AI 시대 경쟁과 반독점법 집행
Source: United States Department of Justice Antitrust Division미국 법무부 반독점국의 게일 슬레이터(Assistant Attorney General Gail Slater)가 2025년 9월 18일에 Fordham Competition Law Institute의 제52회 국제독점법 및 정책 연차회의에서 발표한 기조연설문의 번역입니다. 초벌은 AI의 도움을 받았고 제가 다시 읽어보면서 일부 표현은 맥락에 맞게 수정하였습니다.
저는 개인적으로 매우 흥미롭게 읽었습니다. 개인적으로 최근 관련 연구 프로젝트를 시작했기 때문에 그런 것도 있지만, 그뿐만 아니라 경쟁법의 시각에서 디지털 플랫폼과 AI 등 신흥 시장을 중심으로 왜 경쟁법의 집행(enforcement)과 규제(regulation)를 구별되어야 하며 왜 혁신에 있어서 경쟁법 집행이 규제보다 우선되어야 하는지를 쉽고 분명하게 잘 설명해서 좋았습니다.
(제가 늘 강조하지만 공정거래법 집행을 규제라고 부르는 건 바람직하지 않습니다. 이는 집행 모델이 미국처럼 사법중심 이원화 모델이든, 한국처럼 전문기구 일원화 모델이든 마찬가지입니다. 물론 한국의 누구도 저 따위의 말은 듣지 않을테니, 늘 미법무부 반독점국 인사들의 발언을 함께 인용하지만, 그래도 한국과 일본에서의 용례는 도무지 고쳐질 기미가 안보이네요.)
물론 "viewpoint competition"에 대한 내용은 그 배경을 생각하면(특히 아래 발표문 중반부에 나오는 반독점국이 성명으로 관점 경쟁 보호의 역할론을 펼친 사건이 바로 막무가내 반백신주의자 로버트 F. 케네디 Jr.가 설립한 Children’s Health Defense가 원고인 소송이라는 점을 생각하면...) 선뜻 받아들이기 어려운 측면이 있는 것은 사실이었습니다. 그래도 표현의 자유 관점에서 공감할만 부분도 있었습니다.
의아했던 점으로는 또, 최근 구글 결정(remedy decision)에 대한 논평 부분을 꼽을 수 있겠습니다. 사실 게일 슬레이터가 발표문에서 묘사하는 것만큼의 그렇게 효과적인 조치가 이뤄진 것인지는 의아스러웠습니다. 무엇보다 크롬 매각 등 기대했던 구조적 조치가 이뤄지지 않았기 때문입니다. 그래도 어쨌든 행태적 조치로라도 데이터 독점 해소의 중요성을 강조한 것은 크게 공감되었습니다. 최근 한국 공정거래위원회도 데이터 분야에서 역량을 쌓으면서 준비를 하고 있기 때문에 이는 매우 유의깊게 볼 대목이라고 생각되었습니다.
경쟁법 전문가들에게도 읽어볼만 하고 그외 일반적으로 AI와 반독점 문제에 관심있는 분들께도 도움이 될 것 같아 번역본을 공유합니다.
"진정한 경쟁을 통한 인공지능 경주에서의 승리" “Winning the Race in Artificial Intelligence Through Real Competition”
친절한 소개 말씀에 감사드립니다. 이 자리를 마련해주신 주최 측과, 가까이서 또는 멀리서 오셔서 이 회의에서 아이디어를 교류해 주시는 모든 분들께도 감사드립니다. 경쟁 정책에 대한 깊은 전문성과 폭넓은 관심이 한자리에 모인 모습을 볼 수 있다는 것은 언제나 큰 기쁨이며, 오늘의 토론을 기대하고 있습니다. 물론, 일반적으로 다른 토론들과 마찬가지로, 경쟁 정책에 관한 토론 역시 용기가 필요합니다. 저의 할머니께서 자주 하시던 말씀처럼, 토론은 우리가 한 걸음 물러서서 하나님께서 왜 우리에게 귀는 두 개, 입은 하나를 주셨는지 생각하게 만듭니다. 우리가 서로의 말을 경청할 용기를 갖기를 바랍니다. 왜냐하면 C.S. 루이스가 ‘스크루테이프의 편지’에서 썼듯이, “용기는 단순히 여러 덕목들 중 하나가 아니라, 시험대 위에 올려졌을 때의 첫 번째 덕목이기 때문입니다.”
Thank you for the kind introduction. Thanks to the organizers and to those who have traveled from near and far to exchange ideas at this conference. It’s always a pleasure to see the depth of expertise and the breadth of interest in competition policy gathered in one place, and I am looking forward to hearing the debate. Of course, much like debate in general, debate about competition policy takes courage. As my grandmother liked to say, debate requires us to take a step back and recognize that God gave us two ears and one mouth for a reason. I wish us all the courage to listen to one another, because as C.S. Lewis wrote in the Screwtape Letters, “Courage is not simply one of the virtues, but the first of every virtue at the testing point.”
서론 Introduction
우리는 지금 변화의 한가운데에 있습니다. 인공지능은 새로운 기술적 개척지입니다. 그 힘은 기술, 산업, 정보 분야에서 새로운 변혁의 시대를 열 것을 약속합니다. 생성형 AI는 경제의 모든 부문을 혁신하고, 모든 기업의 운영 방식을 변화시킬 것입니다.
