[Two Cents #93] Consumer AI 소비자 접점의 구조와 그 진화에 대한 생각
[Two Cents #92]에서는 앞으로 예상되는 Consumer AI 서비스를 몇 가지 ‘유형’으로 나누어 보았다.
이번에는 그 서비스들이 소비자와 만나는 접점의 형태.구조와, 그 접점이 앞으로 어떻게 진화할지에 대한 생각을 정리해 보았다.
(미리 밝혀 두자면, 이 글의 상당 부분은 현재 시점에서 꽤 contrarian하게 들릴 수 있다고 생각한다. 그럼에도 스마트폰, 앱스토어, Super App 중심의 지금의 status quo가 장기적으로 그대로 지속되지는 않을 것이라 보고, 그 방향과 거기까지 가는 과정에서 일어날 일들을 상상해 보려고 한다.)
배경과 핵심 생각
소비자 접점의 의미
주된 소비자 접점의 구조, 형태 (form factor), 그리고 이 접점이 소비자에게 전달·확산되는 방식 (distribution) 은, Consumer 시장에서 발생하는 value accrual의 형태.비율 및 그 핵심 귀착지를 결정한다. 웹 전환(Web Transition)과 모바일 전환(Mobile Transition) 두 차례 모두 비슷한 과정을 거쳤다.
웹 전환: 검색 (form factor) → 구글 검색 (distribution)
모바일 전환: 모바일 앱 (form factor) → 앱스토어 (distribution)
일어날 방향에 대한 생각
두 번 모두, form factor (소비자가 마주하는 ‘형태’) 와 distribution (그 형태가 소비자에게 도달하는 ‘경로’) 이 새롭게 정의되었고, 그 새 경로를 선점한 플레이어가 (구글, 앱스토어) value accrual의 가장 큰 몫을 가져갔다. 즉, 이 구조적 변화가 AI 전환에서도 동일하게 반복될 가능성이 높다고 본다.
이 과정에서 소비자 접점을 선점하는 플레이어가 가장 큰 Value Accrual을 확보할 “dominant consumer player”가 될 수 있다. 웹 전환 과정에서 구글과 마찬가지로.
그럼, Consumer를 위한 AI 서비스는 형태와 구조로 어떻게 펼쳐지고 확산될까?
현재 보편적인 형태인 웹 서비스, 모바일 앱 구조가 현재 형태 및 구조 (특히 value accrual 측면에서) 그대로 유지되지는 않을 것이라는 것이 첫 번째 명제이다.
그 이유는 네 가지 축으로 나누어 살펴 볼 수 있다.
1. 소비자 interaction mode의 근본적 변화
소비자가 AI와 interact하는 방식, 기대치 자체에 근본적인 변화가 일어나고 있다고 본다. 몇 가지 측면을 살펴 보면:
“as answer machine”: 웹에서의 사용자 경험은 검색을 출발점으로, 찾은 정보를 스스로 조합하고, 이어지는 일련의 검색과 그 검색이 가리키는 정보의 탐색·분석을 통해 답을 ‘찾아 가는’ 과정이었다. 이에 비하여, AI는 “스스로 답을 찾아 가는 과정의 가이드·조력자”라기보다는 “답을 직접 만들어 제시하는” 존재에 가깝다. 즉, 사용자의 역할이 답을 만드는 주체에서, AI가 만든 답을 검증하고 필요한 수정/추가 정보의 가이드를 주는 존재로 전환된다.
“reactive → proactive”: AI가 사용자의 요청에 reactive하게 반응하는 것을 넘어, 주어진 기준/가이드에 따라 proactive하게 액션을 취하고 그에 대한 confirm을 받는 방식으로 전환된다. HCI (사용자-컴퓨터 인터페이스) 방식에서 일어나는 가장 큰 변화 중 하나라고 본다.
“도구 → 대화/공동작업 상대로서의 AI”: 도구로서의 웹·앱에서, 대화하고 함께 일하는 파트너/companion으로서의 AI로, 관계의 성격이 변화한다.
“파편화된 개별 기능 → 통합하는 주체로서의 AI”: 도구로서의 웹·앱이 특정 기능에 집중·최적화되어 있었다면, 대화/공동작업 상대로서의 AI는 특정 기능뿐 아니라 소비자의 개인 데이터, 작업/거래 이력 등을 넘나들며 이를 통합해 분석하고 작업을 진행할 수 있다. (이 ’통합하는 주체’ 측면은, 뒤에서 다룰 개인화 데이터 레이어 핵심 value prop의 출발점이 된다.)
