'미국 개미 성지' 레딧, 美증시 데뷔 D-1
美 IPO 최대 5배 초과 청약 몰려
레딧 기업 가치 8.5조원으로 추산

뉴욕증시 상장 예정인 미국 사회관계망서비스(SNS) 업체 레딧의 공모 가격이 희망 범위의 최고 수준으로 책정된 것으로 알려졌다. 시장은 이번 공모에 4~5배의 초과 청약이 몰리면서 레딧이 당초 목표했던 기업 가치를 인정받을 가능성도 커졌다고 분석한다.

희망가 '최상단'으로 공모가 책정

20일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)은 사안에 정통한 관계자를 인용해 이날 기업공개(IPO)에 나선 레딧의 공모가격이 주당 34달러로 책정됐다고 밝혔다. 이는 앞서 레딧이 미 증권거래위원회(SEC)에 제출한 공모가 희망 범위(주당 31~34달러) 중 최상단에 있는 가격이다. 레딧은 21일 뉴욕증권거래소에서 티커명 RDDT으로 데뷔할 예정이다.

2005년 설립된 레딧은 지난해 10월 기준 일일 방문자가 7,000만 명이 넘는 초대형 SNS다. 이용자들끼리 가십거리, 뉴스, 투자정보 등을 공유하는 사이트다. 국내에서는 코로나19 밈 주식의 촉발지였던 레딧 주식 토론방 월스트리트벳츠가 유명하다. 2021년 주식시장을 뒤흔든 비디오 게임 판매 체인 게임스톱의 주가 폭등이 이곳을 중심으로 일어났다.

WSJ은 “레딧의 IPO에 대한 투자자 열기는 지난 2년간 포위된 IPO 시장이 전환점을 맞이할 수 있다는 걸 시사한다”고 전했다. 다만 일부 레딧 이용자 사이에서 “레딧의 주식은 공매도하겠다” “최근 몇 주간은 주식을 매입하지 않고 지켜볼 것” 등 반응도 나오고 있다.

상장 후 기업가치 65억 달러 전망

레딧의 상장 후 기업가치는 65억 달러에 달할 것으로 보인다. 2021년 추정 가치인 100억 달러에는 한참 미치지 못하는 규모지만, 당시에는 위험자산에 대한 광적인 투기 현상이 일었던 코로나19 버블기였다는 점에서 같은 선상을 두고 비교하기는 어렵다는 분석이 나온다.

더욱이 경기 침체가 지속되고 있는 가운데서도 투자자들이 레딧 공모주를 얻기 위해 신청한 양이 레딧이 발행한 주식 수의 4~5배에 달했다는 점에서 선방했다는 평가다. 이에 대해 로이터통신은 "공모주 신청량이 상장 당일의 성과를 보장하진 않지만, 적어도 목표 가격에 도달할 준비가 돼 있음을 의미한다"고 설명했다.

레딧은 이번 기업공개로 7억4,800만 달러의 자금 조달을 목표로 하고 있다. 신주 발행 물량 중 약 8%는 올해 1월 1일 이전에 계정을 연 레딧 사용자와 회사 이사진, 임직원 가족 등에 배정된다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 뉴하우스 가문의 어드밴스(30% 이상), 중국 텐센트(11%)에 이어 세 번째로 많은 8.7%의 지분을 보유한 것으로 알려졌다.

시장 경색에 한 차례 IPO 연기

앞서 레딧은 연방준비제도(Fed·연준)가 고강도 긴축에 나서면서 시장 불확실성이 커지자 IPO 계획을 연기한 바 있다. 실제로 금리 인상이 시작되면서 자본시장 유동성은 빠르게 감소했고 투자 심리도 크게 위축됐다. 또한 IPO 시장이 얼어붙자 레딧의 기업가치도 절반 이상 급격히 낮아졌다. 개인들이 비상장주식을 거래할 수 있는 플랫폼을 지원하는 레인메이커 증권에 따르면 지난 1월 레딧의 기업가치는 45억~48억달러(약 6조~6조4000억원) 수준으로 평가됐다.

블룸버그는 레딧의 기업가치 하락은 2021년 정점을 찍었던 기술기업에 대한 투자 붐이 후퇴했음을 보여준다고 지적했다. 실제 투자 열기가 식으면서 빅테크 기업들은 대규모 정리해고를 시작했고, 상장한 기업들은 비공개 자금 조달 당시보다 낮은 가치로 평가되고 있다. 미국의 최대 식료품 배송 업체 인스타카트가 대표적이다. 인스타카트는 2021년 390억 달러 가치로 평가됐지만, 지난해 9월 상장 당시 기업가치는 99억 달러였고 지난 26일 기준 시가총액은 71억 달러로 더 떨어진 바 있다. 블룸버그는 "레딧의 최종적인 기업가치는 IPO 시장의 회복세에 달려있다"며 "IPO에 대한 심의는 진행 중이며, 기업가치 평가 목표액과 상장 시점 등 세부 사항은 변경될 수 있다"고 전했다.

"내 얼굴이 왜 여기에" 여성 대상 딥페이크 범죄 주의보
정치인부터 유명인까지, 딥페이크 음란물 피해 사례 폭증
낮아진 범죄 행위 문턱, 일반인도 안심할 수 없어

딥페이크(Deepfake) 음란물 피해를 입은 조르자 멜로니 이탈리아 여성 총리가 법적 대응에 나섰다. 19일(현지시간) 이탈리아 안사(ANSA)통신은 사르데냐섬 사사리 법원이 소송원고인 멜로니 총리에 대해 재판 기일인 오는 7월 2일 출석을 요청했다고 보도했다. 앞서 멜로니 총리는 본인 얼굴을 합성해 딥페이크 동영상을 제작·유포한 2명에 대해 10만 유로의 손해배상 청구 소송을 제기한 바 있다.

멜로니 총리 '딥페이크 가해자' 덜미

딥페이크는 AI와 딥러닝을 활용한 인간 이미지·음성 합성 기술로, 생성형 AI의 발전과 함께 새로운 사회적 문제로 거론되고 있다. 유명인을 대상으로 딥페이크 기술을 악용하는 사례가 꾸준히 증가하고 있기 때문이다. 사이버 보안 회사 딥트레이스의 연구에 따르면, 딥페이크로 제작된 영상 중 약 96%가 포르노인 것으로 알려졌다. 논란이 된 멜로니 총리의 딥페이크 콘텐츠 역시 포르노에 멜로니 총리의 얼굴을 합성한 불법 음란 영상물인 것으로 알려졌다.

해당 콘텐츠를 제작·유포한 이들은 샤르데냐섬에 거주하는 한 부자(父子)인 것으로 확인됐다(73세·40세). 검찰에 따르면 이들은 포르노 동영상을 편집하고, 특정 소프트웨어를 사용해 여배우의 몸에 멜로니 총리의 얼굴을 합성해 미국 포르노 사이트에 공개했다. 해당 동영상은 지난 몇 달 동안 포르노 사이트 내에서 수백만 건의 조회 수를 기록했다.

안사통신은 수사관들이 포르노 사이트 내 별명을 바탕으로 해당 동영상의 출처가 된 전화번호를 추적, 콘텐츠 제작자를 찾아냈다고 전했다. 멜로니 총리는 변호인을 통해 "이런 유형의 피해를 본 모든 여성에게 고발하는 것을 두려워하지 말라는 메시지를 전달하기 위해 소송에 나섰다"며 심경을 밝혔다. 차후 승소 시 배상액은 전부 폭력 피해 여성을 위한 내무부 기금에 기부하겠다는 계획이다.

팝 가수 테일러 스위프트의 딥페이크 피해

딥페이크 음란물로 인한 피해는 비단 정치인에 국한되지 않는다. 지난 1월, X(옛 트위터) 등 SNS에서 미국의 유명 팝 가수 테일러 스위프트(Taylor Swift)의 사진을 악용한 불법 딥페이크 포르노 영상이 무차별 확산되는 사건이 벌어졌다. 한 게시물은 삭제되기 전까지 2만4,000회가량 공유되며 4,500만 회 이상의 조회수를 기록한 것으로 확인됐다. 

당시 외신은 테일러 스위프트의 딥페이크 영상은 생성형 AI로 불법 이미지를 만드는 한 텔레그램(인터넷 모바일 메신저) 채팅방에서 제작됐다고 추정했다. 주로 마이크로소프트(MS)의 생성형 AI를 활용해 딥페이크 콘텐츠를 만드는 해당 채팅방 멤버들이 딥페이크 생성을 제한하는 MS 규정을 우회, 관련 기술을 악용했다는 것이다. 피해 상황이 드러나자 테일러 스위프트의 팬들은 딥페이크 영상 검색을 방해하는 SNS 캠페인을 실시했으며, X 측은 '테일러 스위프트'라는 키워드를 아예 검색할 수 없도록 조치하기도 했다.