We find ourselves in the midst of a transformative time. Artificial intelligence is the new technological frontier. Its power promises to usher in a new era of technological, industrial, and informational change. Generative AI will revolutionize every sector of the economy and change how every business operates.
AI의 엄청난 잠재력은 우리 모두가 용기를 가지고 이 순간을 맞이할 것을 요구합니다. 트럼프 대통령과 밴스 부통령은 경제 역동성의 핵심 요소로서 AI 우위를 유지하는 것을 우선순위로 삼았습니다.[1] 미국 경제의 성공은 우리의 자유시장 체제가 효과적으로 작동하고 있음을 보여줍니다. 혁신을 우선시하고, 신기술과 스타트업을 지원하며, 개방된 경쟁 시장을 지키는 것—이것이 실리콘밸리의 비결이자 오랫동안 미국 경제 성공의 초석이었습니다. 그리고 이러한 핵심적인 원칙이 바로 미국이 AI 글로벌 경쟁에서 주도권을 잡을 수 있게 하는 요인입니다.
The tremendous potential of AI calls upon us to seize this moment with courage. President Trump and Vice President Vance have made it a priority to maintain AI dominance as part of the economic dynamism that is core to our success.[1] The success of the American economy is a testament to the fact that our free-market system works. Prioritizing innovation, supporting new technologies and startups, keeping the markets open for competition — these have long been the secret sauce of Silicon Valley and the cornerstones of American economic success. And these same core principles are what will help America lead the global race for AI.
[1] Exec. Order No. 14,179, Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence, 90 Fed. Reg. 8741 (Jan. 23, 2025) (“It is the policy of the United States to sustain and enhance America’s global AI dominance in order to promote human flourishing, economic competitiveness, and national security.”).
트럼프-밴스 행정부는 7월 백악관에서 '미국의 AI 액션 플랜(AI Action Plan)'을 발표하면서, 우리 정부 전략의 세 가지 축을 제시했습니다: 혁신, 인프라, 그리고 국제 외교와 안보.[2] 오늘 저는 첫 번째 축인 AI 혁신 가속화에 집중하고자 합니다. 반독점법은 혁신이라는 축에 매우 중요한 역할을 할 수 있는데, 혁신은 경쟁의 핵심 요소이기 때문입니다. 혁신이 필요한 곳에는 반드시 경쟁이 필요하고, 바로 이 지점에서 반독점법이 존재할 이유가 있습니다.
The Trump-Vance Administration issued America’s AI Action Plan at the White House in July, outlining the three pillars of our administration strategy: innovation, infrastructure, and international diplomacy and security.[2] Today, I’d like to focus on the first pillar, accelerating AI innovation. The antitrust laws have a lot to offer the innovation pillar, which is a core element of competition. Wherever there is a need for innovation, there is a need for competition, and this is where antitrust finds a home.
[2] The White House, Winning the Race: America’s AI Action Plan 1 (July 2025), https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf.
좋은 소식은, 반독점국(Antitrust Division)이 이미 AI 시장을 경쟁적으로 유지하기 위해 싸우고 있고, 이 전장의 중요한 전투들에서 승리를 거두고 있다는 점입니다. 이달 초, 미국 컬럼비아 연방지방법원은 구글 검색(Google Search) 사건에서 시정조치(remedies)에 관한 판결을 내렸습니다. 10여 년 동안 구글은 불법적으로 검색 시장을 독점하여 경쟁자를 배제하고, 혁신을 저해하며, 미국 소비자들의 선택권을 빼앗았습니다. 다시 말해 자유시장은 그 자리에서 얼어붙었고, 그 결과 혁신도 저해되었습니다. 이번 시정조치 결정에서 법원은 “구글은 (검색에서 그랬던 것처럼 생성형 AI에서도) 같은 반경쟁적인 방식(anticompetitive playbook)을 사용해선 안된다”고 강조했습니다. 판사는 구글에게 경쟁적으로 중요한 데이터를 자격을 갖춘 경쟁사들과 공유하라고 명령했으며, 이 경쟁사들 그룹에는 AI 기업들이 포함된다는 사실을 분명히 밝혔습니다. 이러한 데이터 시정조치는, 구글이 검색 결과를 경쟁사에 제공하도록 요구한 조치와 함께, 더 혁신적이고 경쟁적인 AI 산업의 기초를 이미 닦아가고 있습니다.
The good news is that the Antitrust Division is already fighting to keep AI markets competitive, and we are winning key battles in that arena. Earlier this month, the U.S. District Court for the District of Columbia issued its remedies decision in the Google Search case.[3] For more than a decade, Google illegally monopolized search markets, shutting out competitors, reducing innovation, and taking away choice from American consumers. In other words, the free market was frozen in place and innovation was therefore stymied. In the remedies decision, the district court held that “Google cannot use the same anticompetitive playbook” for GenAI as it did for search.[4] The judge ordered Google to share competitively critical data with qualified competitors, a group that the court made clear includes AI companies.[5] These data remedies, along with requirements that Google syndicate its search results to these competitors, are already setting the foundation for a more innovative and competitive AI industry.