2. modality와 form factor의 변화
Interaction modality의 변화: 텍스트 중심에서 multi-modal이 기본이 되고, interactive한 음성 대화가 포함된다.
하드웨어 unbundling: desktop과 mobile을 넘나들며 지속되는 작업이 가능해지면서, 특정 하드웨어에 묶여 있던 접점이 unbundle될 수 있다. (desktop·mobile을 넘나드는 작업이 그 첫 번째 전조이며, 나아가 일반화된 ambient 환경으로까지 확장·통합될 수 있다.)
하드웨어로부터의 detach: interactive 음성 대화가 가능해지면, 접점이 특정 하드웨어 (desktop, mobile) 로부터 detach될 수 있다.
3. 공급 측의 구조 변화: bundling forces → unbundling forces
지난 20여 년간 소비자 서비스를 지배해 온 힘은 bundling forces였다.
소프트웨어는 제작 자체가 난이도가 높은 작업이기 때문에, 서비스 사업자는 최대한 많은 사용자를 수용하기 위해 common denominator 형태의 SW/서비스를 구축하고 이를 최대한 많은 사용자가 사용하도록 유도한다 → 이는 공급자 입장에서는 대규모화·효율화를 낳지만, 사용자 입장에서는 개인화(personalization)를 희생하게 되며 → 그 과정에서 개인정보와 개인 거래 이력까지 서비스에 통합하게 된다 → 이런 과정을 통하여, 결과적으로 bundling force가 지속적으로 강화되어 왔다.
AI는 바로 이 방향에 반대되는 force, 즉 unbundling forces를 ‘경제적으로 가능한’ 것으로 만든다.
이 unbundling을 드라이브하는 힘은 소프트웨어 개발의 commodity화다. 음식 주문, 호텔 예약 같은 특정 단위 기능이 M2M 단위 기능으로 쪼개져 제공 가능해지면 → 굳이 대규모화·효율화를 위해 (개인화를 희생하면서) bundling할 이유가 사라지고 → 동시에 (사업자의 효율과 이윤 추구를 위하여) 개인정보·개인 거래 이력을 서비스 사업자 측에 모아 둘 이유도 사라진다.
지금까지 ’당연한 것’으로 여겨졌던 bundled 구조의 전제 자체가 흔들리기 시작한 셈이다.
4. incumbent vs. upstart: disruptive innovation의 공통된 추동력
다소 원론적인 논리이지만, 기존 incumbent의 dominance를 극복하려는 신규 upstart들은, 언제나 기존 플레이어의 ‘방식’ (rules of the game)이 아닌 새로운 ‘방식’으로 play하고 싶어 한다. 그리고 bundling으로 공고화된 incumbent에게, unbundling은 그 새로운 rules을 의미한다.
이런 관점에서 보면, bundling force에서 unbundling force로의 이동은 (AI·모바일·웹 등 특정 tech shift와 무관하게) 모든 disruptive innovation에서 반복적으로 나타나는 주된 추동력이라고 본다. AI 전환도 예외가 아닐 것이다.
그러면, 어떤 형태로 펼쳐질까?
모든 Consumer AI 서비스가 한꺼번에 완전히 새로운 AI-native 접점 구조로 전환된다기보다는, 서비스 유형에 따라 새로운 구조로의 전환과 기존 웹/앱 형태의 (최소한 당분간) 유지 (예를 들면, [Two Cents #92]에서 유형 2 복잡한 거래 프로세스의 통합)가 병행되며, 그 전환도 시차를 두고 일어날 것으로 본다.
새로운 구조로의 전환 역시 (당연한 이야기이지만) unbundled & headless 서비스가 가능한 영역 (예: 쇼핑, 음식 주문 등의 단위 기능)에서부터 시작하여 시장으로 확산될 것으로 본다.
