[분석] API 이렇게 활용하면 되네?···LG전자의 챗GPT 백화점 작성일 06-10 12 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">내부에서 토큰 낭비하는 방식과 다른 <br>소비 친화 전용앱 AGI로 발전 가능 <br>에이전트 시대 수익모델 차이 드러나</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ycwqKzztZw"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8197c9bd4b5673c877a14331121b4a677a49889b40a6ac4f7f706a95fc407030" data-idxno="459446" data-type="photo" dmcf-pid="WkrB9qqF5D" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="챗GPT 대화 환경 안에 LG전자의 제품 탐색·구매·서비스 기능이 통합된 모습을 형상화한 개념도. AI가 단순 답변을 넘어 실제 고객 행동과 기업 서비스를 연결하는 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다. / GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/10/552814-8XPEppr/20260610120008218moed.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="PaBqKzzt1s" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/10/552814-8XPEppr/20260610120008218moed.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 챗GPT 대화 환경 안에 LG전자의 제품 탐색·구매·서비스 기능이 통합된 모습을 형상화한 개념도. AI가 단순 답변을 넘어 실제 고객 행동과 기업 서비스를 연결하는 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다. / GPT-5.5 </figcaption> </figure> <p contents-hash="47b35c76a62217b7505e3ef6f61e47950510b3daada39c7f14f183bdc5936b9b" dmcf-pid="YEmb2BB3tE" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 업계가 "에이전트 시대"를 외치고 있지만 실제 기업들의 움직임은 의외로 단순하다. 대부분은 여전히 API를 판매한다. 기업 고객이 호출할 때마다 토큰 사용료를 받는 방식이다. 그러나 최근 LG전자가 챗GPT 안에 공식 온라인몰 전용 앱을 선보이면서 AI 활용 방식 자체가 달라지고 있다는 평가가 나온다.</p> <p contents-hash="432e1491e5e05880d37e63268df669e0af8afaa026f3879eb3d3b6e1168476b3" dmcf-pid="GDsKVbb05k" dmcf-ptype="general">10일 LG전자는 오픈AI의 '앱스 인 챗GPT(Apps in ChatGPT)' 기능을 활용해 LGE.COM 전용 앱을 공개했다. 사용자는 챗GPT 대화창을 벗어나지 않고 제품 정보와 구독 서비스, 프로모션 혜택 등을 확인할 수 있다. 단순히 답변을 제공하는 수준을 넘어 실제 구매 행동과 기업 서비스를 연결하는 구조다.</p> <p contents-hash="cbb2556486831133d02f74e479cc58b9c70b3e2a455e3fc897e5d9397df11d36" dmcf-pid="HwO9fKKp1c" dmcf-ptype="general">흥미로운 지점은 기술보다 철학의 차이다. 지금까지 AI 기업들의 핵심 수익 모델은 API였다. 모델을 개발한 뒤 기업 고객에게 호출 권한을 판매하고 사용량에 따라 과금하는 방식이다. 다리오 아모데이 앤스로픽 CEO 역시 클로드(Claude)를 중심으로 기업용 API 시장 확대에 집중하고 있다. 