쪼그라드는 국내 포탈, 대안은 AI?
AI로 혁신하는 글로벌 빅테크 기업과 스타트업
국내 가장 많은 사용자가 이용하는 서비스는 무엇일까? 네이버 검색? 카카오톡? 작년까지는 카카오톡이었지만 올해부터는 유투브다. 아이지에이웍스의 모바일인덱스 발표에 따르면 2024년 2월의 유투브 월 이용자수는 4550만명으로 카카오톡 4519만명을 앞섰다. 이미 이렇게 유투브가 앞선 것은 2023년 12월부터다. 서비스 사용 시간을 기준으로 하면 카카오톡의 3.6배, 네이버의 5.4배나 될만큼 유투브는 명실상부한 국내 1위의 서비스가 되었다. 그렇다면 카카오톡과 네이버가 그 뒤를 이어 2, 3위일까? 인터넷 분석 서비스인 와이즈앱에 따르면 5월 인스타그램 사용 시간은 유투브와 카카오톡에 이어 3위로 네이버를 앞서고 있다. 실행 횟수로 비교하면 인스타그램은 유투브에 이어 2위이다.
전 세계 인터넷 검색 시장 점유율 1위의 압도적 서비스는 구글이지만, 구글은 한국에서 네이버의 아성을 넘지 못하고 있다. 하지만, 그 둘의 격차가 점차 줄어들고 있다. 인터넷 트렌드 발표에 따르면 2024년 6월의 네이버 점유율은 56%, 구글은 약 37%이다. 여전히 네이버가 앞서고 있지만 지난 2018년 전에 네이버 점유율이 70%로 압도적이었던 것과 비교하면 초라한 숫자다. 네이버와 구글의 격차는 40% 이상으로 차이가 있었지만 해가 거듭될수록 줄어 이제 20%로 절반 수준으로 줄어들었다. 그렇다보니 네이버나 카카오톡의 주가도 저점으로 초유의 사태에 빠졌다.
물론 여전히 한국 토종 서비스가 압도적 경쟁력을 가지고 건재한 카타고리도 있다. 이커머스의 쿠팡, 핀테크의 토스와 카카오뱅크, 배달업의 배달의민족, 교통서비스의 카카오T, 메신저의 카카오톡은 한국 시장을 수성하고 있다. 또, 한 때 한국의 인터넷 서비스를 세계에서 찾아와 배우려 했던 적이 있다. 2000년대 다음의 한메일과 카페 그리고 네이버의 지식인과 싸이월드의 미니홈피와 도토리 등은 세계의 모범 사례였다. 하지만, 10년 전 한국의 포탈 서비스로서 네이버와 다음이 차지하던 비중은 점차 사그러들고 있는 것은 사실이다. 검색과 동영상 그리고 OTT와 SNS에서 구글과 유투브, 넷플릭스, 페이스북과 인스타그램, 틱톡의 영향력이 갈수록 커지고 있다.
한국의 신토불이 서비스가 흔들리지 않으려면 어떤 대책이 필요할까? 2023년부터 IT 산업의 핵은 ChatGPT 발 생성형 AI이다. 전 세계 주요 빅테크 기업들은 AI 인프라 투자에 최소 조단위의 투자를 아낌없이 하고 있다. 이렇게 구축된 AI 인프라는 결국 서비스에서 사용되지 못하면 빛좋은 개살구에 불과하다. ChatGPT에 대한 사용자들의 열광은 그만큼 새로운 경험에 대한 기대로 인한 것이다. 그만큼 AI를 활용해 서비스 편의성과 품질을 강화하는 것이 시대의 요구인 것이다.
차세대 검색으로 막강한 구글의 아성에 도전 중인 스타트업으로 퍼플렉시티가 사용자들의 호응을 받는 것도 그 이유에서다. 2022년 8월 설립 이후 당해 12월에 220만명에 불과하던 사용자수가 1년만에 20배 증가해 5300만명을 넘었다. 또한 2024년 5월에는 기업가치 30억 달러에 2.5억 달러를 유치하는 논의를 진행하고 있다. 또한, Character AI라는 챗봇 서비스는 2월 방문자수가 1억7840만명으로 생성형 AI 서비스 중 ChatGPT 다음으로 사용자가 많다. 이렇게 AI를 활용해 새로운 서비스가 봇물처럼 쏟아지고 있으며 사용자들의 반응도 뜨겁다.
그렇다보니 구글 역시 변화를 모색 중에 있다. 구글은 5월 개발자 컨퍼런스 구글 I/O 2024에서 'AI 오버뷰'를 발표했다. 기존의 검색 결과 페이지 앞에 검색 결과에 대한 빠른 요약을 제공함으로써 보다 효율적인 정보 탐색을 돕고 복잡한 질문에 답을 찾도록 해준다. 구글의 생성형 AI 서비스로 제미나이가 별도로 존재하지만 기존 구글 검색도 제미나이를 활용해 개선하는 양면작전을 전개 중이다.
그렇게 AI 시대에 새로운 경험을 제공하려는 노력들이 본격화되고 있다. 국내의 인터넷 서비스들도 글로벌 테크 기업들의 공세에 AI를 무기로 초개인화, 초지능화된 서비스 구현에 나서야 한다. 이 AI의 본원전 경쟁력으로서 LLM, AI 데이터 센터 등의 코어 기술에 대한 투자도 중요하지만, 결국 사용자들의 마음을 사로 잡으려면 서비스에 이들 기술을 적용해 새로운 경험을 제시할 수 있어야 한다. AI를 더 이상 실험실에만 꽁꽁 묶어 둘 것이 아니라 서비스 전면적 개편과 새로운 서비스 개발에 응용해야 한다. 기업의 규모가 커진만큼 속도가 더져지고 변화가 어려울 수 있는데 지금 그것을 극복 못하면 도태된다.
