메타 라마 2, 비용 효율성의 함정
작업 규모에 맞는 LLM 사용 중요
비용 절감 위한 최적화 방안 모색

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

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메타의 오픈소스 언어모델을 이용하는 스타트업이 접근성과 운영 비용 사이의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 조사됐다. 라마(Llama) 2는 Meta가 개발한 대규모언어모델로(LLM), 접근성 측면에서 지금까지 개발자와 연구자들로부터 높은 평가를 받아왔었다.

그러나 더 인포메이션(The Information)에 따르면 몇몇 스타트업은 GPT-4가 훨씬 더 비싼 건 사실이지만, OpenAI의 GPT-3.5 터보에 비해 Meta의 라마 2에 약 50%에서 100%의 운영 비용을 더 지출하고 있다고 분석됐다. 때로는 이러한 비용이 기하급수적으로 증가하기도 한다. 예를 들어 챗봇 스타트업 Cypher의 창업자들은 8월에 라마 2를 이용하여 테스트를 진행했는데, 이에 든 비용은 1,200달러였다. 이와 같은 테스트를 GPT-3.5 터보에서 실행하면 비용은 5달러에 불과했다.

한편 OpenAI가 최근 발표한 새로운 모델은 더 저렴한 비용으로 놀라운 성능을 자랑했다. 데브데이 행사에서 GPT-4 터보를 선보였는데, 이 모델은 GPT-4(8K 모델)보다 3배 더 저렴하며, 입력 토큰 100개당 1센트로 실행 가능하다고 밝혔다. 개발자들에게 모델을 체험해 볼 기회를 주기 위해 OpenAI는 콘퍼런스 참석자 모두에게 500달러의 무료 API 크레딧을 제공했다. 라마 2는 OpenAI의 폐쇄적인 시스템과 달리 사용자가 무료로 액세스하고 수정할 수 있는 오픈소스 모델이다. 이러한 장점에도 불구하고 엄청난 비용 차이로 인해 기업들의 선택 폭이 좁아지고 있는 실정이다.

작업의 복잡성에 따른 모델 선택이 중요해

OpenAI는 고객으로부터 받는 수백만 건의 요청을 한 번에 하나씩 처리하지 않고 일괄적으로 칩에 전송하여 병렬로 처리하는 반면, 오픈소스 모델을 사용하는 스타트업인 Cypher와 같은 소규모 기업은 요청 쿼리를 충분히 얻지 못하는 상황에서 쿼리를 처리해야 하는 일이 빈번하게 발생한다. 이에 따라 작은 기업에서는 OpenAI만큼 서버 칩의 기능을 충분히 활용하지 못해서 오픈소스 모델을 사용하는 효율이 떨어진다.

하지만 스타트업에서 OpenAI의 최고사양 모델(GPT-4 기준)을 사용하면 더 큰 비용이 발생하기도 한다. 최근 Permutable.ai가 진행한 비용 분석에 따르면, OpenAI 모델을 이용하면 연간 약 100만 달러의 비용이 발생할 것으로 예상하는데, 이는 Permutable.ai가 자체 모델을 개발해서 사용하는 것보다 약 20배나 더 큰 비용이다. OpenAI의 고가 모델은 더 어려운 작업에 적합하다는 의미를 내포하고 있는 분석이었다. 윌슨 찬(Wilson Chan, Permutable.ai CEO)은 소규모 기업에서 ChatGPT를 사용하는 것은 "소 잡는 칼로 닭을 잡는 격"이라며, 효과는 좋지만 필요 이상으로 큰 노력이 든다고 설명했다. LLM에 필요한 컴퓨팅 및 재정 자원이 실제 수요와 일치하지 않을 수 있어 비효율적인 전력 및 예산 할당이 발생할 수 있다고도 덧붙였다.

오픈소스 LLM을 사용하는 비용은 작업의 복잡성, 요청 처리량, 제품에 대한 커스터마이징 수준에 따라 크게 달라질 수 있다. 위의 극명한 대비는 작업의 규모와 특성을 고려하여 적절한 AI 모델을 선택해야 하는 중요성을 강조하는 바다. 한편 모델의 투명성과 보안 및 개인정보 보호와 같은 문제가 오픈소스의 높은 비용을 감내해야 하는 요소로 작용하기도 한다. 특히 최근의 AI 규제 방향을 고려할 때, 기능과 효율 자체보다 훨씬 더 중요한 문제로 대두되고 있는 요소들이다.

비용 및 최적화에 대한 고민해야

대규모 언어 모델을 실행하는 데 드는 비용은 주로 규모에 따라 달라진다. 라마 2는 다양한 크기로 제공되며, 그중 가장 큰 크기는 700억 개의 매개변수를 보유하고 있다. 모델의 규모가 커질수록 학습 및 실행에 필요한 컴퓨팅 자원이 증가하지만, 더 나은 성능을 얻을 수 있다. Iris.ai의 CTO이자 공동 창립자인 빅터 보테프는 모델 가중치의 정밀도를 수정하는 양자화, 혹은 하드웨어 간 데이터 전송으로 인한 병목 현상을 줄이는 데 사용되는 어텐션 알고리즘인 플래시 어텐션(Flash Attention) 같은 방법을 사용하여 매개 변수를 줄일 수 있다고 말했다. 비용을 크게 줄일 수도 있지만, 응답 품질이 저하될 위험이 있으므로 용도에 따라 신중히 선택해야 한다.

온프레미스 파라미터가 1,000억 개 미만인 모델에는 최소 하나의 DGX 박스(엔비디아 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼)가 필요하다. 현재 시장 가격 기준으로 각 DGX 박스의 가격은 약 20만 달러이며 3년 보증이 제공된다. Iris.ai에서 조사한 바에 따르면 온프레미스에서 라마 2를 실행할 경우 하드웨어 비용만 연간 약 65,000달러가 들 것이라고 계산했다. 하지만 클라우드에서 모델을 실행할 때는 모델 규모에 따라 비용이 크게 달라진다. 매개변수가 150억 개 미만인 모델의 경우 클라우드 운영 비용은 월 1,000달러, 연간 12,000달러 정도며, 약 700억 개의 매개 변수가 있는 모델의 경우 비용은 월 약 1,500달러, 연간 18,000달러로 증가한다.

안타깝게도 기본으로 제공되는 모델은 기업이 원하는 품질을 맞출 수 있는 경우가 드물기 때문에 사용자 대면 애플리케이션에 다양한 튜닝 기술을 적용해야 한다. 즉석 튜닝은 인코딩된 정보에 영향을 주지 않기 때문에 가장 저렴하며 비용은 10달러에서 1,000달러까지 다양하다. 명령어 튜닝은 모델이 특정 명령어를 이해해야 하지만 기존 학습 지식을 사용하여 응답할 수 있는 도메인에 가장 유용하다. 해당 도메인 조정에는 100달러에서 1,000달러 사이의 비용이 든다. 마지막으로, 미세 조정은 비용이 가장 많이 드는 프로세스 중 하나다. 학습된 지식, 추론 능력 등 모델의 근본적인 측면을 변경하기 때문에 이러한 비용은 모델의 규모에 따라 다르지만, 일반적으로 매개변수가 10억 개에서 50억 개 사이의 소규모 모델의 경우 약 10만 달러, 대규모 모델의 경우 수백만 달러의 비용이 든다.

인공지능 컴퓨팅 자원 수급 영향도 있어

컴퓨팅 액세스와 운영 비용에 영향을 주는 또 다른 중요한 쟁점은 하드웨어 접근성에 있다. 현재 인공지능은 뜨거운 관심사이며, 기업들은 어떠한 방식으로든 AI를 도입하고 활용하려 하지만, 이를 위해서는 컴퓨팅 자원에 대한 안정적인 액세스가 필수다. 그러나 현재는 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황이다. 엔비디아는 최근 2분기 동안 약 900톤의 주요 GPU를 공급하는 등 H100 및 A100 GPU에 대한 수요가 많이 증가하고 있다. 또한 AMD와 인텔과 같은 경쟁 업체들도 새로운 AI 칩을 통해 경쟁을 준비하고 있는 가운데, H100의 성능을 뛰어넘는 H200 버전이 공개되면서 시장 경쟁을 가열시키고 있다.

안정적인 컴퓨팅 자원 액세스가 없으면 기업은 추가 비용을 지불해야 하는 상황을 피하기 어렵다. Hugging Face, NexGen Cloud 그리고 최근 AWS의 '임대 GPU' 공간과 같은 다양한 해결책들이 시장에 등장하고 있지만, 라마 2와 같은 모델의 연산을 실행하려면 하드웨어 요구 사항을 충족하기 위해 강력한 칩이 구비되어야 한다.

모델 자체를 호스팅하지 않고 모델 가중치를 적용하거나, 중간 계층 설루션을 개발하여 모델 관리에 더 창의적인 전략을 적용하는 사례가 늘고 있다. 이러한 조치는 유사하고 반복적인 쿼리에 대한 불필요한 리소스 소비를 줄이는 데 도움이 되고 있다. 또한 특정 사용 사례에 적합하면서도 비용 효율적인 모델을 사용하는 것도 증가하는 추세다. 현재 70억 개와 130억 개의 파라미터로 구성된 라마 2의 라이트 버전들이 이미 출시되었다. 마이크로소프트의 Phi 1.5는 이제 13억 개의 작은 매개 변수로 멀티모달 기능도 제공하고, EleutherAI의 Pythia-1b와 데이터브릭스가 소유한 MosaicML의 MPT-1b도 최근 인기를 끌고 있다.

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Open Source vs. Closed Models: The True Cost of Running AI

Is open source really cheaper? Here's a cost breakdown.