한편 지난달에는 해당 딥페이크 콘텐츠가 미국의 유해성 온라인 커뮤니티 포챈(4chan)에서 시작된 '챌린지'의 일환이라는 분석이 제기되기도 했다. 포챈 이용자들이 딥페이크 기술을 활용해 유명한 여성이 등장하는 음란 이미지를 만들 수 있을지 시험해보는 일종의 '게임'을 진행했으며, 그 과정에서 해당 콘텐츠를 제작 ·유포했다는 것이다. 당시 뉴욕타임스(NYT) 등 외신은 허위정보 추적 업체 그래피카(Graphika)가 포챈에서 '스위프트 딥페이크'라는 키워드를 추적, 이러한 잠정 결론을 내렸다고 보도했다. 포챈은 인종차별적이고 유해한 콘텐츠를 공유하는 것으로 악명이 높은 미국의 온라인 커뮤니티다.

범죄도 '손쉽게' 저지르는 시대

가장 큰 문제는 이 같은 딥페이크 범죄가 일반인 대상으로까지 확산하고 있다는 점이다. 최근 온라인상에서는 손쉽게 딥페이크 음란물을 만들 수 있는 웹사이트가 우후죽순 등장하고 있다. 제한 없이 이용할 수 있는 무료 서비스도 적지 않다. AI 관련 기술 활용에 능통하지 않은 일반인도 손쉽게 불법 음란물을 만들 수 있는 환경이 구축된 것이다. 지난해 10월 그래피카가 발표한 자료에 따르면, 지난해 9월 한 달 동안에만 자그마치 2,400만 명이 이 같은 딥페이크 웹사이트를 방문한 것으로 확인됐다.

SNS 이용의 보편화는 일반인 대상 딥페이크 범죄의 '발판' 역할을 수행하고 있다. SNS를 통해 딥페이크 콘텐츠에 합성할 사진을 손쉽게 입수·공유할 수 있기 때문이다. 실제 지난해 11월 미국 뉴저지주(州) 웨스트필드 고등학교에서는 온라인상에서 입수한 여학생들의 사진을 딥페이크 음란물 제작에 악용한 남학생 여러 명이 덜미를 잡히기도 했다.

월스트리트저널(WSJ)에 따르면, 이들은 입수한 사진을 활용해 교내 여학생들의 딥페이크 나체 사진을 만들어 유출하다가 발각됐다. 해당 사실을 인지한 피해 여학생들은 학교 당국에 이를 보고했고, 경찰 당국도 수사에 착수했다. 이후 지난달 뉴저지 주에서는 오디오나 비주얼 미디어의 기술적 조작으로 인한 속임수, 즉 딥페이크 콘텐츠의 제작 및 유포에 대한 형사 처벌을 규정하는 법안(A3540)이 발의되었다.

최대 300억 개의 매개변수 지원, 사용자의 지시에 따라 이미지 전반을 추론
인컨텍스트 학습, 다중 이미지 추론, 효율적인 MoE 변형 및 최적화된 데이터 처리 전략 등의 기능을 갖추고 있어
어떤 용도로 사용될지 아직 밝히지 않았지만, 향후 Siri 개선·iMessage 기능 강화 등에 활용될 것으로 기대돼

최근 애플은 이미지와 텍스트를 처리할 수 있는 멀티모달 모델 'MM1'을 미국 코넬대 논문 저장 사이트 ‘아카이브(arXiv)’에 공개했다. 이 모델은 최대 300억 개의 매개변수를 지원하며 사용자의 지시에 따라 이미지 전반을 추론할 수 있는 능력이 있다.

효율성과 확장성을 위한 MoE 변형과 최적화된 데이터 처리 전략

MM1은 인컨텍스트 학습(in-context learning)을 지원하므로 새로운 유형의 쿼리나 작업에 대해 명시적으로 재교육하거나 미세 조정할 필요 없이 현재 대화에서 제공되는 문맥을 기반으로 질의를 이해하고 응답할 수 있다고 연구진은 밝혔다. 인컨텍스트 학습은 모델이 이전에 본 적이 없는 콘텐츠를 기반으로 이미지에 대한 설명을 생성하거나 사진 기반 프롬프트의 내용에 관한 질문에 답할 수 있게 한다.

MM1은 또한 다중 이미지 추론도 지원하므로 동일한 쿼리 내에서 여러 이미지를 이해하고 해석하여 결론을 도출할 수 있다. 다중 이미지 추론을 통해 시각적 콘텐츠와의 보다 복잡하고 미묘한 상호작용을 처리할 수 있다고 전했다. 향후 MM1의 다중 모드 이해 기능을 통해 애플은 이미지를 기반으로 질문에 답할 수 있게 함으로써 음성 비서 시리(Siri)를 개선하고, 아이메시지(iMessage) 내에서 공유된 이미지와 텍스트의 맥락을 이해하여 사용자에게 더욱 관련성 높은 답변을 제안할 수 있을 것으로 기대된다.

애플의 새로운 대형 멀티모달 모델에는 성능을 향상하는 몇 가지 메커니즘이 있다. 그중에는 시각적 데이터와 텍스트 데이터를 동시에 처리하는 하이브리드 인코더가 있는데, 이를 통해 MM1은 두 가지 데이터 형식을 통합한 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있게 된다. MM1의 또 다른 핵심 구성 요소는 비전-언어 커넥터다. 이는 이미지 인코더가 처리하는 시각적 인식과 언어 모델이 처리하는 텍스트 이해 사이의 틈을 메워준다. 기본적으로 비전-언어 커넥터는 이미지와 텍스트를 처리하는 모델의 개별 기능을 통합하여 이미지의 시각적 인식과 언어 이해가 함께 작동할 수 있도록 한다.

아울러 MM1은 기존의 신경망 모델과 전문가 혼합 모델(Mixture-of-Experts, MoE) 변형을 모두 사용하기 때문에 확장 가능하고 효율적이다. 특히 MoE를 사용하면 추론 중 계산 비용을 늘리지 않고도 모델 용량을 늘릴 수 있는 장점이 있다. 간단히 말해 MM1은 효율적이면서도 더 많은 것을 처리할 수 있다. 또한 이름에서도 알 수 있듯이 각 전문가 모델이 단어, 그림, 코드를 분리해 해를 찾고 이를 종합하여 답하는 방식으로 작동한다. 더 나아가 연구팀은 다양한 데이터 유형이 모델 성능에 미치는 영향을 조사하는 광범위한 연구를 통해 최적화된 데이터 처리 전략을 발굴했다. 예를 들어, 연구팀은 이미지-캡션이 있는 이미지-텍스트와 텍스트 전용 데이터를 혼합하여 사용하는 대규모 멀티모달 사전 학습의 경우가 최고의 성능을 달성하는 데 결정적이라는 사실을 밝혀냈다.

인공지능 영역에 큰 기여, 효율적인 AI 시스템 개발을 위한 핵심 정보 제공

성능 측면에서 300억 개의 파라미터가 포함된 MM1은 멀티모달 벤치마크에서 다른 모델보다 뛰어난 성능을 보였다. MM1은 크기가 두 배 이상 큰 플Flamingo 및 IDEFICS와 같은 모델을 능가했다.

일부 업계 관계자들은 애플의 이번 연구 결과 발표는 인공 지능 영역에 크게 기여 했다고 높게 평가했다. 먼저 연구의 내용이 포괄적이다. 모델의 아키텍처와 데이터의 다양한 조합의 절충, 그리고 각 부분이 학습된 모델의 결과에 어떤 영향을 미치는지에 대해 논의한 인사이트를 공유함으로써 애플은 챗GPT와 같은 모델에 도전할 뿐만 아니라, AI 커뮤니티가 그 결과를 바탕으로 더 정교하고 유능한 AI 시스템을 구축하도록 도왔다는 것이다. 또한 대규모 모델을 학습시키는 데에 막대한 비용이 드는 시대에 이러한 인사이트는 투자 대비 최대의 효과를 얻기 위해 어디를 최적화하고 어디를 줄여야 하는지를 알려주는 핵심적인 정보를 담은 지침서라고 일부 전문가들은 바라봤다.

지난달에는 애플이 자율주행차 프로젝트 타이탄을 중단하고 제너레이티브 AI에 집중한다는 소식이 전해졌다. 애플은 마이크로소프트나 구글과 달리 조용히 AI 프로젝트를 진행해 왔는데, 아직 구체적인 내용은 공개되지 않았지만, 지난여름에는 자체 웹 애플리케이션 기반 챗봇 서비스인 'Apple GPT'를 개발 중이라는 보도가 있었고, 개발자들이 애플의 하드웨어에서 대규모언어모델을 학습하고 실행할 수 있는 오픈소스 툴킷인 'MLX'를 공개했다. 멀티모달 모델을 연구하는 애플 수석 연구 엔지니어 브랜던 매켄지(Brandon McKinzie)에 따르면 MM1은 "시작에 불과하다"고 한다. 또한 그는 애플이 "이미 차세대 모델을 개발하기 위해 열심히 노력하고 있다"고 언급했다. 한편 애플은 MM1이 어떤 용도로 사용될지 아직 밝히지 않았다.