개발자 행사와 파트너 프로그램, SDK와 API 생태계 구축이 주요 전략으로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="1181edbdf02bf094c690dd25e0499c426bd6f848ee7fb121b5f8c91c4d23fa46" dmcf-pid="XrI2499U5A" dmcf-ptype="general">아모데이가 제시하는 기업용 AI 구조는 재귀적 루프(recursive loop)와는 거리가 있다. 재귀적 루프는 시스템이 자신의 상태(state)를 지속적으로 보존하며 이전 결과를 다음 연산의 입력으로 흡수해 구조 전체를 심화시키는 형태다. 반면 현재 기업 현장에서 구현되는 다수의 에이전트 워크플로우는 세션이 종료되면 내부 상태가 사실상 초기화되고, 이후 외부 문서 저장소·벡터DB·업무 시스템을 반복 호출해 컨텍스트를 재구성하는 방식으로 작동한다. </p> <p contents-hash="06b5f9efc7aefc4966c04a2ea34c9c78a81e9294df0376536f94b0f1e8b13073" dmcf-pid="ZmCV822u1j" dmcf-ptype="general">결과적으로 시스템은 장기 상태를 축적하는 재귀 구조라기보다 기억상실 상태의 세션들이 보고서 생성, 승인 요청, 문서 검색, 업무 위임 과정을 끊임없이 순환하는 오케스트레이션 계층에 가까워진다. 이는 지능의 심화라기보다 기업 내부 결재선과 문서 흐름을 디지털화하는 구조이며, 규모가 커질수록 추론 비용보다 컨텍스트 복원과 토큰 소비가 더 빠르게 증가하는 토큰 증폭형 관료 시스템으로 수렴할 가능성이 높다는 분석이 나온다.</p> <p contents-hash="9f0632036fb63c64e5b9062d9bc6d1943ec3995e2d4a0aeadc6833be96d73784" dmcf-pid="5shf6VV7XN" dmcf-ptype="general">또 여기에 '스스로 개선한다'는 개념을 붙이면 상태 유지 개념은 더 왜곡된다. 결과적으로 시스템은 장기 상태를 축적하는 재귀 구조라기보다, 기억상실 상태의 세션들이 보고서 생성, 승인 요청, 문서 검색, 업무 위임 과정을 끊임없이 순환하는 루프다. 지능의 심화가 아닌 기업 내부 결재선과 문서 흐름을 디지털화하는 토큰 증폭형 관료제 시스템에 불과해 샘 올트먼도 '스스로'란 용어를 쓰지 않는다.</p> <p contents-hash="96bf02722ef2567a43f236bf25a3d42d35eb59ae01d4d3a8c6c28574b387b87f" dmcf-pid="1Ol4Pffz5a" dmcf-ptype="general"><strong>에이전틱 시대 기업의 최대 관건</strong><br><strong>기억상실 토큰 좀비 사기극 탈출</strong></p> <p contents-hash="27ebdfc744e293d8952f635c0c5f8cf3185540621e937d825b6c66b473742c2a" dmcf-pid="tIS8Q44qZg" dmcf-ptype="general">반면 LG전자는 API 자체를 소비하는 방식에서 한 걸음 더 나아가 챗GPT라는 거대한 사용자 네트워크 안으로 직접 들어갔다. 개발자와 에이전트 수를 늘리는 대신 고객 접점을 넓히는 방식이다. 사용자가 "에어컨 추천해줘"라고 질문하면 LG AI연구원과 LG전자가 축적해온 제품 데이터와 사용자 맥락 기반 서비스가 제품 정보 확인으로 이어지고, 구매 혜택 조회와 상품 페이지 연결까지 하나의 대화 흐름 안에서 진행된다.</p> <p contents-hash="fdccbc6f82a678feb21ad8f5c3823caa2c61b0dafd01c27a36ad764102ccb50e" dmcf-pid="FCv6x88BHo" dmcf-ptype="general">바로 이것이 AGI로 진화 가능한 구조로 AI 산업의 중심축이 모델에서 행동(Action)으로 이동하고 있음을 보여준다. 지금까지는 얼마나 좋은 답변을 생성하는지가 경쟁력이었다면 앞으로는 답변이 실제 행동으로 얼마나 자연스럽게 이어지는지가 중요해진다. 검색과 예약, 쇼핑, 금융, 고객지원이 모두 챗GPT 내부에서 수행되는 구조가 등장하면서 기업들은 더 이상 웹사이트 방문자 수만 고민하는 것이 아니라 AI 대화창 안에서의 존재감을 고민해야 하는 상황에 들어섰다.