At a Glance
Meta's open source language models have startups questioning whether accessibility is worth potentially higher running costs.
Meta’s open source release of its powerful large language model Llama 2 earned plaudits from developers and researchers for its accessibility. It went on to form the basis for AI models such as Vicuna and Alpaca – as well as Meta’s own Llama 2 Long.

Costs to operate the model, however, can be more expensive than proprietary models. The Information reports that several startups are spending around 50% to 100% more on running costs for Meta’s Llama 2 compared with rival OpenAI’s GPT-3.5 Turbo, although top-of-the-line GPT-4 remains far more expensive. Both LLMs underlie ChatGPT.

Sometimes the cost is exponentially even higher. The founders of chatbot startup Cypher ran tests using Llama 2 in August at a cost of $1,200. They repeated the same tests on GPT-3.5 Turbo and it only cost $5.

AI Business has contacted Meta for comment.

This week, OpenAI unveiled a new, more powerful model that costs even cheaper to run. At its DevDay event, OpenAI said the new GPT-4 Turbo is three times cheaper than GPT-4 (8K model) – costing one cent per 100 input tokens. To get developers to give it a try, OpenAI gave each of its conference attendees $500 in free API credits.

While Llama 2 is free for users to access and tinker with compared to OpenAI’s closed systems, the sheer difference in running costs could turn companies away.

Why open-source can be more expensive
One reason comes from how companies use the specialized servers that power the models. OpenAI can bundle the millions of requests it gets from customers and send the batch to chips to process in parallel rather than one at a time, according to The Information.

In contrast, startups like Cypher that use open-source models while renting specialized servers from cloud providers may not get enough customer queries to bundle them. As such, they do not benefit fully from the server chips’ capabilities the way OpenAI can, a Databricks executive told the news outlet.

To be sure, the cost of using open source LLMs can vary widely depending on the task, the number of requests it serves and how much needs to be customized for a certain product. For simple summarization, the cost can be relatively low while complex tasks might need more expensive models.

Another possibility is “we don’t know how much operating cost OpenAI is simply ‘eating’ right now,” Bradley Shimmin, chief analyst for AI and data analytics at sister research firm Omdia said. “We have no visibility into the cost of running any of OpenAI’s models. I’m sure they’re benefiting from economies of scale that would far outgun those available to mom and pop enterprises seeking to host a seven-billion parameter model on AWS or Azure.”

“However, from what we do know of model resource requirements and what we’re learning about model resource optimization, it is unlikely that these moves will overturn the current trend toward smaller model adoption in the enterprise, especially where issues like transparency, openness and security/privacy may far outweigh ease of use and even capability itself.”

Using a sledgehammer to crack a nut
This week, Permutable.ai published a detailed analysis of its actual costs to use OpenAI’s tech: approximately $1 million annually or 20 times more than using in-house models.

That means OpenAI's pricier models are best reserved for tougher tasks. CEO Wilson Chan told AI Business that using ChatGPT for smaller tasks is like using a sledgehammer to crack a nut — effective but exerting far more force than needed. The computational and financial resources required for heavyweight models may not align with practical demands, resulting in inefficient power and budget allocations.

“The costs associated with deploying such powerful AI models for minor assignments can be significantly higher than employing tailored, more nuanced solutions. In essence, it's akin to utilizing a cutting-edge sports car for a stroll around the block,” he said. “This stark juxtaposition underscores the importance of evaluating the scale and nature of the task at hand when choosing the appropriate AI model, ensuring a harmonious balance between capability and cost-effectiveness."

Costs comparison
The costs of running large language models largely depend on size. Llama 2 comes in various sizes, the biggest of which is 70 billion parameters. The larger the model, the more compute is needed to train and run. However, users might get a better performance.

In emailed comments, Victor Botev, CTO and co-founder at Iris.ai, said parameters can be reduced using methods like quantization, whereby you modify the precision of a model’s weight and flash attention, an attention algorithm used to reduce bottlenecks stemming from transferring data between hardware.

“You can also reduce the costs − sometimes significantly so. However, this risks degrading the quality of response, so the choice depends on your use.”

Botev said that models with fewer than 100 billion parameters on-premises require at least one DGX box (Nvidia software and hardware platform). Each of these DGX boxes is priced around $200,000 at current market prices and comes with a three-year guarantee. He calculates that for running something like Llama 2 on-premises, the annual cost for hardware alone would be about $65,000.

However, when it comes to running models in the cloud, the costs differ significantly based on the model's size. For models below 15 billion parameters, he said, the cloud operation cost is around $1,000 monthly, or $12,000 annually. As for models with around 70 billion parameters, the cost escalates to approximately $1,500 per month, or $18,000 annually.

“Unfortunately, models out of the box rarely provide the quality that companies are looking for, which means that we need to apply different tuning techniques to user-facing applications. Prompt tuning is the cheapest because it doesn’t affect any encoded knowledge, with costs varying from $10 to $1000,” Botev said. “Instruction tuning is most useful for domains where the model needs to understand specific instructions but can still use its existing training knowledge to respond. This domain adaptation costs between $100 to $10,000."

“Finally, fine-tuning is the most expensive process. It changes some fundamental aspects of a model: its learned knowledge, its expressive reasoning capabilities, and so on. These costs can be unpredictable and depend on the size of the model, but usually cost around $100,000 for smaller models between one to five billion parameters, and millions of dollars for larger models.”

Here come the small models
Enter the idea of using smaller but more-cost effective models for specific use cases. There are already smaller variations of Llama 2, coming in at seven billion and 13 billion parameters. But new systems are emerging at pace. There’s Phi 1.5 from Microsoft, which now has multimodal capabilities, offering a miniscule 1.3 billion parameters. Other popular smaller models include Pythia-1b from EleutherAI and MPT-1b from the Databricks-owned MosaicML.

All these systems are open source, but as Omdia chief analyst Lian Jye Su puts it, “Open source is never cheap to begin with, especially when forking is introduced to the vanilla model for enhancement or domain-specific capability.”

Moreover, "all OpenAI models are inherently proprietary. The idea of sharing their profit with OpenAI via licensing fee or royalty may not sit well with some businesses that are launching gen AI products and prefer not to. In that case, the model cost probably is less of a priority,” the analyst added.

Anurag Gurtu, CPO at StrikeReady, said that startups should balance model costs with the potential return on investment.

“AI models can drive innovation, create personalized user experiences, and optimize operations. By strategically integrating AI, startups can gain a competitive edge, which might justify the initial investment,” he said. “As the AI field advances, we're seeing more efficient models and cost-effective solutions emerge, which will likely make AI more accessible to startups and developers in the future.”

Access to compute
Another major issue affecting running costs is access to hardware. AI is hot right now and companies are looking to adopt or deploy AI in some way, and that requires access to compute.

But demand is outweighing supply. Market leader Nvidia has seen a huge increase in demand for its H100 and A100 GPUs, delivering some 900 tons of its flagship GPUs in Q2 alone. It also just unveiled a higher-memory, faster version of H100, appropriately called H200, as rivals AMD and Intel get ready to compete with their own new AI chips.

Without steady access to compute, companies will have to pay more to meet their needs. Options in the market include the ‘GPUs for rent’ space from Hugging Face, NexGen Cloud and most recently AWS. But hardware-intensive demands for running computations on a model like Llama 2 requires powerful chips.

In emailed comments, Tara Waters, chief digital officer and partner at Ashurst, said that consumption-based pricing for public models has forced some startups to curb use by potential customers looking to trial and pilot before they buy.

“It can also make customer pricing a more difficult conversation, if it's not possible to offer price certainty. The availability of open source models could be seen as a panacea to this problem, although the new challenge of needing to have the necessary infrastructure to host a model arises,” she said.

“We have seen a rise in more creative strategies being employed to help manage them — for example looking to apply model weightings without hosting the model itself, as well development of mid-layer solutions, to reduce unnecessary consumption for similar and repeat queries.”

"틱톡, 사회 화합에 부정적이다" 틱톡 사용 금지한 네팔 정부
정부 소유 기기부터 몬태나주 '전면 금지'까지, 심화하는 美 틱톡 규제
서방 국가서 시작된 틱톡 견제, 일본·인도네시아·네팔 등 아시아까지

중국 동영상 플랫폼 '틱톡'을 경계하는 국가가 점차 증가하고 있다. 13일(현지시간) BBC 등 외신에 따르면 네팔 정부는 이날 내각회의에서 틱톡이 사회 화합(social harmony)에 부정적인 영향을 미친다고 판단, 사용 금지 결정을 내렸다. 본격적인 금지 조치는 기술적인 준비가 마무리된 뒤 시행될 예정이다. 미국 등 서방 국가에서 시작된 '틱톡 견제' 흐름이 점차 그 범위를 넓혀가고 있는 것이다.

틱톡 콘텐츠는 유해하다? 네팔의 결단

네팔 정부는 최근 자국에서 서비스하는 소셜미디어(SNS) 플랫폼에 '현지 사무소 설립'을 의무화한 바 있다. 지난 9일에는 내각회의를 통해 페이스북, X(구 트위터), 유튜브 등에 네팔 현지 사무소를 설립할 것을 요구하기도 했다. 현지 언론은 "네팔 정부가 현지 관계자 부재로 인해 SNS 플랫폼 내 부적절한 콘텐츠 관리, 플랫폼 이용자의 우려 사항 해결 등에 어려움을 겪고 있다"고 보도했다. 결국 현지 사무소 설립은 소셜 미디어를 남용하는 사람들을 막기 위한 네팔의 '규제 강화책'인 셈이다.

틱톡 사용을 전면 금지한 것 역시 유사한 맥락이다. 레카 샤르마 네팔 통신정보기술부 장관은 이날 회의에서 "(틱톡이) 사회적 화합을 방해하고 가족 구조와 사회적 관계를 방해하는 콘텐츠를 공유하는 데 지속적으로 이용돼 이 같은 결정을 하게 됐다"고 설명했다. 네팔 현지 보도에 따르면 지난 4년간 네팔에서 발생한 틱톡 관련 사이버 범죄는 1,600건 이상이다. 주요 사용자의 연령대가 낮은 틱톡이 어린이·청소년의 건강한 성장을 방해한다는 점 역시 문제가 된 것으로 보인다.