[3] Press Release, US Dep’t of Justice, Department of Justice Wins Significant Remedies Against Google (Sept. 2, 2025), https://www.justice.gov/opa/pr/department-justice-wins-significant-remedies-against-google; see also Press Release, US Dep’t of Justice, Assistant Attorney General Gail Slater Delivers Remarks Before Opening Arguments in Google Search Remedies Trial (Apr. 21, 2025), https://www.justice.gov/opa/speech/assistant-attorney-general-gail-slater-delivers-remarks-opening-arguments-google-search.
[4] United States v. Google LLC, No. 20-CV-3010, 2025 WL 2523010, at *48 (D.D.C. Sept. 2, 2025).
[5] Id. at *50.
반독점법을 통한 AI 혁신 증진 Promoting AI Innovation Through Antitrust
Google 검색 사례에서 볼 수 있듯이, 반독점법의 집행은 AI 분야에서 혁신, 역동적인 경쟁, 그리고 발전을 촉진할 수 있는 길을 열어줍니다. 그 작동 방식을 아래와 같이 설명하겠습니다:
As the Google Search example demonstrates, antitrust enforcement can help pave the way for innovation, dynamic competition, and development in AI. Let me explain how this works:
첫째, 반독점법은, 물론, 본질적으로 경쟁에 관한 법입니다. 경쟁적 환경은 혁신의 필수요건입니다. AI 액션 플랜(AI Action Plan)에서 인식하고 있는 것처럼, 우리가 “민간 주도의 혁신이 꽃필 수 있는 환경을 만들어내는 것”이 매우 중요합니다.[6] 이러한 환경이란 혁신가들과 기업가들에게 인센티브를 부여하고, 그들의 노력이 보상받을 수 있게 하는 조건을 말합니다. 미국 경제 성공의 역사는 혁신적이고 시장을 뒤흔드는(disruptive) 작은 기술기업(Little Tech)이 성장하여 미래의 대형 기술기업(Big Tech)이 되는 이야기입니다.[7] 미래 AI 기술의 진보는 오늘날 혁신가들에 의해 그 씨앗이 뿌려질 것입니다.
First, antitrust is, of course, the law of competition. A competitive environment is a prerequisite for innovation. As the AI Action Plan recognizes, it is critical that we “create the conditions where private-sector-led innovation can flourish.”[6] Those conditions are those that incentivize and reward innovators and entrepreneurs. The story of American economic success is the story of innovative, disruptive Little Tech that grows up to become tomorrow’s Big Tech.[7] Tomorrow’s AI advances will be seeded by today’s innovators.
[6] The White House, Winning the Race: America’s AI Action Plan 3 (July 2025), https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf .
[7] Press Release, US Dep’t of Justice, Assistant Attorney General Gail Slater Delivers Keynote Address at the 2025 Georgetown Law Global Antitrust Enforcement Symposium (Sept. 16, 2025), https://www.justice.gov/opa/speech/assistant-attorney-general-gail-slater-delivers-keynote-address-2025-georgetown-law .
밴스(Vance) 부통령은 — 제가 상원의원 시절에 함께 일할 기회를 가졌던 분인데 — 올해 초 파리에서 가장 적절하게 다음과 같이 표현했습니다. “이번 행정부는 인공지능 분야에서 가장 획기적인 응용 프로그램을 만들어낼 스타트업과 대학원생들의 싹을 자르는 행정부가 되지 않을 것입니다. 대신, 우리 법은 대형 기술기업(Big Tech), 중소 기술기업(Little Tech), 그리고 모든 개발자들이 계속 평등한 경쟁의 장(a level playing field)에서 겨룰 수 있도록 유지할 것입니다.”[8] 반독점규들은 바로 이것을 실현하기 위해 존재합니다.
Vice President Vance — who I had the pleasure of working for when he was Senator — put it best in Paris earlier this year: “This administration will not be the one to snuff out the start-ups and the grad students producing some of the most groundbreaking applications of artificial intelligence. Instead, our laws will keep Big Tech, Little Tech, and all other developers on a level playing field.”[8] The antitrust laws are there to do just that.
[8] Remarks by the Vice President at the Artificial Intelligence Action Summit in Paris, France, The American Presidency Project (Feb. 11, 2025), www.presidency.ucsb.edu/documents/remarks-the-vice-president-the-artificial-intelligence-action-summit-paris-france.