美 연비 계산 더 낮게 책정
업계 반발에 일부 후퇴한 모양새
주목적은 전기차 보급 확대

美 전기차 연비 계산법 강화, 1갤런당 29kWH

19일(현지시간) 미국 에너지부는 전기차의 연비를 내연기관차의 연비와 직접 비교할 때 전기차의 연비를 기존보다 낮게 계산하도록 하는 최종 규정을 공개했다. 미국에서 내연기관차의 연비는 기름 1갤런(약 3.8ℓ)으로 달릴 수 있는 마일(약 1.6km) 수로 표기한다. 그러나 기름을 쓰지 않는 전기차는 이런 방식으로 연비를 계산할 수가 없다.

대신 복잡한 계산법을 적용해 전기차도 내연기관차와 같은 기준으로 연비를 표시하는데 이번 규정은 이때 사용하는 환산 계수를 기존 1갤런당 82킬로와트시에서 1갤런당 29킬로와트시로 조정했다. 이는 에너지부가 작년에 제시한 1갤런당 23.2킬로와트시보다 완화된 수준이다. 작년에 제시한 기준대로라면 전기차의 연비가 기존에 비해 72% 줄어들지만, 이날 공개한 기준에서는 65%만 감소한다. 아울러 에너지부는 당초 계획대로 새 기준을 2027년부터 바로 적용하는 대신 2030년까지 단계적으로 도입하기로 했다.

환산 계수가 중요한 이유는 미국에서 자동차 제조사들은 최저 연비 기준인 기업평균연비제(CAFE)를 준수해야 하기 때문이다. 제조사가 판매하는 모든 차량의 평균 연비를 측정해 이 기준보다 높아야 벌금을 내지 않는데 내연기관차보다 연비가 높은 전기차를 많이 팔수록 유리하다. 픽업트럭이나 스포츠유틸리티차량(SUV)처럼 평균 연비를 끌어내리는 차량을 많이 팔아도 연비가 높은 전기차를 충분히 팔면 그 영향을 상쇄할 수 있기 때문이다.

그러나 환경단체들은 정부가 지금의 환산 계수를 도입한 지 20년이 넘었다며 개정을 촉구했다. 환경단체들은 정부가 전기차의 연비를 너무 관대하게 계산해 자동차 제조사가 소량의 전기차만 팔아도 연비 기준을 충족할 수 있다는 점을 지적했다. 반면 자동차 업계는 전기차의 연비를 낮게 평가하면 결국 내연기관차의 연비를 개선하는 데 더 많은 자원을 투입할 수밖에 없으며 막대한 벌금을 내야 할 수도 있다고 주장하며 규정 완화를 주장해 왔다.

작년에 제시한 규정대로라면 미국 자동차 3사가 연비 기준을 맞추지 못해 2032년까지 내야 할 벌금이 제너럴모터스(GM) 65억 달러, 스텔란티스 30억 달러, 포드 10억 달러로 추산된다. 로이터통신은 이번 결정이 미국 자동차 3사를 비롯한 주요 자동차 제조사와 전미자동차노조(UAW)의 승리라고 해석했다. 미국에서 자동차를 판매하는 주요 업체들을 대변하는 자동차혁신연합(AAI)의 존 보젤라 회장도 이날 발표된 규정을 "긍정적"이라고 평가했다.

전기차 vs 휘발유 연료비

전기차와 내연기관차의 연비를 비교해 봤을 때 전기차의 연비가 압도적으로 좋다는 것은 익히 알려져 있는 사실이다. 국내 여론조사기관인 컨슈머인사이트가 전기차 사용자들의 1개월 주행거리와 충전비용을 살펴본 결과, 10km를 주행한다고 가정했을 때 충전 비용은 314원 정도로 휘발유 차량 주유비의 18%에 불과했다. 다만 전기차 원산지별로는 차이가 있었다. 수입 전기차의 월평균 주행거리(2,171km)가 국산(2,019km)에 비해 약 8% 길었던 반면 10km당 충전비용은 수입(277원)이 국산(333원)보다 20% 저렴했다.

이는 수입 전기차의 다수(조사 대상 수입 전기차의 76%)를 차지하는 테슬라의 영향으로 분석된다. 테슬라(74%)는 국산(68%)이나 수입차 평균(72%)에 비해 완속 충전 이용률이 높은데, 전용 완속 충전기인 데스티네이션 차저의 비용이 무료기 때문이다. 회생제동 기능이 높은 단계로 고정돼 전비가 높은 점도 영향을 미쳤다.

전기차 10년 타야 본전 뽑는다?

하지만 10년 운행을 기준으로 했을 때는 크게 차이가 나지 않는 것으로 나타났다. 지난해 6월 삼성SDI의 ‘100km 주행 후 충전비와 유류비 전격 비교’ 영상에 따르면 내연기관차의 주유비는 휘발유 리터당 1,519원 기준 1만원, 전기차의 충전비는 급속충전 347.2원/kWh 기준 6,000원으로 확인됐다. 한 달에 1,500km를 운행한다고 가정할 경우 전기차는 한 달 충전비가 9만원, 내연기관차는 15만원이다. 10년으로 환산 시 전기차 충전비 1,080만원, 내연기관차 유류비 1,800만원으로 약 720만원의 차이가 있는 것으로 파악됐다.

실제 한국자동차산업협회에 따르면 소형 스포츠유틸리티차량(SUV)을 기준으로 전기차와 내연기관차를 비교했을 때 차량 가격·연료비·보험료·자동차세 등을 고려하면 평균 13년가량 타야 전기차가 내연기관차 대비 경제적으로 합리적이다. 지난 2022년 일부 유럽 국가에서 러시아와 우크라이나의 전쟁 여파로 천연가스가 끊기면서 전기차 충전비가 휘발유 가격을 추월하기도 했다는 점을 감안하면 대내외적 변수에도 약하다. 이렇다 보니 자동차 관련 온라인 커뮤니티에선 "전기차의 경제성이 점점 떨어진다" "지금도 10년 넘게 타야 본전 뽑는다”, 내연기관차를 탈 수 있을 때까지 타는 게 경제적으로 더 낫다" 등의 반응도 나온다.

세계 1위 AWS, 한국 진출 가시화했지만 업계는 "글쎄"
공공 부문 선점한 국내 업체들, 수요 높은 IT 기업은 '자체 서버' 이미 있어
경쟁 업체 추격에 진 빼는 AWS, 한국 투자 효용성 있을까

세계 1위 클라우드 서비스 기업 아마존웹서비스(AWS)가 한국에 자체 데이터센터를 짓기 위해 부지를 매입하고 건축 허가까지 받은 것으로 확인됐다. 한국 시장 진출 11년 만의 일로, 급증하는 국내 클라우드·인공지능(AI) 수요에 대응하면서 비용·서비스 효율성을 높이겠단 전략이다. 이로써 오는 2027년까지 국내 클라우드 인프라에 약 8조원을 투자하겠다는 AWS의 계획도 본격화할 것으로 보인다. 다만 공공 부문을 이미 국내 업체가 선점한 상황에서 AWS가 제힘을 쓸 수 있을지는 의문이라는 업계의 평가가 나온다.

AWS, 인천 부평 인근 부동산 매입

AWS는 최근 데이터센터 건립을 위해 인천 부평 인근 공업 지역에 토지 등 부동산을 매입했다. 매입 주체는 AWS가 출자해 세운 아마존코퍼레이트서비시즈코리아다. 아마존코퍼레이트는 인천시로부터 이 토지에 건물을 신축할 수 있는 허가를 받았다. 건물은 주용도인 방송통신시설 1개동, 부속용도인 데이터센터 4개동 등 총 5개동으로 구성된다. 데이터센터는 대지 면적 3만2,476㎡, 연면적 4만4,812㎡, 건축 면적 9,469㎡에 이른다. 연면적 기준 축구장 면적(약 7,000㎡) 대비 약 6배 수준이다. 최대 지상 7층·지하 1층, 최고 높이 72m에 100메가와트급 안팎 전기가 필요한 메가급으로 구축될 예정이다.

AWS가 국내에 자체 데이터센터 건립을 타진하는 건 폭증하는 수요에 대비해 클라우드 서비스 보안성 및 안정성을 강화하는 한편 장기적으로 수익성을 높이기 위함이다. 공정거래위원회 조사에 따르면 AWS는 국내 클라우드 시장에서 압도적인 수치(70%)로 점유율 1위를 기록하고 있다. 국내 주요 대기업 및 대형 스타트업 등 다수 고객사를 확보한 덕이다.