</p> <p contents-hash="7b02fa63e78be751593c0b805d33c6837f6c6e237adc3cf6d7ea472181876a07" dmcf-pid="3ZFoNLLxYL" dmcf-ptype="general">앤스로픽과의 대비가 선명해지는 지점이다. 클로드는 뛰어난 모델 성능으로 평가받고 있지만 여전히 기업 API 시장 중심의 전략을 유지하고 있다. 기업들은 클로드 API를 호출해 서비스를 구축해야 한다. 반면 챗GPT 앱 생태계는 사용자가 직접 대화창 안에서 서비스를 호출하는 구조다. 개발자 중심 생태계와 사용자 중심 생태계의 차이라고 볼 수 있다.</p> <p contents-hash="18d5b8bafcc0ff778ce9af6e2f363da63576eafb12e6e5187fef2d71175f8e6e" dmcf-pid="053gjooM5n" dmcf-ptype="general">이렇듯 재귀 개념은 AI 시대의 플랫폼 전쟁 한중심에 있다. API 사업은 모델을 공급하는 반도체 기업과 비슷하다. 반면 챗GPT 앱은 백화점이나 쇼핑몰처럼 고객이 실제로 모이는 공간에 가깝다. 같은 AI 기술이라도 어디에서 수익이 발생하는지, 누가 고객을 직접 만나는지에 따라 가치사슬 전체가 달라질 수 있다는 의미다.</p> <p contents-hash="e081d8d7409f4d8aa31bd1c947829e2a7c50e2d0ac3e97255d62312210c0dcde" dmcf-pid="p10aAggRXi" dmcf-ptype="general">인공지능 구조 분석 전문가는 여성경제신문에 "LG전자의 이번 시도는 생성형 AI를 단순한 API 호출 도구가 아니라 고객 접점을 직접 확보하는 플랫폼으로 본 사례"라며 "챗GPT 안에서 제품 탐색과 추천, 서비스 연결이 이뤄진다는 것은 LG가 AI 대화창을 새로운 온라인 매장으로 보기 시작했다는 의미"라고 말했다.</p> <div contents-hash="7bd66e7a7b4789f011faafb225e89c73287c173b7ee03b47f5f75255e2131194" dmcf-pid="UtpNcaaeHJ" dmcf-ptype="general"> 이어 "에이전트 시대의 핵심은 AI에게 토큰 월급 주며 무용지물이된 개발자 일자리를 지켜주는 것이 아닌 고객 행동을 어디까지 연결하느냐에 있다"며 "LG처럼 AI 대화 흐름 안에서 제품 정보와 구매, 예약, 서비스 이용까지 이어지게 만드는 기업이 실제 수익화 단계에서 더 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다"고 덧붙였다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fe84de2bfa4a58e6d3d3dd677780215fc651a0839a38ecf7292b4fe2c7ba70be" data-idxno="459447" data-type="photo" dmcf-pid="uFUjkNNdYd" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="기업들의 서로 다른 에이전틱 수익 모델을 백화점과 관료제로 대비해 표현한 것이다. LG전자는 챗GPT 앱 생태계 안으로 직접 들어가 제품 탐색과 구매, 서비스 예약까지 연결되는 'AI 매장' 전략을 선택했다. 반면 일부 기업들은 에이전트와 API 호출을 늘려 문서 작성·승인·검색·업무 위임이 반복되는 토큰 소비 구조에 머물고 있다는 비판을 받는다. 결국 에이전트 시대의 승부는 모델 성능이나 토큰 사용량이 아니라 사용자의 실제 행동을 얼마나 자연스럽게 구매·예약·서비스 이용으로 연결하느냐에 달려 있다는 점을 보여준다. / GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/10/552814-8XPEppr/20260610120009770ibjx.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="xOuAEjjJGr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/10/552814-8XPEppr/20260610120009770ibjx.