반독점법의 집행(enforcement)은 대기업과 소기업 모두가 평등하게 경쟁할 수 있는 장(a level playing field)을 만들고, 기존 사업자들(incumbents)이 신생 기업과 스타트업의 성장을 부당하게 방해하지 않도록 하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 언제나 중요한 것이지만, 기술이 아직 빠르게 발전하고 있는 분야에서는 특히 중요합니다. 이는 D.C. 연방항소법원이 Microsoft 사건 — Google 검색 및 Google 광고 기술 사건 이전의 마지막 주요 독점 사건 — 에서 다음과 같이 밝힌 것과 같습니다: “독점기업이 신생의(nascent), 아직 입증되지 않은, 경쟁자들을 자유롭게 마음껏 짓밟도록 허용하는 것은 셔먼법(Sherman Act)의 목적에 정면으로 반한다(inimical). 특히 빠른 기술 발전과 잦은 패러다임 전환이 나타나는 산업에서 더욱 그렇다.”[9] 반독점법은 독특하게도 이렇게 신생 경쟁자를 돕는 데 잘 갖춰진 프레임워크를 갖추고 있습니다.[10]
Antitrust enforcement focuses on creating a level playing field for businesses big and small and ensuring that market incumbents do not unfairly hinder newcomers and startups. This is always important, but it is crucial where the technology is still developing rapidly. As the D.C. Circuit said in Microsoft — the last great monopolization case before the Google Search and Google Ad Tech cases — “[I]t would be inimical to the purpose of the Sherman Act to allow monopolists free reign to squash nascent, albeit unproven, competitors at will — particularly in industries marked by rapid technological advance and frequent paradigm shifts.”[9] Antitrust has a framework that is uniquely equipped to help protect nascent competitors.[10]
[9] United States v. Microsoft Corp., 253 F.3d 34, 79 (D.C. Cir. 2001) (en banc) (per curiam).
[10] See, e.g., US Dep’t of Justice & Fed. Trade Comm’n, Merger Guidelines § 2.6 (2023), https://www.justice.gov/atr/2023-merger-guidelines.
둘째, 경쟁은 소비자들의 선택지(choices)를 넓힐 수 있는 핵심 요소이기도 합니다. 생성형 AI(GenAI)는 우리가 정보를 수집하고, 미디어와 소통하며, 자녀들이 학습하는 방식에 지대한 영향을 미치게 될 것입니다. 토마스 대법관이 2021년 관찰했던 것처럼, 오늘날의 디지털 플랫폼들은 “극소수 사기업들의 손아귀로 떨어진 언론, 표현 자유(so much speech)에 대한 전례 없이 집중된 통제력”을 행사하고 있습니다.[11] AI로써 만들어질 이런 통제력의 집중은 이보다 훨씬 더 심해질 수 있습니다. 특히 AI가 파운데이션 모델(foundation model) 수준에서 어떻게 구축되는지에 따라, GenAI 제품들 전반에서 광범위하고도, 명시적이진 않지만 실질적인 선호가 강제적으로 내재될 위험이 있습니다(can have the effect of imposing broad, implicit preferences). AI 액션 플랜(AI Action Plan)이 정확히 지적하듯이, 이는 위에서 아래로 내려오는 이념적 편향(top-down ideological bias)이라는 중대한 위험을 만들어냅니다.[12]
Second, competition is also the key for opening up choices for consumers. Generative AI (GenAI) will have a profound impact on how we gather information, how we engage with media, and how our children learn. As Justice Thomas observed in 2021, today’s digital platforms exert “unprecedented . . . concentrated control of so much speech in the hands of a few private parties.”[11] The concentration of control created by AI may well surpass that. How AI is built — particularly at the foundation model level — can have the effect of imposing broad, implicit preferences over a wide swath of GenAI products. As the AI Action Plan correctly notes, this creates a significant risk of top-down ideological bias.[12]
[11] Biden v. Knight First Amend. Inst. at Columbia Univ., 141 S. Ct. 1220, 1221 (2021) (Thomas, J., concurring).
[12] The White House, Winning the Race: America’s AI Action Plan 4 (July 2025), https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf.
이러한 편향의 위험에 어떻게 대응할 수 있을까요? 가장 좋은 방법은 경쟁이 있도록 하는 것입니다. 경제적 경쟁과 아이디어, ·사상 시장에서의 뷰포인트, 관점 경쟁(viewpoint competition in the market place of ideas)은 밀접하게 연결되어 있습니다. 최근 성명에서, 미국 법무부 반독점국(Antitrust Division)은 반독점법규들이 뉴스 시장에서 관점 경쟁(viewpoint compeititon)을 보호하는 데 역할이 없다는 견해를 공식적으로 거부했습니다.[13] 대신, 반독점법은 대안적이고 경쟁적인 관점들(viewpoints)을 배제하는 행위를 문제 삼을 수 있습니다. 이는 AI에서도 마찬가지입니다. AI 시장들이 경쟁에 열려있도록 한다면, 다양한 접근 방식을 가진 경쟁자들이 실력 경쟁을 할 수 있습니다(compete on the merits). 서로 다른 AI 시스템과 제품의 이용가능성은 소비자들이 고를 수 있는 다양한 선택지를 가질 수 있도록 하고, 이는 민주주의 사회에서 정보의 자유로운 흐름을 지키는 역할을 합니다. 이로써 다양한 관점들(viewpoints)이 아이디어·사상의 시장에서 위로 부각될 수 있게 됩니다(rise to the top).
[13] Press Release, US Dep’t of Justice, Justice Department Files Statement of Interest on Suppression of Competition in the Marketplace of Ideas Through Deplatforming of Rival Viewpoints (July 11, 2025), https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-files-statement-interest-suppression-competition-marketplace-ideas.