AWS는 국내 시장이 포화상태가 아니라고 판단했다. 금융·공공 등 대형 시장이 여전히 남아 있어 향후 수요가 더욱 증가할 수 있다는 것이다. 특히 생성형 AI 등 AI 서비스가 증가하면서 AI 기반 인프라인 클라우드 수요는 더욱 높아질 것으로 전망했다. 업계 관계자는 "국내 클라우드 시장은 지속 성장할 것으로 판단되지만 상면 임대료도 점차 높아져 AWS 입장에서 중장기적으로 비용 부담도 커질 수밖에 없다”며 “기존 임대 상면은 그대로 유지하면서 자체 데이터센터 확보 이후엔 추가 임대를 줄이는 방향으로 노선이 바뀔 것”이라고 전했다.

공공 부문 디지털 전환 박차, AWS가 노리는 지점은

실제 공공 부문에선 지난 2021년부터 디지털 전환에 본격 박차를 가하고 있다. 당해 발표된 제2차 전자정부 기본계획 내용에 따르면 정부는 향후 2025년까지 행정기관의 클라우드 전환율을 100%까지 끌어올리겠단 목표를 내세웠다. 공공 부문 클라우드 전면 전환을 통해 정부의 디지털화에 속도를 내겠다는 방침을 공식화한 셈이다. 특히 코로나19 팬데믹을 지나면서 정부의 클라우드에 대한 관심은 더욱 커졌다. 스마트 근무환경 구현을 위한 원격근무 및 온라인 회의 등과 같은 비대면 채널에서 클라우드를 사용하면 시간과 비용을 절감할 수 있는 데다, 한국판 디지털 뉴딜 정책에서 강조했던 공공 마이데이터 사업을 보다 활성화할 때 클라우드의 역할이 필요하기 때문이다. AWS가 클라우드 시장의 확장성을 전망한 게 마냥 허황된 이야기는 아니었단 의미다.

다만 문제는 최근 AWS의 글로벌 경쟁사인 마이크로소프트(MS), 구글 클라우드 외 국내 클라우드 기업인 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드 등의 추격이 거세지고 있다는 점이다. 사업 확장성이 보장된 공공 부문 수요의 경우 이미 국내 클라우드사가 사실상 먹어버리다시피 했다. 업계에 따르면 국내 클라우드 3사는 이미 공공 부문 수요 등을 바탕으로 자체 데이터센터를 구축하기 시작했다.

가장 큰 수혜자는 단연 KT다. KT에 따르면 KT클라우드는 기존 수주한 공공 클라우드 사업에서 매출이 일어나고 데이터센터가 견조한 성장세를 이어감에 따라 지난해 전년 대비 57% 늘어난 6,780억원의 연간 매출을 기록했다. 공공 클라우드 시장에서 이미 42%의 점유율을 차지하면서 주도권도 확보했다. AWS가 한국 시장에서 가질 수 있을 만한 파이의 면적이 좁아지고 있는 셈이다.

공공 부문을 제외하면 클라우드 업체가 진출할 만한 계열은 그나마 IT 업계인데, 국내 유수의 IT 대기업들은 이미 대부분이 자체적인 클라우드 서버를 보유하고 있는 상황이다. 결국 AWS가 나설 수 있는 범주는 거의 스타트업뿐인데, 소위 '돈 없는' 스타트업이 AWS의 매출 향상에 큰 도움이 될 가능성은 거의 없다시피 하다. 시장 일각에서 나오는 'AWS의 데이터센터 구축이 국내 산업계에 파급효과를 가져다줄 것'이란 주장이 다소 힘을 잃은 이유다. AWS가 오는 2027년까지 한국 클라우드 인프라에 58억8,000만 달러(약 7조8,500억원)를 투자하겠다고 밝힌 바 있긴 하지만, 이는 리전 구축을 포함해 연결, 운영, 유지 보수 등과 관련한 모든 자본·운영 비용을 포함한 액수다. 국내 기업들이 각 부문을 선점한 현시점에 AWS가 제힘을 쓸 수 있을지는 여전히 미지수다.

국내 비중 적은 AWS, 글로벌 경쟁사 추격도 '바짝'

더군다나 국내에선 AWS를 사용하는 비중 자체가 적다. AWS가 글로벌 1위 기업이긴 하나, 최소한 한국에선 그만한 위상을 발휘하기 어려울 수밖에 없단 의미다. AWS만의 강점도 많이 퇴색됐다. 이전까지만 해도 AWS는 저렴한 맛에라도 사용할 만한 서비스였지만, 최근엔 클라우드 산업계 전반이 성숙기에 접어들면서 AWS가 가격 경쟁력을 내세우기 어렵게 됐다.

특유의 먹통 문제도 AWS의 발목을 잡는다. 블랙프라이데이 직전 AWS 먹통 사태가 발생한 바 있음은 이미 유명하고, 지난 2021년 말께엔 한 달에 세 번이나 먹통 사태를 일으키면서 각종 논란을 부추기기도 했다. 당시 외신에 따르면 가상화폐 거래소부터 스트리밍 서비스까지 AWS를 사용하는 서버에 전반적인 통신 장애가 발생했다. 웹사이트상의 장애를 추적하는 다운디텍터는 "암호화폐 거래소 코인베이스를 비롯해 스트리밍 서비스 훌루, 업무용 메신저 슬랙 등에서 AWS 장애로 인한 문제가 보고됐다"고 전했다.

글로벌 경쟁사의 추격이 점차 뚜렷해지고 있다는 점도 AWS에 있어 부담 요소 중 하나다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 세계 클라우드 시장 점유율 3위 구글은 지난 2022년부터 꾸준히 핀포인트 투자를 이어가고 있다. 모기업 알파벳을 통해 미국 선물 거래 회사 CME 그룹에 10억 달러, 보안 업체 ADT에 4억5,000만 달러를 투자하기도 했다. 파격 마케팅을 통해 클라우드 시장 점유율을 높이겠단 취지다. MS도 점유율 확대에 나섰다. MS는 여러 스타트업 지분을 사들인 뒤 이들이 자사 클라우드 서비스를 이용하도록 함으로써 서서히 영역을 넓히기 시작했다. 지분 투자를 통해 다년간 자사 클라우드 제품을 쓰도록 계약을 맺어 저변 확대를 노리겠단 것이다. 국내외 할 것 없이 격화한 클라우드 업계 1위 쟁탈전에 AWS의 승기는 확신하기 힘들다. 국내 업체의 공공 부문 선점으로 한국 시장 확장성도 보장받지 못하게 된 상황에서 AWS가 취할 출구전략은 무엇일지, 업계의 관심이 쏠린다.

애플, 차기 iOS 내 구글 '제미나이' 탑재 방안 논의 중
역사 왜곡 논란 휘말린 제미나이, 기술력 한계 부딪혀
한계도 가능성도 명확한 생성형 AI, 애플은 아직 '준비 중' 

애플이 아이폰 운영 체제(iOS)에 구글의 범용 인공지능(AI) 모델 제미나이(Gemini)를 탑재하는 방안을 논의하고 있다는 소식이 전해졌다. 자체 AI 모델 개발 이전에 기술력을 갖춘 파트너사와의 협력 방안을 모색, 관련 서비스 제공 비용을 절감하겠다는 구상으로 풀이된다. 17일(현지시간) 블룸버그는 "애플이 구글 제미나이의 라이선스를 얻기 위한 협상을 진행 중"이라며 이같이 보도했다.

구글-애플, 라이벌에서 파트너로?

현재 애플은 아이폰 운영체제의 차기 버전인 iOS 18에 자체 AI 모델을 기반으로 한 새로운 기능을 준비하고 있다. 글로벌 IT 시장 내에서 AI 기술의 영향력이 점차 확대되는 가운데, 시장 경쟁력 확보를 위한 '승부수'를 띄운 것으로 풀이된다. 업계에 따르면, 애플은 지난해 초부터 자체 대형언어모델(LLM, 생성형 AI의 기반 기술) 'Ajax(코드명)'를 개발 중이다. 문제는 현시점 애플의 AI 개발 역량이 구글·오픈AI 등 선두 주자에 미치지 못한다는 점이다. 당장 iOS 18에 생성 AI 기능을 탑재하기 위해서는 구글 등 '완성형 AI 모델'을 보유한 파트너가 필요하다는 의미다.