일각에서는 네팔 정부의 이번 조치가 표현의 자유를 침해한다는 비판도 제기된다. 집권당인 네팔의회당의 가간 타파 대표는 "규제라는 명목으로 소셜 미디어를 폐쇄하는 것은 완전히 잘못된 것"이라며 정부가 사용 금지가 아닌 플랫폼 규제에 집중해야 한다고 주장했다.

전 세계로 확산하는 '틱톡 때리기'

최근 미국, 유럽연합(EU), 호주, 캐나다, 영국 등 서방 국가들은 국가 안보 위협을 이유로 틱톡 규제에 동참하고 있다. 이들은 틱톡의 모기업인 바이트댄스가 틱톡 사용자 정보 등의 데이터를 수집하고, 이를 중국 정부에 제공하며 각국의 안보와 국익을 위협한다고 주장한다.

실제 미국 50개주 중 최초로 틱톡 사용을 전면 금지한 미국 몬태나주의 지앤포테 주지사는 성명에서 "몬태나는 주민의 사적 데이터와 민감한 개인정보가 중국 공산당에 넘어가는 것을 막기 위해 그 어떤 주보다도 단호한 조치를 취했다"고 발언하기도 했다. 이에 따라 몬태나주에서는 내년 1월 1일부터 틱톡 사용이 아예 금지되며, 각종 앱 마켓은 몬태나주에서 틱톡 다운로드를 비활성화해야 한다. 만일 이용자가 틱톡을 다운받거나 틱톡에 접근할 경우, 앱 마켓이나 틱톡에 하루 1만 달러(약 1,330만원)의 벌금이 부과된다.

이외에도 미국은 지난 2월부터 백악관, 의회, 미군 등 정부 기관 소유 기기의 틱톡 사용을 차단한 바 있다. EU, 캐나다, 일본 등도 정부에 등록된 기기에서 틱톡을 사용할 수 없도록 조치한 상태다. 영국은 행정부와 의회 네트워크에서 틱톡 접속을 차단했고, 파키스탄은 2020년 10월 이후 최소 4차례에 걸쳐 틱톡 사용을 일시 금지했다. 지난달에는 인도네시아 내 틱톡 내 온라인 쇼핑 '틱톡샵'의 서비스가 중단되기도 했다.

핀테크 마이데이터 영업 손실 지난해 5분의 1 수준 
'서비스 과금 체계 재검토' 목소리 높아져 
정보 유출·서비스 먹통에 대한 개선 논의는 언제?

올해 상반기 국내 마이데이터 사업자 매출액이 1조원을 상회한 것으로 확인됐다. 핀테크 및 IT 기업이 영업 손실액을 큰 폭으로 줄인 데 따른 결과다. 최근 발생한 블랙아웃 사태를 비롯해 해결해야 할 과제들이 산적한 가운데 마이데이터가 국민들의 금융 생활에 필수 요소로 자리 잡는 데 성공할 수 있을지 이목이 쏠린다.

부수 사업 매출 늘 때 주 업무 '신용관리'는 제자리걸음

김한규 더불어민주당 의원이 금융위원회로부터 제출받은 2023년 국정감사 서면요구자료에 따르면 올해 1월부터 6월까지 국내 마이데이터 사업자 매출은 총 1조1,829억원으로 집계됐다. 핀테크 및 IT 회사의 매출이 1억1,797억원, 금융회사의 매출은 32억원을 기록했다. 두 분야 모두 지난해 전체 수익의 55% 이상을 올해 상반기에 넘어서며 영업수익 성장세에도 청신호가 들어왔다. 지난해 핀테크·IT 회사 영업수익은 2조1,224억원을 기록했으며, 금융회사는 56억원의 영업수익을 올렸다.

핀테크 및 IT 회사는 고유 업무인 신용정보통신관리 부문에서는 26억원의 수익을 기록하는 데 그쳤지만, 겸영업무에서 1조1,771억원의 수익을 올리며 전체 매출 상향으로 이어졌다. 겸영업무는 대출중개, 데이터분석, 광고홍보, 전자금융 등 고유 업무 외의 부수 업무를 의미한다. 적자 폭도 크게 줄었다. 이들 기업은 인건비, 마케팅, 수수료 등 영업비용 명목으로 1조2,047억원을 지출했다. 이로써 영업 손실액은 249억원을 기록하며 적자를 벗어나지 못했지만, 지난해 영업 손실액이 1,411억원에 달했던 것을 고려하면 5분의 1수준으로 크게 줄어 연말 실적 개선이 기대되는 상황이다.

금융회사의 올 상반기 영업수익은 32억원으로, 영업비용은 552억원을 고려하면 520억원의 영업 손실을 기록했다. 핀테크 및 IT 회사와 마찬가지로 적자를 기록하긴 했지만, 비슷한 추세가 하반기에도 이어진다면 지난해 영업 손실 1,286억원보다 적자 폭을 줄일 수 있을 것으로 기대되고 있다.

금융 업계에서는 마이데이터 관련 신규 서비스의 등장이 사업자들의 매출 향상으로 이어져 적자폭 개선 효과를 낳은 것으로 풀이했다. 지난 10월 말 기준 국내에서 마이데이터 사업을 전개하는 기업은 68개로, 지난해 12월 64개사와 비교해 4개사가 증가했다. 이들 마이데이터사는 올해 신용점수 올리기 같은 신용정보통신관리 외에도 맞춤형 금융상품 비교 및 추천, 신용 대환대출 비교 서비스 등을 앞다퉈 선보이며 수익성 개선에 나섰고, 사용자 증가를 이용한 광고 수익 확대에도 심혈을 기울였다. 결국 대규모 실적 개선은 고유 업무가 아닌 부수업무로 이룬 성과인 셈이다.

업계는 마이데이터 사업의 시장 안착을 위해 관련 서비스 과금 체계 개선을 서둘러야 한다는 주장을 내놓고 있다. 내년부터 마이데이터 전송 과정에 수수료를 부과할 것으로 예정돼 있어 기업의 추가적인 수수료 지출이 실적 성장세를 저해할 것이라는 우려에서다. 실제로 올해 상반기 핀테크 및 IT 기업의 마이데이터 사업 영업비용 중 수수료 지출은 4,444억원으로, 전체 영업비용 1조2,046억원의 37%에 해당한다.

이에 영업 손실을 줄이지 못한 중소 마이데이터업체와 스타트업 등은 사업 현황을 고려해 금융위에 과금 유예 및 금액 하향을 고려해 줄 것을 촉구하고 있다. 한 업계 관계자는 “다양한 신규 서비스가 출시되고 서비스에 대한 국민들의 인식이 높아지며 전체 사용자 증가로 이어졌다”면서도 “마이데이터 과금 방안이 추진될 경우 사업자들에 수수료 부담이 커지는 만큼 적자를 감수하면서까지 사업을 계속해야 할지 고민하는 업체들이 증가할 것”이라고 말했다.

'다사다난' 마이데이터, 실적보다 신뢰도 향상에 힘쓸 때

개인이 자신의 정보를 적극적으로 관리하고 해당 정보를 신용이나 자산관리 등에 활용하는 일련의 과정을 의미하는 마이데이터는 각종 기관과 기업 등에 분산돼 있는 특정인의 정보를 한꺼번에 확인하고 맞춤 상품이나 서비스를 추천받는 등의 방식으로 지난해 1월 서비스를 시작했다.

하지만 서비스 도입 2년을 바라보는 지금까지 소비자들의 신뢰도는 여전히 낮은 수준에 머물고 있다. 시범 운영 기간에는 한 금융그룹이 제공하는 모바일 애플리케이션(앱)에서 일부 고객의 금융정보가 불특정 다수의 다른 사용자에게 노출됐고, 이후 포털 사이트가 제공하는 마이데이터 서비스에서도 이용자 100여 명의 민감한 정보가 유출되는 등 허술한 개인정보 관리로 인한 사고가 끊이지 않고 있기 때문이다.

이달 2일에는 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 가용량 증설 작업을 진행하는 과정에서 데이터 손실로 인한 시스템 비정상 종료와 서비스 장애가 발생하기도 했다. 마이데이터에서 통신서비스 계약정보, 청구정보, 납부정보, 소액결제정보 등 4가지 정보를 중계하는 KAIT는 시스템 복구를 위해 백방으로 노력했지만, 이달 내 서비스 정상화가 불가능하다는 판단을 내렸다. 이후 KAIT는 서비스 장애 이전에 발급된 접근토큰을 폐기하고 재발행할 수 있도록 마이데이터 사업자에게 협조를 요청했다. 다만 이는 서비스 장애로 인한 최종 피해자인 소비자의 동의가 필요한 사안인 만큼 짧지 않은 시간이 소요될 전망이다.

지난 3월 국회를 통과한 「개인정보 보호법」 개정안은 마이데이터를 보건의료, 복지, 통신, 에너지 등 사회 전 분야로 확대하는 내용을 담고 있다. 하지만 법 시행 초읽기에 들어간 지금까지도 서비스 안정화는 전혀 이뤄지지 않아 사업자들과 국민들의 우려를 키우는 모습이다. 한 업계 관계자는 “서비스 안정화를 마치고 확산을 서둘러야 하는 시점인데 KAIT의 이번 사태 수습을 지켜봤을 안전에 대한 우려가 커지는 게 사실”이라고 지적했다.