How do we counter this risk of bias? The best way is to make sure that there is competition. Economic competition and viewpoint competition in the marketplace of ideas are closely intertwined. In a recent statement of interest, the Antitrust Division rejected the view that the antitrust laws play no part in protecting viewpoint competition in news markets.[13] Instead, antitrust can account for behavior that shuts out alternative, competing viewpoints. So too with AI. Ensuring that the AI markets are open to competition means that rivals with different approaches can compete on the merits. The availability of different AI systems and products can ensure that consumers have choices to pick from, safeguarding the free flow of information in our democracy. Different viewpoints can rise to the top in the marketplace of ideas.
세 번째로, 반독점법 집행(enforcement)은 AI와 같은 신흥 분야에 적합한 표적화된 도구입니다. 이 점에서 저는 규제의 대형 망치(sledgehammer of regulation)와 반독점의 메스(scalpel of antitrust)를 비교하는 것을 좋아합니다. 신생 산업이 초기 성장 단계에 있을 때, 규제를 성급하게 도입하면 산업 전반에 넓고 사전적인(ex ante) 규칙을 부과하게 되고, 이는 혁신의 방향 자체를 제한하는 결과를 초래할 수 있어 특히 해로울 수 있습니다.[14] 경쟁의 관점에서 보면, 규제(regulations)는 시장의 기존 사업자들의 지위를 더욱 공고히 할 수 있는데, 왜냐하면 오직 그들과 같은 기존 사업자들만이 규제 준수 비용을 감당할 수 있기 때문입니다.[15] 실제로, 많은 강력한 독점기업과 기존 사업자들은 진입장벽을 높이고 결국 신규 시장 진입자들과 중소기업에 해를 끼치는 규제(regulations)를 강화하기 위해 로비를 벌이곤 합니다.[16]
Third, antitrust enforcement is a targeted tool suited for emerging fields like AI. In this regard, I like to compare the sledgehammer of regulation to the scalpel of antitrust. Premature regulation can be particularly harmful in incipient industries at the early stages of development because it imposes broad, ex ante rules, and these rules have the effect of limiting the direction of innovation across the entire industry.[14] From a competition standpoint, regulations can further entrench incumbent players, because only those incumbents can afford to pay the costs of compliance.[15] In fact, many powerful monopolists and incumbents lobby for regulations that raise barriers to entry and that ultimately harm market entrants and small businesses.[16]
[14] See, e.g., Exec. Order No. 14,319, Preventing Woke AI in the Federal Government, 90 Fed. Reg. 35389 (July 23, 2025) (recognizing “the Federal Government should be hesitant to regulate the functionality of AI models in the private marketplace”); see also Exec. Order No. 14,267, Reducing Anti-Competitive Regulatory Barriers, 90 Fed. Reg. 15,629 (Apr. 9, 2025); Press Release, US Dep’t of Justice, Justice Department Launches Anticompetitive Regulations Task Force (Mar. 27, 2025), https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-launches-anticompetitive-regulations-task-force .
[15] Press Release, US Dep’t of Justice, Assistant Attorney General Gail Slater Delivers First Antitrust Address at University of Notre Dame Law School (Apr. 28, 2025), https://www.justice.gov/opa/speech/assistant-attorney-general-gail-slater-delivers-first-antitrust-address-university-notre.
[16] See Press Release, US Dep’t of Justice, Justice Department Launches Anticompetitive Regulations Task Force (Mar. 27, 2025), https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-launches-anticompetitive-regulations-task-force.
반면에, 반독점법은 법 집행입니다(antitrust is law enforcement). 이는 오직 불법 행위가 발생한 경우에 대응해서만 사후적으로(ex post) 개입하며, 산업 전체에 일률적인(one-size-fits-all) 규제를 적용하는 대신, 특정 위반 행위를 한 특정 행위자들만을 개별적으로(case-by-case) 겨냥합니다. 이러한 표적화된 집행은 경쟁 여건들을 미세 조정하여 동기, 인센티브가 혁신이 번성할 수 있는 방향으로 정렬되게 함으로써, 신흥 분야에서 균형잡힌 접근을 보여줍니다. 그리고 제대로, 시기적절하게 실행된다면, 제한적인 반독점 개입만으로도 자유시장이 가장 잘 하는 본연의 기능을 발휘하도록 두어서, 광범위한 규제 개입(regulatory interference)의 필요성을 막을 수 있습니다.
By contrast, antitrust is law enforcement. It only intervenes ex post, in response to where illegal conduct has taken place, and it targets only specific conduct by specific bad actors on a case-by-case basis, rather than applying a one-size-fits-all approach to an entire industry. Such targeted enforcement strikes the right balance in emerging fields by finetuning the competitive conditions to make sure that the incentives are aligned for innovation to flourish. And if done correctly, timely, limited antitrust intervention can stave off the need for broad regulatory interference by letting the free market do what it does best.[17]
[17] See Press Release, US Dep’t of Justice, Assistant Attorney General Makan Delrahim Delivers Keynote Address at American Bar Association’s Antitrust Fall Forum (Nov. 16, 2017), https://www.justice.gov/archives/opa/speech/assistant-attorney-general-makan-delrahim-delivers-keynote-address-american-bar (“[A]ntitrust is law enforcement, it’s not regulation. At its best, it supports reducing regulation, by encouraging competitive markets that, as a result, require less government intervention. That is to say, proper and timely antitrust enforcement helps competition police markets instead of bureaucrats in Washington, D.C. doing it. Vigorous antitrust enforcement plays an important role in building a less regulated economy in which innovation and business can thrive, and ultimately the American consumer can benefit.”).
