 등에 불과하다. 하지만 향후 시장이 성장할 경우 기업공개(IPO) 주관 수수료와 같이 토큰증권 상장에 대한 주관수수료를 받거나, 토큰증권 거래 중개에 따른 매매수수료를 받아 본격적인 수익을 올릴 수 있을 것으로 보인다.

관련 법안은 아직도 '감감무소식'

문제는 STO 관련 법안 대다수가 국회 문턱을 넘어서지 못하고 있다는 점이다. 금융당국은 지난해 토큰증권 발행·유통 규율체계 정비방안을 통해 가이드라인을 제시하고 시장 개장 준비에 돌입했지만, 개정 법안은 아직 계류 상태다. 21대 국회는 총선을 치르고 난 뒤 5월 임시국회를 열고, 막판 조율 단계에 있는 무쟁점 법안들을 처리할 것으로 전망된다.

국회에 계류된 법률 개정안이 5월에 처리될 경우, 개정안은 자동으로 폐기 수순을 밟게 된다. 자동 폐기 후에는 이번 총선으로 새로 시작되는 22대 국회서 다시 법률 발의 및 논의 단계를 거쳐야 한다. 차후 STO 제도화 시기가 눈에 띄게 지연될 수 있다는 의미다. 단 여야 모두 STO 발행 관련 법안의 통과 필요성에는 공감하고 있는 만큼, 5월 내 극적으로 법안이 통과될 가능성도 있다.

여당인 국민의힘은 이번 총선공약으로 증권토큰(STO) 입법을 연내 마무리해 벤처·스타트업에 새로운 자금 조달 방식을 제시할 것이라고 밝혔다. 야당인 더불어민주당 역시 STO의 발행·유통·공시체계 정비 등 법제화를 추진할 방침이라고 공약한 바 있다. 다만, 총선 결과에 따라 여야 협의가 어느 선까지 이루어질지는 미지수다. 만약 일방적인 선거 결과가 나올 경우, 관련 법안 처리를 위한 본회의가 열릴 가능성 역시 낮아지게 된다.