70~100% 고율 관세 15% 수준으로 하향 조정 검토
역내 관세 인하·징벌적 관세, 중국산 전기차 견제 나선 주요국 
팽팽한 줄다리기 속 반사이익 인도 "글로벌 전기차 허브 될 것"

인도 정부가 향후 5년간 전기차 수입 관세를 하향 조정하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 테슬라 공장 유치를 위한 포석으로 풀이되는 가운데 인도는 그간 중국이 쥐고 있던 ‘글로벌 생산 기지’ 타이틀을 빼앗기 위해 분투하는 모습이다.

13일(현지 시각) 블룸버그를 비롯한 다수의 외신에 따르면 인도 정부는 다국적 전기차 제조업체들에 자국 내 생산기지 건설을 조건으로 5년간 관세를 인하하는 방안을 검토하고 있으며, 현재 검토 중인 관세율은 15% 수준으로 전해졌다.

3,000만원대 저가 모델로 인도·전 세계 공략 나서는 테슬라

인도의 관세 인하는 세계 최대 전기차 제조업체 테슬라 공장 유치를 위한 움직임으로 풀이된다. 현재 인도는 차량 가격이 4만 달러(약 5,290만원) 미만인 수입 전기차에는 70%, 4만 달러 이상 전기차에는 100%의 높은 관세를 적용하고 있다. 2021년부터 인도 공장 설립을 위해 현지 정부와 세부 사항을 조율해 온 테슬라는 생산에서 유통까지 걸리는 시간을 고려해 일정 기간 관세 인하 등이 절실하다는 입장을 피력해 왔다. 그러면서 “일종의 일몰조항이 있을 것”이라고 덧붙였다. 일정 기한이 지나면 법령의 전부나 일부의 효력이 없어지는 형태로 관세율이 조정될 것이라는 설명이다.

인도 정부의 적극적인 움직임에 테슬라의 인도 공장 설립에는 속도가 붙게 됐다. 지난해 말부터 세 차례에 걸쳐 인도 정부와 접촉한 테슬라 경영진은 3만 달러(약 3,900만원) 미만 보급형 전기차 생산을 통해 인도를 글로벌 생산허브로 삼을 계획을 밝힌 것으로 알려졌다. 저가형 전기차로 현지 시장은 물론 전 세계 시장을 공략하려는 움직임으로 풀이된다. 현재 테슬라는 오는 2030년까지 연간 생산량을 2,000만 대까지 확대하기 위해 저가형 전기차 모델 개발을 위해 총력을 기울이고 있다.

인도 정부도 테슬라 생산 시설을 유치해 전기차 생산 허브가 되겠다는 의지를 거듭 밝히고 있다. 세계 최대 규모의 인구를 보유한 인도는 지난해 476만 대의 신차가 판매되며 중국과 미국에 이어 세계 3대 자동차 시장에 올랐다. 인도 정부는 2030년까지 전기차 비중을 전체 자동차의 30%까지 확대하겠다는 구상이다. 하지만 인도의 전기차 시장은 ‘걸음마 수준’에 머물고 있는 데다, 현지 소비자에 어필하기 위한 저렴한 가격 경쟁력이 필수인 상황이다. 이런 가운데 테슬라 공장 유치와 3만 달러 미만 저가 모델 생산은 현지 전기차 비중 확대와 일자리 창출, 글로벌 생산망 내 입지 구축 등 인도에는 놓칠 수 없는 기회인 셈이다.

이에 지난 6월 나렌드라 모디 인도 총리는 미국 방문 일정 중 뉴욕에서 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)를 만나 기가팩토리 설립을 고려해 달라고 요청했다. 여기에 관세 업무를 담당하는 인도 상무부의 피유시 고얄 장관이 16일 개최되는 인도·태평양 경제 프레임워크(IPEF) 정상회의에 참석해 머스크 CEO를 만날 가능성도 대두되고 있다.

"중국산 전기차 시장 장악, 브렉시트 여파 최소화해야"

전 세계 각국이 전기차 비중 확대를 외치고 있는 가운데, 기술력을 갖춘 국가들의 전기차 공장 유치 경쟁도 치열해지고 있다. 특히 중국산 전기차가 무서운 속도로 전 세계를 점령해 나가자 유럽을 비롯한 주요국의 자동차 산업에도 빨간불이 켜졌다. 유럽연합(EU) 집행위원회에 따르면 현재 중국산 전기차의 유럽 시장 점유율은 8%로, 유럽산 전기차 대비 평균 20% 저렴하다는 강점을 앞세워 2025년에는 15%까지 점유율을 확대할 전망이다.

이에 지난 9월에는 유럽자동차제조협회(ACEA)가 “내년 1월부터 적용되는 EU-영국 간 전기차 관세 규정을 2027년까지 최소 3년간 유예해야 한다”고 밝히기도 했다. ACEA 협회장인 루카 데 메오 르노 CEO는 “시장 점유율 확보를 위한 경쟁이 치열한 상황에서 유럽산 전기차에 관세를 부과해 자동차 출고가를 올리는 것은 올바른 조치가 아니다”라고 강조했다. 관세 부과로 인한 전기차 가격 상승은 저렴한 가격 경쟁력을 앞세운 중국산 전기차의 시장 감식을 앞당길 것이라는 주장이다. ACEA는 앞서 지난 3월에도 비슷한 내용의 성명을 발표한 바 있다.

미국인이 테슬라 자동차 사는데 중국에서 수입?

관세 인하를 검토 중인 유럽과 달리 미국에서는 중국산 자동차에 징벌적 관세를 추가 부과해야 한다는 주장이 제기되고 있다. 미 하원 ‘미국과 중국 공산당 간 전략 경쟁에 관한 특별위원회’ 위원장인 마이크 갤러거 공화당 의원이 캐서린 타이 미 무역대표부(USTR) 대표에게 중국산 자동차에 대한 현행 25% 관세율을 인상할 것을 촉구하면서다. 갤러거 의원은 “중국산 자동차가 미국 자동차 산업과 노동자들에게 미치는 피해를 파악하고 글로벌 자동차 시장을 장악하려는 그들의 산업 전략에 대응해야 한다”고 목소리를 높이며 “(중국산) 수입 급증을 막기 위해 자동차에 대한 관세를 유지하는 것뿐만 아니라 인상하는 것이 중요하다”고 역설했다.

이어 “일부 미국 자동차 업체가 중국에서 만든 차량을 미국으로 수출하고 있는데, 이는 수입 차량에 대한 지금의 관세 수준이 불충분하다는 방증”이라고 말했다. 갤러거 의원이 언급한 전기차 업체는 테슬라로, 테슬라는 자사 최저가 모델인 모델3를 중국 상하이 공장에서 생산해 전 세계로 수출하고 있다. 현재 미국 정부는 해당 안에 대해 신중한 입장을 보이고 있다. 저렴한 비용을 앞세워 전 세계 전기차 업체들을 유치하려는 중국과 이를 견제하려는 미국의 움직임이 팽팽히 맞선 가운데 인도가 가장 큰 반사이익을 얻게 된 셈이다.

국수본 "올해 2∼10월 산업기술 유출 범죄 총 146건 검찰 송치"
수백억원 연봉 제시하며 우리나라 연구진에게 접근하는 중국 기업들
처벌 강도 높이는 해외와 달리 우리나라는 여전히 솜방망이 수준

올해 경찰에 적발된 해외 기술 유출 사건이 최근 10년 내 최대치를 기록했다. 반도체·이차전지 등 한국의 핵심 첨단 기술이 주요 표적이다. 이같은 범죄가 끊이지 않는 이유는 약한 처벌에서 찾을 수 있다. 수조원대 가치의 국내 기술이 해외로 흘러갔을 가능성에도 불구, 사법당국의 ‘솜방망이 처벌’에 산업계에선 한숨이 흘러나온다.

경제안보 위해범죄, 전년 대비 75% 증가

14일 경찰청 국가수사본부(국수본)는 2∼10월 9개월간 산업기술 유출 등 경제안보 위해범죄를 특별단속해 해외 기술 유출 21건을 포함한 총 146건을 송치했다고 밝혔다. 이번 단속 기간 해외 기술 유출 송치 건수는 전년(12건) 대비 75% 증가한 동시에 최근 10년 내 가장 많다. 전체 경제안보범죄 사건 중 해외 기술 유출 비율은 14.4%로 2021년 10.1%, 2022년 11.5%에 이어 증가세를 나타냈다.

해외 기술 유출 사건을 죄종별로 구분하면 국가핵심기술 2건을 포함한 산업기술보호법 6건(28.6%), 부정경쟁방지법 15건(71.4%)이었다. 피해기술은 디스플레이 8건, 반도체·기계 3건, 조선·로봇 1건, 기타 5건으로 나타났다. 기술 유출 피해를 본 기업은 대기업이 8건, 중소기업이 13건이었으며 기술 탈취를 시도한 피의자는 피해업체 내부인(15건)인 경우가 외부인(6건) 사례보다 많았다.

대표적 사례로 외국 정부 보조금 지원 연구사업 신청 목적으로 의료시술 로봇 관련 영업비밀을 유출한 외국 국적의 전 로봇개발팀 연구원이 검거됐다. 국내외 업체에 국내 대기업의 공장자동화 솔루션을 유출하고 LCD 공정 레시피 등 국가핵심기술을 은닉해 외국에 유출하려던 협력업체 대표 등 5명도 붙잡혔으며, 피해업체 대표가 해외에 장기 체류하는 사이 산업기술을 외부저장장치에 저장·유출 후 외국 경쟁업체로 이직해 사용한 전 연구원 등 4명도 검찰에 넘겨졌다.