AI 시장의 경쟁력 확보 Ensuring the Competitiveness of AI Markets
그렇다면 어떻게 반독점법이 AI 시장들을 경쟁적으로 할 수 있을까요? 혁신을 촉진하기 위해서, 반독점 집행(enforcement)은 경쟁력 있는 AI 시스템들과 제품들을 구축하는 데 필요한 자원들에 대한 배제적 행위를 방지하는 데 중점을 두어야 합니다.
So how does antitrust ensure that AI markets are competitive? To promote innovation, antitrust enforcement must focus on preventing exclusionary conduct over the resources that are needed to build competitive AI systems and products.
경쟁력 있는 모델을 구축하려면, 인프라 단계에서부터 기초(Foundation) 모델, 사용자 대상 애플리케이션 배포에 이르기까지 모든 단계(layer)에서 자원이 필요합니다. AI 스택 각 층(layer)의 경쟁 역학과 이들이 상호 어떻게 연결되어 있는지, 그리고 주요 투입 요소들이나 유통 채널들에 대한 접근을 차단함으로써 배제적 행위가 발생하는지를 각별히 주시하는 것이 정당한 반독점 조사의 영역입니다.
Building competitive models requires resources at every layer, from the infrastructure layer, to the foundation models, to the deployment of user-facing applications. The competitive dynamics at each layer of the AI stack and how they interrelate, with a particular eye toward exclusionary behavior that forecloses access to key inputs and distribution channels, are legitimate areas of antitrust inquiry.
혁신은 핵심 투입 요소들의 이용가능성에 의해서 뒷받침되기 때문에, 여기서 한 가지 중요한 질문은 파운데이션(foundation) 모델이 개방형(open)인지, 폐쇄형(closed)인지가 됩니다. 우리의 AI 액션 플랜(AI Action Plan)이 올바로 인식하고 있듯이, 개발자들이 이용할 수 있도록 공개된 오픈소스(open-source)와 오픈웨이트(open-weight) AI 모델들은 "스타트업들이 폐쇄형 모델 제공업체에 의존하지 않고 유연하게 활용할 수 있기 때문에 혁신에 있어서 고유한 가치를 지닌다"고 할 수 있습니다.[18] 물론 진정한 오픈소스 모델이 되려면, 단일 벤더에 의해 일방적으로 유지·관리되면서 그가 과도한 영향력을 행사하거나 제한을 가하는 모델이어서는 안 됩니다. 올바르게 구축된다면, 진정한 오픈 모델은 AI 제품의 핵심적인 투입 요소를 이용 가능하도록 함으로써 경쟁을 촉진할 수 있습니다. 개방형 파운데이션 모델들에 기반해 제품들을 개발할 수 있는 역량은 스타트업과 소규모 기술 기업(Little Tech)의 시장 진입 장벽을 크게 낮춰줍니다.[19]
Innovation is supported by the availability of key inputs, and so one important question is whether foundation models are open or closed. As our AI Action Plan rightly recognizes, open-source and open-weight AI models that are made available to developers “have unique value for innovation because startups can use them flexibly without being dependent on a closed model provider.”[18] Of course, a truly open-source model must be one that is not unilaterally maintained by a single vendor that exerts unwarranted influence and impose restrictions. If done correctly, a truly open model can promote competition by making available a key piece of input into AI products. The ability to build on open foundation models to develop products removes a significant barrier to entry for startups and Little Tech.[19]
[18] The White House, Winning the Race: America’s AI Action Plan at 4 (July 2025), https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf.
[19] See id. at 5 (supporting plan to “help drive adoption of open-source and open-weight models by small and medium-sized businesses”).
다른 한 단계(layer)에서, AI 혁신을 위해 정말 매우 중요한 투입 요소는 데이터입니다. AI는 개발 진전을 위한 중요한 투입 요소으로서 데이터의 필요성을 더욱 강화한다는 점에 의문의 여지가 없습니다. 생성형 AI와 LLM(대형 언어 모델)을 훈련하고 개발하며 개선하기 위해서는 엄청난 양의 고품질 데이터가 필요합니다. LLM은 대량의 텍스트에 대해 사전 학습되어 토대(base), 즉 파운데이션(foundation) 모델을 형성합니다. 이러한 LLM이 시퀀스에서 다음 항목을 예측하는 능력은 학습에 사용된 데이터의 질과 양 모두에 달려 있습니다.
At another layer, an enormously consequential input for AI innovation is data. There is no question that AI intensifies the need for data as a critical input into progress in AI development. Enormous troves of quality data are needed to train, develop, and improve GenAI and LLMs. LLMs are pre-trained on large amounts of text, creating a base, or foundation model. The LLM’s ability to predict the next item in a sequence depends on both the quality and the quantity of the data that it is trained on.