(이 방향의 첫 번째 움직임으로, ByteDance의 Doubao B2C 앱이 차량 호출 서비스를 제공하기 시작한 것을 꼽을 수 있다. 이는 기존 Didi 및 WeChat이 장악해 온 구조에 새로운 crack이 생기기 시작한 것으로 해석할 수 있다. 국내에서는 이러한 시도가 가능한 분야로 (쇼핑보다 먼저) 음식 배달을 꼽을 수 있을 듯)
가장 큰 value accrual이 일어나는 곳은, 장기적으로 (5년 후? 10년 후?) 새로운 유형/구조 기반이 될 것으로 본다. 그리고 그 구조로의 전환은 초기에는 아주 서서히, 그러다 일정 시점 이후 급격하게 (“Gradually, then suddenly”) 일어날 것으로 예상한다. (현재의 아이디어로는 “headless + agent” 구조가 그 중심이 될 것이라고 보지만, 그와 전혀 다른 완전히 새로운 구조가 다시 만들어질 가능성도 충분히 있다.)
나아가 그 과정에서, 혹은 그 결과로서, 스마트폰이라는 form factor 자체가 대체되거나 지금과는 다른 구조/비중으로 변화될 것으로 예상한다.
이 논의는 현재 시점에서 상당히 contrarian하게 보일 수 있다고 생각한다. 그럼에도 지금의 status quo가 장기적으로 지속되지 않을 가능성이 높다고 보며, 그 방향과 거기까지 가는 과정에서 일어날 일들에 대한 상상을, 현재 시장에서 실제로 벌어지고 있는 일들에 대입해 가며 살펴보려고 한다.
이러한 배경 하에서, 앞으로 일어날 일에 대한 상상, 예측 및 관련 이슈들에 대하여 살펴보고, 이를 현재 시장에서 일어나고 있는 일들에 대입하여 살펴 보자.
사용자 접점의 구조와 그 진화 방향에 대한 생각
Consumer AI 접점의 형태·방식, 그 구조와 하부 구조, form factor 등을 포함하는 몇 가지 주제를 각각 살펴본다. 주로 집중할 포인트들은:
사용자 접점 구조의 전환: 기존 웹/앱 형태 vs. headless
소비자의 주된 접점으로서의 agent 구조
Agent의 형태, 접점의 구조 및 modality (UX, 앱, 음성 등)
Agent를 둘러싼 환경: personalization data layer
하드웨어 form factor
1. 사용자 접점 구조의 전환
사용자 접점 구조는, 서로 수직으로 작용하는 두 가지 force에 의해 영향을 받을 것으로 본다.
Force 1: 공급측 — 헤드리스화 (Headless-ification)
쇼핑, 음식 배달, 호텔 예약 등 단순 제품/서비스의 transaction 유형 서비스는 헤드리스 (headless) 형태로 진화할 가능성이 상당히 높다. 서비스는 UX 없이 M2M 접근이 가능한 API end-point를 제공하고, agent가 이 end-point를 통해 직접 거래를 진행하는 구조로 전환된다.
Force 2: 수요측 — 에이전트 중심으로 접점 전환
소비자가 AI 서비스와 만나는 주된 접점이 에이전트 중심으로 넘어간다. 서비스를 찾고, 그 실행을 요청하고, 사용자가 원하는 것을 이해하는 모든 과정이 에이전트 주도로 진행될 것으로 예상되기 때문이다. 이 경우 사용자는 특정 기능을 수행하는 웹·앱을 더 이상 직접 찾아가지 않게 된다.
이 두 force가 동시에 작용하면 — 서비스의 UX가 사라지고 (공급 측면), 사용자는 앱을 찾아가지 않게 되면 (수요 측면) — 현재의 bundle된 형태의 transactional 앱의 그 경제적 정당성이 사라질 수 있다. (이는 앞의 ’이유 3’에서 말한 unbundling force가 실제 접점 층위에서 구체화되는 방식이라고 본다.)
2. 소비자의 주된 접점으로서의 에이전트 구조
OpenClaw에서 출발한 ‘소비자 접점으로서의 에이전트’ 구조가 보여 준 가장 중요한 변화는, “(기존 웹·앱의) bundle된 중앙집중형 웹·앱을 찾아가지 않아도 소비자가 원하는 것을 해결할 수 있는 구조가 가능해졌다”는 점이다.
이는 오랫동안 공고화되어 온 “bundle된 구조의 서비스”에 대한 대안 구조가 (사실상 최초로) 성립 가능하게 되었다는 점에서, Consumer AI에서 가장 중요한 구조적 변화라고 해석한다.