초범이라고 봐주고, 피해액 산정 어렵다고 감경하는 사법부

이번 경제안보 위해범죄 단속 결과 중국으로 유출된 사례가 14건으로 가장 많았고 일본·미국·베트남·캄보디아·이라크·호주가 각 1건으로 파악됐다. 글로벌 공급망의 핵심 품목인 반도체 등 첨단 기술 탈취 시도는 미중 간 기술 경쟁의 격화 속에 더욱 증가할 것으로 관측된다. 특히 중국은 자국 내 첨단장비 반입을 규제하는 미국의 제재에 맞서 자체 기술을 확보하는 데 혈안이다. 중국 경쟁사들은 기술을 탈취해 오는 대가로 많게는 수백억원의 연봉을 제시하며 우리나라 연구진 등에게 접근하는 것으로 나타났다. 기술 유출을 시도하는 이들이 추적을 피하기 위해 다크웹을 사용하는 등 수법이 갈수록 고도화하고 있는 점도 우려스럽다.

이러한 기술 유출 범죄는 심각한 피해를 야기함에도 불구하고 법에 명시된 형량에 비해 실제 선고되는 양형은 매우 낮다. 법원이 산업스파이에 솜방망이 처벌을 내리는 원인은 턱없이 낮은 대법원 양형위원회의 양형기준에서 찾을 수 있다. 국내 기술 유출 양형 기준은 기본 징역 8개월∼2년에 가중처벌을 한다고 해도 최대 4년에 그친다. 국외 기술 유출 역시 기본 형량을 1년에서 3년 6개월로 제시하고 있으며, 가중처벌을 하더라도 최대 6년으로 제한한다. 이는 산업기술보호법에 명시된 최고 형량(국내 10년·국외 15년)의 절반에도 미치지 못하는 수준이다. 지난해 선고된 영업비밀 해외 유출 범죄 형량 평균은 고작 14.9개월이었다.

여기에 감경 사유까지 반영한다. 초범이라고, 피해액 산정이 어렵다고 형을 깎아주는데, 감경 사유가 2개 이상일 경우에는 집행유예를 선고하게 돼 있다. 2019년 산업기술보호법 개정을 통해 처벌 조항을 대폭 강화했지만 정작 양형기준은 바뀌지 않았다. 양형기준이 법률을 무시하고 있는 셈이다.

심지어 수조원 가치의 반도체 기술을 해외에 팔아 넘겼음에도 보석으로 풀려나기도 한다. 지난 10일 법원은 삼성전자 반도체 공장 설계도를 중국에 유출한 혐의로 기소돼 구속 수감 중이던 전 삼성전자 상무 A씨의 보석(보석 보증금 5,000만원)을 허가했다. A씨는 2018년 8월부터 2019년 2월까지 삼성전자의 영업비밀인 반도체 공장 BED와 공정 배치도, 공장 설계도면 등을 부정 취득·부정 사용한 혐의로 지난 6월 기소됐다. 이는 삼성전자가 30년 넘게 쌓은 시행착오와 연구개발을 통해 얻은 자산으로서 최소 3,000억원에서 최대 수조원가치의 영업비밀로 평가된다.

미국·대만은 ‘간첩죄’로 간주해 엄단

산업스파이에 지나치게 관대한 우리나라와는 대조적으로, 해외 각국에선 선제적인 예방을 위해 처벌을 대폭 강화하고 있다. 미국은 경제스파이법을 여러 차례 개정해 국가 전략기술 유출을 ‘간첩죄’로 가중 처벌하고 있다. 피해액에 따라 최대 33년 형도 가능하다.

지난해 11월 미 연방법원은 미국의 항공우주 기술을 빼돌리려다 적발된 40대 중국인에게 징역 20년을 선고했다. 지난 4월에는 중국 정부로부터 연구비와 생활비를 지원받은 사실을 숨긴 저명한 과학자가 가택연금 6개월과 벌금 5만 달러(약 6,490만원)를 선고받기도 했다. 유력한 노벨화학상 수상 후보로 거론될 정도로 나노과학 분야에서 명성이 높았던 찰스 리버 당시 하버드대학 교수는 캠퍼스에서 미연방수사국(FBI) 요원에게 체포되면서 사회적 평판이 땅에 떨어졌다. 그는 이후 1년 5개월 동안 재판을 받으며 교수직을 잃었고, 미신고 세금 3만4,000달러(약 4,413만원)도 납부해야 했다.

세계 반도체 파운드리 시장을 장악하고 있는 대만도 지난해 5월 국가안전법을 개정해 핵심 기술 유출에 경제간첩죄를 적용하기로 했다. 일본은 지난해 중국을 견제하기 위해 첨단기술을 보호하고 공급망을 강화하는 내용의 경제안전보장법을 제정했고, 영국은 민간 기업 해외 인수합병을 강제 중단시키는 조치를 취하고 있다. 지금은 기술이 곧 경제이자 안보인 시대다. 한 번 탈취 당한 기술은 피해 복구가 어렵다는 점에서 첨단 기술 유출은 국가 전략 산업의 경쟁력 상실로 귀결될 수밖에 없다. 이대로 허술하게 방치하다간 초격차 유지는커녕 핵심 산업 자체가 남아나지 못할 수도 있다.

코로나19 특수 끝났는데, "개발 인건비는 '그대로'"
신작 흥행에 희비 엇갈린 게임 업계, "개발력 중요도 높아져"
생성형 AI로 작업 효율성 늘린다?, "새로운 시도로 비용 효율화 진행"

국내 게임 업계에 실적 양극화 현상이 벌어지고 있다. 신작 흥행 여부에 따라 희비가 엇갈리는 모습이다. 다만 이런 가운데서도 국내 개발자의 몸값은 하늘을 찌르는 모양새를 유지했다. 코로나19 특수에 따른 '개발자 모시기'의 영향이 여전히 남아 있는 탓이다. 이에 업계는 인건비를 점차 줄여나가는 동시에 생성형 AI 활용 등 새로운 시도를 이어가기 시작했다. 여러 시도 끝에 업계가 '혁신'을 이룰 수 있을지 이목이 집중된다.

영업이익 떨어지는데, "인건비 부담 심화"

13일 게임 업계에 따르면 엔씨소프트는 올해 3분기 연결기준 영업비용 중 인건비로만 총 1,983억원을 지급했다. 2분기 2,085억원에 비해 줄었지만 전체 매출액(4,231억원)의 50%에 가까운 수치인 만큼 결코 적은 건 아니다. 엔씨는 지난해 17개 부문에서 진행했던 공개 채용을 올해 8개 부문까지 축소했다. 넷마블은 3분기 인건비로 1,806억원을 지급했다. 인력 감소로 2분기 1,932억원보다 줄었고 전년 동기(2,030억원)와 비교해도 11% 감소했지만 여전히 마케팅비(1,458억원)보다 많다. 매출(6,306억원)에서 인건비가 차지하는 비중은 30%대다. 넷마블은 인력을 계속 줄여나갈 계획이다. 매년 진행하던 신입 공개채용의 경우 최근에는 겨울 인턴십으로 전환해 사업 직군만 모집했다. 2011년 설립 이래 공채 모집 직무에 개발자를 포함하지 않은 건 이번이 처음이다.

영업이익이 50% 가까이 떨어진 카카오게임즈도 인력 효율화로 3분기 인건비(511억원)를 전 분기(537억원) 대비 5% 줄였다. 하지만 전년 동기보다는 5.7% 늘었고 비게임 부문 수익성이 떨어지면서 실적이 악화했다. 카카오게임즈의 인건비는 매출(2,647억원)의 약 20%다. 6분기 연속 적자에 빠진 데브시스터즈는 경영 안정화를 위해 대표 무보수 근무와 희망퇴직 프로그램을 병행하기 시작했다. 데브시스터즈는 복지 예산 감축 등으로 3분기 인건비(195억원)를 2분기(205억원)보다 줄였지만 매출도 감소해 실적이 악화했다. 데브시스터즈의 인건비는 매출(347억원)의 50%를 넘는다.

게임 업계 양극화 가시화, 신작 부담 'up'

이런 가운데 국내 게임 업계의 양극화는 점차 심화하는 양상을 보이고 있다. 예컨대 엔씨소프트는 올해 3분기 매출 4,231억원, 영업이익 165억원을 기록했는데, 이는 전년 동기 대비 각각 30%, 88.6% 감소한 수치다. 주력 IP인 <리니지> 시리즈의 매출 하락이 결정적이었다. 알려진 바에 따르면 엔씨소프트의 모바일 게임 매출은 2,738억원으로 전년 동기 대비 37%나 줄었다. 넷마블도 3분기 매출 6,306억원, 영업손실 219억원을 기록하며 7분기 연속 적자를 기록했다. <세븐나이츠 키우기>, <신의 탑: 새로운 세계> 등을 통해 손실 폭을 줄이긴 했으나 여전히 흑자 전환은 이루지 못하고 있는 형국이다. <배틀그라운드>에 대부분의 매출을 의존하고 있는 크래프톤도 전망이 좋지 못하다.

반면 신작 흥행에 성공한 게임사들은 영업이익이 크게 늘었다. 넥슨은 3분기 매출 1,203억 엔(약 1조913억원), 영업이익 463억 엔(약 4,202억원)을 거뒀다. 각각 1년 전보다 23%, 47% 늘어난 수치다. <FC 온라인>, <메이플스토리>, <던전앤파이터> 등 스테디셀러의 안정적인 성과와 <프라시아 전기>, <블루 아카이브> 등 신작 성장세가 맞물렸다. 네오위즈 역시 지난 9월 출시한 <P의 거짓>이 누적 판매량 100만 장을 돌파하면서 매출과 영업이익이 모두 크게 늘었다. 네오위즈의 3분기 매출은 1,175억원으로, 전년 동기 대비 57% 증가했다.