이런 데이터의 중추성은 새로운 현상이 아닙니다. 우리는 지난 수년간 디지털 산업에서 데이터의 중요성이 점점 커지는 것을 보아왔습니다. 검색이 그 좋은 예입니다. Google의 법 위반을 인정하면서, 지방법원은 검색 쿼리 볼륨의 막대한 증가가 가치있는 사용자 데이터를 제공하여 Google이 규모의 경제를 달성하고 검색 서비스 품질을 개선할 수 있게 했다고 언급했습니다.[20] 이러한 데이터 우위는 플라이휠 효과(flywheel effect)를 만듭니다. 즉, 소비자들에게 더 많이 노출될수록 더 많은 데이터가 모이고, 이를 통해 제품이 더욱 개선되며, 그렇게 되면 더 많은 사용자가 유입되는 순환이 지속되는 것입니다. 빅데이터를 축적하고 활용할 수 있는 기업은 엄청난 이점을 얻는 반면, 데이터 확보에 실패한 기업들은 시장에서 퇴출당하게 됩니다.
The centrality of data is not a new phenomenon in itself. Over the years, we have seen data grow in importance in the digital industries. Search is a good example of this. In finding Google liable, the district court noted that greater query volume yielded valuable user data that enabled Google to attain economies of scale and improve the quality of its search product.[20] Such a data advantage creates a flywheel effect: greater exposure to consumers leads to more data, which enables the product to be even better, which attracts more users, and so on. Companies that can amass and harness the power of big data gain an enormous advantage, while companies who lose out on data are shut out of the market.
[20] United States v. Google LLC, 747 F. Supp. 3d 1, 49-50 (D.D.C. 2024).
이러한 효과는 쉽게 극복할 수 있는 것이 아닙니다. 그래서 법무부와 함께 원고로 나선 주(States)들은 Google 검색 사건에서 강력한 데이터 공유 및 데이터 배포(syndication)를 위한 시정조치들을 요청했던 것입니다. 그리고 법원도 이에 동의했습니다. 법원은 "검색 색인의 품질은 전통적인 검색 엔진뿐 아니라 새롭게 떠오르는 생성형 AI 제품들에도 매우 중요하다"는 점[21]과 Google의 데이터가 ChatGPT 같은 AI 기업들에 대하여 Google에게 핵심적인 경쟁우위를 제공한다는 점[22]을 인정했습니다. 이에 따라 법원은 Google이 일정 자격을 갖춘 경쟁자들에게 자사의 데이터에 대한 접근을 제공하고 검색 결과를 공유·배포(syndication)하도록 하는 데이터 시정조치를 결정했으며, 이를 통해 Google이 수년간 위법 행위로 얻은 데이터 우위를 계속해서 독점적으로 활용하지 못하도록 했습니다. 이렇게 공유되는 데이터는 경쟁자, 특히 신흥 AI 기업들이 데이터 격차를 극복하고 나아가서, 보다 공평한 무대에서 경쟁할 수 있도록 도와줄 것입니다. 법원은 미래 지향적 입장을 취해 "Google이 일반 검색 시장에서의 지배력을 지렛대로써 GenAI 제품 영역에서 이용하는 것을 허용할 수 없다"고 분명히 밝혔습니다.[23]
These effects are not easy to overcome. That’s why the Department of Justice and the plaintiff States asked for robust data sharing and syndication remedies in the Google Search case. And the district court agreed. The court recognized that “[s]earch index quality is critically important not only for traditional search engines, but also for emerging GenAI products,”[21] and that Google’s data gave it a key competitive advantage over AI companies like ChatGPT.[22] And so the court imposed data remedies that require Google to provide qualified competitors access to its data and syndication of its search results, so that Google cannot continue to singularly exploit the data advantage it gained from years of illegal conduct. The data that is shared will give competitors — including emerging AI companies — a leg up to overcome the data gap and compete on a more even playing ground. The court was forward-looking, and it made it clear that “Google cannot be permitted to leverage its dominance in general search to the GenAI product space.”[23]
[21] United States v. Google LLC, No. 20-CV-3010, 2025 WL 2523010, at *67 (D.D.C. Sept. 2, 2025).
[22] Id.
[23] Id. at *51.
데이터의 규모가 주는 이점들이 새로운 것이 아니지만, 이러한 역학이 AI와 함께할 땐 훨씬 더 큰 방식으로 전개될 것이라는 모든 징후가 있습니다. 생성형 AI의 전망은 데이터의 경쟁적 효용을 모든 산업 전반으로 확장시킵니다. 예를 들어, 농작물 수확량과 지역 날씨 데이터가 더 효율적인 농업을 가능하게 하거나, 건강 데이터가 보험 산업에서 더 효과적인 접근을 가능하게 하는 것을 생각해보십시오. 이제 모든 산업이 데이터 산업이 되었습니다. 많은 사람들이 목도해온 것처럼, 데이터는 새로운 석유입니다. 데이터는 경제의 모든 부문에서 진보의 엔진을 움직이는 연료 역할을 합니다.
While the scale advantages of data are not new, there is every indication that these dynamics will play out in a much bigger way with AI. The prospect of GenAI expands the competitive utility of data across every industry. Think about data on crop yields and local weather enabling more effective agriculture, or health data enabling more effective approaches in insurance. Now every industry is a data industry. As many have observed, data is the new oil. It fuels the engine of progress in every sector of the economy.