물론 OpenClaw/Hermes가 제시한 구조가 앞으로 시장을 주도할 구조로 확정되었다는 뜻은 아니다. 다만 그 의미는, (1) 기존 구조에 변화가 가능하다는 것, 그리고 (2) 과거 아이디어 수준에 머물렀던 Siri/Alexa 형태의 새로운 소비자 접점이 “이제야 cost-effective하게, 기술적으로 가능해졌다”는 것을 증명함으로써 새로운 가능성을 제시했다는 데 있다. 따라서 이 구조와 다른 새로운 구조 역시 충분히 대안으로 등장할 수 있다고 본다.
현재까지, OpenClaw agent 구조 외의 주된 contender로는 다음의 대안들이 있다.
AI Super App (신규): ChatGPT, ByteDance Doubao
기존 Super App의 AI Super App화: WeChat, Alipay, Siri/Alexa
3. Agent 구조를 둘러싼 다양한 생각들
에이전트의 두 가지 모드
사용자의 주된 접점을 에이전트가 담당한다고 가정하면, 에이전트의 기능은 다음 두 모드를 포함해 다양한 형태가 될 것으로 예상된다.
Reactive: 사용자 입력에 반응하는 형태
Proactive: 사용자를 위해 선제적으로 일을 하는 형태
메모리, 개인화 데이터 레이어
에이전트와 함께 반드시 고려해야 할 것이, 개인 데이터와 개인화를 담당하는 memory / personalization data layer다. 이 레이어는 사용자 관련 데이터 (개인 데이터, 인증/결제 end-point), 거래 데이터 (쇼핑 이력, 브랜드 선호도 등), 그리고 축적된 Knowledge-base (KB) 를 중심으로 구성될 것으로 예상된다.
그 구조가 등장하는 배경으로는, 기존 서비스가 unbundle되면서 개인정보·거래 이력 등도 함께 unbundle될 수 있고, 이를 agent가 관리하면서 (기존 bundled 구조에서는 어려웠던) 개인화를 담당할 가능성이 높아졌기 때문이다.
현재의 주된 방식: 지금 시장의 메모리·개인화 레이어 툴은, 캘린더·이메일·주소록·문서·Google Drive 등 이미 축적된 개인 데이터를 모아 개인의 컨텍스트를 만드는 것에서 주로 출발하며, 이 데이터를 개인 에이전트가 컨텍스트로 사용할 수 있도록 연결해 주는 형태로 시작하고 있다.
다음 단계: 모든 개인 데이터의 통합: 이는 자연스럽게 개인과 관련된 다양한 데이터를 모으고 관리하는 형태로 진화할 것으로 예상된다.
건강 데이터: Apple Health, Oura Ring 등 개인 건강 데이터. 가장 먼저 연동·통합될 것으로 예상.
개인 거래 데이터: 쇼핑 이력, 여행 예약 이력, 음식 주문 이력 등.
개인 취향 데이터: 브랜드, 특정 제품/option 선호 등.
(Note: 각 개인이 이러한 자신의 데이터를 확보하는 과정에서 상당한 논란과 저항이 발생할 수 있다. 어떤 형태로 개인 데이터 체계가 정착될지는 현재로서 불확실하며, 장기간에 걸친 중요한 논쟁의 시작점에 서 있다고 봐야 한다.)
Agent + 개인화 데이터 레이어
(1) Agent + data layer 구조
소비자 접점 에이전트와 데이터 레이어가 별도로 만들어질지, 아니면 하나의 엔티티로 움직일지는 중요한 포인트다. 이 구조가 향후 Consumer AI 서비스 제공 구조와 사업자 간 value accrual에 큰 영향을 미치기 때문이다.
현재로서는 두 분야가 별도로 나뉘어 각각 다른 플레이어들이 등장할 것으로 추정하지만, 소비자 Agent 구조의 진화에 따라 달라질 수 있다.
(2) Agent + data layer의 플랫폼 화?
접점 에이전트와 data layer가 각각 거대 플랫폼 형태로 aggregate될지 (참고: 현재 Facebook이 보유한 개인 데이터 규모를 상상해 보자), 아니면 다양한 플레이어로 분산될지의 이슈다.