업계에서는 해당 논의가 구글 측에 상당한 호재가 될 것이라는 평이 흘러나온다. 구글은 아이폰 내 '사파리 웹 브라우저'의 기본 검색 엔진 자리를 지키기 위해 애플에 매년 수십억 달러를 지불해 왔다. 두 기업의 AI 협력이 현실화할 경우, 막대한 투자를 통해 쌓아온 '검색 파트너십'이 눈에 띄게 강화될 수 있다는 의미다. 구글이 이미 삼성전자 갤럭시 스마트폰에 제미나이 서비스를 탑재하고 있다는 점도 주목할 만하다. 삼성전자의 대표적 경쟁사인 애플이 운영 체제에 제미나이를 탑재할 경우, 구글은 글로벌 스마트폰 시장 전반의 AI 수요를 흡수할 수 있게 되기 때문이다.

애플이 전 세계 20억 명에 달하는 막대한 고객층을 보유하고 있다는 점도 호재다. 이들이 구글 제미나이의 고정 고객층으로 자리 잡을 경우, 구글은 막대한 학습 데이터 확보·제미나이 프리미엄 서비스 수요 확대 등을 기대해 볼 수 있다. 블룸버그는 "(두 기업은) 오랫동안 모바일 플랫폼으로 라이벌 관계를 유지해 왔지만, 구글의 제미니 AI를 애플의 아이폰에 도입하는 두 회사의 제휴 논의 소식은 양사의 단기적 골칫거리를 해결할 수 있는 거래"라고 평가했다. 단 애플이 추후 자체 AI 역량을 갖추게 될 경우 구글과의 파트너십을 손쉽게 종료할 가능성이 크다고도 덧붙였다. 한편 양사는 해당 논의에 대한 블룸버그의 질문에 이렇다 할 확답을 내놓지 않은 상태다.

제미나이의 '과잉 PC주의' 논란

단 최근 구글 제미나이가 'PC(Political Correctness, 정치적 올바름)' 논란에 휘말렸다는 점은 변수로 꼽힌다. 제미나이는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 멀티모달(Multimodality, 다양한 데이터 모달리티를 함께 고려해 서로의 관계성을 학습 및 표현하는 기술) 기반의 AI 모델이다. 구글은 제미나이가 폭력적이거나 지나치게 성적으로 노골적인 이미지를 생성할 수 없도록 하고, 다양한 인종과 특성을 가진 사람들이 등장하는 콘텐츠를 생성할 수 있도록 조치했다.

문제가 된 것은 제미나이가 생성한 이미지 내 인물의 '인종'이었다. 구글은 지난달 22일 제미나이 내 이미지 생성 서비스를 중단하겠다고 밝혔다. 온라인 커뮤니티 등지에서 "제미나이가 역사적 사실과 맞지 않는 이미지를 생성해 냈다"는 내용의 게시물이 급속도로 확산하면서다. 해당 게시물에 따르면, 제미나이는 제2차 세계 대전 당시 "독일 군인의 이미지를 생성해 달라"는 주문을 받고 흑인 남성과 아시아 여성의 얼굴을 생성하는 오류를 범했다. ‘미국 건국의 아버지(벤저민 프랭클린, Benjamin Franklin)’ 이미지 생성을 요청하자 맥락과 무관한 흑인 남성의 이미지를 생성하기도 했다.

구글은 "자사가 반영하고자 했던 것보다 AI 모델이 다양성에 훨씬 민감하고 조심스러워졌다"는 입장을 밝혔다. 제미나이의 PC주의적 설정이 과도하게 부각되며 예상치 못한 역사 왜곡이 발생했다는 것이다. 구글은 AI 모델이 이미지 생성 요청을 거부하거나 잘못 표기하지 않도록 수정하고 있으며, 광범위한 테스트를 진행하고 있다고 전했다. 하지만 서비스 재개 시기는 아직 약속하지 못한 상태다. 구글이 애플과의 협력을 통해 스마트폰 시장의 'AI 패권'을 확보하기 위해서는 우선 기술적 한계를 넘어야 한다는 의미다.

애플, 할루시네이션 한계에도 '자체 AI 개발'

주목할 만한 부분은 이 같은 '할루시네이션(Hallucination, 환각) 현상이 비단 제미나이에 국한되는 문제가 아니라는 점이다. 할루시네이션은 생성형 AI 모델이 '허위 정보'를 생성하는 현상을 일컫는 용어다. 현재 제미나이를 비롯한 대다수 생성형 AI는 △잘못됐거나 앞뒤가 맞지 않는 주장 △존재하지 않는 사실 △정보의 맥락을 오해한 답변 등 불완전한 콘텐츠를 생성하며 할루시네이션의 ‘족쇄’에 붙잡혀 있다. 기술적 한계에 부딪혀 점진적으로 소비자 신뢰를 잃어가고 있다는 의미다.

할루시네이션의 근본적인 원인으로는 불완전한 학습 데이터가 지목된다. 생성형 AI는 출시 이전 방대한 데이터를 학습하며, 이후 질문 내용에 가장 가까운 데이터의 조각들을 선택해 조합한다. 이용자가 AI 모델이 학습한 데이터에 없는 정보를 요청하거나 학습 데이터에 문제가 있을 경우, 기존 학습 데이터의 조각을 적당히 조합해 잘못된 결과를 도출할 수 있다는 의미다. 한 업계 관계자는 "대다수의 생성형 AI가 자신이 하는 말의 의미를 명확히 이해하지 못한 채 '그럴싸'한 답변을 내놓고 있다"며 "자연스럽게 거짓말을 할 수밖에 없는 구조로 만들어진 셈"이라고 짚었다.

이처럼 현시점 생성형 AI는 한계가 명확한 기술이지만, 동시에 IT 시장 전반의 혁신을 이끌고 있는 기술이기도 하다. 늘 기술 혁신의 선봉에 서던 기업인 애플은 결코 AI 사업을 외면할 수 없다는 의미다. 실제 최근 애플 연구진은 정교한 사전 훈련 과정을 거친 최대 매개변수 300억 개의 대형멀티모달(LMM) 'MM1'을 미국 코넬대 논문 저장 사이트 '아카이브(arXiv)'에 공개, 자체 AI 모델 개발 노력을 암시하기도 했다. 이에 업계에서는 애플의 제미나이 탑재가 자체 AI 서비스 개발을 위한 '시간 벌기' 과정이라는 평이 흘러나온다. 애플이 자체 AI 모델 개발에 무리하게 속도를 내며 자금을 쏟아붓는 대신, 일시적 파트너 관계 구축을 통해 관련 서비스를 제공하며 보다 '확실한' 자체 기술력을 확보해 나갈 것이라는 분석이다.

트랜지스터, H100 800억 개 vs 블랙웰 2,080억 개
업계, 신형 AI 블랙웰 칩당 가격 최대 10만 달러 추정
압도적 성능 앞에서 무의미해진 '피아식별'

세계 최대 인공지능(AI) 반도체 기업 엔비디아가 18일(현지시간) 기존 제품 대비 성능을 대폭 끌어올린 차세대 AI 반도체를 선보이며, 고객 다잡기에 나섰다. 이에 자체 AI칩 개발을 선언하며 엔비디아 대항마를 자처했던 오픈AI의 샘 올트먼 CEO(최고경영자)마저 엔비디아가 공개한 새 AI칩을 극찬하며 기대감을 한껏 드러냈다. 엔비디아의 압도적인 성능 앞에서 피아식별도 사실상 무의미한 모양새다.

엔비디아, 'GTC 2024'에서 블랙웰 공개

이날 기조연설이 열린 새너제이 SAP센터에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "지금 가속 컴퓨팅은 임계점에 도달했다"며 "우리는 더 많은 컴퓨팅을 사용할 수 있게 되고 그 효과는 엄청날 것"이라고 강조했다. 이어 데이터센터, 엔터프라이즈 IT, AI 팩토리, AI 코파일럿 등 전 영역에 AI가 적용되면서 100조 달러(약 13경원) 규모의 산업이 만들어질 것이라고 자신했다.

황 CEO는 또 새롭게 공개한 '블랙웰 플랫폼'과 여기에 들어가는 B200 반도체의 성능을 설명하면서 기존 모델인 H100 GPU 대비 성능이 월등하게 향상됐다고 힘줘 말했다. 매개변수가 1조8,000억 개인 오픈AI의 GPT 모델을 90일간 AI 학습에 사용한다고 가정할 경우 H100이 탑재된 기존 호퍼 플랫폼에서는 8,000개의 GPU로 15㎿의 전력이 필요한 반면, 블랙웰 플랫폼에서는 2,000개의 GPU로 4㎿의 전력만이 소모된다는 설명이다. 전체 소모 전력이 4분의 1가량으로 줄어든 셈이다. 황 CEO는 소비 전력이 감소한 것은 그만큼 성능이 뛰어나다는 것을 의미한다고 강조했다.

이어 황 CEO는 블랙웰이 '추론'에서는 더 뛰어난 성능을 보여준다고 설명했다. 학습이 완료된 AI 모델로 챗GPT처럼 텍스트를 생성하거나 미드저니처럼 이미지를 만들 때 데이터센터 GPU에선 추론 작업이 이뤄지는데, 블랙웰 호퍼(GB200)에서는 기존 H200보다 종합적인 성능이 30배 좋아진다고 역설했다. 아직 블랙웰의 가격이 공개되진 않았지만 업계에서는 칩 1개의 가격이 5만 달러에서 최대 10만 달러에 달할 것으로 예상하고 있다.