공개적으로 이용할 수 있는 데이터의 양이 한정되어 있다는 것은, 독자적(proprietary) 데이터 소스의 개발에 대한 프리미엄이 점점 더 높아질 것을 의미합니다. 방대한 양의, 고품질의 독자적 데이터(proprietary data)에 접근하는 것은 경쟁자들이 극복하기 매우 어려운 상당한 경쟁 우위를 가져다줍니다. 데이터에 대한 높은 수요는 집중·통합(consolidation)의 동력을 유발할 수 있습니다. 예를 들어, 하방 시장(downstream)의 사업자가 건강 데이터와 같은 가치 있고 민감한 데이터에 접근할 수 있는 산업에서는 수직적 결합(vertical integration)이 더욱 매력적이게 될 수 있습니다. 앞으로는 데이터를 확보하거나 경쟁자로부터 데이터를 차단하려는 욕구가 기업결합(transactions)에서 역할하는 경우를 점점 더 많이 보게될 수 있습니다.
The finite amount of publicly available data also means that there will be more and more of a premium on developing proprietary sources of data. Access to high-volume, high-quality, proprietary data is a significant competitive advantage that could prove extremely difficult for competitors to surmount. Strong demands for data may drive the forces of consolidation. For example, vertical integration may become more attractive, especially in industries where downstream businesses may have access to valuable and sensitive data like healthcare data. We may also increasingly see the desire to acquire data, or to deprive rivals of data, play a role in driving transactions.[24]
[24] See, e.g., US Dep’t of Justice & Fed. Trade Comm’n, Merger Guidelines § 2.9 (2023), https://www.justice.gov/atr/2023-merger-guidelines (“Mergers that involve firms that provide other important inputs to platform services can enable the platform operator to deny rivals the benefits of those inputs. For example, acquiring data that helps facilitate matching, sorting, or prediction services may enable the platform to weaken rival platforms by denying them that data.”).
마지막으로, 소비자 데이터 프라이버시에 대해 몇 마디 언급하지 않고 넘어갈 수 없습니다. 저는 연방거래위원회(FTC)와 여러 기술 조직에서 오랜 경력을 쌓아왔기에, 프라이버시 이슈와 경쟁, 소비자 보호의 교차점에 대해 매우 잘 알고 있습니다. 당연히 데이터 프라이버시는 당연히 중요한 고려 사항입니다. 특히 데이터가 기술의 투입 요소로 작용할 때 그렇습니다. 그러나 독점 사업자는 프라이버시에 대한 우려를 구실로 데이터에 대한 접근을 통제하거나 상호운용성을 거부하는 명분으로 삼을 수도 있습니다. 우리는 이러한 주장들을 면밀히 검토해야 합니다. AI 관련 혁신은 AI 제품과 서비스, 그리고 그 투입 요소들이 서로 상호운용될수록 더욱 커질 것입니다.
Finally, I would be remiss not to say a few words about consumer data privacy. Having spent a large chunk of my career at the Federal Trade Commission and at various tech organizations, I am well versed in privacy issues and the intersection between competition and consumer protection. Data privacy is of course an important consideration, especially when data functions as an input into technology. But monopolists may also use privacy concerns as a pretext for gatekeeping data and refusing interoperability. We must closely scrutinize such claims.[25] Innovation around AI will likely be greater the more that AI products and services and their inputs are able to interoperate with each other.
[25] See Remarks by the Vice President at the Artificial Intelligence Action Summit in Paris, France, The American Presidency Project (Feb. 11, 2025), www.presidency.ucsb.edu/documents/remarks-the-vice-president-the-artificial-intelligence-action-summit-paris-france (“And I’d ask, if you step back a moment and ask yourself: Who is most aggressively demanding that we—meaning political leaders gathered here today—do the most aggressive regulation? It is very often the people who already have an incumbent advantage in the market. And when a massive incumbent comes to us asking us for safety regulations, we ought to ask whether that safety regulation is for the benefit of our people or whether it’s for the benefit of the incumbent.”).
결론 Conclusion
요약하면, AI의 다음 황금시대를 여는 데 필요한 경쟁과 혁신을 실현하는 데 있어서 반독점법의 역할은 매우 큽니다. 경쟁에서의 승리와 기록의 경신은, 서로 더 나아지도록 푸시하는 경쟁자들을 통하여, 다른 말로 진정한 경쟁을 통하여, 이뤄집니다. 우리는 AI 분야에서 미국의 혁신과 지배적 지위를 지원할 수 있는 경쟁 여건들을 마련하기 위해 계속 싸워갈 것입니다. 또한 우리는 필요한 만큼 행정부의 AI 액션 플랜(AI Action Plan)을 계속해서 지원하고 역할을 수행할 것입니다.
In sum, there is a great deal that antitrust law can do to deliver the competition and innovation that will usher in the next golden era of AI. Races are won, and records are broken, through rivals pushing each other to do better—in other words, real competition. We will continue to fight for the competitive conditions needed to support American innovation and dominance in AI. And we will continue to support and play a role as needed in our Administration’s AI Action Plan.
감사합니다.
Thank you.