신작의 흥행 여부에 따라 영업이익 폭이 크게 요동칠 수 있음이 재확인되면서 업계의 개발비 부담은 더 늘었다. 이익 축소에 따라 구조조정 및 인력 효율화 등으로 인건비를 줄이고 있지만 구조조정만 이어갈 경우 오히려 '게임 체인저' 역할을 할 만한 신작을 개발할 인력을 잃을 수 있다는 딜레마에 빠진 것이다. 게임 업계의 매출 대비 인건비 비중이 높은 것도 이 때문이다. 실제 KOSIS(국가통계포털)에 따르면 2022년 IT 업계의 매출 대비 인건비 비중이 30% 이상인 곳이 전체(251개사)의 42.6%를 차지한다.

하늘 찌르는 개발 인건비, "개발자 유치 경쟁 영향"

국내 IT·게임 업계의 개발 인력 연봉이 지나치게 높게 책정돼 있다는 점도 문제다. 금융감독원 전자공시 시스템에 따르면 카카오의 지난해 직원 1인 평균 연봉은 1억3,900만원에 달한다. 이는 전년 1억7,200만원과 비교하면 19,.2% 감소한 수치지만, 타 업계와 비교했을 때 여전히 높은 수준임은 부정할 수 없다. 네이버도 지난해 직원 1인 평균 급여가 1억3,449만원을 기록하며 전년(1억2,915만원) 대비 4% 증가한 수치를 보였다. 게임 업계에선 카카오게임즈가 작년 직원 1인 평균 금여액 1억3,800만원으로 주요 게임사 중 가장 높았다. 이외 엔씨소프트는 1억1,400만원, 크래프톤은 1억900만원, 넷마블 7,400만원, 컴투스 7,800만원, 네오위즈 7,100만원 등으로 집계됐다.

IT·게임 업계 직원의 평균 연봉이 높아진 건 개발자 유치 경쟁이 치열했기 때문이다. 코로나19 특수로 개발자 수요가 급증하자 지난 2021년 초 넥슨, 넷마블, 엔씨소프트, 크래프톤, 컴투스 등 대부분의 게임사들이 연봉을 1,000만원 안팎씩 인상하기도 했다. 다만 올해부턴 연봉 상승 기세가 꺾이기 시작했다. 고정비용인 인건비가 증가하면서 수익성에 부담이 커졌기 때문이다. 특히 게임사들의 경우 신작 부재 및 부진까지 겹치면서 실적 부진을 겪고 있다. 네이버와 카카오 역시 글로벌 경기 침체로 주력 사업인 광고와 커머스 사업이 주춤하면서 지난해 영업이익이 소폭 역성장했다. 이에 다수 기업들은 '비용 효율화', '보수적 인력 운용'을 올해 경영 키워드로 내세우며 허리띠를 졸라매고 있다. 네이버와 카카오는 이사보수한도 축소를 주주총회에 안건으로 올렸으며 장기성과급 위주로 보수체계를 바꿨다.

수익성 개선을 위해 '새로운 시도'를 이어가는 기업들도 늘었다. 생성형 AI가 대표적이다. 이와 관련해 한 게임 업계 관계자는 "최근 개발 과정에 생성형 AI를 적극적으로 도입하는 경향이 늘었다"며 "개발 과정에 생성형 AI를 도입할 경우 작업 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 비용이 절감되고 비숙련자도 숙련자처럼 작업이 가능해 장비와 시설이 부족해도 좋은 결과를 얻어낼 수 있다"고 설명했다.

업계에 따르면 엔씨소프트는 캐릭터 일러스트, 녹음 등 게임 개발에 활용할 수 있는 생성형 AI 툴킷을 준비 중이다. 내부 검증을 마친 뒤 B2B(기업 간 거래) 상품으로도 출시할 예정이다. 넷마블도 생성형 AI를 음성합성 기술에 활용한다. 외국어, 사투리 등 사람의 음성을 만들어 성우가 녹음한 음성에 적용하는 방식이다. 업계 관계자는 "인건비를 줄이기 위한 구조조정 및 인력 감축에 한계가 있는 만큼 생성형 AI 도입에 거는 기대가 크다"며 "작업 능률 향상 및 퀄리티 상승에 만전을 기함으로써 기업마다 나름의 혁신을 꿈꾸고 있는 셈"이라고 전했다.

네오위즈, 'CD 프로젝트 레드' 후신 블랭크 게임 스튜디오에 전략적 투자 
해외 콘솔 시장 협력 예정, 'P의 거짓' 흥행 발판 삼아 세계 시장 노린다
사업 확장 위한 투자에 힘 쏟는 네오위즈, 신기술 투자 계열사까지 마련

국내 게임사 네오위즈가 폴란드 게임 개발사 '블랭크 게임 스튜디오'에 1,700만 달러(약 224억원) 규모 전략적 투자를 단행, 지분 21.26%를 취득했다고 13일 밝혔다. 차후 블랭크 게임 스튜디오와의 협력을 통해 'P의 거짓' 글로벌 흥행을 뒤이을 콘솔 게임 개발에 속도를 내겠다는 구상이다. 업계에서는 게임사이자 '투자자'로 자리매김한 네오위즈의 행보에 촉을 곤두세우고 있다.

'P의 거짓' 이을 글로벌 흥행작 노린다

올해 설립된 신생 게임 개발사 블랭크는 전 세계적으로 흥행한 '위처' 시리즈, '사이버펑크 2077' 등을 제작한 'CD 프로젝트 레드'의 인력들로 구성됐다. 'P의 거짓'을 통해 북미, 유럽 시장에 본격 진출한 네오위즈는 차후 블랭크와 전략적으로 협업, 해외 콘솔 시장에서의 성과를 창출해 나갈 예정이다.

지난 9월 출시한 P의 거짓은 한 달 만에 누적 판매량 100만 장을 돌파했다. 매출의 90% 이상은 해외에서 발생한 것으로 확인됐다. 국내 사업에 중점을 두던 네오위즈가 글로벌 시장 진출의 초석을 확보한 셈이다. 이에 네오위즈는 콘솔 게임 사업 확대를 위해 내부 개발 조직을 정비, 자체 라인업 구축에 힘을 쏟고 있다. 아울러 역량을 갖춘 해외 개발사들에 적극적으로 투자하며 사업 기회를 모색 중이다.

네오위즈에 따르면 2023년 글로벌 콘솔 시장 규모는 약 561억 달러(약 74조원) 규모로 추산된다. 다양한 게임 플랫폼 중에서도 눈에 띄는 성장세다. 특히 북미, 유럽 시장은 편의성 중심의 모바일 게임보다 콘솔 게임이 인기가 많은 '기회의 땅'으로 꼽힌다. 김승철 네오위즈 공동대표는 "블랭크는 AAA급 게임 영역에서 강력한 경쟁자로 부상할 수 있는 잠재력이 충분한 스튜디오"라며 "이번 협업은 양사 모두에게 시너지를 낼 수 있는 중요한 기회가 될 것"이라고 말했다.

사이버펑크·위처 3, 흥행작 배출 인력들 의기투합

블랭크의 공동 창립자는 'CD 프로젝트 레드'의 핵심 인력인 마테우슈 카닉, 옌제이 무르스, 마르친 예피모프, 미콜라이 마르헤브카 등 4명이다. 마테우슈는 '위쳐3' 공동 게임 디렉터이자 '사이버펑크 2077'의 게임·디자인 디렉터다. 옌제이는 해당 프로젝트의 프로덕트 디렉터를, 마르친은 해당 프로젝트들의 총괄 프로듀서를 맡았다. 미콜라이는 여러 게임 개발 스튜디오에서 자문위원과 감사위원으로 활동했으며, 게임 개발사 ‘루키즈(Rookiez from Warsaw)’ CEO를 역임한 인물이다.

CD프로젝트가 지난 2020년 출시한 오픈월드 어드벤처 게임 사이버펑크 2077은 글로벌 누적 판매량 2,500만 장을 넘어선 인기작이다(지난 10월 기준). 원작 소설 '사이버펑크 2020'과 세계관을 공유하는 게임으로, 원작으로부터 57년이 지난 시점의 세계를 누비는 용병 V의 이야기를 그리고 있다. 인기 IP로 등극한 사이버펑크 2077은 지난해 애니메이션 '사이버펑크: 엣지러너'로 재탄생한 바 있다. 지난달에는 미국 영화 및 TV 제작사인 어나니머스 콘텐츠 스튜디오(Anonymous Content Studios)와의 협업을 통해 사이버펑크 2077 실사 영상을 제작한다는 소식이 전해지기도 했다.

'더 위처 3: 와일드 헌트(이하 위처 3)'는 CD프로젝트의 '명작'으로 손꼽히는 스토리 RPG 게임이다. 전작 대비 30배 이상 확장된 오픈월드, 플레이어 선택에 따라 유기적으로 변하는 '원작 충실' 시나리오로 많은 게이머들의 호평을 받았다. 이후 위쳐 3은 권위 있는 게임 시상식 ‘게임 어워드 2015’에서 △올해의 게임상(GOTY) △최고의 개발자상(DOTY) △최고의 RPG상을 동시 수상, 그 게임성과 인기를 보란 듯이 입증했다. 2022년 4월 기준 글로벌 판매량은 전 기종 기준 자그마치 4,000만 장 이상이다.

게임 개발 넘어 '투자자' 자처하는 네오위즈

네오위즈는 이 같은 블랭크의 '가능성'에 주목해 투자를 단행한 것으로 풀이된다. 업계에서는 최근 이어지고 있는 네오위즈의 투자 행보가 글로벌 시장까지 확장됐다는 평이 나온다. 실제 네오위즈는 사업 확장 및 수익성 강화를 위해 유망한 게임 기업 및 서비스에 과감한 투자를 감행하고 있다.

지난 3월 네오위즈는 게임 유통사 '밸로프'의 지분 투자가 대표적이다. 당시 밸로프는 신주 191만4,771주를 발행해 26억7,000만원을 확보하는 3자 배정 유상증자 거래를 추진했다. 자금 조달보다 '사업 협력'에 중점을 둔 거래였다. 기존에 출시된 게임을 재가공해 다시 유통하는 리퍼블리싱(재발매) 사업을 영위하는 밸로프가 네오위즈가 보유한 게임 IP에 숨을 불어넣는 식이다.