젠슨 황 “블랙웰이야말로 세계에서 가장 강력한 칩”

블랙웰은 게임 이론과 통계학을 전공한 수학자이자 흑인으로는 최초로 미국국립과학원에 들어간 데이비드 블랙웰을 기리기 위해 붙인 이름이다. 엔비디아는 “블랙웰이야말로 세계에서 가장 강력한 칩”이라고 단언했다. 실제로 이는 H100이 제공한 4페타플롭에 비해 20페타플롭의 속도로 AI기업의 개발 성능을 크게 높일 수 있다. H100의 경우 속도를 좌우하는 트랜지스터가 800억 개인 반면에 블랙웰의 트랜지스터는 2,080억 개에 육박한다. 그만큼의 시너지를 통해 최대 30배나 속도를 높일 수 있게 된 것이다. 이를 위해 엔비디아는 개발과정에서 초당 최대 10테라바이트의 속도로 서로 통신할 수 있는 두 개의 대형 칩 다이를 연결하는 방식을 동원한 것으로 전해졌다.

황 CEO는 기조연설에서 엔비디아가 '반도체'를 넘어 '컴퓨팅 플랫폼'으로 진화하고 '서비스' 회사로 변화해 가는 것을 강조했다. 신형 B200 GPU 두 개와 그레이스 CPU, 반도체를 연결하는 NV링크, 케이블 등이 결합해 슈퍼컴퓨터가 만들어지고, 이것이 모여서 AI를 학습시키는 AI 클러스터가 된다고 설명했다.

엔비디아가 만들고자 하는 AI 데이터센터는 GPU가 3만2,000개 들어가는데 이를 'AI 팩토리'라고 부른다. 이와 관련해 황 CEO는 엔비디아는 이제 반도체를 파는 것이 아니라 이같이 AI에 특화된 컴퓨터를 만든다고 말했다. 이어 그는 엔비디아의 모든 기술이 결합된 DGX GB200 NVL72라는 컴퓨터를 '1개의 거대한 GPU'라고 설명하면서 데이터센터 전체의 성능을 높여야 AI 학습과 추론에 드는 컴퓨팅 비용을 낮출 수 있다고 강조했다.

‘타도 엔비디아’ 외치던 빅테크 공룡들, 엔비디아에 손 내밀어

새로운 슈퍼칩 탄생에 글로벌 빅테크의 CEO들은 앞다퉈 엔비디아에 손을 내밀었다. 이날 황 CEO는 “아마존, 델 테크놀로지스, 구글, 메타, 마이크로소프트(MS), 오픈AI, 오라클, 테슬라 등 많은 기업이 블랙웰을 도입할 계획”이라고 했다. 특히 오픈AI의 CEO 샘 올트먼이 눈에 띈다. 최근까지만 해도 엔비디아의 AI칩 독점을 비판하며 자체 AI칩 생산을 위해 최대 7조 달러(약 9,300조원) 규모의 펀딩을 추진하고 있음에도 불구하고, 올트먼은 “블랙웰은 엄청난 성능 도약을 제공하고, 최첨단 모델을 제공하는 우리의 능력을 가속화할 것”이라며 “AI 컴퓨팅을 향상시키기 위해 엔비디아와 계속 협력하게 돼 기대가 매우 크다”고 말했다.

다른 빅테크 CEO들도 마찬가지였다. 테슬라의 CEO 일론 머스크는 성명을 통해 “현재 AI용 엔비디아 하드웨어보다 더 좋은 것은 없다”며 “새로 나온 블랙웰은 엄청난 성능 향상을 제공하고 최첨단 모델을 제공하는 능력을 가속화할 것”이라고 기대했다. 그러면서 “AI 컴퓨팅을 향상하기 위해 엔비디아와 계속 협력하게 돼 기쁘다”며 엔비디아를 추켜세웠다.

메타 CEO 저커버그는 자사의 AI 노력을 강화하기 위해 “대량의 인프라”, 즉 엔비디아 칩을 확보하기 위한 계획을 공표하기도 했다. 저커버그는 “연말까지 본사는 최대 35만 개의 엔비디아 H100을 확보하게 될 것”이라며 “다른 GPU를 포함한다면 전체적으로 60만 개의 H100, 또는 H100과 동등한 성능의 컴퓨팅 칩을 확보하게 될 것”이라고 전했다. 업계에선 이번 슈퍼칩을 통해 이미 AI칩 시장 80% 이상을 장악하고 있는 엔비디아의 독점적 지위가 더욱 강화할 것이란 전망이 나온다.

쿠팡이츠 '배달비 무료', 고객유입 및 시장확대 차원
"비싸서 못 시키겠다", 배달비가 '공공의 적'이 된 이유
무료 배달부터 1,000원 달걀까지 격화하는 출혈 경쟁

쿠팡이 '무료 배달'을 내세워 배달 애플리케이션(앱) 시장 공략에 박차를 가한다. 1,400만 명에 달하는 쿠팡 와우 멤버십 회원 대상으로 오는 26일부터 쿠팡이츠 '무제한 무료 배달' 서비스를 제공한다고 밝히면서다. 멤버십 회원에게는 쿠팡 무료 배송과 OTT 쿠팡플레이 무료 구독에 이어 쿠팡이츠 무료 배달까지 전방위로 시장을 넓히겠다는 전략으로 풀이된다.

와우 멤버십이면 '배달료 0원'

18일 쿠팡에 따르면 쿠팡이츠는 유료 멤버십인 와우 회원 대상으로 오는 26일부터 '무제한 무료 배달' 서비스를 제공한다. 기존 와우 멤버십 회원에게 제공하던 음식 가격 10% 할인 서비스를 무료 배달로 확대한 것이다. 무료 배달 서비스는 여러 집을 동시에 배달하는 '묶음 배달' 서비스에만 적용된다. 대신 와우 멤버십 회원은 주문 횟수, 금액, 배달 거리 등과 관계없이 배달비를 지급하지 않아도 된다. 별도 할인쿠폰 등도 중복 적용해 음식 가격을 할인받을 수도 있다. 단, 프리미엄 서비스인 '한집 배달' 서비스의 경우엔 배달비가 부과된다.

이 같은 쿠팡이츠 무료배송 혜택은 수도권과 광역시를 비롯해 충청, 강원, 경상, 전라도 주요 지역과 제주시에서 적용되며, 향후 단계적으로 적용 지역을 확대할 계획이다. 쿠팡이츠는 고물가 속 고객의 배달비 부담을 덜고 외식업주들의 매출 증가를 돕기 위해 이번 서비스를 도입했다고 설명했다.

코로나19 이후 고물가 상황이 지속되면서 배달 소비도 줄어드는 가운데 배달앱 플랫폼들은 고객 유치를 위한 출혈 경쟁에 나서는 모양새다. 빅데이터 아이지에이웍스의 모바일인덱스에 따르면 지난달 배달 앱 월간활성이용자 수(MAU)는 배달의민족이 2,193만4,893명으로 전체에서 65%를 차지했다. 그다음으로 요기요 602만7,043명(18%), 쿠팡이츠 574만2,933명(17%) 순이었다. 요기요는 전년 동기 대비 16.6% 감소한 반면 쿠팡이츠는 64.7% 급증해 2위 자리를 빠르게 추격하고 있다.

요기요는 지난해 12월 구독료 멤버십 프로그램 '요기패스X' 구독료를 기존의 반값인 4,900원으로 낮춰 배달비 경감 경쟁에 뛰어들었다. 배달의민족도 고객 배달비 부담을 낮추기 위해 지난해 4월 '알뜰배달' 서비스를 출시했다. 알뜰배달은 동선에 따라 묶음배달을 제공하는 서비스다.

"배달비 너무 비싸다", 소비자 불만 증폭

그간 소비자들 사이에서는 이미 오를 대로 오른 배달 비용에 지속적인 불만을 표출해 왔다. 이는 실제 이탈로 이어지기도 했다. 지난해 배달의민족, 쿠팡이츠, 요기요의 월 이용자수는 전년 대비 20% 가까이 감소했고, 매출도 쪼그라들었다. 한국소비자원이 배달앱 이용자 1,950명과 소상공인 1,005명을 대상으로 설문조사한 결과에 따르면 앱 이용자 절반, 소상공인 75% 이상이 “배달비가 비싸다”고 응답한 것으로 나타났다.