현재의 추정은, 이 두 layer 모두 혹은 각각 하나의 거대 플랫폼으로 애그리게이션되기보다는 각 layer별로수많은 플레이어로 나뉘고, 이들 간의 인터랙션이 M2M (Machine to Machine) 인터페이스를 통해 이루어지는 구조가 될 것으로 본다. 각 분야가 하나의 거대 플랫폼으로 aggregate되더라도, 네트워크 효과나 lock-in 효과가 과거 플랫폼 경쟁에서만큼 강하지는 않을 것으로 예상되기 때문이다.
다만 거래 데이터 누적, 건강 데이터 등 일부 개인 데이터는 어느 정도의 aggregation 효과가 있을 것이며, 이러한 데이터를 이미 확보한 기존 플레이어 (예: 애플 건강 데이터, 쇼핑몰 거래 데이터) 의 저항이 예상되므로, 이 분야의 향후 진화 방향은 특히 주목해야 할 것으로 본다.
Agent의 형태
사용자 접점 에이전트의 실제 형태는 몇 가지 구조가 가능할 것으로 본다.
(1) 단말기 상주형 에이전트 (가장 먼저 현실화)
사용자의 주된 접점 디바이스에 상주하는 reactive 혹은 proactive한 형태의 에이전트. Siri와 같은 형태가 현 단계에서 가장 현실적으로 구현 가능하다. 특히 사용자 대상 서비스의 기본 서빙 방식이 headless 위주로 전환되기까지는 꽤 오랜 시간 (3~5년?) 이 걸릴 것이고, 그 전환 과정에서는 다음 두 가지 역할이 필요하기 때문에, 더욱 더 그 전환 과정에서 intermediary 역할을 할 단말기 상주형 에이전트의 역할이 중요할 것으로 예상된다.
기존의 웹·앱 형태로 제공되는 컨슈머 서비스의 관리·연동
동시에 헤드리스로 전환되기 시작하는 서비스들의 연결·연동
단말기에 상주하는 proactive 에이전트가, 이 과도기에서 가장 자연스럽게 자리 잡을 수 있는 형태라고 본다.
중기 진화 방향: 개인화된 Siri형 에이전트가 가장 먼저 현실화되겠지만, 장기적으로는 컨슈머 서비스가 헤드리스로 전환되는 과정을 통해 그 (단말기와의) 바인딩이 점점 약해질 것이다. WWDC 2026의 Siri AI 발표를 ’앱스토어가 사라지기 시작하는 출발점’으로 해석되는 배경이 여기에 있다.
단말기 상주형 에이전트는 다시 두 갈래로 분화될 수 있다.
개인 단말기 상주형: 사용자 소유 기기에 앱/에이전트 형태로 상주 (Siri 등).
앰비언트 환경형: Alexa 스피커류. 화자 인식으로 사용자를 구분하며, 공간에 녹아 있는 에이전트
(2) 클라우드 상주형 에이전트
클라우드 혹은 개인용 Mac Mini 등에 상주하는 에이전트로, 현재 OpenClaw의 기본 구조이다. 텔레그램·카카오톡·iMessage 등의 채널을 통해 사용자와 클라우드가 연결되는 방식이며, 사용자별로 agent 인스턴스가 만들어지고 그 인스턴스가 해당 사용자의 다른 서비스 접점, personalization data layer, 다른 에이전트 등을 관리해 주는 구조가 될 것으로 본다.
장기적으로는 이 클라우드 상주형 구조가 주된 형태가 될 가능성이 높다고 본다.
4. 하드웨어 form factor에 대한 생각
에이전트의 사용자 접점이 되는 디바이스의 형태는, 아래 세 가지 케이스가 모두 가능해질 것으로 예상한다.
스마트폰과 같은 사용자 개인 소유의 단말기
알렉사 스피커처럼 몇/여러 사람이 공유하지만 화자 인식이 가능한 단말기
퍼블릭 단말기에서 인증 과정을 거쳐 클라우드 상의 본인 개인 에이전트에 접속하는 형태
소비자용 서비스가 headless로 제공되는 환경에서는, 이 세 경우 모두 동일한 서비스 접속이 가능하기 때문에 사용자가 느끼는 차이는 크지 않을 것으로 본다.