이후 네오위즈는 양질의 인디게임에 투자·퍼블리싱을 진행하며 투자자로서의 입지를 다져왔다. 지난 2021년 '스컬: 더 히어로 슬레이어'을 시작으로 '고양이와 스프' 등 유망 인디게임을 퍼블리싱한 것이 대표적인 예다. 지난해 12월 닌텐도 스위치와 스팀으로 정식 출시된 캐주얼 힐링 어드벤처 게임 '아카'는 출시 직후 손익 분기점을 넘기는 기염을 토하기도 했다.

지난 7월에는 네오위즈홀딩스의 블록체인 자회사 '네오플라이'의 사명을 '네오위즈파트너스'로 변경, 벤처캐피탈(VC), 사모펀드(PE) 등과 파트너십을 통해 인공지능(AI)·로봇 등 신기술 분야에 투자하겠다고 밝히기도 했다. 투자 사업 및 사업 분야 확장에 대한 네오위즈의 열의가 드러나는 대목이다. 이번 블랭크 게임 스튜디오 투자는 네오위즈가 앞세워 온 '사업 확장 전략'의 일환으로 풀이된다.

“내 차 타인에게 되파는 것은 소유주의 자유” 소비자들 반발
‘페라리, 포드’ 등 자동차 업계에선 신차 출시 초기 재판매 제한 전례 있어
샤넬, 에르메스 등 패션 업계도 ‘재판매 금지’ 조항 내걸기 시작

테슬라가 오는 30일 고객 인도에 들어가는 ‘사이버트럭’의 주문 약관에 재판매를 금지하는 조건을 내걸었다. 이에 일부 소비자들 사이에서 논란이 된 가운데 페라리 등 자동차 회사들은 종종 신차 출시 초기에 재판매에 제한을 두는 정책을 펴왔던 것으로 알려졌다. 자동차 업계뿐만 아니라 나이키, 에르메스 등 해외 유명 패션 브랜드들도 제품 출시와 동시에 재판매 금지 관련 조항을 내걸기 시작했다. 최근 한정판이나 구하기 어려운 제품을 구매한 뒤 비싼 값에 되파는 ‘리셀’이 성행함에 따라 발생하는 브랜드 이미지 훼손을 예방하기 위한 조치로 풀이된다.

사이버트럭 재판매, 배송 후 1년까지 제한

12일(현지 시간) 비즈니스 인사이더 등 미국 IT 매체 보도에 따르면 테슬라는 이달 말 출시를 앞둔 사이버트럭 주문 약관에 '사이버트럭 전용'이라는 조항을 추가했다. 해당 조항에는 “고객은 차량 인도일 이후 1년 이내에 차량을 판매하거나 판매를 시도하지 않을 것이라는 데 동의한다”고 명시돼 있다.

아울러 “고객이 이 조항을 위반하거나 테슬라가 고객이 이 조항을 위반할 것이라고 합리적으로 판단할 경우, 테슬라는 차량 소유권 이전을 막기 위해 금지 가처분 구제를 요청하거나, 5만 달러(약 6,640만원) 또는 판매·양도 대가로 받은 금액 중 더 큰 금액으로 손해배상을 청구할 수 있다”고 적시했다. 마지막으로 “이 약관을 위반할 경우 향후 고객에게 어떤 차량도 판매하지 않을 수 있다”고 경고했다.

다만 고객이 사이버트럭을 판매할 만한 충분한 이유가 있다고 판단되는 경우에 한해서는 테슬라가 되사거나, 테슬라 측 서면 동의를 받아 제3자에게 판매할 수 있다. 이때 테슬라가 되사는 가격은 원래 차량 가격에서 주행 거리와 마모 및 손상 등을 반영한 가격으로 책정된다. 만일 테슬라가 재판매에 동의하지 않을 경우 소프트웨어 구독 모델을 새 소유자에게 양도할 수 없는 문제로 인해 재판매가 어려워질 수 있다.

테슬라가 2019년 처음 발표 이후 수년 만에 내놓은 사이버트럭은 독특한 디자인과 소재로 큰 관심을 받고 있다. 내구성 강화 및 탑승자 보호를 위해 우주선 제조에 쓰이는 초고경도 냉간압연 스테인리스로 차체 전반을 제작한 점이 특징이다. 양산 시점이 거듭 연기됐던 사이버트럭은 지난 7월 텍사스 공장에서 첫 생산을 시작했으며, 해당 물량은 오는 30일 고객 인도에 들어간다.

리셀에 따른 기업 이미지 훼손, 적극 예방 나선 기업들

사실 이 같은 조항을 내건 회사는 테슬라가 처음이 아니다. 테슬라가 새로운 방침을 내놓기 이전에 이미 몇몇 자동차 회사에서 신차 출시 초기에 재판매에 제한을 두곤 했다. 대표적으로 페라리는 모든 한정판 자동차에 재판매 제한 조건을 걸고 판매하고 있으며, 포드도 2017년 초기 포드 GT 등 일부에 모델에 한해 구매 후 2년간 재판매 금지 조항을 내걸었다.

자동차 업계뿐만 아니라 해외 유명 브랜드들도 제품 출시와 함께 재판매 금지 관련 조항을 덧붙이는 추세다. 명품 브랜드 에르메스는 지난해 3월 거래 약관에 ‘재판매 관여 금지’ 조항을 포함했다. 약관에는 "고객은 본인이 중개인 또는 중개인의 대리인이 아닌 최종 소비자로서 행위할 것을 보증한다"는 문구와 "영리 또는 비즈니스 목적으로 에르메스 제품을 판매하는 행위에 관여하지 않을 것을 보증한다"는 문구가 추가돼 있다.

글로벌 스포츠 브랜드 나이키도 지난해 10월부터 이용 약관에 ‘재판매를 위한 구매 불가’ 항목을 추가했다. 여기에 "리셀 목적의 구매라고 판단한 소비자에겐 해당 계정 제한과 주문 취소, 계정 폐쇄 등의 조치까지 하겠다"는 경고까지 덧붙였다. 이 밖에도 샤넬과 뉴발란스 등도 지난해 리셀을 막기 위한 조항을 이용약관에 추가했다.

기업들이 이 같은 재판매 금지 조항을 내걸기 시작한 이유는 당초 재판매를 목적으로 구매하는 리셀러들로 인해 실제 소비 목적으로 제품을 구매하려는 소비자들만 피해를 보고 있기 때문이다. 이에 리셀러들이 소위 ‘프리미엄’이라 불리는 웃돈을 얹어 파는 행위 등 소비자들의 편익을 해치는 사례를 막고, 브랜드 이미지 훼손도 예방하겠다는 의도다.

다만 일각에서는 이러한 조치의 실효성이 떨어진다는 반응이다. 리셀이 개인 간 이뤄지는 거래라 제지하기 어려운 데다, 개인이 스스로 사용할 용도로 구매했다가 되파는 것을 막을 법적 근거가 없다는 이유에서다. 여기에 소비자의 구매 과정에서 리셀 목적이 있는지 여부를 면밀히 확인할 방법이 없는 점도 문제로 꼽힌다.

373만 명이던 요기요·쿠팡이츠 격차 140만 명으로 좁혀져
위기의 요기요, 할인→협업 '고객과 접점 늘리기'에 총력
‘어차피 1위는 배민’? 쿠팡이츠의 화살은 어디로

배달의민족(배민)과 요기요, 쿠팡이츠의 3강 체제가 오랜 시간 이어져 온 배달앱(애플리케이션) 시장에 지각변동이 예고됐다. 지금껏 3위를 지켜 오던 쿠팡이츠가 2위 요기요를 빠르게 추격하면서 순위 변동의 조짐이 보이면서다. 쿠팡이츠가 지난 4월부터 실시한 와우 멤버십 회원 10% 할인이 조금씩 성과를 거두는 가운데 요기요는 국민 메신저라 불리는 카카오톡과 손잡고 시장 점유율 사수를 위해 총력을 기울이고 있다.

쿠팡이츠 이용자 45% 급증, 요기요는 15% 감소

14일 모바일인덱스에 따르면 지난 3월 297만7,237명이던 쿠팡이츠 월간활성이용자수(MAU)는 10월 433만496명으로 7개월 사이 약 45% 증가했다. 같은 기간 요기요는 670만4,766명에서 573만2,281명으로 약 15% 감소한 MAU를 기록했다. 배민 10월 MAU는 1,943만3,527명으로, 7개월 전과 비교하면 1%가량 증가에 그쳤지만 1위 자리 수성에는 무리가 없는 모습이다.

쿠팡이츠의 분전은 쿠팡 유료 멤버십인 ‘로켓와우’ 회원에게 주문 금액의 최대 10%를 할인해 주면서 생긴 변화로 풀이된다. 실제로 지난 4월 해당 정책을 시행한 후 쿠팡이츠는 매달 사용자 증가세를 거듭하며 요기요와의 MAU 격차를 373만 명에서 140만 명까지 좁혔다. 할인 외에도 쿠팡이츠는 자사의 핵심 경쟁력으로 내세운 단건 배달을 넘어 근거리 주문 시 최대 2건을 함께 배달하는 세이브배달을 5월 도입했다. 주문자가 세이브배달을 이용하면 최대 1천원을 추가 할인해 주는 방식이다. 쿠팡이츠는 서울에서 시작한 세이브배달 대상 지역을 용인, 성남 등 경기 전역으로 확대 중이다.