이전에 없던 배달비가 갑자기 생겨난 건 배민과 요기요 등 중개 사업자와 배달대행 플랫폼들이 등장하면서다. 음식업주에게 전화로 주문하면, 라이더가 배달해 주던 기존 방식은 배민과 요기요 출현으로 복잡한 구조를 띠게 됐다. 배달앱이 등장한 뒤 흔히 소비자는 앱 지면에 노출된 음식업주 가게를 통해 주문해 음식을 받게 됐다. 이때 음식업주는 앱 이용대가로 중개 수수료(광고)를 낸다. 소비자 배달비와 무관하게, 가게 광고 효과에 대한 비용을 음식업주가 중개 사업자에 지불하는 것이다.

높아진 배달비 부담에 배달앱 이용자가 줄어들자 라이더들의 불만이 높아졌다. 코로나19로 배달 수요가 정점에 달했던 때보다 소득이 크게 줄어들면서 처우 개선을 요구하는 목소리가 커진 것이다. 지난해 5월에는 파업에 돌입하기도 했다. 10년 가까이 동결인 기본 배달료를 현행 3,000원에서 4,000원으로 인상해달라는 것이 주된 이유였다. 이에 소비자들은 라이더 노조측의 요구대로 배달 기본료를 인상한다면 지금도 충분히 부담스러운 배달료가 더 높아질 수 있다고 우려했다. 아예 배달앱 이용을 중단하겠다거나 가까운 매장은 포장을 이용하겠다는 다짐이 소비자들 사이에서 늘어나기도 했다.

출혈 감수하면서까지 무한 경쟁

한편 쿠팡이츠의 무료 배달비 전략을 두고 플랫폼 업계에선 시장 점유율을 높이기 위해 손해를 감수하면서까지 무한 경쟁이 벌어지고 있다고 분석한다. 실제로 쿠팡이츠가 무료 배달 서비스를 시작하면 연간 2,000억원 수익을 포기하는 것으로 추정된다. 이에 질세라 업계 2, 3위 자리를 두고 쿠팡이츠와 경쟁 중인 요기요 측은 올해 상반기 내 멤버십 회원에 대한 추가 혜택을 발표할 예정이라고 밝혔다. 작년에도 4,565억원의 적자를 낸 요기요 입장에선 울며 겨자먹기식으로 대응하지 않을 수 없는 상황인 셈이다.

중국 이커머스 업체 알리익스프레스의 초저가 공세도 마찬가지다. 알리는 19일 창립 14주년 할인 행사로 계란·오렌지·바나나·딸기 등을 1,000원에 내놨는데 준비한 4,000개 상품이 10초 만에 모두 판매됐다. 한때 접속자가 몰려 시스템 오류가 발생하기도 했는데, 그럼에도 알리는 비슷한 특가 행사를 지속하겠다는 입장이다.

가격을 낮춰 제품 경쟁력을 높이는 건 기업의 기본 전략이다. 기업 간 경쟁으로 제품 가격이 내려가는 건 소비자도 환영할 만한 일이다. 하지만 손해를 감수하면서까지 시장 점유율을 올리기 위한 저가 경쟁이 과연 장기적으로 소비자에게 득이 될지에 대해선 의문이 뒤따른다. 점점 격해지는 온라인 플랫폼의 ‘가격 파괴 경쟁’이 우려스러운 이유다.

지난해 개인정보 노출된 사이트만 '2만999개'
학교·병원 등 중요 정보 보유한 기관도 '보안 빨간불'
개인정보가 '돈' 된다? 다크웹 등에서 불법 거래 성행

지난해 개인정보가 노출된 홈페이지가 2만여 개에 달하는 것으로 나타났다. 한국인터넷진흥원(KISA)의 '국내외 개인정보 노출 탐지 현황'에 따르면, 지난해 개인정보 노출 페이지는 총 2만999개로 확인됐다. 이는 전년(1만9,366개) 대비 8.4% 늘어난 수준이다. 2019년(1만4,476개) 이후 개인정보 노출 페이지 수가 꾸준히 증가하는 가운데, 곳곳에서는 허술한 사이버 보안망에 대한 우려의 목소리가 흘러나오고 있다.

'부주의'가 낳은 개인정보 유출

개인정보 노출은 특정 홈페이지에 누구든지 알아볼 수 있는 개인정보가 노출돼 언제든지 유출로 이어질 수 있는 상태를 말한다. 개인정보가 포함된 게시물을 공개 상태로 등록했거나, 이용자 문의 댓글에 개인정보가 공개된 경우가 대표적인 예다. 개인정보가 포함된 첨부파일을 공개적으로 홈페이지에 게시하는 경우 역시 개인정보 노출로 분류된다.

개인정보 노출의 가장 큰 원인은 홈페이지 운영·관리자 부주의로 조사됐다. 2021~2022년 공공부문에서 발생한 홈페이지 개인정보 노출 원인 절반(50.8%)이 부주의로 인해 발생했다. 2019년 과학기술정보통신부가 발표한 '정보보호 실태조사' 결과에 따르면, 응답자들이 가장 우려하는 개인정보 유출 요인 역시 '관리 실수로 인한 유출(74%)'이었다. 국민들 역시 관리자 부주의로 인한 개인정보 유출의 위험성을 인지하고 있다는 의미다.

관리자 실수로 인한 대표적인 개인정보 노출 사례로는 착오·실수로 인한 이름, 주소, 성별, 생년월일 등의 유출이 꼽힌다. 수년 전에는 공공기관이 웹 서버에 암호화 처리 없이 보관한 신분증, 등본 등이 URL 형태로 발견되기도 했다. 문제는 개인정보 유출 피해자가 차후 보이스피싱, 개인정보 도용, 해킹 등 각종 범죄에 말려들 위험이 크다는 점이다. 사소한 계기로 발생한 사고가 결코 사소하지 않은 결과를 초래하는 셈이다.

학교·병원 등에 사이버 공격 집중

개인정보 유출 사고가 특히 자주 발생하는 기관으로는 학교와 병원이 지목된다. 지난해 국회 교육위원회 소속 문정복(더불어민주당, 경기 시흥갑)의원이 한국교육학술정보원에서 제출받은 국정감사 자료에 따르면, 최근 5년간(2018년~2022년) 교육부 및 소관 기관이 받은 사이버 공격은 24만268건에 달한다. 2018년부터 2022년까지 연평균 4만 8,053건의 사이버 공격이 발생한 것이다.

이 중 대학교에 대한 사이버 공격이 차지하는 비중은 91.1%(21만8,894건)에 달했다. 이어 △시도교육청 1만1,962건(4.9%) △교육부 및 소속 기관 6,827건(2.8%) △국립대학병원 1,406건(0.5%) △소관 공공기관 1,130건(0.4%) 순이었다. 주된 사이버 공격 유형은 침입 시도(16만6,067건)였으며, △악성코드(6만 6,186건) △해킹 메일(4,530건) 등이 뒤를 이었다.

교육부 산하에는 각종 시험 정보, 연구자료, 학생·환자 개인정보 등을 보유하고 있는 기관들이 다수 속해 있다. 내부 기밀이 유출될 경우 그만큼 큰 타격을 입게 된다는 의미다. 이와 관련해 한 보안 전문가는 "이는 교육부만의 문제가 아니다"라며 "민감한 정보를 다수 다루는 정부 기관의 특성을 고려해 적극적으로 보안 인력을 확충하고, 예산을 지원해서 사이버 보안을 강화할 필요가 있다"고 지적했다.

상품으로 전락한 개인정보

사이버 공격 피해는 비단 공공기관, 기업 등 대규모 조직에만 국한되지 않는다. 다크웹(Dark Web), 텔레그램 등 비공개 시장에서는 한국인의 개인정보가 공공연하게 거래되고 있다. 실제 지난 2월 국가정보원은 "최근 미상 해커 조직이 국가·공공기관 정부 서비스 이용자의 개인정보를 다크웹, 텔레그램 등을 통해 불법 유통하고 있는 정황을 포착했다"며 주의를 당부하기도 했다.

당시 국가정보원이 언급한 해커 조직은 악의적인 정보 탈취형 악성코드인 ‘인포스틸러(Infostealer)’를 활용한 것으로 나타났다. 인포스틸러는 △웹 브라우저나 이메일 클라이언트에 저장된 사용자 계정 정보 △가상화폐 지갑 주소 △사용자 보유 파일 등 다양한 정보를 탈취할 수 있는 악성코드로, 상용 유료 소프트웨어의 불법(무료) 다운로드를 앞세운 악성 사이트·프로그램 등을 통해 유통된다.

인포스틸러 유포자는 악성코드를 통해 수집한 정보들을 다양한 방식으로 악용할 수 있다. 계정 정보 등을 사이버 공격에 직접 이용하거나 딥웹에 판매해 수익을 올리는 식이다. 손에 넣은 정보를 빌미로 개인 사용자를 협박, 비트코인 등 현물을 요구하는 경우도 있다. 허술한 사이버 보안망이 차후 개인에게 되돌릴 수 없는 피해를 안길 수 있는 셈이다.