돌발 변수: Edge AI
여기에 함께 고려해야 할 이슈가 edge AI다. Edge AI가 소형화·보편화되면 (지금은 Mac Studio, DGX에서 출발하지만) 스마트폰도 시간문제로 강력한 personal edge AI 디바이스의 대안이 될 수 있다. (반면 데스크탑·랩탑은 always-on 구동 가능 여부의 이슈 때문에 주된 edge AI 디바이스가 될 가능성은 상대적으로 낮다고 본다.)
다만, 지금과 같이 강력한 edge AI 기능을 갖춘 $1,000+ 가격대의 스마트폰이 앞으로도 모든 사람에게 지속적으로 필요할지에 대해서는 의문이 생기기 시작했다. 몇 가지 headwind를 꼽아 보면:
headless 서비스 확대 → 강력한 기능을 가진 모바일 앱을 직접 구동할 니즈가 점차 줄어든다.
대화형 agent 방식 → agent는 클라우드에 상주하고 (subscription 방식이든 자체 구동 agent든 모두 가능), 그에 대한 입출력 기능만 갖춘 디바이스로도 충분한 기능이 가능해진다.
edge AI 가성비 → $1,000+ 스마트폰이 edge AI를 (어느 정도) 구동할 성능은 충분하지만, 구조적으로 클라우드의 서버 instance 대비 가격·성능비가 불리할 수밖에 없다.
이런 점들을 고려하면, 각 개인 단말기는 주로 입출력 중심의 디바이스로 수렴할 가능성이 높아 보인다 (물론 통화·카메라 기능은 계속 유지되겠지만).
그리고 이를 좀 더 극단까지 push하면, “화자 인식이 가능한 ambient mic + 단순 입출력 디바이스로서의 개인 단말기가 결합되는 형태”까지도 가능하지 않을까 하는, 다소 wild한 상상까지 해 보게 된다.
맺으며
이 글은 투자자에게 가장 중요한 핵심 질문에서 출발한다. “AI 시대 Consumer 서비스의 가장 큰 value accrual은 어디에서 어떻게 일어날까?” 이 질문은 다시 다음 단계의 질문 “Consumer AI 서비스의 가장 큰 value accrual이 일어날 그 접점의 form factor와 그의 distribution은 어떻게 진화할 것이며, 누가 그것을 선점할 수 있을까”로 이어진다.
어느 tech shift에서나 그러했지만, 이 변화가 일어나는 과정과 그 형태는 아주 변수가 많은 미래 예측에 해당하기 때문에 지금 단계에서는 확정적인 답이 있을 수 없고, 다만 과거 몇 번의 tech shift에서 일어났던 변화의 패턴, 그 것이 AI 기반의 전환에서 어떻게 일어날까에 대한 best guess에 의한 추론이 어느 정도 가능할 뿐이다.
그리고, 그에 대하여 현재까지 정리된 나의 생각은, “그 접점이 ’bundle된 웹/앱’에서부터 ’headless + agent + 개인화 데이터 레이어’라는 unbundled 구조로 (Gradually, then suddenly) 이동할 것이며, 그 과정에서 스마트폰이라는 form factor 위상 자체가 흔들릴 수도 있다”는 정도이다.
이 전환은 완성된 승자를 고르는 게임이라기보다 그 승자가 점진적으로 등장하고 그 자리를 선점하는 게임에 가까울 것이며, 지금은 그 자리들이 (agent 접점, intent routing, 개인화 데이터 레이어, 결제·물류 infra rail 등) 대부분 아직 비어 있거나 겨우 윤곽만 드러나고 있는 단계라고 본다. 그 자리를 선점할 generational company를 찾는 것이 내가 적극적으로 추구하는 Consumer AI 투자 기회이다.
Consumer + AI 분야에 집중하는 초기 투자자로서 이러한 생각의 흐름을 공유하는 주된 목적은, Two Cents 나름의 방식의 Call for Startups 라고 할 수 있다. 위에서 다룬 새로운 Consume AI 접점 구조 — headless 전환, 소비자 접점 agent, 개인화 데이터 레이어, 그리고 그 위에서 새롭게 정의될 form factor — 어느 지점에서든 generational company를 만들고 있는 초기 창업자 분들은 언제라도 DM 혹은 이메일 (hur at hanriver dot com) 으로 연락 주시기 바란다.