카톡과 손잡은 요기요, 2위 지킬까

쿠팡이츠의 매서운 성장세에 요기요도 구독 서비스 가격을 반값으로 낮추며 대응 태세에 돌입했다. 고물가 속 소비자들의 배달비 부담을 조금이나마 완화하기 위함이라는 요기요 측의 설명이 있지만, 업계에서는 쿠팡이츠를 견제하기 위한 방안으로 분석하고 있다. 구독료 인하 상품인 ‘요기패스X’는 요기요 앱을 이용해 요기패스X 대상 가게에서 1만7,000원 이상 주문 시 배달비를 무료로 적용받는 서비스다. 당초 9,900원이었던 요기패스X의 구독료는 내달 20일부터 4,900원으로 인하된다.

요기요는 구독 서비스 가격 인하에 그치지 않고 국민 메신저 카카오톡과 손을 잡으며 잠재 고객 발굴에도 팔을 걷어붙였다. 이달 21일부터 카카오톡 내 ‘주문하기by요기요’를 통해 별도의 앱 설치 없이 자사의 서비스를 이용할 수 있게 하는 것이다. 요기요 관계자는 “요기요가 제휴사들과 함께 제공하는 할인 등은 다른 경쟁사들과 비교해 절대 뒤처지지 않는다”며 “소비자들이 더 많은 혜택을 받을 수 있도록 다양한 채널과 협업을 모색 중”이라고 밝혔다.

쿠팡이츠가 노리는 건 요기요가 아니다?

업계는 쿠팡이츠의 대규모 할인 공세가 궁극적으로 겨냥하는 상대는 배민이라고 분석한다. 오랜 기간 적자까지 불사하며 로켓배송을 강행한 결과 유통시장 내 입지를 다진 김범석 쿠팡 창업자의 방식을 배달앱에서도 똑같이 되풀이하고 있다는 것이다. 쿠팡이츠 측도 이같은 시장의 해석을 부인하지 않으며 “1,100만 명의 쿠팡와우 회원을 기반으로 배달앱 분야에서도 존재감을 키우겠다”고 밝혔다.

3사의 치열한 경쟁이 과도한 출혈경쟁으로 이어질 것이란 전망도 팽배하다. 한 유통업계 관계자는 “배민 운영사인 딜리버리히어로와 쿠팡이츠의 운영사 쿠팡이 모두 막강한 자본력을 자랑하는 만큼 출혈경쟁임을 알고도 쉽게 멈추지 않을 것”이라며 “배민이 가장 의식하는 상대가 쿠팡이츠였는데, 이제야 본격적인 싸움이 시작된 것”이라고 말했다.

다만 배민이 쿠팡이츠가 10% 할인을 도입할 때부터 ‘1위 굳히기’에 돌입한 만큼 왕좌는 단기간 바뀌지 않을 전망이다. 배민은 현재 앱 이용자가 음식 주문 시 쿠폰 등을 통해 결제 금액의 최대 10%를 할인받을 수 있도록 다양한 이벤트를 전개 중이다. 한 업계 관계자는 “배민의 경우 압도적인 시장 점유율과 인지도를 바탕으로 쿠팡이츠와 비슷한 할인으로 고객 이탈을 막는 데 무리가 없다”며 “결국 쿠팡이츠와 배민의 10% 할인 출혈경쟁 속에 요기요 고객만 쿠팡이츠로 옮겨간 모양새”라고 풀이했다.

발 빼는 대형 투자자들, 시드 단계도 내리막 돌입하나
얼어붙은 유동성에 ‘바늘구멍’ 된 투자유치, 기업들은 ‘버티기’ 돌입
10년 만에 최저치 기록한 엑시트 밸류에이션, 투자자는 ‘깎아서라도’ 현금화 원한다

VC(벤처캐피탈) 시장 침체가 1년 반 이상 이어지고 있는 지금, 밸류에이션(가치평가기준)이 바닥을 쳤다는 징후가 보이고 있음에도 VC 거래량은 반등하지 않고 있다. 글로벌 투자 전문 연구기관 피치북의 '2023년 3분기 미국 VC 밸류에이션 보고서'에 따르면 유일하게 성장세를 유지했던 시드 단계 밸류에이션도 곧 하락세로 바뀔 것이 예상되는 한편, 일부 중기와 후기 단계 기업은 아예 투자 라운드 유치를 미루고 있는 것으로 나타났다. 엑시트(투자금회수) 밸류에이션 또한 일부 대형 기업의 IPO(기업공개)에도 불구하고 10년 만에 최저 수준으로 하락했다. 비전통 투자자들의 대거 철수와 낮아진 유동성이 시장을 정체시킨 원인으로 지목된다.

시드 단계 밸류에이션도 ‘한파’

2021년 VC 업계의 기록적인 호황이 끝난 후 대부분의 투자 단계에서는 밸류에이션이 하락했지만 시드 단계에서만은 성장세가 이어졌다. 이는 2020년과 2021년 시장 환경이 스타트업 친화적으로 변화했을 때 대형 멀티 스테이지 투자자들이 비교적 유리한 거래 조건과 혁신 기술을 초기에 발견할 가능성 등을 이유로 시드 단계에 대거 참여했기 때문이다.

하지만 이들은 현재 시드 단계의 투자를 전면 중단했다. 시드 이후 단계에서도 유리한 조건으로 투자할 수 있게 되면서다. 이는 지난 2022년 이래 시장 변동성이 커지면서 상장 가능성이 줄고, 금리가 오른 후 악화한 유동성과 자본비용 상승이 거래량을 위축시킴에 따라 투자자 간의 경쟁이 줄어든 결과다. 이같은 요인들은 신생 기업들의 밸류에이션을 정체 및 하락시킬 가능성이 크다.

초기 단계는 정체, 후기 단계는 성장?

3분기에도 초기 단계 기업 밸류에이션의 정체가 이어졌다. 반면 후기 단계 밸류에이션은 두 분기 연속으로 상승했다. 초기 단계 기업의 프리밸류 중앙값은 다섯 분기 내내 4,000만 달러(약 518억6,000만원) 전후에 머물렀다. 지난 투자 라운드의 기업가치를 그대로 이어가는 플랫 라운드(Flat round)의 증가를 비롯해 투자자에게 치우친 가격 협상력이 높아진 투자 기준과 맞물렸기 때문이다. 피치북에 따르면 3분기 초기 단계 밸류에이션의 하한 사분위수는 사상 최고 수준인 2,390만 달러(약 312억1,340만원)로 상승했다. 이는 투자 안정성 요구를 맞추기 위해 VC들의 투자 기준이 더 까다로워졌음을 알 수 있는 대목이다.

올해 후기 단계 기업의 프리밸류 중앙값은 지난해에 비해 15.1% 떨어졌지만, 분기별로 비교했을 때는 지난 2개 분기 동안 성장세를 보이며 6,300만 달러(약 822억7,800만원)로 상승했다. 2021년에 대형 투자를 받았던 기업들이 시장으로 돌아와 후속 라운드를 유치하며 분기별 프리머니 밸류에이션을 끌어올린 것으로 추정된다. 또 다운라운드의 증가에도 불구하고 분기별 수치가 높아진 것은 상당수 기업이 지난 투자 라운드보다 높은 밸류에이션에 후속 라운드를 유치할 수 있었음을 의미한다.

이는 긍정적 신호지만 후기 단계 기업들의 거래 조건이 실제로 개선됐음을 나타내는 지표는 아니다. 아직 비전통 투자자들의 참여율은 반등하지 않은 데다, 현재 시장 환경에서는 소수의 최상위 기업만이 투자 모금에 성공하기 때문이다. 소수에 들지 못한 기업들은 인원 감축과 비용 절감 등의 방법으로 현금 보유량을 최대한 보존하는 전략을 택했다.

불리해진 거래 조건에 투자 미루는 기업들

아울러 다음 투자 라운드 기간까지의 중앙값이 길어지면서 모금이 가능하더라도 투자 라운드 유치를 미루고 있는 경우도 증가한 것으로 나타났다. 예컨대 중기와 후기 단계 기업 중 마지막 투자 라운드를 높은 밸류에이션으로 모금했던 회사는 아직 은행에 남아있는 자본이 있어 사업 확장과 매출 강화를 통해 자체 현금 조달 구조를 구축하는 방법으로 후속 투자를 미룰 수 있었던 것으로 보인다. 이같은 경향은 2022년에서 2023년 사이 후속 투자 유치에 걸린 기간의 중앙값이 두 달 이상 길어지는 등 중기 단계에서 가장 두드러졌다. 시장 상황의 변화로 투자자가 요구하는 지분이 높아진 것이다. 이들은 투자자에게 힘이 실리는 현재 환경이 개선되거나 과거에 받았던 높은 밸류에이션을 되찾을 수 있을 만큼 기업이 성장하기를 기다리고 있는 것으로 보인다.

엑시트 밸류에이션, 10년 만에 최저 수준으로 하락

유동성이 악화한 지금, 투자자들은 지분을 가진 기업들이 엑시트하기를 기대하고 있다. 하지만 엑시트하는 기업의 밸류에이션 상승치 중앙값은 10년 만에 최저치를 기록했다. 올해 IPO를 진행한 스타트업 중 가장 기대를 모았던 식료품 배달 스타트업 인스타카트(Instacart)와 마케팅 자동화 플랫폼 클라비요(Klaviyo)조차 마지막 VC 라운드보다 낮은 밸류에이션에 상장하며 상승치 하락에 한몫했다.

인수합병(M&A) 역시 저조했다. 하지만 상대적으로 낮은 가격에도 여전히 일부 기업은 인수를 통한 엑시트를 결정하며 대다수 초기 투자자들의 선호를 나타냈다. 이는 2021년의 최고점에 마지막 라운드를 유치한 기업이라면 다운라운드로 엑시트하는 경우에도 초기 투자자는 유의미한 투자금 회수가 가능하기 때문인 것으로 보인다.