파이(원주율)는 완벽한 원을 지배하는 무질서한 수다
정규수를 찾는 것은 흔한 일이며, 파이도 정규수일 가능성이 높아 
파이가 정규수라면 셰익스피어의 작품, 미래에 일어날 일, 그리고 상상할 수 있는 모든 정보가 파이의 소수점 아래 어딘가에 담겨 있어

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (GIAI R&D Korea)에서 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

모든 원은 지름보다 원주가 약 3배 더 길다는 특성을 공유한다. 더 정확하게 말하면 원주율은 3.14159로 지름보다 원주가 파이(pi) 배 만큼 크다. 원은 가장 기본적인 도형이기 때문에 이를 지배하는 수인 파이는 수학계 전반에 걸쳐 그 존재감을 드러낸다. 또한 파이의 소수점은 4분의 1(0.25)처럼 끝이 나거나 3분의 1(0.33333…)처럼 반복되지 않는 무리수다. 따라서 이처럼 완벽한 대칭을 이루는, 한때 신성한 도형으로 여겨졌던 원이 파이처럼 무질서하고 비정상적인 수에 의존한다는 사실이 놀랍게 느껴질 수도 있다. 아니면 "왜 우주는 가장 단순한 모양에 3과 같은 일반적인 비율을 선택하지 않았을까"라는 의문이 들 수도 있다.

무작위 속에 담긴 모든 가능성, 파이는 정규수일까?

사실 수학자들은 구어적 의미와 기술적 의미 모두에서 파이가 정규수(normal number)라고 믿는다. 앞으로 살펴보겠지만, 정규수는 기괴하면서도 평범한 숫자다. 10진수의 숫자가 영원히 계속되는 수열이 있다고 상상해보자. 이것이 정규수라면 각 숫자(0, 1, 2.... 9)가 똑같은 빈도로 나타난다. 또한 가능한 두 자리 조합(00, 01, 02.... 99)도 똑같은 빈도를 가진다. 따라서 직관적으로 일반 숫자에서 무작위로 한 자리를 선택하면 7이 될 확률은 10의 1, 0이 될 확률도 10의 1이고, 연속된 두 자리를 선택하면 63 또는 다른 두 자리 수열이 될 확률은 100분의 1이어야 하는 것이다.

이러한 패턴은 세 자리 조합, 네 자리 조합 등에도 적용되는데, 균일 분포에서 오는 무작위성 덕분에 정규수는 이론적으로 가능한 모든 수열을 포함할 수 있다. 다시 말해, 숫자를 문자로 바꾸면 숫자열 어딘가에는 특정 노래의 가사나 책의 전체 텍스트, 심지어 미래에 대한 예언까지도 포함될 수 있다. 더 구체적으로는 01은 'a', 02는 'b'로 번역해 모든 문자와 문장 부호에 고유한 두 자리 숫자를 지정하는 암호화 방식이다. 또한 160905를 'pie'로 인코딩하는 것과 같이 연속된 숫자 문자열로 단어를 지정하는 것도 가능하다. 이러한 설정으로 정규수는 작성되었거나 작성될 수 있는 가능한 모든 경우의 텍스트를 포함할 수 있는 것이다.

따라서 파이의 소수점 이하의 무한 수열이 정규수라면 그 어딘가에는 비욘세의 모든 가사, 이 기사의 사본, 내일 일어날 일에 대한 자세한 설명, 지금까지 나눈 모든 대화, 셰익스피어의 모든 작품이 그대로 담겨 있다. 물론 찾고자 하는 텍스트가 길수록 소수점 이하를 지나 더 멀리 검색해야 할 가능성이 높다. 예를 들어 02011804로 인코딩된 'bard'라는 단어는 8,200만 자리가 넘는 원주율에서 처음 나타난다. 전체 희곡은 말할 것도 없고 소네트 한 편을 찾으려면 상상할 수 없는 깊이로 뛰어들어야 한다. 하지만 원주율 소수점은 무한대로 이어지기 때문에 로미오와 줄리엣의 대사를 찾는 일은 시간의 문제일 뿐, 불가능의 영역이 아니다.

하지만 소수가 무한하고 반복되지 않는다고 해서(즉, 무리수라고 해서) 그 숫자가 반드시 정규수로 분류되는 것은 아니다. 예를 들어 0.01001000100001…과같이 1과 1 사이에 있는 0의 숫자가 계속 늘어나는 소수점 이하 숫자를 생각해 보면, 이 수열은 영원히 계속되고 반복되는 루프에 빠지지 않지만, 단순한 숫자 '7'과 '11'은 절대 나타나지 않는다. 현재 수학자들은 파이가 정규수라는 것을 증명하지 못한 상태다. 이론적으로 숫자는 정규수에서 요구하는 것처럼 모든 문자열이 똑같은 빈도로 나타나지 않고도 모든 텍스트를 포함할 수 있기 때문이다. 이를 불연속성(정규성보다 약한 조건)이라고 부르는데, 파이가 불연속적인지도 알지 못하고 있다.

무한 원숭이 정리, 타자기로 쓴 셰익스피어

실제로 파이에서 어떤 한 자릿수가 무한히 여러 번 나타나지 않을 수도 있다. 우리가 아는 한, 4조 번째 숫자 이후에는 5가 다시는 파이에 나타나지 않을 가능성이 있다. 수조짜리의 파이에 대해선 정규성에 부합하는 통계적 검증 결과가 존재한다. 하지만 유한한 수로 테스트한 결과이기 때문에 정규성을 증명했다고 주장할 수는 없는 단계다. 이렇듯 특정수에 대해 정규성을 증명하는 것은 매우 어려운 일이다. 인류는 몇 가지 구체적인 예만 알고 있는데, 가장 간단한 예가 바로 챔퍼나운 수다. 이 숫자를 만들려면 소수점 뒤에 오름차순으로 모든 정수를 연결하기만 하면 된다:

.12345678910111213…

챔퍼나운 수는 우스꽝스럽지만, 특정 숫자가 정규수임을 가장 먼저 증명한 예 중 하나이며, 이 증명마저도 간단하지 않다. 그런데도 수학자들은 파이, 오일러의 수(e), 2의 제곱근, 그리고 많은 사람이 좋아하는 대부분의 다른 무리수가 정규수라고 전제한다. 정규수의 이상한 속성과 우리가 아는 구체적인 예가 거의 없다는 점을 감안할 때, 왜 수학자들은 파이가 정규수라고 의심할까? 평범하지만 놀라운 사실은 거의 모든 숫자가 정규수라는 것이다. 눈을 감고 숫자 선의 한 점을 무작위로 고른다면, 정규수(따라서 셰익스피어를 모두 암호화하는 수)를 선택할 확률은 100%다. 일반적으로 우리는 100% 확률을 "반드시 일어날 것"이라고 생각하지만, 무한 집합을 다룰 때는 이 의미가 무너진다. 물론 743과 같은 정수나 ⅘과 같은 정규수가 아닌 것을 선택할 수도 있지만, 정규수의 밀도(무한대)는 그러한 가능성을 완전히 압도하기 때문에 확률을 100%라고 부르는 것이 적절하다.

이 모든 것은 원숭이가 타자기로 무작위로 타이핑을 하면 결국 셰익스피어의 작품이 나온다는 유명한 사고 실험 '무한 원숭이 정리'와 비슷하다. 다시 말하지만, 원숭이들이 맥베스의 1막을 끝내기까지 영겁을 기다려야 할지도 모르지만 영겁은 무한대 앞에서 티끌에 불과하다. 숫자 선에서 한 점을 고르는 것과 타이핑하는 원숭이 두 가지 비유 모두 정규수가 임의의 숫자 문자열처럼 작동한다는 점을 암시한다. 0에서 9까지의 숫자가 포함된 10면 주사위를 무한히 굴려서 그 결과를 기록하면 정규수가 나오는 것과 같은 맥락이다. 숫자의 연속체 대부분은 이 정적 노이즈에 따른 혼란스러운 정규수로 채워져 있으며, 우연히도 가끔 일관된 질서를 엿볼 수 있게 된다. 우리에게 익숙한 743과 같은 정수와 ⅘과 같은 분수는 예외적인 이상값이라고 할 수 있다.

우리는 철학적 질문으로 시작했다. 단순하고 대칭적인 원이 왜 파이처럼 무질서한 상수의 지배를 받는 것일까? 이 수수께끼에 대한 한 가지 대답은 그 사실이 실제로 우리를 전혀 놀라게 하지 않아야 한다는 것이다. 파이가 정규수일 가능성이 높으며, 자연에서 정규수를 찾는 것은 건초더미에서 건초를 찾는 것만큼이나 흔한 일이기 때문이다.

영어 원문 기사는 사이언티픽 아메리칸에 게재되었습니다.