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 기업들의 서로 다른 에이전틱 수익 모델을 백화점과 관료제로 대비해 표현한 것이다. LG전자는 챗GPT 앱 생태계 안으로 직접 들어가 제품 탐색과 구매, 서비스 예약까지 연결되는 'AI 매장' 전략을 선택했다. 반면 일부 기업들은 에이전트와 API 호출을 늘려 문서 작성·승인·검색·업무 위임이 반복되는 토큰 소비 구조에 머물고 있다는 비판을 받는다. 결국 에이전트 시대의 승부는 모델 성능이나 토큰 사용량이 아니라 사용자의 실제 행동을 얼마나 자연스럽게 구매·예약·서비스 이용으로 연결하느냐에 달려 있다는 점을 보여준다. / GPT-5.5 </figcaption> </figure> <p contents-hash="db4a2d2e5b676d582d0c1e0044847ba7aca000b586480c15e24b56a4264786cc" dmcf-pid="73uAEjjJHe" dmcf-ptype="general"><strong>☞재귀 연산과 자기 개선의 차이 </strong>= 재귀(recursion)는 시스템이 이전 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 다시 사용하며 상태(state)를 누적·갱신하는 계산 구조다. 핵심은 상태 유지(state persistence) 에 있다. 이전 결과가 사라지지 않고 다음 연산에 직접 반영된다. 수학의 점화식, 제어 시스템의 피드백 루프, 장기 메모리를 가진 상태 공간 모델(State Space Model) 등이 대표적이다.</p> <p contents-hash="ca8fc56cc08be3230443e9348efc831442da9beed33ac7ebba6e25c6f7441c93" dmcf-pid="z07cDAAiHR" dmcf-ptype="general">자기개선(Self-Improvement)은 시스템이 자신의 구조·파라미터·정책 자체를 수정한다는 주장이다. 그러나 목적 함수변경을 통한 로짓(Logit) 경사면 조정은 물론, 모델 가중치(weight) 수정, 알고리즘 변경, 아키텍처 재설계는 어디까지나 인간의 영역이라 자동화 자체가 불가능하다. 그럼에도 아키텍처에 대한 이해가 부족한 비전문가들 사이에서는 워크플로우 자동화를 마치 자기개선인 것처럼 포장하는 허구적 개념 오용이 빈번하게 나타난다. <strong>[Ψ-딧세이] 美 실리콘밸리에 기생하는 AI 업자와 SF 소설가</strong></p> <p contents-hash="7145380bcac0f9bd017068acd6fab4caae6e7e73222082c22b17750d2cd8a271" dmcf-pid="qpzkwccnHM" dmcf-ptype="general">예를 들어 복거일 소설가처럼 의식을 주장하는 쪽은 상태 유지 현상을 곧바로 자아와 의식으로 비약시킨다. 이병태 카이스트 명예교수는 의식을 부정하면서도 '스스로 개선한다'는 표현을 사용한다. 하지만 재귀는 이전 상태를 다음 연산에 반영하는 계산 구조이고, 자기개선은 시스템 자체의 구조적 변화라 양자는 동일한 개념이 아니다. 결국 두 부류 모두 계산 구조를 정확히 구분하지 못한 채 자신의 서사를 시스템 위에 투사한다는 점에서 본질적으로 같은 오류를 공유한다.</p> <p contents-hash="1dceb6bc413d97f43ab9fc9d3c77d2978916e9b308adca0f6da0c003a58f85c7" dmcf-pid="BUqErkkLZx" dmcf-ptype="general">여성경제신문 이상헌 기자<br>liberty@seoulmedia.co.kr</p> <p contents-hash="c9720dd707fb7b1bf48cea52dd21b5b55080d5bed88b5b6ebbe3cb9a1de3ee7f" dmcf-pid="buBDmEEoHQ" dmcf-ptype="general">*여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.</p> </section> </div> 관련자료 이전 김가영 vs 스롱, 9개월 만의 여자프로당구 결승 재대결 06-10 다음 [시민과학풀씨] ③양봉꿀벌에게 '맛있는' 꽃이란 06-10 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
